1股指收益率及其波动的整体特征

以上证综指1990年12月20日~2013年6月6日的收益率为样本数据，对指数收益率及其波动特征进行实证分析。表5.2给出了两个模型的估计结果。我们发现，纳入代表政策的虚拟变量后，模型的Log likelihood显著增加，AIC减小，说明模型效果得到了改善。根据检验结果，我们有以下结论。

涨跌停板制度是导致股指收益率及其波动变化的重要因素。DUM1系数在收益率方程中显著大于0，说明股市初期的涨跌停板制度有效抑制了股市的过度反应，从而使市场能够较为稳定地发展，为收益率水平做出了积极贡献。而涨跌停板制度取消的信息发布（DUM2）显著改变了当日的收益率水平，高达101%，取消涨跌停板制度（DUM3）后，收益率水平下降。这或许是因为1992年5月21日的暴涨积累的过度反应在日后得到修正的结果。

市场对上涨更为敏感。模型计算的结果中，有γ<0，说明股市向下运动会减小波动性。

条件波动均值偏离长期均衡水平时，仅仅以非常慢的速度收敛。φ显著大于0，说明意外冲击对条件波动均值具有显著影响。ρ非常接近1，说明市场受到外部冲击时，不仅能够引发短期条件波动性的变化，还进一步导致异常波动在相当长的一段时间持续存在。

总体上看，国内股市收益率中包含了波动性带来的风险升水。模型（1）计算的结果中，m小于0。但模型（2）的整体效果不仅更好，而且也检验出了正的“风险收益”关系，说明纳入政策变量对正确识别“风险收益”关系有非常重要的意义。

收益率序列中存在着显著的ARMA效应，反映过去的意外收益对当期收益确实有贡献。

股权分置改革增加市场收益率水平，但这个效应并不显著。实际上，股权分置改革后，2006~2007年确实出现了大牛市，但后来又经历了熊市的大幅修正。因而可以理解，模型为何没有检验出显著的效应。

从模型（1）和模型（2）的对比来看，条件波动性对股指收益率的解释力度非常低。而股市主要由政策变量影响。我们进一步计算出模型（2）中的条件波动性，和上证综指对比，可以明显地发现，“风险收益”关系难以解释股市的长周期波动。例如，图52中两个浅色阴影部分的股市上涨，均伴随明显的波动性上升。而深色阴影部分，股市的下跌伴随波动性的逐级递减。这些显现均难以用金融学理论中关于风险和收益正向的消长关系解释。

2牛、熊市中的“风险收益”关系和波动持久性

为了考察在子样本中是否能够观察到正相关的“风险收益”关系，并考察波动持久性是否能够解释牛、熊市的周期特征，我们利用模型（2）分别就4个周期、8个牛/熊市子样本进行检验，检验结果见表53。我们主要的结论概括如下。

首先，波动性在牛、熊市呈现一定的差异。估计出来的波动持久性指标，在牛市里普遍比熊市中要高。这意味着牛市里波动性更加能够产生持久的影响。这样的发现，使得条件波动性更加难以解释股市的牛、熊市周期。因为，通常熊市里条件波动性才应该更加持久，从而对收益率产生持续的负面影响，但是中国股市却相反。这一结论也可以和图5.2对应：牛市中，往往伴随波动性水平的持续增长（浅色阴影），熊市里波动性反而呈现衰减更快的趋势（深色阴影部分）。因而，波动性很难作为识别中国股市大周期变换的考量因素。

其次，正向的“风险收益”关系在大部分子样本都可以被识别。只是第四个周期的牛、熊市中，这一关系被打破了。我们下面深入讨论，为何这一时期的“风险收益”关系会和以往的周期有所不同。

中国股市主要由两个交易所构成，即上海证券交易所和深圳证券交易所。前者主要上市大型国有企业，并一度占据着股市主要的交易量和市值权重份额。因而，长期以来，上证综指一直被作为中国股市的代表性指数。尽管如此，2008年中国经济金融体系受到美国次贷危机冲击后，形势发生了变化。投资者普遍预期中国经济发展的模式难以持续，资金从代表过去10年发展模式的典型重点行业（地产、银行、钢铁等）分流进入新兴产业小市值企业的股票，这些股票所在的产业被认为是未来产业转型的希望。这些股票主要在深圳证券交易所上市，集中在中小板和创业板。因而，上证综指的表现不仅难以代表整个股市的投资收益状况，而更像是一个被“抛弃的”股票群体。

为了更好地刻画中国股市的状况，我们构建了一个新的指数，样本包含了主板、中小板和创业板在内的2366家上市公司股票，且每一只股票拥有同等权重，我们把它命名为EWI（equally weighed index）。当然，还有一种常用的方法，即根据流通盘加权。但是，由于上市公司主要的股权是国有股东持有，尽管股权分置改革已经基本结束，但这些国有股东的股份实际上仍不会轻易卖出，因而流通盘加权的方法也会存在比较大的问题，会高估以大型国企上市为主的上海证券交易所的权重。

图5.3展示了上证综指和EWI指数走势的差异，两个指数在前三个大周期中基本同步，分歧主要发生在第四个周期。上证综指的上升周期止步于2009年8月4日，而EWI指数持续上涨到2010年11月10日才进入熊市。因而，我们将EWI指数在第四个周期进行充分的牛、熊市划分，牛市为2008年10月29日~2010年11月9日，熊市为2010年11月10日~2013年6月6日，并检验EWI中蕴涵的“风险收益”关系。回归结果见表5.4。我们通过这样的处理，成功地获得了正的估计系数m。并且，波动持久性指标的情况和其他三个周期一致：牛市中波动持久性更高。

5.2.5结论和启示

我们以上证综指日度数据为样本，分析了“风险收益”关系的存在性。我们发现，考虑涨跌停板制度对正确识别中国股市的“风险收益”关系具有重要意义。此外，我们还分析了“风险收益”关系对股市牛、熊市周期的解释力度。我们的实证结果和Ghysels等(2005)的结论很相似，如果不考虑政策虚拟变量的影响，绝大多数情况下“风险收益”关系对股市运行的解释力度非常弱（R2统计量很小）。因而，我们认为条件波动性难以成为解释股市牛、熊市周期运行的因素。值得注意的是，波动持久性指标似乎是牛、熊市的主要特征差异：在每一个周期中，牛市的波动持久性更高。这与Engle和Lee（1999）的结论有些相似。

在5.3节，我们针对股市的“时间空间”特征提出一个新的分析方法，在信息扩散的环境中，把波动持久性理解为信息扩散速度的代理变量，进而来研究熊市周期的形成和演化机理，并给出监测工具和指标设计。

（注：《中国股市回顾与展望:2002--2013》由科学出版社出版。本栏目版权归上海观察所有。不得复制、转载。栏目编辑：许莺 编辑邮箱 shguancha@sina.com）