中国股市波动性研究
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
∑∑=-=-++
=p
j j t j q i i t i h 1120θεαα (3)
则称序列服从GARCH(p, q)过程。其中11),var(--=t t t t h ??ε是时刻t-1及t-1之前的全部信息，其中，t v 独立同分布，且参数满足条件：
1)(,0)(==t t v D v E ,1,0,0,0);(0)(110<+≥≥>≠=∑∑==p
j j q i i j i s t s t v v E θαθαα。
这里t h 可以理解为过去所有残差的正加权平均，这与波动率的聚集效应相符合，即：大的变化后倾向于有更大的变化，小的变化后倾向于有小的变化。由于GARCH (p, q) 模型
是ARCH 模型的扩展, 因此GARCH (p, q) 同样具有ARCH (q) 模型的特点。但GARCH 模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数, 而且是滞后条件方差的线性函数。GARCH 模型适合在计算量不大时, 方便地描述了高阶的ARCH 过程, 因而具有更大的适用性。
但GARCH (p, q) 模型在应用于资产定价方面存在以下的不足: (1) GARCH 模型不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象。GARCH (p, q) 模型假定条件方差是滞后残差平方的函数, 因此,残差的符号不影响波动, 即条件方差对正的价格变化和负的价格变化的反应是对称的。然而在经验研究中发现, 当利空消息出现时, 即预期股票收益会下降时,波动趋向于增大；当利好消息出现时, 即预期股票收益会上升时, 波动趋向于减小。GARCH(p, q) 模型不能解释这种非对称现象。
(2) GARCH (p, q) 模型为了保证t h 非负, 假定(3) 式中所有系数均大于零。这些约束隐含着，2
t ε的任何滞后项增大都会增加t h ,因而排除了t h 的随机波动行为，这使得在估计GARCH 模型时可能出现震荡现象。
因此针对GARCH 模型的不足，提出很多改进的方案，本文介绍以下三种： 1.GARCH －M 模型
GARCH-M(GARCH-in-mean)模型是(1)式右边增加一项t h ，表达式为 t t t t h x y εγβ++'
= (4)
t t t v h ?=
ε
其中t h 服从GARCH(p, q)模型。假设模型旨在解释一项金融资产的回报率，那么增加t h 的原因是每个投资者都期望资产回报率是与风险度密切联系的，而条件方差t h 代表了期望风险的大小。所以GARCH-M 模型适合于描述那些期望回报与期望风险密切相关的金融资产。 2.TARCH 模型
TARCH 模型(Threshold ARCH)模型最先由Zakoian(1990)提出，它具有如下形式的条件方差
∑∑=-=---+++=p
j j t j q i t t i t i t h d h 1112120θ?εεαα (5)
其中t d 是一个名义变量
??
?≥<=0
00
1t t t d εε (6) 由于引入t d ,股价上涨信息（0
同。上涨时012
1=--t t d ?ε，其影响可用系数
∑=q i i 1α代表，下跌时为?α+∑=q
i i 1。若0≠?，
则说明信息作用是非对称的。而当0>?时，认为存在杠杆(leverage)效应。
3.EGARCH 模型
EGARCH 模型，即指数(Exponential)模型，由Nelson 在1991年提出的，其目的是为了刻划条件方差t h 对市场中正、负干扰的反应的非对称性。此时条件方差t h 为延迟扰动项i t -ε的反对称函数：
∑∑=--=++
=q
i i t i j t p
j j
t v g h h 1
1
0)()ln()ln(αθ
α (7)
t
t
t
t
t i t h E
h v v g εε?-+
=)( (8)
模型中条件方差采用了自然对数形式，意味着杠杆效应是指数型的。若0≠?，说明信息作用非对称；若0
三．实证分析与预测
1. 数据
本文选取上证指数和深证成指作为沪深股市的代表进行研究（各数据均从证券之星下载而来），对股市收益率进行建模。数据选取从2000年1月4日开始，至2004年2月17日的每日收盘价，共977个样本观测值，并计算了对数收益率t y , )ln()ln(1--=t t t index index y ，
