股市行業波動的非對稱性研究

周祎歌

摘要：中國的股票市場是實體經濟重要的融資渠道之一。為了能對我國股票市場的波動非對稱性有更為深入的認識，本文從行業波動性的角度入手，根據A股市場的波動情況，得出符合我國不夠成熟的股票市場的波動特征，并運用杠桿效應理論、波動反饋機制和行為金融學理論對其進行解釋。

關鍵詞：波動非對稱性 杠桿效應 波動反饋 行業指數

一、引言

進入21世紀以來，經濟金融全球化已經成為大勢所趨，伴隨著經濟的發展，金融市場作為實體經濟直接融資、間接融資的重要渠道，也在其中扮演著舉重若輕的地位，反映了實體經濟的融資實力。我們常常將股票市場的完善與成熟度作為衡量一國金融市場發展程度的關鍵指標，甚至將股票市場成為國民經濟的“晴雨表”，足見股票市場的地位與重要性。

中國的股票市場從萌芽到如今的高速發展已經走過了近三十年的光陰，無論融資規模、成交量還是投資者參與度都呈現出階段性發展的趨勢，與整個經濟市場的發展密不可分，成為實體經濟重要的融資渠道之一。但是與國外成熟的股票市場相比，受限于發展期限較短、法規制度的建設不健全與不成熟、信息披露不及時等的客觀和主觀的因素，整體的市場規律還是有所差別的。因此，本文不能直接套用前人對于成熟市場進行研究分析后得出的結論，而是要具體情況具體分析，根據A股市場的市場波動情況，得出符合我國不夠成熟的股票市場的波動特征，從而為投資者提供投資的策略選擇與風險提示。

二、文獻綜述

Black（1976）在對美國道瓊斯工業指數進行回歸分析后，認為其存在“杠桿效應”[1]。Bollerslev（1986）提出采用廣義自回歸條件異方差模型來刻畫波動性，比ARCH模型更加簡化，解釋也更為合理[2]。

Zakoian（1990）提出了TGARCH模型，他將啞變量加入GARCH中，作為解釋變量來解釋波動非對稱性[3]。Nelson （1991）對于1962年至1987年間的美股市場的指數收益率進行研究分析，發現波動率的非對稱項的系數高度顯著[4]。French和Sichel（1991）同樣選擇EGARCH模型進行研究，發現在周期性部門中，GNP的方差在面對利好消息時的反應小于面對利空消息，證明了經濟周期對波動非對稱性的影響[5]。

Cheung（1992）在Nelson的研究基礎上，對1984年到1990年間的納斯達克市場上的250只股票進行EGARCH回歸，證明了個股與大盤的規律相似，同樣存在著波動非對稱性效應[6]。Andersen（2000）同樣對個股的波動非對稱性效應進行了研究，在對道瓊斯工業指數的日收益率數據進行了分析后，發現樣本選取的30只股票的日收益率均存在顯著的波動非對稱性，模型的各項系數在統計上都顯著[7]。

陳浪南、黃杰繩（2002）基于GJR-GARCH模型對1993年至2001年間深成指數的日收益進行非對稱性實證研究，并樣本期間劃分為四個時段，發現與滬市相似，深證股市也存在顯著的杠桿效應和時變性[8]。孫群燕（2003）對上證綜指、深圳綜指和深成指數1993年至2002年間的數據進行GARCH模型族的分析與檢驗，得出GJR-GARCH對中國股市波動率的擬合效果更好的結論[9]。

陸蓉、徐龍炳（2004）將股市劃分為牛熊周期后，研究了不同市場行情下的上證指數，發現在牛市周期存在“杠桿效應”，而熊市階段恰恰與之相反[10]。

三、理論分析

（一）行業波動的特征分析

波動率，這一作為衡量金融市場的變化的指標被國內外學者視為研究經濟金融的關鍵內容。波動率是證券市場的一個重要指標，它反映了市場的風險。同時，它和收益率有著密切的關系。研究收益率波動的變化規律是資產定價與投資組合選擇時的關鍵因素。

