基于面板數(shù)據(jù)的A-H股價(jià)格差異影響因素研究.pdf

1、A-H股價(jià)格差異由來(lái)已久，已有的研究顯示匯率因素對(duì)A-H股價(jià)格差異的影響毋庸置疑，卻鮮有文獻(xiàn)從定量化角度分析其對(duì)價(jià)格差異影響的大小問(wèn)題；而基于面板數(shù)據(jù)對(duì)A-H股價(jià)格差異的研究也少有文獻(xiàn)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的單位根及協(xié)整檢驗(yàn)，估計(jì)出的模型可能會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，影響模型的估計(jì)效果。
　　 本文運(yùn)用基于t分布的GARCH(1，1)-VaR模型測(cè)度出匯率風(fēng)險(xiǎn)值。并將匯率風(fēng)險(xiǎn)因素與需求彈性差異、流動(dòng)性差異、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬差異、信息不對(duì)稱(chēng)及投資者心理

2、差異等因素一起設(shè)定相關(guān)指標(biāo)體系。其中流動(dòng)性指標(biāo)采用更為合理的有效流速的概念，克服了買(mǎi)賣(mài)價(jià)差和單純交易量方法衡量流動(dòng)性的不足。
　　 以2005年1月4日至2009年12月31日為最新的數(shù)據(jù)研究區(qū)間，以2005年之前完成“A+H”股交叉上市的30家上市公司為樣本。計(jì)算出相關(guān)指標(biāo)的日交易數(shù)據(jù)，但是不同樣本公司的交易日有差異，再加上僅采用日交易數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)分母為零的情況，本文將以上日交易數(shù)據(jù)的月度算術(shù)平均值作為最終指標(biāo)變量引入面板數(shù)據(jù)回

3、歸模型中。
　　 通過(guò)對(duì)上述所得變量進(jìn)行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，得到四個(gè)平穩(wěn)變量以及兩個(gè)非平穩(wěn)變量間的協(xié)整組合殘差序列。將這五個(gè)變量一起納入面板回歸模型。以此建立的面板數(shù)據(jù)回歸模型有效的避免了模型的“偽回歸”問(wèn)題。模型類(lèi)型的F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行模型估計(jì)最合適。
　　 研究發(fā)現(xiàn)：風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬差異指標(biāo)與信息羞異的指標(biāo)同為單位根過(guò)程；Kao檢驗(yàn)、Pedroni檢驗(yàn)和Fisher個(gè)體聯(lián)合檢驗(yàn)三種協(xié)

4、整檢驗(yàn)方法均顯示它們之間具有協(xié)整關(guān)系，而它們協(xié)整組合的殘差為平穩(wěn)過(guò)程；F檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)采用個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)比較合適；將GARCH(1，1)-VaR模型計(jì)算出的匯率風(fēng)險(xiǎn)值為匯率風(fēng)險(xiǎn)代理變量引入面板數(shù)據(jù)回歸模型中所得結(jié)論與理論分析是一致的，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)A-H股價(jià)格差異有顯著為正的影響，從而驗(yàn)證了相關(guān)研究；流動(dòng)性差異、需求價(jià)格彈性差異、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬差異對(duì)價(jià)格差異的影響與理論分析的結(jié)果一致；信息不對(duì)稱(chēng)因素對(duì)價(jià)格差異影響程度較小，