邢艷文

(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 湖北 武漢 430072)

一、引言

近年來(lái)，以互聯(lián)網(wǎng)為首的各項(xiàng)科技疾速發(fā)展，使得全球化進(jìn)程不斷加深，資產(chǎn)市場(chǎng)間的流動(dòng)限制越來(lái)越小，不同地區(qū)、不同資產(chǎn)間的聯(lián)動(dòng)性也日益緊密。對(duì)于資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性的存在性的解釋可以大致分為幾類(lèi)：

基于有效市場(chǎng)理論的信息傳遞：資產(chǎn)價(jià)格反映了投資者對(duì)于資產(chǎn)未來(lái)收益和價(jià)值的預(yù)期，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)源于投資者獲得的市場(chǎng)信息的不斷變化。信息在市場(chǎng)間的傳遞導(dǎo)致不同資產(chǎn)市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性，如某一資產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)一個(gè)新的市場(chǎng)信息，該信息迅速影響本市場(chǎng)的價(jià)格，由于信息的溢出效應(yīng)此信息進(jìn)一步被傳遞至其他資產(chǎn)市場(chǎng)，其他資產(chǎn)市場(chǎng)的投資者對(duì)此信息迅速做出反應(yīng)調(diào)整投資組合從而導(dǎo)致其他市場(chǎng)價(jià)格相應(yīng)發(fā)生波動(dòng)。

行為金融理論：已有研究發(fā)現(xiàn)，投資者的非理性投資行為常常表現(xiàn)出“羊群效應(yīng)”。某一市場(chǎng)的投資者由于猜測(cè)部分“權(quán)威投資者”有更全面的關(guān)于市場(chǎng)的信息，跟風(fēng)決策，并進(jìn)行交易，資產(chǎn)價(jià)格隨之發(fā)生變化。其他市場(chǎng)的投資者觀察到該市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的變化會(huì)相應(yīng)的做出反應(yīng)，從而使得不同資產(chǎn)市場(chǎng)顯示出一定的聯(lián)動(dòng)性。

宏觀經(jīng)濟(jì)周期理論：宏觀經(jīng)濟(jì)周期理論認(rèn)為，財(cái)政、貨幣政策、通貨膨脹水平，世界總體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)都對(duì)資產(chǎn)市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性有不同程度的影響。不同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，投資者對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的解讀和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)期有差異，從而不同時(shí)期資產(chǎn)間聯(lián)動(dòng)性也不同。

從國(guó)外對(duì)于不同資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性的研究來(lái)看，很多學(xué)者不再限于對(duì)不同資產(chǎn)市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行描述性分析，而是著眼于研究不同資產(chǎn)間相關(guān)性的影響因素，如Robert Connolly(2005)考察了股票和債券的聯(lián)動(dòng)性隨時(shí)間的變化是否與股票市場(chǎng)的波動(dòng)性程度相關(guān)，結(jié)果表明股市波動(dòng)性與股票、債券市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性具有負(fù)的相關(guān)性。Antti Ilmanen(2003)分析20世紀(jì)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和波動(dòng)性沖擊會(huì)使得股票和債券向相反的方向移動(dòng)，而通貨膨脹會(huì)使得不同資產(chǎn)貼現(xiàn)率發(fā)生相同的變化，這一共同變化占優(yōu)于市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的沖擊，從而使得不同資產(chǎn)類(lèi)別之間正相關(guān)。

國(guó)內(nèi)對(duì)于資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性的研究不夠深入，大部分學(xué)者仍然把主要篇幅放在了依據(jù)DCC-GARCH模型或者Copula模型等各類(lèi)模型推出不同資產(chǎn)具有聯(lián)動(dòng)性以及不同資產(chǎn)間相關(guān)性如何變化上，而對(duì)于資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性的各種變化的原因則很少涉及。如曾志堅(jiān)，江洲(2007)發(fā)現(xiàn)股票和債券收益率具有長(zhǎng)期相關(guān)性。部分學(xué)者注意到了商品市場(chǎng)與股票、債券等市場(chǎng)也存在一定的相關(guān)性。如成博(2010)發(fā)現(xiàn)金融危機(jī)爆發(fā)后，各國(guó)股市之間的聯(lián)動(dòng)性有所上升，各股票市場(chǎng)與各國(guó)際商品市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性則略有降低。張淳奕(2017)研究了包含商品在內(nèi)的大類(lèi)資產(chǎn)市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性，對(duì)已有的解釋理論進(jìn)行了拓展。

