中國利率與股市間波動溢出效應的實證研究

摘 要：采用多變量EGARCH模型分別對中國利率與滬深股市問的波動溢出效應進行的實證研究表明，股票收益率對利率收益率有著顯著的短期動態影響；利率與滬深股市間存在著顯著的雙向波動溢出，除了利率對深圳市場的方向外；其他方向的波動溢出均存在著不對稱性。

關鍵詞：波動溢出效應；多變量EGARCH模型；不對稱性

中圖分類號：F830．91

文獻標識碼：A

文章編號：1003—7217(2007)01—0046—05

一、引言

隨著信息通信技術和金融衍生技術的發展，“金融抑制”觀點和“金融深化”理論的提出，一些國家紛紛撤消金融管制，從而增強了金融市場間的信息交流，使得各市場間的相關性大大加強。因此，波動可能會從一個金融市場傳遞到另一個金融市場，即金融市場間可能存在著波動溢出效應。

自上世紀90年代初起，國外開始研究各金融市場間的波動溢出效應。Hamao等運用單變量GARCH－M模型研究紐約、東京、倫敦股市間的波動溢出效應，發現1987年世界股市崩潰后，呈現出紐約到倫敦、東京，倫敦到東京股市的波動溢出效應。Koutmos和Booth運用多變量EGARCH模型研究紐約、東京、倫敦世界三大股市的波動溢出，發現三大股市之間不僅存在波動溢出效應，而且其波動溢出還存在不對稱性，市場的壞消息比好消息對另一市場的波動影響更大。另外，So、Li和Lam通過建立向量SV模型來研究馬來西亞與泰國股票指數間的波動關系，趙留彥和王一鳴運用向量GARCH—BEKK模型來研究中國A、B股市波動溢出與信息傳遞關系，張碧瓊則運用EGARCH模型來檢驗紐約、倫敦、東京、香港、上海、深圳股市之間日收益波動溢出的流星雨假定。當然，波動溢出效應并非只局限于股市，Laopodis采用多變量VAR-EGARCH模型研究德國馬克各匯率間波動溢出，發現其匯率間不僅存在波動溢出，同時還具有不對稱性，市場壞消息比好消息對另一市場的波動影響更強烈。Kanas和Kouretas則通過研究希臘官方匯率與黑市匯率間的波動溢出效應，發現兩市場之間存在著不對稱性的波動溢出。

關于中國利率與股市關系的研究，目前主要集中于兩者收益率一階矩的關系，而對波動溢出效應(即收益率條件二階矩關系)的研究卻比較少。盡管兩者收益率一階矩間的領先滯后關系對其預測提供了信息，但金融市場間的波動溢出效應研究，可以讓我們了解市場吸收信息的過程和市場波動之間的關系，這對配置資產組合、防范金融風險有著重要的意義。

二、多變量EGARCH模型

1991年，Nelson提出了EGARCH模型，它相對GARCH模型來說具有兩個突出的優點：(1)不需要限制參數來保證條件方差方程隱含的條件波動總是正值；(2)允許好壞消息的影響具有不對稱性[引。

在研究多個變量、多個市場波動之間的相互影響關系，需要把單變量GARCH類模型擴展到多變量情況，Pagan指出多變量框架內分析問題能夠充分利用殘差向量的方差一協方差矩陣所包涵的信息，與單變量模型相比能夠得到更加精確的參數估計值。所以本文采用多變量EGARCH模型來研究中國利率與股市間的波動溢出效應。

模型具體如下：

三、數據和診斷性檢驗

(一)數據樣本選取

為了區分中國利率與滬深股市間不同的波動溢出效應，本文分別對上海和深圳股市進行實證研究，選用的考察變量分別為上證綜合指數和深證成份指數，而利率變量我們選用7天銀行間同業拆借利率。樣本期為2000年3月1日到2005年7月29日，共1288個數據。日收益率采用對數差分的計算形式，計算公式為：

(二)數據的基本統計分析

表1列出了利率與股票收益率及收益率平方序列的統計特征，利率與滬深股市收益率序列的偏度和峰度說明它們呈現出顯著的尖峰特征，JB統計量也表明每個收益率序列都不服從正態分布；6階、12階自相關的Ljung-Box Q檢驗表明：利率收益率序列存在著顯著的自相關現象，而滬深股市的收益率序列則不存在。根據收益率平方序列的Ljung-BoxQ檢驗結果，無論利率還是滬深股市收益率平方序列的自相關性在統計上都是極為顯著的，這揭示7天同業拆借利率和滬深股市的波動都存在著時變性和聚類性。

(三)診斷性檢驗

在應用前面多變量EGARCH模型之前，我們需要對數據進行一些檢驗。首先要檢驗利率和股票指數日對數收盤價的單位根及它們之間是否具有協整關系，以此來確定均值方程式(1)、(2)中是否要加入誤差修正項(Vecm)；然后要檢驗均值方程的殘差序列是否具有ARCH效應，以及條件方差是否具有不對稱性，這是建立EGARCH模型的理論依據。

1．單位根、協整關系檢驗。我們運用ADF檢驗法和Johansen協整檢驗法來進行單位根和協整關系檢驗。表2列出了單位根檢驗結果，表明利率和股票指數的日對數收盤價接受存在單位根的原假設，而其一階差分則拒絕存在單位根的原假設，由此可以推斷它們都是I(1)過程，可以進一步檢驗利率與上證綜指和利率與深證成指間的協整關系。

