宏觀經(jīng)濟(jì)與中美股市動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究

劉偉江，丁一，隋建利

(吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心，吉林長春，130012)

宏觀經(jīng)濟(jì)與中美股市動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究

劉偉江，丁一，隋建利

(吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心，吉林長春，130012)

對(duì)中美股市的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)及宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股市聯(lián)動(dòng)性的影響效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，自QDII出臺(tái)后中美股市相關(guān)性進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的上升通道，但經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)時(shí)相關(guān)性卻表現(xiàn)出短期下降后迅速增加的走勢(shì)。另外，匯率政策調(diào)整對(duì)兩市關(guān)聯(lián)性的沖擊最為顯著，而我國貨幣供給量沖擊雖然效果較弱，但其政策見效迅速。整體而言我國貨幣政策沖擊對(duì)兩市聯(lián)動(dòng)性影響更為顯著。

動(dòng)態(tài)相關(guān)；貨幣政策；匯率；DCC-MGARCH模型；MS-VAR模型

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的不斷推進(jìn)，世界各國經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)間的聯(lián)系正日趨緊密。特別在1987年10月19日，美國股價(jià)發(fā)生暴跌引起世界其他主要市場(chǎng)股市的下跌后，國家間資本市場(chǎng)的相互影響關(guān)系逐步成為金融領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問題。自2001年中國加入WTO后，我國的經(jīng)濟(jì)也與世界經(jīng)濟(jì)聯(lián)系逐步密切，而在實(shí)施股權(quán)分置改革后我國股票市場(chǎng)更是開始漸漸融入到全球資本一體化這一進(jìn)程之中，市場(chǎng)開放程度日益加深，與世界其他資本市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)關(guān)系也越來越緊密。但在金融市場(chǎng)一體化的現(xiàn)有局面中，我國作為發(fā)展中國家難免要承擔(dān)其他發(fā)達(dá)國家發(fā)展所產(chǎn)生的金融風(fēng)險(xiǎn)。例如1997年爆發(fā)的亞洲金融危機(jī)、2008年美國次貸危機(jī)導(dǎo)致的全球金融危機(jī)以及2012年爆發(fā)的歐債危機(jī)等，我國金融市場(chǎng)均受到了不同程度的波及。因此，對(duì)現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)環(huán)境中我國與其他國家股票市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究，合理預(yù)測(cè)我國股市的風(fēng)險(xiǎn)具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。

美國股票市場(chǎng)作為發(fā)達(dá)程度及國際化程度最高的市場(chǎng)之一其影響力毋庸置疑。而我國與美國分別作為最大的發(fā)展中國家和最發(fā)達(dá)國家，經(jīng)濟(jì)上有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，同時(shí)不斷增加的貿(mào)易額和不斷深化的經(jīng)濟(jì)交往層次也在很大程度上加深了兩國經(jīng)濟(jì)間的關(guān)聯(lián)。因此，對(duì)中美股市的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行進(jìn)一步的分析不僅有助于了解美國沖擊向我國傳導(dǎo)的金融渠道，同時(shí)也有助于預(yù)測(cè)我國金融穩(wěn)定受美國股票市場(chǎng)波動(dòng)影響的程度。目前大多數(shù)針對(duì)這一問題的研究均將股市間的聯(lián)動(dòng)歸結(jié)為傳染而沒有將宏觀經(jīng)濟(jì)因素納入考慮，無法對(duì)跨市場(chǎng)間聯(lián)系時(shí)變的原因加以解釋分析。因此，本文在研究中美股市動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系的同時(shí)，進(jìn)一步將中美兩國宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)二者相關(guān)性的影響進(jìn)行了分析。具體分析了不同的政策對(duì)兩國股市聯(lián)動(dòng)性的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者對(duì)股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)的研究較早也相對(duì)成熟。Lee和Kim(1993)以1987年股災(zāi)為節(jié)點(diǎn)分析了12個(gè)主要股票市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系，證實(shí)在股災(zāi)爆發(fā)前，市場(chǎng)間相關(guān)系數(shù)明顯小于其爆發(fā)后的相關(guān)系數(shù)[1]。Koutmos(1996)通過采用AR(1)-EGARCH(1,1)模型對(duì)英國、意大利、德國、法國之間的股市傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)四個(gè)市場(chǎng)間存在一定的波動(dòng)非對(duì)稱效應(yīng)[2]。Miyakoshi(2003)將美國市場(chǎng)作為沖擊變量研究了發(fā)達(dá)國家股票市場(chǎng)對(duì)新興國家股票市場(chǎng)的傳導(dǎo)效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于美國，日本股市收益率對(duì)亞洲股市的影響較小，而波動(dòng)率的傳導(dǎo)情況恰恰相反[3]。Gebka和Serwa(2007)對(duì)中東歐、拉丁美洲、東南亞等國家股市波動(dòng)率的傳導(dǎo)情況進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，雖然與國際經(jīng)濟(jì)間存在著較為緊密的聯(lián)系，但是這些國家區(qū)域內(nèi)的沖擊影響更為重要[4]。Luo，Brooks和Silvapulle (2011)對(duì)我國A股金融指數(shù)回報(bào)與其他新興市場(chǎng)回報(bào)間的相關(guān)性進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)A股僅僅與美國、韓國及日本市場(chǎng)存在著顯著的尾部依賴[5]。

