中外股市聯動性VAR分析

□文/劉清娟 雷漢云 張立召（新疆財經大學金融學院 新疆·烏魯木齊）

中外股市聯動性VAR分析

□文/劉清娟 雷漢云 張立召
（新疆財經大學金融學院 新疆·烏魯木齊）

本文通過建立向量自回歸模型，考察中國股市與國外六個主要國家股市三個階段的聯動性，通過相關系數檢驗、平穩性檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數分析后，得出以下結論：中外股指收益率的相關性由負轉正上升加快，但幅度不大；中外股指收益率的溢出效應由弱轉強；中國股指收益率受國外股指收益率的影響越來越明顯。

向量自回歸模型；中外股指收益率；三個階段

收錄日期：2014年11月24日

一、模型的建立和數據的選取

（一）模型的建立。向量自回歸模型（簡稱VAR）可以用來預測相關聯的經濟時間序列，并分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊，進一步解釋經濟沖擊對經濟變量所產生的影響，滯后階數為p的VAR模型表達式為：

其中，Y（t）為m維內生變量列向量，X（t）為m維外生變量向量，A（1），……，A（n）和B是待估的系數矩陣，e（t）是m維誤差向量。誤差向量內的誤差變量之間允許相關，但是這些誤差變量不存在自相關，誤差向量與Y（t），Y（t-1），……，Y（t-n）和X（t）也不相關。

（二）數據的選取。本文選取1996年至2013年上證指數、美國DJIA指數、英國FTSE指數、德國GDAXI指數、法國FCHI指數、日本N225指數和韓國KS11指數，將股指數據取對數做差分，求得各國股指收益率，DLNSHZ、DLNDJIA、DLNFCHI、DLNFTSE、DLNGDAXI、DLNN225和DLNKS11分別代表中國、美國、英國、德國、法國、日本和韓國的股指收益率，分為3個研究期間：1996～2001年中國加入世貿組織；2001～2008年金融危機爆發；2008～2013年。

二、檢驗過程

（一）相關系數檢驗。從表1看出，1996年至2013年，中國與日本股市收益率的相關性最強，其次為韓國，與美國股市收益率相關性最弱。分階段看：第一階段中國股指收益率與美國、英國、德國和法國股指收益率相關性為負；第二階段相關性上升為正數。第三階段相關性上升更為明顯（美國除外）。（表1）

表1 中外股市不同階段相關性系數表

（二）單位根檢驗。本文采用ADF檢驗方法，對DLNSHZ、DLNDJIA、DLNFCHI、DLNFTSE、DLNGDAXI、DLNN225和DLNKS11三個階段的平穩性分別進行檢驗，結果如表2，三個階段的股指收益率都是平穩的。（表2）

表2 中外股市不同階段平穩性檢驗

（三）VAR模型分析。（表3）根據表3的滯后長度標準綜合判定，三個階段的VAR模型滯后一階是最優的，由此得到：

第一階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=0.000911+ 0.00837DLNSHZ（-1）-0.018002DLNDJIA（-1）-0.006907DLNFTSE（-1）+0.109754DLNGDAXI（-1）+0.052769DLNFCHI（-1）+ 0.066941DLNN225（-1）+0.008816DLNKS11（-1）

［1.63482］［0.29474］［-0.34616］［-0.09662］［1.63854］［0.71211］［1.75953］［0.40821］

第二階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=0.000911-0.025645DLNSHZ（-1）+0.16286DLNDJIA（-1）+0.222922DLNFTSE（-1）-0.061303DLNGDAXI（-1）-0.136325DLNFCHI（-1）-0.071483DLNN225（-1）+0.054268DLNKS11（-1）

［1.95233］［-0.90687］［2.82754］［2.58283］［-0.96646］［-1.45826］［-1.66158］［1.48047］

第三階段 VAR模型的方程式：DLNSHZ=-0.000825-0.020865DLNSHZ（-1）+0.125113DLNDJIA（-1）+0.281826DLNFTSE（-1）+0.100597DLNGDAXI（-1）-0.150361DLNFCHI（-1）-0.097093DLNN225（-1）-0.060276DLNKS11（-1）

