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    “一帶一路”沿線國家(地區(qū))股市聯(lián)動性研究

    2021-02-02 08:28:14劉光彥王秋梅
    山東工商學院學報 2021年1期
    關鍵詞:聯(lián)動性股票市場股市

    劉光彥,王秋梅

    (山東工商學院 金融學院,山東 煙臺 264005)

    一、引言

    隨著全球經(jīng)濟交流的日益密切,不同國家股票市場之間同漲同跌的趨勢不斷增強,這種現(xiàn)象被稱為股市的聯(lián)動性。2013年習近平主席訪問哈薩克斯坦與印度尼西亞時,先后提出了共建“新絲綢之路經(jīng)濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”,簡稱“一帶一路”倡議,引起越來越多國家的熱烈響應。2013年11月2日,中共十八屆三中全會將“一帶一路”倡議上升為我國對外開放的國家戰(zhàn)略;2017年“一帶一路”建設逐漸從理念轉(zhuǎn)化為行動,成果豐碩。2019年習主席進一步指出,共建“一帶一路”不僅為世界帶來了新機遇,也為中國發(fā)展開辟了新天地。2020年在新冠肺炎疫情肆虐全球、嚴重威脅人類生命健康及重創(chuàng)全球經(jīng)濟的嚴重形勢下,世界各國同舟共濟、團結合作、互聯(lián)互通、開放包容顯得尤為重要。共建“一帶一路”國際合作意義重大,在習主席大力倡導下,迄今為止已有65個國家(地區(qū))參與到“一帶一路”的建設中來。“一帶一路”的倡議對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響引起了很多學者的關注,并進行了相關的研究,但對“一帶一路”沿線國家(地區(qū))資本市場之間的關系研究甚少。

    國家之間股市聯(lián)動性的增強所帶來的風險傳染效應也不斷加劇,比如2007年從美國開始的金融危機引起的美國股價暴跌迅速傳染至世界其他國家的股市,這次金融危機造成全球股票市場大跌,給投資人造成了重大損失。隨著“一帶一路”國家之間的經(jīng)濟聯(lián)系越來越密切,資本市場之間的聯(lián)系也會不斷增強,相關國家股市的聯(lián)動性也會不斷變化,因此研究“一帶一路”沿線國家(地區(qū))股票市場的聯(lián)動性及相互影響,對提高中國股票市場應對外部沖擊時的防范能力、對各國未雨綢繆、提前做出金融風險監(jiān)控和預測、對投資人利用不同國家股市聯(lián)動性的強弱來分散投資、降低風險、提高收益都是十分必要的。

    二、文獻綜述

    從以往的文獻來看,關于國內(nèi)股市聯(lián)動性的研究主要集中在以下幾個方面:中國與世界主要股票市場的聯(lián)動性研究,包括歐美發(fā)達國家和亞洲主要國家,其中中國與美國股市的聯(lián)動性引起更多學者的關注。中國內(nèi)地股票市場與香港股票市場的聯(lián)動性研究。研究發(fā)現(xiàn)中國股市與亞洲主要股市的聯(lián)動性較強,與歐美發(fā)達國家股市聯(lián)動性較弱。隨著我國資本市場的逐漸成熟,制度日益完善,對外開放性也越來越高,近幾年中國股市與歐美股市的聯(lián)動性也逐漸增強。

    關于中國與國際主要股市的研究大致分為兩類。

    第一類是研究重大事件發(fā)生時股票市場的聯(lián)動性,對比重大事件發(fā)生前后股市聯(lián)動性的變化。徐有俊發(fā)現(xiàn)隨著中國資本市場開放度的增加,中國與國際間股市的聯(lián)動性不斷加強,尤其在美國金融危機之后,這種聯(lián)動性顯著增強[1]。儀垂林等通過研究日本、香港、臺灣、韓國、新加坡和中國內(nèi)地股票市場之間的關系發(fā)現(xiàn),次貸危機作為一次重大事件對股市的聯(lián)動性產(chǎn)生了重要影響,使得中國內(nèi)地股市對其他股市的影響增大,而在此之前中國股市很少影響其他國家的股市。通過方差分解發(fā)現(xiàn),中國內(nèi)地市場受外界影響較小,絕大部分波動源于自身的沖擊[2]。譚正勛研究金融危機和歐債危機對中國內(nèi)地和香港地區(qū)、美國、德國四個股票市場聯(lián)動性的影響,發(fā)現(xiàn)金融危機的發(fā)生使得美國股市對中國內(nèi)地股市的沖擊程度加深,美國股票市場扮演了“領頭羊”的角色[3]。鄭德珵等研究金融危機前后國際主要股票市場間的聯(lián)動性,發(fā)現(xiàn)2007年次貸危機以來,中國與國際主要股市間的聯(lián)動性不斷增強,相互沖擊的效果不斷增大[4]。

