摘要：股票市场是充满不确定性的要素市场，信息、资本的快速流动使股票市场价格不断发生变化，从而导致市场波动。我国股票市场是一个新兴市场，市场波动的高风险特征表现得尤为突出。文章采用现代金融时间序列分析方法、以ARCH类模型为主要工具，对股票市场风险的共动性、波动的聚集性进行了研究。这不仅有助于深入认识股票市场风险的形成机理，而且对于平抑股票市场过度波动的策略选择具有参考价值。
关键词：风险；ARCH模型；GARCH模型；ARCH-M模型
一、理论背景
风险是一个涵义非常广泛的概念，本文将股票价格的波动程度定义为风险，并用经济计量学上的一些方法来进行度量和分析，波动性一般都用回报（收益率）的方差或标准差来度量。如前所述，我们将风险定义为收益的波动程度，因此风险的变量指标应该是度量收益波动的指标，有标准差和条件异方差，由于标准差是一项静态指标，不能反映风险的时变特征，因此我们采用条件标准差来度量风险。这一指标是在给定全部历史信息集的条件下，对于价格变动的标准差所做估计，其描述为：ht=Var（εt｜Ψt-1），其中Ψt-1是时刻t-1及t-1之前的全部信息集，由于条件标准差依赖过去的信息，而历史信息集随时间而改变，因此条件标准差也会相应改变，从而条件标准差这一指标可以反映风险的时变特征，而且在一定的模型假定之下能够刻画动态系统中收益与风险的依赖关系。估计条件标准差常见的方法是近年来金融计量经济学广泛使用的一类ARCH模型。ARCH模型有许多推广形式，经常使用的几种模型的具体形式：ARCH模型（Engle，1982）；GARCH模型（Bollerslev，1986），实质上，GARCH过程是无限阶的ARCH过程。因此，利用GARCH模型在计算量不大时更合适，更方便地描述高阶的ARCH过程；ARCH-M模型（Engle，Lilien，Robbins，1987）由于受金融资产风险的变化，会对收益产生影响，因此将条件二阶矩作为变量引入条件均值模型看来是适宜的，这就产生了ARCH-M模型。
二、深沪股市风险波动特征
利用GARCH模型，给出上证指数与深证成指的收益率图与条件方差序列图（见图1）。
三、股市波动的聚集性
股票市场的价格波动往往具有随时间变化的特征，有时相当稳定，有时波动异常剧烈，收益率的变化常常呈现在某一段时间内持续偏高或持续偏低的情况，这种现象就是通常所说的波动聚集性（Volatility Clustering）。波动聚集现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现出尖峰厚尾的特征。下面我们主要用GARCH模型来分析我国股票市场在不同时期的波动聚集特征。为了直观考察GARCH模型的按拟合效果，根据GARCH模型的估计结果计算出沪深两市各时段日收益率的条件方差｛ht｝序列，并绘出时序图（见图2）。
四、结论
本文以上市与深市股指及其余十支股票为样本，通过运用GARCH模型对我国股票市场日收益时间序列进行了分析，得出如下主要结论：中国股票市场历史上确实存在较高的风险，股票市场经过十多年的发展，已发生阶段性变化。这种变化可以归结为市场风险降低的同时，市场平均收益水平提高。风险控制是全球证券市场管理的首要目标。中国市场从无到有，从初始混沌到初步成型，其发展并非一帆风顺。早期众多的违法行为致使市场出现频繁剧烈波动，但在市场参与各方的共同努力下，特别是1995年、1996年一系列金融法律、法规的出台以及管理层对“327国债事件”和“四川长虹事件”的坚决查处，标志着我国资本市场已迈向法制化轨道。规范意味着风险的下降，股票市场从1996年以后表现出来的风险下降，标志着我国股票市场在成长过程中向前迈出了一大步。我国股票市场存在风险的共动性特征。在股票市场上，所有的股票几乎都会对同样的信息做出反应，这些信息必然会对条件方差产生影响，因此，所有这些股票的条件方差序列会有一些共同的特征，从序列本身的性质来看，观察12支股票收益率的条件方差图形，不难发现它们波动的形状很相似。GARCH-M模型估计出每支股票的α、β参数的相似，也说明了股票市场存在的这种风险共动性。我国股市风险聚集效应显著，股票市场收益率分布的“厚尾”特征实际上体现了股票市场波动的聚集性，表明外部冲击对股票市场波动具有持续影响。我国股票市场的聚集性与目前成熟资本市场的风险特征存在显著差异，在成熟资本市场中，经常可以看到向下运动通常伴随着比同等程度的向上运动更强烈的波动性，而我国的情形却正好相反，这说明我国的多数投资者都具有强烈的投机欲望，又缺乏避险的观念，投资者还很不成熟。改变这种状况，推动股市发展的一项重要的基础性工作就是必须加大执法力度，坚持不懈地打击各种严重的投机行为，使信息发布具有透明性和公正性，真正发挥股票市场为国家经济建设融资的功能，使股票市场的发展与国家实体经济的发展走上良性循坏的轨道。
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（作者单位：李炜，仲恺农业工程学院计算科学学院；柳向东；暨南大学经济学院统计学系）