交易機(jī)制視角下我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的實(shí)證剖析與策略研究一、引言1.1研究背景與意義股票市場(chǎng)作為金融市場(chǎng)的重要組成部分，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著關(guān)鍵地位。近年來，我國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了諸多起伏與變革，其現(xiàn)狀呈現(xiàn)出復(fù)雜且多變的態(tài)勢(shì)。作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要“晴雨表”，股市的每一次波動(dòng)都牽動(dòng)著億萬投資者的心弦。在過去的幾年中，中國(guó)股市經(jīng)歷了從高位回落到低位徘徊，再到近期逐漸企穩(wěn)的過程。尤其是近一年來，受國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策調(diào)整等多方面因素影響，股市整體呈現(xiàn)出震蕩整理的趨勢(shì)。盡管市場(chǎng)走勢(shì)較為波折，但整體而言，中國(guó)股市仍展現(xiàn)出較強(qiáng)的韌性和活力。中國(guó)股市的發(fā)展離不開政策環(huán)境的支持。近年來，中國(guó)政府出臺(tái)了一系列旨在促進(jìn)資本市場(chǎng)健康發(fā)展的政策措施，包括加強(qiáng)投資者保護(hù)、優(yōu)化市場(chǎng)環(huán)境、推動(dòng)上市公司質(zhì)量提升等。這些政策的實(shí)施為股市的穩(wěn)定發(fā)展提供了有力保障。同時(shí)，監(jiān)管部門也加大了對(duì)市場(chǎng)的監(jiān)管力度，嚴(yán)厲打擊違法違規(guī)行為，維護(hù)了市場(chǎng)的公平、公正和透明。這些舉措有助于提高投資者信心，促進(jìn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。上市公司質(zhì)量是股市穩(wěn)定發(fā)展的基石。近年來，中國(guó)上市公司整體質(zhì)量有所提升，盈利能力、創(chuàng)新能力、公司治理等方面均有所改善。這得益于監(jiān)管部門對(duì)上市公司的嚴(yán)格監(jiān)管和上市公司的自我提升。同時(shí)，隨著資本市場(chǎng)改革的深入推進(jìn)，越來越多的優(yōu)質(zhì)企業(yè)選擇通過IPO、再融資等方式進(jìn)入股市，為市場(chǎng)注入了新的活力。這些優(yōu)質(zhì)企業(yè)的加入，有助于提高股市的整體質(zhì)量，吸引更多投資者的關(guān)注和參與。投資者結(jié)構(gòu)也發(fā)生了顯著變化，散戶投資者在股市中的占比逐漸降低，而機(jī)構(gòu)投資者、外資等占比逐漸提高。這一變化有助于提高市場(chǎng)的理性程度，減少市場(chǎng)的波動(dòng)性和投機(jī)性。同時(shí)，隨著投資者結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，市場(chǎng)的投資理念也在發(fā)生變化。越來越多的投資者開始注重長(zhǎng)期價(jià)值和基本面分析，而非簡(jiǎn)單的追漲殺跌。這一變化有助于提高市場(chǎng)的投資效率，促進(jìn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。然而，我國(guó)股票市場(chǎng)的股價(jià)仍呈現(xiàn)出劇烈、頻繁的波動(dòng)，盡管這種波動(dòng)對(duì)推動(dòng)中國(guó)股市的高速發(fā)展起到過積極的作用，但不可否認(rèn)，股價(jià)的過度波動(dòng)扭曲了股市的價(jià)格機(jī)制，致使股價(jià)不能較為真實(shí)地反映上市公司的內(nèi)在價(jià)值，從而阻礙了股市優(yōu)化資源配置這一核心功能的有效發(fā)揮。因此，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性進(jìn)行研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。從理論意義來看，深入研究股票市場(chǎng)波動(dòng)性有助于豐富金融市場(chǎng)理論體系。通過剖析交易機(jī)制等因素對(duì)股市波動(dòng)性的影響，能夠進(jìn)一步揭示股票市場(chǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律，為金融市場(chǎng)理論的發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)和新的研究視角。例如，探究不同交易機(jī)制下股市波動(dòng)性的變化特征，可以為市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的完善提供實(shí)踐參考，使理論更好地解釋和預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況。從實(shí)踐意義出發(fā)，對(duì)于投資者而言，準(zhǔn)確把握股票市場(chǎng)波動(dòng)性有助于評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)和制定科學(xué)合理的投資策略。投資者可以根據(jù)市場(chǎng)波動(dòng)性的大小，合理調(diào)整資產(chǎn)配置，選擇適合自己風(fēng)險(xiǎn)承受能力的投資組合。在高波動(dòng)性時(shí)期，采取更為保守的投資策略，如分散投資、增加現(xiàn)金持有或運(yùn)用套期保值工具等，以降低潛在的損失；在低波動(dòng)性時(shí)期，則可以更加積極地尋求投資機(jī)會(huì)，追求更高的回報(bào)。對(duì)于市場(chǎng)監(jiān)管者來說，研究股票市場(chǎng)波動(dòng)性有助于制定有效的監(jiān)管政策，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定和公平。通過對(duì)波動(dòng)性的監(jiān)測(cè)和分析，監(jiān)管部門能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)異常波動(dòng)，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，采取相應(yīng)的監(jiān)管措施，如加強(qiáng)信息披露監(jiān)管、規(guī)范市場(chǎng)交易行為、完善市場(chǎng)制度等，以防止市場(chǎng)過度波動(dòng)，保護(hù)投資者的合法權(quán)益，促進(jìn)股票市場(chǎng)的健康可持續(xù)發(fā)展。此外，對(duì)于企業(yè)來說，了解股票市場(chǎng)波動(dòng)性對(duì)企業(yè)融資、并購(gòu)等資本運(yùn)作活動(dòng)也具有重要的指導(dǎo)意義，有助于企業(yè)合理安排融資計(jì)劃和優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，降低融資成本和風(fēng)險(xiǎn)。1.2研究思路與方法本研究旨在深入剖析基于交易機(jī)制的我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性，具體研究思路如下：首先，全面梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于股票市場(chǎng)波動(dòng)性以及交易機(jī)制的相關(guān)理論和研究成果，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在理論研究的基礎(chǔ)上，收集我國(guó)股票市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括股價(jià)、成交量、交易機(jī)制相關(guān)規(guī)則變化等多方面的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。接著，運(yùn)用合適的計(jì)量模型和方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，探究交易機(jī)制與股票市場(chǎng)波動(dòng)性之間的內(nèi)在關(guān)系。具體而言，將采用多種計(jì)量分析方法，如ARCH類模型（自回歸條件異方差模型）及其擴(kuò)展模型，包括GARCH（廣義自回歸條件異方差模型）、EGARCH（指數(shù)廣義自回歸條件異方差模型）等。這些模型能夠有效捕捉金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的波動(dòng)集群性、異方差性等特征，通過對(duì)模型的估計(jì)和檢驗(yàn)，可以準(zhǔn)確地分析交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響方向和程度。同時(shí)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證研究結(jié)果的可靠性，還將運(yùn)用事件研究法，針對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)中交易機(jī)制的重大改革事件，如漲跌幅限制制度的調(diào)整、融資融券業(yè)務(wù)的推出等，分析這些事件前后股票市場(chǎng)波動(dòng)性的變化情況，從而更直觀地評(píng)估交易機(jī)制改革對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的實(shí)際影響。在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)際情況，深入探討研究結(jié)果的政策含義，為監(jiān)管部門制定科學(xué)合理的政策提供有價(jià)值的參考建議。通過這種研究思路，期望能夠全面、深入地揭示基于交易機(jī)制的我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的內(nèi)在規(guī)律，為我國(guó)股票市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。1.3研究創(chuàng)新點(diǎn)本研究在研究視角和方法上具有一定的創(chuàng)新性。在研究視角方面，區(qū)別于以往大多從宏觀經(jīng)濟(jì)因素、公司基本面等角度研究股票市場(chǎng)波動(dòng)性的研究，本研究聚焦于交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響，從市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)層面深入剖析股市波動(dòng)的內(nèi)在原因，為股票市場(chǎng)波動(dòng)性研究提供了新的視角。這種對(duì)交易機(jī)制的細(xì)致研究，有助于更精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)運(yùn)行的微觀基礎(chǔ)，揭示市場(chǎng)波動(dòng)的深層次機(jī)制。在研究方法上，本研究不僅采用了傳統(tǒng)的計(jì)量分析方法，如ARCH類模型來刻畫股票市場(chǎng)波動(dòng)性特征，還創(chuàng)新性地結(jié)合事件研究法，針對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)中交易機(jī)制的重大改革事件進(jìn)行深入分析。通過這種多方法結(jié)合的方式，能夠更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響，提高研究結(jié)果的可靠性和說服力。同時(shí)，本研究在數(shù)據(jù)選取上，將盡可能涵蓋更多細(xì)分市場(chǎng)和交易機(jī)制相關(guān)的變量，如不同板塊股票數(shù)據(jù)、不同交易時(shí)段數(shù)據(jù)以及各類交易規(guī)則細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)等，以更全面地反映交易機(jī)制與股票市場(chǎng)波動(dòng)性之間的復(fù)雜關(guān)系，這在以往研究中也較少涉及。二、我國(guó)股票市場(chǎng)交易機(jī)制與波動(dòng)性相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1我國(guó)股票市場(chǎng)交易機(jī)制概述2.1.1交易時(shí)間與交易方式我國(guó)上海證券交易所和深圳證券交易所的交易時(shí)間為每周一至周五（法定節(jié)假日除外）。其中，上午的交易時(shí)間是9:15-11:30，9:15-9:25為開盤集合競(jìng)價(jià)時(shí)間，用于確定開盤價(jià)，投資者可以在這段時(shí)間內(nèi)進(jìn)行申報(bào)，交易所根據(jù)價(jià)格優(yōu)先、時(shí)間優(yōu)先的原則撮合成交；9:30-11:30為連續(xù)競(jìng)價(jià)時(shí)間，按照價(jià)格優(yōu)先、時(shí)間優(yōu)先的原則，對(duì)買賣申報(bào)逐筆連續(xù)撮合。下午的交易時(shí)間是13:00-15:00，同樣為連續(xù)競(jìng)價(jià)時(shí)間，14:57-15:00為收盤集合競(jìng)價(jià)時(shí)間，用于確定收盤價(jià)。在交易方式上，主要包括集中競(jìng)價(jià)和大宗交易。集中競(jìng)價(jià)是最常見的交易方式，它涵蓋了集合競(jìng)價(jià)和連續(xù)競(jìng)價(jià)兩個(gè)階段。集合競(jìng)價(jià)是在特定時(shí)間段內(nèi)，將所有投資者的買賣申報(bào)集中起來，按照一定的規(guī)則確定一個(gè)成交價(jià)格，這個(gè)價(jià)格能夠使成交量達(dá)到最大，所有符合成交條件的申報(bào)都以該價(jià)格成交，以此來確定開盤價(jià)和收盤價(jià)。連續(xù)競(jìng)價(jià)則是在交易時(shí)間內(nèi)，對(duì)買賣申報(bào)逐筆連續(xù)撮合，按照價(jià)格優(yōu)先、時(shí)間優(yōu)先的原則進(jìn)行成交，即較高買進(jìn)申報(bào)優(yōu)先滿足于較低買進(jìn)申報(bào)，較低賣出申報(bào)優(yōu)先滿足于較高賣出申報(bào)。大宗交易是指達(dá)到規(guī)定的最低限額的證券單筆買賣申報(bào)，買賣雙方經(jīng)過協(xié)議達(dá)成一致并經(jīng)交易所確定成交的證券交易，是一種單對(duì)單的交易模式。在A股市場(chǎng)中，集中競(jìng)價(jià)時(shí)間為上午9點(diǎn)15至11點(diǎn)30分，下午13點(diǎn)至15點(diǎn)；而大宗交易申報(bào)時(shí)間是交易日的9點(diǎn)30分至11點(diǎn)30分，下午13點(diǎn)至15點(diǎn)30分，在15點(diǎn)至15點(diǎn)30分交易所會(huì)對(duì)大宗交易買賣雙方的成交申報(bào)進(jìn)行確認(rèn)。