汪繼祥

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識：A 文章編號：1674-1145（2016）04-000-01

摘 要 金融市場構(gòu)造十分復(fù)雜，對與風(fēng)險投資來說，金融市場中的波動溢出效應(yīng)的預(yù)測是非常重要的。在對于以往金融市場波動溢出效應(yīng)的文獻(xiàn)研究和學(xué)習(xí)中發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)文章都是對兩個市場中是否存在波動溢出效益進(jìn)行研究。對與一個市場對另一個市場的協(xié)同波動溢出效應(yīng)卻從未提及過。所以本文對金融市場中兩個市場間的協(xié)同波動溢出效益進(jìn)行了分析研究。

關(guān)鍵詞 金融市場 協(xié)同波動溢出效益 分析研究

在金融市場的強(qiáng)有效的機(jī)制下，與其市場有關(guān)的任何信息都會在第一時間被市場所吸收，所以從理論上講金融市場之間是不會存在任何波動溢出效應(yīng)的。但是隨著金融工作者的不斷研究證實在實際情況下金融市場之間是存在溢出效應(yīng)的。波動溢出效應(yīng)是一種人們可以觀察到金融市場之間的信息傳導(dǎo)現(xiàn)象，是由一個市場的波動引起另個一市場波動。波動溢出效應(yīng)只有大小之分，沒有正分之分，通過對以往波動溢出分析的文章的研究發(fā)現(xiàn)對于兩個市場之間的協(xié)同波動溢出現(xiàn)象的分析很少提及。本文著重對金融市場的協(xié)同波動溢出進(jìn)行分析以及實證研究。

一、對波動溢出進(jìn)行分析

在對金融市場的波動溢出進(jìn)行分析時，通常會用GARCH模型來進(jìn)行分析。金融市場得數(shù)據(jù)變化是隨著時間的變化而變化的，那么方差也就會隨之變化。在對波動溢出進(jìn)行分析時要首先對數(shù)據(jù)的波動有一個大概描述，然會再用GARCH模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，最后通過分析結(jié)果來判斷金融市場的波動情況。

一般GARCH公式可以表示為

GARCH公式只能對數(shù)據(jù)的波動正相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行分析，而不能對數(shù)據(jù)的負(fù)相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行分析，這是該模型的缺陷，但是對波動溢出的分析是沒有影響的。

通過該公式對市場波動溢出效應(yīng)分析的方法是通過對數(shù)據(jù)的方差變化的分析間接的對市場的波動進(jìn)行分析，從實際情況來說方差的變化不一定就代表了市場之間存在溢出效應(yīng)。其結(jié)果還會受到其他相關(guān)變量之間的影響。而且對于該種模型分析方法來說不能去直觀的分析出波動溢出發(fā)生的概率。對于一個金融市場來說，在實際情況中進(jìn)行金融決策中，不能值針對與市場之間發(fā)生的波動溢出情況，還要對波動溢出發(fā)生的概率進(jìn)行實際結(jié)合。

二、對協(xié)同波動溢出進(jìn)行分析

波動溢出是指一個市場的變化對另一個市場帶來的影響，而協(xié)同波動溢出現(xiàn)象值得是有一個市場帶來的波動變化對與多個市場同時帶來的影響，由于市場影響因素復(fù)雜性是無法用對波動溢出分析的方法來對協(xié)同波動溢出現(xiàn)象進(jìn)行分析，這也是目前金融市場分析手段的缺陷。由于對協(xié)同波動的分析設(shè)計到多組數(shù)據(jù)，所以GARCH模型的局限性限制了在波動溢出進(jìn)行更深層次的分析。對于波動溢出分析我們通常用ICA方法進(jìn)行相關(guān)分析。ICA是獨立分析的簡稱，在以往對協(xié)同波動分析時嘗試過用主成份分析的方法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該方法的核心是通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從高斯分布，來找出數(shù)據(jù)的獨立成分。而在實際情況中數(shù)據(jù)往往是不符合高斯分布的，所以這種方法就不能去對所有波動情況來進(jìn)行分析了。下面我們將主要來講述基于ICA模式下的SV模型的分析方法。

SV模型

基本的隨機(jī)波動模型

離散時間SV模型

在對協(xié)同波動進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，先對SV進(jìn)行估計分析。對于SV的分析方法有很多，在這里我們選用WINBUGS計算機(jī)軟件進(jìn)行分析，這是一種非常簡便的分析方法，不需要太復(fù)雜的變成就可以實現(xiàn)對SV模型的參數(shù)估計。在得到參數(shù)估計之后我們需要對協(xié)同波動溢出進(jìn)行判斷。我們要首先計算出市場日收益率t期波動Xt

通過對收益率的計算結(jié)果然后進(jìn)行對SV模型的參數(shù)b的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計算，進(jìn)而來判斷單個日收益率對整個金融市場的日收益存不存在溢出影響。

三、對金融市場波動溢出實證方法的研究

對于對上述的波動溢出分析方法的實證研究，我們可以以股市市場為例。我們可以去選取一段時間內(nèi)的幾個股市指數(shù)來作為分析對象。在這里我們以上海綜合指數(shù)，深證成分指數(shù)，香港恒生指數(shù)，韓國綜合指數(shù)為分析研究對象。首先我們將各個股市的日收益率建模進(jìn)行參數(shù)估計，我們可以用GARCH模型來建模分析，通過計算來得出股市各時期的日收益率參數(shù)。然后將這些日收益率參數(shù)帶入模型中的均值方程中進(jìn)行均值分析。然后對這些均值我們進(jìn)行比較分析，以均值參數(shù)是不是顯著為零來判斷各股市之間是否受到波動溢出影響。

四、結(jié)語

目前對金融市場的波動溢出的分析預(yù)測，對于從事金融行業(yè)的人來說是非常重要，因為它關(guān)聯(lián)著未來金融市場的動態(tài)變化，所以關(guān)乎著每一個金融決策。就目前來說，對于波動溢出的分析手段相對單一，而且每種方法都有缺陷存在。目前金融市場相對穩(wěn)定，但是由于其影響因素較復(fù)雜，金融市場在未來的趨勢還是有一定的不確定性的。所以對與市場波動溢出的分析研究還需要我們進(jìn)行下去，在現(xiàn)有分析模型的基礎(chǔ)上來進(jìn)行更加深入的研究，填補(bǔ)現(xiàn)有的分析缺陷，增加對市場波動分析的精準(zhǔn)性，把握金融市場的變化動態(tài)，做出高水平的金融決策減少投資帶來的風(fēng)險。

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