中國內(nèi)地與海外股價指數(shù)之間的關(guān)系研究
——基于門限協(xié)整模型

何紅霞

(西北師范大學 經(jīng)管學院，甘肅 蘭州 730070)

隨著20世紀90年代初的全球化浪潮，新興國家市場逐漸成為全球資金投資的重要領(lǐng)域，這些國家的證券市場亦逐步對外資開放，各國股票市場之間的聯(lián)系日益緊密.近年來我國股票市場逐步取消對外資的限制，從2001年加入世界貿(mào)易組織承諾證券業(yè)開放、到2003年正式啟動合格境外機構(gòu)投資者(QFII)制度、再到2010年上海證券交易所擬開設(shè)國際板，目前已逐步形成漸進式的全方位開放局面.截至2010年12月31日，國家外匯管理局已批準97家合格境外機構(gòu)投資者(QFII)，累計投資額度達210.7億美元.在此大背景下，我國內(nèi)地股票價格與其它國家和地區(qū)股票價格之間的動態(tài)關(guān)系如何？我國內(nèi)地股票價格是否會受到來自其它股票市場的影響，而其它市場的股票價格是否也會受到來自我國內(nèi)地股票價格變動的影響？本文將采用門限協(xié)整方法實證分析在引入QFII后中國內(nèi)地股票價格與其它四個股票市場價格之間的長期均衡和短期動態(tài)調(diào)整關(guān)系.

1 門限協(xié)整模型

設(shè)xt是一個p維I(1)過程的時間序列，存在一個p×1的協(xié)整向量β.定義wt(β)=β'xt表示I(0)過程的誤差修正項，則一個l+1階的線性誤差修正模型(vector error correction model，VECM)如(1)式所示：

Δxt=A'Xt-1(β)+ut

(1)

其中

Xt-1(β)=[1wt-1(β)Δxt-1Δxt-2…Δxt-1]'

Xt-1(β)是p×1維列向量，A是k×p維系數(shù)矩陣，其中k=pl+2.Δ表示變量的一階差分.ut是具有零均值的隨機項.誤差修正項wt-1(β)表示了系統(tǒng)變量之間的長期關(guān)系，而誤差修正項的系數(shù)稱為調(diào)整系數(shù)，表示短期內(nèi)對偏離長期均衡的調(diào)整.

(1)式所描述的誤差修正模型將變量的水平值和差分值有機結(jié)合起來，充分利用了二者提供的信息.從短期看，被解釋變量的變動是由較穩(wěn)定的長期趨勢和短期波動共同決定的.短期內(nèi)系統(tǒng)對于均衡狀態(tài)的偏離程度直接導致波動振幅的大小.從長期看，協(xié)整關(guān)系式起到引力線的作用，將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài).然而，這種線性誤差修正模型假設(shè)只要出現(xiàn)對長期均衡的偏離，短期調(diào)整就會發(fā)生，而且調(diào)整速度是不變的.而在實際中，經(jīng)濟變量的協(xié)整系統(tǒng)中變量向長期均衡的調(diào)整并不是每一時期都發(fā)生的，而且在不同的偏離程度和偏離方向上調(diào)整速度可能是不同的.因此，Balke和Fomby(1997)[1]提出了門限協(xié)整(Threshold cointegration)的概念.門限協(xié)整根據(jù)短期偏離程度的不同將變量的調(diào)整行為分為不同的區(qū)制(regime)，當偏離程度較小時，系統(tǒng)不做調(diào)整，而當偏離程度超過某個門限值時，系統(tǒng)才做出相應的調(diào)整.Balke和Fomby的方法是基于門限向量已知的情況下檢驗系統(tǒng)是否存在門限效應，Hansen和Seo(2002)[2]進一步發(fā)展了該方法，在門限向量未知的情況下檢驗系統(tǒng)內(nèi)是否存在門限效應.他們提供了一種包含對門限值和協(xié)整向量進行聯(lián)合格子搜索的極大似然估計方法，并且提供了一種檢驗門限效應是否存在的檢驗方法.

由(1)式擴展的兩區(qū)制門限協(xié)整模型如下：

其中γ表示門限值，其它字母含義同上文.上式也可以寫成如下形式：

Δxt=A'1Xt-1(β)d1t(β，γ)+
A'2Xt-1(β)d2t(β，γ)+ut

(2)

(2)式表示的門限模型包含兩種區(qū)制，這兩種區(qū)制用誤差修正項的值來進行劃分.系數(shù)矩陣A1，A2決定了兩種區(qū)制下的動態(tài)調(diào)整行為，除了協(xié)整向量β外其它系數(shù)在兩種區(qū)制下是不同的.門限協(xié)整效應只有在0

上述門限協(xié)整模型通過最大化如(3)式表示的似然函數(shù)來估計參數(shù)：

(3)

其中∑=E(utu't)，

ut=Δxt-A'1Xt-1(β)d1t(β，γ)-
A'2Xt-1(β)d2t(β，γ).

