徐清海，賀根慶

（1.三峽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.清華大學(xué) 博士后流動(dòng)站，北京 100101；3.包商銀行 博士后工作站，北京 100101）

基于DCC-MVGARCH模型的中國(guó)金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性分析

徐清海1，賀根慶2,3

（1.三峽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.清華大學(xué) 博士后流動(dòng)站，北京 100101；3.包商銀行 博士后工作站，北京 100101）

使用動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)(DCC-MVGARCH)模型，研究中國(guó)金融市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系，并對(duì)次貸危機(jī)為代表的重大事件對(duì)市場(chǎng)間關(guān)聯(lián)程度的沖擊進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)金融市場(chǎng)的互動(dòng)體系基本形成，但未形成有效的價(jià)格聯(lián)動(dòng)體系；中國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展是不均衡的，債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)有待進(jìn)一步發(fā)展；貨幣市場(chǎng)的利率市場(chǎng)化建設(shè)有助于提高貨幣市場(chǎng)和其他金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

DCC-MVGARCH；金融市場(chǎng)；動(dòng)態(tài)相關(guān)性

一、引言

經(jīng)過(guò)近20多年的改革和發(fā)展，中國(guó)金融市場(chǎng)體制不斷完善，資源配置機(jī)制不斷健全，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用進(jìn)一步增強(qiáng)。股票市場(chǎng)實(shí)施了以股權(quán)分置改革為中心的制度性變革，解決了中國(guó)股市獨(dú)特的流通與非流通現(xiàn)象。融資融券和股指期貨的實(shí)施使中國(guó)股市告別了長(zhǎng)達(dá)20年的“單邊市”時(shí)代。創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的開(kāi)啟進(jìn)一步完善了股票市場(chǎng)價(jià)格形成機(jī)制，豐富了中國(guó)股票市場(chǎng)的層次；債券市場(chǎng)上發(fā)行主體范圍不斷擴(kuò)大，債券品種不斷豐富,債券市場(chǎng)的廣度和深度得到進(jìn)一步的擴(kuò)展。貨幣市場(chǎng)形成了由同業(yè)拆借市場(chǎng)、銀行間債券市場(chǎng)、票據(jù)市場(chǎng)等共同構(gòu)成的多層次市場(chǎng)，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大、功能不斷完善；《期貨交易管理?xiàng)l例》的公布為外匯期貨和期權(quán)等金融衍生品的推出奠定了法律基礎(chǔ)，對(duì)期貨公司、交易所繳納投資者保障基金的行為進(jìn)行了規(guī)范，進(jìn)一步健全了保護(hù)投資者的長(zhǎng)效機(jī)制。這些改革措施的實(shí)施，使得中國(guó)金融市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)，同時(shí)也為金融風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)金融體系的傳播提供了便利。

二、文獻(xiàn)綜述

金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系是指在不同金融市場(chǎng)之間存在著顯著的關(guān)聯(lián)性，即一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格或收益率的波動(dòng)變化，會(huì)引起另一個(gè)市場(chǎng)相關(guān)變量的波動(dòng)變化，聯(lián)動(dòng)關(guān)系是金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的重要根源。

關(guān)于一國(guó)主要金融市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的研究較為豐富。Ilmanen(2003)研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)股市和債券市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)變化情況，這些研究提供了股市和債市協(xié)動(dòng)性的信息。Rigobon&Sack(2003b)[1]發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)間的傳導(dǎo)過(guò)程是多方向的，股票與貨幣市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系如何取決于特定時(shí)期哪個(gè)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，貨幣政策的實(shí)施會(huì)受到股票市場(chǎng)的影響。Connollyaetal.(2005)[2]發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)間的互動(dòng)關(guān)系與股票市場(chǎng)狀態(tài)相關(guān)，當(dāng)股票市場(chǎng)不確定性增大時(shí)，兩者呈負(fù)相關(guān)。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)間的互動(dòng)關(guān)系和風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行了探討。王一萱、屈文洲(2005)[3]發(fā)現(xiàn)中國(guó)股票市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)關(guān)聯(lián)程度較低，貨幣政策對(duì)股票市場(chǎng)影響較小。黃瑋強(qiáng)、莊新田（2006）[4]運(yùn)用VAR 模型、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析及協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)證券交易所國(guó)債指數(shù)和銀行間國(guó)債指數(shù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。袁超等(2008)[5]揭示了中國(guó)股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)相關(guān)系數(shù)的時(shí)變特征，并指出了這種時(shí)變特征受到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和宏觀政策等外部因素的影響。

