利率变化影响股市波动性的模型分析与实证

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1、利率变化影响股市波动性的模型分析与实证马星亮熊燕赵健宁【摘要】本文基于ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型,在条件异方差方程中引入外生变量——利率,从利率变化的期限、预期与未预期、上升和下降三个角度出发,建立了利率变化对股市波动性影响的模型。通过实证分析,我们研究发现:(1)利率变化通过改变投资者参与股票市场的机会成本,影响其参与程度,最终使得与股市波动性关系为负;(2)无论何种形式的利率变化,都存在对股市波动性的影响,因投资者在资本市场和货币市场上的资产配置转换渠道缺乏,削弱了利率变化的影

2、响程度;(3)由于投资者心理因素的存在,使得影响的传导机制复杂化,需要进一步研究。【关键词】GARCH模型利率股市波动性一、导言股市波动性是现代金融领域长期研究的重要问题之一,同时也是衡量宏观经济风险的重要指标。股市波动性作为衡量资本市场收益的波动情况的指标,是资产定价、投资组合选择和风险管理的基础,能及时体现金融市场稳定性。股市波动性能及时反映金融市场稳定状况,在货币政策和宏观经济调控中具有导向作用。因此,股市波动性普遍受到各国政府、企业和投资者的高度关注。以我国股票市场为例,自上世纪九十年代初规

3、范化的中国上海、深圳证券交易所成立,中国股市在过去十多年的发展过程中逐渐自我完善和发展壮大,市价总值从1992年的1048.13亿元,到截至2008年11月底,中国证券市场共有上市公司(包括A、B股)1690家,总股本18709.41亿股,市价总值、流通市值分别为127639.28亿元、44018.10亿元。投资者开户有效账户数达10,356.88万户。中国的股票市场在国民经济发展中的地位愈发显得重要。而在其发展过程中,却经历了多次大起大落,沪深股市近几年的股价指数几乎每年发生一次暴涨暴跌行情,大部

4、分的涨跌行情在几天或几周内完成,时间短,涨跌幅度大,最高年振幅达400%,如上证综合指数1992年年振幅为404%,1997年至2009年期间,年振幅最大的是2006年,高达191.67%,最低的是2005年,为24.45%,十三年的平均年振幅为69.29%,从1997年到2009年9月21日,上证综合指数在766.36点至5084.84点间波动,波幅超过4000点。我国市场这样显著的波动性引起了许多学者的关注。然而,股票市场自身的波动性不仅是在中国这样的新兴市场,在世界各国的股票市场都具有相当的普

5、遍性。正是波动性所依托的股票市场在国民经济中的突出地位和其不稳定性的普遍存在引起了国内外学者的关注研究。在股票市场,股票指数价格是市场运行状况的反映。在货币市场,利率作为重要经济变量也有着类似的作用:从宏观政策的角度讲,利率是货币政策的中介目标,中央银行常运用政策工具来对其调整以保持金融市场乃至整个经济的稳定持续发展;从市场的具体角度讲,利率是货币市场资金流动的风向标,金融资产定价的基准,投资者进行投资决策时关注的重要指标。对二者的研究中M.JGordon的模型(1967年)反映了这两者的均衡关系,

6、模型说明股票价格与货币市场利率成反方向变化。利率下降,则股票价格上升,使得股票市场的相对投资收益率增加,这将引起投资者决策发生改变,使股票市场的投资增加,最终造成股票市场的资金处于供大于需的状态。对于该状态,我们进行了更深的理论分析:从投资信息角度看,进入市场的资金将携来更多的信息,会为该市场新增不确定性(反之则反),即是说在上述状态下股市的波动性会增强。这个分析范式为我们研究股市波动性提供了思路,也能为扩展对利率的了解创造了机会。依照上述思路,我们将对股市波动性建模以图刻画股市波动性的时变性和聚集

7、性,再将利率作为外生变量引入,试图找出这二者可能的关系。要研究波动性就要先刻画它,过去的研究中常将股市波动看作一个常数。这个明显不合理却一直存在被使用的假设中,是因为股市波动时变性是不可被直接观测。直到近几十年来,度量股市波动时变性的方法才开始被提出和发展。Engle(1982)提出的ARCH模型开创了研究波动性的新思路。其后,TimBollerslev(1986)在ARCH基础上提出的GARCH模型,以及后来出现的TGARCH、EGARCH、GARCH-M和多元GARCH等模型都是度量股市波动性的

8、重要方法,他们一起构成了比较完善的自回归条件异方差理论。早期相关研究都集中在从实证分析的角度度量股市波动性和对ARCH族模型的扩展。中国利用ARCH模型研究股市波动性问题则是起于20世纪90年代末期,直到这几年才得到学术界的大量关注。在这些研究中:刘宁(2004)对上海股市日收益率利用ARCH族模型进行了实证分析,结果表现出有明显的ARCH效应;胡彦梅、张卫国、陈建忠(2005)的研究表明AR-IGARCH-M模型能有效拟合我国深沪两股市的波动性;陈娟、沈晓栋(200

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