基于VAR模型的次貸危機(jī)與中國(guó)八大行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)的傳染效應(yīng)及其檢驗(yàn)

傅 強(qiáng)，汪俊生

(重慶大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;b.數(shù)學(xué)學(xué)院，重慶 400044)

基于VAR模型的次貸危機(jī)與中國(guó)八大行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)的傳染效應(yīng)及其檢驗(yàn)

傅 強(qiáng)a，汪俊生b

(重慶大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;b.數(shù)學(xué)學(xué)院，重慶 400044)

以美國(guó)次貸危機(jī)為背景，選取中國(guó)國(guó)內(nèi)八大行業(yè)，運(yùn)用向量自回歸(VAR)模型、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)等技術(shù)，分析了危機(jī)前后中國(guó)八大行業(yè)股市收盤(pán)價(jià)波動(dòng)性之間的因果關(guān)系變化，討論了被傳染行業(yè)對(duì)危機(jī)發(fā)源行業(yè)的沖擊響應(yīng)及其行業(yè)之間的傳染效應(yīng)。結(jié)果表明:(1)在危機(jī)前的平穩(wěn)期中國(guó)八大行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)并不存在明顯的因果關(guān)系;(2)危機(jī)期間鋼鐵行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)對(duì)大多數(shù)行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)都有單向因果關(guān)系，與少數(shù)行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)有雙向因果關(guān)系。

VAR模型;Granger因果檢驗(yàn);脈沖響應(yīng)

一、引言

20世紀(jì)80年代來(lái)，世界各國(guó)金融危機(jī)頻發(fā)，風(fēng)險(xiǎn)傳遞問(wèn)題引起了人們的高度關(guān)注。學(xué)者們采用不同的方法來(lái)研究風(fēng)險(xiǎn)的傳遞規(guī)律。Francies X.Diebold和Kamil Yilmaz采用VAR模型和方差分解方法，對(duì)19世紀(jì)早中期16個(gè)國(guó)家股票市場(chǎng)的收益和波動(dòng)情況進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)了新興市場(chǎng)融入國(guó)際金融市場(chǎng)將導(dǎo)致市場(chǎng)間收益溢出效應(yīng)的發(fā)生［1］。Francis In，Sangbae Kim，Jai Hyung Yoon，Christopher Vincy采用多元VAR－EGARCH模型，對(duì)亞洲金融危機(jī)期間股市間的動(dòng)態(tài)依存和波動(dòng)傳導(dǎo)問(wèn)題進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)港幣在亞洲市場(chǎng)的波動(dòng)傳導(dǎo)中發(fā)揮了顯著作用［2］。Ahmed M.Khalid和 Gulasekaran Rajaguru采用 VAR －MGARCH模型，以亞洲國(guó)家1994－1999年的匯率數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，將樣本時(shí)期劃分為全部樣本期，危機(jī)前、危機(jī)期間、危機(jī)后幾個(gè)階段，分別進(jìn)行了因果檢驗(yàn)，以考察由貿(mào)易市場(chǎng)和金融市場(chǎng)的聯(lián)系帶來(lái)的貨幣危機(jī)在這些國(guó)家間的傳染途徑，發(fā)現(xiàn)這些國(guó)家在全樣本期、危機(jī)期間和危機(jī)后都具有較強(qiáng)的跨市場(chǎng)聯(lián)系［3］。Shang－Chi Gong，Tsong－Pei Lee，Yea－Mow Chen 采用 VAR 和 OLS 模型，對(duì)從 1990年1月至1998年12月期間亞洲金融市場(chǎng)作了估計(jì)，發(fā)現(xiàn)在亞洲金融危機(jī)期間，危機(jī)的傳導(dǎo)是顯著的［4］。Mardi Dungey和Vance L.Martin在潛因子模型框架下構(gòu)造了跨國(guó)市場(chǎng)間多項(xiàng)資產(chǎn)模型，并對(duì)1997－1998年的亞洲金融危機(jī)期間貨幣市場(chǎng)和股權(quán)市場(chǎng)間的聯(lián)系作了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)跨市場(chǎng)之間的聯(lián)系是顯著的，但是溢出效應(yīng)的影響要大于傳染效應(yīng)的影響［5］。在國(guó)內(nèi)，金洪飛通過(guò)構(gòu)造具有多種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資組合模型，解釋了貨幣危機(jī)的傳染機(jī)理［6］。張志波和齊中英分析了危機(jī)前后各國(guó)市場(chǎng)波動(dòng)性之間因果關(guān)系的變化和被傳染國(guó)家對(duì)沖擊響應(yīng)的變化［7］?；o和肖慶憲用VAR方法，對(duì)相關(guān)行業(yè)間債券收益的波動(dòng)狀況和相互影響進(jìn)行了研究，考察了相關(guān)行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞問(wèn)題［8］。

