“滬港通”對(duì)“滬倫通”的開通風(fēng)險(xiǎn)啟示

姜雨汐

摘 要：隨著“滬倫通”機(jī)制的展開逐漸被提上日程，其面臨的風(fēng)險(xiǎn)和問題也值得內(nèi)地市場(chǎng)給予充分的關(guān)注。尤其是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)來源和影響更是需要內(nèi)地投資人提前給予重視。以“滬港通”為參考對(duì)象，針對(duì)互聯(lián)互通機(jī)制以及股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性，對(duì)滬倫通可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)給予預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：滬港通;滬倫通;風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量

中圖分類號(hào)：F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2019）01-0061-02

引言

“滬港通”是兩岸及香港資本市場(chǎng)進(jìn)一步加強(qiáng)合作，深化內(nèi)地與香港資本市場(chǎng)雙向交流，提升我國(guó)資本市場(chǎng)的國(guó)際化水平的重要舉措之一?！皽弁ā笔侵竷?nèi)地與香港股票市場(chǎng)的互聯(lián)互通機(jī)制。該政策于2014年4月發(fā)布，同年11月正式開通。但“滬倫通”的建議機(jī)制更為復(fù)雜，包括時(shí)差影響、對(duì)賣空的支持程度、結(jié)算交易時(shí)間安排等的不一致都會(huì)對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)產(chǎn)生不同程度的影響。

2018年4月11日。中國(guó)證監(jiān)會(huì)宣布擴(kuò)大滬港互聯(lián)互通的每日額度，充分展示了該政策對(duì)加強(qiáng)兩地資本市場(chǎng)聯(lián)系，推動(dòng)資本市場(chǎng)雙向開放所帶來的積極影響。但是，當(dāng)我們慶賀“滬港通”逐漸實(shí)現(xiàn)我國(guó)金融市場(chǎng)國(guó)際化目標(biāo)的同時(shí)，它所帶來的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的來源和實(shí)際影響，都為“滬倫通”的順利開通提供著相應(yīng)的參考價(jià)值。

一、文獻(xiàn)綜述

自“滬港通”開通以來，大量學(xué)者從不同維度去解析該項(xiàng)政策。其中，分析事件開通前后的市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的文獻(xiàn)占據(jù)大多數(shù)。如方艷、賀學(xué)會(huì)等人運(yùn)用t-Copula-aDCC-GARCH模型對(duì)“滬港通”開通前后的滬、深、港、美市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)四個(gè)市場(chǎng)之間滬深的相依性最顯著。

再者，研究該事件對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性影響的文獻(xiàn)也比較普遍，鄒新陽(yáng)、鄧瑤以滬港通開通后的上證，恒生指數(shù)作為研究對(duì)象，主要運(yùn)用GARCH模型和格蘭杰因果檢驗(yàn)來研究滬港通對(duì)滬港兩市波動(dòng)性的影響情況，以及滬港兩市相互之間的影響情況。甘易、譚思對(duì)滬港通的運(yùn)作模式、項(xiàng)目特點(diǎn)以及傳導(dǎo)機(jī)制做出分析，總結(jié)出在滬港通的影響下，貨幣供應(yīng)量會(huì)在短期內(nèi)增加，長(zhǎng)期內(nèi)減少，并且產(chǎn)生較大的潛在影響。

綜上所述，雖然部分學(xué)者運(yùn)用事件研究法，GARCH等工具對(duì)市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性，市場(chǎng)波動(dòng)性做了大量研究測(cè)算。但是，運(yùn)用GARCH模型衡量“滬港通”引入后對(duì)滬市A股市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響并與滬倫通做出對(duì)比的文獻(xiàn)并不多見。因此，筆者主要利用將GARCH與VaR相結(jié)合的方法研究市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，豐富現(xiàn)有相關(guān)成果。

二、數(shù)據(jù)來源與實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源及處理

本文以滬市A股綜合指數(shù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，盡可能縮小時(shí)間窗口以規(guī)避由于過長(zhǎng)的時(shí)間跨度引起的不確定因素干擾。并收集了證券代碼、交易日期、日開盤價(jià)、日最高價(jià)、日最低價(jià)、日收盤價(jià)等相關(guān)信息作為研究變量。

