特质波动率研究

发布时间：2020-07-02 06:35

【摘要】：经典资本资产定价理论建立在市场无摩擦和投资者完全理性的假设之下,认为在均衡市场中只有系统性风险影响股票收益,公司层面的特质风险可以通过分散化投资规避。然而,首先由于资本资产定价模型的市场组合难以度量,以市场组合收益的Beta衡量系统性风险并不可靠,其次由于存在卖空限制、信息不对称等市场不完美因素,投资者不可能持有市场组合。因此,特质风险将影响股票预期收益。本文主要以中国股票市场作为研究样本,利用现代计量模型和方法,通过投资组合分析、二维组合分析、横截面回归分析和时间序列回归分析等实证方法,探讨特质波动率的度量方法、特质波动率与预期收益的关系、“特质波动率之谜”产生的原因以及特质波动率与其它特质层面风险的关系等问题。第一,考虑收益与风险之间的非线性关系以及特质波动率的时变性和非对称性,提出以非线性-EGARCH(1,1)模型预测股票的预期收益,并以其估计股票的特质波动率。第二,检验特质波动率与股票预期收益之间的关系,并考察特质波动率的估计方法、特质波动率的估计区间、样本频率、股票交易的受限程度等因素对特质波动率度量,以及特质波动率与股票预期收益之间关系的影响,并发现特质波动率与股票预期收益之间存在显著的负向关系,即“特质波动率之谜”。与CAPM和Fama-French三因子模型估计特质波动率相比,基于非线性-EGARCH模型估计特质波动率会使“特质波动率之谜”明显减弱。第三,从投资者和公司管理者两方面出发,分析产生“特质波动率之谜”的原因。从投资者的投机心理出发,发现投资者偏好价格变化幅度较大的股票,剖析这种投资偏好与“特质波动率之谜”的内在联系,提出以价格极差作为投资者个人偏好的度量指标,并发现投资者个人偏好对“特质波动率之谜”有一定程度的解释能力。同时,有别于以分析师的预测度量公司信息披露质量,本文基于市场交易指标对公司信息披露的反应,建立信息披露质量度量模型,并且发现信息披露质量正向预测股票预期收益,而且对“特质波动率之谜”也有一定程度的解释能力。然而,包括本文提出的价格极差和公司信息披露质量在内,规模、流动性、换手率、收益反转,最大日收益等公司或股票层面的变量对“特质波动率之谜”的解释能力都有限,“特质波动率之谜”被解释的程度尚未达到15%。第四,作为刻画股票特质层面风险的二阶矩变量,特质波动率与最大日收益率和极端下行风险之间的关系也是本文研究的问题之一。最大日收益率与股票预期收益之间存在显著的负向关系,特质波动率对最大日收益率效应有一定的解释能力,然而受中国股票市场涨停交易规则的限制,最大日收益率却无法解释“特质波动率之谜”。以收益分布的左尾指数作为股票特质层面极端下行风险的代理指标,并且对股票预期收益有稳定的负向解释能力。与“特质波动率之谜”相比,月内最大日收益率效应以及极端下行风险对股票预期收益的影响都是次级效应,然而特质波动率也无法完全解释月内最大日收益率、极端下行风险对股票预期收益的预测能力。“特质波动率之谜”是有别于最大日收益率效应和极端下行风险溢价的股票市场异象。
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224

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