基于股票市場分割條件下Ａ、Ｂ股市場價量關系分析

摘 要：應用結構向量自回歸（SVAR）模型對中國A、B股市場間的價量關系進行動態的結構分析，從而檢驗中國證券市場分割理論。得出的主要結論是無論在當期相關關系上，還是動態的相關關系上，A、B股市場間價量關系的同期作用呈現出不對稱特征，A股對B股信息傳遞功能更強。

關鍵詞：市場分割；結構向量自回歸；信息不對稱

中圖分類號：F830.91文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2008）02-0157-02

1 模型設計與數據處理

1.1 模型設定

在股市中，市場中的各種信息都會或多或少地反映在股價和交易量的沖擊上，股票價格和交易量的沖擊具有短期和長期兩個方面的影響。由于這些沖擊是不可直接觀察得到的，所以我們需要假設各種識別條件。這些假設需要考慮獨立沖擊的動態影響。如果這些沖擊是相關的，我們應該考慮到各種沖擊的相關性，因此可以將沖擊進行正交化，對于一個n維系統來說，還得再假設n(n-1)/2個約束條件，才可以使得系統方程恰好可以識別。就短期影響的約束來說，這些約束條件的假設可以根據經濟理論的意義來設定。本文所用模型中共有四個變量，分別是A股成交量對數（AJYL）、A股收益率(ASYL)、B股成交量對數（BJYL）和B股收益率（BSYL）。

結構VAR模型可寫為：

1.2 假設和B矩陣的設定

為了尋找6個恰好可識別條件，首先我們根據A股和B股的市場特征對兩個市場信息傳導的方式作出如下假設。

（1）B股的交易量BJYL和收益率BSYL對當期A股交易量的波動AJYL沒有影響，即b13=b14=0；

（2）B股交易量的波動BJYL和收益率BSYL對當期A股收益率ASYL沒有影響，即b23=b24=0；

（3）A股的收益率ASYL對當期的B股的交易量BJYL沒有影響，即b32=0；

（4）A股交易量的波動AJYL對當期B股收益率沒有影響，即b41=0

1.3 樣本及數據選取

本文選取的樣本是滬市A、B股大盤指數，它們分別用上證A股指數、上證B股指數來代表，選取1999年1月4日到2006年12月29日的兩種市場指數日收盤價和成交量（以成交手數表示）時間序列數據。由于中國節假日的原因而缺失的數據本文用上一個有效交易日的數據來補全。由于我們選擇的日數據，滬市樣本較大，共有2085個觀察值。成交量是以對數形式出現，收益率是通過對股票價格指數的對數差分計算得到。經過單位根檢驗，我們發現A、B股成交量對數和A、B股收益率都是平穩的（見表1）。

表1 對A、B股市場交易量和收益率的平穩性檢驗

ASYLAJYLBSYLBJYL

2 SVAR模型的短期沖擊分析

Granger因果分析雖然在某種程度上可以揭示出各變量間的相互影響的關系，但它并不能很好地反映變量之間的同期作用關系。而SVAR模型分析則能夠彌補了這個缺陷。而且，對于股票市場來說，研究價量關系目的是為了在交易過程中避免風險，除了需要對股票市場的價格和交易進行預測外，由于新息沖擊會在短期內導致股票交易風險的增加，因此發現新息沖擊對于股票交易量和價格波動的短期效應也非常重要。這就需要進一步利用SVAR模型來分析不同市場間的價量關系。

根據上述約束條件，對各個變量作脈沖響應分析，結果如圖1a-d。圖中虛線表示2倍的標準差。圖1a、1b、1c和1d分別表示A股交易量、A股收益率、B股交易量和B股收益率的新息對于其他三個內生變量的短期沖擊。

圖1a AJYL的新息沖擊

圖1b ASYL的新息沖擊

圖1c BJYL的新息沖擊

圖1d BSYL的新息沖擊

對圖1進行分析，可以發現價量關系的幾個特征：

（1）在A和B股市場內，交易量的新息沖擊正向作用于收益率的波動。例如，A股交易量的增長率每增加1%，會使得同期A股對數收益率的增長率上升0.014%；B股交易量的增長率每增加1%，會使得同期B股收益率的增長率上升0.22%。同時，收益率的新息沖擊卻是反向作用于交易量的波動。例如，A股收益率的增長率每增加1%，同期A股交易量的增長率反而下降了0.3%；B股收益率增長率每增加1%，同期B股交易量增長率會下降0.5%。

