股本规模_价格触限频率与波动溢出效应_来自沪深股市的实证研究
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“深港通”对沪深港股市波动溢出效应的影响研究
“深港通”对沪深港股市波动溢出效应的影响研究摘要本文利用深圳成分指数、上证指数、恒生指数在“深港通”前后一年的每日收盘价作为研究样本，建立ARMA-BEKK（1，1）模型，探究“深港通”对于沪、深、港三地股市间的波动溢出效应的影响。
结果发现，“深港通”之前，三地股市间没有明显的波动溢出效应，而“深港通”之后上海股市对深圳股市，香港股市对上海股市存在单向波动溢出效应。
关键词“深港通”波动溢出BEKK-GARCH一、引言在“沪港通”成功运行两年之后，“深港通”交易机制也在2016年12月5日启动，这是推进内地与香港资本市场互联互通、促进内地金融市场改革、学习先进金融经验的重要步骤。
更开放的市场通常意味着更有效的信息传递，而“深港通”的启动是否有效促进了两岸股市信息的交流还需要实证检验。
信息传递通常是用收益率的波动来进行刻画的，本文将通过分析沪、深、港三地股市在“深港通”前后的波动溢出效应，来研究“深港通”对于三地股市信息传递的影响。
二、文献综述波动溢出效应是指Y1市场受到新息的冲击价格发生波动，这种波动会通过市场参与者的行为传递到Y2市场，从而影响Y2市场的价格水平和价格波动性。
波动溢出效应常用MGARCH模型进行刻画。
比如，曹广喜和姚奕就运用VAR-BEKK-MGARCH（1，1）模型发现沪深股市间在2000年以前基本不存在波动溢出效应，而在2000年后有比较显著的波动溢出。
董秀良和曹凤岐利用多元GARCH模型验证了美、日以及我国香港和沪市股票市场的波动溢出，指出香港股市对沪市有显著的波动溢出效应，而美、日股市通过香港间接地引起沪市波动。
虽然研究我国股市波动溢出效应的学者不少，但鲜有文献对“深港通”的影响展开实证分析，这为本文的研究提供了空间。
本文将通过分析资本市场互联机制影响信息传递的过程机理，为后续的金融改革提供参考。
三、模型选取本文采用Engel和Kroner提出的二元非对角BEKK-MGARCH模型。
股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析
股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析杨东晓【摘要】Stock index future is one of the most important financial derivatives in capital market,so it becomes the center of attention among many researchers in this field.In order to study its ability to resolve new information and the risk spill-over effect between stock index and the stock market, using 5-min high frequency data,we test for the co-integration relationship between HS300 stock index future and HS300 stock index,and then we use vector error correction model to test for the Lead-lag relationship between them.The results show that stock index futures have stronger price discover ability.In addition,by using BEKK-GARCH model,it is proved that there are significant volatility spill-over effect between these two markets.%股指期货不仅是当今资本市场上最受关注的金融产品，也是最有活力的风险管理工具之一。
