基于潛伏因子模型分析的新興市場(chǎng)國(guó)家金融傳染效應(yīng)研究

張一　吳寶秀

摘 要 構(gòu)建了基于資本資產(chǎn)定價(jià)模型為基礎(chǔ)的潛伏因子模型對(duì)金融危機(jī)傳染效應(yīng)進(jìn)行分析，將引起市場(chǎng)收益率波動(dòng)的因素分解為“共同因子”，“特質(zhì)因子”和“傳染因子”，同時(shí)采用迭代累計(jì)平方和算法內(nèi)生性地對(duì)金融危機(jī)演化的不同階段進(jìn)行了時(shí)間上的劃分.以2008年全球金融危機(jī)期間4個(gè)主要新興市場(chǎng)國(guó)家的股票市場(chǎng)為對(duì)象進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明這些國(guó)家均遭受到了不同程度的傳染，其中中國(guó)和巴西受到的傳染較弱，而印度和俄羅斯受到的傳染較強(qiáng).

關(guān)鍵詞 金融危機(jī)傳染；傳染因子；潛伏因子模型；迭代累計(jì)平方和算法

中圖分類(lèi)號(hào) F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

Abstract We constructed a latent factor model based on the capital asset pricing model to analyze the contagion effects of the financial crisis. We decomposed the volatility of the returns of the equity market into common factor， idiosyncratic factor and contagion factor respectively， and used an Iterative Cumulative Sum of Square algorithm to identify the crisis period endogenously. We used the data of four major emerging countries' stock markets during the 2008 global financial crisis for empirical studies. The results show that these markets have suffered from different degrees of financial contagion. The contagion effects of China and Brazil are relatively weak while India and Russia are strong.

Key words financial crisis contagion；contagion factor；latent factor model；cumulative sum of square algorithm

1 引 言

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，金融危機(jī)頻繁發(fā)生.金融危機(jī)所表現(xiàn)出的傳染性越發(fā)強(qiáng)烈，一次局部性的金融事件都可能通過(guò)金融市場(chǎng)的耦合作用被逐級(jí)放大，最終演變?yōu)槿蛐缘慕鹑谑袌?chǎng)動(dòng)蕩，給金融市場(chǎng)造成了嚴(yán)重的破壞.所以，尋找出有效的數(shù)量分析方法來(lái)對(duì)金融危機(jī)的傳染效應(yīng)進(jìn)行刻畫(huà)，建立金融危機(jī)的預(yù)警和防范機(jī)制具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義.

在金融危機(jī)傳染的實(shí)證研究上，Bekaert和Harvey對(duì)不同金融市場(chǎng)建立雙因素資產(chǎn)定價(jià)模型，研究歐洲、東南亞和拉丁美洲股票市場(chǎng)收益率相關(guān)系數(shù)，證實(shí)危機(jī)從金融貿(mào)易渠道的傳染[1].Fasika等使用面板條件概率模型對(duì)37個(gè)發(fā)達(dá)和新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體季度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為貿(mào)易比其他渠道的影響更重要[2].我國(guó)學(xué)者韋艷華和齊樹(shù)天采用Copula理論研究在2008年爆發(fā)的越南金融危機(jī)對(duì)周邊亞洲新興市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)[3].楊柳勇和周強(qiáng)考察了跨國(guó)金融機(jī)構(gòu)在金融危機(jī)傳染過(guò)程中的作用，結(jié)果表明資產(chǎn)證券化和國(guó)際金融市場(chǎng)的存在提升金融市場(chǎng)效率的同時(shí)也擴(kuò)大了市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，短期資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)可能導(dǎo)致擠兌現(xiàn)象，引發(fā)金融市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[4].汪素南和潘云鶴采用小波分辨方法對(duì)美國(guó)、香港及滬市的波動(dòng)溢出進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)美國(guó)股市對(duì)香港股市有顯著的溢出效應(yīng)，但滬市的波動(dòng)則獨(dú)立于兩市[5].游家興運(yùn)用非對(duì)稱(chēng)多元GARCH模型捕捉中國(guó)與亞洲、歐美7個(gè)重要的資本市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，從收益率傳染的角度對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程與金融危機(jī)傳染二者之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制進(jìn)行計(jì)量分析[6].

