基于VAR模型我國銀行業均值溢出效應研究

喬健

摘要：文章基于VAR模型對銀行、保險、基金、證券四大金融行業指數收益率進行處理和實證分析，研究保險、基金、證券三大金融行業對銀行業的均值溢出效應，研究發現證券、保險業對銀行業具有均值溢出效應，基金業對銀行業溢出效應不明顯，并且證券業對銀行業沖擊較基金、保險業強烈。

關鍵詞：VAR模型 均值溢出效應 銀行業

一、引言

在如今的金融市場下，經濟金融自由化進程加快，金融行業發展聯系日益密切，不同的金融行業發生風險會影響到其他金融行業中，08年金融危機，銀行、保險、基金、證券四大金融行業聯系密切成為危機爆發點，行業間關聯性大多表現為溢出效應。銀行業在我國經濟體制變革發展中占據核心地位，作為我國經濟體制中最重要的組成部分，安全穩健的發展對我國經濟發展具有重要作用，所以研究非銀行業對銀行業溢出效應具有一定的意義。

國內研究學者對我國金融體系中溢出效應給予相應的關注與研究，王海江、呂曉萌通過ARCH模型簇研究股票、債券市場收益率之間溢出效應，發現兩個市場之間存在明顯的溢出效應，李新光、左碩之基于GARCH-BVAR模型研究股票、債券、期貨三大市場間的溢出效應，得出股票、期貨市場高風險性具有顯著的溢出效應傳染和影響關系，岳正坤、張勇依據三元對角—BEKK模型對貨幣、債券市場對滬深300指數溢出效應進行研究，得出結論為貨幣、債券市場對股票市場均有溢出效應且債券比貨幣市場效果更強。

二、理論模型

VAR模型的思想在于通過系統中每一個內生變量作為所有內生變量的滯后值，建立函數模型，進行估計參數以及確定滯后階數。VAR用來預測分析具有聯系的時間序列中存在擾動與自身信息錯漏現象，解釋經濟變量之間的溢出效應。文章中VAR模型的數學表達形式如下：

其中Ra表示銀行指數收益率、Rb保險指數收益率、Rc基金指數收益率、Rd證券指數收益率，滯后變量系數由表示，表示殘差。

三、實證分析

（一）樣本數據的選取

文章選取的數據分別為銀行指數（Wind數據中代表反應銀行業情況的指數）、證券指數（同花順數據中包含滬深上市的44家券商機構并能夠反映券商行業的指數）、保險指數（Wind中反應保險業表現的指數）、基金指數（Wind中大盤指數基金，能夠很好反應基金行業表現情況）、選取的數據區間為2014年12月31日至2019年12月31日5年的數據，選擇該區間的理由是該區間包含了15年市場股災以及18、19年中美貿易摩擦動蕩，數據的完整性和時效性可以更好的反應模型測算出的結果。數據采用對數收益率化進行測算和評估，銀行、證券、保險、基金指數收益率需要通過以下公式來轉化

其中Rt表示指數收益率，Pt表示指數在t日的收盤點位。

（二）描述性統計

用Eviews 10.0對銀行、保險、證券、基金指數收益率進行數據處理，從表1中可以看出證券業中極差與標準差最大，證券指數收益率波動最大，說明在15-19年無論是股市動蕩還是中美貿易摩擦受到市場的反應較其他三個行業波動明顯，相對的，在四個行業中，基金指數收益率的極差和標準差最小，這與基金機構的實力以及機構投資者分散投資的理念有關，在市場動蕩中表現優良，銀行和保險較為居中，這與銀行業和保險業在我國金融系統中占據主體地位相關，風險識別能力及抗風險能力較強。從四個行業指數收益率中偏度、峰度以J-B統計量可以看出，四個指數收益率均存在尖峰后尾特征，不滿足標準的正態分布。

（三）平穩性檢驗及協整性檢驗

建立VAR模型需要對序列的平穩性以及協整關性進行檢驗和判斷，VAR模型變量需要具有平穩性，否則在進行模型計算時會導致模型不穩定出現數據錯誤，得到不準確的結果，同樣模型需要變量之間存在協整關系，需要存在長期的均衡關系，這樣防止模型出現偽回歸。

