分析滬港通的開通對香港市場波動率影響

喬雨

摘要：隨著我國金融市場對外開放的發展，2014年11月17日開通的滬港通機制作為A股與國際資本市場接軌的重要舉措，對中國香港資本市場意義重大，是研究的重點。文章主要研究在滬港通開通前后香港市場的波動情況，分別選取了滬港通開通前2014年3月17日到2014年11月14日和滬港通開通后2014年11月17日到2015年7月17日的香港恒生指數作為對象，通過建立GARCH模型進行分析，結果發現滬港通的開通使得香港市場變得不穩定，具有較強的波動性。

關鍵詞：滬港通;GARCH模型;恒生指數;波動性

一、研究背景和意義

滬港通是指上海證券交易所和香港聯合交易所允許兩地投資者通過當地證券公司或經紀商買賣規定范圍內的對方交易所上市的股票，是滬港股票市場交易互聯互通機制。滬港通不僅是中國資本市場對外開放發展的一個創新，而且還將內地與香港的金融資源進行了有效的整合，擴大了我國金融市場在國際市場上的影響力。滬港通對于香港市場來說，該機制有利于香港發展成為內地投資者重要的境外投資市場，也鞏固和提升了中國香港在國際上的金融中心地位。本文截取了滬港通開通前后八個月香港恒生指數HIS作為研究對象進行研究討論，利用數據分析得到滬港通開通后的波動率變化，并使用GARCH模型分析滬港通對香港市場波動性的影響。GARCH模型是Robert F.Engle在1982年發表《計量經濟學》雜志的論文所提出，表明了ARCH模型可以用來解決時間序列的波動性問題。鮮京宸和潘成蓉（2018）通過對上證指數和恒生指數波動性的研究，表明滬港通的開通在短期時間內給香港市場波動造成沖擊。許香存和陳志娟（2016）通過對面板數據建立虛擬變量的固定效應模型來研究滬港通對于價格波動性的影響，研究結果表明滬港通開通前后發現股票市場對外開放程度提高之后，投資風險增加，市場變得更加不穩定。鄒新陽和鄧瑤（2018）通過建立GARCH模型和格蘭杰因果檢驗，分析得到滬港通的開通使得資金進出、投資者結構、套利交易行為等因素加劇了股市風險，從而加劇股市的波動。馬婉如（2019）通過選取上市股票的周度數據進行研究，研究結果表明，對于整個滬市A股市場來說，滬港通的開通雖然增加了滬市A股市場的流動性，但缺降低了其波動性。王曉偉（2017）選取深證成指和深圳中小板綜合指數分別對滬股通標的和非滬股通標的股票的波動性進行匹配調整，使用調整后的波動性數據進行回歸分析，通過分析發現剔除掉上海股市自身波動的影響后，滬港通的開通減小了滬市股票的波動性。

二、研究方法與模型

首先利用ADF檢驗即單位根檢驗來檢驗關于對數收益率序列的平穩性，若檢驗序列為平穩后，則對序列進行序列自相關檢驗和序列偏自相關檢驗;若檢驗為不自相關后，則建立模型，在檢驗ARCH效應后利用GARCH模型進行建模并分析結果。

三、恒生指數波動率

（一）分析時間序列圖、柱形統計圖

在英為財情數據網獲取香港恒生指數數據，選取2014年3月17日至2015年7月17日的恒生指數數據為研究對象。首先檢驗其收益率序列平穩性，p值大于0.05，說明該序列不穩定，所以本文采用對收益率進行對數差分，得到新的序列即對數收益率序列Y。

利用Eviews得到關于對數收益率Y的相關統計量，見表1。

從表1中可以觀察到，研究對象的對數收益率其序列均值為-0.000512;偏度為0.488044，偏度大于0，說明該序列分布具有正偏離并且重尾在右側;峰度為7.272476，偏高于正態分布值3，說明該序列分布具有過度的峰值，具有“高峰，厚尾”的特征;而p值小于0.05，則拒絕該對數收益率序列服從正態分布的假設。

