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    中國大宗商品市場與股票市場的波動溢出效應(yīng)研究

    2023-07-05 01:43:54關(guān)嘉冕
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2023年20期
    關(guān)鍵詞:大宗商品股票市場

    關(guān)嘉冕

    摘要:文章選取上證綜合指數(shù)和大宗商品市場中貴金屬、有色金屬、煤焦鋼礦、能源、化工、谷物等八個產(chǎn)業(yè)大類指數(shù),基于廣義預(yù)測誤差方差分解法構(gòu)造了波動溢出指數(shù),從靜態(tài)和動態(tài)角度研究了中國股市與大宗商品市場間的波動溢出機(jī)制。結(jié)果表明,中國股市與大宗商品市場總體上呈現(xiàn)出的波動溢出效應(yīng)較強(qiáng),具有相關(guān)性。中國股票市場為波動溢出效應(yīng)的主要接收市場,煤焦鋼礦和油脂油料行業(yè)對其產(chǎn)生的波動溢出效應(yīng)較強(qiáng);而大宗商品市場中,有色金屬產(chǎn)業(yè)與化工產(chǎn)業(yè)為中國股市的波動溢出效應(yīng)的主要接收者??傮w來說,中國股票市場與大宗商品市場間的動態(tài)溢出效應(yīng)具有明顯的時變性,特別是2015年的股災(zāi)和2020年的新冠疫情使動態(tài)溢出效應(yīng)水平驟增。

    關(guān)鍵詞:大宗商品;股票市場;波動溢出

    一、引言

    大宗商品是工業(yè)生產(chǎn)中的重要原材料,近幾年,隨著中國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,中國經(jīng)濟(jì)市場對大宗商品的需求量也越來越大,大宗商品的發(fā)展在一定程度上影響著我國企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營。隨著大宗商品市場的蓬勃發(fā)展,越來越多的投資者將大宗商品納入其投資組合計劃,作為風(fēng)險對沖的有效工具,這增強(qiáng)了大宗商品市場與股票市場之間的聯(lián)動性。波動溢出效應(yīng)是指金融系統(tǒng)(市場)的波動會影響其他金融系統(tǒng)(市場)的波動,隨著我國金融市場的開放和完善,跨市場間資本流動加快,我國大宗商品市場和股市的聯(lián)系更為緊密,市場間的波動溢出效應(yīng)增強(qiáng),同漲同跌的現(xiàn)象時有發(fā)生,系統(tǒng)性風(fēng)險加劇。研究中國大宗商品市場與股票市場之間的聯(lián)系不僅對于跨市場投資者來說非常必要,對于防范我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險也具有重要意義。同時,股票市場是中國經(jīng)濟(jì)市場的晴雨表,也是金融系統(tǒng)的關(guān)鍵要素,在當(dāng)前復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,深入研究中國大宗商品市場與股票市場之間的聯(lián)動性對于維護(hù)中國股市的穩(wěn)定極為重要。

    本文的主要創(chuàng)新和貢獻(xiàn)有以下幾方面:一是在研究對象方面,本文聚焦于大宗商品市場中不同品類與中國股市之間的溢出效應(yīng);二是研究方法上,使用改進(jìn)的溢出指數(shù)法,并結(jié)合滾動窗口方法對溢出效應(yīng)的時變特征進(jìn)行刻畫;三是研究角度上,分別從靜態(tài)和動態(tài)角度對中國大宗商品市場與股票市場之間的波動溢出效應(yīng)進(jìn)行剖析。