其中t index 为第t 日股指的收盘价。数据处理采用时间序列分析软件Eviews4.0。 2. ARCH 效应检验
序列是否存在ARCH 效应，最常用的检验方法是拉格朗日乘数法，即LM 检验。对上证指数 和深证成指的收益率的残差序列进行LM 检验时，当q=12时得到的2
χ检验的相伴概率P 值，仍小于显著性水平05.0=α，即检验依然显著，残差序列存在高阶的ARCH 效应。 3. 建模及预测
从上证指数收益率和深证成指收益率的时序图上可以发现，两市指数收益率在较大的波动后跟随着较大的波动，较小的波动后面跟随着较小的波动，即两序列均具有明显的时变方
差特征。进一步，为了刻划股市风险变化对收益率地影响，我们将条件方差作为变量引入到条件均值模型中是适宜的。因此，在这里建立GARCH族模型是合理的做法。
图1 上证指数日收益率分布图
图2 深证成指日收益率分布图
本文对两市股指的收益率分别建立了GARCH、GARCH-M、TARCH、TARCH-M、EGARC以及EGARCH-M模型，以便进行比较，从中选择合适的模型，由于篇幅所限这里仅列出笔者认为拟合较好的模型，见表3。
R是较大的。这说明从模型拟合的角度来看，EGARCH（1，方和均是最小的，而其调整后的2
1）-M 模型优于其他模型。从模型的AIC 准则和SC 准则来看，EGARCH(1,1)模型的AIC 和SC 都是最小的。因此，综合以上对沪、深两市股指的收益率的分析可知，EGARCH(1，1)模型和EGARCH(1,1)-M 的效果基本相同，其结果各有千秋。
而且，在对两市股指的收益率数据作GARCH （1，1）拟合时发现，上证指数和深证成指的1α与1θ的和分别为0.9733和0.9716，都非常接近于1，表明沪、深证券市场的波动性具有很高的持续性，当证券收益率一旦受到冲击出现异常波动，则在短期内很难得以消除。因此我国股市的波动十分剧烈，总体风险很大。同时，GARCH 模型的参数估计值之和都小于1，表明两市股指收益率的GARCH 过程为宽平稳的，也即我国股市的条件波动满足宽平稳要求。
另外，在建立TARCH(1,1)模型时，发现输出结果中的杠杆效应系数?的估计值，对上证指数和深证成指都是大于0的；在建立EGARCH(1,1)模型时，发现杠杆效应系数?的估计值都是小于0的，故认为两市股指的收益率均存在“杠杆效应”，即负收益率冲击所引起的波动均大于同等程度的正冲击所引起的波动。这与现有大多数文献的结论是一致的。
图3 上证指数波动率预测图
图4 深证成指波动率预测图
最后，用上面拟合的EGARCH(1,1)模型对上证指数和深证成指的波动率进行预测，见图3，图4。从图中的残差序列我们可以看出，EGARCH(1，1)模型很好的拟合了原始数据，从而可以给出合理的预测值。
四．结论
通过对上证指数和深圳成指的波动性的实证分析可以发现，EGARCH(1，1)模型
EGARCH(1，1)-M 模型都能很好的拟合上海和深圳股市股日收益率的时间序列，沪、深股市存在明显的ARCH 效应。不同时期模型的结构可能存在差异，随着市场规模的扩大和市场制度的完善，市场风险变异特征和收益状况也在不断的发生变化，我们需要将模型进行调整，才能适应新的情况。同时，在建模过程中我们发现，上证指数和深证成指的1α与1θ的和分别为0.9733和0.9716，都非常接近于1，表明沪、深证券市场的波动性具有很高的持续性，当证券收益率一旦受到冲击出现异常波动，则在短期内很难得以消除。因而中国股票市场的波动性十分剧烈，总体风险很大。而且中国股市日收益率的波动存在“杠杆效应”，即利空消息比同样大小的利好消息对市场波动性的影响更大。这说明我国投资者的投资理念还不强，其投资行为极易受到各种消息的影响。认识到我国股市波动的这些特点，可以为投资者规避风险以及证监会对股市实施监管提供决策依据。另外，因为我国股市的波动主要是由管理当局的政策干预造成的，所谓冲击大多属于政策冲击。管理当局在出台政策时应更加稳健，对市场的调控也更应从长远的角度考虑，把握好政策的调整力度。
参考文献：
[1] 易丹辉主编.《数据分析与Eviews 应用》.中国统计出版社，2002年10月。
[2] 陈泽忠，杨启智，胡金泉. 中国股票市场的波动性研究－EGARCH-M 模型的应用. 决策借鉴，2000(5). [3] 唐齐鸣,陈健. 中国股市的ARCH 效应分析. 世界经济, 2001(3).