從以上文獻(xiàn)看，現(xiàn)有研究均證實(shí)了一國(guó)金融市場(chǎng)間存在不同程度的互動(dòng)關(guān)系，但對(duì)市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化缺乏準(zhǔn)確的度量，對(duì)重大事件沖擊對(duì)市場(chǎng)間相關(guān)關(guān)系的時(shí)變性影響方面也缺乏比較系統(tǒng)的研究。本文利用Engle和Sheppard（2001）提出了DCC-MVGARCH模型，對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)在次貸危機(jī)和歐債危機(jī)沖擊前后的聯(lián)動(dòng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行準(zhǔn)確度量，并對(duì)變化機(jī)制進(jìn)行分析。這些問(wèn)題的研究有利于我們加深認(rèn)識(shí)國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)傳染的動(dòng)態(tài)變化特征，為建立金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，實(shí)施有效的宏觀審慎監(jiān)管提供重要的參考依據(jù)。

三、理論模型

DCC-MVGARCH模型是由Engle和Sheppard于2001年提出的，用于研究時(shí)間序列之間的波動(dòng)特性和相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)εt=(ε1,t,ε2,t)′為殘差向量，且εt|It-1～N(0,Ht)，It-1為t-1期及以前所有影響系統(tǒng)變量的信息集，Ht是εt的條件協(xié)方差矩陣，DCC-MGARCH模型中設(shè)定為：

Engle把Rt設(shè)定為：

對(duì)所有時(shí)刻的對(duì)數(shù)似然值求和，得到關(guān)于模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值為：

經(jīng)過(guò)變形，可得：

Engle提出DCC模型可以通過(guò)兩個(gè)階段來(lái)估計(jì)。設(shè)θ表示第一階段的所有未知數(shù)，φ表示第二階段的未知數(shù)。第一階段估計(jì)模型的波動(dòng)部分，似然函數(shù)可以估計(jì)表述為：

利用第一步獲得的條件波動(dòng)，第二階段求出Rt。似然函數(shù)可以估計(jì)表述為：

四、樣本的選取與檢驗(yàn)

（一）樣本的選取和處理

選取上證綜指（SSEC）、中信標(biāo)普全債指數(shù)（ZXQZ）、南華商品期貨市場(chǎng)綜合指數(shù)(NHZH)和銀行間7天回購(gòu)移動(dòng)平均利率(R007)分別作為中國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)的研究變量，數(shù)據(jù)區(qū)間均為2005年1月1日至2011年6月30日的日數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于同花順軟件、中信標(biāo)普指數(shù)信息服務(wù)有限公司網(wǎng)站、南華期貨公司和中國(guó)貨幣網(wǎng)。本文對(duì)任一市場(chǎng)休市的交易日，刪除其他市場(chǎng)當(dāng)日數(shù)據(jù)，整理后共得到4組各1575個(gè)樣本數(shù)據(jù)。最后計(jì)算出SSEC、ZXQZ、NHZH的對(duì)數(shù)收益率序列RSSEC、RZXQZ和RNHZH，貨幣市場(chǎng)的收益率序列為R007①貨幣市場(chǎng)的回購(gòu)利率R007本身就是收益率序列。。

（二）數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表1 收益序列的單位根檢驗(yàn)