    二、文獻(xiàn)綜述

    對于不同金融市場之間的溢出效應(yīng),國內(nèi)的早期研究大多聚焦于中國股市與世界主要經(jīng)濟(jì)體之間。崔金鑫和鄒輝文(2020)對國際股市間高階矩風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行研究,得出美國、英國等股市主要扮演風(fēng)險凈溢出者的角色,而澳大利亞、日本、中國內(nèi)地和中國香港股市主要扮演風(fēng)險凈接受者的角色。在此基礎(chǔ)上,眾多學(xué)者的研究視角擴(kuò)展到股票市場與其他資產(chǎn)市場間的溢出效應(yīng),如大宗商品市場。股票市場和商品市場在一些因素的驅(qū)使下,以及商品市場金融化程度的增加,聯(lián)系逐漸加強(qiáng)(石智超等,2016)。自 2000 年以來,大宗商品與股票市場的相關(guān)性先上升后下降又上升,經(jīng)歷了較大的波動。(胡聰慧,劉學(xué)良,2017)。國際大宗商品市場在信息溢出方面居于主導(dǎo)地位,是我國金融市場的重大風(fēng)險傳染源(胡軍輝,2017)。譚小芬等(2018)認(rèn)為,不同的金融資產(chǎn)價格與商品價格之間的溢出機(jī)制是不盡相同的:股票價格與大宗商品價格之間的聯(lián)動關(guān)系最顯著,二者呈現(xiàn)出雙向的溢出關(guān)系。大宗商品價格對股票的收益率溢出多為正向,而股票價格對大宗商品的收益率溢出多為負(fù)向。

    在研究方法方面,常用的有DCC-GARCH、BEKK-GARCH等GARCH類模型,許多學(xué)者還會將其與VaR、Copula等模型相結(jié)合,來測度市場間的波動溢出效應(yīng)。Engel(2002)提出的DCC- GARCH 模型克服了參數(shù)估計較多、資產(chǎn)收益率相關(guān)系數(shù)會跟隨時間變化的趨勢的缺陷,可以較好地考察溢出的時變性,但是對于溢出的方向性和單個市場的溢出貢獻(xiàn)及凈溢出效應(yīng)無法進(jìn)行較好的刻畫。在當(dāng)前波動溢出效應(yīng)的大多研究中,常用的方法是在廣義向量自回歸基礎(chǔ)上對整體和定向波動溢出的測度方法(Diebold和Yilmaz,2012)。

    鑒于此,本文將采用Diebold和Yilmaz(2012)建立的溢出指數(shù)模型,從靜態(tài)和動態(tài)角度,對中國大宗商品市場與股票市場之間的波動溢出效應(yīng)進(jìn)行測度分析。本文的主要結(jié)構(gòu)安排為:第三部分是研究方法介紹,第四部分是實(shí)證結(jié)果與結(jié)果分析,第五部分是相關(guān)結(jié)論及建議。

    三、研究方法

    (一)總波動溢出指數(shù)的構(gòu)建

    首先,對N變量建立如下P階滯后的向量自回歸模型VAR(p):

    Xt=■ΦiXt-i+εt,εt~N(0,∑)(1)

    在GVAR模型框架下進(jìn)行廣義預(yù)測誤差方差分解,Xj對Xi向前H步預(yù)測誤差的方差為:

    ω■■=■,i,j=1,2…N(2)

    將ω■■進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理后Xj對Xi的溢出效應(yīng)為:

    ■■■=■(3)

    通過上式構(gòu)造如下總溢出指數(shù)SH:

    SH=■*100(4)

    (二)方向性溢出指數(shù)的構(gòu)建

    構(gòu)造定向溢出指數(shù)S■■和S■■、凈溢出指數(shù)S■■如下所示:

    S■■=■*100(5)

    S■■=■*100(6)

    S■■=S■■-S■■(7)

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)數(shù)據(jù)選取與處理

    在本研究中,使用上證綜合指數(shù)作為中國股票市場的代理變量。大宗商品方面本文采用Wind商品大類指數(shù),選取其中八個不同品類的大宗商品指數(shù),包含貴金屬指數(shù)、有色金屬指數(shù)、煤焦鋼礦指數(shù)、能源指數(shù)、化工指數(shù)等,分類標(biāo)準(zhǔn)如圖1所示,具有代表性。本文選取的數(shù)據(jù)范圍涵蓋2009年3月27日至2022年9月30日,采用日度數(shù)據(jù),剔除缺失值,共3289個觀測值,數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。本文使用資產(chǎn)的對數(shù)回報率: Rt=100*ln(Pt/Pt-1)

