家電行業(yè)的股價波動分析

苗怡霖

摘要：本文搜集近期三家家電行業(yè)上市公司收盤價序列數(shù)據(jù)，探究我國家電行業(yè)的股價波動情況。運用ARCH類模型，度量外部事件對企業(yè)股價波動的作用，得出上市公司股票對數(shù)收益率波動規(guī)律，并探究家電行業(yè)企業(yè)股價的杠桿效應(yīng)水平。通過實證研究得出，在以美的集團、格力電器、海爾智家為代表的家電行業(yè)，風(fēng)險事件對企業(yè)股價收益產(chǎn)生正向作用，即具有高風(fēng)險、高收益的特征，而且股價受到外部沖擊如市場環(huán)境、政府政策的作用較大，股價波動較為持久。另外，我國家電行業(yè)上市公司股價對數(shù)收益率序列波動顯現(xiàn)出較高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空信息會顯著作用于股價收益率波動。

關(guān)鍵詞：家電行業(yè);股價收益;波動集聚性;杠桿效應(yīng)

一、引言

近期我國股市受外部事件影響而產(chǎn)生了一定程度的波動，家電行業(yè)銷售量下跌迅猛，對企業(yè)營收產(chǎn)生了沖擊，從而影響了家電上市公司股價波動，家電行業(yè)2020年初期的銷售情況不佳。依據(jù)奧維云網(wǎng)數(shù)據(jù)，2020年第一季度白色家電（冰箱、洗衣機、空調(diào)等）銷售額降低45%，小家電（電飯煲、電磁爐、料理機等）銷售規(guī)模為114.9億元，同比下降23.7%。在2020年第二季度，家電行業(yè)的線下銷售仍是無人問津，家電出口量下降，企業(yè)不得不采用線上手段提升銷量。商家開展秒殺購買、網(wǎng)紅推送、直播銷售等活動，同時降低價格銷售是不可避免的形式。在此時間段，蘇寧大數(shù)據(jù)顯示，小家電的線上銷量陡升。但對于2020年的家電零售業(yè)，奧維云網(wǎng)預(yù)計行業(yè)整體銷售將下滑10%。

本文采集近期家電上市公司的股價數(shù)據(jù)，對此期間其股價波動情況進行分析，探究此時期家電企業(yè)股價的波動特征以及外部事件對企業(yè)股價的影響情況，為股市參與者提供些許參考。

二、實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取與處理

本文以市值和營收規(guī)模都排在前列的美的集團、格力電器、海爾智家三家上市企業(yè)為主要研究對象，選取2020年1月20日至4月30日三家企業(yè)的股票收盤價序列數(shù)據(jù)為樣本（數(shù)據(jù)來源是東方財富網(wǎng)、銳思數(shù)據(jù)庫），并運用Eviews軟件進行數(shù)據(jù)量化處理與分析。為進一步探究三家上市公司的股價波動情況，根據(jù)公式rt=LogPt-LogPt-1對股價做進一步處理，得到對數(shù)收益率序列。這里r是時間t時的對數(shù)收益率，Pt和Pt-1分別是t時和t-1時的收盤價。

（二）分析過程

1.平穩(wěn)性檢驗

本文對三組對數(shù)收益率數(shù)據(jù)進行ADF平穩(wěn)性檢驗，p值都是0，在1%的顯著性水平下，我們拒絕序列具有單位根的原假設(shè)，得出在本文樣本期間三家家電企業(yè)的股價對數(shù)收益率序列處于平穩(wěn)的狀態(tài)。

2.相關(guān)性檢驗

標(biāo)準(zhǔn)誤不能對標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生無偏估計，會使參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的可信水平下降。對此，我們首先分析三家企業(yè)股票收益率序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)情況，得出三家企業(yè)股票收益率序列都具有一階序列相關(guān)性的特征。

