ARCH商業(yè)銀行論文

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一、商業(yè)銀行股票風(fēng)險實證分析

本文時間序列實證模型選取在2006年7月5日到2013年6月21日期間重要商業(yè)銀行的收盤價作為基本的樣本數(shù)據(jù)進行實證分析（色諾芬中國證券市場數(shù)據(jù)庫)。每只股票時間序列的對數(shù)收益率ri=lnpi–lnpi-1,以中國銀行A股（601988）為例，其對數(shù)收益率時間序列的統(tǒng)計描述：觀測值1673個，均值-0.000203，中值為0，在區(qū)間[-0.1047,0.0967],標(biāo)準(zhǔn)差0.018397。假設(shè)符合正態(tài)樣本，則偏度S應(yīng)服從正態(tài)分布N(0,6/N)，樣本峰度K應(yīng)服從正態(tài)分布，據(jù)此計算出偏度和峰度的標(biāo)準(zhǔn)差分別為σs=0.0863和σk=0.1727。與樣本實際值對比發(fā)現(xiàn)，與正態(tài)分布相比，對數(shù)收益序列具有非常明顯的尖峰、厚尾特性。用單位根的方法檢驗收益序列的平穩(wěn)性，檢驗t統(tǒng)計量值為-41.26581，比顯著性水平1%的臨界值小，所以拒絕原假設(shè)，序列不存在單位根，序列平穩(wěn)。

(一)檢驗收益序列的相關(guān)性和異方差效應(yīng)發(fā)現(xiàn)：分析時通常時滯的階數(shù)取n。n為樣本容量1674。因此我們?nèi)∽畲髸r滯為41。通過各個時滯的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)圖，收益平方序列的相關(guān)圖得出，原收益序列不但存在著相關(guān)性，并且各項之間是不獨立的。考察Ljung-Box的Q統(tǒng)計量和P值，發(fā)現(xiàn)在95%的檢驗水平下，Q統(tǒng)計量在前41階都顯著。因此，序列存在著強異方差效應(yīng)。收益序列在高階仍有arch效應(yīng)，并引入自回歸移動平均項以消除序列相關(guān)性。

(二)ARCH模型的建立為了消除原序列的相關(guān)性和異方差性，采用AR(13)-ARCH(q)模型。通過嘗試和考慮AIC和參數(shù)估計的顯著性發(fā)現(xiàn)ARCH(3)最為理想。ARCH(3)模型參數(shù)估計和檢驗結(jié)果變量CR(-13)參數(shù)-0.0004260.067279標(biāo)準(zhǔn)誤0.0003080.018191Z統(tǒng)計量-1.3820203.698468概率0.16700.0002R20.006190調(diào)整后R20.005590DW統(tǒng)計量2.014074該模型一定程度擬合了該只股票的收益率。經(jīng)驗證，上面的分析思路和結(jié)論適用于對中國銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、招商銀行、民生銀行、中信銀行等A股和H股上市公司。通過ARCH類、GARCH類或EGARCH類模型的建模。模型可以得到基本的關(guān)于商業(yè)銀行類股票的結(jié)論：

(1)存在條件異方差

(2)風(fēng)險與收益。對于銀行股票而言，預(yù)期風(fēng)險同收益率同向變化。

(3)消息面的影響。股票價格的波動具有杠桿效應(yīng)，利空消息能比等量的利好消息產(chǎn)生更大的波動。因此從政策來講，應(yīng)努力避免政策面消息面造成的過度波動。

(4)避險功能。條件異方差存在性說明中國銀行股價波動具有持續(xù)性、集聚性，一旦出現(xiàn)較大的波動，該狀態(tài)將持續(xù)一段時間。投資者應(yīng)根據(jù)所處市道、趨勢控制籌碼避免波動的風(fēng)險。

二、結(jié)束語

本文探討了我國股票市場的波動性，探討了其波動性形成的機理和基本成因。我國股市波動的成因比較復(fù)雜，除了與發(fā)達國家資本市場波動的一些共性的原因外，股市缺乏清晰定位、監(jiān)管政策不連續(xù)、制度設(shè)計不完善、市場結(jié)構(gòu)缺陷等是導(dǎo)致我國股市異常波動的主要原因。本文通過對我國商業(yè)銀行股票波動性的研究，驗證了我國商業(yè)銀行股票數(shù)據(jù)存在明顯的異方差性，并對時間序列進行了分析和比較。對進一步研究我國股票市場和當(dāng)前商業(yè)銀行的風(fēng)險問題，提供了模型依據(jù)和有力的支撐。

作者：尹迪沈偉志單位：中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院