EGARCH_M模型對(duì)股價(jià)波動(dòng)的國(guó)際比較研究

1、摘要：通過(guò)采用一般誤差分布的框架代替正態(tài)分布的假設(shè)，運(yùn)用EGARCH-M模型，考察了中國(guó)、歐洲和美國(guó)的股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)情況。比較分析得出：上證指數(shù)的收益率波動(dòng)最強(qiáng)烈，并具有最明顯的集群效應(yīng)。原因在于集中而強(qiáng)烈的新信息沖擊，對(duì)新信息的吸收能力較弱和“政府看跌期權(quán)”的存在。說(shuō)明中國(guó)股票市場(chǎng)雖然經(jīng)歷了較快的發(fā)展并取得了一些成就，但必須建立新的規(guī)則來(lái)消除非正常的波動(dòng)。關(guān)鍵詞：股價(jià)波動(dòng)；上證指數(shù)；EGARCH-M模型；集群效應(yīng)中圖分類號(hào)：F830.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10063544（2009）01006105收稿日期：20081104基金項(xiàng)目：國(guó)家留學(xué)基金資助課題（2005180061），德國(guó)D

2、AAD基金會(huì)資助課題（A0516709）作者簡(jiǎn)介：孫洪慶（1977-），男，湖北荊州人，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)和德國(guó)柏林理工大學(xué)管理學(xué)博士生，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院講師，研究方向：戰(zhàn)略管理、金融市場(chǎng)管理；鄧瑛（1978-），女，湖北武漢人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)新華金融保險(xiǎn)學(xué)院講師，研究方向：金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、貨幣政策理論等。EGARCH-M模型對(duì)股價(jià)波動(dòng)的國(guó)際比較研究孫洪慶，鄧瑛（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，武漢430074）金融市場(chǎng)研究我國(guó)的上海股票市場(chǎng)自1990年建立以來(lái)得到了快速發(fā)展，并且在亞洲的金融市場(chǎng)中占有較高地位。但與世界上其他主要的股票市場(chǎng)如歐洲和美國(guó)相比，上海股票市場(chǎng)上的股價(jià)波動(dòng)

3、較高，從而增大了投資者的風(fēng)險(xiǎn)。上證綜指從2006年11月20日的2017點(diǎn)，只用了不到一年的時(shí)間就暴漲了3倍多，達(dá)到歷史最高點(diǎn)2007年10月的6124點(diǎn)。而2008年，很多人夢(mèng)想的股市奧運(yùn)行情不但徹底破滅，而且連創(chuàng)新低，上證綜指在2008年10月27日跌至1721點(diǎn)，下挫了三分之二，絕大多數(shù)投資者損失慘重，甚至血本無(wú)歸?；仡欀袊?guó)股市18年的歷史，可謂跌宕起伏，始終處在暴漲暴跌的怪圈中，這嚴(yán)重干擾著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。本文將中國(guó)的股市與成熟的歐洲和美國(guó)股市做比較分析，意在找出三個(gè)市場(chǎng)波動(dòng)情況的差別，解析中國(guó)股市高波動(dòng)的根本原因，尋求有利措施來(lái)應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題。一、數(shù)據(jù)的描述與比較股票指數(shù)可以

4、代表多種股票價(jià)格的一般水平及其變化。本文用股票價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量整個(gè)股票市場(chǎng)的一般價(jià)格變化，它在一定程度上也反映了股票市場(chǎng)的變化與趨勢(shì)?？紤]到代表性，選擇了三個(gè)股票指數(shù)的每日收盤價(jià)，即上海證券交易所綜合指數(shù)，道瓊斯工業(yè)指數(shù)及道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)，分別作為中國(guó)、美國(guó)及歐洲證券市場(chǎng)的樣本，并運(yùn)用EVIEW 4.0軟件進(jìn)行實(shí)證分析。（一）數(shù)據(jù)的選取對(duì)上述的三個(gè)股票指數(shù)進(jìn)行估計(jì)，樣本區(qū)間分別是1990年12月19日到2006年12月31日，1990年10月17日到2006年12月31日，1990年10月17日到2006年12月31日，其交易日分別為3936天，4228天和4228天。實(shí)證分析是針對(duì)

