異質(zhì)交易行為主體下的金融傳染機(jī)制及效應(yīng)研究

張 一,劉志東

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,北京 100081；2.東北大學(xué)秦皇島分校經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

異質(zhì)交易行為主體下的金融傳染機(jī)制及效應(yīng)研究

張 一1,2,劉志東1

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,北京 100081；2.東北大學(xué)秦皇島分校經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

本文考慮了市場(chǎng)中的交易者具有不同的交易策略和交易期限，構(gòu)建了開放金融環(huán)境下異質(zhì)交易者的資產(chǎn)定價(jià)模型。通過引入?yún)^(qū)制轉(zhuǎn)換機(jī)制，上述模型改進(jìn)為具有時(shí)變權(quán)重系數(shù)的向量誤差修正模型，時(shí)變權(quán)重的大小即代表了不同類型交易者的交易行為對(duì)資產(chǎn)價(jià)格影響的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。以2001至2014年間美國(guó)和香港股市作為典型的雙重市場(chǎng)為對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明美國(guó)股價(jià)主要由基礎(chǔ)交易者所驅(qū)動(dòng)，香港股市主要由技術(shù)交易者所驅(qū)動(dòng)，但在2008年和2010年兩次金融危機(jī)期間，國(guó)際交易者都成為兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格運(yùn)動(dòng)的主要影響因素，這在一定程度上表明了金融危機(jī)傳染現(xiàn)象的存在。

金融傳染；國(guó)際交易者；區(qū)制轉(zhuǎn)換機(jī)制；異質(zhì)策略

1 引言

金融危機(jī)傳染是一個(gè)高度復(fù)雜的，具有明顯的非線性動(dòng)力學(xué)特征的宏觀金融現(xiàn)象。從宏觀效應(yīng)來(lái)看，金融危機(jī)傳染表現(xiàn)為不同市場(chǎng)之間大幅波動(dòng)，共同漲落，價(jià)格波動(dòng)趨向一致；而從微觀的角度來(lái)看，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)行為最終是由交易者的交易行為所導(dǎo)致的。由于市場(chǎng)中存在眾多的交易者，這些交易者利益取向不一致，掌握信息各不相同，理性程度參差不齊，交易策略也不盡相同。這些交易者匯聚在一起相互作用，從而以自組織的方式涌現(xiàn)出很多復(fù)雜的宏觀金融現(xiàn)象，而金融危機(jī)的爆發(fā)和傳染現(xiàn)象便是金融復(fù)雜系統(tǒng)的突出表現(xiàn)之一。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于金融危機(jī)傳染問題的研究多集中在傳染效應(yīng)的檢驗(yàn)，鮮有文獻(xiàn)從交易者行為的微觀角度對(duì)此進(jìn)行研究。因此，從具有不同特征交易者的角度探索金融危機(jī)傳染的微觀運(yùn)行機(jī)理，即是對(duì)現(xiàn)有關(guān)于金融傳染理論的有益補(bǔ)充，也具有迫切的現(xiàn)實(shí)意義。

在全球金融一體化程度不斷加深的背景下，學(xué)者們對(duì)金融危機(jī)傳染問題高度關(guān)注并進(jìn)行了大量的實(shí)證研究工作，這些工作大多集中在對(duì)金融危機(jī)傳染效應(yīng)的檢驗(yàn)上。學(xué)者開發(fā)出大量實(shí)證模型和技術(shù)分析手段對(duì)市場(chǎng)間的相關(guān)性和溢出性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷金融危機(jī)傳染發(fā)生的證據(jù)以及傳染強(qiáng)度的大小。Choe和Vahid[1]從波動(dòng)率溢出的角度，檢驗(yàn)了亞洲金融危機(jī)期間跨市場(chǎng)間的動(dòng)態(tài)時(shí)變相關(guān)系數(shù)變化，進(jìn)而檢驗(yàn)傳染效應(yīng)的存在；Dimitrios和Theodore[2]采用FIAPARCH-DCC模型檢驗(yàn)了2008年中國(guó)、印度、巴西、俄羅斯和南非等五國(guó)的金融危機(jī)傳染影響，結(jié)果證實(shí)了傳染效應(yīng)，對(duì)傳染時(shí)間窗口和強(qiáng)度進(jìn)行了檢驗(yàn)；其他的主要技術(shù)方法還包括小波分析法[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[4]、VAR方法[5]以及馬爾科夫方法等[6]。我國(guó)學(xué)者葉青和韓立巖[7]通過構(gòu)建logit二元選擇模型論證傳染機(jī)制，并對(duì)次貸危機(jī)中除美國(guó)以外的25個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證研究；歐陽(yáng)紅兵和劉曉東[8]采用最小生成樹的方法直觀監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)路徑傳播機(jī)制，提供了有效監(jiān)控系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的手段和方法；葉五一，李飛和繆柏其[9]運(yùn)用非參數(shù)回歸模型，通過定量地判斷局部相關(guān)系數(shù)是否突然增大來(lái)檢驗(yàn)危機(jī)傳染的存在性，通過對(duì)美國(guó)次債危機(jī)在各個(gè)國(guó)家或地區(qū)之間的傳染效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，證實(shí)了檢驗(yàn)方法的可行性。

