滬港通開通對兩地市場波動率的影響分析

[摘 要] 研究滬港通開通后上海、香港兩地市場波動率的變化，選取滬港通開通前后半年的數(shù)據(jù)，利用加入虛擬變量的GARCH模型進(jìn)行建模。由于滬市對數(shù)收益率序列自相關(guān)，所以建立ARMA模型得到均值方程，港市序列不自相關(guān)，設(shè)置均值為白噪聲。建模后認(rèn)為滬港通在一定置信水平下是證券市場波動率發(fā)生變化的原因，且滬港通開通使得滬港兩市波動率增大，使市場更加活躍。然后進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，證明到滬港兩市間確有聯(lián)動性，即港市引導(dǎo)滬市變動，港市變動是滬市變動的格蘭杰原因，但滬市變動不是港市變動的格蘭杰原因。

[關(guān)鍵詞] 滬港通; 虛擬變量; ARMA模型; GARCH模型; 聯(lián)動性

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.25.030

1 研究背景和意義

2014年11月17日，滬港股票市場交易互聯(lián)互通機(jī)制（簡稱“滬港通”）試點(diǎn)在上海和香港同時進(jìn)行，滬港通的開通是我國股票市場的重要舉措，也是我國市場進(jìn)一步對外開放的里程碑。滬港通包括滬股通和港股通兩部分：其中滬股通是指投資者委托香港經(jīng)紀(jì)商，經(jīng)由香港聯(lián)合交易所設(shè)立的證券交易公司，向上海證券交易所進(jìn)行申報，買賣規(guī)定范圍內(nèi)的股票;港股通是指投資者委托內(nèi)地證券公司，經(jīng)由上海證券交易所設(shè)立的證券交易公司，向香港聯(lián)合交易所進(jìn)行申報，買賣規(guī)定范圍內(nèi)的股票。若不研究，則無法知曉該政策對證券市場波動率的影響，不利于政策的開展和實(shí)施，也不利于投資者進(jìn)行投資決策。

在鄒新陽和鄧瑤（2018）[1]滬港通對滬港兩市波動性的影響——基于GARCH模型的實(shí)證分析中利用滬港通開通四年的數(shù)據(jù)建立GARCH模型來進(jìn)行影響分析，在金融領(lǐng)域不斷發(fā)展和金融事件出現(xiàn)頻率較高的情況下，長時間的數(shù)據(jù)反而不易證實(shí)政策對證券市場的影響，得到的結(jié)果很可能包含各種因素影響，而短時間的數(shù)據(jù)則減少了這一因素的影響，且本篇利用格蘭杰因果檢驗(yàn)證實(shí)了滬港兩市之間的聯(lián)動性。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 統(tǒng)計分析

利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫得到2014年5月17日至2015年5月17日上證180指數(shù)、恒生指數(shù)收盤價序列。檢驗(yàn)收盤價序列的平穩(wěn)性時得P>0.05，說明序列不穩(wěn)定，采用收益率取對數(shù)的方法，得到上證對數(shù)收益率序列L和恒生對數(shù)收益率序列Q。

從上證180指數(shù)、恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列的時間序列圖中，可觀察到對數(shù)收益率波動的“集群現(xiàn)象”[2]，即波動在一定時間段內(nèi)較小或較大。得到對數(shù)收益率的統(tǒng)計量，如表1所示。

可觀察到，上證180指數(shù)對數(shù)收益率序列偏度為0.570879，大于0說明序列分布有長的右拖尾，峰度為8.249203，高于正態(tài)分布值3。恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列偏度為-0.295883，小于0說明序列分布有長的左拖尾，峰度為4.382327。說明兩市對數(shù)收益率具有尖峰后尾的特征，結(jié)合J-B檢驗(yàn)P值幾乎為0，所以拒絕該對數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。

2.2 序列自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn)

在驗(yàn)證序列L、Q的平穩(wěn)性時，檢驗(yàn)得到序列L的t統(tǒng)計量的值為-15.85011，序列Q的t統(tǒng)計量的值為-14.56388，對應(yīng)P值皆接近0，表明對數(shù)收益率序列L、Q平穩(wěn)。

下面進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，原假設(shè)E0：對數(shù)收益率序列不存在自相關(guān)性，備選假設(shè)E1：對數(shù)收益率序列存在自相關(guān)性。對序列L進(jìn)行檢驗(yàn)，有部分滯后項存在自相關(guān)性，所以進(jìn)行ARMA模型的建立，經(jīng)過對比選擇，認(rèn)為ARMA（5，4）最適，以下只對部分參數(shù)進(jìn)行展示。

進(jìn)行綜合選擇后，認(rèn)為ARMA（5，4）最適合，得到序列L的均值方程：

yt=-0.003154-0.695743yt-4-0.170008yt-5+0.000206σt-0.105708σt-3+0.850772σt-4（2）

而序列Q檢驗(yàn)自相關(guān)時P值顯著大于0.05，接受原假設(shè)，認(rèn)為序列Q在5%的錯誤率上不存在顯著的相關(guān)性。所以序列Q的均值方程設(shè)為白噪音，為yt=μt+σt。

3 GARCH模型

在異方差檢驗(yàn)中，AC和PAC值顯著的不為0，且序列存在自相關(guān)，所以有ARCH效應(yīng)。因此進(jìn)行GARCH模型的建立，用加虛擬變量的GARCH模型分析滬港通開通后對波動率的影響。

