中美貿(mào)易摩擦對中國股票市場波動(dòng)性和非對稱性影響：一個(gè)行為金融的解釋視角

蔡鍵 張敏 劉雨竹

摘 ? 要：2018年3月底，中美爆發(fā)了持續(xù)近2個(gè)月的首輪貿(mào)易戰(zhàn)，在沖擊兩國經(jīng)濟(jì)往來的同時(shí)也一定程度上影響了中國股市的穩(wěn)定發(fā)展?；谥忻蕾Q(mào)易摩擦仍將持續(xù)一段時(shí)期以及調(diào)控和防范金融風(fēng)險(xiǎn)已成為新時(shí)期三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之一的現(xiàn)實(shí)背景，本文對貿(mào)易戰(zhàn)影響中國股票市場波動(dòng)性與非對稱性進(jìn)行研究。對此，本文首先從行為金融角度構(gòu)建了一個(gè)理論框架，接著以首輪貿(mào)易戰(zhàn)期間中國上證A股指數(shù)和上證B股指數(shù)五分鐘收益率數(shù)據(jù)為研究樣本，以上年同期和貿(mào)易戰(zhàn)前兩個(gè)階段的數(shù)據(jù)為參照組，通過TGARCH模型研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易戰(zhàn)引發(fā)的投資者悲觀情緒對中國股票市場波動(dòng)性和非對稱反應(yīng)具有一定的影響作用，最后通過構(gòu)建包含貿(mào)易戰(zhàn)虛擬變量、投資者預(yù)期信息的TGACH模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以證明實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明：投資者情緒和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度能夠有效解釋中國股票市場的波動(dòng)性及其非對稱特點(diǎn);中美貿(mào)易戰(zhàn)使得投資者普遍產(chǎn)生悲觀情緒，一定程度上抑制了股票市場收益率的波動(dòng)程度;投資者的悲觀情緒，使得以風(fēng)險(xiǎn)厭惡為主的上海A股市場表現(xiàn)出非對稱特點(diǎn)，以風(fēng)險(xiǎn)喜好為主的上海B股市場表現(xiàn)出非對稱反轉(zhuǎn)的特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：中美貿(mào)易戰(zhàn);股票市場;波動(dòng)性;非對稱;TGARCH

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.07.001

中圖分類號：F831.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? 文章編號：1003-9031（2021）07-0003-11

一、引言

在社會(huì)各界都關(guān)注金融市場風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)代背景下，2018年3月22日爆發(fā)、5月19日達(dá)成停戰(zhàn)協(xié)議的中美貿(mào)易戰(zhàn)，于5月29日因?yàn)槊绹荚黾訉θA關(guān)稅而硝煙再起。這意味著中美兩國貿(mào)易摩擦與爭端可能在未來一段時(shí)間不間斷出現(xiàn)。那么，中美貿(mào)易爭端在影響兩國經(jīng)濟(jì)往來的同時(shí)是否會(huì)對中國股票市場造成一定的沖擊？這是現(xiàn)階段和未來一段時(shí)間內(nèi)中國做好金融風(fēng)險(xiǎn)防控工作亟需研究與思考的現(xiàn)實(shí)問題。

研究表明，股票市場收益率的波動(dòng)性是衡量市場風(fēng)險(xiǎn)最直接有效的指標(biāo)，成熟股票市場收益率往往呈現(xiàn)出非對稱性波動(dòng)的特點(diǎn)，即利空消息引發(fā)的市場波動(dòng)顯著強(qiáng)于同等程度利好消息所引發(fā)的市場波動(dòng)。學(xué)者從杠桿效應(yīng)和波動(dòng)反饋機(jī)制兩個(gè)維度對這種非對稱性做出了詳細(xì)解釋。杠桿效應(yīng)是從公司財(cái)務(wù)杠桿的微觀視角來分析波動(dòng)的非對稱特征，即公司股價(jià)的下跌（負(fù)收益）增加了公司的財(cái)務(wù)杠桿，進(jìn)而加劇股票價(jià)格的波動(dòng);波動(dòng)反饋機(jī)制則是從市場預(yù)期的中觀視角來分析波動(dòng)的非對稱特征，即當(dāng)預(yù)期市場波動(dòng)加劇時(shí)，投資者對股票投資將產(chǎn)生更高的收益要求，導(dǎo)致投資者買少賣多，最終反饋到較低的股價(jià)上。對此，學(xué)者們對中國股票市場的波動(dòng)性是否有非對稱反應(yīng)的研究結(jié)論始終未能達(dá)成一致。有學(xué)者認(rèn)為非對稱性隨著市場態(tài)勢不同而有差異，何興強(qiáng)和李濤（2007）通過研究指出牛、熊市階段股市對“壞消息”都反應(yīng)過度，牛市階段市場對“好消息”反應(yīng)不足，熊市階段市場對“好消息”比對“壞消息”的過度反應(yīng)更明顯。也有學(xué)者認(rèn)為非對稱性隨著股票流動(dòng)性差異而不同，王春峰、鞏蘭杰和房振明（2008）提出流動(dòng)性好的股票，好消息帶來的波動(dòng)將大于壞消息;而流動(dòng)性差的股票則相反。另外有學(xué)者認(rèn)為不同時(shí)期的市場表現(xiàn)出不同的非對稱性特點(diǎn)，蔣天虹（2008）通過分階段回歸發(fā)現(xiàn)，杠桿效應(yīng)隨時(shí)間變化，由初期的負(fù)的杠桿效應(yīng)變化為正的杠桿效應(yīng)。那么，中國股票市場的波動(dòng)有何特點(diǎn)，究竟有沒有非對稱反應(yīng)，如何從理論上進(jìn)行解釋？這是在探究貿(mào)易戰(zhàn)對股票市場風(fēng)險(xiǎn)影響的話題中可以進(jìn)一步凝練的學(xué)術(shù)問題。