5、每日數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)的，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind金融在線分析與DataStream在線數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)。（二）收益率的計(jì)算與比較首先建立三只股票指數(shù)的收益率序列Rit，見(jiàn)式（1）。Pit是指數(shù)i的每日收盤價(jià)，i是指數(shù)的代號(hào)，1，2，3分別代表上證綜合指數(shù)，道瓊斯工業(yè)指數(shù)及道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)，分別用縮寫(xiě)SH，DJ，EURO來(lái)表示。Rit=pit+1-PitPit100%i=1，2，3（1）圖1（a）、（b）、（c）、（d）是根據(jù)計(jì)算結(jié)果，分別對(duì)與深交所的指數(shù)相比，上交所的指數(shù)歷史更長(zhǎng)，收益更好且更具有穩(wěn)定性與持續(xù)性，故選擇上證綜合指數(shù)作為代表。61金融教學(xué)與研究2009年第1期（總第123期）在正態(tài)

6、分布的零假設(shè)下，Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)分布具有兩個(gè)自由度。表中的概率指的是Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)的絕對(duì)值超過(guò)觀察到的實(shí)際值的概率，小的概率值就可以拒絕正態(tài)分布的零假設(shè)。上證指數(shù)收益率、歐洲股指收益率、道瓊斯工業(yè)指數(shù)收益率及1997年后的上證指數(shù)收益率的描述?？梢灾庇^地對(duì)幾個(gè)指數(shù)收益率的高低進(jìn)行簡(jiǎn)單比較。比較圖1（a）、（b）、（c），上證指數(shù)收益率的波動(dòng)范圍是最大的?？紤]到1997年之前，由于中國(guó)股市初始階段的不規(guī)范引起一些非正常波動(dòng)，而在1997年之后開(kāi)始實(shí)行漲跌幅10%的限制，所以在圖1（d）中選取1997年1月1日之后的上證指數(shù)數(shù)據(jù)重新進(jìn)行計(jì)算繪圖，以利于更合理的比較。但即使比較

7、（b）、（c）、（d）三個(gè)圖，仍然是上證指數(shù)收益率的波動(dòng)幅度大大高于其他兩個(gè)（前者最高達(dá)10%，而其他兩個(gè)最高僅6%左右）。（三）波動(dòng)率指數(shù)的計(jì)算與比較1987年全球股災(zāi)后，為穩(wěn)定股市與保護(hù)投資者，紐約證券交易所（NYSE）于1990年引進(jìn)了斷路器機(jī)制（Circuit-breakers），漸漸產(chǎn)生了動(dòng)態(tài)顯示市場(chǎng)波動(dòng)性的需求。因此，芝加哥期權(quán)交易所從1993年開(kāi)始編制市場(chǎng)波動(dòng)率指數(shù)（Market Volatility Index，VIX），以衡量市場(chǎng)的波動(dòng)率。目前比較著名的波動(dòng)率指數(shù)有美國(guó)的CBOE SPX VIX、德國(guó)的VDAXVIX等。由于波動(dòng)率指數(shù)的計(jì)算是以股指期權(quán)的隱含波動(dòng)率為編制基礎(chǔ)，

8、而中國(guó)目前金融市場(chǎng)上并不存在股指期權(quán)，所以下面仍以上述選擇的三個(gè)指數(shù)為基礎(chǔ)，采取類似計(jì)算方法計(jì)算出針對(duì)中國(guó)、歐洲和美國(guó)的波動(dòng)率指數(shù)來(lái)進(jìn)行比較。計(jì)算方法：對(duì)各收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行移動(dòng)平均法計(jì)算，即以28天為一個(gè)移動(dòng)周期，每選取28天的收益率序列計(jì)算一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，然后再逐個(gè)向后移動(dòng)計(jì)算。利用Matlab軟件進(jìn)行簡(jiǎn)單編程計(jì)算，計(jì)算出SH、DJ和EURO三個(gè)指數(shù)的波動(dòng)率，如圖2所示。從圖2中可以明顯看出，以波動(dòng)率指數(shù)來(lái)衡量，仍然是上證指數(shù)收益率的波動(dòng)率最大，尤其是在20世紀(jì)90年代初期特別明顯。（四）統(tǒng)計(jì)意義上的單位根檢驗(yàn)結(jié)果運(yùn)用Augunmented-Dicky Fuller方法對(duì)三個(gè)序列進(jìn)行單位根

