韓穎薇 高奧蕾 李松陽 孟輝

摘要：本文基于ADCC-GARCH模型，分析了我國綠色債券市場與其他金融市場的動態(tài)相關(guān)性，比較分析了2015年中國股價下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及新冠肺炎疫情對上述相關(guān)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，綠色債券投資回報率與股票、能源投資回報率之間呈現(xiàn)較弱的負相關(guān)關(guān)系，投資綠色債券能夠為股票和能源投資者帶來多元化的收益。

關(guān)鍵詞：綠色債券? 相關(guān)性分析? ADCC-GARCH模型? 新冠肺炎疫情

自2016年1月浦發(fā)銀行發(fā)行我國境內(nèi)首單綠色金融債券以來，我國綠色債券市場快速發(fā)展。在此背景下，有必要對我國綠色債券市場的風(fēng)險和收益特征進行分析，以便為投資者提供參考。此外，通過分析綠色債券市場與其他金融市場的相關(guān)性，有助于研究綠色債券能否為投資組合帶來多元化收益。這些研究對于投資者進行綠色資產(chǎn)配置和風(fēng)險管理具有重要意義。

文獻綜述

在綠色債券市場與其他金融市場關(guān)系的研究方面，Pham（2016）基于ADCC-GARCH模型分析了美國綠色債券市場投資回報率（以下簡稱“回報率”）與普通債券市場回報率之間的波動溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，從普通債券市場到綠色債券市場具有波動溢出效應(yīng)，且隨時間發(fā)生變化。Reboredo（2018）、Reboredo和Ugolini（2020）、Reboredo等（2020）發(fā)現(xiàn)綠色債券市場與企業(yè)債市場、國債市場和貨幣市場的相關(guān)性較強，其與股票市場、能源市場和高收益企業(yè)債券市場的相關(guān)性較弱。這意味著綠色債券為企業(yè)債、國債和貨幣市場投資者帶來的多元化收益微乎其微，但可為股票市場、能源市場和高收益企業(yè)債券市場的投資者帶來多元化收益。杜子平等（2016）基于DCC-GARCH模型分析了國際綠色債券指數(shù)與普通債券指數(shù)的相關(guān)性。

Cappiello等（2006）提出了非對稱動態(tài)條件相關(guān)多元GARCH（ADCC-GARCH）模型，不但可以捕捉相關(guān)系數(shù)的動態(tài)，而且可以捕捉波動率和相關(guān)系數(shù)對正負沖擊的不對稱反應(yīng)。

雖然大多數(shù)文獻分析了國際綠色債券市場與其他金融市場的相關(guān)性，但關(guān)于我國綠色債券市場與其他金融市場相關(guān)性的研究較少。本文考慮到金融市場回報率序列條件方差的非對稱性，將基于ADCC-GARCH模型分析我國綠色債券與其他金融市場（普通債券市場、股票市場、能源市場）的動態(tài)相關(guān)性。此外，本文將分析2015年中國股價下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及新冠肺炎疫情期間上述相關(guān)性的變化情況。

ADCC-GARCH模型分析

本文采用ADCC-GARCH模型，令 為 維資產(chǎn)收益向量，假設(shè)其服從均值為零、協(xié)方差矩陣為 的條件正態(tài)分布：

其中， 為t-1時刻的信息集， 為通過單變量GJR-GARCH模型求出的時變條件標準差取對角元素形成的 對角矩陣，即 ， 為第i個資產(chǎn)用GJR-GARCH模型求出的條件方差， 為動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)矩陣。

GJR-GARCH模型求出的第i個資產(chǎn)的條件方差為：

其中，是關(guān)于 的指示變量，即如果 ，則，否則為0。 表示序列的杠桿效應(yīng)， 意味著回報率的負向沖擊，與正向沖擊相比，其對于波動率的貢獻更大。

ADCC-GARCH模型具體表示如下：

，

其中，a、b、g是常數(shù)， ， 是 組成的向量。 表示動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的非對稱性。要保證 為正定矩陣，只需 <1，其中 為 的最大特征根。

實證分析

（一）數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計

本文分別選取中債-中國綠色債券指數(shù)、中債-企業(yè)債總指數(shù)、中債-國債總指數(shù)、滬深300指數(shù)和萬得（Wind）能源指數(shù)作為綠色債券市場、企業(yè)債市場、國債市場、股票市場和能源市場的指標。數(shù)據(jù)來源于Wind，樣本區(qū)間為2010年1月4日至2020年7月30日的日收盤價格，共有2570個樣本數(shù)據(jù)。圖1至圖4描述了綠色債券與企業(yè)債、國債、股票、能源的日回報率序列。綠色債券回報率和企業(yè)債回報率、國債回報率在上行階段和下行階段均顯示了很強的相關(guān)性，表明綠色債券市場與普通債券市場的相關(guān)性較強。與綠色債券較為平穩(wěn)的回報率相比，股票市場和能源市場的回報率具有更強的波動性，綠色債券市場與股票市場、能源市場的相關(guān)性較弱。

表1為五個市場回報率序列的描述性統(tǒng)計。由偏度、峰度和J-B檢驗統(tǒng)計量可見，五類資產(chