基于Rolling Regression及VAR—DCC—GARCH模型的股市時變協動研究

賈凱威+楊洋+劉琳琳

摘要：本文以2002年5月至2013年12月為研究區間，利用協整模型、滾動回歸模型及VAR-DCC-GARCH模型對中國大陸股市與日本、香港、新加坡股市間的時變協動性進行了研究。結果表明：長期內，中國大陸股票市場與香港股市存在時變協整關系（截距與斜率均具有時變性），與新加坡股市存在著弱協整關系，但與日本股票市場不存在協整關系；中國大陸股市與香港股市、日本股市間的時變相關系數具有長記憶特征，而與新加坡股市時變相關系數并不具有持續性；亞洲發達經濟體對中國大陸股市存在顯著的金融傳染效應。

關鍵詞：時變協動性；中國大陸股市；協整與滾動回歸；VAR-DCC-GARCH模型

中圖分類號：F830.9；F064.1 文獻標識碼：A

一、引言與文獻綜述

股票市場一體化迫使各國投資者尋找新的投資機會以減少投資的潛在風險。當不同國家的股票市場呈現出不同的波動趨勢時，投資者就可以將投資多樣化策略從本國擴展到全球。近年來，國際投資者紛紛將亞洲新興國家的股票納入其投資范圍，這必然會受到新興國家股票市場間相互關聯程度及新興市場與發達國家股票市場關聯性的影響（Pretorious，2002）^[1]。

目前，已經有大量的文獻對新興國家與發達國家股票市場間的相互關聯性或協動性進行研究。Huang et al.（2000） 對兩個主要的發達市場（美國與日本）及七個亞洲新興市場的長期與短期協動性進行了研究，結果表明亞洲新興經濟體股票市場與發達市場在短期內存在協整關系，但在長期內不存在顯著的協整關系^[2]。此外，還有大量文獻對發達市場與東歐新興市場間的協動性進行了研究。Syriopoulos and Roumpis（2009）對七個東南歐新興股票市場與美國、德國兩個成熟股票市場間的協動性進行了研究，結果表明，盡管在短期內各新興經濟體股票市場與發達市場存在穩定的協整關系，但是東南歐七國的股票市場仍然可以在長期內作為國際投資者分散投資風險的對象。基于動態條件相關模型的研究結果表明，發達經濟體內各國股市收益相關性與新興經濟體內各國股市收益相關性均非常高，而發達經濟體與新興經濟體間的收益相關性則大大降低^[3]。

還有一部分文獻對亞洲各國股票市場間的協動性進行了研究。例如，Elyasiani et al.（1998）對斯里蘭卡股票市場與亞洲其它經濟體股票市場的協動性進行了研究，結果表明斯里蘭卡與亞洲其它國家間的股市并不存在顯著的協動性^[4]。Qiao et al.（2008）對中國大陸股票市場與中國香港股票市場間的協動性進行研究，結果表明中國大陸B股與香港股票市場存在著雙向波動外溢關系^[5]。Ratanapakorn and Sharma（2002）檢驗了亞洲五個國家1997年亞洲金融危機前后股票市場協動性的變化，結果表明，亞洲金融危機前，各國股票市場不存在顯著的協動性，但是亞洲金融危機后，各國股票市場一體化程度顯著增強，即亞洲金融危機增強了各國股票市場的一體化程度^[6]。Raj and Dhal （2008）對印度與兩個亞洲國家股票市場及三個發達市場協動性進行了研究，多變量協整檢驗表明，印度與其余五國間的股票市場存在著顯著的協整關系，但是印度與任一國家間并不存在協整關系^[7]。同樣，Jang and Sul（2002）對亞洲金融危機是否改變了亞洲主要國家股票市場間的協動性進行了研究（中國香港、印度尼西亞、日本、韓國、新加坡、中國臺灣及泰國），結果表明，金融危機前，僅有少數國家間存在協動變化關系，亞洲金融危機后存在協動變化關系的國家明顯增多。Chen et al.（2002）、Chelley-Steeley（2004）及Chi et al.（2006）等都進行了相似的研究，均得出了相似的結論：金融危機加強了各國股市的協動性[8-10]。但是這些研究并沒有進一步解釋金融危機增強各國股市一體化或協動性的原因^[11]。