我国创业板股票定价实证研究——基于市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子模型
我国创业板股票定价实证研究——基于市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子模型游郭融;吴宏旭【摘要】基于我国创业板股票周收益数据,运用CAPM模型和Fama-French三因素模型对数据进行回归分析,发现我国创业板股票市场存在明显的账面市值比效应和相对较弱的大规模效应.按照换手率对股票进行分组,发现平均周收益率随着流动性的增加而增加,与传统流动性溢价理论存在差异.在两种模型的基础上,添加流动性因子有助于消除截距项的异常收益,并且经流动性调整后的三因素模型的回归结果更优,即包含市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子的LAFF模型能更好地描述我国创业板股票周收益率情况.我国创业板市场之所以表现出高流动性(低流动性风险)资产收益率高、而低流动性(高流动性风险)资产收益率低的特点,原因在于投资者对预期收益缺乏理性分析,交易成本偏高,信息不对称,从而扭曲了收益与流动性负相关的规律.【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（社会科学版）》【年(卷),期】2016(017)006【总页数】9页(P64-72)【关键词】创业板;CAPM模型;Fama-French三因素模型;流动性溢价【作者】游郭融;吴宏旭【作者单位】福建师范大学经济学院,福建福州350108;中国科学院大学经济与管理学院,北京101408【正文语种】中文【中图分类】F832CAPM模型；Fama-French三因素模型；流动性溢价2009年10月30日，有“中国纳斯达克”之称的创业板股票市场在深圳正式开市，至今已近6年，上市公司的数量从最初的28家达到目前的429家，创业板股票得到了较为快速的发展。
与主板市场不同，创业板市场为暂时无法在主板市场上市的企业提供了融资途径，比如创业型、中小型和具有较高成长性的高科技企业的融资。
创业板市场在我国资本市场上占有重要的位置，是对主板市场的重要补充。
探索影响我国创业板市场的风险因素，提出我国二板市场科学合理的定价模型，为投资者的理性决策提供科学的指导和依据，对于推动我国创业板市场健康稳定发展具有重要的理论意义和现实意义。
上海股市过度反应的实证研究及原因分析的开题报告
上海股市过度反应的实证研究及原因分析的开题报
告
一、研究背景
在全球范围内，股市价格波动对经济的影响越来越受到关注。
相对于国外股市，中国的股市波动性较大，尤其是上海股市的波动性更为突出。
这种过度波动现象可能导致股市过度反应，进而对经济产生不利影响。
因此，研究上海股市的过度反应现象，探讨其原因，并寻找有效的应对措施，具有十分重要的意义。
二、研究目的
本研究旨在通过实证研究，探讨上海股市的过度反应现象，分析其引起原因，并提出有效的应对措施，以期为股市稳定和经济发展作出贡献。
三、研究方法
本研究将采用实证研究方法，对上海股市过度反应现象进行深入研究。
具体方法包括对股市数据的统计分析，利用事件研究法分析股市反应的时间序列特征，并构建基于行为金融学理论的回归模型进行分析。
四、研究内容
1. 上海股市过度反应现象的实证分析
2. 上海股市过度反应的时间序列特征分析
3. 上海股市过度反应的原因分析
4. 基于行为金融学理论的回归模型构建及分析
5. 应对上海股市过度反应的有效措施研究
五、研究意义
上海股市的稳定与健康发展对于中国经济的发展至关重要。
通过深入剖析股市过度反应现象及其原因，可以帮助各界更加全面地认识股市波动对经济的影响。
同时，提出有效的应对措施，有助于股市的稳定，推动经济的持续发展。
股市波动溢出效应及其影响因素分析
股市波动溢出效应及其影响因素分析股市波动溢出效应及其影响因素分析一、引言股市作为金融市场的重要组成部分，其波动对经济和投资者具有重要影响。