構(gòu)建GARCH(p,q)模型時(shí)，必須保證序列是平穩(wěn)的。本文依據(jù)AIC準(zhǔn)則，依次對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)的收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)（表1）。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，RSSEC、RZXQZ和RNHZH序列均是在1%顯著性水平上的平穩(wěn)序列，R007本身是不平穩(wěn)序列，其一階差分序列為平穩(wěn)序列。因此采用RSSEC、RZXQZ、RNHZH序列和R007的一階差分序列DR007進(jìn)行下面的分析。

2.自相關(guān)檢驗(yàn)

對(duì)四個(gè)市場(chǎng)的收益率序列進(jìn)行序列自相關(guān)檢驗(yàn),Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)均拒絕了序列無(wú)關(guān)的原假設(shè)，即RSSEC、RZXQZ、RNHZH和DR007序列都存在不同程度的序列相關(guān)現(xiàn)象。利用Eviews軟件并結(jié)合自相關(guān)圖，根據(jù)SC最小準(zhǔn)則,經(jīng)過(guò)多次估計(jì)比較,分別為RSSEC序列建立ARMA(4,0)均值方程，RZXQZ建立ARMA(2,3)均值方程，RNHZH建立ARMA(2,2)均值方程，RR007建立ARMA(3,5)均值方程。對(duì)各均值方程的殘差序列進(jìn)行Q統(tǒng)計(jì)量和LM檢驗(yàn)，結(jié)果均接受了序列無(wú)關(guān)的原假設(shè)，而殘差平方序列的Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)都拒絕了序列無(wú)關(guān)的原假設(shè)，顯示四個(gè)收益率序列都存在異方差。ARCH_LM異方差檢驗(yàn)（見(jiàn)表2）進(jìn)一步顯示RSSEC、RZXQZ、RNHZH和DR007序列的殘差在1%的置信水平下存在ARCH效應(yīng)，因此可以采用DCC-MVGARCH模型來(lái)分析這四個(gè)金融市場(chǎng)的時(shí)變聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

表2 收益率序列殘差的ARCH_LM異方差檢驗(yàn)

五、中國(guó)金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的實(shí)證結(jié)果

DCC-MVGARCH模型通過(guò)兩步驟來(lái)估計(jì)。首先估計(jì)單變量GARCH過(guò)程,然后用獲得的條件方差hi,i,t去除rt，得到rt的標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)εt，然后利用極大似然法估計(jì)動(dòng)態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)的參數(shù),通過(guò)兩階段得到的DCC估計(jì)量具有一致性和漸近正態(tài)性。

（一）單變量GARCH模型

建立GARCH模型來(lái)分析RSSEC、RZXQZ、RNHZH和DR007序列的異方差，對(duì)相應(yīng)的殘差進(jìn)行Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和ARCH_LM異方差檢驗(yàn)，四個(gè)市場(chǎng)收益序列的異方差已經(jīng)不存在，說(shuō)明模型的均值方程和方差方程的設(shè)定是合理的。GARCH模型的實(shí)證結(jié)果如表3：

表3 GARCH模型的實(shí)證結(jié)果

對(duì)貨幣市場(chǎng)的利率數(shù)據(jù)建立GARCH（1,1）模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，其ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)和大于1，不滿足平穩(wěn)性要求。國(guó)際上關(guān)于利率數(shù)據(jù)的相關(guān)研究也發(fā)現(xiàn)利率序列的條件方差中存在過(guò)高的持續(xù)性，Engle等（1990）[6]研究了美國(guó)國(guó)庫(kù)券收益率，發(fā)現(xiàn)其ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)和1.0096；Kees等（1990）研究了美國(guó)一個(gè)月國(guó)庫(kù)券收益率，得到參數(shù)之和為1.10。吳雄偉、謝赤（2002）[7]對(duì)中國(guó)銀行間債券市場(chǎng)三個(gè)月回購(gòu)利率進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)不對(duì)稱性的GARCH模型較好地描述回購(gòu)利率的波動(dòng)性，并且回購(gòu)利率在向上變動(dòng)的過(guò)程中其波動(dòng)性要大于向下變動(dòng)過(guò)程中的波動(dòng)性。本文采用吳雄偉的方法得到DR007的非對(duì)稱GARCH模型，其ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)和小于1，這就說(shuō)明DR007的非對(duì)稱GARCH模型對(duì)其波動(dòng)性的解釋效果較好，滿足了GARCH模型需要的平穩(wěn)性條件。

