中外股市聯(lián)動(dòng)性VAR分析

□文/劉清娟 雷漢云 張立召（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院 新疆·烏魯木齊）

中外股市聯(lián)動(dòng)性VAR分析

□文/劉清娟 雷漢云 張立召
（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院 新疆·烏魯木齊）

本文通過建立向量自回歸模型，考察中國(guó)股市與國(guó)外六個(gè)主要國(guó)家股市三個(gè)階段的聯(lián)動(dòng)性，通過相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、平穩(wěn)性檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析后，得出以下結(jié)論：中外股指收益率的相關(guān)性由負(fù)轉(zhuǎn)正上升加快，但幅度不大；中外股指收益率的溢出效應(yīng)由弱轉(zhuǎn)強(qiáng)；中國(guó)股指收益率受國(guó)外股指收益率的影響越來越明顯。

向量自回歸模型；中外股指收益率；三個(gè)階段

收錄日期：2014年11月24日

一、模型的建立和數(shù)據(jù)的選取

（一）模型的建立。向量自回歸模型（簡(jiǎn)稱VAR）可以用來預(yù)測(cè)相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列，并分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，進(jìn)一步解釋經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量所產(chǎn)生的影響，滯后階數(shù)為p的VAR模型表達(dá)式為：

其中，Y（t）為m維內(nèi)生變量列向量，X（t）為m維外生變量向量，A（1），……，A（n）和B是待估的系數(shù)矩陣，e（t）是m維誤差向量。誤差向量?jī)?nèi)的誤差變量之間允許相關(guān)，但是這些誤差變量不存在自相關(guān)，誤差向量與Y（t），Y（t-1），……，Y（t-n）和X（t）也不相關(guān)。

（二）數(shù)據(jù)的選取。本文選取1996年至2013年上證指數(shù)、美國(guó)DJIA指數(shù)、英國(guó)FTSE指數(shù)、德國(guó)GDAXI指數(shù)、法國(guó)FCHI指數(shù)、日本N225指數(shù)和韓國(guó)KS11指數(shù)，將股指數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)做差分，求得各國(guó)股指收益率，DLNSHZ、DLNDJIA、DLNFCHI、DLNFTSE、DLNGDAXI、DLNN225和DLNKS11分別代表中國(guó)、美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)、日本和韓國(guó)的股指收益率，分為3個(gè)研究期間：1996～2001年中國(guó)加入世貿(mào)組織；2001～2008年金融危機(jī)爆發(fā)；2008～2013年。

二、檢驗(yàn)過程

（一）相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。從表1看出，1996年至2013年，中國(guó)與日本股市收益率的相關(guān)性最強(qiáng)，其次為韓國(guó)，與美國(guó)股市收益率相關(guān)性最弱。分階段看：第一階段中國(guó)股指收益率與美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)和法國(guó)股指收益率相關(guān)性為負(fù)；第二階段相關(guān)性上升為正數(shù)。第三階段相關(guān)性上升更為明顯（美國(guó)除外）。（表1）

表1 中外股市不同階段相關(guān)性系數(shù)表

（二）單位根檢驗(yàn)。本文采用ADF檢驗(yàn)方法，對(duì)DLNSHZ、DLNDJIA、DLNFCHI、DLNFTSE、DLNGDAXI、DLNN225和DLNKS11三個(gè)階段的平穩(wěn)性分別進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2，三個(gè)階段的股指收益率都是平穩(wěn)的。（表2）

表2 中外股市不同階段平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（三）VAR模型分析。（表3）根據(jù)表3的滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)綜合判定，三個(gè)階段的VAR模型滯后一階是最優(yōu)的，由此得到：

第一階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=0.000911+ 0.00837DLNSHZ（-1）-0.018002DLNDJIA（-1）-0.006907DLNFTSE（-1）+0.109754DLNGDAXI（-1）+0.052769DLNFCHI（-1）+ 0.066941DLNN225（-1）+0.008816DLNKS11（-1）

［1.63482］［0.29474］［-0.34616］［-0.09662］［1.63854］［0.71211］［1.75953］［0.40821］

第二階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=0.000911-0.025645DLNSHZ（-1）+0.16286DLNDJIA（-1）+0.222922DLNFTSE（-1）-0.061303DLNGDAXI（-1）-0.136325DLNFCHI（-1）-0.071483DLNN225（-1）+0.054268DLNKS11（-1）

［1.95233］［-0.90687］［2.82754］［2.58283］［-0.96646］［-1.45826］［-1.66158］［1.48047］

第三階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=-0.000825-0.020865DLNSHZ（-1）+0.125113DLNDJIA（-1）+0.281826DLNFTSE（-1）+0.100597DLNGDAXI（-1）-0.150361DLNFCHI（-1）-0.097093DLNN225（-1）-0.060276DLNKS11（-1）

