林祥友++胡雙++彭滟茹++全施橈

摘要：在已經(jīng)實(shí)施滬港通，即將實(shí)施深港通的背景下，以滬深交易所AH雙重上市板塊為研究對(duì)象，采用均值差異的T檢驗(yàn)和Wilcoxon秩和檢驗(yàn)方法分析在滬港通實(shí)施前后滬深港證券市場(chǎng)AH雙重上市板塊成交額的差異，采用Lotka-Volterra模型實(shí)證分析滬港通實(shí)施前后AH雙重上市板塊在滬港證券市場(chǎng)、深港證券市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的變化，以考察滬港通的實(shí)施對(duì)滬深港股市動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的影響。結(jié)果表明，滬港通的實(shí)施對(duì)AH雙重上市板塊在滬港證券市場(chǎng)、深港證券市場(chǎng)之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系產(chǎn)生了顯著影響，人民幣對(duì)港元匯率的波動(dòng)也會(huì)對(duì)滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系產(chǎn)生影響。

關(guān)鍵詞：滬港通；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；Wilcoxon秩和檢驗(yàn)；Lotka-Volterra模型

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.30

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2017）05-0140-05

Study on the Effect of the ShanghaiHong Kong Stock

Connect Program on the Competitive Relationship between

Shanghai and Shenzhen and Hong Kong Stock Markets

LIN Xiangyou，HU Shuang，PENG Yanru，QUAN Shirao

（School of Business， Chengdu University of Technology， Chengdu 610059）

Abstract： Under the background of the ShanghaiHong Kong stock connect program has been implemented and the ShenzhenHong Kong stock connect program will soon be implemented， measuring the stock market competitive relationship with the LotkaVolterra Model， using the nonparametric test and difference in difference model， the effects of ShanghaiHong Kong stock connect program on the stock market competitive relationships are studied in the paper. The conclusions are drawn as the follows： there are significant effects of ShanghaiHong Kong stock connect program on the stock market competitive relationships between Shanghai and Shenzhen and Hong Kong stock markets， furthermore， the exchange rate of RMB against the Hong Kong dollar also affects the stock market competitive relationships significantly.

Key words：ShanghaiHong Kong Stock Connect Program； competitive relationships of markets； Wilcoxon Test； LotkaVolterra Model

引言

我國(guó)資本市場(chǎng)于2014年11月17日正式實(shí)施滬港通。滬港通是上海證券交易所和香港聯(lián)合交易所允許兩地投資者通過(guò)當(dāng)?shù)刈C券公司買(mǎi)賣(mài)規(guī)定范圍內(nèi)的對(duì)方交易所上市的股票，是滬港股票市場(chǎng)交易的互聯(lián)互通機(jī)制。在滬港通實(shí)施1年多之后，2016年李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中明確要求適時(shí)推出深港通。同年8月16日，深港通方案正式獲批，并于12月5日推出。

在滬港通已經(jīng)推出，深港通即將推出的背景下，滬市AH雙重上市公司板塊已經(jīng)受到股市互聯(lián)互通機(jī)制的影響，深市AH雙重上市公司板塊尚未受到股市互聯(lián)互通機(jī)制的影響，這為檢驗(yàn)滬港通的實(shí)施效應(yīng)提供了一個(gè)雙重差分的“自然實(shí)驗(yàn)”。本文將基于這一“自然實(shí)驗(yàn)”，以滬市AH雙重上市公司板塊構(gòu)造處理組樣本，以深市AH雙重上市公司板塊構(gòu)造控制組樣本，以滬港通實(shí)施前后各1年為考察期間，采用Lotka-Volterra模型度量AH雙重上市公司板塊的交易量（額）在滬港股票市場(chǎng)、深港股票市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，采用雙重差分模型的分析框架實(shí)證分析滬港通的實(shí)施對(duì)滬深港股票市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的凈影響。

