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中国创业板市场与主板市场间溢出效应的研究——基于多结构变化模型和A股市场最新数据

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摘要

1.引言

1.1研究背景

1.2研究意义与目的

1.3研究内容

1.4研究新意

2.创业板与主板市场制度概述

2.1创业板与主板市场的设立特点

2.2为什么需要创业板市场

3.文献综述

3.1股票市场间溢出效应的研究

3.2创业板与沪深主板间均值溢出和波动性溢出效应的研究

3.3主板市场与创业板市场间流动性溢出效应的研究

4.研究设计

4.1研究思路

4.2研究方法

4.2.1多结构变化模型

4.2.2均值溢出的检验方法

4.2.3流动性溢出的检验方法

4.2.4波动性溢出效应检验方法——多元GARCH模型

4.2.5平稳时间序列的检验

5.模型与结果

5.1样本选取

5.2市场趋势的刻画

5.3创业板与沪深主板的均值溢出效应检验

5.4创业板市场与沪深主板市场的流动性溢出效应检验

5.5创业板市场与沪深主板市场的波动溢出效应检验

6.实证结果分析

6.1全样本段

6.2第一样本段

6.3第二样本段

6.4第三样本段

6.5第四样本段

6.6第五样本段

6.7第六样本段

7.全文总结与建议

7.1全文总结

7.2文章建议

7.3文章不足与展望

参考文献

后记

致谢

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摘要

自2009年10月份中国证监会批准深圳证券交易所推出创业板市场以来,创业板市场一直担任着补充沪深主板融资功能的角色,其为国家创新企业和中小型高科技技术公司提供了融资平台,为投资一级市场的风险投资资本提供了更加完善的退出机制,创业板市场的推出也完善了我国多层次的资本市场证券交易体系。尽管创业板市场的设立为我国资本市场的完善带来了诸多好处,但是学者们和证券投资者仍担心创业板市场的设立会降低主板市场的资金流动性,从而给沪深主板市场的健康发展带来不良影响,进而影响到中国股市不同板块市场间的协同发展。同时学者们也担心创业板市场的高波动性、高风险性会显著影响沪深主板市场的波动性,从而增强两板块市场的风险联动性。而联动效应是一把双刃剑。一方面,投资者可以利用创业板市场和沪深主板市场间的联动效应来把握股市运行的节奏,从而更好的把握投资节奏,在提升资产投资组合收益的同时,做好风险控制工作,降低风险。另一方面,日益增强的股市联动效应也意味着投资者同时投资于主板市场与创业板市场时,投资的系统性风险将随之提高,希冀于通过分散资产投资组合来降低风险的效果将不断减弱。  因而本文旨在研究创业板市场指数编制以来,中国创业板与沪深主板之间的动态联动性、两板块市场间信息传递的方向途径,希冀通过对创业板指数与沪深300指数的日交易数据进行实证研究,并结合对中国股市政策历史事件的分析,来实证检验创业板市场的推出到底会不会显著降低沪深主板的资金流动性,创业板市场的高波动性、高风险性是否会显著加强沪深主板的波动性。本文选取了2010/06/01至2013/12/31中国创业板指数和沪深300指数的日交易数据,利用多结构变化模型将样本期分段。考虑到创业板市场与沪深主板市场在相互影响的过程中运行规律很可能发生了多次结构变化,如果能够通过多结构变化模型实证发现这些多结构变化点,应当能使得本文的样本分段更加的科学合理,从而提高文章实证研究结果的准确性,这与传统的通过主观的“牛熊市”来对样本进行分段有质的差别。多结构变化模型的实证研究结果表明全样本共有5个结构变化点。它们分别为2010年11月8日、2012年1月5日、2012年3月13日、2012年12月3日和2013年2月5日。根据这5个结构变化点,将全样本时期数据分为6个时间段,分别为:2010/06/01-2010/11/08,2010/11/09-2012/01/05,2012/01/06-2012/03/13,2012/03/14-2012/12/03,2012/12/04-2013/02/05,2013/02/06-2013/12/31。本文利用Matlab.R2012a和Eviews7.0等数据统计软件,通过建立两板块市场指数对数收益率之间的向量自回归(VAR)模型,并结合基于VAR模型上的Granger因果关系检验来实证研究样本期内沪深主板与创业板之间的均值溢出效应;引入非流动性水平指标来研究两板块市场之间的流动性溢出效应。最后,运用多元BEKK-GARCH模型对两板块市场的波动性溢出效应进行实证研究。因而本文将从均值溢出、流动性溢出和波动性溢出三个角度去分析全样本及6组样本期内创业板与沪深主板两个板块市场间的联动效应。  