基于此，本文提出以滬A市場和滬B市場為例，研究中美貿(mào)易戰(zhàn)期間中國股票市場的波動(dòng)性及非對稱特點(diǎn)，并選取貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生前和上年同期兩個(gè)階段的股票市場情況作為參照組，通過對比說明貿(mào)易戰(zhàn)對中國境內(nèi)不同股票市場風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文研究結(jié)論在檢驗(yàn)中國股票市場波動(dòng)性理論的同時(shí)，也將為中國金融監(jiān)管部門調(diào)控市場風(fēng)險(xiǎn)和投資者應(yīng)對市場風(fēng)險(xiǎn)提供對策建議。

二、理論框架與研究假說

由上述分析可知，“杠桿效應(yīng)”是基于上市公司財(cái)務(wù)杠桿原理而做出的波動(dòng)非對稱性解釋;“波動(dòng)反饋機(jī)制”則是基于未來波動(dòng)率上升（熊市預(yù)期）而做出的當(dāng)前波動(dòng)非對稱性解釋。然而，現(xiàn)有關(guān)于中國股市的研究并不完全支持這兩種解釋。周少甫和陳千里（2002）認(rèn)為造成股市波動(dòng)非對稱性的因素中，波動(dòng)反饋效應(yīng)比杠桿效應(yīng)更有說服力。對此，游宗君、王鵬和石建章（2010）基于SV-M模型實(shí)證檢驗(yàn)了預(yù)期收益與波動(dòng)的跨期正相關(guān)關(guān)系，即證實(shí)波動(dòng)反饋效應(yīng)具有較強(qiáng)的解釋力。相反，王春峰、黃凝和房振明（2016）通過建立面板VAR模型證實(shí)了杠桿效應(yīng)比波動(dòng)反饋效應(yīng)更顯著。毛前友（2010）的研究也表明中國股市非對稱性波動(dòng)兼具杠桿效應(yīng)和波動(dòng)反饋效應(yīng)，且杠桿效應(yīng)的成分因素更大。因此，本文將構(gòu)建一個(gè)行為金融的理論框架，以期更好的解釋中國股市波動(dòng)的非對稱性。

（一）基于行為金融的分析框架：投資者情緒、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與市場反應(yīng)

本文將基于行為金融的思想，從投資者情緒和投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度兩個(gè)維度對股票市場波動(dòng)性和非對稱特點(diǎn)做出解釋。

1.市場環(huán)境——投資者情緒——市場活躍度——收益率波動(dòng)程度。行為金融理論表明，投資者情緒將在一定程度上影響投資行為進(jìn)而形成市場反饋，盡管現(xiàn)有理論和研究對投資者情緒沒有形成統(tǒng)一的度量方式，但大部分學(xué)者都認(rèn)可將投資者情緒分為“悲觀”和“樂觀”兩類。如圖1所示，當(dāng)市場處于熊市或受到較大的負(fù)面沖擊時(shí)，投資者普遍持悲觀情緒，此時(shí)將降低投資者在市場中的活躍程度（交易頻率和交易總量），從而有助于降低市場的不穩(wěn)定性，收益率波動(dòng)程度隨之減小;相反，當(dāng)市場處于牛市或受到較大的正面沖擊時(shí)，投資者普遍持樂觀情緒，此時(shí)將提高投資者在市場中的活躍程度，從而不利于市場的穩(wěn)定性，收益率波動(dòng)程度隨之增大。對此，徐元棟和黃登仕（2015）的研究也有類似的觀點(diǎn)：對于利好消息而言，由于投資者的處置效應(yīng)，投資者存在出售壓力，投資者賣出活躍程度增強(qiáng)，價(jià)格上升;同理，對于利空消息，投資者的惜售壓力使得交易量下降，市場彌漫著觀望氣氛。

