宏观经济政策对股票市场流动性风险影响的实证分析

发布时间：2019-09-09 13:48

【摘要】：文章利用ARMA(1,2)-GARCH(1,1)模型分别分析了货币政策、财政政策及和货币财政政策组合对我国股票市场流动性风险的影响。研究结果发现,宏观经济政策对股市流动性风险影响效果会受到宏观经济环境变化的干扰;货币供应量的增加会降低股票市场流动性风险;财政支出增加会显著降低股票市场流动性风险,印花税增加会增大股票市场流动性风险;连续型宏观经济政策对股市流动性风险的影响效果大于离散型宏观经济政策效果。研究结果对于防范和管理股市流动性风险具有重要指导意义。
【图文】：

统计与决策２０13年第7期·总第379期票市场流动性指标进行自相关及偏自相关检验如图1所示。由图1可知，上证指数流动性指标呈现出偏自相关系数1阶截尾，，自相关系数震荡递减的情形，根据各个系数的在1%的水平下的显著性情况，筛选出如下四个模型，即AR（1）、AR(2)、ARMA（1,1）、ARMA（1，2）和ARMA（2,1）模型如表2所示。图1上证指数流动性自相关及偏自相关图表2各模型均值方程的比较结果均值方程模型AR（1）AR(2)ARMA(2,1)ARMA(1,2)ARMA(1,1)系数显著性AR（1）系数在1%水平下显著AR（i）各系数在1%水平下显著AR（i），MA（j）各系数在1%水平下显著AR（i），MA（j）各系数在1%水平下显著AR（i），MA（j）各系数在1%水平下显著拟合优度0.9359740.9388640.9462760.9469940.944336AIC准则2.1139522.0479441.9275121.9426251.982767由表2可知，ARMA（1,2）拟合优度比其他几个模型要高，而ARMA(2,1)AIC准则的值最小，综合考虑拟合优度和AIC准则，均值方程选取此ARMA（1,2）方程。因此GARCH模型中的均值方程（2a）可具体表示为：LDXt=c+α1LDXt-1+εt+β1εt-1+β2εt-2（3）为了确定模型均值方程的残差是否含有ARCH效应，本文采用ARCHLM检验（拉格朗日乘数检验）和残差平方相关图检验。ARCHLM检验统计量是由一个辅助检验回归计算，检验的原假设为残差序列中直到P阶都不存在ARCH效应；残差平方相关图显示残差平方序列直到任意指定的滞后阶数的自相关（AC）系数和偏自相关系数（PAC），并且计算相应滞后阶数的Ljung-BoxQ统计量，如果残差序列不存在ARCH效应，自相关和偏自相关系数在所有的滞后阶数都应为0，而且Q统计量应该不显著，否则说明残差序列中存在AR
【作者单位】： 西安交通大学经济与金融学院;
【基金】：教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-08-0450) 西安交通大学“985工程”二期(07200701)
【分类号】：F832.51;F224

【共引文献】

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本文编号：2533645