基于GARCH模型的虛擬經濟波動對應用科技發展的影響研究

【摘要】本文通過探討虛擬經濟波動對相關企業的影響來研究虛擬經濟波動對應用科技的發展影響。其中，利用GARCH模型來模擬股市和貨幣市場的波動情況，再通過面板模型LSDV分析這種波動對應用科技的影響。文章認為，基于股市和貨幣市場的虛擬經濟的波動性越強，越不利于應用科技的發展。

【關鍵詞】虛擬經濟 條件異方差 LSDV 行業特征 區域特征

引言

隨著目前虛擬經濟的不斷擴張和以大數據為代表的應用科技的快速發展，應用科技推動經濟快速發展的作用已經不言而喻。但是反過來，經濟，尤其是虛擬經濟會不會對應用科技的發展起到一定的影響作用？盡管虛擬經濟依托于實體經濟，同時虛擬經濟對實體經濟也有著重要的作用。通過金融市場（尤其是股市等），企業可以獲得大量的融資來解決當前收益較小但未來具有極強的收益的業務，以當前股市上的大熱板塊人工智能為例，人工智能概念的火熱一方面吸引了大量的資本進入，另一方面，在資本的推動下，部分企業也獲得了較為前沿的突破，從而在后續的競爭中取得優勢，企業的發展前景表現良好。

1實證研究

1.1樣本數據及研究模型

本文的虛擬經濟的度量指標選擇均具有金融數據的波動性聚集特性，這種的波動性可能是短期熱點炒作或者市場情緒等的反應，因此采用GARCH模型可以更有效的反應虛擬經濟的波動。本文主要使用GARCH（1，1）模型對SH、shibor等估計得到的條件異方差作為金融沖擊的衡量。

本文選取2009年到2017年，中國上交所上市的隸屬于應用科技方面的120家公司的相關數據，涉及包括大數據、機器人、光伏能源、互聯網等主要板塊。本模型所采用的數據均來自于同花順iFinD數據庫。

對樣本數據進行豪斯曼檢驗、描述性統計檢驗、相關性等，由于篇幅原因從略。

本文建立模型如下：

本文的具體變量含義如下表所示：

1.2實證結果

我們使用固定回歸對模型進行估計，結果如下，其中，模型1，2分別研究SH/SHIBOR對科技的獨立影響，模型3則綜合考慮二者之間的聯合影響。

在上述模型中，可以看到，其他解釋變量比如ROA、SCALE、CTA等均表現出了極高的顯著性，說明對于企業而言，這些要素是對其發展狀況的有利解釋變量。

當SH單獨進行回歸時，模型在95%置信度下顯著，說明SH對科技企業的發展能力有較強的解釋能力，具體的，我們看到SH的系數為-10左右，這說明對于科技企業而言，股市的波動越強，越不利于科技企業的有效發展。股市越震蕩，則說明場內資金不穩定，此時市場的恐慌情緒會造成資金離場或者資金擁堵，反而使得部分優良的科技潛力公司不能夠及時獲得有效投資，從而使得應用科技不能夠取得快速進步。

但是對SHIBOR而言，在單獨回歸和聯合回歸下均沒有表現出顯著性，沒有較強的解釋能力，因此，我們認為其對科技企業的發展能力不具有解釋能力，它主要是銀行間的資金短期流動，即便銀行的資金流入企業，也被歸結為負債而非所有者權益，因此SHIBOR與科技企業并未有直接的相關關系。

2結論與建議

在影響力方面，我國債券市場的波動對相關科技型企業的影響力要遠遠大于貨幣市場的影響力，在回歸過程中，SHIBOR表現不顯著。綜合理論分析，我們認為，虛擬經濟對應用科技的發展的影響集中在債券市場。且債券市場的波動越大，越不利于應用科技的發展。

總而言之，一個穩定的債券市場有利于應用科技的全面發展，同時也應該注重利用相關政策對在債券市場上流動的資本進行有選擇的引導，縮小地區間，行業間的差異，才能避免在日后的科技進步帶來的新的資源分配不平等。

參考文獻

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作者簡介：陳一民（1996—），男，漢族，江蘇宿遷人，應用經濟學碩士，研究方向為貨幣銀行