李夢柔

（廣西師范大學(xué)，廣西 桂林 541000）

一、引言

中國股市從1989年作為試點開始已有近30年的歷史，股市的交易制度和監(jiān)管措施也日漸完善，但國外股市較國內(nèi)更為成熟。股票市場是最重要的資本市場，在我國經(jīng)濟發(fā)展中起到至關(guān)重要的作用。一個國家金融市場的發(fā)展狀態(tài)決定了這個國家實體經(jīng)濟的狀態(tài)。“新常態(tài)”這一概念始于2014年5月，當我國經(jīng)濟進入新常態(tài)以后，宏觀環(huán)境相應(yīng)發(fā)生重大改變，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展也受到影響。對于尚未成熟的中國股市而言，既會受到宏觀經(jīng)濟低迷的影響，也會受預(yù)期、投資者行為等因素影響，因此，在經(jīng)濟新常態(tài)下中國股市必然會發(fā)生一些變化，而股市的發(fā)展也會影響經(jīng)濟的深入發(fā)展。

目前，波動性問題在金融領(lǐng)域引起了廣大學(xué)者的關(guān)注，從宏觀上來看，異常波動會帶來潛在的危險，從而使得金融市場體系產(chǎn)生系統(tǒng)性風(fēng)險，股價信號會受人質(zhì)疑；從微觀上來看，異常波動會使股票市場的風(fēng)險厭惡者越來越少，故研究股市波動性問題對于股票市場的發(fā)展至關(guān)重要。股市波動性問題即股票價格或股票收益的不確定性問題。早期學(xué)者對股票市場波動性的研究主要通過收益率的標準差或方差來體現(xiàn)，并對方差不隨時間變化作出假設(shè)，即不同時期的方差均為恒定不變的常數(shù)。隨著金融理論的不斷充實和大量的實證研究均表明股票收益率的方差值并非不變，而是隨時間變化的。1982年，Engle首次將ARCH（自回歸條件異方差）模型應(yīng)用于金融領(lǐng)域，提出該模型能夠刻畫股票收益率的方差。隨后，眾多學(xué)者以ARCH模型為基礎(chǔ)進行改進，以便更好地刻畫股票收益率的條件異方差性。Bollerslov（1986）對ARCH模型進行擴展，構(gòu)造GARCH（廣義自回歸條件差異方差）模型對股票價格波動的有效性進行刻畫。魏巍賢（1999）、劉國旗（2000）以上證指數(shù)和深證綜合指數(shù)為研究對象，分別建立GARCH模型、非線性GARCH模型和GJR-GARCH模型，由所建模型和計算出的結(jié)果對這三種模型的預(yù)測能力進行比較分析。岳朝龍（2001）、陳千里（2002）、曾慧（2005）都對我國股票市場的收益率進行實證研究，結(jié)果顯示在我國股市中存在GARCH現(xiàn)象。何紅霞（2010）以2005年4月至2009年5月為時間節(jié)點，選取滬深300指數(shù)的每日收盤價，研究其每日收益率并分析滬深300指數(shù)的波動特點以及正負沖擊對于股票價格波動影響的非對稱性?，F(xiàn)階段，有關(guān)股市波動的研究很多，但研究經(jīng)濟新常態(tài)對中國股市所帶來的影響的文章較少，因此本文基于GARCH模型族，分析新常態(tài)下中國股市的波動特征，刻畫股市在經(jīng)濟新常態(tài)下的波動形式。

二、數(shù)據(jù)選取及模型建立

本文選取經(jīng)濟新常態(tài)提出以后的2014年6月3日至2018年8月31日的上證綜指和深圳成指的日收益率作為研究對象，分別用RRH和RRZ表示。數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)易財經(jīng)，共1041條數(shù)據(jù)，日收益率用當期日收盤價的對數(shù)減去前一期日收盤價的對數(shù)求得，即其中Pt為t時間的收盤價、Pt-1為t-1時期的收盤價。

在GARCH模型中，需要考慮兩個不同的設(shè)定：一個是條件均值，另外一個是條件方差。標準的GARCH（1，1）模型為：均值方程：條件方差方程中，xt為解釋變量向量，γ為系數(shù)向量，ω為常數(shù)項，σ2t-1為上一期的預(yù)測方差，α表示沖擊對波動的影響程度，β表示某一系統(tǒng)的長期記憶性，α+β表示波動狀態(tài)的持續(xù)性。GARCH模型預(yù)測金融市場的變化更加準確，普通的ARCH模型是GARCH模型的一個特例，表示在條件方差方程中并不存在滯后預(yù)測方差。

