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分析股市反饋交易行為特征

時(shí)間:2022-08-18 19:03:35 證券論文 我要投稿
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分析股市反饋交易行為特征

[摘要]本文以Shiller-Sentana-Wadhwani提出的理論模型為基礎(chǔ),使用非對(duì)稱GARCH模型來擬和波動(dòng)率的變化對(duì)上海證券市場(chǎng)上的反饋交易行為進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)論認(rèn)為,在風(fēng)險(xiǎn)較低的時(shí)候,上海證券市場(chǎng)更多的表現(xiàn)出更多的負(fù)反饋交易行為,隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,表現(xiàn)出正反饋的交易行為。該結(jié)論和唐或等人使用GARCH模型擬和市場(chǎng)波動(dòng)率得到的結(jié)論有很大不同:他們認(rèn)為隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,市場(chǎng)更多地表現(xiàn)出正反饋交易行為。上海證券市場(chǎng)的這種反饋交易特征剛好能解釋上海股市為何沒有在短期內(nèi)的急劇波動(dòng)。
  [關(guān)鍵詞]反饋交易行為;收益率序列相關(guān);非對(duì)稱GARCH模型;上海證券市場(chǎng)
 
  
  一、引言
  
  資本市場(chǎng)上存在這樣一類交易者,他們根據(jù)資產(chǎn)過去的價(jià)格而不是對(duì)未來價(jià)格的預(yù)期來構(gòu)建投資組合。這類投資者在行為金融中稱為反饋交易者,根據(jù)對(duì)過去價(jià)格的不同反應(yīng)分為正反饋交易者和負(fù)反饋交易者。在中國(guó)資本市場(chǎng)上存在“追漲殺跌”和“低買高賣”說法,前者對(duì)應(yīng)于正反饋交易,后者對(duì)應(yīng)于負(fù)反饋交易。
  一般說來如果市場(chǎng)上存在足夠多的反饋交易者,資本市場(chǎng)的收益將表現(xiàn)出自相關(guān)的特征。當(dāng)有大量的正反饋交易者存在,股票價(jià)格相對(duì)于它的基礎(chǔ)價(jià)值會(huì)被高估并表現(xiàn)出過高的波動(dòng)率。因此當(dāng)市場(chǎng)上存在大量的正反饋交易者的時(shí)候,市場(chǎng)會(huì)變得不穩(wěn)定(Delong et al..1990);相反,如果市場(chǎng)上存在大量的負(fù)反饋交易者,相對(duì)于基礎(chǔ)價(jià)值被低估的股票受到負(fù)反饋交易者的追捧,其價(jià)格會(huì)接近基礎(chǔ)價(jià)值,當(dāng)價(jià)格被高估時(shí),大量的負(fù)反饋交易者拋出被高估的股票,使價(jià)格降低至接近基礎(chǔ)價(jià)值的水平。因此,大量負(fù)反饋交易者的存在能夠穩(wěn)定市場(chǎng),減少市場(chǎng)的波動(dòng)。
  sentana和Wadhwani(1992)擴(kuò)展了Delong的分析邏輯,考察了反饋交易、收益率自相關(guān)和波動(dòng)率能關(guān)系。他們?cè)趕hiller(1984)的成果的基礎(chǔ)上將三者的關(guān)系用Sh¨l er-Sentana—Wadhwani模型的形式表述出來。Bohl和siklos(2004)基于shiller-Sentana—Wadhwani模型,用不同的GARCH模型來估計(jì)條件力差檢驗(yàn)了成熟市場(chǎng)和新興市場(chǎng)上的反饋交易。檢驗(yàn)結(jié)論認(rèn)為,在兩個(gè)市場(chǎng)上都存在正反饋和負(fù)反饋交易行為,但反饋交易行為在新興市場(chǎng)表現(xiàn)更為明顯。在兩個(gè)市場(chǎng)上,正反饋均隨波動(dòng)率的增加而增強(qiáng),但新興市場(chǎng)增強(qiáng)的程度要小一些。唐或等人(2001)也基于shiller-Sentana-Wadhwani模型驗(yàn)證了滬市上證綜合指數(shù)日收益率自相關(guān)和反饋交易之間的關(guān)系。他們采用GARCH(1,1)來處理收益波動(dòng)率的異方差性,實(shí)證結(jié)果表明滬市存在正反饋引起的序列自相關(guān),且相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值隨波動(dòng)增大而增大。
  
