“后金融危机时代”中国股市波动如何?

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摘要：08年世界金融危机以来，外部的世界也受到各种各样的冲击，在各种各样的冲击下，中国股市的波动如何？波动有什么特点？面对波动决策者又应该做些什么？本文应用ARIMA 、ARCH、EGARCH模型对上证指数进行建模分析，对上述问题一一进行解答。
　　关键词：上证指数；ARIMA；ARCH；EGARCH
　　中图分类号：F832.5文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2011）12-0189-01
　　
　　一、数据建模及分析
　　数据说明：本文选取的的数据为上证综合指数的周度收盘价，时间区间为：2008年1月4日至2011年4月1日，这样的数据选取刚好与本文立意吻合。数据来源：锐思数据库。建模前先对上证综合指数的周度收盘价进行一阶差分处理。
　　二、建模分析
　　1.上证指数波动是否存在“尖峰厚尾性”的检验
　　为了检验上证指数波动是否存在“尖峰厚尾性”，我们首先要对其进行统计特征的基本分析。
　　
　　从图一可以看出，其偏度为1.3，且分布是左偏的，其峰度 .12，JB统计量为111.88(概率值为0)，故而上证指数波动具有明显的“尖峰厚尾性”而不是服从正态分布。
　　2.上证指数是否存在ARCH效应和波动群集性的检验
　　在建立关于上证指数的ARIMA(1,1，1)模型后，我们就可以对一阶差分处理后的上证指数进行ARCH-LM检验及建模。
　　
　　从图二中我们可以看出，关于一阶差分处理后的上证指数建立的ARMA(1,1)模型的误差序列存在自回归条件异方差，其LM的辅助回归式为：。由于上式的系数都大于零，说明波动存在群集性特点：即过去的市场波动扰动对未来市场波动有着正向而减缓的影响，大幅度的波动后面一般紧接着大幅度的波动，小幅度的波动后面一般紧接着小幅度的波动。
　　3.上证指数波动是否存在“杠杆效应”和冲击“非对称性”的分析
　　鉴于ARCH模型的弊端，为了检验上证指数的波动是否存在“杠杆效应”和冲击“非对称性”，我们需要在ARCH检验的基础上，进行EGARCH建模与分析。
　　
　　由输出结果中系数列有负值：-0.018，我们可以得知，说明一阶差分处理后的上证指数存在“杠杆效应” 即投资者一般对负的价格变化比对正的价格变化更加敏感， 这是因为较低的股本价值将增加债务权益比， 增加持股风险， 从而导致波动性；又因为0>-0.018>-1，我们可知负的冲击比正的冲击引起更大的波动性即冲击“非对称性”。
　　三、结论及政策建议
　　通过上述的建模分析我们得知，08年世界金融危机以来，我国股市的波动依旧很明显的存在：波动群集性、“杠杆效应”和冲击“非对称性”的三大特性。如何减弱或避免上述现象存在的不利影响，杜绝中国股市“过山车”式的波动，使得中国股市能够平稳、健康的发展，笔者提出三点建议：
　　1.进一步减少或杜绝“看得见的手”对股市的干预。决策部门要清醒的认识到中国股市存在明显的波动群集性的特点，减少或杜绝行政手段对股市的直接式、急刹车式的干预，借鉴成熟国家的经验，通过制定相关政策，间接式、缓慢式的调控股价。
　　2.进一步完善中国股市的“做空”机制。股市波动的“杠杆效应”和冲击“非对称性”的特性告诉我们，要想防止股市过大的波动，必须要有一系列对冲股市负面消息的机制。我国目前虽然推出了股指期货，但其要求和限制条件较为严格，有待进一步完善和发展。
　　3.进一步规范上市公司公司治理和信息披露等方面的行为；培育和壮大机构投资者；积极引导中小投资者理性投资。“银广夏”事件、“老鼠仓”事件，让中国股民对上市公司和机构投资者“庄控”股票的事件深恶痛绝，要想避免上述现象的再次发生，证监会等各相关部门要充分发挥其职能，监督股票市场相关责任人的行为，防患于未然。
　　参考文献：
　　[1]黄达,王汉生.GARCH模型估计方法的选择及对上证指数的应用[J].数理统计与管理,2010(5).
　　[2]唐齐鸣,陈健.中国股市的ARCH效应分析[J].世界经济,2001(3).
　　[3]黄宗远.ARCH模型在我国金融市场的应用情况研究[J].广西师范大学学报,2001(1).
               
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