中国股市β系数的多尺度特性分析

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1、中国股市13系数的多尺度特性分析王红TlWANGHong-wei(新乡广播电视大学，新乡453003)(XinxiangRadioandTVUniversity,Xinxiang453003，China)摘要：木文提出一种基于小波方差和小波协方差的β系数估计方法，并通过小波方差和小波协方差的多尺度分解估计出不同尺度上的风险系数,用该方法对中国证券A股市场分行业及投资组合的β系数进行了多尺度估计分析。实证结果表明，我国股市具有复杂的多尺度波动的特征，不同时间尺度上证券市场所表现出的风险不一样，短期投资的风险主要表现在高频波动，

2、投资者应当考虑低尺度下的β系数，而长期投资风险主要表现为低频波动，应当考虑大尺度下的β系数。Abstract:Thispaperpresentsβcoefficientestimationmethodbasedonwaveletvarianceandwaveletcovariance,andestimatestheriskcoefficientondifferentscalesthroughmulti-scaledecompositionofwaveletvarianceandwaveletcovariance,t

3、henusesthismethodtocarryonmulti-scaleanalysisforChinasecuritiesA-sharemarketbranchindustryandtheinvestmentportfolioscoefficient.TheempiricalresultsshowthatChina'sstockmarkethasthecharacteristicsofcomplexmulti-scalefluctuations,stockmarketrisksondifferenttimescalesexhibitsdif

4、ferentrisk.Theriskofshort-terminvestmentsmainlyinthehigh-frequencyfluctuations,investorsshouldconsideralowscalesβcoefficient,whilelong-terminvestmentriskmainlyforlow-frequencyfluctuations,investorsshouldconsideralargescalesβcoefficient.关键词：β系数；小波分析；多尺度分解；小波方差;

5、小波协方Keywords:βcoefficient；waveletanalysis；multi-scaledecomposition；waveletvariance；waveletcovariance中图分类号：F832.5文献标识码：A文章编号：1006-4311(2014)14-0019-04引言资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel,CAPM)是金融经济学的重要定价理论，它在金融产品定价、基金业绩评价等方面都得到了广泛的应用。β系数作为这一模型中用于衡量资产系统性风险的指标，在整个模型的运用

6、中始终处于核心的地位。但由于β系数具冇不稳定和吋变的特征，投资者在依据传统CAMP模型进行资产管理吋受到了很大的限制。因此，对β系数进行更准确的估计始终是资产定价研究的热点。国外大量学者对β系数更准确的估计和预测问题进行了长期研究。如Ferson(1989,1991，1995)[1-3],Ghysels(1998)[4],以及Andersen,Bollerslev和Diebold(2005)[5]分别强调了对β系数准确估计和建模的重要性，并提出了多种对时变β系数的估计和建模方法。在我国，部分学者

7、对于β系数还大多局限于吋变性的讨论。如闰冀楠、张维(1998)[6]以及苏卫东、张世英(2002)[7】对中国股市β系数进行单位根检验，检验.其稳定性；徐占东、郭多(2004)[8】以及陈学华、韩兆洲(2006)[9]利用CUSUMSO统计量来验证β系数的稳定性并进行建模研宄。0前为止，国内大部分学者还局限于β系数稳定性的讨论，且多采用信息量有限的低频收益数据。本文基于小波分析理论中的多尺度分析方法，将收益率数据分解到不同的吋间尺度上，估计出不同时间尺度上的β系数，这样β系数将更准确地

8、反映系统风险大小，更灵敏地反映系统风险的变化。与小波方差将过程的方差依尺度分解类似，小波协方差可将两个过程之间的协方差依尺度进行分解，因此可用它来分析