［-1.61310］［-0.69950］［2.61882］［3.12602］［1.22800］［-1.62064］［-2.60353］［-1.34548］

根據(jù)圖1的AR ROOTSGRAPH，三個(gè)階段的VAR模型特征方程的單位根均在單位圓內(nèi)，VAR模型平穩(wěn)。（圖1）

圖1 三個(gè)階段VAR模型特征方程的單位根

（四）Granger檢驗(yàn)。本文原假設(shè)A變量不能格蘭杰引起B(yǎng)變量，即認(rèn)為不存在A對(duì)B的收益率存在溢出效應(yīng)，當(dāng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)拒絕這一原假設(shè)后，我們就說A對(duì)B的收益率存在溢出效應(yīng)。本文的向量自回歸模型三個(gè)階段中，最優(yōu)的滯后階數(shù)都是一階，因此本文對(duì)變量之間進(jìn)行滯后一階的格蘭杰檢驗(yàn)。（表4）

表3 VAR Lag Order Selection Criteria

表4 Granger檢驗(yàn)表

表4顯示：第一階段，在10%的顯著性水平下，日本股指收益率是中國(guó)股指收益率的單向格蘭杰原因。美、英、德、法、韓等國(guó)股市與中國(guó)股市之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。第二個(gè)階段中，在1%的顯著性水平下，美國(guó)和英國(guó)股指收益率是中國(guó)股指收益率的單向格蘭杰原因；在10%顯著性水平下，日本股指收益

率是中國(guó)股指收益率的單向格蘭杰原因；美國(guó)、英國(guó)和日本股市對(duì)中國(guó)股市存在收益溢出效應(yīng)。第三階段中，在1%的顯著性水平下，美國(guó)和英國(guó)的股指收益率是中國(guó)股指收益率的單向格蘭杰原因；在1%的顯著性水平下，中國(guó)股指收益率和日本股指收益率存在雙向格蘭杰英國(guó)關(guān)系；在5%的顯著性水平下，中國(guó)股指收益率是韓國(guó)股指收益率的單向格蘭杰原因。美國(guó)和英國(guó)對(duì)中國(guó)股市存在收益溢出效應(yīng)，中國(guó)股市對(duì)韓國(guó)股市存在收益溢出效應(yīng)，中國(guó)股市和日本股市存在雙向的收益溢出效應(yīng)。與第二階段相比，第三階段中國(guó)股市對(duì)國(guó)外股市產(chǎn)生了影響。

三、對(duì)中國(guó)的影響

（一）積極影響

1、提高資源配置效率。當(dāng)股票市場(chǎng)交易活躍，企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益良好，有擴(kuò)大規(guī)模需求，企業(yè)就會(huì)在股票市場(chǎng)上增發(fā)股票，獲得更多用于投資的資金，減少通過銀行貸款獲得資金所產(chǎn)生的融資成本。同時(shí)，股票市場(chǎng)的高度流動(dòng)性，使投資者不僅可以獲得上市公司的股票分紅，還可以通過低買高賣獲得股票差價(jià)，由此吸引更多的投資者進(jìn)入股市進(jìn)行股票買賣，為上市公司提供更多的資本支持。股票市場(chǎng)保持一定程度的波動(dòng)，使資本在實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)之間的資金投入保持平衡，當(dāng)股票市場(chǎng)繁榮時(shí)，通過吸引資金流向股票市場(chǎng)，改變因?yàn)橘Y本過度投向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)而造成的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率降低情況，使整體資源配置得到優(yōu)化。

2、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在股票市場(chǎng)上得到投資者的青睞和追捧對(duì)其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和自主研發(fā)起到了很好的鼓舞作用，推動(dòng)了中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

（二）消極影響

1、易造成收入分配不合理。股市的過度繁榮使股市的投機(jī)性泡沫越來越多，投機(jī)者對(duì)個(gè)股進(jìn)行炒作，導(dǎo)致收入分配不合理，貧富差距過大。合規(guī)經(jīng)營(yíng)、遵守法律、嚴(yán)格管理并及時(shí)完整公開公司信息的上市公司股價(jià)低迷，而一些業(yè)績(jī)較差、經(jīng)營(yíng)狀況不好的企業(yè)通過題材炒作，使公司的股票價(jià)格翻好幾倍。

2、易引發(fā)信用危機(jī)。股票市場(chǎng)過度繁榮時(shí)，新的項(xiàng)目投資及生產(chǎn)規(guī)模急劇擴(kuò)大；股票市場(chǎng)大幅下跌時(shí)，許多上市公司資金鏈斷裂甚至倒閉，使銀行貸款變成呆壞賬，進(jìn)而引發(fā)信用危機(jī)。

3、易影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。股票市場(chǎng)過度繁榮分流了本應(yīng)投資于實(shí)體的資本、減少消費(fèi)，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。

主要參考文獻(xiàn)：

［1］李曉廣，張巖貴.我國(guó)股票市場(chǎng)與國(guó)際市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性研究——對(duì)次貸危機(jī)時(shí)期樣本的分析［J］.國(guó)際金融研究，2008.11.

［2］胡秋靈，劉偉.中美股市聯(lián)動(dòng)性分析［J］.金融理論與實(shí)踐，2009.6.

［3］潘文榮，劉紀(jì)顯.QFII及QDII制度引入后的中美股市聯(lián)動(dòng)性研究［J］.江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010.1.

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