1 文獻(xiàn)回顧

在滬港通實(shí)施1年多的時(shí)間里，學(xué)者們相繼從滬港股票價(jià)格的角度實(shí)證檢驗(yàn)了滬港通的實(shí)施效應(yīng)。孫寅浩和黃文凡研究發(fā)現(xiàn)，滬港通開(kāi)通后，A、H兩地上市公司的股票價(jià)差并未出現(xiàn)顯著的收斂，但在邊際上促進(jìn)了A-H股價(jià)差的收斂[1]。嚴(yán)佳佳等以滬港通包含的成分股為研究對(duì)象，研究發(fā)現(xiàn)港市對(duì)“滬港通”事件的公告效應(yīng)強(qiáng)于滬市[2]。楊瑞杰和張向麗研究發(fā)現(xiàn)滬港通對(duì)大陸、我國(guó)香港地區(qū)股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)存在顯著影響[3]。劉茂榮和劉恒昕研究發(fā)現(xiàn)滬港通實(shí)施后上海股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期和短期記憶性明顯下降[4]。馮永琦和段曉航研究表明滬港通的實(shí)施在一定程度上增強(qiáng)了滬港兩市的聯(lián)動(dòng)效應(yīng) [5]。徐曉光等以相依性作為市場(chǎng)融合程度的考量指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)滬港通的實(shí)施增強(qiáng)了市場(chǎng)的融合程度[6]。趙勝民和閆紅蕾采用時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型研究了上證A股、B股和香港恒生指數(shù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)滬港通實(shí)現(xiàn)了滬市A股和港股平穩(wěn)的互聯(lián)互通[7]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要分析滬港通實(shí)施對(duì)滬港股市價(jià)格關(guān)系的影響，沒(méi)有見(jiàn)到滬港通影響滬港股市交易量（額）的研究文獻(xiàn)，本文將采用Lotka-Volterra模型，首次實(shí)證考察滬港通的實(shí)施對(duì)滬港股市交易量競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的影響。

Lotka-Volterra模型由美國(guó)生態(tài)學(xué)家Lotka[8]和意大利數(shù)學(xué)家Volterra[9]先后提出，最初用于研究模擬生態(tài)學(xué)中種群間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，近年來(lái)Lotka-Volterra模型常用來(lái)研究資本市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。Modis認(rèn)為資本市場(chǎng)間的競(jìng)爭(zhēng)主要表現(xiàn)為對(duì)投資者注意力和投資資金的競(jìng)爭(zhēng)，他應(yīng)用Lotka-Volterra模型研究了DJIA和NYSE之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[10]。Farmer利用Lotka-Volterra模型考察了證券市場(chǎng)效率及其演化過(guò)程[11]。Ito等研究了大阪證券交易所和新加坡交易所的日經(jīng)225指數(shù)股指期貨的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[12]。Lee等研究了韓國(guó)股票市場(chǎng)的KSE和KOSDAQ之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[13]。孔東民則從整體入手，對(duì)Lotka-Volterra系統(tǒng)下的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)演進(jìn)進(jìn)行了研究[14]。熊熊等應(yīng)用Lotka-Volterra模型研究了新加坡的摩根臺(tái)指期貨與中國(guó)臺(tái)灣的臺(tái)股指數(shù)期貨的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[15]。姚亞偉和廖士光的研究表明，隨著市場(chǎng)相關(guān)規(guī)則的不斷健全和完善，股指期現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)在交易規(guī)模方面由捕食-誘餌關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)榛セ莨泊骊P(guān)系[16]。曹廣喜和徐龍炳研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)香港地區(qū)和內(nèi)地兩個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系從交叉上市初期A股市場(chǎng)充當(dāng)捕食者角色的捕食-誘餌關(guān)系逐步演化為競(jìng)爭(zhēng)互惠關(guān)系[17]。廖士光等研究滬深主板、中小板和創(chuàng)業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)捕食了滬深主板市場(chǎng)的成交量，而與中小企業(yè)板市場(chǎng)在交易量方面則存在互惠共存關(guān)系[18]。

