金融市場波動溢出的新理念

金融市場波動溢出的研究方法中，無論使用GARCH模型，還是SV模型，都不能同時研究多個金融市場對一個金融市場的協同波動溢出，其主要原因是沒有反映金融市場波動綜合信息的指標。然而，在實際的金融決策中，對于一個金融市場往往需要獲得多個金融市場對它的協同波動溢出信息，所以，僅研究單個金融市場對一個金融市場的波動溢出并不能全面反映影響一個金融市場的真實情況。另外，在影響一個金融市場的多個金融市場的波動之間往往存在著一定的相關關系，如果同時將這些金融市場波動的數據作為一個金融市場的解釋變量來研究對一個金融市場的溢出，必然會出現多重共線性，其結果并不能真實地解釋波動溢出。張瑞鋒的專著《金融市場波動溢出研究》(中國社會科學出版社，2008年3月出版)提出了研究金融市場波動溢出的新理念——金融市場協同波動溢出。協同波動溢出是指與一個金融市場存在相互影響的多個金融市場的波動，通過協同作用傳遞到一個金融市場。

為了判斷分析多個金融市場對一個金融市場的協同波動溢出，作者提出了ICA-GARCH、ICA-SV、PCA-GARCH、PCA-SV模型。

模型的主要思路是:將根據原始數據求出的獨立成分或主成分作為一個金融市場的解釋變量，再根據該金融市場數據所建立的時間序列模型(GARCH或SV模型)來研究多個金融市場對一個金融市場的協同波動溢出問題。由于獨立成分或主成分是根據多個金融市場數據計算而來的，所以任何一個獨立成分或主成分都包含了多個金融市場波動的信息，即任何一個獨立成分或主要成分均可以認為是多個金融市場波動的協同影響指標。若在給定的顯著水平下，獨立成分或主成分參數bi(i=1，……k)的t統計量是顯著不為零，則說明第i個主成分或獨立成分對一個金融市場存在波動溢出效應，否則波動溢出不存在。若產生協同波動溢出，還可以根據計算公式中的權重值進一步分析協同波動溢出主要來源于哪個金融市場。

為了驗證所研究方法的可行性，作者選取了上證指數、深圳成份指數、香港恒生指數、韓國綜合指數、新加坡海峽指數為原始數據，結果顯示:相對單個股票市場指數對上證指數、單個股票市場指數對深圳成份指數波動溢出的實證結果，多個股票市場指數對上證指數、多個股票市場指數對深圳成份指數協同波動溢出的實證結果更合理、更有效、與實際更相符。實證所得到的獨立成分比主成分不僅能夠更好地表示股票市場波動的綜合信息，而且各個獨立成分之間還是獨立的，即相對主成分來說，獨立成分是更好的協同指標，而且還能夠更好地消除彼此之間的相關性。所以，使用ICA-GARCH、ICA-SV模型能夠更充分地研究分析金融市場的協同波動溢出。

《金融市場波動溢出研究》所提出的PCA-GARCH、PCA-SV、ICA-GARCH、ICA-SV模型為研究金融市場之間是否存在波動溢出提供了四種新的方法，而且最重要的是通過這四種方法可以分析多個金融市場對一個金融市場的協同波動溢出，而且還為金融決策者提供了必要的理論分析依據和更具實際意義的決策參考。

責任編輯:張增強

責任校對:世 玲