我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析

韓穎薇 高奧蕾 李松陽(yáng) 孟輝

摘要：本文基于ADCC-GARCH模型，分析了我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，比較分析了2015年中國(guó)股價(jià)下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及新冠肺炎疫情對(duì)上述相關(guān)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，綠色債券投資回報(bào)率與股票、能源投資回報(bào)率之間呈現(xiàn)較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，投資綠色債券能夠?yàn)楣善焙湍茉赐顿Y者帶來(lái)多元化的收益。

關(guān)鍵詞：綠色債券? 相關(guān)性分析? ADCC-GARCH模型? 新冠肺炎疫情

自2016年1月浦發(fā)銀行發(fā)行我國(guó)境內(nèi)首單綠色金融債券以來(lái)，我國(guó)綠色債券市場(chǎng)快速發(fā)展。在此背景下，有必要對(duì)我國(guó)綠色債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和收益特征進(jìn)行分析，以便為投資者提供參考。此外，通過(guò)分析綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的相關(guān)性，有助于研究綠色債券能否為投資組合帶來(lái)多元化收益。這些研究對(duì)于投資者進(jìn)行綠色資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要意義。

文獻(xiàn)綜述

在綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)關(guān)系的研究方面，Pham（2016）基于ADCC-GARCH模型分析了美國(guó)綠色債券市場(chǎng)投資回報(bào)率（以下簡(jiǎn)稱“回報(bào)率”）與普通債券市場(chǎng)回報(bào)率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，從普通債券市場(chǎng)到綠色債券市場(chǎng)具有波動(dòng)溢出效應(yīng)，且隨時(shí)間發(fā)生變化。Reboredo（2018）、Reboredo和Ugolini（2020）、Reboredo等（2020）發(fā)現(xiàn)綠色債券市場(chǎng)與企業(yè)債市場(chǎng)、國(guó)債市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)的相關(guān)性較強(qiáng)，其與股票市場(chǎng)、能源市場(chǎng)和高收益企業(yè)債券市場(chǎng)的相關(guān)性較弱。這意味著綠色債券為企業(yè)債、國(guó)債和貨幣市場(chǎng)投資者帶來(lái)的多元化收益微乎其微，但可為股票市場(chǎng)、能源市場(chǎng)和高收益企業(yè)債券市場(chǎng)的投資者帶來(lái)多元化收益。杜子平等（2016）基于DCC-GARCH模型分析了國(guó)際綠色債券指數(shù)與普通債券指數(shù)的相關(guān)性。

Cappiello等（2006）提出了非對(duì)稱動(dòng)態(tài)條件相關(guān)多元GARCH（ADCC-GARCH）模型，不但可以捕捉相關(guān)系數(shù)的動(dòng)態(tài)，而且可以捕捉波動(dòng)率和相關(guān)系數(shù)對(duì)正負(fù)沖擊的不對(duì)稱反應(yīng)。

雖然大多數(shù)文獻(xiàn)分析了國(guó)際綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的相關(guān)性，但關(guān)于我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)相關(guān)性的研究較少。本文考慮到金融市場(chǎng)回報(bào)率序列條件方差的非對(duì)稱性，將基于ADCC-GARCH模型分析我國(guó)綠色債券與其他金融市場(chǎng)（普通債券市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、能源市場(chǎng)）的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。此外，本文將分析2015年中國(guó)股價(jià)下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及新冠肺炎疫情期間上述相關(guān)性的變化情況。

ADCC-GARCH模型分析

本文采用ADCC-GARCH模型，令 為 維資產(chǎn)收益向量，假設(shè)其服從均值為零、協(xié)方差矩陣為 的條件正態(tài)分布：

其中， 為t-1時(shí)刻的信息集， 為通過(guò)單變量GJR-GARCH模型求出的時(shí)變條件標(biāo)準(zhǔn)差取對(duì)角元素形成的 對(duì)角矩陣，即 ， 為第i個(gè)資產(chǎn)用GJR-GARCH模型求出的條件方差， 為動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)矩陣。

GJR-GARCH模型求出的第i個(gè)資產(chǎn)的條件方差為：

其中，是關(guān)于 的指示變量，即如果 ，則，否則為0。 表示序列的杠桿效應(yīng)， 意味著回報(bào)率的負(fù)向沖擊，與正向沖擊相比，其對(duì)于波動(dòng)率的貢獻(xiàn)更大。

ADCC-GARCH模型具體表示如下：

，

其中，a、b、g是常數(shù)， ， 是 組成的向量。 表示動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的非對(duì)稱性。要保證 為正定矩陣，只需 <1，其中 為 的最大特征根。

