“深港通”對滬深港股市波動溢出效應(yīng)的影響研究

王宇星

摘 要 本文利用深圳成分指數(shù)、上證指數(shù)、恒生指數(shù)在“深港通”前后一年的每日收盤價作為研究樣本，建立ARMA-BEKK（1，1）模型，探究“深港通”對于滬、深、港三地股市間的波動溢出效應(yīng)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，“深港通”之前，三地股市間沒有明顯的波動溢出效應(yīng)，而“深港通”之后上海股市對深圳股市，香港股市對上海股市存在單向波動溢出效應(yīng)。

關(guān)鍵詞 “深港通” 波動溢出 BEKK-GARCH

一、引言

在“滬港通”成功運行兩年之后，“深港通”交易機(jī)制也在2016年12月5日啟動，這是推進(jìn)內(nèi)地與香港資本市場互聯(lián)互通、促進(jìn)內(nèi)地金融市場改革、學(xué)習(xí)先進(jìn)金融經(jīng)驗的重要步驟。更開放的市場通常意味著更有效的信息傳遞，而“深港通”的啟動是否有效促進(jìn)了兩岸股市信息的交流還需要實證檢驗。信息傳遞通常是用收益率的波動來進(jìn)行刻畫的，本文將通過分析滬、深、港三地股市在“深港通”前后的波動溢出效應(yīng)，來研究“深港通”對于三地股市信息傳遞的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

波動溢出效應(yīng)是指Y1市場受到新息的沖擊價格發(fā)生波動，這種波動會通過市場參與者的行為傳遞到Y(jié)2市場，從而影響Y2市場的價格水平和價格波動性。波動溢出效應(yīng)常用MGARCH模型進(jìn)行刻畫。比如，曹廣喜和姚奕就運用VAR-BEKK-MGARCH（1，1）模型發(fā)現(xiàn)滬深股市間在2000年以前基本不存在波動溢出效應(yīng)，而在2000年后有比較顯著的波動溢出。董秀良和曹鳳岐利用多元GARCH模型驗證了美、日以及我國香港和滬市股票市場的波動溢出，指出香港股市對滬市有顯著的波動溢出效應(yīng)，而美、日股市通過香港間接地引起滬市波動。

雖然研究我國股市波動溢出效應(yīng)的學(xué)者不少，但鮮有文獻(xiàn)對“深港通”的影響展開實證分析，這為本文的研究提供了空間。本文將通過分析資本市場互聯(lián)機(jī)制影響信息傳遞的過程機(jī)理，為后續(xù)的金融改革提供參考。

三、模型選取

本文采用Engel和Kroner提出的二元非對角BEKK-MGARCH模型。假設(shè)有Y1，Y2兩個市場，其二元BEKK（1，1）模型設(shè)定如下：

， （1）

（2）

其中，（1）式表示向量形式的均值方程，εt表示當(dāng)期隨機(jī)到來的新息，（2）式是BEKK形式的方差方程。是下三角矩陣，表示收益率的波動，表示前期新息沖擊造成的當(dāng)期價格波動，表示前期波動引起的當(dāng)期價格波動。參數(shù)估計采用最大似然估計法。

本文采用Wald檢驗法來檢驗兩個市場間波動溢出效應(yīng)的存在性以及波動溢出的方向。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與處理

考慮到市場消化政策的沖擊需要一定的時間，本文選取深圳成分指數(shù)、上證指數(shù)和香港恒生指數(shù)在“深港通”實行前后一年的每日收盤價作為研究樣本，即樣本區(qū)間從2015年12月1日到2016年12月2日和2016年12月5日到2017年12月29日，數(shù)據(jù)分別來自深圳證券交易所、上海證券交易所和香港交易所網(wǎng)站。由于大陸、香港的節(jié)假日不同，需要對這三組數(shù)據(jù)的日期進(jìn)行兩兩配對，刪除掉不匹配的數(shù)據(jù)后，“深港通”之前的樣本容量：深證成分指數(shù)對上證指數(shù)有247組數(shù)據(jù)，深證成分指數(shù)對恒生指數(shù)和上證指數(shù)對恒生指數(shù)均有240組數(shù)據(jù)。“深港通”之后的樣本容量：深證成分指數(shù)對上證指數(shù)有264組數(shù)據(jù)，深證成分指數(shù)對恒生指數(shù)和上證指數(shù)對恒生指數(shù)均有257組數(shù)據(jù)。經(jīng)過配對之后，再取對數(shù)差分就得到了各個市場的收益率，即

