吳栩 宋光輝 董艷
摘 要 不同市場(chǎng)的相互關(guān)系是金融中的熱點(diǎn)問(wèn)題,現(xiàn)有研究常常僅從風(fēng)險(xiǎn)或者收益的角度加以討論,忽視了股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與收益不可分割性的特征.基于此,本文從滬深股市的夏普比率的角度分析了兩個(gè)市場(chǎng)的相互關(guān)系.結(jié)果表明,兩個(gè)市場(chǎng)間的協(xié)整不明顯,其相關(guān)性呈現(xiàn)多重分形波動(dòng).
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系;夏普比率;滬深股市;多重分形
中圖分類(lèi)號(hào) F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A
1 引 言
無(wú)論是證券投資者,還是證券監(jiān)管者,都十分關(guān)注不同股票市場(chǎng)間的相互關(guān)系.當(dāng)不同股票市場(chǎng)所面臨的環(huán)境相似時(shí),其相互關(guān)系可充分反映資金的流向以及市場(chǎng)效率.滬市和深市同處中國(guó)大陸,所面對(duì)政治、經(jīng)濟(jì)、法律等外部環(huán)境相同,所面臨的市場(chǎng)監(jiān)管、投資者結(jié)構(gòu)、上市公司質(zhì)量等內(nèi)部因素相似,兩市場(chǎng)間的相互關(guān)系更是受到了實(shí)業(yè)界與學(xué)術(shù)界的密切關(guān)注.眾多學(xué)者指出,滬市和深市的收益、波動(dòng)之間具有較強(qiáng)的相互關(guān)系.鑒于此,實(shí)業(yè)界和學(xué)術(shù)界常常以滬市為代表,把上證綜指作為市場(chǎng)指數(shù),認(rèn)為滬市和深市具有同質(zhì)性[1].然而,股票市場(chǎng)的特征在于風(fēng)險(xiǎn)和收益兩個(gè)方面,市場(chǎng)監(jiān)管者、股票投資者并非單純的關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)或者收益.單純的分析市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)間相互關(guān)系或者單純的分析市場(chǎng)收益間的相互關(guān)系對(duì)于投資者資產(chǎn)配置、監(jiān)管者洞悉市場(chǎng)無(wú)濟(jì)于事.因此,本文以夏普比率作為風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益的測(cè)度指標(biāo),對(duì)我國(guó)滬深股市的相互關(guān)系進(jìn)行分析;以期彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的空白以及為實(shí)業(yè)界提供一定的參考.
2 文獻(xiàn)評(píng)述
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)不同市場(chǎng)間的相互關(guān)系常常從收益率或波動(dòng)率相關(guān)性、均值或波動(dòng)溢出效應(yīng)等角度對(duì)其加以分析.Andrew 和 Helen (2004)[2]發(fā)現(xiàn)亞洲成熟股票市場(chǎng)和新興資本市場(chǎng)間存在顯著的均值與波動(dòng)溢出效應(yīng).Graham等(2012)[3]發(fā)現(xiàn)22個(gè)新興股票市場(chǎng)與美國(guó)股票市場(chǎng)間具有較強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性.近期,Loh(2013)[4]進(jìn)一步指出,歐洲、美國(guó)股票市場(chǎng)與13個(gè)亞太股票市場(chǎng)的收益率間有較強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性,但在金融危機(jī)期間也表現(xiàn)出一些差異性.此外,Thao等(2013)[5]等國(guó)外學(xué)者也進(jìn)行了類(lèi)似研究.這些研究主要從收益率或波動(dòng)率的角度對(duì)不同市場(chǎng)的相互關(guān)系進(jìn)行分析,未曾考慮到股票市場(chǎng)是風(fēng)險(xiǎn)和收益的綜合體.同時(shí),其所使用的方法往往是線性的,隨著中國(guó)股市的分形特征逐漸被眾多學(xué)者發(fā)現(xiàn)[6,7],完全照搬上述線性分析方法分析中國(guó)股市難免有失偏頗.