在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中，一個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)很容易傳導(dǎo)到另一個(gè)行業(yè)，這使得不同行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞研究顯得十分重要。但是目前關(guān)于次貸危機(jī)的研究大多集中在定性的描述階段，缺乏具體細(xì)致的數(shù)量分析。筆者以國(guó)內(nèi)八個(gè)行業(yè)2007年1月4日至2009年3月13日的行業(yè)收盤(pán)價(jià)為研究指標(biāo)，定量分析了行業(yè)間的相互依存和風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。

二、檢驗(yàn)方法

對(duì)次貸危機(jī)發(fā)生前后兩個(gè)行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)性之間的Granger因果關(guān)系的變化進(jìn)行分析，可判斷是否存在傳染效應(yīng)。如果危機(jī)前的平穩(wěn)期和危機(jī)期兩個(gè)行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)性之間都不存在因果關(guān)系，則這種情況下不存在傳染;如果平穩(wěn)期兩個(gè)行業(yè)的波動(dòng)性之間不存在因果關(guān)系，而在危機(jī)期出現(xiàn)了因果關(guān)系，則這種情況存在傳染;如果平穩(wěn)期和危機(jī)期兩個(gè)行業(yè)的波動(dòng)性之間都存在因果關(guān)系，則需進(jìn)一步分析才能判斷是否存在傳染效應(yīng)。為此，可進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)分析是指系統(tǒng)對(duì)某一變量的一個(gè)沖擊所作出的反應(yīng)，它可以動(dòng)態(tài)地描述從某行業(yè)開(kāi)始的危機(jī)對(duì)其他行業(yè)沖擊的強(qiáng)度和沖擊持續(xù)的時(shí)間，如果危機(jī)期的脈沖響應(yīng)與平穩(wěn)期的脈沖響應(yīng)相比急劇增加，則說(shuō)明傳染效應(yīng)的存在;否則，不存在傳染效應(yīng)。

(一)Granger因果檢驗(yàn)

對(duì) { Xt}和 { Yt}兩個(gè)時(shí)間序列，依據(jù) Granger［9］的定義，如果相對(duì)于僅用Yt的過(guò)去值來(lái)預(yù)測(cè)Yt時(shí)，Xt的過(guò)去值能用來(lái)改進(jìn)對(duì)Yt的預(yù)測(cè)。即如果Xt的過(guò)去值能統(tǒng)計(jì)地改進(jìn)對(duì)Yt的預(yù)測(cè)，則稱Xt因果于Yt。Granger因果檢驗(yàn)不僅能對(duì)變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，而且也能對(duì)變量之間的短期關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)不存在單位根的兩個(gè)平穩(wěn)序列，可以定義如下方程:

檢驗(yàn)從Xt到Y(jié)t的因果關(guān)系，即為檢驗(yàn)βj的零假設(shè)。

原假設(shè) H0:βj=0，j=1，2，…，m;備擇假設(shè) H1:βj≠0，?j，1 ≤ j≤ m。

如果接受原假設(shè)，則不存在從Xt到Y(jié)t的因果關(guān)系;反之，則存在從Xt到Y(jié)t的因果關(guān)系。

(二)脈沖響應(yīng)函數(shù)

考慮一個(gè)p階向量自回歸(VAR)模型:

其中，Yt是由內(nèi)生變量組成的k維向量，Ai是系數(shù)矩陣，B是常數(shù)向量，εt是k維誤差向量，其協(xié)方差矩陣是Ω。

一般地，如果式(2)是可逆的，則它能表示成一個(gè)向量移動(dòng)平均模型(VMA):