對于是否存在門限效應，Hansen和Seo建議用LM統(tǒng)計量進行檢驗.定義原假設(shè)表示系統(tǒng)為(1)式所示線性協(xié)整關(guān)系，而備則假設(shè)H1表示系統(tǒng)為(2)式表示的門限協(xié)整關(guān)系.

在真實協(xié)整向量未知的情況下，檢驗統(tǒng)計量如下：

在真實協(xié)整向量已知的情況下，檢驗統(tǒng)計量如下：

2 數(shù)據(jù)來源及樣本描述

本文選取上證指數(shù)、道瓊斯指數(shù)、倫敦金融時報100指數(shù)、新加坡海峽時報指數(shù)以及香港恒生指數(shù)分別作為中國內(nèi)地、美國、英國、新加坡以及中國香港股票價格的代表，各指數(shù)周收盤價的自然對數(shù)值依次用Pi(i=1～5)來表示，所有數(shù)據(jù)來源于銳思(RESSET)數(shù)據(jù)庫.本文的樣本區(qū)間從2003年7月第一筆QFII交易的周末(2003年7月11日)起，至2011年3月25日.

表1是上證指數(shù)與其它四個股價指數(shù)的無條件相關(guān)系數(shù).從表中數(shù)據(jù)可知，上證指數(shù)與其它指數(shù)的相關(guān)程度分為兩極，與發(fā)達國家市場的相關(guān)系數(shù)較低，與道瓊斯指數(shù)和英國金融時報100指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.5603和0.4832；與新興市場指數(shù)的相關(guān)程度相對較高，與香港恒生指數(shù)和新加坡海峽指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.8496和0.7399.

表1 海內(nèi)外股價指數(shù)的相關(guān)系數(shù)

3 非線性協(xié)整檢驗及估計結(jié)果

在檢驗上證指數(shù)與其它指數(shù)之間是否存在協(xié)整關(guān)系之前，首先應對其進行單位根檢驗，來確定每個指數(shù)時間序列的單整階數(shù).如果各組數(shù)據(jù)中的兩個變量都是n階單整(n>0)，那么該組數(shù)據(jù)有可能存在協(xié)整關(guān)系.表2是對5個指數(shù)序列進行ADF單位根檢驗的結(jié)果.從檢驗結(jié)果來看，5個股價指數(shù)序列均為一階單整，即I(1)過程.

表2 股票價格指數(shù)的單位根檢驗

注：①檢驗形式只包含常數(shù)項，無趨勢項；②Δ表示變量的一階差分.

表3 門限協(xié)整的Sup LM檢驗

本文運用Hansen和Seo(2002)的LM方法對上證指數(shù)與其它指數(shù)做門限協(xié)整檢驗，結(jié)果見表3.對于四組數(shù)據(jù)，Sup LM檢驗的結(jié)果均拒絕了原假設(shè)H0(線性協(xié)整關(guān)系)，接受備則假設(shè)H1(門限協(xié)整關(guān)系).

因此本文利用四組數(shù)據(jù)分別對(2)式所表達的門限協(xié)整誤差修正模型進行估計，估計過程在matlab軟件平臺上實現(xiàn)，結(jié)果見表4.圖1至圖4為各組模型中ΔPi(i=1～5)對誤差修正項的反應圖.

從估計參數(shù)的顯著性來看，較為理想的估計結(jié)果是第二、三組，即中英、中新股價指數(shù)的組合.

(1)上證指數(shù)Δp1，t與英國金融時報100指數(shù)Δp3，t的組合：在36.6%的時期內(nèi)(區(qū)制一)，Δp1，t和Δp3，t的方程中誤差修正項w1分別在10%和5%水平下顯著，表明二者之間存在長期的協(xié)整關(guān)系，且Δp3，t對誤差修正項的反應速度比Δp1，t的反應速度快，這一點從圖2也能發(fā)現(xiàn)，當wt-1=p3，t+0.103p1≤7.7386時，Δp3，t比Δp1，t的斜率大.此外，Δp1，t和Δp3，t也存在短期的動態(tài)關(guān)系，在各自的方程中對方前期值的系數(shù)在5%水平下顯著，Δp1，t-1對Δp3，t的影響是正向影響，Δp3，t-1對Δp1，t的影響為反向影響；而在大多數(shù)時期(占63.4%)，誤差修正項系數(shù)只有在Δp1，t方程中顯著，且調(diào)整速度大于在區(qū)制一中的速度，但是調(diào)整的方向相反，而在Δp3，t方程中不顯著.

