中小板股票市場波動性研究--基于貝葉斯分位數(shù)回歸方法.pdf

1、　　我國股票市場主要有主板市場、中小板市場和創(chuàng)業(yè)板市場。與主板市場相比，中小板市場設(shè)立時間晚，具有流通盤小、股權(quán)相對集中等特點，因此該市場的波動更加劇烈。作為對主板市場波動性研究的補充，本文主要分析中小板市場波動性。首先，選用日收盤指數(shù)和月度極差作為波動指標，極差包含股價波動幅度信息，從而揭示出更多波動特征；其次，針對經(jīng)濟數(shù)據(jù)普遍存在尖峰厚尾、結(jié)構(gòu)突變異常等現(xiàn)象，本文采用基于條件分布函數(shù)的分位數(shù)回歸方法，通過不對稱Lapl-ace分布引

2、入貝葉斯估計，構(gòu)建貝葉斯分位數(shù)回歸(BQR)模型并采用Geweke和Raftery-Lewis檢驗方法判斷MCMC鏈條的收斂性。
　　本文研究過程中，以BQR模型為基礎(chǔ)，進行了不同形式的擴展。首先，結(jié)合自回歸分布滯后效應，建立基于Gibbs抽樣的貝葉斯自回歸分布滯后分位數(shù)回歸模型，仿真模擬并實證研究中小板綜合指數(shù)日收盤指數(shù)與匯率、利率關(guān)系。發(fā)現(xiàn)中小板市場主要受自身過去波動的影響，匯率和利率的影響很小，劃分樣本區(qū)間后得到的分析結(jié)論

3、基本不變。由于匯率利率的作用不太符合客觀事實，因此下面考慮更多經(jīng)濟因素，重新構(gòu)建模型進行分析。
　　其次，隨著解釋變量增加，多元模型會出現(xiàn)“維數(shù)災難”問題，本文采用自適應Lasso懲罰進行變量選擇，提出基于MH抽樣的貝葉斯自適應Lasso懲罰分位數(shù)回歸(BALQR)模型，仿真模擬并分析中小板綜合指數(shù)月度極差與宏觀經(jīng)濟因素的關(guān)系。結(jié)果表明，經(jīng)濟增長、銀行同業(yè)拆借七天利率與中小板市場只有微弱負相關(guān)關(guān)系；適度通貨膨脹可以抑制股市波動，

4、并且隨著股市波動程度加劇，抑制作用增大；實際有效匯率的正向沖擊作用最大，變量替代后得到的模型結(jié)論不變。這些反映出我國實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟存在脫節(jié)現(xiàn)象，利率由于沒有市場化而與現(xiàn)實金融市場關(guān)系不大，同時，合理均衡、市場化的匯率水平是從根本上解決股市波動劇烈的重要條件，所以要穩(wěn)步有序地進行人民幣匯率改革等措施。
　　最后，由于上述模型沒有考慮隨機離散的經(jīng)濟政策事件影響，本文通過引入虛擬變量反映經(jīng)濟事件的發(fā)生，還構(gòu)建了含虛擬變量的BQLA