股权分置改革对上证股指波动性的影响

芮丽萍 于德淼 宫厚森

摘要：随着时间序列计量经济学研究的快速发展，越来越多的模型被用到资产市场的研究中来，国内外都有大量的文献对股票市场波动率的建模，其中最常用的便是GARCH族函数了。本文运用TARCH和EGARCH模型分析了股权分置改革对上证综指波动性的影响，在得出沪市具有明显的杠杆效应的同时，也得出了股权分置改革轻微的增加了股指波动性，得出了与国内其他研究文献不同的结论。

关键词：GARCH；TARCH；EGARCH；股权分置改革

一、引言

股权分置是指A股市场的上市公司股份按能否在证券交易所上市交易而被区分为非流通股和流通股。这个制度安排在2005年之前已经实行多年，其中特别规定：上市的企业只允许其少部分股份（通常不到三分之一），在市场公开发行及交易，其余的股份则暂时不允许进入市场流通，并只能由一个或几个法人持有。这样的安排显然是一个权宜之计，当初主要是希望一方面保证国家对上市国有企业具有绝对的控股权，另一方面也担心中国刚刚建立的股票市场无法承担全流通的市场压力。

尽管这一制度的实行起到了一定的历史作用，但是它所带来的负面作用也是十分明显和巨大的。股权分置扭曲资本市场定价机制，制约资源配置功能的有效发挥；公司股价难以对大股东、管理层形成市场化的激励和约束，公司治理缺乏共同的利益基础；资本流动存在非流通股协议转让和流通股竞价交易两种价格，资本运营缺乏市场化操作基础。为了解决这一重大缺陷，证监会于2005年4月29日开始进行股权分置改革。波动性是金融资产和资本市场的显著特征之一，而我国股市自建立以来已经经历了数次的大涨大跌表现出了巨大的波动性。因此，研究股权分置这一重大制度性缺陷的完善是否会对我国资本市场的波动性产生实质性影响就具有很重要的理论和实践意义。

二、相关研究文献综述

早期衡量波动性的方法有极差法和以其为基础的价差比率法，马科维茨（1952）在其具有奠基性的论文中首次引入了标准差来度量金融资产的波动性和风险。这些方法都要求资产的收益率在不同时点上是独立同分布的，也就是要求收益率的方差具有时间不变性，但是在现实世界中这一假设是常常不能得到满足的，尤其对于高频金融数据来说更是如此。这些金融数据经常表现出一种波动集聚性，即条件异方差性。因此，研究出一种描述资产收益率的方差随时间而变化的模型就显得十分重要。Engle（1982）提出了自回归条件异方差（ARCH）模型，从而允许序列的方差随时间而改变（这一模型最初是用来研究英国通货膨胀率的）。出于此模型在测度和预测波动率方面的准确和便捷，经济学家们在随后的近30年时间内相继开发出了大量的、更有效的测度法，这些方法被统称为ARCH族模型。Bollerslev（1986）扩展了Engle的原始模型，引入了一种允许条件方差转化为一个ARMA过程的方法，即广义自回归条件异方差GARCH模型。Engle ， Lilien 和Robins（1987）提出了特别适用于资产市场研究的允许序列的均值不独立于其条件方差的ARCH-M模型。资产价格的一个有趣性质是“坏消息”对波动性的影响要远大于“好消息”的影响，这被称为“杠杆效应”。为了刻画这一非对称性影响，Glosten ， Jaganathan和Runkle（1994）提出了门限GARCH（TARCH）。同时Nelson（1991）也提出了另一个允许信息影響不对称性存在的EGARCH模型。

目前国内学者分析股权分置改革的实施对于我国股市波动性的影响的相关文献并不多见。王少平、陈永伟（2008）运用非平稳非线性ARCH模型得出了股改后中国股市的长期风险减弱了，但短期风险却在增加的结论。张慧莲（2009）以2006年12月29日为分界点将上证180指数收益率序列分为了股改前与股改后两个时间段，并考虑了其他可能的分段形式，得出了股改后股指波动性显著增加的结论。

