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周 丹,郭万山
（辽宁大学经济学院,沈阳110036）
摘 要：采用我国股票市场的个股数据,应用波动分解的方法计算并分解出股票资产组合三个层面的波动成分.经过实证检验以及对特质风险波动效应的建模分析,发现股票特质风险是我国股票资产论文范文非理性波动的主要风险来源,它与资本市场的信息不确定性、投资者行为存在着确实的内在联系.因此,需根据我国股市的特点以及股票特质风险自身的波动规律,强化信息披露机制,建立上市公司强制分红制度,并加强对投资者的信息交流与教育引导.
关键词：股票资产组合；波动成分；波动分解；特质风险；波动效应
中图分类号：F831.5
文献标识码：A
文章编号：1006-3544( 2011)03-0049-06
我国的股票论文范文除了具有波动剧烈和波动集群的特点外,还经常表现出股价波动的非理性特征.比如在2006年,随着股权分置改革的逐步展开,我国股市开始了一轮牛市行情,上证综指最高一度触及6124点.但很快股指下滑,在受到实体经济萎靡及国际金融危机的影响下,股市跌至1664点的低点.股价这种非理性的异常波动加强了股票收益率分布的尖峰、厚尾现象,这与有效市场假说所假定的正态分布存在较大区别；同时以EMH(有效市场假说理论)为代表的传统金融理论对于现实金融市场上广泛存在的投机泡沫现象也缺乏足够令人信服的理论解释,包含理性预期、理性泡沫等在内的理论假说面临了诸多的质疑和争论.随着研究的深入,人们发现除了股价趋同变化（主要受到投资者行为效应影响）会增加股市论文范文波动之外,股票所含的特质风险①同样会使得股票论文范文波动剧烈.为了研究清楚我国股票论文范文表现出的异常波动现象,我们有理由关注股票资产所包含的不同层面的波动成分,研究它们所具有的波动效应规律.
一、文献综述
涉及行业层面波动和股票特质风险的经验研究已越来越多.一些文章使用分解后的数据来研究“杠杆”效应,即伴随负的收益之后,论文范文波动幅度提高的发展趋向( Black,1976, Christie, 1982, Duffee, 1995).Engle and Lee(1993)使用了一个因子ARCH模型来研究一些大盘股所具有的股票特质风险波动持续性.有些研究者则利用股票市场的相关数据来检验部门间的资源配置（Loungani,Rush,and T论文范文e,1990,Bemard and Steigerwald,1993,Brainard and Cutler,1993)．Leahy and Whited(1996)利用了同类数据来探讨企业投资及股价波动之间所存在的数量关系.Roll( 1992)和Heston and Rouwenhorst(1994)将国际市场的论文范文波动分解成行业和国家层面的波动效果,以此来研究在国际间进行分散投资的问题.BekaeIt and Harvey(1997)则从单一企业波动扩散效果的角度研究了新兴市场国家股价波动的问题.
Hong,Lim and Stein(2000),Diether,Malloy and Scherb-ina( 2002),Boehme,Danielson and Socescu(2006)和Zhang(2006)则逐渐推翻了之前学者认为股票特质风险是股票论文范文信息性表示的看法,他们认为股票特质风险恰恰反映了上市公司企业层面信息的不确定性.
