东方企业文化·天下智慧 2011年5月
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关于股指期货与股票市场波动性的关系研究
王喜宝
（浙江工商大学，杭州，310018）
摘 要：我国股指期货的正式启动，加速了资本市场的配置，优化了融资渠道，使各类投资者构建多元化的投资组合成为可能。改变了我国证券市场的单边市场的格局，推动了证券行业的发展。但股指期货带来过度投机交易，是否会引起股票现货市场的剧烈波动，存在大量争议。基于此，本文以沪深300指数的日收盘价作为样本原始数据，运用计量分析方法建立GARCH 模型对我国股指期货与股票市场波动性的关系进行研究。
关键词：股指期货 波动性 GARCH 模型 中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1672—7355（2011）05—0257—01 一、股指期货对股市波动性影响的实证分析
本文以沪深300指数的日收盘价作为样本原始数据，借助Eviews6.0软件，运用加入虚拟变量的广义自回归条件异方差（GARCH ）模型对沪深300指数期货的推出是否影响我国现货市场的波动性进行了实证分析。
1 描述性统计分析
首先分析沪深300指数的对数收益率序列R 是非对称的，而且其“左尾”拖得比较长。同时，序列R 呈左偏分布，其峰度值大于正态分布假设的3，表明其分布呈“尖峰、厚尾”特征。序列R 的J-B 统计量非常大，其相应的概率值P 非常小，从而可以认为序列R 不服从正态分布假设。另外从沪深300指数日收益率R 折线图可以看出其日收益率表现出波动“聚集性”，即比较大的波动后面的波动较大，比较小的波动其后面的波动也比较小，表明收益率序列R 很可能存在ARCH 效应。
2 GARCH 计量建模 （1）ADF 单位根检验
在建模之前必须首先对沪深300指数收益率序列进行ADF 单位根检验。检验结果表明，收益率序列R 的ADF 检验的t 统计量都比1%，5%，10%检验水平下的临界值小，因此可以认为沪深300指数收益率序列是平稳的，因此可以用ARMA 解释收益率R 的变化。
（2）ARMA 模型选择
通过观察自相关函数和偏自相关函数的衰减规律可以判断采取ARMA （4，4）的形式。经分析得出收益率均值方程的具体形式：
对模型进行残差检验后发现ARMA （4，4）模型的残差平方序列存在自相关，即残差序列存在ARCH 效应。因而，建立均值方程为ARMA （4，4）条件异方差方程GARCH 模型。
（3）加入虚拟变量的全样本GARCH 模型
本文条件方差方程中引入虚拟变量ω。我们设定沪深300指数期货上市前（2010年4月16日以前）ω值为0，沪深300指数期货推出后（2010年4月16日以后）ω值为1，从而通过ω的赋值界定了数据资料的时间特征。ω的系数γ则是表现波动性变化的代理参数。当γ<0时，表示指数期货上市后其相应股票现货市场的波动性有所减小；当γ=0时，表示指数期货上市后其相应股票现货市场的波动性不变；当γ>0时，表示指数期货上市后其相应股票现货市场的波动性增大。
因此，本文采用的GARCH （p,q ）模型公式为：
22201
1
q p
t
i t i j t j i j u σααβσλω
??===+++∑∑
分别利用GARCH （1，1）、GARCH （1，2）、GARCH （2，1）、GARCH （2，2）模型对沪深300指数的条件方差方程进行拟合，在这四种GARCH 模型参数的选择中，GARCH （1，1）模型的AIC 值和SC 值都比较小，并且其调整的可决系数最大，因此采用GARCH （1，1）模型比较适合，则条件方差方程为：
22201111t t t u σααβσλω??=+++
经ARMA （4,4）-GARCH （1,1）模型拟合后的残差已经不存在自相关和偏自相关，经ARCH-LM 检验结果可以看出，ARCH 效应已经被消除，说明模型充分拟合了数据。因此，可以运用ARMA （4，4）-GARCH （1，1）模型进行引入虚拟变量的实证分析。
在引入虚拟变量后，得出符合条件的GARCH （1，1）模型的条件方差方程可表示为：
222115.09060.0660510.923804 1.0506t t t E u E σσω??=?+++?
3 实证分析结果
根据以上分析可以看出条件方差方程中的ARCH 项和GARCH 系数都是显著的（z 统计量分别为7.600055和102.3307），F 统计量对应的P 值很小，说明GARCH （1，1）模型能够很好的拟合数据；而且ARCH 项和GARCH 项的系数之和
11αβ+=0.066051+0.923804=0.9898551，说明
GARCH （1，1）模型是稳定的。
其中，虚拟变量ω的系数λ为1.05W-06,但对应的P 值为0.5533，表现不显著，这说明沪深300股指期货的推出并没有影响股票现货市场的波动性。
二、结论
通过前面的分析，本文认为我国股票市场引入沪深300股指期货交易后，我国股指期货对股票现货市场的波动性的影响并不显著，我国股票现货市场的波动性是由于其他一些宏观经济因素引起的，比如国内生产总值、工业生产总值、通货膨胀率、货币供应量等。而且股指期货使股票现货市场的信息传递效率增加，发挥了价格发现的功能。所以从这个意义上讲应该大力发展股指期货市场，更好的实现股指期货的价格发现功能以及其他功能，促进股指期货与现货市场的共同稳定发展，从而进一步的完善我国的资本市场。
参考文献：
[1] 李堪.A50股指期货对我国内地股市波动性影响实证研究[J].金融发展研究，2010（1）.
[2] 谢磊,王业成.股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究[J].技术经济，2010（3）.