（二）序列自相關和偏自相關檢驗

通過ADF檢驗表明了對數收益率序列Y平穩。在序列自相關檢驗中，原假設E0：對數收益率序列Y不存在序列自相關;備選假設E1：對數收益率序列Y存在序列自相關。分析見表2。其P值幾乎都大于0.05，則接受原假設E0。表明對數收益率序列Y不存在自相關性，所以將對數收益率序列Y的均值方程設置為白噪音：yt=ut+σt

（三）異方差檢驗——檢驗ARCH效應

驗證回歸參數估計量具有良好的統計性質，需要假設總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性。假設不成立，則表明改模型存在異方差性由于序列W不存在顯著的相關性，則將序列Y去均值化，得：W=Y+0.000512，然后進行ARCH檢驗，建立W的平方方程W2，見表3。AC和PAC值顯著的不為0，且序列自相關，所以有ARCH效應。

（四）GARCH模型

GARCH模型是一個專門針對金融數據所量身訂做的回歸模型，除去和普通回歸模型的相同之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用于波動性的分析和預測，這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用，其意義很多時候超過了對數值本身的分析和預測。

采取多個模型建模來尋找最適合的參數值。包含GARCH（1，1）、GARCH（1，2）、GARCH（1，3）、GARCH（2，1）、GARCH（2，2）、GARCH（2，3）、GARCH（3，1）、GARCH（3，2）、GARCH（3，3）。見表4、表5、表6綜合結果可得模型GARCH（3，3）最符合要求。在1%的錯誤率下可以認為滬港通開通前后具有顯著變化，即滬港通對對數收益率有波動性影響。

在GARCH（3，3）模型中虛擬變量相關統計量見表7，其系數為正。

（五）模型驗證

對建立的GARCH（3，3）模型進行殘差的ARCH效應檢驗，且選擇滯后階數為1，得到的ARCH效應檢驗的結果不顯著，說明該模型已經不存在ARCH效應，見表8。

四、結語

基于恒生指數在滬港通開通前后八個月的連續日收盤數據，運用eviews軟件對數據進行了描述分析，并建立GARCH模型進行實證分析，來分析滬港通開通前后對于香港市場波動性的影響。研究發現，滬港通開通以后，香港市場的波動增大，導致香港市場不穩定。而這一結果顯示滬港通作為一項創新機制，一開通必然引起大量投資者的追捧，導致資金大量流入，從而加劇香港市場波動。在香港投資者能夠自由買賣在內地上市的股票之后，香港市場股票活躍度上升，資金關注度較高，其獲得高收益的可能性更大，這可以吸引一批非穩健性投資者。而對于市場管理者來說，希望滬港通這一機制開通后能促使香港市場的活躍度上升，能吸引更多投資者投入更多的資金進行投資。

參考文獻：

[1]鮮京宸，潘成蓉.滬港通對上海和香港股票市場影響的分析[J].統計與決策，2018，34（17）：154-157.

[2]許香存，陳志娟.滬港通對股票市場波動性和流動性影響的實證研究[J].浙江工商大學學報，2016（06）：76-83.

[3]鄒新陽，鄧瑤.滬港通對滬港兩市波動性的影響——基于GARCH模型的實證分析[J].當代金融研究，2018（01）：57-66.

[4]馬婉如. 滬港通對滬市A股市場流動性與波動性的影響研究[D].保定：河北大學，2019.

[5]王曉偉. 滬港通與股票波動性[D].上海：上海交通大學，2017.

[6]支沛瑤.滬港通開放前后兩市股價聯動性研究[J].華北金融，2019（07）：4-11.

[7]張嘉莉.滬港通對滬港股市聯動性的研究[D].西安：西北大學，2017.

[8]符明愷.滬港通背景下中國內地股市與香港股市聯動性研究[D].重慶：重慶工商大學，2015.

*基金項目：“滬港通開通后對證券市場的影響分析——以上海、香港證券市場為例”（項目編號：S201910649089）“樂山師范學院創新創業項目”。

（作者單位：樂山師范學院數學與信息科學學院）