市场波动率、偏度和峰度与股票收益率关系研究

发布时间：2017-04-29 06:13

  本文关键词：市场波动率、偏度和峰度与股票收益率关系研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：1952年Markowitz提出运用均值-方差模型对金融风险进行度量,开创了对金融风险进行测度与防范的先河。随着理论和实践的不断发展,大量学者发现金融资产的收益并非符合传统研究中的假设,而是呈现尖峰和肥尾的非正态特征。也就是说,均值-方差的分析方法忽视了高阶矩风险。股票市场收益分布的非对称性主要由三阶矩,即偏度来衡量；股票市场的尖峰肥尾特征主要由四阶矩,即峰度来衡量。金融市场不仅仅存在方差风险,还存在着偏度风险和峰度风险,负偏度的存在使得资产收益下降的可能性可能高于上升的可能性；超额峰度的存在使得黑天鹅事件发生的可能性极大地增加。本文实证探索了市场波动率、市场偏度和市场峰度与股票收益率的关系。首先,对市场收益率序列拟合NAGARCHSK模型,并对市场波动率、市场偏度和市场峰度进行估计。然后,在经典CAPM模型和Fama-French三因素中加入高阶矩因子,试图厘清市场高阶矩和股票收益率的相关关系以及这种相关关系的强弱。最后,研究了高阶矩因子和股票未来收益率的关系,并利用这种关系构造投资组合,为投资者实盘交易提供参考依据。实证结果表明1)中国股票市场呈现出非正态特征。市场偏度大多数时候为负,说明市场收益呈现一定的左偏；市场峰度大多数时候大于3,说明市场收益呈现出一定的肥尾特征。另外,市场波动率、市场偏度和市场峰度都具有聚集效应,大的市场波动率(市场偏度或市场峰度)后面会紧跟着一个大的市场波动率(市场偏度或市场峰度)。2)在CAPM和Fama-French三因素模型中加入高阶矩因子,都能显著提高原始模型的解释力。市场波动率对股票收益有较好的解释作用,且和股票收益正相关：市场偏度对股票收益有一定的解释能力,且和股票收益负相关；市场峰度对股票收益有一定的解释力,但是这种解释力偏弱。3)利用市场波动率驱动因子、市场偏度驱动因子和市场峰度驱动因子构造单因子组合、多空组合以及多因子组合,发现市场波动率驱动因子和市场偏度驱动因子能够很好地对股票进行区分,可以为构建投资组合提供参考；而市场峰度驱动因子并不能对未来收益有一个明显的区分,对投资组合的构建参考意义不大。
【关键词】：市场高阶矩 股票收益率 NAGARCHSK 定价模型 组合构建
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-11
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究目的和意义8-9
• 1.3 论文思路框架9-10
• 1.4 本文贡献与创新10-11
• 2 文献综述11-16
• 3 市场高阶矩建模16-29
• 3.1 高阶矩模型相关研究回顾16-17
• 3.2 NAGARCHSK模型及其估计17-19
• 3.2.1 基本模型17-18
• 3.2.2 模型估计18-19
• 3.3 实证研究19-29
• 3.3.1 数据说明19-20
• 3.3.2 收益序列基本统计20
• 3.3.3 条件高阶矩波动效应检验20-21
• 3.3.4 模型估计结果21-29
• 4 引入高阶矩的定价模型29-39
• 4.1 引入高阶矩的CAPM29-33
• 4.1.1 经典CAPM模型29-30
• 4.1.2 高阶矩CAPM模型的建立30
• 4.1.3 实证分析30-33
• 4.2 引入高阶矩的Fama-French三因素模型33-39
• 4.2.1 Fama-French三因素模型33-35
• 4.2.2 高阶矩Fama-French三因子模型的建立35
• 4.2.3 实证分析35-39
• 5 基于高阶矩因子的组合构建39-49
• 5.1 理论背景39-41
• 5.2 高阶矩驱动因子41
• 5.3 数据说明41-42
• 5.4 构造组合42-43
• 5.4.1 单因子组合模型42-43
• 5.4.2 多空对冲模型43
• 5.4.3 多因子组合模型43
• 5.5 实证结果43-49
• 5.5.1 单子因组合43-45
• 5.5.2 多空组合45-46
• 5.5.3 多因子组合46-49
• 6 结论49-51
• 附件51-63
• 数据51
• NAGARCHSK模型Matlab代码51-53
• 高阶CAPM模型和高阶FF三因子模型Python代码53-56
• 因子选股模型和多空强弱模型Python代码56-63
• 参考文献63-69
• 后记69

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