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/759571355.html, 中国股票市场与宏观经济相关性研究 作者：佘伦 来源：《中国经贸》2016年第24期 【摘要】本文基于经济学中股票市场与宏观经济的周期理论，对中国股票市场与宏观经 济的相关性进行了研究分析。结果表明，中国股票市场与宏观经济存在一定协同性。 【关键词】股票市场;宏观经济;理论基础;实证分析;协同性 一、股票市场和宏观经济相关性的理论基础分析 理论上看，国家经济发展水平决定着股票市场发展水平，反过来，股票市场发展水平影响着国家经济发展状况，这在国外一些发达国家已经有体现。从欧美一些市场经济发展成熟的国家来看，其宏观经济发展趋势与股票市场走势基本保持一致，宏观经济政策调整对股票市场波动有一定影响，同时股票市场波动也影响着国家宏观经济政策决策。所以，很多国家将股票市场看作是宏观经济发展的先行指标，并以此为依据指导经济投资。股票市场与宏观经济的相关性理论主要体现在以下两个方面： 第一，宏观经济周期决定着股票周期，具体是通过上市公司、投资者等市场主体行为影响股票市场。以上市公司为例，其具备股票发行的权利，是股票市场交易的卖方。宏观经济环境对上市公司的经营业绩产生影响，而上市公司价值由其自身的经营业绩所决定。其中，股票代表着上市公司的自身价值。可见，上市公司若想提高自身的价值，就需要一个适合的宏观经济环境来发展、提高自身的经营业绩，最终影响股票价格，及其运行周期变化。当宏观经济从复苏转向繁荣时，国民经济发展处于上升阶段，此背景下的上市公司外部环境较之过去有所改善，货币供给、筹资环境相对宽松，市场需求量大，商品价格随之上升，上市公司经营业绩随之提升，从而提高自身公司的股票价值，股票市场价格进入上行通道。反之，当宏观经济从繁荣向衰退转变时，受整体经济环境影响，上市公司经营业绩转差，公司股票价值下降，导致股票市场价格进入下行通道。由此可知，股票市场随宏观经济变化呈现周期性变化，宏观经济周期决定着股票市场周期。 第二，股票市场作用于宏观经济。宏观经济周期决定股票市场周期，但股票市场并不是被动受宏观经济制约，对宏观经济运行有反作用力。市场经济下，股票市场是最重要的市场之一，其通过投资机制、融资机制等影响着宏观经济运行。以融资机制为例，根据通过马尔科·帕加诺提出的 AK 模型理论，股票市场是一个有效融资制度，它可以使储蓄资金向投资转化，达到内生增长的效果。而且，通过股票市场可以优化资金配置，提高资本边际生产率，对经济增长有一定的推动作用。 二、中国股票市场与宏观经济相关性的实证分析
中国股市价格波动因素分析 【摘要】： 中国股市价格形成机制比较特殊，该形成机制受到宏微观不同层面因素影响，可能存在比较大的波动性。虽然融资融券、沪深港通、强化监管等制度可能在一定程度上抑制股票市场价格波动，但是其作用发挥仍然受到市场环境约束，无法达到最佳效果。本文研究结合中国股市价格形成的基础理论，联系近年来中国股市价格波动的相关数据和案例整理，分析股市价格波动的主要原因。进而，探讨抑制股市价格过度波动的可行对策。希望通过这个研究可以找到可行的抑制股市价格波动的策略。 【关键词】： 中国股市；股价波动；影响因素；政策建议 【正文】： 引言 在2018年1月初到2018年2月上旬，全球股市都发生了非常大的股指波动现象。沪深股市在2018年2月1-9号的交易日内出现每日2-5%的剧烈波动、一改2018年初的股指走高态势，持续下滑。在2018年的3月20日开始到3月最后一个交易日，沪深股市波动较大，最低一度出现2980的指数，回升也只是在3165附近波动，与2017年均值3300的水平差异比较大。这反应了股市价格指数的波动性较大，对应上市公司股票价格也出现了非常剧烈的波动。这个情况有复杂的内外部原因，需要对股票价格波动有更准确的影响因素分析，才能更加理性地调节股市监管与相关的制度，逐步降低股市波动性，稳定股市发展。 一、股市价格形成机制 （一）股价的内在价值形成理论
Wi ll ia ms J.B.（1937）研究提出股利贴现模型，后续也有很多学者在这个模型基础上提出零增长股利贴现、固定增长鼓励贴现等模型，以股利贴现为核心探讨股票的价值评价问题。Sa vi te sh Ma d hu li ka S ha rm a.（2016）研究中验证了超常收益模型相对于现金流量模型，具备更强的实效性。借此证明股价是由其价值决定的，而长期投资者必须关注股票所代表的上市公司的价值。 市盈率评估模型：年末股价=年初每股净收益*（1+每股净收益年增长率）*行业平均市盈率 市净率评估模型为：年末股价=每股年初净资产*（1+每股净资产年增长率）*行业平均市净率 相对合理的投资区间，应该是当前股价在最小和最大值之间，具备增长空间。如果显著高于最大值，则不适宜投资。显著低于最小值，盈利空间大但是风险也会比较高，不排除操控市场等行为存在。 （二）股价形成的影响因素 投资者选择股票投资，最主要的目的就是获取买进、卖出的差额价值，而股票的当前价格是高于还是低于其应有价值，未来股票是会出现增长还是下跌可能，就成为投资者投资决策最终以的依据。而股票投资价值也就是投资者判断股票价格发展趋势的最关键一步。 股票投资价值的影响因素非常的多元化：宏观层面，国家经济或产业政策、证监会对市场的调控或监管制度的调整、利率变动等都可能影响股票投资价值。比如，雄县被定义为新的开发区，国家对其积极开发的大背景下，雄县相关板块上市公司全线飙升，就是政策利好的影响。证监会在2017年全面推动沪深港通发展，创造有助于沪深股市与港股的互通投资渠道，也在一定程度上抑制了市场价格过度波动的风险等。
中国股票市场交易数据相关关系实证分析 摘要：本文从成交量、成交额和沪深两市综合指数三个变量出发，对中国股票市场交易数据的相关关系进行了实证分析。分析发现,以成交额为控制变量，成交量和综合指数是负相关关系。这个结论说明传统的量价关系分析是片面的。 关键词：量价关系负相关；成交额 一、引言 量价关系是研究证券市场的基本方法之一。我国很多学者利用量价关系对证券市场交易数据进行了实证分析。郑方镶，吴超鹏，吴世农（2007）研究股票成交量与股票收益率序列相关性的关系, 认为中国投资者存在过度投机交易行为[1]。翟爱梅，周彤（2011）采用经济学中的比较静态分析方法，得出股票成交价格的变化绝对值与成交量是同向变化，并进行了实证检验[2]。吴秋芳（2013），李双成（2006）等使用GARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究，认为成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系[3][4]。郭梁（2010），张小勇（2013）等通过高频数据研究了中国股市成交量与价格变化之间的关系，张小勇认为股指期货成交量与价格波动之间表现明显的正相关关系，郭梁认为低成交量对应反常负相关量价关系[5][6]。王立民（2014），于伟（2006），张博（2008）等对量价关系进行了协