三、滬深股市波動性實證研究

（一）序列的描述性統(tǒng)計

對上證綜指和深證成指整體日收益率分別進行Eviews統(tǒng)計分析，得到日收益率的描述性統(tǒng)計結(jié)果。上證綜指日收益率均值為0.00279，標準差為0.015536，偏度為-1.285904，峰度為10.02242，JB統(tǒng)計量為2425.899。偏度小于0說明經(jīng)濟新常態(tài)下上證綜指的日收益率小于其均值的交易天數(shù)比較多。峰度明顯大于3，即在經(jīng)濟新常態(tài)下滬市的日收益率存在“尖峰厚度”特征，這一結(jié)論與前人研究相同。JB統(tǒng)計量大于顯著性為5%的臨界值以及P值為0都說明上證綜指日收益率并不服從正態(tài)分布。

深證成指日收益率均值為0.000139，標準差為0.017935，偏度為-1.01417，峰度為7.408626，JB統(tǒng)計量為1021.488。偏度小于0說明經(jīng)濟新常態(tài)下深圳成指的日收益率小于其均值的交易天數(shù)比較多。峰度明顯大于3，即在經(jīng)濟新常態(tài)下日收益率存在“尖峰厚度”特征。JB統(tǒng)計量大于顯著性為5%的臨界值以及P值為0都說明深證成指的日收益率并不服從正態(tài)分布。深證成指日收益率的均值小于上證綜指，表明深證成指日收益水平以及增長情況均處于劣勢。深證成指日收益率的標準差高于上證綜指表明深市的日收益率波動更為劇烈，具有更大風(fēng)險。

（二）平穩(wěn)性檢驗和異方差性檢驗

為了保證時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，在構(gòu)建模型的過程中需要對一些偽回歸問題進行全面考慮。對上證綜指和深證成指的整體日收益率進行單位根檢驗的結(jié)果為：上證綜指日收益率（RRS）的t統(tǒng)計量為-30.1922，1%臨界值為-3.9669，P值為0；深證成指日收益率（RRZ）的t統(tǒng)計量為-30.2249，1%臨界值為-3.9669，P值為0。上證綜指和深證成指的日收益率在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，這表明在99%的顯著性水平下，兩者日收益率序列均為平穩(wěn)序列，可進一步建立模型。接著對日收益率進行自相關(guān)性檢驗，滯后階數(shù)設(shè)為12。

由上證綜指和深證成指的日收益率序列的自相關(guān)檢驗可知：兩序列的自相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)均在0值上下，但是Q統(tǒng)計量的P值較小，故認為上證綜指日收益率與其滯后1階存在顯著的自相關(guān)；深證成指日收益率與其滯后1階存在顯著的自相關(guān)。從描述性分析中可以看出兩序列存在顯著的聚類效果，通過建立ARMA模型，運用ARCH-LM檢驗來確定序列是否存在異方差性，計量結(jié)果為：上證綜指日收益率ARCH-LM統(tǒng)計量觀察值為56.52882，相伴概率為0；深證成指日收益率ARCH-LM統(tǒng)計量觀察值為55.0071，相伴概率為0，兩序列概率都小于0.05，拒絕沒有ARCH效應(yīng)的原假設(shè)。結(jié)果表明兩序列殘差項的P值均為0，都小于0.05，因此殘差中ARCH效應(yīng)是顯著的，可以運用GARCH族模型對上證綜指和深證成指的日收益率序列進行建模分析。

（三）GARCH（1,1）模型的估計結(jié)果

利用GARCH（1,1）模型對上證綜指和深證成指的日收益率的整體序列分別進行參數(shù)估計分析，得出上證綜指日收益率的均值方程為：

條件方差方程為：

其中AIC=-6.102020，SC=-6.078237，表明所建立的GARCH模型能夠十分有效的擬合日收益率樣本序列；殘差平方和項為ARCH項，方程中ARCH項和GARCH都是高度顯著的。ARCH項系數(shù)大于0說明來自外界的沖擊會增加日收益率的波動。上證綜指日收益率中ARCH項和GARCH項系數(shù)之和為1.0012，大于1，并不滿足參數(shù)的約束性條件，表明在以往波動和外界沖擊下，上證綜指的日收益率出現(xiàn)大幅度波動，調(diào)整期較長。