    (二)靜態(tài)分析

    表2展示了靜態(tài)波動溢出的結(jié)果,可以看到,總體波動溢出指數(shù)為28.72,表明所有市場波動率的預(yù)測誤差方差的28.72%來自樣本中的溢出效應(yīng),這意味著股票市場與商品市場之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。從凈溢出效應(yīng)Snet結(jié)果來看,股票市場是波動溢出的凈接收者。商品的快速變化價格、大量交易量以及周期性波動導(dǎo)致向股票市場產(chǎn)生凈波動溢出,這也是商品市場進(jìn)一步金融化的一個標(biāo)志。

    同時,不同的大宗商品市場對中國股票市場的波動溢出效應(yīng)是不同的??梢钥吹?,煤焦鋼礦和油脂油料行業(yè)對于股票市場有比較顯著的溢出效應(yīng)。煤焦鋼礦行業(yè)對股票市場的波動溢出效應(yīng)較顯著可能是因?yàn)?,在國家提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、去除產(chǎn)能過剩目標(biāo)后,煤焦鋼礦行業(yè)產(chǎn)能利用率提升,提升了其收益的同時也加劇了波動性,股市對其反應(yīng)較為敏感。同時,行業(yè)的優(yōu)化吸引了機(jī)構(gòu)投資者,將其視為良好的投資標(biāo)的,這進(jìn)一步加劇了其對股票市場的波動溢出。油脂油料作為農(nóng)產(chǎn)品,與食品行業(yè)聯(lián)系密切,可能是由于近些年疫情等市場沖擊突發(fā),不穩(wěn)定情緒攀升,價格波動導(dǎo)致其對股票市場溢出顯著。并且,油脂油料中的棕櫚油是風(fēng)險對沖較好的產(chǎn)品,投資者交易增加加劇了波動溢出效應(yīng)。除此之外,股票市場對于有色金屬產(chǎn)業(yè)和化工產(chǎn)業(yè)的波動溢出效應(yīng)較強(qiáng),這意味著,當(dāng)股票市場發(fā)生震蕩時,大宗商品中有色金屬產(chǎn)業(yè)和化工產(chǎn)業(yè)的反應(yīng)會較為敏感。

    (三)動態(tài)分析

    本文采取了滾動窗口的方法對大宗商品市場與股票市場的動態(tài)波動溢出機(jī)制進(jìn)行刻畫,滾動窗口設(shè)置為200天,具體結(jié)果如圖1所示。總體來說,大宗商品市場與股票市場的總溢出指數(shù)在較高的水平上波動(40%~70%),溢出效應(yīng)較強(qiáng),并且具有明顯的時變特征,這可能是與經(jīng)濟(jì)事件的發(fā)生有關(guān)。從圖1中可以看到,在我們研究的初期,總溢出指數(shù)處于一個較高水平。這可能是因?yàn)?008年的全球金融危機(jī),中國受到影響,經(jīng)濟(jì)增長放緩、失業(yè)率增加,市場低迷,以及2009年歐債危機(jī)爆發(fā),增加了中國對歐洲投資的風(fēng)險,加劇了中國金融市場的動蕩。此后,國家采取了一系列措施來重振金融市場,使得波動溢出效應(yīng)水平有緩慢下降的趨勢。直至2015年初,總溢出指數(shù)水平達(dá)到了低谷,資產(chǎn)的波動性有所下降,總體波動溢出效應(yīng)達(dá)到一個較低水平。而2015年6月中國股票市場發(fā)生嚴(yán)重股災(zāi),千股跌停,導(dǎo)致市場不穩(wěn)定情緒增加,板塊聯(lián)動效應(yīng)凸顯,總溢出指數(shù)陡然增加,并持續(xù)攀升,直至2016年年底。自2020年以來,新冠疫情對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大影響,各種資產(chǎn)的波動性加劇,總波動溢出指數(shù)大幅上升,采取相關(guān)措施后略有下降但在此后仍處于較高水平??傮w而言,重大經(jīng)濟(jì)危機(jī)以及地緣政治事件的發(fā)生,往往會使總波動溢出指數(shù)陡然增加,加深市場間聯(lián)動程度,在相關(guān)部門采取措施修復(fù)不利影響之后,總溢出效應(yīng)水平才會逐步趨緩。

