我國股票市場風(fēng)險與收益關(guān)系的異方差模型分析
一、風(fēng)險衡量的異方差模型
自馬柯威茨在其資產(chǎn)組合理論中首次用方差來衡量證券投資的風(fēng)險以來,方差作為風(fēng)險衡量的標準得到廣泛的應(yīng)用,但這種風(fēng)險衡量標準是在線性框架下建立起來的,隱含著一個先提條件,即它所衡量的證券須符合有效市場假定,不同時間的價格相互獨立,價格變化遵循隨機游走模型,收益率的分布呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布。國內(nèi)外許多實證研究都表明現(xiàn)實的證券市場與傳統(tǒng)理論的不符合之處,在此情況下,單由期望收益率和方差來確定投資者面臨的風(fēng)險就可能存在一定偏差。股票市場在不同交易日中交易的活躍程度不同,股票價格波動也是時變的,日收益的方差將隨時間而變化,因此,適合于描述股票價格變化和風(fēng)險的模型必須滿足時變特征。
條件方差
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系,對所有序列擬合了garch(1,1)-m模型,從garch-m檢驗結(jié)果來看,兩個大盤指數(shù)的都通過了顯著性水平為5%的檢驗,而在個股方面,除了600742和000033兩只個股外,其它個股均未通過顯著性水平為5%的檢驗,在通過顯著性水平檢驗的幾個序列中,深成指、600742和00033三序列的為正,表明風(fēng)險水平與預(yù)期收益率成正向變動,但上證綜指序列預(yù)期收益率與風(fēng)險水平卻是呈反向變化,而其它7個樣本序列預(yù)期收益率與風(fēng)險水平之間的關(guān)系不明顯,這似乎與一般的資本市場理論相悖。國外相關(guān)研究中,許多學(xué)者的結(jié)論也彼此矛盾,例如backus和gregroy、genotte和marsh、runkle都曾經(jīng)驗證市場的風(fēng)險水平與預(yù)期收益率會呈現(xiàn)一種反向關(guān)系,他們解釋為:市場風(fēng)險的增大會同時影響市場的無風(fēng)險收益率和風(fēng)險酬報率,雖然風(fēng)險報酬率增加,但無風(fēng)險收益率會降低得更多。freach、schwert和stambaugh運用garch-m的分析結(jié)果是兩者呈正向變動關(guān)系;而glosten、jagannathan和runkle將名義無風(fēng)險收益率加入garch-m模型條件信息集,得出兩者呈反向變動的結(jié)果。而且ghan、karolyz和stulz發(fā)現(xiàn)美國股票市場的平均風(fēng)險報酬率與它自身收益率的方差幾乎沒有任何關(guān)系,而是與其收益率同外國股票市場收益率的協(xié)方差呈正向關(guān)系。
2、系統(tǒng)共同風(fēng)險的分析
在股票市場上,所有股票幾乎都會對同樣的信息作出反應(yīng),這些信息必然要對條件方差產(chǎn)生影響,因此可以肯定所有這些股票的條件方差序列會有一些共同的特性,即各只股票都在同一時期出現(xiàn)大的條件方差值。因此很自然地認為有一種潛在的共同因素在起作用,事實上,這種風(fēng)險的共動性就是由于影響整個股市的共同風(fēng)險造成的。
研究多只股票動態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險以及各股票之間風(fēng)險的相互關(guān)系和影響需要用到多變量garch模型。一般的多變量garch模型具有非常復(fù)雜的矩陣、向量形式,而且參數(shù)數(shù)目龐大,難于處理。通?尚械淖龇ㄊ羌尤胍恍┫拗茥l件,對多變量garch模型加以簡化。因子garch模型就是將多變量降維的一種常用形式。其基本思想就是引入一些因子變量(其數(shù)目遠遠小于原來多變量的維數(shù)),原來多變量的異方差特征都包含在這些因子變量之中。自engle、diebold和nerlove提出了具有因子結(jié)構(gòu)的多變量garch模型以來,在國外已經(jīng)有不少利用該模型對金融市場進行分析和研究的工作,得出了一些有意義的結(jié)論。例如,engle、ng和rodrigues用因子garch模型檢驗了國際市場的capm模型;engle和rothschild還利用因子arch模型分析了從1964年4月至1985年9月的美國11種債券和等值加權(quán)的nyse&amse股票指數(shù)的月收益序列,他們發(fā)現(xiàn)在這些資產(chǎn)序列的協(xié)方差陣中,前兩個特征值的貢獻率高達99.8%,進而選擇并建立了兩因子garch模型;karolyz用美國和加拿大數(shù)據(jù)建立了國際股票市場收益與波動轉(zhuǎn)換的多變量garc ……(未完,全文共3262字,當前僅顯示1647字,請閱讀下面提示信息。
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