异强度分类信息冲击的EGARCH效应研究

信息冲击是引起股票收益率波动的重要原因,研究分类信息对波动的影响对资产配置的风险控制具有重要的理论及现实意义。本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布EGARCH模型,将上证指数的5分钟高频数据作为研究对象,将去除了趋势性和序列相关性的非预期对数交易量分解为进入市场的"强的正信息流"、"弱的正的信息流"、"强的负信息流"、"弱的负信息流"4部分,作为分类信息流代理,分别加入EGARCH模型的方差方程中,考察分类信息对我国上证指数波动性的影响。结果表明,作为分类信息代理的成交量能够在一定程度上解释波动的持续性。此外,较之简单的将信息分类为"好消息"和"坏消息",按冲击强度划分的"强的正信息流"和"强的负信息流"能更有效的描述信息冲击对波动的影响。其中,"弱的正信息流"和"弱的负信息流"带来的冲击对波动的影响不大,而"强的正信息流"和"强的负信息流"带来的冲击则对波动具有一定的影响。