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摘 要：证券市场稳定性研究是随着证券市场历次大幅波动并产生经济危机而兴起和逐步深化认识的.国外学者对证券市场价格稳定性的研究已有相当长的历史.本文从影响股市稳定性的因素入手,就其波动性模型进行综合叙述.
关 键 词：证券市场；期权；股票
中图分类号：F830.91文献标识码：A文章编号：1001-828X（2012）01-0-01
一、影响股市稳定性的因素
1.股票期权、指数期权和指数期货对稳定性的影响
相当多的文献研究了股票期权、指数期权和指数期货是否影响了股市的稳定性.许多研究人员经常把所谓的三重魔法日,即指股票期权、指数期权和指数期货同时到期日,将股市不同寻常的波动联系在一起.
Stoll和Whaley研究了1983-1985年间,期权到期日收盘前一个小时的股市波动性.他们发现在那一个小时,无论是交易量、成交额还是股价都呈现出比以往更高的波动性,并且还有这样一种趋势,那就是在收盘前股价会下跌,而在下一个交易日开盘,股价就会反弹.
Schwert研究了1983年以来股市的日波动性,他认为没有足够的理由可以证明股市在三重魔法日出现显著的波动性.
2.价格稳定机制对股市稳定性的影响
许多国家为了确保金融市场稳定有序的发展,采取了各种价格稳定机制,概括起来,主要以下四种：断路器、涨跌幅限制、交易暂停和头寸限制.Schwert认为,如果市场出现过度恐慌时,这种稳定机制对减少股市波动有显著的作用；如果投资者有较快反应能力和估价能力时,稳定机制的存在反而会减弱证券市场的流动性.
Kim和Rhee对股票交易所涨跌幅限制机制与波动性水平、价格连续性、反转活动和交易活动类型的关系进行了检验.他们的研究结果表明：1.没有达到涨跌幅限制的股票波动很快达到正常水平,而达到涨跌幅限制的股票波动更加剧烈；2.没有达到涨跌幅限制股票的价格经常连续变化,而达到涨跌幅限制的股票价格经常不连续变化；3.达到涨跌幅限制交易日之后的交易活跃程度将增强,而所有其它股票活跃程度明显减弱.
许多中国学者也研究了股市涨跌幅机制对股市稳定性的影响.胡琦和庞秀梅认为涨跌停板制度在证券市场还不完善的初期是必要的,随着市场的逐步完善应探讨合理的涨跌幅限制水平.他们的研究结果表明,恰当的涨跌幅限制不仅限制了异常波动,而且增加了流动性；相反地,不恰当的涨跌幅限制不仅增加了波动性,反而在一定程度上也约束了流动性.他们认为,象中国这样新兴的证券市场,涨跌幅限制为10％是合理的.10％的涨跌幅限制可以抑制市场的剧烈波动.不过,他们承认,目前对每一只股票还不能都得出一致的结论.
3.宏观经济因素对稳定性的影响
Schwert试图解释为什么美国股市在不同的时期表现出不同的波动性.为此,他利用1857-1985年的月度数据,分别从名义和实际宏观经济发展角度,分析了股市波动性与宏观经济发展间的关系.
许均华和李启亚研究了宏观政策对中国股市的影响.他们的研究结果表明：1)连续性政策综合指标与我国股市存在正相关,但连续性政策对股市运行的解释程度较低.股市的运行除了遵循其内在规律之外,受一些非连续性政策如短期性政策事件的影响较大.2)股市对短期性政策事件的反应是：利好政策事件导致股市跌势转弱或股市从熊市转为牛市；利空政策事件导致股市涨势转弱或股市从牛市转为熊市.
二、股市波动性模型综述
1.随机波动的离散模型
Engle(1982)提出了自回归条件异方差性模型(即ARCH模型),该模型假设条件方差(ConditionalVariance)取决于以往的误差.
在实际应用中,ARCH模型往往难以估计参数数量众多的模型.为克服之一困难,Bollerslev(1986)提出了广义ARCH模型,即GARCH模型或GARCH(p,q).该模型假设条件方差取决于以往的误差和方差.它的优点是一旦误差项的分布函数确定,就可以通过求极大似然值估计模型的各参数.
French、Schwert和Stambaugh用ARCH(22)和GARCH(2,1)模型,采用纽约证券交易所标准普尔500(S&P500)综合指数,估计了1928年1月到1984年12月证券市场月度收益标准方差.他们的研究结果表明,在那一时期,纽约证券市场GARCH效应非常显著.
2.事件研究法
这种方法的思路是通过对证券市场上每只股票的收益做时间序列回归分析,得到估计参数.随后用这些估计参数值去预测某一事件发生后的每期股票收益,由此产生的预测误差值作为股票i在j时期的异常收益估计值(ARij).通过做横截面分析,还可以计算得到事件发生后j时期的平均异常估计值(AARj)和整个时期(从时期k到n)的累计平均异常估计值(CAARk,n,k 3.VAR模型 Schwert(1989)认为宏观经济因素像通货膨胀、货币发行量、失业率等会影响预期未来流的波动,进而影响股市的稳定性.他用向量自回归模型,分析了1885-1987年间纽约证券交易所月度股市波动性.结果发现,宏观经济因素难以预测股市的波动性. Campbell(1991)试图将股价的波动归因于对未来红利和未来股价预期的变化,他对股价取对数线性估计值,并得到股价红利率对数值与未来红利和股价期望值之间的线性关系.然后假设红利增长率和股价红利率对数值有低阶向量自回归性,采用VAR模型来预测未来红利的增长及股价的变化,Campbell就可以将当前股价的波动分解为未来红利和未来股价波动的问题.研究结果表明,股价的波动主要是由于对未来股价预期的修正,而不是对未来红利分配预期的改变. Nakagawa和Osawa(2000)VAR模型研究了日本、美国、英国、德国等四个国家间金融市场波动的关系以及宏观经济波动是否会引起金融市场的波动.他们的研究结果发现：1)大体上来看,股价和债券价格的变化引起汇率的变化；2)金融市场的波动会引起宏观经济的波动,同样的,宏观经济的波动也会引起金融市场的波动.