[4] 王玉荣. 中国股票市场波动性研究－ARCH 模型族的应用. 河南金融管理干部学院学报, 2002(5). [5] 杨超,马薇. 中国A 、B 股市场收益波动风险的度量及比较. 世界经济, 2003(4). [6] 李萌,叶俊. 中国股票市场风险的实证分析研究. 数理统计与管理，2003(7).
[7] 田华,曹家和. 中国股票市场报酬与波动的GARCH-M 模型. 系统工程理论与实践, 2003(8).
中国股市价格波动因素分析
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。
中国证券市场发展历程
中国证券市场发展历程 自1949年新中国成立以来，中国证券行业从零开始，经历了一段漫长而又曲折的发展历程。 1949年5月上海解放，上海证券交易所停业。旧中国半殖民半封建的证券市场从此结束。新中国从此开始考虑建立自己的证券交易所。 1949年6月，天津证券交易所重新设立，这是新中国设立的第一个证券交易所，标志着中国当代证券市场的正式启动。 1950年2月，新中国在北京设立了北京证券交易所。 1952年7月和10月，政府相继关闭了天津和上海证券交易所。1958年以后，受当时中国国内外政治局势影响，中国证券市场更是长期受到摒弃。 1953年12月，中央人民政府颁布了《1953年国家经济建设公债条例》，决定从1954年起发行国家经济建设公债，筹集经济建设资金。1954～1958年，政府连续5年发行了国家经济建设公债，总额35.54亿元，但到了1955年，中国取消商业信用，同时限制国家信用。1958年又完全否定了国家信用。1968～1978年中国进入既无外债又无内债的无债时期。 直到1978年中共十一届三中全会改革开放后，中国当代证券市场才得以逐步恢复。 1981年财政部首次发行国库券，揭开了新时期中国证券市场新发展的序幕。 1984年11月，中国第一股——上海飞乐音响股份公司成立。 1985年1月，上海延中实业有限公司成立，并全部以股票形式向社会筹资，成为第一家公开向社会发行股票的集体所有制企业。 1986年9月26日，新中国第一家代理和转让股票的证券公司——中国工商银行上海信托投资公司静安证券业务部宣告营业，从此恢复了我国中断了30多年的证券交易业务。 1986年11月14日，邓小平会见纽约证交所董事长约翰.范尔霖，并向其赠送了中国第一股——飞乐音响股股票。 1987年5月，深圳市发展银行首次向社会公开发行股票，成为深圳第一股。 1990年12月19日，数百名中外贵宾参加了上海证券交易所正式开业的庆典。黄浦江畔一声锣响，标志着中国证券市场正式诞生了。上市交易的有被称为“沪市老八股”的8只股票，“老八股”都是一些集体企业或国有小企业，带有很强的试水性质，试点不成功，也无关乎国民经济发展大局。 1991年7月3日，深圳证券交易所在改革开放的特区隆重地举行了开业典礼。 这两个特殊的日子，已经作为辉煌的起点，载入了史册。沪深两家交易所的正式开业，标志着我国改革开放后的证券市场正式诞生了，也象征着中国百年证券的历史长河，千折百回，历经险阻，终于汇流成涛天的大潮，即将朝着无垠的大海奔去。二十年的历史表明，证券市场的诞生顺应了经济改革和经济发展的需要，不但为市场经济的运作提供了样板，为深化企业改革提供了动力，而且极大地提高了人们的金融意识，有力地推动了资本市场的发展。 1991年8月28日，中国证券业协会在京成立。开始实行全国范围的证券发行规模控制与实质审查制度。从那之后直至2000年之前，股票发行依靠的是行政审批，投行经历的是“额度制”阶段。 1992年邓小平的南巡谈话，不仅给“股票市场到底姓社姓资”的争论画上了
中国股票市场的流动性与波动性实证研究
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
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
反身性理论对股市波动的解释
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，