其中，1，2，3分別表示深證成分指數(shù)、上證指數(shù)和恒生指數(shù)，Rit表示i指數(shù)第t日的收益，Pi，t表示i指數(shù)第t日的收盤價。

對三種指數(shù)在“深港通”前后的收益率進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表1所示?？梢钥闯?，收益率序列在1%顯著性水平下都是平穩(wěn)的。因此，可以直接建模。

（二）模型構(gòu)建

考慮到三種指數(shù)的自相關(guān)關(guān)系，在建立多元波動率模型時將均值方程設(shè)定為ARMA（p，q）模型。通過觀察收益率序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖并進(jìn)行多次嘗試，最終確定的均值方程為“深港通”之前深圳-上海分別采用ARMA（2，2）和ARMA（3，3）模型，深圳-香港均采用ARMA（2，2）模型，上海-香港分別采用ARMA（3，3）和ARMA（2，2）模型；“深港通”之后深圳-上海均采用ARMA（1，1）模型，深圳-香港均采用ARMA（2，2）模型，上海-香港分別采用ARMA（1，1）和ARMA（2，2）模型。方差方程均采用非對角的BEKK（1，1）模型。由于本文主要是探討三個市場的波動溢出效應(yīng)，故只列出方差方程的估計結(jié)果，如表2、表3、表4所示。

通過表2可以發(fā)現(xiàn)，在“深港通”之前，α11，α12在5%顯著性水平下是不顯著的，而α21和α22顯著，表明上海股市收益率會受到滬深兩市前期新息的影響，而深圳股市不受滬深兩市前期新息影響；在“深港通”之后，ARCH項全都不顯著，表明兩個市場均不受前期新息影響。表3顯示，在5%顯著性水平下，“深港通”之前的深圳-香港股市ARCH項只有α22是顯著的，表明香港股市受到自身前期新息影響，“深港通”之后所有ARCH都不顯著，表明深港市場均不受前期新息影響。在表4中，“深港通”前的ARCH項只有α22在5%水平下顯著，說明只有香港股市波動率會受自身前期新息影響，而“深港通”后由于α11，α12均顯著，α21和α22不顯著，表明兩市的前期信息都會影響上海股市收益率波動，香港股市反而不受前期新息影響。三張表里的GARCH項系數(shù)β11和β22無論在“深港通”之前還是在“深港通”之后，都在5%顯著性水平下顯著，表明滬、深、港三市都顯著受到自身前期收益率波動影響，波動具有聚類性。

Wald檢驗的結(jié)果顯示，在5%顯著性水平下，“深港通”之前的滬、深、港三地股市之間都沒有顯著的波動溢出效應(yīng)；“深港通”之后，上海股市對深圳股市、香港股市對上海股市都有顯著的單向波動溢出效應(yīng)，表明信息是單向地從香港傳遞到上海，又從上海單向傳遞到深圳。

五、結(jié)語

本文利用深圳成分指數(shù)、上證指數(shù)、恒生指數(shù)在“深港通”前后一年的每日收盤價作為研究樣本，建立ARMA-BEKK（1，1）模型，探究“深港通”對于滬、深、港三地股市間的波動溢出效應(yīng)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，“深港通”的施行加強了上海股市對深圳股市的波動溢出效應(yīng)，也增加了香港股市對上海股市的波動溢出效應(yīng)。

（作者單位為重慶第二師范學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

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