股票网络、系统性风险与股票定价

发布时间：2020-10-21 17:21

　　 基于网络分析视角,本文利用股票回报的相关系数构建股票网络,描述股票市场的拓扑结构和系统性风险的传播路径,以个股的网络中心度刻画其承担的风险水平,研究了股票风险和回报的关系。股票组合的回报随组合的网络中心度提高而提高,网络视角的风险测度对股票回报具有显著的解释能力,不仅包含资产定价模型中的系统性风险,而且能够解释个股的特质风险,是更全面的风险测度。本文提供了新的风险测度方法,拓展了资产定价的研究视角。
【部分图文】：

股票网络体现了上市公司的经济活动产生的相互依存和相互影响关系。基于有效市场理论,股价反映公司的价值,股票回报的相关性体现出企业财务状况的相依性。基于行为金融理论,股票网络反映了股票市场中交易者行为特征等信息。因此网络分析方法与有效市场理论和行为金融理论的基本观点具有内在一致性。网络的边代表了风险传播的途径,个股在网络中的位置体现了其对风险传播的重要性和承担的风险水平,网络分析方法从风险传播的过程直观地描述了个股承担的风险水平,形式更简洁,并且考虑了个股特质风险向网络中其他股票的传染。此外,基于股票网络视角分析股票定价问题可以捕捉到风险对股票回报影响的非线性特征,体现网络系统中个股风险暴露水平的差异。股票之间相关性随时间的变动驱动股票网络结构发生变动并反映股票市场风险状况的变动,因此基于股票网络角度的分析具有更好的动态特征和直观意义。(二) 股票网络的构建

从图2中我们可以看到有些股票作为股票网络的中心节点(hub)在风险传播的过程中成为“枢纽”,风险传播能力更强,对股票市场整体而言的重要性更大,本文将位于股票网络中心、对风险传播起到关键作用的股票定义为系统性重要股票(systematically important stock)。系统性重要股票往往是网络的中心节点,这类节点的邻域(neighborhood)数量更多,度数(degree)更高,在风险传播的路径中承担更多的风险。所以当系统性重要股票发生“崩盘”时,风险会沿着网络的边向其邻域传导,风险蔓延的范围更大,很难通过分散化投资对冲,这类股票的特质风险可能演变成全市场的系统性风险。而处在网络边缘的(periphery)股票发生风险时,由于邻域数量较少,传染范围较小,破坏性相对较小,更容易通过分散化投资对冲。因而可以从个股在风险传播中的作用考虑其承担的风险,以股票在网络中位置的相对中心程度作为其承担风险的代理变量。股票中心度的差异及其随时间的变化反映了其承担的风险水平的异质性和时变性,股票承担风险的变动是股票回报的内在驱动力,因此可以将网络中股票位置的相对中心性(股票网络中心度的变化)作为其承担风险水平的度量,考虑风险对股票回报的影响。(三) 基于网络视角的风险刻画——股票网络中心度
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本文编号：2850396