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        滬港通開通對兩地市場波動率的影響分析

        2020-10-12 14:09:28黃文杰
        中國市場 2020年25期
        關(guān)鍵詞:ARMA模型滬港通聯(lián)動性

        [摘 要] 研究滬港通開通后上海、香港兩地市場波動率的變化,選取滬港通開通前后半年的數(shù)據(jù),利用加入虛擬變量的GARCH模型進(jìn)行建模。由于滬市對數(shù)收益率序列自相關(guān),所以建立ARMA模型得到均值方程,港市序列不自相關(guān),設(shè)置均值為白噪聲。建模后認(rèn)為滬港通在一定置信水平下是證券市場波動率發(fā)生變化的原因,且滬港通開通使得滬港兩市波動率增大,使市場更加活躍。然后進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),證明到滬港兩市間確有聯(lián)動性,即港市引導(dǎo)滬市變動,港市變動是滬市變動的格蘭杰原因,但滬市變動不是港市變動的格蘭杰原因。

        [關(guān)鍵詞] 滬港通; 虛擬變量; ARMA模型; GARCH模型; 聯(lián)動性

        [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.25.030

        1 研究背景和意義

        2014年11月17日,滬港股票市場交易互聯(lián)互通機(jī)制(簡稱“滬港通”)試點(diǎn)在上海和香港同時進(jìn)行,滬港通的開通是我國股票市場的重要舉措,也是我國市場進(jìn)一步對外開放的里程碑。滬港通包括滬股通和港股通兩部分:其中滬股通是指投資者委托香港經(jīng)紀(jì)商,經(jīng)由香港聯(lián)合交易所設(shè)立的證券交易公司,向上海證券交易所進(jìn)行申報,買賣規(guī)定范圍內(nèi)的股票;港股通是指投資者委托內(nèi)地證券公司,經(jīng)由上海證券交易所設(shè)立的證券交易公司,向香港聯(lián)合交易所進(jìn)行申報,買賣規(guī)定范圍內(nèi)的股票。若不研究,則無法知曉該政策對證券市場波動率的影響,不利于政策的開展和實(shí)施,也不利于投資者進(jìn)行投資決策。

        在鄒新陽和鄧瑤(2018)[1]滬港通對滬港兩市波動性的影響——基于GARCH模型的實(shí)證分析中利用滬港通開通四年的數(shù)據(jù)建立GARCH模型來進(jìn)行影響分析,在金融領(lǐng)域不斷發(fā)展和金融事件出現(xiàn)頻率較高的情況下,長時間的數(shù)據(jù)反而不易證實(shí)政策對證券市場的影響,得到的結(jié)果很可能包含各種因素影響,而短時間的數(shù)據(jù)則減少了這一因素的影響,且本篇利用格蘭杰因果檢驗(yàn)證實(shí)了滬港兩市之間的聯(lián)動性。

        2 數(shù)據(jù)處理

        2.1 統(tǒng)計分析

        利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫得到2014年5月17日至2015年5月17日上證180指數(shù)、恒生指數(shù)收盤價序列。檢驗(yàn)收盤價序列的平穩(wěn)性時得P>0.05,說明序列不穩(wěn)定,采用收益率取對數(shù)的方法,得到上證對數(shù)收益率序列L和恒生對數(shù)收益率序列Q。

        從上證180指數(shù)、恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列的時間序列圖中,可觀察到對數(shù)收益率波動的“集群現(xiàn)象”[2],即波動在一定時間段內(nèi)較小或較大。得到對數(shù)收益率的統(tǒng)計量,如表1所示。

        可觀察到,上證180指數(shù)對數(shù)收益率序列偏度為0.570879,大于0說明序列分布有長的右拖尾,峰度為8.249203,高于正態(tài)分布值3。恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列偏度為-0.295883,小于0說明序列分布有長的左拖尾,峰度為4.382327。說明兩市對數(shù)收益率具有尖峰后尾的特征,結(jié)合J-B檢驗(yàn)P值幾乎為0,所以拒絕該對數(shù)收益率序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。

        2.2 序列自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn)

        在驗(yàn)證序列L、Q的平穩(wěn)性時,檢驗(yàn)得到序列L的t統(tǒng)計量的值為-15.85011,序列Q的t統(tǒng)計量的值為-14.56388,對應(yīng)P值皆接近0,表明對數(shù)收益率序列L、Q平穩(wěn)。

        下面進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn),原假設(shè)E0:對數(shù)收益率序列不存在自相關(guān)性,備選假設(shè)E1:對數(shù)收益率序列存在自相關(guān)性。對序列L進(jìn)行檢驗(yàn),有部分滯后項存在自相關(guān)性,所以進(jìn)行ARMA模型的建立,經(jīng)過對比選擇,認(rèn)為ARMA(5,4)最適,以下只對部分參數(shù)進(jìn)行展示。

        進(jìn)行綜合選擇后,認(rèn)為ARMA(5,4)最適合,得到序列L的均值方程:

        yt=-0.003154-0.695743yt-4-0.170008yt-5+0.000206σt-0.105708σt-3+0.850772σt-4(2)

        而序列Q檢驗(yàn)自相關(guān)時P值顯著大于0.05,接受原假設(shè),認(rèn)為序列Q在5%的錯誤率上不存在顯著的相關(guān)性。所以序列Q的均值方程設(shè)為白噪音,為yt=μt+σt。

        3 GARCH模型

        在異方差檢驗(yàn)中,AC和PAC值顯著的不為0,且序列存在自相關(guān),所以有ARCH效應(yīng)。因此進(jìn)行GARCH模型的建立,用加虛擬變量的GARCH模型分析滬港通開通后對波動率的影響。