(2)上證指數(shù)Δp1，t與新加坡海峽時報指數(shù)Δp4，t的組合：在69.1%的時期內(nèi)，Δp1，t和Δp4，t的方程中誤差修正項ωt在5%水平下顯著，表明二者之間存在長期的協(xié)整關(guān)系，且對誤差修正項的反應速度幾乎一致.這一點從圖3也能發(fā)現(xiàn)，在門限值的右側(cè)，Δp1，t和Δp4，t幾乎平行.而二者的短期關(guān)系只存在于Δp4，t對Δp1，t的正向影響.而在少數(shù)時期(占30.9%)，誤差修正項系數(shù)只有在Δp6，t方程中顯著，且調(diào)整速度小于在區(qū)制二中的速度，而在Δp1，t方程中不顯著.

表4 上證指數(shù)與其它股價指數(shù)的門限協(xié)整估計結(jié)果

注：*、**分別表示在10%、5%水平下顯著.

還有兩組變量只有單方面的長期影響，分別是第一、四組.

(3)上證指數(shù)Δp1，t與道瓊斯指數(shù)Δp2，t的組合：在區(qū)制一，只有在Δp1，t的方程中誤差修正項wt的系數(shù)在10%水平下顯著，表明道瓊斯指數(shù)p2對上證指數(shù)有長期影響，而上證指數(shù)對道瓊斯指數(shù)無長期影響.但是二者之間存在短期影響，Δp1，t-1對Δp2，t的影響是反向影響，Δp2，t-1對Δp1，t的影響為正向影響；在區(qū)制二，只有在Δp2，t的方程中誤差修正項wt的系數(shù)在5%水平下顯著，表明上證指數(shù)對道瓊斯指數(shù)有長期影響，而道瓊斯指數(shù)對上證指數(shù)無長期影響.在Δp1，t和Δp2，t的方程中對方前期值的系數(shù)在5%水平下顯著，都為正向影響，且影響程度比在區(qū)制一的大.這些結(jié)論說明在大多數(shù)時期(占樣本期的93.81%)，上證指數(shù)受道瓊斯指數(shù)的長期影響，而只有在少數(shù)時期(6.19%)，道瓊斯指數(shù)受上證指數(shù)的長期影響.在所有樣本期內(nèi)，二者之間均存在短期的相互影響.

(4)上證指數(shù)Δp1，t與香港恒生指數(shù)Δp5，t的組合：在正常狀態(tài)(區(qū)制一)下，只有Δp5，t方程中的誤差修正項wt的系數(shù)在5%水平下顯著，而且Δp1，t-1的系數(shù)也顯著.表明在大多數(shù)時期(占樣本期的94.07%)，上證指數(shù)對香港恒生指數(shù)同時存在長期和短期的影響，而香港恒生指數(shù)對上證指數(shù)不存在長期影響.而在特殊狀態(tài)(區(qū)制二)下，兩個方程中wt的系數(shù)均不顯著，表明在極少數(shù)時期(占樣本期的5.93%)，二者之間并不存在長期關(guān)系.

Error Correction

Error Correction

Error Correction

Error Correction

本文利用門限協(xié)整模型對上證指數(shù)與其它國家和地區(qū)股價指數(shù)之間的長期均衡和短期動態(tài)調(diào)整關(guān)系進行了實證分析，結(jié)果表明：在上證指數(shù)與其它四個指數(shù)的組合中均存不同程度的長短期聯(lián)動關(guān)系，具體來講：上證指數(shù)與英國金融時報100指數(shù)和新加坡海峽時報指數(shù)在某一狀態(tài)(區(qū)制一或區(qū)制二)存在長期的協(xié)整關(guān)系和短期的動態(tài)調(diào)整關(guān)系.上證指數(shù)與道瓊斯指數(shù)以及香港恒生指數(shù)只存在單方面的長期影響以及單向或雙向的短期影響.

本文的實證結(jié)果說明在我國引入QFII制度之后，我國內(nèi)地股票市場已經(jīng)和其它股票市場有著單向或雙向的信息傳遞.這表明我國股票市場正在逐步與國際接軌，改變以前與其它市場完全分割的狀態(tài).這些結(jié)論對我國的投資者、政策制定者和監(jiān)管者都有重要的意義.對于投資者來說，在構(gòu)造多樣化投資組合時對于股市關(guān)系的準確把握是非常必要的，可以在組合中多加入與我國股市相關(guān)性較弱的市場的股票，如新加坡市場的股票，而減少與我國股市相關(guān)性強的股票，如美國、英國的股票，從而降低風險.對于政策制定者來說，隨著我國內(nèi)地證券市場的對外開放以及與其它市場的聯(lián)系日益緊密，為了維持國內(nèi)金融穩(wěn)定和經(jīng)濟增長，必須把握好本地證券市場與其它國家和地區(qū)證券市場的關(guān)系.監(jiān)管當局不僅需要掌握好來自市場內(nèi)部的沖擊，同時也需要準確把握來自外部市場(如美國、英國)的沖擊.

參考文獻：

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[2]Hansen，B.E.，Seo，B.Testing for Two-regime Threshold Cointegration in Vector Error-correction Models [J].Journal of Econometrics，2002，110(2):293-318.

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