9、檢驗(yàn)，結(jié)果顯示單位根存在的假設(shè)被拒絕，表明三個(gè)指數(shù)的收益率序列都是平穩(wěn)的。結(jié)果如表1所示。表1顯示了樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征?？梢钥闯觯珽URO具有最大的中值，DJ的標(biāo)準(zhǔn)差最小，而SH的平均值最高（是另外兩個(gè)指數(shù)的兩倍），標(biāo)準(zhǔn)差最高（幾乎是EURO的3倍，DJ的3倍多），但其中值較小。這表明上證指數(shù)的收益是最好的，但高收益的時(shí)期卻很短。因此，從收益方差的角度來(lái)看，上證指數(shù)的波動(dòng)最強(qiáng)。圖1上證指數(shù)、歐洲股指和道瓊斯工業(yè)指數(shù)收益率比較（c）DJ股指收益率（d）SH股指收益率（1997年以后）1.21.00.80.60.40.20.0-0.212/19/90 10/19/94 8/19/98 6/19

10、/020.080.040.00-0.04-0.0810/17/90 8/17/94 6/17/96 4/17/02（a）SH股指收益率（b）EURO股指收益率0.080.060.040.020.00-0.02-0.04-0.06-0.0810/17/90 8/17/94 6/17/98 4/17/020.150.100.050.00-0.05-0.101/02/97 12/03/98 11/02/00 10/03/02 9/02/04圖2 SH、DJ和EURO指數(shù)的波動(dòng)率指數(shù)圖2502001501005001990年10月18日1991年4月18日1991年10月18日1992年4月18日19

11、92年10月18日1993年4月18日1993年10月18日1994年4月18日1994年10月18日1995年4月18日1995年10月18日1996年4月18日1996年10月18日1997年4月18日1997年10月18日1998年4月18日1998年10月18日1999年4月18日1999年10月18日2000年4月18日2000年10月18日2001年4月18日2001年10月18日2002年4月18日2002年10月18日2003年4月18日2003年10月18日2004年4月18日2004年10月18日2005年4月18日2005年10月18日ERUO DJ SH表1收益率序列的

12、基本統(tǒng)計(jì)特征名稱SH DJ EURO中值0.0003 0.00015 0.00057均值0.001 0.000427 0.00043標(biāo)準(zhǔn)差0.031 0.0098 0.0125偏度12.36-0.107-0.046峰度395.8 7.854 7.402Jarque-Bera檢驗(yàn)23430239.00 3901.84 3204.76概率0.0000 0.0000 0.0000樣本數(shù)3936 4228 4228交易的連續(xù)性（樣本數(shù)/日歷天數(shù)100）67.25 71.47 71.4762金融教學(xué)與研究2009年第1期（總第123期）三個(gè)指數(shù)的峰度值都大于3，意味著它們的分布都具有偏峰厚尾的特征。上證

13、指數(shù)的峰值尤其高，表明其對(duì)新信息沖擊的反應(yīng)尤其強(qiáng)烈。Jarque-Bera結(jié)果也顯示了這一特征，即新信息過(guò)程的分布不是正態(tài)的。Jarque-Bera值越高，偏峰厚尾的特征越明顯，與正態(tài)分布偏離程度越大，則集中而強(qiáng)烈的新信息沖擊的可能性也越大。上證指數(shù)的Jarque-Bera檢驗(yàn)值大大高于另外兩個(gè)，表明與歐洲和美國(guó)股票市場(chǎng)相比，上海股票市場(chǎng)的新信息更為集中而強(qiáng)烈。換句話說(shuō)，其內(nèi)部的不確定性更強(qiáng)，這也可以看成是上海股票市場(chǎng)波動(dòng)最大的重要原因之一。二、模型的建立與參數(shù)估計(jì)（一）模型的建立股票收益的分布具有兩個(gè)特征。其一是波動(dòng)集群，即較大幅度波動(dòng)之后往往會(huì)伴隨著較大幅度的波動(dòng)，而在較小幅度波動(dòng)之后也往

