2021-2022年收藏的精品资料中国证券市场波动信息效应实证检验.doc

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1、中国证券市场波动信息效应实证检验摘要信息是影响股市价格指数的一个重要因素尤其在中国政策信息对股市影响更为明显影响中国股市运行的信息从宏观上分为市场扩容类、政策法规类、技术创新类、领导者效应类关键词信息;波动;上证指数;超额涨跌幅1研究对象以股票市场重大信息披露后带来的股价冲击（即股价与成交量的异动行为）作为证券市场信息效应的实证检验对象选取四类可能存在信息效应的重大事件分别进行实证检验市场扩容信息、技术信息、政策法规信息、领导者效应以上证综合指数为研究对象选取时间段为1992年到2005年研究样本为上证综合指数发生异动时相应信息事件2研究方法用广泛使用的事件研究方法和统计方法来检验重大信息披露

2、对股价波动的冲击反应事件研究方法中通过测算异常波动的衡量指标超额涨跌幅AF（AbnormalFluctuation）与超额涨跌幅卷积均值CAF（CumulativeAbnormalFluctuation）并配以超额成交量卷积均值（AAT）的变化来判断股指冲击的影响程度运用超常成交量模型通过成交量的变化来分析重大信息披露前后的量价关系一定程度上也能对证券市场上重大信息披露行为提供佐证运用残差异常变动分析GARCH模型来刻画重大信息披露前后的股指冲击的行为特征即从股指异常波动中剔除趋势性影响再从残值的异常变动并结合平均超常成交量的变化找出重大信息披露引起的股指超常变动的行为特征3研究模型本章节研究

3、灰模型（DummyModel）条件下拟合分析股指的异常波动幅度AF的标准差stdAFt=AFt+AFl+cIt+tt:(0,2)（1）其中stdAFt为上证综合股指超额涨跌幅的样本标准差；AFt为上证综合股指的超额涨跌幅数据样本AFl为上证综合股指超额涨跌幅离差数据样本It=1AFt0-1AFt0为灰变量c为相应变量的相关系数t为随机误差项由于我国股市波动幅度大股指序列具有超额峰度与异标准差的特性使得基于t:(0,2)的市场回归模型的参数估计效率较低为了克服上述问题本章节使用了广义自回归条件异标准差（GARCH）模型对残差序列建模即假定t=tVt:N(0,2)2t=+2t-1+2t-1+c2t

4、-1（2）利用式子（1）和（2）计算得到的条件波动性2t代表股指的时变的异质波动性度量了与信息特性有关的异质风险；而在事件研究窗口内异质波动性如果出现了大的变化可以看作是重大信息对异质波动性造成了冲击为了研究样本在重大信息披露时间窗口的超额波动本研究定义了超额涨跌幅卷积均值CAFt计算公式如下CAFt=1NNt=1AFt在本章节研究中我们把相应的超额涨跌幅时期内的成交量称之为超额成交量为了计算方便我们对其对数后再分析利用超额成交量进行建模LNAVt=LNAVt+LNAVt-1+t（3）其中LNAVt表示t期超额成交量对数值之后的离差LNAVt和LNAVt-1分别表示t和t-1期的超额成交量对数

5、值和表示其拟合相关系数而t表示随机误差项N个时间窗口的超额成交量卷积均值被定义为ALNAVt=Nt=1LNAVt/N本章通过分析信息公布前后的异质波动性(2t)、超额涨跌幅卷积均值（CAFt）、超额成交量卷积均值ALNAVt的变化来研究信息披露前后对股指的冲击情况4实证检验结果与分析采用上述方法对整体信息以及四类重大信息公布前后的股指变化和成交量变化进行检验下图表示了这五个分类信息披露前后的异质波动性、超额涨跌幅卷积均值、超额成交量卷积均值41整体信息公布前后的信息效应利用相应的时间序列数据借助Eviews计量软件对（4-1）式拟合后可得stdAFt=0.367AFt-0.109AF1-2.2

6、69It+16.06其残值的异质波动性、超额涨跌幅卷积均值、超额成交量卷积均值（采用对数值形式）如下图所示图1整体信息下的上证综指超额涨跌幅残值标准差、卷积均值与成交量卷积均值42市场扩容信息公布前后的超额涨跌幅效应利用相应的时间序列数据借助Eviews计量软件对（4-1）式拟合后可得stdAFt=0.458AFt-0.2336AFI-3.027It+20.87其残值的异质波动性、平均累积超额涨跌幅、平均超额成交量（采用对数值形式）如下图所示其拟合结果参见下表（1）表1中国股市信息不充分归因线性回归结果回归方程C(1)C(2)C(3)C(4)R2AIC和DWstdAFt=0.367AFt-0.