本文旨在探究股票、債券及商品期貨市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性，同時(shí)以中國(guó)、美國(guó)兩個(gè)國(guó)家的大類(lèi)資產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，探究?jī)蓚€(gè)國(guó)家不同資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性的相似之處和不同之處，并簡(jiǎn)要討論產(chǎn)生差異的原因。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所使用的數(shù)據(jù)大部分來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，另一部分來(lái)源于投資網(wǎng)站(http://cn.investing.com)。本文選取兩個(gè)國(guó)家的股票、債券、商品期貨市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中選用上證指數(shù)、國(guó)債指數(shù)、南華期貨指數(shù)的收益率為中國(guó)三個(gè)市場(chǎng)收益率的代理變量。選用標(biāo)普500指數(shù)、美國(guó)10年期國(guó)債、標(biāo)普-高盛商品指數(shù)收益率為美國(guó)三個(gè)市場(chǎng)收益率的代理變量。由于南華商品指數(shù)的數(shù)據(jù)起始于2004年，因此本文關(guān)于中國(guó)和美國(guó)市場(chǎng)的研究數(shù)據(jù)取2004年6月11日-2019年12月31日的數(shù)據(jù)。由于不同資產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的時(shí)間不同，因此本文采用周數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。

為剔除匯率波動(dòng)對(duì)研究的影響，本文以其他貨幣兌人民幣的匯率為基準(zhǔn)將所有數(shù)據(jù)都換算成人民幣進(jìn)行研究。股指收益率采用對(duì)數(shù)收益率，即，其中表示t時(shí)期的對(duì)數(shù)收益率、表示t時(shí)期的指數(shù)價(jià)格。

為了簡(jiǎn)化表達(dá)，本文各圖表中各數(shù)據(jù)的名稱將采用簡(jiǎn)化版的，CS、CB、CC分別代表上證指數(shù)、國(guó)債指數(shù)、南華期貨指數(shù)的收益率，AS、AB、AC分別代表標(biāo)普500指數(shù)、美國(guó)10年期債券指數(shù)、標(biāo)普高盛商品指數(shù)收益率。

(二)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

首先，本部分將對(duì)不同國(guó)家和地區(qū)的各類(lèi)資產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。

表2.1 資產(chǎn)市場(chǎng)描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

表中羅列的是兩個(gè)國(guó)家和地區(qū)不同資產(chǎn)市場(chǎng)的基本統(tǒng)計(jì)特征。中國(guó)股市、債市和商品市場(chǎng)收益率均值均為正，其中商品指數(shù)收益率均值最大，股指收益率均值次之，債券收益率均值最小。美國(guó)三個(gè)市場(chǎng)收益率均值從大到小依次是股市收益率、債市收益率、商品市場(chǎng)收益率，商品市場(chǎng)收益率均值甚至為負(fù)。從最值來(lái)看，中國(guó)三個(gè)市場(chǎng)中，股市收益率的極差(最大值最小值之差)最大，標(biāo)準(zhǔn)差也最大，說(shuō)明中國(guó)股市的波動(dòng)性較大。中國(guó)商品市場(chǎng)的極差和標(biāo)準(zhǔn)差次之，說(shuō)明中國(guó)商品市場(chǎng)和股票市場(chǎng)類(lèi)似，也有較大的波動(dòng)性；美國(guó)三個(gè)市場(chǎng)股市和商品市場(chǎng)極差較為接近，商品市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)差更大，說(shuō)明美國(guó)股市和商品市場(chǎng)都有較大的波動(dòng)性。三個(gè)國(guó)家債市的極差和標(biāo)準(zhǔn)差都較小，說(shuō)明債市的波動(dòng)性較低。不同國(guó)家不同市場(chǎng)多呈現(xiàn)左偏的特征，且峰度都在2以上。

對(duì)各市場(chǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，異方差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表明各收益率有很強(qiáng)的ARCH效應(yīng)。單位根檢驗(yàn)ADF統(tǒng)計(jì)量表明，在1%的顯著性水平下，原假設(shè)被拒絕，所有的資產(chǎn)市場(chǎng)收益率都是平穩(wěn)的。

三、DCC-GARCH模型和實(shí)證結(jié)果

關(guān)于多變量波動(dòng)性建模目前已有許多方法，例如多變量隨機(jī)GARCH模型和多變量一般GARCH模型，本文主要采用的方法是動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性模型(Dynamic Conditional Correlation models)簡(jiǎn)稱為DCC-GARCH模型。使用DCC-GARCH建模需要三步，第一步用VAR模型得到收益序列的條件均值，從而得到殘差序列；第二步對(duì)每個(gè)收益率序列采用GARCH模型或其他資產(chǎn)波動(dòng)率模型得到每個(gè)市場(chǎng)收益率序列的條件方差序列；第三步用第二步得到的條件方差除殘差得到標(biāo)準(zhǔn)化的殘差序列，再對(duì)得到的殘差序列采用DCC-GARCH模型進(jìn)行建模，估計(jì)各市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)。DCC-GARCH模型有兩種形式的模型：Tse and Tsui模型和Engle模型，本文會(huì)將兩種模型的結(jié)果都列出來(lái)供比較。

大多數(shù)情形下，對(duì)金融時(shí)間序列的分析只用到低階的GARCH模型，已有研究表明，對(duì)資產(chǎn)收益率的建模GARCH(1，1)就足夠了。因此本文采用GARCH(1，1)模型估計(jì)條件方差和殘差。

