股市隔夜收益與交易收益非線性時(shí)變聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究

淳偉德趙如波

摘要：在金融市場典型事實(shí)約束下，運(yùn)用ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型對(duì)金融收益率和波動(dòng)率建模，使用EVT模型刻畫金融收益的極值尾部，進(jìn)而運(yùn)用GAS-t Copula模型刻畫上證綜指隔夜收益與交易收益之間的非線性時(shí)變聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，上證綜指隔夜收益具有顯著的杠桿效應(yīng)，而交易收益波動(dòng)率則呈現(xiàn)出顯著的長記憶性；GAS-t Copula模型能夠準(zhǔn)確刻畫上證綜指隔夜收益與交易收益之間的相依結(jié)構(gòu)；上證綜指隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)顯著強(qiáng)于兩者之間的極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；隔夜收益；交易收益；GAS-t Copula

中圖分類號(hào)：F832.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5192（2016）05-0062-06doi：10.11847/fj.35.5.62

1引言

眾所周知，交易信息是金融管理機(jī)構(gòu)與投資者做出金融決策的重要依據(jù)之一，全面以及準(zhǔn)確的交易信息將會(huì)有助于金融活動(dòng)參與者做出更加合理的決策行為。交易信息除了包含在交易時(shí)段產(chǎn)生的大量信息外，同時(shí)也包括了在隔夜時(shí)段發(fā)生的重大經(jīng)濟(jì)事件所產(chǎn)生的信息。許多宏觀經(jīng)濟(jì)政策的發(fā)布或者上市利空公司信息公開為了避免對(duì)經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行秩序產(chǎn)生影響，大多選擇在隔夜時(shí)間段，如：上調(diào)存款準(zhǔn)備金率、調(diào)高利率、增加印花稅率以及很多上市公司經(jīng)營業(yè)績惡化等重要信息。而這些隔夜信息又會(huì)對(duì)次日股市交易產(chǎn)生影響，也就是說隔夜信息與交易信息之間存在著聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。需要說明的是，金融信息通常集中反映在金融市場收益中。因此，研究能夠集中反映股市隔夜信息與交易信息的隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理者更好地對(duì)金融市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理，進(jìn)而維護(hù)金融經(jīng)濟(jì)安全和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的繁榮穩(wěn)定，具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，金融學(xué)者大多關(guān)注不同金融市場之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，較少有學(xué)者研究隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。在這些為數(shù)眾多的相關(guān)研究中，大致采用了如下幾類方法展開研究工作，例如，King和Wadhwani[1]，Mahmood和Ali[2]，de Goeij和Marquering[3]，Liu和Chen[4]分別使用了相關(guān)系數(shù)，Granger因果檢驗(yàn)，GARCH族模型，HYGARCH模型對(duì)金融市場之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了研究，他們均取得了顯著的研究成果。但是，由于金融市場的復(fù)雜性致使金融市場的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)更多地表現(xiàn)出非線性關(guān)系，因而要準(zhǔn)確并有效地分析金融市場聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，就必須圍繞非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)展開研究工作。值得注意的是，與上述線性模型相比，Copula函數(shù)能夠更加靈活、穩(wěn)健地捕捉金融市場存在的非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，目前已經(jīng)成為金融研究中一種重要方法。因此，本文將采用Copula函數(shù)分析股市隔夜收益與交易收益之間的非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。

淳偉德，等：股市隔夜收益與交易收益非線性時(shí)變聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究