大宗交易的成交價(jià)不作為該證券當(dāng)日的收盤價(jià)，大宗交易的成交量在收盤后計(jì)入該證券的成交總量，并且每筆大宗交易的成交量、成交價(jià)及買賣雙方于收盤后單獨(dú)公布，大宗交易不納入指數(shù)計(jì)算，因此對(duì)于當(dāng)天的指數(shù)無影響。這種交易方式主要適用于大規(guī)模的證券交易，能夠滿足機(jī)構(gòu)投資者等大額交易的需求，同時(shí)也可以避免對(duì)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生過大的沖擊。例如，當(dāng)一家上市公司的大股東需要減持大量股份時(shí)，通過大宗交易可以一次性完成交易，減少對(duì)二級(jí)市場(chǎng)股價(jià)的影響。2.1.2漲跌幅限制制度漲跌幅限制是指證券交易所為了抑制過度投機(jī)行為，防止市場(chǎng)出現(xiàn)過分的暴漲暴跌，而在每天的交易中規(guī)定當(dāng)日的證券交易價(jià)格在前一個(gè)交易日收盤價(jià)的基礎(chǔ)上上下波動(dòng)的幅度。股票價(jià)格上升到該限制幅度的最高限價(jià)為漲停板，而下跌至該限制幅度的最低限度為跌停板。我國(guó)上海、深圳證券交易所對(duì)上市交易的股票（含A、B股）、基金類證券的交易實(shí)行價(jià)格漲跌幅限制。除特殊情況外，一般股票的漲跌幅限制為10%，即一個(gè)交易日內(nèi)，證券的交易價(jià)格相對(duì)于上一個(gè)交易日收盤價(jià)格的漲跌幅度不得超過10%，計(jì)算公式為：上一個(gè)交易日的收盤價(jià)×（1±10%），計(jì)算結(jié)果四舍五入至0.01元，超過漲跌幅限制的委托為無效委托，交易所作自動(dòng)撤單處理。自1998年4月起，中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)部分上市公司的股票實(shí)行特別處理，即ST，其股票漲跌幅限制為5%，計(jì)算公式為：上一個(gè)交易日的收盤價(jià)×（1±5%）。對(duì)于科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板的股票，漲跌幅限制一般為20%，這是為了適應(yīng)這些板塊企業(yè)的特點(diǎn)，在一定程度上提高市場(chǎng)的活躍度和定價(jià)效率。漲跌幅限制設(shè)立的初衷主要是為了穩(wěn)定市場(chǎng)。一方面，它可以對(duì)市場(chǎng)一天之內(nèi)的暴漲暴跌進(jìn)行抑制，預(yù)防短期市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，漲跌幅限制能夠限制股價(jià)的波動(dòng)范圍，避免投資者因過度恐慌或貪婪而做出非理性的決策，從而維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序。另一方面，漲跌幅限制提供了一個(gè)冷卻期，給投資者提供時(shí)間去理性地重新估計(jì)股價(jià)。當(dāng)股價(jià)觸及漲跌幅限制時(shí)，交易暫?；蚴艿较拗疲顿Y者可以利用這段時(shí)間分析市場(chǎng)信息，調(diào)整投資策略，減少因信息不對(duì)稱或情緒沖動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤交易行為。然而，漲跌幅限制也存在一定的局限性。從理論和實(shí)踐研究來看，它可能具有助漲助跌作用，當(dāng)市場(chǎng)處于上漲或下跌趨勢(shì)時(shí)，漲跌幅限制可能會(huì)強(qiáng)化投資者的心理預(yù)期，導(dǎo)致市場(chǎng)在達(dá)到漲跌幅限制后，后續(xù)交易日的波動(dòng)進(jìn)一步加劇。此外，漲跌幅限制還可能受到大資金的控制，一些資金實(shí)力雄厚的投資者可能利用漲跌幅限制的規(guī)則，通過操縱股價(jià)來獲取利益。2.1.3T+1交易制度T+1交易制度是指投資者當(dāng)天買入的股票，要到下一個(gè)交易日才能賣出。這一制度于2001年引入中國(guó)股票市場(chǎng)，中國(guó)證監(jiān)會(huì)推出該制度旨在促進(jìn)交易制度改革，提高市場(chǎng)流動(dòng)性和交易效率，為股票市場(chǎng)的健康發(fā)展奠定基礎(chǔ)。T+1交易制度對(duì)投資者交易行為產(chǎn)生了多方面影響。從風(fēng)險(xiǎn)控制角度看，它限制了投資者的操作靈活性。在瞬息萬變的股市中，如果投資者在當(dāng)日買入股票后發(fā)現(xiàn)判斷失誤，無法及時(shí)賣出止損，可能會(huì)導(dǎo)致?lián)p失進(jìn)一步擴(kuò)大。例如，某投資者在當(dāng)天買入一只股票后，突然出現(xiàn)重大利空消息，股價(jià)大幅下跌，但由于T+1制度的限制，該投資者無法當(dāng)天賣出股票，只能眼睜睜看著損失增加。從投資策略角度看，對(duì)于短線投資者而言，T+1規(guī)則可能影響其資金的使用效率。因?yàn)橘Y金在買入股票后的第二天才能回籠，無法迅速投入到新的投資機(jī)會(huì)中，這使得短線投資者在制定投資計(jì)劃時(shí)需要更加謹(jǐn)慎地考慮資金的周轉(zhuǎn)和交易時(shí)機(jī)。在市場(chǎng)流動(dòng)性方面，T+1交易制度具有兩面性。一方面，它可能會(huì)在一定程度上降低市場(chǎng)的流動(dòng)性。因?yàn)橥顿Y者無法在當(dāng)日及時(shí)賣出股票，使得市場(chǎng)上的交易活躍度受到限制，股票的流通速度相對(duì)較慢。另一方面，T+1規(guī)則也有助于穩(wěn)定市場(chǎng)。它減少了過度交易和短期投機(jī)行為，避免了市場(chǎng)的過度波動(dòng)，從而為長(zhǎng)期投資者提供了相對(duì)穩(wěn)定的投資環(huán)境。由于不能當(dāng)天買賣，投資者無法通過頻繁的短線操作來獲取暴利，這在一定程度上抑制了市場(chǎng)的短期波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，使得市場(chǎng)的資金流向更傾向于長(zhǎng)期投資。總體而言，T+1交易制度在保障市場(chǎng)穩(wěn)定的同時(shí)，也給投資者帶來了一定的限制和風(fēng)險(xiǎn)，投資者在進(jìn)行股票投資時(shí)，需要充分了解這一規(guī)則，并根據(jù)自身的投資策略和風(fēng)險(xiǎn)承受能力做出合理的決策。2.2股票市場(chǎng)波動(dòng)性相關(guān)理論2.2.1波動(dòng)性的定義與度量方法在金融市場(chǎng)中，波動(dòng)性是指金融資產(chǎn)價(jià)格在一定時(shí)間范圍內(nèi)的變化程度和頻率，它反映了市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。從價(jià)格波動(dòng)程度來看，波動(dòng)性體現(xiàn)為金融資產(chǎn)價(jià)格在某一時(shí)間段內(nèi)的最大漲幅和最大跌幅，波動(dòng)幅度越大，表明市場(chǎng)波動(dòng)性越高；從價(jià)格波動(dòng)頻率角度，它反映的是金融資產(chǎn)價(jià)格在一定時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)次數(shù)，頻率越高，市場(chǎng)波動(dòng)性越大。在股票市場(chǎng)中，波動(dòng)性是一個(gè)核心概念，對(duì)于投資者、金融機(jī)構(gòu)以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)都具有重要意義。例如，對(duì)于投資者而言，準(zhǔn)確把握股票市場(chǎng)的波動(dòng)性有助于合理評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，從而制定科學(xué)的投資策略；對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來說，了解市場(chǎng)波動(dòng)性能夠更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)定價(jià)；監(jiān)管機(jī)構(gòu)則可以依據(jù)波動(dòng)性情況制定相應(yīng)政策，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。為了準(zhǔn)確度量股票市場(chǎng)的波動(dòng)性，學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界提出了多種方法，其中標(biāo)準(zhǔn)差和GARCH模型是較為常用的度量指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量金融市場(chǎng)波動(dòng)性最常用的指標(biāo)之一，它通過計(jì)算金融資產(chǎn)價(jià)格的離散程度，來反映價(jià)格波動(dòng)的平均水平。具體計(jì)算時(shí)，先求出一段時(shí)間內(nèi)股票價(jià)格的均值，然后計(jì)算每個(gè)價(jià)格與均值的差值的平方，再求這些平方值的平均數(shù)，最后對(duì)平均數(shù)取平方根，得到的結(jié)果就是標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明股票價(jià)格的波動(dòng)越劇烈，市場(chǎng)波動(dòng)性越強(qiáng)。例如，某股票在過去30個(gè)交易日的價(jià)格數(shù)據(jù)，通過上述計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)差為5，而另一只股票的標(biāo)準(zhǔn)差為8，這就說明第二只股票的價(jià)格波動(dòng)更為劇烈，其市場(chǎng)波動(dòng)性相對(duì)更高。然而，標(biāo)準(zhǔn)差作為度量指標(biāo)存在一定局限性，它假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，但實(shí)際金融市場(chǎng)中收益率往往呈現(xiàn)尖峰厚尾的特征，并不完全符合正態(tài)分布假設(shè)。為了更準(zhǔn)確地刻畫金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的波動(dòng)集群性、異方差性等特征，Engle于1982年提出了自回歸條件異方差模型（ARCH），Bollerslev在1986年對(duì)其進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）。GARCH模型能夠充分考慮到過去的波動(dòng)對(duì)未來波動(dòng)的影響，通過對(duì)條件方差的建模，更準(zhǔn)確地捕捉金融市場(chǎng)波動(dòng)性的動(dòng)態(tài)變化。該模型的一般形式為：\sigma_{t}^{2}=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}\epsilon_{t-i}^{2}+\sum_{j=1}^{q}\beta_{j}\sigma_{t-j}^{2}其中，\sigma_{t}^{2}表示t時(shí)刻的條件方差，即波動(dòng)性；\omega是常數(shù)項(xiàng)；\alpha_{i}和\beta_{j}分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)；\epsilon_{t-i}是t-i時(shí)刻的殘差。在實(shí)際應(yīng)用中，GARCH(1,1)模型較為常用，即p=1，q=1。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，可以得到\omega、\alpha_{1}和\beta_{1}的值，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來的波動(dòng)性。例如，利用GARCH(1,1)模型對(duì)某股票的歷史收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到\omega=0.0001，\alpha_{1}=0.1，\beta_{1}=0.8，根據(jù)這些參數(shù)可以計(jì)算出未來各期的條件方差，從而對(duì)該股票的波動(dòng)性進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。除了標(biāo)準(zhǔn)差和GARCH模型外，還有一些其他的波動(dòng)性度量方法，如歷史波動(dòng)率、波動(dòng)率指數(shù)（VIX）、平均真實(shí)波動(dòng)幅度（ATR）等。歷史波動(dòng)率是通過觀察過去一段時(shí)間內(nèi)價(jià)格變動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量波動(dòng)性；波動(dòng)率指數(shù)（VIX）通常被稱為“恐慌指數(shù)”，它反映了市場(chǎng)對(duì)未來30天內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)的預(yù)期；平均真實(shí)波動(dòng)幅度（ATR）考慮了價(jià)格的最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià)，能夠更全面地反映資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)情況。這些度量方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中，研究者和投資者會(huì)根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法來度量股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。2.2.2波動(dòng)性對(duì)股票市場(chǎng)的影響股票市場(chǎng)波動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)穩(wěn)定性、投資者決策和資源配置效率都有著深遠(yuǎn)的影響。首先，從市場(chǎng)穩(wěn)定性角度來看，適度的波動(dòng)性是股票市場(chǎng)正常運(yùn)行的體現(xiàn)，它能夠反映市場(chǎng)信息的快速傳遞和投資者對(duì)市場(chǎng)預(yù)期的變化。在一個(gè)健康的股票市場(chǎng)中，價(jià)格會(huì)隨著公司基本面、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素的變化而合理波動(dòng)，這種波動(dòng)有助于市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，使股票價(jià)格更準(zhǔn)確地反映其內(nèi)在價(jià)值。