基于VAR模型我國銀行業(yè)均值溢出效應(yīng)研究

喬健

摘要：文章基于VAR模型對(duì)銀行、保險(xiǎn)、基金、證券四大金融行業(yè)指數(shù)收益率進(jìn)行處理和實(shí)證分析，研究保險(xiǎn)、基金、證券三大金融行業(yè)對(duì)銀行業(yè)的均值溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)證券、保險(xiǎn)業(yè)對(duì)銀行業(yè)具有均值溢出效應(yīng)，基金業(yè)對(duì)銀行業(yè)溢出效應(yīng)不明顯，并且證券業(yè)對(duì)銀行業(yè)沖擊較基金、保險(xiǎn)業(yè)強(qiáng)烈。

關(guān)鍵詞：VAR模型 均值溢出效應(yīng) 銀行業(yè)

一、引言

在如今的金融市場(chǎng)下，經(jīng)濟(jì)金融自由化進(jìn)程加快，金融行業(yè)發(fā)展聯(lián)系日益密切，不同的金融行業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響到其他金融行業(yè)中，08年金融危機(jī)，銀行、保險(xiǎn)、基金、證券四大金融行業(yè)聯(lián)系密切成為危機(jī)爆發(fā)點(diǎn)，行業(yè)間關(guān)聯(lián)性大多表現(xiàn)為溢出效應(yīng)。銀行業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)體制變革發(fā)展中占據(jù)核心地位，作為我國經(jīng)濟(jì)體制中最重要的組成部分，安全穩(wěn)健的發(fā)展對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用，所以研究非銀行業(yè)對(duì)銀行業(yè)溢出效應(yīng)具有一定的意義。

國內(nèi)研究學(xué)者對(duì)我國金融體系中溢出效應(yīng)給予相應(yīng)的關(guān)注與研究，王海江、呂曉萌通過ARCH模型簇研究股票、債券市場(chǎng)收益率之間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)之間存在明顯的溢出效應(yīng)，李新光、左碩之基于GARCH-BVAR模型研究股票、債券、期貨三大市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)，得出股票、期貨市場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)性具有顯著的溢出效應(yīng)傳染和影響關(guān)系，岳正坤、張勇依據(jù)三元對(duì)角—BEKK模型對(duì)貨幣、債券市場(chǎng)對(duì)滬深300指數(shù)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，得出結(jié)論為貨幣、債券市場(chǎng)對(duì)股票市場(chǎng)均有溢出效應(yīng)且債券比貨幣市場(chǎng)效果更強(qiáng)。

二、理論模型

VAR模型的思想在于通過系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為所有內(nèi)生變量的滯后值，建立函數(shù)模型，進(jìn)行估計(jì)參數(shù)以及確定滯后階數(shù)。VAR用來預(yù)測(cè)分析具有聯(lián)系的時(shí)間序列中存在擾動(dòng)與自身信息錯(cuò)漏現(xiàn)象，解釋經(jīng)濟(jì)變量之間的溢出效應(yīng)。文章中VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)形式如下：

其中Ra表示銀行指數(shù)收益率、Rb保險(xiǎn)指數(shù)收益率、Rc基金指數(shù)收益率、Rd證券指數(shù)收益率，滯后變量系數(shù)由表示，表示殘差。