依据基础—衍生定价维度的股票资产定价模型,能够促成股价异常波动的因素,要么来自企业未来论文范文流的变动（可用方差值表示）,要么源于资本市场折现率的变动（方差值）,或者是这两者协同变动（二者的协方差）而造成的影响.在这三种风险因素的来源中,无疑企业未来（预期）论文范文流的变动最能引起股价大幅波动.比如Vuolteenaho( 1999)反对Campbell( 1991)提出的是折现率的改变导致了股市波动的观点,而认为未来（预期）论文范文流的方差值至少要两倍于折现率的方差值.而基于股票上市公司未来论文范文流的信息不确定性是促成股票资产论文范文非理性波动,特质风险大幅增加的基本原因.对于信息不确定性,可能会有这样一些因素会改变股票资产特质风险的波动大小.(1)股票市场的发展,股票发行量的增加,特别是风险投资板块、创业板块、中小企业板块股票交易规模的增加会增加股票资产的特质风险波动性.(2)股票上市企业杠杆率经营的增加,企业发债规模的增大在一定程度上也会增加上市企业发行股票的信息不确定性.(3)股票市场信息环境的改善,以及金融创新（特别是金融衍生品市场）的发展能在较大程度上改善股票市场上市公司的信息质量,强化股票市场的市场功能作用(周丹、郭万山,2010),从而能在一定程度上减小股票特质风险的波动水平.另外有学者认为,股票市场的系统性风险以及股票市场的投资者行为也可能是构成股票特质风险动态变化的重要决定因素.
按照CAPM定价模型的框架,股票资产系统风险（口值）的变化能够改变资本市场折现率,进而改变股票资产论文范文.如果系统风险波动性增强,那么股票资产特质风险的波动性也必然随之增强.Cho and Engle(1999)针对美国市值最大的9个股票组成的资产组合研究得到了这方面的支持证据¨q.
投资者行为方面,Malkiel and Xu(1999)认为机构投资者容论文范文过羊群效应影响股票市场论文范文波动；Gompers andMetrick( 1999)也通过研究发现,机构投资者倾向于保持流动性（相对真正企业股东来说）,倾向于大规模交易,这些都较容易增强股票资产的波动性.中小投资者虽然投资额度相对较小,但作为一个投资群体来讲,中小投资者大规模的群体性投机行为,以及他们灵活、频繁的交投方法,仍然对股票资产,尤其是股票资产的特质风险造成效果明显的冲击与影响.
在信息不确定性与投资者行为的关系方面,Hirshleifer( 2001)认为股票基本面的不确定性和缺乏准确的信息反馈会带来更大的投资者心理偏差.Daniel et al．(2001)的研究表明,面临更大信息不确定性的股票会具有更强的收益可预测性,因为当投资者很难去衡量上市公司的业务发展以及公司本身的基本价值时,投资者会更倾向于对投资者个人或投资群体的过度自信,这导致了投资者行为效应以及股票论文范文的预期波动性.
对信息不确定性条件下股价漂移总体效果的考察,Zhang(2006)做了有代表性的工作.他研究了股票论文范文波动和横截面股票论文范文差异中所存在的信息不确定性.通过实证研究发现,当存在更大的信息不确定性的条件下,伴随着利好消息股价会产生相对更高的预期收益；而伴随着利空消息股票则会收获相对更低的预期收益.
国内研究股票特质风险、特质风险波动信息不确定性及其与投资者行为关系的文献相对比较少.张圣平( 2001)、张维与张永杰( 2006)通过共同知识和特质风险对资产论文范文的决定进行了建模,但并未涉及对股票特质风险的经验研究；施东晖和孙培源(2002)、刘煜辉等(2003)、宋军等( 2003)、王美今和孙建军(2004)以及李心丹等(2004,2005)则分别从不同角度,揭示了我国股票市场上投资者心理以及投资者行为对股票论文范文异常波动所产生的影响.
本文通过波动分解的方法来获取有关股票资产各波动成分的方差数据,然后利用计算得出的方差数据对我国股票特质风险进行波动效应的研究分析,以检验我国股票特质风险与资本市场投机行为间是否存在联系.
二、计算方法的原理阐述
将普通股票的收益分解成三个部分,即：市场层面收益、行业层面收益和企业层面收益.基于这种收益分解,一只普通股票的总体波动水平也可划分成相应的三种波动成分.
用下标i来代表股票所处的行业,用下j代表个股.那么在时期t内属于珩业的企业j,其超额收益可以用Rjit来表示.根据CAPM定价理论,Rjit这个超额收益高于国库券收益率的超额收益值.