整检验和Granger因果关系检验，认为价量之间存在长期协整关系和Granger因果关系，收益率对交易量有解释作用，但交易量对收益率没有显著的解释作用[7][8][9]。钱争鸣（2007），封福育（2008）等采用分位回归模型，认为量价存在显著的正相关关系[10][11]。王彩凤（2012）应用蒙特卡洛和贝叶斯估计，得出非预期交易量对股价的影响大于预期交易量[12]。 这些研究的共同特点，是只考虑了“量”和“价”两个变量，并且普遍认为量价之间是正相关的。个别文献中发现有负相关的情况，但归结为反常现象。在股票市场交易过程中，除了成交量和股价之外，还有成交额这一变量。应用成交量、股价和成交额三个变量，才能正确刻划股票市场交易过程。 本文用成交量、股价和成交额三个变量研究股票市场交易过程的相关关系。结果发现，以成交额为控制变量，量价之间是负相关的，这和一般量价关系结论相反。从成交量、股价和成交额三个维度研究量价关系，有别于传统的量价分析方法，是本文的主要创新点。 二、变量选取及数据处理 上海证券交易所数据开始于1990年12月27日，深圳证券交易所数据开始于1991年4月3日。由于初期的上市公司数量少，股市规模比较小，很不成熟，所以本文选取1995年9月之后的数据进行分析，共5365个交易日。数据来源于上海证券交易所和深圳证券交易所公开数据，通过交易软件下载。
文章编号：１００５－３０２６（２００６）０９－１０４２－０４ 中国股票市场的流动性与波动性实证研究 王健，庄新田 （东北大学工商管理学院，辽宁沈阳１１０００４） 摘 要：通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析，发现市场具有较高的流动 性，市场波动程度略低于其他国家的股票市场．从上海股市和深圳股市的横向比较来看，近年来两 个市场的流动性没有显著的差异，两市波动序列的吻合程度非常高，波动具有很强的同步性，表明 在相同市场制度环境下，市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性． 关键词：股票市场；流动性；波动性；市场质量；交易机制 中囝分类号：Ｆ ８３０．９１ 文献标识码：Ａ
Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ ａｎｄ Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｔｏｃｋ Ｍａｒｋｅｔ ＷＡＮＧ Ｊｉａｎ， ＺＨＵＡＮＧ Ｘｉｎ－ｔｉａｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ， Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０００４， Ｃｈｉｎａ． Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ： ＷＡＮＧ Ｊｉａｎ， Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｊｉａｎ８００８１６ ＠ １２６． ｃｏｒｎ Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ ｗｈｅｒｅ ａｌｌ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｂｕｙｉｎｇ／ｓｅｌｌｉｎｇ ａｃｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｔｏ ｂｅ ｄｏｎｅ ｖｉａ ａｎ ｏｒｄｅｒ－ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ ｂｉｄ－ａｓｋ ｓｐｒｅａｄ ｉｓ ｒｅａｌｌｙ ａ ｍａｒｋｅｔ ｓｐｒｅａｄ ａｎｄ ｉｔ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｔｈｅ ｉｍｍｅｄｉａｔｅ ｔｒａｄｉｎｇ ｒｅｓｔｓ ｉｎ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ． Ｓｐｒｅａｄ ａｎｄ ｄｅｐｔｈ ａｒｅ ｔｈｅｔｗｏ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ ｉｎｄｉｃｅｓ． Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｂｏｔｈ ｔｈｅ Ｓｈａｎｇｈａｉ ＆ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｓ， ｉｔ ｉｓ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ ｔｈｅ ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈｅｒ ａｎｄ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｌｏｗｅｒ ｔｈａｎ ｏｔｈｅｒ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ． Ｗｈｅｎ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｙ， ｉｔ ｉｓｓｈｏｗｎ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｓ ｈａｓ ｎｏ ｏｂｖｉｏｕｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｐｒｉｃｅ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍａｒｋｅｔｓａｒｅ ｍｕｃｈ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ． Ｉｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｏｒ＇ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏｍａｒｋｅｔｓ ｓｉｍｉｌａｒ ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ； ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ； ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ； ｍａｒｋｅｔ ｑｕａｌｉｔｙ； ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｍａｅｈａｎｉｓｍ （Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２， ２００５）
