(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 湖北 武漢 430074)

一、引言

對于一國資本市場開放能否引起市場波動的分析，每個學(xué)者的研究結(jié)果都不太一樣，并沒有得出很相一致的結(jié)論。基于目前對于滬港通的實證研究有些不足，本文希望能夠豐富這一內(nèi)容的研究發(fā)現(xiàn)來說明資本市場的開放對股市波動性的影響，同時為深港通的開通提供一點參考性的意見，減少決策制定的偏誤使得國內(nèi)股票市場更加的穩(wěn)定，便于與成熟的國際市場接軌。

二、滬港通對中國股市的影響

1.為 A 股市場帶來大量資金

中國股市歷在迎來2015年那波牛市之前，經(jīng)歷了很長一段時間的熊市，很大的一個原因就是資金不是很充足，當(dāng)市場上的資金不足時，股市就不會有很強的發(fā)展。滬港通通過對股市的開放，主要引入香港的機構(gòu)投資者，在一定程度上為中國股市帶來了大量的資金。滬港通開通的第一天，130 億元人民幣的額度瞬間被用完，前前后后總共的交易時間不超過3個小時。由此可以看出 A 股市場對外來資金表現(xiàn)出了強大的吸引力。同時，在滬港通開通后A股市場迎來了一波牛市，雖然牛市的到來是各方面的原因綜合的結(jié)果，但也可以在某種程度上反映出滬港通對A股市場的影響。

2.有助于改變中國股市的投資結(jié)構(gòu)

長久以來一直困擾中國股市健康發(fā)展的一個很重要的原因是中國股市很大部分都是中小散戶，投資者不夠理想且缺乏理論知識，這使得中國股市的波動性變得很大。通過調(diào)查相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國股市的中小散戶投資者超過了70%，而反觀香港股市發(fā)現(xiàn)和中國股市正好相反。香港股市的投資者普遍來說都是機構(gòu)投資者而且投資主體理論知識充足，素質(zhì)普遍很高。滬港通的成功開通，可以在一定程度上引進(jìn)香港的投資者，在整體上使得有素質(zhì)的投資者比例有所提高。從而來緩解中國股市因為投資者主體而引起的波動性。

3.促進(jìn)中國股市的進(jìn)一步開放

中國股市和國外的股市相比起來產(chǎn)生時間過晚，發(fā)展不夠成熟，自然比國外市場存在一定的差距。滬港通的開通可以連通香港和內(nèi)地的證券市場交易，可以促使香港的機構(gòu)投資者參與到內(nèi)地的股票市場交易中來，同時也可以促進(jìn)中國股票市場的逐步對外開放。滬港通作為中國資本市場開放的一個重大事件，將有助于構(gòu)建中國股市與國外股市的連接，促進(jìn)中國股市的進(jìn)一步開放。中國股市的投資品種向來具有單一匱乏的特點而且股市的監(jiān)管及上市公司的信息披露等方面存在著很多的問題，內(nèi)部交易已成為中國股市一個不可忽視的問題。而滬港通的開通可以幫助中國股市更好的學(xué)習(xí)香港股市的一些監(jiān)管措施以及如何更好的制定政策來引導(dǎo)股市健康平穩(wěn)的發(fā)展。

三、滬港通對中國股市波動影響的模型構(gòu)建

1982年，恩格爾提出了自回歸條件異方差模型來預(yù)測誤差中的某種相關(guān)。1986年，Bollerslev提出了GARCH模型。GARCH模型是對ARCH模型的一種擴(kuò)展。GARCH模型是一個專門針對金融數(shù)據(jù)所量體定做的回歸模型，其對誤差的方差進(jìn)行了進(jìn)一步的建模。特別適用于波動性的分析和預(yù)測。GARCH模型的一般描述如下：

另外許多研究表明收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當(dāng)市場受到負(fù)沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴(kuò)大，導(dǎo)致股價和收益率的波動性更大。反之，股價上升時，波動性減小。由于GARCH模型中，正負(fù)沖擊對條件方差的影響是，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件波動的非對稱性。基于此，本文將采用通過改進(jìn)的GARCH模型即EGARCH模型描述滬港通的推出是否造成外部沖擊影響股市波動的非對稱性即股市非對稱性的杠桿性。EGARCH模型描述如下：

EGARCH模型主要通過指數(shù)形式來表現(xiàn)杠桿效應(yīng)的影響。γi的取值反映正負(fù)信息對股市波動的影響，當(dāng)γi<0時，負(fù)信息對股市波動影響大于正信息對股市波動的影響。