14、往會(huì)伴隨著較小幅度的波動(dòng)。其二是偏峰厚尾，且其峰度往往大于3，即收益率劇烈波動(dòng)時(shí)出現(xiàn)極端事件的可能性，要大于正態(tài)分布假設(shè)下的概率。這些同時(shí)也指出了傳統(tǒng)的假定收益率服從正態(tài)分布的不足。雖然GARCH模型能較好地處理異方差的問(wèn)題，但采用正態(tài)分布假定或者T分布假定的GARCH模型卻難以處理偏峰厚尾特征，且該模型對(duì)系數(shù)的非負(fù)性約束太強(qiáng)。為此，Nelson（1991）提出了指數(shù)GARCH模型，即EGARCH模型，并建議采用廣義誤差分布假定。這樣可以捕捉到其偏峰厚尾特征，同時(shí)也解決了異方差和系數(shù)非負(fù)約束問(wèn)題。此外，運(yùn)用由Engle，Lilien和Robbins（1987）提出的價(jià)格條件波動(dòng)的ARCH檢驗(yàn)，

15、就可以從技術(shù)方面很好地捕捉到股票價(jià)格隨時(shí)間而變動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)升水。這種條件波動(dòng)可以包含在方程式（2）、（3）和（4）所描述的功能關(guān)系中，即通常所說(shuō)的GARCH-M模型。因此本文在上述研究基礎(chǔ)上，采用廣義誤差分布假定的ARMA（p，q）-EGARCH（1，1）-M模型來(lái)比較分析各國(guó)股指的波動(dòng)性，其中EGARCH（1，1）是經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)后確定下來(lái)的。該模型由兩類方程組成，一類是條件均值方程（主方程），另一類是條件方差方程。主方程：Rt=c+2t姨+14i=1aiRt-1+14i=1bi1i-j+1ii=1Rt-j+（t2）其中，t=2t姨Zt（3）條件方差方程（EGARCH-M）：lo（g2t）=+t-

16、1t-1+t-1t-1+lo（g2t-1）（4）在主方程中，考慮了風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、ARMA過(guò)程等因素對(duì)股指收益率的影響。這些因素的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義如下：大部分投資者都屬于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型，股票的波動(dòng)性越大，他們對(duì)股票投資的期望回報(bào)也越高，因此風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)現(xiàn)象是顯著的。ARMA過(guò)程的涵義更加豐富，股價(jià)波動(dòng)實(shí)際上受很多因素（如通貨膨脹、利率等）影響，而時(shí)間序列分析隱含的假設(shè)是所有其他信息都將最終反映在序列本身的變化之中，因此在模型中沒(méi)有考慮到的其他解釋變量，均在ARMA過(guò)程得到了反映。關(guān)于i值大小的選擇，首先對(duì)軟件所默認(rèn)的所有滯后36階的變量都做了相關(guān)圖分析，但由于超過(guò)14階收益率的自回歸與部分回歸系數(shù)不顯著，所以i值

17、只選擇了1到14。方程式（2）、（3）和（4）中的2t是條件方差。2t越高則股票價(jià)格波動(dòng)的幅度越大。一般說(shuō)來(lái)，2t可以衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小，而反映了風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)間的正向關(guān)系。c和都是常數(shù)，表示股票投資的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)。t是殘差序列，在收益序列回歸之后其波動(dòng)隨時(shí)間而變。Zt是一個(gè)具有一般誤差分布，平均數(shù)為零，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)信息過(guò)程。（二）模型的估計(jì)一般我們使用拉格朗日乘子檢驗(yàn)（LM Tes）t來(lái)驗(yàn)證ARCH效應(yīng)的存在。本文運(yùn)用這一方法對(duì)上證綜合指數(shù)、道瓊斯工業(yè)指數(shù)及道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)的殘差序列進(jìn)行了檢驗(yàn)，其概率要小于5%顯著性水平下的概率值，這意味著檢驗(yàn)是顯著的，殘差序列具有ARCH性。然后，運(yùn)用

