以2005年4月8日至2011年4月1日沪深300指数的收盘价作为原始数据,在借鉴国内外学者研究成果的基础上,采用gArCH模型实证研究我国推出沪深300股指期货对股票市场波动性的影响,得出股指期货的推出在一定程度上减小我国股票市场的波动性但这种影响较小等结论

叶展

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No. 12, 2011现代商贸工业Modern Bus iness Trade Industry 2011年第 12期银行的经营。要改变这种局面,就要拓展融资渠道来分担银行体系风险。虽然说 ,住房贷款证券化可以将银行风险通过资本市场分散到投资者身上,增加银行资产的流动性,但是从 2005年中国建设银行推出的个人住房抵押贷款证券化产品来看,由于市场规模小,无法满足市场需求,收效甚微,企业仍主要依赖银行贷款。为了抑制通货膨胀,央行近年来多次上调准备金率,使得银行面临资金短缺的危险。另一方面,尽管面对利润的诱惑 ,很多企业纷纷进入房地产市场,但是真正满足上市条件的企业并不多,在股市融资数量有限,因此加快资产证券化进程是必需的。针对目前我国银行在资产证券化过程中存在的问题,结合国情有步骤、有计划地推进,并且国家也要制定相关法律法规以利于证券化的实施,银行最终实现个人按揭贷款和房地产企业贷款都证券化。此外,发展房地产投资基金 ,引进外资等都可以达到拓展融资渠道,分散银行风险的目的。住房贷款证券化可以分散银行风险,但是这种金融创新正是次贷危机的成因之一。尽管我国的金融创新刚起步,但是我们应该打好基础 ,使用优质资金进行创新, 并且增加风险透明度,以此来防范风险。3. 2 完善个人和房地产企业的信用制度由于信息不对称等原因的存在, 商业银行不能够完全了解个人和企业的信用信息。虽然说我国自 2006 年已经开始运行全国信用信息基础数据库, 里面也涵盖了大量的个人和企业的信贷信息,但是也存在不少问题,比如有关信用参数未纳入信用体系,信息透明化程度不高,资源分散而且缺乏共享机制等,这些都会给银行带来潜在风险。这就需要健全信用体系,通过完善信用体系,可以帮助信贷人员对申请人情况进行判断,有效防范道德风险,进而提高贷款质量。3. 3 银行提高风险防范能力 ,加强管理房地产贷款以房屋作为抵押,商业银行一旦无法收回,就将房产拍卖,但这是消极的回避风险的方法。其实商业银行不能将事后补救作为防范风险措施,应当注重事前的审查,银行必须对借款人的财务状况、抵押品的现值、还款意愿等信息有着充分的了解, 严格遵循银监会关于发放房地产信贷的标准,及时了解房地产市场的变化情况,保证对贷款投向作出及时调整。并且要定期对信贷人员进行培训以提高其风险意识和职业道德,也可以对其经手的贷款申请进行责任认定以控制信用风险。3. 4 加强国家宏观政策调控 ,加大监管力度 ,稳定房价政府应加强宏观调控,引导房地产企业有序竞争,具体来说应调整住房结构 ,增加廉租房和经济适用房建设;改善需求结构,防止过分投机。银监会应针对当前银行房地产信贷风险制定有效监管措施, 定期或不定期对信贷业务进行检查来防范风险。央行应及时披露房地产信息 ,引导公众合理预期 ,规范市场行为。参考文献[1] Robin Blackburn. T he Subp rime Crisis [ J ] . 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0. 096952 0. 021495 - 0. 426569 5. 166437 275. 8084由表 1可得, JB统计量显著大于临界的 值,应拒绝沪深 300指数日收益率序列呈正态分布的零假设。因此,不能采用 F检验等基于正态分布的统计方法检验收益率序列的波动性。1. 3 平稳性检验本文选择平稳性的一种检验方法 单位根检验 ( Unit Root T est)。当求得的ADF( Augment ed Dickey Fuller )值(负值)小于给定显著性水平下的临界值 (负值) ,则拒绝样本时间序列存在单位根的零假设, 即认为该序列为平稳序列。若序列存在单位根,则为非平稳序列,需要对序列进行差分处理 ,使其达到平稳。表 2为 Eview s软件对子样本A 日收益率数据的ADF 单位根检验结果。表 2 ADF单位根检验结果ADF 检验值 P 值 显著性水平 对应临界值- 34. 03124 0. 0000 1% - 3. 4354975% - 2. 86370010% - 2. 567970在 1%的显著性水平下, ADF= - 34. 03远小于临界值- 3. 4355,所以拒绝样本存在单位根的零假设,即认为沪深300指数日收益率时间序列为平稳时间序列, 这符合GARCH 建模的条件。2 沪深 300指数日收益率序列自回归方程的建立2. 1 自回归滞后阶数选择现考察沪深 300指数全样本日收益率序列的滞后阶数,假设其自回归方程为:Rt = 0+ni= 1i Rt- 1+ t。