中国股票市场波动率的高频估计与特性分析 ＊黄后川 (南方基金管理公司 510200) 陈浪南(中山大学岭南学院与中山大学经济所 510275) 内容提要:本文旨在应用高频数据估计中国股市的已实现波动率。我们发现股票指 数与个股的高频交易数据中的微观摩擦影响正好相反,使用极高频的数据会大大增加个 股的波动率估计值,相反却会大大降低指数的波动率估计值。在计算各种频率的已实现 波动率的基础上,本文构造了一种较为精确的估计波动率的方法,可以更好地平衡测量误 差与微观结构误差。基于已实现波动率,本文研究了中国股市波动率不对称性和长期记 忆特性。 关键词:波动率 高频估计 特征 ＊ 本文是国家自然科学基金课题(79800010、70042005)、上交所2002年联合研究计划课题、教育部社科“十五”课题(01j b790026)及2002年厦门大学校级课题成果之一。 一、引言与先前该领域研究述评 近二十年来,对波动率模型的研究已成为金融经济学领域研究的重要内容之一。自Engle 于1982年提出ARCH 模型以来,经济学界已经发表了数千篇关于条件异方差或波动率的论文。特别是最近十年,一些学者提出用高频分时数据估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为“已实现波动率”(Realized Volatility )。以此为基础,众多学者在波动率的特性和预测两方面进行了更深入的研究,大大拓展了这个研究领域。 Andersen 、Bollerslev 、Diebold 、Ebens (1998,2001)等金融经济学家对这种高频估计方法以及“已实现波动率”的特性与预测进行了一系列研究,他们得出了如下几个主要结论(计算的波动率都是日波动率): (1)如果价格遵循普通的扩散过程,用此方法计算的已实现波动率,是无偏的。而且,当高频数据的时间间隔趋近于0时,已实现波动率的测量误差也趋于0。因此可以把已实现波动率当作一个观测值,它没有经典算法所带来的时间滞后。 (2)通过对外汇市场和道·琼斯工业股票的实证研究,发现:①股票市场中,正收益对后续波动率的影响不如负收益明显,即波动率具有杠杆效应。②已实现波动率的对数具有明显的长期记忆特性。③虽然已实现波动率明显向右倾斜,但已实现波动率的对数呈现正态分布。④虽然原始的收益率数据有明显的高峰和大尾巴,但收益率除已实现波动率呈现正态分布。⑤股票市场的波动率与相关度呈相同方向运动,降低了资产组合分散化在高波动率时的作用。 (3)依据(2)中的结论,用体现长期记忆的分数综合—移动平均自回归(Auto Regression Fractional Integrated Moving Average ,ARFI MA )方法可以得到更好的波动率预测。使用正态—对数正态混合分布可以得到很好的概率密度和分位数估计(例如VaR )。 已实现波动率的一个重要用途是作为对以前各类模型进行评价的基准。它的另一个更重要的用途是用于检验波动率的各种特性,并对未来波动率进行预测,因为已实现波动率可以直接当作波动率的一种观测值,因此可以采用一般的时间序列方法,无须像AR CH 模型一样通过模拟收益率序2003年第2期
我国经济周期波动与股票市场波动的关系分析 张贺 东北师范大学经济学院 2010级金融学 200920520 摘要：在成熟资本市场，股市周期和经济周期存在较强的相关关系，即“股市是国民经济的晴雨表”。通过实证研究发现我国股市的波动与经济周期的波动并不完全一致，其表现形式较为复杂，在主周期波动过程中又嵌套多个次波动周期，并且股市和经济周期的主波动周期长度也并不一致，这与西方成熟市场不完全吻合。本文简要分析了股票市场与宏观经济周期的波动相关性并给出相应的政策建议。 关键词：股市周期；经济周期；一致性 股市是国民经济的晴雨表,经济从衰退、萧条、复苏到繁荣的周期性变化,是形成股市周期的最基本原因,而股市的周期变化也反映了经济周期。这个结论在美国、日本等成熟资本市场已得验证[1]。但通过对我国证券市场指数（主要是上证指数和深证指数）和我国宏观经济周期波动观察，发现我国股市的波动与经济周期的波动并不完全一致。这可以从上证指数和深证成指的季度数据与我国季度GDP数据比较中看出,如图1和图2所示。1 由图1、图2可知，我国股票市场波动较为剧烈，且并不与宏观经济波动走向完全一致，有些时间段内出现严重的阶段性背离，说明我国股票市场经济晴雨表的作用尚未完全显现。本文旨在对股市周期与经济周期的相关性进行研究，并检验宏观经济是否对股票市场造成影响。 一、我国股市周期与经济周期互动关系的分析思路 在经济研究方面,谱分析方法被广泛用于确定经济变量的固定周期长度和研究两个经济变量之间的领先滞后关系。若要从整体把握我国股市周期和经济周期的互动关系,可使用谱分析法来实证。 （一）实证分析的方法的选择 由于选取了时间序列数据，因此使用谱分析方法进行分析。谱分析方法包括单谱分析和交叉谱分析两种具体形式,它们在不同领域有不同的作用。本文主要 1数据来源:《中国统计年鉴》(1991~2007)、国家统计局(www. stats. gov. cn)、大智慧操作系统。
反身性理论对股市波动的解释 摘要：本文以索罗斯的反身性理论分析中国股市2015年的股价大幅度波动，从中国股市投资的结构和相关市场现象出发分析在中国股市为什么反身性理论在解释股价波动 方面具有较强的解释力，最后从投资和政府调控的角度提出相关建议。 关键词：反身性理论；股市波动；建议 一、反身性理论概述 反身性理论是由投资大师索罗斯提出，在其著作《金融炼金术》中，索罗斯提出了反身性理论的投资思想。索罗斯认为，参入者的思维与参入的情景之间彼此相互影响并不断变化，参入者的偏向以及认知的不完备性造成了均衡点遥不可及，从而造成金融产品的价格具有很大的不确定性。反身性理论从投资者行为出发，通过对参与者行为与参入环境两者相互作用来解释金融市场金融产品的价格波动性，是对传统投资理论的突破和创新，具有较强的实践性。 反身性理论可以做如下解释： 假设人的行为是y，人的认识是x，由于人的行动一定是由人的认识所左右的，因此，行为是认识的函数，表述为：y=f（x），它的含义是：有什么样的认知就有什么样的行为。