除了以上對(duì)于傳染效應(yīng)的檢驗(yàn)外，研究者們也從不同的視角對(duì)金融危機(jī)傳染機(jī)制進(jìn)行了研究。Mondria和Climent[10]、我國(guó)學(xué)者凌愛凡和楊曉光[11]等從投資者的注意力配置角度對(duì)金融危機(jī)傳染問題進(jìn)行了研究；Georg[12]、鮑勤和孫艷霞等[13]研究了網(wǎng)絡(luò)視角下的金融結(jié)構(gòu)與金融風(fēng)險(xiǎn)傳染。除此之外還有學(xué)者從宏觀經(jīng)濟(jì)事件發(fā)布[14]、公司信息披露的角度構(gòu)建了金融傳染模型并對(duì)金融傳染效應(yīng)進(jìn)行研究[15]。應(yīng)該說，這些研究工作都從不同的角度闡釋了金融市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)機(jī)制。

與以往這類研究金融危機(jī)傳染的文獻(xiàn)不同，本文嘗試從交易者交易行為的視角出發(fā)對(duì)金融危機(jī)傳染問題進(jìn)行研究，通過采用行為金融學(xué)中的異質(zhì)交易者假設(shè)及定價(jià)模型，并進(jìn)一步拓展，得出開放市場(chǎng)環(huán)境下的資產(chǎn)價(jià)格影響因素模型，并進(jìn)一步分析金融傳染的機(jī)制和效應(yīng)。異質(zhì)交易理論通過將市場(chǎng)中的交易者按照不同的交易策略進(jìn)行劃分并研究其相互作用，從而可以解釋價(jià)格的形成過程及其運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)特征。該模型由Brock和Hommes[16]所提出，迅速的被廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)定價(jià)和價(jià)格波動(dòng)的問題研究中。Menkhoff 等[17]通過構(gòu)建含有基礎(chǔ)交易者和技術(shù)交易者的異質(zhì)定價(jià)模型解釋了匯率價(jià)格的形成，同時(shí)發(fā)現(xiàn)當(dāng)匯率價(jià)格遠(yuǎn)離均衡價(jià)格時(shí)交易者行為將趨同；Lebaron[18]的研究表明，市場(chǎng)價(jià)格的形成是由具有不同程度理性預(yù)期的交易者群體相互作用形成的，且不同的交易者群體對(duì)價(jià)格形成的權(quán)重不同；Breaban和Noussair[19]在構(gòu)建異質(zhì)交易模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合鞅分析法試圖說明資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)是由基礎(chǔ)交易者所引起的而非技術(shù)交易者，這主要是對(duì)基礎(chǔ)交易者的交易策略定義不同所導(dǎo)致的。我國(guó)學(xué)者惠曉峰和張碩[20]針對(duì)匯率市場(chǎng)構(gòu)建了基于交易者異質(zhì)決策的非線性離散模型，通過仿真研究得出匯率價(jià)格波動(dòng)的推動(dòng)因素；李曉峰和陳華[21]考察交易者異質(zhì)性預(yù)期及其交易行為在人民幣匯率形成中的作用，以及央行干預(yù)對(duì)異質(zhì)性交易者行為的影響效力，得出外匯市場(chǎng)中持有不斷加強(qiáng)升值預(yù)期的技術(shù)分析者占主導(dǎo)地位等因素是推動(dòng)人民幣匯率變動(dòng)幅度擴(kuò)大的重要原因；袁晨和傅強(qiáng)[22]構(gòu)建并發(fā)展了一個(gè)包含兩國(guó)股票市場(chǎng)和相關(guān)外匯市場(chǎng)的三維離散非線性資產(chǎn)定價(jià)模型，在一定程度上解釋資產(chǎn)價(jià)格的過度波動(dòng)等金融現(xiàn)象；林敏華[23]考慮了投資者的異質(zhì)性時(shí)間偏好和異質(zhì)性信念分析了投資者非理性對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)?？梢钥闯觯愘|(zhì)交易者模型發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)有學(xué)者嘗試開始逐步完善該模型的應(yīng)用條件，并將其推廣到開發(fā)市場(chǎng)條件下的應(yīng)用中。