其中，Ψs是系數(shù)矩陣，C是常數(shù)向量，它們可由式(2)中的Ai和B表示出。

根據(jù)式(3)可看出，系數(shù)矩陣Ψs的第i行第j列元素表示，變量i對(duì)由變量j產(chǎn)生的單位沖擊的S期滯后反應(yīng)，即VAR系統(tǒng)中變量i對(duì)變量j的S期脈沖響應(yīng)。

這里隱含了一個(gè)假設(shè)，即誤差向量εt的各分量之間不相關(guān)。但一般情況下上述假設(shè)不成立，也即向量εt不是標(biāo)準(zhǔn)的向量白噪聲，Ω也不是對(duì)角陣。為此，常做如下變換:

由于誤差向量的協(xié)方差矩陣Ω是正定的，因此存在一個(gè)非奇異陣P使得PP'=Ω，于是式(3)表示為:

經(jīng)過(guò)變換，原誤差向量εt變成標(biāo)準(zhǔn)的向量白噪聲ωt。此時(shí)，系數(shù)矩陣ΨsP的第i行第j列元素表示，系統(tǒng)中變量i對(duì)變量j的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)誤差的正交化沖擊的S期脈沖響應(yīng)。

三、實(shí)證分析

(一)樣本選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理

筆者以次貸危機(jī)期間中國(guó)八大行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)為例進(jìn)行傳染性檢驗(yàn)，選取的指標(biāo)是各行業(yè)收盤(pán)價(jià)，包括電子信息(DZXX)，紡織服裝(FZFZ)，煤炭石油(MTSY)，房地產(chǎn)(FDC)，汽車類(QCL)，銀行類(YHL)，鋼鐵(GT)，外貿(mào)(WM)。樣本為2007年1月4日至2009年3月13日的日數(shù)據(jù)，共507個(gè)觀察值。并把樣本周期劃分為兩個(gè)子周期，其中2007年1月4日至2007年12月28日為危機(jī)前的平穩(wěn)期，共226個(gè)觀察值;2008年1月2日至2009年3月13日為當(dāng)前的危機(jī)期，共281個(gè)觀察值。這樣劃分平穩(wěn)期和危機(jī)期是因?yàn)?雖然市場(chǎng)普遍將2007年8月美國(guó)第十大貸款公司——美國(guó)家庭抵押投資公司申請(qǐng)破產(chǎn)保護(hù)作為次貸危機(jī)的爆發(fā)時(shí)點(diǎn)，但是由于次貸危機(jī)對(duì)中國(guó)八大行業(yè)的影響存在市場(chǎng)時(shí)滯，所以筆者確定以2007年年底、2008年年初，花旗、美林、瑞銀等大型金融機(jī)構(gòu)因次貸出現(xiàn)巨額虧損，市場(chǎng)流動(dòng)性壓力驟增，西方央行聯(lián)手干預(yù)作為平穩(wěn)期和危機(jī)期的臨界點(diǎn)。數(shù)據(jù)來(lái)源于“東北證券大智慧”，分析軟件為 Eviews5.0。

(二)單位根檢驗(yàn)(Unit Root Test)

由Granger因果關(guān)系的定義知，所檢驗(yàn)的時(shí)間序列必須保證平穩(wěn)，否則容易出現(xiàn)“偽回歸”。所以在進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)前首先要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。常用的檢驗(yàn)方法是Dickey－Fuller的ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)公式如下:

作假設(shè)檢驗(yàn):H0:α1=0，H1:α2＜ 0

如果接受原假設(shè)H0，而拒絕H1，說(shuō)明序列xt存在單位根，是非平穩(wěn)的;否則說(shuō)明序列xt不存在單位根，是平穩(wěn)的。對(duì)于非平穩(wěn)變量，還需檢驗(yàn)其高階差分的穩(wěn)定性，如果變量的d階差分是平穩(wěn)的，則稱此變量是I(d)。

對(duì)中國(guó)八個(gè)行業(yè)板塊收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)率序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表1和表2。

