發(fā)布時(shí)間：2019-09-09 13:48

【摘要】：文章利用ARMA(1,2)-GARCH(1,1)模型分別分析了貨幣政策、財(cái)政政策及和貨幣財(cái)政政策組合對(duì)我國股票市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)股市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效果會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的干擾;貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)降低股票市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);財(cái)政支出增加會(huì)顯著降低股票市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),印花稅增加會(huì)增大股票市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);連續(xù)型宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)股市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響效果大于離散型宏觀經(jīng)濟(jì)政策效果。研究結(jié)果對(duì)于防范和管理股市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要指導(dǎo)意義。
【圖文】：

統(tǒng)計(jì)與決策２０13年第7期·總第379期票市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行自相關(guān)及偏自相關(guān)檢驗(yàn)如圖1所示。由圖1可知，上證指數(shù)流動(dòng)性指標(biāo)呈現(xiàn)出偏自相關(guān)系數(shù)1階截尾，，自相關(guān)系數(shù)震蕩遞減的情形，根據(jù)各個(gè)系數(shù)的在1%的水平下的顯著性情況，篩選出如下四個(gè)模型，即AR（1）、AR(2)、ARMA（1,1）、ARMA（1，2）和ARMA（2,1）模型如表2所示。圖1上證指數(shù)流動(dòng)性自相關(guān)及偏自相關(guān)圖表2各模型均值方程的比較結(jié)果均值方程模型AR（1）AR(2)ARMA(2,1)ARMA(1,2)ARMA(1,1)系數(shù)顯著性AR（1）系數(shù)在1%水平下顯著AR（i）各系數(shù)在1%水平下顯著AR（i），MA（j）各系數(shù)在1%水平下顯著AR（i），MA（j）各系數(shù)在1%水平下顯著AR（i），MA（j）各系數(shù)在1%水平下顯著擬合優(yōu)度0.9359740.9388640.9462760.9469940.944336AIC準(zhǔn)則2.1139522.0479441.9275121.9426251.982767由表2可知，ARMA（1,2）擬合優(yōu)度比其他幾個(gè)模型要高，而ARMA(2,1)AIC準(zhǔn)則的值最小，綜合考慮擬合優(yōu)度和AIC準(zhǔn)則，均值方程選取此ARMA（1,2）方程。因此GARCH模型中的均值方程（2a）可具體表示為：LDXt=c+α1LDXt-1+εt+β1εt-1+β2εt-2（3）為了確定模型均值方程的殘差是否含有ARCH效應(yīng)，本文采用ARCHLM檢驗(yàn)（拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)）和殘差平方相關(guān)圖檢驗(yàn)。ARCHLM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是由一個(gè)輔助檢驗(yàn)回歸計(jì)算，檢驗(yàn)的原假設(shè)為殘差序列中直到P階都不存在ARCH效應(yīng)；殘差平方相關(guān)圖顯示殘差平方序列直到任意指定的滯后階數(shù)的自相關(guān)（AC）系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)（PAC），并且計(jì)算相應(yīng)滯后階數(shù)的Ljung-BoxQ統(tǒng)計(jì)量，如果殘差序列不存在ARCH效應(yīng)，自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)在所有的滯后階數(shù)都應(yīng)為0，而且Q統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該不顯著，否則說明殘差序列中存在AR
【作者單位】： 西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院;
【基金】：教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-08-0450) 西安交通大學(xué)“985工程”二期(07200701)
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2533645