利用異質(zhì)交易者定價(jià)模型對(duì)金融危機(jī)傳染問題進(jìn)行研究的關(guān)鍵假設(shè)在于引入第三類交易者——即國(guó)際交易者，考慮其交易行為對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響以及所導(dǎo)致的跨市場(chǎng)間的價(jià)格聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，這也是將異質(zhì)交易模型從孤立市場(chǎng)拓展到開放市場(chǎng)環(huán)境下的核心假設(shè)。在此基礎(chǔ)上本文將討論一對(duì)開放的相互耦合的金融市場(chǎng)之間是如何由不同類型交易者的相互作用達(dá)到均衡，并通過比較均衡的動(dòng)態(tài)分析揭示傳染現(xiàn)象的發(fā)生。

2 理論模型

2.1異質(zhì)交易模型

我們假設(shè)開放的金融市場(chǎng)環(huán)境下存在著三類具有不同交易策略的異質(zhì)交易者——基礎(chǔ)交易者，技術(shù)交易者和國(guó)際交易者，而資產(chǎn)價(jià)格的最終形成則是在這三類交易者的共同作用下形成的，因此也可以把影響資產(chǎn)將運(yùn)動(dòng)的因素歸結(jié)為基礎(chǔ)因素、技術(shù)因素和國(guó)際因素三個(gè)方面。

對(duì)于基礎(chǔ)交易者，認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格具有其內(nèi)在價(jià)值，而價(jià)格則是圍繞著價(jià)值進(jìn)行波動(dòng)。決定資產(chǎn)價(jià)值的是基本面因素，如經(jīng)濟(jì)基本面，市場(chǎng)基本面以及上市公司基本面等。基礎(chǔ)交易者認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格具有均值回歸特征，從而使得“價(jià)格”和“價(jià)值”之間表現(xiàn)出長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。依此原理，可將基礎(chǔ)價(jià)格的定價(jià)過程定義為如下的形式：

Sf,t-1(Δpt)=θzt-1

(1)

式(1)中，pt為t時(shí)刻的資產(chǎn)價(jià)格，zt表示協(xié)整關(guān)系，δ為協(xié)整向量。θ代表了基礎(chǔ)交易者行為對(duì)價(jià)格的影響效應(yīng)。當(dāng)θ∈(-1,0)時(shí)，基礎(chǔ)交易者的價(jià)格具有穩(wěn)定的均值回歸特征；除此之外則將振蕩發(fā)散。

對(duì)于技術(shù)交易者，其相信資產(chǎn)價(jià)格會(huì)重復(fù)某些歷史的走勢(shì)，因此可以從價(jià)格的歷史走勢(shì)中預(yù)測(cè)未來(lái)，帶有自回歸特性。技術(shù)交易者的定價(jià)過程如下所示：

(2)

式(2)中的α1代表了技術(shù)交易者的交易行為對(duì)于資產(chǎn)價(jià)格的影響。α1>0時(shí)，表明當(dāng)期的價(jià)格對(duì)前一期的價(jià)格具有正反饋的效應(yīng)，這會(huì)使得市場(chǎng)進(jìn)一步的背離均值；而當(dāng)-1<α1<0時(shí)，則表明前一期的價(jià)格運(yùn)動(dòng)方向在本期得到反轉(zhuǎn)，穩(wěn)定了市場(chǎng)價(jià)格。當(dāng)|α1|>1時(shí)，技術(shù)交易者的交易行為會(huì)使得股價(jià)產(chǎn)生巨大的波動(dòng)，甚至可能造成泡沫和危機(jī)。同時(shí)，為了體現(xiàn)股價(jià)變動(dòng)的非對(duì)稱效應(yīng)，以α2對(duì)非對(duì)稱效應(yīng)進(jìn)行刻畫，如果α2>0,表明當(dāng)期股價(jià)受上一期價(jià)格上漲的影響更大，反之則相反，α1+α2刻畫了總效應(yīng)。

以上討論的是基礎(chǔ)交易者和技術(shù)交易者的交易行為，在一個(gè)孤立的市場(chǎng)，一般可以認(rèn)為最終的價(jià)格是由這兩類交易者共同決定的。但在開放的市場(chǎng)環(huán)境下，存在著在不同市場(chǎng)之間進(jìn)行資產(chǎn)配置的國(guó)際投資者，他們的交易行為形成了資產(chǎn)價(jià)格的第三方影響因素。國(guó)際交易者交易行為受到不同市場(chǎng)資產(chǎn)相對(duì)價(jià)格以及匯率水平的影響，其價(jià)格形成過程可表示為：

(3)

2.2影響因素模型

我們以一對(duì)互相耦合的股票市場(chǎng)A和B為對(duì)象進(jìn)行分析。其中一國(guó)為本國(guó)(例如A)，另一國(guó)為外國(guó)市場(chǎng)(例如B)。對(duì)于無(wú)論是A還是B市場(chǎng)而言，其市場(chǎng)參與者都包括前文所假定的基礎(chǔ)交易者、技術(shù)交易者和國(guó)際交易者三類。其對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響方式如下所示

(4)

