信息沖擊對我國股市的影響

張可可

摘要：股票市場收益率的波動一直是國內外學者們研究的重點，大量的實證研究結果表明股票市場上收益率波動存在著非對稱的現(xiàn)象。本文以中國股票市場上滬深300指數(shù)2008年1月2日至2020年3月31日的日收益率序列數(shù)據(jù)為樣本，利用GARCH族模型對數(shù)據(jù)進行擬合，分析信息沖擊對股票市場收益率波動的影響。

關鍵詞：信息沖擊? 股票市場? 波動

一、引言

自1973年Peker K.Clark首次提出股票價格波動的混合分布假說理論，有關市場信息流與股票價格波動間的關系就一直是研究的重點。在股票市場中，收益率受外部信息干擾而產(chǎn)生的波動是尤為重要的特征。在有效市場理論的假設下，同等數(shù)量的信息將引起收益率的對稱波動。然而，我國股票市場歷史時間不長，發(fā)展仍不成熟，信息沖擊對于股票市場波動的影響還需要進一步分析。

控制論創(chuàng)始人維納認為，信息是人們與外部社會實施相互反饋的橋梁。在資本市場中，信息更多被當成投資者進行投資決策的有效數(shù)據(jù)。1948年，數(shù)學家香農提出，信息可被用來消除隨機不定性?；谶@一觀點，資本市場中的不確定性實質則可認為是由于信息不完全所產(chǎn)生的。若基于投資者的角度看待信息沖擊，剡亮堯等人（2014）認為當市場上存在兩類交易者：在一段時間內沒有新的信息產(chǎn)生時，主要是不知情交易者之間相互交易。一般來說，知情交易者基于新信息的出現(xiàn)交易，能夠引起資產(chǎn)價格的波動。當市場上知情交易者占多數(shù)時，可判定資本市場受到信息沖擊（譚地軍，田益祥，黃文光，2009）。而張琳等學者（2020）則從市場的角度結合理性預期學說，認為信息沖擊應該是信息發(fā)布時市場未能預期到并據(jù)此做出反應的部分。

Pierluigi Balduzzi，Edwin J.Elton，and T.Clifton Green（1996）通過研究債券市場中新聞事件發(fā)布的時點，發(fā)現(xiàn)公告附近時點的交易異常激烈，從而使公共新聞所包含的信息能迅速通過交易被納入到資產(chǎn)的價格中。李偉，沙芳（2007）認為金融市場上的信息傳導機制始于金融主體披露信息，通過中介服務機構等傳遞到投資者，投資者則將收集到的信息通過交易反饋給市場。而陳耿，陳誠（2010）認為宏觀政策等因素通過信息的披露向市場傳遞，進而影響投資者信心和市場參與的行為。而高研，張新雨（2014）在研究金融危機傳染機制的過程中發(fā)現(xiàn)，理性預期都是以信息一次性披露作為假設條件。

以研究對象為主線梳理有關信息沖擊對股市波動的影響的文獻。張萌（2017）發(fā)現(xiàn)信息沖擊之所以會對我國股市波動造成影響，其根本原因是我國股票市場投資主體以散戶為主，缺乏專業(yè)的技術分析能力。而張琳，熊海芳（2016）將股票收益因新信息造成的非預期沖擊依據(jù)方向區(qū)別為“利好”與“利空”，發(fā)現(xiàn)了股市收益率波動的對稱性反應。

Hossein Asgharian等人（2013）發(fā)現(xiàn)月度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)與市場聯(lián)系更為密切。而Ivan Indriawan（2018）認為宏觀經(jīng)濟新聞的發(fā)布會迫使投資者修正對公司未來現(xiàn)金流量和折現(xiàn)率的預期，從而調整其投資和風險管理策略。Linda H.Chena，George J.Jiangb，Kevin X.Zhu（2018）發(fā)現(xiàn)企業(yè)的信息不確定性越高，宏觀經(jīng)濟新聞公告產(chǎn)生的影響也會越大。

