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    美國金融危機(jī)與中國股市危機(jī)期間股指聯(lián)動性對比研究

    2023-01-16 18:51:57袁靈芝劉松婷
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2023年2期
    關(guān)鍵詞:VAR模型收益率

    袁靈芝 劉松婷

    摘要:文章將美國金融危機(jī)的股指與中國股市危機(jī)的股指納入統(tǒng)一分析框架,研究美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的聯(lián)動影響。文章選取2007~2018年滬深300和道瓊斯指數(shù)的每日收益率作為時間序列變量,通過建立VAR模型,針對美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)兩個時間段的股指聯(lián)動性進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果表明:道瓊斯指數(shù)是滬深300的格蘭杰原因,但滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因;從脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析中得出,兩個期間的股指受自身市場的影響比較大,來自對方市場的影響較小,文章的研究為中國繼續(xù)推進(jìn)股市宏觀調(diào)控提供了啟示。

    關(guān)鍵詞:收益率;VAR模型;granger檢驗(yàn)

    一、引言

    2007~2011年美國次貸危機(jī)、全球金融危機(jī)以及2015年中國的股市危機(jī),這些事件均對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。美國的次貸危機(jī)帶動全球經(jīng)濟(jì)受到影響,然而中國的股市危機(jī)是否帶動了美股股市波動呢?本文通過選取2007~2018年的滬深300和道瓊斯指數(shù)的股指收益率作為時間序列數(shù)據(jù),針對美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)兩個時間段的股指聯(lián)動性進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)分析,研究美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的聯(lián)動性。

    中國股市的相關(guān)研究:1.中國股市危機(jī)發(fā)生的主要原因:孫婷婷(2017)研究發(fā)現(xiàn)由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市流通,發(fā)生了期限錯配,從而導(dǎo)致股市危機(jī)的發(fā)生。2.相關(guān)股市指數(shù)的實(shí)證研究:翁東東(2007)實(shí)證結(jié)果表明滬深股市存在長期協(xié)整關(guān)系;梁靜(2017)研究結(jié)果表明上證綜合指數(shù)的股票交易量與收益率之間存在雙向Granger因果關(guān)系。3.調(diào)控股市波動的方法:劉宇彤(2018)發(fā)現(xiàn)融資、融券交易分別對股票市場的波動起到抑制和促進(jìn)作用。

    金融危機(jī)的相關(guān)研究:俞會新等(2009)、譚常春等(2018)對金融危機(jī)傳染效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析,得出美國金融危機(jī)時期,中國相對于發(fā)達(dá)國家所受影響較小;李楠楠(2017)發(fā)現(xiàn)金融危機(jī)時期可通過貨幣與財(cái)政政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;Serven L,Nguyen H(2010)研究中提出全球失衡傳統(tǒng)的觀點(diǎn)是發(fā)達(dá)國家中不可持續(xù)的高需求,另一種觀點(diǎn)認(rèn)為是世界資產(chǎn)需求和供應(yīng)不對稱的結(jié)果,同時研究了全球失衡在金融危機(jī)產(chǎn)生和傳播中所扮演角色的不同假設(shè)。

    通過對上述文獻(xiàn)的梳理,本文創(chuàng)新點(diǎn)是在李亞鴿(2014)研究了滬深300指數(shù)與美股道瓊斯指數(shù)聯(lián)動性分析的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)考慮美國和中國兩個特殊時間段的股指聯(lián)動性分析,即2007年美國金融危機(jī)和2015年中國股市危機(jī),用VAR模型做美國金融危機(jī)時期與中國股市危機(jī)時期下的股指聯(lián)動性研究,運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)是否具有因果關(guān)系,最后得出結(jié)論。

    二、歷史數(shù)據(jù)分析

    以下數(shù)據(jù)來源網(wǎng)易財(cái)經(jīng)與investing.com。圖1分析,道瓊斯、納斯達(dá)克綜合指數(shù)、標(biāo)普500分別均在2007年最后一季度達(dá)到最高點(diǎn)14279.96點(diǎn)、2861.51點(diǎn)、1576.09點(diǎn)反轉(zhuǎn)下跌。美國金融危機(jī)發(fā)生的直接原因是過度證券化、過多杠桿交易等經(jīng)濟(jì)過度虛擬化。經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)失衡以及過度化自由,還有缺乏市場監(jiān)管能引發(fā)金融甚至經(jīng)濟(jì)危機(jī);以下分析見圖2,上證指數(shù)、深證成指、創(chuàng)業(yè)板指、滬深300在2015年6月分別達(dá)到最高5178.19點(diǎn)、18211.76點(diǎn)、4037.96點(diǎn)、5380.43點(diǎn)之后反轉(zhuǎn)下跌。2015年中國股市危機(jī)由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市進(jìn)行流通,使股市發(fā)生了期限錯配,導(dǎo)致股市危機(jī)的發(fā)生,可以發(fā)現(xiàn)美國各股指和中國各股指之間均存在長期協(xié)整關(guān)系,通過圖3對比兩市走勢,美國股指的趨勢隨2015年中國股市危機(jī)前后波動的幅度并不大,因此,通過實(shí)證分析用granger檢驗(yàn)美國次貸危機(jī)與中國股市危機(jī)的相互影響關(guān)系。本文目的是針對兩次重要時間段的事件,研究美國金融危機(jī)與中國股市危機(jī)兩個時段的股指是否具有聯(lián)動性。

