粒子的波动性是什么 [宏观经济统计数据对股票市场收益及波动性的影响]

　　摘要：本文运用未考虑预期的GARCH模型和考虑预期的GARCH模型分系了宏观经济数据发布对我国股票市场波动的影响，并根据每种模型得出了相应的结论。　　关键词：宏观经济统计数据 市场预期 股票市场 GARCH模型
　　一、引言
　　改革开放三十多年来， 中国经济持续高速的增长举世瞩目， 衡量经济发展水平的宏观经济统计数据成为了国内外相关机构和学者广泛关注的热点。中国国家统计局、中国人民银行每季度、月、周都会对CPI、GDP、固定资产投资等重要宏观经济变量的统计数据进行披露， 然而， 由于这些宏观经济时间序列数据受多种因素（如非重复性突发事件、经济或者政治结构变化以及自然灾害等）的影响， 公布后的实际数据与市场预测值常常会产生偏差， 这种偏差左右着金融市场参与者的行为， 特别是会对上市公司的未来现金流和风险贴现率产生作用， 进而对股票市场参与者的市场行为和股票市场的收益率及波动率产生巨大影响。因此， 探讨和量化宏观数据的公布以及市场预测值与实际公布值间的偏差对股票市场的影响程度， 具有重要的理论价值和实践意义。
　　国外学者研究宏观经济变量的发布对各种资产价格条件均值影响的文献极为丰富，但对于宏观经济公告对条件方差影响的研究成果却很少。Ederington和Lee（1993，1996）创立了一整套研究程序， 专门研究新闻和宏观经济信息对股票、外汇期货、期权市场的影响。Ederington和Lee（1993，1995）发现宏观经济信息的定期发布对利率和外汇期货市场的价格和波动率有显著影响。在国内， 宏观经济信息公告对金融市场影响的研究尚不多见。 冯玉梅等（2007）基于改进的AR（1）-EGARCH（1，1）-M模型， 通过研究宏观信息宣告对股票市场价格行为的影响， 表明居民消费价格指数和商品零售价格指数对股票市场的收益有负向影响；国内生产总值、社会消费品零售总额、公开市场操作利率变动率和企业景气指数对股票市场的收益有正向影响； 公开市场操作公告会导致股票市场条件收益率显著增加； 其余各类宏观信息因素对股票市场收益的波动性并不存在显著影响。王云升等（2008）分析了宏观经济数据公布与预测值所产生的偏差， 并研究了其对金融市场收益及其波动率所产生的影响， 结果表明， 消费者价格指数统计数据的公布加大了股票市场日收益的波动率， 而固定资产投资增速和货币信贷信息数据的公布则减小了其波动率； 由于市场化程度较低， 宏观经济统计数据的公布对债券市场和外汇市场参与者价格行为的影响较小。
　　二、数据选取与处理
　　本文选取2009年3月21日至2012年3月21日间上证综指日间交易收盘收益率为样本数据来衡量股票市场收益率。选取消费者物价指数（CPI）、固定资产投资增速（FAI）和中国人民银行公布的货币信贷信息（M2&Loan）三个经济变量作为宏观经济统计数据样本。由于宏观经济统计数据常常受季节效应的影响而失真， 因此，要对消费者物价指数、固定资产投资增速和货币信贷信息进行季节调整，通过采用相对值避免不同量纲对其的影响， 以消费者物价指数为例， 将绝对指标转换为相对指标的计算公式为：CPI相对= ■，固定资产投资增速和货币信贷信息相对指标的计算方法与消费者物价指数相同。
　　对于宏观经济变量的预测值， 我国目前还没有专业的调查机构对其进行如此规模的调查， 市场预测数据多是源自各个证券机构出具的研究报告。本文选取北大朗润的预测均值作为CPI， FAI市场预测值， 原因是中信等众多重要金融机构都以它发布的宏观经济变量数据预测值的平均值作为参考。由于预测值难以获取， 且不具权威性， 本文在建立考虑市场预期的模型中剔除了货币信贷信息这个变量。
　　三、理论模型
　　GARCH模型又称为广义ARCH模型， 是ARCH模型的拓展。自从恩格尔提出ARCH模型分析时间序列的异方差性以后， 波勒斯列夫又提出了GARCH模型。 GARCH模型是专门针对金融数据的回归模型， 除去和普通回归模型的相同之处， GARCH对误差的方差进行了进一步的建模， 特别适用于进行金融数据的波动性分析和预测， 这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用， 其意义甚至超过了对数值本身的分析和预测。因此，本文选择GARCH模型研究偏差对股票市场的影响。GARCH模型要求所研究的时间序列必须是平稳的， 因而使用单位根检验 （unit root test） 对上证综指收益率进行平稳性检验。结果显示在1%的显著性水平下， 样本数据不存在单位根， 是稳定的序列。
　　（一）模型Ⅰ：未考虑预期的实证检验模型
　　在不考虑实际公布值与市场预测值之间偏差的情况下， 建立股票市场的价格行为的GARCH模型：