四、滬港通對中國股市波動影響的實證分析

(一)收益率序列的基本統(tǒng)計研究

表1 上證指數(shù)日收益率統(tǒng)計特征

從結(jié)果可以看出，三個樣本的偏度(skewness)都小于0，峰度(kurtosis)都高于正態(tài)分布的值，說明上證指數(shù)每日收益率序列具有尖峰厚尾的特征。J-B值和p值都表明應(yīng)該拒絕正態(tài)分布的假設(shè)。對比滬港通開通前后的數(shù)據(jù)還可以發(fā)現(xiàn)，日收益率的均值由0.035429上升到了0.044853，說明滬港通開通以后上證指數(shù)日收益率有所上升。波動的方差也由推出前的1.051601上升到了2.021313，說明上證指數(shù)日收益率波動的不確定性也增加了。

(二)平穩(wěn)性檢驗

在對時間序列進(jìn)行分析時，為了防止偽回歸現(xiàn)象的產(chǎn)生，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。平穩(wěn)性檢驗的方法有很多，本文通過對收益率序列采用ADF檢驗得到如下表結(jié)果。

表2 單位根ADF檢驗結(jié)果

根據(jù)表2的結(jié)果，三個樣本ADF檢驗的結(jié)果在1%的置信度下都是顯著的，說明應(yīng)該拒絕存在單位根的原假設(shè)，表明收益率序列是平穩(wěn)的即不會產(chǎn)生偽回歸現(xiàn)象，因而可以進(jìn)行下面的進(jìn)一步檢驗。

(三)ARCH效應(yīng)檢驗

檢驗ARCH效應(yīng)有兩種方法，LM法和對殘差的平方相關(guān)圖檢驗。由于本文沒有對ARMA建模，EVIEWS中沒有直接的LM法，所以采用第二種方法。得到如下的自相關(guān)回歸圖：

可以看出，序列存在自相關(guān)，所以存在ARCH效應(yīng)?？紤]用GARCH模型進(jìn)行擬合。

(四)GARCH模型的選擇與估計

由于GARCH模型具有比ARCH模型更優(yōu)秀的性質(zhì)，因此在此建立GARCH模型來研究。建立GARCH模型通常包括3個步驟：(1)建立均值方程，以分離出數(shù)據(jù)中任何線性相關(guān)成分；(2)確定GARCH(p,q)模型的結(jié)構(gòu)。與ARCH模型不同，GARCH模型的階數(shù)較難確定，在實際應(yīng)用時，一般只會用到低階的GARCH模型，如GARCH(1,1)、GARCH(1,2)、GARCH(2,1)等。再針對金融時間序列分析的研究中，一般GARCH(1,1)用的比較多；(3)檢驗擬合的GARCH模型，對其進(jìn)行必要的修正。

基于上面的說明，本文最后采用AR(1)-GARCH(1,1)對上證指數(shù)日收益率序列進(jìn)行研究。在選用GARCH模型的基礎(chǔ)上，將滬港通的開通作為虛擬變量D1加入到模型當(dāng)中，在2014年11月17日之前的數(shù)據(jù)設(shè)置為0，之后的數(shù)據(jù)設(shè)置為1。得到下圖結(jié)果：

表5 AR(1)-GARCH(1,1)回歸結(jié)果

根據(jù)估計結(jié)果，得到

均值方程：rt=0.053702rt1+ut

(五)外部信息對股市波動影響

為了更好的分析滬港通開通之后，外部消息對股市波動造成的非對稱影響。本文建立EGARCH(1，1)如下：

表6 樣本1EGARCH回歸結(jié)果

表7 樣本2EGARCH回歸結(jié)果

通過結(jié)果可以看出，滬港通推出之前，γ為-0.167755，表明負(fù)信息比正信息對股市波動的影響更大，股市波動存在非對稱性。但p值在5%的置信水平下不顯著，可能是由于樣本不夠大的原因造成的。滬港通開通之后，γ為0.014292，比開通之前的數(shù)值大且為正，表明雖然負(fù)信息對股市波動的沖擊比正消息更大但是滬港通的開通使得負(fù)信息的沖擊與未開通之前相比變小。結(jié)合前面的分析，滬港通通過影響投資者的行為以及投資者的結(jié)構(gòu)來影響股市的波動性，由于涌入的資本更加的理性且投資主體為機構(gòu)投資者，因此在一定程度上減弱了負(fù)信息對股市波動的影響。