    三、變量選取及研究方法

    (一)變量選取

    本文的數(shù)據(jù)來自網(wǎng)易財(cái)經(jīng)與investing.com,選取了2007年1月4日至2018年12月21日的滬深300與道瓊斯股指分別作為中國股市危機(jī)和美國金融危機(jī)的代表變量。剔除滬深300與道瓊斯不同時有的日期數(shù)據(jù),剩余2826個樣本。rhs300、rdjia分別表示為第t日滬深300與道瓊斯的收益率??紤]到誤差因素,指數(shù)日收益率的計(jì)算采取每日收盤價的對數(shù)之差,即rhs300=lnhs300t-lnhs300t-1,rdjia=lndjiat-lndjiat-1,最后剩余2825個樣本。

    (二)研究方法

    VAR模型適用于研究不同變量之間具有相關(guān)關(guān)系的時間序列數(shù)據(jù)。本文運(yùn)用VAR模型,其數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式為:Yt=nt+mXt-z+εt,其中Xt是內(nèi)生變量,Xt-z是內(nèi)生變量的z期滯后變量,n是外生變量,ε是誤差向量,誤差向量與其自身滯后值、內(nèi)生變量X和外生變量n相互獨(dú)立。

    (三)研究思路

    本文把2007~2018年分為兩個階段,第一階段為2007~2013年為金融危機(jī)前后時期,第二階段把2013~2018年定為中國股市危機(jī)前后期,根據(jù)俞會新等(2009);譚常春等(2018);李亞鴿(2014)等學(xué)者的實(shí)證結(jié)果,認(rèn)為2006~2013年期間金融危機(jī)前后期對全球經(jīng)濟(jì)均存在不同程度的影響,互為格蘭杰原因,即令第一階段道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因?yàn)镼1,滬深300是道瓊斯的格蘭杰原因?yàn)镾1,均為已知變量,令第二階段道瓊斯對滬深300的影響為Q2,滬深300對道瓊斯的影響為S2,均為未知變量,本文格蘭杰實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果為Q和S,且Q=Q1+Q2,S=S1+S2。從圖1、2、3也可觀測出第一階段美國金融危機(jī)影響下中美股市走勢近似,第二階段中國股市危機(jī)期間道瓊斯上漲了約78%、滬深300增長了19%。故假設(shè)一,美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì),中國的股市危機(jī)同樣影響美國股市波動;假設(shè)二,美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì),中國股市危機(jī)時期美股股市波動不受中國的影響。

    四、實(shí)證方法

    (一)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    以下實(shí)證圖和表均通過stata軟件操作、整理所得。對時間序列進(jìn)行分析首先進(jìn)行序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。見表1,rhs300和rdjia的原序列均為平穩(wěn)序列。

    (二)最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

    表2中根據(jù)HQIC、SBIC準(zhǔn)則需滯后一階,根據(jù)FPE、AIC準(zhǔn)則需要滯后18階,根據(jù)LR準(zhǔn)則需要滯后23階。如果根據(jù)HQIC、SBIC準(zhǔn)則可能過于簡潔;但如果根據(jù)FPE、AIC、LR準(zhǔn)則,可能高估滯后階數(shù),將損失較多的樣本容量。經(jīng)檢驗(yàn)選擇滯后4階的VAR模型,能保證擾動項(xiàng)為白噪聲。

    (三)VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    根據(jù)VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性的判別圖4可以看到對于滯后期為4有兩個內(nèi)生變量的VAR模型,其8個特征根都在單位圓內(nèi),所有這個VAR模型是穩(wěn)定的。

    (四)Granger因果檢驗(yàn)

    表3的格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果顯示:在以rhs300為被解釋變量的方程中,如果檢驗(yàn)變量rdjia系數(shù)的聯(lián)合顯著性,得其卡方統(tǒng)計(jì)量為37.981,P值為0,所以認(rèn)為rdjia是rhs300的格蘭杰原因。如果以rdjia為被解釋變量其檢驗(yàn)結(jié)果顯示:卡方統(tǒng)計(jì)量為3.2688,P值為0.514,所以rhs300不是rdjia的格蘭杰原因。

    針對上述檢驗(yàn)進(jìn)行分析,美國指數(shù)收益率下降的同時,中國指數(shù)收益率也在下跌,根據(jù)Serven L,Nguyen H(2010)研究了全球失衡在金融危機(jī)產(chǎn)生和傳播中所扮演角色。而中國指數(shù)收益率下降的時候,對美股指數(shù)收益率的影響不明顯,根據(jù)孫婷婷(2017)主要由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市流通導(dǎo)致2015年中國股市危機(jī),以及李亞鴿(2014)研究的2008~2013年數(shù)據(jù)的股指聯(lián)動性實(shí)證結(jié)果互為格蘭杰因果關(guān)系,俞會新等(2009)研究得出2006~2008年互為格蘭杰原因。設(shè)本國各股指波動趨勢為等價關(guān)系,令第一階段QI為道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因與S1為滬深300是道瓊斯格蘭杰原因的條件下,本文實(shí)證得出Q為道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因和S為滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因,因此,也得出第二階段Q2道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因,S2滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因,故假設(shè)二成立。此結(jié)果可以表示2015年的中國股市危機(jī)時期主要是對自身有影響。