股市波动溢出效应是指股票市场的波动会传递至其他金融市场，进而影响整体经济。
本文将分析股市波动溢出效应的原因和影响因素，探讨其对金融体系和实体经济的影响。
二、股市波动溢出效应的原因1. 资本市场的连接性增强：随着全球金融市场的国际化和互联网技术的发展，不同国家和地区的股市之间的联系日益紧密。
国际投资者往往将资金配置在全球范围内，股市的波动因素容易传递。
2. 信息传播的效率提升：信息的迅速传播使得投资者更加敏感，市场反应更加迅速。
任何一国股市的重大波动都会迅速传递到其他股市，产生波动溢出效应。
3. 全球经济一体化进程加快：全球贸易和投资的增加导致了国际间的经济紧密联系。
全球经济的波动因素往往会在不同国家股市间传播，产生溢出效应。
三、股市波动传导机制1. 金融市场之间投资组合调整：当某个股市发生剧烈波动时，投资者将根据市场期望和风险评估进行投资组合调整。
此时，投资者对其他股市的投资倾向会发生变化，从而导致其他股市的波动。
2. 投资者行为的传染效应：投资者的行为受情绪和心理影响，一旦股市出现大幅波动，投资者往往会出现羊群效应，纷纷跟风买卖。
这种行为会引发更多投资者的买卖决策，加大市场波动溢出的程度。
3. 资金流动的扩散效应：股市波动会引起资金的流动，而这些资金往往不会只停留在本国市场，而是根据投资者的资本配置需求流向其他股市，进一步引发其他市场波动。
四、股市波动溢出的影响因素1. 经济基本面：宏观经济基本面的变化是股市波动溢出的重要因素。
一国经济增长和通胀率的变化，会对其他国家的股市造成影响。
2. 财政政策和货币政策：政府财政政策和央行货币政策的变化也会对股市波动溢出产生影响。
财政政策的宽松或收紧以及货币政策的放松或紧缩都会引发股市波动，并传导至其他市场。
3. 地缘政治风险：地缘政治事件的发生往往会引发股市的剧烈波动，例如战争、恐怖袭击等。
沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应
沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应作者：陆俞廷来源：《商情》2016年第16期【摘要】本文基于ARCH族模型，选取2007-2014年沪深股市每日收盘价格指数，对沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应进行了研究。
研究发现，沪深股市的收益率具有显著的波动性和非对称性，通过Granger因果关系检验我们发现，沪深股市存在溢出效应，即深市的波动将会引起沪市的波动，而沪市的波动对深市的波动同样会产生显著影响。
针对中国沪深股市存在的问题，本文提出了相应的政策建议。
【关键词】ARCH族模型；波动性；非对称性；溢出效应；收益率引言1990年12月19日上海证券交易所的成立以及1991年7月3日深圳证券交易所的成立标志着中国股票市场的诞生。
中国股票市场经过将近20年的发展，已经初具规模，在优化资源配置，筹集资金和支持经济建设方面作出了巨大的贡献。
但不可否认的是，我国的股票市场与发达国家相比仍然有较大的差距，主要表现为政府对股市的过分干预、信息不对称、监管薄弱以及市场投机成分高等特点，这也导致了中国股票价格的大幅度波动和不稳定。
股票价格的波动是股市最基本的特征之一。
金融市场的有效性理论认为金融资产的价格是一种无规律的随机波动，然而，现代金融理论研究表明金融资产价格的波动不仅仅是一种随机变化，而表现出更加复杂的特性。
首先，金融资产的收益率表现出一种“尖峰厚尾”的特征。
实证研究发现，金融资产收益率，尤其是股票、证券收益率的分布显著的异于正态分布，即其偏度与峰度值均异于正态分布，偏值为非零，而峰值则大于3。
波动的群集性也是金融资产价格的一个显著的特点，金融资产的波动表现出聚类现象，即在一个较大幅度波动后面往往跟随着较大的波动，一个小幅度波动后亦跟随着较小的波动。
一、模型的设定、数据的采集与统计分析（一）模型的设定金融市场中的时间序列数据往往会表现出“波动群集”和“高峰厚尾”的特征，为了分析沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应，我们引入ARCH族模型对资产收益率的方差进行估计。