鑒于不同市場(chǎng)間相互關(guān)系的重要性,國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)此進(jìn)行了大量研究.魯旭和趙迎迎(2012)[8]認(rèn)為滬深港三個(gè)市場(chǎng)直接或間接引導(dǎo)對(duì)方,滬深股市對(duì)港市的信息沖擊做出類(lèi)似的反應(yīng),且與港市的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性具有趨同性.周璞和李自然(2012)[9]基于非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)指出中國(guó)大陸股市和世界其他主要股票市場(chǎng)之間存在非線性信息溢出.董艷和梁滿發(fā)(2013)[10]指出香港和美國(guó)股市對(duì)上海股市存在明顯的波動(dòng)溢出效應(yīng).張瑞鋒和汪同三(2013)[11]利用上證指數(shù)和深圳成份指數(shù)的高頻時(shí)間序列,分析了兩個(gè)市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出效應(yīng).熊正德和韓麗君(2013)[12]對(duì)中國(guó)匯市與股市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,匯市與股市間在人民幣持續(xù)升值階段和持續(xù)震蕩階段均存在不對(duì)稱(chēng)的波動(dòng)溢出效應(yīng).
由上可見(jiàn),隨著信息流動(dòng)的加速,不同資本市場(chǎng)的收益率或波動(dòng)率之間存在一定的相互關(guān)系.然而,現(xiàn)有研究?jī)H僅從收益率或者波動(dòng)率的角度來(lái)考察市場(chǎng)間的相互關(guān)系,未曾結(jié)合資本市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和收益的必須統(tǒng)一考慮的特征.獨(dú)立的從風(fēng)險(xiǎn)、收益的單一角度分析不同市場(chǎng)間的相互關(guān)系不利于有效刻畫(huà)資本市場(chǎng)的相互關(guān)系.同時(shí),這些分析方法同樣不能對(duì)股票市場(chǎng)的分形特征量體裁衣.因此,本文有別于既有研究,而以夏普比率作為風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益指標(biāo),采用協(xié)整等傳統(tǒng)方法和多重分形分析法對(duì)我國(guó)滬深股市的相互關(guān)系展開(kāi)分析.
5 結(jié)論與展望
本文基于當(dāng)前學(xué)者常常單純的從風(fēng)險(xiǎn)或收益的角度來(lái)研究不同市場(chǎng)間的相互關(guān)系,忽略了股票市場(chǎng)是風(fēng)險(xiǎn)和收益的結(jié)合體的本質(zhì)特征,不足以全面考察不同市場(chǎng)的相互關(guān)系的研究現(xiàn)狀,以夏普比率作為調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)后的收益,從把風(fēng)險(xiǎn)和收益作為整體的角度考察了我國(guó)滬深股市的相互關(guān)系.結(jié)果顯示,我國(guó)滬深股市的夏普比率序列不穩(wěn)定,呈現(xiàn)多重分形波動(dòng);兩市場(chǎng)間的協(xié)整不明顯,其相關(guān)性以多重分形的形式改變.當(dāng)以風(fēng)險(xiǎn)和收益為整體評(píng)價(jià)兩市場(chǎng)對(duì)信息的反應(yīng)效率時(shí),深市的效率要高于滬市.本文的結(jié)論對(duì)實(shí)業(yè)界進(jìn)行時(shí)間投資有一定的啟示作用,也在一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的缺陷.
本文的研究主要聚焦于我國(guó)滬深股市以風(fēng)險(xiǎn)和收益作為整體時(shí)的相互關(guān)系問(wèn)題.根絕其結(jié)論,以下問(wèn)題需要進(jìn)一步研究:
第一,雖然滬深股市的投資者結(jié)構(gòu)、上市公司質(zhì)量等內(nèi)部因素相似,當(dāng)相似不等于完全相同;那么,相似中哪些差別致使了兩市場(chǎng)的效率不同便具有一定的意義.該問(wèn)題的解決不僅有利于監(jiān)管者監(jiān)管市場(chǎng),也有利于投資者選擇投資市場(chǎng).
第二,兩市場(chǎng)夏普比率自身及相關(guān)性的多重分形波動(dòng)表明,其相關(guān)性變化過(guò)程中可能存在長(zhǎng)記憶性、混沌等特征,此時(shí),利用近幾年發(fā)展起來(lái)的門(mén)限及分?jǐn)?shù)維協(xié)整是否能得到更加清晰的結(jié)論也尚未可知.