3.ARCH效應(yīng)檢驗

對殘差項做ARCH-LM檢驗，結(jié)果顯示，在1階、5階和10階的滯后情況下以及在1%的顯著性水平下，p值小于0.01，我們可以得到三家企業(yè)的日對數(shù)收益率序列具有高程度的ARCH效應(yīng)。在本文樣本期間，這三家企業(yè)的股價收益率序列符合序列平穩(wěn)性的基礎(chǔ)條件，異方差性的存在讓建立對數(shù)收益率序列的ARCH類模型有很強的合理性，以下將運用ARCH類模型來探究測度我國家電行業(yè)上市公司的股價波動性。

4.ARCH類模型的建立結(jié)果

（1）美的集團。在本文樣本期間，美的集團股價收益率序列具有高程度的ARCH效應(yīng)。建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，系數(shù)對應(yīng)的t值顯現(xiàn)出模型有較好的擬合結(jié)果，具有顯著的系數(shù)。運用ARCH-LM檢驗方法，在滯后10階的情況下，全部p值都大于0.1，統(tǒng)計量不顯著，所以對美的集團股價收益率序列形成的模型，我們認為其處于無異方差性狀態(tài)。

結(jié)果得到條件標(biāo)準(zhǔn)差的系數(shù)都是正值，我們認為風(fēng)險對美的集團股價收益產(chǎn)生了正向作用，即高風(fēng)險產(chǎn)生高收益。ARCH模型中的系數(shù)α對應(yīng)外部沖擊對股價變化的作用，其中，α值是0.113，表明外部沖擊使美的集團股價發(fā)生較強烈的波動;β值是0.798，顯示出美的集團股價波動具有長期記憶性特征;α值與β值的和接近于1，表明外部沖擊如宏觀環(huán)境、政策頒布對美的集團股價波動具有長期持續(xù)性作用。

接下來，本文形成GARCH均值模型，用ρ來衡量條件方差，度量風(fēng)險事件對股價收益率的作用水平。引入系數(shù)γ，形成TGARCH、EGARCH模型，闡述不對稱的變化特征。在GARCH-M模型中，參數(shù)ρ值顯著，顯現(xiàn)出美的集團股價具有高風(fēng)險、高收益的特征。在TGARCH、EGARCH模型中，非對稱系數(shù)γ值是顯著的，我們認為美的集團股價收益率波動顯現(xiàn)出高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空信息都會顯著作用于股價收益率波動。非對稱性模型系數(shù)估計值如表1所示。

（2）格力電器。對格力電器股價收益率建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，得到相應(yīng)系數(shù)是顯著的，系數(shù)值大于0。檢驗殘差項ARCH效應(yīng)后，對于格力電器股價收益率序列所建立的GARCH模型，我們認為其處于無異方差性狀態(tài)。與美的集團相似，風(fēng)險事件對格力電器股價收益率會有正向作用。在GARCH模型中，可以得到風(fēng)險對企業(yè)股價收益產(chǎn)生顯著性作用，α值與β值的和接近于1，符合序列平穩(wěn)性的前提基礎(chǔ)，我們認為外部沖擊如宏觀環(huán)境、政策頒布等對格力電器股價波動具有長期持續(xù)性作用。在GARCH-M模型中，參數(shù)ρ值是顯著的，顯現(xiàn)出格力電器股價符合高風(fēng)險高收益的特征。在TGARCH、EGARCH模型中，非對稱系數(shù)γ值是顯著的，我們認為格力電器股價收益率波動顯現(xiàn)出杠桿效應(yīng)，利好和利空消息都會顯著作用于股價收益率波動。

（3）海爾智家。對海爾智家股價收益率建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，得到相應(yīng)系數(shù)是顯著的，系數(shù)值大于0。檢驗殘差A(yù)RCH效應(yīng)后，對于海爾智家股價收益率序列所建立的GARCH模型，我們認為其處于無異方差性狀態(tài)。對海爾智家建立GARCH-M模型，我們得到的結(jié)果顯示，預(yù)期風(fēng)險對股票收益率變化產(chǎn)生了顯著作用，風(fēng)險與收益呈正相關(guān)。在EGARCH和TGARCH模型中，用系數(shù)γ度量杠桿效應(yīng)的水平，在對海爾智家股價收益率建立的模型中，系數(shù)γ值是顯著的，我們認為海爾智家股價顯現(xiàn)出較高程度的非對稱效應(yīng)。