表1 平穩(wěn)期單位根檢驗(yàn)效果

表2 危機(jī)期單位根檢驗(yàn)效果

表1和表2說(shuō)明，無(wú)論是平穩(wěn)期還是危機(jī)期，上述8個(gè)時(shí)間序列均接受存在單位根的原假設(shè)，而取一階差分后則變?yōu)槠椒€(wěn)過(guò)程，即在1%的顯著性水平下均為I(1)過(guò)程。

(三)Granger因果檢驗(yàn)

由于上述變量均為I(1)過(guò)程，因此可進(jìn)一步對(duì)這些變量的一階差分序列進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3和表4。

表3 平穩(wěn)期行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)性的Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)

由表3和表4可以看出，在次貸危機(jī)前的平穩(wěn)期，國(guó)內(nèi)行業(yè)間存在2對(duì)雙向因果關(guān)系和12對(duì)單向因果關(guān)系;而在發(fā)生次貸危機(jī)期間，卻只存在1對(duì)雙向因果關(guān)系和13對(duì)單向因果關(guān)系，說(shuō)明次貸危機(jī)的發(fā)生對(duì)中國(guó)各行業(yè)間正常的關(guān)系產(chǎn)生了巨大影響。其中最為明顯的是平穩(wěn)期鋼鐵行業(yè)僅與煤炭石油行業(yè)有單向因果關(guān)系，而在危機(jī)期，鋼鐵行業(yè)與除了銀行業(yè)以外的所有行業(yè)均有單向或雙向因果關(guān)系。即在危機(jī)期，所有行業(yè)無(wú)一例外都受到鋼鐵行業(yè)波動(dòng)的沖擊，反過(guò)來(lái)，有的行業(yè)又將這種影響進(jìn)一步傳染給了鋼鐵行業(yè)，表現(xiàn)出危機(jī)的交叉?zhèn)魅拘?yīng)。不難看出，在次貸危機(jī)背景下，中國(guó)的鋼鐵行業(yè)是國(guó)內(nèi)其他行業(yè)的危機(jī)主要傳染源。實(shí)際上，次貸危機(jī)爆發(fā)后，中國(guó)國(guó)內(nèi)諸如汽車業(yè)、房地產(chǎn)、造船業(yè)等對(duì)鋼材需求量比較大的行業(yè)首先受到負(fù)面影響，使得市場(chǎng)對(duì)鋼材的需求減少，鋼價(jià)大幅下滑，進(jìn)而直接影響到了鋼鐵行業(yè)。同時(shí)，鋼鐵行業(yè)又對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的 大部分行業(yè)產(chǎn)生了較強(qiáng)的傳染效應(yīng)。

表4 危機(jī)期行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)性的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)于在平穩(wěn)期和危機(jī)期均存在因果關(guān)系的行業(yè)需要進(jìn)一步進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析才能判斷它們之間是否存在傳染效應(yīng)。由表3和表4可知，需進(jìn)一步分析煤炭石油行業(yè)和鋼鐵行業(yè)，電子信息行業(yè)和汽車業(yè)，銀行業(yè)和鋼鐵行業(yè)的脈沖響應(yīng)圖。

(四)脈沖響應(yīng)分析

我們采取FPE，AIC，SC，HQ準(zhǔn)則和 LR檢驗(yàn)等多種方法確定模型的最優(yōu)階數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表5和表6。

表5 平穩(wěn)期滯后階數(shù)的選擇

表6 危機(jī)期滯后階數(shù)的選擇

由表5可以看出，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，F(xiàn)PE、AIC、SC的最小值均出現(xiàn)在p=1，所以選擇p=1為最優(yōu)滯后階;由表6可以看出，在危機(jī)期，SC、HQ的最小值出現(xiàn)在P=1，而FPE、AIC的最小值出現(xiàn)在p=2，所以選擇p=1或p=2為最優(yōu)滯后階。故應(yīng)建立VAR(1)模型。

由表5可以看出，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，F(xiàn)PE、AIC、SC的最小值均出現(xiàn)在p=1，所以選擇p=1為最優(yōu)滯后階;由表6可以看出，在危機(jī)期，SC、HQ的最小值出現(xiàn)在P=1，而FPE、AIC的最小值出現(xiàn)在p=2，所以選擇p=1或p=2為最優(yōu)滯后階。故應(yīng)建立VAR(1)模型。

