汪繼祥
中圖分類號:F830 文獻標識:A 文章編號:1674-1145(2016)04-000-01
摘 要 金融市場構造十分復雜,對與風險投資來說,金融市場中的波動溢出效應的預測是非常重要的。在對于以往金融市場波動溢出效應的文獻研究和學習中發現,絕大多數文章都是對兩個市場中是否存在波動溢出效益進行研究。對與一個市場對另一個市場的協同波動溢出效應卻從未提及過。所以本文對金融市場中兩個市場間的協同波動溢出效益進行了分析研究。
關鍵詞 金融市場 協同波動溢出效益 分析研究
在金融市場的強有效的機制下,與其市場有關的任何信息都會在第一時間被市場所吸收,所以從理論上講金融市場之間是不會存在任何波動溢出效應的。但是隨著金融工作者的不斷研究證實在實際情況下金融市場之間是存在溢出效應的。波動溢出效應是一種人們可以觀察到金融市場之間的信息傳導現象,是由一個市場的波動引起另個一市場波動。波動溢出效應只有大小之分,沒有正分之分,通過對以往波動溢出分析的文章的研究發現對于兩個市場之間的協同波動溢出現象的分析很少提及。本文著重對金融市場的協同波動溢出進行分析以及實證研究。
一、對波動溢出進行分析
在對金融市場的波動溢出進行分析時,通常會用GARCH模型來進行分析。金融市場得數據變化是隨著時間的變化而變化的,那么方差也就會隨之變化。在對波動溢出進行分析時要首先對數據的波動有一個大概描述,然會再用GARCH模型來進行數據的分析,最后通過分析結果來判斷金融市場的波動情況。
一般GARCH公式可以表示為
GARCH公式只能對數據的波動正相關現象進行分析,而不能對數據的負相關現象進行分析,這是該模型的缺陷,但是對波動溢出的分析是沒有影響的。
通過該公式對市場波動溢出效應分析的方法是通過對數據的方差變化的分析間接的對市場的波動進行分析,從實際情況來說方差的變化不一定就代表了市場之間存在溢出效應。其結果還會受到其他相關變量之間的影響。而且對于該種模型分析方法來說不能去直觀的分析出波動溢出發生的概率。對于一個金融市場來說,在實際情況中進行金融決策中,不能值針對與市場之間發生的波動溢出情況,還要對波動溢出發生的概率進行實際結合。
二、對協同波動溢出進行分析
波動溢出是指一個市場的變化對另一個市場帶來的影響,而協同波動溢出現象值得是有一個市場帶來的波動變化對與多個市場同時帶來的影響,由于市場影響因素復雜性是無法用對波動溢出分析的方法來對協同波動溢出現象進行分析,這也是目前金融市場分析手段的缺陷。由于對協同波動的分析設計到多組數據,所以GARCH模型的局限性限制了在波動溢出進行更深層次的分析。對于波動溢出分析我們通常用ICA方法進行相關分析。ICA是獨立分析的簡稱,在以往對協同波動分析時嘗試過用主成份分析的方法來對數據進行分析,該方法的核心是通過假設數據服從高斯分布,來找出數據的獨立成分。而在實際情況中數據往往是不符合高斯分布的,所以這種方法就不能去對所有波動情況來進行分析了。下面我們將主要來講述基于ICA模式下的SV模型的分析方法。
SV模型
基本的隨機波動模型
離散時間SV模型
在對協同波動進行數據分析時,先對SV進行估計分析。對于SV的分析方法有很多,在這里我們選用WINBUGS計算機軟件進行分析,這是一種非常簡便的分析方法,不需要太復雜的變成就可以實現對SV模型的參數估計。在得到參數估計之后我們需要對協同波動溢出進行判斷。我們要首先計算出市場日收益率t期波動Xt
通過對收益率的計算結果然后進行對SV模型的參數b的標準差進行計算,進而來判斷單個日收益率對整個金融市場的日收益存不存在溢出影響。
三、對金融市場波動溢出實證方法的研究
對于對上述的波動溢出分析方法的實證研究,我們可以以股市市場為例。我們可以去選取一段時間內的幾個股市指數來作為分析對象。在這里我們以上海綜合指數,深證成分指數,香港恒生指數,韓國綜合指數為分析研究對象。首先我們將各個股市的日收益率建模進行參數估計,我們可以用GARCH模型來建模分析,通過計算來得出股市各時期的日收益率參數。然后將這些日收益率參數帶入模型中的均值方程中進行均值分析。然后對這些均值我們進行比較分析,以均值參數是不是顯著為零來判斷各股市之間是否受到波動溢出影響。
四、結語
目前對金融市場的波動溢出的分析預測,對于從事金融行業的人來說是非常重要,因為它關聯著未來金融市場的動態變化,所以關乎著每一個金融決策。就目前來說,對于波動溢出的分析手段相對單一,而且每種方法都有缺陷存在。目前金融市場相對穩定,但是由于其影響因素較復雜,金融市場在未來的趨勢還是有一定的不確定性的。所以對與市場波動溢出的分析研究還需要我們進行下去,在現有分析模型的基礎上來進行更加深入的研究,填補現有的分析缺陷,增加對市場波動分析的精準性,把握金融市場的變化動態,做出高水平的金融決策減少投資帶來的風險。
參考文獻:
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