式(4)中，Δpt+1為一國(guó)資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的大小，h表示某個(gè)具體的價(jià)格影響因素(本文中表示三類交易者分別代表的基礎(chǔ)因素、技術(shù)因素和國(guó)際因素)，Sh,t(Δpt+1)代表某一具體因素引起的價(jià)格變動(dòng)的大小，wh,t為該因素的權(quán)重，εt是誤差項(xiàng)。wh,t表現(xiàn)出對(duì)歷史的記憶性和自相關(guān)特性，如果當(dāng)期的某一因素對(duì)價(jià)格影響的程度越大，則在下一個(gè)時(shí)期該因素會(huì)具有更大的權(quán)重系數(shù)。采用多項(xiàng)Logit概率離散選擇模型進(jìn)行計(jì)算，wh,t可被定義為如(5)所示的形式：

(5)

其中，γ為選擇強(qiáng)度，πh,t代表h在t時(shí)期內(nèi)對(duì)于價(jià)格的影響效應(yīng)大小。當(dāng)γ趨向于正無(wú)窮或是負(fù)無(wú)窮時(shí)，表示當(dāng)前的資產(chǎn)價(jià)格完全受因素h的影響，而與其他因素?zé)o關(guān)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的wh,t=1，即因素h的權(quán)重為1；當(dāng)γ趨向于零時(shí)，表明資產(chǎn)價(jià)格由所有因素共同驅(qū)動(dòng)，且每種因素的權(quán)重系數(shù)均為1/H。進(jìn)一步，可將因素h的影響效果定義為：

(6)

式(6)表明影響因素在轉(zhuǎn)換過程中存在著正反饋的機(jī)制，即當(dāng)期起主導(dǎo)作用的影響因素在下一期還會(huì)保持對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的較大的持續(xù)影響。

2.3傳染模型

將上式(1)至式(3)帶入式(4)，可得：

(7)

式(7)代表本國(guó)和外國(guó)資產(chǎn)價(jià)格變化的方程組，該方程組表明當(dāng)期價(jià)格的變化是滯后一期價(jià)格變化的函數(shù)。式(7)中的w可由式(5)和式(6)結(jié)合得出：

式(7)即為開放市場(chǎng)條件下存在著國(guó)際交易者時(shí)本國(guó)及另一國(guó)的資產(chǎn)價(jià)格形成過程，具有時(shí)變性和自回歸特性。可以看出，引起資產(chǎn)價(jià)格變化的因素可以分解為由基礎(chǔ)交易者交易行為導(dǎo)致的基礎(chǔ)因素、技術(shù)交易者交易行為引起的技術(shù)因素以及國(guó)際交易者交易行為引起的國(guó)際因素。這里需要關(guān)注的是參數(shù)β，如前文所述，β表示另一國(guó)資產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)與本國(guó)資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)之間的相關(guān)關(guān)系。當(dāng)國(guó)際交易者的交易行為穩(wěn)定時(shí)，β值也穩(wěn)定，代表市場(chǎng)間存在著穩(wěn)定的耦合關(guān)系。當(dāng)不同類型交易者的交易活躍程度發(fā)生改變后，會(huì)引起主導(dǎo)資產(chǎn)價(jià)格變化的因素及其影響效應(yīng)發(fā)生改變(比如如果國(guó)際交易者的交易行為更為活躍，而技術(shù)交易者逐漸退出的話，會(huì)使得資產(chǎn)價(jià)格的變化由技術(shù)交易者主導(dǎo)變?yōu)閲?guó)際交易者所主導(dǎo))，這會(huì)使得兩個(gè)市場(chǎng)間的耦合關(guān)系發(fā)生改變，但這仍相當(dāng)是一種比較靜態(tài)均衡關(guān)系。只有當(dāng)國(guó)際因素對(duì)價(jià)格變動(dòng)的影響程度開始加大時(shí)，國(guó)際因素的權(quán)重系數(shù)開始顯著加大并在一段時(shí)期內(nèi)維持較大的水平，此時(shí)市場(chǎng)間的相關(guān)性(即wiβ的數(shù)值)增加，可以認(rèn)為發(fā)生了傳染現(xiàn)象。

3 實(shí)證研究

實(shí)證研究中，我們選擇香港恒生指數(shù)和美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)月度數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行研究，樣本區(qū)間為2003年1月至2014年12月，共180組數(shù)據(jù)。之所以選擇美國(guó)和香港股市是因?yàn)檫@兩個(gè)市場(chǎng)比較開放，存在著相當(dāng)數(shù)量的國(guó)際交易者。而選擇此段時(shí)期內(nèi)進(jìn)行研究是因?yàn)樵诖藭r(shí)期內(nèi)全球金融市場(chǎng)既經(jīng)歷了繁榮，也經(jīng)歷了次貸風(fēng)暴和歐債危機(jī)兩次金融市場(chǎng)動(dòng)蕩，具有很強(qiáng)的代表性