參考文獻(xiàn)
[1] 謝赤, 張麗, 孫柏. 外匯市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)——基于匯改后數(shù)據(jù)的小波多分辨分析[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào), 2012, 21(1):13-21.
[2] W ANDREW, H HELEN. Transmission of equity returns and volatility in Asian developed and emerging markets[J]. International Journal of Finance & Economics, 2004, 9(1): 71-80.
[3] M GRAHAM, J KIVIAHO, J NIKKINEN. Integration of 22 emerging stock markets: a three dimensional analysis[J]. Global Finance Journal, 2012, 23(1): 34-37.
[4] L LOH. Co-movement of Asia-Pacific with European and US stock market returns: a cross-time-frequency analysis[J]. Research in International Business and Finance, 2013, 29(8): 1-13.
[5] T P THAO, K DALY, C ELLIS. Transmission of the global financial crisis to the East Asian equity markets[J]. International Journal of Economics and Finance, 2013, 5(5): 171-183.
[6] 許莉莉, 吳自力. 分形布朗運(yùn)動(dòng)下有交易成本的外匯期權(quán)定價(jià)[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué), 2012, 29(3): 64-69.
[7] 宋光輝, 吳栩, 許林. 夏普比率時(shí)變特征的多重分形分析[J]. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, 2013, 28(5): 109-118.
[8] 魯旭, 趙迎迎. 滬深港股市動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)性研究——基于三元VAR-GJR-GARCH-DCC的新證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2012, 33(1): 97-107.
[9] 周璞, 李自然. 基于非線性Granger因果檢驗(yàn)的中國(guó)大陸和世界其他主要股票市場(chǎng)間的信息溢出[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2012, 32(3): 466-475.
[10]董艷, 梁滿發(fā). 基于GC-MSV模型的國(guó)內(nèi)外股市波動(dòng)溢出效應(yīng)分析[J]. 財(cái)會(huì)月刊,2013, 34(10): 17-20.
[11]張瑞鋒, 汪同三. 基于高頻數(shù)據(jù)的金融市場(chǎng)波動(dòng)溢出分析[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐, 2013, 34(181): 21-25.
[12]熊正德, 韓麗君. 金融市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)研究——GC-MSV模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2013, 21(2): 32-41.
[13]W F SHARPE. Mutual fund performance[J]. Journal of Business, 1966, 39(1): 119- 138.
[14]D N GUJARATI, D C PORTER. Basic econometrics[M].5th Edition. New York: McGraw-Hill, 2009.
[15]鐘志威, 雷欽禮. Johansen和Juselius協(xié)整檢驗(yàn)應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2008, 23(10): 80-90.
[16]張書(shū)云. Granger因果檢驗(yàn)用法探討[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理, 2009, 28(2): 244-251.
[17]Weixing ZHOU. Multifractal detrended cross-correlation analysis for two nonstationary signals[J]. Physica Review E, 2008, 77(2): 1-4.
[18]宋光輝, 吳栩, 詹素卿,等. 行業(yè)指數(shù)相關(guān)關(guān)系的多重分形時(shí)變性及實(shí)證分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2013, 28(7): 32-36.
[3] M GRAHAM, J KIVIAHO, J NIKKINEN. Integration of 22 emerging stock markets: a three dimensional analysis[J]. Global Finance Journal, 2012, 23(1): 34-37.
[4] L LOH. Co-movement of Asia-Pacific with European and US stock market returns: a cross-time-frequency analysis[J]. Research in International Business and Finance, 2013, 29(8): 1-13.
[5] T P THAO, K DALY, C ELLIS. Transmission of the global financial crisis to the East Asian equity markets[J]. International Journal of Economics and Finance, 2013, 5(5): 171-183.
[6] 許莉莉, 吳自力. 分形布朗運(yùn)動(dòng)下有交易成本的外匯期權(quán)定價(jià)[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué), 2012, 29(3): 64-69.
[7] 宋光輝, 吳栩, 許林. 夏普比率時(shí)變特征的多重分形分析[J]. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, 2013, 28(5): 109-118.
[8] 魯旭, 趙迎迎. 滬深港股市動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)性研究——基于三元VAR-GJR-GARCH-DCC的新證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2012, 33(1): 97-107.
[9] 周璞, 李自然. 基于非線性Granger因果檢驗(yàn)的中國(guó)大陸和世界其他主要股票市場(chǎng)間的信息溢出[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2012, 32(3): 466-475.
