基于GARCH-MIDAS模型的政策因素对股市波动的影响研究
发布时间：2021-07-11 22:19
自1990年12月上海、深圳证券交易所成立营业至今,中国股市已经运行了将近29年。尽管经历了近29年的发展与摸索,我国的资本市场与西方成熟的资本市场相比仍存在不小差距。中国经济现阶段也并未完全市场化,虽然党中央提出要让市场在资源配置中起决定性作用,但从目前看来,政府的宏观调控政策对中国经济和金融市场的健康发展还是起到了重要作用。纵观中国证券市场的发展历程可以发现,中国股市波动率的每次异常上升几乎都与当时发布的一些政策有着千丝万缕的联系,政策事件导致证券市场异常波动已经成为我国金融市场的一大特色之一。证券市场频繁、剧烈的波动会带来诸多负面影响。首先,股市波动率过大会导致股票价格不稳定,不能有效体现上市公司的公允价值,降低了金融市场价格发现的功能;其次,股市的剧烈波动加大了投资者风险管理、资产定价的难度,削弱了市场资源配置的能力;再次,股市的剧烈波动会使广大投资者特别是中小投资者的利益受损,重挫投资者对于市场未来的信心,不利于保持市场人气与活力,而这也会减少市场流动性、降低市场深度;最后,纵观西方金融市场的发展经验,严重的股市动荡可能会进一步引发经济危机,不利于国家宏观经济的健康发展。基于...
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
上证指数对数收益率（1993.7-2018.12）
34)18.0789*(9.9805)2θ-0.5169***(0.1643)-0.3939***(0.1097)-0.5058***(0.1355)0.4641*(0.2733)22ω1.6894***(0.2990)1.7178***(0.2887)1.7064***(0.3248)6.8638***(2.4045)LLF-9638.20-9638.79-9636.24-9624.34BIC19336.6419355.0319349.9219326.12表4-5显示，所有模型GJR-GARCH部分的参数(α,β,γ）都是显著的，表明上证指数的短期波动呈现出强烈的波动聚集效应，且好消息和坏消息对波动率的冲击是非对称的，坏消息对股市的短期波动影响更大。图4-1模型1～4政策因素权重图模型1中的系数2θ是显著为负的，表明前期政策强度因素会显著降低当期条件波动率长期成分，这一结果也验证了国内股票市场确实存在政策效应。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会减少0.5169个单位的条件波动率长期成分。图4-1左上角为模型1中总政策的权重图，可以看出总的政策影响在发布之后3年内持续造成影响，影响随着时间的推移逐步减弱。政府在进行宏观调控时往往会采取逆周期调节，当股市波动过大时相关部门会出台政策，抑制股市波动，促进股市健康发展，实证结果也印证了这一结论。虽然一些政策在颁布当期可能会加大股市短期波动，但实证结果表明：长期来看，政策强度因素确实降低了股市波动的长期成分，监管部门施行的一系列政策、监管总体上来说是有效的。模型2综合考虑了月已实现波动率（RV）和总政策强度因素的影响，可以看
26出月已实现波动率和总政策强度因素的影响都是显著的，无论是否加入月已实现波动率，总政策强度因素都会显著降低股市波动的长期成分。图4-1右上角为模型2中总政策的权重图，可以发现其与模型1中得到的权重图基本一致，这也表明了加入月已实现波动率与否并不会改变政策影响的权重图。图4-2展示了由模型2估计得到的上证指数条件方差及其长期成分。可以看出，加入月已实现波动率和总政策强度因素的模型2能较好地捕捉到股市波动的长期成分。总的来说，上证指数波动的长期成分在股市建立初期、08年金融危机和15年牛市三个时期内较大，而其他时期则较为平稳。图4-2由模型2测算的上证条件波动率接着，本文采取表3-2中分类1的分类标准将政策因素分为股票市场政策（P1）和宏观经济政策（P2），并将分类后的政策因素加入到GARCH-MIDAS模型中。模型3综合考虑了月已实现波动率和股票市场政策（P1）对股市波动的影响。结果表明，股票市场政策能显著降低股市波动长期成分。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会减少0.5058个单位的条件波动率长期成分。图4-1左下角为模型3中股票市场政策的权重图，可以看出股票市场政策的滞后影响与总政策影响力是类似的。纵观本文收集到的股票市场政策，监管部门出台了一系列的法规、监管政策，着力于建设制度更加健全、市场更加成熟的股票市场，实证结果表明这一系列举措总体来说是有效的。模型4综合考虑了月已实现波动率和宏观经济政策（P2）对股市波动的影响。结果显示宏观经济政策并没有稳定股市长期波动，反而助长了股市波动的长期成分。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会增加0.4641个单位的条件波动率长期成分。图4-1右下角为模型4中股票市场政策的权重图，可以看出宏观经济政策总的来说对股市的近期影响较?