國內(nèi)方面，次貸危機(jī)爆發(fā)前大部分研究均將研究焦點(diǎn)聚集在滬深兩市的相關(guān)性研究上。其中劉金全、崔暢(2002)通過運(yùn)用ECM及GARCH模型等非對(duì)稱方法，證實(shí)了滬深兩市間存在著顯著的協(xié)整關(guān)系，同時(shí)二者間具有波動(dòng)溢出效應(yīng)及杠桿效應(yīng)[6]。谷耀、陸麗娜(2006)引入港股作為外生變量，并構(gòu)建了DCCEGARCH-VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)滬深兩市聯(lián)動(dòng)性較為顯著，且均在市場(chǎng)預(yù)期較差時(shí)波動(dòng)率更小，即兩市對(duì)利好消息反應(yīng)相對(duì)強(qiáng)烈；而恒生指數(shù)對(duì)上證指數(shù)、深證指數(shù)存在比較顯著的溢出效應(yīng)[7]。李曉廣、張巖貴(2008)分析了次貸危機(jī)爆發(fā)前后我國股市與世界主要股市的聯(lián)動(dòng)性。同時(shí)通過與巴西股市進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，總體來說我國股市與世界主要股市之間的聯(lián)動(dòng)性并不顯著，且聯(lián)動(dòng)方式也表現(xiàn)出時(shí)而“即期聯(lián)動(dòng)”、時(shí)而“滯后聯(lián)動(dòng)”的不確定性特點(diǎn)。但在金融危機(jī)爆發(fā)后，這種關(guān)聯(lián)性得到了顯著增強(qiáng)，其中我國與美國股市間聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)得最為顯著[8]。游家興、鄭挺國(2009)運(yùn)用DCC-MGARCH模型對(duì)1991—2008年間我國與亞洲、歐美7個(gè)資本市場(chǎng)進(jìn)行研究。文章結(jié)合我國金融自由化進(jìn)程的變化軌跡和沿革路徑構(gòu)建了金融自由化指數(shù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)隨著我國金融自由化政策的推進(jìn)及深化，我國證券市場(chǎng)逐步從最初相對(duì)獨(dú)立的分割狀態(tài)走向了日益緊密的全球整合狀態(tài)[9]。方毅、桂鵬(2010)對(duì)次貸危機(jī)背景下亞太地區(qū)股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行了研究，證實(shí)危機(jī)爆發(fā)前后亞太地區(qū)股市長期均衡關(guān)系發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。危機(jī)后單個(gè)市場(chǎng)的獨(dú)立性明顯下降，美國股市扮演了地區(qū)股市領(lǐng)導(dǎo)者的角色，而日本股市在此次危機(jī)中變化最大，其市場(chǎng)獨(dú)立性變得最弱。另外我國股市也在逐步融入?yún)^(qū)域市場(chǎng)，其與國際股市的聯(lián)動(dòng)性明顯有所增強(qiáng)[10]。楊雪萊、張宏志(2012)在假定股票市場(chǎng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素響應(yīng)時(shí)變的前提下，對(duì)中美股市的聯(lián)動(dòng)性以及危機(jī)期間聯(lián)動(dòng)增強(qiáng)原因進(jìn)行了研究。實(shí)證結(jié)果表明中美股市聯(lián)動(dòng)的主要?jiǎng)右騺碜杂诿绹鴽_擊的跨國傳導(dǎo)及傳染，而危機(jī)期間聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)的原因則主要?dú)w結(jié)于理性傳染，其中美國貨幣政策沖擊是引起理性傳染的主要宏觀經(jīng)濟(jì)因素[11]。王健(2014)運(yùn)用極大重疊離散小波變換方法對(duì)上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在短期、中期及長期中，中美股市間均存在不同程度的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。其中短期二者聯(lián)動(dòng)關(guān)系最為顯著[12]。