從表3的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，每個(gè)序列的ARCH項(xiàng)、GARCH項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值都是顯著的，回歸系數(shù)都滿足了常數(shù)項(xiàng)大于零，ARCH和GARCH的系數(shù)非零，且ARCH和GARCH的系數(shù)之和α+β<1，滿足平穩(wěn)性條件。說(shuō)明GARCH模型能夠較好地?cái)M合數(shù)據(jù)，收益序列的波動(dòng)具有集聚性。

（二）DCC-MVGARCH模型系數(shù)

我們借助上述單變量GARCH模型估計(jì)的參數(shù)，利用DCC-MVGARCH模型對(duì)四個(gè)市場(chǎng)之間的時(shí)變相關(guān)關(guān)系進(jìn)行研究，采用最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)的方法,運(yùn)用R軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。估計(jì)結(jié)果（表4）中RNHZH和DR007的α、β均不顯著，可以認(rèn)為期貨市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性很弱。其他金融市場(chǎng)間的α、β均顯著異于零，并且 α+β<1，符合DCCMVGARCH模型的約束條件，RSSEC和RZXQZ、RSSEC和RNHZH、RSSEC和DR007、RZXQZ和RNHZH的β系數(shù)都大于0.90，非常接近于1，說(shuō)明幾個(gè)金融市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性受前期條件異方差的影響非常顯著，其變動(dòng)持續(xù)性較強(qiáng)，市場(chǎng)的聚類現(xiàn)象突出。

六、中國(guó)金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的結(jié)果分析

根據(jù)表4可以分別得到四個(gè)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)序列圖（圖1-圖5）。

（一）中國(guó)股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系分析

從圖1可以看出，中國(guó)股市和債券市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性較弱，并且不太穩(wěn)定。其中動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)最高為0.2720、最低為-0.2090，平均達(dá)到0.0507，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0698。2007年10月前兩個(gè)市場(chǎng)間基本保持著正向的聯(lián)動(dòng)關(guān)系并逐漸增強(qiáng)。2007年10月到2008年年底，兩個(gè)市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系逐漸變成負(fù)相關(guān)，隨后又逐漸恢復(fù)到2007年10月前的狀態(tài)。事實(shí)上，2005年1月至2007年10月間中國(guó)股票市場(chǎng)出現(xiàn)了一輪大的牛市行情，同期，債券市場(chǎng)指數(shù)也是逐步上揚(yáng)，這主要是由于這段時(shí)期中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，投資者預(yù)期隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，自身收入會(huì)進(jìn)一步提高，良好的預(yù)期使得人們向這兩個(gè)市場(chǎng)的投資越來(lái)越多，大量資金涌入中國(guó)的資本市場(chǎng)。股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)在這一背景下呈現(xiàn)同時(shí)持續(xù)走高的結(jié)果。中國(guó)股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)在這一時(shí)期呈現(xiàn)正的相關(guān)關(guān)系并逐漸增強(qiáng)，兩者的正相關(guān)性于2007年10月股市見(jiàn)頂時(shí)達(dá)到頂峰。2007年10月到2008年年底，受次貸危機(jī)的影響，投資者的心理和預(yù)期都發(fā)生了很大調(diào)整與分歧，資本市場(chǎng)是一個(gè)信息市場(chǎng)、心理市場(chǎng)和預(yù)期市場(chǎng)。投資者的心理和預(yù)期的變化通過(guò)市場(chǎng)的“羊群效應(yīng)”進(jìn)一步放大，中國(guó)股市開(kāi)始持續(xù)下跌，股票市場(chǎng)的大幅下跌使得資金大量離開(kāi)股票市場(chǎng)。在股市、經(jīng)濟(jì)低迷的情況下，債券市場(chǎng)的避險(xiǎn)作用得到體現(xiàn)，投資者為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)必然把目光投向相對(duì)安全的債券市場(chǎng)，一些市場(chǎng)資金轉(zhuǎn)向進(jìn)入債券市場(chǎng)，保證了中國(guó)債券市場(chǎng)的繼續(xù)上漲。兩個(gè)市場(chǎng)的正相關(guān)性迅速減弱，并變成負(fù)的相關(guān)關(guān)系。此后，隨著次貸危機(jī)危害的明朗，股市開(kāi)始恢復(fù)性上漲，股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)逐漸恢復(fù)到2007年10月前的互動(dòng)狀態(tài)。

