中國利率與股市間波動溢出效應(yīng)的實證研究

中國利率與股市間波動溢出效應(yīng)的實證研究

摘要：采用多變量EGARCH模型分別對中國利率與滬深股市問的波動溢出效應(yīng)進行的實證研究表明，股票收益率對利率收益率有著顯著的短期動態(tài)影響；利率與滬深股市間存在著顯著的雙向波動溢出，除了利率對深圳市場的方向外；其他方向的波動溢出均存在著不對稱性。

關(guān)鍵詞：波動溢出效應(yīng)；多變量EGARCH模型；不對稱性

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”觀點和“金融深化”理論的提出，一些國家紛紛撤消金融管制，從而增強了金融市場間的信息交流，使得各市場間的相關(guān)性大大加強。因此，波動可能會從一個金融市場傳遞到另一個金融市場，即金融市場間可能存在著波動溢出效應(yīng)。

自上世紀90年代初起，國外開始研究各金融市場間的波動溢出效應(yīng)。Hamao等運用單變量GARCH－M模型研究紐約、東京、倫敦股市間的波動溢出效應(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溢出效應(yīng)。Koutmos和Booth運用多變量EGARCH模型研究紐約、東京、倫敦世界三大股市的波動溢出，發(fā)現(xiàn)三大股市之間不僅存在波動溢出效應(yīng)，而且其波動溢出還存在不對稱性，市場的壞消息比好消息對另一市場的波動影響更大。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股票指數(shù)間的波動關(guān)系，趙留彥和王一鳴運用向量GARCH—BEKK模型來研究中國A、B股市波動溢出與信息傳遞關(guān)系，張碧瓊則運用EGARCH模型來檢驗紐約、倫敦、東京、香港、上海、深圳股市之間日收益波動溢出的流星雨假定。當(dāng)然，波動溢出效應(yīng)并非只局限于股市，Laopodis采用多變量VAR-EGARCH模型研究德國馬克各匯率間波動溢出，發(fā)現(xiàn)其匯率間不僅存在波動溢出，同時還具有不對稱性，市場壞消息比好消息對另一市場的波動影響更強烈。Kanas和Kouretas則通過研究希臘官方匯率與黑市匯率間的波動溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)兩市場之間存在著不對稱性的波動溢出。

關(guān)于中國利率與股市關(guān)系的研究，目前主要集中于兩者收益率一階矩的關(guān)系，而對波動溢出效應(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)系對其預(yù)測提供了信息，但金融市場間的波動溢出效應(yīng)研究，可以讓我們了解市場吸收信息的過程和市場波動之間的關(guān)系，這對配置資產(chǎn)組合、防范金融風(fēng)險有著重要的意義。

二、多變量EGARCH模型

1991年，Nelson提出了EGARCH模型，它相對GARCH模型來說具有兩個突出的優(yōu)點：(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總是正值；(2)允許好壞消息的影響具有不對稱性[引。

在研究多個變量、多個市場波動之間的相互影響關(guān)系，需要把單變量GARCH類模型擴展到多變量情況，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)估計值。所以本文采用多變量EGARCH模型來研究中國利率與股市間的波動溢出效應(yīng)。

模型具體

三、數(shù)據(jù)和診斷性檢驗

(一)數(shù)據(jù)樣本選取

為了區(qū)分中國利率與滬深股市間不同的波動溢出效應(yīng)，本文分別對上海和深圳股市進行實證研究，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個數(shù)據(jù)。日收益率采用對數(shù)差分的計算形式，計算公式為：

(二)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計分析

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)計量也表明每個收益率序列都不服從正態(tài)分布；6階、12階自相關(guān)的Ljung-BoxQ檢驗表明：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都存在著時變性和聚類性。

(三)診斷性檢驗

在應(yīng)用前面多變量EGARCH模型之前，我們需要對數(shù)據(jù)進行一些檢驗。首先要檢驗利率和股票指數(shù)日對數(shù)收盤價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(Vecm)；然后要檢驗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稱性，這是建立EGARCH模型的理論依據(jù)。

1．單位根、協(xié)整關(guān)系檢驗。我們運用ADF檢驗法和Johansen協(xié)整檢驗法來進行單位根和協(xié)整關(guān)系檢驗。表2列出了單位根檢驗結(jié)果，表明利率和股票指數(shù)的日對數(shù)收盤價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(1)過程，可以進一步檢驗利率與上證綜指和利率與深證成指間的協(xié)整關(guān)系。

表3列出了同業(yè)拆借利率與上證綜指、深證成指間的協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果，從中我們可以看出同業(yè)拆借利率與上證綜指、深證成指都具有1個協(xié)整關(guān)系。因此在多變量模型的均值方程中須加入誤差修正項(Vecm)，即用向量誤差修正(VEC)模型。

