ParK's 論文后花園

江西财经大学
硕士学位论文
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
姓名：温德清
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：严武
20040426
摘要
13年来，我国股市的一个最基本的特征是政策市。这也是本论文的一个最基
本的观点。笔者在阅读了国内外大量的材料和论文的基础上，采用包括线性回归
方法、ARCH族模型、VaR方法、Levene检验方法、Kolmogorov—smirnov检验方法、
Kruskal—WalliS检验方法在内的诸多方法从多个角度来研究我国股市受政策因素
影响的复杂情形，并在此基础上提出一些政策建议以进一步来规范和发展对我国
经济的影响越来越深远的股票市场：
第一章是宏观政策对我国股市波动影响的实证研究。得出了以下重要结论：
1993—2002年，宏观政策的力度不断趋弱；宏观政策力度变化的幅度与GDP变化的
幅度存在基本吻合的趋势；宏观政策力度变化与股市收益波动的关系上存在两个
特点，一方面，股市收益波动的幅度远远大于政策力度变化的幅度，另一方面，
宏观政策的运行方向和股市波动的运行方向还是基本相同。但是，在很多时候，
宏观政策引导下的宏观经济与股市波动的运行方向明显背离；从利率视角来看，
在现阶段，以利率变动为典型代表的货币政策不能有效地熨平股市的波动，相反，
坷i断变化的货币政策反而成为加剧股市波动的引诱因素。
第二章是政策事件对股市周期影响的研究分析。得出以下结论：股市周期的
频繁交替总是受制于政策因素的推动；监管层有时候采用单个重大政策事件或多
个政策事件的合力去影响股市的运行从而带来的结果与预期大相径庭；政策的多
变和股市的频繁变动是相互影响以至人们过多关注这两者的相互影响而使股市长
期背离经济走势；慎待股市政策的进入。
第三章是用ARCH类模型对我国股市波动性的实证分析。得出以下结论：与成
熟的股票市场上一样，我围股市收益率同样具有时变性、集群性、不对称性等特
点。文章最后的研究发现：政策因素对我国股市波动的以上三个特点有较强的解
释力。
第四章是政策事件对股市收益影响的风险测量。本章是在GARCH模型计算的
基础上，运用比较流行的VaR方法来度量我国政策事件对股市收益波动的具体情
况。研究结果显示：政策事件出台前后VaR变动较大从而表明政策事件极大地影
响了我国股市风险；从本章划分的3个阶段的最大前10、100名VaR的集中分布
情况来看，VaR能有效地度量／预测我国政策事件对股市产生的风险，这也反映了
1
我国政策的出台对股市具有重大的影响力。
第五章是我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究。在本章，分状态A
(有政策干扰)和状态B(无政策干扰)对我国周内效应进行对比研究。在状态A，
其研究结果与国内许多学者的研究结果一样：存在周内效应；但是在状态B下，
不存在周内效应。这表明，我国股市周内效应的存在是离不开政策因素影响的，
相反，如果我国政策措施连续性好或减少重大政策事件，那么，我国股票市场的
有效性将会有所凸现，从而使股票市场的异常波动不断弱化。
第六章是进一步规范和发展我国证券市场的建议。作为调控我国经济的宏观
政策，特别是货币政策，就有必要足够多地关注股票市场的变量，从而减少或避
免货币政策成为加剧股市波动的引诱因素；政府在制定和实施相关政策时必须规
范化；监管层应当尽最大努力提供给投资者特别是广大中小投资者形成合理预期
的时机：改变监管层和投资者们对股市政策的路径依赖等多项措施从而弱化政策
对股市波动的重大影响，创造条件规范和发展我国证券市场。
本文有许多不足之处。如有些模型选取的样本还不多、每一章之间的衔接还
不自然、一些分析和结论还不成熟等等，这些都需要在今后的研究中加以弥补。
关键词： 实证研究政策因素股市波动
Abstract
Over the past 13 years，a most basic character ofthe stock market is that the policy
is heavily controlled This is a most basic view of this text too I am on the basis of
reading a large amount of domestic and international materials and articles，and adopt a
lot ofmethods such as the method of least Squares、ARCH models、VaR method、
Levene examining method、Kolmogorov—smirnov examining method、Kruskal-Wallis
examining method to study the complicated situation of Chinese stock markets under
the policy—controlled stock market
In the chapter one，I have studied the positive research to the fluctuation of stock
market of china of macroscopic policies which include the monetary policy and
financial policy at first and have drawn the following important conclusions：In
1993—2002，the dynamics ofthe macroscopic policy constantly became weak；The range
that the range and GDP of macroscopic policy dynamics change has basically identical
trends；Two characteristics exist on the relation that the macroscopic policy dynamics
change fluctuates with the stock market income：On one hand，the range that income
fluctuates on the stock market is far greater than the range of dynamics change of the
policy,On the other hand，the moving direction of the macroscopic policy and moving
direction ofthe fluctuation of stock market are still same basically However,at the a lot
of time，the function direction of the macroscopic policy(thus the macroeconomy)
deviates from obviously the function direction of the fluctuation of stock market；
According to visual angle of the interest rate，in the present stage，it Canlt press the
fluctuation of the stock market effectively on behalf of the monetary policy while
regarding change of interest rate as models，On the contrary,the constantly changeable
monetary policy becomes and aggravates the factor of luring of the fluctuation of stock
market instead
Chapter two：analyse the impaa on stock market period of policy incident I have
drawn the following important conclusions：Frequently replacing of the stock market
period by the effect ofpolicy incident；Administration and supervision authorities adopt
sometimes a great policy or a lot of policies to influence the function of the stock
market thus the result brought is far from each other；The changeable and the frequent
changes of stock market influence each other too much and people pay too close
attention to the above influencing，wich makes the stock market’S deviates from the
economic tendency for a long time；The careful entry which treats the stock market
policy。
Chapter three：Use the ARCH models to analysize Chinses stock market
fluctuation With ripe stock market being the same：Change with time、collect the a
group of quality、asymmetry in fluctuation of the earning ratio of stock market of
Chinses this chapter thinks at last：There is relatively strong explanation strength to
three characters of the fluctuation of stock market of Chinses in the factor of the policy
at present。
Chapter four：to measure the risk that the policy incident influences to the stock
market income On the basis of outcome by GARCH model．I use relatively prevailing
VaR method to measure the conditions from the effect of Chinses policy incidents and
the fluctuating income at stock market Its result shows：Around policy issue by
incident，there is a relatively heavy change of VaR，thus indicate policy influenced the
stock market risk of china greatly by incident；It is can have been effectively for
tolerance in VaRs／predict of Chinses policy incident of it is for risk where stock market
producea
Chapter five：It is that the contrast of the effect is studied in week under tWO kinds
of states of stock market of Chinses This chapter finish dividing into state A(with
policy interfere)and at Chinses week effect go on and compare state B(without policy
interfere)with and study At state A’its result of study is the same as a lot of domestic
scholars。result of study：The effect in week exists；But under state B，the effect in week
does not exist This indicates：the existence of the eriect Call not do without the factor
of the policy in week on the stock market of china，On the contrary,if the political
continuity of china is good or we reduce the great policy incidents as possible，Then，
the validity ofthe stock market in china will come true．thus the unusual fluctuation of
the stock market will weaken constantly。
Chapter six：suggestions of further normizing and developing china stock market
Regarded as the macroscopic policy of adjusting and control the economy of china，
especially the monetary policy，it is necessary to pay close attention to the variables of
stock market and prevent monetary policy from becoming and aggravating the factor of