此次研究選取的樣本范圍為滬港通開通日前后各250個(gè)交易日的上證A股綜合指數(shù)每日收盤價(jià)格，將整個(gè)樣本區(qū)間劃分為：階段一，2013年11月17日至2014年11月16日;階段二，2014年11月17日至2015年11月17日。為進(jìn)一步優(yōu)化股票價(jià)格數(shù)據(jù)，將階段一期間內(nèi)首次公開發(fā)行的股票樣本及階段一和階段二中股票交易停盤天數(shù)超過20天的樣本進(jìn)行剔除。最終，樣本包含491個(gè)交易日數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）實(shí)證分析

根據(jù)上文的數(shù)據(jù)處理和研究設(shè)計(jì)，為適應(yīng)GARCH模型，保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可比性，本文對(duì)收益率形式做自然對(duì)數(shù)的處理，定義收益率為Rt=lnPt-lnPt-1。其中，Pt 為t日的收盤價(jià)格，Pt-1為t-1日的收盤價(jià)格。

根據(jù)收益率序列基本統(tǒng)計(jì)特征圖，樣本區(qū)間的峰態(tài)明顯高正態(tài)分布（Kurtosis=7.737536>3），收益率序列的偏度（Skewness=-1.093222<0），并且Jarque-Bara檢驗(yàn)結(jié)果為553.5707，相應(yīng)概率為約為0。因此，拒絕均值為零的正態(tài)分布假設(shè)。

與此同時(shí)，通過收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)分析可知，收益率序列圍繞均值波動(dòng)，不存在趨勢(shì)，因此選擇不存在截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

由于ADF=3.5602，分別小于不同檢驗(yàn)水平的三個(gè)臨界值，并且t統(tǒng)計(jì)量值遠(yuǎn)小于1%顯著水平的臨界值。因此，我們可以在99%的置信水平下認(rèn)為該收益率序列有顯著平穩(wěn)性。

對(duì)樣本區(qū)間的收益率序列及收益率平方進(jìn)行Ljung-Box相關(guān)性檢驗(yàn)，ACF圖與PACF圖顯示至少在1階、2階、4階存在自相關(guān)與偏相關(guān)現(xiàn)象，因此在滯后期10階以內(nèi)不能拒絕序列無自相關(guān)的假設(shè)。

對(duì)收益率序列的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，當(dāng)q=10時(shí)檢驗(yàn)結(jié)果依然顯著，因此可以判定該收益率殘差序列存在ARCH（q）高階效應(yīng)。

綜上所述，對(duì)滬港通開通前后的樣本區(qū)間收益率波動(dòng)比較平穩(wěn)，波動(dòng)幅度隨時(shí)間的變化而變化，表現(xiàn)出類聚現(xiàn)象;同時(shí)ADF檢驗(yàn)表明，該序列表現(xiàn)平穩(wěn);且ACF圖和PACF圖顯示出的自相關(guān)與偏相關(guān)在部分階數(shù)上顯著異于0，序列存在自相關(guān)性。因此，利用GARCH模型是進(jìn)行估計(jì)是可行的，筆者利用Eviews8.0對(duì)收益率序列在不同分布類型下進(jìn)行檢驗(yàn)，其參數(shù)估計(jì)過程如下：

分別對(duì)階段一和階段二進(jìn)行不同分布下的GARCH（1，1）模型測(cè)算。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）和施瓦茨（SC）準(zhǔn)則，我們可以認(rèn)為，GARCH-GED模型相比于Normal distribution和Students t分布下的GARCH（1，1）模型，可以更好地?cái)M合收益率分布情況。

對(duì)GARCH-GED模型的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果，我們可以接受原假設(shè)，認(rèn)為殘差序列不存在自相關(guān)，亦不存在ARCH效應(yīng)。同時(shí)也說明，該模型能夠較好地闡釋收益率序列的異方差現(xiàn)象。因此，使用GARCH-GED模型能夠較好地?cái)M合收益率序列，從而計(jì)算得出VaR。