對(duì)于AH雙重上市公司板塊，其在A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)的股票具有完全相同的基本面信息，其交易具有天然聯(lián)系，可以采用Lotka-Volterra模型來(lái)刻畫(huà)其在A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。滬港通實(shí)施后，內(nèi)地的投資者可以通過(guò)港股通進(jìn)行H股市場(chǎng)的交易，香港地區(qū)的投資者可以通過(guò)滬港通進(jìn)行A股市場(chǎng)的交易，這將直接影響到A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)在交易量方面的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。此外，由于內(nèi)地投資者和滬股通投資者采用人民幣進(jìn)行A股市場(chǎng)的交易，香港投資者和港股通投資者采用港元進(jìn)行H股市場(chǎng)的交易，人民幣對(duì)港元的匯率波動(dòng)也會(huì)給市場(chǎng)交易者的行為帶來(lái)影響，進(jìn)而影響到A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)在交易量方面的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。基于此，本文將檢驗(yàn)滬港通的實(shí)施和人民幣對(duì)港元匯率的波動(dòng)對(duì)滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型構(gòu)建

假設(shè)一個(gè)區(qū)域內(nèi)只有一個(gè)H股市場(chǎng)，以XH（t）表示t時(shí)刻的H股市場(chǎng)的交易規(guī)模，X′H（t）=dXH（t）/dt，f（XH）=X′H（t）/XH（t）分別表示H股市場(chǎng)的交易規(guī)模增長(zhǎng)率和瞬時(shí)增長(zhǎng)率。由于受到貨幣流通量和證券發(fā)行規(guī)模等因素的約束，H股市場(chǎng)的交易規(guī)模不能無(wú)限擴(kuò)張，引入H股市場(chǎng)的最大容量NH，當(dāng)XH（t）>NH時(shí)，H股市場(chǎng)的交易規(guī)模呈負(fù)增長(zhǎng)；當(dāng)XH（t）=NH時(shí)，H股市場(chǎng)的交易規(guī)模停止增長(zhǎng)，H股市場(chǎng)最大容量NH對(duì)該市場(chǎng)的交易規(guī)模增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生阻滯作用。假定該阻滯力和f（XH）呈線性關(guān)系，則H股市場(chǎng)的交易可以表示為：

X′H（t）=rHXH（t）（NH-XH（t））/NH=rHXH（t）（1-XH（t）/NH）（1）

在上述區(qū)域內(nèi)引入同類(lèi)的競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)A股市場(chǎng)，假設(shè)H股市場(chǎng)和A股市場(chǎng)的交易規(guī)模均符合邏輯增長(zhǎng)系統(tǒng)，令H股和A股兩個(gè)市場(chǎng)的交易規(guī)模容量分別為NH和NA。考慮兩個(gè)市場(chǎng)之間交易規(guī)模的競(jìng)爭(zhēng)排斥效應(yīng)，H股和A股兩個(gè)市場(chǎng)資源競(jìng)爭(zhēng)的Lotka-Volterra模型可以表示為如下擴(kuò)散系統(tǒng)：

式（2）中rH和rA分別為無(wú)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況下H股市場(chǎng)和A股市場(chǎng)的交易規(guī)模的增長(zhǎng)率，反映H股市場(chǎng)和A股市場(chǎng)的吸引力；αHA為A股市場(chǎng)對(duì)H股市場(chǎng)的影響系數(shù)，表明因市場(chǎng)對(duì)投資者競(jìng)爭(zhēng)而導(dǎo)致的競(jìng)爭(zhēng)阻滯效應(yīng)。αAH為H股市場(chǎng)對(duì)A股市場(chǎng)的影響系數(shù)，表明因市場(chǎng)對(duì)投資者競(jìng)爭(zhēng)而導(dǎo)致的競(jìng)爭(zhēng)阻滯效應(yīng)。

