趙夢楠，張意翔，章佩英

?

石油價格波動對中國股市影響的實證分析——基于近似單整時間序列的Bonferroni檢驗

趙夢楠，張意翔，章佩英

(武漢紡織大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430073 )

以國際原油價格與中國股市收益率日數(shù)據(jù)為樣本，對中國股市的有效性進行了實證研究。通過等尾置信區(qū)間估計方法，證明國際原油價格時間序列數(shù)據(jù)為一近單整過程而非確定的單位根過程。在此基礎上，使用近單整時間序列的Bonferroni檢驗，得出國際原油價格對中國股市的收益率不存在明顯溢出效應的結論，并對造成這一現(xiàn)象的原因進行了分析。這一研究結論對未來我國原油定價機制改革以及制訂股市投資策略都具有重要意義。

原油價格；股市收益率；近單整時間序列；Bonferroni檢驗

一、引言

石油作為一種基礎能源，在一國經(jīng)濟中起著極其重要的作用。隨著中國經(jīng)濟的高速發(fā)展，對石油的需求量也在不斷增加。自1993年起，中國成為石油產(chǎn)品的凈進口國，2003年中國的石油消費總量已超過日本，躍居世界第二大石油消費國。截止2012年末，中國石油消費總量已達4.9億噸，石油對外依存度突破50%的國際警戒線，達到56.4%的新高。另一方面，在我國石油消費快速增長的同時，受戰(zhàn)爭、國際金融危機、歐佩克限產(chǎn)等各種因素的影響，國際石油價格自2002年起，出現(xiàn)劇烈波動，2008年原油價格曾漲至147美元/桶的歷史高位，隨后在2009年又跌至35美元/桶。

隨著中國在全球經(jīng)濟中的影響力逐步增強，石油進口激增以及石油價格的劇烈變化對中國經(jīng)濟的影響也開始成為各方關注的重點。在理論研究方面，根據(jù)Bruno與Saches（1979）、以及Hamilton（1983）的研究結論，石油價格的變化一方面會造成社會總供給曲線的移動，另一方面又會通過替代效應與收入效應改變一國的總需求。從市場角度看，為適應石油價格沖擊所帶來的勞動與資本需求的變化，必然要求生產(chǎn)部門對資源進行重新配置。對于上市公司而言，這一重新配置資源的過程也會導致公司運營成本的變化。若一國的股票市場是有效市場，那么這種石油價格沖擊所帶來的影響就會立刻體現(xiàn)在股票價格當中，而無需等到這些影響真的發(fā)生。因此，對石油價格與股票市場相互關系的研究亦被看做石油價格是否影響對宏觀經(jīng)濟的重要依據(jù)。

在實證研究方面，自Burbridge與Harrison（1984）最早使用VAR模型分析了石油價格波動對五個主要OECD國家股票市場的影響后，出現(xiàn)了大量的類似研究。如Chen等（1986）、Haung（1996）以及O'neil（2008）等對石油價格與美國股市之間關系的實證分析；Hamao（1989）對石油價格與日本股市的研究；Papapetrou（2001）、Hammoudeh與Eleisa（2004）分別對希臘與海灣合作委員會五國的石油價格與股價之間的關系研究。

值得注意的是，從研究方法上看，目前學者一般都是將石油價格與股票指數(shù)當做單位根過程，在此基礎上使用協(xié)整與誤差修正模型進行計算，或者對原始數(shù)據(jù)進行差分處理后使用VAR模型進行計算。這兩種計算方法各有利弊：單位根檢驗與協(xié)整估計是目前使用較為廣泛的時間序列模型估計方法。但傳統(tǒng)單位根檢驗的檢驗功效（power）普遍較低，因此當時間序列自回歸過程AR（1）的自回歸系數(shù)為一小于但接近于1的正數(shù)，即所謂近似單整（near-integrated）過程時，傳統(tǒng)單位根檢驗實際上無法對其進行準確的區(qū)分（Banerjee等）[1]。更重要的是，雖然在有限樣本條件下，近似單整過程自回歸系數(shù)的統(tǒng)計性質更接近于隨機游走過程而非經(jīng)典平穩(wěn)數(shù)據(jù)的漸進分布，但對解釋變量為近似單整數(shù)據(jù)的回歸模型，受冗余參數(shù)與內生性問題的影響，若使用各種標準的協(xié)整估計方法進行參數(shù)估計與檢驗，會出現(xiàn)不同程度的檢驗水平扭曲（size distortion）。某些極端情況下，檢驗水平 (size) 值甚至可能超過50%，對原假設的過度拒絕（overrejection）導致檢驗者經(jīng)常得出協(xié)整關系成立的錯誤結論（Elliott等）[2-3]。而VAR模型中參數(shù)統(tǒng)計量的顯著性水平易受模型滯后項階數(shù)等的影響，因此更適合進行預測分析。在對石油價格與中國股市之間關系的實證研究中，金洪飛與金犖，以及安瑤與謝齡葓分別使用VAR模型與協(xié)整估計方法進行了計算，但得出的結論是完全相反的[4-5]。

與傳統(tǒng)研究方法不同，本文不再將石油價格視作確定的單位根過程，而是可能包含近單整過程、單位根過程或爆破過程（explosiveprogress）的局部漸進（local-to-unity）過程。在此基礎上，使用穩(wěn)健估計的Bonferroni檢驗分析石油價格對中國股市影響。

