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      基于ARMA-EGARCH模型的醫(yī)藥板塊的波動(dòng)性研究

      2019-01-03 10:08:36劉銀蕊李雄英王春燕
      時(shí)代金融 2018年33期
      關(guān)鍵詞:波動(dòng)性方差板塊

      劉銀蕊 李雄英 王春燕

      (廣東財(cái)經(jīng)大學(xué),廣東 廣州 510000)

      一、引言

      我國(guó)的股票市場(chǎng)自2015年以來(lái)一直處于震蕩走勢(shì)狀態(tài),醫(yī)藥板塊作為防御性板塊在每一輪的劇烈波動(dòng)期都發(fā)揮著舉足輕重的作用。尤其是近幾年來(lái),國(guó)家通過(guò)一些政策扶持和調(diào)整醫(yī)藥行業(yè),醫(yī)藥板塊在近幾年備受投資者的青睞。特別是今年中美貿(mào)易戰(zhàn)的爆發(fā),市場(chǎng)防范風(fēng)險(xiǎn)情緒上升,股票市場(chǎng)一直處于底部調(diào)整狀態(tài),A股跌破3000多點(diǎn),大多數(shù)的投資者選擇醫(yī)藥板塊作為其防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的投資工具。而金融資產(chǎn)的波動(dòng)性對(duì)其收益率具有非常重要的影響,因此,研究醫(yī)藥板塊的波動(dòng)性具有充分的研究意義。

      近幾年來(lái),眾多的學(xué)者在研究股票及債券等市場(chǎng)上充分運(yùn)用了這些模型去分析。黃志剛和黃承(2009)[1]年運(yùn)用ARMA-EGARCH模型探索中國(guó)股票市場(chǎng)有效需求量的波動(dòng)性。蔡宇(2013)[2]運(yùn)用EGARCH-EVT-Copula模型來(lái)測(cè)度股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。麻曉芳(2010)[3]運(yùn)用GARCH模型和DCC模型去探索A股市場(chǎng)中行業(yè)板塊的波動(dòng)性和相關(guān)性。王靜和向勤(2012)[4]運(yùn)用GARCH模型研究A股的農(nóng)業(yè)板塊的波動(dòng)性。綜合運(yùn)用兩種模型的,葉開(2015)[5]運(yùn)用ARMA-EGARCH對(duì)滬深300指數(shù)的波動(dòng)率進(jìn)行分析。醫(yī)藥板塊方面,杜永宏(2014)[6]運(yùn)用相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力等各種分析方法去研究醫(yī)藥板塊的投資價(jià)值。雖然還有大量的文獻(xiàn)研究醫(yī)藥板塊,但是鮮少有運(yùn)用EGARCH模型去研究醫(yī)藥板塊,這正是文章的突出特色。

      二、模型介紹

      文章采用廣義誤差分布(GED)假設(shè)下的ARMA(p,q)-EGARCH(m,s)模型來(lái)研究我國(guó)醫(yī)藥板塊的波動(dòng)性,使用此模型必須序列具有平穩(wěn)性,和ARCH效應(yīng),同時(shí)必須不具有相關(guān)性。均值方程和條件方差方程如式(1)和式(2)

      (1)均值方程:

      (2)條件方差方程:

      其中 σ2t是條件方差,C,φi,θj,ω,αi,γi,βj是待估計(jì)的參數(shù),ut是白噪聲序列,ut=σtεt,ω反應(yīng)了波動(dòng)性的長(zhǎng)期平均水平,αi反應(yīng)的是過(guò)去的信息對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響或是現(xiàn)在的新的信息對(duì)下一期的波動(dòng)的影響程度,βj表示的是當(dāng)前的波動(dòng)率是前一期的波動(dòng)的影響程度及持續(xù)性,γi表示著杠桿效應(yīng),當(dāng)γi>0時(shí),“正”沖擊引起的波動(dòng)大于同等程度負(fù)沖擊引起的波動(dòng),當(dāng)γi<0,市場(chǎng)的“負(fù)”信息作用力大于“正”的引起的波動(dòng),也即是此時(shí)具有杠桿效應(yīng)。