二、實(shí)證模型與框架

本文首先通過動(dòng)態(tài)條件相關(guān)多元模型(DCCMGARCH)對(duì)中美股票市場(chǎng)間的時(shí)變相關(guān)關(guān)系進(jìn)行研究。當(dāng)前對(duì)時(shí)變相關(guān)系數(shù)進(jìn)行研究的方法主要有三種：一種是較為簡單的滾動(dòng)歷史相關(guān)法，但是由于這一方法要求對(duì)變量賦予等權(quán)重，因此這一方法的應(yīng)用范圍相對(duì)有限；第二種常見的方法為指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均(EMWA)方法，盡管該方法在簡單移動(dòng)平均方法上有所改進(jìn)，但仍在杠桿效應(yīng)及長期趨勢(shì)的研究方面存在不足；最后一種方法即本文所采用的GARCH方法，這一模型可以對(duì)隨時(shí)間改變的方差協(xié)方差矩陣進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而通過分解方差協(xié)方差矩陣得到相關(guān)系數(shù)矩陣。另外，根據(jù)當(dāng)前研究也證實(shí)了多元GARCH模型在對(duì)時(shí)變相關(guān)性進(jìn)行估計(jì)時(shí)能有效地彌補(bǔ)前面兩種方法的不足。本文采用的DCC-MGARCH模型是由Engle (2002)在常相關(guān)(CCC)模型的基礎(chǔ)上引入了隨時(shí)間變化的條件相關(guān)矩陣得出的，并針對(duì)該模型提出了相應(yīng)的兩階段估計(jì)法，即在估計(jì)時(shí)將似然函數(shù)分為估計(jì)GARCH參數(shù)的部分及估計(jì)交互無條件相關(guān)系數(shù)參數(shù)的部分[12]。這種方法在保留標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型主要特征的同時(shí)還克服了傳統(tǒng)多元GARCH模型估計(jì)較為復(fù)雜的問題。為了進(jìn)一步介紹DCC-MGARCH模型，假設(shè)條件方差協(xié)方差矩陣表示如下：

其中：Ht定義為條件協(xié)方差矩陣，Rt為n×n階的時(shí)變相關(guān)系數(shù)矩陣，是單變量GARCH模型估計(jì)得到的n×n階時(shí)變標(biāo)準(zhǔn)差的對(duì)角陣，假設(shè)Dt中元素來自單變量的GARCH(p,q)模型，則具體表示形式如下：

