股市行业波动的非对称性研究

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　　摘要：中国的股票市场是实体经济重要的融资渠道之一。为了能对我国股票市场的波动非对称性有更为深入的认识，本文从行业波动性的角度入手，根据A股市场的波动情况，得出符合我国不够成熟的股票市场的波动特征，并运用杠杆效应理论、波动反馈机制和行为金融学理论对其进行解释。
　　关键词：波动非对称性 杠杆效应 波动反馈 行业指数
　　一、引言
　　进入21世纪以来，经济金融全球化已经成为大势所趋，伴随着经济的发展，金融市场作为实体经济直接融资、间接融资的重要渠道，也在其中扮演着举重若轻的地位，反映了实体经济的融资实力。我们常常将股票市场的完善与成熟度作为衡量一国金融市场发展程度的关键指标，甚至将股票市场成为国民经济的“晴雨表”，足见股票市场的地位与重要性。
　　中国的股票市场从萌芽到如今的高速发展已经走过了近三十年的光阴，无论融资规模、成交量还是投资者参与度都呈现出阶段性发展的趋势，与整个经济市场的发展密不可分，成为实体经济重要的融资渠道之一。但是与国外成熟的股票市场相比，受限于发展期限较短、法规制度的建设不健全与不成熟、信息披露不及时等的客观和主观的因素，整体的市场规律还是有所差别的。因此，本文不能直接套用前人对于成熟市场进行研究分析后得出的结论，而是要具体情况具体分析，根据A股市场的市场波动情况，得出符合我国不够成熟的股票市场的波动特征，从而为投资者提供投资的策略选择与风险提示。
　　二、文献综述
　　Black（1976）在对美国道琼斯工业指数进行回归分析后，认为其存在“杠杆效应”[1]。Bollerslev（1986）提出采用广义自回归条件异方差模型来刻画波动性，比ARCH模型更加简化，解释也更为合理[2]。
　　Zakoian（1990）提出了TGARCH模型，他将哑变量加入GARCH中，作为解释变量来解释波动非对称性[3]。Nelson （1991）对于1962年至1987年间的美股市场的指数收益率进行研究分析，发现波动率的非对称项的系数高度显著[4]。French和Sichel（1991）同样选择EGARCH模型进行研究，发现在周期性部门中，GNP的方差在面对利好消息时的反应小于面对利空消息，证明了经济周期对波动非对称性的影响[5]。
　　Cheung（1992）在Nelson的研究基础上，对1984年到1990年间的纳斯达克市场上的250只股票进行EGARCH回归，证明了个股与大盘的规律相似，同样存在着波动非对称性效应[6]。Andersen（2000）同样对个股的波动非对称性效应进行了研究，在对道琼斯工业指数的日收益率数据进行了分析后，发现样本选取的30只股票的日收益率均存在顯著的波动非对称性，模型的各项系数在统计上都显著[7]。
　　陈浪南、黄杰绳（2002）基于GJR-GARCH模型对1993年至2001年间深成指数的日收益进行非对称性实证研究，并样本期间划分为四个时段，发现与沪市相似，深证股市也存在显著的杠杆效应和时变性[8]。孙群燕（2003）对上证综指、深圳综指和深成指数1993年至2002年间的数据进行GARCH模型族的分析与检验，得出GJR-GARCH对中国股市波动率的拟合效果更好的结论[9]。
　　陆蓉、徐龙炳（2004）将股市划分为牛熊周期后，研究了不同市场行情下的上证指数，发现在牛市周期存在“杠杆效应”，而熊市阶段恰恰与之相反[10]。
　　三、理论分析
　　（一）行业波动的特征分析
　　波动率，这一作为衡量金融市场的变化的指标被国内外学者视为研究经济金融的关键内容。波动率是证券市场的一个重要指标，它反映了市场的风险。同时，它和收益率有着密切的关系。研究收益率波动的变化规律是资产定价与投资组合选择时的关键因素。
　　传统的资本市场定价模型CAPM模型认为，投资者对于价格的上涨或是下跌并不敏感，换言之，尽管上涨与下跌都会加剧资产价格的波动，但是这种波动的变化幅度是相同，即具有对称性。而近代学者对股票市场波动性的进行动态分析之后，发现投资者对市场的涨跌并非无动于衷，恰恰相反，投资者的行为使得资产价格在面对利好和利空消息时存在不同等程度的反馈。
