沪深300指数波动的特征及影响因素研究

发布时间：2017-04-08 12:21

  本文关键词：沪深300指数波动的特征及影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：股票市场在推动经济持续健康发展、提升企业融资效率、优化资源配置、规避市场风险等方面发挥着极其重要的作用。波动是股票市场的基本属性,适度的波动能促进市场的繁荣,剧烈的波动会削弱股票市场资源配置、价格发现功能,严重时甚至引发系统性风险。因此,研究股票市场波动的特征及影响因素,对维护股票市场的稳定运行、保持宏观经济健康发展具有重要意义。本文选取沪深300指数作为研究对象,该指数能反映全国股票市场的波动概貌。尤其是在我国股指期货推出以后,作为股指期货的标的物,沪深300指数更具有代表性。本文使用Census X12季节调整法对汇率、CPI、PMI样本数据进行季节处理;使用涨跌幅、振幅、ARCH模型族描述沪深300指数的波动特征;使用SVAR模型实证分析经济增长、货币政策、物价指数、汇率宏观因素对沪深300指数波动的影响;在此基础上,使用主成分方法,将多个宏观因素指标转化为一个指标;使用VAR模型探讨投资者情绪这一微观因素对沪深300指数波动的影响。结果表明:沪深300指数波动幅度巨大,具有尖峰厚尾、杠杆效应、波动集聚性等特征;常用的ARCH模型族中,TARCH模型拟合沪深300指数收益率波动的效果最好;我国股市与经济发展走势基本相同;宏观因素对沪深300指数波动的影响并不显著;投资者情绪对沪深300指数波动的影响较为显著;宏观因素对投资情绪影响不显著。本文的创新点为:(1)研究视角创新。从三个视角探讨沪深300指数波动特征:第一,演化轨迹视角。从沪深300指数的演化轨迹中,分析沪深300指数五个阶段的不同特征。第二,事件研究(Event Studies)视角。结合具体事件,分析沪深300指数的波动幅度特征和原因。第三,收益率波动视角。使用ARCH模型族分析波动的特征,最后选出最优的拟合模型。(2)研究方法创新。建立SVAR模型时,在分析同期变量相关性的基础上又赋予模型符合经济特征的约束。将价格刚性、货币政策的制定滞后性、泰勒法则融入SVAR模型,实证研究了上海银行间7天拆借利率、采购经理指数、通货膨胀率、人民币兑美元的汇率和沪深300指数波动相互之间的影响效应。使用主成分法将多个宏观指标降维,将宏观因素第一主成分纳入包含投资者情绪的多因素分析模型。(3)研究结论创新。通过实证分析,得出如下结论:沪深300指数与国内生产总值走势大体相同,但是宏观因素对沪深300指数波动的影响并不显著;宏观因素也不能通过影响投资者情绪间接影响沪深300指数波动;投资者情绪对沪深300指数波动的影响较为显著,但是影响效果会持续减弱。
【关键词】：沪深300指数 波动特征 ARCH模型族 SVAR模型
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-25
• 1.1 研究背景及意义12-15
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-15
• 1.2 文献综述15-22
• 1.2.1 股市波动特征15-17
• 1.2.2 股市波动的影响因素的研究17-21
• 1.2.3 总体评价21-22
• 1.3 研究方法、框架与思路22-23
• 1.3.1 研究方法22
• 1.3.2 研究框架与研究思路22-23
• 1.4 创新之处23-25
• 第2章 沪深300指数波动特征的理论分析25-30
• 2.1 波动的界定25
• 2.2 度量波动的模型25-28
• 2.2.1 样本方差法25-26
• 2.2.2 隐含波动模型26
• 2.2.3 移动平均模型26
• 2.2.4 ARCH模型族26-28
• 2.3 股市波动的特征28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 沪深300指数波动特征的实证分析30-41
• 3.1 沪深300指数的演化轨迹分析30-32
• 3.1.1 调整阶段31
• 3.1.2 上扬阶段31
• 3.1.3 下跌阶段31
• 3.1.4 调整阶段31-32
• 3.1.5 剧烈震荡阶段32
• 3.2 沪深300指数波动的事件研究分析32-36
• 3.3 沪深300指数的收益率波动分析36-40
• 3.3.1 数据说明及统计性描述36-38
• 3.3.2 ARCH效应检验38-40
• 3.3.3 实证结果40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 宏观因素与沪深300指数波动41-62
• 4.1 国内生产总值与沪深300指数波动的走势比较42-43
• 4.2 宏观因素对沪深300波动的影响43-44
• 4.3 VAR模型与SVAR模型44-47
• 4.3.1 VAR模型44-46
• 4.3.2 SVAR模型46-47
• 4.4 实证分析47-52
• 4.4.1 变量的选取及说明47-50
• 4.4.2 变量数据的预处理及描述性分析50
• 4.4.3 SVAR模型检验和模型估计50-52
• 4.5 实证结果分析52-61
• 4.5.1 脉冲响应函数分析52-57
• 4.5.2 方差分解57-61
• 4.6 本章小结61-62
• 第5章 投资者情绪与沪深300指数波动62-69
• 5.1 指标体系的构建62-64
• 5.2 VAR模型的检验与模型的估计64
• 5.3 实证结果分析64-68
• 5.3.1 脉冲响应函数分析64-66
• 5.3.2 方差分解66-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第6章 结论与展望69-70
• 6.1 结论69
• 6.2 展望69-70
• 参考文献70-73
• 攻读学位期间取得的学术成果73-74
• 致谢74

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