luring of the fluctuation of stock market while reducing；The government must be
standardized while making and implementing the relevant policy；supervise layer
should try the best and offer especially the masses of small and medium—sized investors
the opportunities to rationally anticipate；change the path dependence on the stock
market policy for supervise layer and investors。
Key words：Empirical research Policy Stock market’S fluctuating
4
独创性声明
667087
本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究
工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的
地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含
为获得江西财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所敞的任何贡献均已在论文中作了明确
的说明并表示了谢意。
签名辂{城日期：跹一
关于论文使用授权的说明
本人完全了解江西财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：
学校有权保留送交沦文的复印件，允许沦文被查阅和借阅；学校可以
公布沦文的全部或部分内容，可以呆用影印、缩印或其他复制手段保
存论文。
(保密的论文在解密后遵守此规定)
签名：，谶錾舔导师签名～址嘶趔坚，牮
0导论
0．导论
0．1论文选题的意义
自上世纪90年代初期我国建立股票市场后，我国的股票市场对国民经济发展
的影响越来越深远。在经济全球化和金融一体化不断成为世界发展趋势的背景下，
我国的金融混业逐渐明显和我国经济、金融在2006年后全方位地融入WTO。但是，
与发达国家的股票市场相比较，我国的股票市场还很不规范、很不成熟，其中一
个重要方面就是：我国的股票市场还是一个很容易或经常深受不同层次的政策干
预从而导致其波动异常的市场(或叫政策市)。我国市场经济体制特别是股票市场
改革的实践和任务决定了我国的股票市场在未来～段时间内仍然是典型意义上的
政策市。因此，从政策因素对我国股市波动影响的角度来研究我国的股票市场，
以便弱化我国各种不同层次的政策对股市波动的影响力，进而规范和发展我国的
股票市场具有十分重要的意义。
O．2文献综述1
实际上，已经有许多学者对于上述的问题进行了大量的研究：有的学者从股
票市场的制度演进的角度来分析，如胡继之(1999)；有的学者侧重于研究货币政
策、财政政策或宏观政策对股市波动的影响，如许均华(2001)、唐初呜(2002)；
有的学者主要运用定性方法分析我国股市的政策特点，如曹凤歧(1998)、张育军
(1998)；也有学者采用大量的实证方法分析我国股票市场的波动、政策干预和市
场效应，如吕继宏(2000)、冯用富(2003)。等等。但是，以上述为代表的学者
的研究存在以下许多缺陷：很多研究采取的样本是1998年以前的，相对现在而言，
样本缺乏代表性了；有些研究只是研究宏观政策对股市波动的影响，没有研究针
对性强的股市政策对股市波动的影响；而且，上述研究成果大多数源于定性分析
等诸多不足之处。
笔者在阅读了国内外大量文献的基础上，运用线性回归方法、ARCH族模型、VaR
方法、Levene检验方法、Kolmogorov—smirnov检验方法、Kruskal-Wallis检验方
法从多个角度来剖析我国股市波动受政策因素影响的复杂情形，并在此基础上提
出一些政策建议以进一步规范和发展对我国经济的影响越来越深远的股票市场。
这里综述的内容仅仅作为全文一般性的文献综述，笔者在每章中还有更加全面和详细的相关的文献综述
I
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
O．3论文的结构
第一章是宏观政策对我国股市波动影响的实证研究。在本章中，笔者首先在
对GDP(国民经济)和宏观政策的线性回归的基础上研究宏观政策力度变化与股市
收益波动的复杂情形，并以利率为视角来研究货币政策对股市波动影响的有效性；
第二章是政策事件对股市周期影响的研究分析。在本章中，笔者首先对重大
的政策事件、股市周期、政策顶、政策底等重要概念进行了尝试性地界定，然后
详细地描述了政策顶、政策底影响股市周期的全部过程，并对此进行分析和得出
相关的结论；
第三章是用ARCH类模型对我国股市波动性的实证分析。笔者首先对本章所要
用到的ARCH类模型进行详细得介绍和探讨，然后运用ARCH类模型对我国股市收
益的波动进行多次检验并得出我国股市波动的三个重要特点。文章最后对我国股
市波动特性的进行政策解释；
第四章是政策事件对股市收益影响的风险测量。本章是在GARCH模型计算的
基础上，运用比较流行的VaR方法来度量我国政策事件对股市收益波动的具体情
况。研究结果显示：政策事件出台前后VaR变动较大从而表明政策事件极大地影
响了我国股市风险；从本章划分的3个阶段的最大前10、t00名VaR的集中分布
情况来看，VaR能有效地度量／预测我国政策事件对股市产生的风险，这也证实了
我国政策的出台对股市具有重大的影响力。
第五章是我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究。在本章中，笔者首
先把我国股市区分为状态A(有政策干扰)、状态B(无政策干扰)和介绍了Levene、
Kolmogorov—smirnov、Kruskal-Wallis、Mann—Whithey等检验方法，然后运用以
j：诸多方法对状态A、状态B进行实证检验并进行对比分析。
第六章是进一步规范和发展我国证券市场的建议。本章是全文的重要结论，
提出了许多规范和发展我国证券市场的建议，但是在前面五章中也提出了一些相
关的建议。
1．宏观政策对我国股市波动影响的实证研究
1．宏观政策对我国股市波动影响的实证研究
本章涉及的宏观政策是指货币政策和财政政策。货币政策和财政政策是现代
市场经济条件下宏观调控的主要经济手段，前者指国家为达到一定目标而通过中
央银行对货币供应量及其利率所作的调节；后者是国家为达到一定目标而对财政
收入、支出等做出的决策，两者的共同目的是促进经济稳健增长。在我国，货币
政策和财政政策己逐渐成为我国对宏观经济的调控主要手段。不容置疑的是：股
市已经成为我国经济当中的重要部分，虽然货币政策、财政政策的制定和实施不
直接针对股票市场，但是它们与股市波动有没有关系?其关系又是怎样的?在国
内外，有众多学者对此进行了大量的研究。
胡援成(2003)在研究我国资本市场对货币政策传导机制时发现：相对于利
率而言，货币供应量对资本市场的较大的影响；唐初呜(2000)运用向量自回归
方法(VAR)研究货币政策与股票收益时得出“我国股市在发展过程中，已初步
具备宏观经济晴雨表的功能及传导货币政策功能”；央行研究局课题组(2002)分
析lo多年来我国股票市场的发展对货币政策的影响后得出“中国股票市场已成为
货币政策传导的另一组成部分”；还有学者侧重研究财政政策对股票市场的影响。
本文在此研究的基础上，首先分析了1992—2002年1的货币政策和财政政策共同对
我国股市波动的影响，然后以1996年5月至1999年6月期间7次降息为例，以
利率的～个视角来阐释我国现阶段货币政策对股市变动的影响及有效性。
1．1宏观政策与股市波动
宏观政策对股市波动的影响，主要源于宏观政策的变化。笔者认为宏观政策
的变化可以用“政策力度”指标来衡量，即宏观政策的政策力度强，则会引起股
市波动；而其政策力度弱，则不会或几乎不会引起股市变动。
如前所述，宏观政策是针对宏观经济而制定与实施的，那么政策力度指标显
然是紧密联系于宏观经济(本章用GDP指标表示)。以下采用线性回归模型来建
立GDP与代表政策的众多指标的关系，并以此来测算我国宏观政策力度变化情况。
在全部论文中，笔者选取的样本主要是1993--2003年6月份的，但是在每章中，由于建立模型和采用的指
标不尽相同，所以每一章选取样本的时间区间也有所不同。
3
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
1．1．1宏观政策的选取及其政策力度的测量
体现宏观政策的指标有许多，根据我国的实际情况，在货币政策体系中，主
要选取了狭义货币(M1)、广义货币(M2)、中央银行的存款准备金利率(用R2
表示)、城乡居民储蓄存款利率(用R3表示)；在财政政策体系中，主要选取了全
社会固定投资额(用GDTZ表示)、财政收支差额(用SZCG表示)；国民经济用
GDP来衡量。根据以上指标，在作了消除通货膨胀影响及相关处理后，分别得出
它们的年增长率(DMl表示狭义货币的年增长率，其它类推)，如下表1．1：
表1．1 代表货币政策和财政政策各指标的变化一览表1
、
＼增长率
＼ DMl DM2 DR2 DR3 DSZCG DGDTZ
时间＼
1993生0．3891 0．0373 0．1583 0．1350 0．1357 0．5417
1994证0．2617 0 3453 0 llll 0．1462 0．9590 0 368l
1995年01267 0 2947 0 03923 ．0 0320 O．0122 0．1747
1996证01889 0 2518 0 0468 ，O．0503 ．0．0895 01446
1997年0 2214 01965 ．0 0062 ，0．1800 01002 0 0885
1998正0¨85 0．1484 ．0 3788 ．0 2612 O 5842 01391
1999伍01767 O．1474 ．0 4588 ．0 4510 0 8905 0．0508
2000盆O．1265 01227 —0 2342 ．0 367l 0 429l 0．1026
2001正0．1839 01687 ．0．0097 ．0 0056 0．0100 0．1209
2002年01823 01957 ．0．0735 ．01574 0．2516 016lO
利用Eviews3 0软件，经过严格筛选，得出以下结果
Dependent Variable：DGDP
Method：least Squares
Sample(adjusted)：1993—2002
Included observations：10 after adjusting endpoims
l表1 1原始资料来源：成思危主编的《揭示与治疗～中国股票市场》、中国统计年鉴。以下各表数据主要来
源于中国统计年鉴和sohu网站等。但是，论文中所有数据都经笔者做了必要处理。
4
!：室翌堕篁翌垫垦墼鱼鎏垫墅堕塑塞垩塑窒
表1．2 GDP与宏观政策各指标的线性回归结果
variable coemcient Std Error t．statistic Prob
C ．0 072 0 007 ．10 350 0 002
DM- ．1 140 0 05l 22 246 0000
DM2 1．318 0 034 39．260 0 000
DR2 0 654 0 025 25 855 0．000
DR。-0．608 0．028 22．082 0 000
DSZCG O 148 0 005 ．22 082 0．000
DGDTZ 0 458 0 024 29 697 0 000
R-squared：O．999 AIC准则：．8．5 14
D—w检验： 2 061 Prob伊一statistic)：O．00
根据以上回归结果，可以得出以下回归方程：
DGDP一0 072-1 140DMi+1．318DM2+0 654DR2—0 608DR3
+0．148DSZCE+O 458DGDTZ
从卜述方程可以得到各个政策变量的权重，如下表1 3：
表1．3 各个政策变量的平均权重1
政策变量DM- DM2 DR2 DR3 DSZCG DGDTZ
平均权重0 264 0 305 0 15l O 142 O 134 0 106
得出各个变量的平均权重后，就能算出每年的政策力度，该方法是用每个政
策变量乘以相应权重后加总和。如1998年的政策力度的计算方法如下：
0 1185+0 264+0 148440．305—0‘378840 15l一0 2612+0 142+0 584240 134+0．139l+O 106
=0017。按照上述方法，不难得出各年度政策力度为：
表1．4 1992．2002年宏观政策度力度变化
年份195B 1994 19唠19％ 1997 1998 1999 2000 200l 20吃
政嬲03凹嘶叭54 n138 Ol晒0017 删0018 蝴0(】91
而且，我们根据表4、GDP变化和股市收益变化的情况，可得到下列图表
确定权重的依据是回归方程中各政策变量的系数，考虑各政策变量对GDP在数量上的影响，所以计算权重时
利用各个变量系数的绝对值来计算，先计算各个变量的系数绝对值之和．然后用各个变量系数绝对值除以其
总和，即可得出各自的权重。
5
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
图1．1宏观政策力度变化、GDP变化、股市收益变化曲线的关系图
1．1．2宏观政策力度变化与股市收益波动的关系的分析
从图1 1可以看到：1993．2002年，宏观政策的力度不断趋弱，1993年的政策
力度为o 329，1994年的为o 276；2001年的政策力度为0．099，2002年的为O 091。
这十年的政策力度不断趋弱归功于我国市场经济体制的不断建设与完善。虽然自
1998年以来政策力度又开始上升，但是，比1993．1997年来讲，上升幅度已经变
得很小而且也很稳健。这是由于在1997年的东南亚金融危机、1998年的百年不遇
的洪水灾难及1996年开始出现而且不断恶化的通货紧缩的影响下，我国相应地制
定和实施了积极的财政政策和稳健的货币政策，加强了宏观调控能力而促使政策
力度有所回升。
而且，宏观政策力度变化的幅度与GDP变化的幅度存在基本吻合的趋势，甚
至在特定的时候完全相同；特别是2001年以来，这种情形愈发明显。由此可以得
出一个基本的判断：1993年以来，我国的货币政策和财政政策在总体上能有效地
调控我国的宏观经济，不仅如此，调控经济的能力及有效性还有进一步增强的趋
势。
从宏观政策力度变化与股市收益波动的关系上来看，存在两个特点：一方面，
股市收益波动的幅度远远大于政策力度变化的幅度。显然，侧重于调控经济的宏
6
1．宏观政策对我国股市波动影晌的实证研究
观政策的微小改变引起我国的股市极其敏感的反应的事实充分地展现了我国股市