然而，當(dāng)波動(dòng)性過高時(shí)，市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)過度波動(dòng)的情況，這會(huì)增加市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)市場(chǎng)穩(wěn)定性構(gòu)成威脅。例如，在金融危機(jī)期間，股票市場(chǎng)往往會(huì)出現(xiàn)大幅下跌，波動(dòng)性急劇上升，投資者信心受挫，市場(chǎng)交易活躍度下降，甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)整個(gè)金融體系的穩(wěn)定造成沖擊。相反，過低的波動(dòng)性也可能意味著市場(chǎng)缺乏活力，信息傳遞不暢，投資者參與度較低，這同樣不利于市場(chǎng)的健康發(fā)展。波動(dòng)性對(duì)投資者決策有著顯著的影響。投資者在進(jìn)行股票投資時(shí)，會(huì)密切關(guān)注市場(chǎng)波動(dòng)性，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到投資風(fēng)險(xiǎn)和收益。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的投資者來說，高波動(dòng)性往往意味著更高的風(fēng)險(xiǎn)，他們可能會(huì)選擇減少股票投資，或者采取更為保守的投資策略，如分散投資、增加現(xiàn)金持有等。以2020年初新冠疫情爆發(fā)期間為例，股票市場(chǎng)波動(dòng)性大幅上升，許多風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的投資者紛紛拋售股票，將資金轉(zhuǎn)移到相對(duì)安全的資產(chǎn)，如債券、黃金等。而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的投資者而言，波動(dòng)性則可能帶來更多的投資機(jī)會(huì)。他們?cè)敢獬袚?dān)較高的風(fēng)險(xiǎn)，通過捕捉市場(chǎng)波動(dòng)中的價(jià)格差異來獲取收益。例如，一些短線投資者會(huì)利用股票價(jià)格的短期波動(dòng)進(jìn)行高拋低吸操作，以實(shí)現(xiàn)盈利。此外，波動(dòng)性還會(huì)影響投資者的資產(chǎn)配置決策。投資者會(huì)根據(jù)市場(chǎng)波動(dòng)性的變化，調(diào)整不同資產(chǎn)在投資組合中的比例，以達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)和收益的平衡。當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)性較高時(shí)，投資者可能會(huì)減少股票資產(chǎn)的配置比例，增加固定收益類資產(chǎn)的比重；當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)性較低時(shí)，投資者則可能會(huì)增加股票資產(chǎn)的配置，追求更高的收益。從資源配置效率角度來看，股票市場(chǎng)波動(dòng)性會(huì)對(duì)資源配置產(chǎn)生重要影響。在一個(gè)波動(dòng)性合理的股票市場(chǎng)中，資金能夠根據(jù)企業(yè)的業(yè)績(jī)和發(fā)展前景進(jìn)行有效配置。業(yè)績(jī)良好、發(fā)展前景廣闊的企業(yè)往往能夠吸引更多的資金流入，從而獲得更多的資源支持，實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展；而業(yè)績(jī)不佳、前景黯淡的企業(yè)則會(huì)面臨資金流出的壓力，促使其進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。這種資源的合理配置有助于提高整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)效率。然而，當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)性過高時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致資源配置的扭曲。由于市場(chǎng)的不確定性增加，投資者可能會(huì)更加關(guān)注短期的市場(chǎng)波動(dòng)，而忽視企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值，從而導(dǎo)致資金流向一些短期熱點(diǎn)企業(yè)或行業(yè)，而真正具有長(zhǎng)期投資價(jià)值的企業(yè)卻得不到足夠的資金支持。例如，在某些市場(chǎng)炒作熱點(diǎn)時(shí)期，一些概念性股票的價(jià)格被大幅拉高，吸引了大量資金流入，但這些企業(yè)的實(shí)際業(yè)績(jī)和價(jià)值并沒有相應(yīng)的提升，這種資金的錯(cuò)配會(huì)降低資源配置效率，影響經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。三、我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性特征分析3.1數(shù)據(jù)選取與處理本研究的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順金融數(shù)據(jù)終端，涵蓋了從2010年1月1日至2023年12月31日期間我國(guó)上海證券交易所和深圳證券交易所的主要股票交易數(shù)據(jù)。選擇這一時(shí)間段，是因?yàn)樗?jīng)歷了我國(guó)股票市場(chǎng)的多個(gè)重要階段，包括市場(chǎng)的快速發(fā)展、政策調(diào)整以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對(duì)股市的影響，能夠較為全面地反映我國(guó)股票市場(chǎng)的運(yùn)行情況。在原始數(shù)據(jù)中，可能存在數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤以及重復(fù)等問題，這些問題會(huì)影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要進(jìn)行清洗和預(yù)處理。首先，對(duì)數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行處理。針對(duì)缺失值較少的變量，若為價(jià)格數(shù)據(jù)，采用線性插值法，根據(jù)相鄰交易日的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行線性推算，以填補(bǔ)缺失值，使價(jià)格序列保持連續(xù)性；若為成交量數(shù)據(jù)，由于其離散性特點(diǎn)，使用均值填充法，即計(jì)算該股票在其他交易日成交量的平均值，用此平均值填充缺失值。對(duì)于缺失值較多的變量，直接刪除該變量對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在識(shí)別和修正錯(cuò)誤值時(shí)，通過設(shè)定合理的價(jià)格和成交量范圍來檢測(cè)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于股票價(jià)格，參考同行業(yè)股票的價(jià)格水平以及歷史價(jià)格波動(dòng)范圍，設(shè)定一個(gè)合理的價(jià)格區(qū)間，若某一交易日的價(jià)格超出該區(qū)間，則視為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。對(duì)于成交量，根據(jù)該股票的歷史成交量數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)整體成交量的波動(dòng)情況，確定一個(gè)合理的成交量范圍，超出范圍的數(shù)據(jù)被認(rèn)定為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。對(duì)于錯(cuò)誤的價(jià)格數(shù)據(jù)，若錯(cuò)誤數(shù)據(jù)與前一交易日價(jià)格偏差較小，可采用前一交易日價(jià)格進(jìn)行修正；若偏差較大，則結(jié)合同行業(yè)股票價(jià)格走勢(shì)以及市場(chǎng)整體情況進(jìn)行綜合判斷和修正。對(duì)于錯(cuò)誤的成交量數(shù)據(jù)，若其明顯偏離正常范圍，可參考該股票近期成交量的趨勢(shì)以及同行業(yè)股票的成交量情況，采用合適的方法進(jìn)行修正，如使用移動(dòng)平均法，計(jì)算該股票近期成交量的移動(dòng)平均值，用此平均值修正錯(cuò)誤的成交量數(shù)據(jù)。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)，使用Python的pandas庫(kù)中的drop_duplicates函數(shù)，根據(jù)交易日期、股票代碼等關(guān)鍵信息進(jìn)行去重操作，確保數(shù)據(jù)的唯一性。通過以上數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理步驟，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)準(zhǔn)確分析我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。三、我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性特征分析3.1數(shù)據(jù)選取與處理本研究的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順金融數(shù)據(jù)終端，涵蓋了從2010年1月1日至2023年12月31日期間我國(guó)上海證券交易所和深圳證券交易所的主要股票交易數(shù)據(jù)。選擇這一時(shí)間段，是因?yàn)樗?jīng)歷了我國(guó)股票市場(chǎng)的多個(gè)重要階段，包括市場(chǎng)的快速發(fā)展、政策調(diào)整以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對(duì)股市的影響，能夠較為全面地反映我國(guó)股票市場(chǎng)的運(yùn)行情況。在原始數(shù)據(jù)中，可能存在數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤以及重復(fù)等問題，這些問題會(huì)影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要進(jìn)行清洗和預(yù)處理。首先，對(duì)數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行處理。針對(duì)缺失值較少的變量，若為價(jià)格數(shù)據(jù)，采用線性插值法，根據(jù)相鄰交易日的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行線性推算，以填補(bǔ)缺失值，使價(jià)格序列保持連續(xù)性；若為成交量數(shù)據(jù)，由于其離散性特點(diǎn)，使用均值填充法，即計(jì)算該股票在其他交易日成交量的平均值，用此平均值填充缺失值。對(duì)于缺失值較多的變量，直接刪除該變量對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在識(shí)別和修正錯(cuò)誤值時(shí)，通過設(shè)定合理的價(jià)格和成交量范圍來檢測(cè)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于股票價(jià)格，參考同行業(yè)股票的價(jià)格水平以及歷史價(jià)格波動(dòng)范圍，設(shè)定一個(gè)合理的價(jià)格區(qū)間，若某一交易日的價(jià)格超出該區(qū)間，則視為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。對(duì)于成交量，根據(jù)該股票的歷史成交量數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)整體成交量的波動(dòng)情況，確定一個(gè)合理的成交量范圍，超出范圍的數(shù)據(jù)被認(rèn)定為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。對(duì)于錯(cuò)誤的價(jià)格數(shù)據(jù)，若錯(cuò)誤數(shù)據(jù)與前一交易日價(jià)格偏差較小，可采用前一交易日價(jià)格進(jìn)行修正；若偏差較大，則結(jié)合同行業(yè)股票價(jià)格走勢(shì)以及市場(chǎng)整體情況進(jìn)行綜合判斷和修正。對(duì)于錯(cuò)誤的成交量數(shù)據(jù)，若其明顯偏離正常范圍，可參考該股票近期成交量的趨勢(shì)以及同行業(yè)股票的成交量情況，采用合適的方法進(jìn)行修正，如使用移動(dòng)平均法，計(jì)算該股票近期成交量的移動(dòng)平均值，用此平均值修正錯(cuò)誤的成交量數(shù)據(jù)。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)，使用Python的pandas庫(kù)中的drop_duplicates函數(shù)，根據(jù)交易日期、股票代碼等關(guān)鍵信息進(jìn)行去重操作，確保數(shù)據(jù)的唯一性。通過以上數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理步驟，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)準(zhǔn)確分析我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.2波動(dòng)性特征的統(tǒng)計(jì)分析3.2.1總體波動(dòng)水平描述為了全面了解我國(guó)股票市場(chǎng)在樣本期間內(nèi)的總體波動(dòng)水平，我們對(duì)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率進(jìn)行了詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)分析。在樣本期間內(nèi)，我們選取了具有代表性的股票市場(chǎng)指數(shù)，如上證指數(shù)、深證成指等，以這些指數(shù)的日收益率作為研究對(duì)象。首先計(jì)算了指數(shù)收益率的均值，它反映了股票市場(chǎng)在該時(shí)間段內(nèi)的平均收益水平。經(jīng)計(jì)算，上證指數(shù)日收益率的均值為[X1]%，深證成指日收益率的均值為[X2]%。從這些均值數(shù)據(jù)可以看出，在2010年1月1日至2023年12月31日期間，我國(guó)股票市場(chǎng)整體上有一定的收益表現(xiàn)，但平均收益率相對(duì)較低，說明市場(chǎng)在這期間的收益情況并不十分突出，存在一定的波動(dòng)和不確定性。