    第二類是直接研究中國股市與世界主要股市聯(lián)動性的變化趨勢。張碧瓊通過EGARCH模型探討世界主要股市之間的關系,發(fā)現(xiàn)中國內(nèi)地市場受香港、紐約、倫敦的流星雨影響顯著[5]。唐齊鳴、韓雪通過GARCH類模型和VAR模型研究中國股市與世界主要股市間的聯(lián)動性,發(fā)現(xiàn)中國股市與世界主要股市在股指價格上和成熟股市之間存在長期均衡關系,香港作為成熟股市與日本、英國、美國等國際主要股市的聯(lián)動性效應更加明顯[6]。

    此外,部分學者從香港股市與內(nèi)地股市關系的角度出發(fā),發(fā)現(xiàn)香港股市與內(nèi)地股市存在較強的聯(lián)動性。谷耀和陸麗娜運用DCC-(BV)EGARCH-VAR模型,研究滬深港三市的動態(tài)相關性,發(fā)現(xiàn)香港作為比較成熟開放的市場,對滬深股市具有顯著的影響[7]。羅子光發(fā)現(xiàn)香港股市與中國內(nèi)地股市存在長期均衡關系[8],張仕洋通過研究得出滬深港三個股票市場雖然不存在長期均衡關系,但是在短期聯(lián)動性有加強的趨勢[9]。唐齊鳴和操巍發(fā)現(xiàn)中國內(nèi)地股市和香港股市與美國股市對重大事件的反應程度存在顯著差別,這主要是因為我國內(nèi)地的開放程度較低,而香港股市比內(nèi)地股市更加開放成熟,所以在危機中起到了傳導的作用[10]。

    在中美股市聯(lián)動性的最新研究中,大多數(shù)學者得出中美股市聯(lián)動性不斷增強的結論。張曉雯和王金安利用計量模型進行實證分析,發(fā)現(xiàn)我國內(nèi)地股市、香港股市與美國股市的聯(lián)動性水平不斷增強[11]。李合龍和劉方舟運用集成經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)分周期對中美股市聯(lián)動性進行研究,發(fā)現(xiàn)中周期下兩市的聯(lián)動性較為顯著[12]。在2020年全球性新冠肺炎疫情嚴重威脅人類生命健康、重創(chuàng)全球經(jīng)濟的背景下,美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)暴跌,一度觸發(fā)熔斷機制,我國股市受美國影響也出現(xiàn)大幅下跌的情況,這足以說明在經(jīng)濟一體化的背景下,中美兩國股市息息相關,沒有哪一個國家的股市能夠獨善其身,不受彼此的影響。

    國外關于股市聯(lián)動性的研究也有很多。Stulz等發(fā)現(xiàn)在影響市場關系的因素中,相同的宏觀經(jīng)濟變量發(fā)揮了重要作用,宏觀經(jīng)濟變量的變化會引起股市的波動[13]。Kanas研究英國、德國、法國股票市場之間的波動溢出效應,發(fā)現(xiàn)英國和法國、法國和德國存在相互溢出效應,并且存在從英國到德國的單向溢出效應[14]。King和Wadhwani研究了為什么1987年全球股票市場大跌,發(fā)現(xiàn)是由于市場傳染效應導致一國的危機傳導至其他國家。投資者將自己在一個市場上獲得的信息進行分析,應用到對其他市場的投資中,從而錯誤信息也會因此傳導至其他市場[15]。Hamao、Masulis和NG研究了國際股票市場之間的價格變化和波動的相關性,發(fā)現(xiàn)美國股市會影響東京股市和英國股市,東京股市也受英國股市的影響,這三個股票市場之間的價格波動溢出效應表現(xiàn)出非對稱性調(diào)整的特征[16]。Connolly和Wang研究了股票市場收益聯(lián)動的影響因素,發(fā)現(xiàn)股票市場之間的收益聯(lián)動歸因于公共信息的流動,可以通過宏觀經(jīng)濟基本面的信息表現(xiàn)出來[17]。