上式(5)中Q*為條件方差協(xié)方差矩陣Qt對(duì)角元素平方根構(gòu)成的對(duì)角矩陣，其中Qt通過第一階段估計(jì)得到。的無條件協(xié)方差矩陣。在DCC(1,1)模型中僅需要用到一階滯后的協(xié)方差及條件協(xié)方差，因此需要對(duì)進(jìn)行估計(jì)。DCC-MGARCH模型具體參數(shù)估計(jì)方法采用了極大似然估計(jì)法，其具體似然函數(shù)形式如下：

等式(6)中εt′是通過單變量GARCH估計(jì)出的標(biāo)準(zhǔn)化的殘差，總體來說，DCC模型的兩步估計(jì)可以總結(jié)為首先通過對(duì)每一變量構(gòu)建單變量的GARCH模型估計(jì)出條件方差矩陣Ht，之后再通過標(biāo)準(zhǔn)化的殘差利用極大似然估計(jì)計(jì)算動(dòng)態(tài)相關(guān)參數(shù)。通過這一方法得到的估計(jì)結(jié)果具有一致性及漸近正態(tài)性的特征。

三、基于DCC-MGARCH的實(shí)證分析

(一)樣本選擇及數(shù)據(jù)描述

本文選取了我國加入世貿(mào)組織的第一年即2002年1月至2014年11月作為研究區(qū)間對(duì)中美股市的時(shí)變關(guān)系進(jìn)行研究。鑒于目前我國股票市場(chǎng)并沒有編制反映市場(chǎng)整體狀況及趨勢(shì)的指數(shù)，因此大部分研究均采用上證或深證綜指來反映股票市場(chǎng)狀況，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)這二者間存在較強(qiáng)的相關(guān)性及同步性，因此本文僅選取了上證綜指月收盤價(jià)的對(duì)數(shù)收益率作為研究對(duì)象，記為ln shangz，而美國股市方面則選取了標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的月對(duì)數(shù)收益率，記為lnsp500。

在下表1中對(duì)樣本區(qū)間內(nèi)中美股市月對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)描述。其中上證收益率的標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)，即在選取的整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)其收益率波動(dòng)較大。對(duì)二者的偏度、峰度及Jacque-Bera統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知，樣本區(qū)間內(nèi)各變量皆具有“尖峰后尾”的分布特征，且均不服從正態(tài)分布。通過ADF檢驗(yàn)證實(shí)，兩個(gè)變量均在1%的顯著水平下為平穩(wěn)序列。最后，對(duì)各收益率序列的異方差情況進(jìn)行檢驗(yàn)證實(shí)所有序列均存在ARCH效應(yīng)。

(二)DCC-MGARCH模型估計(jì)結(jié)果

通過DCC-MGARCH模型對(duì)上述中美股市月對(duì)數(shù)收益率關(guān)系分兩步進(jìn)行估計(jì)，首先運(yùn)用單變量的GARCH(1,1)模型分別對(duì)兩組收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸估計(jì)，消除序列相關(guān)及ARCH效應(yīng)；之后再利用上一步回歸中得到的殘差標(biāo)準(zhǔn)化后估計(jì)相關(guān)系數(shù)矩陣。下表2中給出了第一步回歸估計(jì)的結(jié)果。其中W、α和β分別對(duì)應(yīng)了上式(3)中的截距項(xiàng)、ARCH系數(shù)及GARCH系數(shù)。結(jié)果顯示變量的ARCH項(xiàng)均在5%的水平下顯著，而GARCH項(xiàng)系數(shù)則均在1%的水平下顯著。另外，對(duì)每個(gè)單變量GARCH模型回歸得到的殘差及其平方序列通過Ljung-Box檢驗(yàn)，證實(shí)不存在自相關(guān)或ARCH效應(yīng)，由此證實(shí)模型設(shè)定的合理性。最后，估計(jì)參數(shù)α與β的和非常接近1，則表明收益率序列均具有顯著的波動(dòng)持續(xù)性。

