羊群效应和正反馈交易在中国股市的实证分析.doc
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1、精品论文大全羊群效应和正反馈交易在中国股市的实证分析曾海丽 1杨栓军 1严定琪 2(兰州大学数学与统计学院兰州 730000)(Email:) 摘要:通过研究收益贝塔系数的横截面偏离度,分析了上海股市羊群效应的显著性;同时研 究了上海股市的正反馈交易行为,并对这两个模型的研究结果进行了比较,发现上海股市存 在明显的“追涨杀跌”的交易行为。关键词:羊群效应;正反馈交易;横截面偏离度中图分类号: O29;F831 引 言经 Black(1972)1与 Christie(1982)的研究发现,在股票的当期报酬率与未来波动性之 间存在着负相关关系,称这种负相关关系为“杠杆效应”。除杠杆效应外,现有的对
2、解释这 种持续的负相关关系的研究主要有两个方向:一是以股票收益率为指标,通过分析股票收益 自相关现象研究在股票上涨或下跌时是否存在追涨杀跌的正反馈交易行为。目前对这一方面 的研究主要是基于 Shiller-Sentana-Wadhwani2模型来进行的。二是以收益率的横截面偏离 度为指标研究整个市场在大幅涨跌时是否存在羊群行为。现阶段对股票市场羊群行为这方面 的实证研究主要有 Christie 和 Huang3提出的个股收益率的横截面标准偏离度(CSSD)指标, 研究了美国证券市场投资者的投资行为;还有 Chang,Cheng 和 Khurana4采用个股收益率的 横截面绝对偏离度(CSAD)
3、指标,并基于 Black(1972)限制条件下的 CAPM 模型提出了检验羊 群效应的新方法。在国内,宋军等采用文献3的分析方法对中国证券市场进行了实证分析, 蒋学雷等采用文献4的方法对我国上海和深圳股票市场的羊群效应进行了实证检验。他们 的研究结果都发现我国股市存在一定程度的羊群效应。本文试图对羊群效应和正反馈交易行为这两个方面进行分析来检验中国股市“追涨杀 跌”的交易行为。与国内目前研究羊群效应的方法不同的是本文采用的羊群效应模型不是通过研究收益率的横截面偏离度指标,而是通过研究资产灵敏度系数 的横截面偏离度来检验 羊群效应的。该模型是由 Hwang 和 Salmon5(2004)在研究美
4、国市场时提出的。而文中正反馈交易仍采用 Sentana 和 Wadhwani 提出的模型。笔者将此两个模型结合在一起分析是为了通过比较这两个模型的研究结果,使读者更清晰地看出中国股市中投资者根据市场气氛进行 顺势操作而使股价表现出的“强者恒强,弱者恒弱”的现象。2 模型与方法2.1 检验羊群效应的模型与方法Hwang 和 Salmon 认为投资者对市场大幅上升和下降时表现出的行为差异,正是由于他 们对资产风险-收益关系的态度差异产生的。若市场出现羊群行为,则个股收益率将趋向于市场收益率,资本资定价模型中的 系数将偏离它的均衡值。这样,股票的 系数将不再是 常数(正如传统 CAPM 模型所假设的
5、),而是随着投资者的情绪波动的。因此,当存在羊群行 为时,市场所有股票 系数的横截面分散度会变小。imt具体地,如果定义个股 i 在 t 时刻的均衡 系数值为 ,个股 i 在 t 时刻与市场均衡偏离5imt的 系数值为 b,则它们之间的关系被假定为如下所示:Eb(r ) t it = b= -hh ( 1)(1)t mtE (r )imtimtmt imt其中:Eb(r )为t时刻资产i的期望收益,E (r )为t时刻市场的期望收益,h 为羊群t itt mt mtmt效应的时间变量参数。当 h= 0 时, b= imt ,市场未出现羊群效应; hmt= 1时,b imt= 1,市场出现完全意
6、义上的羊群效应;0 mt0)设第二组交易者采用正反馈规则,即在价格上升时买进,在价格下跌时卖出,其需 求函数可表示为:F = r(12)t t11 其中:rt 是 t-1 期的股票收益, 的值能区分反馈交易者的类型, 0 表示正反馈交易, 0 表示负反馈交易。t市场均衡要求两组需求之和为 1,即 Q+ Ft =1,将式(11)与式(12)代入,并假设t有 r =E rt1 t+ t ,再化简得:r = + 2 2r+ (13)ttt t1 tt由(13)式可以看出,收益表现出负的自相关(相关系数为- 2 ),且相关程度随波动的大小而变化。如果第二组交易者采用负反馈规则( 0),即在价格下跌时买
7、进,则收益将 表现出正的相关。并且在波动较小时,负反馈占主导地位,收益表现为为正的自相关;若波动增大到正反馈占主导地位,收益则表现为负的自相关。为了在(13)式中分离出非同步交易等其他因素引起的收益正相关,将(13)式变形为:r = + 2+ ( + 2 )r+ (14)tt01 t t1 t其中,通过 0 体现非同步交易的影响, 1= .由(13)式可以看出,当 1 0 则为负反馈交易。且正反馈交易占主导地位时,收益为负相关;负反馈交01 t01 t易占主导地位时,收益为正相关。我们期望实证得到 0 0, 1 0, 1 0,则收益负相关,而在波 动较大的时候, + 2 0 ,则收益正相关。在
8、(14)式中,对于收益的条件方差的衡量,采用 GARCH(1,1)模型就够了,模型如下:222t = 0+ 1t1 + t1(15)其中:2 是 t 期收益的条件方差, 是 t 期收益的残差, , , 是非负参数。波动的tt 0 1持续性由1+ 表示,其大小反映了过去时刻波动的大小特征在当前被“继承”了多少。3 数据处理及实证分析结果本文检验羊群效应和正反馈交易所用数据来自上海市场 668 支 A 股数据,每只股票的 数据取值范围为 2002-11 月至 2006 年 12 月共计 1000 个股票收盘价格数据。个股收益率由log r log r给出,t 时刻市场收益率通过计算各只股票 t 时
9、刻收益率的加权平均和得t t1到。所有统计结果和参数估计结果均由 matlab7.0 软件给出。样本数据市场收益率的基本统 计量见表 1。表 1 基本统计量统计量均值标准差峰度偏度最大值最小值市场收益率-0.00080440.004407989.23659816-0.7614980.0159610-0.03622103.1 羊群效应的数据处理及实证分析结果imt本文利用周数据来描述羊群效应,计算出 b最小二乘估计量的周序列值,同时还估计b出市场收益率 rmt 、市场波动率 mt 和log(stdc(imt )的周序列值,其他估计值见表 2。cc表 2 羊群效应参数估计值u变量mmm1m2 m,
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