      三、實(shí)證分析

      實(shí)證分析將分為以下幾個(gè)部分:

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)的特色就是全面借鑒國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)GICS(Global Industries Clsaaification Standard)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn),因此從萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)(wind資訊)選取從2012年1月1號(hào)至2018年5月25號(hào)間1553個(gè)交易日的醫(yī)藥板塊的日收盤價(jià),本文采用對(duì)數(shù)收益率對(duì)醫(yī)藥板塊的收益率進(jìn)行定義,第t天的醫(yī)藥版塊的收盤價(jià)為pt,第t-1天的醫(yī)藥板塊的收盤價(jià)為pt-1(周末和節(jié)假日沒(méi)有數(shù)據(jù)的,則把開盤相鄰日期的兩個(gè)收盤價(jià)做計(jì)算),醫(yī)藥版塊的日收益率記為rt,則有rt=100(lnpt-lnpt-1)。

      表1 醫(yī)藥板塊日收益率的描述性統(tǒng)計(jì)

      正態(tài)分布的偏度為0,峰度為3,從表1醫(yī)藥板塊日收益率的描述性統(tǒng)計(jì)中可以看出吧,序列的偏度為-0.8171,小于0,序列左偏,而其超額峰度大于0,說(shuō)明其峰度不等于3,比正態(tài)分布的峰度多3.141,而且,JB檢驗(yàn)在顯著性水平為5%時(shí)的臨界值是5.99,而醫(yī)藥板塊收益率序列的JB統(tǒng)計(jì)量是814.7987,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)臨界值,且P值趨于0,拒絕序列為正態(tài)分布的原假設(shè),說(shuō)明序列不服從正態(tài)分布,所以模型采用廣義誤差分布(ged)。

      (二)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      圖1 醫(yī)藥板塊日收益率序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      我們采用ADF檢驗(yàn),從圖1醫(yī)藥板塊日收益率序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)由于醫(yī)藥板塊收益率序列的t統(tǒng)計(jì)量-36.39076小于在1%的顯著水平下的臨界值-3.434357,且P值為0,說(shuō)明原假設(shè)不成立,序列平穩(wěn),同理,在5%,10%的顯著水平下,都不成立,所以我們有極大的把握說(shuō)明時(shí)間序列具有平穩(wěn)性。

      (三)自相關(guān)性檢驗(yàn)

      圖2 醫(yī)藥板塊日收益率ACF檢驗(yàn)

      圖3 醫(yī)藥板塊日收益率PACF檢驗(yàn)

      從圖2醫(yī)藥板塊日收益率ACF檢驗(yàn)和圖3醫(yī)藥板塊日收益率PACF檢驗(yàn)可以看出,ACF除了在滯后一階時(shí)候超出虛線,其余的均在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi),ACF很接近白噪聲,而且PACF圖雖然在滯后于一階,十階等時(shí)候超出虛線,但總體還是在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍之內(nèi),PACF也比較接近白噪聲但是有比較多的超出臨界值,盡管超出量不大,說(shuō)明相關(guān)性很小,其次,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值趨于0,說(shuō)明不具有序列的自相關(guān)性。

      (四)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

      表2 醫(yī)藥板塊日收益率的Ljung-box檢驗(yàn)

      圖4 醫(yī)藥板塊日收益率的趨勢(shì)圖

      從圖4醫(yī)藥板塊日收益率的趨勢(shì)圖可以看出來(lái),醫(yī)藥板塊的收益率在2015-2016年波動(dòng)得非常厲害,波動(dòng)具有波動(dòng)率的聚集性,而且收益率的某些尖頂表明序列具有異方差性,而且,可以看出在均值0以上收益波動(dòng)較小,在均值0以下收益波動(dòng)較大,體現(xiàn)股票價(jià)格的變化和股票價(jià)格波動(dòng)的變化負(fù)相關(guān),不對(duì)稱性。