是典型的政策市的特征。我国的宏观政策尽管在一定程度上能有效地调控整个经
济的发展，但是这些政策还具有较强的时断时续的特点，而且这些政策在发布前
往往被所谓的内幕信息人士在股票市场上加以利用，从而导致了政策发布时股市
变得异常般的变动。另一方面，宏观政策的运行方向和股市波动的运行方向还是
基本相同，但是，在很多时候，宏观政策的运行方向(从而宏观经济)和股市波
动的运行方向明显背离，如在2001年、2002年，我国支持经济发展的宏观政策力
度不断加大的情况下整个经济保持了快速发展，股市却一而再，再而三下跌而处
于慢慢熊市。成熟的资本市场的发展经验表明：股票市场发展的根本是经济的稳
定增长。我国经济在1993—2003年仍然在快速发展，而这就可以作为解释十多年来
我国股市总体上处于向上运行的根本原因。但是，在股市越来越成为我国经济的
一个重要组成部分的时候，我国的宏观政策特别是货币政策的制定和实施并没有
足够多地关注股票市场对经济和政策的影响力，加上没有慎重考虑宏观政策出台
的时机等诸多因素，从而导致了宏观政策的运行方向并没有与股市波动的运行方
向完全一致。例如，目前，我国的股市应当说还是资金推动型的十分不规范的市
场，大量且不断进出股市的资金显然与货币市场有着较为紧密的关系，而频繁变
动的货币政策并没有十分重视这些关系而导致政策的预期效应大打折扣。这也是
导致以上背离发生的一个原因。
1．2利率视角：货币政策对股市波动影响的有效性
发达的资本市场上，央行的货币政策的变化会及时地在股票市场上得到的反
应。在我国，中央银行在近年来调整货币政策的过程中，最引人注目的举措当属
连续7次降低存款利率。那么，利率的调整会不会影响股市波动，又是如何影响
的呢?
从理论上讲，股票市场的价格等于未来各期每股初期利息和某年后出售其价
值的现值之和，不难看出，股市价格与利率是反向关系的，即：利率上升，股价
_F降；反之，则上升。
那么，在我国，利率的下降对股市的影响又是怎样?以1996—1999年7次降
息说明这个问题，下表是每次平均降息及在降息前后时间的股市波动一览表：
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
表1．5 七次利率下降与股市波动系列变化
年月日96．5．1 96．8．23 97．10．23 98．3．25 98．7．1 98．12．7 99．6．10
平均降息一O．173 —0．294 —0．244 ～0 077 —0．315 —0．188 —0．433
当日股指收益波动一0．040 —0．018 —0．004 —0．002 —0．017 0．008 0．012
前5日股指波动10．22 50．18 —23，05 2．36 85．3 37．88 96．03
前4日股指波动一1．76 31．52 3．13 —2．84 65．6 24．82 —78．77
前3日股指波动58．18 18．75 14．01 —4．05 69．18 27．43 —37．83
前2日股指波动129．19 29．92 18．5l —11．68 44．99 22．97 30．7l
前1日股指波动26．73 14．5I 4．16 2．47 22．76 9．66 一15．74
后1日股指波动4．39 —30．62 4．95 2．68 15．2l 13．72 6．04
后2日股指波动16．85 一16．22 62．47 —67．98 18．69 14．55 63．36
后3日股指波动6．73 -_6．85 4．56 57．88 —1．16 —4．9 23．24
后4日股指波动6．84 14．96 10．73 5I．47 7．96 4．67 95．82
后5日股指波动2．74 6．25 1．49 63．41 22．79 一13 24 136．66
前5日平均股幅0．051 0．00 0．013 0 01 0 012 0．004 0．01 L
后5日平均波幅0．029 0．019 0．015 0 01 0．001 0 008 0．09
表l 5的实证结果显示：除1999年6月lo日受“5 19”行情影响外，其余6
次降息都造成股指收益下降的反常现象。连续6次出现这样的情形，绝非“偶然”：
另外，我们的研究还发现：在利息下降的前5天，股市波动有不断下降趋势，而
在利息下降的后5天，股市波动却有变大的趋势。有理由进行这样的判断：利息
下降公布前，股市就开始有内幕消息人士炒作而获利；在利息下降公布后5天，
股价己被哄抬过高，利好变成了利空，炸作者基本出货获利，股市大幅度下跌，
随后股价又开始上涨。股市存在严重的内幕交易情形，这表明，我国货币政策的
变化引起股市波动的情形显然是不同于成熟的资本市场。迸一步说，在现阶段，
以利率变动为典型代表的货币政策不能有效地熨平股市的波动，相反，由于货币
政策的制订和实施过程没有足够多地关注股市的运行，最为关键的是：我国的利
率不是市场利率，并不反应市场上及时的供需对比关系，因而利率不能为大多数
人特别是广大中小投资者的合理预期，进一步讲，在我国的利率水平的形成还有
很多行政成份的体制下，不断变化的货币政策反而成为加剧股市波动的引诱因素。
而根据前面的论述，那么在1995年5月一1999年6月期间，宏观政策的有效性主
1．宏观政策对我国股市波动影响的实证研究
要源于财政政策的实施。
1．3本章小结
l、1993．2002年，宏观政策的力度不断趋弱。在这十年，我国市场经济体制
的不断建设与完善：市场化的法律及规范不断建立和修改；政府调控的经济和法
律手段不断加强与优化等等；
2、宏观政策力度变化的幅度与GDP变化的幅度存在基本吻合的趋势，甚至
在某些特定的时候完全相同；特别是2001年阻来，这种情形愈发明显。这说明了
我国的货币政策和财政政策在总体上能有效地调控我国的宏观经济；
3、从宏观政策力度变化与股市收益波动的关系上来看，存在两个特点：一方
面，股市收益波动的幅度远远大于政策力度变化的幅度。另一方面，宏观政策的
运行方向和股市波动的运行方向还是基本相同，但是，在很多时候，宏观政策的
运行方向(从而宏观经济)和股市波动的运行方向明显背离；
4、从利率视角来看：在现阶段，以利率变动为典型代表的货币政策不能有效
地熨平股市的波动，相反，由于货币政策的制订和实施过程没有足够多地关注股
市的运行，最为关键的是：我国的利率不是市场利率，不反应市场上及时的供
需对比关系，因而利率不能为大多数人特别是广大中小投资者的合理预期，不断
变化的货币政策反而成为加剧股市波动的引诱因素。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
2．政策事件对股市周期影响的研究分析
2．1 引言
前一章主要研究包括财政政策和货币政策的宏观政策对我国股市波动的影
响。为了更好地了解13年来我国股市波动受政策事件的影响的基本过程，本章将
详细地描述在1993．2003年5月期间我国重大的政策事件(重大的政策事件，是指
影响或左右或改变股市运行走向的政策措施，包括了调控经济的宏观政策、规范
和发展股票市场的股市政策及其它对股市波动产生重大影响的相关政策)如何影
响股市的熊市和牛市的形成与改变，从而来研究我国股市周期(详见下文)的主
要的变化过程及其变化的规律和政策事件在改变或影响股市周期的一些可能的结
论。
我国股票市场的频繁波动可以由股市周期交替变换的次数来反映。股市周期
主要指在一段时间内彼此紧密相连的熊市和牛市的一个完整的运行过程。可以说
股市周期的变化实质就是熊市的形成与改变以及牛市的形成与改变两方面的内
容。在我国这样一个不成熟的股票市场中，股市中的牛市与熊市的不断变化往往
源于政策事件(或政策因素)的影响，中国股市是典型的“政策市”也就指这个
意思。不难理解的是：政策事件会随着股市以及经济运行态势的不同而发生变化。
当然，政策事件的变化也有其自身的一些规律。在一系列的政策事件中，主要关
注那些重大政策事件。在这里，影响或左右或改变股市运行走向的重大的政策事
件，具体讲分两类：一、当股市在底部运行时，由于政策事件的发生，而促使股
市止跌回升，牛市开始，我们把促使股市由熊市转而为牛市的这类重大政策事件，
叫政策底。二、当股市不断走牛，到股顶时，由于政策事件的发生，而促使股市
杀涨下跌，熊市开始，我们把促使股市由牛市转为熊市的这类重大政策事件，叫
政策顶。显然，笔者在这里讲的政策底或政策顶不仅仅包括了重大政策事件本身，
而且还包括该政策事件所处的股市运行的位置以及改变股市运行方向当中所起的
作用。
如下图2 l，本章研究的数据样本是月度的上证指数，样本的时间区间是1993
年初至2003年上半年，而且把样本分为以下几个股市周期：1993 2～1994 7；
1994 9～1995 5：1995 5-1996 1：1996 1-1996 12；1997 5～1999．5；1999 12-2001 6：
2001．6-2002 1：2002 1-2003 2
lO
——一． !：塑差蔓堡型墼吏旦塑墅堕塑堡塞坌堑
图2．1：政策顶、政策底与股市周期示意图
2．2政策顶、政策底对股市周期的影响的基本描述
政策顶1：1993年2月16日沪市炒高到1558点顶点后经过3个月的大幅度
的震荡之后，特别是在股市发行与扩容影响(2月24日)下股市一路下跌。由此
看到股市的宽松政策己至顶点，转而收紧，从而形成政策顶l。
政策底l：股市连续下跌8个月，加上宏观政策不断从紧的影响，股市跌了
1200多点而至325低位(7月29日)，为了显示管理层大力支持股票市场的决，II'，
而在7月21日出台“三大救市政策”，股市应声而大涨从而形成一个明显的政策
底l。在形成该底之中，“三大救市政策”的作用不可估量，政策出台当天(8月1
日)的收益率达9．94％。
政策顶2：前期受政策利好的强大影响，股市上升到1052点(9月13日)，
但由于宏观面上仍处于从紧状态，为了防止沪市的泡沫膨胀，管理层1995在年1
月1日变T+0交易制度变为T+I制，殷市上涨压力立马出现，般市开始下跌，从
而形成政策顶2。
政策底2：国债期货狂炒吸走股市大量资金。在我国由于股市很大程度全靠资
金的推动发展，资金流走，股市的血液面临干枯，股市很快跌至532点(2月17
目)；基于此，1995年5月17日，暂停新股上市及国债期货交易之事件隆重出场。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
其结果是：沪市连续三交易日的收益率为：26 99％、11．41％、4 75％。这就是著名
的“5 18”股市井喷行情。“5．18”事件奠定了政策底2形成的基础。
政策顶3：受“5．18”彳亍情过激反映，沪市很快从低点上升到928点，但是由
于整体经济的发展政策是适度从紧，股市背离国民经济的走势越发明显，为了减
缓背离，减少泡沫，1995年5月23日，国务院加强证券、期债的监管，公布新发
行额度55亿(6月15日)及股指随声下挫，当日跌幅达．17．9％，政策顶3就形成
了。
政策底3：股市在前期几经受挫，以至一跌再跌，然而，宏观面上，经济政策
已由紧趋松：96年5月1日和8月23日两度减息，证监会也出台降低交易费用(4
月24日)等多项更利好消息，股市一改前期不断下跌情形而上跌回升，并且涨势
一天一天好起来，从而形成政策底3。
政策顶4：至96年12月中旬，股市的狂涨己严重脱离宏观经济的走势。众所
周知，我国GDP增长率在96年为9．5％左右，而前几年的GDP平均增长率高达
12％，疯狂般的牛势显然不利于我国经济今后的长远发展。1996年12月12日《人
民日报》发表特约评论员，恢复涨跌板，公布新股发行额度100亿等政策事件出
台后，从12日至24日的九个交易日，整个股市一直下跌，有的跌幅特大，如16
日跌10．44％，17日跌9 92％，19日跌7 5％。一片狂跌的气势筑成了政策项4。
政策底4：股市在“十二道金牌”及“人民日报”社论的强拉下，股市跌至
867点，股市被政策调节到位，加上宽松的宏观经济环境的出现，股市油然产生上
涨的情形，政策底4形成了。
政策顶5：至1997年5月，沪市涨到历史新高15lo点，而股市的狂热并没有
给经济带来较多的福祉，相反，股市与宏观经济进一步的背离己引起社会各界的
关注，为了稳定经济发展的态势，引领股市更好地服务经济发展的需要，管理层
推出的措施有：提高印花税：国企炒作股票(4月29日)、公布97年新股额度300
亿扩大股票供给政策(5月22日)、严禁银行(6月6日)等诸多措施。受此影响
股市开始不断软着陆地下跌，从而形成政策项5。
政策底5：股市在97．7～99．5期间，基本处于调整阶段。在这股市周期又可细
分为三个小周期：从97年5月至97年lo月，股市最高位1510(5月12日)，最
低1087(5月17日)；从97年lo月至98年6月，股市最高位1422，最低1087；
从98年6月至99年5月，股市最高1422，多次探底1000点(98年8月18日股
2．政策事件对股市周期影响的研究分析
市最低1068，99年3月1日股市最低1084，99年5月17日股市最低1047)。并
且股市在98年12月～99年5月中旬及97年7月～98年3月中旬两个期间，股市
基本在1100．1200点附近调整振荡。造成以上特点的原因有：第一，东南亚金融危
机、香港股市被索罗斯等人的恶炒的压力促使股市多次探底1000点大关；第二，
股市之所以多次探底千点大关但又未击穿千点源于股市正处千点关之际，股市利
好政策的及时出台而挽救，如97年lO月23日的降息、98年3月25日的降息、
98年1月5日取消29项行政费、99年5月19日推出六项利好政策等都在一定程
度上稳住股市没有让它跌穿1000点。可以说，漫漫二年，千点大关附近成为该时
期的一个比较显著的政策底。
政策顶6：股市在99 12～叭6期间，各项政策都有利于股市的上扬，所以股市
在6月达历史最高点位：2245。而此时，大盘市盈率60-80倍，远远高于成熟的市
场经济国家20一30倍的平均水平，加上吴敬琏与五位经济学家对股市的大辩论的影
响，管理层认为：股市泡沫成分己过多，加强监管已成为01年的主题。于是，管
理层加大了查处违款资金、查处违规上市公司(如亿安科技)的力度，实施真正
退市制(PT水仙等退市)，并且在6月12日草率推出国有股减持方案，在多层压
力下，股市开始不断下跌，从而形成政策顶6。
政策底6：在0l 6～02 l期间，股市一泻成千里，仅半年时间暴跌1000点，股
市基本没有回调余力。主要原因：01年7月27日开始真正实施减持国有股(实际
上，该方案存在极大不公平，不合理性)，以至在股市狂泻不止的情况下，尽管lo
月23日叫停该减持办法，但该办法只是暂停，这把魔剑仍在广大投资者特别是广
大中小投资者头上，由于投资者的信心仍未完全恢复，股市在暂停之日附近虽有
所回调，但在其余时间，股市继续猛跌。股市下跌至1339点(1月29日)附近，
而此时此刻的管理层，虽没有采取重大性的放松股市政策，但是几乎所有投资才
凭着纵横股市老有的经验，一致地认为：股底就是在1300点，加上股市不断下跌
与“风情这边独好”的国民经济走势的背离等诸多因素的影响，股市止跌回升，
从而形成政策底6。