同样，人的认识并不是孤立出现的，人的认识是受客观世界的影响的，而客观世界又是与人们的行为紧密相关的。这也就意味着，人的行为对人的认识有反作用，认识是行为的函数，表述为：x=F（y）。它的含义是：有某一类行为就会有某一类知识。 把上述两个式子合并之后，我们可以得到这样的公式：y=f（F（y））；x=F（f（x））这就是说，x和y都是它自身变化的函数――认识是认识变化的函数，行为是行为变化的函数。索罗斯将该函数模式称作“反射性”。 二、2015年中国股市波动情况 2014年开始，我国房地产暴利时代结束，实体经济萧条，加上国家多次降低利率，增加资金供给，大量社会资本从房地产等行业转向股市，推动股市上涨。中国政府的官媒从3 月底就开始为股市打气造势，《人民日报》3月30日连发两文，认为股市不惧经济下行压力，要把握牛市红利。新华社 4月上旬密集发文，认为股票市场须发挥资源配置作用，经 济下行需要股市有力支持，政策红利催生改革牛，期待成为健康牛等。这两家官方权威媒体发出的声音被市场投资者理解成国家的意志，于是股市被打上了“政策牛”、“改革牛”的标签，再加上一些市场机构的渲染，市场参与者、尤其是个人投资者，普遍相信这是一轮国家托起来的牛市，涨是有理由的，跌是小概率的，即便跌，国家也会出面托市。于是，
经济工作? ＥＣＯＮＯＭＩＣＰＲＡＣＴＩＣＥ一、引言 股市作为一国经济运行的晴雨表，随着资本市场全球化进程的加快，各国股市之间的相关性也越来越大。 中国资本市场最近几年得到了迅速的发展，尤其是证券市场越来越成熟，中国股市的国际性也随之增强。美国股市作为全球最发达的股市，对于中国股市与美国股市间的相关性的分析研究具有重要的意义，不仅仅可以考察我国股市的国际性程度，而且可以帮助中国投资者在国际资本市场投资时进行股市走势判断及国别选择时提供参考，进一步降低投资风险，提高收益，同时还可以为我国资本市场的发展提供相关的建议。 对于中、美股市之间的相关性分析，一些学者曾做过研究，但是都集中对在２００３年以前股指数据进行分析。大多数研究结果表明中、美股市相关性不强，甚至是没有相关性。随着我国加入ＷＴＯ，金融市场逐步对外开放，ＱＦＩＩ制度的推出以及我国股权分置改革的进行，我国资本市场得到了迅速的发展，中国股市的国际性得到了大大提高，中、美股市间的相关性也应该有所增强。本文则采用１９９７年至 ２００６年之间的数据，利用ＥＶＩＥＷＳ５．０软件，运 用相关统计方法对中、美股市的相关性的大小、协整性进行了分析研究。 二、变量、数据与方法 本文主要选择上证综合指数和标普５００指数作为我国和美国整体股市走势的指标。数据样本主要选择１９９７年１月至目前的上证指数和标普５００指数的周收盘价数据，采用周收盘价的一阶差分作为股指收益，来反映中、美股市波动幅度。数据均来源于Ｗｉｎｄ资讯。 在研究方法上，首先对中、美股市的整体走势及相关系数进行分析，分析我国股市与美国股市间的相关系数的大小及变化情况；然后，对 于不同时期中、美股市协整性进行检验，分析中美股市之间的相 关性及其影响的经济因素。 三、中、美股市间相关系数检验 中国证券市场，特别是股票市场，以１９９０年１２月上海证券交易所与１９９１年４月深圳证券交易所营业为标志，在短短十几年的时间里得到了迅速发展，已形成以上海、深圳证券交易所为中心的全国证券交易市场体系。中国的股票市场在十年多的时间里走完了发达国家几百年时间里走过的路程，成绩显著。我国股票市场成立十多年来，市场总体价格指数大起大落，呈现出大幅度、频繁震荡型特征。从图中可以看出，我国股市从１９９０年成立以来到目前虽然经历了几次大的波动，但是总体走势呈上升趋势，尤其是今年上证指数达到了４０００点，使得我国股票市场的收盘价大幅度上升。美国证券市场建立比中国早得多，是全球最发达的股市之一，无论在市场有效性、市场制度建设以及法律环境上都比较完善，从图中也可以看出美国股市的基本走势。结 中美股市间相关性实证分析 文／梁昌红 陈伟忠 图中、美股价走势图 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!" １３４ 经济论坛２００７?２０
中国股票市场波动及其影响因素 摘要】：基于股票市场波动的重要性和影响，本文详细分析了导致中国股票市 场波动的主要因素，包括三个方面：政府政策因素，宏观经济因素以及投资者行 为的因素，并对此进行了详细说明。三个因素如何影响股市波动的？大多数认为 股市波动是政治因素，宏观经济因素和投资者之间的行为因素之间的相互作用。 因此，本文主要从这三个方面的因素出发，分析其对我国股票市场造成怎么样的 影响。 【关键词】中国股票；市场波动；影响因素；相关 0.引言 长期以来，股票市场的波动一直是现代金融领域的主要研究问题，它也是全 球监管机构最重要的指标。波动性是二级股票市场的主要功能，即是价格披露和 资本配置的核心。与此同时，波动性与反映股票市场的指标有着密切的相关，例 如流动性、交易成本以及市场信息流。因此，波动率是可以全面的反映股票价格 的直接性行为，质量和效率的最简单，最有效的方式去做股票市场波动性影响因 素的科学理论分析。 2国家政策因素对于股票市场波动性影响 财政政策对股票市场波动的影响财政政策对股票市场具有重大影响，尤其是 在国债和税收方面。国债是银行信贷以外的金融信贷调整工具[1]。政府债务也对 股票市场产生重大影响。首先，政府债务本身占证券市场金融资产总额的很大一 部分。由于国债的高信誉度和低风险水平，大量发行的国库券将降低证券市场的 整体风险水平和收益。其次，政府债券利率的上升和下降严重影响了其他证券的 发行和价格。一般而言，政府债券市场和股票市场之间存在“摇摆”效应，即股票 价格下跌且资金流入市场。通常，当股票价格上涨时，资金将返回股票市场，从 而导致债券市场萎缩[2]。 2.1税收 公共财政可以通过改变收入和税收的总体结构，抑制对社会资产的总体需求 的扩大或弥补一些缺乏有效的投资需求来调节对证券和实际投资的投资。政府的 大规模扩张性财政政策会对我国股票市场的主要影响有以下三个方面 [3]：①减 少税收。减税率和减税可以增加公司收入，增加上市公司的利润，从而提高股价。 ②增加预算赤字并增加预算支出。公开市场的增长将为上市公司带来更高的利润和更高的股价。居民平均收入增加了，他们对证券市场的信心增强，股票的价格 自然就上涨。增加直接公共投资，例如对能源，基础设施和住房的投资，可以刺 激相关产业（水泥，钢铁，工程，铁路）的发展，提高相关上市公司的生产率并 提高股价。③进一步的增加政府财政补贴。财政补贴是政府税收支出的重要形式。财政补贴将增加相关上市公司的利润，提高股票价格。 2宏观经济因素对于股票市场波动性的影响 2.1国际资本流动对于股票市场波动性的影响 一方面，国际资本流动在补充中国股票市场方面发挥了有益的作用[4]。当中 国股票市场的效益增加时，就会意味着出现资金短缺，而国际资本的流入正在帮 助弥补这一市场的短缺。相反，当中国股市表现下降时，则意味着存在资金盈余 国际资本正帮助这我国股票市场的盈余现象的减少。由于国际资本在股票市场中 的流动，社会资源可以得到更有效的分配。因此，国际资本的正常流动在为我国 国家股票市场融资和补充方面都起着非常良好的作用。另一方面，国际资本的频