當前國內關于股市協動性研究的文獻主要集中于美國對中國大陸股市的影響，如楊雪萊和張宏志（2012）、王治政和吳衛星（2012）等，這些研究均沒有考慮到中國大陸股市與其它股市協動性的時變特征，因此對金融傳染機制的時變性并未涉及。

與以上研究不同，本文的目的在于檢驗中國股票市場與本地區成熟市場（中國香港股票市場、日本股票市場與新加坡股票市場）間的協動性。論文的創新點在于：分別采用Rolling Regression方法及VAR-DCC-GARCH方法研究中國股票市場與其它國家股票市場收益與波動的時變協動性，避免了主觀劃定子樣本帶來的偏差，排除了由于“結構性斷點的存在”導致的拒絕“隱性協整關系”的可能（Gregory et al.，1996）。

二、研究方法與框架

（一）收益協動性研究——協整檢驗與滾動回歸

1.E-G兩步法

首先采用E-G兩步法對中國上證綜合指數與亞洲主要發達市場股票價格指數間的協整關系進行兩兩檢驗。令yt、xt分別表示兩個不同國家的股票價格，E-G兩步協整檢驗首先要求yt對xt進行線性回歸，即：

三、數據描述

（一）變量選擇與描述

這里分別選取MSCI China A value、MSI Singapore value、MSCI Japan value及MSCI HongKong value作為各國或地區股票市場的代理變量，分別研究中國與其它各國股市的協動性。根據樣本的可得性，這里選擇2002年5月30號至2013年12月2號作為研究區間，樣本容量為3 003個。為了排除匯率波動對各國股市的影響，各國股票價值采用本幣計價。數據來源為MSCI網站。

（二）描述性統計分析

圖1為中國大陸、香港、日本及新加坡的股票價格指數走勢圖。CH、HK、JP、SG分別表示中國大陸、中國香港、日本及新加坡的股票價格指數。可以看出，四個國家或地區的股票價格指數整體呈現出高度的協動性。具體地，2002-2007年，各國股市呈上揚態勢；2007年末至2009年，各國或地區的股市呈現出快速回落態勢。此后，各國或地區的股市變化的協動性看似有所下降。具體地，中國大陸股市從2009年開始到現在一直處于盤整狀態；而日本股市從2010-2012年處于下降通道，2013年以來處于上升通道；香港與新加坡股市表現出較強的協動性，2009年后一直處于上升通道，而新加坡股市的上升通道更為穩定。圖2為各國或地區的日對數收益率走勢圖。RCH、RHK、RJP、RSG分別表示中國大陸、中國香港、日本及新加坡的股票價格日對數收益率。不難看出，各國股市均存在著強烈的波動集聚效應。該現象表明，各國股市的波動率存在著時變性。

表1為各國或地區對數收益率的描述性統計分析結果。從收益率均值看，除日本收益率為負值外，其余各國或地區的收益率均值為正值；從標準差看，中國大陸的股票市場風險最大，其次依次為日本、中國香港及新加坡；從偏度結果看，四個國家或地區的偏度均為負值，具有顯著的左偏態，這就意味著在概率密度函數左側的尾部比右側的長，絕大多數的值（包括中位數在內）位于平均值的右側；而各國較高的峰度表明，各國或地區股市收益率的分布要比標準正態分布的峰度更高，這表明，各國收益率方差的增大是由低頻度的大于或小于平均值的極端差值引起的。J-B檢驗結果表明，各國或地區的收益率分布均不滿足正態性假設。

四、實證研究

（一）單整檢驗

采用ADF方法對各國或地區的股票價格指數進行單位根檢驗。檢驗結果顯示，各國或地區的股票價格指數均不平穩，而其一階差分即收益率為平穩序列，這表明所有的股票價格指數均為一階單整序列。