      從表2醫(yī)藥板塊日收益率的Ljung-box檢驗(yàn)看出,Ljung-box檢驗(yàn)原假設(shè):at是白噪聲序列,從表3看出P值接近于0,說(shuō)明原假設(shè)不成立,該序列具有條件異方差性,有很強(qiáng)的ARCH效應(yīng)。

      (五)模型的選擇

      表3 模型的信息準(zhǔn)則

      根據(jù)圖2醫(yī)藥板塊日收益率ACF檢驗(yàn)和圖3醫(yī)藥板塊日收益率PACF檢驗(yàn),可以知道選擇ARMA(1,1)模型,從表3模型的信息準(zhǔn)則可知,根據(jù)信息準(zhǔn)則越小越好的規(guī)則,在GARCH模型,EGARCH模型,TGARCH模型中,EGARCH模型的AIC,BIC,SIC,HQIC信息準(zhǔn)則都是最小的,所以我們采用EGARCH(1,1)模型。

      (六)模型的參數(shù)估計(jì)

      應(yīng)用醫(yī)藥板塊的日收益序列,采用ARMA(1,1)-EGARCH(1,1)模型,參數(shù)如下表所示:

      表4 醫(yī)藥板塊日收益ARMA-EGARCH模型參數(shù)估計(jì)

      我們可以獲得最后確定的模型:

      (1)均值方程:

      (2)條件方差方程:

      從表4醫(yī)藥板塊日收益ARMA-EGARCH模型參數(shù)估計(jì)可以看出,α1小于0,說(shuō)明歷史的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)有負(fù)向的影響,同時(shí),波動(dòng)對(duì)沖擊的反應(yīng)比較緩慢,這說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥板塊具有強(qiáng)烈的波動(dòng)集群性。β1均小于并接近于1,說(shuō)明我國(guó)的醫(yī)藥板塊收益具有有限方差屬于弱平穩(wěn)過(guò)程,收益波動(dòng)會(huì)一步步并最終衰減下來(lái),波動(dòng)具有持久性,在新信息沖擊下,板塊對(duì)此的吸收能力比較強(qiáng)。α1+β1也比較大,說(shuō)明醫(yī)藥板塊的波動(dòng)的持續(xù)性強(qiáng)。γ1大于0,說(shuō)明醫(yī)藥板塊的收益率的條件方差對(duì)正負(fù)具有不對(duì)稱效應(yīng),利好的消息(正沖擊)引起醫(yī)藥板塊股價(jià)波動(dòng)要比利空(負(fù)沖擊)的引起的股價(jià)波動(dòng)更為劇烈,股票投機(jī)行為比較嚴(yán)重,當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)利好消息時(shí),投資者容易盲目跟風(fēng),造成股價(jià)的劇烈波動(dòng)。

      (七)模型擬合

      表5 模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差的Ljung-box檢驗(yàn)

      建立 ARMA(1,1)-EGARCH(1,1)模型后,為了檢查所擬合的模型的充分性,我們應(yīng)該對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化殘差進(jìn)行檢驗(yàn),如果模型是充分的,那么其殘差應(yīng)該是白噪聲序列,不具有相關(guān)性.從表5模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差的Ljung-box檢驗(yàn)可以看出,標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列的Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)于P值都明顯大于對(duì)于的顯著水平,也說(shuō)明標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列不具有相關(guān)性,模型是充分的。

      四、結(jié)論及建議

      (一)通過(guò)建立 ARMA(1,1)-EGARCH(1,1)對(duì)醫(yī)藥板塊日收益率序列進(jìn)行分析,我們可以獲得以下信息

      醫(yī)藥板塊的日收益序列是平穩(wěn)的,同時(shí)具有尖峰厚尾和波動(dòng)集聚的特征,具有金融時(shí)間序列的條件異方差性。

      α1+β1接近1,表明波動(dòng)具持性和長(zhǎng)記憶性,當(dāng)板塊受到?jīng)_擊時(shí),出現(xiàn)異常波動(dòng)的持續(xù)性強(qiáng),具有一定的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