2.投資者情緒——風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度——波動(dòng)的非對稱性。行為金融理論表明，除了投資者情緒之外，投資者個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度也將影響其投資行為，進(jìn)而形成市場反饋。一方面，在牛市或具有牛市預(yù)期的市場中，投資者普遍持樂觀情緒，這將進(jìn)一步淡化他們對風(fēng)險(xiǎn)的感知程度，此時(shí)投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度不會(huì)對投資者行為形成顯著的影響。另一方面，在熊市或具有熊市預(yù)期的市場中，投資者普遍持悲觀情緒，風(fēng)險(xiǎn)的影響作用將不可忽視。如圖2所示，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)厭惡者將謹(jǐn)慎行事，對他們而言利空消息帶來的負(fù)面影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于利好消息帶來的正面影響;風(fēng)險(xiǎn)喜好者則將冒進(jìn)投機(jī)，他們對利好消息更加敏感，因而利好消息帶來的正面影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于利空消息帶來的負(fù)面影響。

（二）基于中美貿(mào)易戰(zhàn)背景的研究假說

1.貿(mào)易戰(zhàn)與中國股市收益率的波動(dòng)性。對于中國股市投資者而言，中美貿(mào)易戰(zhàn)將通過產(chǎn)品進(jìn)出口、上市公司前景等對中國股市造成負(fù)面沖擊，即貿(mào)易戰(zhàn)期間中國股民普遍持有悲觀情緒。而由前文理論框架可知，基于不同的市場環(huán)境，投資者將產(chǎn)生不同的情緒，進(jìn)而影響市場收益率的波動(dòng)程度。換言之，中美貿(mào)易戰(zhàn)導(dǎo)致市場上的投資者普遍存在悲觀情緒，降低了市場的整體活躍度，進(jìn)而減小了市場的波動(dòng)性（見圖3）。據(jù)此本文提出如下研究假說：

研究假說1：貿(mào)易戰(zhàn)期間中國股票市場的波動(dòng)率將顯著低于非貿(mào)易戰(zhàn)期間。

2.貿(mào)易戰(zhàn)與中國股市波動(dòng)的非對稱性。中國的股票市場分為A股市場和B股市場，A股市場以境內(nèi)投資者為主，B股市場則是以境外投資者為主。相對于B股市場具有風(fēng)險(xiǎn)喜好的境外投資者，A股市場的股民更多屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。而由前文理論框架可知，基于不同的投資者情緒、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的投資者對于利好和利空消息的反應(yīng)程度不同。換言之，盡管貿(mào)易戰(zhàn)降低了投資者活躍程度，使得市場波動(dòng)性有所減小，但A股市場和B股市場的投資者仍會(huì)因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)態(tài)度差異而表現(xiàn)出不同的波動(dòng)非對稱反應(yīng)。具體而言，上海A股市場投資多屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡者，他們在市場波動(dòng)中將表現(xiàn)對利空消息有更大的反應(yīng)，即傳統(tǒng)的非對稱性特征;上海B股市場的投資者多屬于風(fēng)險(xiǎn)喜好者，他們在市場波動(dòng)中則將表現(xiàn)出對利好消息有更大的反應(yīng)，即非對稱反轉(zhuǎn)特征。據(jù)此本文提出如下研究假說：

研究假說2：貿(mào)易戰(zhàn)期間中國A股市場和B股市場波動(dòng)的非對稱性有顯著差異;

研究假說2A：貿(mào)易戰(zhàn)期間中國A股市場的波動(dòng)將表現(xiàn)出非對稱性特征;