傳統的資本市場定價模型CAPM模型認為，投資者對于價格的上漲或是下跌并不敏感，換言之，盡管上漲與下跌都會加劇資產價格的波動，但是這種波動的變化幅度是相同，即具有對稱性。而近代學者對股票市場波動性的進行動態分析之后，發現投資者對市場的漲跌并非無動于衷，恰恰相反，投資者的行為使得資產價格在面對利好和利空消息時存在不同等程度的反饋。

這一現象最早被美國學者Black在1976年發現，Black創造性的使用了“杠桿效應”這一名稱來闡述這種非對稱性的現象。他認為這種現象源于公司的財務杠桿的變化，當企業杠桿率上升時，企業所面臨的風險增大，因此該企業股價的未來波動率也隨之上升。隨后，Pindyck和French等人提出了另一種解釋，他們認為波動的非對稱性現象源于投資者的預期不同，當投資者對股價的波動率產生了上升的預期之后，他們會在必要回報率上提高要求，從而導致了價格的下跌。基于這一原因，這些學者將其解釋為“波動反饋機制”。

波動率非對稱性現象涵蓋了負向不對稱性和正向不對稱性，即“杠桿效應”和“反杠桿效應”。前者是指同等程度下負向的震蕩比正向的震蕩更能加劇收益的波動，而后者則是指正向震蕩比負向震蕩更能加劇收益的波動。

中國股市受限于于交易制度和股權結構等種種原因，存在很多異于發達國家成熟市場的特殊現象。因此，我們必須透過現象看本質，深刻認識市場規律，才能使得交易者對市場走勢的預測更加可靠，監管層也能制定更為有效的政策，使得股票市場更好的服務于實體經濟。

股票市場指數反映了它們所代表的股票價值的變化，可以作為衡量投資經理業績的基準。學者們對發達市場經濟體的市場指數及其波動性進行了廣泛的研究。例如，股票價格的下跌將增加波動性，這種關系是不對稱的，波動率的絕對變化將導致比負波動后相同波動范圍的正波動更高的回報率序列。

早期關于這一主題的研究將這種規律性歸因于“杠桿效應”雖然在發達的股票市場中，收益和波動率的動態規律已經得到了很充分的研究，但是對于新興市場經濟體而言，這一問題仍有待調查。

本文以中國的股票市場為樣本，研究了股票市場的日波動率。目前，在對我國股票市場行業波動進行的探索研究中，眾多學者得出一致結論，中國的股票市場的行業波動具有以下三點特征：尖峰厚尾性、波動集群性和非對稱性。

對28個一級行業指數進行描述性統計后，發現行業指數呈現出顯著的尖峰厚尾的特性。從行業指數的均值特征可知，不同行業之間的波動特征不盡相同。總體上，行業收益的均值都接近0，圍繞其上下小幅度波動。從行業指數的偏度和峰度來看，行業的偏度值均小于0，說明行業指數呈現左偏分布。從峰度值的大小來看，所有行業的峰度值均大于3，說明行業指數均呈現尖峰分布，JB統計量是用來檢驗樣本總體是否存在正態性的指標，二十八個一級行業指數的JB統計的p值通過檢驗，說明拒絕原假設，行業指數的分布不符合正態分布。

（二）波動非對稱性的機制分析

傳統的市場價格波動理論是基于有效市場假說提出的。這個假設是這樣認為的：利好消息將給資產價格帶來正向的波動，相應的，利空信息將導致資產價格產生同等程度的下行波動。

有效市場假說與完全競爭理論具有非常相似的假設前提。然而，大量的實證研究卻表明真實的股票的收益率序列的表現并不盡然。在上一小節行業波動的統計學分析中，本文發現在股票市場中二十八個一級行業的日收益率分布并不服從態分布，而是具有尖峰厚尾、左偏分布的特征，這將會導致波動的非對稱性效應。Black（1976）、Christie（1982）和Schwert（1989）分別從財務杠桿和波動反饋兩個角度解釋了波動非對稱性效應的成因。