二、近似單整時間序列的Bonferroni檢驗原理

為克服傳統(tǒng)協(xié)整估計方法的缺陷，Cavanagh等在局部漸進理論的基礎上提出了三種時間序列模型參數(shù)估計方法：Sup-Bound檢驗、Bonferroni檢驗與Scheffe檢驗[6]。其中Sup-Bound檢驗由于未能充分利用近似單整時間序列數(shù)據(jù)本身所包含的信息，在實證研究中極少使用。目前在實證研究中使用較多的是Bonferroni檢驗與Scheffe檢驗[7-8]。而有限樣本條件下的仿真實驗顯示，Scheffe檢驗由于其檢驗水平較為保守，造成其檢驗功效要明顯低于Bonferroni檢驗與Sup-Bound檢驗。因此本文選擇使用Bonferroni檢驗作為分析工具，其計算的基本原理是：

假定近似單整時間序列自回歸模型的形式為：

三、Bonferroni檢驗結果及分析

與

表1 10%顯著性水平下漸進參數(shù)置信區(qū)間

根據(jù)經(jīng)典的有效市場理論，作為一種重要能源，石油價格的波動如果不能在股票收益中得到迅速體現(xiàn)的話，則該股票市場就是一個非有效市場。但就中國的實際情況來看，考慮到中國在石油的使用及石油定價方面與歐美發(fā)達國家有所不同，不能簡單地認為中國股票市場是非有效的。首先，從能源消費結構看，目前中國一次能源消耗的主體仍然是煤炭，約占全部能源消耗量的70%左右，而石油消費量雖然不斷增長，但在一次能源消費中所占比重仍低于20%，遠遠小于歐美國家中的石油消費比重。這在一定程度上使得中國的國內經(jīng)濟受國際油價波動的影響較??；另一方面，從石油定價機制角度看，目前國內成品油價格的定價權仍控制在國家發(fā)改委手中。當國際石油價格出現(xiàn)波動時，考慮到國內實體經(jīng)濟的承受能力，發(fā)改委往往會限制國內石油價格的相應調整。因此國內石油價格與國際油價在某種程度上是相互脫節(jié)的，這也造成國際石油價格波動對中國經(jīng)濟的影響不顯著。這兩方面的原因可能造成國內投資者在進行投資決策時對石油價格因素的考慮較少。

四、結論

本文以1998年6月1日至2010年11月29日的日數(shù)據(jù)為樣本，對WTI石油價格與中國股市收益率之間的關系進行了實證分析。在證明了國際石油價格時間序列數(shù)據(jù)為近單整過程，以及模型系統(tǒng)存在高內生性的條件下，通過Bonferroni檢驗的結果證實，國際石油價格波動不影響中國股市的收益率。

造成中國股市與國際石油價格脫節(jié)的原因，可能與目前國內石油消耗比重不高，以及成品油價格的定價機制有關。但隨著未來我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，石油消耗總量以及石油對外依存度必將不斷提高，而成品油價格的定價機制也將更趨于市場化，國際石油價格的變化將有可能逐漸成為我國股票定價的重要參考因素。此外，國際油價波動雖然對中國股市總體沒有影響，但不代表其對汽車、化工等相關行業(yè)企業(yè)的股票收益率也沒有影響。這些問題需要我們在今后做更進一步的深入研究。

[1] Anindya, Banerjee, Juan, et al. Co-integration, Error Correction, and the Econometric Analysis of Non-stationary Data[M]. Oxford: Oxford University Press, 1993.

[2] Graham, Elliott, James, H Stock. Inference in Time Series Regression when the Order of Integration of a Regressor is unknown[J]. Econometric Theory, 1994, 10: 3-4.

[3] Graham, Elliott. On the Robustness of Cointegration Methods When Regressors Almost Have Unit Roots [J]. Econometrica, 1998, 66(1).

[4] 金洪飛, 金犖. 石油價格與股票市場的溢出效應——基于中美數(shù)據(jù)的比較分析[J]. 金融研究，2008, (2).

[5] 安瑤, 謝齡葓. 石油價格對中國股市走勢影響的實證研究[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟信息, 2011, (2).

[6] Christopher, Cavanagh, Graham, et al. Inference in Models with Nearly Integrated Regressors [J]. Econometric Theory, 1995, 11(5).

[7] John, Y. Campbell, Motohiro, Yogo. Efficient Tests of Stock Return Predictability[J]. Journal of Financial Economics, 2006, 81(1).

[8] Markku, Lanne. Near Unit Roots, Cointegration, and the Term Structure of Interest Rates[J]. Journal of Applied Econometrics, 2000, ( 15).

[9] James, H Stock. Confidence Intervals for the Largest Autoregressive root in U.S. economic Time Series[J]. Journal of Monetary economics, 1991, 28(3).

Empirical Analysis on the Relationship Between the Oil Price and Chinese Stock Market ——Based on Bonferroni Test of Near Integrated Regressor

ZHAO Meng-nan, ZHANG Yi-xiang, ZHANG Pei-ying

(School of Economics, Wuhan Textile University, Wuhan Hubei 430073, China)

This paper tests the relationship between the stock market of China and oil price of WTI. The time series of oil price is proved to be near integrated by an equal-tailed confidence interval test of Stock(1991), which means overrejection when standard cointegration method is employed. Instead, the bonferroni test is applied to the model in this paper, the evidence shows that there is no return between oil market and Chinese stock market, and a analysis is given on this phenomenon. The conclusion will be useful to the reform of oil pricing mechanism and the strategy of stock market investment in China.

Oil Price; Return of Stock; Near Integrated Time Series; Bonferroni Test

趙夢楠（1973-），男，副教授，博士，研究方向：石油價格波動.

教育部人文社科基金（10YJC790394），中國博士后科學基金面上項目（2012M511699）.

O212

A

2095－414X(2014)04－0040－03