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数据来源与研究方法分析

时间:2023-06-13 理论教育 版权反馈
【摘要】:国内外学者针对融资融券业务和股票市场波动率的研究文献表明,不同的数据区间、数据指标以及模型的采用往往会得到不同的结论,因此首先对本章的研究数据以及研究方法进行具体阐述。具体的研究变量,包括股票市场波动性指标、融资买入额波动性指标、融券卖出额波动性指标,数据均来源于上海证券交易所,并通过进一步计算处理所得。数据均采用日数据,希望通过高频的日数据分析,能够取得更加普遍、有说服力的研究结果。

数据来源与研究方法分析

国内外学者针对融资融券业务和股票市场波动率的研究文献表明,不同的数据区间、数据指标以及模型的采用往往会得到不同的结论,因此首先对本章的研究数据以及研究方法进行具体阐述。

(一)数据来源

1.数据选取

样本数据区间分为两段,即2010年5月4日至2011年12月2日共387个交易日,以及2011年12月5日至2013年2月28日,共298个交易日。

具体的研究变量,包括股票市场波动性指标(VOL)、融资买入额波动性指标(MVOL)、融券卖出额波动性指标(SVOL),数据均来源于上海证券交易所,并通过进一步计算处理所得。

数据均采用日数据,希望通过高频的日数据分析,能够取得更加普遍、有说服力的研究结果。

2.数据说明

(1)样本数据区间。本章选取2010年5月4日到2013年2月28日为样本区间,共685个交易日。融资融券业务在我国证券市场尚处于初步发展阶段,试点证券的数量也在不断扩大中,根据上海证券交易所可供融资融券的标的股票数量,可分为三个阶段:2010年3月31日,共有50只标的股票可供融资融券;2011年12月5日范围扩大为参照上证180指数成分股的180只股票;2013年1月31日标的股票数量进一步增加至300只。

本章的实证分析中将整个样本分为两个阶段进行研究。第一个阶段是2010年5月4日至2011年12月2日,共387个交易日,剔除了融资融券业务第一个月的数据,原因在于融资融券业务刚开展时由于投资者的不熟悉,第一个月常发生融券卖出量为0的情况,将影响后面的实证计算和分析。第二个阶段是2011年12月5日至2013年2月28日,共298个交易日,因为融资融券标的增加至300只股票后样本个数较少,将其同180只股票合并成一个阶段进行分析,可使区间样本数量较大,分析结果更加可靠,并且与第一个阶段样本数量相当,避免数据的不对称性。

(2)股票市场波动性指标(VOL)。现有研究文献多数采用市场指数的月内标准差来衡量股票市场的波动性,由于笔者采用的是日度数据,因此拟采用上证综合指数的日波率(价格波幅)来反映市场波动性水平。具体计算公式为:

其中,表示上证综指第t日的最高价格指数;表示上证综指第t日的最低价格指数。

(3)融资买入额和融券卖出量的波动性指标。本研究区别于其他研究中采用的月度数据,选择采用的是日度数据,融资买入额波动性指标记作MVOL,融券卖出量波动性指标记作SVOL。由于每日的融资买入额与融券卖出量均为时期数,无法进行日内比较,因此采取与前一交易日比较的方式,即,其中MPt表示上海证券交易所第t日的融资买入额;,其中SPt表示上海证券交易所第t日融券卖出量。选择波动性指标而不直接选取每日融资买入额与融券卖出量的原因:买入额与卖出量同市场波动性指标相比数据不在同一个量级;在样本区间内,融资买入额与融券卖出量的变化幅度巨大,难以通过科学计数法统一到一个数量级(由图9.1、图9.2纵坐标单位比较可知);融资买入额单位为元,融券卖出量则直接统计数字,不存在单位,不适合一起进行分析。

图9.1 上海证券交易所每日融资买入额(单位:元)(www.daowen.com)

数据来源:上海证券交易所。

图9.2 上海证券交易所每日融券卖出量(单位:元)

数据来源:上海证券交易所。

(二)研究方法

本章采用以2010年5月4日到2013年2月28日为样本区间的日数据,首先对时间序列数据的三个变量分别进行ADF单位根检验,在确定变量平稳的前提下对变量之间的关系进行格兰杰因果检验,随后结合因果关系得出拟合方程,最后研究波动的趋势性。

1.ADF检验

为了避免“伪回归”,保证回归结果的无偏性和有效性,通常需要对时间序列数据进行平稳性检验,检验方法一般有DF检验、PP检验和ADF检验。此处首先采用最普遍的ADF检验,对三个变量的时间序列进行平稳性检验,以判断能否进行下一步的实证检验。

2.Granger因果检验

如果X和Y是两个时间序列变量,而且变量Y的过去值显著有助于预测变量X的值,那么就说Y是X的格兰杰原因,反之则不是。由于研究的三个变量都是平稳的时间序列数据,因此可以直接进行Granger因果检验,不会产生“伪回归”问题,Granger因果检验从定性的角度研究了融资融券与股市波动性之间的关系。

3.OLS估计

通过OLS估计寻找变量间关系系数的估计值,并使得离差平方和达到极小,可以拟合出股市波动率由融资买入量波动率和融券卖出量波动率所表示的估计方程,进一步定量分析股市波动率受融资融券波动率影响的程度,对比在不同阶段出现的不同影响程度,并分析其原因。

4.Hood Rick-Prescott(HP)滤波检验

HP滤波是检验序列组成成分中的长期趋势成分的主要方法,由于波动性样本容量大,且经过ARCH族尝试检验,无法直观判断波动性趋势以及变化,因此本章将采取HP滤波来判断融资融券业务开展后股市波动性趋势的变化,从而判断融资融券对股市波动性呈何种方向的影响。

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