由于在證券交易實(shí)踐中，H股市場(chǎng)和A股市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)是離散數(shù)據(jù)，因此，對(duì)Lotka-Volterra模型的上述表達(dá)式（2）的偏微分方程進(jìn)行離散化處理后，可以得到離散時(shí)間條件下的Lotka-Volterra模型如式（3）：

式（3）中αi和βi分別表示僅有一個(gè)獨(dú)立的H股市場(chǎng)或A股市場(chǎng)時(shí)的特征參數(shù)，參數(shù)γi表示H股市場(chǎng)和A股市場(chǎng)交易規(guī)模之間的關(guān)系。于是，可以根據(jù)式（3）中的γ1、γ

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 不考慮匯率波動(dòng)情況下滬港通實(shí)施前后滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

（1）不考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)交易規(guī)模比較

由表1可知，對(duì)滬市AH 雙重上市公司板塊而言，滬港通前后，表現(xiàn)為香港市場(chǎng)的交易量小于上海市場(chǎng)的交易量；滬港通實(shí)施后，兩個(gè)市場(chǎng)交易量的差距明顯擴(kuò)大。對(duì)深市AH雙重上市公司板塊而言，滬港通實(shí)施前后，表現(xiàn)為香港市場(chǎng)的交易小于深圳市場(chǎng)的交易量；滬港通實(shí)施后，兩個(gè)市場(chǎng)交易量的差距明顯擴(kuò)大。

（2）不考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

采用非線性最小二乘法對(duì)Lotka-Volterra模型中反映A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)交易規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并使用Marquardt判定規(guī)則進(jìn)行迭代，迭代收斂精度為0.001，數(shù)據(jù)處理利用Eviews8.0進(jìn)行。不考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2。

由表2可知，在不考慮人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)的情況下，對(duì)于AH雙重上市公司的滬港市場(chǎng)，滬港通實(shí)施之前，γ1=-5.99E-06<0且γ2=1.78E-05>0，表明港市與滬市之間存在捕食-誘餌關(guān)系，港市捕食了滬市，港市對(duì)滬市阻滯，滬市對(duì)港市促進(jìn)，港市分流了滬市的存量資金，滬港兩市表現(xiàn)為交易轉(zhuǎn)移效應(yīng)。滬港通實(shí)施之后，γ1=-1.43E-06<0且γ2=-4.47E-06<0，表明港市與滬市之間存在互惠共存關(guān)系，港市對(duì)滬市促進(jìn)，滬市對(duì)港市促進(jìn)，滬港兩市表現(xiàn)為交易引資效應(yīng)。

對(duì)于AH雙重上市公司的深港市場(chǎng)而言，滬港通實(shí)施之前，γ1=-7.36E-05<0且γ2=0.000163>0，表明港市與深市之間存在捕食-誘餌關(guān)系，港市捕食了深市，港市對(duì)深市阻滯，深市對(duì)港市促進(jìn)，港市分流了深市的存量資金，深港兩市表現(xiàn)為交易轉(zhuǎn)移效應(yīng)。滬港通實(shí)施之后，γ1=-2.84E-06<0且γ2=-0.0001695<0，表明港市與深市之間存在互惠共存關(guān)系，港市對(duì)深市促進(jìn)，深市對(duì)港市促進(jìn)，深港兩市表現(xiàn)為交易引資效應(yīng)。

3.2 考慮匯率波動(dòng)情況下滬港通實(shí)施前后滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

（1）考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)交易規(guī)模比較

表3報(bào)告了在考慮人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)情況下滬港通實(shí)施前后AH雙重上市公司板塊在滬深港市場(chǎng)交易規(guī)模的差異。