【参考文献】：
期刊论文
[1]货币政策公告、政策不确定性及股票市场的预公告溢价效应——来自中国市场的证据[J]. 贾盾,孙溪,郭瑞. 金融研究. 2019(07)
[2]QFII持股对中国股票市场稳定性的影响——基于中美贸易摩擦背景下的研究[J]. 朱相平,彭田田. 宏观经济研究. 2019(05)
[3]货币政策不确定性、违约风险与宏观经济波动[J]. 王博,李力,郝大鹏. 经济研究. 2019(03)
[4]经济不确定性是股市波动的因子吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析[J]. 夏婷,闻岳春. 中国管理科学. 2018(12)
[5]传统监管措施能够限制金融市场的波动吗?[J]. 汪天都,孙谦. 金融研究. 2018(09)
[6]经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究[J]. 雷立坤,余江,魏宇,赖晓东. 管理科学学报. 2018(06)
[7]混频投资者情绪与股票价格行为[J]. 姚尧之,王坚强,刘志峰. 管理科学学报. 2018(02)
[8]我国股票市场熔断机制的磁力效应:基于自然实验的证据[J]. 杨晓兰,金雪军. 金融研究. 2017(09)
[9]投资者关注对人民币汇率价差波动的影响研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科学. 2017(05)
[10]涨跌停、融资融券与股价波动率——基于AH股的比较研究[J]. 王朝阳,王振霞. 经济研究. 2017(04)
硕士论文
[1]印花税、股指期货对投资者交易与个股波动的影响[D]. 罗颉.复旦大学 2013
本文编号：3278686
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
上证指数对数收益率（1993.7-2018.12）
34)18.0789*(9.9805)2θ-0.5169***(0.1643)-0.3939***(0.1097)-0.5058***(0.1355)0.4641*(0.2733)22ω1.6894***(0.2990)1.7178***(0.2887)1.7064***(0.3248)6.8638***(2.4045)LLF-9638.20-9638.79-9636.24-9624.34BIC19336.6419355.0319349.9219326.12表4-5显示，所有模型GJR-GARCH部分的参数(α,β,γ）都是显著的，表明上证指数的短期波动呈现出强烈的波动聚集效应，且好消息和坏消息对波动率的冲击是非对称的，坏消息对股市的短期波动影响更大。图4-1模型1～4政策因素权重图模型1中的系数2θ是显著为负的，表明前期政策强度因素会显著降低当期条件波动率长期成分，这一结果也验证了国内股票市场确实存在政策效应。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会减少0.5169个单位的条件波动率长期成分。图4-1左上角为模型1中总政策的权重图，可以看出总的政策影响在发布之后3年内持续造成影响，影响随着时间的推移逐步减弱。政府在进行宏观调控时往往会采取逆周期调节，当股市波动过大时相关部门会出台政策，抑制股市波动，促进股市健康发展，实证结果也印证了这一结论。虽然一些政策在颁布当期可能会加大股市短期波动，但实证结果表明：长期来看，政策强度因素确实降低了股市波动的长期成分，监管部门施行的一系列政策、监管总体上来说是有效的。模型2综合考虑了月已实现波动率（RV）和总政策强度因素的影响，可以看
26出月已实现波动率和总政策强度因素的影响都是显著的，无论是否加入月已实现波动率，总政策强度因素都会显著降低股市波动的长期成分。图4-1右上角为模型2中总政策的权重图，可以发现其与模型1中得到的权重图基本一致，这也表明了加入月已实现波动率与否并不会改变政策影响的权重图。图4-2展示了由模型2估计得到的上证指数条件方差及其长期成分。可以看出，加入月已实现波动率和总政策强度因素的模型2能较好地捕捉到股市波动的长期成分。总的来说，上证指数波动的长期成分在股市建立初期、08年金融危机和15年牛市三个时期内较大，而其他时期则较为平稳。图4-2由模型2测算的上证条件波动率接着，本文采取表3-2中分类1的分类标准将政策因素分为股票市场政策（P1）和宏观经济政策（P2），并将分类后的政策因素加入到GARCH-MIDAS模型中。模型3综合考虑了月已实现波动率和股票市场政策（P1）对股市波动的影响。结果表明，股票市场政策能显著降低股市波动长期成分。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会减少0.5058个单位的条件波动率长期成分。图4-1左下角为模型3中股票市场政策的权重图，可以看出股票市场政策的滞后影响与总政策影响力是类似的。纵观本文收集到的股票市场政策，监管部门出台了一系列的法规、监管政策，着力于建设制度更加健全、市场更加成熟的股票市场，实证结果表明这一系列举措总体来说是有效的。模型4综合考虑了月已实现波动率和宏观经济政策（P2）对股市波动的影响。结果显示宏观经济政策并没有稳定股市长期波动，反而助长了股市波动的长期成分。一个单位的Beta函数加权政策强度因素会增加0.4641个单位的条件波动率长期成分。图4-1右下角为模型4中股票市场政策的权重图，可以看出宏观经济政策总的来说对股市的近期影响较?
【参考文献】：
期刊论文
[1]货币政策公告、政策不确定性及股票市场的预公告溢价效应——来自中国市场的证据[J]. 贾盾,孙溪,郭瑞. 金融研究. 2019(07)
[2]QFII持股对中国股票市场稳定性的影响——基于中美贸易摩擦背景下的研究[J]. 朱相平,彭田田. 宏观经济研究. 2019(05)
[3]货币政策不确定性、违约风险与宏观经济波动[J]. 王博,李力,郝大鹏. 经济研究. 2019(03)
[4]经济不确定性是股市波动的因子吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析[J]. 夏婷,闻岳春. 中国管理科学. 2018(12)
[5]传统监管措施能够限制金融市场的波动吗?[J]. 汪天都,孙谦. 金融研究. 2018(09)
[6]经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究[J]. 雷立坤,余江,魏宇,赖晓东. 管理科学学报. 2018(06)
[7]混频投资者情绪与股票价格行为[J]. 姚尧之,王坚强,刘志峰. 管理科学学报. 2018(02)
[8]我国股票市场熔断机制的磁力效应:基于自然实验的证据[J]. 杨晓兰,金雪军. 金融研究. 2017(09)
[9]投资者关注对人民币汇率价差波动的影响研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科学. 2017(05)
[10]涨跌停、融资融券与股价波动率——基于AH股的比较研究[J]. 王朝阳,王振霞. 经济研究. 2017(04)
硕士论文
[1]印花税、股指期货对投资者交易与个股波动的影响[D]. 罗颉.复旦大学 2013
本文编号：3278686
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