沪深300股指期货的波动溢出效应实证分析
沪深300股指期货的波动溢出效应实证分析目录University of International Business and Economics .............................. 错误！未定义书签。
1.摘要 (4)2.关键词 (4)3.引言 (4)4.文献综述 (5)5.股指期货时间序列分析 (6)a)数据选取及来源 (6)b)数据处理 (6)c)平稳性检验 (7)i.自相关系数检验 (7)ii.单位根检验 (8)d)变量自回归模型 (8)6.股指期货与现货市场波动溢出效应实证分析 (9)a)平稳性检验 (9)b)协整性检验 (10)c)格兰杰因果关系检验 (11)d)ARCH效应检验 (11)e)ARCH建模 (12)7.结论 (13)8.参考文献 (13)图表目录：图表1 股指期货日收益率（Rtf）与沪深300指数日收益率（Rts）走势图 (7)图表2 Rtf自相关系数检验 (8)图表3 Rtf单位根检验 (8)图表4 VAR建模 (9)图表5沪深300日收益率单位根检验 (9)图表6 Rts与Rtf协整性检验 (10)图表7 Rts与Rtf之间格兰杰因果关系检验 (11)图表8 拟合模型 (12)图表9 ARCH效应检验 (12)图表10 ARCH(1)建模 (13)1.摘要利用VAR对沪深300指数期货的波动效应作了实证分析，并得出了相关的结论。
通过协整性检验和格兰杰因果关系检验对沪深300股指期货与现货市场的波动溢出效应作了实证分析与检验，最后对序列进行ARCH效应检验。
实证结果表明：沪深300指数期货和沪深300指数之间存在长期稳定的协整关系，且沪深300指数期货的波动导致了沪深300指数的波动，沪深300股指期货的交易增加了沪深300指数的波动性，而沪深300指数现货市场自身的原因减少了其的波动溢出。
2.关键词VAR，波动溢出效应，协整性，格兰杰因果关系，ARCH效应3.引言股指期货（Stock Index Futures）的全称是股票价格指数期货，也可称为股价指数期货、期指，是指以股价指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先确定的股价指数的大小，进行标的指数的买卖。
沪深股市动态溢出效应与动态相关性的实证研究——基于长记忆VAR—BEKK(DCC)-MVGARCH(1,1)模型
对 投 资 者 的 投 资 策 略 、 观 金 融 政 策 的制 定 与 实 施 、 场 宏 市
度 的影 响 ， 可 能 受 到其 他 市 场 波 动 程 度 的 影 响 ， 收 益 还 即
率 二 阶矩 的 Ｇｒｎ ｅ 因 果 关 系 。 ａ ｇｒ 已有 文 献 对 国外 成 熟 证 券 市 场 国 家［ ３ 地 区 ［ ｓ ２］ －或 ４］ － 之
沪 深 股 市 动态 溢 出效 应 与动 态 相 关 性 的 实 证 研 究
基 于长 记 忆 ＶＡＲ— Ｅ Ｂ ＫＫ（ Ｃ）ＭＶＧＡＲＣ １ １ 模 型 ＤＣ 一 Ｈ（ ， ）
曹 广喜 姚 奕 。 ，
（．南 京 信 息 工程 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０４ １ 江 １０４ ２ ．南 京 师 范 大 学 数 学 与 计 算 机 科 学 学 院 ， 苏 南 京 江 ２ ０９ ） １ ０ ７
间 的溢 出效 应 和动 态 相 关 性 的分 析 较 多 ， 同一 地 区 内部 对
的 新 兴 证 券 市 场 之 间 的溢 出效 应 和 动 态 相 关 性 的研 究 较 少 ［ 。Ｅ ｇｅ Ｓ ｓ ｌ１ ９ ） 出在 同一 地 区 的市 场 具 有 ６ ｎ ｌ 和 ｕｍｅ（９ ３指 ］ 相 似 的 时 变 方 差 ［ ， 理 论 上 ， 同 地 区 的 市 场 由 于 经 济 ７在 ］ 不 运 行 的 密 切 联 系 而 存 在 溢 出效 应 ， 同 一 地 区 的 股 市 也 会 而 因 地 理 位 置 的 接 近 、 切 的经 济关 系 和 政治 的 相 似 性 而 被 密