政策顶7：股市在前期跌幅甚深，在02 1加2 7期间，股市基本是恢复性反弹，
等待观望气氛较浓，6月24日，停止国有股减持这一政策出台后，股市迅速作出
反映，一连暴涨三天，以至涨至1746高点。由于股市是报复性反弹，因此，股市
反弹之后，又开始绵绵下跌，从而形成政策顶7。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
政策底7：尽管宏观经济层面仍保持稳健、良好，但是股市自6．24之后，一
直不断下跌，以至多次探底1300点。股市此时在1300点，意味着自2001年6月
以来也下跌一半，可以说泡沫成分己大大减缩，但是股市的长期下跌背离于良好
的宏观经济，因此1300虽是一个敏感点，而管理层此时此刻只是放宽一些政策，
没有采推出暴炸性的政策措施。股市在03年初恢复性反转，从而形成政策底7。
接下来几个月，股市在1500点附近长期波动。
2．3初步分析
从以上描述看出，从1993年初至1996年初，政策顶底的变化有如下特点：
第一：股市政策顶点的不断降低，它们分别为：1558—1044—927；
第二：股市政策底点却不断上升，它们分别为：325—512—512；
第三：与此相适应，在每一阶段中，政策顶点与底点相差的空间在不断缩小，
其相差的空间点位依次：1233—460一415；
总而言之，在93年初～96年初，股市总体下滑，其波动范围趋小，从而导致
股市漫长而又持续的下跌与低迷。
而从1996年初至2002年1月，其政策顶／底的变化有：
第一：股市政策顶点不断上升，它们依次为：1250一1510—2245
第二：股市政策底点不断上升，它们依次为：867一1047—1339
第三：与此相适应，在每一阶段中，政策顶点与底点相差的空间却在不断上
升383—463—906；
总之，在此阶段，股市在不断上涨，其波动范围在扩大，这就可以解释为什
么股市连续上涨和下跌的原因。
另外，从02年1月至03年初，股市在1312～1750附近来回波动(而主要围
绕1500点)虽多次下探1300，但由于前期跌幅较深，在没有过多的政策干扰下，
股市逐步恢复性反弹与调整。
2．4进一步的分析及本章小结
通过上面的论述，得出以下可能的结论：
1、在我国股市周期的频繁交替总是受制于政策因素的推动，几乎每次股市周
期的交替变化都可以找到政策来源。这样有时候，如果没有相应的政策去扶持股
14
2政策事件对股市周期影响的研究分析
市，那么我国的股市波动很可能更加凶悍，从这一点来讲，股市政策是为熨平波
动而来的：如97年10月至99年6月，股市多次在千点大关摇摆之际，政策出台
无非是防止崩盘。
2、在每次股市周期的交替变化之中，伴随的不是有没有政策事件，而是单个
的重大政策事件，还是多个政策事件合力形成的重量级的干扰因素的问题。当股
市背离于宏观经济的程度小，或股市走势离管理层的目标相差不很大，或股市泡
沫成份不大时，出台的政策事件往往有多个，从而合力地较缓慢挤掉泡沫．熨平
波动；相反，则往往采取强有力或至少有一个重大政策措施去消除泡沫。其结果
是：在第二种情形下，股市一时得以修正之后的不长的时间里，管理层还得采取
反向措施治理股市大起大落问题，如94年“三大救市”之后不久，又得采取T+I
制，从而反向去补救；95年“5 18”行情事件、96年12月社论、01年6月出台
的减持方案之后不久采取反向政策措施的事实足以证明之。
3、在我国，到底是政策的多变(即非持续性)影响或推动股市的频繁波动，
还是股市的频繁波动影响或推动政策的多变，就像是先有鸡还是先有蛋的争议～一
样，没有确切的答案。但不容置疑的事实是：我国股市受政策的影响已根深蒂固
了。显然，政策多变和股市的频繁波动，这两者是循环影响或相互影响的。因此，
两者常常凶困在小范围内相互影响而顾及不了经济的运行情况，从而造成我国股
市的走势自96年以来长期且恶劣性地背离我国的基本经济情况。由于其长期背离，
广大中小投资者还是机构投资者关注的重点就是新政策的出台而忽略经济发展。
因此，在某段时间，广大投资者等待观望也就源于此了。
4、当然，不可否认，股市周期的交替变化并非都源于政策事件或根本源于政
策事件。实际上，经济形势是根本决定股市政策，从而决定股市走势。股市与经
济基本面长期背离必然要改变股市周期的道理就在于此。但是当这种背离并非太
离谱时，我们往往关注的股市与政策这两者而且仅仅这两者的变化。
5、未来一段时间的股市与政策事件判断
自01年6月以来，股市已经走得疲惫不堪了，也许都是“减持”惹得祸，但
“减持”已终止了，为什么股市还是“七上八下”呢?因为历史的原因，我国股
市中2／3是非流通股。既然有关“减持”问题已触动广大投资者的神筋，况且还有
其它很多历史问题将会逐步浮出水面来考验投资者，还有WTO问题，等等。那么，
广大投资者显然会变得愈来愈理性了。在这种情形，管理层还希望出某个强有力
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
的措施来解决某一个问题，显然是变得越来越不现实。因此，从长计议，根据对
股市以及经济运行的走势的判断，陆陆续续出一些公平、合理、多种形式的措施
来解决股市中固有的问题，也许是一个较好的选择。
6、慎待股市政策的介入
股市政策的介入，无非是为了规范股市，使“三公”真正实现，最终服务于
整个经济发展。但是前些年，从股市政策的介入的实践来看，其介入的路径依赖
特征十分明显：作为管理层来讲，股市一旦有问题，首先是采取强有力的政策去
调节；作为投资者来讲，在股市低迷之际，盼望利好政策，在股市上涨一段后，
疯狂甩卖股票，怕出台政策。没有股市政策，就不行吗?且看政策底6和政策底7
是如何形成的。实际上殷市涨或跌到一定程度，它应当有一个自然调整回归过程。
政策的介入显然不是为了打压或托市，而是规范股市运行的过程。从我国实践来
看，股市政策的作用并非万能，而且有时候没有特别的股市政策反而更有利于股
市的健康运行。
16
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
3．用ARCH族模型对我国股市波动性的实证分析
从前面的研究发现：在我国这样一个不成熟、不规范的股票市场中，股市的
运行与发展深受不同层次的政策因素的影响。波动性是也是我国股市的～个基本
特征。既然如此，那么，我国股市波动运行的具体特点是什么昵?在本章，笔者
将通过ARCH族模型对我国股市波动的运用来探讨这个问题。在此基础上，试图
寻找形成我国股市波动运行特点的政策原因，从而进一步阐释政策因素对股市波
动产生的复杂性的影响。
国内外很多学者采用VaR方法、R／S分形市场法、ARCH族模型等诸多方法
来研究股市波动的特性。在成熟的股票市场中，股市收益的波动有如下几个主要
特点：l、股市收益时间序列没有自相关而收益序列的平方有较强的自相关性，反
映不同时间上的观测值存在有非线性关系，收益的波动呈现集群性(Fluctuation
Leistering)，即：较大幅度波动紧接着的～般是较大幅度波动；较小幅度的波动紧
接着的一般是较小幅度波动。2、收益时间序列的分布是服从非正态分布，表现为
尖峰(Leptokurtosis)和厚尾(Healy—tailed)特征，这与条件方差的时间可变性有
关，从而表现为波动的序列相关性。3、收益波动还呈现非对称性，即，利空消息
引起的波动比利好消息引起的波动更大，这一特性又被称为“杠杆效应”(Leverage
effect)。
3．1 ARCH类模型的简介
3．1．1 ARCH类模型适用的条件及ARCH模型
1、ARCH类模型适用的条件
在OLS的估计当中，一般假定残差是无自相关，并且残差的方差是恒为不变
的常数(同方差)，但是，在对金融数据的时间序列研究当中，以上假设往往并不
成立，研究表明，这些时间序列的残差确实是无自相关性，但残差的平方组成的
时间序列存在明显相关，在此条件下，1982年，Engle构造了方差随时间变化的自
回归条件异方差ARCH模型，后来的GARCH、TARCH、EGARCH、CARCH等
许多模型都源于ARCH，所以，它们一并归为ARCH类模型。
2、ARCH(q)模型
ARCH是用来研究波动的集群性及时变性的。它允许条件方差作为过去残差
17
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
的平方函数随时间变化，其模型为：
占，／一l～N(O，d?)； (3 1)
占。=z，瓯； (3 2)
Zr为i i d，且目F3=0，Var(Z,)=l (3．3)
6,2=a。+Σ叩王，
其中，}，序列无关，奸．1为f-1期获得信息集，占?为s，的条件方差，ao>O，
ai／>O(i=1，2，⋯，曲。
3、ARCH(q)模型一些特点
(1)以前的波动扰动s三．对市场未来有着正向而减缓的影响，因此，波动有
持续性，从而模拟了市场波动的集群性现象。但它没有说明波动的变化方向。
(2)可以用来预测比较明显的变化或方差；
(3)实际运用中，需要较大的阶数q，然而阶数q的增加，势必增加待估参
考的个数以及产生解释变量多重共线性等诸多问题。本文不拟采用ARCH(q)模型，
而采用以下四种模型来检验我国股市波动性。
3．1．2 GARCH(P，口)模型
1、模型
该模型由Bollerslev于1986年在ARCH(q)基础上扩展而形成，由(1)式(2)式及
以下方程组成：
砰=口。+ΣqF王，十Σ屈醒， (3 4)
其中，p≥O，q>0，ao>O，碣≥O(Fl，⋯，g)，p，≥o(卢l，⋯，p)
2、特点
第一：ARCH(咖是GARCA(p，曲的一个特例(即当P=0时)；既然如此，ARCH
有什么特点，GARCH也有什么特点。由于ARCH能模拟波动的集群性现象，那
么，GARCH也能做到这点。在这里，我们把波动的集群性分以下情形：当q+卢
<1时，说明受到冲击后条件方差随时间逐渐向其均值回归，即：冲击慢慢衰竭；
当a+卢=1时，说明受到的冲击将对条件方差产生持久的影响而走向无穷大，并把
该种称为I-GARCH行为现象。虽然两者都能模拟波动的集群性现象，但两者也有
以下区别：GHRCH的条件方差中不仅仅是滞后残差平方的线性函数，而且还是滞
后条件方差的线性函数；
第二：GARCH(p，g)模型等于ARCA(oo)模型，但远远减少了待估参数的个数，
18
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
一般认为GARCH(1，1)是一个简单且非常有效的模型(如：它能有效描述时间
序列的厚尾特征)，所以适用性较大；
第三：但是，在GARCH中，残差的符号是不影响波动的，即条件方差对正、
负价格变化的反应是对称的、等价的。但是对于金融数据的时间序列中，人们普
遍认为：坏消息出现导致的价格向下的波动比好消息出现导致的价格向上的波动
更大。而GARCH显然无法解释这种非对称性现象。为了反映这种波动的非对称
性，Zokolan(1990)、Nelson、Glotosten、Jaganathan和Runkle(1993)等相继提出了
TGARCH、EGARCH、CARCH等模型。
3．1．3 TGARCH(P，q)模型
该模型由(1)式、(2)式和以下方程构成：
s?=Ⅱ。+Σa，s王，+rcL．dH+Σ卢，配，
其中当s．1<0时，讲=l；否则，奔=o。在这个模型中，利空消息(，．1<o)和
利好消息(s。l>o)对方差的冲击分别是口+r、a。因此，只有当r=O时，消息的
好与坏对方差的冲击是对称的；当，≠o时，则其冲击是非对称的或存在杠杆效应。
3．1．4 EGARCH(p，q)模型
与TGARCH模型不同的是该模型对方差方程进行变换如下式
崦噼阳。+利针嚎垮删配。，
同样，若r≠0，其波动是非对称的：利空消息(￡．1<o)和利好消息(P。l>o)
的对方差的冲击分别为，．d、r协。
3．1．5组合模型CARCH(1，1)
CARCH(1，1)模型为：占?="do+a(cL．一ao)+卢(配1一瓦)
显示出均值向一个不随时间改变的常数瓦回返的特性，相反地组合模型允许
均值向一个定义为q，的可变水平回返。
占?=q，+口(s三．一q。。)+fl(sL．一q。，)
q：=do+P(q卜l一日。)+≯(占三l—J三】)
这里占，仍数表示波动，而吼代替了表示长期波动的口o。
短期项郡一q。将以a+B倍趋向于0，长期项g，以p倍收敛于t20，通常当p在
[0 99 1】之间时，向ao收敛的速度将非常缓慢。如果将短期方程与长期方程结合起
1 9
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
来可得到以下方程
J?=(1一口一P)O—p)a。+(n+≯)s：l一(ap+(口+卢)≯)s：2
+(口一≯)占J2_．一(局口一(口+卢)≠)J三：
以上显示出CARCH模型实际上是一个非线性的受限制的GARCH(2，21模型。
3．2研究样本及适用条件的检验
样本数据是上证综指日收盘价只，时间区间为1993年1月4日至2003年5
月30日。指数日收益率为Rr=log(刚Pf．1) (3．4)，即为指数的对数一阶差分；
与此相适应，还可得到标准差占m，在对均值方程的估计中，经过多次筛选，最后
根据资本资产定价模式(CAPM)的思想，得到比较理想的估计效果是：
Rr=C+W占f+￡f (3 5)
经检验，日收益率的时间序列(3．4)式的偏度为：1 319， 蜂度为：18 588，
其值与正态分布相比，可认为其分布是不对称，而且是呈现厚尾特征，在平均值
处的波峰更尖(尖峰、厚尾特征与条件方差的时间可变性相关的)；Jarque-Bera正
态性检验更证实此点，其值为36470，说明在极小的水平下，收益序列{兄l显著异
于正态分布。用均值方程(3 5)式对序列fRl拟合后的残差s。及其平方的自相关
关系数如下表3 l：
表3．1 残差(s。)及残差平方的自相关系数
滞后期l 2 3 4 5 Q(5) P值
ft ．0 00l 0 019 0 037 0 0ll 0 039 8 519 0 130
￡L平方0．144 0．366 O 216 0 172 0．082 60l 18 0 000
该表显示序列{s。)不存在显著的自相关，而s。2有明显的自相关。此结果表明
不同时期观测值之间存在有非线性关系。其条件方差具有时间可变性，为收益波
动的集群性提供初步证据。
以上分析实际表明存在ARCH效应，拟采用ARCH类模型来描述其异方差性
并用最大似然估计法(QML)来估计ARCH类模型的各个参数。QML法就是残
差项假定为正态分布下的最大的似然法，正如以上R的描述统计所呈现，残差项
假定为正态分布是不合适的，但Bollerslev和Wooldridge(1992)指，在条件正态
分布不成立时，只要均值方程和条件方差方程正确，ARCH类模型的最大似然估
计值是一致的。
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
3．3波动性的实证结果
3．3．1各个模型下的估计结果
1、GARCH(1，1)模型的估计结果
表3．2 GARCH(1，1)模型下的均值方程
