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分析滬港通的開(kāi)通對(duì)香港市場(chǎng)波動(dòng)率影響

2020-11-28 07:34:34喬雨
中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2020年31期

喬雨

摘要:隨著我國(guó)金融市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放的發(fā)展,2014年11月17日開(kāi)通的滬港通機(jī)制作為A股與國(guó)際資本市場(chǎng)接軌的重要舉措,對(duì)中國(guó)香港資本市場(chǎng)意義重大,是研究的重點(diǎn)。文章主要研究在滬港通開(kāi)通前后香港市場(chǎng)的波動(dòng)情況,分別選取了滬港通開(kāi)通前2014年3月17日到2014年11月14日和滬港通開(kāi)通后2014年11月17日到2015年7月17日的香港恒生指數(shù)作為對(duì)象,通過(guò)建立GARCH模型進(jìn)行分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)滬港通的開(kāi)通使得香港市場(chǎng)變得不穩(wěn)定,具有較強(qiáng)的波動(dòng)性。

關(guān)鍵詞:滬港通;GARCH模型;恒生指數(shù);波動(dòng)性

一、研究背景和意義

滬港通是指上海證券交易所和香港聯(lián)合交易所允許兩地投資者通過(guò)當(dāng)?shù)刈C券公司或經(jīng)紀(jì)商買(mǎi)賣(mài)規(guī)定范圍內(nèi)的對(duì)方交易所上市的股票,是滬港股票市場(chǎng)交易互聯(lián)互通機(jī)制。滬港通不僅是中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放發(fā)展的一個(gè)創(chuàng)新,而且還將內(nèi)地與香港的金融資源進(jìn)行了有效的整合,擴(kuò)大了我國(guó)金融市場(chǎng)在國(guó)際市場(chǎng)上的影響力。滬港通對(duì)于香港市場(chǎng)來(lái)說(shuō),該機(jī)制有利于香港發(fā)展成為內(nèi)地投資者重要的境外投資市場(chǎng),也鞏固和提升了中國(guó)香港在國(guó)際上的金融中心地位。本文截取了滬港通開(kāi)通前后八個(gè)月香港恒生指數(shù)HIS作為研究對(duì)象進(jìn)行研究討論,利用數(shù)據(jù)分析得到滬港通開(kāi)通后的波動(dòng)率變化,并使用GARCH模型分析滬港通對(duì)香港市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。GARCH模型是Robert F.Engle在1982年發(fā)表《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》雜志的論文所提出,表明了ARCH模型可以用來(lái)解決時(shí)間序列的波動(dòng)性問(wèn)題。鮮京宸和潘成蓉(2018)通過(guò)對(duì)上證指數(shù)和恒生指數(shù)波動(dòng)性的研究,表明滬港通的開(kāi)通在短期時(shí)間內(nèi)給香港市場(chǎng)波動(dòng)造成沖擊。許香存和陳志娟(2016)通過(guò)對(duì)面板數(shù)據(jù)建立虛擬變量的固定效應(yīng)模型來(lái)研究滬港通對(duì)于價(jià)格波動(dòng)性的影響,研究結(jié)果表明滬港通開(kāi)通前后發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放程度提高之后,投資風(fēng)險(xiǎn)增加,市場(chǎng)變得更加不穩(wěn)定。鄒新陽(yáng)和鄧瑤(2018)通過(guò)建立GARCH模型和格蘭杰因果檢驗(yàn),分析得到滬港通的開(kāi)通使得資金進(jìn)出、投資者結(jié)構(gòu)、套利交易行為等因素加劇了股市風(fēng)險(xiǎn),從而加劇股市的波動(dòng)。馬婉如(2019)通過(guò)選取上市股票的周度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,研究結(jié)果表明,對(duì)于整個(gè)滬市A股市場(chǎng)來(lái)說(shuō),滬港通的開(kāi)通雖然增加了滬市A股市場(chǎng)的流動(dòng)性,但缺降低了其波動(dòng)性。王曉偉(2017)選取深證成指和深圳中小板綜合指數(shù)分別對(duì)滬股通標(biāo)的和非滬股通標(biāo)的股票的波動(dòng)性進(jìn)行匹配調(diào)整,使用調(diào)整后的波動(dòng)性數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)剔除掉上海股市自身波動(dòng)的影響后,滬港通的開(kāi)通減小了滬市股票的波動(dòng)性。

二、研究方法與模型

首先利用ADF檢驗(yàn)即單位根檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)關(guān)于對(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性,若檢驗(yàn)序列為平穩(wěn)后,則對(duì)序列進(jìn)行序列自相關(guān)檢驗(yàn)和序列偏自相關(guān)檢驗(yàn);若檢驗(yàn)為不自相關(guān)后,則建立模型,在檢驗(yàn)ARCH效應(yīng)后利用GARCH模型進(jìn)行建模并分析結(jié)果。

三、恒生指數(shù)波動(dòng)率

(一)分析時(shí)間序列圖、柱形統(tǒng)計(jì)圖

在英為財(cái)情數(shù)據(jù)網(wǎng)獲取香港恒生指數(shù)數(shù)據(jù),選取2014年3月17日至2015年7月17日的恒生指數(shù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。首先檢驗(yàn)其收益率序列平穩(wěn)性,p值大于0.05,說(shuō)明該序列不穩(wěn)定,所以本文采用對(duì)收益率進(jìn)行對(duì)數(shù)差分,得到新的序列即對(duì)數(shù)收益率序列Y。

利用Eviews得到關(guān)于對(duì)數(shù)收益率Y的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量,見(jiàn)表1。

