股市波动的长记忆性与利率政策的非对称效应研究.docVIP

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 我国股市波动的长记忆性与货币政策的非对称性研究( 顾巧明 中国股市波动存在长记忆性效应股市长记忆ARMA-FIEGARCH，研究了利率对股市波动的影响利率或准备金率上调消息后利率或准备金率下调消息公布，市场的波动率没有明显变化股票收益对利率敏感性在股票定价模型中，股票价格都是未来现金流的贴现值，股票价格受到其预期的未来现金流和贴现率的影响利率变动企业预期利润变动，股票价格。此外，利率还会通过证券市场供求关系的变化影响股票价格，高利率使股票替代资产的收益率上升，了投资者对股票的需求，从而导致股票价格下跌。Merton（1973）、Long（1974）认为，市场利率的变化可能会改变投资机会集，而投资机会集的改变又与风险规避型投资者所要求的风险补偿相关，从而对股票收益产生影响。Bulmash Trivoli（1991）、Mukherjee Naka（1995）、Ramin Tiong（2000）Alireza Strauss（2000）研究结果均表明股票价格与长期利率负相关，与短期利率正相关。 股市波动的文献不多Lobo（2000）采用非对称指数GARCH（ASAR-EGARCH）模型研究了联邦利率调整后股票市场的反应，发现股票价格坏消息调整速度快于好消息即存在着非对称，投资者下行风险。此外，他还研究了利率调整前后股票收益持续性和波动的变化，发现股票价格对利率市场的坏消息有过度反应现象。在毕晓文等（2007）采用GARCH方法研究了2004年利率上调对我国股市波动性的影响，研究发现利率变化降低了股票市场的波动性。夏春光（200）研究了我国股市波动的利率效应，研究发现我国股市的利率效应并不显著。 股市波动存在长记忆性效应，本波动率长记忆性ARMA-FIEGARCH模型研究利率准备金率对股市波动的影响研究方法与计量模型 一个平稳过程有长记忆性或长相依性，如果它的自相关函数有如下性质， ，其中是正常数，是0和1之间的实数。长记忆过程的自相关函数以双曲速率缓慢衰减。事实上，由于它衰减很慢，自相关函数通常是不可积的，即。 根据长记忆过程的尺度性质和频域性质，GrangerJoyeux（1980）等将平稳过程表示成如下的ARFIMA（0,d,0）：，，滞后算子；为分数差分参数；是的均值；是均值为零的平稳短记忆扰动项。ARFIMA（0,d,0）只捕捉序列的长相依，而忽略了序列的短相依。当序列有短记忆性时应尝试对序列进行ARFIMA（p, d, q）建模，其中，参数d刻画了序列的长相依性；参数p、q则刻画了序列的短相依性当，是平稳且有长记忆性当，是非平稳的当，平稳且有短记忆性，称为反持续。 长记忆性常用方法经典R/S分析、修正R/S分析、GPH方法，ARFIMA，FIGARCH等。FIEGARCH（Fractionally Integrated GARCH）模型 GARCH（p, q）模型为： （1） 上式可： （2） 其中，, 。 需要注意的是：传统GARCH模型仅对条件波动进行了短期的ARMA描述，不能捕捉条件波动序列的长期相依关系。当条件长记忆性持续性FIGARCH等模型 （3） Baillie et al.(1996)将模型称为FIGARCH (m, d, q) (Fractionally integrated EGARCH)模型。其中，系数捕捉波动率的短记忆，参数d刻画波动率的长记忆。 为了保证条件方差为正，Bollerslev Mikkelsen（1996）提出FIEGARCH模型: （） 其中，为标准化残差允许存在杠杆效应建立下ARMA(p, q)-FIEGARCH(1,1)模型 (5a) 其中，， (5b) 其中， 其中，式（a）的均值方程，参数刻画了收益率序列的短时相依关系，其具体滞后阶数根据AIC、BIC最小等准则确定合适的滞后阶数应使得扰动项平稳的短记忆。（）参数股市波动率的；参数衡量了期波动对即期波动性的影响，称为持续性系数；参数上期波动性信息对即期波动性的影响称为信息系数