國際市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響分析

熊熊 張珂 周欣

(1.天津大學管理與經(jīng)濟學部，天津 300072；2.中國社會計算研究中心，天津 300072)

引言

2007年美國房地產(chǎn)泡沫破裂引發(fā)的次貸危機擴散到美國金融市場，并迅速蔓延到其他國家引發(fā)了全球股市動蕩，最終演變成為一場席卷全球的金融危機。金融危機后，證券市場的系統(tǒng)性風險管理成為金融系統(tǒng)健康發(fā)展的重要問題。

當前對于證券市場系統(tǒng)性風險的研究主要集中在對系統(tǒng)性風險的傳播和度量兩方面。King and Wadhwani(1990)[2]針對1987年美國股市的暴跌研究認為，一個市場的失靈會傳播到其他的市場，并通過實證發(fā)現(xiàn)波動性的增加又會反過來造成傳染效應的規(guī)模增大。Markwat et al.(2009)[3]將危機分為局部的、區(qū)域的和全球的三個級別，并提出股票市場危機的傳播是從局部到區(qū)域再到全球的，并且是通過多米諾效應傳播的，他們認為股票市場不會突然發(fā)生全球性的危機，而是會先發(fā)生局部性危機，再從局部性危機演化成為區(qū)域性危機，并最終發(fā)展成為全球性金融危機。范奎等(2010)[4]通過對全球主要股市間的風險溢出效應進行Granger因果檢驗，得出股市間的信息溢出存在非線性特征的結論。

目前，傳統(tǒng)的VaR方法仍是測量金融市場系統(tǒng)性風險的主流模型，然而VaR方法將各個市場作為獨立對象計算風險，忽略了市場間的風險溢出效應。汪壽陽等(2012)[5]在總結當前金融系統(tǒng)工程與風險管理的研究進展時提出，“全球經(jīng)濟與金融系統(tǒng)已經(jīng)成為一個關聯(lián)關系非常復雜的復雜開放巨系統(tǒng)”，因此對市場系統(tǒng)性風險的考察必須考慮各市場之間的關聯(lián)。Adian and Brunnermeier(2008)[1]提出的條件風險價值(CoVaR)方法用以測量當一個金融市場陷入危機時，其他金融市場所面臨的風險。國內(nèi)外已有學者應用這一方法進行了研究，并取得了豐富的成果。

我國股票市場屬于亞洲新興證券市場，近年來隨著我國貿(mào)易、經(jīng)濟的發(fā)展，政策逐漸寬松，我國股票市場同全球其他國家和地區(qū)的股票市場的關系愈發(fā)密切，這為我國股票市場的穩(wěn)定帶來一定的影響。國際股票市場牽一發(fā)而動全身已是公認的道理，在眾多國外股票市場中想要做到全部實時監(jiān)控是不可能的，那么能否判斷出哪個國家或地區(qū)的股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響最大，哪些市場是我國股票市場風險防范應該重點關注的呢？本文將用Adian and Brunnermeier(2008)[1]提出的條件風險價值(CoVaR)的方法，對我國股票市場的具體情況進行實證分析，以找出對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響最大的市場并進一步分析系統(tǒng)性風險的傳導規(guī)律，為市場風險監(jiān)控提供理論上的建議。

研究方法和模型構建

Adian and Brunnermeier(2008)[1]于2008年首次提出了一種測量風險的新方法，條件風險價值(CoVaR)方法，這一方法考慮到了傳統(tǒng)VaR方法所忽略的市場之間的相互聯(lián)系和影響，即風險溢出效應。該方法可以用來度量當一個市場i處于風險狀態(tài)時，另一個市場j所面臨的潛在風險。

首先，回顧VaRiq作為q分位數(shù)的隱函數(shù)定義：

其中，q是給定的置信水平，Xi代表金融市場i在一定持有期內(nèi)的損失值，是在置信水平q下的在險價值，即可能損失的上限。這里需要注意的是，顯然是一個負數(shù)的值，通常為了使結果更加直觀，會采用絕對值記錄數(shù)據(jù)，但在本文中不會采用絕對值的記錄方式，而是記錄數(shù)值本身。

我們將金融市場i對金融市場j的風險貢獻率記為：

CoVaR可以通過多種途徑計算出來，應用分位數(shù)回歸方法是一種效率較高的估計CoVaR的方法，但絕不是唯一的一種。為了說明分位數(shù)回歸方法，首先將金融市場j基于一個特定的金融市場i的q分位的分位數(shù)回歸預測值表示為：

如上，通過分位數(shù)回歸得到的金融市場j基于金融市場i的預測值即可以得出金融市場j基于金融市場i的在險價值，因為基于的VaRq就是條件分位數(shù)。選取特定的預測值即可以得出。也就是說，在分位數(shù)回歸框架中，CoVaR可以由下式簡單的得出：