（二）中國(guó)股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系分析

從圖2可以看出，中國(guó)股市和期貨市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)最高為0.6572、最低為-0.0908，平均達(dá)到0.3010，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2012。兩個(gè)市場(chǎng)間基本保持著正向的聯(lián)動(dòng)關(guān)系并逐漸增強(qiáng)?？傮w看來(lái)，期貨市場(chǎng)和股票市場(chǎng)基本保持了一個(gè)共同發(fā)展的態(tài)勢(shì)。這主要因?yàn)橐环矫嬷袊?guó)的股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)都還處在快速發(fā)展階段，與我國(guó)的國(guó)民財(cái)富相比，市場(chǎng)資金容量相對(duì)較小，資金競(jìng)爭(zhēng)并不明顯。另一方面期貨市場(chǎng)作為資本市場(chǎng)的重要組成部分，在資本市場(chǎng)中發(fā)揮著十分重要的作用。期貨市場(chǎng)最主要作用之一就是價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。期貨市場(chǎng)是現(xiàn)貨市場(chǎng)將來(lái)的市場(chǎng)預(yù)期，大量投資者（特別是專業(yè)投資者）習(xí)慣從期貨市場(chǎng)走勢(shì)所揭示的現(xiàn)貨供求和國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等信息來(lái)發(fā)掘股票市場(chǎng)的投資機(jī)會(huì)。因此整體上股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間保持著正向并逐漸增強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。在這一趨勢(shì)下，資金在市場(chǎng)間的短期流動(dòng)也會(huì)造成股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)關(guān)系的短期趨弱。如2007年10月到2008年8月來(lái)看，隨著中國(guó)股票市場(chǎng)的沖高回落，部分資金流向期貨市場(chǎng)，短期的資金競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系有所顯現(xiàn)，兩個(gè)市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性減弱。

（三）中國(guó)股票市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系分析

根據(jù)戈登增長(zhǎng)模型，貨幣市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的資金價(jià)格存在著一種均衡關(guān)系，股票價(jià)格與貨幣市場(chǎng)利率成反向關(guān)系，貨幣市場(chǎng)的利率越高，股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)就會(huì)越低，反之亦然。當(dāng)股票價(jià)格指數(shù)和貨幣市場(chǎng)利率兩者之中任一個(gè)發(fā)生變化時(shí)，必然會(huì)引起另一個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的相應(yīng)變化。從圖3可以看出，中國(guó)股市和貨幣市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)最高為0.1160、最低為-0.1410，平均達(dá)到-0.0075，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0430。中國(guó)股市和貨幣市場(chǎng)間整體呈現(xiàn)負(fù)的相關(guān)關(guān)系，并且相關(guān)性很弱,這主要是由于國(guó)家不允許銀行資金直接進(jìn)入股票市場(chǎng),使得兩個(gè)市場(chǎng)間的資金流動(dòng)性很弱，聯(lián)動(dòng)關(guān)系不強(qiáng)。這一結(jié)果和王一萱、屈文洲(2005)的研究結(jié)果一致,貨幣政策的實(shí)施對(duì)股票市場(chǎng)的影響較小。