三、實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取

文章選取的數(shù)據(jù)分別為銀行指數(shù)（Wind數(shù)據(jù)中代表反應(yīng)銀行業(yè)情況的指數(shù)）、證券指數(shù)（同花順數(shù)據(jù)中包含滬深上市的44家券商機(jī)構(gòu)并能夠反映券商行業(yè)的指數(shù)）、保險(xiǎn)指數(shù)（Wind中反應(yīng)保險(xiǎn)業(yè)表現(xiàn)的指數(shù)）、基金指數(shù)（Wind中大盤指數(shù)基金，能夠很好反應(yīng)基金行業(yè)表現(xiàn)情況）、選取的數(shù)據(jù)區(qū)間為2014年12月31日至2019年12月31日5年的數(shù)據(jù)，選擇該區(qū)間的理由是該區(qū)間包含了15年市場(chǎng)股災(zāi)以及18、19年中美貿(mào)易摩擦動(dòng)蕩，數(shù)據(jù)的完整性和時(shí)效性可以更好的反應(yīng)模型測(cè)算出的結(jié)果。數(shù)據(jù)采用對(duì)數(shù)收益率化進(jìn)行測(cè)算和評(píng)估，銀行、證券、保險(xiǎn)、基金指數(shù)收益率需要通過以下公式來轉(zhuǎn)化

其中Rt表示指數(shù)收益率，Pt表示指數(shù)在t日的收盤點(diǎn)位。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

用Eviews 10.0對(duì)銀行、保險(xiǎn)、證券、基金指數(shù)收益率進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從表1中可以看出證券業(yè)中極差與標(biāo)準(zhǔn)差最大，證券指數(shù)收益率波動(dòng)最大，說明在15-19年無論是股市動(dòng)蕩還是中美貿(mào)易摩擦受到市場(chǎng)的反應(yīng)較其他三個(gè)行業(yè)波動(dòng)明顯，相對(duì)的，在四個(gè)行業(yè)中，基金指數(shù)收益率的極差和標(biāo)準(zhǔn)差最小，這與基金機(jī)構(gòu)的實(shí)力以及機(jī)構(gòu)投資者分散投資的理念有關(guān)，在市場(chǎng)動(dòng)蕩中表現(xiàn)優(yōu)良，銀行和保險(xiǎn)較為居中，這與銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)在我國金融系統(tǒng)中占據(jù)主體地位相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力及抗風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)。從四個(gè)行業(yè)指數(shù)收益率中偏度、峰度以J-B統(tǒng)計(jì)量可以看出，四個(gè)指數(shù)收益率均存在尖峰后尾特征，不滿足標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布。

（三）平穩(wěn)性檢驗(yàn)及協(xié)整性檢驗(yàn)

建立VAR模型需要對(duì)序列的平穩(wěn)性以及協(xié)整關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)和判斷，VAR模型變量需要具有平穩(wěn)性，否則在進(jìn)行模型計(jì)算時(shí)會(huì)導(dǎo)致模型不穩(wěn)定出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，得到不準(zhǔn)確的結(jié)果，同樣模型需要變量之間存在協(xié)整關(guān)系，需要存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，這樣防止模型出現(xiàn)偽回歸。

從表2中可以看出，所有變量的ADF值都小于1%、5%置信水平下的臨界值，從而說明序列是平穩(wěn)的，同樣在協(xié)整關(guān)系結(jié)果表中也可以看出四個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。在進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)以及ADF檢驗(yàn)和協(xié)整關(guān)系判斷后，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果說明我們可以用VAR模型來分析保險(xiǎn)、基金以及證券業(yè)對(duì)銀行業(yè)的均值溢出效應(yīng)。

（四）VAR模型均值溢出效應(yīng)分析

從表3可以看出，在5%置信水平下，銀行業(yè)受到證券業(yè)滯后一階收益率影響最為顯著，同時(shí)銀行業(yè)自身滯后一階收益率對(duì)銀行業(yè)本身均有顯著影響，并且保險(xiǎn)業(yè)滯后一階的收益率對(duì)銀行業(yè)具有顯著影響。從而可以判斷出，銀行相關(guān)政策包括利率政策、借貸款利率等發(fā)布與證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)密切的影響，銀行的一些相關(guān)政策也會(huì)跟隨著證券市場(chǎng)波動(dòng)或者保險(xiǎn)業(yè)的收益變化發(fā)生改變。

