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user: 2. 主权信用评级变动对股票市场冲击的波动 2.1. 股票市场波动的衡量方法 由于股票指数的波动，主要表现在收益率序列的波动，因而本文用股票指数的日收盘价来计算股票指数的收益率，计算公式下(1)式 波动性与反映证券市场质量和效率的其他指标如流动性、交易成本、市场信息流动等密切相关，因此波动性是综合反映股票市场的价格行为、质量和效率的最简洁和最有效的指标之一。由于不可以直接获取到波动率数据，我们通过使用参数波动模型来估计波动率。具体应用指数广义自回归条件异方差性的模型来描述市场收益率对于评级机构信息披露的波动。这个模型通过具体的条件边缘分布来过滤条件波动率的过程。随后对于稳健型的检验，使用含绝对值和平方项替代收益的波动性。 (1) (2) (3) (4) 根据Asai， McAleer (2011) [ 19 ] 的分类，上面的(3)式是一个EGARCH模型，用来检验和刻画对于正项与负向冲击的非对称性模型。 定义了标准化的残差， 刻画了非对称效应的波动性，相比于同等程度的正向冲击，负向冲击产生更高的波动。对于上面的式子来说，正向的冲击斜率系数就是 。负向的冲击斜率系数就是 。如果 是正的， 是负的，那么负向冲击产生的波动大于正向冲击的波动。因为 。 数据选取包含欧盟国家、亚洲市场国家和美国等国家的股票指数数据：奥地利、法国、德国、希腊、爱尔兰、意大利，拉脱维亚，立陶宛、荷兰、葡萄牙、西班牙、英国、美国、中国、日本。数据的选择为各国股票指数。 分别是欧猪五国，包括希腊ASE指数，西班牙IBEX35指数，米兰SP/MIB指数，爱尔兰ISEQ指数，葡萄牙PSI20指数代表早期的危机国家，北欧交易所OMX里加(OMXR)指数(拉脱维亚)，维尔纽斯(OMXV)指数(立陶宛)，法国，德国及英国这些发达国家，即是巴黎CAC40指数，德国法兰克福DAX30，伦敦金融时报100指数，奥地利ATX指数，中国沪深300指数，美国标普500指数，日经225指数(I01021)。为保持样本数据时间跨度的一致性，时间区间从2008年1月到2013年10月。样本数据部分来源于RESSET金融研究数据库，部分来源于STOCKQ国际股市指数行情。由于各个国家节假日等的不同，使得股票交易日期存在差异，因而各个股票指数所包含的样本数据均不同，经过时间匹配后，有效数据有4060个。 从表1估计结果来看，在10%的显著性水平下，参数估计系数基本都是显著的，说明EARCH模型能较好地拟合样本序列。高β值说明波动是持久的。系数 均大于零，说明股票指数收益率的波动具有明显的杠杆效应：利空消息比等量的利好消息可以产生更大的波动。当出现利空消息时，该消息会对股票价格指数收益率带来 倍的冲击，但是当出现利好消息时，该消息只会对股票指数收益率带来 倍的冲击。也就是说，各国股票市场上的投资者对坏消息的敏感度较高，源于心理预期给股票指数带来了更大的波动，这也进一步说明了股票市场是需要信心维持的。在欧洲的十个国家中，利空消息对希腊股票市场的冲击效果最大，其次为爱尔兰和葡萄牙的股票市场，最后为英国的股票市场，这说明了在危机时代，希腊，爱尔兰，葡萄牙等严重危机国家较英国等发达国家股票市场的波动性显著大。另 Table 1 The estimation results of EGARCH (1，1) mode 国家 D.F. 希腊 −0.053*** 0.158*** 0.985*** 7.78 葡萄牙 −0.073*** 0.219*** 0.978*** 6.46 爱尔兰 −0.072*** 0.169*** 0.986*** 6.52 意大利 −0.109*** 0.105*** 0.985*** 8.95 西班牙 −0.121*** 0.127*** 0.989*** 8.05 奥地利 −0.074*** 0.186*** 0.981*** 8.79 拉脱维亚 −0.056*** 0.346*** 0.950*** 3.22 立陶宛 −0.053*** 0.491*** 0.870*** 5.25 法国 −0.153*** 0.102*** 0.982*** 15.44 德国 −0.129*** 0.113*** 0.985*** 11.41 英国 −0.135*** 0.108*** 0.987*** 13.84 美国 −0.169*** 0.101*** 0.982*** 15.90 中国 −0.189*** 0.008*** 0.890*** 12.98 日本 −0.148*** 0.103*** 0.799*** 10.90 表1. EGARCH (1，1)模型估计结果 注：***代表在1%的水平下显著。