股票市场波动非对称性的实证研究(一)
股票市场波动非对称性的实证研究
３ ＨＵ ＋Ｉ Ｆ Ｉ Ｙ ＂ Ｔ ｔＣ ４ Ｒｔ Ｉ ： ） ＋ ｔ
Ｒ 是 每 日股票 收益 率 ；ＵＥ 、 Ｄ 、 ｌ Ｔ ｔＷＥ ｔ
验 残 差 的 异 方 差 Ｔ Ｕ 、 ＲＩ是 虚拟 变量 ， ＵＥ 是在 一个 Ｈ ｔＦ ｔ Ｔ ｔ
性， 若存 在 异方 差 序列 ， 在周 二时对 应 的变量 是 １ 其 他都 ， ， Ｄ 在周三 时对应 的变量是 １其 ， 性 ， 进一 步拟 和 为 ０ＷＥ ｔ 则
好消息对波 动的影响更大 。最 的 杰 出的研 究 成 果 而获 得 了 且在 与相同大小 的利 好消息相
后从投资者结构 、心理和交易 ２０ 年 度的诺 贝尔经济 学奖 。 比．利空消息对波动性 的影响 ０３ 机制等方 面解 释这种现象 ，
一
一
Ｚｋ ｉ ａｏａ （ ９ ） 和 ｎ Ｉ ４ ９
而 对 股 市 收 益 率 做 中国股 市的 日收益率不服从正态分布 ，
出 描 述 性 统 计 分 传统 的线 形 回归模 型又以独立 同方 差为
析， 分析 收益 率序 前 提 ， 因此普通线性 回归模 型不适合本文
在研究上海 和深圳股市收益率是 列 的特点 ， 后分 的研究。 然
必须根据收益率 自身 离周 内效应 ， 之后 否存在周 内效应时 ，
不相同。本文 针对我国上海股 ｄ ｎｌ Ｈ ｔｏ ｋｄｓ ｅ 和 称性 ，国外许多学 者提出各种 ｃａ ｅ ｒ ｅ ａｆ ｉ ｅｓ ｉ啪
票市场嫒动 的非 对称性展开深 Ｇ Ｒ Ｈ（ｅ ｅ 】 ｄ Ｒ Ｉ模 型 模 型对 世界备个金 融市场进行 Ａ Ｃ Ｇ ｎｒ ｃ ｛ ａ Ａ １
ｅ ｎ１９ 测 ｓ Ｇ ＲＨ 应 Ｇ Ｒ Ｈ模型对 上海 也反应 金融贤产 （ 如股票 ） 价格 Ｎａｏ（９ １ 提出了 Ｅ Ａ Ｃ 象 ． 用 Ｅ Ａ ｃ
论股票市场中信息不对称的原因及应对措施
论股票市场中信息不对称的原因及应对措施股票市场中信息不对称是一种十分常见的情况，它指的是股票市场中一些投资者拥有相对更多的信息而另外一些投资者所了解的信息相对更少。
这种情况会导致一些投资者在股票市场中更容易受到损失，同时也会影响股票市场的正常运转。
本文将探讨股票市场中信息不对称的原因以及应对措施。
一、信息不对称的原因1.公司自身问题公司的内部管理和运营存在问题是信息不对称的重要原因之一。
其主要表现为机构的经营水平和股本结构不透明、会计信息缺失或失实、内幕交易和股权结构复杂化等等。
2.行业不规范不同行业之间的信息透明度存在差异，这是信息不对称的另一个原因。
一些行业的信息披露约束力较弱，如无人机、医疗器械等高科技行业，这使得投资者无法准确地了解行业的趋势，进而导致信息不对称。
3.政策因素政策改变或不确定性也会导致信息不对称。
例如，过去10年，中国的太阳能发电行业曾遭热捧，随着公共补贴逐渐取消，该行业遭遇资金荒，股市也在下跌。
二、应对措施1.加强信息披露为了解决信息不对称的问题，可以加强信息披露的力度。
更完整、更准确和更及时地披露信息，可以使投资者更了解公司的运行状况，以更为准确的数据来分析和预测标的物资产、经营和未来发展，减少信息不对称和投资风险。
2.健全行业监管建立健全行业监管机制，加强信息的公开透明度，规范透明度制度，保障投资者知情权、利益权，以及投资风险受保障的一系列相关措施。
3.提高投资者理财能力提高投资者的理财能力是应对信息不对称的根本措施。
投资者应通过学习投资知识和提高分析能力，逐渐提高对市场的认识和分析能力，避免盲目跟风，做出更为准确的投资决策。
4.大力发展中长期投资改变过分追求短期利益的投资习惯，通过多方面的投资理财方式来获得更为可持续性的收益。
长期投资能够使投资者更细致地了解企业的基本面及市场状况，从而降低受信息不对称影响的风险。
小结：信息不对称是股票市场中难以回避的问题之一，它会对市场的正常运转产生影响和隐患。
上海股票市场波动的非对称性和杠杆效应研究
金 融 市 场 的波 动 性 受 到 众 多 学 者 和 从 业 者 的 极 大
关 注 。Ｅ ｇｅ （ ９ ２ 和 Ｂｏｌｒｌｖ （ ９ ６ 先 后 提 出 ｎｌ １８） ｌ ｓｅ １ ８ ） ｅ
响 ，其 研 究 具 有 一 定 局 限性 。 魏娜 （０ ６ ２ ０ ）通 过 对 深
和 坏 消 息 的非 对 称 信 息 曲线 ． 认 为 资 本 市 场 中 的 冲 击 常 常表 现 出一 种 非 对 称 效 应 ．它 允 许 波 动 率 对 市 场 下 跌 的反 应 比对 市 场 上 升 的反 应 更 加 迅 速 ，因 此 被 称 为 “ 杆 效 应 ” Ｚ ｋ ｉ （ ９ ０ 以 及 Ｇ ｏｔ 、Ｊ— 杠 。 ａｏａ １９ ） ｎ ｌｓ ｎ ａ ｅ ｇｎ ｈｎ ｕ ｌｅ （９ ３ 在 Ａ Ｃ 模 型 的 基 础 上 提 ａ￣ ａ 、Ｒ ｎ ｄ １９ ） Ｒ Ｈ
上 海 股 票 市 场 波 动 的 非 对 称 性 和 杠 杆 效 应 研 究
闰 涛 孙 涛
（ 南京航 空航 天大 学经 济与 管们 对股 票 市场 波 动 “ 利好 ” “ 坏 ”消 息 反应 程度 的不 同 ，本 文利 用 国外 证 券市 场 比较 成熟 的 利 非 对称 Ａ Ｈ族 理 论 ，对 我 国上 海股 票 市场 建 立 了 ＡＲ Ｈ、Ｔ Ｃ ＲＣ Ｃ ＡＲ Ｈ、Ｅ ＲＣ ＧＡ Ｈ模 型进 行 实证 检 验 分 析 ，得 出上 海 股票 市场 的波 动具有 非对 称性 和杠 杆效 应 ，坏消 息会 导致 比好 消息更 大 波动性 的结 论 。
沪 深 股 市 收 益 率 之 间存 在 较 强 相 关 性 并 且 都 存 在 显 著 的风 险 溢 价 ，波 动 性 则 表 现 出 非 对 称 的溢 出效 应 。陆
信息不对称对股票市场的影响研究
信息不对称对股票市场的影响研究股票市场作为一种重要的投资市场，吸引着众多投资者的关注。
在股票市场中，信息不对称是一个重要的问题，它会影响股票市场的稳定和投资回报。
本文将对信息不对称对股票市场的影响进行探讨。
一、信息不对称的定义信息不对称是指股票市场中有一方拥有的信息比另一方多或更全面的情况。
这种不平衡的信息可能来自于内部消息，例如公司高管或内部人员掌握的信息，或者是外部消息，例如公司经营环境的变化和竞争对手的行动等。
信息不对称是一个普遍存在的问题，它影响着股票市场的公平性和透明度。
二、信息不对称的影响1.投资者的不确定性增加。
