基于VAR模型的股票市场波动性影响因素分析

发布时间：2020-07-02 01:14

【摘要】：回望我国股票市场的历史进程和运行轨迹,可以看到我国股市存在波动性大,熊市出现的频率、持续的时间及股价波动的幅度远超成熟市场的特征。在目前强调防范化解重大金融风险的背景下,本文通过VAR模型实证研究了我国股票市场波动性的影响因素,并据此提出有效措施,以图加深对我国股票市场,尤其是对其风险认识,并对其管理方案提供一定的视角参考,同时也丰富了影响因素相关理论。首先,本文通过梳理学术界的看法,结合我国市场实际情况,确定了波动性的衡量指标。其次,通过对以前学者大量文章的梳理总结,结合自身研究生期间的思考和假设,讨论了国内宏观经济状况、投资者情绪及市场开放程度等影响我国股票市场波动性的因素,并分别选取代理变量宏观经济指数中的一致指数、Ml货币供应量、银行间7天同业拆借利率、消费者信心指数、美元兑人民币中间价、我国股票对外资产和负债之和与GDP的比例。在对数据进行了筛选和调整后,通过VAR模型中的脉冲响应分析和方差分析等方法实证分析了国内宏观经济状况、投资者情绪和市场开放对我国股票市场波动性的相对影响程度。结果发现不同的因素因其影响路径、响应程度、反应周期的不同存在明显差异。股票市场存在自回归效应,宏观经济状况的利好、消费者信心指数的提升会对降低股票市场波动性产生正向作用,货币供给增加、汇率升高与市场开放度增加在短期内会引起市场波动,利率与股票市场波动整体呈现一定负相关关系。短期来看,相对贡献率从大到小的排序为:市场开放度、汇率、货币供应量、宏观经济景气指数一致指数、消费者信心指数、银行间同业拆借利率;但从长期来看,其排序为:汇率、货币供应量、宏观经济景气指数一致指数、市场开放度、消费者信心指数、银行间同业拆借利率。最后,根据影响因素重要性的相对程度,在此基础上探讨制度政策层面的可能性,为降低市场波动性,提高稳定性,防范化解重大金融风险提供一点参考。跟以往研究相比,本文在以下方面跟以往学者的研究略有不同:第一,论文对于季节性指标,通过X-12-ARIMA方法进行季节调整消除季节影响,使得实证研究更准确;对于数据口径不一致的问题,将频率较低的季度数据通过Denton方法转换为月度数据,将相对高频的每日数据采用分月求平均值方式调整为月度数据,从而使得数据口径保持一致。第二,以往论文更多是单因素分析,比如分别单独分析宏观经济、沪港通制度、QFII制度、机构投资者、融资融券等对市场波动性的影响,与之不同的是,本文将要分析的不同因素用同一个实证模型分析,从而使得不同影响因素间具有可比性。同时论文也存在许多不足:第一,影响因素实证分析的方法具有一定局限性,VAR模型处理的指标要求数据口径一致,因此本文统一运用了月度数据,而股票市场通常是高频数据,因此会损失部分信息,后续可以考虑采用混合模型,能同时处理高频数据和低频数据,使模型的解释更准确。第二,股票市场波动性受多方面因素影响,笔者无法将所有因素考虑进来,只能选取其中一部分进行研究,在选取代理变量时也存在局限性,有待进一步优化。第三,受选取指标所影响,论文研究的样本区间较短,后续可以考虑更换度量指标扩大样本区间,使结论更准确更有意义。
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【图文】：

上证综指,收盘价,股票市场,综合指数

南京大学硕士论文逦第三章股票市场与影响因素的统计分析逡逑第三章股票市场与影响因素的统计分析逡逑３．１变量选取及处理方式逡逑为合理探讨股票市场波动性，首先应选择一个恰当的指标代表股票市场。我逡逑国股市有众多市场指数，其中上海证券综合指数（Ｓｈａｎｇｈａｉ邋ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ邋ｉｎｄｅｘ）和逡逑深圳证券综合指数（Ｓｌｉｅｎｚｈｅｎ邋Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ丨ｎｄｅｘ）分别涵盖了各自交易所挂牌上市逡逑的全部股票，并以各股票的发行量为权重加权计算得来，可以反应各自市场的整逡逑体走势。逡逑６０００逡逑

正态分布,上证综指,日收益率,密度函数

文逦第三章股票市场与影响因素的统计分析逡逑为一致，两者均在２０１５年呈现较大幅的波动，其余时间段相对平缓，逡逑者具有较强替代性。下面运用ｃｏｐｕｌａ函数检验两者相关性。逡逑３．２可以看到两种指数的收益率均明显不符合正态分布，因此选用ｔ逡逑。逡逑

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