Vol.35， No.5預(yù)測2016年第5期

目前常用的Copula函數(shù)主要包括橢圓族Copula函數(shù)和阿基米德族Copula函數(shù)[5]，這些Copula函數(shù)在刻畫相依結(jié)構(gòu)方面各具特點(diǎn)，例如橢圓族Copula函數(shù)只能刻畫對(duì)稱相依結(jié)構(gòu)，而阿基米德族Copula函數(shù)則只能刻畫部分尾部相依結(jié)構(gòu)。在研究金融市場聯(lián)動(dòng)效應(yīng)時(shí)，我們除了關(guān)注整體聯(lián)動(dòng)效應(yīng)外，還應(yīng)更加重視極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，而在常用的Copula函數(shù)中只有t-Copula函數(shù)能夠滿足這一要求。此外，由于金融市場瞬息萬變，隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)具有顯著的時(shí)變特征，因而研究聯(lián)動(dòng)效應(yīng)時(shí)需要采用動(dòng)態(tài)模型。目前，常用的動(dòng)態(tài)Copula函數(shù)大多參照Patton[6]的研究進(jìn)行設(shè)置。但是，這類時(shí)變Copula函數(shù)在刻畫非對(duì)稱、長記憶等復(fù)雜動(dòng)態(tài)相依結(jié)構(gòu)方面存在明顯的不足。Creal等[7]將GAS模型與正態(tài)Copula函數(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了全新的動(dòng)態(tài)Copula模型，克服了常用時(shí)變Copula函數(shù)的不足，能夠準(zhǔn)確捕捉到金融市場之間的動(dòng)態(tài)相依結(jié)構(gòu)。但是正態(tài)Copula函數(shù)僅能夠刻畫整體相依程度，因此我們將重新構(gòu)建新的GAS-t Copula模型來研究隔夜收益與交易收益的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。

然而，必須指出的是，自20世紀(jì)70年代以來，由于金融數(shù)據(jù)獲取能力增強(qiáng)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的迅猛發(fā)展，大量研究發(fā)現(xiàn)金融市場普遍存在著諸如自相關(guān)性、杠桿效應(yīng)以及長記憶性等典型事實(shí)特征。Cont[8]指出金融研究必須在典型事實(shí)約束下展開，才有可能使得研究結(jié)論具有實(shí)際意義，那么選擇合適的模型來刻畫這些典型事實(shí)特征就顯得尤為關(guān)鍵。還需要強(qiáng)調(diào)的是，隔夜收益中發(fā)生的極端上漲或者下跌很有可能通過聯(lián)動(dòng)效應(yīng)引發(fā)交易收益暴漲與暴跌，從而造成股市動(dòng)蕩加劇，這就要求我們在研究隔夜收益與交易收益聯(lián)動(dòng)效應(yīng)時(shí)，更應(yīng)該關(guān)注極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。然而，由于金融收益尾部分布特征十分復(fù)雜，從而使得極值收益單一分布假設(shè)并不符合實(shí)際情況，而極值理論不必預(yù)先假設(shè)整個(gè)樣本所服從的分布特征[9]，只需對(duì)分布的尾部進(jìn)行建模，所以能夠更為準(zhǔn)確地捕獲金融收益尾部分布特征。由此可見，只有在典型事實(shí)的約束下，運(yùn)用極值理論對(duì)收益序列的極值尾部建模，才能更為準(zhǔn)確地分析金融市場收益的極值尾部聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。

此外，就中國股票市場而言，雖然成立時(shí)間才短短20多年，但是發(fā)展十分迅速，目前已成為全球最大的新興的股票市場之一。但是與西方成熟股票市場相比，無論是在市場監(jiān)管方面，還是投資者投資行為上，均存在諸多不成熟性，因而更加容易導(dǎo)致股市暴漲暴跌現(xiàn)象的發(fā)生。因此，探討中國股市隔夜收益與交易收益的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)尤其是極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)具有明確的理論價(jià)值與實(shí)際意義。

基于以上分析與認(rèn)識(shí)，本文將以上證綜指隔夜收益與交易收益作為研究對(duì)象，引入ARFIMA與FIAPARCH模型捕獲金融收益率與波動(dòng)率中呈現(xiàn)的重要典型事實(shí)特征，并采用EVT理論對(duì)股市收益極值尾部建模，然后使用GAS-t Copula模型分析隔夜收益與交易收益的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。力求通過相關(guān)理論分析與實(shí)證研究，重點(diǎn)討論并回答以下兩個(gè)問題：（1）上證綜指隔夜收益與交易收益之間是否存在聯(lián)動(dòng)效應(yīng)？（2）上證綜指隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)具有何種特征？