由圖1和圖2，模型是顯著的，且所有特征根模的倒數(shù)都小于1，說(shuō)明該VAR模型的結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的。通過(guò)基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)，我們可以對(duì)變量的沖擊的響應(yīng)進(jìn)行測(cè)算。

從圖3和圖4可以看出，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，煤炭石油行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，鋼鐵行業(yè)在第1期受到最大的正向效應(yīng)，而后正向效應(yīng)逐漸減小，至第100期左右負(fù)向效應(yīng)最大，隨后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至200期左右趨于零;而在危機(jī)期，煤炭石油行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，鋼鐵行業(yè)受正向效應(yīng)，至第10期左右達(dá)到最大值，而后正向效應(yīng)逐漸下降，至第75期左右達(dá)到零，而后負(fù)向效應(yīng)逐漸增大，至第120期達(dá)到負(fù)向最大，200期后漸漸趨于平穩(wěn)。在危機(jī)前的平穩(wěn)期，鋼鐵行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，煤炭石油行業(yè)會(huì)有一個(gè)正向效應(yīng)，至第5期左右達(dá)到最大，而后正向效應(yīng)逐漸減小，至第15期趨于零，第30期左右達(dá)到負(fù)向最大效應(yīng)，此后負(fù)向響應(yīng)逐漸減小，第280期后趨于平穩(wěn);而在危機(jī)期，鋼鐵行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，煤炭石油行業(yè)產(chǎn)生正向效應(yīng)，至第10期左右達(dá)到最大，而后正向效應(yīng)緩慢下降，至第95期為零，而后負(fù)向效應(yīng)產(chǎn)生并且逐漸加大，至230期后趨于平穩(wěn)。由此可以看出，鋼鐵行業(yè)對(duì)煤炭石油行業(yè)的脈沖響應(yīng)，危機(jī)期和平穩(wěn)期相比，有較為劇烈的變動(dòng)。說(shuō)明鋼鐵行業(yè)對(duì)煤炭石油行業(yè)存在傳染效應(yīng)。

圖1 平穩(wěn)期

圖2 危機(jī)期

圖3 平穩(wěn)期煤炭石油和鋼鐵行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

圖4 危機(jī)期煤炭石油和鋼鐵行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

從圖5和圖6可以看出，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，電子信息行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，汽車行業(yè)在第1期受到最大的正向效應(yīng)，而后正向效應(yīng)逐漸減小，至第230期左右負(fù)向效應(yīng)最大，隨后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至320期左右趨于零;而在危機(jī)期，電子信息行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，汽車行業(yè)在第1期受到最大的正向效應(yīng)，而后正向效應(yīng)逐漸下降，至400期左右漸漸趨于零。在危機(jī)前的平穩(wěn)期，汽車行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，電子信息行業(yè)會(huì)有一個(gè)負(fù)向效應(yīng)，負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至第15期左右達(dá)到正向最大，而后正向效應(yīng)逐漸減小，至第55期左右負(fù)向效應(yīng)最大，此后負(fù)向響應(yīng)又逐漸減小，至第165期后趨于零;而在危機(jī)期，汽車行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，電子信息行業(yè)產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，此后負(fù)向效應(yīng)逐漸增大，至第10期左右達(dá)到最大，而后負(fù)向效應(yīng)緩慢減小，至第45期為正向效應(yīng)最大，此后正向效應(yīng)逐漸減小，至285期后趨于零。由此可以看出，電子信息行業(yè)對(duì)汽車行業(yè)的脈沖響應(yīng)，危機(jī)期和平穩(wěn)期相比，有較為劇烈的變動(dòng)。說(shuō)明電子信息行業(yè)對(duì)汽車行業(yè)存在傳染效應(yīng)。