3.1基礎(chǔ)價(jià)格定價(jià)

表1的數(shù)據(jù)表明，香港股市的真實(shí)價(jià)格普遍高于基礎(chǔ)價(jià)格的估算結(jié)果，說明香港股市一定程度上價(jià)格高于價(jià)值，存在高估的可能；而美國(guó)股市實(shí)際價(jià)格則和基礎(chǔ)價(jià)格差別不大。同時(shí)兩個(gè)市場(chǎng)均存在著顯著的ARCH效應(yīng)。

表1 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表2表明協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的，實(shí)際價(jià)格和基礎(chǔ)價(jià)格之間存在著穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

3.2模型估計(jì)結(jié)果

由于模型(7)具有區(qū)制轉(zhuǎn)換特征的非線性模型，故采用極大似然估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。采用學(xué)生t分布對(duì)月度數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的尖峰厚尾特征進(jìn)行刻畫，同時(shí)在具體估計(jì)時(shí)引入常數(shù)項(xiàng)c到模型中。在具體估計(jì)時(shí)，首先考慮不含區(qū)制轉(zhuǎn)換的情況以檢驗(yàn)異質(zhì)交易模型是否顯著，在引入?yún)^(qū)制轉(zhuǎn)換對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)各個(gè)影響因素間是否發(fā)生了轉(zhuǎn)換。結(jié)果如表3所示。

由表3可知，當(dāng)不含有區(qū)制轉(zhuǎn)換的時(shí)候(wh,t=1/3，γ=0，每個(gè)因素對(duì)于價(jià)格的影響權(quán)重相同)，香港股市收到技術(shù)因素和國(guó)際因素的顯著影響，而基礎(chǔ)因素則不顯著，由此可知香港股市價(jià)格主要是由技術(shù)交易者和國(guó)際交易者的行為所推動(dòng)的。同時(shí)βi的檢驗(yàn)結(jié)果表明美國(guó)股市價(jià)格變動(dòng)會(huì)對(duì)香港股市帶來(lái)同方向的影響，而港幣兌美元匯率的上升則會(huì)使股價(jià)產(chǎn)生負(fù)向影響。對(duì)于美國(guó)股市而言，參數(shù)δ和θ估計(jì)結(jié)果顯著，表明基礎(chǔ)交易者是美國(guó)股價(jià)長(zhǎng)期形成過程中占有主導(dǎo)作用因素，技術(shù)因素和國(guó)際因素則不顯著。

表3 模型估計(jì)結(jié)果

3.3時(shí)變權(quán)重系數(shù)

前文的分析過程實(shí)際上是一種比較靜態(tài)分析，比較的是兩種均衡狀態(tài)的股價(jià)形成過程。要想揭示出金融市場(chǎng)的傳染效應(yīng)，需要對(duì)國(guó)際因素的動(dòng)態(tài)時(shí)變效應(yīng)進(jìn)行刻畫。如果在金融危機(jī)期間，國(guó)際因素顯著上升，則可作為金融危機(jī)傳染的判斷依據(jù)。國(guó)際因素的影響效應(yīng)由國(guó)際因素的時(shí)變權(quán)重系數(shù)wi與相關(guān)系數(shù)β的乘積來(lái)表示。

圖1 國(guó)際因素時(shí)變權(quán)重系數(shù)

圖1顯示了香港股市和美國(guó)股市國(guó)際交易者權(quán)重的時(shí)變規(guī)律，體現(xiàn)了國(guó)際交易者對(duì)于價(jià)格的影響效應(yīng)大小。結(jié)合前文表3中的內(nèi)容，可以得出對(duì)于香港，雖然技術(shù)交易者在大部分的時(shí)間內(nèi)占據(jù)了主導(dǎo)地位，但在2008年和2010年間國(guó)際因素影響權(quán)重則顯著上升，表明在此期間香港市場(chǎng)受到了明顯的傳染效應(yīng)。對(duì)于美國(guó)股市，基礎(chǔ)交易者在大多數(shù)時(shí)間內(nèi)占據(jù)了主導(dǎo)地位，但在2011年左右國(guó)際交易者的影響因素持續(xù)上升，說明在歐債期間，美國(guó)股市也顯著的受到了國(guó)際交易者行為的影響，表現(xiàn)出明顯的傳染效應(yīng)。同時(shí)，可以看出香港股市國(guó)際因素的權(quán)重系數(shù)出現(xiàn)極值(接近于0或1)的次數(shù)明顯更多，這和前文香港股市具有較大的γ估計(jì)結(jié)果相一致。