中国股市发展史
中国股市历史详述 股市的诞生 上个世纪80年代，改革开放刚刚起步，整个社会都弥漫着除旧布新的气息和不破不立的激情，但是同时各种新潮思想也随时要应付相应的政治风险。 笔者认为资本市场构想的提出具有划时代的意义，非常佩服当时中国人民银行研究部的那20个研究生。他们在1984年写的一篇“中国金融改革战略探讨”引爆金融界。其中第一次谈到了在中国建立证券市场的构想，直接引发了当时的股份制热潮。 1984年11月18日，中国第一个公开发行的股票-飞乐音响向社会发行1万股（每股票面50元）。 飞乐当时得天时地利人和，在1984年7月，上海颁布了一个地方性法规-《关于发行股票的暂行规定》，飞乐抓住这一次机会，一切都顺理成章的发生了，用现在的话讲就是第一个吃螃蟹的人 中国第一张上市公司股票 就这样，“小飞乐”承担起了我国证券市场从无到有——零的突破。 1986年9月26日，中国工商银行上海分行信托投资公司（静安分公司曾于1984年公开发行“飞乐音响”股票）开设交易柜台-静安证券业务部，中国第一个证券交易部诞生，产生了股票交易。 ●这一阶段，涉及到两个重要人物 黄贵显（静安分公司经理，后更名为静安证券营业部）
主导“飞乐音响”股票的发行，在1986年9月静安营业部开设交易柜台批准成立，在他的努力下新中国真正意义上出现了股票交易 黄贵显在静安证券交易部 秦其斌（前飞乐音响董事长） 一个很有想法也很果断的人，跟吴邦国关系很要好，在领导下面自然得做出点成绩来啊，1984年上半年，他便提出了股份制的构想，通过发行股票向其他单位和内部职工集资。 秦其斌在接受采访 量变到质变：由于后续股票交易的火爆，已经越来越多的股份制公司开始发行股票，为了规范化，同时加深金融改革，大的背景是改革开放-证券交易所应运而生。 1990年11月20日，上海证券交易所成立，同年12月19日正式营业，以当日为基日，基日指数定为100点。有上证综合指数，俗称“沪指”。 1991年7月3日，深圳证券交易所正式开业。 请注意：目前所讲的深指全称为“深证成分股指数”，并不是指“深证综合指数”。 值得一提的是，在当时，国际上证券交易的交易模式主要有两种： ●口头竞价 ●电子计算机交易系统 尽管上交所的交易规则中规定的是口头竞价和计算机交易两种方式，其实“宝”全部押在电子计算机交易上。可以讲，这是一种极大胆的、跨越式的发展，因为当时连最简单、
中国股票市场波动及其影响因素
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
中国股市收益率和波动性研究
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
中国股市波动性研究
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
我国股市波动的特点_成因及对策分析
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
中国股市发展分析(完整版)知识讲解
中国股市发展历程（以上证综指走势为例） 分上中下三篇发至经济观察木泉投资原创文章 上证综指于1991年7月15日首次发布，其样本股是全部上市股票，因此其对中国股票市场有非常好的代表性。下面以上证综指自发布以来的收盘价为载体，对中国股票市场的发展进行分析。 （1）1990-1992年10月：初步实验，股市第一次起落 邓小平南方讲话，提出坚持改革开主、发展市场经济（含股票市场）的观点，国内开始进行股票市场试点开放，国内掀起一轮投资热，股票价格的逐渐上涨也使得上证综指从90多点涨至400多点。 1992年5月21日，上海股市交易价格限制全部取消，在这一利好消息刺激下，大盘从616.99点直接跳空高开在1260.32点，较前一天涨幅高达104.27%，这也是上证指数首次突破千点大关。此后仅仅3天时间，各只股票价格都呈现一飞冲天的走势，平均涨幅为570%。其中，5只新股更狂升2500%至3000%。