    五、結(jié)論及建議

    本文以上證綜指與Wind大宗商品大類指數(shù)系列數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),使用DY2012溢出指數(shù)法對中國股市與大宗商品市場的波動溢出效應(yīng)進(jìn)行測度、對其溢出機(jī)制進(jìn)行剖析,并結(jié)合滾動窗口法從動態(tài)角度對波動溢出效應(yīng)的總體特征進(jìn)行分析刻畫,本文的主要研究結(jié)論有以下幾方面:

    第一,我國股票市場與大宗商品市場具有較強(qiáng)的依賴性,并且,股票市場是波動溢出效應(yīng)的凈接收者,股票市場要防范來自大宗商品市場的風(fēng)險外溢。我國政府保障股票市場平穩(wěn)運(yùn)行的同時,要對大宗商品市場進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控,市場投資者也要關(guān)注兩個市場之間的相關(guān)性,在選擇投資標(biāo)的時,做好風(fēng)險對沖,警惕同漲同跌帶來經(jīng)濟(jì)損失。

    第二,大宗商品市場中的不同產(chǎn)業(yè)與股票市場間的波動溢出效應(yīng)具有非對稱性。股票市場主要受到煤焦鋼礦產(chǎn)業(yè)和油脂油料產(chǎn)業(yè)的波動溢出,但其對有色金屬和化工產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的波動溢出效應(yīng)較強(qiáng)。我國股票市場在防范大宗商品市場風(fēng)險外溢時,要尤其關(guān)注大宗商品市場上煤焦鋼礦和油脂油料產(chǎn)業(yè)的波動。同樣地,在股票市場發(fā)生震蕩時,大宗商品中的有色金屬和化工產(chǎn)業(yè)要更加注意來自股票市場的風(fēng)險傳遞,警惕其影響。

    第三,總體波動溢出效應(yīng)具有顯著的時變特征??傮w波動溢出效應(yīng)在40% ~ 70%之間,總體水平較高,并且波動性較大。全球金融危機(jī)、歐債危機(jī)、中國股災(zāi)、新冠疫情等重大經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生事件和地緣政治事件都對總體波動溢出水平產(chǎn)生顯著影響。可以看到,防范來自國際以及國內(nèi)市場的極端風(fēng)險事件對于保障我國金融體系的穩(wěn)定來說具有重大意義,相關(guān)部門要做到預(yù)警有效、準(zhǔn)備充分、應(yīng)對迅速,以降低其帶來的不利影響。

    參考文獻(xiàn):

    [1]崔金鑫,鄒輝文.時頻視角下國際股市間高階矩風(fēng)險溢出效應(yīng)研究[J].金融市場,2020(06):75-85.

    [2]石智超,許爭,陳瑞.中國股票市場與商品期貨市場傳導(dǎo)關(guān)系的實(shí)證分析 ——基于風(fēng)險Granger因果檢驗(yàn)的研究[J].證券市場,2016(02):82-89.

    [3]劉映琳,鞠卓,劉永輝.基于 DCC-GARCH 的中國大宗商品金融化研究[J].國際商務(wù)研究,2017(05):75-83.

    [4]胡聰慧,劉學(xué)良.大宗商品與股票市場聯(lián)動性研究:基于融資流動性的視角[J].金融研究,2017(07):123-139.

    [5]胡軍輝.國內(nèi)外大宗商品市場間信息溢出效應(yīng)的實(shí)證研究——基于 DAG 方法與溢出指數(shù)模型[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2017(12):76-82.

    [6]譚小芬,張峻曉,鄭辛如.國際大宗商品市場與金融市場的雙向溢出效應(yīng)——基于BEKK-GARCH模型和溢出指數(shù)法的實(shí)證研究[J].科技與產(chǎn)業(yè),2018(08):31-48.

    [7]Engle R.Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models[J].Journal of Business and Economic Statistics.2002,20:339-350.

    [8]Diebold F.X.,Yilmaz K.Better to give than to receive:predictive directional measurement of volatility spillovers[J].International Journal of Forecasting,2012,28(01):57-66.

    (作者單位:鄭州大學(xué)商學(xué)院)

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