    綜上所述,從研究股市聯(lián)動性的文獻中我們發(fā)現(xiàn),研究的主體大都是歐美國家、亞洲主要國家,或是中國的滬深港市場。學者們使用的方法大都是Granger因果檢驗、方差分解、向量自回歸模型和GARCH類模型。結論大都是中國股市與其他國家股市的聯(lián)動性在不斷上升,尤其是在經(jīng)歷2007年的金融危機及中國金融市場加速對外開放之后,這種聯(lián)動性更加密切。從2013年“一帶一路”倡議提出到現(xiàn)在已有七年的時間,“一帶一路”國家(地區(qū))的經(jīng)濟往來、股市聯(lián)動越來越密切,但相關研究甚少。本文將通過DCC-GARCH模型探討“一帶一路”沿線國家(地區(qū))股市之間的聯(lián)動性,為相關國家防范金融風險及投資者在這些國家的金融市場投資提供建議。

    三、理論分析

    關于股市聯(lián)動性的理論基本上有兩種觀點,分別是經(jīng)濟基礎假說和市場傳染假說。

    (一)經(jīng)濟基礎假說

    經(jīng)濟基礎假說認為,當一個國家宏觀經(jīng)濟變量發(fā)生變動,就會引起這個國家股市的波動。所以具有相同宏觀經(jīng)濟變量的國家經(jīng)濟發(fā)生聯(lián)動,從而傳遞到股票市場,使這些國家的股市發(fā)生聯(lián)動。這些宏觀經(jīng)濟變量包括雙邊貿(mào)易、貨幣供應量、工業(yè)產(chǎn)值、消費者價格指數(shù)、生產(chǎn)者價格指數(shù)和失業(yè)率[18]。隨著技術的革新和市場一體化的發(fā)展,投資者在全球范圍內(nèi)進行資產(chǎn)配置,當一國的國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)生變化時,投資者會改變自己的投資策略和資產(chǎn)配置,從而影響其他國家的股票市場。以雙邊貿(mào)易為例進行說明:當全球經(jīng)濟處于繁榮期時,兩國的貿(mào)易需求旺盛,雙邊貿(mào)易額會增加,上市公司盈利狀況好,投資者對股市比較樂觀,兩國股市會上漲,因此雙邊貿(mào)易使兩國股市聯(lián)動性增強[18]。

    (二)市場傳染假說

    有的學者認為,宏觀經(jīng)濟的聯(lián)動性不能完全解釋股票市場的聯(lián)動性。King和Wadhwani提出了市場傳染假說,在經(jīng)濟基本面沒有發(fā)生變化的情況下,一個國家的股票市場由交易噪聲引起的波動也會傳遞到另一個國家的股票市場[15]。基本邏輯是,由于信息不對稱,投資者可以觀察到價格的變化,但是卻不能得到導致價格變化的所有信息,所以投資者在進行實際的投資決策時需要進行一定的主觀推理。投資者可能會把別國股市的走勢作為判斷本國股市的依據(jù),從而改變投資策略,導致本國股市的波動。

    四、模型設定

    (一)GARCH模型

    yt=γ0+γ1x1t+…+γκxκt+μt,

    (1)

    σt2=ω+αμ2t-1+βσ2t-1.

    (2)

    在(2)式中,ω、α、β均大于0,且α+β<1。ω是常數(shù)項,α用來衡量對新信息的反應程度,β用來衡量對滯后期影響的反應,μt-12是ARCH項,σt-12是GARCH項。

    在進行研究時,GARCH模型存在一些缺點。該模型只能用于分析單個股票市場的波動性,而不能有效的衡量各個股票市場之間的相關性。因此就需要引進多元GARCH模型。

    (二)DCC-GARCH模型的建模

    Engle提出了DCC-GARCH模型,也就是動態(tài)相關多變量廣義自回歸條件異方差模型,它能更好地描述時間序列的動態(tài)相關性[20]。DCC-GARCH模型可以減少待估參數(shù)的個數(shù),更好地設定模型。DCC模型建立如下:

    Rt=δ+φ1rt-1+…+φnrt-n+εt,

    (3)