当信息不对称存在时，投资者的不确定性也会相应地增加。
部分投资者缺乏重要的信息，很难进行准确的投资决策。
另外，信息不对称也会导致投资者的观点、预期和判断存在分歧，这使得市场的波动性增加，市场价格的波动加剧。
2.市场的效率下降。
信息不对称也会导致市场的效率下降。
因为不同投资者拥有不同的信息，他们对同一支股票的估值和预测也会不同。
有一部分投资者会过分乐观或悲观地估价股票价值，从而导致市场价格的扭曲。
这种扭曲会反应在市场价格的不合理波动和投资回报的下降。
3.内幕交易的风险增加。
信息不对称也会增加内幕交易的风险。
内幕交易是指公司高管或内部人员利用他们所掌握的信息，在未公开的情况下进行股票交易。
这种交易不仅违反了市场公平和透明的原则，还会给市场带来极大的损害。
由于信息不对称的存在，内幕交易的风险也明显增加。
三、信息不对称的解决办法1.加强信息披露。
加强信息披露是解决信息不对称的重要措施之一。
信息披露要求公司披露经营有关的重要信息，包括业务情况、财务状况和内部控制等。
这种披露要求旨在提高投资者的透明度和投资决策的准确性。
2.完善法律制度。
完善法律制度是解决信息不对称问题的根本途径。
相关的法律法规应当强化对内幕交易、股价操纵和失信行为等违法违规行为的打击和惩罚，以维护公正、透明、健康的股市环境。
国际股权市场非对称相关性的实证检验
【 Ｊ Ｊ ． 改革与开放． ２ ０ １ ０ （ １ ０ ） 【 ３ 】 郭婧妍 ． 试论公 允价值对 上市商 业银 行的影响 【 Ｊ Ｊ ． 魅力中
间的关联程度是显著高于一般情况下 的关联程度的［ ４ ］ ｆ Ｓ ｌ 。 在这 种情况下 ， “ 分散” 显然不是一个好的策略。而这样 的市场特
本误差是 观测个数 Ｎ的 函数 。较大 的 Ｎ能够增加估计精度 。 因此他们 的权重ｗ 挑 按 照如下公式计算 ：
征不是传统的国际分散策略的合适前提条件。 市场之 间的相关关系是否 稳定成 了国际分散策略 的一
后， 人们逐渐开始意识到相关系数等统计关系在时序上是不 权 和 的正 二 次 根 。 权重ｗ （ ｋ ） 是计算前就给定的 。 有好几种赋权的方法。Ａ ｎ ｇ 稳定 的。 和 Ｃ ｈ ｅ ｎ 选择按照根据特定 门限值下 的样本误差来赋权 。样 文献研究显示 当国际市场普遍 出现下跌熊市时 ， 市 场之
国际市场收益率 的非对称相关性进行 实证检验 。同时引入
Ｈ ｎｇ ａ 等人 的非模型检验方法作为对 比１ ７ １ 。
１ ． １ Ｈ统 计 量 Ｈ 统 计 量 主 要 用 来 检 验 观 察 到 的非 对 称 性 是 否 与 特 定 的模 型 相
Ｆ Ｉ Ｎ ＡＮ ＣＥ Ｅ Ｃ ＯＮ ＯＭＹ 金融 经济
国际股权市场非对称相关性的实证检验
王 天轶 （ 湖南 大学金 融与统计 学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ２ ）
摘要： 国 际 股 权 市场 的相 关 关 系存 在 非 对 称 性 ， 特 别 是 在熊市阶段 。市场之 间的相关 关 系高于牛市阶段 的相 关关
其不利影响 ， 找 出影响 因素 ， 进行改进与升级 ， 逐渐降低公允 价值计量对商业银行 的不利影 响 ， 同时还要加强监 管局 的监 管作用 ， 实现银行的稳 步发展 。 参考文献 ： 【 １ 】 孙玉甫． 衍 生金融工具会计［ Ｍ］ ． 上海 ： 复旦大学出版社， ２ ０ ０ ５ 【 ２ 】 敖翔 ， 曾裕杨． 公允价值计量对我 国商业银行 的影响分析
市场交易与股票收益的非对称波动性
型（ Ｒ Ｈ） Ａ Ｃ 以及 Ｂ ｌｒｅ （９ ６ 的扩展都 表明金融数据 中的波 动性存在 聚类 的现象。Ｓ ｉｅ（９ １ ， ｏ ｅ ｌ １８ ） ｌｓｖ ｈ ｌ １８ ） ｌｒ
Ｌ Ｒ ｙ和 Ｐ ｒ ｒ １８ ） Ｒ ｌ １ ８ ，９ ８ ，ｒｎ ｈ和 Ｒ ｌ １ ８ 以及 Ｃ ｌ ｒ Ｐ ｔｒａ和 Ｓ ｍ ｒ（ ９ ９ 证 ｅｏ ｏｔ （ ９ １ ， ｏ （ ９ ４ １ ８ ） Ｆｅ ｃ ｅ ｏ （ ９ ６） ｕｔ ， ｏｅｂ ｅ ｕ ｍｅｓ １ ８ ）
波动性的变化往往是因为公司 自身的财务杠杆和经营杠杆 的作用。具体来说 ， 当公司价值下降的时候 ，
朱彤 ： 工业和信息化部 电信研究 院 北京 名评稿人 的建议 与评论 。当然 ， 文责 自负。
１０ ９ 电子信箱 ： ｕ ｎ ｌ ｃｔ Ｃ ； ０１１ ｚ ｔ ｇ ＠ ａ ．Ｆ 李桢 ： ｈｏ ｒ ｌ 中国银行 总行
在分析股票市场波动性的时候 ， 研究者们普遍发现了一种现象 ， 即在股票价格下降时 ， 波动性往往会
上升 ， 而当股票价格上升时 ， 波动性往往会下降。这种现象被称为是非对称波动性现象。在金融学上对
此有 两种 主要 的解 释 ， 杆效 应 和随 时 间变 化 的期 望 收益 效 应 。Ｂａｋ １７ ） Ｃ ｒｔ （９ ２ 提 出股 票 杠 ｌ （９６ 和 ｈｉｉ １８ ） ｃ ｓｅ
海证券 市场上 ， ０ 年 １ ２ ８ ０ 月到 ｌ ２月确 实存在着波动性的非对称性 ， 而且这种非对称性可以用卖出
交 易行 为很 好 的 解释 ， 用更 为 细致 的 对 卖 出 交 易的 分 类 ， 们 发 现 反 向交 易行 为 降低 波 动 性 ， 使 我 羊 群 效应 交 易行 为增 加 波动性 ， 而基 于 内幕 消息 的羊 群效 应 交 易行 为 在上 海 市场 上是 知情 交 易。
我国股票市场信息不对称问题分析
我国股票市场信息不对称问题分析股票市场是一个国家经济的重要组成部分，也是资本市场的核心。
在股票市场中，信息是至关重要的，投资者的决策和行为往往取决于所能获取的信息。
目前我国股票市场存在着信息不对称的问题，这不仅影响着市场的公平性，也影响着市场的稳定和健康发展。
有必要对我国股票市场信息不对称的问题进行深入分析。
我国股票市场信息不对称的问题主要表现在以下几个方面：一是上市公司信息不对称。
在我国，上市公司披露信息的程度和质量存在差异，即使是同一行业的公司也会有不同程度的信息披露不足的情况。
一些公司披露的信息不完整、不真实，甚至存在造假的情况，这会使得投资者无法获取到真实的公司状况，导致信息不对称。
二是内幕交易问题。
内幕交易是指公司内部人员利用未公开信息进行交易获取利益的行为。
在我国，内幕交易一直存在，并且严重影响着股市的公平和透明度。
由于内幕交易者拥有其他投资者无法获得的信息，导致市场上的交易并不公平，使得一些投资者无法享有同等的交易机会。
