姚玉云孫琰婷
[摘 要]“615”股市異常波動之后,關(guān)于股市風(fēng)險的調(diào)控逐步成為討論的中心問題,何時進(jìn)行調(diào)控,調(diào)控的方式和力度,都是有關(guān)部門要考慮的問題。文章中,筆者運(yùn)用回歸分析的方法,建立起一個模型,從模型的角度分析政府在股市風(fēng)險管理中應(yīng)該切入的時間點(diǎn)和采取的方式。
[關(guān)鍵詞]危機(jī)預(yù)警模型;資金量調(diào)控模型;政府股市風(fēng)險管理
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.16.072
1 引 言
2015年A股“615”股災(zāi)是中國金融史上第一次有可能誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的股市波動,從金融歷史上的股災(zāi)類型看,股災(zāi)可以大致分為經(jīng)濟(jì)泡沫型股災(zāi)、杠桿驅(qū)動型股災(zāi)和匯率引致型股災(zāi)三種類型。[1]引發(fā)經(jīng)濟(jì)泡沫型股災(zāi)的主要原因是對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過分樂觀的預(yù)測導(dǎo)致股市的上漲脫離經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行軌道,最終泡沫破滅,引發(fā)大面積股市動蕩。杠桿驅(qū)動型股災(zāi)和匯率引致型股災(zāi)則均是由于外力作用而導(dǎo)致的股價變動。本次上證股災(zāi)可以歸類為杠桿驅(qū)動型股災(zāi)。所以本文中建立的模型主要針對這一類股災(zāi)進(jìn)行建模分析并得出結(jié)論,給出建議。
2 股市風(fēng)險模型的建立與分析
2.1 風(fēng)險預(yù)警模型的建立
要對股市風(fēng)險進(jìn)行調(diào)控,首先要做到的是股市風(fēng)險的識別,防患于未然,若能在風(fēng)險發(fā)生之前對其進(jìn)行識別和預(yù)防,那么政府股市調(diào)控的成本將會大大降低,同時也有利于資本市場的健康運(yùn)行。
2.1.1 數(shù)據(jù)收集與選用
在數(shù)據(jù)收集時,筆者主要選擇了各國幾次主要股災(zāi)進(jìn)行分析對比。在對比各國歷史股災(zāi)后,根據(jù)社會文化和該國在股災(zāi)發(fā)生時的社會發(fā)展階段,選擇了與我國文化相近的兩個亞洲國家和地區(qū)——日本和中國香港,并選出兩者與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀相近時期發(fā)生的股災(zāi),最后將數(shù)據(jù)來源設(shè)定為1989年日本股災(zāi)和1997年香港股災(zāi)。
2.1.2 數(shù)據(jù)的分析與模型的建立
本次股災(zāi)為杠桿作用所致,所以主要采用股市交易中的分析指標(biāo)而非宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行建模。經(jīng)過選擇,將漲跌幅、成交量和資金流量作為基本響應(yīng)因素,將危機(jī)發(fā)生時間作為變化因素,再根據(jù)每天的成交量和資金流量計(jì)算出每日的成交量變化率和資金流量改變率。需要說明的是,本文所采用的資金流量是筆者根據(jù)每日的最終漲跌額(收盤價-開盤價)與成交量相乘得出的大體資金流量,即將指數(shù)的下降記為股市資金的流出,指數(shù)的上升記為股市資金的流入,而非準(zhǔn)確的資金流量數(shù)據(jù),但經(jīng)過驗(yàn)證并不影響模型的準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)收集和指標(biāo)確定之后,應(yīng)用Minitab軟件將兩次股災(zāi)前后的漲跌幅、成交量變化率和資金流量改變率三個因素分別與危機(jī)發(fā)生時間做出散點(diǎn)圖并分別進(jìn)行數(shù)據(jù)的回歸分析,得到恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)擬合線,分別如圖1和圖2所示。
圖1 恒生指數(shù)漲跌幅、成交量變化率、資金流量變化率和危機(jī)發(fā)生時間的擬合線
注:危機(jī)時間指危機(jī)的發(fā)生時間,危機(jī)發(fā)生當(dāng)天記為零。
數(shù)據(jù)來源:同花順數(shù)據(jù)中心,港交所數(shù)據(jù)中心。
圖2 日經(jīng)225指數(shù)漲跌幅、成交量變化率、資金流量變化率和危機(jī)發(fā)生時間的擬合線
數(shù)據(jù)來源:Choice金融終端數(shù)據(jù)中心,東方財(cái)富通數(shù)據(jù)中心。
將兩指數(shù)的漲跌幅、成交量變化率和資金流量變化率三個表達(dá)式相乘,可以分別得到恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)的表達(dá)式如下:
恒生指數(shù)y=-0.0257+0.01746危機(jī)時間+0.00076危機(jī)時間2+0.00063危機(jī)時間3
日經(jīng)225指數(shù) y=0.00017+0.00011 危機(jī)時間-0.00002危機(jī)時間2
由于1997年的香港股災(zāi)和本次“615”股災(zāi)發(fā)生的背景和原因更為相似,所以在進(jìn)行兩等式合并時,我們將恒生指數(shù)表達(dá)式所占的權(quán)重加大到0.6,將日經(jīng)指數(shù)所占的權(quán)重設(shè)為0.4.得到的表達(dá)式為: y=-0.01532+0.01043x+0.00043x2+0.00038x3
將這個表達(dá)式與本次上證股災(zāi)所得的表達(dá)式y(tǒng)=-0.126+0.013 危機(jī)時間+0.0008危機(jī)時間2+0.0004危機(jī)時間3 相比較后,發(fā)現(xiàn)兩等式系數(shù)相差較大,所以對兩個指數(shù)表達(dá)式進(jìn)行權(quán)重的二次調(diào)整,將恒生指數(shù)權(quán)重調(diào)整為0.8,日經(jīng)指數(shù)權(quán)重調(diào)整為0.2。得到表達(dá)式為:
y=-0.0203+0.014危機(jī)時間+0.0006 危機(jī)時間2+0.0005 危機(jī)時間3
可以看出,調(diào)整權(quán)重后的表達(dá)式更接近本次上證指數(shù)表達(dá)式,所以將其作為危機(jī)預(yù)警的最終表達(dá)式。
2.1.3 風(fēng)險預(yù)警模型的結(jié)論
由圖1和圖2我們可以得出結(jié)論,當(dāng)漲跌幅和成交量改變率均處于平穩(wěn)變化時,危機(jī)前后資金流量改變率會有先上升后下降的趨勢。一般來講是危機(jī)來臨之前資金流量改變率會有正向的、持續(xù)的變動并在危機(jī)發(fā)生之后下降。所以在股市監(jiān)控時,有關(guān)部門可以對資金流量進(jìn)行監(jiān)測,若發(fā)現(xiàn)進(jìn)入股市的資金流量有持續(xù)的上升趨勢,則要考慮股市風(fēng)險發(fā)生的可能。
然而,股市風(fēng)險管理中只有風(fēng)險預(yù)警是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,當(dāng)波動已經(jīng)發(fā)生時,如何將股市的漲跌幅穩(wěn)定在正常波動范圍之內(nèi),是政府在股市管理中要關(guān)注的另一方面。
2.2 股市資金量調(diào)控模型
2.2.1 資金量調(diào)控模型的建立
與預(yù)警模型建立的方法同理,在資金調(diào)控模型中,筆者將兩個指數(shù)的漲跌幅和資金流量變化率分別進(jìn)行回歸分析,得到的擬合線見圖3和圖4。
兩指數(shù)擬合線表達(dá)式如下:
2.2.2 資金流量調(diào)控模型結(jié)論
從圖5可以看出,運(yùn)用建立的模型進(jìn)行資金流量變化率的調(diào)整后,漲跌幅度變得更加平緩。所以在進(jìn)行危機(jī)調(diào)控時,本文建立起的資金流量模型有一定的可行性,將預(yù)期進(jìn)行的漲跌幅度代入關(guān)系式,可以得到所應(yīng)投入資金與前一天資金流量的改變率的參考值。
3 總 結(jié)
本文中,筆者通過建立風(fēng)險預(yù)警模型和資金流量模型分析了股市風(fēng)險發(fā)生前各項(xiàng)股市指標(biāo)的變化以及資金量與漲跌幅的關(guān)系,為政府識別股市風(fēng)險進(jìn)行事前干預(yù)提供參考。兩種模型建立的前提都是股市危機(jī)沒有形成大規(guī)模股災(zāi),而對于股市風(fēng)險的調(diào)控來講,引發(fā)股市動蕩的因素有很多,資金流量對股市的影響只是其中的一項(xiàng)。除此之外,單就股市的自身運(yùn)行來講,管理者調(diào)控的頻率、次數(shù)、調(diào)控的時間點(diǎn)也會對股市風(fēng)險管理效果產(chǎn)生影響。若將人為因素也考慮在內(nèi),內(nèi)部知情者對股價的操控也會對風(fēng)險管理的效果產(chǎn)生影響,使調(diào)控效率打折。
所以,股市風(fēng)險的管理不僅要考慮單一因素的影響,更要考慮多種因素的綜合作用。在股市風(fēng)險管理中也不應(yīng)局限于預(yù)警管理,想要進(jìn)行全面的風(fēng)險管理,還應(yīng)全面考慮基本面等其他因素。
參考文獻(xiàn):
[1]張建軍.“?!迸c“機(jī)”:全球主要股災(zāi)背景下的救市措施與 A 股選擇[J].中國市場,2015(51).
[2]朱禁弢.1989 年日本股災(zāi) :政府未直接托市致經(jīng)濟(jì)“失去十年”[J].中國經(jīng)濟(jì)周刊,2015(27).
[3]Martin T.Bohl,Jeanne Diesteldorf,Pierre L.Siklos.The Effect of Index Futures Trading on Volatility: Three Markets for Chinese Stocks[J].China Economic Review,2015(34):207-224.