表3列出了同業拆借利率與上證綜指、深證成指間的協整關系檢驗結果，從中我們可以看出同業拆借利率與上證綜指、深證成指都具有1個協整關系。因此在多變量模型的均值方程中須加入誤差修正項(Vecm)，即用向量誤差修正(VEC)模型。

2．ARCH效應檢驗和條件方差不對稱性檢驗。對于殘差序列的ARCH效應，我們運用拉格朗日乘子(LM)檢驗法來檢驗。對于條件方差不對稱性的檢驗，本文則采用Engle和Ng提出的診斷檢驗方法，包括符號偏誤檢驗(SBT)、負向程度偏誤檢驗(NSBT)、正向程度偏誤檢驗(PSBT)、聯合檢驗(JT)來檢驗，JT的檢驗回歸式：

表4分別列出了利率與滬深股市的ARCH效應檢驗和條件方差不對稱性檢驗結果。LM(2)、LM(6)和LM(10)統計量都顯著拒絕沒有ARCH效應的原假設，顯示收益率殘差序列的ARCH效應非常明顯，存在顯著的條件方差。雖然SBT檢驗表明正向與負向未預期收益對波動的影響效果差異不夠顯著。但是NSBT、PSBT檢驗表明：大的正負向沖擊所引起的波動比小的正負向沖擊所引起的波動要大，以及JT檢驗表明未預期變動的方向和大小對波動的影響也不同，這些表明條件方差的不對稱性可能存在。

四、多變量EGARCH模型估計結果

對于多變量EGARCH模型的參數估計，大多采用極大似然估計法，我們也將采用此方法對模型參數進行估計。在標準化殘差服從正態分布條件下，含有T個樣本時的對數似然函數為：

表5是利率與股市間波動溢出效應的估計結果。從表中可以看出，不管是研究利率與滬市還是深市的波動溢出效應，模型標準化殘差檢驗的Q統計量和Q²統計量數據都顯示它們不存在線性和非線性相關，這說明多變量EGARCH模型檢測結果是可靠的，檢驗結果能夠有效地解釋利率與滬深股市間的波動溢出效應。

均值方程中的系數是表示利率與股票收益率間的動態影響關系，發現利率與滬市股票收益率和利率與深市股票收益率的短期動態影響關系相同。從表5中可知，滬、深股市股票收益率只有其滯后三期的影響是顯著的，而其它滯后期和利率收益率都不顯著。說明從短期來看，利率收益率對股票收益率的影響不顯著，但是利率收益率不僅受到其滯后一至九期的顯著影響，另外股票收益率滯后一、二、四、六、七期對其的顯著影響，且只有滯后一期的系數為正，其它的都為負，說明較近滯后期的股票收益率對利率收益率的影響是正的，而較遠滯后的影響是負的。

從利率與滬市間波動溢出效應的實證結果中可知，方差方程中所有估計的系數在1％顯著性水平下都是顯著的，β_S、β_I分別為0．956 760、0．98 0467，它們分別描述兩個市場波動的持續性，都小于1說明它們的條件方差是有窮的。顯著的δ_s，_I、θ_s，_I、δ_I，_S、θ_I，_S表明利率與滬市存在著顯著的雙向波動溢出，且雙向的波動溢出都具有不對稱性。δ_s，_I的值是0．107 863(為正)，說明利率波動對滬市波動起著正向的傳遞效果，且δ_s，_I的值是－0．407 935(為負)，說明在波動幅度相同的情況下，利率的負向波動比正向波動對滬市的波動影響要大，即體現出不對稱性；δ_I，_S的值是－0．134 944(為負)，說明滬市波動對利率波動是負向傳遞的，δ_I，_S的值是0．394 670(為正)則說明滬市的正向波動對利率波動的影響大于負向波動。

利率與深市間波動溢出效應的實證研究表明，兩者同樣具有顯著的雙向波動溢出——利率波動對深市波動起著正向的傳遞效果，深市波動對利率波動則是負向傳遞的，且深市的正向波動對利率波動的影響大于負向波動；但δ_s，_I的值不顯著，說明利率波動對深市的波動的不對稱性在統計上不顯著。

五、結論與啟示

本文使用日收益數據，運用多變量EGARCH模型對中國利率與滬深股市的波動溢出效應進行了實證研究。結果表明：(1)利率收益率不僅受到其自身滯后值的顯著影響，還受到股票收益率滯后值的顯著影響；但是不管是滬市還是深市，利率收益率對其股票收益率的影響都不顯著。(2)利率與滬深股市之間都存在著顯著的雙向波動溢出效應，說明中國利率與股市之間短期信息的同源性以及利率與股市間具有信息流，且除了利率對深市外其它方向的波動溢出都具有不對稱性，即正負向波動的變動對其它市場的波動影響不同。

最后值得一提是，2005年4月底中國股市開始了股權分置改革，可以說是中國股市的一次根本性制度變革，對中國股市必將產生深遠的影響，所以對于之后的利率與股市間波動溢出以及股改對兩者波動溢出是否會產生影響等問題是值得進一步研究的。

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”