    (五)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

    脈沖響應(yīng)函數(shù)用來解釋當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)生變量面臨隨機(jī)擾動項(xiàng)的一次沖擊時,對其系統(tǒng)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響程度。

    圖5包含4個小圖,第一行的2個小圖均為rdjia 為脈沖變量,分別描述rdjia 對rdjia、rhs300的動態(tài)效應(yīng),第二行的2個小圖均為rhs300為脈沖變量,分別描述rhs300對rdjia、rhs300的動態(tài)效應(yīng),四張圖可以看出,道瓊斯沖擊會引起道瓊斯長期存在,同樣滬深300沖擊引起滬深300長期存在,即為慣性,滬深300對道瓊斯幾乎沒有太大作用,給道瓊斯施加一個正向單位的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時,滬深300在第一期收益率上升,直到第二期之后趨于平穩(wěn),結(jié)論表明美國道瓊斯指數(shù)對中國滬深300指數(shù)會有一定的影響。

    (六)方差分解分析

    方差分解是將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各個變量沖擊所作的貢獻(xiàn),及變量沖擊的貢獻(xiàn)率的比例,以此考察系統(tǒng)中各個變量沖擊的相對重要性。表4顯示,對rhs300進(jìn)行向前1天的預(yù)測,其預(yù)測方差完全來自于rhs300本身;即使向前作8天,依然有98.67%的預(yù)測方差來自于rhs300本身,其余1.33%來自于rdjia,這表明rhs300主要受自身的影響。表5顯示,如果做1天預(yù)測,則rdjia的預(yù)測誤差有98.8%來自于rdjia本身。但如果做8天預(yù)測,則依然有98.63%的預(yù)測方差來自于rdjia本身,其余1.37%來自于rhs300,這表明rdjia主要受自身的影響。總而言之,股票市場收益率的波動主要受本國自身因素的影響較多,受其他變量作用較小。

    綜上,美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì),中國股市危機(jī)時期美股股市波動不受中國的影響。

    美國金融危機(jī)的研究(俞會新等,2009;譚常春等,2018)中,美國的金融危機(jī)時期對中國經(jīng)濟(jì)具有傳染性,本文根據(jù)前者美國的金融危機(jī)影響中國的股市波動且具有聯(lián)動性的背景下,得出2015年中國股市危機(jī)前后期對美國股市的影響不具有聯(lián)動性,主要原因在于中國股市主要受自身原因的影響,且主要影響本國。危機(jī)的主要原因在于過度的杠桿化,即經(jīng)濟(jì)泡沫,政府要減輕這種過度杠桿,從而出現(xiàn)的“去杠桿”,其中融資融券帶來的最大問題就是杠桿率(孫婷婷,2017;劉宇彤,2018),因此,在除杠桿泡沫使股市經(jīng)濟(jì)蕭條之后,依然需要適當(dāng)?shù)恼{(diào)控穩(wěn)定中國的股市,避免恐慌性的拋盤。

    五、結(jié)語

    中美股市的運(yùn)行特點(diǎn)有所不同,如股指波動驅(qū)動力不同、投資者的結(jié)構(gòu)不同以及監(jiān)管的制度也不盡相同等。這種迥異也是美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的股指聯(lián)動性存在差異具有研究的原因之一。本文通過建立滬深300指數(shù)與道瓊斯工業(yè)指數(shù)的VAR模型,得出美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)的股指聯(lián)動性影響。實(shí)證結(jié)果:道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因,反之不成立;通過脈沖響應(yīng)和方差分解得出各股指主要受自身的影響,對其他國家的股指只是較少程度上的影響。最后針對中國股市調(diào)控提出建議。

    1. 可以通過合理的融資融券交易來刺激股市交易的活躍性。

    2. 可以學(xué)習(xí)其他市場規(guī)則改善中國股市交易規(guī)則,取其精華去其糟粕做到揚(yáng)長避短。如進(jìn)行雙向t+0交易,可以增加中國股市市場的靈活性,缺陷在于市場尚未成熟,投機(jī)漏洞較多,對于監(jiān)管的未知風(fēng)險較大,以及完善股市交易制度。

    3. 有必要從業(yè)績方面考察對大股東減持進(jìn)行限制。對于一些沒有業(yè)績支撐的上市公司可能會存在大股東大量減持股票從而把風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁給中小散戶投資者,因此,需要加強(qiáng)對大股東減持的監(jiān)管。

    4. 從宏觀手段方面可以通過貨幣政策和財(cái)政政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展(李楠楠,2017),促使市場平穩(wěn)健康地發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

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    (作者單位:湘潭理工學(xué)院)

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