最终上证指数暴涨至1300多点。 但由于这一年有30多只新股票上市，比1991年增长了3.88倍，对投资者的心理冲击和资金面压力巨大，股指一路下滑，深圳“810事件”也加速了上证综指的下跌。“1992股票认购证”第四次摇号。当时预发认购表500万张，每人凭身份证可购表1张，时称有“百万人争购”，不到半天的时间，抽签表全部售完，人们难以置信。秩序就在人们的质疑中开始混乱，并发生冲突。这天傍晚，数千名没有买到抽签表的股民在深南中路打出反腐败和要求公正的标语，并形成对深圳市政府和人民银行围攻的局面，酿成“8·10事件”。上海股市受深圳“8·10”风波影响，上证指数从8月10日的964点暴跌到8月12日的781点，跌幅达19%。暴跌五个月后，1992年11月16日，上证指数回落至398点，几乎打回原形。 （2）1992年10月-1994年6月：股市第二次起落 从1992年底到1993年初，我国新兴的投资基金开始得到政府支持，上市投
中国股票市场发展历程
中国股票市场发展历程 现如今中国股票市场经过20多年的发展，已取得巨大的成绩。股票市场作为中国证券市场的重要组成部分，对中国经济的发展和社会的稳定起着重要作用。股票市场的成长可以分为三个阶段，第一阶段股票市场的初创阶段(1990——1992)，1990年上交所成立，尽管当时规模有限，但标志着中国的股票市场进入了从小柜台到大市场的新时期。第二阶段股票市场的规范和发展阶段(1993——2001)，该阶段股票市场大起大落，政府行为成为股市最主要影响，1999年7月1日《中华人民共和国证券法》正式实施，标志着集中统一的监管体制建立，也标志着我国证券市场法制化建设步入新阶段。第三阶段股票市场的调整与创新阶段(2002——)，该阶段的显著特点是我们开始关注中国的具体国情，研究探索适合中国国情的股票市场制度，并结合国外的实践经验不断完善我国股票市场制度。 中国股票市场发展现状 中国股票市场经过不断的发展和完善，已经取得巨大的成绩。但是，在中国股票市场建立和发展过程中也存在许多问题。 一、股市功能导向存在误差，股市和宏观经济之间缺乏联系。 目前，中国股票市场参与者的投资理念存在问题，投资者往往不会考虑长期价值投资，只采取短线投资行为。股市参与者对股市的未来预期和上市公司是否盈利不存在直接关系，而是主要看参与者在消息市中的信息捕捉能力，这使得股票市场的投资能力弱化，出现投机行为过度的现象。另外，中国股票市场的融资能力不强，融资手段也较为单一。而对于投资者来说，进入到股市十有八九是赔钱的，群众对股市明显缺乏信心。 二、“政策市”成为股市发展制约因素，企业“圈钱”行为未得到有效遏制。 中国股市的结构性缺陷主要表现为股市始终跟着政府的发展思路而不断变化，并不符合市场规律，与西方较为成熟的股市相比差异明显。另外，企业通过上市“圈钱”的行为没有得到有效遏制，近年来类似“银广夏”等事件对股民信心的打击是非常大的，这种行为也伤害了众多的中小股民。 三、股市内部环境有待改善，制度建设急需加强。 随着我国经济的快速发展，中国股票市场的内部环境急需改善，相关制度也急需建立和完善，因为依靠法律制度保护股票市场的发展才是正路，行政干预过多只会影响股市的自我发展和完善。 四、治理结构不健全，内控机制不完善，抗风险能力差。 股本结构不合理，股权过于集中。股权流动性差。激励机制不合理，激励手段落后。股票市场的未来展望
影响我国股票市场价格波动的基本因素
影响我国股票市场价格波动的基本因素万帼荣xx 股票市场价格波动是股市运行的基础,也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响,分析这些因素的影响,可为投资者作出正确的投资决策提供一定的依据。本文结合我国股市波动的实例,从各种因素对股价影响的传导机制入手,着重对影响我国股票市场价格波动的基本因素作一般性考察。 