三、股票资产样本选取、计算方法及数据说明
(一)股票资产样本选取
以我国股票市场作主要研究对象,依据我国股市的行业特点,并考虑到对我国经济发展的代表性,本文以制造业,建筑业、交通运输、仓储业,信息技术业以及金融、保险业这五个行业作为选取股票资产组合的来源.同时以上海证券交易所上市股票作为考察研究的对象.
遵循随机原则,同时也为保证数据时间上的持续性,制造业选取的个股包括武钢股份( 600005)、东风汽车(600036)、青山纸业( 600103)；建筑业选取的个股包括葛洲坝(600068)、北京城建(600266)、隧道股份(600820)；交通运输、仓储业选取的股票包括上海机场( 600009)、天津港(600717)、中储股份(600787)；信息技术业选人的个股是百科集团（曾用名：国能集团等）( 600077)、方正科技(600601)、同方股份( 600100)；金融、保险业中的个股则是浦发银行( 600000)、国金证券(600109)、安信信托(600816).
(二)具体的计算方法
为获得超额收益（即高于无风险利率的收益）的数据,需首先确定我国证券市场无风险利率的水平.参考宋健(2004)等的研究,本文认为由于我国的高储蓄率②,多年来形成了以储蓄抗风险的投资理念,银行储蓄率具有较强的抗风险特征,符合了无风险和最低回报的机会成本条件,因此本文将银行的年定期存款利率作为无风险利率的基准,同时参考了同期的年整存整取银行利率和国债票面利率的变化.根据复利的计算方法,可进一步将年度无风险利率转化成日度、周度和月度数据的多种无风险利率.
我们用S表示收益数据的时间频率,本文使用S频率（主要为日度数据）的收益数据来对时间频率为t的数据估算波动大小；在每个时期t内收益变量的变动反映的正是收益变量的波动幅度.在时期t内股票市场的市场收益波动率用MKTt来表示,其计算公式为：
(三)相关数据说明
考虑各样本股票上市时间先后有别,为保证资产组合的一致性,将研究的样本区间确定为从2001年1月1日到2010年3月31日.
资产收益率的确定方法为：收益率等于（本期论文范文一上期论文范文）,上期论文范文.市价总值本来是指已发行全部普通股按市场论文范文计算的价值总额,但由于我国股市长期以来存在大量非流通的股票份额,而且即使是在股权分置改革之后,上市公司的股票要真正实现全流通也存在一个逐步推进的过程.鉴于此,本文将市价总值的计算调整为：市价总值等于股价收盘价×个股的流通股数.这样可以保证我们利用市价总值计算出来的加权平均系数具有更强的实际约束作用.另外由于个股停牌的原因,会造成个股在部分月份成交数量减少,这时以个股停牌前最后一个交易日的收盘价所计算出来的价值总额作为该个股在停牌期间每天的市价总值,以避免因个股停牌造成个股当月计算出的加权平均系数下降.
本文的数据来源为国泰安研究服务中心研发提供的CS-MAR中国股票市场交易数据库、中国股票市场衍生指标数据库、中国债券市场研究数据库、中国国家统计局网站以及中国人民银行网站等.
四、股票特质风险的波动效应分析
(一)股票资产市场层面波动的模型描述及特质风险的趋势性分析
基于各波动成分的计算结果,我们考察市场波动的随机性和行业、企业波动的趋势变化特征.
表l给出了各层面波动的自相关系数.从表中的数据能够看到,各波动成分均表现出了很强的序列自相关性.这也说明各波动成分存在非平稳时间序列及含有单位根的可能性很大.我们首先对市场波动MKT进行具体考察.