间 的信 息 传 导 或 溢 出 效 应 而 引 起 金 融 市场 的 连 锁 反 应 ， 使
得 个 别 机 构 的 市场 风 险 引 发 大 规 模 的金 融 危机 。 此 可 以 由
度 的影 响 ， 可 能 受 到其 他 市 场 波 动 程 度 的 影 响 ， 收 益 还 即
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沪 深 股 市 动态 溢 出效 应 与动 态 相 关 性 的 实 证 研 究
基 于长 记 忆 ＶＡＲ— Ｅ Ｂ ＫＫ（ Ｃ）ＭＶＧＡＲＣ １ １ 模 型 ＤＣ 一 Ｈ（ ， ）
曹 广喜 姚 奕 。 ，
（．南 京 信 息 工程 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０４ １ 江 １０４ ２ ．南 京 师 范 大 学 数 学 与 计 算 机 科 学 学 院 ， 苏 南 京 江 ２ ０９ ） １ ０ ７
间 的溢 出效 应 和动 态 相 关 性 的分 析 较 多 ， 同一 地 区 内部 对
的 新 兴 证 券 市 场 之 间 的溢 出效 应 和 动 态 相 关 性 的研 究 较 少 ［ 。Ｅ ｇｅ Ｓ ｓ ｌ１ ９ ） 出在 同一 地 区 的市 场 具 有 ６ ｎ ｌ 和 ｕｍｅ（９ ３指 ］ 相 似 的 时 变 方 差 ［ ， 理 论 上 ， 同 地 区 的 市 场 由 于 经 济 ７在 ］ 不 运 行 的 密 切 联 系 而 存 在 溢 出效 应 ， 同 一 地 区 的 股 市 也 会 而 因 地 理 位 置 的 接 近 、 切 的经 济关 系 和 政治 的 相 似 性 而 被 密
间 的信 息 传 导 或 溢 出 效 应 而 引 起 金 融 市场 的 连 锁 反 应 ， 使
得 个 别 机 构 的 市场 风 险 引 发 大 规 模 的金 融 危机 。 此 可 以 由
创业板和沪市主板波动溢出效应研究——基于BEKK-GARCH模型
&本（场/行业2021.06创业板和沪市主板波动溢出效应研究①——基于BEKK-GARCH 模型%施建业（南京审计大学江苏南京211815）内容摘要:创业板实施注册制改革之后，市场交易氛围活跃,创业板指数的上涨对沪市主板具有一定的带动效应。
本文采用BEKK-GARCH 模型对沪市主板和创业板之间是否存在波动溢出效应进行实证分析。
研究结果表明沪市主板对创业板具有显著的溢出效应,创业板对沪市主板也存在显著的溢出效应，二者存在双向的溢出效应。
创业板改革的确给资本市场带来了新的变化，提升了投资者证券投资的积极性，激发了市场浓徹的交易氛围，创业板改革的亮S与缺陷为资本市场的发展与完善指明了方向。
关键词：创业板沪市主板收益率风险溢出BEKK-GARCH 模型中图分类号+ F 832.5 文献标识码:A文章编号+ 2095-8501（2021 ）06-0071-05―、弓I 言为了推动我国资本市场的完善、增加我国资本市场的多样性，加大金融体系服务实体经济 的力度,2020年8月24日我国推行创业板注册制改革来促进我国资本市场的国际化发展。
由于我国的资本市场发展时间较短，机构投资者比重远远小于个人投资者，市场不规范行为频 出，注册制在我国的推行频频受挫。
2019年7月22日科创板率先试行注册制改革，为我国的金 融市场深化改革提供了宝贵的经验，经过一年多的发展， 深 ，将注制进一在创业板推行创业板注册制改革 来，我 发 创业板 金额明显放大，甚至数超过沪市主板,改革 的放，大大发了投资者的，推动了资本市场的发展 由于投资者不 性 创业额频发的投机我深市 一体 的创业 ，金额大大增加， 动 出 动了 市 的动， 市 创业 一个 出 动，增加了市场的不 我改革 加 了金融市场的 动，提 了市场的波动性，导致市场的投机性 加大。
我国推行注 制的 的 促进我国资本市 场的多样性发展， 提 我国资本市场国际化度， 机构资本市场的 ， 资本市场 的 性发展 创业 注 制实来，我 发 改革资金 的发 重， 市 市 的，资本市场资金的实体经济业。
