中國(guó)利率與股市間波動(dòng)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究

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1、中國(guó)利率與股市間波動(dòng)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究摘要：采用多變量EGARCH模型分別對(duì)中國(guó)利率與滬深股市問的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行的實(shí)證研究表明，股票收益率對(duì)利率收益率有著顯著的短期動(dòng)態(tài)影響；利率與滬深股市間存在著顯著的雙向波動(dòng)溢出，除了利率對(duì)深圳市場(chǎng)的方向外；其他方向的波動(dòng)溢出均存在著不對(duì)稱性?！　￡P(guān)鍵詞：波動(dòng)溢出效應(yīng)；多變量EGARCH模型；不對(duì)稱性　　　　　一、引言　　　　隨著信息通信技術(shù)和金融衍生技術(shù)的發(fā)展，“金融抑制”觀點(diǎn)和“金融深化”理論的提出，一些國(guó)家紛紛撤消金融管制，從而增強(qiáng)了金融市場(chǎng)間的信息交流，使得各市場(chǎng)間的

2、相關(guān)性大大加強(qiáng)。因此，波動(dòng)可能會(huì)從一個(gè)金融市場(chǎng)傳遞到另一個(gè)金融市場(chǎng)，即金融市場(chǎng)間可能存在著波動(dòng)溢出效應(yīng)。　　自上世紀(jì)90年代初起，國(guó)外開始研究各金融市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。Hamao等運(yùn)用單變量GARCH－M模型研究紐約、東京、倫敦股市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)1987年世界股市崩潰后，呈現(xiàn)出紐約到倫敦、東京，倫敦到東京股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)。Koutmos和Booth運(yùn)用多變量EGARCH模型研究紐約、東京、倫敦世界三大股市的波動(dòng)溢出，發(fā)現(xiàn)三大股市之間不僅存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，而且其波動(dòng)溢出還存在不對(duì)稱性，市場(chǎng)的壞消息比好消

3、息對(duì)另一市場(chǎng)的波動(dòng)影響更大。另外，So、Li和Lam通過建立向量SV模型來研究馬來西亞與泰國(guó)股票指數(shù)間的波動(dòng)關(guān)系，趙留彥和王一鳴運(yùn)用向量GARCH—BEKK模型來研究中國(guó)A、B股市波動(dòng)溢出與信息傳遞關(guān)系，張碧瓊則運(yùn)用EGARCH模型來檢驗(yàn)紐約、倫敦、東京、香港、上海、深圳股市之間日收益波動(dòng)溢出的流星雨假定。當(dāng)然，波動(dòng)溢出效應(yīng)并非只局限于股市，Laopodis采用多變量VAR-EGARCH模型研究德國(guó)馬克各匯率間波動(dòng)溢出，發(fā)現(xiàn)其匯率間不僅存在波動(dòng)溢出，同時(shí)還具有不對(duì)稱性，市場(chǎng)壞消息比好消息對(duì)另一市場(chǎng)的波動(dòng)影響更強(qiáng)烈

4、。Kanas和Kouretas則通過研究希臘官方匯率與黑市匯率間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩市場(chǎng)之間存在著不對(duì)稱性的波動(dòng)溢出。　　關(guān)于中國(guó)利率與股市關(guān)系的研究，目前主要集中于兩者收益率一階矩的關(guān)系，而對(duì)波動(dòng)溢出效應(yīng)(即收益率條件二階矩關(guān)系)的研究卻比較少。盡管兩者收益率一階矩間的領(lǐng)先滯后關(guān)系對(duì)其預(yù)測(cè)提供了信息，但金融市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究，可以讓我們了解市場(chǎng)吸收信息的過程和市場(chǎng)波動(dòng)之間的關(guān)系，這對(duì)配置資產(chǎn)組合、防范金融風(fēng)險(xiǎn)有著重要的意義?！　　　《⒍嘧兞縀GARCH模型　　　　1991年，Nelson提出了EGAR

5、CH模型，它相對(duì)GARCH模型來說具有兩個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)：(1)不需要限制參數(shù)來保證條件方差方程隱含的條件波動(dòng)總是正值；(2)允許好壞消息的影響具有不對(duì)稱性[引?！　≡谘芯慷鄠€(gè)變量、多個(gè)市場(chǎng)波動(dòng)之間的相互影響關(guān)系，需要把單變量GARCH類模型擴(kuò)展到多變量情況，Pagan指出多變量框架內(nèi)分析問題能夠充分利用殘差向量的方差一協(xié)方差矩陣所包涵的信息，與單變量模型相比能夠得到更加精確的參數(shù)估計(jì)值。所以本文采用多變量EGARCH模型來研究中國(guó)利率與股市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。　　模型具體如下：　　　　三、數(shù)據(jù)和診斷性檢驗(yàn)　　　　　　

6、(一)數(shù)據(jù)樣本選取　　為了區(qū)分中國(guó)利率與滬深股市間不同的波動(dòng)溢出效應(yīng)，本文分別對(duì)上海和深圳股市進(jìn)行實(shí)證研究，選用的考察變量分別為上證綜合指數(shù)和深證成份指數(shù)，而利率變量我們選用7天銀行間同業(yè)拆借利率。樣本期為2000年3月1日到2005年7月29日，共1288個(gè)數(shù)據(jù)。日收益率采用對(duì)數(shù)差分的計(jì)算形式，計(jì)算公式為：　　　　(二)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析　　表1列出了利率與股票收益率及收益率平方序列的統(tǒng)計(jì)特征，利率與滬深股市收益率序列的偏度和峰度說明它們呈現(xiàn)出顯著的尖峰特征，JB統(tǒng)計(jì)量也表明每個(gè)收益率序列都不服從正態(tài)分布；6階

7、、12階自相關(guān)的Ljung-BoxQ檢驗(yàn)表明：利率收益率序列存在著顯著的自相關(guān)現(xiàn)象，而滬深股市的收益率序列則不存在。根據(jù)收益率平方序列的Ljung-BoxQ檢驗(yàn)結(jié)果，無論利率還是滬深股市收益率平方序列的自相關(guān)性在統(tǒng)計(jì)上都是極為顯著的，這揭示7天同業(yè)拆借利率和滬深股市的波動(dòng)都存在著時(shí)變性和聚類性?！　?三)診斷性檢驗(yàn)　　在應(yīng)用前面多變量EGARCH模型之前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些檢驗(yàn)。首先要檢驗(yàn)利率和股票指數(shù)日對(duì)數(shù)收盤價(jià)的單位根及它們之間是否具有協(xié)整關(guān)系，以此來確定均值方程式(1)、(2)中是否要加入誤差修正項(xiàng)(V

8、ecm)；然后要檢驗(yàn)均值方程的殘差序列是否具有ARCH效應(yīng)，以及條件方差是否具有不對(duì)稱性，這是建立EGARCH模型的理論依據(jù)?！　?．單位根、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。我們運(yùn)用ADF檢驗(yàn)法和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法來進(jìn)行單位根和協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。表2列出了單位根檢驗(yàn)結(jié)果，表明利率和股票指數(shù)的日對(duì)數(shù)收盤價(jià)接受存在單位根的原假設(shè)，而其一階差分則拒絕存在單位根的原假設(shè)，由此可以推斷它們都是I