表4給出了各影響因素權(quán)重系數(shù)統(tǒng)計(jì)特征。對(duì)于香港市場(chǎng)，技術(shù)交易者的回歸系數(shù)要明顯大于其它兩種因素，說明技術(shù)因素占據(jù)了主導(dǎo)作用，但國(guó)際因素的影響效果也相對(duì)明顯，最不明顯的因素是基礎(chǔ)因素。對(duì)于美國(guó)市場(chǎng)，基礎(chǔ)因素則占據(jù)主導(dǎo)作用，平均影響權(quán)重大小超過0.5，其它兩類因素的影響效果則不明顯。

表5描述了權(quán)重系數(shù)、協(xié)整關(guān)系與股票價(jià)格及其波動(dòng)間的相關(guān)關(guān)系。對(duì)于香港市場(chǎng)，技術(shù)因素權(quán)重系數(shù)和基礎(chǔ)因素權(quán)重系數(shù)相關(guān)性較強(qiáng)，而基礎(chǔ)因素和國(guó)際因素則相關(guān)性比較弱。美國(guó)市場(chǎng)則表現(xiàn)不同，基礎(chǔ)因素和技術(shù)因素間的相關(guān)性最強(qiáng)，其后是基礎(chǔ)因素和國(guó)際因素，而最弱的是技術(shù)因素和國(guó)際因素。不同市場(chǎng)間各個(gè)影響因素較小的相關(guān)系數(shù)也意味著兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的驅(qū)動(dòng)因素是不同的。表5還可以看出，技術(shù)交易者的權(quán)重系數(shù)和股價(jià)波動(dòng)率存在著較大的相關(guān)關(guān)系，說明股價(jià)波動(dòng)很大程度是有技術(shù)交易者所引起的。

表4 權(quán)重系數(shù)估計(jì)結(jié)果

表5 權(quán)重系數(shù)的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.4傳染過程分析

爆發(fā)于2007年的美國(guó)次貸危機(jī)是近數(shù)十年來(lái)全球所經(jīng)歷的波及范圍最廣、沖擊程度最為了強(qiáng)烈且影響最為持久的一次全球性、系統(tǒng)性的金融危機(jī)。此次危機(jī)的演化分為幾個(gè)明顯的時(shí)間階段。首先是從美國(guó)房地產(chǎn)貸款違約出現(xiàn)以及各大投行分別爆出盈利預(yù)警開始，標(biāo)志的次貸危機(jī)浮出水面；接下來(lái)美國(guó)住房抵押貸款公司宣布破產(chǎn)包括，美國(guó)投資銀行貝爾斯登倒閉一直到雷曼兄弟的倒閉，次貸危機(jī)持續(xù)發(fā)酵越演越烈；而雷曼兄弟的倒閉標(biāo)志著次貸危機(jī)到達(dá)白熱化，全球金融市場(chǎng)接連受到?jīng)_擊，各國(guó)股市全部大幅下挫；最后是從各國(guó)相繼出臺(tái)救助計(jì)劃一直到2009年6月，美國(guó)經(jīng)濟(jì)研究局(NBER)宣布此次危機(jī)告一段落，市場(chǎng)趨于平穩(wěn)。然而，全球金融海嘯余波未平，為了應(yīng)對(duì)這次危機(jī)，各國(guó)紛紛采用了擴(kuò)張的財(cái)政政策以刺激總需求從而抑制經(jīng)濟(jì)的衰退，使得政府債務(wù)水平激增，尤其是歐洲各國(guó)。由于歐洲長(zhǎng)期以來(lái)實(shí)行高福利的政策，導(dǎo)致政府積累了相當(dāng)規(guī)模的債務(wù)。財(cái)政政策的擴(kuò)張加劇了政府債務(wù)水平，最終形成了主權(quán)債務(wù)危機(jī)。歐債危機(jī)于2010年開始顯現(xiàn)，希臘首當(dāng)其沖并進(jìn)一步發(fā)酵，開始向歐洲的葡萄牙、意大利、愛爾蘭、希臘、西班牙蔓延。最終通過歐洲央行的一系列救助計(jì)劃得到緩解。歐債危機(jī)持續(xù)了近兩年的時(shí)間，在此期間內(nèi)全球金融市場(chǎng)持續(xù)動(dòng)蕩，各國(guó)股市在經(jīng)歷了端在的恢復(fù)后再次同步下跌。

圖2 國(guó)際因素權(quán)重系數(shù)和市場(chǎng)相關(guān)性

通過本文所建立的傳染模型，可以從市場(chǎng)微觀的角度對(duì)這兩次危機(jī)進(jìn)行一定的解釋。這里我們需要關(guān)注國(guó)際交易者的交易權(quán)重變化趨勢(shì)。為了更為綜合的表現(xiàn)出國(guó)際交易者在兩次危機(jī)中的交易行為，將香港和美國(guó)的國(guó)際交易者權(quán)重之和的滾動(dòng)平均值與兩個(gè)股指序列的相關(guān)系數(shù)同時(shí)在圖6中表示出來(lái)，可以看出在2008年和2010年兩次危機(jī)期間，國(guó)際交易者的權(quán)重之和與相關(guān)系數(shù)均顯著上升，進(jìn)一步證實(shí)了傳染現(xiàn)象的存在。

