中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究
中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究

中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究胡啸兵;何旭静;张成虎【期刊名称】《大连理工大学学报(社会科学版)》【年(卷),期】2012(033)002【摘要】股票市场流动性与收益率相关分析对把握股票市场内在运行机制至关重要.文章在借鉴既有研究的基础上,利用因子分析法重新选择构建了我国股票市场多维流动性度量指标,并在验证我国股票市场流动性与收益率非正态分布性的基础上,引入Copula函数构建Copula-GARCH模型对我国股票市场流动性与收益率相关关系进行了实证分析,发现我国股票市场流动性和收益率不存在尾部对称性,牛市时期收益率大幅增加而流动性也同时增强,熊市时期收益率急剧下降而流动性也同时减弱,但是前者同时出现的概率大于后者,这与成熟市场流动性与收益率负相关的流动性溢价理论是不相吻合的.【总页数】5页(P49-53)【作者】胡啸兵;何旭静;张成虎【作者单位】西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061【正文语种】中文【中图分类】F830.9【相关文献】1.基于GARCH模型的股票市场收益率波动的实证研究 [J], 王嘉晨2.基于Copula-GARCH模型的投资组合日收益率的相关性的风险度量实证研究与应用 [J], 刘红玉;张景川3.中国股票市场流动性溢价风险的实证研究——基于自由流通额调整的收益模型(FARM) [J], 龚鹰武;4.货币供给量对股票市场收益率的影响\r——基于VAR模型的实证研究 [J], REN Sen-chun;DAI Zheng-ben5.中国股票市场存在流动性溢价吗?——股票市场流动性对预期收益率影响的实证研究 [J], 谢赤;张太原;曾志坚因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析

基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析【摘要】本文选取上海综合指数在2021年1月4日至2021年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据,并处理成对数收益率,在此根底上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。
利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验,发现中国股市具有明显的ARCH效应,结合ARCH模型和GARCH模型的特点,最终筛选出适合的GARCH模型对沪市收益率序列的波动做拟合。
本文最后针对中国股市的现存问题,借鉴成熟股市的经验,提出了加快开展中国股市的政策建议。
【关键词】上证综合指数ARCH效应ARCH GARCH模型波动性一、引言作为国际金融市场的一局部,我国股票市场的成长历程还不算漫长。
自从1990年成立以来的20多个年头里,经过几次大起大落已经不断完善和开展。
尤其是近几年来,随着市场规模的大幅度增加,沪深证券市场与国民经济的相关程度也逐步增强。
金融环境动乱的加剧促使人们研究股票价格波动的内在规律。
在中国这样一个尚未开展成熟的股票市场中,我们不仅要定性的把握股票价格的走势,更应该定量的研究其内在规律,这样才能使我们在危机来临之际不至于手足无措。
鉴于此,对股市进行合理分析和预测,对于指导投资者合理投资,维护证券交易市场稳定进而促进经济开展有重大意义。
二、中国股市波动特征中国股市的开展很快,从20世纪80年代中后期一些国有企业自行发行企业职工内部股票,到1990年至1991年标准化的上海、深圳证券交易所的成立,中国股市在过去十多年的开展过程中逐渐自我完善和开展壮大,市价总值从1992年的1048.13亿元上升1999年的26471亿元。
股票市场的建立和开展对解决国有企业筹集资金起到了积极的作用,有利地推动了中国经济体制改革的深入开展。
具体来讲,我国股市波动具有以下特征:股市波动大,股价指数走势难以按牛、熊市划分,时常发生暴涨暴跌行情,熊市中常发生暴涨行情,牛市中常发生暴跌行情。
基于GARCH模型的股票收益率分析及预测

基于GARCH模型的股票收益率分析及预测耿娟刘怡超【摘要】摘要:GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法,它是最常用、最便捷的异方差序列拟合模型。
资产收益率是金融数据分析常用的指标,比价格序列更易处理且更有研究意义。
本文采用R语言,对2009年1月6日—2019年5月20日沪深300指数的日收盘价进行预处理,将其转化为平稳的收益率序列,检验其ARCH效应,建立GARCH模型以及标准化残差分析,最后对收益率和股票价格进行预测,预测的结果能为投资者进行决策提供一定的参考。