另外，在無條件相關(guān)系數(shù)的估計(jì)結(jié)果中α*和β*均異于零，同時(shí)二者的和小于1符合模型約束條件。其中α*=0.006 411度量了滯后一階的標(biāo)準(zhǔn)化殘差乘積對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的影響，本文估計(jì)結(jié)果中α*較小，而β*=0.946 091接近于1，這就表明中美股市對(duì)數(shù)收益率序列的當(dāng)期動(dòng)態(tài)異方差主要來源于其上一期的波動(dòng)，而前期殘差平方所帶來的影響較小。同時(shí)也表明二者收益率間的相關(guān)系數(shù)具有較強(qiáng)的持續(xù)性，前期相關(guān)性對(duì)當(dāng)期影響較大。

表1 各收益率描述性統(tǒng)計(jì)值

表2 單變量GARCH (1,1)模型參數(shù)估計(jì)

回歸得到參數(shù)估計(jì)結(jié)果的同時(shí)，還可以得到中美股市收益率間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)序列。其具體走勢(shì)在下圖1中給出。根據(jù)走勢(shì)可以看出自我國加入WTO以來，我國股市與美國股市收益率之間始終保持著正向的相關(guān)關(guān)系，其中在2006年第一季度之前，兩國股市關(guān)聯(lián)性相對(duì)穩(wěn)定，保持在0.28～0.3的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。而在2006年4月，我國人民銀行正式出臺(tái)QDII相關(guān)措施后，進(jìn)一步擴(kuò)大了我國資本市場(chǎng)的開放程度，使得這一相關(guān)性在出現(xiàn)瞬時(shí)大幅度下降后進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的上升通道。之后2008年第三季度全球金融海嘯爆發(fā)后，我國與美國股市間的相關(guān)性更是迅速上升，并在2008年11月達(dá)到最大值0.353。從市場(chǎng)微觀層面角度來看，則意味著投資者的決策收斂于羊群行為，具體來說，當(dāng)危機(jī)爆發(fā)時(shí)，投資者避險(xiǎn)意識(shí)增強(qiáng)，轉(zhuǎn)而配置安全性更高的資產(chǎn)例如現(xiàn)金等。隨著危機(jī)的延續(xù)，市場(chǎng)不確定因素增加，投資者獲得有效信息的成本過高，也就導(dǎo)致了最終的投資從眾行為。國內(nèi)眾多投資者通過關(guān)注美國的經(jīng)濟(jì)政策及市場(chǎng)信息做出投資決策，這種經(jīng)濟(jì)聯(lián)系在資本市場(chǎng)上的體現(xiàn)也就在一定程度上解釋了危機(jī)爆發(fā)時(shí)我國與美國股市關(guān)聯(lián)性明顯高于其他階段的原因。另外，在危機(jī)爆發(fā)后的一段時(shí)期內(nèi)，兩國股市的相關(guān)性持續(xù)且顯著的高于危機(jī)前的階段，這可能意味著金融危機(jī)整體上改變了我國股市與美國股市的關(guān)聯(lián)程度。而在后危機(jī)階段，這種高度的相關(guān)性又出現(xiàn)適度的回落，這是由于在金融危機(jī)爆發(fā)后，各國政府都紛紛通過宏觀手段對(duì)經(jīng)濟(jì)加以調(diào)控以緩解經(jīng)濟(jì)危機(jī)帶來的沖擊。而之后2011年爆發(fā)的債務(wù)危機(jī)，雖然效果較弱，但也使得兩國股市相關(guān)性再次重復(fù)了2008年危機(jī)時(shí)期的總體走勢(shì)。至今中美兩國股票市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)程度已逐步回歸到了危機(jī)爆發(fā)前相對(duì)平穩(wěn)的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。

圖1 收益率序列動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)

圖2 區(qū)制1各變量累積脈沖響應(yīng)

四、基于MS-VAR模型的實(shí)證分析

為了進(jìn)一步對(duì)上文所提取的中美兩國股票市場(chǎng)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)序列進(jìn)行研究，本文采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸 (MS-VAR)模型，并在其中引入了中美兩國的宏觀經(jīng)濟(jì)因素，具體分析兩國的宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股市時(shí)變相關(guān)性的影響，以及在不同的經(jīng)濟(jì)階段中何種經(jīng)濟(jì)因素是導(dǎo)致這種相關(guān)性變化的主導(dǎo)因素。