三是信息披露不及时。
即使上市公司有意披露信息，也存在信息披露不及时的问题。
一些公司在面临重大变化时，未能及时向投资者披露相关信息，导致投资者无法及时获得市场变化的真实情况，进而影响其投资决策。
与此我国股票市场信息不对称问题带来了一系列的负面影响。
信息不对称引发投资者信心不足。
当投资者感到无法获得真实和完整的信息时，他们往往会选择观望或撤离市场，从而使得市场交易活跃度降低，进而影响市场的发展和运作。
信息不对称使得市场风险加大。
由于投资者无法真实了解市场的变化和风险，他们将难以进行有效的风险管理，容易受到市场风险的影响。
这不仅影响了投资者的利益，也会对市场的稳定性产生负面影响。
信息不对称也会导致市场的不公平性。
即使是在同一信息基础上做出决策的投资者，由于信息不对称的存在，也会造成他们的投资结果不同，这就产生了市场的不公平性。
长期来看，这将使得市场上的优质资产流失，从而影响市场的长期稳定和发展。
中国股票市场羊群效应的非对称性研究
经济观察２０２３年第２期中国股票市场羊群效应的非对称性研究崔海蓉㊀李㊀铭㊀储小俊摘㊀要羊群效应扩大了股市的涨跌幅，加剧了股市波动，降低了市场有效性，准确识别股市中的羊群行为对稳定金融市场，防范系统性金融风险具有重要意义㊂基于ＣＣＫ模型研究上证５０指数成分股中的羊群效应，着重分析上涨和下跌两种不同市场状态下羊群效应的非对称性，以及市场情绪和新冠疫情对羊群效应的非对称性影响，研究发现，上证５０指数成分股中存在显著的羊群效应，且这种羊群效应具有非对称性；在上涨市场和下跌市场中羊群效应的表现是不同的，当市场处于下跌状态时，羊群效应更强；相对于上涨市场，在下跌市场中市场情绪和新冠疫情对羊群效应的影响更大，积极的市场情绪会增强羊群效应，而新冠疫情则减弱了羊群效应㊂关键词羊群效应㊀中国股票市场㊀市场情绪㊀新冠肺炎疫情㊀ＣＳＡＤ㊀ＣＣＫ模型作者简介：崔海蓉，管理学博士，南京信息工程大学管理工程学院副教授；李铭，南京信息工程大学管理工程学院硕士研究生；储小俊，管理学博士，南京信息工程大学管理工程学院教授㊂基金项目：江苏高校哲学社会科学研究重点项目 投资者情绪高频指数的构建及其对股价崩盘影响研究 （２０１８ＳＪＺＤＩ０７１）；江苏省社会科学基金项目 基于大数据的股市系统性崩盘风险监测预警研究 （１８ＧＬＢ００１）；江苏省高校哲学社会科学基金项目 基于互联网金融框架的科技金融创新与发展机制研究 （２０１９ＳＪＡ０１５３）①ＳｕｓｈｉｌＢｉｋｈｃｈａｎｄａｎｉ，ＤａｖｉｄＨｉｒｓｈｌｅｉｆｅｒ，ＩｖｏＷｅｌｃｈ， Ａｔｈｅｏｒｙｏｆｆａｄｓ，ｆａｓｈｉｏｎ，ｃｕｓｔｏｍ，ａｎｄｃｕｌｔｕｒａｌｃｈａｎｇｅａｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌｃａｓｃａｄｅｓ ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｏｌｉｔｉｃａｌＥｃｏｎｏｍｙ，ｖｏｌ．１００，ｎｏ．５（１９９２）．㊀㊀一㊁引㊀言当投资者观察到之前市场参与者的行为后，放弃私有信息并跟随先行者的行为被称为羊群行为或羊群效应㊂羊群行为是一种特殊的非理性行为，①它会导致市场价格扭曲㊁系统性风险增加等问题，已经成为中国金融监管的一大难题㊂中国股票市场具有显著的羊群效应㊂一方面，中国股市虽然已经运行３０多年，但与发达国家的成熟市场相比，投资者仍以散户为主，个人投资者成交量占比高达８２％，这种３２１阅江学刊２０２３年第２期以散户为主的投资者结构正是导致中国股市羊群效应显著的重要原因㊂另一方面，中国股市在设立之初就肩负着作为股份制改革配套措施的使命，在后来的发展过程中，由于担忧急涨急跌带来的负面社会影响，部分媒体和管理部门干预股市运行，使投资者认识到中国股市具有明显的政策市特征，这加速了投资者一致投资行为的形成，进而导致羊群效应㊂中国股市的发展历程表明，散户热衷于跟风和利用短期趋势预测未来市场走势，股价暴涨暴跌，市场熊长牛短㊂任泽平等指出，羊群行为不仅会引起股价暴涨暴跌，引发泡沫，使市场运行效率低下，而且也会使市场系统性风险不断增大㊂①２０２１年中央经济工作会议针对如何正确认识和把握防范化解重大风险问题提出，化解风险要有充足资源，要广泛配合，完善金融风险处置机制㊂②在此背景下，深入探讨中国股市羊群效应的特征和影响因素，有助于化解因羊群效应引发的重大市场风险，进而维护市场稳定㊂对羊群效应的早期研究主要关注其存在性问题㊂ＷｉｌｌｉａｍＧ．Ｃｈｒｉｓｔｉｅ等认为，在发达国家尤其是美国股票市场不存在明显的羊群行为，但在新兴市场中存在显著的羊群行为㊂③中国股市作为新兴市场的代表，存在显著的羊群行为，④中国股票分析师和基金经理均表现出羊群行为，⑤机构投资者的羊群行为比个人投资者的羊群行为更强㊂⑥近年来，羊群效应的影响因素研究受到学界的关注㊂现有文献表明，市场类型㊁公司规模㊁公司产权性质㊁市场的涨跌波动等因素都会对Ａ股市场羊群效应产生影响㊂比如公司 财务因子 ⑦能够抑制股票市场羊群行为㊂值得注意的是，在不同情形下羊群效应的强度存在差异，换句话说就是一些因素如市场高波动和低波动等对羊群效应的影响具有非对称性㊂郑挺国等发现Ａ股羊群效应在高波动区制下更强，⑧顾荣宝等证实深圳股市下跌时的羊群效应强于上涨时的羊群效应㊂⑨但是上述羊群效应的非对称性研究通常基于Ａ股或Ｂ股市场，对其他类型市场或子市场中羊群效应非对称性的研究尚不充分㊂考虑到市场类型也可能对羊群效应产生非对称影响，比如上证超大盘和央企市场存在羊群４２１①②③④⑤⑥⑦⑧⑨任泽平㊁马图南㊁黄思佳：‘Ａ股如何从暴涨暴跌到慢牛长牛？ 中美股市对比“，ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｄｊｙａｎｂａｏ．ｃｏｍ／ｐｒｅｖｉｅｗ／２５７６４３７？ｆｒｏｍ＝ｓｅａｒｃｈ＿ｌｉｓｔ㊂邹伟㊁韩洁：‘运筹帷幄定基调，步调一致向前进 二ʻ二一年中央经济工作会议侧记“，‘人民日报“，２０２１年１２月１２日㊂ＷｉｌｌｉａｍＧ．Ｃｈｒｉｓｔｉｅ，ＲｏｇｅｒＤ．Ｈｕａｎｇ， Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅｐｉｅｄｐｉｐｅｒ：Ｄｏｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｒｅｔｕｒｎｓｈｅｒｄａｒｏｕｎｄｔｈｅｍａｒｋｅｔ？ ，ＦｉｎａｎｃｉａｌＡｎａｌｙｓｔｓＪｏｕｒｎａｌ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．４（１９９５）．刘湘云㊁张应㊁林岚：‘Ａ股与Ｂ股跨市场羊群效应：基于ＣＣＫ模型的实证检验“，‘金融理论与实践“，２０１４年第８期㊂朱菲菲㊁李惠璇㊁徐建国等：‘短期羊群行为的影响因素与价格效应 基于高频数据的实证检验“，‘金融研究“，２０１９年第７期㊂张大永㊁刘倩㊁姬强：‘股票分析师的羊群行为对公司股价同步性的影响分析“，‘中国管理科学“，２０２１年第５期㊂黄诒蓉㊁白羽轩：‘网络传染是 真羊群 还是 伪羊群 ？ 网络传染程度对资本市场定价效率的影响“，‘中国管理科学“，２０２１年第９期㊂姚禄仕㊁吴宁宁：‘基于ＬＳＶ模型的机构与个人羊群行为研究“，‘中国管理科学“，２０１８年第７期㊂杨明高㊁尹亚华㊁刘荣芹：‘羊群效应的异质性研究 基于财务因子与非线性结构的面板实证“，‘财经科学“，２０１９年第９期㊂郑挺国㊁葛厚逸：‘中国股市羊群效应的区制转移时变性研究“，‘金融研究“，２０２１年第３期㊂顾荣宝㊁蒋科学：‘深圳股票市场的羊群行为及其演化 基于一个改进的ＣＣＫ模型“，‘南方经济“，２０１２年第１０期㊂经济观察行为，小规模企业和民营企业市场不存在羊群行为㊂①因此，即使Ａ股或Ｂ股市场的羊群效应得到证实，在其他类型市场或子市场中羊群效应的强度及影响因素仍然值得研究㊂根据上海证券交易所２０２１年发布的公告，以大盘蓝筹股为主的上证５０指数成分股的市值在沪深股市总市值中的占比为４１．７３％，在Ａ股市场中占据重要地位㊂研究上证５０指数成分股的羊群效应，一方面能够深入了解中国大盘蓝筹股股市羊群效应的特性，另一方面对于应对羊群效应的不利影响具有一定参考价值㊂鉴于此，本文研究上证５０指数成分股中的羊群效应，并分析了市场情绪和新冠疫情对羊群效应的非对称性影响㊂后文的安排如下：第二部分为实证模型，第三部分为数据及描述性统计，第四部分为实证结果分析，第五部分为结论和政策建议㊂㊀㊀二、实证模型㊀㊀（一）羊群行为的测度现有研究主要采用ＣＨ模型和ＣＣＫ模型来检验羊群效应㊂ＣＨ模型由ＷｉｌｌｉａｍＧ．Ｃｈｒｉｓｔｉｅ等提出，②主要用于测度极端市场情形下的羊群行为㊂该模型利用股票收益的横截面标准差（ＣＳＳＤ）来衡量股票市场的羊群行为，但是ＣＳＳＤ指标存在一定的局限性，其前提条件是在考察期内股价有大幅波动，因此在市场平静期ＣＳＳＤ很可能不能有效测度羊群行为㊂③在ＣＨ模型的基础上，ＥｒｉｃＣ．Ｃｈａｎｇ等提出用收益的横截面绝对偏差（ＣＳＡＤ）来衡量羊群行为，④具体计算公式如下：ＣＳＡＤｔ＝１ＮðＮｉ＝１Ｒｉ，ｔ－Ｒｍ，ｔ（１）其中，ＣＳＡＤｔ表示市场在ｔ日收益的横截面绝对偏差，Ｒｉ，ｔ是股票ｉ在ｔ日的收益，Ｒｍ，ｔ是市场在ｔ日的平均收益，Ｎ表示市场的个股数量㊂与收益的横截面绝对偏差对应的羊群效应测度模型称为ＣＣＫ模型：ＣＳＡＤｔ＝α＋γ１Ｒｍ，ｔ＋γ２Ｒ２ｍ，ｔ＋εｔ（２）其中，α㊁γ１㊁γ２为模型参数，εｔ为随机扰动㊂在资本资产定价模型（ＣＡＰＭ）的框架下，ＥｒｉｃＣ．Ｃｈａｎｇ等通过理论推导发现，ＣＳＡＤｔ随着市场收益（Ｒｍ，ｔ）的增加而线性增加㊂但是，如果市场存在羊群行为，个股收益率与市场收益率将趋于一致，即ＣＳＡＤｔ与市场收益的关系将由线性增加转变为非线性增加；如果市场的羊群行为显著，ＣＳＡＤｔ将随着市场收益的增加而下降㊂因此，常用γ２显著为负作为市场上存在明显羊群效应的判断条件㊂相比于ＣＨ模型，ＣＣＫ模型能够测度各种市场收益分布下的羊群效应㊂此外，ＣＣＫ模型还引入了非线性项（Ｒ２ｍ，ｔ）来捕捉羊群行为，这使得ＣＣＫ模型能够充分考虑市场收益的５２１①②③④袁军：‘中国Ａ股市场羊群行为的实证分析“，‘金融理论与实践“，２０２０年第２期㊂ＷｉｌｌｉａｍＧ．Ｃｈｒｉｓｔｉｅ，ＲｏｇｅｒＤ．Ｈｕａｎｇ， Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅｐｉｅｄｐｉｐｅｒ：Ｄｏｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｒｅｔｕｒｎｓｈｅｒｄａｒｏｕｎｄｔｈｅｍａｒｋｅｔ？ ，ＦｉｎａｎｃｉａｌＡｎａｌｙｓｔｓＪｏｕｒｎａｌ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．４（１９９５）．程子悦㊁巴曙松：‘股市羊群行为的ＣＳＡＤ指标的探究与应用“，‘金融理论与实践“，２０２１年第１１期㊂ＥｒｉｃＣ．Ｃｈａｎｇ，ＪｏｓｅｐｈＷ．Ｃｈｅｎｇ，ＡｊａｙＫｈｏｒａｎａ， Ａｎｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｈｅｒｄｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｅｑｕｉｔｙｍａｒｋｅｔｓ：Ａｎｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢａｎｋｉｎｇ＆Ｆｉｎａｎｃｅ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．１０（２０００）．阅江学刊２０２３年第２期离差与收益的共同运动（Ｃｏ－ｍｏｖｅｍｅｎｔ），因而更加灵活㊁准确㊂因此，本文采用ＣＣＫ模型来检验羊群效应㊂㊀㊀（二）上涨和下跌两种市场状态下羊群行为的测度在不同市场状态下，羊群行为可能存在非对称性，即羊群效应的强度存在差异㊂比如，在上涨市场和交易量高时，Ａ股与Ｂ股跨市场中的羊群效应强度更大㊂①因此，有必要研究羊群行为在上涨和下跌两种市场状态下的差异㊂当Ｒｍ，ｔȡ０时，将相应的市场定义为上涨市场；当Ｒｍ，ｔ＜０时，将相应的市场定义为下跌市场㊂为研究不同市场涨跌状态下羊群效应的差异性，将模型（２）拆分为上涨市场下的模型（３）和下跌市场下的模型（４）：ＣＳＡＤＵｔ＝α＋γＵ１Ｒｍ，ｔ＋γＵ２Ｒ２ｍ，ｔ＋εｔ（３）ＣＳＡＤＤｔ＝α＋γＤ１Ｒｍ，ｔ＋γＤ２Ｒ２ｍ，ｔ＋εｔ（４）系数γＵ２（γＤ２）显著为负就表明上涨市场（下跌市场）中存在明显的羊群效应，并且当γＵ２（γＤ２）的值越小时，个股收益和市场收益的离散程度越小，羊群效应越强㊂γＵ２与γＤ２的大小关系反映了上涨市场与下跌市场之间羊群行为强度存在的差异，进而反映了羊群效应的非对称性㊂若γＵ２小于γＤ２，则上涨市场的羊群效应更强；反之，下跌市场的羊群效应更强㊂㊀㊀（三）市场情绪对羊群行为的影响羊群行为是