虽然影响股价波动的因素很多,但对这些因素的分析,可以从以下三点出发: (1)股价有其内在价值,股价围绕其内在价值波动,内在价值决定论是基本面分析的基础; (2)股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动,心理预期理论是技术分析的基石; (3)股价波动是诸因素形成合力作用的结果; 以此为出发点,就可以从经济因素、市场因素、非经济因素三个方面,全面地考察影响我国股票市场价格波动的基本因素。 一、宏观经济因素 宏观经济因素从不同的方向直接或间接地影响到公司的经营及股票的获利能力和资本的增值,从不同的侧面影响居民收入和心理预期,而对股市的供求产生相当大的影响。 1.经济周期 经济周期表现为扩张和收缩的交替出现,在经济的收缩、复苏、繁荣和衰退四个阶段内,股市也随之周期性波动,成为决定股价长期走势的最重要因素。通过对国内生产总值GDP、经济增长率、通涨率、失业率、利率等指标的分析,判断出经济周期的发展阶段。有实证分析表明,我国股市波动比宏观经济周期的波动超前大约4—6个月。
2.通货变动 通货变动包括通货膨涨和通货紧缩。通货膨胀对经济的影响是多方面的,总的看来会影响收入和财产的再分配,改变人们对物价上涨的预期,影响到社会再生产的正常运行。因此,通货膨胀对股价的影响也是复杂的。而通货紧缩则会对经济产生负面影响。就我国股市而言,通货膨胀在适度范围内发生,股价波动与之呈现正相关关系,但通货膨胀严重时,股价波动与之呈反方向变动。1998年上半年开始的通货紧缩,使股价持续下跌,尽管1999年上半年有股市利好消息及管理层发表发展市场的言论,使沪深股指双双创出历史新高,但通货紧缩始终抑制着股价的进一步弹升。 3.国际贸易收支 当出口大于进口时,国际贸易对国内经济产生积极的影响,使股价上升。相反,则使股价下跌。1998年的东南亚金融危机,使我国的外贸出口增长大幅下降,影响了我国的经济增长,同时,直接对我国股票市场相关行业和上市公司产生负面影响。 4.国际收支 国际收支差额通过影响一国国内资金供应量,从而对股价产生间接影响。经常项目和资本项目保持顺差,大量的外汇储备,国内资金供应量增加,使可用于购买股票的资金来源扩大,促使股价上升。 5.国际金融市场 国际金融市场的剧烈动荡一方面直接使我国投资者产生心理恐慌,影响股票市场,另一方面从宏观面和政策面间接影响股票市场的发展。 二、宏观经济政策因素 我国股市作为一个初兴的市场,宏观经济政策因素对股市起着极为重要的作用。 1.货币政策
中国股市的发展历程
中国股市的发展历程 从1980年第一次股票发行算起,改革开放以后当代中国的股票市场已经有二十几年的历史。股票市场的成长可以分为三个阶段，第一阶段股票市场的初创阶段上世纪80年代；第二阶段股票市场的规和发展阶段(1998——2001);第三阶段股票市场的调整与创新阶段(2002——)。中国股票市场的发育、发展，是中国经济从计划体制逐渐向市场体制转型过程中最为重要的成就之一，资本市场改革和发展的经验，也是中国经济改革成功经验的重要组成部分。 一、中国股市的起源 中国股票交易开始于19世纪末期，也就是清朝末年，当时随着洋务运动的发展，一些商业组织开始采用股份的形式，出现了股票，但数量极为有限，未形成集中的股票市场。1888年一些外商在组织了“股票客工会”，专门从事外国股票的交易业务，这是在我们中国出现的最早的股票交易市场。等到了1902年清政府将其改组为“众业公司”，除继续从事外国的股票交易外，也经营外商在华设立各公司的股票。国的股票从20世纪80年代初开始出现，但发行量很小，也不规。1986年美国证券代表团来，我国将一标准的股票飞乐音响，赠送给美方。这股票作为新中国第一只股票在美国纽约证交所展出。 之后，经过这么多年的发展和规，我国股票市场取得了长足的发展，已经具有一定规模。无论是从股市规模大小，还是在经济中所发挥的作用来看，股票市场在社会经济生活中已成为不可忽视的一部分。