18、極大似然法在EVIEWS 4.0軟件中解上述方程組，得到方程（2）到（4）中各個(gè)參數(shù)的極大似然值的估計(jì)值。各參數(shù)的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2?？崭癖硎具@個(gè)自變量在回歸中不顯著，所以從模型中被剔除了。三、對(duì)估計(jì)結(jié)果的解釋表中的表示方差對(duì)股指收益影響的乘數(shù)。上證綜合指數(shù)的值最高為0.137，而道瓊斯工業(yè)指數(shù)及道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)的值較小且方差較小。因此，上證綜合指數(shù)的收益率波動(dòng)最強(qiáng)烈并且63金融教學(xué)與研究2009年第1期（總第123期）受方差波動(dòng)的影響也最大。c值由于在道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)的估計(jì)中不明顯而被刪除，但上證綜合指數(shù)和道瓊斯工業(yè)指數(shù)的c值都是負(fù)數(shù)，表明這兩個(gè)市場(chǎng)上的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)都是負(fù)的

19、。由于總的收益率等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率加上風(fēng)險(xiǎn)升水，而兩個(gè)市場(chǎng)的平均總收益都是非負(fù)的，所以較高的風(fēng)險(xiǎn)升水彌補(bǔ)了負(fù)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)，從而投資者可以得到正的平均收益。換句話說(shuō)，較高的風(fēng)險(xiǎn)升水吸引了有風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者，不論股票市場(chǎng)的波動(dòng)性如何，這在不同的國(guó)家表現(xiàn)是一樣的。在ARMA過(guò)程中，系數(shù)a和b的估計(jì)結(jié)果表明，在不同國(guó)家股價(jià)收益率受過(guò)去價(jià)格信息的影響不同。以上證綜合指數(shù)為例，它主要受前一天價(jià)格信息的影響，而道瓊斯工業(yè)指數(shù)受兩天前和三天前的影響，道瓊斯歐洲股票交易所50指數(shù)則根本不受以前價(jià)格信息的影響。有效市場(chǎng)理論說(shuō)明，在弱式有效市場(chǎng)中，現(xiàn)在的價(jià)格可以反映以前的價(jià)格信息，特別是最近的信息。根據(jù)這一理論，上述

20、檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明在三個(gè)市場(chǎng)中，歐洲的股票市場(chǎng)可能由于經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)的一體化成就而表現(xiàn)出最有效，中國(guó)股票市場(chǎng)的有效性最低。條件方差方程中常數(shù)揭示了一個(gè)長(zhǎng)期波動(dòng)的固定成本。在表2中上證綜合指數(shù)的絕對(duì)值最高，為0.766，大大高于其他兩個(gè)指數(shù)，幾乎為它們的34倍。這說(shuō)明上海股票市場(chǎng)有一個(gè)相對(duì)較長(zhǎng)的波動(dòng)期，并伴隨著較高的波動(dòng)成本。另一個(gè)顯著的結(jié)果是|RES|/SQRGARCH（1），或者說(shuō)是系數(shù)，仍然是上證綜合指數(shù)的值最高，幾乎達(dá)到了其他兩個(gè)指數(shù)的34倍。揭示了上海股票市場(chǎng)非常突出的波動(dòng)集群效應(yīng)，表明其價(jià)格波動(dòng)持續(xù)的時(shí)間非常長(zhǎng)。一旦某種沖擊使股票價(jià)格的收益率出現(xiàn)異常波動(dòng)，這種波動(dòng)在短期內(nèi)無(wú)法消除，因此中國(guó)股票

21、市場(chǎng)上存在著由強(qiáng)波動(dòng)而帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn)。此外，RES/SQRGARCH（1），或的結(jié)果顯示，所有國(guó)家股票指數(shù)的該項(xiàng)系數(shù)都不為零，并且都有顯著的檢驗(yàn)值，說(shuō)明信息的沖擊是不對(duì)稱的，也就是前述的“杠桿效應(yīng)”。由此可以得出結(jié)論：在這三個(gè)股票市場(chǎng)上，負(fù)的值使得市場(chǎng)上負(fù)面消息對(duì)價(jià)格的影響更大。但是，這種不對(duì)稱信息并不是上海股票市場(chǎng)波動(dòng)最強(qiáng)烈的決定性因素，因?yàn)樯献C綜合指數(shù)的絕對(duì)值相對(duì)較小。四、股價(jià)波動(dòng)差異的原因分析通過(guò)以上實(shí)證分析可以看出，與其他兩個(gè)股票市場(chǎng)相比，上海股票市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)出最強(qiáng)烈的波動(dòng)性?？梢詮囊韵氯齻€(gè)方面做出解釋：（一）集中而強(qiáng)烈的新信息沖擊信息沖擊的差異無(wú)法由模型本身來(lái)解釋，而需要從信息