研究假說2B：貿(mào)易戰(zhàn)期間中國B股市場的波動(dòng)將表現(xiàn)出非對稱性反轉(zhuǎn)特征。

三、貿(mào)易戰(zhàn)期間中國股票市場波動(dòng)性描述

（一）數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)說明

本文主要數(shù)據(jù)來自于同花順證券軟件。為了有效衡量中美貿(mào)易戰(zhàn)期間中國股票市場的波動(dòng)情況，本文以2018年3月22日（北京時(shí)間2018年3月23日凌晨）特朗普政府宣布“因知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)問題對中國商品征收500億美元關(guān)稅，并實(shí)施投資限制”作為本輪貿(mào)易戰(zhàn)的開始節(jié)點(diǎn)。以2018年5月19日（北京時(shí)間2018年5月20日凌晨）中美雙方于華盛頓發(fā)表聯(lián)合聲明作為本輪貿(mào)易戰(zhàn)的結(jié)束節(jié)點(diǎn)，選取上述期間上海A股指數(shù)和上海B股指數(shù)五分鐘收盤價(jià)兩個(gè)指標(biāo)來分別衡量以國內(nèi)投資者為主的A股市場和以境外投資者為主的B股市場的波動(dòng)情況。

（二）貿(mào)易戰(zhàn)期間的股票市場收益率波動(dòng)性描述

1.數(shù)據(jù)處理及分布?？紤]到從收益率角度分析股票市場波動(dòng)性，更能說明市場風(fēng)險(xiǎn)問題，因此本文將使用對數(shù)收益率公式“Rt=1n（Pt）-1n（Pt-1）”對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理后得到貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股指數(shù)收益率和上海B股指數(shù)收益率數(shù)據(jù)各1776個(gè)。數(shù)據(jù)特征分布如表1所示：從均值角度來看，貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股市場的收益率平均值為-1.22×10-5、B股市場為-1.6×10-5，說明該時(shí)期兩個(gè)市場均表現(xiàn)出負(fù)增長;從數(shù)據(jù)分布規(guī)律來看，貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股市場和B股市場收益率的J-B統(tǒng)計(jì)量概率值均為0.00，兩個(gè)市場收益率數(shù)據(jù)均不服從正態(tài)分布規(guī)律，一定程度上說明投資收益率不是完全隨機(jī)的;從最大最小值取值情況來看，貿(mào)易戰(zhàn)期間A股市場有更大的正收益率和負(fù)收益率，說明A股市場有更大的極端收益。

2.上海股票市場波動(dòng)性描述。通過將上海A股收益率與上海B股收益率的波動(dòng)進(jìn)行比較，有助于更好把握貿(mào)易戰(zhàn)期間上海AB兩個(gè)股票市場的反應(yīng)及差異（見圖4）。由圖4可知：貿(mào)易戰(zhàn)期間，上海A股市場和上海B股市場收益率的波動(dòng)情況基本一致;貿(mào)易戰(zhàn)期間，上海A股市場和B股市場最大的波動(dòng)幅度都出現(xiàn)在貿(mào)易戰(zhàn)初期，且表現(xiàn)為負(fù)的收益率;貿(mào)易戰(zhàn)期間，上海兩個(gè)市場的極端波動(dòng)情況大部分以負(fù)收益率形式出現(xiàn)。

3.貿(mào)易戰(zhàn)前后上海股票市場波動(dòng)性比較。通過將貿(mào)易戰(zhàn)前后上海A股收益率和上海B股收益率的波動(dòng)進(jìn)行比較，有助于初步判斷貿(mào)易戰(zhàn)對上海AB兩個(gè)股票市場的影響（見圖5）。圖5-1的線性圖是貿(mào)易戰(zhàn)前37個(gè)交易日和貿(mào)易戰(zhàn)期間37個(gè)交易日上海A股指數(shù)收益率情況，圖5-2的線性圖則是同時(shí)期上海B股指數(shù)收益率情況，其中貿(mào)易戰(zhàn)期間的最大負(fù)收益率均出現(xiàn)在貿(mào)易戰(zhàn)第一個(gè)交易日（圖中標(biāo)注為“貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)”）。由圖5可知：貿(mào)易戰(zhàn)第一天上海AB兩個(gè)股票市場都有較高的收益率波動(dòng);不考慮貿(mào)易戰(zhàn)第一天的情況，貿(mào)易戰(zhàn)前上海AB兩個(gè)股票市場的波動(dòng)程度均略微高于貿(mào)易戰(zhàn)期間兩個(gè)市場的波動(dòng)程度。

四、實(shí)證分析

（一）參照組數(shù)據(jù)說明

本文以中美貿(mào)易戰(zhàn)期間37個(gè)交易日上海A股指數(shù)和上海B股指數(shù)五分鐘收盤價(jià)的對數(shù)收益率為研究對象（每個(gè)市場1776個(gè)樣本）。此外，本文實(shí)證部分還選取了上年（2017年）同期，以及貿(mào)易戰(zhàn)前37個(gè)交易日兩個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)作為參照組，以期通過對比分析來論證前文提出的研究假說，進(jìn)而厘清貿(mào)易戰(zhàn)對中國股票市場收益率波動(dòng)和非對稱性的影響。