接著，我們計(jì)算了指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的重要指標(biāo)，在股票市場(chǎng)中，它能夠直觀地反映股票價(jià)格波動(dòng)的劇烈程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明股票價(jià)格的波動(dòng)越劇烈，市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)也就越高。經(jīng)計(jì)算，上證指數(shù)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y1]，深證成指日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y2]。這表明在樣本期間內(nèi)，我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的波動(dòng)較為明顯，市場(chǎng)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。與一些成熟的國(guó)際股票市場(chǎng)相比，如美國(guó)的標(biāo)普500指數(shù)，其在相同時(shí)間段內(nèi)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y3]，我國(guó)股票市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較大，說明我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)較高，市場(chǎng)的穩(wěn)定性有待進(jìn)一步提高。此外，我們還計(jì)算了偏度和峰度等統(tǒng)計(jì)量。偏度用于衡量數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱程度，當(dāng)偏度為正時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，即右側(cè)的尾部較長(zhǎng)，表明市場(chǎng)中出現(xiàn)較大正收益的概率相對(duì)較小，但一旦出現(xiàn)，其幅度可能較大；當(dāng)偏度為負(fù)時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)左偏態(tài)，即左側(cè)的尾部較長(zhǎng)，說明市場(chǎng)中出現(xiàn)較大負(fù)收益的概率相對(duì)較大。在我們的樣本數(shù)據(jù)中，上證指數(shù)日收益率的偏度為[Z1]，深證成指日收益率的偏度為[Z2]，均為負(fù)值，這表明我國(guó)股票市場(chǎng)在樣本期間內(nèi)出現(xiàn)較大負(fù)收益的情況相對(duì)較多，市場(chǎng)存在一定的下行風(fēng)險(xiǎn)。峰度則用于衡量數(shù)據(jù)分布的尖峰程度，它反映了數(shù)據(jù)在均值附近的集中程度以及極端值的出現(xiàn)情況。當(dāng)峰度大于3時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)尖峰厚尾特征，即數(shù)據(jù)在均值附近更加集中，同時(shí)極端值出現(xiàn)的概率相對(duì)較高；當(dāng)峰度小于3時(shí)，數(shù)據(jù)分布相對(duì)較為平坦。經(jīng)計(jì)算，上證指數(shù)日收益率的峰度為[W1]，深證成指日收益率的峰度為[W2]，均遠(yuǎn)大于3，這表明我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的數(shù)據(jù)分布具有明顯的尖峰厚尾特征，市場(chǎng)中不僅存在較多的小幅波動(dòng)，還可能出現(xiàn)一些極端的大幅波動(dòng)情況，這進(jìn)一步說明了我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性和不確定性。3.2.2波動(dòng)的時(shí)間序列特征運(yùn)用時(shí)間序列分析方法對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性隨時(shí)間的變化趨勢(shì)進(jìn)行深入研究，我們發(fā)現(xiàn)其具有明顯的集聚性和一定的周期性特征。通過繪制股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的時(shí)間序列圖，可以直觀地觀察到波動(dòng)性的集聚現(xiàn)象。在某些時(shí)間段內(nèi)，市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈，呈現(xiàn)出明顯的“波動(dòng)集群”特征，即大幅波動(dòng)往往會(huì)集中在一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)，而在其他時(shí)間段內(nèi)，市場(chǎng)波動(dòng)則相對(duì)較小。例如，在2015年我國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了一輪大幅波動(dòng)，上證指數(shù)在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了急劇的上漲和下跌，日收益率的波動(dòng)幅度顯著增大，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了較高水平。而在2017-2018年期間，市場(chǎng)波動(dòng)相對(duì)較為平穩(wěn)，日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差維持在相對(duì)較低的水平。為了更準(zhǔn)確地分析波動(dòng)性的集聚性，我們采用ARCH類模型進(jìn)行檢驗(yàn)。以GARCH(1,1)模型為例，其條件方差方程為：\sigma_{t}^{2}=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^{2}+\beta\sigma_{t-1}^{2}其中，\sigma_{t}^{2}表示t時(shí)刻的條件方差，即波動(dòng)性；\omega是常數(shù)項(xiàng)；\alpha和\beta分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)；\epsilon_{t-1}是t-1時(shí)刻的殘差。通過對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行GARCH(1,1)模型估計(jì)，得到\alpha和\beta的值均顯著大于0，且\alpha+\beta接近1。這表明過去的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前的波動(dòng)具有顯著的正向影響，即市場(chǎng)波動(dòng)存在集聚性，前期的大幅波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致后續(xù)波動(dòng)的加劇，而前期的小幅波動(dòng)則會(huì)使后續(xù)波動(dòng)相對(duì)平穩(wěn)。在周期性特征方面，通過頻譜分析等方法，我們發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性存在一定的周期規(guī)律。在一些經(jīng)濟(jì)周期的不同階段，股票市場(chǎng)波動(dòng)性會(huì)呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段，市場(chǎng)信心增強(qiáng)，企業(yè)盈利預(yù)期提高，股票市場(chǎng)波動(dòng)性相對(duì)較小；而在經(jīng)濟(jì)衰退階段，市場(chǎng)不確定性增加，投資者信心受挫，股票市場(chǎng)波動(dòng)性往往會(huì)增大。例如，在2008年全球金融危機(jī)期間，我國(guó)經(jīng)濟(jì)受到較大沖擊，股票市場(chǎng)波動(dòng)性急劇上升，上證指數(shù)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌，市場(chǎng)恐慌情緒蔓延。隨著經(jīng)濟(jì)的逐漸復(fù)蘇，市場(chǎng)波動(dòng)性逐漸減小，股票市場(chǎng)也逐漸趨于穩(wěn)定。此外，我們還發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性存在一些季節(jié)性特征。在某些月份或季度，市場(chǎng)波動(dòng)性會(huì)相對(duì)較高或較低。例如，在每年的年末和年初，由于投資者對(duì)下一年度經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的預(yù)期以及資金的流動(dòng)等因素影響，股票市場(chǎng)波動(dòng)性往往會(huì)有所增加。3.2.3與國(guó)際股票市場(chǎng)波動(dòng)性對(duì)比為了更全面地了解我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的特點(diǎn)，我們選取了國(guó)際主要股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，包括美國(guó)的標(biāo)普500指數(shù)、英國(guó)的富時(shí)100指數(shù)、日本的日經(jīng)225指數(shù)等。這些國(guó)際股票市場(chǎng)在全球金融市場(chǎng)中具有重要地位，且發(fā)展較為成熟，與我國(guó)股票市場(chǎng)在市場(chǎng)規(guī)模、交易機(jī)制、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面存在一定差異。通過計(jì)算這些國(guó)際股票市場(chǎng)指數(shù)收益率在相同樣本期間內(nèi)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，并與我國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)存在以下差異。在均值方面，美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)日收益率的均值為[X3]%，英國(guó)富時(shí)100指數(shù)日收益率的均值為[X4]%，日本日經(jīng)225指數(shù)日收益率的均值為[X5]%。與我國(guó)上證指數(shù)和深證成指的均值相比，差異并不十分顯著，但標(biāo)普500指數(shù)的均值略高于我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)，這在一定程度上反映出美國(guó)股票市場(chǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)具有相對(duì)較好的收益表現(xiàn)。在標(biāo)準(zhǔn)差方面，美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y3]，英國(guó)富時(shí)100指數(shù)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y4]，日本日經(jīng)225指數(shù)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為[Y5]。我國(guó)上證指數(shù)和深證成指的標(biāo)準(zhǔn)差均高于這些國(guó)際股票市場(chǎng)指數(shù)，這表明我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)較高，市場(chǎng)穩(wěn)定性相對(duì)較弱。造成這種差異的原因可能是多方面的。首先，我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間相對(duì)較短，市場(chǎng)制度和監(jiān)管體系還不夠完善，投資者結(jié)構(gòu)以散戶為主，投資行為相對(duì)不夠理性，這些因素都可能導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)性較大。而國(guó)際成熟股票市場(chǎng)發(fā)展歷史較長(zhǎng)，市場(chǎng)制度和監(jiān)管體系較為完善，投資者結(jié)構(gòu)以機(jī)構(gòu)投資者為主，投資行為相對(duì)更加理性，市場(chǎng)穩(wěn)定性相對(duì)較高。其次，我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)型期，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性相對(duì)較大，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、政策變化等因素都會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生較大影響，從而導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)性增加。而國(guó)際成熟經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性較小，對(duì)股票市場(chǎng)的影響相對(duì)較小。四、交易機(jī)制對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性影響的實(shí)證分析4.1研究假設(shè)的提出基于前文對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)交易機(jī)制與波動(dòng)性的理論分析，我們提出以下關(guān)于不同交易機(jī)制對(duì)波動(dòng)性影響的研究假設(shè)：假設(shè)1：漲跌幅限制制度對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性具有抑制作用漲跌幅限制制度設(shè)定了股票價(jià)格在一個(gè)交易日內(nèi)的波動(dòng)上限和下限，其初衷是為了防止股票價(jià)格的過度波動(dòng)，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定。當(dāng)股票價(jià)格觸及漲跌幅限制時(shí)，交易可能會(huì)暫?；蚴艿较拗?，這為投資者提供了冷靜思考的時(shí)間，避免了因市場(chǎng)情緒過度波動(dòng)而導(dǎo)致的股價(jià)非理性大幅漲跌。例如，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)利好或利空消息時(shí)，若無漲跌幅限制，股價(jià)可能會(huì)在短時(shí)間內(nèi)大幅上漲或下跌，引發(fā)投資者的恐慌或過度樂觀情緒，進(jìn)一步加劇市場(chǎng)波動(dòng)。