中国股票市场羊群效应和特质波动率关系的实证研究

发布时间：2017-04-25 05:09

  本文关键词：中国股票市场羊群效应和特质波动率关系的实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：按照传统定价理论,股票的价格由上市公司的内在价值决定的,理论上短期内股价不会出现巨大波动。但是我国股票市场却一直处于不稳定的状态,尤其自2015年以来,行情剧烈动荡。“千股跌停”在2015年就出现了多达16次,“百股跌停”更是不胜枚举,显然经典的资产定价模型已不能准确地解释我国股票定价及其价格波动的情况。其中原因有很多,如监管不完善、信息不对称等,但非理性因素对市场的影响日渐显著。“羊群效应”是近几年金融新兴领域——行为金融学的一个重点研究方向,羊群效应反映了投资者非理性因素对市场的影响,为我们理解现实金融市场和有效市场假说的区别提供了一个全新的角度。股票特质波动率是一种度量公司特质风险的指标。Merton(1987)根据市场信息不完全的假设构建了资本市场均衡定价模型,该模型认为:对于承担了不能分散特质风险的股票的投资者,会要求更高的风险补偿,即股票特质波动率与预期收益呈正相关关系。但是经过国内外诸多学者的多年实证研究发现,股票特质波动率与横截面预期收益存在显著的负相关关系,而且迄今为止还没有一种资产定价理论可以对此现象做出很好的解释,因此学术界把这种现象称为特质波动率之谜。一方面羊群效应的形成由投资者受非理性因素影响忽略私人特有信息而决策趋同造成,另一方面特质波动率是度量公司特质信息的指标,度量股价里理性因素影响之外的信息。本文基于羊群效应的基本理论和特质波动率的定义,旨在实证研究特质波动率与羊群效应之间的关系。本文首先利用Fama-French五因素模型拟合回归股票收益率,进而通过残差估计股票的特质波动率。然后运用非对称CCK模型研究不同特质波动率组合股票的羊群效应,研究发现高特质波动率组合的股票不管在上涨时还是下跌时均有显著的羊群效应。而低特质波动率组合的股票的羊群效应并不显著。然后本文将所有股票按照市场分为上证股票、深证股票和创业板三类,分别根据特质波动率分组后研究组合的羊群效应。结果发现中期内(上述研究基于月数据)上证股票的高特质波动率组合羊群效应最明显,而深证和创业板的各级别特质波动率组合均未体现出显著的羊群效应。为了更准确研究特质波动率与羊群效应及与投资者情绪的关系,本文还设立了羊群效应因子、特质波动因子加上投资者情绪因子构建结构向量自回归模型(SVAR模型)分别研究月度及每天各因子间相互影响关系。结果发现月度周期内,上证市场组合羊群效应因子和特质波动率存在很显著的相互影响关系,羊群效应显著性提高会使得高特质波动率组合获得的风险溢价显著降低,而当高特质波动率组合获得更高的风险溢价则下一周期羊群效应会提高显著性,进而降低高特质波动率组合获得的风险溢价。而每日周期内,创业板市场组合反应出羊群效应因子和特质波动因子存在很显著的相互影响关系,高特质波动率组合获得更高的风险溢价在当期带动了羊群效应不显著,但是会加强羊群效应在之后一两天的显著程度,进而使得高特质波动率的风险溢价降低。最后本文基于两部分的实证研究对研究结果进行了理论总结和阐述,并根据结果给出了针对不同市场股票的投资建议。
【关键词】：羊群效应 特质波动率 实证分析 SVAR模型
【学位授予单位】：华东政法大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要2-4
• Abstract4-9
• 导言9-21
• 一、问题的提出9-10
• 二、研究价值及意义10-11
• 三、文献综述11-18
• 四、主要研究方法18
• 五、论文结构18-19
• 六、论文主的创新点及缺陷19-21
• 第一章 羊群效应和特质波动率21-32
• 第一节 羊群效应的概念21-23
• 一、羊群效应介绍21
• 二、实证模型介绍21-23
• 第二节 特质波动率估计方法介绍23-27
• 一、特质波动率估计方法介绍23-24
• 二、特质收益估计法24-25
• 三、Fama-French三因素模型估计法25-26
• 四、Fama-French五因素模型估计法26-27
• 第三节、特质波动率样本数据及估计结果27-32
• 一、样本数据27-28
• 二、模型构建28-30
• 三、特质波动率估计结果30-32
• 第二章 非对称状态CCK模型检验羊群效应32-38
• 第一节 模型构建32-33
• 一、CCK模型32
• 二、非对称状态CCK模型32-33
• 第二节 样本数据及实证分析33-38
• 一、样本数据33-34
• 二、实证分析34-36
• 三、分析结论36-38
• 第三章 特质波动率和羊群效应关系研究38-60
• 第一节 样本与模型介绍38-43
• 一、样本数据38-41
• 二、模型介绍41-43
• 第二节、月度数据实证研究43-52
• 一、数据处理43-44
• 二、SVAR模型识别44-46
• 三、回归分析46-47
• 四、脉冲响应分析47-50
• 五、方差分解分析50-52
• 第三节 每日数据实证研究52-60
• 一、模型处理52-55
• 二、脉冲响应分析55-58
• 三、方差分解分析58-60
• 第四章 结论60-62
• 第一节 本文研究结论60-61
• 第二节 投资者建议61-62
• 参考文献62-66
• 在读期间发表的学术论文与研究成果66-67
• 后记67-69

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