（二）模型選擇

前人研究表明，GARCH族模型對于資產(chǎn)市場收益率波動(dòng)性的研究具有較高的適用性，其中TGARCH、EGARCH模型除了能有效描繪資產(chǎn)收益率的波動(dòng)性，還能區(qū)分正負(fù)沖擊帶來的影響差異，即能有效解釋波動(dòng)的非對稱性問題?；诖耍疚牟捎肨GARCH模型對樣本數(shù)據(jù)及參照組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合。TGARCH模型是門限GARCH模型的簡稱，其本質(zhì)就是在傳統(tǒng)的GARCH模型基礎(chǔ)上利用虛設(shè)變量來設(shè)置一個(gè)門限，用以區(qū)分正的和負(fù)的沖擊對條件波動(dòng)性的影響。以（1，1）階為例，TGARCH模型可表達(dá)為如下式子。其中，式（1）為條件均值等式，用外生變量對目標(biāo)資產(chǎn)收益率進(jìn)行線性擬合;式（2）為條件方差等式，用上期方差、上期誤差平方和門限變量來解釋當(dāng)期的方差。

其中，系數(shù)？琢1表示上期一個(gè)單位正的殘差對當(dāng)期方差的影響，即上期一個(gè)單位利好消息對當(dāng)期波動(dòng)率影響;系數(shù)？琢1+？琢2表示上期一個(gè)單位負(fù)的殘差對當(dāng)期方差的影響，即上期一個(gè)單位利空消息對當(dāng)期波動(dòng)率影響;系數(shù)？茁1表示上期方差對當(dāng)期方差的影響，即波動(dòng)率（風(fēng)險(xiǎn)）的傳導(dǎo)程度。

須補(bǔ)充說明的是：本文的條件均值等式選取當(dāng)期的整個(gè)市場（A股和B股）收益率作為外生變量，以剔除貿(mào)易戰(zhàn)以外其他因素對市場波動(dòng)非對稱反應(yīng)的影響;前文描述性分析表明樣本數(shù)據(jù)并不符合正態(tài)分布，對此本文在建立模型時(shí)將誤差項(xiàng)的分布設(shè)置為“廣義誤差分布”，以提高模型的準(zhǔn)確性和擬合度。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)

1.貿(mào)易戰(zhàn)前后市場波動(dòng)率計(jì)算。方差指標(biāo)是業(yè)界公認(rèn)的數(shù)據(jù)波動(dòng)程度衡量指標(biāo)，本文將分別統(tǒng)計(jì)上證A股綜指和上證B股綜指在中美貿(mào)易戰(zhàn)前后的方差大小，以說明貿(mào)易戰(zhàn)對股市波動(dòng)性的影響。如表2所示，貿(mào)易戰(zhàn)前上海A股市場收益率方差為0.00000255，貿(mào)易戰(zhàn)期間變成0.00000214;貿(mào)易戰(zhàn)前上海B股市場收益率方差為0.000000969，貿(mào)易戰(zhàn)期間變成0.000000745?？梢姡Q(mào)易戰(zhàn)期間上海2個(gè)市場的波動(dòng)率都變小。

2.條件均值模型選擇與條件異方差檢驗(yàn)。前人關(guān)于股票市場收益率的實(shí)證模型，一般有兩種選擇：一是建立隨機(jī)游走模型，即用滯后一期的收益率來解釋當(dāng)期收益率;二是建立市場模型，即用市場收益率來解釋某一組合或某一板塊的收益率?？紤]到區(qū)分A股和B股市場波動(dòng)情況也是本文的一個(gè)重點(diǎn)，本文將使用市場模型來分別對A股市場和B股市場進(jìn)行分析，即用整個(gè)市場的收益率（上證綜指收益率）來解釋A股市場收益率（上證A股指數(shù)收益率）和B股市場收益率（上證B股指數(shù)收益率）。這樣的條件均值模型選擇，有助于剔除整個(gè)市場的共同風(fēng)險(xiǎn)，確保GARCH項(xiàng)代表的是A股市場和B股市場特有的風(fēng)險(xiǎn)（波動(dòng)性）。條件均值模型初選和條件異方差檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

