基于STAR模型的中美波动率指数与收益率相关性的比较研究

发布时间：2020-11-15 16:46

　　 对于中美股市不同时期收益率的相关性,本文选用波动率指数、波指变动值及波指变化率作为转换变量建立二机制STAR模型,研究三种转换变量下收益率相关性影响的非线性调整过程。研究结果发现,三种转换变量下中美股市的STAR模型均存在以下现象:(1)美国转换变量的最佳滞后时期基本低于中国。(2)美国股市收益率相关系数之和的绝对值基本低于中国股市。(3)中国市场的转换系数大于美国市场。这些现象反映了相比于美国股市,中国股市运行机制不够完善,信息传递速度更慢。本文建立的模型也说明波指具有反映投资者情绪的作用,可以在一定程度上为投资者操作和市场监管提供参考。
【部分图文】：

选取中国股市样本区间为２０１５年２??月９日至２０１８年１月１８日，基本包含了ｉＶＸ发布期内的全部数据。在此期间，中国股市经历了一波牛熊市??转换，具有较好的代表性和研究价值。美国股市选择相同的时期以进行比较研究。数据来源为ｗｉｎｄ数据??库。通过式（５）计算得日收益率，作为本文的研究对象：??三、实证分析??ｙｔ?＝?１００?ｘ?Ｉｎ（??其中，乃为日收益率，＼、■＾分别为第ｔ日、第ｔ－１日上证５０ＥＴＦ或标普５００收盘价。??上证５０ＥＴＦ日收益率、ｉＶＸ收盘值的变化趋势分别如图１、２所示。??图１?５０ＥＴＦ日收益率走势图??图２?ｉＶＸ收盘值走势图??标普５００指数日收益率、ＶＩＸ收盘值的变化趋势如图３、４所示。??

８年１月１８日，基本包含了ｉＶＸ发布期内的全部数据。在此期间，中国股市经历了一波牛熊市??转换，具有较好的代表性和研究价值。美国股市选择相同的时期以进行比较研究。数据来源为ｗｉｎｄ数据??库。通过式（５）计算得日收益率，作为本文的研究对象：??三、实证分析??ｙｔ?＝?１００?ｘ?Ｉｎ（??其中，乃为日收益率，＼、■＾分别为第ｔ日、第ｔ－１日上证５０ＥＴＦ或标普５００收盘价。??上证５０ＥＴＦ日收益率、ｉＶＸ收盘值的变化趋势分别如图１、２所示。??图１?５０ＥＴＦ日收益率走势图??图２?ｉＶＸ收盘值走势图??标普５００指数日收益率、ＶＩＸ收盘值的变化趋势如图３、４所示。??

基于ＳＴＡＲ模型的中美波动率指数与收益率相关性的比较研究??图３标普５００指数日收益率走势图?图４?ＶＩＸ收盘值走势图??对上证５０ＥＴＦ日收益率、标普５００指数进行单位根检验得表１，可知通过单位根检验。??表１日收益率单位根检验表??名称??ＡＤＦ检验ｔ值??１％??５％??１０％??Ｐｒｏｂ．＊??结论??上证５０ＥＴＦ??日收益率??－１８．９７０２７??－３．９７３４７５??－３．４１７３５１??－３．１３１０７７??０．００００??稳定??标普５００收益率??－３２．３２２２８??－３．９６７０９７??－３．４２１０９７??－３．１３３２９３??０．００００??稳定??（二）收益率滞后阶数的选择??１．中国股票市场??先对上证５０ＥＴＦ选择合适的滞后阶数。根据ＦＰＥ等信息准则得到上证５０ＥＴＦ日收益率滞后时期表??２。表２显示，在６项准则中有４项都表明选择滞后６阶较合适，且对于ＳＴＡＲ模型ＡＣＣ准则准确性较高（张??凌翔，２０１４），因此本文选择上证５０ＥＴＦ收益率的滞后阶数为６。??表２?５０ＥＴＦ收益率的滞后阶数选择??Ｌａｇ??ＦＰＥ??ＡＩＣ??ＳＣ??ＨＱ??ＡＩＣｃ??ＡＣＣ??０??２．７３２１４１??３．８４２９６３??３．８４９３７８＊??３．８４５４４１??３．８４８３８３＊??３．８５３７８６??１??２．７３５４４５??３．８４４１７１??３．８５７００３??３．８４９１２７??３．８６０４５３??３．６２９２４０??２??２．７０８４６５??３．８３４２５９??３．８５３５０６??３．８４１６９３??３．８６６８６８??３．６２０９５８??３??２．７１６０５３??３．８３７０５７
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本文编号：2884978