        上證180指數(shù)、恒生指數(shù)對數(shù)收益率序列GARCH模型方差方程:

        σ2t=w+∑q1αiμ2t-i+∑p1βjσ2t-j+γdt(3)

        為探索滬港通開通前后波動率變化情況,方便兩階段進(jìn)行對比,加入虛擬變量DV[3]:dt

        dt=0? ,當(dāng)日期t < 2014/11/17

        dt=1,日期t為其他值

        采取多個模型建模來尋找最適合的參數(shù)值。包含一至三階共九個模型?,F(xiàn)先進(jìn)行上證180指數(shù)對數(shù)收益率序列的模型分析,結(jié)果顯示GARCH(3,1)最適適合

        由結(jié)果可得模型GARCH(3,1)最適合。在5%的錯誤率下認(rèn)為滬港通開通前后有顯著變化,即滬港通開通對序列有波動性影響。又虛擬變量DV值為6.00E-05 ,認(rèn)為滬港通對滬市的影響是增大其波動的。結(jié)合實(shí)際情況,滬港通開通后,港市資金得以流入A股,使A股行情得到了新增資金的支持。再加上買賣方更加豐富,在多種因素趨勢下使得滬市波動率增大。

        恒生指數(shù)模型建立方法同,建立五階及以下25個模型,分析結(jié)果可得GARCH(5,5)最適合。虛擬變量DV值為3.71E-05 ,綜合上述認(rèn)為滬港通開通對滬港兩市皆有正面影響,增大了兩市的波動率,使買賣方更加活躍和豐富。

        4 模型驗(yàn)證

        對建立的上證GARCH(3,1)、恒生GARCH(5,5)模型進(jìn)行殘差的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),得到上證GARCH(3,1)對應(yīng)P值為0.3301,恒生GARCH(5,5)對應(yīng)P值為0.7218,均大于0.05,接受原假設(shè),認(rèn)為已無ARCH效應(yīng)。

        5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

        進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的一個前提條件是時間序列必須具有平穩(wěn)性,否則可能會出現(xiàn)虛假回歸的情況。所以,利用上證指數(shù)對數(shù)收益率和恒生指數(shù)對數(shù)收益率進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),探索兩市之間的因果關(guān)系[4]。

        可得到,在5%的水平下,上證指數(shù)不是恒生指數(shù)的格蘭杰原因,而恒生指數(shù)是上證指數(shù)的格蘭杰原因,認(rèn)為港市的波動引導(dǎo)滬市的波動。

        6 結(jié)論

        根據(jù)實(shí)證結(jié)論,可以得到滬港通是引起滬港兩市波動率產(chǎn)生變化的原因。滬港通開通前的波動率比開通后波動率小,認(rèn)為滬港通開通后使滬港兩市波動增大。在格蘭杰因果檢驗(yàn)中分析得到港市變動是滬市變動的格蘭杰原因,但滬市變動不是港市變動的格蘭杰原因。

        對于證券市場來說,開通滬港通后兩市波動變大,使市場更加活躍,資金更加流通,有利于證券市場發(fā)展。但是因?yàn)閲H資金也會更加流通,市場上的套利行為可能引發(fā)比較劇烈的資本調(diào)動,只要存在資本利差就會發(fā)生這種情況,所以要構(gòu)建完善的利率市場來避免這一風(fēng)險。對于監(jiān)管者來說,活躍的證券市場的監(jiān)管任務(wù)難度將會提高,所以要對證券市場可能產(chǎn)生的風(fēng)險和挑戰(zhàn)進(jìn)行監(jiān)督和防范、加強(qiáng)宏觀調(diào)控。因?yàn)楦凼凶儎右龑?dǎo)滬市變動,所以可以讓香港投資者的理性投資來促進(jìn)滬市的發(fā)展。對于投資者來說,增加了投資的流通性,增加了投資渠道,外國投資者如果要購買A股,不再需要通過審批,只需要在香港市場開個戶,即可參與交易。同時可分散投資風(fēng)險,香港擁有大量來自世界各地優(yōu)質(zhì)的上市公司,包括一些海外跨國企業(yè)、香港和內(nèi)地龍頭企業(yè)等,更有一些內(nèi)地稀缺的上市公司板塊,滬港通的推出可幫助投資者實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的全球配置,分散投資風(fēng)險。同時,兩地互通的機(jī)制提高了信息的傳遞效率,投資者可以根據(jù)兩地資產(chǎn)定價差異合理配置投資。

        參考文獻(xiàn):

        [1]鄒新陽,鄧瑤.滬港通對滬港兩市波動性的影響——基于GARCH模型的實(shí)證分析[J].當(dāng)代金融研究,2018(1):57-66.

        [2]王先宗.滬港通開通對上證A股指數(shù)波動的影響[J].中南財經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報,2015(5):60-66.

        [3] WANG Y C,TSAI J J,LIN Y . The influence of Shanghai-Hong Kong stock connect on the mainland China and Hong Kong stock markets[J]. Social Science Electronic Publishing, 2017(10).

        [4]符明愷.滬港通背景下中國內(nèi)地股市與香港股市聯(lián)動性研究[D].重慶:重慶工商大學(xué),2015.

        [基金項目]樂山師范學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目“滬港通開通后對證券市場的影響分析——以上海、香港證券市場為例”(項目編號:S201910649089)。

        [作者簡介]黃文杰(1999—),女,四川內(nèi)江人,樂山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院金融數(shù)學(xué)。

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