論文：大中華區(qū)證券市場波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)以及美國因素的影響

目錄/提綱：……
一、文獻(xiàn)回顧
（一）中國大陸、香港、臺(tái)灣以及其它海外證券市場價(jià)格的相互影響
（二）國際證券市場收益與波動(dòng)之間的聯(lián)動(dòng)影響
二、數(shù)據(jù)來源和模型方法
（一）樣本與數(shù)據(jù)選擇
（二）模型方法
三、計(jì)量分析結(jié)果
四、結(jié)論與政策建議
……
論文：大中華區(qū)證券市場波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)以及美國因素的影響
Interaction Effect of Greater China Zone Security
Market Fluctuations and the Impact of US Factor

內(nèi)容提要：本文采用時(shí)間序列多元GARCH模型，研究大中華區(qū)（包括中國大陸、香港和臺(tái)灣）證券市場指數(shù)收益率波動(dòng)之間的內(nèi)生性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，并分析美國宏觀經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)這種聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的影響。結(jié)果顯示：（1）大中華區(qū)內(nèi)證券市場收益率波動(dòng)具有很強(qiáng)的內(nèi)生性，中國大陸對(duì)香港、臺(tái)灣證券市場以及香港、臺(tái)灣對(duì)大陸證券市場都具有顯著的內(nèi)生性傳導(dǎo)效應(yīng)。（2）美國因素對(duì)大中華區(qū)證券市場不存在內(nèi)生性關(guān)聯(lián)效應(yīng)，僅具有外生性影響，且對(duì)中國大陸證券市場收益率的影響不顯著。這說明美國因素對(duì)大中華區(qū)證券市場的影響程度在減弱。（3）中國大陸證券市場的國際化程度還相對(duì)較低，證券市場收益率的波動(dòng)幅度依然過高。
關(guān)鍵詞：多元GARCH模型；證券市場收益率波動(dòng)；大中華區(qū)

隨著資本市場國際化進(jìn)程的加快，尤其是近年來QFII投資參與中國大陸證券市場，QDII將國內(nèi)資金投資于海外市場，無論是資金面的狀況還是在投資理念上，中國大陸證券市場都呈現(xiàn)出與國際接軌的特征。論及香港證券市場，部分上市公司在大陸和香港同時(shí)發(fā)行和上市，投資理念和定價(jià)方式逐步融合，使得兩地市場的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)逐步增強(qiáng)。對(duì)于中國大陸與臺(tái)灣證券市場，雖然相互之間的開放程度不高以及存在人為的阻隔因素，但兩地投資者無論從文化背景還是價(jià)值取向都具有許多一致性，如（1）兩岸證券市場都存在散戶投資者居多的特征；（2）臺(tái)灣股市雖然比大陸股市發(fā)展要早，但總體上仍處于逐步完善階段，同樣存在信息披露不充分、內(nèi)幕交易等現(xiàn)象；（3）更重要的，兩岸投資者的心態(tài)也有許多共同之處，一方面非常
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、日本以及美國證券市場收益率之間存在一定程度的相互關(guān)聯(lián)，美國市場對(duì)亞洲四小龍國家證券市場產(chǎn)生較強(qiáng)的影響，而亞洲四小龍對(duì)美國市場卻不產(chǎn)生任何影響。Masih和Masih(1997)的研究結(jié)果顯示，亞洲四小龍證券市場收益與德國、日本、英國以及美國市場之間存在長期協(xié)整關(guān)系，結(jié)果還指出韓國對(duì)臺(tái)灣、臺(tái)灣對(duì)新加坡、新加坡對(duì)韓國形成一條顯著性非常強(qiáng)的循環(huán)影響鏈。Ghosh,Saidi和Johnson(1999)的研究發(fā)現(xiàn)香港、印度、馬來西亞和韓國證券市場與美國的關(guān)聯(lián)度較大，而印度尼西亞、菲律賓以及新加坡證券市場與日本的關(guān)聯(lián)度較顯著。Johnson和Soenen (2002)的研究則發(fā)現(xiàn)澳大利亞、中國大陸、香港、馬來西亞、新西蘭以及新加坡證券市場收益率與日本市場高度內(nèi)生化，關(guān)聯(lián)度很強(qiáng)。Darrat和Zhong (2002)利用VAR模型分別分析11個(gè)亞太國家和日本、美國證券市場收益之間的長期協(xié)整關(guān)系，結(jié)果顯示每個(gè)亞太樣本國，包括香港和臺(tái)灣都與日本和美國市場之間存在協(xié)整關(guān)系，而且美國市場的影響在長期協(xié)整關(guān)系中起決定性作用。Premaratneb,G.和Balaa,L.(2004)的研究涉及新加坡、美國、日本、香港和英國證券市場風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)特征，結(jié)果顯示上述市場的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)顯著，但國與國之間的關(guān)聯(lián)程度有差別。文章特別指出，小型經(jīng)濟(jì)體對(duì)美國、日本等主要經(jīng)濟(jì)體證券市場的傳導(dǎo)作用不能被低估和忽視。陳漓高（2006）利用美國、日本以及中國、中國香港、印度尼西亞等9個(gè)亞洲新興證券市場國家和地區(qū)股指的日度收益率序列，基于VECM的Granger因果檢驗(yàn)等計(jì)量技術(shù)對(duì)上述11個(gè)證券市場之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析，基本結(jié)論有：第一，美國證券市場相對(duì)于亞洲新興證券市場而言，具有很強(qiáng)的獨(dú)立性和外生性，它不進(jìn)入l1個(gè)市場間的長期協(xié)整關(guān)系，但它幾乎對(duì)每一個(gè)亞洲股票市場具有短期的Granger影響。第二，中國證券市場仍具有很強(qiáng)的外生性，5個(gè)東盟證券市場的內(nèi)生性仍很強(qiáng)，而香港、臺(tái)灣和韓國在逐步向內(nèi)生化的方向發(fā)展。Cheng，H和Glascock,J.L.（2005）研究了大中華區(qū)以及美國和日本股票市場收益率的相互影響，發(fā)現(xiàn)（1）大中華區(qū)市場與美日股票市場收益率不存在長期協(xié)整關(guān)系，但是它們之間存在非常弱的非線性關(guān)聯(lián)；（2）分析方法調(diào)整后的進(jìn)一步研究可以看出，美國股票市場對(duì)大中華區(qū)的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過日本，尤其是針對(duì)香港股票市場的影響。