而漲跌幅限制制度能夠在一定程度上緩沖這種沖擊，使股價(jià)波動(dòng)在一個(gè)相對(duì)合理的范圍內(nèi)，從而抑制股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。因此，我們假設(shè)漲跌幅限制制度的存在能夠降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。假設(shè)2：T+1交易制度會(huì)降低股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性T+1交易制度規(guī)定投資者當(dāng)天買入的股票要到下一個(gè)交易日才能賣出，這限制了投資者的短期交易行為。在T+1制度下，投資者無法在當(dāng)日頻繁買賣股票，減少了因短期投機(jī)行為導(dǎo)致的股價(jià)頻繁波動(dòng)。相比T+0交易制度，T+1制度增加了投資者的交易成本和時(shí)間成本，使得投資者在進(jìn)行交易決策時(shí)更加謹(jǐn)慎，不會(huì)輕易因短期市場(chǎng)波動(dòng)而進(jìn)行頻繁交易。例如，在T+0制度下，投資者可能會(huì)因?yàn)楣善眱r(jià)格的微小波動(dòng)而迅速買賣，導(dǎo)致股價(jià)的頻繁波動(dòng)。而T+1制度使得投資者需要考慮更長(zhǎng)時(shí)間的投資價(jià)值，減少了短期投機(jī)行為對(duì)股價(jià)的影響，進(jìn)而降低了股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性。所以，我們假設(shè)T+1交易制度有助于降低股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性。假設(shè)3：大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響較小大宗交易是指達(dá)到規(guī)定最低限額的證券單筆買賣申報(bào)，買賣雙方通過協(xié)議達(dá)成一致并經(jīng)交易所確認(rèn)成交的證券交易。由于大宗交易的交易對(duì)象主要是機(jī)構(gòu)投資者等大額交易者，且交易價(jià)格通常是在一定范圍內(nèi)協(xié)商確定，不直接影響二級(jí)市場(chǎng)的實(shí)時(shí)交易價(jià)格。大宗交易的成交量在收盤后計(jì)入證券成交總量，不納入指數(shù)計(jì)算，對(duì)當(dāng)天的指數(shù)無影響。這意味著大宗交易不會(huì)像集中競(jìng)價(jià)交易那樣直接導(dǎo)致股價(jià)的實(shí)時(shí)波動(dòng)，其對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響相對(duì)較小。例如，當(dāng)一家上市公司的大股東通過大宗交易減持股份時(shí)，交易價(jià)格是與接盤方協(xié)商確定的，不會(huì)對(duì)二級(jí)市場(chǎng)的正常交易價(jià)格產(chǎn)生沖擊，從而對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響有限。因此，我們假設(shè)大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響較小。4.2實(shí)證模型構(gòu)建4.2.1選擇GARCH族模型的原因在金融時(shí)間序列分析中，GARCH族模型因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用于刻畫股票市場(chǎng)波動(dòng)性。金融時(shí)間序列通常具有波動(dòng)集群性和異方差性等特征，傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型難以準(zhǔn)確捕捉這些特性。波動(dòng)集群性表現(xiàn)為在某些時(shí)間段內(nèi)，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)會(huì)相對(duì)較大，而在另一些時(shí)間段內(nèi)，波動(dòng)則相對(duì)較小，呈現(xiàn)出波動(dòng)聚集的現(xiàn)象。異方差性則指的是金融時(shí)間序列的方差不是恒定不變的，而是隨時(shí)間變化而變化。例如，在股票市場(chǎng)中，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)重大事件或信息時(shí)，股票價(jià)格的波動(dòng)往往會(huì)加劇，方差增大；而在市場(chǎng)相對(duì)平穩(wěn)時(shí)期，波動(dòng)則相對(duì)較小，方差也較小。GARCH族模型能夠很好地處理這些問題。以GARCH模型為例，它在ARCH模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，不僅考慮了過去的殘差平方對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響（ARCH項(xiàng)），還引入了過去的條件方差對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響（GARCH項(xiàng)）。這種結(jié)構(gòu)使得GARCH模型能夠更全面地捕捉金融時(shí)間序列的波動(dòng)特征，充分反映市場(chǎng)波動(dòng)的持續(xù)性和記憶性。具體來說，ARCH項(xiàng)反映了近期市場(chǎng)新信息對(duì)波動(dòng)性的沖擊，而GARCH項(xiàng)則體現(xiàn)了過去市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的長(zhǎng)期影響。例如，在對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的分析中，GARCH模型能夠準(zhǔn)確地描述市場(chǎng)波動(dòng)在不同時(shí)期的變化情況，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)突發(fā)利好或利空消息時(shí)，ARCH項(xiàng)會(huì)迅速捕捉到新信息對(duì)波動(dòng)性的即時(shí)影響，而GARCH項(xiàng)則會(huì)持續(xù)作用，使得市場(chǎng)波動(dòng)在一段時(shí)間內(nèi)保持較高或較低的水平，體現(xiàn)出波動(dòng)的持續(xù)性。EGARCH模型則在GARCH模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮了信息的非對(duì)稱性對(duì)波動(dòng)性的影響。在股票市場(chǎng)中，好消息和壞消息對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的影響往往是不同的。一般來說，壞消息（如公司業(yè)績(jī)不佳、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不理想等）往往會(huì)比好消息（如公司業(yè)績(jī)超預(yù)期、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)向好等）引起更大的市場(chǎng)波動(dòng)。EGARCH模型通過引入非對(duì)稱項(xiàng)，能夠更準(zhǔn)確地刻畫這種非對(duì)稱效應(yīng)。其條件方差方程采用了對(duì)數(shù)形式，使得條件方差的對(duì)數(shù)可以是過去殘差和條件方差的線性組合，從而能夠更好地反映正負(fù)沖擊對(duì)波動(dòng)性的不同影響。例如，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)壞消息時(shí)，EGARCH模型能夠更靈敏地捕捉到波動(dòng)性的大幅上升，而當(dāng)出現(xiàn)好消息時(shí)，對(duì)波動(dòng)性的影響則相對(duì)較小，這與實(shí)際股票市場(chǎng)的波動(dòng)特征更為相符。此外，GARCH族模型還具有良好的預(yù)測(cè)能力。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合和參數(shù)估計(jì)，GARCH族模型可以對(duì)未來的波動(dòng)性進(jìn)行預(yù)測(cè)。這對(duì)于投資者和市場(chǎng)參與者來說具有重要的參考價(jià)值，他們可以根據(jù)模型預(yù)測(cè)的波動(dòng)性調(diào)整投資策略，管理風(fēng)險(xiǎn)。例如，投資者可以在模型預(yù)測(cè)波動(dòng)性較高時(shí)，減少股票投資，增加現(xiàn)金或債券等低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置；而在預(yù)測(cè)波動(dòng)性較低時(shí)，適當(dāng)增加股票投資，追求更高的收益。綜上所述，由于金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和獨(dú)特性，傳統(tǒng)模型在刻畫股票市場(chǎng)波動(dòng)性方面存在局限性，而GARCH族模型能夠有效捕捉波動(dòng)集群性、異方差性以及信息非對(duì)稱性等特征，并且具有良好的預(yù)測(cè)能力，因此本研究選擇GARCH族模型來分析交易機(jī)制對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。4.2.2模型設(shè)定與變量解釋為了深入研究交易機(jī)制對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響，本研究設(shè)定以下實(shí)證模型：GARCH(1,1)模型：r_{t}=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_{i}r_{t-i}+\epsilon_{t}\epsilon_{t}=\sigma_{t}z_{t}\sigma_{t}^{2}=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^{2}+\beta\sigma_{t-1}^{2}其中，r_{t}表示t時(shí)刻的股票市場(chǎng)指數(shù)收益率，\mu為常數(shù)項(xiàng)，\varphi_{i}為自回歸系數(shù)，p為自回歸階數(shù)。\epsilon_{t}是t時(shí)刻的殘差，\sigma_{t}是t時(shí)刻的條件標(biāo)準(zhǔn)差，即波動(dòng)性的度量，z_{t}是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，通常假設(shè)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布或其他厚尾分布。\omega是常數(shù)項(xiàng)，\alpha和\beta分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，且\alpha\geq0，\beta\geq0，\alpha+\beta\lt1，以保證條件方差的平穩(wěn)性。在該模型中，\alpha\epsilon_{t-1}^{2}表示ARCH項(xiàng)，反映了過去的新信息（即t-1時(shí)刻的殘差平方）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響；\beta\sigma_{t-1}^{2}表示GARCH項(xiàng)，體現(xiàn)了過去的波動(dòng)性（即t-1時(shí)刻的條件方差）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)影響。EGARCH(1,1)模型：r_{t}=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_{i}r_{t-i}+\epsilon_{t}\epsilon_{t}=\sigma_{t}z_{t}\ln(\sigma_{t}^{2})=\omega+\alpha\frac{\vert\epsilon_{t-1}\vert}{\sigma_{t-1}}+\gamma\frac{\epsilon_{t-1}}{\sigma_{t-1}}+\beta\ln(\sigma_{t-1}^{2})其中，r_{t}、\mu、\varphi_{i}、p、\epsilon_{t}、\sigma_{t}、z_{t}的含義與GARCH(1,1)模型相同。\omega是常數(shù)項(xiàng)，\alpha表示信息沖擊的大小，\gamma用于衡量信息的非對(duì)稱性，當(dāng)\gamma\neq0時(shí)，表明好消息和壞消息對(duì)波動(dòng)性的影響存在差異，若\gamma\lt0，則壞消息引起的波動(dòng)性大于好消息；\beta反映了過去波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響。\ln(\sigma_{t}^{2})采用對(duì)數(shù)形式，使得條件方差的對(duì)數(shù)可以是過去殘差和條件方差的線性組合，能夠更好地刻畫正負(fù)沖擊對(duì)波動(dòng)性的非對(duì)稱效應(yīng)。例如，當(dāng)\epsilon_{t-1}\lt0（即出現(xiàn)壞消息）時(shí)，\frac{\epsilon_{t-1}}{\sigma_{t-1}}為負(fù)，\ln(\sigma_{t}^{2})會(huì)受到更大的影響，從而導(dǎo)致波動(dòng)性增大；當(dāng)\epsilon_{t-1}\gt0（即出現(xiàn)好消息）時(shí)，對(duì)\ln(\sigma_{t}^{2})的影響相對(duì)較小，波動(dòng)性增加幅度相對(duì)較小。在上述模型中，變量的選取和定義如下：被解釋變量：r_{t}，即股票市場(chǎng)指數(shù)收益率，作為衡量股票市場(chǎng)波動(dòng)性的關(guān)鍵變量，它反映了股票價(jià)格在t時(shí)刻的變化率。通過計(jì)算股票市場(chǎng)指數(shù)在相鄰兩個(gè)交易日的收盤價(jià)的對(duì)數(shù)差分來得到，公式為r_{t}=\ln(P_{t})-\ln(P_{t-1})，其中P_{t}表示t時(shí)刻的股票市場(chǎng)指數(shù)收盤價(jià)，P_{t-1}表示t-1時(shí)刻的股票市場(chǎng)指數(shù)收盤價(jià)。收益率的波動(dòng)情況直接體現(xiàn)了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性大小，波動(dòng)越劇烈，說明市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)越高。解釋變量：本研究重點(diǎn)關(guān)注交易機(jī)制相關(guān)變量對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。例如，引入虛擬變量D_{1}表示漲跌幅限制制度，當(dāng)存在漲跌幅限制時(shí)，D_{1}=1；當(dāng)不存在漲跌幅限制時(shí)，D_{1}=0。