二、我国股票市场取得的成就 沪、深股票市场虽然只有十几年的历史，却走过了西方股票市场近百年的成长过程，其成长之快和成绩之卓著是令人瞩目的。特别是进入90年代以来，沪、深股票市场在许多方面都取得了重大进步，有效地支持了国有企业的发展。新中国建立后数十年的实践证明，在计划经济体制下，国有企业由于目标不清、职责不明、产权不清而存在诸多问题。而市场经济要求建立自主经营、自负盈亏、自我发展、自我约束的现代企业制度。为了适应市场经济发展的需要，国有企业要进行必要的改革和改造，而公开发行股票上市则是达到这一目的很好办法。由于国家财政负担着科、教、文、卫、体、国防等多项开支，国家投资将不再是绝大多数国有企业资金的主要来源，发行股票上市是国有企业筹资的最佳方式，能有效地缓解国有企业生产发展资金不足的矛盾，并可以减少国有企业财务费用的支出，提高盈利水平。配股权的使用也为国有企业的长期发展不断提供资金来源。国有企业改制上市后，由于各种新闻媒体的广泛宣传和报道，无形中提高了企业的知名度，起到了广告宣传所无法起到的作用，从而大大提高了客户和消费者的认同感。另外，改制上市后的国有企业股本结构呈多元化，产权明晰，企业高层管理人员的行为置于广大股东、职工、社会舆论的监督之下，经营活动更加规。在沪、深股票市场2000多家上市公司中，绝大多数为原国有独资企业。 硬件设施建设居世界先进水平。90年代初期，投资者买卖股票还不得不到大中城市才行，股票的交割，过户也需等待几天时间，很
中国股市价格波动因素分析
学生姓名：刘丽 用户名：liuli01 所属教学服务中心：河北省廊坊电大教学服务中心 指导教师： 中国股市价格波动因素分析 【摘要】:尽管建国以来，我国股市经历了从限制到发展的历程，但随着我国改革开放的不断深化，中国股市也越来越受到大众的关注。可以说，这是股市发展的必然。然而，在其具体的发展过程中，我们也能够看到其具体存在的风险、不足。随着我国股市越来越受到大众的关注，我们也就能够发现，中国股市与国外成熟的股市相比，其价格波动的幅度越来越大。这种价格波动对于相关人士来说，无疑就是风险的代名词。据此，本文以中国股市的具体价格波动因素为研究对象，首先对上市公司的风险进行了简要概述；之后对中国股市波动因素中的交易制度特点进行了一定的梳理和分析；最后对中国股市波动因素中的具体资金结构、规模进行了深入的探究，力求能够在现实中为我国股市的具体发展提供一定的理论依据。 【关键词】：中国股市价格波动因素对策 【正文】： 引言 本文对中国股市价格的波动因素进行了一定程度上的分析，全文共分三个部分。第一部分重点研究上市公司的具体风险。第二部分为中国股市波动因素中交易制度的具体特点分析。在这一部分，本文主要对中国股市的交易制度特点和价格风险进行了研究。第三部分主要对中国股市价格的波动因素进行了一定的总结，尤其对其资金结构规模的总体问题进行了分析，其中包括资金与个体投资者等几个方面。第四部分为结论。在合理的情况下，本文采取理论分析法、文献分析法、归纳整理法、对比分析法等进行定性研究。为了对中国股市进行完整的剖析，笔者查阅了大量关于股市价格波动方面的政策、法律、理论等内容，掌握相关法律规定及运作方式，着力提升了本文的深度性。而通过文献分析法，笔者在查阅了中国股市价格波动的文献、期刊的基础上，通过归纳整理法，重点对参考文献进行了全面的分析、整理，这也就使得本文更具理论性和指导性。我们知道，对于股市而言，价格波动是其中较为重要的问题。因此，对其价格波动的具体因素进行分析，就变得十分必要。再者，我国在股市价格波动因素的相关问题上，很多学者并不能够对其进行完全的、合理的、正确的理解。这更增添了本课题论述的重要意义。 一、上市公司的风险 （一）短期债务水平高 按理说，波动是股市价格的必然现象，但是如果波动频繁、剧烈，投资者就会变得无所适从，更加难以做出正确的投资与决策，与此同时，在国际层面上，这样的现象也在一定程度上影响着国家经济的发展，不夸张的说，股市波动导致投资者难以决策这一问题，甚至可能诱发大规模的经济危机。由此可见，对于波动因素的问题不可不察。而想要对其进行深入的分析，首先就要明确上市公司的具体风险。我国股市自成立以来，股价一直处于异常波动之中。除了与国外股票市场较不成熟的原因之外，短期债务水平高也是其中较为重要的一大原因。从现实情况来看，我国平均债务水平达到了214%的信贷占GDP比重，其在地方投融资平台债务被划分为政府债务的情况下，债务高度