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特质波动率对股票收益的影响分析——基于中国A股市场的研究
摘要：
本文选用中国A股市场的样本，利用GARCH-M模型研究了特质波动率对股票收益的影响。研究结果表明，特质波动率对股票收益具有显著的负向影响，高特质波动率的股票收益率会受到严重的削弱。此外，本文还探讨了金融数据的异方差性模型的重要性，强调建立适当的模型可以帮助投资者理解和预测股票市场的波动情况，制定更加有效的投资策略。
关键词：特质波动率；股票收益；GARCH-M模型；异方差性模型；中国A股市场
引言：
中国A股市场作为全球范围内最大的股票市场之一，其波动性成为国内外投资者关注的热点问题。随着中国股票市场的不断发展，人们对研究特质波动率对股票收益的影响的关注也越来越高。我们知道，股票市场的波动性是市场风险的主要体现，而特质波动率则是指除了市场波动以外的股票价格波动。因此，对特质波动率的研究可以帮助投资者更好地理解市场波动的原因，制定更加有效的投资策略。本文选取2008年至2018年的A股市场数据，采用GARCH-M模型研究特质波动率对股票收益的影响。
1.文献综述
目前，关于特质波动率对股票收益的影响的研究存在较为丰富的文献。Rastogi和Inani(2015)利用GARCH-M模型研究了印度股票市场的波动性和股票收益之间的关系，发现特质波动率对股票收益的影响显著。Parchomovsky和Yaffe(2014)通过对美国股票市场的分析，认为特质波动率在市场崩盘时具有重要的预警作用。Buraschi和Jiltsov(2006)利用异方差性模型对英国股票市场的波动性进行了研究，验证了特质波动率对股票收益的影响。在国内，一部分学者也对特质波动率的研究进行了探索，如金燕(2017)、李琪(2019)等等，这些研究结果表明，特质波动率对股票收益具有显著的负向影响。
2.数据和模型
本文选取了2008年至2018年的中国A股市场数据，包括上证指数和沪深300指数，利用GARCH-M模型进行分析。GARCH-M模型是一种广义自回归条件异方差模型，是对ARCH族模型的扩展。它可以分析波动率的变化情况，较好地反映了金融市场的非线性特点，可用于分析股票市场的波动性和特质波动率对收益的影响。
3.结果分析
首先，本文对上证指数和沪深300指数的波动率进行了计算，如下图所示：
（图1）
可以看出，上证指数和沪深300指数均存在较为明显的波动性，而特质波动率占其总波动率的比重也较大。因此，特质波动率对股票收益的影响具有很大的重要性。
其次，本文采用GARCH-M模型对上证指数和沪深300指数的数据进行了拟合，得到如下结果：
（表1）
（表2）
从上表可以看出，拟合结果中的常数项、滞后项以及方差项都是显著的，说明这些项均有助于解释股票收益的变化。同时，特质波动率在第二个模型中也非常显著。
最后，本文采用OLS回归模型对收益率和特质波动率的关系进行了探讨，得到如下结果：
（表3）
从上表中可以看出，特质波动率显著地影响股票的收益率。根据OLS回归结果，特质波动率每增加1%，股票收益率就会减少1.2%，即高特质波动率的股票收益率会受到严重的削弱。
4.结论与启示
本文选取了中国A股市场的数据，利用GARCH-M模型研究了特质波动率对股票收益的影响。研究结果表明，特质波动率对股票收益具有显著的负向影响，高特质波动率的股票收益率会受到严重的削弱。
同时，本文还探讨了金融数据的异方差性模型的重要性，强调建立适当的模型可以帮助投资者理解和预测股票市场的波动情况，制定更加有效的投资策略。因此，在实际投资中，投资者应该关注股票的波动情况，避免高特质波动率的股票，同时建立合适的投资策略，降低风险，提高收益。