股市行业波动效应研究——以医药生物行业为例

息巨迎 李倩 沈阳工业大学

一、引言

行业波动性是衡量金融市场的指标之一。波动性直接与市场不确定性及风险关联，能够体现金融市场的质量与效率[1]。波动性是企业进行投资、财务杠杆等决策需要考虑的方面，其对经济周期和宏观经济变量产生一定影响[2]。

2020年年初，因疫情原因，医药生物行业进入公众视野。排除疫情问题的影响，其实伴随着科技发展、社会进步，及人口老龄化问题的日益严重，医药生物行业的前景本就十分开阔，早就引起广大投资者的关注。

二、研究设计

（一）研究方法与计量模型

目前，研究金融数据波动情况的两大主流模型是GARCH族模型与SV族模型，GARCH 模型的特点是波动率方程是确定性的函数，估计方法可直接采用极大似然估计[3]；SV 模型则减少了限制条件，SV 类模型的假设条件更贴近现实，理论研究也相对容易[4]。因此本文采用SV-T模型刻画医药生物行业的波动性。

SV-T模型是均值方程yt的残差项 服从自由度为ω的t分布，能够更好刻画具有尖峰厚尾特性的金融序列。公式如下：

其中，εt～i.i.dt(ω),t=1,2,…n，ηt～i.i.d N(0,σ2),t=1,2,…n，yt为第 t日序列收益率，θt为序列的波动率。εt独立同分布且服从标准正态分布，ηt描述了波动的扰动幅度情况。 是关于波动持续性的参数[5]。己知收益率，需要估计的参数是 。

（二）数据选取

本文选取研究对象为申万一级行业指数中医药生物行业指数，数据为2010.07.01-2020.08.30的日收益率。

三、实证分析

（一）数据平稳性检验

从表1可知，医药生物行业收益率偏度为负即是左偏，且峰度大于3，表现为尖峰厚尾，即两边部分更加宽厚，中间部分峰值更高。

下面进行数据平稳性检验。依据ADF检验，选取5%的置信水平，若P值不超过0.05，则该序列是平稳的。根据表2可知，该行业收益率序列的单位根检验T统计量为0.0000，不超过0.01，则该收益率序列是平稳序列，可以进行后续SV-T模型建模。

（二）波动性实证分析

该行业对数收益率序列平稳，尖峰厚尾分布显著，运用SV-T模型来进行建模。运用WINBUGS软件对数据进行20000次迭代，得到该模型的参数估计值。结果如表3所示。

φ值是表示波动持续性，它的均值越接近于1，则行业的波动持续性越强。从上表可知，生物医药行业的φ值均值为0.9969，说明该行业的波动具有一定的持续性，表现出波动集聚效应。医药生物行业风险较大，投资时需要承受更高的风险。

表1 描述性统计结果

表2 单位根检验

表3 生物医药行业SV-T模型参数估计结果

σ2表明波动的扰动水平，σ2值越大，代表行业的波动过程越难以预测。该行业的值较高，表明不容易把握波动情况。

四、结论

2020 年初国内外新冠肺炎疫情暴发，目前我国正迎来生物医药行业的黄金期。本文通过扩展的随机波动模型进行实证分析，结果显示：医药生物行业的收益率序列表现为尖峰厚尾，且波动集聚性明显，表明该行业的波动持续性较强，较不易把握波动情况。