      γi為正數(shù),利好的消息引起醫(yī)藥板塊股價(jià)波動(dòng)要比利空的引起的股價(jià)波動(dòng)更為劇烈,當(dāng)出現(xiàn)利空時(shí)候,投資者仍然會(huì)對(duì)醫(yī)藥板塊持樂(lè)觀態(tài)度,量能萎縮程度小,對(duì)股票波動(dòng)率影響小,這是因?yàn)槲覈?guó)近幾年來(lái)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)起伏大,自今年以來(lái)上證指數(shù)更是跌破3000點(diǎn),伴隨人們對(duì)股票市場(chǎng)失去信心,更多的人會(huì)傾向于防御性板塊,醫(yī)藥板塊就是防御性板塊的其中之一,而醫(yī)藥行業(yè)是剛性需求行業(yè),投資者相信利空消息并不會(huì)帶來(lái)巨大影響。當(dāng)出現(xiàn)利好的消息時(shí),推動(dòng)投資者提高對(duì)股票的估值,爭(zhēng)先購(gòu)買,醫(yī)藥板塊資金面增多,量能的擴(kuò)大助推股價(jià)的抬升,并且伴隨市場(chǎng)上一些過(guò)度炒作的行為,很容易導(dǎo)致股價(jià)的上漲到高估的程度,這時(shí)候可能會(huì)出現(xiàn)泡沫,然后造成一定程度的下跌,導(dǎo)致板塊波動(dòng)率大,所以導(dǎo)致我國(guó)醫(yī)藥板塊利好消息引起波動(dòng)率效應(yīng)比利空的大,利好時(shí)板塊的投機(jī)現(xiàn)象比較嚴(yán)重。

      (二)為此,有以下的建議

      政府要做好防控,醫(yī)藥板塊受利好政策影響比較大,波動(dòng)劇烈,在某些程度上是由于有些人利用政策,操持市場(chǎng),散戶看到就盲目跟風(fēng),造成股價(jià)的估值過(guò)高,容易造成板塊泡沫,政府在推出醫(yī)藥政策時(shí),應(yīng)該謹(jǐn)防市場(chǎng)過(guò)度投機(jī)行為,政府要健全法制,加強(qiáng)監(jiān)控和監(jiān)管,要加強(qiáng)交易所的一線監(jiān)管工作規(guī)范市場(chǎng)準(zhǔn)入和退出制度,對(duì)于某些不良醫(yī)藥企業(yè),嚴(yán)禁進(jìn)入股票市場(chǎng),防止散戶對(duì)于板塊過(guò)度青睞而盲目選擇不良醫(yī)藥企業(yè),做好企業(yè)上市的把控,同時(shí),強(qiáng)化市場(chǎng)信息公開制度,嚴(yán)懲內(nèi)幕交易和過(guò)度炒作行為。

      投資者應(yīng)該理性投資,從近幾年的發(fā)展態(tài)勢(shì)看,醫(yī)藥板塊的確具有一定的投資價(jià)值,但是不可盲目跟風(fēng),在市場(chǎng)波動(dòng)劇烈情況下,應(yīng)該保持觀望態(tài)度,同時(shí),要提高股票分析能力,運(yùn)用自己的分析辨別能力去加倉(cāng)和減倉(cāng),對(duì)于醫(yī)藥業(yè)績(jī)成長(zhǎng)股要具備一定的信心,長(zhǎng)期投資,謹(jǐn)防過(guò)度投機(jī)行為造成巨大損失。醫(yī)藥板塊作為我國(guó)的重要產(chǎn)業(yè),隨著我國(guó)老齡化的發(fā)展和國(guó)家的重視和投入,以及醫(yī)藥行業(yè)正處于轉(zhuǎn)型發(fā)展軌道,醫(yī)藥行業(yè)仍有長(zhǎng)足發(fā)展空間,值得投資者長(zhǎng)期投資和關(guān)注,而不是追求一時(shí)利好的短線操作。

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