目前，針對我國股票市場波動的研究主要建立在GARCH族模型上，例如杜冰（2019）選取DCC-GARCH模型，張雙妮等人（2019）則選用GARCH（1，1）模型。

二、研究設計

資產(chǎn)收益率波動模型。在GARCH模型中，要考慮兩個不同的設定：其一是條件均值，其二則是條件方差。以標準化的GARCH（1，1）模型為例：

其中，xt是外生變量向量，γ是系數(shù)向量，因此在均值方程是帶有誤差項的外生變量函數(shù)。而σt2是依賴過去信息的一期向前預測方差，即條件方差。在條件方差方程中，α+β可以用來測定沖擊對于金融時間序列數(shù)據(jù)造成的波動持續(xù)性。若α+β趨向于1，即可證明，沖擊造成的波動具有持續(xù)性。

Nelson在1991年提出EGARCH模型，作為非對稱的GARCH模型之一，它不對模型中參數(shù)的非負性進行約束，更好地分析了信息波動的非對稱性，條件方差方程如下：

在條件方差方程中，參數(shù)α測度沖擊影響的程度，參數(shù)γ測度信息沖擊對條件方差的影響是否對稱。對于一個給定的信息沖擊，波動的持續(xù)性可以用β來表示。當β大于零，條件方差方程能夠捕捉到時間序列的波動集聚現(xiàn)象，前一期的波動性會對后一期的波動產(chǎn)生正面影響。

三、信息沖擊對股市造成的波動的實證研究

（一）數(shù)據(jù)選取

本文選擇滬深300指數(shù)的日收盤價作為樣本數(shù)據(jù)，主要研究該股的日收益率，以此來代表中國股票市場的波動特征。鑒于本文研究的是信息沖擊對于股票市場造成的影響，故而將樣本數(shù)據(jù)的起點選在2008年1月，樣本數(shù)據(jù)的終點則是2020年3月。本文中的所有數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。為了避免股價變動和股價水平之間的依賴關系，本文通過對數(shù)差分的形式對日收盤價的原始數(shù)據(jù)進行轉換。

（二） 收益率序列的描述性統(tǒng)計

自2008年以來我國股票市場的波動情況相對穩(wěn)定，并在一定程度上表現(xiàn)出波動的聚集性。綜合整個樣本期間，2008年前后表現(xiàn)得最為明顯，主要原因可能是金融危機的爆發(fā)和蔓延，我國股票市場發(fā)生劇烈震蕩。為了減輕危機帶來的負面影響，政府采取一系列的經(jīng)濟刺激計劃，但過程較長，恢復較為緩慢。2014年開始，我國股市再次經(jīng)歷下跌，股票市場出現(xiàn)明顯波動。2019年，受中美貿易摩擦的影響，貿易戰(zhàn)升級增加了我國企業(yè)盈利水平的不確定性，股票市場形成劇烈波動。之后，隨著新冠疫情在資本市場的發(fā)酵，股票市場的波動愈演愈烈。

滬深300指數(shù)的日收益率序列的偏度為-0.504857，峰度為7.058182，J-B統(tǒng)計量為2170.743，表現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。由于偏度的統(tǒng)計值小于零，表現(xiàn)出負偏性，這說明滬深300指數(shù)的日收益率小于均值的交易日較多。通過對日收益率序列數(shù)據(jù)的分析，可以認定GARCH族模型適用于模擬分析我國的股市波動。

（三） 數(shù)據(jù)檢驗

本文使用ADF檢驗來驗證滬深300指數(shù)日收益率序列的平穩(wěn)性問題。t統(tǒng)計量的取值為-53.24242，遠小于1%的顯著性水平下的臨界值，因此不能認為滬深300指數(shù)的日收益率序列存在單位根，即滬深300指數(shù)的樣本數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