在5%置信水平下，證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)對(duì)銀行指數(shù)收益率具有均值溢出效應(yīng)，其中銀行指數(shù)收益率受到自身滯后一階收益率的影響，保險(xiǎn)指數(shù)滯后一階對(duì)銀行指數(shù)收益率有顯著影響，同時(shí)證券指數(shù)滯后一階對(duì)銀行指數(shù)收益率影響顯著最明顯，從而說明證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)對(duì)銀行業(yè)具有顯著的均值溢出效應(yīng)。

（五）脈沖響應(yīng)分析

在對(duì)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析之前，應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，具有穩(wěn)定性的要求是需要所有變量單位根都在單位圓中，如圖1所示，該模型具有穩(wěn)定性。

由圖2可知，當(dāng)保險(xiǎn)業(yè)對(duì)銀行業(yè)產(chǎn)生沖擊時(shí)，第一、二期為正向沖擊，但在三、四期轉(zhuǎn)為負(fù)向沖擊，最后趨近于0?；鹦袠I(yè)對(duì)銀行業(yè)沖擊較小，只在第一、二期具有沖擊反應(yīng)，并且為負(fù)向沖擊。當(dāng)證券業(yè)對(duì)銀行業(yè)產(chǎn)生沖擊時(shí)，前兩期具有顯著的正向沖擊，并且是除銀行業(yè)本身沖擊的最高強(qiáng)度，較保險(xiǎn)、基金兩個(gè)行業(yè)來說對(duì)銀行業(yè)的影響更為顯著，并且在短期中有明顯的影響，但從第三期開始強(qiáng)度下降并收斂于0，說明在長(zhǎng)期而言，影響較弱。就銀行業(yè)受到自身沖擊時(shí)第一期最為強(qiáng)烈，隨后下降并趨于0。

四、結(jié)論

文章通過建立VAR均值溢出模型，研究保險(xiǎn)、基金、證券業(yè)對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系并得出結(jié)論：第一，通過統(tǒng)計(jì)計(jì)量數(shù)據(jù)指標(biāo)來看證券業(yè)在受到市場(chǎng)變化時(shí)波動(dòng)最大，銀行和保險(xiǎn)次之，基金業(yè)最為穩(wěn)定。第二，通過均值溢出分析得出：證券指數(shù)收益率、保險(xiǎn)指數(shù)收益率對(duì)銀行指數(shù)收益率有正相關(guān)關(guān)系，但基金指數(shù)收益率不明顯。第三，通過脈沖響應(yīng)分析得出：銀行業(yè)受到自身沖擊最為強(qiáng)烈，其次證券對(duì)銀行業(yè)的沖擊影響較強(qiáng)，效應(yīng)影響時(shí)間較長(zhǎng)，保險(xiǎn)和基金對(duì)銀行業(yè)沖擊影響較弱，時(shí)效較短。

因此，證券、保險(xiǎn)業(yè)對(duì)銀行業(yè)具有均值溢出效應(yīng)，基金業(yè)對(duì)銀行業(yè)溢出效應(yīng)不明顯，且證券業(yè)對(duì)銀行業(yè)沖擊較基金、保險(xiǎn)業(yè)強(qiáng)烈。

參考文獻(xiàn)：

[1]岳正坤，張勇.貨幣市場(chǎng)、債券市場(chǎng)對(duì)滬深300指數(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2014（03）.

[2]王海江，呂曉萌.我國債券市場(chǎng)和股票市場(chǎng)收益率波動(dòng)溢出效應(yīng)實(shí)證研究[J].中國證券期貨，2013（01）.

[3]李新光，左碩之.我國股票、債券和期貨市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)的實(shí)證分析——基于 GARCH-BVAR 模型[J].山東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（04）.

[4]盧金榮.基于ARCH模型的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào)（社科版），2019（01）.

[5]李成，馬文濤，王彬.我國金融市場(chǎng)間溢出效應(yīng)研究——基于四元VAR-GARCH（1，1）-BEKK模型的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010（06）.

作者單位：安徽大學(xué)