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QFII引入前后中古股市股指波动的差异性分析
QFII引入前后中国股市股指波动的差异性分析
摘要:
本文首先利用Shapiro-Wilk正态性检验发现QFII前后上海证券市场和深圳证券市场股指价格不服从正态分布,然后利用W-M-W秩和检验法和Mood方差检验法分别从位置和尺度两个方面对QFII前后上海证券市场和深圳证券市场的股指波动差异进行了实证分析,结果表明QFII前后我国股市股指波动存在明显的差异,且QFII后的股指价格显著高于QFII前的股指价格。
最后从完善QFII制度,推动国内证券市场开放;加强证券市场的基础性建设方面提出了相关的政策建议,以便进一步缓解我国股市股指波动和推进市场的稳定。
关键词:
QFII;股市波动;W-M-W秩和检验
一、引言
从2002年11月5日,中国证监会和中国人民银行联合颁布了《合格境外机构投资者证券管理暂行办法》,到2003年7月9日,瑞士银行在我国A股市场投下第一单股票投资,再到2005年9月7日,第二批增加的QFII投资额度60亿美元的审批开始,到2006年8月25日证监会、人民银行和国家外汇管理局联合发布了《合格境外机构投资者境内证券投资管理办法》,这一系列的事件表明,QFII制度在我国不断得到完善,这些合格境外投资者也随着时间的推移正在逐步地深入到我国股票市场,他们的投资者行为也随着投资额度的增加,不断加大对我国股票市场乃至整个证券市场的影响力度和范围。
那么,QFIIs对我国股票市场究竟带来了怎样的影响,一直是人们关注的焦点,这也是本文试图回答的问题。
已有的文献主要基于理论研究和经验描述,实证研究不多,对我国实行QFII制度的经验数据进行实证研究就更少,这一点也与我国QFII制度所实施的时间不长有关。
另外,由于QFII制度是在新兴市场不健全的情况下为了开放市场而进行的一种制度安排,而在成熟市场并不实行QFII制度。
因此,本文试图从我国实行QFII制度所获得的经验数据出发,利用上证和深证两个股票市场的股指价格为研究变量,运用Wilcoxon符号秩检验法对QFII制度引入前后我国股市股指波动差异进行了实证研究,以揭示QFII给我国股市的波动所带来的影响。
二、QFII前后中国股市股指的基本统计特征分析
本文主要以上证综指、深圳成指为研究对象,数据的来源、处理及时间区段的划分将在实证部分做详细陈述。
(一)QFII前后上证综指的描述统计分析
根据2002年12月2日前后中国上证综指的对数价格序列得到表1:
表1QFII前后上证综指对数价格序列的基本统计量
均值
中位数
最大值
最小值
标准差
偏度
峰值
QFII前
6.7997
7.0249
7.7011
4.7198
0.7119
1.5544
-1.3544
QFII后
7.6740
7.6855
8.6700
6.9660
0.3795
-0.2332
0.2156
由表1可知:
QFII后上证综指的均值、中位数、最大值和最小值均比QFII前大,但标准差比QFII前小,且QFII前上证综指的波动幅度(2.9813)要比QFII后的波动幅度(1.7040)大。
从偏度系数来看,QFII前上证综指的偏度值显著大于0,说明存在显著的右偏态,QFII后上证综指的偏度值则小于0,说明此时存在显著的左偏态。
从峰值系数来看,QFII前上证综指对数价格的峰值小于0,说明QFII前上证综指指对数价格分布较正态分布的尾部更紧密,两侧极端数据较少,而QFII后上证综指对数价格的峰值大于0,说明QFII后上证综指对数价格分布较正态分布的尾部更分散,两侧极端数据较多。
(二)QFII前后深圳成指的描述统计分析
根据2002年12月2日前后中国上证综指的对数价格序列分别得到表2:
表2QFII前后深圳综指对数价格序列的基本统计量
均值
中位数
最大值
最小值
标准差
偏度
峰值
QFII前
7.8059
7.9973
8.5710
6.0402
0.5911
-0.3164
-0.8070
QFII后
8.7947
9.0179
9.8584
0.0484
0.9274
55.2854
-5.9944
由表2可知:
QFII后深圳综指的均值、中位数、最大值、标准差均比QFII前大,且QFII前深圳综指的波动幅度(2.5308)要比QFII后的波动幅度(9.8100)小。
从偏度系数来看,QFII前偏度值明显小于0,QFII后偏度值明显大于0,说明深圳成指的偏态由QFII前的左偏态向QFII后的右偏态转变。
从峰值系数来看,QFII前后深圳成指的峰值均小于0,说明QFII前后深圳成指对数价格分布较正态分布的尾部更紧密,两侧极端数据较少。