系数标准差Z统计量概率
C ．0 0015 0．0004 ．4 086 0 0000
占￡O．1678 0 0108 15 5315 0 0000
表3．3 GARCH(1，1)模型下的方差方程
d0 5．43E．06 8．03E．07 6 7603 0 0000
ARCH(1) 01405 0．0065 2l 5709 0．0000
GARCH(1) 0．8726 0 0040 220 3322 0 0000
对数似然函数：6293 489； AIC准则：一4 9810
DW： 2 030 Schwarz准则：一4 9694
残差平方的ARC}“30)：5 9687(99 99％)
残差的ARCH(30)：59 938(0 0l％)
从以上结果：残差平方的统计值在以99 99％的置信度下拒绝零假设，说明存
在ARCH效应；ARCH(t)系数0 1405>0，表明股市的波动呈现集群性现象；ARCH(1)
和GARCH(1)两项系数显著异于零，这表明条件异方差性较明显，而且两系数之和
大于l，从而显示1-G．ARCH行为——条件方差所受的冲击具有持久性，即它对所
有的未来预测都有重要作用。
2、TARCH(1，1)模型的估计结果
表3．4 TARCH(1，1l模型下的均值方程
系数标准差Z统计量概率
C ．00012 0 0004 ．3 0417 00024
占f 01160 0 0116 10 0110 0．0000
表3．5 TARCH(I，1)模型下的方差方程
舶415E．06 6 60E．07 6 7824 0 0000
ARCH．(1) 0 0906 0 0076 1l 9464 0 0000
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
(Resid<0)+ARCH(1) 00643 0．0110 5 8734 0．0000
GARCH(1) 0 8864 0 0033 268．208l 0．0000
对数似然函数：6298．343； AIC准则：．4．9840
DW：2 0336 Schwarz准则：一4．9701
残差平方的ARCH(30)：6．4102(99 99％)
残差的ARCH(30)：58 27(0．01％)
以上结果是：同样存在ARCH效应，股市波动有集群性现象；r为o．0643，显
著不为0，存在非对称性。当外部性的利好消息出现时对条件方差产生的冲击为
0 0906，而利空消息造成的冲击为：o 0906+0 0643，后者明显大于前者，因此，与
成熟国家的股票市场的经验一样：利空消息造成的冲击更大。
3、EGARCH(I，1)的估计结果
表3．6 EGARCH(1，1】模型下的均值方程
系数标准差z统计量概率
C ．0 00ll 0 0004 ．2 8848 00039
占f 0 114l 0 0119 9 6188 00000
表3．7 EGARCH(1，1)模型下的方差方程
ao ．0 3027 0 0181 ．16 745 0 0000
IRelSQR[GARCH](I) 0 2388 0 0092 25 9240 0．0000
Res／SQR[GARCH](I) ．0．0295 0 0068 ．4．3139 0 0000
EGARCH(1) 0 9829 0 0022 437．3702 0 0000
对数似然函数：6234 141； AIC准则：．5．0045
DW：2 0333 Schwarz准则：．4 9906
残差平方的ARCH(30)：7．6558(99．99％)
残差的ARCH(30)：67 304(O 01％)
该估计结果表明：r显著为负而不为0，说明存在不对称性。利好消息所产
生的外部冲击是：．o．0295+o．2388，而利空消息所产生的外部冲击是：．0 0295
--0 2388， 显然，后者的绝对值大于前者的绝对值，进一步讲，利空消息造成
的外部冲击大于利好消息造成的冲击，这个结果与TARCH模型的结果遥相呼
应。
4、CARCH(1，11模型的估计结果
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
表3．8 CARCH(1，11模型下的均值方程
系数标准差z统计量概率
C 0．00ll 0 0004 ．2．8055 0．0050
艿f O 1120 O．0130 8 6080 00000
表3．9 CARCH(1，1)模型下的方差方程
Perm；oo 0 0002 3 652105 4 6418 0 0000
Perra：iQ一玎D】0．9979 O．0004 285l 9333 0．0000
Perm：[ARCH·GARCH】0 0114 0．0023 4 993l 0．0000
Trail：[ARCH-Q] 01858 0 0118 15 7439 o oooo
Tran：[GARCH—Q】o．6735 O．0215 31 268l o 0000
对数似然函数：6362．414； AIC准则：一5．0340
DW： 2．0336 Schwarz准则：一5 0178
残差平方的ARCA(30)：7．861(99 98％)
残差的ARCH(30)： (O．02％)
以上结果表明：参数P在99％的置信度下显著，表明我国股市存在着长期的
时变波动性，并且参数P户o 9979)接近于1，说明当长期的波动性√吼偏离长期的
均衡波动性√五。时，以极慢的速度(系数为O．9979)收敛于√口。(=√o．0002)；而
短时成分只受到过去“坏消息”的显著影响，从而我们再一次找到了不对称性现
象或“杠杆效应”的证据。
3．3．2各个模型下的条件方差示意图的结果
从下四图分别为GARCH、TGARCH、EGAKCH、CARCH模型下的条件方差
示意图。
波
动
图3．1：GARCH模型下的条件波动曲线图3．2：TGARCH模型下的条件波动曲线
23
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
波
动
图3．3：EGARCH模型下的条件波动曲线图3A：CARCH模型下的条件波动曲线
不难看出，各模型下的波动性都存在异方差和集群性的特点。换句话说，股
市日收益率的变动随着时间变化而体现出不同的波动性，而且较大／较小幅度的波
动，则在随后的一段时间内较大／较小幅度波动的可能性很大。显然，波动的集群
性折射出波动的持续性，而波动的持续性必然又反映出波动的序列相关性：波动
一旦引发，不会立即消逝，相反，过去的收益率变动与振荡对收益率的未来还有
或多或少的影响。
因此．四个模型的估计结果及其示意图是相互对应的。
3．4股市波动特性的政策解释
3．4．1 波动的序列相关性分析
l、波动的序列相关性的一般分析
股市波动应当符合运动的一般规律，比如惯性规律，因为股市运行的走势不
可能时刻改变，相反，一定时间范围内，股市的波动往往有连贯性或有惯性。用
一个经济学术语来讲，这是“路径依赖”的一个具体实例。
2、波动的序列相关性的政策因素的影响
在我国，政策因素是影响股市走势的一个重要变量，确切地讲，我国政策因
素往往是不断地中断股市长期运行的走势，并且把下一阶段的股市长期运行的波
动性不断加大，比如1993年1月开始允许大规模发行股票、1994年8月1日三大
救市政策、2001年6月国有股减持方案等政策出台后的一段时间里的股市波动明
显变大，股市的长期运行态势抬高到波动性更高的水平上。
但是，由于我国股市政策的非连续性，新政策、新规定、新措施不断朝令夕
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
改，从而导致每个政策因素对股市的影响也只能局限于一定时间范围内。股市的
波动因而也是时高时低，不断交替变换。
3．4．2股市波动的“杠杆效应”分析
l、我国股市波动的“杠杆效应”的进一步描述
波
动
天数
l二型堑曼竺塑茎垫二型皇兰塾竺堕塾1
图315：波动杠杆效应
前面TGARCH和EGARCH两模型的结果表明我国股市波动都存在杠杆效应
或不对称性现象，为了进一步证实之，我们统计了样本期间利好和利空消息出台
后第1～40天内的日平均收益率的数据，而且它们波动的对比情况如图五。该图表
明利好消息出台后的5天内引起的震荡强于利空消息的影响，但5天之后或总体
而言利空消息对日收益率变动的影响要大于利好消息造成的冲击。比如“停止国
债期货”、“暂停减持国有股”、“停止减持国有股”等出台后股市立即狂涨的情形
出现之后很快为市场所消化，从一段时间来看，这种利好消息的冲击并非相当明
显；一些利空消息出台后往往没有立即引发股市的强烈震荡，但经过一段时间后，
它引发的冲击会越来越凶悍，比如国有股减持方案的出台。这就是我国股市的“杠
杆效应”的具体情况。
2、股市波动的“杠杆效应”的一般分析
不管利好消息还是利空消息都是影响股市运行的变量，作为风险规避为偏好
的占绝大多数的投资者对消息的好与坏的期望、评价或认可的程度显然是不一样
的。换句话说，消息的出台有一个消耗与扩散的过程。一般而言，利好消息容易
为多数投资者准确认识，这样，好消息的消耗与扩散的过程的速度是十分明显，
但是对于利空消息就并不能为广大投资者及时准确认识，所以利空消息的能量的
’5
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
释放速度要慢于利好消息。
3、股市波动的“杠杆效应”的政策因素的影响
在我国股市交易制度安排上，只有“做多”机制，没有“做空”机制，不难
看出，我国般市政策或相关政策的出台多半是为了托市与救市。那么，投资者对
于利空的政策消息必将是更为敏感了，正因为如此，有时仅仅是利空政策方面的
传言也可能使股市招架不住而变得左右摇摆。比如2003年7月底，市场上传言即
将出台“减持”方案而引起股市大跌，三天内就让股市市值损失200多亿。
在这种单边交易制以及投资者又多次面临“郑百文”、“中科创业”、“银广夏”、
“蓝田股份”之流的横行欺骗而对利空消息极为敏感的情况下，监管层还不时地
草率推出不利政策。比如国有股减持方案的出台到暂停而夭折的时间仅有三个月，
即便如此，但它对股市的负面影响却是极期久远。
我国股市监管方面有还有一个重大缺陷；监管层往往希望通过出台某个重大
政策而一次性地救市或打压股市。众所周知，我国股市的发展还仅仅是13年，通
过政策的扶持来达到鼓舞人心，使股市稳步发展也是理所当然，即便在股市(长
期)低迷之际，推出重大救市政策而对股市造成的影响也不可能久远；但是在这
样一个又是极其脆弱性的股市中，采取相同的办法来治理股市泡沫等诸多问题就
显得有失慎重。令人遗憾的是：我国股市的多年的不成熟、不规范性监管进一步
加剧了利空的政策消息对股市造成的冲击。
另外，从“波动的杠杆效应”(图3 5)中反映的利好消息出台后5天内对股
市造成的冲击大于利空消息的影响，其主要原因可能是：一方面是1994年8月1
日的出台三大救市政策、1995年5月18日暂停国债的决定、2001年10月23日
暂停减持、2002年6月24曰停止减持等这几个特大利好的政策性消息出台后的
3-4天内造成极大冲击的影响；另一方面，我国股市投资者以散户为主，散户由于
在资金、技术、精力、知识诸多方面的劣势，对利空消息的正确认识的时间要滞
后一段时间。
3．4．3股市波动的集群性分析
l、股市波动的杠杆效应、集群性与序列相关性的关系
利好／利空消息出台对股市产生一系列冲击，而这些冲击不是彼此相互独立，
而是相互有一定联系的，当然，这就反映了波动随着时间而不断变化的序列相关
性特征；集群性的特征是一段时间内的较大幅度波动或较小幅度波动，也就是波
26
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
动幅度有一定的持续期间。股市波动要保持一定的持续期间，这显然离不开波动
序列相关的特性。因此，波动序列相关性是前两者的基础，而波动杠杆效应、集
群性正是序列相关的具体体现或实例。
2、股市波动的集群性的政策因素的影响
股市政策的出台目的不是为了微调，而是希望在很短时间内达到治理股市问
题。这样，连续出台性质相似或对立的政策也就不难理解了，尤其是性质对立政
策的连续出现使股市波动风起云涌，从而表现出极其明显的集群性。如1993年1
月14日股市开始大规模发行之后不久的3月11日推出“四不政策”，使股市长期
间的大幅波动；1994年8月1日“三大救市”政策导致股市连续高涨，而在9月
28日又隆重推出“规范上市公司配股发行”政策导致股市连续狂跌，从而造成股
市的波动不断增大；还有，1995年5月18日推出暂停国债使股市大涨而随后的6
月15日发布55亿发行额度的反向调控政策使股指大幅度波动应接不暇。
监管层的那种浮躁地调控方式势必又会走向另一极端：长时间内不采取或采
取不痛不痒的措施来治理潜伏在股市中的问题。中国股市是政策市，广大投资者
都深感政策对股市的影响，在此情形下，如果在某段时间内(比如1年)监管层
没有出台有一定影响的政策，那么，我们的股市运行将会怎样呢?我认为有两种
可能情形：一是股市越炒越高，股市每日波动不会很大，但一段时间来看，其累
积起来的波动就可能很大，比如，2000年3月至2001年6月左右期间股市运行情
况就是这样：股市的稳步上场与泡沫的日益膨胀相伴随；二是投资者一直在等待
观望，希望有新的政策来刺激股市。这样股市就长期在一个箱体内作窄幅调整。
比如，2002年7月至2003年7月的长达1年时间内，股市主要在1500点附近徘
徊，股市长期处于低迷状态。
在我国这种政策的背景下，股市的集群性在一定意义上讲鲜明地凸现出广大
投资者的羊群心理，也正是在政策因素与羊群心理的相互影响下，我国股市在一
段时间不断走高或长期低迷。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
4． 政策事件对股市收益影响的风险测量研究
在前三章的研究中发现：波动是我国的股市的一个最基本的特点；我国股市
收益波动具有时变性和集群性等诸多特点；整体上讲，我国股市还是政策市：等
等。基于以上几个方面的认识，本章在GARCH模型计算的条件方差的基础上，
运用当前比较流行的VaR方法来测量我国政策事件对股市收益波动(风险)的具
体情况，并以此进一步来反映我国政策事件对股市波动影响的具体特点。
4．1 VaR计量方法
VaR(Value．at．Risk)是近年来兴起的一种金融风险管理工具，该方法得到国际金
融界越来越多的重视和应用，部分国家已规定银行、上市公司、证券公司等机构
必须定期公布自己的VaR值。VaR是指在一定的置信水平下，估计金融资产或组
合，受市场因子波动影响，在未来特定的一段时间内的最大可能损失。在国内，
有许多学者对VaR的涵义及运用进行了探讨，其代表有：姚刚(1998)、郑文通
(1999)、叶青(2000)等。VaR通常有以下三种计算方法：历史模拟法、方差一
协方差法、蒙特卡罗模拟法。本文拟介绍及采用方差一协方差法。方差一协方差
法方法假定金融资产组合的未来收益率和未来价值服从正态分布，因此其VaR的
讨‘算公式如下：
VaR,=p【．1Z。伍M