  二、反饋交易的理論模型
  
  sentana和wadhwani(1992)在用投資者的反饋交易行為解釋股票收益率的序列相關(guān)時(shí),提出一個(gè)包含基于對(duì)股票基礎(chǔ)價(jià)值的預(yù)期進(jìn)行投資的交易者(Smart Money)和反饋交易者的兩群體的市場(chǎng)模型。假定第一個(gè)群體對(duì)資產(chǎn)的需求函數(shù)具有以下形式:
  S,表示由第一類投資者(Smart Money)持有的資產(chǎn)的比例。Et-1(rt)表示在t-1時(shí)刻對(duì)t時(shí)刻資產(chǎn)回報(bào)率rt的預(yù)期,是一個(gè)基于t-1時(shí)刻所有信息基礎(chǔ)上的條件期望。α是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率(Merton,1980),當(dāng)期望收益率為a時(shí),這類投資者不持有該資產(chǎn)。μt表示t時(shí)刻投資者持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),它是條件方差σt2的非降函數(shù)。
  反饋交易者是根據(jù)過去資產(chǎn)的價(jià)格而不是對(duì)未來的預(yù)期來決定對(duì)該資產(chǎn)的持有量。假定當(dāng)期t(期)的持有量由上期(t-1期)的收益水平來決定:Ft=γrt-1
  (2)Ft表示反饋交易者的資產(chǎn)持有比例;γ>0表示反饋交易者是正反饋交易型,即“追漲殺跌”;當(dāng)丫  當(dāng)兩類投資者的相互作用達(dá)到均衡時(shí)有St+Ft=1,代入(1)式和(2)式有下面均衡時(shí)的定價(jià)模型:Et-1(γt)=α+μ(σt2)-γμ(σt2)γt-1(3)和標(biāo)準(zhǔn)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型相比,該定價(jià)模型多了一項(xiàng)γμ(σt2)γt-1。由于反饋交易者的存在,第一類投資者對(duì)持有資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)發(fā)生了改變。當(dāng)市場(chǎng)上有反饋交易者存在時(shí),收益率表現(xiàn)出一階相關(guān)的特征。這種相關(guān)的方式取決于反饋交易者的類型,當(dāng)反饋投資者是正反饋型時(shí),收益率存在一階負(fù)序列相關(guān);當(dāng)反饋投資者是負(fù)反饋型時(shí),收益存在一階正序列相關(guān)。Sentana等人認(rèn)為,市場(chǎng)上同時(shí)存在正反兩種反饋交易者,兩種反饋交易強(qiáng)度隨著波動(dòng)率的變化而變化:當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)比較小的時(shí),反饋交易者主要采取“低買高賣”的負(fù)反饋策略,第一類投資者對(duì)市場(chǎng)的影響比較大;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)較大的時(shí)候,第一類投資者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡偏好決定了他們要求較高的期望收益因而部分退出市場(chǎng),反饋交易者對(duì)市場(chǎng)的影響增大。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)大到一定程度,反饋交易投資者表現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)厭惡特性,采取“追漲殺跌”的正反饋策略。簡(jiǎn)化考慮,將反饋交易的程度看成是波動(dòng)率σ12的簡(jiǎn)單線性函數(shù),(3)式簡(jiǎn)化為:Et-1(γt)=α+μ(σt2)-(γ0γ1σt2)γt-1(4)雖然這個(gè)理論模型最先提出來是用反饋交易行為解釋收益序列相關(guān)。但是,該模型解釋了第一類投資者和反饋交易者之間相互作用的模式,為檢驗(yàn)反饋交易行為提供了可能(Bohl和Siklos,2004)。
  
  三、經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法
  
  在金融實(shí)證分析中發(fā)現(xiàn),股票收益率的條件方差呈非對(duì)稱分布,Glosten、Jagannathan和Runkle(1993)及Zakoian(1994)提出了描述這種波動(dòng)性呈非對(duì)稱的模型(TGARCH)。Engle(1993)認(rèn)為取一階的GARCH模型就能很好的描述收益率的條件波動(dòng)特征。本文在實(shí)證分析中選擇TGARCH(1,1)來對(duì)收益率的條件方差建模。在檢驗(yàn)中國(guó)資本市場(chǎng)反饋交易特征存在性方面,聯(lián)合估計(jì)下面的模型:
  