    εt∣It-1~N(0,Ht),

    (4)

    Ht=DtRtDt,

    (5)

    Rt=(Qt*)-1Qt(Qt*)-1,

    (6)

    (7)

    式(4)中It-1是t-1時期的信息集,Ht是殘差序列的方差矩陣。式(5)中 ,

    五、數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計

    (一)數(shù)據(jù)說明

    目前“一帶一路”沿線國家(地區(qū))共有65個,包括東亞的蒙古,中歐16國,東盟10國,西亞18國,南亞8國,中亞5國,獨聯(lián)體7國。由于在這65個國家(地區(qū))中很多國家的股市非常不發(fā)達,收盤價數(shù)據(jù)難以獲得,所以本文僅選取了可以獲得股票數(shù)據(jù)的17個國家(地區(qū))進行研究,通過分析上證綜合指數(shù)和其他16個國家(地區(qū))股票指數(shù)的動態(tài)相關系數(shù)來研究這些國家(地區(qū))之間股票市場的聯(lián)動性。這17個國家(地區(qū))的股票市場指數(shù)和國家簡稱如表1所示,中亞5國沒有納入模型分析,是由于這5國股市不發(fā)達,但是這并不會影響到文章的整體分析。另外本文采取國家(地區(qū))簡稱來代表這17個股票市場,所有的數(shù)據(jù)均來自萬德數(shù)據(jù)庫。

    表1 “一帶一路”沿線17個國家(地區(qū))

    本文的數(shù)據(jù)為2000年1月5日至2019年5月23日的日收盤價,樣本時期包括“一帶一路”倡議提出(2013年)的前后時期,這樣可以更好地比較“一帶一 路”倡議提出前后股市的聯(lián)動性。選取2000年之后的數(shù)據(jù)是因為這樣可以將我國加入世界貿(mào)易組織(WTO)的時間涵蓋在內(nèi)。2001年我國入世(WTO)是一次重大的標志性事件,意味著我國徹底融入到世界經(jīng)濟中,與世界經(jīng)濟的聯(lián)系更加密切。將這次時間點包含在內(nèi),可以更好地看出中國入世前后與外圍市場聯(lián)動性的變化。另外本文剔除各個股市不在同一天開市的數(shù)據(jù),最終每個市場各有2278個數(shù)據(jù),共38 726個數(shù)據(jù)。由于時間序列存在不平穩(wěn)性,本文采用各個股票指數(shù)的日收益率來進行研究,計算公式為Ri,t=LnPi,t-LnPi,t-1。其中Ri,t表示市場i在t日的收益率;Pi,t表示市場i在第t日的收盤價。

    (二)數(shù)據(jù)統(tǒng)計性描述

    表2列舉了17個股票指數(shù)的日收益率序列的描述性統(tǒng)計特征。均值顯示希臘收益率均值是負的,其余國家(地區(qū))的收益率均值均大于0。偏度顯示愛沙尼亞和黎巴嫩的收益率序列正偏,其余國家(地區(qū))是負偏,表示這些國家(地區(qū))的實際收益率高于其股價平均收益率。由峰度和J-B統(tǒng)計量可知,各個市場的收益率序列存在“尖峰”的特點,拒絕正態(tài)分布的原假設。而ADF檢驗表示所有國家的收益率序列都是平穩(wěn)的。

    表2 “一帶一路”沿線17個股票市場收益率序列的統(tǒng)計性描述表

    (三)DCC-GARCH模型時變相關性檢驗

    DCC-GARCH模型對市場收益率序列的估計有兩步。第一步,利用GARCH模型對股票市場的收益率序列分別進行回歸;第二步,將第一步的標準化殘差對模型參數(shù)進行估計。

    1.單變量GARCH模型的參數(shù)估計

    各收益率序列都是平穩(wěn)的,且不存在自相關,存在顯著的ARCH效應。以上三點是建立單變量GARCH模型的三個條件。模型估計結果如表3所示。

    由表3可知,所有變量的單變量GARCH模型參數(shù)均在1%水平下顯著,因此建立GARCH模型是合理的。第二步,利用標準化殘差進行參數(shù)估計,并得到動態(tài)相關系數(shù)。