（四）中國(guó)債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系分析

從圖4可以看出，中國(guó)債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)最高為0.2730、最低為-0.3070，平均達(dá)到0.0308，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0655。整體上，中國(guó)債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系很弱。中國(guó)現(xiàn)在的資本市場(chǎng)中，相對(duì)于股票市場(chǎng)，債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的市場(chǎng)容量很小，并且都處于發(fā)展的初級(jí)階段。資本在這兩個(gè)市場(chǎng)間的流動(dòng)性不強(qiáng)，形成了債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間較小的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)。

（五）中國(guó)債券市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系分析

債券的價(jià)值來(lái)源于未來(lái)現(xiàn)金流量的貼現(xiàn)值，因此債券的價(jià)格和市場(chǎng)回購(gòu)利率呈反向關(guān)系?；刭?gòu)利率越高，債券市場(chǎng)價(jià)格就會(huì)越低，反之亦然。從圖5可以看出，中國(guó)債券市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)最高為0.3414、最低為-0.6197，平均達(dá)到-0.1109，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1137。整體上，債券市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系為負(fù)，兩市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系不強(qiáng),這主要是由于國(guó)家的管制政策和中國(guó)銀行經(jīng)營(yíng)模式的限制，使得貨幣市場(chǎng)和債券市場(chǎng)的資金流動(dòng)受到一定的限制。

七、研究結(jié)論及建議

本文通過(guò)DCC-MVGARCH方法,研究了中國(guó)金融市場(chǎng)間的動(dòng)態(tài)相關(guān)問(wèn)題,研究發(fā)現(xiàn)：（1）外來(lái)危機(jī)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系有所影響，對(duì)其他金融市場(chǎng)之間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的影響不太明顯。（2）期貨市場(chǎng)和股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性較強(qiáng)，并基本保持了一個(gè)逐漸變大的態(tài)勢(shì)。（3）貨幣市場(chǎng)和股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性不強(qiáng),這主要是由于國(guó)家的管制和商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)模式,限制了商業(yè)銀行的資金向股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)的流動(dòng)。（4）期貨市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)、債券市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性很弱，相對(duì)于股票市場(chǎng)，債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的市場(chǎng)容量很小，并且都處于發(fā)展的初級(jí)階段，資本在這兩個(gè)市場(chǎng)間的流動(dòng)性不強(qiáng)。

通過(guò)對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的分析，我們認(rèn)為：（1）中國(guó)金融市場(chǎng)的互動(dòng)體系基本形成，但未形成有效的價(jià)格聯(lián)動(dòng)體系。因此需構(gòu)筑市場(chǎng)之間有效的協(xié)調(diào)互動(dòng)機(jī)制，有效降低金融風(fēng)險(xiǎn)的累積程度。（2）提高貨幣市場(chǎng)和其他金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，重點(diǎn)推動(dòng)貨幣市場(chǎng)的利率市場(chǎng)化建設(shè)，保障貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的暢通。（3）應(yīng)著力于金融市場(chǎng)的均衡發(fā)展，大力發(fā)展債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)，利用期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能來(lái)規(guī)范現(xiàn)貨市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展。（4）中國(guó)應(yīng)盡快制定金融安全預(yù)警機(jī)制，實(shí)施有效宏觀審慎監(jiān)管，使金融風(fēng)險(xiǎn)在市場(chǎng)間平穩(wěn)溢出，防止金融市場(chǎng)的大幅波動(dòng)，確保中國(guó)金融體系安全。

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1003-4625（2014）07-0020-05

F832.5

A

2014-05-08

本文為教育部規(guī)劃基金項(xiàng)目“金融市場(chǎng)時(shí)變聯(lián)動(dòng)與金融風(fēng)險(xiǎn)溢出的機(jī)制及實(shí)證研究”（11YJA790206）；中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目“金融市場(chǎng)時(shí)變聯(lián)動(dòng)與金融風(fēng)險(xiǎn)溢出的機(jī)制及實(shí)證研究”（2013M530898）。

徐清海（1970-），男，湖北宜昌人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，副教授，碩士生導(dǎo)師；賀根慶（1974-），男，河南焦作人，博士后。

張艷峰）