如表3所示：六個(gè)模型的解釋變量“市場收益率”都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明樣本數(shù)據(jù)和兩個(gè)參照組均以市場模型來構(gòu)建條件均值等式有一定的合理性和解釋力;六個(gè)模型的“Heteroskedasticity test”顯示的概率值都小于1%，說明拒絕原假設(shè)“不存在條件異方差”的犯錯(cuò)概率接近于零，因此六個(gè)模型都適合用“條件方差等式”來解釋收益率的波動(dòng)情況，即適合建立GARCH族模型。

3.TGARCH模型擬合。本文在探討貿(mào)易戰(zhàn)對上海A股和上海B股兩個(gè)市場收益率波動(dòng)性影響的同時(shí)，也將進(jìn)一步考究波動(dòng)是否存在非對稱性特征。因此，下文將用具有非對稱性特點(diǎn)的TGARCH模型對樣本數(shù)據(jù)和參照組數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合（見表4）。

由表4可知：六個(gè)TGARCH模型診斷結(jié)果的概率值都接近于1，說明模型已經(jīng)消除了異方差性，即現(xiàn)有模型具有較高的解釋力;六個(gè)TGARCH模型的條件均值等式的解釋變量“市場收益率”均通過顯著性檢驗(yàn)，說明整個(gè)市場的收益率能夠作為A股市場和B股市場收益率的有效衡量;六個(gè)TGARCH模型的ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)均通過顯著性檢驗(yàn)，說明GARCH族模型能夠有效解釋A股市場和B股市場的風(fēng)險(xiǎn)（波動(dòng)性）形成及傳導(dǎo);六個(gè)TGARCH模型中，只有兩個(gè)T門限虛擬變量系數(shù)顯著為正，說明只有兩個(gè)階段市場波動(dòng)表現(xiàn)出非對稱性特點(diǎn)。

（四）研究假說驗(yàn)證與實(shí)證結(jié)果詮釋

由GARCH族模型的基本含義可知，條件方差等式的計(jì)量回歸結(jié)果代表上期一個(gè)單位的正的殘差、一個(gè)單位的負(fù)的殘差和方差對當(dāng)期方差的影響（見表5），這三個(gè)指標(biāo)分別代表上期一個(gè)單位的利好消息、一個(gè)單位的利空消息和上期波動(dòng)性（風(fēng)險(xiǎn)）對當(dāng)期波動(dòng)性的影響。

1.貿(mào)易戰(zhàn)期間上海股票市場的波動(dòng)性小于貿(mào)易戰(zhàn)前。由表2可知，貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股和B股市場的波動(dòng)率都降低了。結(jié)合前文的理論分析可知，中美貿(mào)易戰(zhàn)這種不利的市場環(huán)境使投資者普遍產(chǎn)生悲觀情緒，進(jìn)而降低了市場的波動(dòng)程度。由此也驗(yàn)證了本文的研究假說1。

2.貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股市場的波動(dòng)呈現(xiàn)出非對稱性特點(diǎn)。由表5可知：貿(mào)易戰(zhàn)期間上海A股市場對利空消息的反應(yīng)系數(shù)為0.0756，對利好消息的反應(yīng)系數(shù)為-0.024，即一個(gè)單位利空消息帶來的市場波動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于一個(gè)單位利好消息帶來的市場波動(dòng)。貿(mào)易戰(zhàn)前和去年同期的市場則沒有表現(xiàn)出這種對利空和利好消息的反應(yīng)差異。說明貿(mào)易戰(zhàn)導(dǎo)致的悲觀情緒，使得以風(fēng)險(xiǎn)厭惡為主的A股市場的投資者均對利空消息有更加敏感的反應(yīng)。由此也驗(yàn)證了本文的研究假說2A。

