滬港通強化了中國內地與香港股票市場的一體化嗎？

滬港通強化了中國內地與香港股票市場的一體化嗎？

一、引言

2014年11月17日，“滬港通”在經歷了七個多月的試驗期后終于正式開通。自此，中國內地和香港股票市場的投資者可以通過當地的證券公司或經紀商買賣規定范圍內的、在對方交易所上市的股票，這標志著中國內地股票市場與香港股票市場開始正式地建立起互聯互通機制。

滬港通的實施無疑具有多方面的積極意義。首先，滬港通有助于拓寬內地和香港投資者的投資渠道，加速推動資金的跨市場流動，進而提高我國資本市場的融資效率。其次，滬港通有利于改善內地資本市場的投資者結構，加強內地資本市場與香港資本市場的溝通聯系，鞏固上海和香港作為我國兩大金融中心的國際地位，提升上海及香港兩地資本市場對國外投資者的吸引力。最后，滬港通對推進人民幣國際化進程也具有積極的影響，既可以方便內地居民直接使用人民幣進行境外投資，同時也增加了境外人民幣資金回流的途徑，因此能夠促進香港離岸人民幣金融市場的發展。

在滬港通正式運行已有兩年多的背景下，對滬港通實施前后中國內地與香港股票市場的一體化進行研究，一方面可以實證檢驗滬港通對中國股票市場帶來的影響，進一步確定滬港通是否提高了中國內地與香港股票市場的一體化程度；另一方面，對于今后金融政策的制定、金融市場的風險管理以及我國資本市場更深層次的對外開放等都具有重要的理論和實踐意義。

二、文獻綜述

目前，國外學術界已經產生了大量的關于股票市場的研究文獻。Eun和Shim（1989）利用向量自回歸模型（VAR模型）實證研究了包括美國在內的9個國家股票市場之間的聯系，發現美國股票市場對其他國家股票市場具有單向的價格引導作用，美國股票市場中價格的沖擊能夠迅速轉移到其他國家股票市場，其他國家股票市場的波動則不能夠解釋美國股票市場的走勢變化。Johnson和Soenen（2003）使用1988～1999年阿根廷、巴西、智利、墨西哥、加拿大、哥倫比亞、秘魯和委內瑞拉等八國股票市場的日交易數據，研究這些國家股票市場與美國股票市場的關聯程度及其影響因素。結果顯示，八國股票市場中，大部分都與美國股票市場存在同期關聯性；與美國貿易份額的比例越大，其國內股票市場與美國股票市場的聯動性越強。Huyghebaert和Wang（2010）基于1997～1998年亞洲金融危機的視角對包括中國在內的東亞七個國家和地區股票市場的聯動性進行了研究，結果表明，在金融危機期間香港和新加坡的股票市場顯著地受到東亞其他國家和地區股票市場的影響。Lhkonen和Heimonen（2014）利用小波分析方法和DCC模型研究了金磚四國（中國、巴西、俄羅斯和印度）、其他發達經濟體（加拿大、香港和澳大利亞）和主要工業化經濟體（英國、德國和日本）的股票市場與美國股票市場的聯動性差異，提出股票市場的聯動程度主要取決于地區分布和國內經濟發展水平，在設計國際多元化投資組合時，應仔細考慮這些因素。

國內學者對股票市場也做了許多研究。駱振心（2008）基于VAR模型和Johansen多元協整檢驗方法分析了中國股票市場在金融開放和股權分置改革前后與德國、美國、英國、日本和中國香港五個國家（地區）股票市場的關聯性。研究發現，中國股票市場在金融開放后的一段時間內并沒有出現與世界主要股票市場的聯動現象，但在股權分置改革完成后出現了與世界主要股票市場明顯的聯動現象。西村友作（2009）使用EGARCH模型研究得出中國和美國股票市場的波動都具有持續性和非對稱性的特征，通過CCF檢驗方法發現中國股市對美國股市具有單方向的波動溢出效應。儀垂林和張翠玉（2010）基于協整檢驗方法和誤差修正模型研究了次貸危機前后中國與亞洲主要國家和地區股票市場的聯動性，研究發現次貸危機發生前中國內地股票市場受到亞洲其他經濟體股票市場的較大影響，次貸危機發生后中國股票市場對其他經濟體股票市場的影響力變大。楊瑞杰和張向麗（2015）基于Barndorff-Nielsen波動率分解模型、Granger因果檢驗和向量誤差修正模型實證研究了滬港通對大陸和香港股票市場波動溢出的影響，結果顯示，滬港通實施前，存在香港股市跳躍波動、連續波動和整體波動對大陸股市連續波動的單方向溢出效應；滬港通實施后，存在大陸股市和香港股市連續波動的雙向溢出效應，且大陸股市跳躍波動和整體波動對香港股市的連續波動具有單向溢出效應。陳九生和周孝華（2017）使用Beta-skew-t-EGARCH模型和動態SJCCopula函數對滬港通實施前后滬港兩地股票市場的聯動性進行了研究，結果表明，滬港通促進了內地和香港股票市場的融合與一體化程度，滬港通實施后兩地股票市場對波動沖擊的響應明顯增強。