其中，Pt．t为金融资产组合前一天的市场价值； △f为测算的时阔天数，或√埘
为调整因素，用于测算金融资产组合收益率的变化情况；z。为置信水平口所对应
的标准差倍数；M为在给定时间范围内资产组合收益率的标准差。
VaR计算的核心是确定标准差M的问题。实际上。如果金融资产组合的时间
序列(如收益率)的分布不服从正态分布，那么以上VaR的计算方法有有一定的
局限，但考虑到条件正态分布既保留了正态分布的特点，又能更好对收益率进行
模拟，因此我们就可以引入前文介绍的GARCH模型计算的条件方差6气然后计
算￡值代替M，从而得出VaR值。
4．2数据分析和阶段划分
我国股票市场在1993年以前处于创建时期，股票价格波动异常、制度建设严
5我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
重滞后与不规范等诸多缺陷，如果将这一时期的数据加入分析变量序列势必造成
风险特征的扭曲。为此，本章采用1993年1月4日至2003年5月30日为样本区
间，以上证综指为代表对我国股市风险分析，以指数一阶差分作为收益率的计算
公式：
l=In只一ln只一1
在这里，rt表示指数收益率，Pt为t期指数收盘价，另外考虑到我国股市制度
变化对收益率变化影响较大，因此，按照制度变化将收益率序列分为以下三阶段
来研究：
阶段1：1993年1月4日至1994年12月30日，该阶段实行T+0制及无涨跌
停限制；
阶段2：1995年1月1日至1996年12月13日，该阶段实行T+I制及无涨跌
停限制；
阶段3：1996年12月16日至2003年5月30日，该阶段实行T+I制及涨跌
停10％限制。
4．3模型检验结果
4．3．1 GARGH模型的设立及检验
运用方差协方差模型来测算VaR，通常要对股市收益率序列进行正态检验。
用Eviews4 0软件(以下同)对其序列估计结果有：偏度为1 319，峰度为18 588，
JB检验值为36470，说明样本期内收益率序列在极小水平上显著异于正态分布而
表现出明显的尖峰和厚尾特征，所以，不能简单地用正态分布来描述收益率的变
化。为此，可以用GARCH(1，1)模型1估算的条件方差来计算股市日收益波动
的VaR。
建立GARCH模型，需要确立均值方程并对此产生的残差及残差平方进行自
相关检验。我们认为我国股市目前在一定意义上讲还是一个资金推动型市场，所
以把股市成交金额变化为作为自变量来反映这种情况，令x为成交金额变化率，
u．为t期成交金额，x=ln(u，／“。)；同时，收益率的滞后项也会有影响，为了反映
收益率的日历效应，所以，也把收益率的滞后项作为一个自变量；另外，为了反
映收益率与条件方差J2的关系，我们把占，作为均值方程的第三类自变量。经过筛
GARCH模型的介绍，请参照第三章的相关内容。
29
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
选，得到以下模拟效果较理想的均值方程：
，f=C+bl瓯+62‘一1+b3xf+b4xf_】+bsxt一2+占r
之后，用上式对收益率序列拟合后的残差及残差平方的自相关进行检验显示：
残差序列至少滞后5项阶不存在自相关，但是残差平方有显著的自相关性。此结
果表明不同时期观测值之间存在非线性关系，其条件方差具有时间可变性，为收
益波动的集群性提供了初步的证据(表4 3中的a>o进一步提供了集群性的证据)。
以上分析实际表明可以采用GARCH模型来描述异方差性并用最大似然估计
法QML来估计模型的各个参数，QML法的假设是残差项为正态分布，但是在条
件正态分布并不成立时，只要均值方程和条件方差方程正确，模型的最大似然估
计值是一致的(Bollerslev，Woodridge， 1992)。
4．3．2 GARCH模型的检验结果1
用软件对GARCH(1，1)进行估计，得到：
表4．1： 均值方程
系数标准差Z统计量概率
C ．0．002 0 001 ．2 649 0．008
每， 0 113 0．045 2．498 0．013
rtl ．0．108 0 022 ，4．840 0 000
xt 0 020 0000 54146 0 000
墨l 0 007 0．001 7．820 0．000
xt_2 0 008 0001 9 056 0 000
表4．2： 方羞方程
a0 7，86Z．06 9 42E．07 8 335 0 000
ARCH(1) 0．158 0008 19 079 0 000
GARCH(I) 0．849 0 006 13l 072 0 000
对数似然值： 6438 859： AIC准则：一5．095； SC准则：．5．074
Li：0 013 L2：20903．021
笔者也对GARCH(1，2)、GARCH(2，2)、GARCH(2，1)模型进行了估计，最后根据对数似然标准、AIC准
刚、5c准则与Po．gan和Schwert(1990)以及BollerMev(1994)提出的两个损失标准Ll、k进行模型最优阶
数判剐得出GARCH(1，1)足哆有效。
30
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
根据GARCH(1，1)计算6，将其代入每日收益率波动的VaR=只一，Z。巧，，该
值给出了股市指在一置信水平(O 05)下的最大损失下界，见以下各图表。并计算落入
置信区间之外的观察值个数116，占总样本2524的比例为0 045，o．045的小于置信
水平0 05，说明模型预测误差在5％内得畎控制，该模型精度及拟合效果甚好。
4．3．3基于GAROH(1，1)模型计算的VaR及条件方差d 2的基本统计
特征
表4．3： VaR、d2的基本统计特征
时间全体阶段l 阶段2 阶段3
vaR 36 611l 5l 100 27336 39．696
平均值
占2 0 00l 0，002 0 00l 0．000
VlR 149 803 148 803 122 55 114．904
最大值
占2 0 015 0 015 0．010 0 005
vaR 1l 328 14 731 1l 329 17．663
最小值
占2 7 02E．05 0 000 0 000 7 02E．05
VaR 20 976 30169 15 698 15 984
标准差
62
0．00l 0()02 O．00l 0 000
VhR 1．667 0 0872 3．086 l 522
偏度
占2 6 195 3 663 5 787 4 616
VjR 6 044 2．826 15．275 5．575
峰度
占2 56 060 19 899 4l 150 33 057
样本数2524 506 485 1533
表4．3中反映了阶段1平均每日的VaR及条件方差巧2大于阶段2、阶段3的
VaR及占2，说明了在阶段1上证综指下跌的可能性较大，风险较大。我们知道，
阶段l实施的是T+0交易制，而另外2个阶段实施是T+I制，可见交易制改为T+I
制后证券市场的系统风险明显愿以减少。
4．4政策事件对股市收益影响的风险测量(VaR)结果
以下表4．4是基于GARCH模型的计算VaR值的前lo名及其对应的目收益率。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
表4．4．- 基于GARCIt(1，1)模型的最大前lO名YaR及其对应的收益率
阶段l(样本数：506) 阶段2(样本数：485) 阶段3(样本数：1533)
收益率收益率收益率
口期VhR 日期VaR 日期VaR
(排名)1 (排名) (排名)
94 8 n 149 803 ．o 07l(49n 95 5 23 124 255 43 179(485) 9971 114 904 -0 079f1529)
93 2 26 140 662 _0 051(4661 95 5．19 120163 0．1 12(2) 99 7 2 11 2 607 0 033(37)
94 8 8 138 864 0 041(54) 95 5 22 116 426 0 047(16) 99．5 22 107242 -00930531)
93 3 2 138036 0037(59) 95 5 24 113 065 -0011(364) 99 7 5 102453 -0 020(1418)
94 8 9 134 64l 一0 136(506) 95 5 25 10l 762 ·0 063f481) 991218 10l 978 0072(5)
93．3 3 1 33 326 -0 011(3271 95 518 101 018 0 269(1) 996 29 IOl 193 0．027(66)
94 812 132 075 0 00l(230) 95 5 26 99 085 0 043(20) 9612I9 100 897 _0 075(1528)
93 3 1 l 30 736 ．0 110(502、961219 89184 —0 04(454) 996 28 100 896 0060(111
93 4 9 123 940 0 003r206) 95 5 29 82179 0 ol(233) 97 5 23 100 415 0 015075)
93 3 4 12l 738 _o 061(490) 961218 76 603 0 094(4) 99 7 7 98 927 0 033(36、
现在，暂不关注收益率的情况。表4．4中，阶段l最大前10名VaR集中在1993
年3月(1、2、3、4日)，1994年8月(8、9、11、12日)；在阶段2，VaR集中
在1995年5月(18至29日)，1996年12月(18、19日)；在阶段3，VaR集中
在1999年6月(28、29日)，1999年7月(1、2、5日)，1999年12月(18、19
日)。阶段1的最大前10名VaR排序情况跟全体样本区间的最大前10名VaR排
名情况基本一致，这再一次说明阶段l的风险较大，这与该阶段实施T+O制是不
无关系的。以上说明最大前10名VaR集中的所在时间上投资时股指下跌的风险较
大，同时表明股指在这些时间上之所以风险较大是源于政策事件的出台。如1993
年3月的较大风险的形成主要源于扩容过大造成；1994年8月的较大风险的产生
是与三大救市政策出台相关；1995年5月的较大风险与新发行额度55亿的消息密
切相关；1996年12月的较大风险的形成离不开涨停跌限制的制度变化；等等不一
而足。与此同时，还对各个阶段前100名VaR的集中分布情况进行了研究，以阶
段3时期的情况为代表来说明。
收益率后面括号内的数字为该收益率所在阶段的排名。
32
5我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
表4．5： 阶段3时期的政策出台前后的VaR集中分布情况
政策出台出台后15个交易日VaR 出台前lO个交易日VaR
时间
政策的内容
占最大100名VaR的个数占最大100名VaR的个数
1996．12．16 涨跌停10％限制ll 7
1997．5．16 扩大股票供给12 6
1997．9．24 评论员文章5 O
1999．7．1 《证券法》实施15 8
2000．2．14 证券公司股票质押12 O
2001．7．27 开始实施“减持” 10 0
2001．10．23 暂停“减持” 6 0
2002．1．28 公布“减持”成果6 2
平均9．6 3．3
从表4 5看到政策事件出台后的一段时间的VaR值较大的机会明显多于其出
台前的VaR值较大的机会，说明了政策事件出台后的风险明显加大。那么，这是
什么原因导致的昵?
在股市长期处于低迷之际，股市波动不大，成交量可谓是“地量”而变得极
少，作为监管层往往会出台新政策作为强心剂去激活股市。由于这些政策具有“猛
药”般的力度，加上投资者以短线投资为主，投机特征明显，所以，其政策出台
后必然会极大影响投资者的投资行为从而使股市波动异常般地加大，相应地，度
量股市风险的VaR值也会变大。
另一方面，从我国股市运行的实践上看，～般而言，年市的形成过程是时间
较长、波动不大，但在其漫长的形成过程中，往往伴随的是与日俱增的泡沫及投
机，由于我国投资者的羊群效应比较普遍、单边交易制度的局限，一旦有了新的
政策出台就会导致投资者惊惶失措而不顾一切地抛售股票，从而引致股市不断地
大幅度下跌，这样，股市风险立即凸现，VaR值也随之增大。
表4 5还反映了有些政策事件出台前的一段时间VaR变大，风险开始变大，
市场提前进行反映，这可能有以下三种情形：一是政策出台前有泄露政策性消息
的可能，内幕人士／机构事先作出反映而炒作；二是原先的政策、制度已不适应股
市发展的需要而到了非改变不可的地步，但部分投资者(特别是一些机构投资者)
在这些政策、制度寿终就寝之前，充分利用它们的缺陷与不足，试图从中渔利而
不断炒作，如涨跌停10％限制出台前的情况就是这样；三是新政策、制度的颁布
33
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
离其实施有一定的时间，尽管如此，投资者也对该政策在未来的短期内的影响并
没有十分的把握，从而引起投资者在新政策实施前的错综复杂的投资行为的现象，
如《证券法》实施前就是这样。
总之，包括阶段3在内，各个阶段前100名VaR的集中分布在各个政策事件
出台的前后一段时间内。可见，政策事件是导致股市风险剧增的极为重大因素。
另外，我们选出了21个重大政策事件，并把这些政策事件发生的前15天和
后30天交易口的VaR进行加总平均，得出以下曲线图。
VaR
值
时间(天)
图4．1：平均VaR值的变化走势1
图中反映出在政策出台前1．2天的VaR开始明显变大，风险也随之加大；出
台政策当天的VaR并非最大，而是在出台后2．3天的VaR最大，整体上讲，政策
出台后的10天内的VaR值较大而且变化也大。为了进一步反映上述的情况，我们
列出了以下表4 6。
表4．6：政策出台前后的前15名"CaR排名及对应的时间的情况2
vaR值81 335 78 946 77 677 77 171 75 065 73 153 69 04l 66 549
时间第二天第三天第四天第五天第一天第六天第七天第八天
vaR值60189 57 713 56 574 56 296 55 198 53 557 52 965
时间第十天第十一天第十二天第0天前一天第十三天前二天
‘蹋4 1中的第16天为政策出台后的第一个交易品，之前的为政策出台前的交易时间，依次类推，可对照下
表4 6。
2第。天为政策出台的第一个交易日，第一天为政策出台的第二个交易日，前一天为政策出台的前一个交易
日，依次类推。
34
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
4．5'CaR与收益率的对应关系及其分析
从公式来看，VaR值与前期价格P“，J，等因素直接关系，虽然这些因素与收
益率的关系较为密切，但是公式并没有直接体现出VaR与收益率的关系。那么，
当VaR用来度量由于政策事件影响的股市风险时，VaR值与收益率的关系如何昵?
