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1、中美股市收益率波动特征比较分析基于非参数检验及其分布的核密度估计)厉益洲张涨屿王耶李湖南大学金融与统计学院湖南长沙410079!!一,摘要:本文运用-KsWclxonoJ时金验对中美股市收益率统计特性进行了研究检验了收益率分布的非正态性和同分布性,并采用SPear旧n和Kendall检验,对2005年1月4日至2013年5月31日沪深,300指数和SPSSOO指数历史收益率的相关性进行检验最后利用非参数核密度估计技术拟,!合了沪深30"股指期货收益率分布结论表明:中美股市收益率具有非正态性同分布性和高相关性
2、,非参数核密度估计能较好地捕捉市场的风险特征,结论相对更准确"关键词:股票收益率波动特征非参数检验核密度估计侧卜一!引言度",一国股票市场目前,国内学者应用RCH随着各国金融市场联系的进一步紧密联系A类对中美资本市场波动性之间关,"是否与世界主要股票市场具有一定的关联性也成为其成熟程系以及比较的研究还不多见韩非和肖辉(2005)建立MA(q)一",,,度RCH(1M:的标志从证券市场来看有学者研究发现我国的股票市场AG)l一模型研究中美股票市场的联动性研究表明指数与世界部分主要股票市场指数呈现出相似的运动趋
3、势"特中国股市收盘对美国股市的开盘有影响,但是影响很弱,美国,"别在这次金融危机中我国的股票市场表现出与发达国家股票股市收盘对中国股市开盘没有影响王文磊和胡日东(2008)用/0,二元AGR,市场明显的联动性表面上看中国股市受美国股市影响并HC模型的方法建立了中美股票市场的波动模型考察了,20022007随之变化但这是否意味着中国证券市场己经发展成熟?或者中美两个股票市场从一年间的股指波动的联动性问":是否进一步意味着证券市场背后的中国经济实体己经与美国趋题结论认为中美股票市场的联动是一个从不明显到比较明同
4、,,,"?因此在中美股市收益率波动性特征比较研究中本文将致显的递增过程且中国对美国股票市场波动的影响尤其显著力于找寻二者关系的相关性,以此来判断量化计算的结果背后倪振州和吉余锋(2010)利用AGRHC氏模型分析了次贷危机前后的经济学现实含义,研究我国与美国经济发展的内在关系,借中美股市波动的溢出效应"鉴美国股市的发展历程探讨我国股票市场的发展程度,从而有为此,本文使用2005年1月3日至2013年5月31日总共2038个",SprmK针对性的提出我们的预测和建议日数据采用非参数aena和nedall检验来
5、验证两市的相关,"性采用核密度估计法对我沪深300股指收益率进行拟合研究!洲卜二文献综述以期对于预测和防范金融风险,保持股票市场的持续!稳定和金融资产投资组合收益率统计分布及特征的研究在资本流健康发展具有一定的理论和现实意义"动!资产定价和金融风险控制等领域起着至关重要的作用"作为一种全面特殊的投资组合,股市综合指数收益率的统计冷三!股指收益率的基本统计特征特征现在"由于传统金融诸多核心(一)数据说明己得到大量的分析与研究,pLinter/3000/Hs3000理论都是基于股指收益率正态性假定比如hsar和
6、h本文分别采用沪深股指期货(简称)和CapiassetPrenoe,aeeoeS/0/0提出的tlAiigMdl(CAOM)Blk和Shl的标准普尔500指数(简称S&PSOO)作为中国和美国两个OptionPrieinoeoSSitraerenoery,,Mgdl和R的ArbgPigTh(APT)以股市指数的代表选取2005年l月3日至2013年5月30日共2117个z,,:及目前流行的风险测度模型风险uih价值模型(VAR)收盘价数据分别计算它们的日收益率尺因此学界对于对于其分布的估)计方法付诸了高度重
7、视"目前己R,=ni只一hi只一1,一般认为股指收益率具有时为第t日的收盘指数,一1为t一1日的收盘指数,有的国内国外股指收益率研究中其中月只收!!!,",变波动波动聚集偏斜尖峰厚尾性即股指收益率不服从益率数据共2116个所有数据来源于雅虎财经网计量分析......",,!!!!正态分布假定但是对于股指收益率到底服从何种分布仍工具为SPSS19OSASg13EVIEWS6OR2150MINITAB,",."无定论需要更进一步的研究与此同时在我国各种综合指160数也会由于经济周期和法律政策等变动,显现出相同或
8、近似的(二)基本统计特征运动趋势,上证指数与深圳成指之间的必然会存在一定的相为了了解深沪两市股指收益率的总体的基本性状,给出了,,1!23!;关性这种相关性在一定程度上反映了我国证券市场的成熟程样本数据的时序图和概率直方图如图及图4阅11.颐口..,其日变化范围比较大最大值(绝对值)分别达到93418%和.",158%整体来说Hs300的平均股指收益率要高于s&P500接近于3倍左右,而美市股指收益率的波动性则比