    表3 單變量GARCH模型參數(shù)估計

    2.DCC模型的參數(shù)估計

    利用GARCH模型的標準化殘差進行動態(tài)相關系數(shù)模型參數(shù)進行估計,估計結果見表4。

    由表4可知,DCC模型的估計參數(shù)α和β,均滿足α≥0,β≥0,α+β<1,因此估計結果有效。α表示現(xiàn)在的信息對未來市場的影響程度,越大表示市場對信息的沖擊越敏感。所有α均顯著表示在所有的國家中,上一期信息對下一期均有影響。希臘、拉脫維亞、斯里蘭卡、黎巴嫩和以色列市場對信息的反應比較敏感,其他市場相對較弱。β表示現(xiàn)有波動趨勢的消失速度,用來衡量收益率的持續(xù)性特征。α+β結果均接近于1,說明各國股票市場收益率的波動趨勢在未來會持續(xù)很長時間。

    表4 DCC模型參數(shù)估計結果

    3.動態(tài)相關系數(shù)的描述性統(tǒng)計

    根據(jù)動態(tài)相關系數(shù),分析中國上證綜合指數(shù)與各個股票市場指數(shù)的相關性。動態(tài)相關系數(shù)的描述性統(tǒng)計結果如表5所示。

    從表5中的均值來看,孟買30指數(shù)和以色列TA100指數(shù)與中國上證綜合指數(shù)之間的動態(tài)相關系數(shù)為負值,說明印度市場和以色列市場與中國內(nèi)地股票市場存在負相關關系,其他國家的股票市場均與中國內(nèi)地股票市場存在正相關關系。其中動態(tài)相關系數(shù)最大的是中國香港,為0.378 423,這可能是因為中國內(nèi)地與香港之間具有共同的經(jīng)濟基礎、市場結構,加之“滬港通”“深港通”的實行為雙方的股票市場掃清了障礙,上證綜指與香港恒生指數(shù)的相關性得以增強。動態(tài)相關系數(shù)最小的是黎巴嫩,為0.008 834,可見相關程度上存在顯著性差異。從整體上看,中國上證綜合指數(shù)與新加坡、中國香港、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓的動態(tài)相關系數(shù)大,說明中國內(nèi)地與東南亞國家股票市場的動態(tài)相關性更強,呈現(xiàn)出一定的區(qū)域化。而與歐洲國家俄羅斯的動態(tài)相關系數(shù)大是因為中俄兩國關系一直比較穩(wěn)定,兩國是戰(zhàn)略性合作伙伴關系。

    表5 DCC-GARCH模型動態(tài)相關系數(shù)的描述性統(tǒng)計

    4.動態(tài)相關系數(shù)分析

    為深入研究這些國家(地區(qū))之間股票市場的聯(lián)動性,我們通過STATA軟件生成了“一帶一路”沿線國家(地區(qū))股市的動態(tài)相關系數(shù)圖。每個動態(tài)相關系數(shù)圖都表示中國上證綜合指數(shù)與其他國家股票指數(shù)之間的動態(tài)相關系數(shù)的大小,橫軸表示時間,縱軸表示兩個股市指數(shù)的相關系數(shù)大小。由于篇幅限制,沒有將這些圖列出。

    通過分析這些動態(tài)相關系數(shù)圖可以發(fā)現(xiàn),上證綜指與香港恒生指數(shù)的動態(tài)相關系數(shù)最大,主要是由于中國內(nèi)地與香港之間有共同的經(jīng)濟基礎、市場結構,貿(mào)易、資金往來較頻繁。特別是在2005年股權分置改革之后,中國股市順應資本市場發(fā)展的趨勢,促進了中國內(nèi)地與香港股市的聯(lián)系,有利于資本市場的健康發(fā)展,所以在2005年之后動態(tài)相關系數(shù)圖中有小幅上升?!皽弁ā薄吧罡弁ā钡南嗬^開通,促進了中國內(nèi)地與香港股票市場的互聯(lián)互通,在這些時間節(jié)點之后動態(tài)相關系數(shù)又有了一定程度的提高。除了希臘、斯里蘭卡、菲律賓、以色列、愛沙尼亞和黎巴嫩的動態(tài)系數(shù)圖沒有明顯的時間變化的節(jié)點外,其他國家與中國上證綜合指數(shù)的動態(tài)相關系數(shù)圖,在2001年中國入世之后,中國和這些國家的股市聯(lián)動性有了小幅的上升,這是因為我國徹底融入世界經(jīng)濟,與世界的聯(lián)系加強。