众所周知。风险则可能导致损失或收益(我们在这里把损失与收益作为两个
对立的概念)。从表4．4中发现，在3个阶段里最大前lo名VaR所对应的损失(负
收益率)往往比较大(从其收益率排名可以看到)：与此同时，作为度量政策事件
导致股市风险的VaR值与损失(负收益率)呈现反向关系，与收益(正收益率)
呈现正向关系，这与“风险”与“收益”具有经典意义上的正向关系是不相冲突
的，因为这里的“收益”讲的是正收益率。另外，从GARCH(1，1)模型的均值
方程系数bl(=o 1131为正数可看到：总体而言，在我国股市中，风险与收益的关系
遵守普通规律：两者正向相关。
需要说明的是，由于人们往往把风险与损失紧密相连，因此，VaR也侧重运
用在关注和衡量风险导致损失的大小这一层面上。
4．6本章小结
l、基于GARCH(1，1)模型计算得到的VaR值能有效地描述市场风险，并
且用VaR测量政策事件对股市收益影响的风险的效果较好：
2、政策事件出台前1-2天VaR开始变大，潜在风险加大，政策事件出台后2．3
天VaR最大，整体上，政策出台后10天左右的VaR值变得最大；
3、用来度量由于政策因素影晌股市风险的VaR值与收益率的关系符合经典意
义上的风险与收益的正向关系，这进一步说明了VaR在度量股市风险的有效性及
适用性：
4、政策因素是影响我国股市收益波动风险增大的一个重要的因素，因此，有
效规范监管层调控股市已迫在眉睫。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究1
5．1引言
从以上四章的研究发现：我国股市波动深受政策因素的重大影响。笔者试图
分两种状态(状态A是有政策干扰的情形；状态B是无政策干扰的情形)对我国
周内效应进行对比研究，以证实：如果没有政策因素的干扰，我国的股市收益变
化的情况，从而更深一步地反映我国的股市波动。
“周内效应”指证券市场上一周内某一天的平均收益率在统计检验上显著区
别于(包括大于或小于两种情形)其它任何一天的平均收益率。研究发现一些发
达国家的周内效应大多表现为周一效应和周五效应。周一效应是指周一的平均收
益率比其它任何一天的收益率要低得多，且在统计上显著为负：周五效应是指周
五的收益率为最高，风险最低，在统计上显著为正。为了解股市中是否存在周内
效应，许多学者进行了大量的实证研究。
最早研究周一收益率异常波动的是Fredc Kelly(1930)， Fama(1965)J两_过分析
股市发现周一风险最大，收益率却最小。1980年，French对标准普尔指数进行研
究后发现周二至周五收益率显著为正的，周一的收益率却显著为负。这一结论被
后来许多学者，比如：Gibbon和Hess(1981)、Lakonishok和Levis(1982)、Keim和
Stambaugh(1984)等的研究所证实。除了美国股市外，许多人还研究了西方其他股
市，得出了许多结论。Theobald和Prince(1984)研究了英国FTAS等指数后指出，
周一的负收益率存在于非除息的周一，令人注目的是：Jaffe和Mesterfield(1985)
发现在日本、澳大利亚、加拿大都存在类似的现象。
国内学者对我国内地股市周内效应也进行了广泛的研究。俞乔(1994)发现上海
和深圳股市自开业至1994年4月17目间股票收益率存在周内效应。杨朝晖(1997)
采用F检验对上海股市1993．1995年的周内效应进行检验后发现：沪市周一、二收
益率偏低，而周四、五收益率明显偏高。奉立城(2000)用线性回归模型对上海深市
股市1992年6月1日至1998年6月30日的周内效应检验结果是：“显著为负的
星期二效应及显著为正的星期五效应”。然而，国内对周内效应的研究有几个主要
缺陷：研究的样本区间较短、对我国股市指数收益率的分布没有详细的分析；往
往假设模型服从正态分布，从而没有采用非参数方法来进行分析周内效应；对收
本章的主要思想已经发表在《金融教学与研究》(2003 6)
36
5我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
益率的风险的分析不足；没有考虑我国股市是政策市的这一基本特点对周内效应
的影响。基于此，本章在分析我国股指收益率为非正态分布的基础上，利用非参
数方法对我国股市周内效应的存在性、模式及风险进行实证研究。
5，2数据和分析法
5．2．1数据及状态
本章分两种状态对我国的周内效应进行研究。笔者把从1993年1月4日至2003
年5月30日的所有上海综合指数构成的样本总体称为状态A；根据前面的研究，
可以认为我国股市收益率跌幅或涨幅较大且频繁的原因主要是源于政策事件。基
丁：此，笔者剔除了由于政策事件所导致的跌幅超过7％的24个交易日数据和涨幅
超过7％的18个交易日数据，即状态A下的全体数据删掉以上42个数据所剩下的
样本总体称状态B。指数收益率的计算为rt=ln(Pt／P“)，其中P。为第t天指数的收
盘价，rt为第t天的指数收益率。
5．2．3指数收益率的分布状况分析
收益率的分布状况不同，应采取不同的分析方法，因此，笔者利用以下方法
研究收益率序列是否服从正态分布。
1、基本统计量分析
对于一个收益率序列{xtl i=l，2，⋯，n，其偏度为b为：
b：skew。。： 翌争(互兰)，
(”一1)("一2)智、S’
式中：n为样本容量，s为样本标准差，牙为样本平均值。其峰度t为：
K：砌r枷拈塑二!! 争f—X,-—X))，一一三坐二竖一
(力一1)(”一2)(门一3)智、S 7 (玎一2)(n一3)
偏度反映的是以均值为中心的分布的不对称程度。显然，对于正态分布，b=O。
峰度则反映的是分布的尖税程度或平坦度。对于正态分布，／c=-3。
如果收益率序列的b和K偏离0和3，该序列就不服从正态分布，这样，在研
究中就应该采取适宜研究非正态分布的非参数方法进行相应分析。
2、Kolmogorov—smirnov检验(以下简称K—S)
下面采用了单样本的K—S检验方法。
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
这一检验是利用Kolmogorov定理中统计量√开D。=√疗sup 1E(z)一FO)l的
极限分布板x)，对假设问题凰：X群奉具有的分布函数地)与正态分布Fo(x)无显
著差异，作显著性检验。具体的检验步骤如下：
④提出假设‰；F(x)=Fc∞：
Hi：F(x)#F00)
②根据显著性水平a和样本容量n，查表得：
D。。=k。(n)／4n
@旧。的拒绝域为D。>D。
④列出K氏检验计算表，计算D。。若_D。>D。=J}。(H)／由，则拒绝tto，其
中，P(√nD。>后。(玎))z球，即P(D。>k。∽)／4n)z口a
可由Kolmogorov分布表，利用尸{√初。≤七。(”))三1-a查得k(门)的值，或在
样本容量较小的情况_卜_，可由Kolmogorov检验的临界值D。表直接查出D。的值。
具体计算D。时，在样本容量较小的情况下，考虑到^@)为阶梯函数，可以证
明：
D。=一!黑。1 CO)-F(x)l=m。。ax。{F．(。(t))一民(。(t))l，I‘(。(一))一‘(1(“))l}
式中：只(x⋯t1)理解为l；。(1，，。(2)，⋯，。扣)为次序统计量五1)，五2)，⋯，Ⅸn)
的观测值。
5．2，3非正态分布下周内效应的存在性和模式分析
如果我国股市收益率序列是非正态分布，一般采取非参数方法进行分析。
1、周内效应的存在性检验
采用Kruskal．Wallis检验(以下简称K--W)X捕／内效应的存在性进行分析，检
验步骤有：
假设有肌种处理，对于第-『个检体实行第J种处理产生的效果记为唧，其分布
函数为只伍)。现在考虑效果与种类无关的假设
日o：只G)=F2(冷⋯一F”(x)
和对立假设
凰：存在i和i：只0)≠E，(砷
设观测值为协，，i=1，2，⋯，m，j=l，2，⋯⋯，”)。全体样本数为^k”l蝴2+⋯
+n。，Ⅳ个数据中工。的顺位为～。现在假定同顺位不会出现。
5我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
当凰成立时，‘=Σ勺的均值为”。(Ⅳ+1)／2，考虑统计量t=赢莩击c。!吃竿卜志喜等叫州，
得检验方法为
fk>k_Ⅳ斗否定Ho
【k≤k。斗不否定H。
其中，口=P{k>k,v 1日。)。当nl，n2，⋯，"。较小时，可以查表得到口的值；
当nl，112，⋯，”。较大时，t近似服从自由度为肌一1的Z 2分布。因此，J}。=震伽一1)，
艇(m一1)为自由度为m一1的z z分布的右侧口分位点。
在对股市进行研究时，可以将周一、周二、⋯⋯周五认为是5种处理胁=5)，
而每一天的收益率认为是处理效果％。
2、周内效应的模式分析
Kraskal—Wallis检验仅能确定i和i 7的存在，使丘0)≠一，0)，为了知道i和j 7究
竟位于何处，即周末效应的模式如何，我们利用Mann-Whitney检验。这一检验为
两种处理效果之差的检验。仍设第f种处理(f-l，2，)对第_，个检体的处理效果为
勘，分布函数只∽，i=l，2，则两种处理效果之差无差异的假设即为：
Ho：F1(曲2F20)。
设施行第j种处理的检验数为”。，i=l，2，并记N=nl+胛2。设：X=xm“2，，当
x≥o时，又令“(Y≥o)=1；当x<O时，再令"0<o)=0。考虑Xljl≥码2，jl=l，2，⋯，
m j2=l，2，⋯，I／2的总个数，MW=ΣΣ甜(上。，。一x：，：)。我们有以下的
Mann—Whitney检验法：
”1”1
f脚r≤小珊"：j否定日o
IMW>珊脚"。：寸不否定Ho
检验结果有：口=P{^tN≤m国。。√H。) 而当凰成立时，统计量脚的均值为孚，方差为掣，且具有渐
进正态性。
当对股市进行研究时，将任意两天作为两种处理，将每天的收益率作为处理
效果靖。然后进行检验。
3、收益率的方差分析
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
利用Levene检验对收益率的方差进行分析。其公式如下；
F(xv J
J
Σm，(Ⅳ，一X。)。
!：!
J■
ΣΣ(x，一X，)2
J；j f=i
弘莩鲁强=喜喜睾⋯缸她础表观瓤c乩‘
mj)在j点的取值。
5．3我国股市周内效应的实证结果
5．3．1 收益率分布状况分析
1、基本统计分析
对一周内各天的指数收益率进行统计分析。结果汇总如下表5．1
表5．1 我国股市收益率描述性统计分析
均值L统计量自由度标准方差偏度峰度
状态A 状态8 状态A 状态B 状态A 状态B 状态A 状态B 状态A 状态B 状态A 状态B
周一0 0008 —0 0018 O 559 —1 652 503 484 0 03ll 0 0248 1 515 0 02l 17 234 4 430
周二0 00ll 0 0001 1 762 O 062 510 501 O 0233 O 0193 l_737 0 388 L 557 4 392
周三0 0016 0 0011 1 481 L．282 508 498 0 024 0 0183 l 987 0．513 16 275 2 407
周四0 0005 —0 0007 0 44l 0 725 508 496 0 026 0 0202 1 990 —0．77 23 5ll 2 996
周五0 002l 0 0011 2 115 l_354 503 493 0 022 0 0182 1．747 l 9l 14．564 2 653
全体0 0003 0 000 O 510 —0 097 2539 2497 0 025 0 0198 l 319 0 77 18 588 2 729
在表5 l，不管是状态A或B，沪市综合指数收益率序列的偏度不为0，峰度
不为3。可见，其时间序列分布不是正态分布，而可能是非正态分布。在状态A，
周二的收益率最低，其t检验值为．1 762，其检验结果并非显著为负；周五的收益
率最高，并且显著(t=2 115)为正。总之，周五的收益率明显不同于其它各天的收益
率，而周二的收益率区别于其它各天收益率并不显著，换句话，在状态A，有显
著的周五效应，周二效应在t检验下并不显著。在状态B，周一的收益率为最低，
但并非显著(t=一1．652)为负；周五的收益率虽为最高，但显著性极差，总之，没有
显著的周内效应。
40
等其中广一R R 为平均直
，．。Pi=』．j
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
从风险与收益率的对比关系来看，在状态A，周二的收益率最低，但其风险
并不最小；周五的收益率最高，但其风险却最低。在状态B，周一一的收益率最小，
而风险却最大，周五的收益率最高，其风险却最低，这说明经典投资理论所揭示
的高风险高收益的观点在我国股票市场上并不成立。
下面，用K—S检验法进一步检验两种状态下收益率的分布。
表5．2 单样本K—S检验
Z统计值自由度P值
状态A 状态B 状态A 状态B 状态A 状态B
周一2 91l 1．763 503 484 0 000 0 004
周二2 809 2 299 510 50l 0 000 0 000
周三3 237 2 100 508 498 0 000 0 000
周四3 090 2 308 508 496 0 000 0 000
周五2 709 l 814 503 493 0．000 0．003
全体6486 4 093 2539 2476 0 000 0 000
结果有如表5 2：两状况下全体数据K—s的z统计量分别为6 486、4 095，
双尾检验P的值也都远小于5％，一周内各天的情况的K—S检验结果表明：各天
的收益率是非正态性分布。因此，我们采用非参数法进行下面的分析。
5．3．2周内效应的存在性与模式检验
用K—w检验股指收益率周内效应的存在性，并根据沪市1995年1月1日交
易制度由T+0变为T+I，进行分时段检验。其结果如表5 3：
表5．3 K—W检验
K—w检验值P值
样本区间
状态A 状态B 状态A 状态B
不分时段9 46l 7．852 0 0501 0 108
T+0制时期7．584 7 584 0 108 0 108
T+I制时期10 410 9 036 0 042 0 056l
(注：在显著性水平为0．05下，z己)的临界值为9．488。)
由表53可知，在O．05的检验水平F，对于状态A，在交易制度变化之前，
沪市的周内效应不显著，在交易制度变化后，其周内效应的显著性有较大的改善。
41
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
对于状态B而言，交易制度改变之前，周内效应明显不存在(P远大于0,05)，在
交易制度改变之后，周内效应似乎有所出现(P=-O 0561稍大于O 05)。可见，不管
是状态A或B，交易制度的改变确实不同程度地影响周内效应。
2、周内效应的模式检验
用M—w检验异常收益率存在于一周内的周几，前面统计检验与分析表明，
在状态A，有显著的周五效应，并非显著的周二效应，但周二的t统计量相对也较
大；在状态B，没有显著的周内效应，但周一的t检验统计相对其它各天较大。因
此，我们重点关注状态A的周二、五和状态B的周一，表中的统计量为标准化后
的统计量，括号中的数字为检验的P值。
表5．4 M—W检验
较
1．2 1—3 1-4 1．5 2．3 2-4 2．5 3．4 3．5 4．5
天
状
-0．788 一1 519 一3 590 一2140+ 一2 705+ 一0 564 一l 717}+ 一1157 一1 001 一2 201++
态
(0 431) (0129) (o 720) (0 019) (0 081) (0 573) (o．046) (0 247) fo 317) (0 028)
a
状
态
-1 314 -1 775+ 一7 27 ．2 427** 一0 404 ·0 747 ．1 267 -1 040 -0 845 一1 930’
m189) (o 276) fo 467) (0015) f0 686) (0 465) (o 205) (-0 298) (0．397) (0 054)
a
(注：”，+分别表示双尾检验的统计显著性达到5％、10％水平。)
如表5．4，显著水平为0 05时，状态A的沪市中，周一与周五(5％的显著水
平)、周二与周三(10％)、周二与周五(5％)、周四与周五(5％)的收益率显著
不同，所有的显著性都与周二、周五有关。前面所判断的显著的周五效应，再次
得以证实，并且周二效应也较显著；在状态B，因为只有周一与周五(5％)的收
益率呈现显著差异的特征，所以，没有足够的证据证明有显著的周一效应。
3、收益率的方差分析
用Levene检验，对收益率的方差进行分析，从而判断状态A下收益率的周内
效应与其风险是否匹配。具体结果如表5 5：
表5．5 Levene检验
统计量自由度1 自由度2 P值
状态A 状态A 状态A 状态A
全体l 68 4 2535 0 000
不含周一
0 805 3 2033 0 49I
的样本
42
5．我国股市在两种状态下的周内效应的对比研究
由表5 5可知，在状态A下，其结果是：沪市指数收益率检验的P值要小于
5％，可以认为各天方差之间存在显著的差异，但考虑到沪市周一的风险大于其它
各天，因此，我们初步认为该差异可能源于周一，在去掉周一的数据后，各天的
方差之间已没有显著差异，可以认为除去周一，各天的收益率的风险并不存在显
著差异。
5．4进～步分析与结论
经上述实证检验，有如下结论：
在状态A，即有政策因素干扰下，我国股市存在显著为正的周五效应，周五
收益率最高，但风险最小；周二收益率为负，是最低，有显著性(除t检验外)的
周二效应；最高风险在周一。
在状态B，即剔除了政策因素的干扰下，我国股市不存在显著的周内效应。
针对咀上情况，可能的解释有哪些呢?
