基于混頻數(shù)據(jù)的我國股市波動性研究.pdf

1、關(guān)于股市波動的已有研究，大多存在兩種現(xiàn)象：一是研究采用的數(shù)據(jù)都是單一頻率的，或者是低頻數(shù)據(jù)，即月數(shù)據(jù)、季度數(shù)據(jù)等；或者是高頻數(shù)據(jù)，即日數(shù)據(jù)、日內(nèi)5分鐘數(shù)據(jù)等；二是在研究股市波動與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系時(shí)，大多采用低頻的股市數(shù)據(jù)，如月度、季度或年度數(shù)據(jù)，使其數(shù)據(jù)頻率與宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)保持一致。這些做法并沒有充分利用可得的金融數(shù)據(jù)信息，難免對研究造成重要影響。為充分利用數(shù)據(jù)信息，很有必要在一個(gè)研究模型中同時(shí)使用不同頻率的數(shù)據(jù)，如有的變量采用日數(shù)據(jù)，有的

2、采用周或月度數(shù)據(jù)。這是本文采用混頻數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的基本動機(jī)。本文采用混頻數(shù)據(jù)對股市波動進(jìn)行兩個(gè)方面的研究，一是股市波動預(yù)測，二是宏觀經(jīng)濟(jì)對股市波動的影響。即，本文對我國股市波動性的研究在于股市波動率的預(yù)測以及股市波動的經(jīng)濟(jì)根源。
　　首先，本文分別采用自回歸分布滯后混合數(shù)據(jù)抽樣回歸模型(ADL-MIDAS)與GARCH模型預(yù)測股市周波動率。ADL-MIDAS模型采用上證綜指、深證成指的混頻數(shù)據(jù)(日數(shù)據(jù)和周數(shù)據(jù)的混合)，GARCH模型

3、僅使用周數(shù)據(jù)。本文估計(jì)了兩類模型，比較了兩類模型的樣本內(nèi)性質(zhì)；利用 West（2006）提出的非嵌套的模型比較檢驗(yàn)，比較了兩個(gè)模型樣本外預(yù)測精度。實(shí)證結(jié)果表明，基于上證綜指、深證成指的數(shù)據(jù)，在沒有采用 Nowcasting思想的情況下，并沒有充分證據(jù)表明ADL-MIDAS模型的效果優(yōu)于GARCH模型，而當(dāng)采用 Nowcasting思想時(shí)，ADL-MIDAS模型無論是比較樣本內(nèi)擬合效果還是樣本外的預(yù)測精度均優(yōu)于GARCH模型。本文還通過一

4、系列穩(wěn)健性分析說明該結(jié)論是穩(wěn)健的。
　　其次，本文通過GARCH-MIDAS模型將股市波動率分解為長期成分和短期成分。以此為基礎(chǔ)，在上述模型中直接納入宏觀經(jīng)濟(jì)變量來研究宏觀經(jīng)濟(jì)對股市波動的影響。為了保證結(jié)論的穩(wěn)健性和說服力，本文還對股市長期波動和一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量建模，來探究宏觀經(jīng)濟(jì)對股市波動的影響。實(shí)證結(jié)果表明，基于已實(shí)現(xiàn)回報(bào)率（RV）的GARCH-MIDAS模型可以較好地對我國股市的長短期成分進(jìn)行分解；直接納入宏觀經(jīng)濟(jì)變量的GA