（二）協整檢驗

1. E-G兩步法

EG檢驗的第一步是將LCH分別對LHK、LJP、LSG進行線性回歸，結果如下：

表2為各殘差序列的平穩性檢驗結果。從檢驗結果看，RDCHJP在三種檢驗形式下均不能在5%的顯著性水平上拒絕原假設。從圖3可知，方程（7）產生的殘差估計量RDCHJP具有明顯趨勢項與截距項，因此具有趨勢與截距項的檢驗更合適，而此時的相伴概率為0.7814，表明中國大陸股票市場指數與日本股票市場指數不存在協整關系，即中國大陸股票市場與日本股票市場并不存在穩定的長期均衡關系。其次，從RDCHHK的檢驗結果看，三種形式下的檢驗基本上都拒絕了原假設，同時由于圖3中RDCHHK并沒有表現出明顯的趨勢，因此不含趨勢項的檢驗結果（檢驗形式分別為C，0，2與0，0，2）更為合適，此時的相伴概率分別為0.0124與0.0008，分別在5%與1%的顯著性水平上拒絕了原假設。這表明，中國大陸股市與香港股市收益存在著協整關系，即兩股市之間存在長期穩定的均衡關系。最后，RDCHSG的檢驗結果具有較大的不確定性。具體地，當采用含有趨勢項或截距項的ADF檢驗時，相伴概率分別為0.3815及0.1017，此時不滿足平穩性假定；當采用無趨勢、無截距ADF檢驗時，中國大陸股市與新加坡股市存在協整關系。因此，這里認為中國大陸股市與新加坡股市存在著弱穩定均衡關系。綜上，CH與HK存在著顯著的協整關系，CH與JP不存在協整關系，而CH與SG存在弱協整關系。

2. 滾動回歸估計

為了判斷中國大陸股市與其它國家或地區股市間的協動性是否具有時變性，國內外許多學者作出許多嘗試，并且取得豐富的成果，如Chow（1960）、Gregory and Hansen（1996）等。這里采用固定時間窗口的滾動回歸估計，其優點在于能夠敏銳地捕捉每一個樣本的變化對整體回歸系數的影響，從而能夠充分捕捉系統的時變性。

這里選擇樣本容量為500（約兩年）的固定時間窗口估計模型（1），然后加入一個新樣本，同時去除一個最遠的樣本，再次估計模型，依次進行下去……，直到剩下最后500個樣本時作最后一次估計。中國大陸與中國香港、日本及新加坡的滾動回歸結果分別見圖4-圖6。從圖4-圖6可以看出，中國大陸LCH與各國或地區的滾動回歸參數（包括常數項constant與斜率項）可能存在著時變性。對各滾動回歸方程的參數進行ADF檢驗（結果見表3），結果表明：（1）中國大陸LCH與中國香港LHK間的回歸系數（包括常數項與斜率系數）均為非平穩序列，這表明香港股市對中國大陸股市的影響同時存在著漂移項與截距項的時變性，即香港股市變化對中國大陸股市的影響不僅在影響水平上存在著時變性，在影響速度上也存在著顯著的時變性；（2）中國大陸LCH與日本LJP間的回歸系數（包括常數項與斜率系數）均為平穩序列；（3）中國大陸LCH與新加坡LSG間的回歸系數（包括常數項與斜率系數）也均為平穩序列。

綜上，盡管中國大陸與中國香港存在著長期穩定的協動變化關系，但是這種協動關系具有顯著的時變性。同時，由于中國大陸與日本、中國大陸與新加坡間并不存在顯著的時變關系，且協整檢驗表明中國與日本、新加坡并不存在強協整關系，因此我們得出更為穩健的結論：長期內，中國與日本、新加坡并不存在協動關系。

（三）基于VAR-DCC-GARCH模型的股票市場波動協動性研究

以上研究表明，中國大陸股市與不同國家或地區股市的協動性具有時變性，這里進一步采用動態相關系數DCC-GARCH模型研究中國大陸股市與其它股市間波動率的時變性。中國與其它三個國家或地區的雙變量VAR-DCC-GARCH模型估計結果見表4。