7、109AFl-2.269It+16.06(16.06,0.47)(34.43,0.00)(0.367,0.07)(5.55,0.00)(-0.109,0.04)(-2.87,0.00)(-2.269,0.66)(-3.43,0.00)(0.15,0.14)(2.64,1.52)stdAFt=0.6458AFt-0.2336AFl-3.027It+20.87(20.87,0.97)(21.45,0.00)(0.65,0.11)(5.93,0.00)(-0.233,0.07)(-3.469,0.00)(-3.027,1.25)(-2.42,0.02)(0.32,0.29)(7.18,0.17)st

8、dAFt=0.0825AFt-0.3040AFl-0.7133It+12.39(12.39,0.17)(72.12,0.00)(0.08,0.02)(3.56,0.00)(-0.03,0.01)(-2.695,0.01)(-0.71,0.27)(-2.68,0.01)(-0.71,0.267)(-2.68,0.01)stdAFt=0.0749AFl+0.0516It-0.17799AFt+7.262(7.262,0.37)(19.90,0.00)(-0.18,0.16)(-1.10,0.28)(0.07,0.05)(1.65,0.11)(0.05,1.10)(0.047,0.96)(0.17,

9、0.08)(3.93,0.42)stdAFt=0.0804AFl-0.0848AFt-0.6920It+7.808(7.81,0.62)(12.66,0.00)(-0.08,0.18)(-0.48,0.64)(0.08,0.07)(1.23,0.23)(-0.69,1.36)(-0.51,0.62)(0.16,0.01)(4.75,0.28)注c(1)、c(2)、c(3)和c(4)列中两个括号中的四个数据依次为其对应的相关系数、标准差、t统计值及其概率；R2列中两个数据表示R2和调整后R2值43政策法规信息公布前后的超额涨跌幅效应利用相应的时间序列数据借助Eviews计量软件对（1）式拟合后可

10、得stdAFt=0.0825AFt-0.3040AFl-0.7133It+12.39其残值的异质波动性、超额涨跌幅卷积均值、超额成交量卷积均值（采用对数值形式）如下图所示其拟合结果参见下表（1）44技术信息公布前后的超额涨跌幅效应利用相应的时间序列数据借助Eviews计量软件对（1）式拟合后可得stdAFt=0.0749AFl+0.0516It-0.1799AFt+7.2618其残值的异质波动性、超额涨跌幅卷积均值、超额成交量卷积均值（采用对数值形式）如下图所示其拟合结果参见下表（1）45领导者信息公布前后的超额涨跌幅效应利用相应的时间序列数据借助Eviews计量软件对（1）式拟合后可得std

11、AFt=0.0804AFl-0.0848AFt-0.6920It+7.808其残值的异质波动性、超额涨跌幅卷积均值、超额成交量卷积均值（采用对数值形式）如下图所示其拟合结果参见下表（1）从以上实证结果可以观察到以下现象（1）整体信息公布前后对市场涨跌幅及其成交量的变化趋势整体上而言每年由重大信息公布引致的市场超额涨跌幅及其超额成交量的数目成不断减少趋势反应中国股市开始日趋成熟对一些噪音信息开始能自我甄别并对一些信息效应能吸收消化如下图所示上证综合指数超额涨跌幅19922005年的次数大致可以分为三个阶段19922005年间上证综合指数超额涨跌幅的次数大致可以分为三个阶段1）剧烈涨跌期间1992

12、年1994年其值处于3050之间；2）小幅振荡区间1995年1997年其值处于1020之间；3）平稳区间1998年2005年其值都小于10这一趋势反应了中国股市的起步、发展、成熟之过程从整体涨跌幅标准差与涨跌幅、涨跌幅离差以及信息虚拟变量的拟合度而言虽然拟合精度不高但是大致反应了涨跌幅标准差与涨跌幅成正比与其离差以及信息虚拟变量成反比拟合之后的残值除了1992年2月18日1992年5月21日之外其余时间段的残值的标准差呈平稳下降趋势这反应了1992年5月21日全面放开股市带来的强烈股指井喷现象从超额涨跌幅卷积均值来讲总计179次的超额涨跌卷积均值大致可以分为两个阶段1）剧烈波动阶段1992年2

13、月18日1992年10月27日其中包括上升和下降阶段；2）1992年10月27日后2005年9月30日平缓阶段这一趋势反应了1992年5月21日这个剧烈的孤立跃阶点对前后时期均值的影响时段与此相对应的超额成交量对数值卷积均值却呈平稳上升序列反应了市场交易量随时序变化而呈上升趋势可见超额涨跌幅的卷积均值的趋势却与对应的成交量趋势呈逆反状态（2）分类信息对股指超额涨跌的整体效应变化趋势我们将信息大致分为四大类市场扩容、法规政策类、技术类、领导者效应类市场扩容类包括对市场产生直接影响的信息主要有扩容、个别企业信息变化、债市相关状况、市场监管等信息；法规政策类包括监管部门下发的对上市公司或股市的各种办

14、法及规定；技术类包括上交所以及相关监管部门做出的技术创新从而对股市产生重大影响的信息；领导者效应包括小平逝世、总理讲话、国外领导人来访、部门监管领导活动以及会议等对股市能产生重大影响的信息（3）市场扩容信息类对股指超额涨跌的效应变化趋势在总计次数85次的市场扩容类的超额涨跌中涨幅36次跌幅49次；超额涨跌幅标准差和超额涨跌幅及其离差以及虚拟变量拟合之后发现标准差与涨跌幅呈正比与其离差及虚拟变量呈反比拟合之后的残值的标准差在1992年5月21日跃阶点达到最大值之后开始迅速下降但到1992年8月12日之后残差的标准差又开始逐步上升反应市场扩容信息类的超额涨跌幅后半期相互之间的幅度差值呈上升阶段这也