沪、深、港股市收益、波动溢出效应及动态相关性
-0.8067 (0.000)
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1.7753 (0.000)
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-0.1645 (0.003) 0.0504 (0.000)
Number of coefs. Log likelihood
Avg. log likelihood Akaike info criterion
➢ 2、全球资本市场一体化背景下的，中国股市开放 度日益加强，与世界资本市场联系越来越紧密 。
➢ 3、因此理解股市之间的收益和波动相关性以及信 息传导机制对于投资者资产定价、资产多样化、 风险分散与研究股市结构和判断股市走势以及政 策当局市场监管和防范金融危机风险都具有重要 的意义
引言：股市间信息传导机制
➢ 2、另一些学者等将单变量扩展成为双变量的模型 ➢ 3、Engle (2002)有考虑不同资本市场间相关系数的时变
性，引入动态相关性多元GARCH模型
引言： 国内学者对这一问题的研究
➢ 1、刘金全、 崔畅（2002）在此基础上构建考 虑外生变量的单变量TGARCH模型
➢ 2、赵留彦、王一鸣（2003）构建了一个双变量 GARCH模型对A、B股之间波动溢出进行考察 ，得出A股向B股的单项波动溢出
➢、
分别表示日收益率和日收益率平方
的1阶条件序列自相关系数；LB(t)、LB2(t) 分别
表示t期滞后日收益率和日收益率平方的Ljung－
Box统计量，衡量序列相关性指标；JB检验的
是序列是否服从正态分布；Skewness 是偏度
检验；Kurtosi是峰度检验；LM，ARCH－LM检
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文章编号:1001-4098(2008)04-0030-06股本规模、价格触限频率与波动溢出效应——来自沪深股市的实证研究X钟 凡1,2,韩文强1(1.中南大学商学院,湖南长沙 410083;2.中国人寿保险股份有限公司,北京 100020)摘 要:首先运用广义矩估计(GM M)方法,对沪深股市公司价格触限频率与股本规模之间的关系进行回归分析。
其次采用事件分析法对涨跌停现象进行波动溢出效应检验。
结果表明:流通股本规模越小的公司,其价格触限频率更高,而中小企业板股票的价格触限频率高于主板股票近两个百分点。
而股本规模与其波动溢出效应的关系并不明显。
研究说明中小企业板的涨跌停幅度应大于主板幅度,以更好地体现价格限制制度的作用。
关键词:股本规模;涨跌幅限制;价格触限频率;波动溢出效应;中小企业板中图分类号:F830 文献标识码:A1 引言伴随中小企业板的推出,对其市场微观结构的研究也应运而生,而中小企业板价格限制制度的研究也成为其中重点。
在市场微观机构理论中,交易制度的目标可以归结为流动性、有效性、稳定性和透明性。
针对各国证券市场、尤其是新兴市场格外关注的稳定性目标,各国当局在微观制度的设计上制定了各种有助于稳定股票价格波动的措施,其中使用得最多是涨跌幅限制(daily pr ice limit)。
从制度上对证券价格波动加以直接或间接限制的初衷是为了消除价格的异常波动,减少虚拟经济泡沫以及避免恐慌性股市崩溃。
但从国外经济学界的研究和各国(尤其是经济发达国家)证券市场价格限制措施的实施情况来看,其作用仍处在被置疑、考证和优化的过程中。
学术界和经济界的争论主要分为赞成和反对两派:Hopew ell (1978),M a(1989)等赞成者认为价格限制的主要作用在于涨跌幅限制能够在市场价格剧烈变动时将每日价格波动维持在一定幅度内,对制度的制定者而言是一种成本较低的降低不确定性及波动性的方法[1-2];而K ing(1991), L ee(1994),L auterbach(1993)等反对者则认为价格限制妨碍了市场机制的正常运作,减少了流动性交易者的交易意愿,降低市场流动性,并且阻碍均衡价格的形成,导致市场运作无效率[3-4]。
F ama(1989)等的研究指出如果价格发现过程受到干扰,基本波动就可能连续增加。