(三)研究假设的提出
根据上文对上证综指和深圳成指的基本统计特征的分析可知,我们并不能精确判断出QFII前后上证综指和深圳成指的价格波动存在明显差异,也不能仅凭两个结果(平均数或率)的不同就作出结论。
所以本文提出如下假设:
原假设:
QFII前后上证综指(深圳成指)价格波动不存在显著差异
备择假设:
QFII前后上证综指(深圳成指)价格波动存在显著差异
本文认为QFII制度引进后,上证综指和深圳成指的价格波动存在显著的差异,主要是由于QFII的引进使得国内股票投资者的日交易量指标对股市股指价格波动影响有加剧的趋势。
三、QFII前后中国股市股指波动差异的实证分析
(一)变量说明及数据来源
实证研究过程中选取上海证券市场和深圳证券市场的月度数据进行研究,分别以上证综指和深圳成指代表上海证券市场和深圳证券市场。
数据均来自于雅虎财经网站,由于两市股指推出时间不同,所以实证过程中两市的时间区间也不一样,即上证综指的时间区间为1990年12月19日至2014年11月3日,深圳成指的时间区间为1991年4月3日至2014年11月3日。
为了消除单纯使用指数收盘价可能引发的指数异常值的影响,本文选取指数开盘价、最高价、最低价和收盘价的算术平均值作为指数价格。
为舒缓数据波动,消除时间序列中的异方差现象,对变量取自然对数。
分别用lnsh、lnsz表示取对数后的上证综指和深圳成指序列。
实证研究过程中又以2002年12月2日的QFII制度的引进为分界点,并分别用lnsh1和lnsh2表示QFII前后上证综指的对数价格指数,lnsz1和lnsz2表示QFII前后深圳成指的对数价格指数。
(二)QFII前后中国股市股指波动差异的实证分析
1.QFII前后上证综指波动差异分析
图1QFII前中国上证综指价格波动图
图2QFII后上证综指价格波动图
由图1和图2可知,从直方图可以看出QFII前后上证综指的对数价格波动均不完全是正态分布的。
且QFII前上证综指的对数价格波动以6.5-7.5为主,而QFII后上证综指的对数价格波动比较紧密,以6.5-8.0为主。
这并不能精确判断QFII后上证综指的对数价格波动要高于QFII前上证综指的对数价格波动。
从散点图和箱线图可以判断出,QFII后的股指对数价格波动比QFII前的紧密,且QFII后的股指对数价格明显高于QFII前的股指对数价格。
从Q-Q图可以看出,QFII前后股指对数价格都有比较严重的偏离正态性。
2.QFII前后上证综指的Shapiro-Wilk正态性检验
根据前面的分析并不能精确判断QFII前后上证综指对数价格波动不服从正态分布,所以利用Shapiro-Wilk正态检验法首先精确判断QFII前后上证综指是否符合正态分布,结果如表3所示:
表3QFII前后上证综指的正态性检验
data
Shapiro-Wilknormalitytest
W
p-value
QFII前
lnsh1
0.8671
4.804e-10
QFII后
lnsh2
0.9773
0.01768
由表3可知,在显著性水平为0.05的条件下,QFII前后上证综指的p-value值都明显小于0.05,所以拒绝认为样本数据服从正态分布的特性,即样本的正态性较差。
由此可知,QFII前后上证综指的对数价格序列均不服从正态分布,因而可以考虑运用非参数的统计分析方法,这里采用W-M-W秩和检验和Mood方差检验法。
3.QFII前后上证综指的W-M-W秩和检验
根据R软件可得W-M-W秩和的检验法结果如表4所示:
表4QFII前后上证综指的Wilcoxon秩和检验结果
Wilcoxonranksumtestwithcontinuitycorrection
data:
lnsh1andlnsh2
W=2182,p-value<2.2e-16
alternativehypothesis:
truelocationshiftisnotequalto0
从表4中的W-M-W秩和检验结果可以看到,p-value=2.2e-16,在显著性水平为0.05的条件下,p-value<0.05,所以拒绝原假设,从位置参数上认为QFII前后上证综指的价格波动存在显著差异。
4.QFII前后上证综指的Mood方差检验
根据R软件可以得到Mood方差检验中,M=9.838990e+05,且在显著性水平为0.05的条件下,P=5.345528e-01<0.05,所以拒绝原假设,从尺度参数上认为QFII前后上证综指的价格波动存在显著差异。