15、表明了后半期市场扩容信息类对超额涨跌幅影响程度差异变大就市场扩容信息类超额涨跌幅卷积均值而言由于1992年5月21日这个跃阶点所以从整体而言均值呈下降趋势其下降趋势可以分为两个阶段1992年5月21日1992年9月7日为急速下降阶段1992年9月7日之后为平稳下降阶段这反应了1992年5月21日沪市全面放开的影响时域有一定的持续性与此相对应的超额成交量对数值卷积均值而言整体上却呈递增趋势除少数时间点有所波动之外（4）政策法规信息类对股指超额涨跌变化趋势在总计41次的政策法规信息引致的超额涨跌当中涨幅次数有20次跌幅次数有21次其超额涨跌幅标准差与其涨跌幅及其离差和虚拟变量拟合之后发现标准差与涨

16、跌幅呈正比与其离差及虚拟变量呈反比其拟合之后产生的残差标准差与市场扩容类的不一致政策法规信息类拟合的残差标准差在早期快速上升之后在大部分时间里都呈下降趋势反应政策法规类在大部分时间里引致的超额涨跌幅的标准差与其自身和离差拟合度越来越平稳也即市场对政策法规类信息反应越来越趋于一个稳定的水平从政策法规信息类引致的超额涨跌幅卷积均值来看在早期有个短暂的快速下降过程之后进入短时期的快速上升过程然后开始进入小幅振荡时期反应早期负面政策法规类引致了一些跌幅之后然后正面的政策法规类信息接连救市引起上涨井喷局势；后来长时期的正面政策法规信息的交互披露带来上涨与下跌局面的交互出现但作用力度较前时期要小集聚性要低

17、从政策法规类信息相对应的超额成交量对数值卷积均值而言整体来看都趋于上升趋势反应虽然政策法规类信息引致的涨跌幅虽然交替出现但其成交量却为递增势态（5）技术信息类对股指超额涨跌变化趋势在总计次数为32次的技术信息类引致的超额涨跌当中涨幅次数有22次跌幅次数有10次涨幅次数远远大于跌幅次数；反应技术创新对股市的正面效应远远大于负面效应与前面拟合情况不一致的是技术信息类引致的超额涨跌幅当中其标准差与其离差和信息虚拟变量呈正比与其本身呈反比从其拟合后的残值来看其标准差与前面两者信息的一致都是短暂的快速上升之后开始进入长期的平缓下降阶段这反应随着时间的推移拟合的精度得以提高技术信息引致的超额涨跌之间的差距

18、趋于平缓从技术信息引发的超额涨跌卷积均值来看整体上而言处于下降趋势虽然中间有很多小的波动以及早期有个明显的波幅这反应早期技术引发的涨势明显后来由于负面技术和正面交替使用加上时间指数的作用烫平了其波动趋势与技术信息相对应的超额成交量对数值卷积均值而言整体上处于上升趋势考虑对数及时间因子其原有增加幅度应该更为明显反应了技术信息虽然引致了10次跌幅但并没有对成交量产生太大影响（6）领导者效应信息类对股指超额涨跌变化趋势在总计次数为21次的领导者效应信息引致的超额涨跌当中涨幅次数为15次跌幅次数为6次涨幅远远超过了跌幅从其拟合情况来看其与技术信息拟合的状况又不一致其涨跌幅标准差与其离差呈正比与其涨跌幅

19、和信息虚拟变量呈反比就其拟合后的残值来看发现其残值的标准差与前面几种类型的信息不一致其标准差呈上升态势反应其后期的涨跌幅趋势脱离了整体趋势表明其超额涨跌幅的标准差后期有明显的跃阶行为而后进入长时期的平缓态势从而表明涨跌幅在后期脱离了其均值势态这表明领导者效应信息在后期对股市影响力度加大从领导者信息效应的超额涨跌幅卷积均值来看整体上处于下降阶段早期三个时点上虽然幅度有所下降但是都是涨幅由于时间因子作用故而处于平缓下降；随后遇上一个大跌幅进入快速下降阶段随后一个小涨幅在碰上一个小跌幅后来遇上几个大涨幅井喷局面之后进入全面下跌局面虽然中间有几个小涨幅最后碰上一连串小涨幅从与领导者效应信息相对应的成交量对数值卷积均值而言整体上成交量处于上升态势虽然中间有几个小波谷这反应其成交量与其涨跌幅数目趋势基本一致表明其领导者效应信息对于其超额成交量有一定的影响参考文献1贾险峰曹小清.中国证券投资基金业绩管理控制M.上海上海财经大学出版社2004.2尹晨著.探寻阳光下的理性繁荣中国证券市场信息监管研究M.南京南京大学出版社2004（9）.16