严重的供求失衡导致就价格达到价格限制,从而无法实现的交易将可能转移到后继的交易日中,即产生所谓的波动溢出效应[8]。
由此对价格限制的研究也主要集中在以下两个方面:一个是对价格限制功能的争论;另一个是采用什么样的方法来减少价格限制对市场运作机制形成的负面影响。
不过,近年来也有学者独辟蹊径,从上市公司本身出发,寻找影响股票达到涨跌幅限制的各种因素。
K im以台湾证券交易所和泰国证券交易所为样本,研究了影响价格频繁达到涨跌幅限制公司的特征,实证显示规模较小的公司更易达到涨跌幅限制[5-6]。
由于我国证券市场成立不过十余年时间,而中小企业板的推出更只有一年时间,因此对我国市场涨跌幅限制,特别是中小企业板涨跌幅限制的研究还很少见。
本文的目的主要在于分析股本规模是否影响了公司的价格触限频率和波动溢出效应,以此为监管部门在中小企业板以及未来的创业板制订合理的价格限制制度方面提供一个参考。
第26卷第4期(总第172期) 系 统 工 程V ol.26,N o.4 2008年4月 System s Eng ineering Apr.,2008X收稿日期:2008-01-22基金项目:湖南省软科学重大项目(2006ZK3111)作者简介:钟凡,女,湖南长沙人,博士研究生,研究方向:金融工程,资本市场,保险等;韩文强,男,四川雅安人,博士研究生,研究方向:企业成长性,风险管理等。
2 样本选择首先确定价格触限频率的概念,价格触限频率是指股票达到一定涨跌幅度限制是频率(用百分比表示),即用股票在样本期间达到涨跌幅度限制的次数除以样本期间股票交易的天数来计算。
为了检验股本规模是否影响了价格触限频率,需要检验股本规模对涨跌停价格触限频率的影响,同时本文的研究中必须考虑到股本规模同时还可能是股票价格大幅涨跌(但又没有达到涨跌幅限制)的影响因素,这也是Kim(2000)[6]研究中忽略了的一点。
因此将设立三组样本,样本A组为触限样本集,即收盘价达到涨跌幅限制的样本,其涨跌情况公式如(1)、(2)所示:A:C t+0.005≥1.1C t-1(1)A:C t-0.005≤0.9C t-1(2)式中,C t为股票t日收盘价,C t-1为股票t-1日收盘价。
样本B组为比较样本一组,为收盘价涨跌幅大于9%,但没有达到涨跌幅限制的样本集;样本C组为比较样本二组,为收盘价涨跌幅大于8%,但小于9%的样本集。
这两组股票的显著特点是,价格发生了大幅度变化但没有涨跌停。
以上比较样本的公式如(3)～(6)所示:B: 1.1C t-1-0.005>C t≥1.09C t-1(3)B:0.9C t-1+0.005<C t≤0.91C t-1(4) C: 1.09C t-1>C t≥1.08C t-1(5)C:0.9C t-1<C t≤0.92C t-1(6) 设立这两个对照样本集的目的在于我们需要排除这样一种可能性,即股本规模本身就是大幅涨跌的原因,而不仅仅是达到涨跌幅限制的原因。
采样区间为2002年1月2日到2005年4月30日,这样的选择可以避免在2001年左右发生的问题股连续涨跌停的现象,同时又为中小企业板公司提供足够的样本时间。
本研究中没有对涨跌情况分别进行建模分析,而是采用哑元变量来进行区分。
数据选择中由于T类股票的涨跌幅为5%,而新股上市不受涨跌幅限制,因此这两类公司不在样本选择之内。
数据来自于天软金融系统。
3 股本规模与价格触限频率相关性3.1 回归模型的建立为了具体分析是否存在流通股本规模等因素使得某些股票价格触限频率更高,我们对价格触限频率与影响股票价格的一些因素建立回归模型,并进行G M M估计。
Yi 代表价格触限频率;影响因素中第一项为流通股本规模(X i1);第二项为系统风险B(X i2),表示股票价格的基本波动;第三项为市盈率(X i3),表示股票价格与盈利能力的关系;第四项为区分主板和中小企业板的哑元变量(X i4),其中,中小企业板取值为1,主板取值为0;第五项为区分涨跌的哑元变量(X i5),其中涨幅取值为1,跌幅取值为0。
K im(2000)的研究中曾将交易频率和账面市值比作为影响因素[6],但由于我国股市所存在的股权分置现象,在本次研究中没有采用这两个因素。