財務杠桿的作用機制是：由于總資產是負責與總收益之和，當股票價格下跌時，企業的所有者權益也隨之下降，因此財務杠桿上升，根據杜邦分析，股東回報率與財務杠桿率正相關，因此這使得股東回報的波動率也隨之上升，波動率反應了資產的風險，因此市場投資者認為該公司的風險改變，隨即調整自己的持倉比例，導致股票收益的波動率上升。據此，Black認為，杠桿效應的傳導機制有如下三個環節：股票價格下跌——公司杠桿倍數上升——股東必要回報的波動率上升。三個環節缺一不可、層層遞進，必須全部滿足才會導致杠桿效應的出現。

波動反饋機制又稱為時變風險溢價機制，它認為為了解釋波動的非對稱性，本文應該從預期波動率的變動出發。當投資者對未來股票的風險預期改變時，以風險增加為例，投資者出于規避風險的動機，將會減少持倉，當市場中的投資者都大量拋售該股票時，該股票的當期價格也會隨之下跌。

Barberis，Huang和Santos（2001）綜合了前景理論和私房錢效應，從非理性投資者損失規避的角度解釋了股價波動非對稱現象。他們認為，造成波動非對稱性的原因既非杠桿理論也不是波動反饋機制理論，而是由于個體投資者行為的非理性所導致的。

從行為金融學對股市波動率的作用上看，主要通過投資者損失厭惡的心理、過度反應的行為這兩個機制作用在股市波動率上，使得股市收益的波動率體現出非對稱的特性。

四、結論

本文首先對股市的波動非對稱性理論進行了闡述，包括國外成熟市場中波動非對稱性的理論基礎和影響因素，對于波動的非對稱性進行了定義，針對國內相對不成熟的股票市場進行特征分析。本文對上證綜指和二十八個一級行業指數進行描述性統計，發現其均不符合傳統的正態分布特征，而是表現出明顯的左偏與尖峰厚尾現象，此外，在對大盤指數和行業指數的收益率繪制時序圖后，本文發現，二者的波動均存在波動聚集性現象，這些都可能會導致波動非對稱性現象的發生。

本文對行業的波動非對稱性進行機理分析，根據國內外學者的研究成果來看，對于波動非對稱性的存在主要有如下三種解釋：財務杠桿作用、波動反饋機制和行為金融學解釋。財務杠桿作用是最早提出的，認為在股價下跌的時段，企業財務杠桿的上升導致了企業股價波動率的上升，而波動反饋機制則認為，投資者對風險預期的改變會導致股價波動率的改變。近年來，隨著行為金融學的不斷發展，有學者提出了波動非對稱性的行為金融學解釋，主要包括后悔厭惡、過度反應和羊群行為這三種因素。在牛市和熊市中，這三種心理與行為因素的共同驅動，造成投資者對于利好與利空消息在不同階段的市場行情下反應不同，使得股票市場的價格波動呈現出非對稱性現象。

參考文獻：

[1]Black，Fisher. Studies of stock market volatility changes[A]. In proceedings of the 1976 American Statistical Association， Business and Economic Statistics section.

[2]Bollerslev.Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity[J].Journal of Economy，1986 June，31：307-327.

[3]Zakoian，J.M.Threshold Heteroskedastic model [J].Journal of Economic Dynamics and Contral，1990，18：921-955.

[4]Nelson.Conditional heteroscedasticity in Asset Return：a new approach[J].Econometrica，1991 March，59（2）：347-370.

[5]French mark G.Expected stock returns and volatility[J].Journal of financial economics，1991，19：3-29.

[6]Cheung，Lilian. Stock price dynamics and firm size：An empirical investigation[J].Journal of portfolio management，1992，15：4-12.

[7]Anderson. On the economic sources of stock market volatility[J]. Journal of financial economics，2000，38：234-245.

[8]陳浪南，黃杰鯤.中國股票市場波動非對稱性的實證研究[J].金融研究. 2002（05）.

[9]袁志湘.我國股市波動非對稱性特征的實證研究[D].湖南大學，200.

[10]陸蓉，徐龍炳.中國股票市場對政策信息的不平衡性反應研究[J].經濟學（季刊）第2卷第2期（總第10期），2004：12.

[11]曾慧.ARCH模型對上證指數收益波動性的實證研究[J].統計與決策，2005，3（下）：97-98.

（作者單位：東華大學旭日工商管理學院）