一种特殊的非理性行为，容易受到投资者情绪影响㊂因而在模型（２）㊁模型（３）和模型（４）中引入市场情绪指标，研究市场情绪对上证５０指数成分股羊群行为的影响㊂市场情绪指标的构建方式主要分为两类㊂一类是直接法，即采用问卷调查方式对市场情绪进行调研，直接获取投资者对未来市场行情的预期；另一类是间接法，即以金融市场产生的客观数据作为情绪的替代指标㊂郑瑶等借助文本挖掘技术，从东方财富网股吧中提取情绪关键词构建投资者情绪指标，发现Ａ股市场中前期的悲观情绪会增强当期的羊群效应㊂②贾丽娜等和张本照等均构建复合情绪指标，证实投资者情绪会对基金羊群效应产生影响㊂③但是，这些基于股市基本面构建情绪指标的方法均存在计算复杂㊁时效性差等缺陷㊂随着信息技术的发展，不同类型资本市场（如衍生品市场和现货市场）之间的信息传递和扩散现象加剧，联动性增强㊂期权市场作为衍生品市场的一个重要组成部分，其隐含信息具有前瞻性，这一本质特征决定了期权价格能够反映市场参与者对标的资产价格的预期㊂所以，期权隐含信息在满足客观性的同时还具有一定的前瞻性，如果能够有效利用期权的这一特征，就可以提升市场情绪代理指标的质量㊂ＪｉａｎｐｉｎｇＬｉ等研究表明，当投资者在股票市场中获得与某一事件有关的积极信息时，对看涨期权的需求就会增加，这将导致期权市场中看涨期权的价格相对于看跌期权被高６２１①②③刘湘云㊁张应㊁林岚：‘Ａ股与Ｂ股跨市场羊群效应：基于ＣＣＫ模型的实证检验“，‘金融理论与实践“，２０１４年第８期㊂郑瑶㊁董大勇㊁朱宏泉：‘谁更能解释股市羊群效应：信息传播还是投资者情绪？“，‘数学的实践与认识“，２０１６年第１１期㊂贾丽娜㊁扈文秀：‘投资者情绪对基金羊群效应的影响研究“，‘运筹与管理“，２０１３年第６期㊂张本照㊁李邦国㊁李国栋：‘经济政策不确定性㊁投资者情绪与基金羊群效应“，‘上海金融“，２０２１年第２期㊂经济观察估，从而使得看涨期权的隐含波动率高于看跌期权的隐含波动率，形成隐含波动率差（ＩＶＳ），①也称为买卖权平价关系偏离㊂②ＣｈａｒｌｅｓＣａｏ等通过证实发现，市场情绪和隐含波动率差之间显著正相关，因此隐含波动率差在反映期权市场价格压力的同时也反映了市场情绪㊂③基于此，本文将从期权价格中提取的隐含波动率差作为市场情绪的替代变量，并将其纳入模型（２）㊁模型（３）和模型（４），得到如下模型：ＣＳＡＤｔ＝α＋γ１Ｒｍ，ｔ＋γ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γ３ＩＶＳｔ＋εｔ（５）ＣＳＡＤＵｔ＝α＋γＵ１Ｒｍ，ｔ＋γＵ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γＵ３ＩＶＳｔ＋εｔ（６）ＣＳＡＤＤｔ＝α＋γＤ１Ｒｍ，ｔ＋γＤ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γＤ３ＩＶＳｔ＋εｔ（７）其中，ＩＶＳｔ代表ｔ日期权的隐含波动率差，γ３㊁γＵ３㊁γＤ３为新增的模型参数，其他变量及参数含义同前㊂当γ３（γＵ３㊁γＤ３）显著为负时，市场情绪越积极，羊群效应就越强㊂通常采用具有相同到期日和行权价格的看涨㊁看跌期权隐含波动率的加权平均差来计算隐含波动率差，主要有持仓量加权和交易量加权两种加权方法㊂④本文将基于持仓量加权的指标ＩＶＳｏ，ｔ用于模型分析，而将基于交易量加权的指标ＩＶＳｖ，ｔ用于稳健性检验㊂利用持仓量加权计算隐含波动率差的公式为：ＩＶＳｏ，ｔ＝ðＮｏ，ｔｊ＝１ｗｊ，ｏ，ｔ（ＩＶｃａｌｌｊ，ｔ－ＩＶｐｕｔｊ，ｔ）（８）其中，ＩＶｃａｌｌｊ，ｔ㊁ＩＶｐｕｔｊ，ｔ依次代表ｔ日第ｊ份合约对应的看涨期权的隐含波动率和看跌期权的隐含波动率，Ｎｏ，ｔ代表ｔ日看涨期权和看跌期权未平仓合约的总量，ｗｊ，ｏ，ｔ代表ｔ日第ｊ份合约持仓量在当日总合约持仓量中的占比㊂利用交易量加权计算的隐含波动率差公式为：ＩＶＳｖ，ｔ＝ðＮｖ，ｔｊ＝１ｗｊ，ｖ，ｔ（ＩＶｃａｌｌｊ，ｔ－ＩＶｐｕｔｊ，ｔ）（９）其中Ｎｖ，ｔ代表ｔ日看涨期权和看跌期权的总交易量，ｗｊ，ｖ，ｔ代表ｔ日第ｊ份合约的交易量在当日总合约交易量中的占比㊂㊀㊀（四）新冠疫情期间羊群行为的测度新冠疫情作为突发性公共卫生事件对全球金融市场产生了较大冲击，很多学者研究了新冠疫情对羊群效应的影响，但并未得出一致结论㊂比如，有学者认为新冠疫情期间不７２１①②③④ＪｉａｎｐｉｎｇＬｉ，ＹａｎｚｈｅｎＹａｏ，ＹｉｂｉｎｇＣｈｅｎ，ｅｔａｌ， Ｏｐｔｉｏｎｐｒｉｃｅｓａｎｄｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｍｏｍｅｎｔｕｍ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎａ ，ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＦｉｎａｎｃｅ，ｖｏｌ．１８，ｎｏ．９（２０１８）．崔海蓉㊁李晶晶㊁鲁训法：‘买卖权平价关系偏离能预测现货市场收益吗？ 基于上证５０ＥＴＦ期权的实证研究“，‘金融发展研究“，２０２１年第８期㊂ＣｈａｒｌｅｓＣａｏ，ＴｉｍｏｔｈｙＳｉｍｉｎ，ＨａｎＸｉａｏ， Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｅｑｕｉｔｙｐｒｅｍｉｕｍｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｌｉｅｄｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｓｐｒｅａｄ ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＭａｒｋｅｔｓ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．ｃ（２０２０）．Ｙａｗ－ＨｕｅｉＷａｎｇ，ＡｎｅｅｌＫｅｓｗａｎｉ，ＳｔｅｐｈｅｎＪ．Ｔａｙｌｏｒ， Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｓｅｎｔｉｍｅｎｔ，ｒｅｔｕｒｎｓａｎｄｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ，ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，ｖｏｌ．２２，ｎｏ．１（２００６）．