從表4估計結果看：（1）中國大陸股市與中國香港股市的方差方程非常顯著，與時變波動性假設相符。此外，方差方程中的參數A1+B1=0.9882，A2+B2=0.9902，參數之和接近于1，表明中國大陸股市與中國香港股市的波動性具有強持續性。時變相關系數的持續性參數估計值DCC（2）=0.9503，且在1%顯著性水平上顯著。同時，中國大陸股市與中國香港股市的近期協動性系數DCC（1）=0.0379，且在1%顯著性水平上顯著。（2）中國大陸與日本股市的DCC-GARCH估計結果和中國大陸與香港股市的估計結果非常相似。方差方程非常顯著，與方差時變性假設相符。方差方程系數之和也接近于1（A1+B 1=0.9905，A2+B2=0.9891），說明中國大陸股市與日本股市的波動性也具有較強的持續性。時變相關系數的持續性參數估計值DCC（2）=0.9663，且在1%顯著性水平上顯著。同時，中國大陸股市與日本股市的近期波動協動性系數DCC（1）=0.0217，且在1%顯著性水平上顯著。（3）中國大陸股市與新加坡股市的均值方程在10%的顯著性水平上顯著，方差方程在1%顯著性水平上顯著，也具有方差時變性特征。同時，方差方程系數之和也接近于1（A1+B 1=0.5573，A2+B2=0.9831），說明中國大陸股市與新加坡股市的波動性也具有較強的持續性，但是前者小于后者。中國與新加坡股市的時變相關系數的持續性參數估計值DCC（2）=0，這表明盡管中國大陸股市與新加坡股市的近期波動協動性系數為DCC（1）=0.0144，且在1%顯著性水平上顯著，但是該協動性并不具有時變性與持續性。

綜上，中國大陸股市與香港股市、日本股市及新加坡股市均存在顯著的波動時變性，符合方差時變性假設；其次，中國大陸股市與香港股市、日本股市間的時變相關系數具有非常強的持續性，即具有長記憶特征，而中國大陸與新加坡股市時變相關系數并不具有持續性。

圖7是中國大陸股市與香港股市及日本股市時變相關系數圖（COE1表示中國大陸股市與香港股市相關系數；COE2表示中國大陸股市與日本股市相關系數）。可以看出，兩相關系數均呈現出顯著的時變性特征，且COE1整體上顯著大于COE2。從COE1走勢看，中國大陸股市與香港股市動態相關系數最低時為2004年1月的0.37，最高時達2008年12月的0.95。從中國大陸股市與日本股市動態相關系數COE2走勢看，該系數最低為2003年9月的0.25，最高時達2008年的0.72，也具有顯著的時變特征。比較兩個相關系數，不難發現，兩相關系數的動態變化趨勢非常相似，且在危機期間的相關系數明顯高于危機前后的相關系數，這從2008-2009美國次貸危機及2010-2012歐洲主權債務危機期間的相關系數可以看出。此外，中國大陸與香港及日本的相關系數在2012年9月以后呈現出相反的變化態勢。具體地，2013年9月后，COE1先升后降，而COE2先降后升。Pretorious（2002）認為，股票市場間協動性源于三種因素：金融傳染、實體經濟一體化及股票市場特質。當股票市場的協動性不能由經濟基本面因素解釋時，此時的協動性原因可解釋為金融傳染；而實體經濟一體化對股票市場協動性的影響主要是通過雙邊貿易及相關經濟變量如利率、通貨膨脹率實現的；股票市場特質包括股票市場規模、交易機制等。由于中國是發展中新興經濟體，而日本、香港及新加坡均為發達或較發達經濟體，中國與這些經濟體在市場規模、產業結構上存在較大差異，因此中國大陸與日本、香港等股市間的高相關性可能主要由金融傳染導致，即亞洲發達經濟體對中國大陸股市存在顯著的金融傳染效應。

五、結論

本文以2002年5月至2013年12月為研究區間，對中國大陸股市與亞洲發達股市間的時變協動性進行了研究。結論如下：

第一，E-G兩步法表明，中國大陸股票市場指數與日本股票市場指數不存在協整關系，與香港股市收益存在著協整關系，與新加坡股市存在著弱穩定均衡關系。協動效應的存在意味著，國際投資者通過構建關于大陸內地股票與香港股票的投資組合以最大限度的降低或分散投資非系統性風險的目的或效果將大打折扣。這也意味著，長期內構建關于中國大陸股市與日本股市或新加坡股市的投資組合能夠在很大程度上降低投資中的非系統性風險。

第二，采用滾動回歸估計的結果表明：中國大陸LCH與中國香港LHK間的回歸系數（包括常數項與斜率系數）均為非平穩序列，這意味著香港股市對中國大陸股市的影響同時存在著漂移項與截距項的時變性，即香港股市變化對中國大陸股市的影響不僅在影響水平上存在著時變性，在影響速度上也存在著顯著的時變性；中國大陸LCH與日本LJP間的回歸系數（包括常數項與斜率系數）均為平穩序列，說明中國大陸股市與日本股市存在著時變協動效應；中國大陸股市與日本及新加坡股市間不存在時變協動效應，排除了由于“結構性斷點的存在”導致的拒絕“隱性協整關系”的可能（Gregory et al.，1996）。

