股票价格相关理论分析

二、股票价格相关理论分析

与股票价格相关的理论是相当多的，这里主要分析与股价波动的相关理论。关于股价波动的传统金融市场理论，如有效市场假说（EMH），资本资产定价模型（CAPM）等都是以“理性行为人”和“完全市场”为前提假设，用利率水平、货币供给量、公司盈利等基础经济因素来解释股票价格的变化与波动。描述股票价格波动的模型主要有随机游走模型（Random Walk）、对数正态分布模型、波动源模型、⁽³⁾艾略特波浪理论等。

Schwert（1990）曾将股价波动性划分为基本波动性和临时波动性两种类型。其中，基本波动性源于股票基本面因素的变化，而临时波动性则主要是由投资者的过度反应（Overreaction）行为和噪音交易（Noise Trading）所引发。

许多金融时间序列都具有时变方差的特征，即在一些时期的波动十分剧烈，而在另一些时期的波动又相对平缓。为了刻画时间序列的这一特征，Engle于1982年提出了ARCH模型，Bollerslev于1986年又进一步提出了GARCH模型。此后，GARCH模型不断得到扩展和改进，国外学者利用这些模型进行了大量的研究，表明GARCH模型及其扩展形式对描述金融时间序列的波动性具有非常好的效果。Nelson（1989）采用EGARCH模型研究Standard 90指数日收益率的波动性；Glosten，Jagannathan，and Runkle（1993）提出GJR GARCH－M模型，并对纽约股市加权指数做实证分析；Engle和Ng（1993）比较了GARCH，EGARCH，GJR GARCH，VGARCH等模型捕捉波动非对称性的能力，并应用日本TOPIX指数收益率进行了实证；Chiang和Doong（2001）应用TAR－GARCH对亚洲7个股票交易所的日收益率、周收益率和月收益率分别建模进行估计。

我国一些学者也利用GARCH模型对我国的股市进行了研究。如魏巍贤等利用上证综合指数收益率和深证成分指数收益率估计了线性GARCH模式和两种非线性GARCH模型（QGARCH模型和GJR模型）；陈泽忠等（2001）将EGARCH—M模型和EGARCH模型结合起来分析，发现波动性对收益率冲击的反应具有非对称效果，即正冲击所引起的波动要大于同等程度的负冲击所引的波动；陈浪南、黄杰鲲（2002）采用GJR GARCH－M模型，分析了利好消息和利空消息对股票市场的非对称影响，发现在前两个时段（1993～1997），利好消息比利空消息对市场波动性的影响更大；黄后川和陈浪南（2003）做了中国股票市场波动率的高频估计与特性分析，发现股票指数与个股的高频交易数据中的微观摩擦影响正好相反，使用极高频的数据会大大增加个股的波动率估计值，相反却会大大降低指数的波动率估计值。

国内还有一些学者用信息不对称理论和行为金融理论解释我国股市股价的异常波动，认为异常波动是由于机构和散户之间存在信息不对称，以及机构对股价的操纵和散户的“追涨杀跌”的原因造成的。