l、周一风险最大可能是信息流对股市的影响。ai为交易时每小时收益率波动
的方差，a0为非交易每小时收益率波动的方差。假设不同时间的收益率不相关，
收益率不论在何时都服从同一分布。这样，在非周一，股市方差O-。．满足
O-H2=18cry,+6口；，而周一的方差％，满足盯；：=66cr；+6口；(五天交易制)，由此
很容易得出，周一的风险明显大于其它各天的风险1。但经过实证我们可以看到，
股市的最高风险恰恰m现在周一。因此，信息流对我国股市有影响的。
2、结算制度影响周内效应。股市结算制度的不同会影响一周内各天的收益率。
不同的结算制度对投资者意味着不同的投资成本。例如，5天交易制股市的结算制
度为T+I制，即股票成交后第二天进行结算，交易者可以取得现金。在这种情况
下，这样他就得到了周五的收益率。在此交易中，投资者需在周五付钱，在下周
才能得到抛售股票的现金，买卖时间相差一天，但资金的进出却相差三天。这
样，在周五，资金的时间成本是三天，但在其它天，资金的时间成本仅为一天，
考虑到资金的时间成本，周五的收益率应较高，以补偿两天的资金成本，这样投
资者才会满意。比如，在状态A下，就是这样。
3、在状态A，周二最低收益率可能源于信息披露制度以及投资者对信息的反
应。在我国股市中，信息披露的渠道十分有限，使得信息的披露不够准确及时，
详见刘志新的“中国股票市场的有效性检验”，航空工业出版杜，2000 4
43
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
从而使得投资者的投资行为有滞后现象发生。此外，由于种种因素特别是人为因
素的影响，我国股市中各种各样的虚假信息以及小道消息鱼目混珠，甚至时有发
生上市公司与庄家串通一气欺骗散户的情况，使得投资者对于住处必须有一个辨
别分析的过程。另外，我国股市中散户占多数，散户对已知信息的反应不灵敏，
存在投资反应滞后现象。周二收益率的t检验不显著，但其它检验均能说明存在周
：效应，这种情形有可能源于周二的收益率不适合t分布。
4、我国股市呈现显著的周五效应和周二效应的情形表明：股市缺乏有效性。
我们在剔除政策因素而对状态B进行实证检验时发现，状态B下的周内效应并不
明显：即一周中各天的收益率并没有明显的差异甚至根本就没有差异。进一步来
讲，如果保持政策措施的连续性或减少一些重大政策事件的发生，那么我国股市
的有效性也将凸现。
6进一步规范和发展我国证券市场的建议
6．进一步规范和发展我国证券市场的建议
以下是我对进一步规范和发展我国证券市场的部分建议，在前面的研究中我
也提出了一些措旖和建议，在这里不再赘述。
1、综观13年来股市的发展历程，我们不能否认的是：股市已经越来越成为
我国经济发展的一个不可或缺的组成部分。而作为调控我国经济的宏观政策，特
别是货币政策，就有必要足够多地关注股票市场的变量，从而减少或避免货币政
策成为加剧股市波动的引诱因素。实际上，美联储主席格林斯潘(Greenspan)就
是在不断地关注美国股市的运行之中制定和实施货币政策的1。
2、从未来一段时间来看，我国股市还是典型的政策市。作为一个发展与转轨
为基本特征的中国的股票市场，政府通过制定一系列的政策来支持和鼓励股市的
规范和发展，这是不可避免的，也是我国资本市场走向世界，走向成熟的一个重
要途径。但是，问题的关键是：对股市会产生影响的政篡的制定与实施有一个规
范的问题，而这个问题现在已经变得越来越重要了。股市出现内幕信息交易的一
些情形就是一些投资者特别是某些机构投资者在重大政策出台前获得信息丽在股
市中充分利用以致扰乱本来就异常波动不断的股市。因此，信息的披露的一个方
而就应当重视政府在制定和实施相关政策的规范和程序化。当然，信息的披露要
透明化、规范化的重点是规范上市公司的关联交易、减少和杜绝机构投资者或拥
有较多资金的投资者非法操作等；
而且，殷市政策的形成必须让广大投资者有一个合理的预期。多年来，股市
的制定和公布的时间往往很突然，广大投资者还没有充足的时间和机会去理解与
消化所做出的投资决策就充满了投机和炒作，股市的波动也因此变得极其凶悍了。
因此，监管层应当尽最大努力提供给投资者特别是广大中小投资者形成合理预期
的时机，减少监管层和投资者信息不对称的尴尬局面及监管层在制定政策时犯下
的试错法的弊病。
3、改变监管层和投资者们对股市政策的路径依赖。13年来，监管层出台重大
的政策想一改股市极其低迷和股市疯狂大涨的形势而最终事与愿违的教训一再说
明：规范和发展股市显然不是在短暂的时间里出台几个重大政策就一完了事，它
是一项系统工程，须从长计议。对于中小投资者而言，过分的夸大某一项政策提
详见Robert Stein的“打开格林斯潘的公文包”，中信出版社t 2003年出版
45
政策因素对我国股市波动影响的实证研究
供的投资机会是不足取的，须树立价值投资理念。与此同时，必须严厉规范机构
投资者的交易行为。
4、运用包括VAR在内的有效的风险预测和控制方法来减少股市波动带来的
风险损失；建立卖空制度、交易和结算制度的进一步改进等等。
参考文献
1．丰立城：“中国股票市场的周内效应”，《经济研究》，2001 11；
2．刘志新：《中国股票市场的有效性检验》，航空工业出版社，2000 4；
3．严武等：《风险统计与决策分析》，经济管理出版社，1999．1；
4．胡援成等：“我国资本市场对货币政策传导机制的实证研究”，《数量经济
技术经济研究》，2003 5；
5．王春峰：《中国证券市场的回报、波动性与价格异常行为》，2001年国家自然科
学基金课题；
6．吕继宏等：《中国股票市场的波动、政策干预与市场效应》，社会科学出版社，
2000 2；
7．王开国：“政策诱因与中国证券市场的内在不稳定性”，《经济研究》，2002 12；
8．刘霞辉：“论中国经济的长期增长”，《经济研究》，2003．5；
9．成思危主编：《揭示与治疗⋯中国股票市场》，经济科学出版，2003．5；
10．姚刚：“风险值测定法浅析”，《经济科学》，1998 l：
】1．郑文通：“金融风险管理的VaR方法及其应用”，《国际金融研究》，1999 9；
12．叶青：《中国证券市场风险，度量与评价》，中国统计出版社，2001 10；
13．Robert Stein：《打开格林斯潘的公文包》，中信出版社，2003 10；
14．徐炳龙：“中国股票市场收益稳态性的实证研究”，《金融研究》，200l 6：
15．徐炳龙：“IVS分析探索中国股票市场的非线性”，《预测》，1999 2；
16．吴长风：“利用回归--GARCH模型对我国沪深股市的分析”，《预测》，1999 4；
17．唐初鸣：“股市收益与货币政策的关系”，《统计研究》，2002 12；
18．中国人民银行研究局课题组：“中国股票市场发展与货币政策完善”，《金融研
究》，2002 4：
19．严武、温德清：“我国股市的周内效应对比研究”，《金融教学与研究》，2003 6；
20．胡继之：《中国股市的演进与制度》，经济科学出版社，1999 8；
21．李康：《中国股市波动规律及其分析方法》，经济科学出版社，1999 6；
22．曹风歧主编：《中国证券市场发展、规范与国际化》，中国金融出版社1998 5；
23．吴世农：“中国证券市场效率的分析”，《经济研究》，1996．4；
24．商莉：“中国股票市场与货币政策新挑战”，《金融研究》，2001 12：
47
25．韩志国：《中国资本市场的制度缺陷》，经济科学出版社，2001；
26．张育军：《深圳证券交易所综合研究报告》，经济科学出版社，2001 5；
27．Tonffts JLinsmeier、NeilD．Pearson(20001， “Value at risk”，FinancialAnalysts
Journal，March／April，2000；
28．Jean-Philippe Bouchaud and Marc Potters(1999)， “worse fluctuation method for
fast Value—at Risk estimates”， www．gloriamundi．org；
29．Dowd。Kevin(1999)，“The Extreme Value Approach to VaR-An Introduction”，
Financial Engineening News， August；
30．C Arthar Williams，Jr(1985)，“Risk Management and Insurance”，fifth edition；
3 1．Cross。the Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays，Financial Analysts
joural(November—December 1973)，pp67—69；
32．Keim，D B．and R F Stambaugh：A Futher Investigation of the Weekend Effect in
Stock Returns，The Journal ofFinance 39(July 1988)，PP．431-467；
33．中国统计年鉴(1992—2002)、中国财经信息网、Sohu、google等网站。
后记
这是一篇凝结厂我多年来的全部心血、饱含了我的导师严武许多精力和时间
的硕士毕业论文。这篇论文是从去年暑假开始动笔写的。那时候，严老师目着酷
暑来帮我精心构思、修改这篇论文的情形让我感动万分；在这三年里，严老师一
直在诲人不倦地指导我的学习，也直在倾心全力地关心我的生活。在严老师的
教育和帮助下，我也慢慢地变得成熟多了。毕业之际，我的心中不时地在呼唤着：
谢谢您，严老师；谢谢您，我的老师!
在这里，我也要真诚地感谢胡援成老师对我的教育，特别是在跟胡老师做课
题期间，胡老师对国际金融领域的真知灼见、严谨治学的印象仍历历在目；真诚
地感谢吕江林院长对我的帮助，吕老师刻苦专研、开拓进取的精神使我敬佩万分；
熊大信老师的宽厚待人、王金佑老师的深厚的知识功底、桂荷发老师的博才多学
的形象也使我受益非浅；同时，也要感谢我们学院的陈家洪老师、邹玲老师、林
毓铭老师、曹邓老师、杨荣老师、李静老帅等对我的悉心指导。
二十多年来，我的父母亲为我的学业和成长呕心沥血、默默地支持与奉献着。
我能顺利完成研究生阶段的学习是离不丌他们的。
还有，我的朋友，没有你们，就没有我的现在。我将用我的未来真诚地感谢
你们无私的帮助与厚爱。醇十谢!
温德清
2004年4月28日