[10]董艷, 梁滿發(fā). 基于GC-MSV模型的國(guó)內(nèi)外股市波動(dòng)溢出效應(yīng)分析[J]. 財(cái)會(huì)月刊,2013, 34(10): 17-20.
[11]張瑞鋒, 汪同三. 基于高頻數(shù)據(jù)的金融市場(chǎng)波動(dòng)溢出分析[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐, 2013, 34(181): 21-25.
[12]熊正德, 韓麗君. 金融市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)研究——GC-MSV模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2013, 21(2): 32-41.
[13]W F SHARPE. Mutual fund performance[J]. Journal of Business, 1966, 39(1): 119- 138.
[14]D N GUJARATI, D C PORTER. Basic econometrics[M].5th Edition. New York: McGraw-Hill, 2009.
[15]鐘志威, 雷欽禮. Johansen和Juselius協(xié)整檢驗(yàn)應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2008, 23(10): 80-90.
[16]張書(shū)云. Granger因果檢驗(yàn)用法探討[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理, 2009, 28(2): 244-251.
[17]Weixing ZHOU. Multifractal detrended cross-correlation analysis for two nonstationary signals[J]. Physica Review E, 2008, 77(2): 1-4.
[18]宋光輝, 吳栩, 詹素卿,等. 行業(yè)指數(shù)相關(guān)關(guān)系的多重分形時(shí)變性及實(shí)證分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2013, 28(7): 32-36.
[3] M GRAHAM, J KIVIAHO, J NIKKINEN. Integration of 22 emerging stock markets: a three dimensional analysis[J]. Global Finance Journal, 2012, 23(1): 34-37.
[4] L LOH. Co-movement of Asia-Pacific with European and US stock market returns: a cross-time-frequency analysis[J]. Research in International Business and Finance, 2013, 29(8): 1-13.
[5] T P THAO, K DALY, C ELLIS. Transmission of the global financial crisis to the East Asian equity markets[J]. International Journal of Economics and Finance, 2013, 5(5): 171-183.
[6] 許莉莉, 吳自力. 分形布朗運(yùn)動(dòng)下有交易成本的外匯期權(quán)定價(jià)[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué), 2012, 29(3): 64-69.
[7] 宋光輝, 吳栩, 許林. 夏普比率時(shí)變特征的多重分形分析[J]. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, 2013, 28(5): 109-118.
[8] 魯旭, 趙迎迎. 滬深港股市動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)性研究——基于三元VAR-GJR-GARCH-DCC的新證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2012, 33(1): 97-107.
[9] 周璞, 李自然. 基于非線性Granger因果檢驗(yàn)的中國(guó)大陸和世界其他主要股票市場(chǎng)間的信息溢出[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2012, 32(3): 466-475.
[10]董艷, 梁滿發(fā). 基于GC-MSV模型的國(guó)內(nèi)外股市波動(dòng)溢出效應(yīng)分析[J]. 財(cái)會(huì)月刊,2013, 34(10): 17-20.
[11]張瑞鋒, 汪同三. 基于高頻數(shù)據(jù)的金融市場(chǎng)波動(dòng)溢出分析[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐, 2013, 34(181): 21-25.
[12]熊正德, 韓麗君. 金融市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)研究——GC-MSV模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2013, 21(2): 32-41.
[13]W F SHARPE. Mutual fund performance[J]. Journal of Business, 1966, 39(1): 119- 138.
[14]D N GUJARATI, D C PORTER. Basic econometrics[M].5th Edition. New York: McGraw-Hill, 2009.
[15]鐘志威, 雷欽禮. Johansen和Juselius協(xié)整檢驗(yàn)應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2008, 23(10): 80-90.
[16]張書(shū)云. Granger因果檢驗(yàn)用法探討[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理, 2009, 28(2): 244-251.
[17]Weixing ZHOU. Multifractal detrended cross-correlation analysis for two nonstationary signals[J]. Physica Review E, 2008, 77(2): 1-4.
[18]宋光輝, 吳栩, 詹素卿,等. 行業(yè)指數(shù)相關(guān)關(guān)系的多重分形時(shí)變性及實(shí)證分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2013, 28(7): 32-36.