    新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓等國家與中國內(nèi)地股票市場的動態(tài)相關系數(shù)較大,并且在2013年“一帶一路”倡議提出后它們之間的動態(tài)相關系數(shù)明顯增加。新加坡是中國重要的貿(mào)易伙伴,穩(wěn)居2017年中國對“一帶一路”國家出口額及進口額前十位的國家中。中新兩國一直保持緊密的金融合作聯(lián)系,共同建設蘇州工業(yè)園、天津生態(tài)城,共同建立重慶戰(zhàn)略合作區(qū)域[21]。馬來西亞是率先接受“一帶一路”倡議的國家,與中國的貿(mào)易關系不斷加深[22]。在基礎設施建設方面,馬來西亞的東海岸鐵路項目得到中國的大力支持。在人文方面,廈門大學在馬來西亞開辦了第一所海外分校,讓很多馬來西亞學生接受更多優(yōu)質(zhì)教育。馬來西亞憑借其位于太平洋和印度洋之間的戰(zhàn)略要地的地位以及中資企業(yè)的入駐,在“一帶一路”項目中占據(jù)重要位置。印度尼西亞是具有很大發(fā)展?jié)摿Φ膰遥侵袊ㄔO“一帶一路”項目的重要支點國家,2014年印尼總統(tǒng)提出的“全球海洋支點”戰(zhàn)略,與中國建設“21世紀海上絲綢之路”的構想高度契合,兩國都非常重視海洋的發(fā)展。而且兩國在基礎設施建設與產(chǎn)能合作方面會進行廣泛的合作[23]。盡管中國與菲律賓在南海問題上存在一些爭端,但是2016菲律賓總統(tǒng)表示愿意通過談判解決南海問題之后,兩國的貿(mào)易重新煥發(fā)活力。2017年以來,中國成為菲律賓最大的貿(mào)易伙伴,也是菲律賓第一大進口來源國,隨著“一帶一路”倡議的實施,中國企業(yè)不斷加大對菲律賓的投資力度[24]。

    除此之外,中國股市與俄羅斯股市的聯(lián)動性較高,俄羅斯作為跨越歐亞兩大洲的國家,與中國邊境大面積接壤,兩國在能源方面深化合作,在傳統(tǒng)能源高效利用、節(jié)能產(chǎn)品開發(fā)合作方面還有提升空間。兩國都非常重視發(fā)展與對方的關系,2016年成立的亞洲基礎設施投資銀行為俄羅斯提供了融資機會,降低了融資成本。兩國在政策溝通、基礎設施互聯(lián)互通、資金融通、戰(zhàn)略對接領域取得重大成果[25]。

    分析動態(tài)相關系數(shù)圖發(fā)現(xiàn),在2013年“一帶一路”倡議提出之后中國與“一帶一路”相關國家的動態(tài)相關系數(shù)有顯著的上升。從長期來看,“一帶一路”倡議的推進會使沿線國家(地區(qū))股市的相關性提高,有利于沿線國家(地區(qū))經(jīng)濟和資本市場的發(fā)展,逐漸實現(xiàn)股市的互聯(lián)互通。但隨著不同國家股票市場之間聯(lián)動性水平的提高,投資者利用投資組合獲得的收益減少,并且利用投資組合分散風險的能力下降。雖然當前中國的資本市場相對較為封閉,但長期來看,“一帶一路”國家(地區(qū))之間股市聯(lián)動性的提高對于投資者利用不同國家股票市場分散投資風險越來越難。

    六、結論及建議

    本文選取中國上證綜合指數(shù)、香港恒生指數(shù)、MSCI希臘指數(shù)、新加坡海峽時報指數(shù)、吉隆坡綜合股價指數(shù)、雅加達綜合指數(shù)、馬尼拉綜合指數(shù)、印度孟買30指數(shù)、斯里蘭卡科倫坡指數(shù)、俄羅斯MOEX Russia指數(shù)、華沙WIG指數(shù)、立陶宛OMX指數(shù)、愛沙尼亞塔林OMX指數(shù)、拉脫維亞OMX Riga指數(shù)、羅馬尼亞布加勒斯特指數(shù)、以色列TA100指數(shù)、貝魯特BLOM指數(shù)共計17個“一帶一路”沿線國家(地區(qū))的股票市場指數(shù),通過DCC-GARCH模型進行了實證分析,主要研究結論如下:

