石油上市公司論文范文

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一、研究模型

國外的學者經過實證研究發現，股票市場的價格波動率具有以下幾個特征，即過度波動率（excessvolatili-ty）、集群波動率（volatilityclustering）、波動率的杠桿效應（leverageeffect）和長久記憶過程（longmemoryprocess）等。為了對這些問題進行研究和預測，國外學者又發展出了許多模型和研究方法，其中包括：自回歸條件異方差（AutoregressiveConditionalHeteroskedasticityVariance,ARCH）模型、隨機波動（StochasticVolatility,SV）模型、馬爾科夫機制轉換（MRS）模型、閥值（T）模型等。其中，ARCH模型、SV模型是最常用的。[2]ARCH模型最早由Engle在1982年提出，但該模型建立的前提只是“集群波動率”，未考慮波動率的其他特性，其所需要的數據條件嚴格，適用范圍有限。在ARCH模型的基礎上還發展出了如GARCH模型、共積GARCH模型、指數GARCH模型、多元GARCH模型等。筆者采用的SV模型，是在為了解決ARCH模型本身缺陷的基礎上提出的，并由Hull和White用于對布萊克——斯科爾斯期權定價模型進行修正。SV模型可擬和具有肥尾特征的數據，也可很好地描述期權價格存在的“微笑效應”。

鑒于前人基于隨機波動模型的期權價格研究，筆者大膽地采用隨機波動模型，分析我國石油行業上市公司的股票價格波動。具體分析如下：1.基于正態分布的隨機波動模型隨機波動（SV）模型具有數理金融學和金融計量經濟學的雙重根源。1973年，Clark最早提出把資產收益作為信息到達隨機過程的函數建模。之后，又有許多專家和學者通過努力研究發展了許多SV模型。其中，yt是均值去除后的收益，即yt=rt-r，rt=logst-1-logst；st是t時刻股票的價格；rt是第t期的對數回報率；μ、φ、τ是模型本身的3個參數，也是我們要求的解的值；詛ht2是一個隨機波動的值，取決于ht的函數；μ是ht的常數項；φ是ht-1與ht的相關系數；τ2是ht序列的波動率；W1和ηt是兩個獨立不相關的正態分布。2.參數估計如今，計算機CPU性能的增強以及計算機技術的飛速發展，對公式（2）中的μ、φ、τ三個參數的估計也變得容易多了。最早用來估計的方法一般有兩類：一類是基于矩的方法，其代表是AitSahalia（1998）的廣義矩估計方法GMM（GeneralizedMomentMethod）；另一類是以馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MarkovChainMonteCarlo）方法為代表的基于模擬的方法。

筆者將采用蒙特卡洛模擬方法來估計參數。馬爾科夫鏈蒙特卡洛模型的一般過程為：（1）根據提出的問題構造隨機波動模型，使問題的解對應于該模型中隨機變量的某些特征，如概率、均值和方差等，所構造的模型在主要特征參量方面要與實際問題或系統相一致。（2）根據模型中各個隨機變量的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。通常先產生均勻分布的隨機數，然后生成服從某一分布的隨機數，方可進行隨機模擬試驗。（3）根據概率模型的特點和隨機變量的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，并對每個隨機變量進行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等）。（4）按照所建立的模型進行仿真試驗、計算，求出問題的隨機解。（5）統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解。

二、實證分析

1.研究對象的選擇2014年，中國證監會《上市公司行業分類指引》所做的現有上市公司名單表明，與石油相關的行業主要包含：以石油和天然氣開采業為主的公司（如中國石油、中國石化、海油工程等）和以石油加工、煉焦及核燃料加工業為主的公司（如茂化實華、岳陽興長、國創高新、華錦股份等）?？紤]到以石油加工、煉焦及核燃料加工業為主的公司數量較多，共有18家，取舍標準難定，因而選擇以石油和天然氣開采業為主的公司，主要有通源石油（300164）、中國石化（600028）、海油工程（600583）、中國石油（601857）四家。又考慮到除了通源石油是創業板以外，其他三家公司都是在主板上市的，因而，進一步將研究對象縮小到中國石化、海油工程、中國石油三家公司。

2.數據的采集與處理由于普遍都認為收盤價是當日行情的標準，又是下一個交易日開盤價的依據，可據以預測未來的市場行情。因此，本文采用上市公司的收盤價作為計算依據。[4]由于中國石油的上市時間較晚，所以，筆者選取各公司從2009年5月25日起，至2014年5月22日五年的收盤價作為研究數據。各公司股票收盤價的原始數據均來自同花順iFinD軟件。經過對數據的初步分析，得到了三家公司的股票收盤價的波動圖（見圖1）。從圖1中可看出，三家上市公司在2009年時股票的收盤價均保持在差不多的數值，且普遍超過10元。之后，由于墨西哥、沙特等一系列石油泄漏事件，以及大連輸油管線爆炸事件等的影響，三家上市公司的每日收盤價都時起時落，但總體而言都處于4～10元中間。其中，在大部分時間段內，海油工程與中石油的股價變動較為相似，而中石化由于青島發生特大燃爆事故，股價下跌2.57%。突發事件的發生使得股價呈現不規則的波動。為了進一步了解股票收盤價的波動情況，筆者又做了三家上市公司的股票價格的對數回報率圖。三家石油上市公司的對數回報率圖的數據特征見表1。從圖1、表1可看出，2009～2011年，三家石油上市公司的股價都有明顯的波動，還有波動聚集。而其中中石化在2013年中有特別大的波動，也與圖1相符。而且從數據特征中還可以發現，數據不是標準的正態分布，海油工程與中石化的偏度都較大，不能忽略，需要進一步處理。為此，筆者采用了R軟件來對取得的數據進行處理，主要是利用R軟件分別對三家上市公司的股票收盤價做了5000組左右的蒙特卡洛模擬。其中，去除了前面1000組較不穩定的結果，得到了圖3、圖4、圖5及相應的參數估計。通過R軟件模擬得到的三家石油上市公司的參數估計值見表2。由上面的3幅圖并結合表2中通過R軟件模擬得到的參數估計值中可看到，中石油、中石化最終得到解的比較相近，這從圖4、圖5的相似度上可以體現。此外，得到的解的分布也是近似于正態分布的。由于每家公司的股價受不同因素的影響，在模擬次數上還是有所不同的，而且從圖3、圖4、圖5中可以看到，三次模擬中只有海油工程在經過一系列的模擬后達到了穩定，并在一定范圍內浮動，而且得到的解的分布也更接近于正態分布。當然，這也與本次實證采用的SV(1)模型有關，如果能用SV(2)、SV(3)、SV(4)等更高階的模型，相信得到的結果肯定能更好地呈現數據的特征，為我們揭開股價變動的“神秘面紗”。

三、結論

股市容易受到消息、政府政策等許多外在因素的影響，本文將重點放在了石油行業上市公司上，不僅因為石油的稀有及其在工業生產和人們生活中的重要性，而且石油價格變動引起的股價變動更受到投資者的關注。筆者用隨機波動模型，分析石油行業上市公司的股票價格波動，得到了一定的結果。但由于時間和能力有限，只用了SV(1)模型,在一定程度上影響了結果。如能利用SV模型的高階或它的各種擴展，對石油相關上市公司的股價進行分析，尋找其中的規律，在實踐上將是有很大意義的。

作者：酈解放費金葉單位：浙江工業大學