(一)變量選擇及數(shù)據(jù)處理

根據(jù)現(xiàn)有的研究，本文分別選取我國和美國的貨幣供給量、利率以及美元兌人民幣的平均匯率作為兩國的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，以反映經(jīng)濟(jì)因素對(duì)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)性的影響。其中，中美貨幣供給量均選取廣義貨幣供給量M2，經(jīng)季節(jié)調(diào)整后取對(duì)數(shù)，分別表示為lncm2和lnαm2。利率數(shù)據(jù)則取自我國銀行間同業(yè)拆借7天加權(quán)平均利率和聯(lián)邦基金利率，分別表示為cr和fr。匯率則表示為er。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)貨幣供給量的對(duì)數(shù)序列均在1%的顯著性水平下平穩(wěn)，不存在單位根，而匯率及聯(lián)邦基金利率則不平穩(wěn)，為了消除單位根，本文對(duì)利率及匯率序列進(jìn)行差分處理，分別表示為dcr、dfr和der，處理后均為平穩(wěn)序列。

(二)MS-VAR模型選擇及估計(jì)結(jié)果

在構(gòu)建MS-VAR模型的過程中滯后階數(shù)p的選擇至關(guān)重要。p過大或過小都會(huì)影響模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。在本文的估計(jì)結(jié)果中根據(jù)AIC、BIC準(zhǔn)則，可以確定p=1。另外區(qū)制數(shù)量的劃分也同樣重要，通常MS-VAR模型的區(qū)制數(shù)量不超過3個(gè)。在下表3中分別給出了VAR(1)、MS(2)-VAR(1)及MS(3)-VAR(1)模型估計(jì)的AIC、SC和對(duì)數(shù)似然值。通過綜合比較，筆者認(rèn)為三區(qū)制的回歸模型解釋能力更強(qiáng)，因此本文最終選擇MS(3)-VAR(1)模型進(jìn)行估計(jì)。

對(duì)MS(3)-VAR(1)模型進(jìn)行估計(jì)得到區(qū)制劃分結(jié)果及不同區(qū)制下宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)中美兩國股市收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的影響。其具體三區(qū)制劃分結(jié)果分別在附錄1、2、3中給出，其中附錄1表示中美股市收益率相關(guān)性持續(xù)走高的階段；附錄2表示二者相關(guān)性保持平穩(wěn)，在合理的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)；而最后附錄3則表示兩市收益率的時(shí)變相關(guān)性不斷下降的階段。其中，動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)有59.92%的概率處于區(qū)制2中，其平均持續(xù)期最長為8.8個(gè)月，而處于區(qū)制3的概率最低僅為14.07%，但其平均持續(xù)期略長于區(qū)制1為3.87個(gè)月。可見，中美兩國股市相關(guān)性持續(xù)增加狀況出現(xiàn)的概率雖然要高于持續(xù)走低的概率，但由于貨幣當(dāng)局會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行干預(yù)調(diào)整，所以相關(guān)性持續(xù)走高的延續(xù)期通常較短。

表3 不同區(qū)制劃分結(jié)果比較

為了進(jìn)一步了解不同區(qū)制狀態(tài)下宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股市收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系的影響，并進(jìn)行比較，本文采用累積脈沖響應(yīng)進(jìn)行分析，具體脈沖響應(yīng)見圖2至圖4。

