互聯(lián)網(wǎng)金融概念股收益率的統(tǒng)計(jì)分析

摘 要：利用新興的廣義自回歸得分（Generalized Autoregressive Score，GAS）模型同時(shí)對(duì)浙江省三大互聯(lián)網(wǎng)金融概念股同花順、生意寶和恒生電子日收益率序列的均值和波動(dòng)率建模，結(jié)合描述性統(tǒng)計(jì)分析，得到收益率序列均存在典型的尖峰厚尾非正態(tài)性，且收益率序列本身平穩(wěn)，波動(dòng)率時(shí)變性顯著，收益率序列之間具有較強(qiáng)相關(guān)性和聯(lián)動(dòng)特征。未來(lái)可以進(jìn)一步進(jìn)行收益和波動(dòng)率的預(yù)測(cè)分析，為完善我國(guó)，尤其是浙江省互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的功能提供參考信息，以利于更好地控制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定市場(chǎng)。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融;收益率;均值;波動(dòng)率;GAS

中圖分類(lèi)號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.09.062

0 引言

在飛速發(fā)展的電子科技推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)運(yùn)而生，并且得到了迅猛發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展打破了傳統(tǒng)金融的經(jīng)營(yíng)模式，降低了交易成本，提高了資源配置率，加強(qiáng)了資金的流動(dòng)性，提升了金融服務(wù)的效率，實(shí)現(xiàn)了為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)的目的。然而，從目前發(fā)展?fàn)顩r來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)營(yíng)模式存在諸多風(fēng)險(xiǎn)，隨著國(guó)家的監(jiān)管力度越來(lái)越強(qiáng)，互聯(lián)網(wǎng)金融的問(wèn)題開(kāi)始逐漸暴露，有必要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和預(yù)警，有眾多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，大多是從構(gòu)建和完善互聯(lián)網(wǎng)銀行監(jiān)管框架、監(jiān)管政策網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)管體系等角度分析的。

波動(dòng)率反映了股價(jià)在一段時(shí)間內(nèi)變化的不確定性，在風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)配置等許多金融領(lǐng)域均有重要應(yīng)用，估計(jì)和預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益率序列的波動(dòng)率是金融計(jì)量的一個(gè)重要課題。波動(dòng)率可以在一定程度上反映金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)程度，平均收益可以反映金融產(chǎn)品的盈利能力。鑒于此，本文另辟蹊徑從平均收益率和波動(dòng)率的動(dòng)態(tài)變化中，探討互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的效率和風(fēng)險(xiǎn)，為我國(guó)尤其是浙江省的互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)監(jiān)管政策的調(diào)整等，提供一定的參考。

目前有大量文獻(xiàn)討論金融市場(chǎng)收益率及其波動(dòng)性，例如：?jiǎn)谈咝愕龋?014）采用跳-擴(kuò)散隨機(jī)波動(dòng)率模型研究滬深300股指期貨上市對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響。鄒新穎（2017）以余額寶為考察對(duì)象，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)收益進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。然而討論互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的收益及其波動(dòng)性和相關(guān)性的文獻(xiàn)非常少。因此，本論文以互聯(lián)網(wǎng)金融概念股市場(chǎng)為例，研究互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)金融資產(chǎn)收益率及其波動(dòng)性和相關(guān)性特征，為完善互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)功能提供有益啟示。

1 研究方法

GAS模型（Creal，Koopman和Lucas（2013））是一類(lèi)觀測(cè)驅(qū)動(dòng)（Observation-driven）的時(shí)間序列模型，通過(guò)密度函數(shù)的滯后得分（Lagged score）更新時(shí)變參數(shù)，其優(yōu)點(diǎn)是比單純依賴(lài)均值和高階矩的模型更能充分利用完整的密度結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)時(shí)變參數(shù)。目前有關(guān)GAS模型的文獻(xiàn)還較少。程明明（2016）利用GAS模型對(duì)我國(guó)上證指數(shù)波動(dòng)率進(jìn)行了實(shí)證研究，沈銀芳和嚴(yán)鑫（2018）基于GAS模型展開(kāi)對(duì)滬深300股指期貨的推出對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率的影響研究，進(jìn)一步地沈銀芳和嚴(yán)鑫（2018）討論滬深300股指期貨對(duì)中國(guó)股市平均收益和波動(dòng)的綜合影響，并且將 GARCH 和 GAS 模型得到的滬深300股指期貨的推出對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率影響進(jìn)行了比較分析，GAS 模型較 GARCH 模型對(duì)捕捉波動(dòng)更敏感，能更好地?cái)M合現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性。此外 GAS 模型較 GARCH 模型還有一個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)，就是可以實(shí)現(xiàn)序列均值和波動(dòng)率的同時(shí)刻畫(huà)，避免了傳統(tǒng)的時(shí)間序列方法 ARMA和GARCH 分開(kāi)建模，帶來(lái)參數(shù)估計(jì)和模型效率等各方面弊端。因此本論文利用GAS模型，分析討論互聯(lián)網(wǎng)金融概念股市場(chǎng)收益率及其波動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化。