圖5 平穩(wěn)期電子信息業(yè)和汽車行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

圖6 危機(jī)期電子信息業(yè)和汽車行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

從圖7和圖8可以看出，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，銀行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，鋼鐵行業(yè)在第1期受到最大的正向效應(yīng)，而后正向效應(yīng)逐漸減小，至第30期左右負(fù)向效應(yīng)最大，隨后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至110期左右達(dá)到局部正向效應(yīng)最大，此后正向效應(yīng)逐漸減小，第240期后趨于零;而在危機(jī)期，銀行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，鋼鐵行業(yè)在第1期受到正向效應(yīng)，而后正向效應(yīng)逐漸增大，至第2期左右達(dá)到正向效應(yīng)最大，此后正向效應(yīng)逐漸減小，至第100期左右達(dá)到負(fù)向效應(yīng)最大，此后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，第300期后漸漸趨于零。在危機(jī)前的平穩(wěn)期，鋼鐵行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，銀行業(yè)會(huì)有一個(gè)負(fù)向效應(yīng)，負(fù)向效應(yīng)逐漸增大，至第3期左右達(dá)到負(fù)向最大，而后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至第150期左右正向效應(yīng)最大，此后正向響應(yīng)又逐漸減小，至第300期后趨于零;而在危機(jī)期，鋼鐵行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，銀行業(yè)產(chǎn)生正向效應(yīng)，此后正向效應(yīng)逐漸減小，至第3期左右達(dá)到正向效應(yīng)局部最小，而后正向效應(yīng)逐漸增大，至第20期左右為正向效應(yīng)局部最大，此后正向效應(yīng)逐漸減小，至第135期左右達(dá)到負(fù)向效應(yīng)最大，此后負(fù)向效應(yīng)逐漸減小，至第285期后趨于零。由此可以看出，銀行行業(yè)對(duì)鋼鐵行業(yè)的脈沖響應(yīng)，危機(jī)期和平穩(wěn)期相比，有較為劇烈的變動(dòng)。說(shuō)明銀行業(yè)對(duì)鋼鐵行業(yè)存在傳染效應(yīng)。

為了動(dòng)態(tài)描述次貸危機(jī)下國(guó)內(nèi)鋼鐵行業(yè)的傳染效應(yīng)，更好展現(xiàn)鋼鐵行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)其他行業(yè)收盤(pán)價(jià)波動(dòng)的效應(yīng)和持續(xù)時(shí)間，給出其他各行業(yè)對(duì)鋼鐵行業(yè)沖擊的響應(yīng)圖。

對(duì)比圖9和圖10，可以清楚地看到，在危機(jī)前的平穩(wěn)期，各行業(yè)收盤(pán)價(jià)對(duì)鋼鐵行業(yè)收盤(pán)價(jià)沖擊響應(yīng)比較溫和，這段時(shí)間內(nèi)，鋼鐵行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)對(duì)其他行業(yè)收盤(pán)價(jià)的影響不是特別大。而在危機(jī)發(fā)生后，鋼鐵行業(yè)受到一個(gè)外來(lái)沖擊后，其余行業(yè)均會(huì)立即產(chǎn)生正向的沖擊效應(yīng)，且持續(xù)的時(shí)間有可能還會(huì)加長(zhǎng);說(shuō)明此次次貸危機(jī)，使中國(guó)各行業(yè)均受到一定程度的拖累。這再次說(shuō)明了，次貸危機(jī)爆發(fā)后，中國(guó)國(guó)內(nèi)諸如汽車業(yè)、房地產(chǎn)、造船業(yè)等對(duì)鋼材需求量比較大的行業(yè)首先受到負(fù)面影響，使得市場(chǎng)對(duì)鋼材的需求減少，鋼價(jià)大幅下滑，進(jìn)而直接影響到了鋼鐵行業(yè)。同時(shí)，鋼鐵行業(yè)又對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的大多數(shù)行業(yè)產(chǎn)生了較強(qiáng)的傳染效應(yīng)。

圖7 平穩(wěn)期銀行業(yè)和鋼鐵行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

圖8 危機(jī)期銀行業(yè)和鋼鐵行業(yè)脈沖響應(yīng)圖

圖9 平穩(wěn)期脈沖響應(yīng)

圖10 危機(jī)期脈沖響應(yīng)