三、結(jié)論與后續(xù)研究的建議

（一）結(jié)論

1.在本文樣本期間，我國家電行業(yè)上市公司股票市場波動幅度較大。三家代表性家電企業(yè)的股價對數(shù)收益率時間序列都顯現(xiàn)出高程度的自相關(guān)性、ARCH效應(yīng)，本文建立ARCH類模型，對殘差項做ARCH-LM檢驗，之后不再出現(xiàn)ARCH效應(yīng)，明顯使三家企業(yè)股價收益率的波動程度變?nèi)酰瑫r顯現(xiàn)出運用ARCH類模型可以高效得到家電行業(yè)上市公司股價的波動特征。

2.在以美的集團、格力電器、海爾智家為代表的家電行業(yè)，風(fēng)險對企業(yè)股價收益能夠產(chǎn)生正向作用，也就是具有高風(fēng)險、高收益的特征。而且外部沖擊如市場環(huán)境、政府政策對企業(yè)股價波動的作用很大，引起了較為持久的股價波動。此外，我國家電行業(yè)上市公司股價收益率波動還具有波動集群性、尖峰厚尾分布的特征，這表明股票價格具有一定的非隨機性特征，股票價格波動具有一定的慣性。

3.家電行業(yè)作為制造型產(chǎn)業(yè)，發(fā)展比較穩(wěn)定，家電企業(yè)股價在短期內(nèi)下跌不一定表明企業(yè)內(nèi)部的財務(wù)狀況、盈利能力有所衰弱。在本文樣本期間，風(fēng)險事件對家電行業(yè)上市公司股價收益產(chǎn)生了正向影響。此外，我國家電行業(yè)上市公司股價收益率序列變化顯現(xiàn)出較高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空消息都會顯著作用于股價收益率波動。

（二）后續(xù)研究的建議

在之后的研究中，我們可以繼續(xù)運用時間序列模型，如ARCH族模型，也可以使用其他合適的計量模型，對其他上市公司股價波動進行相似的分析，了解整個家電行業(yè)更廣范圍的股價波動特征。另外，家電行業(yè)的股價波動是分時間段的，后續(xù)研究可以分隔成幾個時間區(qū)間，分析不同時間段的股價波動，對上市公司股價波動進行更嚴謹細致的實證分析，然后將不同企業(yè)的股價波動特征進行對比，得出相似點與不同點，總結(jié)歸納家電行業(yè)上市公司股價波動特征。可以將本文樣本期間的股價波動與上年同時段的股價波動情況或者估量的無外部突發(fā)事件沖擊的股價波動情況進行比較，得出外部事件使企業(yè)股價產(chǎn)生了何種偏離以及影響程度。可以繼續(xù)研究其他行業(yè)在本文樣本期間的股價波動情況，同時也可以繼續(xù)研究外部事件是通過何種機制影響家電行業(yè)的股票價格，從外部環(huán)境和內(nèi)部控制等角度，分析外部事件信息影響家電行業(yè)股價波動的傳導(dǎo)機制，探究內(nèi)部倫理。

參考文獻：

[1]張靖怡，張蓮英.淺析成交量對GARCH族模型的修正作用：房地產(chǎn)上市公司股價波動性的實證研究[J].中國證券期貨，2011（3）：20-21.

[2]周焯華，周晨晨，賈偉.我國上市公司股價波動特征識別與實證：基于分行業(yè)數(shù)據(jù)的大樣本研究[J].特區(qū)經(jīng)濟，2013（6）：59-62.

[3]李楊，陳丕棟，慕永通.我國漁業(yè)上市公司股價波動分析[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟，2019，37（3）：62-71.

[4]蘇木亞，白靜.內(nèi)蒙古上市公司股價波動性研究[J].內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2014，12（6）：1-7.

[5]酈解放，費金葉.我國石油上市公司股價波動率分析：基于隨機波動模型[J].經(jīng)營與管理，2014（11）：114-117.