【期刊名称】《河北企业》【年(卷),期】2019(000)010【总页数】2【关键词】股票收益率; GARCH模型; R语言; 股指预测一、引言股票市场是我国市场经济的重要组成部分,对国民经济的发展起到了巨大的推动作用。
因为沪深300指数具有作为表征市场股票价格波动情况的价格揭示功能,是反映市场整体走势的一个重要指标,所以受到了广泛关注。
如果对沪深300指数进行分析,并在一定程度上对其预测,可以为投资者做买卖决策提供重要的参考价值。
国外学者对股票收益率进行预测研究较早。
Black(1977)和Christie(1983)提出了金融时间序列对正向和负向冲击的反应是截然不同的。
PhichhangOu (2010)对三种模型进行了比较,得出了混合模型在预测杠杆效应波动率方面表现更好的结论。
而我国对股票市场收益率的波动分析研究相对较晚,但随着我国金融市场不断发展和完善,对于这方面的研究也逐渐增多。
2006年,孔华强通过建立EGARCH(1,1)-M模型拟合了上证180和深证100指数的波动性。
张豪(2015)利用GARCH(1,1)模型求出个股的年波动率,并结合股票价格的正态性估计出某时段的收益率范围,根据国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。
李雄英、陈小玲等(2018)将ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH模型进行比较,得出组合模型的预测效果最优。
中国股市波动性解析:基于RS-GARCH模型族的实证研究

2014年第2期(总第415期)金融理论与实践收稿日期:2013-11-29作者简介:郭航(1978-),女,河南驻马店人,经济学硕士,副教授,研究方向:贸易金融方向。
中国股市波动性解析:基于RS-GARCH 模型族的实证研究郭航(黄淮学院,河南驻马店463000)摘要:波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一,对股市的健康发展具有重要影响。
以上证指数为研究标的,利用RS-GARCH 模型族对股市的波动性进行了比较研究。
结果表明:相对于一般的GARCH 模型族,RS-GARCH 模型族明显改善了“伪持续”现象,能够更好地刻画股市的波动特征;A 股市场存在明显的杠杆效应;在高波动状态下,利空和利好消息,对于A 股市场波动率的影响时间更长。
关键词:股票市场;RS-GARCH 模型族;波动性文章编号:1003-4625(2014)02-0078-03中图分类号:F830.91文献标志码:A 一、引言股价波动是证券市场中最普遍的现象之一,对投资者、企业和监管者均会产生较大影响。
因此,波动性问题一直是众多学者关注的热点之一。
2008年次贷危机导致全球股市暴跌,为抑制经济下滑,各国央行纷纷放宽货币政策,伴随经济复苏,发达国家股市都呈现出修复性上涨。
但中国股市却与中国经济作为全球经济复苏的一面旗帜背道而驰,在2012年创出了近四年的新低,上证指数年线全球罕见地收出三连阴,成为全球表现最差的股市之一。
在这一背景下研究中国股市波动,衡量证券市场结构、参与主体、市场制度的变革对股市波动性的影响显得尤为重要。
二、文献综述收益率方差是衡量收益率波动的重要指标,在对其研究中,通常假定扰动项服从正态分布、t 分布等既定分布,既波动的方差是稳定的。
随着对收益率方差的研究发现,扰动的稳定性通常要比假设差,而且在不同时期预测能力呈现不同精准程度。
为解决扰动方差的变动问题,恩格尔(Engle R,1982)[1]开创性的提出ARCH 模型用以刻画方差的特征后,此后,条件异方差模型被广泛运用于时间序列研究中,特别是在金融研究领域。
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析

基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析侯叶子;卢俊香【摘要】为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析.结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性.随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确.%In order to further study the correlation and related models of financial markets, the paper presents a Copula-GARCH model for binary financial time series by combining the GARCH model and the Copula model, with which the Shanghai composite index and the Shenzhen component index are empirically analyzed.The results are as follows.There is a strong correlation between the returns of the Shanghai stock