综上所述,QFII前上证综指的平均对数价格为6.7997,QFII后上证综指的平均对数价格为7.6740,且QFII后的股指对数价格波动比QFII前的要紧密,经过对QFII前后上证综指的对数价格的W-M-W秩和检验和方差检验可以得出,在显著性水平为0.05的条件下,拒绝认为QFII前后上证综指对数价格不存在显著差异,即从位置和尺度上均认为QFII前后上证综指对数价格波动具有显著的差异,且QFII后的上证综指对数价格显著高于QFII前的上证综指对数价格。
(三)QFII前后深圳成指波动差异的实证分析
1.QFII前后深圳成指波动差异分析
由图3和图4可知,从直方图可以看出QFII前后深圳成指的对数价格波动均不完全是正态分布的。
且QFII前深圳成指的对数价格波动以6.5-8.5为主,而QFII后深圳成指的对数价格波动比较紧密,以8-10为主,可见并不能精确判断QFII后的价格显著高于QFII前的价格。
从散点图和箱线图可以判断出,QFII后的股指对数价格波动要比QFII前的紧密,且QFII后的股指对数价格明显高于QFII前的股指对数价格。
从Q-Q图可以看出,QFII前后股指对数价格都有比较严重的偏离正态性。
图3QFII前深圳成指价格波动图
图4QFII后深圳成指价格波动图
2.QFII前后深圳成指的Shapiro-Wilk正态性检验
根据前面的分析并不能精确判断QFII前后深圳成指对数价格波动不服从正态分布,所以利用Shapiro-Wilk正态检验法首先精确判断QFII前后上证综指是否符合正态分布,结果如表5所示:
表5QFII前后深圳成指的正态性检验
data
Shapiro-Wilknormalitytest
W
p-value
QFII前
lnsz1
0.9042
5.415e-08
QFII后
lnsz2
0.5694
2.2e-16
由表5可知,在显著性水平为0.05的条件下,QFII前后深圳成指的p-value值都显著小于0.05,所以拒绝认为样本数据服从正态分布的特性,即样本的正态性较差。
由此可知,QFII前后上证综指的对数价格序列均不服从正态分布,因而可以考虑运用非参数的统计分析方法,这里采用W-M-W秩和检验和Mood方差检验法。
3.QFII前后深圳成指的W-M-W秩和检验
根据R软件可得W-M-W秩和的检验法结果如表6所示:
表6QFII前后深圳成指的Wilcoxon秩和检验结果
Wilcoxonranksumtestwithcontinuitycorrection
data:
lnsz1andlnsz2
W=2700,p-value<2.2e-16
alternativehypothesis:
truelocationshiftisnotequalto0
从表6中深圳成指的W-M-W秩和检验结果可以看到,p-value=2.2e-16,在显著性水平为0.05的条件下,p-value<0.05,所以拒绝原假设,即认为QFII前后深圳成指的价格波动存在显著差异。
4.QFII前后深圳成指的Mood方差检验
根据R软件可以得到Mood方差检验中,M=8.695420e+05,且在显著性水平为0.05的条件下,P=9.012574e-01<0.05,所以拒绝原假设,从尺度参数上认为QFII前后上证综指的价格波动存在显著差异。
综上所述,QFII前深圳成指的平均对数价格为7.8059,QFII后深圳成指的平均对数价格为8.7947,且QFII后的股指对数价格波动比QFII前的要紧密,经过对QFII前后深圳股指的对数价格的Wilcoxon秩和检验可以得出,在显著性水平为0.05的条件下,拒绝认为QFII前后深圳股指对数价格不存在显著差异,即从位置和尺度上均认为QFII前后深圳成指对数价格波动有显著的差异,且QFII后的深圳成指对数价格显著高于QFII前的深圳成指对数价格。
四、结论与政策建议
(一)结论
1.根据股指波动的差异分析可知,QFII后我国股市股指价格波动要比QFII前紧密,这表明QFII在不断深入我国股市的同时,起到了缓解股市股指波动以及稳定市场的作用。
2.根据W-M-W秩和检验结果可知,QFII前后我国股市股指价格波动存在明显差异,且QFII制度引入后我国股市的股指价格要显著高于QFII制度引进后的股指价格。
(二)政策建议
1.进一步完善QFII制度,推动国内证券市场的开放
首先,要在严格监管的基础上逐步对制度放宽。
在放宽政策的同时,仍然要注意对QFII的监管,建立适度且谨慎的监管制度。
明确每一笔QFII汇入资金的来源,密切关注QFII在国内市场的资金动向,坚决杜绝QFII在国内市场的投机行为的发生。
其次要适当增加资产管理类机构比例。
在引进QFII时,就应该对不同类型的QFII进行比例控制,以达到控制风险的目的。
2.加强证券市场的基础性建设