中国股市波动性研究 阎海岩 （东北财经大学数量经济系 辽宁大连 116025） 摘 要：本文运用GARCH 族模型对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究，分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于沪、深两市股指收益率的波动性，EGARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)-M 模型都能很好的拟合。同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。 关键词：中国股市；波动率；GARCH 族模型 The Volatility of Chinese Stock Market Yan Haiyan (Department of Quantitative Economics of Dong Bei University of Finance & Economics Liao ’ning Da ’lian 116025) Abstract: In the paper we establish the group of GARCH model for shangzheng index and shenzheng index. And we analyse the characteristics of the volatility of Chinese stock market .By comparing ,we conclude that EGARCH model and EGARCH-M model have almost the same efficiency in shanghai market and shenzhen market .Then we forecast the volatility of the two index ’s returns . Key words : China stock market ;Volatility ;GARCH model 一．引言 对金融市场波动性的研究主要是源于对资产选择和资产定价的需要。国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史, 早在20 世纪60 年代, Fama(1965) 就观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期, 即价格波动呈现集群性, 方差随时间变化。此后, 国外对投机性价格波动特征进行了大量的研究。其中最成功地模拟了随时间变化的方差模型由Engle (1982)首先提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH 模型) 。ARCH 模型将方差和条件方差区分开来，并让条件方差作为过去误差的函数而变化，从而为解决异方差问题提供了新的途径。Bollerslev （1986）在此基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。为了刻划时间序列受自身方差影响的特征,Engle,Lilien 和Robins （1987）提出了GARCH-M 模型。而当需要刻划证券市场中的非对称效应时，Nelson （1991）提出的EGARCH 模型能更准确地描述金融产品价格波动的情况。目前ARCH 族模型已经被广泛地应用于股票市场、货币市场、外汇市场、期货市场的研究中, 来描述股票价格、利率、汇率、期货价格等金融时间序列的波动性特征。 本文将利用自回归条件异方差模型，即ARCH 模型族对中国上海与深圳股票市场的日收益率的波动进行实证分析，为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据。 二．ARCH 模型族概述 ARCH 模型的主要贡献在于发现了经济时间序列中比较明显的变化是可以预测的, 并且说明了这种变化是来自某一特定类型的非线性依赖性, 而不是方差的外生结构变化。GARCH 模型是ARCH 模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。一般的GARCH 模型可以表示为： t t t x y εβ+' = (1) t t t v h ?= ε (2) p t p t q t q t t h h h ----++++++=θθεαεαα 1122110
复旦学报(社会科学版)2001年第4期 FUD A N JO URNA L(Social Sciences)No.42001 中国股票市场与经济增长关系的实证研究 殷醒民谢洁 (复旦大学经济学院,上海200433;交通银行总行,上海200335) [关键词]股票市场经济增长资本化率 [摘要]股票市场发展与经济增长的相关性是经济增长理论中的新领域。多数的实证分析证实股票市场发展促进了经济增长。那么,我国股票市场的建立和发展是否有利于我国经济的增长呢?回归分析表明:我国股票市场规模的扩大、交易率的提高增加了国有单位的固定资产投资,加快了企业的技术进步,推动了我国经济更快的增长。因而,股票市场发展与经济增长之间有很强的正相关性。据此,我们可以认为股票市场发展是我国金融深化的重要环节,是中国经济持续增长的一股推动力量。 [中图分类号]F061.2;F12[文献标识码]A[文章编号]02570289(2001)04007 A Positive S tudy of the Relation between Stock Market and Economic Growth in China Yin Xing2min Xie Jie (College o f Econo mics,Fudan U niv ersity,Shanghai200433;Head O ffice,Bank o f Communications,Shanghai200335) Key Words:stock market,economic gro wth,capitalization ratio Abstract:The correlation between stock market development and economic gro wth is a ne w area in the theory of economic grow th.M ost positive analyses have proved that stock market development has promoted economic grow th.The question re mains w hether the establishment and development of China.s stock market are favorable to Its economic gro wth.As the regression analysis indicates,China.s e xpanding stock market and its growing transaction have helped to increase the fixed assets investment in S OEs,accelerated their technological advance and led to faster grow th of C hina.s economic grow th.There e xists a very close positive relationship between the tw o.In light of this,it is advisable to regard the development of the stock market as a key link in deepening our financial reform,and as an impetus to the sustained grow th of China.s economy. 股票市场与经济增长关系是经济增长理论研究中的一个新课题。当经济学家详细探讨了贸易与经济增长、金融中介与经济增长关系后,感到如何界定股票市场在经济增长中的作用是非常重要的,其目的是要揭示未来股票市场的发展前景和经济增长的潜力。对于股票市场尚未充分发展的许多发展中国家来说,假如股票市场与经济增长之间存在着正相关关系,那么,促进股票市场的发展就是显而易见的政策建议。 截至2000年3月初,我国股票市场的A股流通市值已达1060914亿元,在上海与深圳证券交易所上市发行A股的公司达到了929家。股票市场的规模和流动性指标与发展中国家以及发达国家相比,已经达到较高的水平。我国1993)1999年间A股流通市值与GD P的比率平均为01052,46 [收稿日期]2001110 [作者简介]殷醒民(1955)),男,浙江宁波人,复旦大学经济学院教授。 谢洁(1970)),男,江苏常熟人,交通银行总行。 96
中国沪深股市收益率及波动性相关分析 陈守东 陈雷 刘艳武 1 (吉林大学数量经济研究中心 商学院，长春市，130012) 摘 要 沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的股票收益率和波动性之间具有相互作用和影响。本文运用Granger 因果检验及GARCH-M 模型对两市的相关性进行了分析和检验，结果表明沪深股市收益率之间存在较大相关性并且都存在显著的风险溢价，波动性则表现出非对称的溢出效应。 关键字 收益率 波动性 溢出效应 GARCH Granger 因果检验 一、引言 在开放的资本市场，不同市场在资金流动、市场运作等方面联系的加强使得市场间的关联度增加,1987年10月以来，国际上的主要股票指数就呈现出了越来越明显的共同运动趋势（Jeon and Von Furstenberg 1990）。当一个国家的资本市场出现大幅度波动的时候，会通过投资者在另外资本市场上投资行为的改变，将这种市场的剧烈波动传到其他的市场，这就是所谓的“溢出效应”。Harmo(1990)提出波动“溢出效应”模型，分析了不同市场波动性之间的短期相依性和互动性。 同一地区的股市常常会因为地理位置的接近、密切的经济关系和政治的相似性而被紧密地联系到一起,因此共同的信息因素会影响到同一地区股票市场的收益和波动。Engle and Susmel(1993)指出在同一地区的市场具有相似的时变方差。Cheung,He,and Ng(1995)也发现在同一地区股市的收益具有显著的共同的可预测成分。由于中国的上海和深圳交易所同处中国大陆，所以研究这两个股市间的相关性与互动性对于分析与研究股市的结构和判断股市的走势及风险传递无疑具有重要的作用。陈守东等（1998）利用ARMA 模型得出了沪深股市同步性的结论，刘金全等（2002）利用溢出效应模型得出了沪深股市溢出效应的非对称性。本文将运用Granger 因果关系检验及GARCH-M 模型对沪深股市收益及波动的相关性进行分析和实证检验。我们依据沪深股市的基本数据，使用金融时间序列的计量经济模型及方法对两个市场关联性和波动性进行了分析，给出参数的估计结果及主要实证结论。 二、金融时间序列的计量经济模型及方法 1．ARCH 类模型 金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性。Engel （1982）提出自回归条件异方差（ARCH ）模型，Bollerslev （1986）将其推广到广义ARCH 模型（GARCH ）。这些模型以线性形式刻画了误差项的条件二阶矩性质，通过条件异方差的变化来刻画波动的时间可变性(time varying)及集簇性(clustering)。Engle,Lilien,Robins(1987)提出了ARCH-M 模型来描述时变方差对收益的直接影响。ARCH 类模型现已被广泛应用于计量金融领域。 对于中国股市ARCH 效应的分析，很多学者进行了的研究，普遍认为中国股市的ARCH 效应显著[10][11]。为研究中国股市收益率及波动性的相关关系，我们用Granger 因果检验来考察沪深两市的相互影响，用GARCH （1，1）类模型模拟股市收益率，用模型残差项的条件方差描述股市的波动性。考虑如下模型 （1） GARCH(1,1) 模型,其定义由均值方程和条件方差方程给出 1211)(???++=Ψ=+′=t t t t t t t t h Var h X y βαεωεεβ （1） 1?Ψt 表示t-1时刻所有可得信息的集合，为条件方差。 t h 1作者简介：陈守东（1955—） 男 博士 吉林大学数量经济研究中心，商学院财务系教授，博士生导师 陈雷 （1978—） 男 吉林大学商学院数量经济学专业硕士研究生 刘艳武（1964—） 男 吉林大学商学院数量经济学专业博士研究生
