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一、商業銀行股票風險實證分析

本文時間序列實證模型選取在2006年7月5日到2013年6月21日期間重要商業銀行的收盤價作為基本的樣本數據進行實證分析（色諾芬中國證券市場數據庫)。每只股票時間序列的對數收益率ri=lnpi–lnpi-1,以中國銀行A股（601988）為例，其對數收益率時間序列的統計描述：觀測值1673個，均值-0.000203，中值為0，在區間[-0.1047,0.0967],標準差0.018397。假設符合正態樣本，則偏度S應服從正態分布N(0,6/N)，樣本峰度K應服從正態分布，據此計算出偏度和峰度的標準差分別為σs=0.0863和σk=0.1727。與樣本實際值對比發現，與正態分布相比，對數收益序列具有非常明顯的尖峰、厚尾特性。用單位根的方法檢驗收益序列的平穩性，檢驗t統計量值為-41.26581，比顯著性水平1%的臨界值小，所以拒絕原假設，序列不存在單位根，序列平穩。

(一)檢驗收益序列的相關性和異方差效應發現：分析時通常時滯的階數取n。n為樣本容量1674。因此我們取最大時滯為41。通過各個時滯的自相關函數和偏自相關圖，收益平方序列的相關圖得出，原收益序列不但存在著相關性，并且各項之間是不獨立的?？疾霯jung-Box的Q統計量和P值，發現在95%的檢驗水平下，Q統計量在前41階都顯著。因此，序列存在著強異方差效應。收益序列在高階仍有arch效應，并引入自回歸移動平均項以消除序列相關性。

(二)ARCH模型的建立為了消除原序列的相關性和異方差性，采用AR(13)-ARCH(q)模型。通過嘗試和考慮AIC和參數估計的顯著性發現ARCH(3)最為理想。ARCH(3)模型參數估計和檢驗結果變量CR(-13)參數-0.0004260.067279標準誤0.0003080.018191Z統計量-1.3820203.698468概率0.16700.0002R20.006190調整后R20.005590DW統計量2.014074該模型一定程度擬合了該只股票的收益率。經驗證，上面的分析思路和結論適用于對中國銀行、工商銀行、農業銀行、招商銀行、民生銀行、中信銀行等A股和H股上市公司。通過ARCH類、GARCH類或EGARCH類模型的建模。模型可以得到基本的關于商業銀行類股票的結論：

(1)存在條件異方差

(2)風險與收益。對于銀行股票而言，預期風險同收益率同向變化。

(3)消息面的影響。股票價格的波動具有杠桿效應，利空消息能比等量的利好消息產生更大的波動。因此從政策來講，應努力避免政策面消息面造成的過度波動。

(4)避險功能。條件異方差存在性說明中國銀行股價波動具有持續性、集聚性，一旦出現較大的波動，該狀態將持續一段時間。投資者應根據所處市道、趨勢控制籌碼避免波動的風險。

二、結束語

本文探討了我國股票市場的波動性，探討了其波動性形成的機理和基本成因。我國股市波動的成因比較復雜，除了與發達國家資本市場波動的一些共性的原因外，股市缺乏清晰定位、監管政策不連續、制度設計不完善、市場結構缺陷等是導致我國股市異常波動的主要原因。本文通過對我國商業銀行股票波動性的研究，驗證了我國商業銀行股票數據存在明顯的異方差性，并對時間序列進行了分析和比較。對進一步研究我國股票市場和當前商業銀行的風險問題，提供了模型依據和有力的支撐。

作者：尹迪沈偉志單位：中央財經大學金融學院