目前国内证券市场的运行规则还与国际惯例存在差距,信息披露制度还不健全,监管机制还不完善,这些问题都会引致股票价格异常波动和过度投机,甚至导致外资撤离。
因此,一方面要加强信息披露,提高上市公司治理,保持证券市场与宏观经济基本面的一致性;另一方面就是加快金融创新,推出更多投资产品以丰富投资渠道,分散市场风险。
参考文献
[1]耿群,《中国QFII制度及其影响分析》[J],国际金融研究,2002年12月,第12-43页。
[2]邹林,周永坤,《合格境外机构投资者制度:
现状及其改进》[J],中国金融,2005年9月,第26-28页。
[3]彭涛,《QFII对中国股市影响的研究》[D],山东:
山东大学硕士学位论文,2007年4月。
[4]王星著,《非参数统计》[M],北京:
清华大学出版社,2009年3月。
附录
QFII前后上证综指对数价格的R程序:
lnsh1=c(4.7344,4.8721,4.8789,4.8391,4.7671,4.7198,4.8423,4.9367,5.0866,5.2081,5.3010,5.4813,5.6257,5.7154,5.8272,5.9226,6.0239,6.7910,7.0529,7.0182,6.8221,6.6161,6.3810,6.3632,6.5967,6.9140,7.2116,6.9832,7.0524,7.0422,6.8940,6.8200,6.8012,6.8043,6.7382,6.8003,6.8065,6.7077,6.6459,6.6048,6.4499,6.3599,6.2301,5.9818,6.4171,6.7467,6.5696,6.5358,6.4896,6.4018,6.3275,6.4002,6.4313,6.5305,6.5098,6.4912,6.5915,6.5982,6.5867,6.5301,6.3892,6.2952,6.2931,6.3387,6.4549,6.5047,6.5837,6.6942,6.7166,6.7193,6.8322,6.8854,6.9481,6.8360,6.8916,7.0441,7.1820,7.2105,7.1625,7.0874,7.0807,7.0530,7.0441,7.0564,7.0570,7.0922,7.1016,7.1024,7.1695,7.2251,7.2287,7.1856,7.0963,7.0849,7.1154,7.1285,7.0819,7.0419,7.0037,7.0315,7.0444,7.0860,7.3146,7.3548,7.3866,7.3787,7.3305,7.2883,7.2460,7.2816,7.3931,7.4554,7.5018,7.5140,7.5595,7.5805,7.6231,7.5751,7.5693,7.6188,7.6361,7.6374,7.6006,7.6202,7.6629,7.6810,7.7011,7.6327,7.5542,7.4977,7.4295,7.4381,7.4361,7.3367,7.3190,7.3611,7.3989,7.3726,7.3795,7.4310,7.4146,7.3942,7.3417,7.2921)
n=length(lnsh1);n
m=mean(lnsh1);m
v=var(lnsh1);v
s=sd(lnsh1);s
me=median(lnsh1);me
max=max(lnsh1);max
min=min(lnsh1);min
Skewness=n/((n-1)*(n-2))*sum((lnsh1-m)^3)/s^3;Skewness
Kurtosis=((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((lnsh1-m)^4)/s^4-(3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3)));Kurtosis
EDA=function(lnsh)
{par(mfrow=c(2,2))
hist(lnsh1);
dotchart(lnsh1);
boxplot(lnsh1,horizontal=F);
qqnorm(lnsh1);qqline(lnsh)
par(mfrow=c(1,1))}
EDA(lnsh1)
shapiro.test(lnsh1)