由表3可知，對(duì)滬市AH 雙重上市公司板塊而言，滬港通前后，表現(xiàn)為香港市場(chǎng)的交易量小于上海市場(chǎng)的交易量；滬港通實(shí)施后，兩個(gè)市場(chǎng)交易量的差距明顯擴(kuò)大。對(duì)深市AH雙重上市公司板塊而言，滬港通實(shí)施前后，基本表現(xiàn)為香港市場(chǎng)的交易小于深圳市場(chǎng)的交易量；滬港通實(shí)施后，兩個(gè)市場(chǎng)交易量的差距明顯擴(kuò)大。

（2）考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

考慮匯率波動(dòng)情況下AH雙重上市公司板塊滬深港市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4。

由表4可知，在考慮人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)的情況下，對(duì)于AH雙重上市公司的滬港市場(chǎng)，在滬港通實(shí)施之前，γ1=-6.01E-06<0且γ2=2.25E-05>0，表明港市與滬市之間存在捕食-誘餌關(guān)系，港市捕食了滬市，港市對(duì)滬市阻滯，滬市對(duì)港市促進(jìn)，港市分流了滬市的存量資金，滬港兩市表現(xiàn)為交易轉(zhuǎn)移效應(yīng)。在滬港通實(shí)施之后，γ1=-1.41E-06<0且γ2=-5.55E-06<0，表明港市

與滬市之間存在互惠共存關(guān)系，港市對(duì)滬市促進(jìn)，滬市對(duì)港市促進(jìn)，滬港兩市表現(xiàn)為交易引資效應(yīng)。

對(duì)于AH雙重上市公司的深港市場(chǎng)，在滬港通實(shí)施之前，γ1=-7.49E-06<0且γ2=0.000203>0，表明港市與深市之間存在捕食-誘餌關(guān)系，港市捕食了深市，港市對(duì)深市阻滯，深市對(duì)港市促進(jìn)，港市分流了深市的存量資金，深港兩市表現(xiàn)為交易轉(zhuǎn)移效應(yīng)。在滬港通實(shí)施之后，γ1=-2.91E-06<0且γ2=1.31E-05>0，表明港市與深市之間仍然存在捕食-誘餌關(guān)系，港市捕食了深市，港市對(duì)深市阻滯，深市對(duì)港市促進(jìn)，港市分流了深市的存量資金，深港兩市表現(xiàn)為交易轉(zhuǎn)移效應(yīng)。

4 研究結(jié)論

以滬市AH雙重上市公司板塊為重點(diǎn)分析對(duì)象，以深市AH雙重上市公司板塊作為參照標(biāo)準(zhǔn)，采用Lotka-Volterra模型檢驗(yàn)滬深港股市的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，研究滬港通的實(shí)施和人民幣港元匯率的波動(dòng)對(duì)滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的影響，得到以下主要結(jié)論。

（1）AH雙重上市板塊在內(nèi)地市場(chǎng)的交易量明顯高于在香港市場(chǎng)的交易量。從AH 雙重上市公司板塊的有效樣本看，交易量均值差異T檢驗(yàn)和Wilcoxon非參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果均表明，其在滬深市場(chǎng)的交易量均顯著高于在香港市場(chǎng)的交易量，且滬港通實(shí)施后，滬深市場(chǎng)和香港市場(chǎng)交易量的差距呈現(xiàn)擴(kuò)大的趨勢(shì)。

（2）滬港通實(shí)施前后滬深港股市的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系存在明顯差異。在不考慮人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)的情況下，由Lotka-Volterra模型對(duì)滬港通實(shí)施前后滬港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系和深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可知，滬港通實(shí)施前，滬港股票市場(chǎng)、深港股票市場(chǎng)之間均表現(xiàn)為捕食-誘餌關(guān)系；在滬港通實(shí)施后，滬港股票市場(chǎng)、深港股票市場(chǎng)之間均表現(xiàn)為互惠共存關(guān)系，表明滬港通的實(shí)施使得港市對(duì)滬深市場(chǎng)的阻滯作用轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)滬深市場(chǎng)的促進(jìn)作用，滬港通的正面政策效應(yīng)已經(jīng)初步顯現(xiàn)。