殘差檢驗(yàn)采用Q統(tǒng)計(jì)量相關(guān)檢驗(yàn)圖，該圖是基于標(biāo)準(zhǔn)殘差的自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)來檢驗(yàn)均值方程估計(jì)是否正確。由結(jié)果可知，Q統(tǒng)計(jì)量均不顯著，故估計(jì)是正確的。

上文以對(duì)上證A股綜合指數(shù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，拒絕收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)。因此，采用參數(shù)法的VaR公式VaR=？滓tα計(jì)算階段一和階段二的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。由于VaR的測(cè)量依賴于給定的置信水平，因此通過Matlab軟件計(jì)算得到GED分布的分位數(shù)α。因此，運(yùn)用上述公式可計(jì)算出我國(guó)“滬港通”開通前后的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR。

由結(jié)果可知，在95%的置信水平下，上證A股綜合指數(shù)第二階段的風(fēng)險(xiǎn)值相對(duì)于第一階段有所增大，增幅超過197%。與此相似，在給定99%的置信區(qū)間下，風(fēng)險(xiǎn)值增幅超過196%。因此，開通“滬港通”政策使上證市場(chǎng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平有大幅度的提高，風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)性增強(qiáng)。

三、結(jié)論與建議

“滬港通”作為我國(guó)從內(nèi)地市場(chǎng)向國(guó)際開放化市場(chǎng)轉(zhuǎn)型的重大嘗試，其推出后必然經(jīng)歷不斷完善修正的過程，而這一過程也為“滬倫通”的開展提供了借鑒意義。本文通過對(duì)“滬港通”開通后的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)量研究，認(rèn)為“滬港通”對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)的影響程度較大，對(duì)市場(chǎng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生了近雙倍的威脅。其主要的原因如下：

第一，股市交易政策不一致。我國(guó)內(nèi)地股市實(shí)行T+1的交易制度，而香港實(shí)行T+0的交易制度。靈活的交易制度使香港股民在出現(xiàn)非可控因素而導(dǎo)致股市劇烈波動(dòng)時(shí)，盡可能減少損失。

第二，漲跌停板制度不一致。內(nèi)地政府為有效緩解和控制過度投資行為，自1996年起對(duì)內(nèi)地市場(chǎng)推行漲跌停板制度。但香港資本市場(chǎng)可靈活反映資本需求變化，無漲跌停板限制。因此在滬港通開通后，漲跌停板的混亂也造成市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)。

第三，金融危機(jī)聯(lián)動(dòng)影響。滬港通進(jìn)一步加大我國(guó)與國(guó)際金融資本市場(chǎng)的聯(lián)系程度，因此國(guó)際金融危機(jī)及金融事件都會(huì)導(dǎo)致我國(guó)內(nèi)地證券市場(chǎng)的波動(dòng)，這在一定程度上也導(dǎo)致滬港通開通后我國(guó)資本市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)。

“滬倫通”與“滬港通”共同承擔(dān)起我國(guó)金融市場(chǎng)對(duì)外開放的艱巨歷史任務(wù)。但是，滬倫通所面臨的挑戰(zhàn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過滬港通所經(jīng)歷的。滬港通帶給滬倫通的啟示有：首先，比起滬港兩市由于交易時(shí)間不同而帶來的套利空間所引起的風(fēng)險(xiǎn)，滬倫兩市由于時(shí)差問題而導(dǎo)致的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)增大。其次，兩地交易規(guī)則，監(jiān)管制度等都存在較大差異。內(nèi)地投資者的專業(yè)知識(shí)不足，羊群效應(yīng)顯著。若在不熟悉倫敦股市相關(guān)規(guī)定規(guī)則下盲目投資，也會(huì)導(dǎo)致股市的大幅度波動(dòng)。最后，來自歐洲的金融危機(jī)也會(huì)迅速波及內(nèi)地，沖擊本為平和的內(nèi)地金融市場(chǎng)。

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