通過分析國內外已有研究成果可以發現，現有研究股票市場相互關系的文獻大多使用協整檢驗、向量自回歸模型、Granger因果檢驗和EGARCH模型等方法，研究范圍涉及同一國家內部不同的股票市場以及不同國家的股票市場。有別于國內外已有研究，本文將基于“滬港通”的視角，通過建立BEKK-MGARCH模型和DCC-MGARCH模型，從波動溢出效應和動態關聯性兩個層面對滬港通實施前后中國內地股票市場與香港股票市場的一體化趨勢進行詳細研究，試圖回答“滬港通是否提高了中國內地與香港股票市場的一體化程度”這一問題。

三、理論方法

（一）BEKK-MGARCH模型

對于二維收益率向量Rt=[R1，t，R2，t]′，有如下條件均值方程：

上式中，μ=[μ1，μ2]′是收益率的條件期望，εt=[ε1，t，ε2，t]′是由殘差項組成的2×1矩陣。Engle和Kroner（1995）對條件方差方程（BEKK-MGARCH模型）的設定形式如下：

其中，Ht是殘差向量εt在信息集It-1下的條件方差——協方差矩陣，C為2×2階下三角矩陣，A、B均為2×2階方陣，具體形式如下：

式（4）和式（5）分別表示兩個市場收益率波動的條件方差，在這兩個等式中，第一個括號內的是GARCH項，表示當期的條件方差對下一期條件方差的影響；第二個括號內的是ARCH項，表示當期的新息沖擊對下一期條件方差的影響。由式（3）和式（4）可知，矩陣A、B中主對角線元素aii和bii（i=1，2）分別反映了收益率自身波動的ARCH效應和GARCH效應，即波動的集聚性和持續性；非主對角線元素aij和bij（i，j=1，2，i≠j）分別反映了收益率j對收益率i的ARCH型和GARCH型波動溢出效應。

本文用1代表上證綜合指數，2代表香港恒生指數。波動溢出效應的檢驗包括三個檢驗，可通過計算條件方差方程中參數的聯合Wald統計量來驗證原假設。第一個檢驗的原假設為H0：a21=b21=a12=b12= 0，表示上證綜合指數與香港恒生指數之間不存在波動溢出效應。如果Wald統計量在一定的顯著性水平下拒絕參數全為0的假設，則表明上證綜合指數與香港恒生指數之間至少存在某一方向的波動溢出效應。第二個檢驗的原假設為H0：a21=b21=0，表示不存在上證綜合指數對香港恒生指數的波動溢出效應。第三個檢驗的原假設為，表示不存在香港恒生指數對上證綜合指數的波動溢出效應。第二個和第三個檢驗結果的判斷方法與第一個檢驗類似。

（二）DCC-MGARCH模型

Engle（2002）在CCC-MGARCH模型的基礎之上提出了多元GARCH動態條件相關系數模型（Dynamic Conditional Correlationmodel，DCC模型），為分析變量之間的動態關聯性提供了可行的辦法。設εt=（ε1，t，ε2，t）′是零均值的殘差向量，且滿足εt│It-1～N（0，Ht），則條件方差——協方差矩陣可表示為：

式（6）中，Dt=diag（h1/211，t，h1/222，t）是由兩個市場收益率的條件標準差組成的對角矩陣，Rt=（ρij，t）2×2表示動態相關系數矩陣，且有ρii，t=1。單變量GARCH（1, 1）方程的設定如下：

式（8）中，Qt=（qij，）t2×2，=diag（），Qt是標準化殘差向量ut的動態條件協方差矩陣，Q是ut的無條件協方差矩陣，λ1和λ2是DCC-MGARCH模型的待估計參數，參數λ1反映了當期的標準化殘差乘積對下一期動態協方差的影響，參數λ2反映了當期協方差的持續性。為了保證矩陣Rt和Qt的正定性，參數λ1和λ2均需大于0，且有λ1+λ2＜1。

