重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件影響下亞洲金融行為的實(shí)證研究

王薇佳 時巾晏

（山東科技大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，山東 泰安 271000）

一、前言

2020年初重大公共衛(wèi)生事件的突然到來不僅嚴(yán)重威脅人類的生命健康，也使全球經(jīng)濟(jì)受到巨大的影響，金融市場因此受到巨大波動。為控制此次新冠疫情事態(tài)發(fā)展，許多國家開始采取隔離措施防止局勢進(jìn)一步惡化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也被迫進(jìn)入短期停擺狀態(tài)。金融市場也難逃新冠疫情的波及，自2020年2月下旬至2020年3月下旬，股票市場出現(xiàn)持續(xù)性大幅下跌情況，滬深300指數(shù)于3月2日收跌7.88%，創(chuàng)下自2015年來最大跌幅。

由行為金融學(xué)已知，金融市場投資者容易受到有限信息、不良情緒、市場異常及其他投資者行為等的外部影響，做出與其他投資者趨同的行為，這種行為被稱為羊群效應(yīng)。受疫情影響，我國金融市場波動及投資者的恐慌情緒明顯增強(qiáng)，此時，金融市場尤其是股票市場更易出現(xiàn)追隨主力資金動向而進(jìn)行買進(jìn)賣出的行為。本研究通過量化新冠疫情影響下對亞洲金融市場產(chǎn)生的羊群效應(yīng)及風(fēng)險溢出效應(yīng)影響，有利于更加有效全面且直觀的分析評價疫情對亞洲區(qū)域國家金融市場帶來的沖擊。幫助構(gòu)建應(yīng)對重大公共衛(wèi)生突發(fā)事件的經(jīng)濟(jì)解決對策，進(jìn)而對保障經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)高質(zhì)量發(fā)展具有一定參考價值。

二、研究設(shè)計(jì)

隨著金融市場國際化及一體化程度的不斷加深，金融風(fēng)險跨市場、跨區(qū)域的傳染性進(jìn)一步加劇，每一次地區(qū)性的劇烈金融波動都會在短時間內(nèi)傳遞到其他金融市場。

重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，各大金融市場股市紛紛大幅收跌，作為首發(fā)主戰(zhàn)場，我國的實(shí)體經(jīng)濟(jì)首要受到?jīng)_擊，此時，作為國民經(jīng)濟(jì)晴雨表的證券市場便同時反映著我國的金融形勢與投資變動。由于市場中的消極情況會直接導(dǎo)致投資者非理性行為的產(chǎn)生，形成滾雪球效應(yīng)，帶來資本寒冬，阻礙重大公共衛(wèi)生事件后經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)，因此，即時掌握證券市場投資者情緒的變動并作出及時的應(yīng)對與止損，對市場遭受沖擊時極易產(chǎn)生的羊群效應(yīng)進(jìn)行觀測顯得尤為重要?；诖?，提出本文的第一個假設(shè)：

假設(shè)1：重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間的中國股票市場間存在顯著的羊群效應(yīng)。

在我國自身金融市場受到重大公共衛(wèi)生事件沖擊的同時，沖擊帶來的風(fēng)險在不同市場中放大，并存在從一國金融體系溢出到他國金融體系的趨勢，這種系統(tǒng)性風(fēng)險如果任其發(fā)展，最終會引發(fā)全球性的金融危機(jī)。由于地理位置等因素，中國金融市場的動蕩在一定程度上首先會影響到周邊各國，與事件擴(kuò)散方向趨同，首當(dāng)其沖的就是日韓兩國。結(jié)合假設(shè)1的探究，提出本文的第二個假設(shè)：

假設(shè)2：中國股票市場的波動會對其他金融市場產(chǎn)生跨國風(fēng)險溢出效應(yīng)。

三、我國金融市場的羊群效應(yīng)

1.數(shù)據(jù)來源及處理

（1）數(shù)據(jù)選取

為檢驗(yàn)假設(shè)1，探究重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間國內(nèi)金融市場間的羊群效應(yīng)程度，本文選取2017年9月20日到2020年8月14日我國中證100指數(shù)成分股的每日交易數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，模型所需數(shù)據(jù)均由原始數(shù)據(jù)計(jì)算得出。將之細(xì)分為不同的時間區(qū)間，運(yùn)用R4.0.3進(jìn)行實(shí)證分析，來研究2017年～2020年我國股票市場的羊群效應(yīng)。樣本區(qū)間覆蓋中國重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生前中后三個階段，具有代表性。原始數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫。