D.F.是表明方程(2)中的t-统计量的自由度。 外，由于系数之和接近1，表示过去波动和外界的冲击对波动率的影响持久，且持续性强，即冲击对未来所有的预测都具有重要的作用。D.F.代表t分布残差项的自由度。通过结果可以看到，波动存在尖峰后尾特征。 对于股市波动，这种模式是比较不显著，具有AAA级的国家的股市波动性与BBB国家和地区持平，而投机级评级的国家也只有约50%以上的波动幅度，见表2。 2.2. 波动率对升级和降级的反应 在本节中，我们研究股票市场波动对欧洲国家主权评级升级和降级的反应。因此，我们通过借鉴Gomes， Taamouti (2014) [ 4 ] 提出的国家固定效应面板回归模型来进行估计： 用指数函数过程代表条件波动性来保证它是正的， 使用EGARCH条件波动性替代。 代表方程的固定效应，X代表控制变量。数据依然是上文罗列的各国股票指数。 表3说明了利用两个滞后项的方程的估计结果。我们测试了若干个滞后项，一般来说，两个滞后项足以捕捉动态的股票市场收益波动性。如表所示，我们注意到关于波动率的主权信用评级的发展有着不对称性的存在。主权的升级对波动性没有显著影响。另一方面，股票市场的主权信用评级下调以一个滞后增加了波动性。这些回归的 很高，高于0.95，可以解释为持久性的波动(滞后波动)。我们已经运行附加回归，这个回归不包括滞后波动。这些替代的 回归也披露在表3中，在方括号内，约为0.3。 2.3. 稳健性检验 我们估计三种替代波动模型，允许残差项服从不同的分布的不对称波动性。对于时变的预期收益率 Table 2 The average volatility of different credit rating countrie 评级 S&P Moody Fitch AAA 0.0037 0.0037 0.0037 AA+ 0.0033 0.0032 0.0040 AA 0.0030 0.0029 0.0021 AA- 0.0022 0.0025 0.0017 A+ 0.0038 0.0032 0.0022 A 0.0035 0.0033 0.0090 A- 0.0029 0.0043 0.0030 BBB+ 0.0040 0.0032 0.0037 BBB 0.0035 0.0033 0.0046 BBB- 0.0046 0.0051 0.0065 0.0040 0.0103 表2. 不同信用等级国家的波动率平均值 Table 3 The volatility reaction to upgrade and downgrad 评级上调 评级下降 t 0.0155 (0.31) 0.036*** (4.63) t − 1 0.022 (0.58) 0.072*** (4.02) t − 2 −0.013 (0.54) 0.008 (0.59) 波动的滞后项 0.963*** (156.87) R 2 0.955 [0.322] 国家 14 F-Test3rdlag 0.561 F-Test5rdlag 0.003 表3. 波动率对升级和降级的反应 注：表格中R 2 后面中括号里面的数字，代表着没有滞后因变量时方程的拟合度。***代表在1%的水平下显著。 序列，应用GJR-GARCH model (Glosten et al.， 1993)，高斯分布EGARCH模型，和自相关收益率的EGARCH模型来进行检验。使用过滤的波动性来得到的回归结果。 我们依然发现两个滞后项足以捕捉动态的股票市场收益波动性。如表4所示，我们注意到关于波动率的主权信用评级的发展有着不对称性的存在。主权的升级对波动性没有显著影响。另一方面，股票市场的主权信用评级下调以一个滞后增加了波动性。说明上面的结果是稳定的。