exchange and the Shenzhen stock exchange;as the stock prices rise or fall, the synergy between the Shanghai stock market and the Shenzhen stock market will increase significantly;the degree of their correlation will increase sharply.The comparison of the empirical results shows that the binary tCopula is more accurate in describing actual problems than the binary normal Copula.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】Copula函数;Copula-GARCH模型;相关性;收益率;模型选择【作者】侯叶子;卢俊香【作者单位】西安工程大学理学院, 西安 710048;西安工程大学理学院, 西安710048【正文语种】中文【中图分类】F830近年来,随着衍生产品的日益丰富,金融市场中的相关性分析日渐成为研究热点,Granger因果分析是常用的相关性分析方法[1] ,但它存在局限性,如变量间是线性相关的,且方差有限时才能进行线性相关分析,但金融市场中的数据特征多呈现尖峰、厚尾的特点而且方差也不总是存在,所以这种方法不太适用于金融市场。
GARCH和Copula模型在股市中的实证比较

G R H和 C p l模 型 A C o ua
在市 中的实证比较
收益 序 列 不 服 从 正态 分 布 ; 日收益 序 列 存 在 尖 峰肥 尾 的性 质 。 张飞君 周建涛 北 京航 空航天大学经济管理学院 1 0 8 03 0 ( 三)剔除周 内效 应的影响 周 内效 应 是指 一 周 内某一 天 的 平均 收 益 比其 他 各 天的 平 均 收益 或 波 动率 有 显 著 差 异 。在 研 究 深 圳股 市 收 益 率 是否 存 在 周 的 信息 更 多 , 而需 要 估 计 的参 数 却 更 少 。 【 章摘要】 文 内效 应 时 ,必 须 根据 收 益 率 自身所 具 有 的 金融 市 场 中的 波动 一 旦 达 到或 超 过 一 长期 以来 资 产 收益 率 的波 动性 一直 特征选择适当的模型 ,选择 的模型如 下: 都是金融 学家关注的问题 ,资产选择理 定 程 度 ,其 影 响 便 会 显 现 并 可 能 迅 速 蔓 R =哦+婶 1E +∞l Dt  ̄T t 啦FR ; ’ + HU + E 】 + ARC H 论 用方 差 来描 述 收 益 率 的 波 动性 ,进 而 延 ,即产 生 波动 溢 出效 应 。 向量 G R是 每 日股 票 收 益 率 : 模 型 可 用 于 波 动溢 出的 检 验 ,但 它 在 理 论 寻找 最 优 资 产 组合 。传 统 的金 融 计 量 方 rr 『 T U F[是 虚 拟 变 量 ; [ { E E H, R 上还存在许多有待解决 的问题 ,而且难 以 法认 为 方 差 是 独 立 于 时 间 变化 的 变量 , r-在 周二 时 对 应 的变 量 是 1 c, E ,其 他 都 为 o u a模 但是 近 年 来 大量 的金 融 时 间序 列 实证 分 捕 捉 到 尾部 相 关性 。 C p l 型 可 以 很 0 { 在 周 三 时对 应 的变 量 是 1 ,『 Ⅱ ,其 他 都 好 的 描 述 具 有 时变 、非 对 称 、非 线 性 相 关 析 发现 , 方 差 是 随 时 间 变化 而 变化 的 , 为 0 r在 周 四时 对 应 的变 量 是 1 , ,其 他 特 性 的 多 个 变 量 的 相 关 性 , 别是 还 可 以 特 而且 金 融 时 间 序 列 的波 动具 有 类 聚 性 。 都 为 0 F/ 周 五 时 对 应 的变 量 是 1 , R 在 ,其 因 近 年 来 , 些 学者  ̄ G R H 型 与Cpl 一 G K, 模 C oa u 刻画 出分 布 尾 部 的 相 关 结 构 , 此 可 以捕 将 o ua理 。 结合 ,动态地对金融 变量问的相依性和 获 波 动 溢 出 信息 , cp l 论 进 一 步 用 他都 为 0 ( )对模型残差的 自相关性检 验 四 于 波 动 溢 出的 检 验 仍 有 待研 究 。 风 险 加 以研 究 。本文 将 结 合 两者 的 实证 对 残 差 进行 分 析 ,可 以看 出其 呈 现 出 分析 进 行 比 较 。 尖峰肥 尾的特征 , B检验结果的P值为0 J , 二 G R H 型对深圳股票市场波动 AC 模 说 明RE I SD序列不服从正态分布。由自相 非对称 性 实证研 究 【 关键 词 】 关统计检验得出的数据显示 ,Q统计量 的 ( )数据说明与研究思路 一 收 益率 的波 动 性 ;G E H模 型 ;Cpl AC ou a .5 残 2 由于 早 期 我 国 的股 票 市 场 不 成 熟 , 股 P值 均 远 大 于 0 0 , 差 序 列 至 少滞 后 1 票 价 格受 政 策 的 影 响 比 较 大 ,大 起 大 落 的 阶不 存 在 自相 关 ,Q 统计 量 很 大 ,说 明残 C p l理 论与 G R H的比较 o ua AC ADF的值 一 现 象 比较 严 重 。 