對序列進行自相關性檢驗，發(fā)現(xiàn)自相關值（AC）和偏相關值（PAC）接近于零，說明可能存在弱相關性;而Q統(tǒng)計量的值隨著滯后階數(shù)的增加不斷增大，對應的P值在滯后階數(shù)達到6時趨于0.001，這說明該時間序列數(shù)據(jù)存在相關性。

本文采用ARCH-LM檢驗模型估計得到的殘差序列是否存在ARCH效應，F(xiàn)統(tǒng)計量為39.98287，T*R2統(tǒng)計量為353.5019，取值較大，且P值近似于零，這說明滬深300指數(shù)日收益率序列數(shù)據(jù)存在ARCH效應。

（四）模型估計

首先，對滬深300指數(shù)日收益率序列數(shù)據(jù)進行ARCH建模。在實施ARCH-LM檢驗時，通過對滯后殘差平方的t統(tǒng)計量的P值的觀察發(fā)現(xiàn)，可以對殘差建立ARCH（5）模型，存在著高階ARCH效應，可以用GARCH族模型來擬合日收益率的殘差序列。本文主要考慮的模型為GARCH（1，1）和EARCH（1，1），擬合結果如下表所示：

可以看出各系數(shù)均能通過5%的顯著性水平的檢驗，這說明模型的擬合是有意義的。在用GARCH（1，1）模擬時，滬深300指數(shù)的波動持續(xù)性接近于1，這說明股票市場中條件方差的波動沖擊性是持久的。一旦股票市場受到信息沖擊，在短時間內不能完全消除。在EGARCH（1，1）模型的估計結果中，非對稱項系數(shù)的估計值為-0.0209，這說明信息沖擊對于股價波動存在著顯著的非對稱現(xiàn)象。若外界環(huán)境產(chǎn)生一個正向的信息沖擊，那么對日收益率波動的影響為0.1314;若為負向，影響為0.1732。

（五）信息沖擊曲線

為了進一步說明我國股票市場存在的波動非對稱性，觀察正負沖擊對波動的影響，繪制出EGARCH模型的信息沖擊曲線，如下圖所示：

從圖中可以看出，左右兩側的信息沖擊曲線較為光滑，但左側信息沖擊曲線斜率的絕對值略大于右側的斜率，這印證了EGARCH（1，1）模型中的結論。

四、結論與建議

本文利用滬深300指數(shù)日收益率序列，采用GARCH族模型進行波動性建模擬合，得到結論如下：

第一，滬深300指數(shù)的日收益率序列存在明顯的波動集群性特征，表現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，這說明我國股票市場尚未成熟，市場風險較大。

第二，從GARCH族模型的擬合結果來看，我國股票市場上波動的非對稱現(xiàn)象一直存在。當外界信息沖擊產(chǎn)生并造成股票市場波動時，短時間內波動不會消失。此外，無論是非對稱項的系數(shù)還是信息沖擊曲線的斜率，都說明了負向信息沖擊的影響大于正向。

鑒于我國股票市場起步較晚，發(fā)展尚不健全，投資者尚未形成系統(tǒng)的投資理念，對外界信息的判別能力各有高低，這些因素使得外部信息沖擊給股票市場帶來很大的波動起伏。為了促進我國股票市場的良好發(fā)展，應建立公平、公正、公開的市場規(guī)則。一是完善股票市場結構，減少政府的過度干預。雖然國家的宏觀調控在股票市場的發(fā)展過程中有著重要作用，但應盡量避免頻繁的調節(jié)，讓市場充分發(fā)揮自主調節(jié)功能。二是完善信息披露制度，加大市場監(jiān)管力度。在我國股票市場發(fā)展過程中，利用內幕信息操縱股價的行為時有發(fā)生，信息的傳導偏離正常軌道從而造成沖擊，以至于市場資源配置效率低下。只有加強信息公開，完善信息披露制度，才能構建合理透明的金融市場。

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