中國(guó)A股與H股收益率波動(dòng)長(zhǎng)期記憶性研究.pdf

1、自Hurst從潮汐數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)水文時(shí)間序列的長(zhǎng)期記憶性(longmemory)，Mandelbrot建立了長(zhǎng)期記憶分析的嚴(yán)格數(shù)學(xué)基礎(chǔ)后，長(zhǎng)期記憶性研究在自然科學(xué)領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。最近二十年，經(jīng)濟(jì)、金融時(shí)間序列的長(zhǎng)期記憶性成為經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。分析資本市場(chǎng)的長(zhǎng)期記憶性，對(duì)于分析與了解市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、判斷市場(chǎng)的走勢(shì)，以及長(zhǎng)期記憶性對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與未來(lái)變化的影響等方面具有重要的作用。長(zhǎng)期記憶性的存在不僅是對(duì)市場(chǎng)有效性的違背，為投資利潤(rùn)的出現(xiàn)

2、提供了可能性，而且，對(duì)傳統(tǒng)的實(shí)證研究方法也是一個(gè)沖擊。 近年來(lái)，匡內(nèi)學(xué)者開(kāi)始關(guān)注我國(guó)股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期記憶性。由于起步較晚，目前的研究還處于消化吸收階段。已有文獻(xiàn)基本上是針對(duì)收益率的長(zhǎng)期記憶性來(lái)進(jìn)行研究的，而針對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)收益率波動(dòng)長(zhǎng)期記憶性的研究還比較少。然而，波動(dòng)率的長(zhǎng)期記憶性不僅會(huì)導(dǎo)致金融市場(chǎng)上的波動(dòng)持久性特征出現(xiàn)，而且將對(duì)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)與衍生證券定價(jià)產(chǎn)生重要的影響。目前，現(xiàn)有的研究主要是利用分形滑動(dòng)自回歸(ARFIMA)和廣

3、義自回歸條件異方差(GARCH)類(lèi)模型來(lái)對(duì)單一市場(chǎng)收益率的波動(dòng)進(jìn)行研究，很少有關(guān)于香港與內(nèi)地兩個(gè)市場(chǎng)收益率波動(dòng)過(guò)程之間關(guān)系的研究。 基于此，本文首先對(duì)已有的檢驗(yàn)方法和建模思路進(jìn)行評(píng)述，指出這些方法和思路的優(yōu)缺點(diǎn)，為筆者的研究奠定基礎(chǔ)。其次，筆者利用單變量的ARFIMA模型，對(duì)A股和H股收益率波動(dòng)進(jìn)行了長(zhǎng)期記憶性檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：雖然收益率序列的自相關(guān)性較弱，但是收益率波動(dòng)序列卻表現(xiàn)出顯著的長(zhǎng)期記憶效應(yīng)。然后，對(duì)A股和H股市場(chǎng)分別建

4、立能夠反映其收益率波動(dòng)的分形單整廣義自回歸條件異方差FIGARCH(1，d，1)模型，估計(jì)結(jié)果顯示：兩個(gè)市場(chǎng)之間的分形參數(shù)比較接近；利用Teyssiere(1997)，BrunettiandGilbert(1998)介紹過(guò)的雙變量FIGARCH(1，d，1)模型的框架，檢驗(yàn)A股和H股市場(chǎng)的分形參數(shù)是否相同，發(fā)現(xiàn)并不能拒絕兩個(gè)市場(chǎng)具有相同的分形參數(shù)的假設(shè)。最后，對(duì)A股和H股的絕對(duì)收益率和平方收益率的線性組合建立ARFIMA模型進(jìn)行估計(jì)，分