3.貿(mào)易戰(zhàn)期間上海B股市場的波動(dòng)沒有呈現(xiàn)出非對稱性特點(diǎn)。由表5可知：貿(mào)易戰(zhàn)期間上海B股市場對利空消息和利好消息的反應(yīng)系數(shù)均為0.1634，即一個(gè)單位利空消息和利好消息帶來的市場波動(dòng)并沒有顯著差異。相較之下，貿(mào)易戰(zhàn)前市場對利空消息的反應(yīng)（0.3068）顯著大于對利好消息的反應(yīng)（0.0976）。說明貿(mào)易戰(zhàn)產(chǎn)生的悲觀情緒，并不會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)喜好為主的B股市場的投資者對利空消息產(chǎn)生敏感的反應(yīng)，從而使得貿(mào)易戰(zhàn)前的非對稱性出現(xiàn)了一定程度的反轉(zhuǎn)，但仍未實(shí)現(xiàn)利好消息沖擊大于利空消息沖擊的理論結(jié)果。即本文的研究假說2B得到部分驗(yàn)證。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到本研究的實(shí)證分析是基于分組回歸來檢驗(yàn)貿(mào)易戰(zhàn)對中國股票市場波動(dòng)性的影響，分析過程存在一定不足：一是未能將貿(mào)易戰(zhàn)量化加入模型，二是未能有效控制宏觀經(jīng)濟(jì)變量，三是理論框架中的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、投資者情緒等主觀預(yù)期指標(biāo)未能量化加入模型。對此，本研究將利用貿(mào)易戰(zhàn)前后37個(gè)交易日的數(shù)據(jù)，構(gòu)建含有貿(mào)易戰(zhàn)虛擬變量（貿(mào)易戰(zhàn)未爆發(fā)=0;貿(mào)易戰(zhàn)期間=1）、上期本市場收益率（既代表投資者的市場預(yù)期，又能一定程度上控制宏觀經(jīng)濟(jì)的影響）的TGARCH模型，以驗(yàn)證前文實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)果如表6所示：貿(mào)易戰(zhàn)虛擬變量在A股和B股市場都通過了顯著性檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明貿(mào)易戰(zhàn)一定程度上降低市場波動(dòng)性，與前文實(shí)證分析結(jié)果以及研究假說1相符;均值等式中上期本市場收益率通過顯著性檢驗(yàn)，且A股市場的系數(shù)結(jié)果為負(fù)值、B股市場的系數(shù)結(jié)果為正值，說明A股市場的投資者多為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者、及時(shí)根據(jù)市場調(diào)整而調(diào)整，B股市場的投資者多為風(fēng)險(xiǎn)喜好者，市場波動(dòng)中追求更高的收益，與前人理論分析提出的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、投資者情緒影響市場反應(yīng)基本相符;加入上期本市場收益率后，A股市場的門限變量顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)值為正數(shù)，B股市場的門限變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明考慮宏觀經(jīng)濟(jì)影響后，A股市場的波動(dòng)性表現(xiàn)出對稱反應(yīng)，B股市場沒有表現(xiàn)出對稱反應(yīng)，與前文實(shí)證分析結(jié)果以及研究假說2基本相符。

五、結(jié)論與對策建議

（一）結(jié)論

本文基于“打好防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)”和“中美貿(mào)易戰(zhàn)”爆發(fā)的現(xiàn)實(shí)背景，從行為金融角度對“貿(mào)易戰(zhàn)影響中國股票市場波動(dòng)性及非對稱性”的話題進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明：一是從投資者情緒和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等行為金融視角，能夠有效解釋中國股票市場的波動(dòng)性及其非對稱特點(diǎn)，這將從理論層面對“杠桿效應(yīng)”和“波動(dòng)反饋機(jī)制”等資產(chǎn)市場波動(dòng)機(jī)理形成有益補(bǔ)充。二是貿(mào)易戰(zhàn)使得中國股票市場的投資者普遍產(chǎn)生悲觀情緒，進(jìn)而降低他們的交易總量和交易頻率，一定程度上抑制了市場收益的波動(dòng)程度。三是貿(mào)易戰(zhàn)導(dǎo)致的悲觀情緒，將促使市場上的風(fēng)險(xiǎn)厭惡者對利空消息形成過度反應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)喜好者對利好消息形成過度反應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致以風(fēng)險(xiǎn)厭惡為主的上海A股市場表現(xiàn)出非對稱性特點(diǎn)，以風(fēng)險(xiǎn)喜好為主的上海B股市場表現(xiàn)出非對稱性反轉(zhuǎn)的特點(diǎn)。

（二）對策建議

一是監(jiān)管部門應(yīng)該結(jié)合貿(mào)易戰(zhàn)前中國股市情況對市場風(fēng)險(xiǎn)做出準(zhǔn)確判斷。由上述可知，一方面，中美貿(mào)易摩擦與爭端將成為未來兩國經(jīng)濟(jì)往來的一種常態(tài);另一方面，“中美貿(mào)易戰(zhàn)”的市場環(huán)境會(huì)導(dǎo)致投資者普遍產(chǎn)生悲觀情緒，盡管這有利于降低市場的波動(dòng)性，但這種風(fēng)險(xiǎn)抑制作用是建立在市場交易總量降低的基礎(chǔ)上。這意味著未來一段時(shí)間內(nèi)，市場可能會(huì)向監(jiān)管部門釋放出一種建立在成交量大幅降低基礎(chǔ)上的虛假的低風(fēng)險(xiǎn)信號，不利于監(jiān)管者把握市場風(fēng)險(xiǎn)和調(diào)控市場。因此，建議監(jiān)管部門應(yīng)結(jié)合貿(mào)易戰(zhàn)前中國股票市場的收益波動(dòng)情況來判斷目前及未來市場的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而建立有效的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控措施。