數(shù)據(jù)處理及實證分析

一、數(shù)據(jù)的處理

選取美國標準普爾指數(shù)(S ＆ P500)、英國倫敦指數(shù)(FTSE)、德國法蘭克福指數(shù)(DAX)、法國巴黎指數(shù)(CAC)作為歐美市場的代表，選取了日本日經(jīng)225指數(shù)(N225)、韓國KOSPI指數(shù)(KOSPI)、中國香港恒生指數(shù)(HSI)、中國臺灣加權指數(shù)(TWII)作為亞洲市場的代表。樣本區(qū)間選擇為2005年1月3日～2012年12月31日。數(shù)據(jù)來源為雅虎財經(jīng)、韓國證券交易所(KRX)網(wǎng)站以及萬德數(shù)據(jù)庫。

首先，由于各國家和地區(qū)的指數(shù)編制方法不同，為了使數(shù)據(jù)具有可比性，同時使數(shù)據(jù)符合計量模型對時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的要求，因此需要將收盤價數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對數(shù)收益率。

其中，Rt表示第t日的收益率，Pt和Pt-1表示指數(shù)在第t日和第t-1日的收盤價，將對數(shù)收益率結果放大100倍是為了增強數(shù)據(jù)的可讀性。

其次，因為中國市場同美國市場時間相差一天，因此需要先對美國的股票指數(shù)收益率進行時間上的調(diào)整，將各天收益率對應的日期加1處理，以便同中國市場的時間對應。其次，由于各個國家和地區(qū)節(jié)假日的不同，因此需要剔除無效數(shù)據(jù)，即將8個國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)分別同中國市場的數(shù)據(jù)進行組合，得到8組數(shù)據(jù)，以中美數(shù)據(jù)為例，如果某天的數(shù)據(jù)只有中國的收益率數(shù)據(jù)而沒有美國的收益率數(shù)據(jù)，那么就刪除這一條數(shù)據(jù)，如果某天的數(shù)據(jù)只有美國的收益率數(shù)據(jù)而沒有中國的收益率數(shù)據(jù)，亦需要做同樣的處理。處理后的樣本量如表1所示。

二、描述性統(tǒng)計

從描述性統(tǒng)計結果可以看出，中國、美國、英國、日本、韓國、臺灣等國家和地區(qū)的股票市場收益率的偏度均小于0，即為左偏分布；德國、法國、香港等國家和地區(qū)的股票市場收益率的偏度大于0，即為右偏分布；所有國家和地區(qū)市場的收益率序列的峰度均大于3，即各收益率序列的分布均比正態(tài)分布陡峭；綜上所述，各國家和地區(qū)的收益率序列均呈現(xiàn)尖峰厚尾的特征，這一結論同國內(nèi)外大量研究結果相符。同時，各收益率序列的Jarque-Bera檢驗的p值均為0，表明各收益率序列均拒絕了正態(tài)分布的假設。因此，本問題的數(shù)據(jù)適合用分位數(shù)回歸的方法來進行研究。

三、平穩(wěn)性檢驗

在應用CoVaR模型進行分析之前，需要用ADF方法檢驗各組數(shù)據(jù)是否符合模型的平穩(wěn)性要求，為了判定序列的平穩(wěn)性，本文采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)方法對序列進行單位根檢驗，結果如表3。從檢驗結果可知，在1%、5%、10%的顯著性水平下，各臨界值都遠小于檢驗的t統(tǒng)計值，因此收益率序列均不存在單位根，符合CoVaR模型對收益率序列平穩(wěn)性的要求，可以應用CoVaR模型進行分析。

四、實證結果

通過描述性統(tǒng)計和平穩(wěn)性檢驗驗證了方法的可行性和數(shù)據(jù)的合理性之后，本文應用CoVaR方法進行研究。VaR代表了我國股票市場面臨風險時最大的可能損失，因為各組數(shù)據(jù)中剔除的無效數(shù)據(jù)不同，因此各組數(shù)據(jù)計算出的我國股票市場的VaR也有不同，常用的計算方法有歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法和參數(shù)法等，為了簡單起見本文利用歷史模擬法計算VaR值。CoVaR代表當某一其他市場處于風險狀態(tài)時我國市場的系統(tǒng)性風險，CoVaR與VaR之間的差別記為ΔCoVaR，表示的是各國家或地區(qū)市場對于我國股票市場風險的邊際貢獻。利用EXCEL和Eviews對VaR、CoVaR和ΔCoVaR進行計算，并將結果整理為表4。