其中, { t }是具有有限均值和有限方差的独立同分布的随机变量序列,即白噪声序列。 i( i= 1, 2, n)为自回归系数。为了确定适当的自回归滞后阶数和较优良的模型,本文采用AIC准则和 SC准则进行筛选。二者都引入惩罚函数,用参数的个数来惩罚所用的模型。选择变量的滞后阶数时, AIC值或 SC值越小越优。Eview s软件对沪深 300指数日收益率序列滞后 1至 4期的回归分析如表 3所示。当滞后阶数为 4 时, AIC 值最小,但 SC值最大。但另一方面,表中只有滞后阶数为 4的对应 F 统计值在 5%的水平下是统计显著的,因而选取滞后 4阶较为合适。因此,自回归方程表示如下:Rt = 0+4i= 1i Rt- 1+ t。表 3 不同滞后阶数回归结果滞后阶数 ATC值 SC值 F 统计值 F统计值概率1 - 4. 912403 - 4. 905141 0. 843321 0. 3586012 - 4. 911081 - 4. 900183 0. 594497 0. 5519743 - 4. 911852 - 4. 897313 1. 407544 0. 2388714 - 4. 914382 - 4. 896198 2. 598428 0. 0347272. 2 ARCH效应检验检验一个模型的残差序列是否含有 ARCH 效应主要有两种方法:残差平方相关图检验和 ARCH LM 检验。现分别用两种方法判断残差序列是否存在ARCH 效应。2. 2. 1 残差平方相关图残差平方相关图显示直到所定义的滞后阶数的残差平方的自相关系数( AC)和偏自相关系数( PAC) ,计算出相应滞后阶数的 Ljung Box Q 统计量。残差平方相关图可以用来检查残差自回归条件异方差性 ( ARCH )。如果残差中不存在ARCH ,各阶滞后自相关和偏自相关系数应为 0,且 Q统计量应不显著。反之 ,则说明残差序列存在ARCH 效应。Eview s软件给出的沪深 300指数日收益率序列 AR( 4)模型的残差平方相关图如表 4所示。表4 沪深 300指数日收益率序列 AR(4)模型残差平方相关图由图 5可得,自相关系数( AC)和偏自相关系数( PAC)不为0,且 p值为零, Q 统计量是统计显著的,所以沪深 300指数日收益率序列 AR( 4)模型的残差序列存在 ARCH 效应。当然,残差平方相关图只能给出粗略的判断,为了得到更准确的结果,需结合 ARCH LM 检验。2. 2. 2 ARCH LM 检验ARCH LM 检验统计量由一个辅助检验回归计算。为检验原假设:残差中直到 q 阶都没有 ARCH, 运行如下回归:2t = 0+qi= 1i2t- 1+ t。这是一个对常数和直到 q 阶的滞后平方残差所作的回归。这个检验回归有两个统计量 : F 统计量是对所有滞后的残差平方的联合显著性所作的一个省略变量检验;T R2统计量是 LM 检验统计量 ,它是观测值个数 T乘以回归检验的R 2。检验残差序列是否具有 ARCH 效应 ,即检验上式中所有回归系数是否同为零。若所有回归系数同时为零的可能性很大,则序列不存在 ARCH 效应 ;反之,若所有回归系数同时为零的可能性很小,或至少存在一个系数显著不为零,则残差序列存在ARCH 效应。对沪深 300指数日收益率序列AR( 4)模型的 ARCH LM 检验结果如表 5所示。由表 5可知, F 值是统计显著的, 且样本滞后 12阶的LM 统计量的值为 99. 97,其 p值为 0,小于 1%的显著性水平。所以拒绝原假设, 即认为残差序列存在 ARCH 效应。132No. 12, 2011现代商贸工业Modern Bus iness Trade Industry 2011年第 12期至此,本文认为应该进一步选择 GARCH 模型对沪深 300指数日收益率序列建模。表 5 ARCH LM检验结果F统计值 8. 871089 p值 0. 000000T R 2统计值99. 96551 p值 0. 0000003 GARCH模型选择及检验3. 1 GARCH模型选择为了考察并检验沪深 300股指期货推出对股票市场波动性的影响,本文选取全样本数据并引入一个虚拟变量 , 等于 0或1,在股指期货推出前取值为 0,在股指期货推出后取值为 1。通过引入虚拟变量刻画沪深 300股指期货对我国股票市场波动性的影响。经修正的GARCH( p, q)模型如下:Rt = 0+4i= 1i Rt- i+ t;a2t = a0 +8i= 1ai2t-1 + j= 1 j2t- j+ Dt。其中 ,参数应满足的条件与上文介绍的 GARCH 模型相同。当修正的GARCH 模型的参数 < 0且统计显著时,表明股指期货推出后股票市场的波动性减小;当 > 0 且统计显著时,表明股指期货推出后股票市场的波动性增加;当= 0时,表明股指期货推出后股票市场的波动性不受影响。