在中美股市相關(guān)性持續(xù)走高的區(qū)制1中(圖2)，當(dāng)匯率變化和我國貨幣供給出現(xiàn)一標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，收益率的相關(guān)性均出現(xiàn)瞬時(shí)的下降，且匯率沖擊效果較為顯著；當(dāng)美國貨幣供給量發(fā)生沖擊時(shí)，雖然有助于增加聯(lián)動(dòng)性，但效果十分微弱；我國利率變化量產(chǎn)生沖擊時(shí)，會(huì)在即期導(dǎo)致股市相關(guān)性的下降，而之后快速轉(zhuǎn)為正向影響；最后在三個(gè)區(qū)制中美國聯(lián)邦基金利率變動(dòng)沖擊所帶來的影響與匯率基本一致但效果相對(duì)較弱，故省略。可見，在我國與美國股市相關(guān)性持續(xù)增長期間，根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，由于金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)二者相關(guān)性基本持續(xù)上升，所以也可以針對(duì)性的認(rèn)為在金融危機(jī)爆發(fā)期間，面對(duì)過高的股市聯(lián)動(dòng)性，可以通過調(diào)整匯率和我國廣義貨幣供給量的方式有效地降低我國股市與美國股市的關(guān)聯(lián)性，且匯率政策效果更為突出。

在中美股市相關(guān)性相對(duì)平穩(wěn)的區(qū)制2中(圖3)，匯率變化和我國貨幣供給量沖擊對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)影響的走勢(shì)與區(qū)制1中基本相同，而就沖擊效果而言，二者的沖擊效應(yīng)均略有下降。與區(qū)制1中不同的是，美國貨幣供給發(fā)生一單位正向沖擊則會(huì)在即期減少相關(guān)性，但之后這種負(fù)向影響會(huì)略有減弱；而我國利率發(fā)生正向沖擊時(shí)則并未造成動(dòng)態(tài)相關(guān)性的瞬時(shí)下降，而是帶來更為顯著的相關(guān)性的增加，且在10個(gè)月左右達(dá)到最大。總的來說，在中美股市關(guān)聯(lián)性平穩(wěn)波動(dòng)的階段中，匯率政策手段的調(diào)整效應(yīng)仍最為顯著。

最后，在動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)持續(xù)下降的區(qū)制3中(圖4)，我國利率政策的沖擊雖然能在即期迅速增加股市關(guān)聯(lián)性，但之后伴隨著一定程度的回調(diào)。而值得注意的是，在該區(qū)間內(nèi)，我國貨幣供給沖擊的效應(yīng)較高且十分迅速。根據(jù)上文和現(xiàn)有研究證實(shí)在危機(jī)的早期階段，股市間的相關(guān)關(guān)系存在一個(gè)下降后急速上升的過程，因此，在金融危機(jī)前期，可以通過調(diào)整貨幣供給的方式降低市場(chǎng)相關(guān)性，盡管效果小于匯率調(diào)整但卻可以在政府干預(yù)的當(dāng)期產(chǎn)生顯著的效果。總的來說，在這一階段中匯率政策沖擊和貨幣供給量沖擊可以作為調(diào)節(jié)中美股市相關(guān)性的主要手段。

圖3 區(qū)制2各變量累積脈沖響應(yīng)

圖4 區(qū)制3各變量累積脈沖響應(yīng)

五、結(jié)論

本文首先通過運(yùn)用DCC-MGARCH模型對(duì)我國股票市場(chǎng)與美國股票市場(chǎng)收益率間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行研究，證實(shí)了自我國加入WTO以來兩國股市相關(guān)性始終為正，且在2006年我國正式出臺(tái)QDII制度后，資本市場(chǎng)更是由原有的單向開放轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向開放，即資本流動(dòng)變?yōu)殡p向渠道。這種雙向渠道的建立無疑促進(jìn)了我國國內(nèi)資本市場(chǎng)與國際資本市場(chǎng)的接軌，表現(xiàn)在中美股市聯(lián)動(dòng)性上則是自2006年第二季度起兩市時(shí)變相關(guān)系數(shù)進(jìn)入了持續(xù)上升階段。另外針對(duì)2008年金融危機(jī)與2011年債務(wù)危機(jī)階段進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，在危機(jī)前期股市相關(guān)性會(huì)出現(xiàn)下行而在危機(jī)全面爆發(fā)后則會(huì)發(fā)生突變，快速呈現(xiàn)出較高的相關(guān)性。這種相關(guān)性結(jié)構(gòu)的突變?cè)谝欢ǔ潭壬献C明了金融傳染效應(yīng)的存在。