  h1,表示條件方差,εt服從均值為0,方差為h1的條件正態(tài)分布。在(6)式和(7)式中,條件方差是過去殘差平方和過去條件方差的函數(shù)。方差方程的平穩(wěn)性要求滿足:β1β2和β3非負(fù),β1+β2+β3<1和β1+β2≥0。但是結(jié)合回歸模型,條件方差不但是殘差平方和過去條件方差的函數(shù),也間接是參數(shù)α1、α2和α3的函數(shù)?紤]到回歸方程,條件方差的穩(wěn)定性條件要更復(fù)雜。這個(gè)模型是TGARCH-M的變種形式,目前文獻(xiàn)還沒有給出這個(gè)模型條件方差平穩(wěn)的分析性條件。β2度量了條件異方差非對(duì)稱的程度,當(dāng)該系數(shù)不為0時(shí),表示上期正的殘差和負(fù)的殘差對(duì)當(dāng)期的條件異方差有不通的影響,當(dāng)該系數(shù)為0時(shí),表明條件異方差不存在非對(duì)稱現(xiàn)象,可以使用一般的GARCH模型來估計(jì)條件異方差。 我國(guó)學(xué)者在檢驗(yàn)中國(guó)資本市場(chǎng)上反饋交易行為的存在性時(shí),主要用GARH(1,1)模型來預(yù)測(cè)和估計(jì)波動(dòng)率(唐或等,2002;任波和楊寶臣,2002)。實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),GARCH(1,1)模型估計(jì)中國(guó)資本市場(chǎng)的波動(dòng)率的效果并不是很好,TGARH模型或EGARCH模型對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)率解釋能力更強(qiáng)一些,實(shí)證也發(fā)現(xiàn),TGARCH模型的效

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果要比EGARH模型的效果更好(鄭梅,苗佳和王升,2005年;郭曉亭,2006)。
  (5)式和(6)式構(gòu)成的聯(lián)合模型比一般意義上的條件方差模型要復(fù)雜。在回歸模型(5)式中,除了用滯后的收益率來解釋收益率外,還用市場(chǎng)的波動(dòng)率(條件方差)來解釋收益,由于反饋交易的存在,條件方差成為滯后收益率的系數(shù),當(dāng)這項(xiàng)α3為0時(shí),就成為一般的GARCH-M模型(Chou,1988),有標(biāo)準(zhǔn)的軟件能夠處理。由于反饋交易者的存在,該項(xiàng)不為零,不能用標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)軟件處理這個(gè)模型。
  
  四、數(shù)據(jù)及實(shí)證結(jié)果
  
  本文研究的樣本數(shù)據(jù)來自于上海證券市場(chǎng)上海綜合指數(shù)。選擇1996年1月5日到2006年8月3日的每個(gè)交易日收盤價(jià)格指數(shù),樣本容量為2554。數(shù)據(jù)來源于“分析家”軟件的在線數(shù)據(jù)接受系統(tǒng)。兩個(gè)市場(chǎng)上的收益率按公式
  計(jì)算,pt表示t時(shí)期上海綜合指數(shù)價(jià)格數(shù)據(jù)。參數(shù)估計(jì)采用極大似然方法,參數(shù)估計(jì)結(jié)果列于表1中。表1中,+表示參數(shù)在1%的置信水平下是顯著的;**表示參數(shù)在5%的顯著性水平下是顯著的;***表示參數(shù)在10%的顯著性水平下是顯著;沒有標(biāo)注的表示該參數(shù)在10%的顯著性水平下是不顯著的。
  表1中的第二、三欄是本文使用非對(duì)稱GARCH模型擬和條件異方差的結(jié)果,第四、五欄是文獻(xiàn)[2]中使用一般GARCH模型擬和條件異方差的結(jié)果。從第二欄和第三欄的數(shù)據(jù)來看,模型的各個(gè)參數(shù)在10%的水平下都是顯著的,不存在進(jìn)一步改進(jìn)的可能。特別是參數(shù)β2顯著不為0,表明上海股市上證綜合指數(shù)的波動(dòng)存在明顯的非對(duì)稱現(xiàn)象,說明使用TGARCH模型擬和會(huì)比單純使用GARCH模型更能擬和綜合指數(shù)的波動(dòng)。參數(shù)α2、α2的估計(jì)值都顯著不為0,說明上海證券市場(chǎng)存在比較明顯的反饋交易行為,這個(gè)結(jié)論和唐或等人的結(jié)論一致,但是在反饋交易行為特征上和唐或等人的結(jié)論存在比較大的差距。在使用TGARCH模型時(shí),參數(shù)α2的符號(hào)為正,和使用GARCH模型時(shí)一致(雖然該參數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)),表明在風(fēng)險(xiǎn)較低的時(shí)候,上海證券市場(chǎng)上的反饋交易行為表現(xiàn)出負(fù)反饋的特征。參數(shù)α2的符號(hào)為負(fù),說明隨著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的增加,上海證券市場(chǎng)上反饋交易者更多的采用正反饋的交易行為。而在文獻(xiàn)[2]中,使用GARCH模型擬和市場(chǎng)波動(dòng),得到的相應(yīng)參數(shù)卻為正,說明隨著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的增加,上海證券市場(chǎng)上反饋交易者更多的采用負(fù)反饋交易行為。
  表1:上海證券市場(chǎng)反饋交易行為實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果
  