22、披露制度、上市公司治理結(jié)構(gòu)、會(huì)計(jì)制度、證券監(jiān)管等證券市場(chǎng)制度和各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)等方面尋找原因。美國(guó)股市和歐洲股市是全球性的股票市場(chǎng)，制度較為完善，信息披露公開(kāi)透明，多數(shù)上市公司的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)較為穩(wěn)定，同時(shí)上市公司也注重自己的公眾公司身份，加強(qiáng)與投資者的溝通，通過(guò)多種途徑及時(shí)披露相關(guān)信息，因此其信息披露的質(zhì)量和連續(xù)性均較有保障，信息沖擊較為平穩(wěn)。而上海股市成立迄今只有十幾年時(shí)間，屬于新興市場(chǎng)，各項(xiàng)制度仍不完善，同時(shí)我國(guó)處于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型期，宏觀經(jīng)濟(jì)諸變量有易變的特點(diǎn)，容易造成較為集中而強(qiáng)烈的信息沖擊。其中最重要的一點(diǎn)就是來(lái)自政府的不連續(xù)的政策沖擊，這對(duì)股票價(jià)格的波動(dòng)有著巨大的影響。眾所周

23、知，轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)的新興市場(chǎng)有一個(gè)主要特點(diǎn)就是政府控制。回顧中國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展歷程，可以看出幾乎每次股票市場(chǎng)的過(guò)度波動(dòng)都與政府的干預(yù)有關(guān)。股市上漲時(shí)，政府擔(dān)心形成巨大的泡沫，便出臺(tái)調(diào)控措施打壓，抑制股市上表2模型參數(shù)估計(jì)的結(jié)果名稱SH DJ EUROSQR（GARCH）-0.13（75.86）0.10（12）0.046（2.9）c-0.002（-8.97）-0.00045（-1.13）AR（1）-a 0.（811.27）AR（2）-0.90（4-37.7）AR（3）0.17（86.08）AR（6）AR（14）MA（1）-b-0.7（5-9.36）MA（2）0.91（242.72）MA（3）-0.1（

24、9-7.26）MA（6）MA（14）-0.76（6-23.438）-0.242（-9.54）-0.17（9-12.5）|RES|/SQRGARCH（1）-0.4（229.765）0.10（812.8）0.1（19.5）RES/SQRGARCH（1）-0.03（3-4.14）-0.07（4-13.2）-0.05（1-11）EGARCH（1）-0.9（4282.72）0.9（8405.5）0.9（9773.1669）ADF-24.78-29.2-30.29LM 0.004（0.9996）0.（20.96）0.01（60.9）Log likelihood 8804 13231.62 12527注：括

25、號(hào)里的數(shù)字是Z統(tǒng)計(jì)量的值。64金融教學(xué)與研究2009年第1期（總第123期）漲。例如，1996年10月起，監(jiān)管層連下“十二道金牌”抑制股市的上漲；2007年5月底，有關(guān)部門上調(diào)印花稅率，調(diào)控股市。而當(dāng)股市持續(xù)暴跌后，政府擔(dān)心股市因此走向終結(jié)，其融資等功能喪失，又出臺(tái)救市措施，會(huì)使股市立即擺脫頹勢(shì)，呈現(xiàn)一波報(bào)復(fù)性上漲。2007年“530”后，上證指數(shù)一路飆升到6100多點(diǎn)，就是一個(gè)明顯的例子。（二）吸收新信息的能力較弱新信息沖擊出現(xiàn)以后，市場(chǎng)將消化和吸收新信息的內(nèi)容，對(duì)股票重新估值和定價(jià)，引起股價(jià)波動(dòng)。如果市場(chǎng)消化吸收新信息的能力較差，則往往會(huì)引起股價(jià)的大幅波動(dòng)，經(jīng)過(guò)較長(zhǎng)時(shí)滯后股價(jià)才能穩(wěn)定下來(lái)。