令人振奮的是，目前有袁超等[10]，陳收等[11]，李巍[12]，曾志堅(jiān)等[13]嘗試運(yùn)用DCC（1，1）-MVGARCH、多元GARCH、Granger因果檢驗(yàn)等模型，對(duì)股市的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究，但是他們既沒有分析股市非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，又沒有研究隔夜收益與交易收益的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；盡管Tsiakas[14]，Kingsley和Martin[15]分別使用了SV模型、相關(guān)系數(shù)法對(duì)股市隔夜收益與交易收益的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了分析，但是他們?nèi)匀皇褂镁€性模型研究聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，得到的研究結(jié)論存在著較大偏誤；雖然易文德[16]，吳吉林[17]，史永東等[18]運(yùn)用Copula模型探討了股市非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，但是他們并沒有在眾多重要典型事實(shí)約束下展開研究，也沒有研究更具有現(xiàn)實(shí)意義的極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。而本文在多種重要典型事實(shí)特征約束下展開了相關(guān)研究，不僅使用了ARFIMA-FIAPARCH-SKST對(duì)金融收益存在的多種典型事實(shí)特征進(jìn)行建模分析，而且還使用EVT模型對(duì)金融收益的極值尾部進(jìn)行了建模，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用GAS-t Copula模型對(duì)隔夜收益與交易收益之間的非線性相依結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了準(zhǔn)確地刻畫，得出了研究期間內(nèi)上證隔夜收益與交易收益之間的時(shí)變聯(lián)動(dòng)效應(yīng)特征。由此可見，本文研究的差異性是顯而易見的。

4結(jié)論與啟示

研究股市隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，同時(shí)也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在眾多的金融市場典型事實(shí)約束下，分別運(yùn)用ARFIMA-FIAPARCH-SKST和EVT模型對(duì)上證綜指隔夜收益與交易收益以及它們的極值尾部建模，以排除金融市場典型事實(shí)對(duì)股市隔夜收益與交易收益聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的影響；對(duì)于金融市場更為復(fù)雜的非線性關(guān)系，本文運(yùn)用GAS-t Copula模型對(duì)隔夜收益和交易收益的非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行建模，并取得了較理想的研究效果。通過實(shí)證分析，得到了一些有價(jià)值的結(jié)論：

（1）上證綜指交易收益的波動(dòng)率序列呈現(xiàn)出顯著的長記憶特征，而隔夜收益無論是收益率還是波動(dòng)率均不存在長記憶性，這預(yù)示著隔夜收益與交易收益相比對(duì)于信息的反應(yīng)更加得及時(shí)，而交易收益則對(duì)于信息的反應(yīng)相對(duì)較為遲緩，需要更長的時(shí)間才能充分消化過去的信息。

（2）上證綜指隔夜收益呈現(xiàn)出顯著的杠桿效應(yīng)特征，交易收益并未表現(xiàn)出顯著的杠桿效應(yīng)，這說明投資者對(duì)于隔夜時(shí)段發(fā)生的負(fù)面事件的反應(yīng)更為敏感，而在交易時(shí)段負(fù)面信息則被迅速消化。

（3）本文使用GAS-t Copula模型對(duì)上證隔夜收益與交易收益進(jìn)行了研究，實(shí)證結(jié)果表明隔夜收益與交易收益之間具有較強(qiáng)的整體聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，而極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)則相對(duì)較小。此外，無論是隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)還是極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)均呈現(xiàn)出顯著的時(shí)變特征。

