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

目錄/提綱：……
一、文獻(xiàn)回顧
（一）中國(guó)大陸、香港、臺(tái)灣以及其它海外證券市場(chǎng)價(jià)格的相互影響
（二）國(guó)際證券市場(chǎng)收益與波動(dòng)之間的聯(lián)動(dòng)影響
二、數(shù)據(jù)來(lái)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(chǎng)波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)以及美國(guó)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(guó)大陸、香港和臺(tái)灣）證券市場(chǎng)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(guó)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(chǎng)收益率波動(dòng)具有很強(qiáng)的內(nèi)生性，中國(guó)大陸對(duì)香港、臺(tái)灣證券市場(chǎng)以及香港、臺(tái)灣對(duì)大陸證券市場(chǎng)都具有顯著的內(nèi)生性傳導(dǎo)效應(yīng)。（2）美國(guó)因素對(duì)大中華區(qū)證券市場(chǎng)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(guó)大陸證券市場(chǎng)收益率的影響不顯著。這說(shuō)明美國(guó)因素對(duì)大中華區(qū)證券市場(chǎng)的影響程度在減弱。（3）中國(guó)大陸證券市場(chǎng)的國(guó)際化程度還相對(duì)較低，證券市場(chǎng)收益率的波動(dòng)幅度依然過(guò)高。
關(guān)鍵詞：多元GARCH模型；證券市場(chǎng)收益率波動(dòng)；大中華區(qū)

隨著資本市場(chǎng)國(guó)際化進(jìn)程的加快，尤其是近年來(lái)QFII投資參與中國(guó)大陸證券市場(chǎng)，QDII將國(guó)內(nèi)資金投資于海外市場(chǎng)，無(wú)論是資金面的狀況還是在投資理念上，中國(guó)大陸證券市場(chǎng)都呈現(xiàn)出與國(guó)際接軌的特征。論及香港證券市場(chǎng)，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(chǎng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)逐步增強(qiáng)。對(duì)于中國(guó)大陸與臺(tái)灣證券市場(chǎng)，雖然相互之間的開(kāi)放程度不高以及存在人為的阻隔因素，但兩地投資者無(wú)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(chǎng)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(guó)證券市場(chǎng)收益率之間存在一定程度的相互關(guān)聯(lián)，美國(guó)市場(chǎng)對(duì)亞洲四小龍國(guó)家證券市場(chǎng)產(chǎn)生較強(qiáng)的影響，而亞洲四小龍對(duì)美國(guó)市場(chǎng)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(chǎng)收益與德國(guó)、日本、英國(guó)以及美國(guó)市場(chǎng)之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，結(jié)果還指出韓國(guó)對(duì)臺(tái)灣、臺(tái)灣對(duì)新加坡、新加坡對(duì)韓國(guó)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(lái)西亞和韓國(guó)證券市場(chǎng)與美國(guó)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(chǎng)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(guó)大陸、香港、馬來(lái)西亞、新西蘭以及新加坡證券市場(chǎng)收益率與日本市場(chǎng)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(guó)家和日本、美國(guó)證券市場(chǎng)收益之間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，結(jié)果顯示每個(gè)亞太樣本國(guó)，包括香港和臺(tái)灣都與日本和美國(guó)市場(chǎng)之間存在協(xié)整關(guān)系，而且美國(guó)市場(chǎng)的影響在長(zhǎng)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(guó)、日本、香港和英國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)特征，結(jié)果顯示上述市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)顯著，但國(guó)與國(guó)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(guó)、日本等主要經(jīng)濟(jì)體證券市場(chǎng)的傳導(dǎo)作用不能被低估和忽視。陳漓高（2006）利用美國(guó)、日本以及中國(guó)、中國(guó)香港、印度尼西亞等9個(gè)亞洲新興證券市場(chǎng)國(guó)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(chǎng)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(guó)證券市場(chǎng)相對(duì)于亞洲新興證券市場(chǎng)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(chǎng)間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，但它幾乎對(duì)每一個(gè)亞洲股票市場(chǎng)具有短期的Granger影響。第二，中國(guó)證券市場(chǎng)仍具有很強(qiáng)的外生性，5個(gè)東盟證券市場(chǎng)的內(nèi)生性仍很強(qiáng)，而香港、臺(tái)灣和韓國(guó)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(guó)和日本股票市場(chǎng)收益率的相互影響，發(fā)現(xiàn)（1）大中華區(qū)市場(chǎng)與美日股票市場(chǎng)收益率不存在長(zhǎng)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(guó)股票市場(chǎng)對(duì)大中華區(qū)的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)日本，尤其是針對(duì)香港股票市場(chǎng)的影響。



二、數(shù)據(jù)來(lái)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(chǎng)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(guó)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(chǎng)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(jiǎn)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(chǎng)波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)以及美國(guó)因素的影響》）