　　Rt=μ0+■μiDi+μCPIDCPI+μFAIDFAI+μM&LoanDM&loan+εi
　　ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+■
　　αiDi+αCPIDCPI+αFAIDFAI+αM&LoanDM&loan
　　其中， Rt为所测量的股票市场日收盘收益率，Rt=■， Pt表示第t 日的收盘收益率；Di为虚拟变量，用以消除数据的“季节性影响”；Dj为虚拟变量，消费物价指数、固定资产投资增率以及货币供应量和新增贷款数据公布之日， 取值为1，反之为0；εi为服从正态分布的扰动项。
　　在模型Ⅰ中， 均值方程中的截距项μ0代表样本中宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的日收益率，系数μi、μj衡量周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场日收益率的变化。方差方程中的截距项α0代表宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的波动率，系数αi、αj代表周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场波动率的变化。
　　（二）模型Ⅱ：考虑预期的实证检验模型 　　采用公式LN（实际公布数据/市场预测值）×100%代表市场预测值与实际公布数值之间偏差，建立股票市场的价格行为的GARCH模型：
　　Rt=μ0+■μiDi+μCPIDCPI+μFAIDFAI+μM&LoanDM&loan+μ-CPID-CPI+μ-FAID-FAI+μ-M&LoanD-M&loan+εi
　　ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+αiDi+αCPIDCPI+αFAIDFAI+αM&LoanDM&loan+α-CPID-CPI
　　+α-FAID-FAI+α-M&LoanD-M&loan+εi
　　其中， +CPI表示LN（CPI实际公布数据/市场预测值）>0， -CPI表示LN（CPI实际公布数据/市场预测值）0>0。同理， 其它宏观经济变量的定义与之相似。
　　四、计量分析结果
　　（一）模型Ⅰ：未考虑预期的测算结果
　　采用准极大似然估计（quasi-maximum likelihood，QML）方法对模型Ⅰ进行估计。模型Ⅰ显示的回归结果表明了未考虑市场预期的股票价格在一周五天交易日中的不同特征。均值方程的实证结果表明，μMON回归系数为0.216，且Z值为3.065，显著为正， 说明股票市场一周五天的平均日收益率在周一要高于周五。方差方程的实证结果表明，αTUE和αWED的回归系数分别是-0.781、 -1.032， Z值分别为-3.957、-4.056， 显著为负， 说明股票市场一周五天日收益率的波动率在周二和周三都低于周五。
　　固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额统计数据的公布对股票市场的日收益率和波动率的作用极为显著。方差方程的实证结果中αFAI和αM的回归系数分别为-1.217和-2.154， Z值分别为-3.808和-3.289，显著为负， 说明宏观经济变量统计数据中， 固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额的公布降低了股票市场日收益率的波动率。αCPI的回归系数为3.095， 虽然为正， 但不显著， Z值仅为1.234， 没有通过0.01水平的显著检验， 表明CPI统计数据的公布仅在一定程度上对股票市场日收益率的波动率起正向作用，加大了波动率。 原因在于CPI作为重要的宏观经济变量， 对股票市场的资产影响巨大， 因此， 参与者在进行资产估值时， 常常要根据其最新公布的数据来进行资产组合的调整， 而调整这种资产组合无疑会增加股票市场日收益率的波动。
　　（二）模型Ⅱ：考虑预期的测算结果
　　由于当前我国的经济形势复杂多变， 货币政策导向并不明朗， 因此无法得到货币信贷的预测数据， 所以模型Ⅱ的研究未考虑货币信贷信息情况下的偏差对于股票市场价格行为的影响。运用准极大似然估计QML方法对模型Ⅱ的参数进行估计。
　　模型Ⅱ显示的回归结果表明了考虑市场预期后宏观经济统计变量所产生的偏差对股票市场平均日收益率和波动率的影响。股票市场的均值方程中的回归系数α+FAI为-1.417， Z值为-6.808，通过0.01水平的显著检验， 说明当固定资产投资增速统计数据公布的实际值高于市场预测值时， 会对股票市场的平均日收益率产生负向影响， 日收益率降低，这主要是由于投资的替代性，投资的两大重要组成部分是对实体经济和虚拟经济的投资， 当固定资产类的实体投资增加时， 股市类的虚拟经济自然随之下降， 投资者预期投资在虚拟经济——股市上的资金会减少， 故降低了股票市场的平均日收益率。