表1 每組數(shù)據(jù)的樣本量列表

表2 各市場收益率數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結果

對以上結果進行分析，以上各指數(shù)對應的我國滬深300股票指數(shù)的ΔCoVaR值均為負數(shù)，說明不同市場處于風險狀態(tài)時對我國股票市場都有不同程度的風險溢出效應。同時對比各國家和地區(qū)對我國股票市場影響的ΔCoVaR數(shù)據(jù)可以看出，歐美國家市場對應的ΔCoVaR均小于亞洲國家和地區(qū)市場對應的CoVaR，這說明了亞洲國家和地區(qū)的股票市場處于風險狀態(tài)時對我國股票市場的影響要大于歐美國家的股票市場處于風險狀態(tài)時對我國股票市場的影響。

為了進一步研究各國家和地區(qū)股票市場在樣本期間對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響的變化情況，可以將樣本數(shù)據(jù)逐年進行計算分析,計算結果如表5所示。

美國在全球的政治、經(jīng)濟等方面都是具有舉足輕重影響力的國家，同時2008年的金融危機就起源于美國，本文所選樣本區(qū)間恰巧包括金融危機發(fā)生之前、金融危機發(fā)生、金融危機過后三個時間段，因此針對美國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響進行分時間段的研究有較大意義。從表中CoVaR行對應的數(shù)據(jù)可以看出，2005～2008年期間，中國股市在美國股市處于風險狀態(tài)時的條件風險價值不斷上升，在2008年到達頂點，從2009年開始條件風險價值不斷下降。但ΔCoVaR所對應的數(shù)據(jù)，即美國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻率卻在2007年美國金融危機前達到最低，隨著金融危機的發(fā)生不斷增長，從2011年開始才有所回落。從這一變化結果分析來看，美國股票市場對中國股票市場的邊際風險貢獻并不是即時體現(xiàn)的，而是有一個緩慢的作用過程，并且影響較為深遠，一旦受到美國股票市場的影響，我國股票市場需要較長時間才能恢復。

表3 ADF檢驗結果

表4 實證結果

表5 各股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響變化情況

歐盟是中國重要的貿(mào)易伙伴，無論從實體經(jīng)濟還是金融投資角度上講都有密切的聯(lián)系，其中占有最重要地位的國家分別是英國、德國和法國，觀察上表中各國家處于風險狀態(tài)時我國股票市場對應的CoVaR的值，從2005～2006年各數(shù)值有所下降，然而在2007年的時候CoVaR的值顯著增大，在2007～2009年之間整體上有所減小，然而2010年整體上再次有所增大，隨后逐漸減小。而觀察各國家對我國股票市場的ΔCoVaR數(shù)據(jù)可以看出，2009年以前英國、德國、法國對中國股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻均為負數(shù)，也就是說在這段時間內(nèi)，三個國家的股票市場對我國股票市場的系統(tǒng)性風險幾乎沒有影響，然而從2009年開始英國、德國、法國對中國股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻均為正值，這說明從2009年開始三個國家的股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險存在影響，并且從數(shù)值上看都是在2010年達到最大，隨后逐漸減小。這一時間同2008年美國金融危機后，2010年以希臘為主的歐洲國家又爆發(fā)了主權債務危機，并且一定程度上波及到了英國、德國、法國剛好吻合，也恰好同前文所述的美國股票市場對中國股票市場的影響有一定的滯后性這一結論呼應。

我國股票市場屬于亞洲新興市場之一，日本和韓國無論在政治、經(jīng)濟還是文化上都同我國有著頗為深刻的聯(lián)系，因此日本和韓國的股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響均較大，這一點在前文中從2005～2012年整體分析日本、韓國對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響時就已經(jīng)得到證實。從表2中日本、韓國兩個國家股票市場處于風險狀態(tài)時我國股票市場對應的CoVaR的值可以看出，從2005～2008年期間，這個值是不斷增大的，而在2008年與日本、韓國兩個國家對應的中國股票市場的CoVaR的值均達到最大值，隨后開始逐漸下降。而從ΔCoVaR所對應的數(shù)據(jù)來看，在2008年日本處于風險狀態(tài)時對我國股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻最大，而韓國在2009年時對我國股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻最大，但是達到最大值的時間都是美國次貸危機發(fā)生之后的兩年內(nèi)。究其原因，本文認為是由于美國對日本和韓國這兩個國家有著舉足輕重的作用，日本和韓國在經(jīng)濟、政治、軍事上都一定程度依附于美國，因此美國發(fā)生次貸危機導致的系統(tǒng)性風險會較早傳遞到日本和韓國的股票市場。同時，由于地緣及歷史原因，我國同日本、韓國的聯(lián)系也較為密切，因此系統(tǒng)性風險通過日本股票市場和韓國股票市場傳遞到了中國股票市場。這種間接的系統(tǒng)性風險的傳遞不僅速度比從美國傳遞過來更快，而且影響的程度也更深，但是從本文中數(shù)據(jù)上看，同美國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險造成的直接影響相比，對于由日本、韓國傳遞來的系統(tǒng)性風險的影響，我國股票市場恢復得較為迅速。