ＬｉｕＭｉｎｇ－Ｙｕ，ＣｈｕａｎｇＷｅｎ－Ｉ，ＬｏＣｈｉｅｎ－Ｌｉｎｇ， Ｏｐｔｉｏｎｓ－ｉｍｐｌｉｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｏｍｅｎｔｕｍｃｙｃｌｅ ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＭａｒｋｅｔｓ，ｖｏｌ．５３，ｎｏ．ｃ（２０２１）．阅江学刊２０２３年第２期存在羊群行为，①而ＧｕｏｓｏｎｇＷｕ等研究发现，新冠疫情期间中国股市的羊群效应减弱了㊂②同时，相关研究仅涉及羊群效应的存在性及强度，并未深入探讨不同市场状态下新冠疫情对羊群效应的具体影响㊂新冠疫情期间全球股市涨跌幅度较大，投资者决策行为很可能与以往存在较大差异，因此，有必要专门分析新冠疫情对羊群效应的影响在上涨行情和下跌行情之间存在的差异性㊂将新冠疫情作为一个虚拟变量纳入模型（５）㊁模型（６）和模型（７），可以得到：ＣＳＡＤｔ＝α＋γ１Ｒｍ，ｔ＋γ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γ３ＩＶＳｔ＋γ４ＤＣＯＶＩＤ－１９ˑＲ２ｍ，ｔ＋εｔ（１０）ＣＳＡＤＵｔ＝α＋γＵ１Ｒｍ，ｔ＋γＵ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γＵ３ＩＶＳｔ＋γＵ４ＤＣＯＶＩＤ－１９ˑＲ２ｍ，ｔ＋εｔ（１１）ＣＳＡＤＤｔ＝α＋γＤ１Ｒｍ，ｔ＋γＤ２Ｒ２ｍ，ｔ＋γＤ３ＩＶＳｔ＋γＤ４ＤＣＯＶＩＤ－１９ˑＲ２ｍ，ｔ＋εｔ（１２）其中，ＤＣＯＶＩＤ－１９代表新冠疫情虚拟变量，以２０２０年１月２３日离汉通道关闭为界限，该日期之前ＤＣＯＶＩＤ－１９＝０，该日期之后ＤＣＯＶＩＤ－１９＝１，γ４㊁γＵ４和γＤ４为新增的模型参数㊂㊀㊀三、数据及描述性统计上证５０指数是从上海证券交易市场中挑选出规模大㊁流动性好的５０只股票组成样本股并通过加权方法计算得到的股票价格指数，用于综合反映上海证券交易市场最具影响力的优质大盘股的整体价格水平及其变动趋势㊂上证５０ＥＴＦ期权于２０１５年２月９日在上海证券交易所上市，是以上证５０交易型开放式指数证券投资基金（５０ＥＴＦ）为标的的期权，而上证５０指数就是上证５０交易型开放式指数证券投资基金的跟踪标的㊂因此，上证５０ＥＴＦ期权能够反映上证５０指数成分股的市场情绪㊂本文选取２０１５年２月９日至２０２１年１２月３１日作为上证５０指数成分股以及上证５０ＥＴＦ期权的样本期㊂在该样本期，如果上证５０指数成分股发生变更，那么应该用新的成分股替换被剔除的成分股㊂在处理期权数据时，剔除了日成交量小于５张的期权合约，以避免流动性缺失问题，同时删除剩余期限小于５天的合约，最终共得到１６５３份可用的期权数据，数据来源于国泰安数据库（ＣＳＭＡＲ）㊂在主要变量的测度指标选择方面，首先，考虑到ＣＳＳＤ对于市场收益的极端值比较敏感，并且不适合测度市场平静期的羊群行为，因而选用ＣＳＡＤ作为羊群行为的测度指标；其次，考虑到隐含波动率差能够反映市场价格压力，③与市场情绪正相关，④同时计算方便㊁时效性强，因而利用隐含波动率差来测度市场情绪㊂目前提取期权隐含信息的方法大体分为模型法和非模型法两种㊂⑤ＢＳ定价模型是模型法中较为常见的一种方法㊂大多数学者认为，当期权的行权价格数据量较少并且接近８２１①②③④⑤ＳａｎｄｒａＦｅｒｒｅｒｕｅｌａ，ＴａｎｉａＭａｌｌｏｒ， Ｈｅｒｄｉｎｇｉｎｔｈｅｂａｄｔｉｍｅｓ：Ｔｈｅ２００８ａｎｄＣＯＶＩＤ－１９ｃｒｉｓｅｓ ，ＴｈｅＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＦｉｎａｎｃｅ，ｖｏｌ．５８，ｎｏ．ｃ（２０２１）．ＧｕｏｓｏｎｇＷｕ，ＢｏｘｉａｎＹａｎｇ，ＮｉｎｇｒｕＺｈａｏ， ＨｅｒｄｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｉｎＣｈｉｎｅｓｅｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｓｄｕｒｉｎｇＣＯＶＩＤ－１９ ，ＥｍｅｒｇｉｎｇＭａｒｋｅｔｓＦｉｎａｎｃｅａｎｄＴｒａｄｅ，ｖｏｌ．５６，ｎｏ．１５（２０２０）．ＪｉａｎｐｉｎｇＬｉ，ＹａｎｚｈｅｎＹａｏ，ＹｉｂｉｎｇＣｈｅｎ，ｅｔａｌ， Ｏｐｔｉｏｎｐｒｉｃｅｓａｎｄｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｍｏｍｅｎｔｕｍ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎａ ，ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＦｉｎａｎｃｅ，ｖｏｌ．１８，ｎｏ．９（２０１８）．ＣｈａｒｌｅｓＣａｏ，ＴｉｍｏｔｈｙＳｉｍｉｎ，ＨａｎＸｉａｏ， Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｅｑｕｉｔｙｐｒｅｍｉｕｍｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｌｉｅｄｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｓｐｒｅａｄ ，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＭａｒｋｅｔｓ，ｖｏｌ．５１，ｎｏ．ｃ（２０２０）．梁朝晖㊁郭翔：‘基于期权隐含波动率的股市风险预警研究“，‘上海金融“，２０２０年第７期㊂经济观察当前标的资产价格时，适合采用ＢＳ定价模型提取隐含波动率，而非模型法对期权行权价格数据的要求相对较高㊂鉴于上证５０ＥＴＦ期权上市时间不长，可获得的数据量有限，因此选用ＢＳ定价模型来提取隐含波动率，进而计算隐含波动率差㊂表１给出了各指标的描述性统计以及平稳性检验结果㊂从表１可知，ＣＳＡＤ均值为０．５６３，标准差为０．３２６㊂Ｒｍ，ｔ均值为０．０２２，标准差为１．４４９㊂市场收益的变异系数大于ＣＳＡＤ的变异系数，因而市场收益的波动幅度更大㊂在两种隐含波动率差中，ＩＶＳｏ，ｔ的均值小于ＩＶＳｖ，ｔ的均值㊂ＡＤＦ㊁ＰＰ两种平稳性检验的结果均在１％的显著性水平下一致拒绝序列有单位根的假设，所以ＣＳＡＤ㊁Ｒｍ，ｔ㊁ＩＶＳｏ，ｔ㊁ＩＶＳｖ，ｔ均为平稳序列㊂表１ 变量的描述性统计及平稳性检验结果变量名样本数平均值中位数标准差最小值最大值ＡＤＦＰＰＣＳＡＤ１６５４０．