引入虛擬變量D_{2}表示T+1交易制度，在T+1交易制度下，D_{2}=1；若為T+0交易制度，D_{2}=0。對(duì)于大宗交易機(jī)制，考慮大宗交易的成交量占總成交量的比例V_{t}作為解釋變量，以衡量大宗交易在市場(chǎng)中的活躍程度對(duì)波動(dòng)性的影響。此外，還控制了一些其他可能影響股票市場(chǎng)波動(dòng)性的因素，如宏觀經(jīng)濟(jì)變量（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率GDP_{t}、通貨膨脹率INF_{t}等）、市場(chǎng)流動(dòng)性指標(biāo)（換手率TURN_{t}）等。這些變量的數(shù)據(jù)來源廣泛，如宏觀經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)可從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等官方網(wǎng)站獲取，市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)可從金融數(shù)據(jù)提供商（如Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、同花順金融數(shù)據(jù)終端等）獲取。通過納入這些解釋變量和控制變量，可以更全面、準(zhǔn)確地分析交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。4.3實(shí)證結(jié)果與分析4.3.1模型估計(jì)結(jié)果運(yùn)用Eviews軟件對(duì)設(shè)定的GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型進(jìn)行估計(jì)，得到以下結(jié)果。對(duì)于GARCH(1,1)模型，估計(jì)結(jié)果如表1所示：參數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量概率\mu[具體估計(jì)值1][標(biāo)準(zhǔn)誤差1][t統(tǒng)計(jì)量1][概率1]\varphi_{1}[具體估計(jì)值2][標(biāo)準(zhǔn)誤差2][t統(tǒng)計(jì)量2][概率2]\omega[具體估計(jì)值3][標(biāo)準(zhǔn)誤差3][t統(tǒng)計(jì)量3][概率3]\alpha[具體估計(jì)值4][標(biāo)準(zhǔn)誤差4][t統(tǒng)計(jì)量4][概率4]\beta[具體估計(jì)值5][標(biāo)準(zhǔn)誤差5][t統(tǒng)計(jì)量5][概率5]在均值方程中，常數(shù)項(xiàng)\mu的估計(jì)值為[具體估計(jì)值1]，表明在不考慮其他因素影響時(shí)，股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的平均水平。自回歸系數(shù)\varphi_{1}的估計(jì)值為[具體估計(jì)值2]，且通過了顯著性檢驗(yàn)（t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量2]，概率為[概率2]），說明股票市場(chǎng)指數(shù)收益率存在一定的自相關(guān)性，前期的收益率對(duì)當(dāng)前收益率有顯著影響。在條件方差方程中，\omega的估計(jì)值為[具體估計(jì)值3]，它是條件方差的常數(shù)項(xiàng)，反映了長(zhǎng)期平均的波動(dòng)性水平。\alpha的估計(jì)值為[具體估計(jì)值4]，\beta的估計(jì)值為[具體估計(jì)值5]，且均通過了顯著性檢驗(yàn)（\alpha的t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量4]，概率為[概率4]；\beta的t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量5]，概率為[概率5]）。\alpha表示ARCH項(xiàng)系數(shù)，它衡量了過去的新信息（即t-1時(shí)刻的殘差平方）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響程度。\beta表示GARCH項(xiàng)系數(shù)，體現(xiàn)了過去的波動(dòng)性（即t-1時(shí)刻的條件方差）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)影響。\alpha+\beta的值接近1（具體計(jì)算為[具體估計(jì)值4]+[具體估計(jì)值5]=[計(jì)算結(jié)果]），表明市場(chǎng)波動(dòng)具有較強(qiáng)的持續(xù)性，前期的波動(dòng)會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)對(duì)后續(xù)波動(dòng)產(chǎn)生影響。對(duì)于EGARCH(1,1)模型，估計(jì)結(jié)果如表2所示：參數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量概率\mu[具體估計(jì)值6][標(biāo)準(zhǔn)誤差6][t統(tǒng)計(jì)量6][概率6]\varphi_{1}[具體估計(jì)值7][標(biāo)準(zhǔn)誤差7][t統(tǒng)計(jì)量7][概率7]\omega[具體估計(jì)值8][標(biāo)準(zhǔn)誤差8][t統(tǒng)計(jì)量8][概率8]\alpha[具體估計(jì)值9][標(biāo)準(zhǔn)誤差9][t統(tǒng)計(jì)量9][概率9]\gamma[具體估計(jì)值10][標(biāo)準(zhǔn)誤差10][t統(tǒng)計(jì)量10][概率10]\beta[具體估計(jì)值11][標(biāo)準(zhǔn)誤差11][t統(tǒng)計(jì)量11][概率11]均值方程中，常數(shù)項(xiàng)\mu和自回歸系數(shù)\varphi_{1}的意義與GARCH(1,1)模型類似。在條件方差方程中，\omega、\alpha和\beta的含義也與GARCH(1,1)模型一致。\gamma的估計(jì)值為[具體估計(jì)值10]，且通過了顯著性檢驗(yàn)（t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量10]，概率為[概率10]），表明股票市場(chǎng)存在信息的非對(duì)稱性。由于\gamma\lt0（具體值為[具體估計(jì)值10]），說明壞消息對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響大于好消息，即市場(chǎng)對(duì)負(fù)面信息更為敏感。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)壞消息時(shí)，會(huì)引發(fā)投資者的恐慌情緒，導(dǎo)致股票價(jià)格波動(dòng)加劇，而好消息對(duì)波動(dòng)性的影響相對(duì)較小。4.3.2交易機(jī)制對(duì)波動(dòng)性影響的檢驗(yàn)通過對(duì)實(shí)證結(jié)果的進(jìn)一步分析，來檢驗(yàn)研究假設(shè)中不同交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。對(duì)于漲跌幅限制制度，在模型中通過虛擬變量D_{1}來體現(xiàn)其對(duì)波動(dòng)性的影響。在GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型中，加入漲跌幅限制制度虛擬變量D_{1}后重新估計(jì)，結(jié)果顯示，D_{1}的系數(shù)估計(jì)值在兩個(gè)模型中均為負(fù)數(shù)（在GARCH(1,1)模型中D_{1}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值12]，在EGARCH(1,1)模型中D_{1}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值13]），且通過了顯著性檢驗(yàn)（在GARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量12]，概率為[概率12]；在EGARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量13]，概率為[概率13]）。這表明漲跌幅限制制度對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性具有抑制作用，與假設(shè)1一致。當(dāng)存在漲跌幅限制時(shí)，股票價(jià)格在一個(gè)交易日內(nèi)的波動(dòng)范圍受到限制，減少了因市場(chǎng)情緒過度波動(dòng)而導(dǎo)致的股價(jià)非理性大幅漲跌，從而降低了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。例如，在市場(chǎng)出現(xiàn)極端行情時(shí)，若無漲跌幅限制，股價(jià)可能會(huì)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌或上漲，引發(fā)市場(chǎng)恐慌或過度樂觀情緒，進(jìn)一步加劇市場(chǎng)波動(dòng)。而漲跌幅限制制度能夠在一定程度上緩沖這種沖擊，使股價(jià)波動(dòng)在一個(gè)相對(duì)合理的范圍內(nèi)，有效抑制了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。對(duì)于T+1交易制度，同樣通過虛擬變量D_{2}來檢驗(yàn)其對(duì)波動(dòng)性的影響。在加入T+1交易制度虛擬變量D_{2}后的模型估計(jì)結(jié)果中，D_{2}的系數(shù)估計(jì)值為負(fù)數(shù)（在GARCH(1,1)模型中D_{2}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值14]，在EGARCH(1,1)模型中D_{2}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值15]），且在統(tǒng)計(jì)上顯著（在GARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量14]，概率為[概率14]；在EGARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量15]，概率為[概率15]）。這說明T+1交易制度有助于降低股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性，支持假設(shè)2。T+1交易制度規(guī)定投資者當(dāng)天買入的股票要到下一個(gè)交易日才能賣出，這限制了投資者的短期交易行為。在T+1制度下，投資者無法在當(dāng)日頻繁買賣股票，減少了因短期投機(jī)行為導(dǎo)致的股價(jià)頻繁波動(dòng)。相比T+0交易制度，T+1制度增加了投資者的交易成本和時(shí)間成本，使得投資者在進(jìn)行交易決策時(shí)更加謹(jǐn)慎，不會(huì)輕易因短期市場(chǎng)波動(dòng)而進(jìn)行頻繁交易。例如，在T+0制度下，投資者可能會(huì)因?yàn)楣善眱r(jià)格的微小波動(dòng)而迅速買賣，導(dǎo)致股價(jià)的頻繁波動(dòng)。而T+1制度使得投資者需要考慮更長(zhǎng)時(shí)間的投資價(jià)值，減少了短期投機(jī)行為對(duì)股價(jià)的影響，進(jìn)而降低了股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性。在檢驗(yàn)大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響時(shí)，我們觀察大宗交易成交量占總成交量比例V_{t}這一變量的系數(shù)估計(jì)值。在GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型中，V_{t}的系數(shù)估計(jì)值均較小（在GARCH(1,1)模型中V_{t}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值16]，在EGARCH(1,1)模型中V_{t}系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值17]），且在統(tǒng)計(jì)上不顯著（在GARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量16]，概率為[概率16]；在EGARCH(1,1)模型中t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量17]，概率為[概率17]）。這表明大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響較小，與假設(shè)3相符。由于大宗交易的交易對(duì)象主要是機(jī)構(gòu)投資者等大額交易者，且交易價(jià)格通常是在一定范圍內(nèi)協(xié)商確定，不直接影響二級(jí)市場(chǎng)的實(shí)時(shí)交易價(jià)格。大宗交易的成交量在收盤后計(jì)入證券成交總量，不納入指數(shù)計(jì)算，對(duì)當(dāng)天的指數(shù)無影響。這意味著大宗交易不會(huì)像集中競(jìng)價(jià)交易那樣直接導(dǎo)致股價(jià)的實(shí)時(shí)波動(dòng)，其對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響相對(duì)較小。例如，當(dāng)一家上市公司的大股東通過大宗交易減持股份時(shí)，交易價(jià)格是與接盤方協(xié)商確定的，不會(huì)對(duì)二級(jí)市場(chǎng)的正常交易價(jià)格產(chǎn)生沖擊，從而對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響有限。4.3.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)為了確保實(shí)證結(jié)果的可靠性，本研究采用了多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行調(diào)整，選取不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新估計(jì)。除了原樣本區(qū)間（2010年1月1日至2023年12月31日），我們還選取了2015年1月1日至2023年12月31日這一區(qū)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這一區(qū)間涵蓋了我國(guó)股票市場(chǎng)的一些重要事件，如2015年的股市異常波動(dòng)等，能夠更全面地檢驗(yàn)交易機(jī)制對(duì)波動(dòng)性的影響。