國際主要股市波動相關性的實證研究

[摘要] 本文對國際幾個主要股票市場進行了收益率與波動相關性的實證分析，最終得出這樣的結論：美國、英國、日本、中國香港、滬市、深市的指數是存在協整關系的；通過多元GARCH分析，看出中國股票市場與其他股票市場有一定的波動相關性，但不是很強；在國內看來，滬市與深市的波動相關性很強。

[關鍵詞] 協整(Cointegration) 廣義自回歸條件異方差(GARCH) 波動相關性

一、引言

由于經濟一體化的程度加深，主要發達國家的股票市場具有顯著的聯動特征。如Hung和Cheung(1995)研究發現，東南亞五個新興的股票市場相互間以美元計價的股指存在顯著的Granger因果關系和協整效應。

股票市場除了收益率備受關注外，股票價格的頻繁波動也是股票市場最明顯的特征之一。1982年，Engle等提出了一元自回歸條件異方差ARCH模型，1986年Bollerslev對此進行了推廣，建立了廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型，十多年來在描述經濟金融領域中倍受青睞。而幾乎同時被提出的多元ARCH模型及多元GARCH模型，由于未知參數繁多，在經濟金融領域或其它領域的研究中并沒有如同一元模型那樣得到充分的應用。

因此許多學者致力于給這一“繁重”的模型加上一些合理的參數限制以減少條件方差表達式中待估未知參數的個數，得到幾種不同的模型簡化形式。

本文研究的是美國、英國、日本、中國香港及中國上海、深圳的股票市場之間收益率與波動性的相互影響關系。通過運用協整檢驗研究各國股票市場指數之間的收益相關性。并且通過多元GARCH模型對股票市場的價格波動特征進行深入的刻畫。

二、數據描述

我們選取了代表這六個股票市場的指數：美國的道?瓊斯工業平均指數(DJIA)，英國的金融時報指數(FTSE100)，香港的恒生成分股指數(HSI)，日本的日經225指數(NIKKEI225)，以及上證綜合指數(SS)，深證成分指數(SZ)。數據時間段為1996年12月26日到2007年10月31日(數據來自雅虎財經)，其中截掉了各個市場未同時開市的數據。

首先我們對這六個指數進行取對數差分處理，用LDJ、LFT、LHS、LNI、LSS、LSZ表示進行對數處理后的指數序列；用RDJ、RFT、RHS、RNI、RSS、RSZ表示進行一階對數差分處理后的收益率序列。當股票價格指數波動不是十分劇烈的時候，它確實近似的等于股票價格指數的日變化率。

三、實證研究及結果分析

1.單位根檢驗

單位根檢驗結果表明，對數指數序列都是I(1)過程，收益率序列是I(0)過程。

2.協整檢驗

通過單位根檢驗，我們知道對數指數序列LDJ、LFT、LHS、LNI、LSS、LSZ都是I(1)過程，可以對它們進行Johansen協整檢驗，檢驗結果表明六個指數具有協整關系。

通過實證分析我們知道，LDJ與LFT、LHS、LSZ有顯著的同向變動關系，與LNI、LSS有著反向變動關系。從影響程度來看，LFT對LDJ影響最大，而且是正的。日經指數對道指有負的影響，這同美國與日本經濟發展差異一致。上證指數與道指反向變動，是因為中美貿易順差問題，2005年中國貿易順差達到1019億美元，外匯儲備總額達到8189億美元，去年達到1400億美元，這就造成了大量資本流入中國，對美國經濟產生了負面影響。對于上證綜指與深證成指反向變動，可以解釋為：中國上證綜指主要是由國有大中型企業板塊構成，而深證成指主要是由中小企業板塊構成，近年來我國進行的大型國有企業股份制改革，使滬市成為改革的重心，滬市大幅增長抑止了深市的發展。

3.波動相關性的的實證結果分析

現有的涉及市場之間的相關性的研究主要是考察不同市場價格走勢的時序相關性。然而，平行觀測不同市場運行態勢的聯動特征，并不能準確判斷市場之間價格波動的因果關系。因此，我們想用多元GARCH模型來刻畫股票市場之間波動的相關性。

我們運用六元BEEK模型來研究這些股市的波形相關性。通過運算得出各個股市波動相關系數。六個股票市場的波動相關系數可得到15個相關系數圖，概況起來可以分為三類：第一類為除了上市深市外其余股市之間的波動相關性，有較強的波動相關性，如圖1所示；第二類為除上市深市外其余股市分別與滬市和深市的波動相關性，表明雖然有一定的波動相關性，但是相關性較弱，如圖2所示；第三類相關系數圖表明滬市和深市的波動相關性非常強，如圖3所示。

這說明我國股票市場與其他主要的國際股票有一定的相互影響，但是因為中國股市是新興的市場，還不是發展的很成熟，因此與其他股市的影響程度不高，有待于我國股市的進一步完善與發展。

參考文獻:

[1]詹姆斯D.漢密爾頓劉志明譯:《時間序列分析》[M]，中國社會科學出版社，1999

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