浅析我国A股与B股的收益率波动性的差异

【摘要】中国的股票市场自从上海与深圳证券交易所成立以来，经过了20年的发展，与世界其他国家或地区的股票市场相比，中国的股票市场依旧是一个高度分割的市场，这主要表现在中国的股票市场被人为的分割为A股市场和B股市场。本文通过实证分析A股与B股指数间的互动关系及变化规律，试图找到中国股票市场不同市场的相似与差异点，从而为政策制定者提供消除或消弱股票场分割提供参考。 　　【关键词】股票市场；ARCH模型；收益率；波动性 　　Engle（1982）提出的ARCH模型，被认为是最集中地反映了金融数据时间序列方差波动特点的模型，成为现代计量经济学研究的重点。ARCH模型是用于分析收益率与波动率的有效方法之一，它解释了收益率序列中比较明显的变化是否具有规律性，并且说明了这种变化前后依存的内在传导是来自某一特定类型的非线性结构，较好地刻画了外部冲击形成的波动集聚性。Bollerslev（1986）修正了ARCH模型，在ARCH模型中加入了条件异方差的移动平均项，提出了GARCH模型。 　　本文在分析我国A股与B股市场的波动性问题时，也同样借鉴了上述方法，并收集了2005年至今的近5年的上证A股与上证B股、深证A股与深证B股的市场日数据，着重分析我国A股与B股市场的收益率波动性的差异。 　　一、证券指数收益率的平稳性检验 　　从下图中从上到下分别是上证A股指数、深圳A股、深证B股、上证B股的波动性曲线，从中，我们可以看到A股的波动要大于B股的波动，存在明显的差异。同时也可以看出去波动的趋势基本是一致的。 　　下面，我们来看看其日收益率曲线是否是平稳的，单位根检验如表1，通过分别做上证A股指数、深证A股、深证B股、上证B股的日收益率，及上证A股指数与上证B股的比率、深证A股与深证B股的日收益率的比值的单位根检验，发现上述变量都是平稳的。 　　二、A股与B股的收益率的波动性分析 　　1.A股与B股的收益率的波动性的一致性分析 　　在这里运用GARCH—M模型，我们以A股指数的收益率作为因变量，B股指数的收益率作为自变量，同时将GARCH项引入均值方程中，如果各个统计量是显着的，那么表明，A股与B股的日收益率具有一致性；相反，如果统计量不显着，那么，表明A股与B股的日收益率不具有一致性。这里仍然选择上证A股与上证B股、深证A股与深证B股作为研究对象，观察期为2005年1月5日至2010年12月17日大约5年的日数据。模型设定 　　（a）式是均值的方程，带误差项的外生变量的函数。因为是基于过去信息的一步向前预测方差，所以称为条件方差。条件方差的方程有三项。其中，为A股指数日收益率，为B股指数日收益率。

检验结果如表2。 　　从检验结果来看，该模型的回归结果是显着的，从而与预期一致，从而可以判定出，A股与B股的日收益率具有一致性。即，当面临同样的经济机遇或者冲击时，其反应的方向是一致的，而且，在GARCH模型中，发现GARCH项系数较大，表明，历史信息对当期的波动作用较大。但是，仅此我们无法判断A股与B股的在收到冲击时的反应幅度大小。所以，我们接着进行下一步的检验。 　　2.A股与B股的收益率的波动性的差异性分析 　　在进行A股与B股的收益率的波动性的一致性分析时，以上证A股与上证B股指数的日收益率的比值，以及深证A股与深证B股指数的日收益率的比值作为考核对象，如果两者的比值波动幅度较小，则可以认为A股与B股的日收益率的差异较小，反之，则可以认为A股与B股的日收益率的差异较大。这里，我们首先来看看A股与B股的日收益率的比值的数据的统计特征。 　　从表3可以看出，上证A、B股日收益率比值的波动较大，而深证A、B股日收益率比值的波动较小。通过GARCH检验其方差，设为A股与B股指数日收益率比值，并设为被解释变量，为被解释变量，模型设定与前面类似。 　　如果回归方程的各个统计量显着，则表明滞后一期的比值可以解释当期的收益率比值。从而表明，A股与B股的收益率受到相同的冲击或利好消息后，其波动的差异较小，在可以接受的范围内；反之，若统计量不显着，那么表明滞后一期不能很好的预测到当期。此外，在一般的研究中认为在GARCH模型中，GARCH项代表历史趋势对当期的波动率的作用影响，残差项代表最新的冲击对当期波动率的影响大小。若GARCH项系数较大，表明历史信息对当期的波动影响较大；反之，若残差项较大，则表明，波动率在很大程度上由当期的最新信息决定。结合上述分析，回归结果如表5。