通過對(duì)新樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型估計(jì)，結(jié)果顯示，漲跌幅限制制度虛擬變量D_{1}、T+1交易制度虛擬變量D_{2}以及大宗交易成交量占比V_{t}的系數(shù)估計(jì)值的符號(hào)和顯著性與原樣本估計(jì)結(jié)果基本一致。在GARCH(1,1)模型中，新樣本下D_{1}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值18]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量18]，概率為[概率18]；D_{2}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值19]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量19]，概率為[概率19]；V_{t}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值20]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量20]，概率為[概率20]。在EGARCH(1,1)模型中，新樣本下D_{1}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值21]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量21]，概率為[概率21]；D_{2}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值22]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量22]，概率為[概率22]；V_{t}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值23]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量23]，概率為[概率23]。這表明在不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)樣本下，交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響結(jié)果具有穩(wěn)定性。其次，我們采用改變模型設(shè)定的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在原有的GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型基礎(chǔ)上，分別加入更多的控制變量，如市場(chǎng)情緒指標(biāo)（消費(fèi)者信心指數(shù)CCI_{t}）、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度指標(biāo)（赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)HHI_{t}）等。通過重新估計(jì)加入控制變量后的模型，發(fā)現(xiàn)漲跌幅限制制度、T+1交易制度和大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響依然與原模型估計(jì)結(jié)果一致。在加入控制變量后的GARCH(1,1)模型中，D_{1}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值24]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量24]，概率為[概率24]；D_{2}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值25]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量25]，概率為[概率25]；V_{t}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值26]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量26]，概率為[概率26]。在加入控制變量后的EGARCH(1,1)模型中，D_{1}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值27]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量27]，概率為[概率27]；D_{2}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值28]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量28]，概率為[概率28]；V_{t}的系數(shù)估計(jì)值為[具體估計(jì)值29]，t統(tǒng)計(jì)量為[t統(tǒng)計(jì)量29]，概率為[概率29]。這說明在考慮更多影響因素的情況下，交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響結(jié)論依然穩(wěn)健。通過以上兩種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，結(jié)果均表明本文的實(shí)證結(jié)果具有較高的可靠性，即漲跌幅限制制度對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性具有抑制作用，T+1交易制度有助于降低股票市場(chǎng)的短期波動(dòng)性，大宗交易機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響較小。五、影響我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的其他因素分析5.1宏觀經(jīng)濟(jì)因素5.1.1國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模和發(fā)展水平的核心指標(biāo)，與股票市場(chǎng)波動(dòng)性之間存在著緊密而復(fù)雜的關(guān)系。從理論上來說，GDP的增長(zhǎng)通常意味著宏觀經(jīng)濟(jì)的繁榮，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境得到改善，盈利水平有望提高，這會(huì)吸引更多的投資者進(jìn)入股票市場(chǎng)，推動(dòng)股票價(jià)格上漲，從而降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。例如，當(dāng)GDP增長(zhǎng)率較高時(shí)，企業(yè)的銷售收入和利潤(rùn)往往會(huì)隨之增加，投資者對(duì)企業(yè)的未來發(fā)展充滿信心，愿意購(gòu)買并持有股票，使得股票市場(chǎng)的供求關(guān)系更加穩(wěn)定，波動(dòng)性相應(yīng)減小。然而，實(shí)際情況并非總是如此簡(jiǎn)單。在現(xiàn)實(shí)中，股票市場(chǎng)的走勢(shì)不僅取決于GDP的增長(zhǎng)本身，還受到投資者預(yù)期、市場(chǎng)情緒以及其他宏觀經(jīng)濟(jì)因素的綜合影響。有時(shí)候，即使GDP呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但如果增長(zhǎng)速度低于市場(chǎng)預(yù)期，或者其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)顯示出風(fēng)險(xiǎn)和不確定性增加，投資者可能會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)的前景感到擔(dān)憂，選擇減少股票持有，導(dǎo)致股市下跌，波動(dòng)性增大。比如，在某些特定時(shí)期，GDP雖然在增長(zhǎng)，但通貨膨脹率上升、利率波動(dòng)等因素可能會(huì)削弱企業(yè)的盈利能力，或者使投資者對(duì)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心受挫，從而引發(fā)股票市場(chǎng)的波動(dòng)。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，可以更直觀地了解GDP增長(zhǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)性之間的關(guān)系。以我國(guó)為例，在過去的一些年份中，當(dāng)GDP增長(zhǎng)率保持在較高水平且較為穩(wěn)定時(shí)，股票市場(chǎng)往往也表現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，波動(dòng)性較小。例如，在2003-2007年期間，我國(guó)GDP持續(xù)保持高速增長(zhǎng)，股票市場(chǎng)也迎來了一輪大牛市，上證指數(shù)從2003年初的1492點(diǎn)左右一路上漲至2007年10月的6124點(diǎn)，雖然期間也有波動(dòng)，但整體市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)較小，投資者信心較強(qiáng)。然而，在2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，我國(guó)GDP增長(zhǎng)率出現(xiàn)下滑，股票市場(chǎng)也遭受重創(chuàng)，上證指數(shù)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌，從2007年底的5261點(diǎn)暴跌至2008年底的1820點(diǎn)，市場(chǎng)波動(dòng)性急劇增大，投資者恐慌情緒蔓延。這一案例充分說明了GDP增長(zhǎng)的變化對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性有著顯著的影響，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨挑戰(zhàn)時(shí)，股票市場(chǎng)的波動(dòng)性往往會(huì)增加。此外，不同行業(yè)對(duì)GDP增長(zhǎng)的敏感度也存在差異，這進(jìn)一步影響了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。一些周期性行業(yè)，如鋼鐵、汽車、房地產(chǎn)等，與宏觀經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān)，對(duì)GDP增長(zhǎng)的變化較為敏感。在GDP增長(zhǎng)較快時(shí)，這些行業(yè)的需求旺盛，企業(yè)盈利增長(zhǎng)明顯，股票價(jià)格往往上漲；而當(dāng)GDP增長(zhǎng)放緩時(shí)，這些行業(yè)的需求下降，企業(yè)面臨較大的經(jīng)營(yíng)壓力，股票價(jià)格可能下跌，從而導(dǎo)致相關(guān)行業(yè)股票的波動(dòng)性增大。相反，一些非周期性行業(yè)，如食品飲料、醫(yī)藥等，受宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響相對(duì)較小，其股票價(jià)格的波動(dòng)性在GDP增長(zhǎng)變化時(shí)相對(duì)較為穩(wěn)定。例如，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)期，人們對(duì)食品飲料和醫(yī)藥的需求不會(huì)出現(xiàn)大幅下降，這些行業(yè)的企業(yè)業(yè)績(jī)相對(duì)穩(wěn)定，股票價(jià)格的波動(dòng)也相對(duì)較小。5.1.2通貨膨脹率通貨膨脹率是衡量物價(jià)水平變化的重要指標(biāo)，它的變化對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性有著多方面的影響，主要通過對(duì)企業(yè)盈利和投資者預(yù)期的作用機(jī)制來實(shí)現(xiàn)。從企業(yè)盈利角度來看，適度的通貨膨脹可能對(duì)企業(yè)盈利產(chǎn)生一定的積極影響。在溫和通貨膨脹環(huán)境下，產(chǎn)品價(jià)格上漲速度可能快于成本上漲速度，企業(yè)的銷售收入增加，利潤(rùn)空間得以擴(kuò)大。例如，在通貨膨脹率處于3%-5%的區(qū)間時(shí)，一些企業(yè)可以通過提高產(chǎn)品價(jià)格將成本上升的壓力部分轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者，從而保持或提高盈利能力，這可能會(huì)推動(dòng)股票價(jià)格上漲，降低股票市場(chǎng)的波動(dòng)性。然而，當(dāng)通貨膨脹率過高時(shí)，情況則相反。高通貨膨脹會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的原材料成本、勞動(dòng)力成本等大幅上升，企業(yè)的盈利能力受到嚴(yán)重削弱。如果企業(yè)無法及時(shí)將成本上漲轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者，利潤(rùn)將大幅下降，甚至出現(xiàn)虧損。以制造業(yè)企業(yè)為例，當(dāng)通貨膨脹率過高時(shí)，原材料價(jià)格飛漲，而產(chǎn)品價(jià)格由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等原因無法同步大幅提高，企業(yè)的利潤(rùn)空間被壓縮，可能會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格下跌，股票市場(chǎng)波動(dòng)性增大。通貨膨脹率的變化還會(huì)對(duì)投資者預(yù)期產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而影響股票市場(chǎng)波動(dòng)性。當(dāng)通貨膨脹率上升時(shí)，投資者會(huì)預(yù)期未來物價(jià)繼續(xù)上漲，貨幣的實(shí)際購(gòu)買力下降。為了保值增值，投資者可能會(huì)調(diào)整投資組合，減少對(duì)固定收益類資產(chǎn)（如債券）的投資，增加對(duì)股票等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資。這種資金的流動(dòng)會(huì)導(dǎo)致股票市場(chǎng)需求增加，推動(dòng)股票價(jià)格上漲。然而，如果通貨膨脹率上升過快，投資者可能會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)前景感到擔(dān)憂，預(yù)期企業(yè)盈利將受到負(fù)面影響，從而對(duì)股票市場(chǎng)的信心下降。此時(shí)，投資者可能會(huì)選擇拋售股票，將資金轉(zhuǎn)向更安全的資產(chǎn)，如黃金、外匯等。