  唐或等人參數(shù)擬和的結(jié)果顯示,部分參數(shù)在10%的顯著性水平下是不能通過檢驗(yàn)的,需要進(jìn)一步的調(diào)整,至少參數(shù)α2可以從模型中去掉。本文的模型至少在兩個(gè)方面的表現(xiàn)要比唐或等人的模型好。首先,該模型參數(shù)均能通過顯著性檢驗(yàn),表明該模型不可能進(jìn)一步改進(jìn);其次,TGARCH模型中的參數(shù)β2,顯著不為0,表明上海股市綜合指數(shù)確實(shí)存在比較明顯的非對(duì)稱現(xiàn)象,使用非對(duì)稱GARCH模型來擬和波動(dòng)更合理。
  將本文的結(jié)論和Bohl等人的結(jié)論比較,可以看到和成熟證券市場(chǎng)、其他新興證券市場(chǎng)都存在較大的區(qū)別。Bohl的結(jié)論認(rèn)為:成熟市場(chǎng)在風(fēng)險(xiǎn)較低的時(shí)候存在,反饋交易者表現(xiàn)出正反饋的交易特征,隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,反饋交易者表現(xiàn)出負(fù)反饋的交易特征;新興市場(chǎng)上,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)較低的時(shí)候,反饋交易者表現(xiàn)出輕度的負(fù)反饋交易特征,隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,負(fù)反饋交易行為也增加,但是幅度普遍要大于成熟市場(chǎng)。
  
  五、結(jié)論
  
  現(xiàn)代金融理論認(rèn)為,在市場(chǎng)有效性假設(shè)下,噪聲交易者對(duì)估價(jià)的形成沒有重要的影響。西方金融學(xué)界在行為金融的框架下,研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)存在比較顯著的正反饋交易特征,這種行為模式推動(dòng)股票價(jià)格偏離其基礎(chǔ)價(jià)值,從而作為有效市場(chǎng)的一個(gè)反例。本文使用TGARCH模型來擬和條件異方差,并基于Shiller-Sentana-Wadhwni的理論模型檢驗(yàn)了上海證券市場(chǎng)的反饋交易行為。
  檢驗(yàn)結(jié)論表明,上海證券市場(chǎng)不同于發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng),也不同于新興市場(chǎng),隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,反饋交易者更多的采取正反饋交易行為,而在風(fēng)險(xiǎn)較低的時(shí)候則表現(xiàn)為較明顯的負(fù)反饋交易行為。該結(jié)論和唐或的結(jié)論也有比較大的差異,唐或使用GARCH模型來擬和條件異方差,雖然部分參數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn),但他們認(rèn)為隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,反饋交易者更多地采用負(fù)反饋交易行為。
  根據(jù)反饋交易理論,正反饋交易行為能減小市場(chǎng)波動(dòng),使價(jià)格恢復(fù)理性水平。上海股市表現(xiàn)出隨風(fēng)險(xiǎn)增加,正反饋交易行為占主導(dǎo),這種交易行為能減小市場(chǎng)的波動(dòng),推動(dòng)價(jià)格迅速恢復(fù)到合理價(jià)位。事實(shí)上,中國(guó)股市還沒有出現(xiàn)短期內(nèi)有急劇的波動(dòng),就是上證綜合指數(shù)從兩千點(diǎn)跌到一千點(diǎn)也用了三到四年的時(shí)間。上海證券市場(chǎng)上的這種反饋交易特征能部分說明這種現(xiàn)實(shí)。

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