股票价格稳定性的非参数平滑估计 - 首都经济贸易大学学报.PDF

第１７卷　第６期 首都经济贸易大学学报 （双月刊） Ｖｏｌ１７，Ｎｏ６ 　 ２０１５年１１月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｐｉｔａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓ Ｎｏｖ．２０１５ 股票价格稳定性的非参数平滑估计 王　俏，王文举 （首都经济贸易大学　经济学院，北京　１０００７０） 摘　要：股票的优质性主要由股票价格的稳定性来决定。通过建立条件风险函数非参数平滑估计的 估计方法，证明条件风险函数平滑后的非参数估计值具有一致性和渐进正态性，并将此方法扩展到了截 尾数据中。通过蒙特卡罗模拟表明条件风险函数平滑后的非参数估计值在非截尾数据以及截尾数据中的 有限样本行为都要优于非平滑的估计值。实证分析中用截尾数据条件风险函数非参数平滑估计方法非参 数估计中国１４大行业股票价格的稳定性，发现房地产行业的股票价格最不稳定，建筑材料行业的股票价 格表现最稳定。 关键词：条件风险函数；非参数平滑估计；截尾数据 中图分类号：Ｏ２１２　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００８－２７００（２０１５）０６－００２２－０８ 风险函数是研究事件发生时间的最常用的计量方法。风险函数最早用于研究人类寿命、人类寿命的分布 特征以及人类寿命的影响因素等。随着计量经济学的发展，风险函数现在主要用于研究事件的发生时间，例 如劳动者失业的时间、企业破产的时间、政策生效的时间等。对风险函数进行参数和半参数估计都需要假设 风险函数的函数形式，但是函数形式的假设条件是无法被证明的，这对于实证分析有很大的局限性。对风险 ［１］ ［２］ 函数进行非参数估计的研究已有很多：如坦纳和王 （Ｔａｎｎｅｒ＆Ｗａｎｇ，１９８３） 、坦纳 （Ｔａｎｎｅｒ，１９８３） 、 ［３］ ［４］ ［５］ 辛格普瓦拉和黄 （Ｓｉｎｇｐｕｒｗａｌｌａ＆Ｗｏｎｇ，１９８３） 、杨德尔 （Ｙａｎｄｅｌｌ，１９８３） 、塞勒 （Ｔｈａｌｅｒ，１９８４） 、坦 ［６］ ［７］ ［８］ 纳和黄 （Ｔａｎｎｅｒ＆Ｗｏｎｇ，１９８４） 、谢弗 （Ｓｃｈａｆｅｒ，１９８５） 、穆勒和王 （Ｍｕｌｌｅｒ＆Ｗａｎｇ，１９９４） 、冈萨 雷斯、曹和马荣 （ ［９］ ［１０］ Ｇｏｎｚａｌｅｚ，Ｃａｏ＆Ｍａｒｒｏｎ，１９９６） 、霍尔等 （Ｈａｌｌｅｔａｌ，２００１） 。 条件风险函数研究某些因素变量对事件发生时间的影响，例如：哪些因素影响了劳动者失业时间的 长短以及如何影响，哪些因素影响了财政政策或者货币政策的滞后效应以及如何影响，因此条件风险函 数有很强的实证分析的意义。可以通过条件风险函数的非参数估计方法来非参数估计股票价格的稳定性， 其具体定义如下： ( ) Ｐｔ Ｔ＜ｔ＋ｈ ｄｌｎ（１－Ｆ（ｔ ）） ≤ Ｔ ｔ，ｘ ｘ ≥ λ（ｔ ）＝ｌｉｍ ＝－ （１） ｘ ｈ ０ → ｈ ｄｔ 其中， （ｔ ）是事件发生时间变量Ｔ的条件风险函数，表示在变量ｘ的条件下，事件发生的时间Ｔ＝ λ ｘ ｔ的概率，Ｆ（ｔ ）是事件发生时