實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

本文分別選取中債-中國(guó)綠色債券指數(shù)、中債-企業(yè)債總指數(shù)、中債-國(guó)債總指數(shù)、滬深300指數(shù)和萬(wàn)得（Wind）能源指數(shù)作為綠色債券市場(chǎng)、企業(yè)債市場(chǎng)、國(guó)債市場(chǎng)、股票市場(chǎng)和能源市場(chǎng)的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind，樣本區(qū)間為2010年1月4日至2020年7月30日的日收盤價(jià)格，共有2570個(gè)樣本數(shù)據(jù)。圖1至圖4描述了綠色債券與企業(yè)債、國(guó)債、股票、能源的日回報(bào)率序列。綠色債券回報(bào)率和企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率在上行階段和下行階段均顯示了很強(qiáng)的相關(guān)性，表明綠色債券市場(chǎng)與普通債券市場(chǎng)的相關(guān)性較強(qiáng)。與綠色債券較為平穩(wěn)的回報(bào)率相比，股票市場(chǎng)和能源市場(chǎng)的回報(bào)率具有更強(qiáng)的波動(dòng)性，綠色債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)、能源市場(chǎng)的相關(guān)性較弱。

表1為五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率序列的描述性統(tǒng)計(jì)。由偏度、峰度和J-B檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可見(jiàn)，五類資產(chǎn)的對(duì)數(shù)回報(bào)率均不服從正態(tài)分布。因此本文分析資產(chǎn)之間的非對(duì)稱相關(guān)性更加符合實(shí)際情況。滯后20階的Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果表明，五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率在1%的置信水平上存在序列自相關(guān)。ARCH檢驗(yàn)結(jié)果表明，五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率序列均存在顯著的異方差，因此采用GARCH模型是合理的。ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率序列均為平穩(wěn)序列。表2描述了各類資產(chǎn)回報(bào)率之間的線性相關(guān)系數(shù)。綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性較強(qiáng)，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率呈現(xiàn)較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.J-B為Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量，用來(lái)檢驗(yàn)序列是否服從正態(tài)分布，***表示在l%的顯著性水平上拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)

3.ARCH表示檢驗(yàn)序列是否存在異方差的統(tǒng)計(jì)量，滯后階數(shù)為5，***表示在l%的顯著性水平上拒絕不存在異方差的原假設(shè)

4.ADF為檢驗(yàn)序列平穩(wěn)性的ADF單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，***表示在1%的顯著性水平上拒絕單位根序列的原假設(shè)

（二）ADCC模型估計(jì)

上述五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率序列單變量AR（1）-GJR-GARCH（1，1）-skewed t模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知，五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率序列方差方程的常數(shù)項(xiàng)（）和非對(duì)稱項(xiàng)（）在10%的置信水平下均不顯著，幾乎所有市場(chǎng)的ARCH項(xiàng)（）和GARCH項(xiàng)（）的估計(jì)值均顯著不為0，且+均趨于l，表明五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率波動(dòng)均具有持久性。

表4為ADCC模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。其中a為條件方差協(xié)方差矩陣的一階滯后項(xiàng)系數(shù)，反映各個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率的相互關(guān)系;b為自回歸矩陣系數(shù)，反映波動(dòng)的持久性;g為負(fù)向方差協(xié)方差矩陣系數(shù)，用來(lái)衡量非對(duì)稱沖擊對(duì)金融市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性的影響。較高的統(tǒng)計(jì)量說(shuō)明綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的相關(guān)性的確是動(dòng)態(tài)的，同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)其具有高持續(xù)性和非對(duì)稱性。g為0.0139，在5%的水平上顯著，表明非對(duì)稱沖擊對(duì)五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性具有顯著影響，且負(fù)向沖擊效應(yīng)大于正向沖擊效應(yīng)。當(dāng)市場(chǎng)處于下跌行情時(shí)，五個(gè)市場(chǎng)回報(bào)率之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性更高。

（三）動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析

圖5至圖8描述了綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)回報(bào)率序列之間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。統(tǒng)計(jì)分析表明：

第一，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)在0.88附近波動(dòng)（見(jiàn)圖5），綠色債券回報(bào)率與國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)在0.65附近波動(dòng)（見(jiàn)圖6）。由于同為債券市場(chǎng)，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性變化趨勢(shì)一致。

第二，在股票牛市期間（2014年11月3日至2015年6月12日），綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)大體上為正值（見(jiàn)圖7）。在2015年股價(jià)下跌期間（2015年6月12日至12月21日），綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)大體上為負(fù)值，其中在2015年7月28日至8月24日股市短暫反彈期間，二者相關(guān)系數(shù)為正值。