26、因此引起上海股票市場(chǎng)高波動(dòng)的第二個(gè)因素是市場(chǎng)吸收新信息的能力較弱。原因包括：第一，上海股票市場(chǎng)的波動(dòng)集群效應(yīng)較強(qiáng)。這種現(xiàn)象部分歸因于不成熟的投資者。當(dāng)市場(chǎng)上股票價(jià)格出現(xiàn)暫時(shí)性下跌時(shí)，許多投資者由于缺乏投資理念和恐懼心理會(huì)馬上平倉(cāng)，從而導(dǎo)致股票價(jià)格繼續(xù)下跌至理性水平之下；而當(dāng)價(jià)格上漲時(shí)，投資者則易于忽略股票投資的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)，在羊群效應(yīng)下跟風(fēng)，從而導(dǎo)致價(jià)格的非理性上漲。第二，交易的不連續(xù)性也在一定程度上影響市場(chǎng)波動(dòng)。表1揭示了不同國(guó)家的交易連續(xù)性，其中上海股票市場(chǎng)由于長(zhǎng)假期間暫停交易因而閉市天數(shù)最長(zhǎng)，交易連續(xù)性最差。第三，表2數(shù)據(jù)顯示了三個(gè)市場(chǎng)的值都是負(fù)數(shù)，證實(shí)了“杠桿效應(yīng)”的存在是導(dǎo)致對(duì)新信息吸收

27、能力較弱的另一個(gè)原因。但如前所述，不對(duì)稱效應(yīng)并不是上海股票市場(chǎng)波動(dòng)的決定性因素。（三）現(xiàn)實(shí)存在的“政府看跌期權(quán)”所謂“政府看跌期權(quán)”，是指由于政府出于社會(huì)穩(wěn)定等方面的原因，通常會(huì)對(duì)投資者的投資損失進(jìn)行或明或暗的擔(dān)保，或者投資者錯(cuò)誤地認(rèn)為政府會(huì)對(duì)投資者的損失或者對(duì)股價(jià)的特定水平進(jìn)行保證，這樣都使投資者放松自己對(duì)所承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)和管理，進(jìn)而會(huì)助長(zhǎng)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)。實(shí)踐表明，我國(guó)的“政策市”現(xiàn)象非常明顯，存在著這樣一種政府提供給市場(chǎng)的“期權(quán)”，其存在的證據(jù)之一是政府對(duì)股市價(jià)格水平的政策影響，投資者對(duì)“政策底”和“政策頂”的猜測(cè)。這種“政府看跌期權(quán)”的存在主要是由于政府對(duì)股市籌資功能的定位和化解銀行風(fēng)險(xiǎn)

28、的功能定位不當(dāng)，并且政府和中央銀行具有軟預(yù)算約束的特征，因此政府會(huì)不同程度地對(duì)股市價(jià)格做出一個(gè)“政策底線”，從而不時(shí)采取相應(yīng)的政策行為以推動(dòng)股價(jià)的上升。實(shí)際上，市場(chǎng)上的投資者都在猜測(cè)每一段時(shí)期股市的“政策底”與“政策頂”，這種“政府看跌期權(quán)”不論真正存在還是只存在于觀念中，在一定程度上都影響著投資者對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的正常判斷，影響著資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)程度。五、結(jié)論本文考察了中國(guó)、歐洲和美國(guó)的股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)情況，分析了造成波動(dòng)性不同的原因和影響因素。通過(guò)采用一般誤差分布的框架代替正態(tài)分布的假設(shè)，運(yùn)用EGARCH-M模型進(jìn)行估計(jì)并做比較分析，可以發(fā)現(xiàn)中國(guó)的股票市場(chǎng)與其他兩個(gè)市場(chǎng)相比既有正常的也有非正常的特征。就正常方面的特征而言，上證指數(shù)的收益率波動(dòng)主要受前一天信息的影響，這和經(jīng)典的金融理論是吻合的。