二是加強(qiáng)對投資者的宣傳教育力度，降低投資者悲觀情緒，提高投資者風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力。 “中美貿(mào)易戰(zhàn)”市場環(huán)境下普遍存在的悲觀情緒，將導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)喜好者對利好消息過度反應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)厭惡者對利空消息過度反應(yīng)。因此，建議相關(guān)部門應(yīng)該加大對投資者的宣傳教育力度，一方面，讓投資者清楚中美貿(mào)易摩擦與爭端是未來的一種常態(tài)，消除或降低投資者的悲觀情緒;另一方面，提高投資的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力，避免由于過于喜好或厭惡風(fēng)險(xiǎn)而對利好或利空信息產(chǎn)生過度反應(yīng)。

（責(zé)任編輯：夏凡）

參考文獻(xiàn)：

[1]陳其安，雷小燕.貨幣政策、投資者情緒與中國股票市場波動(dòng)性：理論與實(shí)證[J].中國管理科學(xué)，2017（11）：1-11.

[2]陳千里，周少甫.上證指數(shù)收益的波動(dòng)性研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2002，19（6）：122-125.

[3]Daniel B.Nelson.Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns：A New Approach[J].Econometrica，1991，59（2）：347-370.

[4]Engle R F.A general approach to lagrange multiplier model diagnostics[J].Journal of Econometrics，1982，20（1）：83-104.

[5]葛揚(yáng).新時(shí)代中國社會(huì)主要矛盾轉(zhuǎn)化后對基本經(jīng)濟(jì)制度的新認(rèn)識(shí)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2018（1）：25-27.

[6]郭代玉珠.投資者情緒與波動(dòng)率非對稱性[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2017（11）.

[7]何興強(qiáng)，李濤.不同市場態(tài)勢下股票市場的非對稱反應(yīng)——基于中國上證股市的實(shí)證分析[J].金融研究，2007（8a）：131-140.

[8]蔣天虹.深圳股票市場杠桿效應(yīng)研究[J]. 財(cái)經(jīng)問題研究，2008（2）：71-75.

[9]陸靜，裴飴軍，吳琴琴.投資者情緒影響香港股票市場嗎？[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2017（37）：90.

[10]毛前友.中國股票市場的非對稱波動(dòng)——一個(gè)新的分析框架[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2010（8）：53-60.

[11]梅立興，張燦，何魯.投資者情緒與股票收益——來自移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)證研究[J].南方經(jīng)濟(jì)，2019，354（3）：39-56.

[12]任彪，李雙成.中國股票市場波動(dòng)非對稱性特征研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2004，34（9）.

[13]Tim Bollerslev.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J].J Econ，1986，31（3）：307-327.

[14]王春峰，鞏蘭杰，房振明.中國股市非對稱的波動(dòng)性實(shí)證研究[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2008，21（2）：5-7.

[15]王春峰，黃凝， 房振明. 公司視角下基于動(dòng)態(tài)面板的中國股市收益與波動(dòng)關(guān)系研究[J]. 管理評論，2016，28（4）：3-11.

[16]王亮，劉金全.中國股票市場非對稱反應(yīng)研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010，29（5）：143-146.

[17]徐元棟，黃登仕.行為金融模型的有效性再評價(jià)[J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（5）：78-89.

[18]游宗君，王鵬，石建昌.中國股票市場的收益與波動(dòng)關(guān)系[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)，2010，19（2）：183-190.

[19]于全輝，孟衛(wèi)東.牛熊市投資者情緒與上證綜指的協(xié)整關(guān)系研究[J].預(yù)測，2010（5）.

[20]Zakoian J M.Threshold heteroskedastic models[J].Journal of Economic Dynamics & Control，1994，18（5）：931-955.

[21]張?jiān)i.投資者真的是理性的嗎——行為金融學(xué)對法瑪?shù)摹笆袌鲇行Ъ僬f”的質(zhì)疑與挑戰(zhàn)[J].學(xué)術(shù)界，2015（1）：116-125.

[22]趙振全，蘇治，丁志國.我國股票市場收益率非對稱均值回歸特征的計(jì)量檢驗(yàn)——基于ANST-GARCH模型的實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2005，22（4）.