4 結(jié)語(yǔ)

本文主要考慮了開放的市場(chǎng)環(huán)境下，交易者的交易行為對(duì)于資產(chǎn)定價(jià)過程的影響以及金融傳染現(xiàn)象的產(chǎn)生機(jī)制。在以往以基礎(chǔ)交易者和技術(shù)交易者為主體所構(gòu)建的異質(zhì)交易者定價(jià)模型基礎(chǔ)上，引入第三類型的交易者——國(guó)際交易者，從而將孤立市場(chǎng)下的定價(jià)模型拓展到開放的市場(chǎng)環(huán)境下，進(jìn)而討論了國(guó)際交易者的交易行為是如何引起金融傳染現(xiàn)象的發(fā)生的。通過將資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的因素歸因于基礎(chǔ)因素、技術(shù)因素和國(guó)際因素，構(gòu)建每種類型交易者的定價(jià)模型，在引入離散選擇模型的基礎(chǔ)上，得到具有時(shí)變權(quán)重系數(shù)的資產(chǎn)定價(jià)模型，其中國(guó)際因素的時(shí)變權(quán)重可作為金融傳染的定量分析工具。

本文進(jìn)而選擇香港股市和美國(guó)股市兩個(gè)相對(duì)開放程度較高的市場(chǎng)為對(duì)象進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明美國(guó)股市總體而言是由基礎(chǔ)交易者所驅(qū)動(dòng)的，香港股市則是由技術(shù)交易者所驅(qū)動(dòng)的。但在次貸危機(jī)和歐債危機(jī)期間，驅(qū)動(dòng)股價(jià)波動(dòng)的因素則發(fā)生了改變，國(guó)際交易者的交易行為占據(jù)了主導(dǎo)地位，國(guó)際因素的時(shí)變權(quán)重系數(shù)顯著上升，這不僅證實(shí)了傳染現(xiàn)象的存在，也從市場(chǎng)運(yùn)行的微觀角度解釋了傳染產(chǎn)生的機(jī)制。

本文的研究為理解金融危機(jī)傳染問題提供了新的視角和分析工具。但在研究過程中也發(fā)現(xiàn)存在著進(jìn)一步拓展的研究方向：一是實(shí)證結(jié)果表明越是開放的市場(chǎng)研究效果越為理想，而在選擇一些比較封閉的市場(chǎng)研究時(shí)則效果不如前者明顯，這可能是由于沒有考慮到能夠引起價(jià)格變動(dòng)的其他影響因素(如噪聲交易者的交易行為)；二是目前的研究工作只構(gòu)建了雙重市場(chǎng)間的傳染模型，未來(lái)可嘗試將模型拓展到多重市場(chǎng)間的情況，以更能反映真實(shí)情況。

[1] Choe K,Vahid F.Testing financial contagion on heteroskedastic asset returns in time-varying conditional correlation[J].Pacific-Basin Finance Journal,2012,20(2): 271-291.

[2] Dimitrios V,Theodore D.Detectingshift and pure contagion in east Asian equity markets: A unified approach[J].Pacific Economic Review,2013,15(11): 401-421.

[3] Ranta M.Contagion among major world markets: A wavelet approach[J].International Journal of Managerial Finance,2013,9(2): 133-149.

[4] McKibbin R,Martin V.Financial contagion and asset pricing[J].Journal of Banking &Finance,2014,47(8): 296-308.

[5] Le C,David D.Asset price volatility and financial contagion: Analysis using the MS-VAR framework[J].Eurasian Economic Review,2014,4(2): 133-162.

[6] Sahalia Y,Cacho-Diaz J,Laeven R J A.Modeling financial contagion using mutually exciting jump processes[J].Journal of Financial Economics,2015,117(3): 585-606.

[7] 葉青,韓立巖.金融危機(jī)傳染渠道與機(jī)制研究——以次貸危機(jī)為例[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2014,34(10): 2483-2494.

[8] 歐陽(yáng)紅兵,劉曉東.中國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制分析——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角[J].中國(guó)管理科學(xué),2015,33(10): 30-37.

[9] 葉五一,李飛,繆柏其.基于局部相關(guān)系數(shù)的美國(guó)次貸危機(jī)傳染分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2016,35(3): 525-535.

[10] Mondria J,Climent Q.Financial contagion and attention allocation[J].The Economic Journal,2013,123(568): 429-454.

[11] 凌愛凡,楊曉光.基于Google Trends注意力配置的金融傳染渠道[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2012,15(11): 104-112.

[12] Georg C.The effect of the interbank network structure on contagion and common shocks[J].Journal of Banking &Finance,2013,37(7): 2216-2228.

