上海股票市场异常波动研究(2002年7月).pdfVIP

上证联合研究计划 上海股票市场异常波动研究 上海交通大学金融工程研究中心 光大证券研究所 2002 年 7 月 10 日 1 上海股票市场异常波动研究 摘 要 虽然有一套预防和应对股价异常波动的方法，但股价异常波动的剧烈性和频 繁性仍严重影响我国股票市场的正常发展。因此对我国市场的异常波动的现状、 识别方法和规律进行研究就显得十分必要。本课题先从统计概率角度对异常波动 进行了定义，并给出了异常波动的时间序列识别方法和横截面识别方法，然后从 长期异动比率、无法确认原因的异动比率、消息泄漏比率和异动次数等四个指标 分析沪市中不同规模和不同业绩水平下的股价异常波动的规律。研究结果表明， 从大盘指数几年的异动看，政治因素和宏观经济因素也会造成股市的异常波动， 但管理层对股市的宏观政策调控是造成整个股市大盘异常波动的主要原因。虽然 发生异常波动有各种原因，比如宏观信息的影响，个股消息面的影响，但对于无 法确认原因的股价异动，特别是长期异动，由于庄家操纵引起的概率大大增大。 这意味着，除了利用短期指标进行监控外，更应加强长期指标（比如累计 20 日 收益率）进行长期异常波动的监控。从长期异动比率、庄家操纵或无法确认原因 的异动比率看，大盘股和绩优股的异常波动要显著少于小盘股和绩差股。这给管 理层的启示是，对不同类型的股票，应采取不同的监控措施，设定不同的指标阈 值，特别应加强对绩差股和小盘股的异常波动的监控。从个股消息面引起的异常 波动看，许多股票往往在消息公布前就开始发生异动。各种类型股票在数据样本 期间都发生了消息泄漏事件并造成股价的异常波动。大盘股和绩优股消息泄漏时 往往只造成短期的股价异动，而小盘股和绩差股更倾向于长期的股价异动。这说 明，应加强信息披露的规范和采取措施预防消息泄漏，应重点关注和动态监控发 生长期异动的股票的信息披露。 2 目 录 1. 引 言1 2. 异常波动识别算法和数据样本2 2.1 异常波动的定义、形式及其波动源2 1、异常波动的定义 2 2、异常波动的形式 5 3、异常波动源 6 2.2 异常波动的识别算法6 1、时间序列识别算法 6 2、横截面识别算法 7 2.3 数据样本7 3. 异常波动的个案分析8 3.1 大盘分析8 3.2 个股案例分析10 1、申能股份（600642） 10 2、亿安科技（000008） 11 4. 上海股票市场异常波动的规律分析12 4.1 异常波动规律的研究步骤13 1、归并和统计异常波动次数 13 2、标识 3 种异常波动源 13 3、计算统计指标 14 4、横截面异常波动规律研究 14 4.2 规律分析14 1、长期异常波动比率 15 2、庄家