2．ARCH效應(yīng)檢驗和條件方差不對稱性檢驗。對于殘差序列的ARCH效應(yīng)，我們運用拉格朗日乘子(LM)檢驗法來檢驗。對于條件方差不對稱性的檢驗，本文則采用Engle和Ng提出的診斷檢驗方法，包括符號偏誤檢驗(SBT)、負向程度偏誤檢驗(NSBT)、正向程度偏誤檢驗(PSBT)、聯(lián)合檢驗(JT)來檢驗，JT的檢驗回歸式：

表4分別列出了利率與滬深股市的ARCH效應(yīng)檢驗和條件方差不對稱性檢驗結(jié)果。LM(2)、LM(6)和LM(10)統(tǒng)計量都顯著拒絕沒有ARCH效應(yīng)的原假設(shè)，顯示收益率殘差序列的ARCH效應(yīng)非常明顯，存在顯著的條件方差。雖然SBT檢驗表明正向與負向未預(yù)期收益對波動的影響效果差異不夠顯著。但是NSBT、PSBT檢驗表明：大的正負向沖擊所引起的波動比小的正負向沖擊所引起的波動要大，以及JT檢驗表明未預(yù)期變動的方向和大小對波動的影響也不同，這些表明條件方差的不對稱性可能存在。

四、多變量EGARCH模型估計結(jié)果

對于多變量EGARCH模型的參數(shù)估計，大多采用極大似然估計法，我們也將采用此方法對模型參數(shù)進行估計。在標(biāo)準(zhǔn)化殘差服從正態(tài)分布條件下，含有T個樣本時的對數(shù)似然函數(shù)為：表5是利率與股市間波動溢出效應(yīng)的估計結(jié)果。從表中可以看出，不管是研究利率與滬市還是深市的波動溢出效應(yīng)，模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差檢驗的Q統(tǒng)計量和Q2統(tǒng)計量數(shù)據(jù)都顯示它們不存在線性和非線性相關(guān)，這說明多變量EGARCH模型檢測結(jié)果是可靠的，檢驗結(jié)果能夠有效地解釋利率與滬深股市間的波動溢出效應(yīng)。

均值方程中的系數(shù)是表示利率與股票收益率間的動態(tài)影響關(guān)系，發(fā)現(xiàn)利率與滬市股票收益率和利率與深市股票收益率的短期動態(tài)影響關(guān)系相同。從表5中可知，滬、深股市股票收益率只有其滯后三期的影響是顯著的，而其它滯后期和利率收益率都不顯著。說明從短期來看，利率收益率對股票收益率的影響不顯著，但是利率收益率不僅受到其滯后一至九期的顯著影響，另外股票收益率滯后一、二、四、六、七期對其的顯著影響，且只有滯后一期的系數(shù)為正，其它的都為負，說明較近滯后期的股票收益率對利率收益率的影響是正的，而較遠滯后的影響是負的。

從利率與滬市間波動溢出效應(yīng)的實證結(jié)果中可知，方差方程中所有估計的系數(shù)在1％顯著性水平下都是顯著的，βS、βI分別為0．956760、0．980467，它們分別描述兩個市場波動的持續(xù)性，都小于1說明它們的條件方差是有窮的。顯著的δs，I、θs，I、δI，S、θI，S表明利率與滬市存在著顯著的雙向波動溢出，且雙向的波動溢出都具有不對稱性。δs，I的值是0．107863(為正)，說明利率波動對滬市波動起著正向的傳遞效果，且δs，I的值是－0．407935(為負)，說明在波動幅度相同的情況下，利率的負向波動比正向波動對滬市的波動影響要大，即體現(xiàn)出不對稱性；δI，S的值是－0．134944(為負)，說明滬市波動對利率波動是負向傳遞的，δI，S的值是0．394670(為正)則說明滬市的正向波動對利率波動的影響大于負向波動。

利率與深市間波動溢出效應(yīng)的實證研究表明，兩者同樣具有顯著的雙向波動溢出——利率波動對深市波動起著正向的傳遞效果，深市波動對利率波動則是負向傳遞的，且深市的正向波動對利率波動的影響大于負向波動；但δs，I的值不顯著，說明利率波動對深市的波動的不對稱性在統(tǒng)計上不顯著。

五、結(jié)論與啟示

本文使用日收益數(shù)據(jù)，運用多變量EGARCH模型對中國利率與滬深股市的波動溢出效應(yīng)進行了實證研究。結(jié)果表明：(1)利率收益率不僅受到其自身滯后值的顯著影響，還受到股票收益率滯后值的顯著影響；但是不管是滬市還是深市，利率收益率對其股票收益率的影響都不顯著。(2)利率與滬深股市之間都存在著顯著的雙向波動溢出效應(yīng)，