（3）人民幣對(duì)港元匯率的波動(dòng)顯著影響滬深港股市的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。通過(guò)比較考慮和不考慮人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)情況下，滬港通實(shí)施前后滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的差異性可以發(fā)現(xiàn)，在考慮匯率波動(dòng)的情況下，得到了滬港通的實(shí)施對(duì)滬港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的“凈”影響，即滬港通能夠增強(qiáng)港市對(duì)滬深兩市的促進(jìn)作用，而人民幣對(duì)港元匯率的波動(dòng)能夠減弱港市對(duì)滬深兩市的促進(jìn)作用，表現(xiàn)為滬港股票市場(chǎng)、深港股票市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的不同變化趨勢(shì)。因此，在研究滬港通對(duì)滬深港股市競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的影響時(shí)，不能忽略人民幣對(duì)港元匯率波動(dòng)這一重要影響因素。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫寅浩，黃文凡.為什么不收斂？——基于“滬港通”的A-H股價(jià)差實(shí)證研究[J].投資研究，2015，12：139-145.

[2]嚴(yán)佳佳，郭瑋，黃文彬.“滬港通”公告效應(yīng)比較研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2015，12：69-77.

[3]楊瑞杰，張向麗.滬港通對(duì)大陸、香港股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出的影響研究——基于滬深300指數(shù)、恒生指數(shù)高頻數(shù)據(jù)[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2015，6：49-59.

[4]劉茂榮，劉恒昕.滬港通對(duì)滬市股票市場(chǎng)有效性的影響[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2015，8：54-62.

[5]馮永琦，段曉航.滬港通對(duì)滬港股市聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的影響[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2016，2：143-147.

[6]徐曉光，余博文，鄭尊信.內(nèi)地股市與香港股市融合動(dòng)態(tài)分析——基于滬港通視角[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2015，10：61-66.

[7]趙勝民，閆紅蕾.內(nèi)地與香港股票市場(chǎng)的一體化進(jìn)程研究[J].中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2016，1：124-135.

[8]Lotka， A J. Elements of Physical Biology[M]. Philadelphia： William & Wilkins Companies， 1925.

[9]Volterra V.Variazioni e Fluttuazioni Del Numero Dindividui in Specie Animali Conviventi[J].Mem R Accad Naz dei Lincei，1926，2：31-113.

[10]Modis T. Technological Forecasting at the Stock Market[J].Technological Forecasting and Social Change，1999，62：173-202

[11]Farmer J，D.A Simple Model for the Nonequilibrium Dynamics and Evolution of a Financial Market[J]. International Journal of Theoretical and Applied Finance，2000，3： 425-441.

[12]Ito T， Lin W， L.Race to the Center： Competition for the Nikkei 225 Futures Trade[J]. Journal of Empirical Finance，2001，3：219-242.

[13]Lee S T， Lee D J， Oh H S.Technological Forecasting at the Korean Stock Market： A Dynamic Competition Analysis Using the Lotka-Volterra Model[J]. Technological Forecasting and Social Change，2005，4：1044-1057.

[14]孔東民.Lotka-Volterra系統(tǒng)下市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)[J].管理工程學(xué)報(bào)，2005，3：77-81.

[15]熊熊，張維，李帥，等.基于Lotka-Volterra模型的股指期貨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2009，5：581-588.

[16]姚亞偉，廖士光.股指期貨與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系研究——來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2011，9：43-50.

[17]曹廣喜，徐龍炳.香港和內(nèi)地證券市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系研究——基于A+ H交叉上市公司的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2011，9：38-48.

[18]廖士光，朱偉驊，徐輝.創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)與主板市場(chǎng)關(guān)系研究——來(lái)自滬深證券市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究，2014，6：27-37.

（責(zé)任編輯：石琳娜）