随机波动模型下的非交易日效应研究

发布时间：2020-06-06 22:06

【摘要】： 中国的股票市场是一个新兴市场,由于起步较晚,政府干预过多,使得市场投机现象严重,这些现象都说明了中国的股票市场还不够成熟,还不够有效,因此研究中国股票市场具有重要意义。 以往大量文献的实证研究发现在许多证券市场上都存在市场异例,非交易日效应就是市场异例的一种。金融市场休市时发布的消息在市场开市时会对金融资产的价格产生一定的影响,这就是所谓的非交易日效应。金融市场的休市一般发生在节假日,所以非交易日效应又被称为假日效应。本文希望研究中国股票市场的非交易日效应的表现。 本文在充分考虑金融时间序列的性质的基础上选用随机波动模型为框架研究非交易日效应,考虑非交易日对时间间隔的影响不同于交易日,将连续随机波动模型离散化得到一类扩展的可以反映非交易日效应的随机波动模型:(1)非交易效应在收益方程和波动方程中表现一样的杠杆随机波动模型;(2)只考虑收益方程的非交易日效应的杠杆随机波动模型;(3)非交易效应在收益方程和波动方程中表现不同的杠杆随机波动模型。在这三个模型下,本文选取了上证综合指数和深证成分指数为研究对象,样本选取范围为1996年12月16日到2008年3月31日,共2724个日收盘指数和1399个非交易日,用蒙特卡罗极大似然法估计参数。实证结果表明,上证综指和深证成指存在显著的非交易日效应,一个非交易日对上证综指的影响比一个交易日对指数的影响大约高于20%,一个非交易日对深证成指的影响比一个交易日对指数的影响大约高18%。
【图文】：

图4.12上证综指和深圳成指日收益率时序图表4.1.1给出了收益率序列{y，}的基本统计性质。从表4.1.1中可以看出，列的峰度值都远高于正态分布的峰度值3，，说明了收益率序列的分布具有特征，而Jarque一Bera正态性检验更证实了此J点，两个序列的J一B统计量都合理的显著水平下的才(2)的临界值，因而拒绝正态分布的假设。表4.1.1收益率的基本统计性质统统计量量上证综指收益率率深证成指收益率率样样本容量量272333272333均均值值0.045719990.04624444标标准差差1.650749991.81961111偏偏度度一0.33591444一0.23763999峰峰度度8.229930007.36766666最最大值值9.401445559.52988444最最小值值一9.92107000一10.5258444
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：2700330