本文通过对全样本及6组分样本数据进行实证研究发现:第一,沪深主板市场对创业板市场存在着显著的负向均值溢出效应,这可能是由于沪深主板市场信息透明度高于创业板市场,在信息的传导过程中处于主导位置,也可能是受到沪深主板与创业板两板块市场悬殊的市场规模影响,这也表明了中国投资者交易行为非理性,在投资中喜好追涨杀跌。第二,创业板市场的推出并未显著地降低沪深主板市场的资金流动性,这可能是因为在创业板市场上挂牌的上市公司盘子较小,其对主板市场的冲击力度小。但在较特殊的第六样本段中,两板块市场走势迥然相异,创业板指数大涨64.86%,而沪深300指数跌幅-16.06%。此阶段中,创业板市场显著地降低了沪深主板市场的资金流动性。第三,创业板市场的高波动性、高风险性加剧了沪深主板市场的波动性。而当两板块市场同时大涨大跌时,此种波动性溢出效果更为明显。由于我国资本市场投资者非理性和高风险偏好,制度不完善等原因,我国股市经常会出现大涨大跌的走势,因而也使得创业板与沪深主板两板块市场间易出现波动性方面的联动效应,从而加剧了我国股市的投资风险。  而全样本的具体实证结果为:首先,沪深主板市场对创业板市场存在着显著的负向均值溢出效应,但创业板市场的走势对沪深主板的走势没有显著的影响。第二,就流动性而言,创业板与沪深主板市场间不存在显著的流动性溢出效应,即创业板市场的推出并未显著地降低沪深主板的资金流动性。这表明创业板指数与沪深300指数的涨跌,在大的时间范围内是由整个股票市场的增量资金来决定的而非由板块间的存量资金流转来决定的。第三,波动性溢出效应表明,创业板市场的高波动性加剧了沪深主板的波动性,但沪深主板的波动性对创业板市场的波动性没有显著影响。  而6组分样本期的具体实证结果为:第一,就均值溢出而言,除第二样本段和第三样本段两板块市场的均值溢出效应不显著之外,其他样本段均值溢出效应均为沪深主板对创业板市场有着负向的均值溢出。第二,就流动性而言,5个样本段的实证结果都表明创业板市场的推出并未显著降低沪深主板的资金流动性。而在较特殊的第六样本段中,两板块市场走势迥然相异,创业板指数大涨64.86%,而沪深300指数跌幅-16.06%。此阶段中,沪深主板的流动性水平正向溢出到创业板市场中,即创业板市场显著地降低了沪深主板市场的资金流动性。第三,就波动性而言,当沪深主板市场剧烈波动时,其并不会对创业板市场的波动性产生显著影响,而当两板块市场大涨大跌时,创业板会对沪深主板产生显著的正向波动溢出,即创业板市场的剧烈波动加剧了沪深主板的波动性。  通过以上实证结果以及对中国股市政策历史事件的研究分析,有助于投资者更深刻了解创业板市场和沪深主板市场间的动态时变性、联动性和信息传递的方向途径,更加深刻理解股票市场的运行规律,合理制定相关投资策略,优化资产投资组合,从而减少因投资失误而造成资本金不必要的损失。同时,这也有助于监管当局有效地防范股票市场由于联动性不断增强而引发的系统性风险。此外本文也建议国家监管当局要不断完善资本市场制度,改善投资者结构,加强投资者教育。  本文将文章分成七个部分来阐述。  第一部分为引言,主要包括文章的研究背景、研究的目的与意义、研究新意以及研究内容,并且这部分也明确的给出了全文的结构安排。  第二部分为创业板市场与沪深主板市场制度概述,主要介绍两板块市场设立的特点,中国资本市场需要创业板的原因,以及我国创业板市场与国外创业板之间的对比。  第三部分为文献综述,主要梳理国内外关于溢出效应的研究成果并进行总结评述,包括股票市场间溢出效应的研究、创业板市场与沪深主板间的均值溢出、波动性溢出以及流动性溢出效应的研究。  第四部分为研究设计,这部分从实证研究结果的意义出发,介绍了本文的研究思路、研究方法以及文章采取的实证模型。研究设计部分详细阐述了创业板市场与主板市场数据分段采取的多结构变化模型,以及研究溢出效应的VAR模型、格兰杰因果检验、流动性溢出效应检验方法以及多元BEKK-GARCH模型的检验方法。  第五部分为实证模型与实证研究结果,主要包括样本的选取、数据处理、收益率序列的描述性统计以及多结构变化模型对市场趋势的刻画,多结构变化模型将样本数据分为6个时间段。然后,本文对全样本以及6个样本段两板块市场间均值溢出效应、流动性溢出效应、波动性溢出效应进行实证检验,得到实证研究结果。  第六部分为实证结果分析,具体分析全样本以及6组样本段两板块市场间的均值溢出效应、流动性溢出效应、波动性溢出效应是否显著。如若显著,则进一步对其溢出效应方向进行分析说明。进一步,结合对中国股市政策历史事件的研究分析,详细阐述了两板块市场的均值溢出、流动性溢出以及波动性溢出效应。  第七部分为全文总结与建议,在总结全文的基础上对两板块市场间的溢出效应研究结果进行进一步梳理总结,包括全样本及六个样本阶段的研究结论,这部分也对创业板市场的推出是否显著降低了沪深主板的流动性、是否显著增强了沪深主板市场的波动性给出了本文的研究结论。然后,根据本文的研究成果,给出了文章的三点建议。进一步,根据研究结果这部分也指出了文章不能通过实证模型直接判断股市资金流向的问题,这也是未来研究的进一步方向。

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