本 文 选取 从 20 0 2年 1 4 差序列为 白噪声过程 。此外 , 月 C p l 论 的 出 现 和应 用 可 以说 将 o ua理 2026 1 %,1%) 0 日一 20 年 1 3 的深 市 日收益 成 份 指 1 .7 0 ,绝对值都大于(%,5 0 3 2月 1 风 险分 析 和 多变 量 时 间 序 列分 析 推 向了 一 数共 4 3个交易 日的数据。这一段 时期我 下 的临 界值 。因此拒 绝存在 单位根 的假 7 个新阶段。很多学者都提出可以运用条件 国 的股 市 发 展 比较 迅 速 ,而 且 渐渐 的 走上 设 , 即残 差 序 列 是 稳 定 的 。 cp l o ua理论 建立 具有时变 、偏斜 、尖峰 、 ( )残差序列的效应检验 五 成 熟 ,能够 反 映我 国未 来股 市 走 势 。 厚 尾等 特 性 的 多 变 量 金 融 时 间序 列模 型 , 对 残 差 序列 及 其 平方 序 列 的 自相 关 系 日收 益率 用 每 日收盘 价 的 对数 差 分 表 以处 理 非 对称 相 关 、投 资 组 合 、资 产 定 价  ̄ -A 示。 Rj(n e , 其 中 是 市场 在 交 易 致 强显不 不存在显著的 自相 关,而 i 尸- ) 。 等 问题 。 ARC 类 模型 和 S H V模 型 虽 能 很 有 明 显 的 自相 关 性 。误 差 平 方 与 时 间 的 日t 收 益率 , 是 市 场 在 交 易 日t 的 尸 的收 盘 好的 描 述 金融 时 间 序 列 的 波动 特 性 ,但 参 图二 )显示 出平 方 误差 存 在 聚 价 。实证 研 究 的 基 本 思路 是 首先 对 股 市 收 变 化 关 系 ( 数估 计等 问题 限制 了其模 型的应 用和 发 类现象 。 这都初步表明 存在 A H现象。 RC 益率 做 出描 述性 统计 分析 ,分 析 收 益率 序 展 ,为 此有 学 者 提 出 可 以运 用 cp l 理 论 o ua 列的特点 ,然后分离周 内效应 ,之 后对该 来建立多 变量 时间序 列模 型 以替 代 向量 模型 的残差进行 自相 关性检验 ,若残差存 GA RCH模 型 ,用 以描述 随机 变 量 问 的 时 在 自相 关 ,则 进行 自相 关 性 纠 正 ,接 着 检 变 的条件相 关关系。 验残 差 的异 方 差 性 ,若存 在 异 方 差 性 ,则 在实 际应 用 中 , 用 c p l 理 论 建 立 运 o ua 进- 拟 和相 关 的不 对 称 模 型 。 一步 的 金 融 时 间 序 列 模 型 更 为 灵 活 , 边 缘 分 ( )收益率的描述性统计分析 二 布 、cp l o ua函数的形式以及它 的相关参数 都 可 以是 时变 或 时 不 变 的 ,因 此 由边 缘 分 布 和 cp l函 数 确 定 的条 件 联 合 分 布 自然 o ua 也可 以是时变或时不变的。Co ua模型 pl 是对整个条件联合分布建模 , 因此 可 以提 I 匿 I = 哩 供更多有用信息。另外由变量的边缘分布 图二 误 差 项 平 方 与时 间 的 变化 关 系 和 它们 的 c p l函 数 , 以确 定条 件联 合 o ua 可 序 列 是 否 存 在 ARC H效 应 , 常 用 的 最 分布 的密度函数 ,并且还可以计算 出条件 圈 深 圳成 指 收益 率描 述性 统计 量 检 验 方 法 是 LM 检 验 。 对 三 是 否 具 有 均值 、条件方差 以及条件高阶协阶矩,如 根据 上 图这 些统 计 量 可 以得 到 如 下结 ARC H现象进行 L 检验,在 q O M =l 时的 协方差 、协偏度和协峰度等统计量 。可见 果 :市 场 的 平 均 收益 高于 同期 银 行 存 款 的 检验结 果显示 ,其p值在滞后 1 阶的情况 0 与G ARC 模 型相 比 , o ua 型所 包 涵 收 益 ,当 然 风险 也 远 远 大 于存 款 风 险 ; 日 H cp l模 下 仍 然 小于 显 著 性 水 平 0 0 ,且 O s R .5 b —
基于Copula-GARCH的投资组合风险分析

基于Copula-GARCH的投资组合风险分析基于Copula-GARCH的投资组合风险分析摘要:投资组合风险分析是金融领域的重要研究课题。
传统的投资组合风险分析方法往往基于随机变量的独立性假设,忽视了不同资产之间的相关性。
本文提出基于Copula-GARCH模型的投资组合风险分析方法,从而更准确地评估投资组合的风险水平。
通过对某个特定投资组合的实证分析,验证了该方法的有效性和可行性。
一、引言在金融投资领域,投资者在进行资产配置时,需要对不同资产的风险进行评估。
传统的投资组合风险分析方法通常基于随机变量的独立性假设,只考虑各资产的单独变动情况,却忽视了不同资产之间的相关性。
然而,在实际市场中,不同资产之间往往存在相关性关系,这种关系对投资组合的风险水平有重要影响。