基于本文的實(shí)證研究結(jié)果，我們認(rèn)為無論是投資者還是風(fēng)險(xiǎn)管理部門均需要更加重視隔夜時(shí)段發(fā)生的重大經(jīng)濟(jì)事件，提前采取適當(dāng)措施以應(yīng)對(duì)隔夜時(shí)段發(fā)生事件可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。雖然目前隔夜收益與交易收益之間的極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)較小，隔夜時(shí)段發(fā)生的劇烈波動(dòng)引起股市在交易時(shí)段發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率較小，但是風(fēng)險(xiǎn)管理部門和投資者仍然需要防微杜漸，防止這些極端事件可能引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)以及帶來的投資損失。最后需要說明的是，盡管本文僅以上證綜指為例，研究了典型事實(shí)約束下，隔夜收益與交易收益之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，但是本文的研究方法與相關(guān)結(jié)論，仍然可以為政府金融管理部門、投資者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理提供一定的實(shí)證依據(jù)與決策借鑒。

參考文獻(xiàn)：

[1]King M A， Wadhwani S. Transmission of volatility between stock markets[J]. Review of Financial Studies， 1990， 3（1）： 5-33.

[2]Mahmood W M， Ali M. Interdependence among the Asian Pacific stock market during the Asian Financial Crisis[J]. The IUP Journal of Applied Economics， 2007， 6（4）： 22-34.

[3]de Goeij P， Marquering W. Stock and bond market interactions with level and asymmetry dynamics： an out-of-sample application[J]. Journal of Empirical Finance， 2009， 16（2）： 318-329.

[4]Liu H H， Chen Y C. A study on the volatility spillovers， long memory effects and interactions between carbon and energy markets： the impacts of extreme weather[J]. Economic Modelling， 2013， 35（5）： 840-855.

[5]Nelsen R B. An introduction to copulas[M]. New York： Springer Science & Business Media， 2013. 89-157.

[6]Patton A J. Modelling asymmetric exchange rate dependence[J]. International Economic Review， 2006， 47（2）： 527-556.

[7]Creal D， Koopman S J， Lucas A. Generalized autoregressive score models with applications[J]. Journal of Applied Econometrics， 2013， 28（5）： 777-795.

[8]Cont R. Empirical properties of assets returns： stylized facts and statistical issues[J]. Quantitative Finance， 2001， 1（2）： 223-236.

[9]林宇.典型事實(shí)、極值理論與金融市場動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測度研究[J].投資研究，2012，31（1）：41-56.

[10]袁超，張兵，汪慧建.債券市場與股票市場動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究[J].金融研究，2008，（1）：63-75.

[11]陳收，李雙飛，李小曉.中國概念股與國內(nèi)外股市的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究[J].管理科學(xué)，2008，21（4）：105-114.

[12]李巍.中國、俄羅斯與美國證券市場的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)——來自次貸危機(jī)爆發(fā)后三階段的證據(jù)[J].世界經(jīng)濟(jì)研究，2009，（1）：32-39.

[13]曾志堅(jiān)，徐迪，謝赤.金融危機(jī)影響下證券市場聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究[J].管理評(píng)論，2009，21（2）：33-39.

[14]Tsiakas I. Overnight information and stochastic volatility： a study of European and US stock exchanges[J]. Journal of Banking & Finance， 2008， 32（2）： 251-268.

[15]Kingsley F， Martin M. Overnight futures trading： now even Australia and US have common trading hours[J]. Journal of International Financial Markets， 2002， 12（2）： 167-182.

[16]易文德.基于Copula函數(shù)的組合資產(chǎn)條件相依性模型及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2011，31（6）：1004-1013.

[17]吳吉林.基于機(jī)制轉(zhuǎn)換Copula模型的股市量價(jià)尾部關(guān)系研究[J].中國管理科學(xué)，2012，20（5）：16-23.

[18]史永東，丁偉，袁紹峰.市場互聯(lián)、風(fēng)險(xiǎn)溢出與金融穩(wěn)定——基于股票市場與債券市場溢出效應(yīng)分析的視角[J].金融研究，2013，（3）：170-180.

[19]DuMouchel W M. Estimating the stable index-in order to measure Tai Thickness： a critique[J]. Annals of statistics， 1983， 11（4）： 1019-1031.

[20]Salvatierra I D L， Patton A J. Dynamic Copula models and high frequency data[J]. Journal of Empirical Finance， 2014， 30： 120-135.