股票市场反馈交易行为特征分析

编辑:宣统部 2019-02-06 16:16

[]基于shiller-sentana-wadhwani提出的理论模型,本文使用非对称garch模型来模拟和改变波动率,以实证检验上海股市的反馈交易行为。测试结果表明,在风险较低的情况下,上海证券市场呈现出更多的负反馈交易行为,并且随着风险的增加呈现出正反馈交易行为。这个结论与Tang或其他人使用garch模型获得市场波动的结论非常不同。他们认为,随着风险的增加,市场会出现更多积极的反馈交易行为。上海股市的这种反馈交易特征恰恰解释了为什么上海股市短期内没有大幅波动。

[关键词]反馈交易行为;产量序列相关;不对称的garch模型;上海股市

、简介

股票市场反馈交易行为特征分析

资本市场中有一类交易者根据过去的资产价格而不是对未来价格的预期来构建投资组合。这些投资者在行为金融中被称为反馈交易者,并根据对过去价格的不同反应分为正反馈交易者和负反馈交易者。在中国资本市场,有一种说法是“追逐上下”和“低买卖”,前者对应正反馈交易,后者对应负反馈交易。

股票市场反馈交易行为特征分析

一般来说,如果市场上有足够的反馈交易者,资本市场的收益将表现出自相关特征。当存在大量正反馈交易者时,股票价格相对于其基础价值被高估,并表现出过度波动。因此,当市场上存在大量正反馈交易者时,市场将变得不稳定(delongetal..1990);相反,如果市场上存在大量负面反馈交易者,被低估的股票被低估的股票是反馈交易者的追求,其价格将接近基本价值,当价格被高估时,大量的负面反馈交易者抛出高估的股票,使价格降低到接近基本价值水平。因此,大量负反馈交易者的存在可以稳定市场并减少市场波动。

Sentana和wadhwani(1992)扩展了德隆的分析逻辑,并检验了反馈交易、的自相关和波动能量关系。根据shiller(1984)的结果,他们以sh?ler-sentana-wadhwani模型的形式表达了三者之间的关系。 Bohl和Siklos(2004)使用不同的garch模型来估计基于shiller-sentana-wadhwani模型的条件力差异,以测试成熟和新兴市场中的反馈交易。测试结果表明,两个市场都存在正反馈和负反馈交易行为,但新兴市场的反馈交易行为更为明显。在这两个市场中,积极反馈随着波动而增加,但新兴市场的增长幅度较小。唐等人。 (2001)还基于shiller-sentana-wadhwani模型验证了上海证券交易所综合指数日收益率的自相关和反馈交易之间的关系。他们使用garch(1,1)来处理收益波动性的异方差性。实证结果表明,上海股市的正反馈存在序列自相关,相关系数的绝对值随波动率的增加而增大。、反馈事务的理论模型

Sentana和wadhwani(1992)提出了两组交易者(smartmoneys)和反馈交易者的市场,他们在使用投资者的反馈交易行为解释股票收益的序列相关性时,根据股票基础价值的预期进行投资。模型。假设第一组资产的需求函数具有以下形式

s,代表第一类投资者(smartmoney)持有的资产比例。 Et-1(rt)表示在t-1时刻t-1处的资产收益率rt的期望,这是基于时刻??t-1的所有信息的条件期望。 α是无风险资产的回报率(Merton,1980)。当预期收益率为a时,此类投资者不持有该资产。 Tt表示在时间t持有风险资产的投资者的风险溢价,这是条件方差σt2的非递减函数。

反馈交易者根据过去资产的价格而不是未来确定资产的持有量。假设当前期间t(期限)的杏耀娱乐注册持有量由前一期间(t-1期间)的收入水平确定ft =γrt-1

(2)ft代表反馈交易者持有的资产比例; γ> 0表示反馈交易者是一种正反馈交易类型,即“追逐上下”;当丫t + ft = 1时,代入(1)和(2)定价模型具有以下均衡模型et-1(γt)=α+μ(σt2)-γμ(σt2)γt-1(3)与标准资本资产定价模型,该定价模型还有一个Γμ(σt2)γt-1。由于反馈交易者的存在,第一类投资者已经改变了持有资产的风险溢价。当市场上有反馈交易者时,收益率显示出一阶相关性。该相关方法取决于反馈交易者的类型。当反馈投资者为正反馈类型时,收益率具有一阶负序相关性;当反馈投资者是负反馈类型时,收入具有一阶正序相关性。 Sentana等。相信市场上既有正反馈交易者。两个反馈交易的强度随波动率的变化而变化。当风险相对较小时,反馈交易者采取“低买卖高”的负面影响。反馈策略,第一类投资者对市场有较大影响;当风险较大时,第一类投资者的风险厌恶偏好决定他们寻求更高的预期回报,从而部分退出市场,反馈交易者进入市场的影响增加。当风险足够大时,反馈交易投资者表现出风险厌恶特征,并采取“追逐上下”的正反馈策略。简化考虑,反馈交易程度被视为波动率σ12的简单线性函数,等式(3)减少为et-1(γt)=α+μ(σt2) - (γ0γ1σt2)γt-1( 4)虽然这个理论模型首先被提出来解释与反馈交易行为的返回序列相关性。然而,该模型解释了第一类投资者与反馈交易者之间的相互作用模式,提供了测试反馈交易行为的可能性(bohl和siklos,2004)。三种、经济计量方法

在金融实证分析中,发现股票收益的条件方差是不对称的,并且glosten、jagannathan和runkle(1993)以及zakoian(1994)提出了描述这种波动率的模型(tgarch)。 Engle(1993)认为采用一阶garch模型可以很好地描述收益率的条件波动特征。在本文中,我们在实证分析中选择tgarch(1,1)来模拟收益率的条件方差。在检验中国资本市场反馈交易特征的存在时,共同估计以下模型

H1表示条件方差,εt服从条件正态分布,均值为0,方差为h1。在等式(6)和(7)中,条件方差是过去残差平方和过去条件方差的函数。方差方程的平稳性满足β1β2和β3非负,β1+β2+β3<1和β1+β2≥0。然而,结合回归模型,条件方差不仅是残差的平方和过去条件的方差的函数,而且还是参数α1、α2和α3的函数。考虑到回归方程,条件方差的稳定性条件更复杂。该模型是tgarch-m的变体,该模型条件方差的分析条件尚未在文献中提供。 β2测量条件异方差杏耀娱乐的不对称程度。当系数不为0时,前一时段的正残差和负残差对当前时段的条件异方差没有影响。当系数为0时,指示条件。异方差性没有不对称性,一般的garch模型可用于估计条件异方差性。



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