　　这一现象最早被美国学者Black在1976年发现，Black创造性的使用了“杠杆效应”这一名称来阐述这种非对称性的现象。他认为这种现象源于公司的财务杠杆的变化，当企业杠杆率上升时，企业所面临的风险增大，因此该企业股价的未来波动率也随之上升。随后，Pindyck和French等人提出了另一种解释，他们认为波动的非对称性现象源于投资者的预期不同，当投资者对股价的波动率产生了上升的预期之后，他们会在必要回报率上提高要求，从而导致了价格的下跌。基于这一原因，这些学者将其解释为“波动反馈机制”。
　　波动率非对称性现象涵盖了负向不对称性和正向不对称性，即“杠杆效应”和“反杠杆效应”。前者是指同等程度下负向的震荡比正向的震荡更能加剧收益的波动，而后者则是指正向震荡比负向震荡更能加剧收益的波动。
　　中国股市受限于于交易制度和股权结构等种种原因，存在很多异于发达国家成熟市场的特殊现象。因此，我们必须透过现象看本质，深刻认识市场规律，才能使得交易者对市场走势的预测更加可靠，监管层也能制定更为有效的政策，使得股票市场更好的服务于实体经济。
　　股票市场指数反映了它们所代表的股票价值的变化，可以作为衡量投资经理业绩的基准。学者们对发达市场经济体的市场指数及其波动性进行了广泛的研究。例如，股票价格的下跌将增加波动性，这种关系是不对称的，波动率的绝对变化将导致比负波动后相同波动范围的正波动更高的回报率序列。
　　早期关于这一主题的研究将这种规律性归因于“杠杆效应”虽然在发达的股票市场中，收益和波动率的动态规律已经得到了很充分的研究，但是对于新兴市场经济体而言，这一问题仍有待调查。 　　本文以中国的股票市场为样本，研究了股票市场的日波动率。目前，在对我国股票市场行业波动进行的探索研究中，众多学者得出一致结论，中国的股票市场的行业波动具有以下三点特征：尖峰厚尾性、波动集群性和非对称性。
　　对28个一级行业指数进行描述性统计后，发现行业指数呈现出显著的尖峰厚尾的特性。从行业指数的均值特征可知，不同行业之间的波动特征不尽相同。总体上，行业收益的均值都接近0，围绕其上下小幅度波动。从行业指数的偏度和峰度来看，行业的偏度值均小于0，说明行业指数呈现左偏分布。从峰度值的大小来看，所有行业的峰度值均大于3，说明行业指数均呈现尖峰分布，JB统计量是用来检验样本总体是否存在正态性的指标，二十八个一级行业指数的JB统计的p值通过检验，说明拒绝原假设，行业指数的分布不符合正态分布。
　　（二）波动非对称性的机制分析
　　传统的市场价格波动理论是基于有效市场假说提出的。这个假设是这样认为的：利好消息将给资产价格带来正向的波动，相应的，利空信息将导致资产价格产生同等程度的下行波动。
　　有效市场假说与完全竞争理论具有非常相似的假设前提。然而，大量的实证研究却表明真实的股票的收益率序列的表现并不尽然。在上一小节行业波动的统计学分析中，本文发现在股票市场中二十八个一级行业的日收益率分布并不服从态分布，而是具有尖峰厚尾、左偏分布的特征，这将会导致波动的非对称性效应。Black（1976）、Christie（1982）和Schwert（1989）分别从财务杠杆和波动反馈两个角度解释了波动非对称性效应的成因。
　　财务杠杆的作用机制是：由于总资产是负责与总收益之和，当股票价格下跌时，企业的所有者权益也随之下降，因此财务杠杆上升，根据杜邦分析，股东回报率与财务杠杆率正相关，因此这使得股东回报的波动率也随之上升，波动率反应了资产的风险，因此市场投资者认为该公司的风险改变，随即调整自己的持仓比例，导致股票收益的波动率上升。据此，Black认为，杠杆效应的传导机制有如下三个环节：股票价格下跌——公司杠杆倍数上升——股东必要回报的波动率上升。三个环节缺一不可、层层递进，必须全部满足才会导致杠杆效应的出现。
　　波动反馈机制又称为时变风险溢价机制，它认为为了解释波动的非对称性，本文应该从预期波动率的变动出发。当投资者对未来股票的风险预期改变时，以风险增加为例，投资者出于规避风险的动机，将会减少持仓，当市场中的投资者都大量抛售该股票时，该股票的当期价格也会随之下跌。
　　Barberis，Huang和Santos（2001）综合了前景理论和私房钱效应，从非理性投资者损失规避的角度解释了股价波动非对称现象。他们认为，造成波动非对称性的原因既非杠杆理论也不是波动反馈机制理论，而是由于个体投资者行为的非理性所导致的。