二、數(shù)據(jù)來源和模型方法

（一）樣本與數(shù)據(jù)選擇
大中華區(qū)證券市場收益率選用三地最具代表性的上海綜合指數(shù)收益率（SHCI）、香港恒生指數(shù)收益率（HIS）以及臺(tái)灣加權(quán)指數(shù)收益率（TWI），數(shù)據(jù)為復(fù)權(quán)后當(dāng)日與上一交易日收盤價(jià)的漲跌幅。另外，用美元指數(shù)的每日變動(dòng)作為美國因素的指代參變量。
數(shù)據(jù)跨度從2005年7月4日至2008年7月7日，原始數(shù)據(jù)源自WIND咨詢網(wǎng)。圖1給出SHCI、HIS以及TWI數(shù)據(jù)的時(shí)間序列演變。

圖1 上海綜合指數(shù)（SHCI）、香港恒生指數(shù)（HIS）和臺(tái)灣加權(quán)指數(shù)（TWI）收益率

（二）模型方法
為研究證券市場指數(shù)收益率波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)影響，本文建立多元VAR-GARCH模型，形如：
（1）
對(duì)于對(duì)角線拉直模型，其中符號(hào)代表Hadamard乘積（矩陣元素對(duì)元素的乘積）。為列向量（k為VAR中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù)），上式中其余所有的參變量都是矩陣。矩陣必須是對(duì)稱的。
在GARCH（1，1）情形下，對(duì)角拉直模型可以簡化為：

對(duì)于二次型模型，也稱BEKK模型，其條件協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)為（p=q=1）：
由于都是和它們的轉(zhuǎn)置矩陣成對(duì)出現(xiàn)，所以自然保證了條件協(xié)方差矩陣的對(duì)稱性和非負(fù)性。此時(shí)，就不必是對(duì)稱的。
若VAR模型需考慮外生變量*的影響，（1）式變?yōu)椋?br> （2）


三、計(jì)量分析結(jié)果

本文分析的VAR模型，k=3，yt=(SHCI,HIS,TWI）T。經(jīng)單位根檢驗(yàn)確認(rèn)上述3組時(shí)間序列數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列，對(duì)角線拉直VAR-GARCH（1，1）模型的模擬結(jié)果如表1。

表1 SHCI、HIS和TWI的對(duì)角線拉直VAR-GARCH（1,1）模型模擬結(jié)果

ARMA矩陣

中矩陣元素
系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 t統(tǒng)計(jì)量 t統(tǒng)計(jì)量概率（Pr>|t|）
ω(1,1) 0.032 0.016 2.001 0.0458
ω(2,1) 0.003 0.003 0.871 0.3841
ω(3,1) 0.002 0.004 0.410 0.6819
ω(2,2) 0.036 0.012 2.956 0.0032
ω(3,2) 0.037 0.014 2.680 0.0076
ω(3,3) 0.058 0.022 2.619 0.0090
中A矩陣元素
系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 t統(tǒng)計(jì)量 t統(tǒng)計(jì)量概率（Pr>|t|）
ARCH(1,1) 0.084 0.015 5.415 8.79e-008
ARCH(2,1) 0.018 0.007 2.507 1.24e-002
ARCH(3,1) 0.010 0.007 1.431 1.53e-001
ARCH(2,2) 0.080 0.014 5.738 1.51 ……（未完，全文共19086字，當(dāng)前僅顯示3433字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：大中華區(qū)證券市場波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)以及美國因素的影響》）