證券金融其它相關畢業(yè)論文 中國證券市場波動信息效應實證檢驗

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1、湖南師范大學本科畢業(yè)論文考籍號：XXXXXXXXX姓名：XXX專業(yè)：證券金融其它相關論文題目：中國證券市場波動信息效應實證檢驗指導老師：XXX二〇一一年十二月十日　　摘要：信息是影響股市價格指數的一個重要因素。尤其在中國，政策信息對股市影響更為明顯。影響中國股市運行的信息從宏觀上分為：市場擴容類、政策法規(guī)類、技術創(chuàng)新類、領導者效應類。　　關鍵詞：信息;波動;上證指數;超額漲跌幅　　　　1研究對象　　　　以股票市場重大信息披露后帶來的股價沖擊（即股價與成交量的異動行為）作為證券市場信息效應的實證檢驗對象選取四類可能存在信息效應的重大事件分別進行實證

2、檢驗：市場擴容信息、技術信息、政策法規(guī)信息、領導者效應?！　∫陨献C綜合指數為研究對象，選取時間段為1992年到2005年，研究樣本為上證綜合指數發(fā)生異動時相應信息事件。　　　　2研究方法　　　　用廣泛使用的事件研究方法和統計方法來檢驗重大信息披露對股價波動的沖擊反應。事件研究方法中，通過測算異常波動的衡量指標超額漲跌幅AF（AbnormalFluctuation）與超額漲跌幅卷積均值CAF（CumulativeAbnormalFluctuation），并配以超額成交量卷積均值（AAT）的變化來判斷股指沖擊的影響程度?！　∵\用超常成交量模型，通過成交

3、量的變化來分析重大信息披露前后的量價關系，一定程度上也能對證券市場上重大信息披露行為提供佐證?！　∵\用殘差異常變動分析GARCH模型來刻畫重大信息披露前后的股指沖擊的行為特征，即從股指異常波動中剔除趨勢性影響，再從殘值的異常變動并結合平均超常成交量的變化找出重大信息披露引起的股指超常變動的行為特征。　　3研究模型　　　　本章節(jié)研究灰模型（DummyModel）條件下擬合分析股指的異常波動幅度AF的標準差。　　stdAFt=αAFt+βAFl+cIt+μtμt:(0,σ2)（1）　　其中，stdAFt為上證綜合股指超額漲跌幅的樣

4、本標準差；AFt為上證綜合股指的超額漲跌幅數據樣本，AFl為上證綜合股指超額漲跌幅離差數據樣本，It=1AFt0-1AFt0為灰變量，αβc為相應變量的相關系數，μt為隨機誤差項。　　由于我國股市波動幅度大，股指序列具有超額峰度與異標準差的特性，使得基于μt:(0,σ2)的市場回歸模型的參數估計效率較低。為了克服上述問題，本章節(jié)使用了廣義自回歸條件異標準差（GARCH）模型對殘差序列建模，即假定：　　μt=σtVt:N(0,σ2)σ2t=ω+ασ2t-1+βσ2t-1+cσ2t-1（2）　　利

5、用式子（1）和（2）計算得到的條件波動性σ2t代表股指的時變的異質波動性，度量了與信息特性有關的異質風險；而在事件研究窗口內，異質波動性如果出現了大的變化，可以看作是重大信息對異質波動性造成了沖擊。　　為了研究樣本在重大信息披露時間窗口的超額波動，本研究定義了超額漲跌幅卷積均值CAFt，計算公式如下：CAFt=1N∑Nt=1AFt。　　在本章節(jié)研究中，我們把相應的超額漲跌幅時期內的成交量稱之為超額成交量。為了計算方便，我們對其對數后再分析。利用超額成交量進行建模：　　LNAVt=αLNAVt+βLNAVt-1+μt（3）

6、　　其中，LNAVt表示t期超額成交量對數值之后的離差，LNAVt和LNAVt-1分別表示t和t-1期的超額成交量對數值，α和β表示其擬合相關系數，而μt表示隨機誤差項。　　N個時間窗口的超額成交量卷積均值被定義為：　　ALNAVt=∑Nt=1LNAVt/N　　本章通過分析信息公布前后的異質波動性(σ2t)、超額漲跌幅卷積均值（CAFt）、超額成交量卷積均值ALNAVt的變化來研究信息披露前后對股指的沖擊情況。　　　　4實證檢驗結果與分析　　　　采用上述方法對整體信息以及四類重大信息公布前后的股指變化和成交量變化

7、進行檢驗，下圖表示了這五個分類信息披露前后的異質波動性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值。　　4．1整體信息公布前后的信息效應　　利用相應的時間序列數據，借助Eviews計量軟件對（4-1）式擬合后可得：stdAFt=0.367AFt-0.109AF1-2.269It+16.06。其殘值的異質波動性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值（采用對數值形式）如下圖所示：　　　　圖1整體信息下的上證綜指超額漲跌幅殘值標準差、卷積均值與成交量卷積均值　　4．2市場擴容信息公布前后的超額漲跌幅效應　　利用相應的時間序列數據，借助Evie

8、ws計量軟件對（4-1）式擬合后可得：stdAFt=0.458AFt-0.2336AFI