    第一,總體來看,自“一帶一路”倡議提出以來,“一帶一路”沿線國家(地區(qū))的股市聯(lián)動性不斷提高,其中與中國內(nèi)地股票市場動態(tài)相關系數(shù)最高的是中國香港地區(qū)。香港恒生指數(shù)和上證綜指的相關系數(shù)最大,主要是因為隨著中國資本市場的改革和開放,如股權分置改革解決了流通股與非流通股的問題,“滬港通”、“深港通”的開通使得內(nèi)地股票市場與香港股市的聯(lián)系更加密切,特別是在這些時間節(jié)點之后,動態(tài)相關系數(shù)提高更加顯著。

    第二,中國與新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓等東南亞國家的股市聯(lián)動性較香港次之,其聯(lián)動性呈現(xiàn)出一定的區(qū)域化特征,并且在“一帶一路”倡議提出后,動態(tài)相關系數(shù)有顯著的提高,說明中國與這些國家股市的聯(lián)動性在“一帶一路”倡議提出后得以加強。主要原因是東南亞國家位于“一帶一路”的重要節(jié)點,它們積極響應我國提出的“一帶一路”倡議,并將其視為經(jīng)濟發(fā)展的一個重要機遇。因此它們與中國的經(jīng)貿(mào)往來更加密切,彼此自由貿(mào)易協(xié)定的簽訂必然使得經(jīng)濟合作前景更加廣闊。除此之外,中國與俄羅斯的動態(tài)相關系數(shù)也很高,這與中俄經(jīng)貿(mào)合作日益密切密切相關,當前中國與俄羅斯在多邊合作機制、能源資源合作、地方合作、文化交流等方面已經(jīng)取得重要成果,從而使得兩國股市的聯(lián)動性不斷增強。

    第三,中國和印度、希臘、斯里蘭卡、拉脫維亞、羅馬尼亞、以色列、波蘭、立陶宛、愛沙尼亞、黎巴嫩等國家股市的動態(tài)相關系數(shù)平均值較小,但波動性很大,最大值與最小值的差距較大。從動態(tài)相關系數(shù)圖我們看到,中國與希臘、斯里蘭卡、拉脫維亞、愛沙尼亞等國家的動態(tài)相關系數(shù)有時可高達0.9,而且“一帶一路”倡議提出對動態(tài)相關系數(shù)的影響不明顯。主要原因是這些國家的股票市場不成熟,受外部沖擊時容易造成大幅波動,導致與中國股市的動態(tài)相關系數(shù)差異大。

    “一帶一路”倡議提出以來,相關國家的經(jīng)貿(mào)往來愈來愈密切,股市聯(lián)動性愈來愈強,隨著該倡議的逐漸推進以及中國股票市場的不斷完善和對外開放,中國股市與沿線國家(地區(qū))的股市聯(lián)動性會進一步的提升。

    建議如下:

    第一,建立合理的風險預警機制,防范金融風險的傳染。中國內(nèi)地股市與中國香港地區(qū)、新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓、俄羅斯等地股市的動態(tài)相關系數(shù)較高,這些資本市場發(fā)生較大波動時更容易傳導至內(nèi)地資本市場,造成動蕩。因此政府應密切關注這些國家(地區(qū))的金融市場狀況,防止它們的劇烈波動傳導至內(nèi)地股市。

    第二,我國投資者可以根據(jù)股票市場的聯(lián)動性進行國際投資。一方面,中國與東南亞國家股市的聯(lián)動性強,投資者可以根據(jù)一國股市的走勢預測其他國家股票市場的走勢。如果一國股票市場走勢較好,則可以推斷與之聯(lián)動性較強的國家的股市也會有相似的走勢,可以投資獲益。如果一國股市出現(xiàn)下跌,則不建議購買與之聯(lián)動性強的國家的股票。另一方面中國和印度、斯里蘭卡等國家的股市聯(lián)動性較弱,則投資者可以利用這些國家的股票市場來分散投資風險。建議穩(wěn)健型投資者購買聯(lián)動性弱的股票市場的股票,這樣當一國股市下跌時,投資者可以利用其他國家股市的相反走勢來分散投資風險,穩(wěn)定收益。

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