第三，基于雙變量VAR-DCC-GARCH模型的估計結果表明，中國大陸股市與香港、日本股市存在著時變相關性，且在2008-2009年次貸危機期間及2010-2012歐洲主權債務危機期間的相關系數均顯著高于危機前后，相關系數具有強記憶性。相反，中國大陸股市與新加坡股市間的相關系數更具有穩定性及非持續性。根據Forbes and Rigobon（2001）對金融傳染的定義可知，中國大陸股市與日本股市、香港股市的相關系數在金融危機期間顯著高于金融危機之前，因此，中國大陸股市與日本、香港股市存在著顯著的金融傳染效應。

參考文獻：

[1] Pretorius E. Economic determinants of emerging stock market interdependence[J].Emerging Markets Review，2002，3（1）： 84-105.

[2] Huang B N，Yang C W，Hu J W S. Causality and cointegration of stock markets among the United States，Japan and the South China Growth Triangle[J]. International Review of Financial Analysis，2000，9（3）： 281-297.

[3] Syriopoulos T，Roumpis E. Dynamic correlations and volatility effects in the Balkan equity markets[J].Journal of International Financial Markets，Institutions and Money，2009，19（4）： 565-587.

[4] Elyasiani E，Perera P，Puri T N. Interdependence and dynamic linkages between stock markets of Sri Lanka and its trading partners[J].Journal of Multinational Financial Management，1998，8（1）： 89-101.

[5] Qiao Z，Chiang T C，Wong W K. Long-run equilibrium，short-term adjustment，and spillover effects across Chinese segmented stock markets and the Hong Kong stock market[J].Journal of International Financial Markets，Institutions and Money，2008，18（5）： 425-437.

[6] Ratanapakorn O，Sharma S C. Interrelationships among regional stock indices[J].Review of Financial Economics，2002，11（2）： 91-108.

[7] Raj J，Dhal S. Integration of India′s stock market with global and major regional markets[J].Bank for International Settlements Press & Communications CH 4002 Basel，Switzerland，2008： 202.

[8] Chen G，Firth M，Meng Rui O. Stock market linkages： evidence from Latin America[J].Journal of Banking & Finance，2002，26（6）： 1113-1141.

[9] Chelley-Steeley P. Equity market integration in the Asia-Pacific region： A smooth transition analysis[J].International Review of Financial Analysis，2004，13（5）： 621-632.

[10]Chi J，Li K，Young M. Financial integration in East Asian equity markets[J].Pacific Economic Review，2006，11（4）： 513-526.

[11]Jang H，Sul W. The Asian financial crisis and the co-movement of Asian stock markets[J].Journal of Asian Economics，2002，13（1）： 94-104.

Research on the Time-Varying Interdependence among Stock Markets based on

Rolling Regression and VAR-DCC-GARCH Model

——Is There Financial Contagion Effect from Developed Market to China Mainland？

JIA Kai-wei1， YANG Yang2， LIU Lin-lin3

（1. College of Business Administration， Liaoning Technical University， Huludao

125105， China；2. Dalian Central Branch， People′s Bank of China， Dalian 116001， China；

3. NBS Survey Office in Huludao， Huludao 125106， China）

Abstract：The paper investigates the time-varying comovements between China Mainland stock market and developed markets in Asia such as Hong Kong， Japan and Singapore using cointegration， rolling regression and VAR-DCC-GARCH models respectively based on daily data ranging from May 2002 to December 2013. The results show that： the time-varying （slope and intercept） cointegration between China Mainland and Hong Kong is significant and strong and the cointegration between China mainland and Singapore is weak， while there is no cointegration relationship between China Mainland and Japan； The DCCs between China Mainland and Hong Kong or Japan has long memory of persistence， while there is no persistence with Singapore； Asia′s developed economies has significant financial contagion effect on China Mainland stock market.

Key words：time-varying interdependence； China Mainland stock market； cointegration and rolling regression； VAR-DCC-GARCH model

[6] Ratanapakorn O，Sharma S C. Interrelationships among regional stock indices[J].Review of Financial Economics，2002，11（2）： 91-108.

