政府股市风险管理模型探析

姚玉云孙琰婷

[摘 要]“615”股市异常波动之后，关于股市风险的调控逐步成为讨论的中心问题，何时进行调控，调控的方式和力度，都是有关部门要考虑的问题。文章中，笔者运用回归分析的方法，建立起一个模型，从模型的角度分析政府在股市风险管理中应该切入的时间点和采取的方式。

[关键词]危机预警模型；资金量调控模型；政府股市风险管理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.16.072

1 引 言

2015年A股“615”股灾是中国金融史上第一次有可能诱发系统性金融风险的股市波动，从金融历史上的股灾类型看，股灾可以大致分为经济泡沫型股灾、杠杆驱动型股灾和汇率引致型股灾三种类型。[1]引发经济泡沫型股灾的主要原因是对经济运行过分乐观的预测导致股市的上涨脱离经济正常运行轨道，最终泡沫破灭，引发大面积股市动荡。杠杆驱动型股灾和汇率引致型股灾则均是由于外力作用而导致的股价变动。本次上证股灾可以归类为杠杆驱动型股灾。所以本文中建立的模型主要针对这一类股灾进行建模分析并得出结论，给出建议。

2 股市风险模型的建立与分析

2.1 风险预警模型的建立

要对股市风险进行调控，首先要做到的是股市风险的识别，防患于未然，若能在风险发生之前对其进行识别和预防，那么政府股市调控的成本将会大大降低，同时也有利于资本市场的健康运行。

2.1.1 数据收集与选用

在数据收集时，笔者主要选择了各国几次主要股灾进行分析对比。在对比各国历史股灾后，根据社会文化和该国在股灾发生时的社会发展阶段，选择了与我国文化相近的两个亚洲国家和地区——日本和中国香港，并选出两者与我国经济发展现状相近时期发生的股灾，最后将数据来源设定为1989年日本股灾和1997年香港股灾。

2.1.2 数据的分析与模型的建立

本次股灾为杠杆作用所致，所以主要采用股市交易中的分析指标而非宏观经济指标进行建模。经过选择，将涨跌幅、成交量和资金流量作为基本响应因素，将危机发生时间作为变化因素，再根据每天的成交量和资金流量计算出每日的成交量变化率和资金流量改变率。需要说明的是，本文所采用的资金流量是笔者根据每日的最终涨跌额（收盘价-开盘价）与成交量相乘得出的大体资金流量，即将指数的下降记为股市资金的流出，指数的上升记为股市资金的流入，而非准确的资金流量数据，但经过验证并不影响模型的准确性。

数据收集和指标确定之后，应用Minitab软件将两次股灾前后的涨跌幅、成交量变化率和资金流量改变率三个因素分别与危机发生时间做出散点图并分别进行数据的回归分析，得到恒生指数和日经225指数拟合线，分别如图1和图2所示。

图1 恒生指数涨跌幅、成交量变化率、资金流量变化率和危机发生时间的拟合线

注：危机时间指危机的发生时间，危机发生当天记为零。

数据来源：同花顺数据中心，港交所数据中心。

图2 日经225指数涨跌幅、成交量变化率、资金流量变化率和危机发生时间的拟合线

数据来源：Choice金融终端数据中心，东方财富通数据中心。

将两指数的涨跌幅、成交量变化率和资金流量变化率三个表达式相乘，可以分别得到恒生指数和日经225指数的表达式如下：

恒生指数y=-0.0257+0.01746危机时间+0.00076危机时间2+0.00063危机时间3

日经225指数 y=0.00017+0.00011 危机时间-0.00002危机时间2

由于1997年的香港股灾和本次“615”股灾发生的背景和原因更为相似，所以在进行两等式合并时，我们将恒生指数表达式所占的权重加大到0.6，将日经指数所占的权重设为0.4.得到的表达式为： y=-0.01532+0.01043x+0.00043x2+0.00038x3

将这个表达式与本次上证股灾所得的表达式y=-0.126+0.013 危机时间+0.0008危机时间2+0.0004危机时间3 相比较后，发现两等式系数相差较大，所以对两个指数表达式进行权重的二次调整，将恒生指数权重调整为0.8，日经指数权重调整为0.2。得到表达式为：

y=-0.0203+0.014危机时间+0.0006 危机时间2+0.0005 危机时间3

可以看出，调整权重后的表达式更接近本次上证指数表达式，所以将其作为危机预警的最终表达式。

2.1.3 风险预警模型的结论

由图1和图2我们可以得出结论，当涨跌幅和成交量改变率均处于平稳变化时，危机前后资金流量改变率会有先上升后下降的趋势。一般来讲是危机来临之前资金流量改变率会有正向的、持续的变动并在危机发生之后下降。所以在股市监控时，有关部门可以对资金流量进行监测，若发现进入股市的资金流量有持续的上升趋势，则要考虑股市风险发生的可能。

然而，股市风险管理中只有风险预警是远远不够的，当波动已经发生时，如何将股市的涨跌幅稳定在正常波动范围之内，是政府在股市管理中要关注的另一方面。

2.2 股市资金量调控模型

2.2.1 资金量调控模型的建立

与预警模型建立的方法同理，在资金调控模型中，笔者将两个指数的涨跌幅和资金流量变化率分别进行回归分析，得到的拟合线见图3和图4。

两指数拟合线表达式如下：

2.2.2 资金流量调控模型结论

从图5可以看出，运用建立的模型进行资金流量变化率的调整后，涨跌幅度变得更加平缓。所以在进行危机调控时，本文建立起的资金流量模型有一定的可行性，将预期进行的涨跌幅度代入关系式，可以得到所应投入资金与前一天资金流量的改变率的参考值。

3 总 结

本文中，笔者通过建立风险预警模型和资金流量模型分析了股市风险发生前各项股市指标的变化以及资金量与涨跌幅的关系，为政府识别股市风险进行事前干预提供参考。两种模型建立的前提都是股市危机没有形成大规模股灾，而对于股市风险的调控来讲，引发股市动荡的因素有很多，资金流量对股市的影响只是其中的一项。除此之外，单就股市的自身运行来讲，管理者调控的频率、次数、调控的时间点也会对股市风险管理效果产生影响。若将人为因素也考虑在内，内部知情者对股价的操控也会对风险管理的效果产生影响，使调控效率打折。

所以，股市风险的管理不仅要考虑单一因素的影响，更要考虑多种因素的综合作用。在股市风险管理中也不应局限于预警管理，想要进行全面的风险管理，还应全面考虑基本面等其他因素。

参考文献：

[1]张建军.“危”与“机”：全球主要股灾背景下的救市措施与 A 股选择[J].中国市场，2015（51）.

[2]朱禁弢.1989 年日本股灾 ：政府未直接托市致经济“失去十年”[J].中国经济周刊，2015（27）.

[3]Martin T.Bohl，Jeanne Diesteldorf，Pierre L.Siklos.The Effect of Index Futures Trading on Volatility： Three Markets for Chinese Stocks[J].China Economic Review，2015（34）：207-224.