　　从行为金融学对股市波动率的作用上看，主要通过投资者损失厌恶的心理、过度反应的行为这两个机制作用在股市波动率上，使得股市收益的波动率体现出非对称的特性。
　　四、结论
　　本文首先对股市的波动非对称性理论进行了阐述，包括国外成熟市场中波动非对称性的理论基础和影响因素，对于波动的非对称性进行了定义，针对国内相对不成熟的股票市场进行特征分析。本文对上证综指和二十八个一级行业指数进行描述性统计，发现其均不符合传统的正态分布特征，而是表现出明显的左偏与尖峰厚尾现象，此外，在对大盘指数和行业指数的收益率绘制时序图后，本文发现，二者的波动均存在波动聚集性现象，这些都可能会导致波动非对称性现象的发生。
　　本文对行业的波动非对称性进行机理分析，根据国内外学者的研究成果来看，对于波动非对称性的存在主要有如下三种解释：财务杠杆作用、波动反馈机制和行为金融学解释。财务杠杆作用是最早提出的，认为在股价下跌的时段，企业财务杠杆的上升导致了企业股价波动率的上升，而波动反馈机制则认为，投资者对风险预期的改变会导致股价波动率的改变。近年来，随着行为金融学的不断发展，有学者提出了波动非对称性的行为金融学解释，主要包括后悔厌恶、过度反应和羊群行为这三种因素。在牛市和熊市中，这三种心理与行为因素的共同驱动，造成投资者对于利好与利空消息在不同阶段的市场行情下反应不同，使得股票市场的价格波动呈现出非对称性现象。
　　参考文献：
　　[1]Black，Fisher. Studies of stock market volatility changes[A]. In proceedings of the 1976 American Statistical Association， Business and Economic Statistics section.
　　[2]Bollerslev.Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity[J].Journal of Economy，1986 June，31：307-327.
　　[3]Zakoian，J.M.Threshold Heteroskedastic model [J].Journal of Economic Dynamics and Contral，1990，18：921-955.
　　[4]Nelson.Conditional heteroscedasticity in Asset Return：a new approach[J].Econometrica，1991 March，59（2）：347-370.
　　[5]French mark G.Expected stock returns and volatility[J].Journal of financial economics，1991，19：3-29.
　　[6]Cheung，Lilian. Stock price dynamics and firm size：An empirical investigation[J].Journal of portfolio management，1992，15：4-12.
　　[7]Anderson. On the economic sources of stock market volatility[J]. Journal of financial economics，2000，38：234-245.
　　[8]陳浪南，黄杰鲲.中国股票市场波动非对称性的实证研究[J].金融研究. 2002（05）.
　　[9]袁志湘.我国股市波动非对称性特征的实证研究[D].湖南大学，200.
　　[10]陆蓉，徐龙炳.中国股票市场对政策信息的不平衡性反应研究[J].经济学（季刊）第2卷第2期（总第10期），2004：12.
　　[11]曾慧.ARCH模型对上证指数收益波动性的实证研究[J].统计与决策，2005，3（下）：97-98.
　　（作者单位：东华大学旭日工商管理学院）
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