1.市场波动MKT的平稳性及其AR(2)模型描述
假设画出市场波动MKT的自相关和偏自相关分析图,则可以看到,市场波动MKT的自相关系数在各阶间呈现出拖尾现象,而偏自相关系数在二阶处截尾,市场波动MKT表现出平稳时间序列所具有的特征.因为对于AR(p)模型其偏自相关系数cpk.k的最高阶数为p,AR(p)也即模型的偏自相关系数为p阶截尾.因而我们可以判断市场波动MKT满足一个AR(2)过程.对其进行建模,其模型公式为：
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图l清楚地表明：AR(2)模型较好地拟合了市场波动MKT的变化,模型回归的残差序列从图形上看基本是围绕零均值随机上下波动的平稳时间序列.对式(15)进行X2检验(X2检验的相伴概率值为0.117,不能拒绝原假设)也可证明市场波动的模型残差已基本相互独立,AR(2)模型较好地拟合了市场波动MKT的变动规律.
2.行业波动IND和企业波动FIRM的单位根检验及其趋势变动分析
采用ADF检验法来对各波动序列进行单位根检验,考察行业波动IND和企业波动FIRM是否具有趋势变化特征.结果如表2所示.
表2中各波动成分的单位根检验结果表明,确如上文推断和模型描述,市场波动MKT是零阶单整时间序列,股票资产市场层面波动不具有明显的趋势变化特征.而行业波动IND及企业波动FIRM均为一阶单整时间序列,其原序列的水平值在5%的显著性水平之内均存在单位根.这一单位根的检验结论说明,在我国股市范围内股票资产组合的行业波动以及股票特质风险（企业层面波动）都具有很明显的趋势变化特征.这种趋势变动规律启示我们,股票特质风险具有波动变化的持续性,这种持续性已超出了传统金融理论（以EMH理论为代表）对股价变化规律所能给出的合理解释,而和投资者行为效应有很大相似性( Hirshleifer．2001).
(二)股票特质风险的波动效应分析
本文对股票特质风险波动效应的分析基于特质风险的随机游走( random walk)模型进行展开.随机游走模型是股价序列常用的一种特殊单位根过程,其最早被Pearson K．和Rayleigh L．于1905年在《自然(Nature》>,杂志第72卷上首次使用.股票特质风险随机游走模型的形式为：
3.特质风险的GARCH模型估计及其结果分析
(1)股票特质风险GARCH模型估计结果
利用基于CARCH-M和TARCH模型的GA RCHl,1）模型对股票特质风险进行建模,其模型回归的结果如表4所示.
同时通过对模型回归的残差序列进行ARCH效应的LM检验,可以判定表4所得到的模型回归结果其残差序列已不存在ARCH效应,特质风险的CARCH(1,1)模型消除了式(15)中残差序列的条件异方差性.
经检验,特质风险GARCH(1,1)模型残差序列的自相关和偏自相关系数已都近似为零,相应的Q统计量也不显著,模型回归的效果较为理想.
(2)对特质风险GARCH模型的结果分析
以上估计出的结果用方程形式表示为：
均值方程：
均值方程中LOG( GARCH)项的存在,说明我国股票特质风险具有典型的金融资产收益风险特征,这实际上也为资本市场资产定价理论的研究提供了实证依据.值得注意的是,与通常金融资产的收益一风险关系不同,股票特质风险的波动与风险因素LOC( GARCH)之间的变动关系是负向相关的.这说明其中存在的机制不再限定于金融资产风险与收益间的风险溢酬关系（通常具有正向变动关系）,而恰恰是隐含了特质风险与信息不确定性、投资者行为效应所可能存在的内在联系.LOC( GARCH)的风险系数则显示出了它们之间所具有的互动影响关系.
在条件方差等式中,系数C(4)+C(6)等于0.928416<,1,满足GARCH模型参数约束的条件.但由于这个ARCH项和GARCH项的系数之和已较接近于1,这也说明了特质风险波动所具有的集群性以及特质风险波动的持续性,这一特性除了符合一般高频金融时间序列的特征外,它的变动特点也非常符合投资者行为对股价波动所形成的作用影响.