　　方差方程的实证结果表明，α+CPI与α-CPI的回归系数分别为3.076和6.921， 均为正， 且作用效果高于其它两个宏观经济变量， 说明CPI统计数据的公布对股票市场日收益率的波动率正向作用显著，波动率增加，这与模型Ⅰ的结论相同。另外，α-CPI的回归系数显著为正，说明当消费者物价指数的市场预测值高于统计数据公布值时， 股票市场参与者认为未来政府通过改变利率、存款准备金率等金融工具来实施货币政策的可能性较小， 使参与者看好股票市场的前景， 增加了其对未来股市的信心， 因此， 股票市场的平均日收益率显著升高， 日收益率的波动率也随之增大。方差方程的回归系数α+FAI和α-FAI都为正，说明固定资产投资增长率的统计数据公布后，不论其与市场预测值之间的偏差是正或是负， 都会增加股票市场的日收益率波动率。原因在于不论固定资产投资增长率公布后的实际值和预测值孰高孰低， 二者之间产生的偏差都会影响参与者对股票市场的信心和其市场行为， 从而加大股票市场日收益率的波动。
　　五、结论
　　基于收益率和波动性两个方面，本文运用GARCH模型测算了未考虑预期和考虑预期的宏观经济数据发布对我国股票市场波动的影响，结果表明：
　　第一，在未考虑预期的GARCH模型中， 一方面， 股票价格在一周五天交易日中的不同特征， 比较股票市场一周五天的平均日收益率和波动率， 周一的平均日收益率要高于周五， 而周二和周三的波动率都低于周五；另一方面，固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额统计数据的公布对股票市场的日收益率和波动率的作用极为显著。固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额的公布降低了股票市场日收益率的波动率，而CPI统计数据的公布在一定程度上对股票市场日收益率的波动率起正向作用， 加大了波动率。
　　第二， 在考虑预期的GARCH模型中， 消费者物价指数、 固定资产投资增速统计数据的公布对于股票市场的日收益率及其波动率影响较大。当固定资产投资增速统计数据公布的实际值高于市场预测值时， 会对股票市场的平均日收益率产生负向影响， 日收益率降低， 这主要是由于投资的替代性， 投资的两大重要组成部分是对于实体经济和虚拟经济的投资， 当固定资产类的实体投资增加时， 股市类的虚拟经济自然随之下降， 投资者在股市上预期投资会减少， 故降低了股票市场的平均日收益率， 对于股票市场日收益率的波动率而言， 不论固定资产投资增长率公布后的实际值和预测值孰高孰低， 二者之间产生的偏差都会影响参与者对股票市场的信心和其市场行为， 从而加大股票市场日收益率的波动。对于消费者物价指数而言， CPI统计数据的公布对波动率的正向作用显著， 影响程度高于固定资产投资增速。并且当消费者物价指数的市场预测值高于统计数据公布值时， 股票市场参与者会认为未来政府通过改变利率、 存款准备金率或通过公开市场买卖债券等金融手段来实施货币政策的可能性较小，参与者对股票市场的前景较为乐观，从而增加了其对未来股市的信心， 因此， 股票市场的平均日收益率显著升高，日收益率的波动率也随之增大。
　　参考文献：
　　①Ederington，L.H. and J.H.Lee.cess Information：News Journal of Finance， 1993，Releases How Markets and Volatility（48）：1161—1191
　　②Ederington，L.H. and J.H.Lee.. The Short-Run Dynamics of the Price Adjustment to New Information[J]. The Journal of Financial and Quantitative Analysis， 1995， （30）：117—134.
　　③冯玉梅，董合平.宏观经济信息宣告的股市收益及波动性效应——基于改进的AR（1）——EGARGH（1，1）——M模型的实践检验[J].数学的实践与认识，2007（16）：64—71
　　④王云升，杨柳.宏观经济统计数据公布对中国金融市场影响的实证研究.上海金融，2008
　　（臧微，东北财经大学统计专业博士生。研究方向：国民经济统计学、金融学）

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