lnsh2=c(7.2581,7.3139,7.3162,7.3400,7.3394,7.3339,7.3084,7.2809,7.2482,7.2197,7.2243,7.2925,7.3482,7.4153,7.4419,7.4252,7.3578,7.3038,7.2565,7.2151,7.2158,7.2172,7.1949,7.1716,7.1141,7.1302,7.1260,7.0859,7.0101,6.9719,6.9660,7.0330,7.0675,7.0236,7.0023,7.0275,7.0980,7.1535,7.1617,7.2297,7.3437,7.4043,7.4189,7.3879,7.4352,7.4929,7.5890,7.7776,7.9301,7.9480,8.0034,8.1738,8.3122,8.2790,8.3184,8.4679,8.5914,8.6700,8.5897,8.5309,8.4938,8.3856,8.2790,8.1469,8.1831,8.0384,7.9193,7.8556,7.7007,7.6054,7.5132,7.5532,7.5678,7.6610,7.7089,7.8029,7.8502,7.9531,8.0761,8.0286,7.9380,7.9780,8.0621,8.0783,8.0473,8.0054,8.0313,8.0107,7.9092,7.8194,7.8264,7.8799,7.8791,7.9499,7.9941,7.9455,7.9310,7.9560,7.9849,7.9915,7.9475,7.9092,7.9166,7.8720,7.8070,7.7836,7.7901,7.7341,7.7108,7.7639,7.7624,7.7612,7.7828,7.7372,7.6805,7.6488,7.6358,7.6419,7.6213,7.6566,7.7505,7.7741,7.7398,7.7002,7.7157,7.6648,7.6034,7.6332,7.6764,7.6855,7.6823,7.6788,7.6308,7.6350,7.6228,7.6270,7.6164,7.6251,7.6606,7.7000,7.7405,7.7742,7.7935)
n=length(lnsh2);n
m=mean(lnsh2);m
v=var(lnsh2);v
s=sd(lnsh2);s
me=median(lnsh2);me
max=max(lnsh2);max
min=min(lnsh2);min
Skewness=n/((n-1)*(n-2))*sum((lnsh2-m)^3)/s^3;Skewness
Kurtosis=((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((lnsh2-m)^4)/s^4-(3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3)));Kurtosis
EDA=function(lnsh)
{par(mfrow=c(2,2))
hist(lnsh2);
dotchart(lnsh2);
boxplot(lnsh2,horizontal=F);
qqnorm(lnsh2);qqline(lnsh2)
par(mfrow=c(1,1))}
EDA(lnsh2)
shapiro.test(lnsh2)
wilcox.test(lnsh1,lnsh2)
m.test<-function(lnsh1,lnsh2)
{
xy<-c(lnsh1,lnsh2)
m<-length(lnsh1)
n<-length(lnsh2)
ER<-(m+n+1)/2
sort(xy)
s<-sort(xy)
M<-0
for(iin1:
m)
{for(jin1:
(m+n))
if(x[i]==s[j])
M<-(j-ER)^2+M
}
EM<-(m*(m+n+1)*(m+n-1))/12
VM<-(m*n*(m+n+1)*(m+n+2)*(m+n-2))/180
if(M>EM)
{p<-1-pnorm(M+0.5,EM,VM^0.5)}
else(M {p<-1-pnorm(M-0.5,EM,VM^0.5)} R<-c(M,p) R } m.test(lnsh1,lnsh2) QFII前后深圳成指对数价格的R程序: lnsz1=c(6.8400,6.7241,6.6010,6.4470,6.2276,6.0402,6.4135,6.8443,6.8226,6.8854,6.8997,7.
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