由于需要检验不同阶数的 GARCH 模型拟合效果 ,故分别选用不同阶数对方程进行拟合后结合 AIC准则和 SC 准则筛选,结果见表 6。表 6 不同阶数 GARCH(p, q)模型拟合效果模型类型 T AC值 SC值 德宾- 沃森统计值GARCH( 1, 1) - 5. 0. 86856 - 5. 054124 2. 010904GARCH( 2, 1) - 5. 0. 85624 - 5. 049256 2. 007489GARCH( 1, 2) - 5. 0. 85655 - 5. 049286 2. 006902GARCH( 2, 1) - 5. 0. 090809 - 5. 050804 2. 017670根据 AIC和 SC 准则, GARCH ( 1, 1)模型的 AIC 值和SC值均较小, 同时结合德宾 沃森统计值, 可以看出GARCH ( 1, 1)模型较为合适,故应用此模型分析沪深 300股指期货的推出对股票市场波动性的影响。Eview s的估计结果为:Rt = 0. 0011+ 0. 0289Rt- 1 - 0. 0067Rt- 2 + 0. 0434R t- 3+ 0. 0275R t- 4+ t ;2t = 3. 55 10- 6 + 0. 0594 2t- 1 + 0. 9339 2t- 1 - 2. 5510- 7Dt。以上结果显示, Dt 的系数为负,说明沪深 300股指期货的推出减小股票市场的波动性,但由于系数很小且统计不显著,说明沪深 300股指期货对股票市场波动性的影响较小。3. 2 GARCH模型检验虽然已经建立 GARCH ( 1, 1)模型,但仍需检验该模型是否消除了 ARCH 效应,因此再次进行 ARCH LM 检验,结果如表 7所示。表 7 ARCH LM检验结果F统计值 0. 379111 p值 0. 97114T R 2统计值4. 576185 p值 0. 97066在滞后 12阶时, LM 统计量值为 4. 58,且其 p 值大于5%的显著性水平 ,所以不能拒绝原假设,表明经过 GARCH( 1, 1)处理后,残差序列已经不存在 ARCH 效应。另一方面,模型中的ARCH 项和GARCH 项的系数之和为 0. 0594+ 0. 9339= 0. 9933< 1,满足模型弱平稳的约束条件。4 模型拓展:GARCH M模型在金融中,证券的收益率可能会依赖于它的波动率。在现代金融理论中,具有较高可观测到的风险的资产可获得较高的收益率,即金融资产的收益率应当与其风险成正比。因此,有学者提出 GARCH M 模型,在式 Rt中加入 t或2t 或 ln2t ,例如:Rt = t + t + t。为投资者的风险厌恶系数,是单位风险的收益补偿。理性的投资者对高风险的资产要求高收益补偿,因此正常情况下 。本文选择在 Rt 中加入 t ,分别对子样本 A 和子样本 B使用 Eview s得出如下结果:股指期货推出前 :Rt = 0. 0023+ 0. 291Rt- 1- 0. 0242Rt- 2+ 0. 0363Rt- 3+0. 0414Rt- 4- 0. 0610 t + t ;2t = 2. 19 10- 6+ 0. 0639 2t- 1 + 0. 93332t- 1。股指期货推出后:Rt = 0. 0050+ 0. 0136Rt- 1 + 0. 0131R t- 2 + 0. 1467R t- 3+ 0. 0246R t- 4- 3. 6416 t + t ;2t = 2. 15 10- 6- 0. 00202t- 1+ 0. 99192t- 1。由结果发现,无论股指期货推出前后, 均为负值,且股指期货推出后 的绝对值增大,说明我国有较多投资者在股票市场上表现为风险爱好者,投资行为不够理性,且股指期货推出后一部分投资者借着该市场增大其投机行为,整体上我国的投资者群体仍未趋向理性。5 结论及建议本文通过GARCH 模型实证分析了我国推出沪深 300股指期货对股票市场波动性的影响,得出以下两点结论。第一, GARCH ( 1, 1)模型的实证分析结果表明我国沪深 300股指期货上市后一定程度上减小股票市场的波动性,总体上发挥稳定市场的功能,但这种影响较小。第二, Eview s得出的 GARCH M 模型结果显示我国投资者的总体投资行为仍不够理性,部分投资者的风险爱好特征在沪深 300股指期货推出后表现得更为明显 ,这可能是由于参与股指期货交易的投资者缺乏经验和知识水平有限造成的。综上所述,鉴于沪深 300股指期货在一定程度上能减小股票市场波动性的功能 ,我国应继续促进股指期货的快速发展,完善期货市场和现货市场的交易机制。同时,在我国股指期货参与者投资水平较有限的情况下,应加强投资者教育,完善投资者结构,大力培养和储备金融工程人才,让专业投资成为主流 ,有助于股票市场稳定健康发展。参考文献[1] Ruey S. 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