三、计量模型与实证分析

在本文中，我选取上海证券交易所综合指数来进行分析，数据来源于WIND咨询金融终端数据库。从该数据库中得到的是股价指数，出于研究的目的，并遵循通常的做法我对其进行了变换。即取其连续复利收益率的形式：rt=logpt-logpt-1。由于上海证券交易所设立初期的巨大投机性，上市交易股票数过少，监管不规范等原因，我选取的数据样本期间为1997.1.2～2011.6.10，数据为每日的收盘价。

考虑到已有众多学者和文献研究了中国股市的波动性特征，并得出我国资本市场与国外成熟资本市场一样存在确定性的非对称效应，所以我在本文中直接检验其TARCH和EGARCH效应，其它的对称GARCH模型检验不在此赘述。由于大部分的股价收益序列并不像学者假设的那样服从正态分布，所以我在本文中考虑用广义误差分布GED来代替传统的正态分布，并比较二者的拟合效果。另一方面，因为中国股市自成立之初的独特的股权分置特点，导致我国学术界早期对波动率的分析有失偏颇。如引言中所述，沪深两市的股改程序直到2007年底才基本完成。所以，我把上证综合股指分为两个阶段：1997.1.2～2007.12.28和2008.1.2～2011.6.10。但并不是分开进行估计，而是在方差模型中引入了虚拟变量来考察股权分置改革对波动性的影响。综上所述，在本文中我所使用的两个方差模型分别为：

（1）ht=α0+α1ε2t-1+λ1dt-1ε2t-1+β1ht-1+γMt

在这里，ht表示条件方差，εt-1表示从均值模型得来的残差或者说是收益率序列的信息冲击。dt-1是虚拟变量，当εt-1<0时，dt-1=1；当εt-1>0时，dt-1=0。Mt同样也是一个虚拟变量，当t<2007.12.28时，Mt=0，而当t>2008.1.2时，Mt=1。

（2）ln（ht）=α0+α1εt-1h0.5t-1+λ1εt-1h0.5t-1+β1ln（ht-1）+γMt

此模型中的参数均与（1）中的相同，模型（1）即为考虑了股权分置改革影响的TARCH模型，而（2）为EGARCH模型。在这两个模型中，分别假设收益率序列服从广义误差分布，即εtφt-1～GED（0，ht，v）。φt-1表示的是基于t-1期的所有信息。

以上就是对本文中所采用的研究方法的所有概述，以下进入实证分析阶段。首先，得到上证综指收益率序列的描述性统计量：

描述性统计量均值标准差偏度峰度雅克-贝拉概率值

R00003090017148-022856871773192567172000000从以上各个统计量可以看出，收益率序列明显不服从正态分布，偏度为负，说明呈现一定的左偏性质。而峰度则显示出该序列具有尖峰厚尾特性，这也证实了学者们长期以来的研究成果。所以在本文中使用非正态分布来模拟序列似乎是合理的。对r进行单位根检验，无漂移的滞后四期ADF统计量为-25.04829，在通常的显著性水平上十分显著，所以拒绝了单位根的零假设，故可以认为收益率序列是平稳的。再看其ACF和PACF图，在滞后四期以后，Ljung-Box Q统计量都是显著的，这说明了上证综指收益率序列具有相关性，不太符合有效市场假说。

