基于聯(lián)動性和高頻時(shí)變性的中國股市價(jià)格波動特征的實(shí)證研究.pdf

1、2014年下半年以來，股市波動的方差性堪比2008年的金融危機(jī)，在如此劇烈的波動情形下，對波動特征更為全面的研究尤為重要，更能為投資者和監(jiān)管者應(yīng)對短期波動提供有用的信息。
　　本文圍繞股市波動特征來進(jìn)行研究，將波動特征分為微觀層面的聯(lián)動性特征和宏觀層面的基于高頻分量的時(shí)變性進(jìn)行研究，旨在對波動特征進(jìn)行更深入全面地研究。
　　聯(lián)動性的研究中，本文選用聚類分析方法，對上證50指數(shù)的內(nèi)部成分股結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，旨在對比分析不同波動特征

2、時(shí)期指數(shù)內(nèi)部聯(lián)動性特征。首先對經(jīng)過篩選后的47個(gè)樣本成分股的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，定義處理后的序列為收益—成交量序列，并對此序列根據(jù)四分位數(shù)進(jìn)行符號化得到新的符號化序列，根據(jù)這一新的符號化序列按照定義劃分的四個(gè)不同波動特征階段分別進(jìn)行聚類。
　　從四個(gè)階段的聚類群個(gè)數(shù)變化的角度和聚類得出的最小生成樹圖的分叉情況角度分析，行業(yè)的聯(lián)動性隨著波動的劇烈程度而逐漸減弱，并且在經(jīng)歷劇烈波動后，無法立刻恢復(fù)到波動前的結(jié)構(gòu)特征。在行業(yè)聯(lián)動性中，

3、金融業(yè)的行業(yè)聯(lián)動性最為穩(wěn)定，反映出指數(shù)構(gòu)造時(shí)金融業(yè)占比較大的合理性。除此之外，也有其他的聚類特征，如地域性和審計(jì)機(jī)構(gòu)相似性。
　　基于高頻時(shí)變性的研究中，本文首先通過引用基于Huang(1998)提出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)基礎(chǔ)上改進(jìn)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的信號分解方法，通過對原始上證50信號序列加入白噪聲進(jìn)行分解，提取出高頻分量并進(jìn)行重構(gòu)后作為研究對象，由于提取出的高頻分量序列本身帶有噪音性質(zhì)，因此在進(jìn)行一系列的檢驗(yàn)后，

4、通過建立擬合得到的ARMA(3，2)-GARCH(1，2)模型對提取出的高頻分量進(jìn)行回歸分析。
　　在回歸分析中，首先對不考慮成交量增量因素的高頻分量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)未考慮成交量之前，指數(shù)過去的波動對于當(dāng)前波動的影響為負(fù)，即過去的波動會減小當(dāng)前波動的幅度;其次再對考慮了成交量增量因素的高頻分量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)指數(shù)過去的波動對于當(dāng)前的波動變成了正向的，即過去的波動會加大當(dāng)前的波動幅度。
　　通過以上實(shí)證分析，并從行為金融學(xué)角度出發(fā)

5、，得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:(1)行業(yè)的聯(lián)動性在指數(shù)波動中占主導(dǎo)地位，尤其是金融業(yè)的聯(lián)動性最為穩(wěn)定，體現(xiàn)出指數(shù)構(gòu)造時(shí)選股的合理性;(2)聯(lián)動性隨著波動的劇烈程度而逐漸增強(qiáng)，并且在極端波動情形下會打破行業(yè)限制;(3)指數(shù)的波動在短期內(nèi)會因?yàn)樾畔⑴?、投資者情緒等因素對未來波動形成不同方向的影響，不僅反映出了股市中“羊群效應(yīng)”等一些非理性現(xiàn)象的存在，也體現(xiàn)了“信息股市”的特點(diǎn);(4)無論是聯(lián)動性的變化以及指數(shù)短期波動特征，都體現(xiàn)股市波動“記憶性”。