在中美貿(mào)易摩擦期間（2018年3月至2020年7月30日），綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)大體上為負(fù)值，并在2018年3月22日由正值轉(zhuǎn)為負(fù)值。

第三，綠色債券回報(bào)率與能源回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)大體上為負(fù)值（見(jiàn)圖8）。其中，2016年10月27日至2017年8月17日，二者的相關(guān)系數(shù)大體上為正值。在此期間，受2016—2017年全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、石油減產(chǎn)、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)上升、中國(guó)削減煤炭產(chǎn)能等因素的影響，能源需求增長(zhǎng)，并拉動(dòng)能源價(jià)格上漲。

第四，新冠肺炎疫情期間的相關(guān)性情況。2020年2月4日，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)分別上升至最高點(diǎn)0.98和0.84，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)系數(shù)分別降到最低點(diǎn)-0.57和-0.52。其原因可能是：2020年2月3日至7日（春節(jié)后開(kāi)市第一周），由于我國(guó)疫情形勢(shì)嚴(yán)峻，企業(yè)延遲復(fù)工，引發(fā)投資者對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的擔(dān)憂，推動(dòng)股票和能源市場(chǎng)回報(bào)率快速下行，市場(chǎng)避險(xiǎn)情緒升溫。在此背景下，債券市場(chǎng)受投資者青睞，債券回報(bào)率快速上升。2020年2月3日，滬深300指數(shù)從節(jié)前最后一個(gè)交易日的4004點(diǎn)跌至3688點(diǎn)，跌幅為7.89%，創(chuàng)2015年以來(lái)的最大單日跌幅;Wind能源指數(shù)跌幅約為4.98%。在此期間，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性急劇上升，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性急劇下降。

2020年2月10日至3月3日，隨著疫情在我國(guó)被逐步控制，市場(chǎng)避險(xiǎn)情緒得到釋放，債券回報(bào)率橫盤震蕩，股票和能源市場(chǎng)回報(bào)率逐漸上升，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性逐漸下降，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性逐漸上升。3月9日，海外疫情迅速擴(kuò)散，疊加油價(jià)暴跌，進(jìn)一步激化市場(chǎng)的恐慌情緒，債券回報(bào)率迅速上升，股票回報(bào)率和能源回報(bào)率下降，綠色債券回報(bào)率與國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性迅速上升，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性迅速下降。整體來(lái)看，海外疫情暴發(fā)對(duì)我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)相關(guān)性的影響小于疫情在我國(guó)出現(xiàn)時(shí)對(duì)相關(guān)性造成的影響。

第五，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性較強(qiáng)，與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性較弱。在疫情防控期間，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性正向增加。在2015年股價(jià)下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及疫情發(fā)生期間，綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性負(fù)向增加。綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率相關(guān)性的波動(dòng)情況顯示，疫情對(duì)綠色債券回報(bào)率和股票回報(bào)率、能源回報(bào)率相關(guān)性的影響大于2015年股價(jià)下跌和2018年中美貿(mào)易摩擦帶來(lái)的影響。

結(jié)論與建議

本文基于ADCC-GARCH模型，分析了我國(guó)綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率、股票回報(bào)率和能源回報(bào)率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。

研究發(fā)現(xiàn)，綠色債券回報(bào)率與企業(yè)債回報(bào)率、國(guó)債回報(bào)率的相關(guān)性較強(qiáng)，表明綠色債券可為企業(yè)債和國(guó)債的投資者帶來(lái)的多元化收益較少，而受到企業(yè)債和國(guó)債波動(dòng)溢出的影響較大。綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性較弱，表明綠色債券可為股票和能源市場(chǎng)投資者帶來(lái)多元化的收益，且受股票和能源波動(dòng)溢出的影響較小。

本文的實(shí)證結(jié)果對(duì)于投資者和政策制定者具有一定的參考價(jià)值。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，由于綠色債券回報(bào)率與股票回報(bào)率、能源回報(bào)率的相關(guān)性較低或呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，建議投資者在股票和能源投資組合中加入綠色債券，以獲得多元化的收益。綠色債券為投資者帶來(lái)的多元化收益能夠進(jìn)一步增強(qiáng)市場(chǎng)信心，建議政策制定者推出更多支持綠色債券市場(chǎng)發(fā)展的政策，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

注：

1.2018年3月開(kāi)始的中美貿(mào)易摩擦持續(xù)至今，其對(duì)于中國(guó)股市的影響主要集中在2018年。因此，本文只考慮2018年中美貿(mào)易摩擦集中發(fā)生時(shí)期。

2.本文選取上述三類指數(shù)的財(cái)富值。

參考文獻(xiàn)

作者單位：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

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責(zé)任編輯：徐傳平? 印穎? 劉穎