５６３０．４６８０．３２６０．１３４２．７３９－５．７１２∗∗∗－２３．６７６∗∗∗Ｒｍ，ｔ１６５４０．０２２０．０３０１．４４９－９．３８２７．８３９－２９．７１４∗∗∗－４０．２５９∗∗∗ＩＶＳｏ，ｔ１６５４－０．０２１－０．００２０．０９３－０．９８５０．３７０－９．５２４∗∗∗－１０．４３６∗∗∗ＩＶＳｖ，ｔ１６５４－０．０１１－０．００２０．０９８－０．９０００．８８５－１０．１６３∗∗∗－１３．０５５∗∗∗㊀㊀注：ＰＰ和ＡＤＦ依次表示检验单位根的ＰＰ检验法和ＡＤＦ检验法，∗∗∗㊁∗∗分别表示在１％㊁５％的显著水平下通过检验，下表同㊂㊀㊀从图１可见，ＣＳＡＤ是随时间变化的，因而当ＣＳＡＤ较小时并不代表股票市场一定存在羊群行为，而可能是投资者对某个市场消息有类似的反应，从而使得个股收益与市场收益之间的离差减小㊂因此，要通过ＣＳＡＤ与市场回报之间的关系来检验羊群效应的存在性㊂图１㊀ＣＳＡＤ随时间的变化趋势图２刻画了ＣＳＡＤ与市场收益（Ｒｍ，ｔ）的关系㊂可见，在中国股市ＣＳＡＤ与市场收益之间并不存在严格的线性关系，非线性关系在市场收益分布的两端尤为明显，说明适合采用ＣＣＫ模型㊂图３描绘了隐含波动率差（ＩＶＳｏ，ｔ）的年度变化㊂可见，在整个样本期，隐含波动率差存在较大的波动幅度，大部分时段明显不为０，表明市场情绪是波动的㊂当隐含９２１阅江学刊２０２３年第２期图２㊀ＣＳＡＤ与市场收益（Ｒｍ，ｔ）的关系波动率差大于０时，说明看涨期权的隐含波动率大于看跌期权的隐含波动率，即看涨期权的价格相对于看跌期权被高估，此时买方压力大于卖方压力，市场情绪是积极的；反之，市场情绪是消极的㊂图３中有两次大幅波动㊂第一次是在２０１５ ２０１６年，隐含波动率差出现大幅波动，甚至达到最小值－０．９８５，这可能与２０１５年的股市大跌有关㊂在此背景下，投资者信心受挫，市场情绪较为悲观㊂第二次是在２０２０ ２０２１年，受新冠疫情的冲击，隐含波动率差又出现大幅波动，且一度下跌到－０．４附近，市场信心受到重创，但是随着一系列行之有效的防疫政策的实施，新冠疫情得到有效控制，市场信心逐渐恢复，隐含波动率差逐渐上升，且波动幅度逐渐减小㊂另外，在２０１９年，隐含波动率出现小幅下跌，这可能是中美贸易摩擦升级导致的结果，投资者对相关行业股票的未来走势较为悲观，因而市场上存在一定程度的悲观情绪㊂总的来看，隐含波动率差的变化与市场情绪的波动是一致的㊂图３㊀隐含波动率差随时间的变化趋势㊀㊀四、实证结果分析㊀㊀（一）羊群效应的存在性根据模型（２）检验上证５０指数成分股中的羊群效应，回归结果见表２㊂０３１经济观察表２㊀对羊群效应的检验结果变量模型（２）常数项０．３７８２∗∗∗（０．００００）Ｒｍ，ｔ０．２２９９∗∗∗（０．００００）Ｒ２ｍ，ｔ－０．０１８６∗∗∗（０．００００）ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ２０．２３１２㊀㊀注：括号内为ｐ值，下表同㊂㊀㊀从表２可见，市场收益平方项（Ｒ２ｍ，ｔ）的系数γ２取值为－０．０１８６，且在１％的显著水平下通过检验，这说明上证５０指数成分股中存在显著的羊群效应㊂与美国股市等成熟市场相比，中国股市以散户投资者为主，散户投资者交易量在整个市场交易量中的占比超过８０％，而散户投资者相比于机构投资者，获得信息的成本较高，缺乏进行科学投资决策应具备的专业知识，他们习惯于观察其他投资者的交易行为，根据市场整体的短期走势制定自己的交易策略，因此中国股市更容易出现羊群行为㊂㊀㊀（二）上涨和下跌市场中的羊群行为不同市场涨跌状态下的羊群效应可能存在差异，或者说市场涨跌状态对羊群行为的影响可能存在非对称性㊂表３分别给出了在上涨市场和下跌市场状态下对羊群效应的检验结果㊂表３㊀不同市场涨跌状态下对羊群效应的检验结果变量模型（３）（上涨市场）模型（４）（下跌市场）常数项０．３９２１∗∗∗０．３５７７∗∗∗（０．００００）（０．００００）Ｒｍ，ｔ０．２１４５∗∗∗０．２５１０∗∗∗（０．００００）（０．００００）Ｒ２ｍ，ｔ－０．０１９７∗∗∗－０．０２００∗∗∗（０．００００）（０．００００）ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ２０．１９３００．２６７１㊀㊀可以看出，市场收益平方项（Ｒ２ｍ，ｔ）的系数γＵ２和γＤ２均在１％的显著水平下通过检验，这表明无论市场上涨还是下跌，中国股市投资者均表现出显著的羊群行为㊂从γＵ２与γＤ２取值的大小来看，－０．０２００＜－０．０１９７，即γＤ２＜γＵ２，这说明与上涨市场相比，下跌市场中的羊群效应更强，因此在不同市场涨跌状态下，上证５０指数成分股的羊群效应具有非对称性㊂这在一定程度上表明，投资者对市场下跌的反应更激烈，损失厌恶心理更强烈，短期放弃自己私有信息并模仿市场整体交易行为的行为特征更明显㊂１３１阅江学刊２０２３年第２期㊀㊀（三）市场情绪与羊群效应市场情绪可能对羊群效应产生影响，表４是将ＩＶＳｏ，ｔ作为市场情绪测度指标时所对应的检验结果㊂表４ 市场情绪（ＩＶＳｏ，ｔ）对羊群效应的影响变量模型（５）（整体市场）模型（６）（上涨市场）模型（７）（下跌市场）常数项０．３７３６∗∗∗０．３９０２∗∗∗０．３５４４∗∗∗（０．００００）（０．００００）（０．００００）Ｒｍ，ｔ０．２２６３∗∗∗０．２０７４∗∗∗０．２５２９∗∗∗（０．００００）（０．００００）（０．００００）Ｒ２ｍ，ｔ－０．０１８５∗∗∗－０．０１９１∗∗∗－０．０２０３∗∗∗（０．００００）（０．００００）（０．００００）ＩＶＳｏ，ｔ－０．２３５６∗∗∗－０．２９８７∗∗∗－０．１７０６（０．００２０）（０．００２４）（０．１５７２）ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ２０．２３４４０．２００８０．２６８０㊀㊀从表４可见，纳入市场情绪指标后，反映羊群效应的系数γ２㊁γＵ２和γＤ２的估计值依次为－０．０１８５㊁－０．０１９１和－０．０２０３，且全部通过显著水平为１％的检验，因此市场仍存在显著的羊群效应㊂市场情绪的系数γ３和γＵ３取值依次为－０．２３５６和－０．２９８７，且在１％的显著水平下通过检验，但在市场下跌状态下，市场情绪的系数γＤ３（－０．