[13] 鮑勤,孫艷霞.網(wǎng)絡(luò)視角下的金融結(jié)構(gòu)與金融風(fēng)險(xiǎn)傳染[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2014,34(9): 2202-2211.

[14] Thanaset C,Tee K H.The effects of news events on market contagion: Evidence from the 2007-2009 financial crisis[J].Research in International Business and Finance,2014,32(3): 83-105.

[15] 高研,張新雨,程棵,等.信息逐漸披露下的金融傳染[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2014,17(3): 3-14.

[16] Hommes M.Chartist,noise and fundamentals in the London foreign exchange market[J].Economic Journal,2013,34(1): 149-159.

[17] Menkhoff K L.Speculative behaviour and complex asset price dynamics: A global analysis[J].Journal of Economic Behavior and Organization,2009,49(12): 173-197.

[18] LeBaron B.Heterogeneous gain learning and the dynamics of asset prices[J].Journal of Economic Behavior &Organization,2012,83(3): 424-445.

[19] Breaban A,Noussair C.Trader characteristics and fundamental value trajectories in an asset market experiment[J].Journal of Behavioral and Experimental Finance,2015,8(1): 1-17.

[20] 惠曉峰,張碩.基于代表性異質(zhì)投資者的匯率動(dòng)態(tài)模型[J].中國(guó)管理科學(xué),2012,20(3): 26-33.

[21] 李曉峰,陳華.交易者預(yù)期異質(zhì)性、央行干預(yù)效力與人民幣匯率變動(dòng)——匯改后人民幣匯率的形成機(jī)理研究[J].金融研究,2010,30(8): 1-12.

[22] 袁晨,傅強(qiáng).兩國(guó)股票市場(chǎng)和相關(guān)外匯市場(chǎng)的非線性資產(chǎn)定價(jià)偏差:基于投資者的異質(zhì)交易策略[J].系統(tǒng)工程,2015,33(4): 8-17.

[23] 林敏華.信貸資產(chǎn)證券化、異質(zhì)性投資者和金融風(fēng)險(xiǎn)[J].中國(guó)管理科學(xué),2015,23(6): 25-31.

[24] Fama E,French K.The equity premium[J].Journal of Finance,2002,57(4): 637-659.

Abstract： Under the background of the deepening of the global financial integration,financial crisis erupted more and more frequently since the 1980.Thus,measuring the integration of financial markets within a country or across national borders has been a subject of keen interest in financial economics.In measuring financial contagion a number of methodological approaches have been utilized in the past,mainly focusing on the test of financial contagion effect.There is little literature from the micro-perspective of the behavior of traders to explore the financial crisis of the infection mechanism.

In this paper,an empirical asset pricing model inspired by the heterogeneous agents literature,a market with time-variation in the source of price changes,is proposed in order to look at the contagion question from a different perspective.By doing so,we attempt to lay bare the micro-mechanisms behind the changing mutual dependency between asset markets.Changes in asset prices are driven by three different sources: fundamentalists,chartists,and internationalists.The relative importance of each source is time-varying conditional on its impact on price in the previous period.The notion of contagion is incorporated by modelling two markets next to each other;the fact that the domestic market is (partly) driven by information from the foreign market introduces conditional interaction between the two risky assets.The model reduces to a VECM with time-varying coefficients and an economic underpinning.This time-variation is induced by the fact that the weight put on the different sources changes through time.

The model is estimated for the U.S and Hongkong stock markets monthly data surrounding the 2007 subprime crisis and 2010 European debt crisis.Results imply that the U.S stock market is dominate by fundamentalists in most of the time,but during the crisis period,the influence of internationalist is raising apparently;for Hongkong stock market,chartist is the main source of price changes,the attention for foreign markets is increasing during the crisis period.However,there is no clear evidence of fundamentalists for price changing.

The combination of shift-contagion and heterogeneous agents has never been explored,to our best knowledge.Thus our study provides a new perspective and analytical tool for understanding the process of financial crisis contagion.Future research in this field can spread into different directions.The dual market situation is examined in this paper.Our research can be explored to a multi-markets setting for future study.

Keywords： financial crisis contagion;international traders;regime-switching;heterogeneous trading strategy

Research on Effect and Mechanism of Financial Contagion with Heterogeneous Traders

ZHANGYi1,2,LIUZhi-dong1

(1.School of Management Science and Engineering,Central University of Finance and Economics,Beijing 100081,China;2.School of Economics,Northeastern University at Qinhuangdao,Harbin 150001,China)

F830

A

1003-207(2017)09-0037-09

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.09.005

2015-03-26；

2017-03-17

中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(N162304015)

張一(1983-)，男(漢族)，黑龍江哈爾濱人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，博士后，博士，研究方向：金融風(fēng)險(xiǎn)管理,E-mail:123811595@qq.com.