從表1中可以觀察到,研究對(duì)象的對(duì)數(shù)收益率其序列均值為-0.000512;偏度為0.488044,偏度大于0,說(shuō)明該序列分布具有正偏離并且重尾在右側(cè);峰度為7.272476,偏高于正態(tài)分布值3,說(shuō)明該序列分布具有過(guò)度的峰值,具有“高峰,厚尾”的特征;而p值小于0.05,則拒絕該對(duì)數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。

(二)序列自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn)

通過(guò)ADF檢驗(yàn)表明了對(duì)數(shù)收益率序列Y平穩(wěn)。在序列自相關(guān)檢驗(yàn)中,原假設(shè)E0:對(duì)數(shù)收益率序列Y不存在序列自相關(guān);備選假設(shè)E1:對(duì)數(shù)收益率序列Y存在序列自相關(guān)。分析見(jiàn)表2。其P值幾乎都大于0.05,則接受原假設(shè)E0。表明對(duì)數(shù)收益率序列Y不存在自相關(guān)性,所以將對(duì)數(shù)收益率序列Y的均值方程設(shè)置為白噪音:yt=ut+σt

(三)異方差檢驗(yàn)——檢驗(yàn)ARCH效應(yīng)

驗(yàn)證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),需要假設(shè)總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性。假設(shè)不成立,則表明改模型存在異方差性由于序列W不存在顯著的相關(guān)性,則將序列Y去均值化,得:W=Y+0.000512,然后進(jìn)行ARCH檢驗(yàn),建立W的平方方程W2,見(jiàn)表3。AC和PAC值顯著的不為0,且序列自相關(guān),所以有ARCH效應(yīng)。

(四)GARCH模型

GARCH模型是一個(gè)專門(mén)針對(duì)金融數(shù)據(jù)所量身訂做的回歸模型,除去和普通回歸模型的相同之處,GARCH對(duì)誤差的方差進(jìn)行了進(jìn)一步的建模。特別適用于波動(dòng)性的分析和預(yù)測(cè),這樣的分析對(duì)投資者的決策能起到非常重要的指導(dǎo)性作用,其意義很多時(shí)候超過(guò)了對(duì)數(shù)值本身的分析和預(yù)測(cè)。

采取多個(gè)模型建模來(lái)尋找最適合的參數(shù)值。包含GARCH(1,1)、GARCH(1,2)、GARCH(1,3)、GARCH(2,1)、GARCH(2,2)、GARCH(2,3)、GARCH(3,1)、GARCH(3,2)、GARCH(3,3)。見(jiàn)表4、表5、表6綜合結(jié)果可得模型GARCH(3,3)最符合要求。在1%的錯(cuò)誤率下可以認(rèn)為滬港通開(kāi)通前后具有顯著變化,即滬港通對(duì)對(duì)數(shù)收益率有波動(dòng)性影響。

在GARCH(3,3)模型中虛擬變量相關(guān)統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表7,其系數(shù)為正。

(五)模型驗(yàn)證

對(duì)建立的GARCH(3,3)模型進(jìn)行殘差的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),且選擇滯后階數(shù)為1,得到的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果不顯著,說(shuō)明該模型已經(jīng)不存在ARCH效應(yīng),見(jiàn)表8。

四、結(jié)語(yǔ)

基于恒生指數(shù)在滬港通開(kāi)通前后八個(gè)月的連續(xù)日收盤(pán)數(shù)據(jù),運(yùn)用eviews軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述分析,并建立GARCH模型進(jìn)行實(shí)證分析,來(lái)分析滬港通開(kāi)通前后對(duì)于香港市場(chǎng)波動(dòng)性的影響。研究發(fā)現(xiàn),滬港通開(kāi)通以后,香港市場(chǎng)的波動(dòng)增大,導(dǎo)致香港市場(chǎng)不穩(wěn)定。而這一結(jié)果顯示滬港通作為一項(xiàng)創(chuàng)新機(jī)制,一開(kāi)通必然引起大量投資者的追捧,導(dǎo)致資金大量流入,從而加劇香港市場(chǎng)波動(dòng)。在香港投資者能夠自由買(mǎi)賣(mài)在內(nèi)地上市的股票之后,香港市場(chǎng)股票活躍度上升,資金關(guān)注度較高,其獲得高收益的可能性更大,這可以吸引一批非穩(wěn)健性投資者。而對(duì)于市場(chǎng)管理者來(lái)說(shuō),希望滬港通這一機(jī)制開(kāi)通后能促使香港市場(chǎng)的活躍度上升,能吸引更多投資者投入更多的資金進(jìn)行投資。

參考文獻(xiàn):

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[2]許香存,陳志娟.滬港通對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性和流動(dòng)性影響的實(shí)證研究[J].浙江工商大學(xué)學(xué)報(bào),2016(06):76-83.

[3]鄒新陽(yáng),鄧瑤.滬港通對(duì)滬港兩市波動(dòng)性的影響——基于GARCH模型的實(shí)證分析[J].當(dāng)代金融研究,2018(01):57-66.

[4]馬婉如. 滬港通對(duì)滬市A股市場(chǎng)流動(dòng)性與波動(dòng)性的影響研究[D].保定:河北大學(xué),2019.

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[8]符明愷.滬港通背景下中國(guó)內(nèi)地股市與香港股市聯(lián)動(dòng)性研究[D].重慶:重慶工商大學(xué),2015.

*基金項(xiàng)目:“滬港通開(kāi)通后對(duì)證券市場(chǎng)的影響分析——以上海、香港證券市場(chǎng)為例”(項(xiàng)目編號(hào):S201910649089)“樂(lè)山師范學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目”。

(作者單位:樂(lè)山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院)

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