最后,特质风险GARCH(1,1)模型呈现出来的非对称效应也带给我们很大启示.由于非对称项系数y等于-0.656<,0,因此特质风险CARCH模型的非对称效应表现出：当“好消息”在市场上传播时,它所形成的冲击是a倍的ut-1,比“坏消息”传播所形成的（a+r）倍的ut-1冲击要来得大.这意味着股票特质风险波动在市场转暖和市场过热时,表现出波动幅度增大；而当市场趋于平淡和趋向熊市的时候,又表现出波动平稳的现象.特质风险CARCH模型的这一非对称效应显然要区别于一般股价收益率所表现出的“杠杆”非对称效应.正如前文所述,股票特质风险所促成的股价偏差现象和我国股票市场较强的投机行为密切相关.而从CARCH模型的模型回归中正好能够看到,股票市场上特质风险的波动变化除了具有通常金融时间序列波动集群的特点外,特质风险的变化还受到较明显的投资者行为效应影响.特质风险反向的非对称效应正是其自身受到投资者行为效应影响而表现出的综合结果（因为投资者行为效应超过了股价变动的“杠杆效应”,即股票市场的投机效应强过了股票市场的投资效应）.
五、结论与对策建议
(一)结论
本文通过对股票资产总体波动水平的分析,分解和计算出三个层面的收益波动成分.使用我国股票市场的数据,对包括股票特质风险在内的各波动成分进行了实证检验和波动效应分析.总结这些有关特质风险的实证研究,得出结论：
1．在我国股票市场上,股票资产的市场层面波动其时间序列表现平稳,呈现出随机波动的特征,并且可以使用一个均值不为零的JAR(2)自回归模型描述其波动变化规律.同时,股票资产行业层面和企业层面波动则表现为非平稳时间序列,在行业和企业层面的股价波动变化中存在着趋势变动、波动持续性等特点.
2．股票资产企业层面波动是各波动成分中波动幅度最大的风险变化因素,企业层面波动所代表的股票特质风险是股票资产论文范文非随机、非理性波动的主要风险来源.
3．股票特质风险具有明显的一般金融资产波动集群的特点.股票特质风险与风险因素（如波动效应的条件方差、股市信息等）呈现负向变动的关系.这种负向变动的关系说明了股票特质风险一贯受到股市投机论文范文易行为的影响,在特质风险与信息不确定性、投资者行为效应之间存在着确实的内在联系.
4．通过对我国股票市场数据的实证分析,发现通过增加持有股票资产数量而进行的分散投资并不能有效地降低股票特质风险的波动水平.这一现象用传统的CAPM系列模型难以做出合理解释.基于APT模型的思想,本文认为必须为股票资产企业层面的波动成分（股票特质风险）寻找新的⑦、具有解释能力的风险因素.
(二)对策建议
我国股票特质风险的主要来源是股票收益企业层面的信息不确定性以及由此而引起并衍生出的投资者行为效应.根据我国股市的发展特点以及股票特质风险自身的波动规律,本文给出对策建议：
1．强化信息披露机制.我国应进一步加强对上市公司信息披露制度的监管,上市公司的信息披露必须做到及时、全面、正确和公平；对内幕人员建立严格的持股报告制度,即对于上市公司、证券公司、律师和会计师事务所等相关内幕人员（包括持股达到5%以上的大股东）,严格要求其如实申报自身持股情况（包括持股种类、持股数量及持股变化等）.
2．建立上市公司强制分红制度.分红制度的规范化会形成对股市投资收益的准确预期,投资者心理偏差便不容易产生.在这种制度影响下,投资者会更愿意进行长期投资,也有利于股市中价值投资理念的形成.
3．加强对投资者的信息交流与教育引导.投资者间的信息不完全是促发投机行为的重要因素,作为市场管理者应利用多种手段和渠道加强与广大投资者（以及促进投资者之间）的信息交流,特别是对于有关市场各层基本面信息的发布、共享.由于我国投资者群体的特殊性,管理者还应继续加强对投资者的教育和引导,倡导投资者注重股票内在价值的变化,形成理性投资的观念.
（责任编辑、校对：李丹）
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