（2）數(shù)據(jù)分組

由于羊群效應(yīng)的表現(xiàn)程度會受市場價格波動的影響，本文參考翁秋月[1]等人的研究，根據(jù)市場的整體運(yùn)行趨勢，將2017年9月20日到2020年8月14日的市場價格走向分為上升、動蕩和下降三個階段，以對應(yīng)表示不同時期的橫截面收益絕對差CSADup、CSADshock、CSADdown。

由圖1市場價格走勢，2017年9月20日—2018年1月31日、2019年1月2日—2019年4月19日、2020年5月25日—2020年8月14日為上漲期，分別計(jì)作Up1、Up2和Up3；2018年2月1日—2018年12月28日為下跌期，計(jì)作Down；2019年4月22日—2020年1月23日、2020年2月3日—2020年5月22日為市場價格動蕩期，分別計(jì)作Shock1和Shock2。分別對上述上升、動蕩和下降六個階段進(jìn)行實(shí)證分析，樣本區(qū)間覆蓋中國重大公共衛(wèi)生事件暴發(fā)前中后三個階段，具有代表性。

圖1 2017年～2020年中證100的市場價格走勢

2.模型設(shè)定

為實(shí)證研究金融市場的羊群效應(yīng)，國內(nèi)外學(xué)者根據(jù)不完全信息理論提出了BHW模型、根據(jù)買賣行為的一致性提出了LSV模型、根據(jù)股票收益率的分散程度提出了CSSD模型（crosssectional standard deviation）。由于CSSD模型易受異常值存在影響，靈敏性較低，因此Chang等人改進(jìn)提出了CSAD模型（crosssectional absolute deviation）[2]。本文即采用CSAD模型進(jìn)行回歸分析。

CSSD模型的計(jì)算公式為：

改進(jìn)后的CSAD模型計(jì)算公式為：

其中，N表示市場組合中的股票數(shù)量，Ri，t表示t日的個股收益率，Rm，t表示t日的市場收益率，CSADt為t時間的橫截面收益絕對差。由于改進(jìn)后的CSAD模型同時基于CSSD模型與資本資產(chǎn)定價模型（CAPM模型），因此，若市場中不存在羊群效應(yīng)，那么CSAD值將會與市場收益率Rm,t呈正相關(guān)。

反之，如果出現(xiàn)市場波動情況下的羊群效應(yīng)，那么CAPM的假設(shè)前提不成立，CSAD值與市場收益率存在非線性關(guān)系，此時，在先前的單因子回歸模型中引入二階市場收益率作為附加的回歸因子，通過對多因子回歸系數(shù)的測算來檢驗(yàn)羊群效應(yīng)的存在。此時，模型可表示為：

其中，CSADi,t為t時間的收益率偏離程度，β為回歸系數(shù)，Rm，t仍為市場收益率，εt為隨機(jī)誤差。當(dāng)出現(xiàn)羊群效應(yīng)時，投資者傾向與市場利好傾向趨同，個股收益率趨向于市場收益率，此時，回歸系數(shù)β顯著為負(fù)；反之，若β1＞0，β2=0，則不存在羊群效應(yīng)。

本文采取上述思路來檢驗(yàn)重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間我國金融市場的羊群效應(yīng)。

3.實(shí)證分析

為對我國金融市場的羊群效應(yīng)進(jìn)行測度，本文進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。由于本文的回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，通過lmtest模型檢驗(yàn)并修正誤差后，將劃分的六階段數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

計(jì)算各時間區(qū)間內(nèi)CSAD值與市場收益率的的基本統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)果如表1所示。

表1 各數(shù)據(jù)組的描述性統(tǒng)計(jì)

將修正后的六階段數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

表2 樣本期內(nèi)的羊群行為檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，在UP1、Down、UP2、UP3四個時期，方程二次項(xiàng)系數(shù)不顯著，表明在這幾個時期內(nèi)，我國金融市場發(fā)展成熟，雖處于上升、下降趨勢中，仍不存在可觀測的羊群效應(yīng)。