四、結(jié)論及政策建議

對(duì)金融危機(jī)傳染現(xiàn)象的研究是一個(gè)有趣的領(lǐng)域，筆者以美國(guó)次貸危機(jī)為例，運(yùn)用 VAR系統(tǒng)的Granger因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析實(shí)證檢驗(yàn)了次貸危機(jī)發(fā)生后對(duì)中國(guó)八大行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。Granger因果分析表明:(1)在危機(jī)前的平穩(wěn)期中國(guó)各行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)并不存在明顯的因果關(guān)系;(2)危機(jī)期間鋼鐵行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)對(duì)大多數(shù)行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)都有單向因果關(guān)系，與少數(shù)行業(yè)收盤(pán)價(jià)的波動(dòng)有雙向因果關(guān)系。實(shí)際上，這是因?yàn)榇钨J危機(jī)爆發(fā)后，中國(guó)國(guó)內(nèi)諸如汽車業(yè)、房地產(chǎn)、造船業(yè)等對(duì)鋼材需求量比較大的行業(yè)首先受到負(fù)面影響，使得市場(chǎng)對(duì)鋼材的需求減少，鋼價(jià)大幅下滑，進(jìn)而直接影響到了鋼鐵行業(yè)。這不僅說(shuō)明了鋼鐵行業(yè)的危機(jī)對(duì)其他行業(yè)具有傳染效應(yīng)，也說(shuō)明了次貸危機(jī)的交叉?zhèn)魅拘?yīng)。脈沖響應(yīng)分析則動(dòng)態(tài)的描述了鋼鐵行業(yè)危機(jī)對(duì)其他行業(yè)沖擊的強(qiáng)度和沖擊持續(xù)時(shí)間。

由上分析可知，鋼鐵行業(yè)在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位，次貸危機(jī)爆發(fā)后，國(guó)內(nèi)鋼鐵行業(yè)面臨的形勢(shì)更加嚴(yán)峻。國(guó)家應(yīng)從以下方面提升中國(guó)鋼鐵行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力:一是嚴(yán)格控制鋼鐵總量，加快淘汰落后產(chǎn)能。二是加快以優(yōu)勢(shì)企業(yè)為主的聯(lián)合重組，提高鋼鐵產(chǎn)業(yè)集中度。三是優(yōu)化鋼鐵產(chǎn)業(yè)布局，合理有序地發(fā)展鋼鐵工業(yè)［10］。四是加快海外資源開(kāi)發(fā)和海運(yùn)體系建設(shè)，建立有利于中國(guó)鋼鐵工業(yè)發(fā)展的鐵礦石談判新體系。五是增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，提高產(chǎn)品附加值和核心競(jìng)爭(zhēng)力。六是加快建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的銷售體系，避免或減少因市場(chǎng)變化波動(dòng)的嚴(yán)重影響。

與此同時(shí)，應(yīng)大力振興汽車業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)及造船業(yè)的步伐，以此來(lái)帶動(dòng)鋼鐵行業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而減少對(duì)國(guó)內(nèi)其他行業(yè)的負(fù)面影響。

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VAR Model Based on Sub-loan Crisis and the Closing Price of China’s Eight Major Sectors of the Contagion Effect of Fluctuations in Test

FU Qianga，WANG Jun－shengb
(a.College of Economics and Business Administration;b.College of Mathematics，Chongqing University，Chongqing 400044，P.R.China)

In this paper， sub－loan crisis in the United States as the background， the authors select 8 of China's domestic industries， use of vector autoregressive(VAR)model， Granger causality test， impulse response function(IRF)and other technologies，to analyze China's eight major industry crisis in the stock market before and after the closing price volatility causal relationship between changes in the industry to discuss the crisis transmition originated in response to the impact of the industry and its contagion effect between sectors.The results show that:1)In the pre－crisis period of a smooth closing price of China's eight major fluctuations in the industry there is no clear causal relationship;2)Crisis in the steel industry during the closing price in most sectors of the fluctuations of the closing price fluctuations has a one－way causal relationship， with a small number of businesses closing price fluctuations in two－way causal relationship.

VAR model;Granger causality test;impulse response

F830.91

A

1008－5831(2011)06－0030－09

2010－11－23

傅強(qiáng)(1963－)，男，重慶人，重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融工程、技術(shù)創(chuàng)新研究。

(責(zé)任編輯 傅旭東)