股票市场与房地产市场相关性原因自20世纪90年代末期开始，房地产成为中国经济重要的支柱之一，而股票市场也被喻为经济的“晴雨表”。对于二者的关系，仁者见仁，智者见智。我国房地产市场和股票市场之间要么存在正相关关系，要么存在负相关关系，至于哪种关系更为显著，则由市场环境来决定。 一、从国际经验看房地产市场与股票市场相关性表现 （一）美国房地产市场与股票市场的历史表现 20世纪90年代中期，美国网络产业快速崛起，并推动网络股走红，资本开始争相抢购市场中为数不多的网络股，极大地哄抬了股价，股市泡沫也此产生。到2000年8月，标准普尔500指数登上了1518点的历史最高位。就在网络泡沫不断催生股市泡沫的这段时间，美国的房地产市场也在不断膨胀。美国10个大中城市标准普尔房价指数从1995年初的76.82持续稳步上升到2000年8月的110.07。股市上涨给美国民众带来了更多的财富，使他们拥有更多资金投入房地产市场，房地产市场与股票市场经历了一段共同繁荣期。 2001年，美国的网络泡沫破灭，股市日趋看淡。与之相反的是，美国的房地产业却进入了高速发展阶段。虽然经历了“9.11”事件，但房地产市场并未同股票市场一同消沉。标准普尔房价指数从2001年1月114.58点上升到2006年6月226.29点，上涨了近1倍。美国的这一轮房地产市场疯狂发展阶段，催生了大量的泡沫，到2007年，房价终于支持不住，开始走下坡路，并引发了波及全球的次贷危机。2007年3月13日，次贷危机首次波及股票市场，纽约股市遭遇“黑色星期二”。随后，次贷危机引发全球金融危机，美国股市步入下行通道。到2009年初，美国房地产市场与股票市场几乎同步达到低谷。此后，美国股市开始反弹，期间虽有波动，但仍处于上升通道，然而房地产市场始终一蹶不振，难有起色。 从历史数据来看，美国房地产市场与股票市场时而共荣共衰，时而一盛一衰，并没有保持一个持续、稳定的相互作用关系。 （二）日本房地产市场与股票市场的历史表现 自20世纪60年代起，日本经济开始持续高速增长，到80年代，日本己成为全球第二大经济体。日本的快速发展加之连年巨大的贸易顺差引起了以美国为首的西方国家的不满。1985年9月，美、日、英、法、德五国财长达成“广场协议”，在1985年下半年到1988年年初两年半的时间里，日元升值50%。 日元升值后日本出口导向型经济受到极大冲击，为缓解日元升值对经济增长的不利影响，防止经济下滑，1986年日本连续5次降息，央行贴现率由5%降至2.5%。但由于缺乏相关政策配合，扩张性货币政策创造的充沛流动性没能高效利用，投资回报率较低，企业盈利受到影响，国内投机热潮蜂拥流入房地产市场和股票市场。 受“永不贬值”的“土地神话”影响，以转卖为目的的土地交易量增加，日本地价开始疯狂飙升。自1985年起，东京、大阪、名古屋、京都、横滨和神户6大城市的土地价格每年以2位数上升，出现了几乎是垂直式的上涨，1990年高峰期的地价大约是1983年的3.8倍，东京23个区的地价总和甚至达到了可以购买美国全部国土的水平。
我国股市波动的特点、成因及对策分析 陈召军,屈 超 (东北财经大学统计系,辽宁大连 116025) 摘 要:本文对中国股市波动的特点及影响中国股市价格波动的关联因素进行了分析,对规范我国股票市场提出了一些对策,有助于了解股市价格波动的规律和促进我国股市健康而稳定地发展。 关键词:股市;波动 中图分类号:F830191 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2003)06—0024—03 1 我国股市波动的特点 111 股价波动幅度大 从股价指数来看,日股指升跌点100以上时有发生,呈现剧烈的震荡行情。最近一次大的波动是在1998年8月17日,深证成分指数一日暴跌了220点,个股行情更是跌宕起伏,个股价格一日涨跌20%并不鲜见。例如1993年5月21日,上海轻工机械股票由前日收盘价36元暴涨至205105元,涨幅达47018%,创下了沪市之最。从长期波动来看, 1991～2002年间,深圳综合指数最低时为1991年4月的45166点,最高时为2001年6月的665156点,振幅达1357164%;上证指数最低时为1991年1月的95179点,最高时为2001年6月的2245144点,振幅达2244113%。中国股市在如此短的时间内,波幅如此之大,在世界股市中都是罕见的。 112 波动频率高 中国股市不仅波动幅度大,而且波动频率高。在1991年4月～1997年6月期间,深市发生了18次月内波动幅度不低于30%的波动,即平均不足4个月就要发生一次较大的月内波动,其中1992年4～6月、1993年7～8月、1994年8～9月连续出现了波幅不低于30%的月内波动。而在1991年4月至1996年6月,深市出现波幅在40%以上的波动高达15次之多,最大波幅高达583175%。这种上下振荡、频繁的波动,构成了中国股市波动中的显著特征。113 股市具有齐涨齐跌性 在成熟的股票市场,齐涨齐跌的现象是很少发生的。然而,无论长期还是短期,中国股市的齐涨齐跌现象则司空见惯。长期如1996年,深证综合指数上涨18916%,深市除下半年上市的新股外,其他股票全部上扬。短期如2002年6月21～24日,受停止国有股减持政策的影响,深、沪股市几乎所有股票都有不同幅度上扬。与股票齐涨性相同,中国股市亦经常出现齐跌。 114 成交量随股市上扬而逐步扩大,随股市下挫而依次减少 成交量是衡量中国股市波动状况的系列指标之一,纵观深沪股市,每次股指波峰几乎都是成交量的波峰,每次股指波谷都是成交量波谷。而在世界主要的成熟市场,成交量在通常情况下均较稳定,由于市场规模变化不大,股票价格指数基本上可以反映一个市场的总体变化状况。而中国股市除以股价指数来衡量市场变动状况之外,还需要一系列的辅助指标。如成交量、换手率、市盈率等。中国股市这种价涨量增、价跌量减充分证明了股价指数与成交量波动存在高度的正相关性。 115 股价受政策影响剧烈 2002年,政策市的特点尤为突出,2月4～7日的中央金融工作会议、2月20日第8次降息、下调佣金等政策的出台,对市场的运作,起到了重要的作用。2002年6月24日受国务院停止减持国有股政策的影响,上证指数全日上涨144159点,涨幅高达9134,而深圳成指则上涨了297118点,涨幅高达9134%。由此可见有关政策对中国股市影响,那么盯住政策仍旧是投资者必然的操作思路之一。 116 时代性特征太明显 2002年,房地产板块的上涨,顺应了第8次降息的市场预期;沪深本地重组股板块的上涨反映瀛深两市老股“老化的现实”,通过重组获得“新生”;新上海概念股折射了浦东的新一轮开发以及上海申办 ? 4 2 ?内蒙古科技与经济 2003年第6期