中國香港和中國臺灣自古以來是我國領土不可分割的一部分，無論從政治、歷史、文化任何一個角度上講，同中國大陸的關系都是最密切的。同時，中國香港和中國臺灣同中國大陸的經(jīng)濟、貿(mào)易、金融方面的往來要比其他國家同中國的往來頻繁，因此香港股票市場和臺灣股票市場對中國大陸股票市場系統(tǒng)性風險的影響也應該是最顯著的。從表中可以看出，同之前的其他國家處于風險狀態(tài)時我國股票市場的系統(tǒng)性風險變化情況相一致，在2005～2008年期間，大陸股票市場對應的CoVaR的值是逐漸增大的，并且在2008年達到最大值，之后呈現(xiàn)初見下降的趨勢。然而2005～2012年期間，在香港和臺灣股票市場處于風險狀態(tài)時對大陸股票市場的邊際風險貢獻的變化情況有所不同。香港股票市場對大陸股票市場的邊際風險貢獻在2008年之前整體上是不斷上升的趨勢，在2008年達到最大，隨后逐漸下降，然而同歐洲三國市場相似，在2010年香港股票市場對大陸股票市場的邊際風險貢獻再次提高，隨后逐漸降低。本文認為造成這種現(xiàn)象的原因同香港股票市場與英國股票市場之間的密切聯(lián)系有很大關系。香港在1997年之前有一百多年的作為英國殖民地的歷史，而香港股票市場的發(fā)展與成熟就是在這一時期內(nèi)完成的，因此其股票市場結構等同英國股票市場十分相似，而在香港回歸后同英國各方面聯(lián)系仍較為密切，因此香港股票市場會受到英國股票市場較大的影響。臺灣股票市場對大陸股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻變化同亞洲的日本和韓國股票市場較為相近，這種現(xiàn)象也同臺灣與日本、韓國甚至美國之間的密切聯(lián)系有一定的關系。

研究結論和啟示

本文對與中國股票市場并列的美國、英國、德國、法國、日本、韓國、香港、臺灣等國家和地區(qū)的股票市場對中國股票市場系統(tǒng)性風險的影響情況進行了分析。得到如下結論：

第一，從樣本期間(2005～2012年)整體分析的結果來看，各國家和地區(qū)的股票市場都對中國股票市場系統(tǒng)性風險有一定程度的影響。其中，由于地緣、貿(mào)易文化等方面的原因，亞洲國家和地區(qū)的股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響均大于歐美國家所帶來的影響。因此，在對我國股票市場系統(tǒng)性風險進行研究的時候，有必要對亞洲股票市場給予更多的關注。

第二，從逐年分析的結果來看，各國家和地區(qū)的股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響是不斷變化的。其中：

美國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響并不是即時的，也就是說風險的傳遞需要一定的時間，同時這種影響的逐漸顯現(xiàn)到消除需要一段較長的時間；

歐洲股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響在2008年美國金融危機產(chǎn)生之前甚至產(chǎn)生的初期幾乎不存在，而隨著歐洲主權債務危機的爆發(fā)，歐洲各國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響逐漸顯現(xiàn)，并在2010年的時候達到最大，從側(cè)面印證了美國股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響是有一定滯后性的；

日本、韓國、臺灣股票市場對于中國大陸股票市場系統(tǒng)性風險的影響從各年度數(shù)據(jù)來看，仍舊大于歐美股票市場帶來的影響，并且對我國股票市場系統(tǒng)性風險影響最大的時間恰好與美國金融危機時間相近；

香港股票市場對大陸股票市場系統(tǒng)性風險的影響也要大于歐美股票市場所帶來的影響，然而從影響程度變化的角度上看在2008年之后更類似于歐洲股票市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的變化。

第三，綜合美國、英國、德國、法國、日本、韓國、香港、臺灣等國家和地區(qū)的股票市場對中國股票市場系統(tǒng)性風險的影響情況的年度變化，本文認為研究結論證實了系統(tǒng)性風險是可以通過相互關聯(lián)的市場進行傳遞的，并且風險在傳遞的過程中可能會被進一步放大。

針對以上結論，本文認為在我國股票市場進行系統(tǒng)性風險的監(jiān)督與測算過程中，應該對亞洲股票市場帶來的影響給予更多關注，同時還要注重各國家和地區(qū)股票市場之間的相互聯(lián)系，對風險跨市場的傳導給予重視。