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个股异质性波动的分析与应用

发布时间:2017-09-04 19:03

  本文关键词:个股异质性波动的分析与应用


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【摘要】:关于股票风险和收益之间的相关性一直是投资者和学术界关注的热点,根据经典的资本资产定价(CAPM)模型理论认为资产收益率的风险完全由系统性风险决定,投资者可以通过构建多样化的投资组合来抵消特质风险,而特质风险(非系统性风险)在股票价格中不会得到体现。即公司的特质风险与预期收益无关,不需要得到额外的风险补偿。但是近年来有学者研究发现公司特质风险与预期收益存在着明显的负相关关系,即异质性波动之谜。本文针对样本区间2002年1月30至2015年6月30日中国股票市场的个股月收率数据进行了实证研究。本文以个股月收益率波动、CAPM模型的贝塔系数、个股异质性波动进行投资组合分析,验证中国A股市场也存在低异质性波动组合获得高收益的异质性波动之谜。结合公司规模、账面市值比、换手率、动量效应因子进行二维分组,发现随着异质性波动增加,组合的收益率还是不断降低,即公司规模、账面市值比、换手率、动量效应并不能解释异质性波动与预期收益的负相关性。最后采用Fama-Macbeth横截面两步回归法,对二维分组构建的多个投资组合集进行横截面回归,发现无论哪种分组组合集,异质性波动因子都是负值,即高异质性波动风险并没有得到高收益的正向补偿,同样验证个股异质性波动与预期收益存在着负向关系。同时应用向量自回归模型(VAR)来研究基于异质性波动分组的投资组合收益率与沪深300指数之间的相关关系。以2002年1月30至2015年6月30日的日对数收率率数据为研究对象,通过序列平稳性检验,建立组合收益率和沪深300指数的向量自回归模型;利用Granger因果检验来验证异质性波动分组的收益率和沪深300指数之间是否存在真正的动态因果关系;采用脉冲响应函数和方差分解来分析个股组合收益和大盘指数之间相互作用的强弱。最后再根据个股异质性波动与大盘指数的相关性,建立投资组合并进行实证研究。
【关键词】:异质性波动 向量自回归模型 格兰杰因果检验
【学位授予单位】:对外经济贸易大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F832.51;F224
【目录】:
  • 摘要6-7
  • abstract7-10
  • 第1章 引言10-14
  • 1.1 研究背景10
  • 1.2 研究目的和意义10-11
  • 1.3 研究思路与研究框架11-12
  • 1.4 本文主要贡献和创新之处12-14
  • 第2章 文献综述14-19
  • 2.1 理论文献14-15
  • 2.2 实证文献15-18
  • 2.3 本章小结18-19
  • 第3章 实证研究方法与数据19-27
  • 3.1 实证研究步骤19-23
  • 3.1.1 Fama-French三因子模型与异质性波动19-20
  • 3.1.2 投资组合分析20-21
  • 3.1.3 二维分组分析21-22
  • 3.1.4 Fama-Macbeth横截面回归分析22-23
  • 3.2 实证分析方法23-24
  • 3.2.1 VAR向量自回归模型23
  • 3.2.2 格兰杰(Granger)因果检验23-24
  • 3.2.3 脉冲响应函数(IRF)24
  • 3.2.4 方差分解24
  • 3.3 样本数据获取与处理24-26
  • 3.3.1 样本数据的来源与获取24-25
  • 3.3.2 样本数据的说明与处理25-26
  • 3.4 变量定义26
  • 3.5 本章小结26-27
  • 第4章 异质性波动与预期收益相关性实证研究27-39
  • 4.1 样本描述性统计分析27-28
  • 4.2 投资组合分析的实证结果分析28-30
  • 4.3 二维分组分析的实证结果分析30-35
  • 4.4 Fama-Macbeth回归的实证结果分析35-36
  • 4.5 基于个股异质性波动构建投资组合36-38
  • 4.6 本章小结38-39
  • 第5章 组合收益与大盘指数相关性实证分析39-48
  • 5.1 基本统计性质检验39-40
  • 5.2 序列平稳性检验—单位根检验法(ADF)40-41
  • 5.2.1 沪深300指数平稳性检验40-41
  • 5.2.2 组合收益率序列平稳性检验41
  • 5.3 向量自回归模型41-43
  • 5.4 格兰杰(Granger)因果检验43-44
  • 5.5 脉冲响应函数(IRF)44-45
  • 5.6 方差分解45-46
  • 5.7 异质性波动组合与沪深300的β系数分析46-47
  • 5.8 本章小结47-48
  • 第6章 结论与建议48-51
  • 6.1 研究结论48-49
  • 6.2 建议与启示49
  • 6.3 局限性和未来展望49-51
  • 参考文献51-53
  • 附录A 部分Matlab程序53-57
  • 致谢57-58
  • 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果58-59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王桂英;庞绍楠;;伊利股份β系数的实证研究[J];经济论坛;2014年12期

2 张律行;袁桂秋;;基于时变β系数的股票投资分析[J];金融经济;2012年12期

3 陈国进;胡超凡;王景;;异质信念与股票收益——基于我国股票市场的实证研究[J];财贸经济;2009年03期

4 林清泉;荣琪;;时变贝塔资本资产定价模型实证研究[J];经济理论与经济管理;2008年12期

5 周少甫,杜福林;上海股市时变贝塔系数的估计[J];统计与决策;2005年22期

6 万伦来;西方证券投资组合理论的发展趋势综述[J];安徽大学学报;2005年01期

7 陈展辉;股票收益的截面差异与三因素资产定价模型来自A股市场的经验研究[J];中国管理科学;2004年06期

8 马喜德,郑振龙,王保合;贝塔系数波动状况的实证分析[J];厦门大学学报(哲学社会科学版);2003年04期

9 陈守东 ,韩广哲 ,荆伟;主要股票市场指数与我国股票市场指数间的协整分析[J];数量经济技术经济研究;2003年05期

10 秦宛顺,刘霖;中国股票市场协整现象与价格动态调整过程研究[J];金融研究;2001年04期



本文编号:793269

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