回归方程为:Y i=A i+H i1X i1+H i2X i2+H i3X i3+H i4X i4+H i5X i5+E i(7)其中,i=1,2,3为三个样本集的代码,触限样本集为1,比较样本集一为2,比较样本集二为3。
3.2 描述性统计在模型进行G M M回归以前,先进行一个描述性统计,将三个样本集按照价格触限频率进行五等分(Q1～Q5),并按从小到大的顺序进行排列;Q1代表价格触限频率最高的股票,Q5代表价格触限频率最低的股票,将各组样本的平均流通股本规模、平均系统风险、平均市盈率进行描述性统计。
从表1可以看出,在触限样本中,随着价格触限频率的下降,流通股本规模呈现逐步上升的趋势,再次说明流通股本规模与价格触限频率存在一定的负相关;而Beta值和市盈率与价格触限频率则没有明显的相关性。
在另外两个比较样本集中,流通股本规模与价格触限频率的相关性不再存在,Beta值和市盈率与价格触限频率则同样没有明显的相关性。
这从一个角度反映了价格限制制度使得流通股本规模对价格触限频率产生了一定的影响,而这种具体的影响还需通过回归模型的结果来进行进一步检验。
3.3 GM M估计在回归方程(7)中,A i为截距,体现的是特定公司的固定效应,它可以解释为不能观察到的影响因素对价格触限频率的度量。
John等(2004)认为如果A i与观察的影响因素变量相关,那么使用最小二乘法和广义最小二乘法得到的参数估计值将会有偏[7]。
为了防止条件异方差性和自相关性,本文将采用广义矩估计法(GM M),这种方法将可以回避OL S参数估计存在的弊端。
GM M的估计结果如表2。
从表2可以发现以下结论:¹在触限样本集中,流通股本规模与价格触限频率显著负相关;市盈率与价格触限频率显著正相关,说明价格限制制度对因业绩因素所带来的波动有一定的抑止作用;系统风险与价格触限频率的相关性并不显著,说明价格限制制度对系统风险所带来的基本波动没有明显的抑止作用;主板与中小企业板因素也与价格触限频率呈现显著相关,且中小企业板公司的价格触限频率比主板公司的高出1.83个百分点。
º在两个比较样本集中,流通股本规模与价格触限频率不存在显著相关性;其余因素的相关性均不显著,只有系统风险因素在比较样本二中与价格触限频率显著正相31第4期 钟凡,韩文强:股本规模、价格触限频率与波动溢出效应关,说明这两个因素对大幅涨跌股票的影响很小;主板和中小企业板因素与价格触限频率呈现显著相关,且中小企业板公司比主板公司更容易达到两个比较样本设计的涨跌幅。
»三个模型的拟合度都较好。
表1 价格触限频率与各因子描述性统计分析触限样本分位数触限频率(%)流通股本规模(对数化后)Beta值市盈率样本数Q10.01887 1.736 1.064721.33578Q20.00938 1.8820.965874.28575Q30.00617 1.909 1.058730.45575Q40.00409 1.929 1.033654.24575Q50.00202 1.998 1.05571.66575比较样本一分位数触限频率(%)流通股本规模(对数化后)Beta值市盈率样本数Q10.00596 1.884 1.105484.9148Q20.00267 1.958 1.077549.73148Q30.00217 1.947 1.069594.42148Q40.00133 1.93 1.114460.88148Q50.00116 1.996 1.044604.9148比较样本二分位数触限频率(%)流通股本规模(对数化后)Beta值市盈率样本数Q10.00727 1.769 1.174357.28199Q20.00321 2.009 1.079360.75196Q30.00267 1.976 1.059520.76196Q40.00143 1.934 1.072354.55196Q50.00133 1.988 1.007503.02196表2 G M M回归结果32系 统 工 程 2008年4 波动溢出效应检验我们首先检验我国达到涨跌停的股票在达到价格限制的次日,价格是否存在波动溢出效应,其次我们将对股本规模不同股票的波动溢出效应进行对比检验。