為了進(jìn)一步分析宏觀經(jīng)濟(jì)與股市相關(guān)性間的關(guān)系，本文還通過MS-VAR模型進(jìn)行了實(shí)證分析。證實(shí)在不同的相關(guān)性趨勢(shì)階段中，宏觀經(jīng)濟(jì)因素沖擊效應(yīng)存在非對(duì)稱性。但在任何區(qū)制中，匯率的變化都是調(diào)節(jié)兩市關(guān)聯(lián)性的最有效的方法，尤其在相關(guān)性持續(xù)上升的階段其效果最為顯著。因此，在金融危機(jī)爆發(fā)期間，面對(duì)過高的股票市場(chǎng)相關(guān)性可能帶來的金融傳染風(fēng)險(xiǎn)，政府可以通過調(diào)整匯率的方式進(jìn)行緩解。另外，通過調(diào)節(jié)我國廣義貨幣供給量的方式調(diào)節(jié)相關(guān)性，盡管政策效果弱于匯率調(diào)整，但其政策見效迅速，特別是在相關(guān)性持續(xù)走低的階段，在政策實(shí)施當(dāng)期就可以對(duì)兩市相關(guān)性產(chǎn)生較為顯著的影響。

最后，美國聯(lián)邦基金利率政策的正向沖擊會(huì)對(duì)兩國股市的聯(lián)動(dòng)性帶來負(fù)向影響，其效應(yīng)略低于匯率沖擊。在股市聯(lián)動(dòng)性上升期間，美國貨幣供給的正向沖擊，雖然會(huì)增加相關(guān)系數(shù)，但效果極其微弱；而在相關(guān)性保持平穩(wěn)或持續(xù)走低的時(shí)期，這一沖擊則會(huì)給相關(guān)系數(shù)帶來相對(duì)顯著的負(fù)向影響。

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附錄：

附錄 1區(qū)制1相關(guān)性增加階段

附錄 2區(qū)制2相關(guān)性平穩(wěn)波動(dòng)階段

附錄 3區(qū)制3相關(guān)性減小階段

[編輯: 蘇慧]

Macro-economic factors and co-movement of China’s and US stock market

Liu Weijiang, DING Yi, SUI Jianli
(Center for Quantitative Economics of Jilin University, Changchun 130012, China)

By analyzing macro-economic factors with the DCC-MGARCH model and MS-VAR model, the essaystudies the dynamic co-movement of the China’s and the US stock market, and the effect of macroeconomic variables in different correlation regimes. The findings show that, with the QDII system implementation, the co-movement of China’s stock market with the US stock markets has been increasing. When the economic crisis broke out, the reletivity between the markets declined first for a short term but then increased rapidly. In addition, according to the impulsive effect, the exchange rate policy has the most significant effect at all times. The shock effect of our money supply is relatively weak, but very quick. In all, compared with the US monetary policy, Chinese policy exerts more significant effect.

co-movement; monetary policy; exchange rate; DCC-MGARCH model; MS-VAR model

F832.5

A

1672-3104(2015)04?0105?08

2014?04?08；

2015?05?31

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“新形勢(shì)下非線性動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型在我國貨幣政策規(guī)則評(píng)價(jià)中的應(yīng)用”(71203076)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“‘十二五’期間我國經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)態(tài)勢(shì)與經(jīng)濟(jì)政策調(diào)控模式的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡分析”(11YJC790158)

劉偉江(1967?)，女，吉林長春人，博士，吉林大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)模擬；丁一(1988?)，女，吉林長春人，吉林大學(xué)博士研究生，主要研究方向：實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)模擬；隋建利(1982?)，男，吉林長春人，博士，吉林大學(xué)副教授，主要研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)