本文沿用目前學(xué)術(shù)界廣為接受的對(duì)于金融危機(jī)傳染的定義方法，將其理解為“不能被基本面所解釋的資產(chǎn)價(jià)格運(yùn)動(dòng)的過(guò)度協(xié)同”，即Masson所謂的“凈傳染”[7].并以2008年全球金融危機(jī)為背景，選取全球主要新興國(guó)家市場(chǎng)為對(duì)象進(jìn)行研究，檢驗(yàn)傳染效應(yīng)的存在.采用基于經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價(jià)模型所衍生出的潛伏因子模型構(gòu)建計(jì)量模型，定量刻畫(huà)金融危機(jī)傳染的強(qiáng)度.同時(shí)，為了避免在劃分金融危機(jī)起止時(shí)間上的主觀性，采用基于迭代累積平方算法內(nèi)生性的對(duì)金融市場(chǎng)的演化階段進(jìn)行了確定.

2 模 型

潛伏因子模型是由資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）衍生出來(lái)的一種對(duì)金融資產(chǎn)收益率序列進(jìn)行刻畫(huà)的方法.對(duì)于個(gè)金融資產(chǎn)，其觀測(cè)的金融資產(chǎn)收益率序列yi，t，在金融市場(chǎng)的平穩(wěn)期可將其表示為

式（9）給出了通過(guò)方差貢獻(xiàn)率來(lái)衡量金融危機(jī)傳染強(qiáng)度的數(shù)量方法.由此可見(jiàn)，潛伏因子模型不僅可以提供金融危機(jī)傳染的證據(jù)，還可以對(duì)金融危機(jī)傳染的強(qiáng)度進(jìn)行定量的刻畫(huà).其中，“共同因子”代表了對(duì)所有市場(chǎng)均起到影響的因素，可以理解為是市場(chǎng)之間相互依賴關(guān)系的體現(xiàn)，“特質(zhì)因子”則代表了只對(duì)某一特定市場(chǎng)起作用的特質(zhì)因素，“傳染因子”代表了金融危機(jī)的“凈傳染”效應(yīng)，是不能被經(jīng)濟(jì)基本面所解釋的市場(chǎng)間資產(chǎn)價(jià)格運(yùn)動(dòng)的過(guò)度協(xié)同.

3 數(shù)據(jù)選擇及模型設(shè)定

3.1 ICSS算法決定危機(jī)窗口

由于對(duì)金融危機(jī)傳染效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果高度依賴于對(duì)金融危機(jī)持續(xù)窗口的時(shí)間劃分，故對(duì)金融危機(jī)起止時(shí)間的確定尤為重要.以往的研究中，大多采用時(shí)變相關(guān)系數(shù)法檢驗(yàn)金融危機(jī)傳染效應(yīng)，對(duì)危機(jī)時(shí)間窗口往往是采用定性的分析方法進(jìn)行劃分，帶有較強(qiáng)的主觀性和隨意性，由此也導(dǎo)致了結(jié)論的主觀性.本文采用迭代累計(jì)平方和算法（ICSS）監(jiān)測(cè)資產(chǎn)收益率方差的突變點(diǎn)，從而內(nèi)生性地對(duì)金融危機(jī)起止階段進(jìn)行劃分.假定在市場(chǎng)的初始平穩(wěn)階段收益率序列具有固定方差，當(dāng)市場(chǎng)遭受外部沖擊后收益率序列方差將出現(xiàn)突變點(diǎn)然后恢復(fù)穩(wěn)定一直到出現(xiàn)下一個(gè)突變點(diǎn)，ICSS算法能夠有效地識(shí)別這些突變點(diǎn)，從而可將金融市場(chǎng)的演化階段進(jìn)行劃分.