（2）A股市場上的新息沖擊對B股交易量和收益率的作用是正向的，即A股交易量增長率每增加1%，同期B股交易量的增長率會增加0.1%，A股收益率的增長率每增加1%，同期B股交易量增長率會增加0.03%。在滯后幾期內，B股交易量的增長率逐漸減小，到第二個交易日交易量的增長率為負，直到第7個交易日才恢復到初始水平。相反，A股的收益率上的新息沖擊對B股收益率和交易量的作用是反向的，A股交易量增長率每增加1%，同期B股收益率增長率會下降0.002%；A股交易量增長率每增加1%，同期B股收益率增長率會下降0.008%。

（3）圖1c和1d分別顯示了B股交易量和收益率的新息沖擊，不同于A股的新息沖擊，無論是B股的交易量還是收益率的新息沖擊對于同期A股的交易量和收益率都沒有影響。但在滯后的10個交易日內，在受到B股交易量沖擊和收益率沖擊后，A股交易量的波動路徑是相似的，呈現震蕩衰減的特征，不過B股交易量沖擊使得滯后幾期A股交易量的波動幅度相對較小，而B股收益率沖擊使得滯后幾期A股交易量的波動幅度更大。B股交易量和收益率沖擊對于A股收益率的波動也具有相似的作用路徑，在滯后幾期內，它們先使得A股收益率下降，然后再上升，呈現出圍繞零值震蕩衰減的特征。

3 SVAR的方差分解

方差分解的主要作用是考察序列中由于其自身沖擊與其它變量的沖擊而導致的移動比例。如果一個變量的沖擊εzt在任何預測水平上都無法解釋序列{yt}的預測誤差方差，則可以說該序列{yt}是外生的。在這種情況下，序列{yt}將獨立于新息沖擊εzt并獨立于變量z而自我獨立變化。圖2和3分別顯示了A股市場交易量和收益率的方差分解圖。

圖2 A股市場的方差分解

圖3 B股市場的方差分解

橫軸表示時期，t=1到20期，縱軸表示預測誤差方差分解的累積百分比，即在有限的期間，一個內生變量對另一個內生變量的累積作用程度。從圖2中可以看出，ASYL上的新息沖擊對于序列AJYL預測誤差方差的影響最大，經過16個交易日后收斂于93.5%，它解釋了AJYL預測誤差方差的93.5%，AJYL解釋了自身預測誤差的3.7%，BJYL解釋了AJYL預測誤差方差的0.12%，BSYL解釋了AJYL預測誤差方差的2.7%；同理，AJYL解釋了ASYL預測誤差方差的90.5%，ASYL解釋了自身預測誤差方差的8.8%，BJYL和BSYL分別解釋了ASYL預測誤差方差的0.5%和0.3%。圖3顯示，BSYL解釋了BJYL預測誤差方差的94.4%，BJYL解釋了自身預測誤差方差的0.7%，AJYL和ASYL則分別解釋了BJYL預測誤差方差的4.4%和0.5%；BJYL解釋了BSYL預測誤差方差的68.3%，BSYL解釋了自身預測誤差方差的20.1%，說明它具有較強的自我維持性，AJYL和ASYL則分別解釋了BSYL預測方差的1.1%和10.5%。

4 結論

本文的分析結果顯示，由于在傳統VAR模型中存在參數過度的問題，而運用SVAR得出得主要結論為：

（1）A、B股市場間價量關系的同期作用呈現出不對稱特征，即A股交易量沖擊會影響同期B股的交易量的波動，A股收益率的沖擊也會影響同期B股的收益率的波動。B股交易量的沖擊只能影響同期B股收益率的波動，反之，B股收益率的沖擊只能在同期影響B股交易量的波動。

（2）信息傳導基本是沿著A股到B股的途徑進行的，A股的交易量能夠預測未來2期B股交易量的波動，A股收益率能夠預測未來1期B股收益率的波動。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。