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中国股票市场收益非线性相关结构的经验分析 何兴强 内容提要 股市收益非线性相关结构的存在性和类型，是合理选择经济计量模型、进一步研究 股票市场数量特征的重要基础。本文利用McLeod—I BDS、Hsieh检验和随机非线性模型，探讨中 国股票市场收益非线性相关结构的存在性和基本类型。研究表明，中国股票市场收益存在显著的非 线性相关性，股 市收益 的随机非线性相关性主要表现为积式相 关，ARMA—GARCH模 型比 ARMA—GARCH—M 模型更适合描述股市收益的演变。本文为进一步研究股票市场的数量特征提 供 了一个模型选择 的借鉴基础 。 关 键 词 股市收益 非线性相关结构 经验检验 贤、周 晓 明 (1999)利用 GARCH、QGARCH 和 一 引言 GJR模型，以 1992～1998年上证综合和深证成 分周收盘价为对象，分析了中国股票市场的波动 在 2O世纪 7O年代，关于时间序列的普遍分 特征 ；刘 国旗 (2000)也运用 GARCH、QGARCH 析工具，是以Box—Jenkins方法为代表的ARMA 和GJR模型研究了 1992-~1998年上证综合和深 模型，其基础是时间序列数据遵循传统的线性关 证成分周收盘指数 的波动；汤果、何晓群、顾岚 系 。 (1999)利用 FIGARCH模型对上海和纽约股市 近 2O年来 ，关于时间序列非线性相关结构的 的方差持久性进行了探讨和比较；张思奇、马刚、 研究取得了巨大进展 。在 Engle(1982)首创了自 冉华 (2000)利用ARMA—GARCH—M模型研究了 回归条件异方差 (ARCH)模型之后 ，Bollerslev 上证A股综合指数；陈浪南、黄杰鲲(2002)利用 (1986)在此基础上又创立了广义 自回归条件异方 GJR—M模型研究了中国股票市场的非对称性波 差(GARCH)模型。此后，ARCH和ARCH—M 族 动；何兴强(2003)运用 EGARCH、EGARCH—M、 模型在理论上不断完善 ，被广泛运用于分析各类 经济金融时间序列 ，现已发展成描述时间序列非 线性相关结构的典型方法之一。在对股票市场的 *何兴强：中山大学岭南学院 510275 电话 ：020— 研究方面，ARCH和GARCH模型首先被成功地 84lll010 电子信箱lhexq@lingnan．net。 本文为作者博士学位论文 ‘中国股票市场可预测性研究》第 运用于分析美国股票市场 ，然后，这种方法迅即被 二章的主要内容，在第三届中国青年经济学者论坛上被选为交流 广泛应用于分析其他股票市场 (Bollersleveta1．， 论文。本文作者感谢王则柯和王美今的指导，感谢两位匿名审稿 人提出的宝贵意见和建议。 1992)。近年来，学者们也展开 了利用 ARCH和 本文的研究得到国家 自然科学基金重点项 目(10l31030)和 ARCH—M族模型分析中国股票市场的研究：魏巍 高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金(200267)的资助。 世界经济* 2004年第8期 ·6O· 何 兴强 GJR和 GJR—M 模型，探讨了中国股票市场的非 McLeod—Ii和BDS检验表明，中国股票市场收益 对称性波动和风险一收益权衡。但是 ，就普遍而言， 存在显著的非线性相关