在實證研究中，可通過計算不同市場收益率之間的動態相關系數來說明市場之間的動態關聯性。動態相關系數的計算公式如下：

在上式中，ρij，t為矩陣Rt第i行第j列的元素，hij，t為矩陣Ht非主對角線元素，hii，t和hjj，t為矩陣Ht的主對角線元素。

四、實證研究

（一）數據的收集和處理

為了研究滬港通前后中國內地與香港股票市場的一體化趨勢，本文選擇上證綜合指數作為內地股票市場的代理變量，選擇香港恒生指數作為香港股票市場的代理變量，兩個指數均使用日收盤價數據，樣本區間為2012年6月1日至2017年4月30日。以滬港通正式開通的日期2014年11月17日為分界點，將樣本區間劃分為滬港通實施前和滬港通實施后兩個階段，剔除節假日和部分交易日不匹配的影響，分別得到滬港通實施前583組數據、滬港通實施后579組數據。以上數據均來源于Wind金融資訊終端，數據的處理和計量軟件為Eviews 7.0和WinRATSPro 8.2。

對于上證綜合指數和香港恒生指數的日收盤價數據，分別作如下處理：Ri，t=100×（lnPi，t-lnPi，t-1），得到兩個指數的對數收益率序列。其中，Pi，t表示指數i第t期的收盤價，Pi，t-1表示第t-1期的收盤價，Ri，t表示指數第t期的收益率。本文用ND1和ND2分別表示上證綜合指數在滬港通實施前和實施后的收益率序列，用HS1和HS2分別表示香港恒生指數在滬港通實施前和實施后的收益率序列。對四個收益率序列進行描述性統計分析，結果如表1所示。

表1 兩地股票指數日收益率的基本統計特征

從表1中可以看到，收益率ND1、ND2、HS1和HS2的偏度均小于零，呈左偏狀態，峰度均大于3，擁有超額峰度。由此可知，上陣綜合指數收益率與香港恒生指數收益率在滬港通實施前和實施后都具有尖峰、厚尾、左偏的非正態分布特征，四個收益率序列的J-B統計量在1%的水平下均高度不顯著進一步證實了這一點。序列的Q（10）統計量均高度顯著，Q2（10）統計量均不顯著，說明收益率原序列不存在自相關性，但是收益率的平方序列均存在很強的自相關性，因此在后文的實證研究中可以對收益率序列的波動率建立GARCH模型來刻畫它的波動集聚性和時變性。根據AIC最小準則，滯后10階且含截距項和趨勢項的ADF檢驗統計量均高度不顯著，表明四個收益率序列均是平穩性時間序列。

（二）滬港通前后兩地股市波動溢出效應分析

對收益率序列ND1和HS1、ND2和HS2，分別采用BFGS算法（牛頓迭代法）估計滬港通實施前和滬港通實施后BEKK-MGARCH模型的參數，估計結果如下表2所示。

首先，在滬港通實施前和滬港通實施后的兩個階段，矩陣A、B的主對角線元素a11、a22、b11和b22均在1%的水平下顯著不等于0，表明上證綜合指數與香港恒生指數的波動在兩個階段都受到自身前期的新息沖擊和條件方差的較大影響，即波動具有較強的集聚性和持續性特征。

其次，在滬港通實施前的BEKK-MGARCH模型估計結果中，參數a12、b12和b21均在5%的水平下顯著不等于0，參數a21則不顯著。表2給出了滬港通實施前的波動溢出效應檢驗結果。對于波動溢出效應的檢驗一，原假設為H0：a21=b21=a12=b12=0，檢驗結果的Wald值為16.4871，對應的P值為0.0024，在1%的水平下拒絕原假設，表明上證綜合指數與香港恒生指數之間至少存在某一方向的波動溢出效應。對于波動溢出效應的檢驗二，原假設為H0：a21=b21= 0，檢驗結果的Wald值為4.5906，對應的P值為0.1007，不能拒絕原假設，表明不存在上證綜合指數對香港恒生指數的波動溢出效應。對于波動溢出效應的檢驗三，原假設為H0：a12=b12=0，檢驗結果的Wald值為5.9359，對應的P值為0.0514，在10%的水平下拒絕原假設，表明存在香港恒生指數對上證綜合指數的波動溢出效應。由以上分析可知，滬港通實施前，兩地股票市場間僅存在香港恒生指數對上證綜合指數的單方向波動溢出效應。

表2 滬港通前后BEKK-MGARCH模型估計結果

最后，在滬港通實施后的BEKK-MGARCH模型估計結果中，參數a12、b12和b21均在1%的水平下顯著不等于0，參數a21在5%的水平下顯著不等于0。表2給出了滬港通實施后的波動溢出效應檢驗結果。對于波動溢出效應的檢驗一，原假設為H0：a21=b21= a12=b21=0，檢驗結果的Wald值為42.6193，對應的P值為0.0000，在1%的水平下拒絕原假設，表明上證綜合指數與香港恒生指數之間至少存在某一方向的波動溢出效應。對于波動溢出效應的檢驗二，原假設為H0：a12=b12=0，檢驗結果的Wald值為18.7817，對應的P值為0.0001，在1%的水平下拒絕原假設，表明存在上證綜合指數對香港恒生指數的波動溢出效應。對于波動溢出效應的檢驗三，原假設為，檢驗結果的Wald值為41.0211，對應的P值為0.0000，在1%的水平下拒絕原假設，表明存在香港恒生指數對上證綜合指數的波動溢出效應。由以上分析可知，滬港通實施后，上證綜合指數與香港恒生指數之間存在雙向的波動溢出效應。

