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发布时间：2024-01-12 21:14:18 来源：文档文库

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我国股市股指波动“杠杆效应”的实证分析
摘要在股票市场中咱们常常能够看到如此的现象预期的看空或利空消息出台等负面冲击要比预期看多或利好消息出台等正面冲击对大盘股指波动的影响更为猛烈即股市下跌的反映要比股市上涨的反映更为迅速表现出一种非对称效应这种效应也被称为“杠杆效应”我国股市亦存在这种非对称冲击效应建模对这种现象进行描述的基础上进行实证分析并得出必然启迪关键词正冲击；负冲击；杠杆效应一、计量模型的说明和数据的选取
本文采用非对称的ARCH模型中的TARCH模型TARCH模型是由Zakoin和Glosten,Jagannathan,Runkle提出的其均值方程为Ln(d其中{dt-1t-1t}为样本序列条件方差方程为σ2+βσ2和u2t-1t-1其中It-1t=ω+αu2为虚拟变量σ2t=ALn(dt-1+γu2t-1t-1+Itt为t期的条件方差σ2t-1It-1别离为t-1期的条件方差和残差平方γu2为非对称效应项γ是杠杆效应项系数γ≠0时就存在非对称效应
当股市有利好的消息时ut-1＞0；有利空的消息时ut-1＜0利空消息t-1＞0时和利好消息对条件方差有不同的影响利好消息有一个α倍的冲击因为uIt-1=0非对称项为0所以利好消息只有一个α倍的冲击；利空消息则有一个（α+γ）t-1＜0时It-1=1非对称效应出现带来一个（α+γ）倍倍的冲击因为当u的冲击若是γ＞0说明存在杠杆效应非对称效应的主要效果是使波动加大；反之则非对称效应的主要效果是使波动变小
本模型选取的变量样本序列{dt}是2000年5月8日至2007年8月31日我国上海证券交易所编制的综合类指数中的上证指数每日收盘价钱双休日和节假日除外之所以选择上海证券交易所的数据来分析是因为上海证券市场的市值较高开市较早对各类冲击的反

映比较敏感其股价指数的波动性具有较好的代表性
二、模型的成立和查验
为了减小误差将样本序列{dt}中的数据取对数用Eviews计量经济学软件进行分析和估量取得我国股市股价波动的非对称模型TARCH模型方程
均值方程为Ln(dt=(dt-1+t条件方差方程为2t-1
t=×10-6+t-1+t-1It-1+方程通过各类查验杠杆效应系数γ=说明我国股市的股票价钱波动具有“杠杆效应”当绝大多数股民对未来股市走势看好,预期看多或政府出台了利好的政策法规时u＞0现在It-1=t-1It-1t-1=0那个利好消息面的冲击给股票价钱指数带来倍的波动；当绝大多数股民对未来股市走势看跌,预期看空或政府出台利空的政策法规来打压股市时现在It-1=t-2It-1=t-1那个利好消息面的冲击给股票价钱指数带来倍的波动所以利空消息跟等量的利好消息相较能使股指产生更大范围的波动这就从计量量化角度说明了我国股市股票价钱指数在受到正负冲击时非对称的杠杆效应的存在
三、模型的实例解释
对于股价反向冲击所产生的波动性大于等量正向冲击产生的波动性在美国等一些证券市场比较完善的发达国家的一些股价序列中已经取得验证下面将举例说明“杠杆效应”在我国股市股指波动中的表现

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/ef60f8eff32d2af90242a8956bec0975f565a4d1.html