上證180指數(shù)、恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列GARCH模型方差方程：

σ2t=w+∑q1αiμ2t-i+∑p1βjσ2t-j+γdt（3）

為探索滬港通開通前后波動率變化情況，方便兩階段進(jìn)行對比，加入虛擬變量DV[3]：dt

dt=0? ，當(dāng)日期t < 2014/11/17

dt=1，日期t為其他值

采取多個模型建模來尋找最適合的參數(shù)值。包含一至三階共九個模型。現(xiàn)先進(jìn)行上證180指數(shù)對數(shù)收益率序列的模型分析，結(jié)果顯示GARCH（3，1）最適適合

由結(jié)果可得模型GARCH（3，1）最適合。在5%的錯誤率下認(rèn)為滬港通開通前后有顯著變化，即滬港通開通對序列有波動性影響。又虛擬變量DV值為6.00E-05 ，認(rèn)為滬港通對滬市的影響是增大其波動的。結(jié)合實(shí)際情況，滬港通開通后，港市資金得以流入A股，使A股行情得到了新增資金的支持。再加上買賣方更加豐富，在多種因素趨勢下使得滬市波動率增大。

恒生指數(shù)模型建立方法同，建立五階及以下25個模型，分析結(jié)果可得GARCH（5，5）最適合。虛擬變量DV值為3.71E-05 ，綜合上述認(rèn)為滬港通開通對滬港兩市皆有正面影響，增大了兩市的波動率，使買賣方更加活躍和豐富。

4 模型驗(yàn)證

對建立的上證GARCH（3，1）、恒生GARCH（5，5）模型進(jìn)行殘差的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，得到上證GARCH（3，1）對應(yīng)P值為0.3301，恒生GARCH（5，5）對應(yīng)P值為0.7218，均大于0.05，接受原假設(shè)，認(rèn)為已無ARCH效應(yīng)。

5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的一個前提條件是時間序列必須具有平穩(wěn)性，否則可能會出現(xiàn)虛假回歸的情況。所以，利用上證指數(shù)對數(shù)收益率和恒生指數(shù)對數(shù)收益率進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，探索兩市之間的因果關(guān)系[4]。

可得到，在5%的水平下，上證指數(shù)不是恒生指數(shù)的格蘭杰原因，而恒生指數(shù)是上證指數(shù)的格蘭杰原因，認(rèn)為港市的波動引導(dǎo)滬市的波動。

6 結(jié)論

根據(jù)實(shí)證結(jié)論，可以得到滬港通是引起滬港兩市波動率產(chǎn)生變化的原因。滬港通開通前的波動率比開通后波動率小，認(rèn)為滬港通開通后使滬港兩市波動增大。在格蘭杰因果檢驗(yàn)中分析得到港市變動是滬市變動的格蘭杰原因，但滬市變動不是港市變動的格蘭杰原因。

對于證券市場來說，開通滬港通后兩市波動變大，使市場更加活躍，資金更加流通，有利于證券市場發(fā)展。但是因?yàn)閲H資金也會更加流通，市場上的套利行為可能引發(fā)比較劇烈的資本調(diào)動，只要存在資本利差就會發(fā)生這種情況，所以要構(gòu)建完善的利率市場來避免這一風(fēng)險。對于監(jiān)管者來說，活躍的證券市場的監(jiān)管任務(wù)難度將會提高，所以要對證券市場可能產(chǎn)生的風(fēng)險和挑戰(zhàn)進(jìn)行監(jiān)督和防范、加強(qiáng)宏觀調(diào)控。因?yàn)楦凼凶儎右龑?dǎo)滬市變動，所以可以讓香港投資者的理性投資來促進(jìn)滬市的發(fā)展。對于投資者來說，增加了投資的流通性，增加了投資渠道，外國投資者如果要購買A股，不再需要通過審批，只需要在香港市場開個戶，即可參與交易。同時可分散投資風(fēng)險，香港擁有大量來自世界各地優(yōu)質(zhì)的上市公司，包括一些海外跨國企業(yè)、香港和內(nèi)地龍頭企業(yè)等，更有一些內(nèi)地稀缺的上市公司板塊，滬港通的推出可幫助投資者實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的全球配置，分散投資風(fēng)險。同時，兩地互通的機(jī)制提高了信息的傳遞效率，投資者可以根據(jù)兩地資產(chǎn)定價差異合理配置投資。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄒新陽，鄧瑤.滬港通對滬港兩市波動性的影響——基于GARCH模型的實(shí)證分析[J].當(dāng)代金融研究，2018（1）：57-66.

[2]王先宗.滬港通開通對上證A股指數(shù)波動的影響[J].中南財經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報，2015（5）：60-66.

[3] WANG Y C，TSAI J J，LIN Y . The influence of Shanghai-Hong Kong stock connect on the mainland China and Hong Kong stock markets[J]. Social Science Electronic Publishing， 2017（10）.

[4]符明愷.滬港通背景下中國內(nèi)地股市與香港股市聯(lián)動性研究[D].重慶：重慶工商大學(xué)，2015.

[基金項目]樂山師范學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目“滬港通開通后對證券市場的影響分析——以上海、香港證券市場為例”（項目編號：S201910649089）。

[作者簡介]黃文杰（1999—），女，四川內(nèi)江人，樂山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院金融數(shù)學(xué)。