從表2中可以看出，所有變量的ADF值都小于1%、5%置信水平下的臨界值，從而說明序列是平穩的，同樣在協整關系結果表中也可以看出四個變量之間存在協整關系，變量之間存在長期均衡關系。在進行數據描述性統計以及ADF檢驗和協整關系判斷后，根據數據結果說明我們可以用VAR模型來分析保險、基金以及證券業對銀行業的均值溢出效應。

（四）VAR模型均值溢出效應分析

從表3可以看出，在5%置信水平下，銀行業受到證券業滯后一階收益率影響最為顯著，同時銀行業自身滯后一階收益率對銀行業本身均有顯著影響，并且保險業滯后一階的收益率對銀行業具有顯著影響。從而可以判斷出，銀行相關政策包括利率政策、借貸款利率等發布與證券業、保險業產生關聯密切的影響，銀行的一些相關政策也會跟隨著證券市場波動或者保險業的收益變化發生改變。

在5%置信水平下，證券業和保險業對銀行指數收益率具有均值溢出效應，其中銀行指數收益率受到自身滯后一階收益率的影響，保險指數滯后一階對銀行指數收益率有顯著影響，同時證券指數滯后一階對銀行指數收益率影響顯著最明顯，從而說明證券業和保險業對銀行業具有顯著的均值溢出效應。

（五）脈沖響應分析

在對進行脈沖響應分析之前，應對模型進行穩定性檢驗，具有穩定性的要求是需要所有變量單位根都在單位圓中，如圖1所示，該模型具有穩定性。

由圖2可知，當保險業對銀行業產生沖擊時，第一、二期為正向沖擊，但在三、四期轉為負向沖擊，最后趨近于0。基金行業對銀行業沖擊較小，只在第一、二期具有沖擊反應，并且為負向沖擊。當證券業對銀行業產生沖擊時，前兩期具有顯著的正向沖擊，并且是除銀行業本身沖擊的最高強度，較保險、基金兩個行業來說對銀行業的影響更為顯著，并且在短期中有明顯的影響，但從第三期開始強度下降并收斂于0，說明在長期而言，影響較弱。就銀行業受到自身沖擊時第一期最為強烈，隨后下降并趨于0。

四、結論

文章通過建立VAR均值溢出模型，研究保險、基金、證券業對銀行業風險溢出關系并得出結論：第一，通過統計計量數據指標來看證券業在受到市場變化時波動最大，銀行和保險次之，基金業最為穩定。第二，通過均值溢出分析得出：證券指數收益率、保險指數收益率對銀行指數收益率有正相關關系，但基金指數收益率不明顯。第三，通過脈沖響應分析得出：銀行業受到自身沖擊最為強烈，其次證券對銀行業的沖擊影響較強，效應影響時間較長，保險和基金對銀行業沖擊影響較弱，時效較短。

因此，證券、保險業對銀行業具有均值溢出效應，基金業對銀行業溢出效應不明顯，且證券業對銀行業沖擊較基金、保險業強烈。

參考文獻：

[1]岳正坤，張勇.貨幣市場、債券市場對滬深300指數溢出效應的實證研究[J].宏觀經濟研究，2014（03）.

[2]王海江，呂曉萌.我國債券市場和股票市場收益率波動溢出效應實證研究[J].中國證券期貨，2013（01）.

[3]李新光，左碩之.我國股票、債券和期貨市場波動溢出效應的實證分析——基于 GARCH-BVAR 模型[J].山東財經大學學報，2014（04）.

[4]盧金榮.基于ARCH模型的銀行系統性風險度量研究[J].牡丹江師范學院學報（社科版），2019（01）.

[5]李成，馬文濤，王彬.我國金融市場間溢出效應研究——基于四元VAR-GARCH（1，1）-BEKK模型的分析[J].數量經濟技術經濟研究，2010（06）.

作者單位：安徽大學