五、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

本文基于引入虛擬變量的GARCH模型對滬港通開通前后上證指數(shù)日收益率的波動情況進(jìn)行研究，同時通過EGARCH模型分析股市波動的杠桿效應(yīng)即正負(fù)信息對股市波動影響的非對稱性，得出以下結(jié)論：

1.滬港通加劇了中國股市波動

通過滬港通推出前后收益率波動序列圖可以清楚的看到股市波動性增強，說明資本市場的開放雖然促進(jìn)資金的大量流入，但同時也帶來了特有的波動風(fēng)險。通過GARCH模型的研究，表明股市的波動具有記憶性，即上期的波動仍然會造成本期波動的影響。另外，通過加入虛擬變量的研究，由于D1的系數(shù)為0.000689，表示滬港通的開通會加劇股市的波動性。這也可以表明，由于資本市場的開放，在大規(guī)模資金流入的同時，短期資本市場的風(fēng)險防范措施還沒有很好的建立，因而造成了股市的波動。

2.指數(shù)收益率存在非對稱性

本文采用EGARCH模型來檢驗市場中的非對稱效應(yīng)。通過對比滬港通開通前后的數(shù)據(jù)，γ的值由開通前的-0.167755變?yōu)榱碎_通后的0.014292。這表明股市的波動存在著非對稱性，關(guān)于滬港通推出的負(fù)信息比正信息對股市的影響更為強烈，但是這種非對稱效應(yīng)隨著滬港通這一制度的推出之后有所減弱。產(chǎn)生這樣的結(jié)果可能是因為滬港通的資金門檻機制，使得參與的投資者中很大部分是機構(gòu)投資者，他們能夠掌握著更多的信息優(yōu)勢而且對于投資更為理性。

(二)建議

滬港通作為中國股票市場對外開放的一個重大事件，它的推出對于完善我國金融市場體系及深入市場改革都有著深遠(yuǎn)的意義。但是滬港通在為市場帶來大量資金的同時也帶來了未知的風(fēng)險。雖然滬港通給中國股市帶來了很多積極的影響，但是對其可能產(chǎn)生的風(fēng)險及挑戰(zhàn)也需要建立相關(guān)的防范措施和必要的監(jiān)管。為了實現(xiàn)中國股市更好更平穩(wěn)的發(fā)展及如何應(yīng)對滬港通可能帶來的風(fēng)險，本文提出下列建議：

1.加強市場監(jiān)管防范資本風(fēng)險

滬港通的開通對于股市的波動造成了一定的影響，這就需要政府加強市場監(jiān)管的力度，更好的利用財政政策和貨幣政策來緩解市場的波動，使得股市能夠長遠(yuǎn)的發(fā)展。同時，政府應(yīng)該引導(dǎo)資金正確的投資方向，控制資金投資總量來影響投資者預(yù)期，加強對于匯率波動的監(jiān)管。對于交易中可能產(chǎn)生的人民幣與港元兌換的匯率風(fēng)險，應(yīng)該適度干預(yù)。發(fā)展更多的避險工具，建立更加健全的機制以防范匯率波動風(fēng)險。

2.加快培育新的市場競爭機制

隨著中國股市的一步步開放，與國際資本市場的聯(lián)系也越來越密切。面對越來越大的股市聯(lián)動性沖擊，對于我國如何提高防御風(fēng)險的能力以及完善金融體制改革也有了更高的要求。我國應(yīng)該盡快培育出新的市場競爭機制，完善上市公司退市制度，利用市場優(yōu)勝劣汰的淘汰機制，推動中國資本市場的改革開放。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Michel Beine,Bertrand Candelon.Liberalization and Stock Market Co-movement Between Emerging Economics[J].Quantitive Finance,2011．

[2]巴曙松.滬港通促進(jìn)我國資本對外開放[J].經(jīng)濟(jì),2014(09).

[3]陳波，彭秋林，何淼.融資融券對滬深300指數(shù)波動性影響的實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2015(08).

[4]何雨軒，谷興，陳紹剛.滬港通對A股市場的影響[J].西南民族大學(xué)學(xué)報，2015.

[5]張昭，李安渝，秦良娟.滬港通對滬港股市聯(lián)動性的影響[J].金融教學(xué)與研究，2014(06).

[6]楊瑞杰，張向麗.滬港通對大陸、香港股票市場波動溢出的影響研究[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2015(06)．