而在我國金融市場存在波動的時期，即Shock1（2019年4月22日—2020年1月23日）與Shock2（2020年2月3日—2020年5月22日）時期，二次項(xiàng)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯著，我國金融市場存在較為顯著的羊群效應(yīng)。

其中，Shock2為我國金融市場遭受重大公共衛(wèi)生事件沖擊時期，驗(yàn)證了假設(shè)1：重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間的中國股票市場間存在顯著的羊群效應(yīng)。而在事件后時期，即UP3時期，我國整體情況基本得到控制，投資者情緒趨于穩(wěn)定，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動平穩(wěn)進(jìn)行，不存在羊群效應(yīng)。

四、東亞金融市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)

1.數(shù)據(jù)來源

為檢驗(yàn)假設(shè)2，探究東亞地區(qū)跨國間金融市場的股票風(fēng)險溢出效應(yīng)，以滬股（上證000001）、日經(jīng)指數(shù)N225、韓國綜合KS11分別作為中國、日本、韓國股票市場的基準(zhǔn)變量。選取了2020年2月3日—2020年8月14日期間全部交易日的同步指數(shù)的日波動收益率，以此檢驗(yàn)中日韓跨國間金融市場的股票風(fēng)險溢出效應(yīng)。樣本區(qū)間覆蓋三國重大公共衛(wèi)生事件暴發(fā)前中后三個階段，具有代表性。原始數(shù)據(jù)來自于銳思數(shù)據(jù)庫。

2.模型設(shè)定與描述統(tǒng)計(jì)

為研究金融風(fēng)險在跨國市場中的傳導(dǎo)，本文參考Run等人的研究[3]，將中國、日本、韓國置于同一風(fēng)險系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)之間的回報(bào)率與市場不確定性存在相應(yīng)關(guān)系作為前提，進(jìn)行對風(fēng)險效應(yīng)程度的測算：

其中，PAt為t時期的股票賣價，PBt為t時期的股票買價，Amt為受t時期市場風(fēng)險影響下的回報(bào)率觀測的替代值。

為使買賣價差能反應(yīng)觀測值，需排除流動性對其影響：

上式中，Vt表示t時期的交易量，Vt表示為t-1時期的交易量，Lt即為所求流動性。

由于流動性或?qū)︼L(fēng)險的觀測產(chǎn)生一定程度的影響，我們需對風(fēng)險觀測模型進(jìn)行修正，以Am表示某金融市場內(nèi)的風(fēng)險指數(shù)，μ為相關(guān)估計(jì)值。

由于樣本地區(qū)的法定節(jié)假日存在一定差異，本文剔除了非相同交易日的無效交易數(shù)據(jù)后，得出所觀測三國股票市場的風(fēng)險指數(shù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 樣本期內(nèi)的風(fēng)險指數(shù)描述性統(tǒng)計(jì)

其中，Cam為中國市場的風(fēng)險指數(shù)，Nam為日本市場的風(fēng)險指數(shù)，Kam為韓國市場的風(fēng)險指數(shù)。

3.實(shí)證分析

為進(jìn)一步了解變量間的動態(tài)行為，本文引入VAR模型對中國市場與日韓市場之間分別存在的潛在因果做脈沖效應(yīng)分析。由于VAR模型可檢測各變量不同滯后期之間的沖擊，因此由每個脈沖響應(yīng)函數(shù)的出發(fā)點(diǎn)，可構(gòu)建檢測相關(guān)性的VAR模型并提出相應(yīng)假設(shè)：

H0：兩研究變量之間不存在顯著的跨時期相關(guān)性。

H1：兩研究變量之間存在顯著的跨時期相關(guān)性。

基于此，我們使用VAR模型進(jìn)行對H0與H1的檢驗(yàn)。

其中，Cam為中國市場的風(fēng)險指數(shù)，Nam為日本市場的風(fēng)險指數(shù)，Kam為韓國市場的風(fēng)險指數(shù)。ln即t-n（n=1，2，3，…），為滯后n期變量，滯后期數(shù)由VARselect得出。