通过研究相关图，并且进行了多次实验以后，我为上证综指收益率r选择的ARMA过程为rt=α1rt-3+α2rt-4+α3rt-12+α4rt-15。对整个样本区间进行极大似然估计得到：

rt=0.039rt-3+0.052rt-4+0.043rt-12+0.069rt-15

（2.30） （3.06） （2.54） （4.10）

上式括号中的数字为系数的t统计量，在通常的显著性水平上都是显著的。这一模型的拟合优度很好，残差呈现白噪音性态，在所尝试的诸多模型中具有最低的AIC和SBC值。但正如上文所述，股权分置改革有可能显著改变了投资者的行为模式，进而影响了收益率序列r的数据生成过程，所以有必要检验一下真实数据生成过程是否改变。在古典计量经济学中，对此的标准检验程序是邹至庄检验，在时间序列模型中也有一个与之相类似的检验方法。首先，对整个样本区间进行回归，得到的残差平方和RSS等于1.012480；其次，对样本期1997.1.2-2007.12.28回归得到的残差平方和RSS1等于0.661811，对样本期2008.1.2-2011.6.10回归得到的残差平方和RSS2等于0.350491。RSS为约束残差平方和，RSS1+RSS2为无约束残差平方和。我所使用的统计量为：

F=RSS-RSS1-RSS2NRSS1+RSS2T-2N

其中，N为待估参数个数，如果所计算的F值比临界F值小，则可以认为真实数据生成过程没有发生改变。在这里所得到的F值等于0.1523，比临界F值要小，故可以认为股权分置改革前后的ARMA过程没有发生改变，是一样的，不用分段进行估计。所以我只在方差模型中加入虚拟变量以反映股权分置改革对于波动性的影响。

运用EVIEWS6.0对TARCH（1，1）和EGARCH（1，1）分别进行估计得到的结果为表一和表二。由表可见，两种模型对上证综指的波动率的拟合优度都是比较高的，系数都是高度显著的。EGARCH（1，1）的残差平方和为1.014499，AIC为-5.600470，SBC为-5.582759。TARCH（1，1）的残差平方和为1.014072，AIC值等于-5.596212，SBC为-5.578501，可见结果十分相似，两种模型对数据的拟合程度比较接近。在两个模型中，反应杠杆效应的λ1 系数的t统计量分别为-4.8和8.43，在通常的显著性水平也都是显著的，这就证明了中国股市中存在着十分明显的信息冲击的非对称影响。

尽管反应股权分置改革影响的γ系数是显著的，然而它们的值都非常的小，仅为5.95E-06和0.023。这就说明了股权分置改革只是轻微增加了条件波动率，从而对于中国股市波动率的影响是比较小的。

四、结论

从以上的讨论可以看出中国股市存在着十分明显的波动非对称效应或者说是杠杆效应，从而说明我国股市与国外成熟的资本市场一样，坏消息对波动性的影响大于好消息的影响。检验同时说明股权分置改革对于我国股市波动性具有一定程度的影响，改革以后的波动率变大了，这也符合通常的理论观点。但是模型显示出其影响非常微小，表明导致2006年到2009年上半年的股市大幅波动的主要原因并不是股权分置改革。从2005年下半年开始，中国的资本市场便开始进入一轮波澜壮阔的牛市行情，短短两年零四个月时间上证指数就上涨了5倍多，从2005年6月6日的998点一路上涨到2007年10月16日历史最高点6124点。在此之后，股市就像坐上了“过山车”开始狂跌。但是，通常认为这次的大涨大跌是由于中国股市的非理性所引起的，是因为我国的投资者主要由散户投资者构成的。2008年底和整个2009年中國资本市场延续了2007年以来的跌势，市场持续震荡，但这主要是受国际金融危机蔓延、宏观经济不确定因素增加、特大自然灾害相继发生等的影响的原因。

总而言之，股权分置改革并未对资本市场的波动性产生太大的影响，个人其原因是多方面的。一方面，股权分置改革的顺利完成纠正了市场的定价机制，保证了资源配置效率的更有效发挥，从而提高了资本市场的有效性，增加了投资者的信心，有利于市场的稳定。另一方面，改革沿用了渐进式的改革模式，在此模式下，由股改所释放出来的非流通股采取了分布进入市场的策略，供给并没有突然放大，市场的风险不是一次性释放的。（作者单位：1.兰州商学院；2. 泰康股份有限公司山东分公司

参考文献

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[8]张慧莲《股权分置改革前后股指波动性测度及原因分析》金融研究2009年第五期

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