假設(shè)資產(chǎn)收益率Rt的密度函數(shù)p（Rt|ft，F(xiàn)t;θ），其中ft代表隨時(shí)間可變的模型參數(shù)，通常為均值和波動(dòng)率參數(shù)，F(xiàn)t代表t時(shí)刻的信息集，而θ代表不隨時(shí)間變化的靜態(tài)參數(shù)。ft的時(shí)變演化模式為由比例得分向量驅(qū)動(dòng)的自回歸形式，具體如下：

ft+1=κ+∑pi=1Aist-i+1+∑qi=1Bjft-j+1（1）

st=St·SymbolQC@

t（2）

SymbolQC@

t=lnp（εt|ft，F(xiàn)t;θ）ft（3）

St=S（t，ft，F(xiàn)t;θ）（4）

其中S（·）是一個(gè)矩陣函數(shù)，S由Fisher信息矩陣構(gòu)造。式（1）-（4）給出了階數(shù)為p，q的廣義自回歸得分模型，簡(jiǎn)記為GAS（p，q）。本文中取St為單位矩陣，且p=q=1。

在金融資產(chǎn)收益率的分布建模中，正態(tài)分布和t分布是最常見(jiàn)的兩種分布。正態(tài)分布無(wú)法刻畫(huà)金融資產(chǎn)收益率的厚尾特征，容易低估風(fēng)險(xiǎn)，t分布能夠靈活地捕捉厚尾特征。故論文選取波動(dòng)模型是基于t分布的GAS模型，簡(jiǎn)記為GAS-t，通過(guò)極大似然法估計(jì)模型參數(shù)。

2 實(shí)證分析

2.1 樣本選取和描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文選取同花順、生意寶和恒生電子三大互聯(lián)網(wǎng)金融概念股日收盤(pán)價(jià)序列，以rt=logPt-logPt-1，即t-1期到t期的連續(xù)復(fù)合收益率為主要研究分析對(duì)象，樣本區(qū)間是2009年12月25日至2018年9月10日。剔除了樣本期內(nèi)交易時(shí)間不一致的相關(guān)數(shù)據(jù)后，共得到三個(gè)市場(chǎng)交易時(shí)間相匹配的2035個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊金融終端。所有分析結(jié)果由R統(tǒng)計(jì)軟件得到。

如表1，從收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量可以看出，所有序列均不服從正態(tài)分布，且負(fù)偏，峰度遠(yuǎn)超過(guò)3，收益率序列具有波動(dòng)集聚和尖峰厚尾特征。

2.2 實(shí)證分析

2.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

首先使用ADF單位根檢驗(yàn)對(duì)價(jià)格序列及其收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到收益率序列的P-值均小于0.01，由此收益率序列在1%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，這說(shuō)明收益率序列均為平穩(wěn)序列。同時(shí)價(jià)格序列在1%的顯著性水平下無(wú)法拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此價(jià)格序列是不平穩(wěn)序列。

2.2.2 波動(dòng)率時(shí)變性檢驗(yàn)

以恒生電子為例，通過(guò)收益率及其平方序列的時(shí)序圖、自相關(guān)和偏自相關(guān)圖進(jìn)行分析。

2.2.3 GAS模型估計(jì)

利用GAS（1，1）-t 模型對(duì)同花順、生意寶和恒生電子收益率均值和波動(dòng)率同時(shí)作聯(lián)合多元估計(jì)和分析。

3 結(jié)論

本文以浙江省三大互聯(lián)網(wǎng)金融概念股同花順、生意寶和恒生電子為例，利用其日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)，首先基于描述性統(tǒng)計(jì)分析得到收益率序列均存在典型的尖峰厚尾非正態(tài)性，收益率序列之間存在中高強(qiáng)度的相關(guān)性和聯(lián)動(dòng)特征。同時(shí)由自相關(guān)圖和時(shí)序圖可得，收益率序列本身平穩(wěn)，而收益率平方序列具有較強(qiáng)的長(zhǎng)期自相關(guān)性。其次利用新興的廣義自回歸得分 GAS 模型對(duì)收益率序列的均值和波動(dòng)率建模，由參數(shù)估計(jì)結(jié)果和動(dòng)態(tài)均值圖、波動(dòng)率圖，得到收益率序列均值相對(duì)平穩(wěn)，波動(dòng)率序列的動(dòng)態(tài)時(shí)變性顯著，由此進(jìn)一步證實(shí)了描述性統(tǒng)計(jì)分析得到的相關(guān)結(jié)論。因而在促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的同時(shí)，要加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管，以維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。

未來(lái)可以進(jìn)一步進(jìn)行收益率和波動(dòng)率序列的預(yù)測(cè)分析，為完善我國(guó)，尤其是浙江省互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的功能提供相關(guān)參考信息，以利于更好地控制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定市場(chǎng)。

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