脈沖響應(yīng)圖示如下：

圖1 Nam受Cam沖擊影響的回應(yīng)

根據(jù)圖1可以看出，中國股票市場的價格波動會對日本股票市場產(chǎn)生正向沖擊，且日本股票市場受中國股票市場沖擊影響極大，在中國股市動蕩之際，即受到溢出的風(fēng)險傳導(dǎo)，并產(chǎn)生顯著的股價波動，直至滯后4期后才逐漸趨于平穩(wěn)。此時，可拒絕原假設(shè)H0，根據(jù)備擇假設(shè)H1，得出結(jié)論：重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，中國股票市場對日本股票市場產(chǎn)生風(fēng)險溢出效應(yīng)。

而在圖2中，由于置信區(qū)間包含response=0，故不能拒絕原假設(shè)H0，因此，只能推斷日本股價波動對中國股票市場略有反方向反饋，并未產(chǎn)生顯著影響。

圖2 Cam受Nam沖擊影響的回應(yīng)

由圖3可以看出，中國股票市場的價格波動會對韓國股票市場產(chǎn)生與圖1相似的正向沖擊，且韓國股票市場受中國股票市場沖擊影響極大，滯后4期后逐漸趨于平穩(wěn)。此時，可拒絕原假設(shè)H0，根據(jù)備擇假設(shè)H1，得出結(jié)論：重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，中國股票市場對韓國股票市場產(chǎn)生風(fēng)險溢出效應(yīng)。

圖3 Kam受Cam沖擊影響的回應(yīng)

圖4中，置信區(qū)間同樣包含response=0，故不能拒絕原假設(shè)H0，因此，只能推斷韓國股價波動對中國股票市場略有正向反饋，并未產(chǎn)生顯著影響。

圖4 Cam受Kam沖擊影響的回應(yīng)

根據(jù)以上四圖，可以證明假設(shè)2：中國股票市場的波動會對其他金融市場產(chǎn)生跨國風(fēng)險溢出效應(yīng)。且可以看出，這種溢出效應(yīng)是單向的，受重大公共衛(wèi)生事件這一外生變量的顯著影響，日韓兩國對中國股票市場的影響有限，并未產(chǎn)生明顯的溢出反饋。

五、結(jié)論與展望

本文通過構(gòu)架研究變量之間的基本數(shù)據(jù)關(guān)系，利用一系列統(tǒng)計(jì)模型，研究了受重大公共衛(wèi)生事件影響時，中國金融市場與亞洲金融市場各自可觀測的市場行為，得出以下結(jié)論：（1）重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，中國股票市場間存在顯著的羊群效應(yīng)；（2）中國股票市場的波動會對在一定經(jīng)濟(jì)地域范圍內(nèi)的其他金融市場產(chǎn)生跨國風(fēng)險溢出效應(yīng)；（3）在重大公共衛(wèi)生事件后時期，我國情況基本得到控制，投資者情緒趨于穩(wěn)定，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動平穩(wěn)進(jìn)行，不再存在羊群效應(yīng)。

由以上理論與實(shí)證的研究結(jié)果，可以總結(jié)出一些啟示與建議：（1）投資者應(yīng)盡量保持理性與克制，客觀應(yīng)對金融市場出現(xiàn)的價格波動，避免盲目跟風(fēng)；（2）國家應(yīng)即時掌握金融市場投資者情緒的變動并作出及時的應(yīng)對與止損，通過出臺一系列利好貨幣政策、打擊操縱證券市場行為等措施穩(wěn)定投資者情緒，維持金融市場價格有效。

通過對假設(shè)2的探討發(fā)現(xiàn)，在面對突發(fā)外部事件時，處在同一地理區(qū)域內(nèi)的金融市場之間會產(chǎn)生風(fēng)險的傳導(dǎo)，而隨著全球化的不斷發(fā)展，區(qū)域金融市場也會與區(qū)域經(jīng)濟(jì)緊密聯(lián)系。監(jiān)測防控系統(tǒng)性金融風(fēng)險，探究區(qū)域金融市場與區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的耦合性，對金融結(jié)構(gòu)進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化，將是我們下一步的研究方向。