深證指數(shù)日收益率的均值方程為：

條件方差方程為：

其中AIC=-5.609983，SC=-5.5862，差分方程中的常數(shù)項、ARCH項和GARCH都是高度顯著的，表明建立的模型能夠擬合樣本序列。對深證成指日收益率的方差方程進行參數(shù)估計，ARCH項系數(shù)大于0說明來自外界的沖擊會增加日收益率的波動；ARCH項和GARCH項系數(shù)之和為0.9947，小于1，在參數(shù)設(shè)置上達到要求，可以預(yù)測未來的走勢。同時波動持續(xù)的系數(shù)為0.9441,接近于1，體現(xiàn)出深證成指日收益率條件方差受外界因素的影響具有長效性。

為了進一步檢驗所構(gòu)建的GARCH（1,1）模型是否完全消除原來的ARCH效應(yīng)，再一次對構(gòu)建的參數(shù)方程進行異方差檢驗且滯后階數(shù)確定為1，結(jié)果表明：上證綜指日收益率序列的F統(tǒng)計量為0.575065（伴隨功率為0.4484），LM統(tǒng)計量為0.57855（伴隨功率為0.4479）；深證成指日收益率序列的F統(tǒng)計量為0.062116（伴隨功率為0.8032），LM統(tǒng)計量為0.062232（伴隨功率為0.8030），P值均大于1%、5%、10%的顯著性水平，我們接受“回歸方程殘差序列不存在ARCH效應(yīng)”的原假設(shè)，即認為構(gòu)建GARCH（1,1）模型很好地消除了方程殘差序列的條件異方差性，模型擬合效果良好。

通過對兩個股票市場日收益率GARCH模型的擬合結(jié)果比較分析，可以看出：在經(jīng)濟新常態(tài)下，對滬深日收益率序列建立GARCH（1,1）模型所得到的均值方程、方差方程顯著性都較高，這說明在在研究時段內(nèi)滬市和深市日收益率均具有較為顯著的波動聚類性，這一特征與國外成熟市場的特征一致。而從方差方程的估計參數(shù)來看，滬深兩市之間存在明顯的差異性和趨同性。就滬市而言，其反映日收益率波動性的參數(shù)之和大于1，并不滿足參數(shù)約束性條件，表明外界沖擊對滬市日收益率帶來重大影響，收益率波動較大且調(diào)整時間長，這一現(xiàn)象與滬市投資者缺乏理性、準入門門檻較低等原因有關(guān)；而深市反映日收益率波動性的參數(shù)之和為0.9947，接近于1，表明深市日收益率的條件方差所受到的沖擊力較為持久，并且力度較強，可以預(yù)測未來的走勢，這一現(xiàn)象與經(jīng)濟新常態(tài)下企業(yè)發(fā)展速度放緩、經(jīng)濟發(fā)展緩慢，使得外界信息對造成沖擊等因素有關(guān)。

四、結(jié)論

通過對上證綜指和深證成指日收益率進行計量分析，可以得到以下結(jié)論。從描述性統(tǒng)計來看，上證綜指和深證成指兩者的偏度均小于0，都為左偏，說明經(jīng)濟新常態(tài)下兩股市的日收益率小于其均值的交易天數(shù)比較多；兩者峰度都明顯大于3，即在經(jīng)濟新常態(tài)下日收益率存在“尖峰厚度”特征；兩者JB統(tǒng)計量均大于顯著性為5%的臨界值、兩者P值均為0都說明上證綜指和深證成指的日收益率并不服從正態(tài)分布。深證成指日收益率的均值小于上證綜指，表明深證成指日收益水平以及增長情況均處于劣勢。深證成指日收益率的標準差高于上證綜指表明深市的日收益率波動更為劇烈，具有更大風(fēng)險。從滬深兩股市日收益率的GARCH（1,1）模型的估計結(jié)果來看，在經(jīng)濟新常態(tài)下滬市和深市所得到的日收益率均具有較為顯著的波動聚類性，外界沖擊對滬市日收益率帶來的影響遠大于深市。上證綜指的研究結(jié)果反映出滬市存在較為嚴重的投資不合理行為、投機心理嚴重，深證成指的研究結(jié)果反映出深市的投資行為對外界因素的依懶性很小。