１７０６）没有通过显著性检验㊂这说明市场情绪对上涨市场中羊群效应的影响是显著的，对下跌市场中羊群效应的影响不显著，但是从整体市场来看市场情绪对羊群效应的影响仍表现为显著㊂同时，市场情绪越积极，其对上证５０指数成分股羊群效应的影响越强，市场情绪对羊群效应的影响呈现非对称性㊂出现非对称性影响可能有两方面原因㊂一方面，在上涨市场中，当市场情绪高涨时，为了追求市场整体的收益率水平，投资者会模仿其他成功投资者的投资行为，从而增强了股市的羊群效应，而当市场情绪消极时，投资者更倾向于相信自己的投资组合，不轻易买卖新的股票，以避免产生损失，此时市场上的羊群效应在一定程度上减弱了㊂另一方面，在下跌市场中，由于处置效应的存在，投资者更倾向于持有亏损的股票而不进行任何新的投资操作，因而市场情绪的影响较弱㊂值得注意的是，当把市场情绪引入回归模型后，整体市场回归模型调整后的拟合优度（ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ２）由０．２３１２上升到０．２３４４，上涨市场回归模型调整后的拟合优度由０．１９３０上升到０．２００８，下跌市场调整后的拟合优度由０．２６７１上升到０．２６８０，这说明引入市场情绪指标后，提高了模型的解释力，能够更好地描述上证５０指数成分股中的羊群效应㊂为了避免由于隐含波动率差计算方法的选择问题导致回归结果产生偏差，这里用基于交易量的隐含波动率差ＩＶＳｖ，ｔ来替换ＩＶＳｏ，ｔ，进行稳健性检验，结果见表５㊂可以看到，表５与表４的结果大体上是一致的，因而采用ＩＶＳｏ，ｔ进行回归分析得到的结果是稳健的㊂２３１。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
股票市场波动非对称性的实证研究(一)
金融市场的波动有许多特点，股票市场波动的非对称性是指同等程度的利好消息与利空消息对股票市场波动的影响不相同。
本文针对我国上海股票市场波动的非对称性展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在我国上海股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。
最后从投资者结构、心理和交易机制等方面解释这种现象。
一、文献综述
由于金融资产的波动性是确定金融衍生工具(如证券、期货等)价格的关键因素，同时，它也反应金融资产(如股票)价格的波动风险，因此，弄清楚证券市场波动是市场交易者、投资者、风险管理者以及寻求弄清楚市场动态的学者们非常感兴趣的问题。
到目前为此，国外应用ARCH(AutorenressiveConditionalHeteroskedasticity)和GARCH(GeneralizedARCH)模型来研究股票波动性已取得了较为丰富的成果。
ARCH模型是由Engle提出的，因其在这方面的杰出的研究成果而获得了2003年度的诺贝尔经济学奖。
Zakoian(1994)和Glosten,Jananathan以及Runkle(1993)在ARCH模型的基础上提出了TARCH模型，并用此模型来研究股市波动性的杠杆效应。
Nelson(1991)则提出了EGARCH模型，并用此模型来研究股市对“好消息”和“坏消息”的不对称反应问题。
Engle和Ng(1993)绘制了股票市场对好消息和坏消息的反应曲线。
针对股票市场波动的非对称性，国外许多学者提出各种模型对世界各个金融市场进行了实证研究，研究结果表明在大多数发达国家的股票市场均存在显著的波动非对称性，而且在与相同大小的利好消息相比，利空消息对波动性的影响更大。
Campbell&Hentschel(1992)认为这种现象可以由“杠杆效应”(Leverageeffect)或“反馈效应”(Feedbackeffect)来解释。
然而，本文以上证综指为对象，应用EGARCH模型对上海股票市场利好消息与利空消息对股票市场波动的影响展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在中国股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。
二、上海股票市场波动非对称性实证研究
1.数据说明与研究思路
关于样本区间的选择，考虑到我国证券市场发展的历史不长，样本选择的原则是要有足够的样本容量，因此本文的实证研究以1990年12月19日至2006年4月28日的上证综合指数的日收盘价为样本。
所有数据来源于分析家证券投资系统。
两市的日收益率用每日收盘价的对数差分表示。
以对数差分表示的优点在于:（1）避免了股价变动对股价水平的依赖关系;（2）以对数表示的股价的差额即是股价变动的增长率或股价收益率。
Rt=(1nPt一1nPt-1)
其中Rt是市场在交易日t的收益率，Pt是市场的交易日t的收盘价。
实证研究的基本思路是:首先对股市收益率做出描述性统计分析，分析收益率序列的特点，然后分离周内效应，之后对该模型的残差进行自相关性检验，若残差存在自相关，则进行自相关性纠正，接着检验残差的异方差性，若存在异方差性，则进一步拟和相关的不对称模型。
2.收益率的描述性统计分析
上证综指收益率描述性统计量
上图分别为样本期内上证综指的日收益率的描述统计量。
根据这些统计量可以得到如下结果:（1）市场的平均收益高于同期银行存款的收益，当然风险也远远大于存款风险；（2）日收益序列不服从正态分布；（3）日收益序列存在尖峰肥尾的性质。
3.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。
周内效应是大多数发达国家股票市场与某些新兴股票市场普遍存在的现象，通常表现为周一的平均收益比一周内其他任何一天的平均收益要低很多，周五的平均收益比一周内其他任何一天的
平均收益要高。
由以前的描述统计的结果可以看出中国股市的日收益率不服从正态分布，而传统的线形回归模型又以独立同方差为前提，因此普通线性回归模型不适合本文的研究。
在研究上海和深圳股市收益率是否存在周内效应时，必须根据收益率自身所具有的特征选择适当的模型，并根据检验结果进行修正。
选择的模型如下:
Rt=Ф０＋Ф１ＴＵＥｔ＋Ф２ＷＥＤｔ＋Ф３ＴＨＵｔ＋Ф４ＦＲＩｔ＋Υ
Ｒｔ是每日股票收益率；ＴＵＥｔ、ＷＥＤｔ、ＴＨＵｔ、ＦＲＩｔ是虚拟变量，ＴＵＥｔ是在一个序列，在周二时对应的变量是１，其他都为０?熏ＷＥＤｔ在周三时对应的变量是１，其他都为０，ＴＨＵｔ在周四时对应的变量是１，其他都为０，ＦＲＩｔ在周五时对应的变量是１，其他都为０。