［-1.61310］［-0.69950］［2.61882］［3.12602］［1.22800］［-1.62064］［-2.60353］［-1.34548］

根據圖1的AR ROOTSGRAPH，三個階段的VAR模型特征方程的單位根均在單位圓內，VAR模型平穩。（圖1）

圖1 三個階段VAR模型特征方程的單位根

（四）Granger檢驗。本文原假設A變量不能格蘭杰引起B變量，即認為不存在A對B的收益率存在溢出效應，當統計數據拒絕這一原假設后，我們就說A對B的收益率存在溢出效應。本文的向量自回歸模型三個階段中，最優的滯后階數都是一階，因此本文對變量之間進行滯后一階的格蘭杰檢驗。（表4）

表3 VAR Lag Order Selection Criteria

表4 Granger檢驗表

表4顯示：第一階段，在10%的顯著性水平下，日本股指收益率是中國股指收益率的單向格蘭杰原因。美、英、德、法、韓等國股市與中國股市之間不存在格蘭杰因果關系。第二個階段中，在1%的顯著性水平下，美國和英國股指收益率是中國股指收益率的單向格蘭杰原因；在10%顯著性水平下，日本股指收益

率是中國股指收益率的單向格蘭杰原因；美國、英國和日本股市對中國股市存在收益溢出效應。第三階段中，在1%的顯著性水平下，美國和英國的股指收益率是中國股指收益率的單向格蘭杰原因；在1%的顯著性水平下，中國股指收益率和日本股指收益率存在雙向格蘭杰英國關系；在5%的顯著性水平下，中國股指收益率是韓國股指收益率的單向格蘭杰原因。美國和英國對中國股市存在收益溢出效應，中國股市對韓國股市存在收益溢出效應，中國股市和日本股市存在雙向的收益溢出效應。與第二階段相比，第三階段中國股市對國外股市產生了影響。

三、對中國的影響

（一）積極影響

1、提高資源配置效率。當股票市場交易活躍，企業經營效益良好，有擴大規模需求，企業就會在股票市場上增發股票，獲得更多用于投資的資金，減少通過銀行貸款獲得資金所產生的融資成本。同時，股票市場的高度流動性，使投資者不僅可以獲得上市公司的股票分紅，還可以通過低買高賣獲得股票差價，由此吸引更多的投資者進入股市進行股票買賣，為上市公司提供更多的資本支持。股票市場保持一定程度的波動，使資本在實體經濟和虛擬經濟之間的資金投入保持平衡，當股票市場繁榮時，通過吸引資金流向股票市場，改變因為資本過度投向實體經濟而造成的宏觀經濟運行效率降低情況，使整體資源配置得到優化。

2、推動技術創新。高新技術產業在股票市場上得到投資者的青睞和追捧對其他產業進行技術創新和自主研發起到了很好的鼓舞作用，推動了中國產業結構的升級。

（二）消極影響

1、易造成收入分配不合理。股市的過度繁榮使股市的投機性泡沫越來越多，投機者對個股進行炒作，導致收入分配不合理，貧富差距過大。合規經營、遵守法律、嚴格管理并及時完整公開公司信息的上市公司股價低迷，而一些業績較差、經營狀況不好的企業通過題材炒作，使公司的股票價格翻好幾倍。

2、易引發信用危機。股票市場過度繁榮時，新的項目投資及生產規模急劇擴大；股票市場大幅下跌時，許多上市公司資金鏈斷裂甚至倒閉，使銀行貸款變成呆壞賬，進而引發信用危機。

3、易影響實體經濟發展。股票市場過度繁榮分流了本應投資于實體的資本、減少消費，對實體經濟產生影響。

主要參考文獻：

［1］李曉廣，張巖貴.我國股票市場與國際市場的聯動性研究——對次貸危機時期樣本的分析［J］.國際金融研究，2008.11.

［2］胡秋靈，劉偉.中美股市聯動性分析［J］.金融理論與實踐，2009.6.

［3］潘文榮，劉紀顯.QFII及QDII制度引入后的中美股市聯動性研究［J］.江西財經大學學報，2010.1.

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