因此,如何准确评估投资组合的风险成为了投资者和学者们关注的焦点。
Copula-GARCH模型是一种常用的投资组合风险分析方法。
Copula理论是用来描述多维随机变量的联合分布的方法,通过将边缘分布与相关结构分离,能够更准确地刻画不同资产之间的相关性关系。
GARCH模型则用于描述资产的条件方差,能够更准确地衡量资产的波动性。
将Copula和GARCH模型结合起来,可以更全面、准确地评估投资组合的风险水平。
本文以某个特定投资组合为例,采用Copula-GARCH模型对其风险进行分析。
首先,基于历史数据,估计各资产的边缘分布模型,并计算其条件方差。
然后,采用Copula函数建模不同资产之间的相关性,并通过参数估计求得Copula函数的参数。
最后,基于Copula-GARCH模型,计算该投资组合的风险值,并进行风险敞口分析。
二、实证分析本文选取了A股市场中的某个投资组合作为实证样本。
首先,通过分析历史数据,估计了各资产的边缘分布模型。
根据数据的正态性分布特征,采用正态分布来拟合各资产的边缘分布。
然后,根据GARCH模型,对各资产的条件方差进行估计。
基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析

基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析曹培慎;武昭;张静【摘要】由于金融危机影响,国际金价强势攀升,黄金已经与股票、债券一样,成为一种非常重要的投资工具.因此,本文基于Copula函数和GARCH模型[1],先建立Copula-GARCH-t模型对黄金、股票以及债券的投资组合风险进行实证研究分析.结果表明,Copula-GARCH-t模型对数据描述较为准确,因而在刻画投资组合风险方面效果较好.再运用蒙特卡洛模拟法,在风险最小情况下,计算出三种资产的投资比例,并计算出资产组合的VaR.% For the influence of the financial crisis and the continuous rising of gold price, gold has been a very important investment tool together with stock and bond. This paper constructs a Copula-GARCH-t Model based on Copula functions and the GARCH model to make an empirical research on and analysis of the investment portfolio risk of gold, stock and bond. The results show that the Copula-GARCH-t model can make an accurate description of the data, comparatively speaking. Thus it has a good ability to depict the portfolio risk. What’s more, it supplies an investment ratio of the three assets in the case of the minimized risk.【期刊名称】《西安电子科技大学学报(社会科学版)》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】7页(P34-40)【关键词】Copula-GARCH模型;投资组合;蒙特卡洛模拟;风险分析【作者】曹培慎;武昭;张静【作者单位】陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062【正文语种】中文【中图分类】F830.91自次贷危机以来,国际金融市场发生了巨大变化,这驱使人们更加重视金融风险的管理。
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中 国 股 票 市 场 流动 性 与 收 益 率 相 关 分 析 � � � 基于 C � � � � G A R C H 模型的实证研究 �
胡 啸 兵� �何 旭 静� �张成 虎
(西 安交 通大 学 经济 与金 融学 院 , 陕西 西 安 7 1 0 0 6 1)
收稿日期� 2 0 1 1 0 8 0 9� �修 回 日 期 � 2 0 1 1 1 0 1 8 基 金 项 目 �国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 � " 基 于 数 据 挖 掘 的 可 疑 金 融交 易 识 别 研 究 " ( � 教育部" 春晖计划" 项目� " 西部地 区民间投资运行 状 7 0 7 7 1 0 8 7) 况及发展路径研究" ( S 2 0 1 0 0 1 0) ) , ) , 作 者 简 介 �胡 啸 兵 ( 1 9 8 1 男, 陕西蓝田人, 西安 交 通 大 学 经 济 与 金 融 学 院 博 士 研 究 生 , 主要从 事金融市场, 计 算金融研 究� 何旭静( 1 9 8 2 女, 河南新乡人, 西 安 交 通 大 学 经 济 与 金 融 学 院 硕士 研 究 生 , 研究方向为金融市场, 计算金融� 张 成 虎( ) , 男, 陕西洛川人, 教授, 博士 1 9 5 8 生 导 师 ,主 要 从 事 网 络 金 融 和 金融 数 据 分 析 研 究 �
H U � � � � � � � � �H E � � � � � �� H A N G � C � � � � � �, � �, �
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C h � � d i a 等以 交 易 额 和 换 手 率 作 为 流 动 性 度 量 指 标 � 对 纽约 证券 市场 � 美 国证 券 交 易 所 和纳 斯 达 克 市 场 进 行 实证 研究 � 认为 股 票的 预 期 收 益 与交 易 额 和 换 手 率
�� 均 呈负 相 关 关 系 � 证 实了流动性溢 价现象的存在 3 �
C � � � � � � � � � � � A � � � � � � � � � � F � � � � � � � � � � R � � � � � � R � � � � � � � C � � � � � � � S � � � � � M � � � � � � � � �A � � E � � � � � � � � S � � � B � � � � � � � � C � � � � G A R C H� M � � � � � � � �
� A � � � � � � � C � � � e � a � i � � a � a � � i � � f f � � i d i � a � d � e � � � � � a � e i � � f � e i � � � � a � c e � � � h e � a � � e � � f i � � e � � a � d � a �� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � , i c � � f � � � c � � a � � e � � . B a � e d � � � h e � e f e � e � c e � f � e � e � a � � � i � e � a � � � e � h e a e � f i � � � � e � � a b � i � h e � a � e � i � d e � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � , � e a � � � e � f � � i d i � � � f � C h i � e � e � � � � c � � � a � � e � a � d � � h e � � c � � d � c � � � a � � e � � i � i c a � � � � � d � � � � c � � � e � a � i � � � � f � f � � i d i � � a � d � � e � � � � � � � � � a � e � � f � C h i � e � e � � � � c � � � a � � e � � � i � h � C � � � � a GA RC H� � � d e � � f � � � � � i � g � h e � � e � � � � � f � � e � e � a � � � � � � � a � � d i � � � i b � � � i � � � f � e � i e � i � � � � � e d . I � i � f � � � d � h a � � h e � e i � � � � � a i � � �� e � � i � d i � � � i b � � i � � � f � h e � � � � e � i e �, a � d � e � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � a � e � i � c � e a � e � � � e a � � � i � h � f � � i d i � e � h a � c i � d � � i � b � � � � � a � � e � � � h i � e � � e � � � � � � a � e � d e c � e a � e � � d � a � � i c a � � � i � h � f � � g � � � � g � g � � � � , i d i � � � e a � e � i � g i � � b e a � � � a � � e � b � � � � h e � c � � c � � � e � c � � � � b a b i � i � � � f � � h e � f � � � e � � i � � h i g h e � � � h a � � � h a � � � f � � h e � � a � � e � � � � � � h i c h c � � � � a d i c � � � � � h e f � � i d i � � e � i � � � h e � � � e � a i � i � i � � a � � � e � � � c � � a � � e � � . � � � � � � � � � � � g � � � � � � � �C K � � � � � � f � � i d i � � e � � � � � a � e f a c � � � a � a � � i � � � � a G AR CH� � � d e � � � � � � � � 国 际经 验表 明 , 流 动 性作 为 股 票 市 场 运行 状 况 的 一 个
一� 引�言
" 流 动 性 是 市 场 的 生 命 力 所 在" � K � e 曾指 出 � �
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重 要表 征指标 , 与 股 票 市 场 收益 率 存 在 密 切 关系 � 进 入2 金融 管制放 松 , 金融 创新 大量 出现 , 特 1 世 纪以 来 , 别 是2 使得 我国 股票 市场 的流 动 0 0 8 年 金融 海啸 冲击 ,
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大 连理 工大 学学 报 � 社会科 学版 �
3卷 � �第 3
性 和收 益率 经历 了大 幅 波 动 � 历 史 原 因和 发 展 阶 段 的 制 约导 致我 国股 市流动 性与 收益 率呈 现出 不同 于国 际 成 熟市 场的 独特 性 � 因 此 � 在 对 我 国 股市 独 特 性 充 分 认 知的 基础 上 � 研 究其 流动 性和 收益 率的 相关关 系 � 从 深 层次 把握 我国 股票 市 场 内 在 运行 特 征 与 发 展 规律 � 就 显得 尤为 重要 � 自1 9 8 6 年 A� i h � d 和 Me � d e � � � �首次提出流动 性 溢价 理论 � 即" 流动 性的高 低与 资产 预期 收益 成反 相 关" 后� 许 多 学 者 对 流 动 性溢 价 理 论 做 了 研 究
第3 3卷 第2期 2 � 0 � 1 � 2年 6 月
大连理 工大学学报� 社会科学版 �
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结果 B e � a e � �等对 新 兴 的 金 融 市 场 进 行 了 实 证 分 析 � 发 现金 融市 场的 流动性 与滞 后一 期的 市场 收益 率呈 现
� 4 相 关关 系 � �J � � 采 用新的 流 动 性度 量 指 标即 市 场 成
二� 流动性度量指标选取
鉴 于不 同国 家股 票市场 不同 的发 展环 境和 运行 机 制� 在对 股票 市场 流 动 性度 量 方 面 � 没 有 固 定 的 标 准� 但 是在 股票 市场 流动 性 的 指 标选 取 上 � 以最少的指标 来 最大 程度 全面 反映股 票市 场流 动性 各种 影响 因素 信 息� 是有 效刻 画股 票 市 场 流动 性 的 前 提 � 既 有 研 究 往 往 是人 为限 定流 动性 度 量 指 标 � 忽 视 了指 标 度 量 的 有 效 性与 效率 � 而 因子 分 析 法 是 从客 观 原 始 数 据 出发 � 从 数目 众多 的原 始指标 中综 合出 少数 几个 具有 代表 性 的 因子 � 这些 因子 能 够涵 盖 原 始 指 标 所包 含 的 绝 大 部 分 信息 且彼 此不 相关 � 本文 将采 用因 子分 析法 寻求 一 种 多维 流动 性度 量新指 标 � 以期 能够 更综 合 � 更 全面 地 度 量股 市流 动性 � 本 文选 取上 证 5 样本 期间 选 0 指数 作为 研究 样本 � 取2 0 0 4 年1 月 2 日 至 2 0 0 9年9月3 0 日 所有 正 常 交 易 日� 数 据主 要来 源于 国信 证券 的 " 金 太阳 " 交 易软 件 � 分析工具采用 S P S S 1 6. 0 统 计 软 件� 选 取 成 交 额 Q � 作 为" 量" 的度量� 选取绝对价差S 相对价差S � � M� � 对 数绝 对价 差 L 对 数价 格的 相对 价差 S 对数 � S � � � � � � 价 格的 对数 相对 价差 L 有 效价 差 S 用中间 � S� � F� � � � 价 格计 算 的 相 对 有 效 价 差 S F P� 作 为 " 价" 方面 的度 量� 选取 报价 斜率 Q S � 共 计 9 个 变量 � 经 过 原 始 数 据 预 处理 后得 出原 始变量 相关 矩阵 中各 个变 量之 间线 性 相 关系 数均 在 0. 有 的 甚至 高 达 0 这说明 6以 上� . 9 4 1� 9 个 原始变 量之 间存 在明 显 的相 关 关系 � 利用 因 子 分 析 法寻 求新 的流 动性指 标 �其样 本 容 量 KMO 检 验 值 为 0. 比 较 接 近 于 1� 这 说明所 选样本 容量大 小 8 1 6� 合 适