(一)中國(guó)資產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)證結(jié)果

圖3.1 中國(guó)各市場(chǎng)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

利用DCC-GARCH模型，使用R語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算得到中國(guó)各資產(chǎn)市場(chǎng)指數(shù)收益率間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，圖3.1給出了兩種方法得出的市場(chǎng)收益率間動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)時(shí)變圖。

由圖3.1可以看出，兩種DCC模型計(jì)算的結(jié)果波動(dòng)情況是比較接近的，上證綜指和國(guó)債指數(shù)、南華商品期貨指數(shù)和國(guó)債指數(shù)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)基本為負(fù)，上證綜指和南華商品期貨指數(shù)基本呈正相關(guān)?？偟膩?lái)說(shuō)，中國(guó)資產(chǎn)市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和安全資產(chǎn)間負(fù)向聯(lián)動(dòng)，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)內(nèi)部正向聯(lián)動(dòng)。

(二)美國(guó)資產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)證結(jié)果

利用DCC-GARCH模型，使用R語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算得到美國(guó)各資產(chǎn)市場(chǎng)指數(shù)收益率間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，圖3.5給出了兩種方法得出的市場(chǎng)收益率間動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)時(shí)變圖。

圖3.2 美國(guó)各市場(chǎng)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

由圖3.2可以看出，兩種DCC模型計(jì)算的結(jié)果波動(dòng)情況是比較接近的，標(biāo)普500指數(shù)和美國(guó)10年期債券、標(biāo)普-高盛商品指數(shù)和美國(guó)10年期債券的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)基本為負(fù)，標(biāo)普500指數(shù)和標(biāo)普-高盛商品指數(shù)基本呈正相關(guān)?？偟膩?lái)說(shuō)，美國(guó)資產(chǎn)市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和安全資產(chǎn)間負(fù)向聯(lián)動(dòng)，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)內(nèi)部正向聯(lián)動(dòng)。

四、不同國(guó)家資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)性異同及成因

從上一部分三個(gè)國(guó)家的計(jì)量模型結(jié)果來(lái)看，三個(gè)國(guó)家中股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)、商品市場(chǎng)和債券市場(chǎng)收益率基本呈負(fù)相關(guān)，股票市場(chǎng)和商品市場(chǎng)基本呈正相關(guān)。中國(guó)和日本資產(chǎn)市場(chǎng)間收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)波動(dòng)較小，美國(guó)各市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的波動(dòng)較大。比較各市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的均值絕對(duì)值可以看出中國(guó)、日本、美國(guó)市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性依次增強(qiáng)，且股市和商品市場(chǎng)間的負(fù)向聯(lián)動(dòng)性大于股市和債市間的正向聯(lián)動(dòng)性。

從行為金融中風(fēng)險(xiǎn)偏好的角度來(lái)看，2008-2009年VIX指數(shù)出現(xiàn)了一次較大幅度的上升，而這段時(shí)間的資產(chǎn)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)也有了較為明顯的波動(dòng)，中美兩國(guó)股市和債市、商品市場(chǎng)和債市都表現(xiàn)出了顯著增強(qiáng)的負(fù)向聯(lián)動(dòng)性，而股市和商品市場(chǎng)的正向聯(lián)動(dòng)性有所上升。

從經(jīng)濟(jì)周期角度來(lái)看，很多已有研究發(fā)現(xiàn)通貨膨脹與不同資產(chǎn)市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性有顯著的正向或負(fù)向的關(guān)系。因此本部分主要探究通貨膨脹與聯(lián)動(dòng)性的關(guān)系，并且使用CPI作為衡量各國(guó)通貨膨脹水平的標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)中國(guó)CPI的走勢(shì)，直觀上看，中國(guó)CPI走勢(shì)與股市和債市、債市和商品市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)呈正相關(guān)，與股市和商品市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)走勢(shì)呈負(fù)相關(guān)。美國(guó)CPI與不同市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的關(guān)系和中國(guó)非常類(lèi)似，不再贅述。

五、結(jié)論

本文運(yùn)用DCC-GARCH模型探究了中國(guó)、美國(guó)兩個(gè)國(guó)家資產(chǎn)市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)國(guó)家，股市和債市以及債市和商品市場(chǎng)基本呈負(fù)向聯(lián)動(dòng)性，股市和商品市場(chǎng)基本呈正向聯(lián)動(dòng)性，且中國(guó)、美國(guó)市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性依次增強(qiáng)，說(shuō)明越發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)，市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性越強(qiáng)。本文用了部分篇幅簡(jiǎn)要探究了不同市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性方向及大小的成因，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)投資者恐慌程度越大，股市和債市以及債市和商品市場(chǎng)的負(fù)向聯(lián)動(dòng)性就越強(qiáng)，股市和商品市場(chǎng)的正向聯(lián)動(dòng)性就越強(qiáng)；通貨膨脹水平越高股市和債市以及債市和商品市場(chǎng)的負(fù)向聯(lián)動(dòng)性就越強(qiáng)，股市和商品市場(chǎng)的正向聯(lián)動(dòng)性就越強(qiáng)。