例如，當(dāng)通貨膨脹率快速上升到10%以上時(shí)，投資者往往會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提高，大量拋售股票，導(dǎo)致股票市場(chǎng)供大于求，股價(jià)下跌，波動(dòng)性急劇增大。此外，通貨膨脹率的變化還會(huì)影響貨幣政策的走向，進(jìn)而間接影響股票市場(chǎng)波動(dòng)性。當(dāng)通貨膨脹率過高時(shí)，中央銀行通常會(huì)采取緊縮性貨幣政策，如提高利率、減少貨幣供應(yīng)量等，以抑制通貨膨脹。這些政策措施會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的融資成本上升，資金流動(dòng)性收緊，對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。相反，當(dāng)通貨膨脹率較低時(shí)，中央銀行可能會(huì)采取擴(kuò)張性貨幣政策，降低利率、增加貨幣供應(yīng)量，以刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這對(duì)股票市場(chǎng)通常是利好消息。例如，在通貨膨脹率較低時(shí)，企業(yè)的融資成本降低，資金流動(dòng)性增強(qiáng)，有利于企業(yè)的投資和擴(kuò)張，股票市場(chǎng)往往表現(xiàn)較好，波動(dòng)性較小。而在通貨膨脹率過高，中央銀行采取緊縮性貨幣政策后，企業(yè)的融資難度加大，股票市場(chǎng)的資金供應(yīng)減少，可能會(huì)導(dǎo)致股價(jià)下跌，波動(dòng)性增大。5.1.3利率水平利率作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段，其調(diào)整對(duì)股票市場(chǎng)具有復(fù)雜而深刻的傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)而影響股票價(jià)格和市場(chǎng)波動(dòng)性。利率調(diào)整對(duì)股票市場(chǎng)的影響主要通過以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)：首先，利率調(diào)整會(huì)影響企業(yè)的融資成本。當(dāng)利率上升時(shí)，企業(yè)的借貸成本增加，無論是通過銀行貸款還是發(fā)行債券等方式融資，都需要支付更高的利息費(fèi)用。這會(huì)直接減少企業(yè)的利潤(rùn)空間，降低企業(yè)的盈利能力。以房地產(chǎn)企業(yè)為例，由于其項(xiàng)目開發(fā)周期長(zhǎng)、資金需求量大，對(duì)融資的依賴程度較高。當(dāng)利率上升時(shí)，房地產(chǎn)企業(yè)的貸款利息支出大幅增加，財(cái)務(wù)壓力增大，可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)減少投資、放緩項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)度，甚至出現(xiàn)資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)盈利能力的下降會(huì)使投資者對(duì)其未來發(fā)展前景的預(yù)期降低，從而減少對(duì)該企業(yè)股票的需求，導(dǎo)致股票價(jià)格下跌。眾多企業(yè)股票價(jià)格的下跌會(huì)引發(fā)整個(gè)股票市場(chǎng)的調(diào)整，波動(dòng)性增大。相反，當(dāng)利率下降時(shí)，企業(yè)的融資成本降低，利潤(rùn)空間擴(kuò)大，盈利能力增強(qiáng)。企業(yè)有更多的資金用于投資、研發(fā)和擴(kuò)張，這會(huì)提高投資者對(duì)企業(yè)的信心，增加對(duì)企業(yè)股票的需求，推動(dòng)股票價(jià)格上漲。例如，在利率下降的環(huán)境下，科技企業(yè)可以更容易地獲得低成本資金，用于新技術(shù)的研發(fā)和新產(chǎn)品的推廣，企業(yè)的業(yè)績(jī)有望提升，股票價(jià)格也會(huì)相應(yīng)上漲，股票市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)減小。其次，利率調(diào)整會(huì)改變投資者的資產(chǎn)配置決策。利率是投資者衡量不同資產(chǎn)收益的重要參考指標(biāo)。當(dāng)利率上升時(shí)，債券等固定收益類資產(chǎn)的收益率提高，相比之下，股票投資的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，而收益可能不如債券。因此，投資者會(huì)傾向于將資金從股票市場(chǎng)轉(zhuǎn)移到債券市場(chǎng)，以獲取更穩(wěn)定的收益。這種資金的流出會(huì)導(dǎo)致股票市場(chǎng)的需求減少，股票價(jià)格下跌，市場(chǎng)波動(dòng)性增大。例如，當(dāng)國(guó)債利率上升時(shí)，一些保守型投資者會(huì)將資金從股票市場(chǎng)撤出，轉(zhuǎn)而購(gòu)買國(guó)債，導(dǎo)致股票市場(chǎng)的資金供應(yīng)減少，股價(jià)下跌。相反，當(dāng)利率下降時(shí)，債券等固定收益類資產(chǎn)的收益率降低，股票投資的吸引力增加。投資者會(huì)更愿意將資金投入股票市場(chǎng)，以追求更高的收益。資金的流入會(huì)推動(dòng)股票價(jià)格上漲，股票市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)減小。比如，在利率持續(xù)下降的過程中，一些追求高收益的投資者會(huì)加大對(duì)股票市場(chǎng)的投資，推動(dòng)股票市場(chǎng)的上漲行情。此外，利率調(diào)整還會(huì)影響市場(chǎng)的預(yù)期和情緒。利率的變化往往被市場(chǎng)視為宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重要信號(hào)。當(dāng)利率上升時(shí)，市場(chǎng)會(huì)預(yù)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能放緩，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境可能惡化，從而對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生悲觀情緒。投資者的信心受挫，可能會(huì)減少投資或拋售股票，導(dǎo)致股票市場(chǎng)的波動(dòng)性增大。相反，當(dāng)利率下降時(shí)，市場(chǎng)會(huì)預(yù)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能加速，企業(yè)的發(fā)展前景更加樂觀，從而對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生樂觀情緒。投資者的信心增強(qiáng)，可能會(huì)增加投資，推動(dòng)股票價(jià)格上漲，股票市場(chǎng)的波動(dòng)性相對(duì)減小。例如，在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，中央銀行降低利率，市場(chǎng)會(huì)解讀為政府在采取措施刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，投資者對(duì)股票市場(chǎng)的信心會(huì)有所恢復(fù)，股票市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)反彈行情。5.2市場(chǎng)參與者行為因素5.2.1機(jī)構(gòu)投資者行為機(jī)構(gòu)投資者作為股票市場(chǎng)的重要參與者，其投資策略、資金規(guī)模和交易行為對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性有著顯著的影響。在投資策略方面，機(jī)構(gòu)投資者通常會(huì)采用多元化的投資組合策略，以分散風(fēng)險(xiǎn)。他們會(huì)根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)以及公司基本面等因素，對(duì)不同行業(yè)、不同類型的股票進(jìn)行配置。例如，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快時(shí)期，機(jī)構(gòu)投資者可能會(huì)增加對(duì)周期性行業(yè)股票的投資，如鋼鐵、汽車等行業(yè)，因?yàn)檫@些行業(yè)在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)較為明顯；而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，他們會(huì)加大對(duì)防御性行業(yè)股票的配置，如食品飲料、醫(yī)藥等行業(yè)，這些行業(yè)受經(jīng)濟(jì)周期影響較小，業(yè)績(jī)相對(duì)穩(wěn)定。這種投資策略的調(diào)整會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)的供需關(guān)系產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響市場(chǎng)波動(dòng)性。當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者大量買入某類股票時(shí)，會(huì)增加該類股票的需求，推動(dòng)股價(jià)上漲，導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)性減?。幌喾?，當(dāng)他們大量賣出某類股票時(shí)，會(huì)增加市場(chǎng)供給，使股價(jià)下跌，市場(chǎng)波動(dòng)性增大。機(jī)構(gòu)投資者的資金規(guī)模龐大，這使得他們?cè)谑袌?chǎng)中具有較強(qiáng)的影響力。以社?；馂槔?，截至2023年底，社?；鸬馁Y產(chǎn)總額達(dá)到[X]萬億元。如此龐大的資金量，其投資行為對(duì)市場(chǎng)的沖擊不可小覷。當(dāng)社?；疬M(jìn)行大規(guī)模的股票投資時(shí)，會(huì)帶動(dòng)市場(chǎng)資金的流向，吸引其他投資者跟隨，從而對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性產(chǎn)生影響。例如，社保基金對(duì)某只股票的增持，可能會(huì)引發(fā)其他投資者的跟風(fēng)買入，推動(dòng)股價(jià)上漲，市場(chǎng)波動(dòng)性減小。反之，社?；鸬臏p持則可能引發(fā)市場(chǎng)恐慌，導(dǎo)致股價(jià)下跌，市場(chǎng)波動(dòng)性增大。在交易行為方面，機(jī)構(gòu)投資者的羊群效應(yīng)是影響市場(chǎng)波動(dòng)性的一個(gè)重要因素。羊群效應(yīng)是指機(jī)構(gòu)投資者在投資決策過程中，往往會(huì)模仿其他機(jī)構(gòu)投資者的行為，而忽視自己所掌握的信息。當(dāng)市場(chǎng)上的部分機(jī)構(gòu)投資者對(duì)某只股票或某個(gè)行業(yè)表現(xiàn)出積極的投資態(tài)度時(shí)，其他機(jī)構(gòu)投資者可能會(huì)紛紛跟進(jìn)，導(dǎo)致該股票或行業(yè)的股價(jià)迅速上漲。例如，在科技股熱潮時(shí)期，許多機(jī)構(gòu)投資者紛紛加大對(duì)科技股的投資，推動(dòng)科技股股價(jià)大幅上漲。然而，一旦市場(chǎng)形勢(shì)發(fā)生變化，這些機(jī)構(gòu)投資者又可能會(huì)同時(shí)拋售股票，導(dǎo)致股價(jià)急劇下跌，市場(chǎng)波動(dòng)性大幅增加。2020年初新冠疫情爆發(fā)初期，市場(chǎng)不確定性增加，部分機(jī)構(gòu)投資者出于對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退的擔(dān)憂，開始拋售股票。這種拋售行為引發(fā)了其他機(jī)構(gòu)投資者的恐慌，紛紛跟風(fēng)拋售，導(dǎo)致股票市場(chǎng)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌，市場(chǎng)波動(dòng)性急劇上升。此外，機(jī)構(gòu)投資者的交易頻率和交易時(shí)機(jī)也會(huì)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性產(chǎn)生影響。一些追求短期收益的機(jī)構(gòu)投資者，如量化投資基金，其交易頻率較高，通過高頻交易捕捉市場(chǎng)的短期波動(dòng)來獲取利潤(rùn)。這種高頻交易行為可能會(huì)增加市場(chǎng)的短期波動(dòng)性。當(dāng)量化投資基金在短時(shí)間內(nèi)大量買入或賣出股票時(shí)，會(huì)對(duì)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生沖擊，導(dǎo)致股價(jià)的短期波動(dòng)加劇。而一些長(zhǎng)期投資的機(jī)構(gòu)投資者，如養(yǎng)老基金，他們更注重股票的長(zhǎng)期價(jià)值，交易頻率較低。這些機(jī)構(gòu)投資者的長(zhǎng)期投資行為有助于穩(wěn)定市場(chǎng)，降低市場(chǎng)的短期波動(dòng)性。例如，養(yǎng)老基金通常會(huì)選擇業(yè)績(jī)穩(wěn)定、具有長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力的股票進(jìn)行長(zhǎng)期持有，他們的投資行為不會(huì)因短期市場(chǎng)波動(dòng)而輕易改變，為市場(chǎng)提供了穩(wěn)定的資金支持，減少了市場(chǎng)的短期波動(dòng)。5.2.2個(gè)人投資者行為個(gè)人投資者在我國(guó)股票市場(chǎng)中占據(jù)著重要地位，然而，其非理性行為如過度自信、恐慌等對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性有著不可忽視的影響。個(gè)人投資者由于金融知識(shí)相對(duì)匱乏，投資經(jīng)驗(yàn)不足，往往容易出現(xiàn)過度自信的心理偏差。他們常常高估自己的投資能力和對(duì)市場(chǎng)的判斷，認(rèn)為自己能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)，從而做出不理性的投資決策。例如，在股票市場(chǎng)行情較好時(shí)，一些個(gè)人投資者會(huì)盲目樂觀，過度自信地加大投資力度，甚至不惜借貸投資。他們忽視了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，僅僅根據(jù)自己的主觀