（三）滬港通前后兩地股市動態關聯性分析

由于本文主要考察滬港通實施前和實施后內地股票市場與香港股票市場的動態關聯性的變化情況，因此本部分略去了DCC-MGARCH模型參數的實證結果。為了比較直觀地分析滬港通前后兩地股票市場間的動態關聯性，本文根據DCCMGARCH模型計算并繪制了滬港通前后上證綜合指數與香港恒生指數之間的動態條件相關系數的變化路徑圖（圖1和圖2）。

圖1 滬港通之前動態相關系數變化路徑圖

從圖1和圖2中動態相關系數的變化路徑可以看出，滬港通前后上證綜合指數與香港恒生指數之間波動的相關系數具有較強的時變性特征。圖1顯示在滬港通實施前，上證綜合指數與香港恒生指數之間的動態關聯程度相對較低，其動態相關系數大致以0.11為均值上下波動。然而圖2顯示在滬港通實施后，上證綜合指數與香港恒生指數波動的動態相關系數的均值明顯得到提高，其相關系數大致以0.55為均值上下劇烈波動。

圖2 滬港通之后動態相關系數變化路徑圖

為了更進一步地分析上證綜合指數與香港恒生指數之間波動的動態關聯程度的變化情況，本文對滬港通前后兩地股票指數間的動態相關系數進行描述性統計分析和非配對T檢驗，結果如表3所示。

表3 滬港通前后動態相關系數對比分析

表3中的統計結果顯示，上證綜合指數與香港恒生指數波動的動態關聯程度在滬港通實施后明顯得到提升。從滬港通前后動態相關系數的統計結果來看，滬港通實施后兩地股票指數間的動態關聯程度明顯高于滬港通實施前，并且動態相關系數的極差和標準差也明顯大于滬港通實施前，這表明滬港通實施后內地股票市場與香港股票市場的動態關聯性處于高水平且劇烈波動的狀態。非配對T檢驗統計量表明，在1%的顯著性水平下，滬港通實施后兩地股票市場間動態關聯性的增強是穩定且顯著的。

五、結論與啟示

本文利用2012年6月1日至2017年4月30日的中國上證綜合指數與香港恒生指數的日收益率數據，基于BEKK-MGARCH模型和DCC-MGARCH模型，實證考察了滬港通前后中國內地股票市場與香港股票市場之間的波動溢出效應和動態關聯性。從波動溢出效應的檢驗結果來看，滬港通實施前兩地股票市場間僅存在香港恒生指數對上證綜合指數的單向波動溢出效應，滬港通實施后上證綜合指數與香港恒生指數之間存在顯著的雙向波動溢出效應。從動態關聯性的實證結果來看，上證綜合指數與香港恒生指數之間波動的動態關聯程度在滬港通實施前處于較低的水平，而在滬港通實施后明顯提高，并且非配對T檢驗的結果表明這種關聯程度的提高是穩定且顯著的。由此，滬港通的實施有效增強了中國內地股票市場與香港股票市場的聯動性，提高了中國內地與香港股票市場的一體化程度。

上述研究結論具有很強的啟示意義。首先，金融監管部門要加強對內地股票市場和香港股票市場的監管，建立起統一、高效的風險防范體系，防止因其中某一市場的劇烈波動導致中國股票市場出現整體性震蕩風險。其次，投資者要認真學習兩地股票市場的交易規則和制度，不斷提高自身的知識理論水平，在利用內地與香港股票市場間較高的動態關聯性構造跨市場投資組合的同時，也要注意規避由此產生的非系統性金融風險。最后，上市公司應加大信息披露的力度，嚴格按照相關法律法規的要求切實維護好公司股東和債權人的合法權益，不斷完善公司的治理結構，提升公司的核心競爭力，以吸引優質外來資金的投資。

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[4]儀垂林，張翠玉.次貸危機前后中國內地與亞洲主要股票市場聯動性分析[J].產業經濟研究，2010，（5）：79～86.

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[6]陳九生，周孝華.滬港通背景下滬港股市聯動性研究[J].北京理工大學學報（社會科學版），2017，19（2）：87～93.