[7] Raj J，Dhal S. Integration of India′s stock market with global and major regional markets[J].Bank for International Settlements Press & Communications CH 4002 Basel，Switzerland，2008： 202.

[8] Chen G，Firth M，Meng Rui O. Stock market linkages： evidence from Latin America[J].Journal of Banking & Finance，2002，26（6）： 1113-1141.

[9] Chelley-Steeley P. Equity market integration in the Asia-Pacific region： A smooth transition analysis[J].International Review of Financial Analysis，2004，13（5）： 621-632.

[10]Chi J，Li K，Young M. Financial integration in East Asian equity markets[J].Pacific Economic Review，2006，11（4）： 513-526.

[11]Jang H，Sul W. The Asian financial crisis and the co-movement of Asian stock markets[J].Journal of Asian Economics，2002，13（1）： 94-104.

Research on the Time-Varying Interdependence among Stock Markets based on

Rolling Regression and VAR-DCC-GARCH Model

——Is There Financial Contagion Effect from Developed Market to China Mainland？

JIA Kai-wei1， YANG Yang2， LIU Lin-lin3

（1. College of Business Administration， Liaoning Technical University， Huludao

125105， China；2. Dalian Central Branch， People′s Bank of China， Dalian 116001， China；

3. NBS Survey Office in Huludao， Huludao 125106， China）

Abstract：The paper investigates the time-varying comovements between China Mainland stock market and developed markets in Asia such as Hong Kong， Japan and Singapore using cointegration， rolling regression and VAR-DCC-GARCH models respectively based on daily data ranging from May 2002 to December 2013. The results show that： the time-varying （slope and intercept） cointegration between China Mainland and Hong Kong is significant and strong and the cointegration between China mainland and Singapore is weak， while there is no cointegration relationship between China Mainland and Japan； The DCCs between China Mainland and Hong Kong or Japan has long memory of persistence， while there is no persistence with Singapore； Asia′s developed economies has significant financial contagion effect on China Mainland stock market.

Key words：time-varying interdependence； China Mainland stock market； cointegration and rolling regression； VAR-DCC-GARCH model

[6] Ratanapakorn O，Sharma S C. Interrelationships among regional stock indices[J].Review of Financial Economics，2002，11（2）： 91-108.

[7] Raj J，Dhal S. Integration of India′s stock market with global and major regional markets[J].Bank for International Settlements Press & Communications CH 4002 Basel，Switzerland，2008： 202.

[8] Chen G，Firth M，Meng Rui O. Stock market linkages： evidence from Latin America[J].Journal of Banking & Finance，2002，26（6）： 1113-1141.

[9] Chelley-Steeley P. Equity market integration in the Asia-Pacific region： A smooth transition analysis[J].International Review of Financial Analysis，2004，13（5）： 621-632.

[10]Chi J，Li K，Young M. Financial integration in East Asian equity markets[J].Pacific Economic Review，2006，11（4）： 513-526.

[11]Jang H，Sul W. The Asian financial crisis and the co-movement of Asian stock markets[J].Journal of Asian Economics，2002，13（1）： 94-104.

Research on the Time-Varying Interdependence among Stock Markets based on

Rolling Regression and VAR-DCC-GARCH Model

——Is There Financial Contagion Effect from Developed Market to China Mainland？

JIA Kai-wei1， YANG Yang2， LIU Lin-lin3

（1. College of Business Administration， Liaoning Technical University， Huludao

125105， China；2. Dalian Central Branch， People′s Bank of China， Dalian 116001， China；

3. NBS Survey Office in Huludao， Huludao 125106， China）

Abstract：The paper investigates the time-varying comovements between China Mainland stock market and developed markets in Asia such as Hong Kong， Japan and Singapore using cointegration， rolling regression and VAR-DCC-GARCH models respectively based on daily data ranging from May 2002 to December 2013. The results show that： the time-varying （slope and intercept） cointegration between China Mainland and Hong Kong is significant and strong and the cointegration between China mainland and Singapore is weak， while there is no cointegration relationship between China Mainland and Japan； The DCCs between China Mainland and Hong Kong or Japan has long memory of persistence， while there is no persistence with Singapore； Asia′s developed economies has significant financial contagion effect on China Mainland stock market.

Key words：time-varying interdependence； China Mainland stock market； cointegration and rolling regression； VAR-DCC-GARCH model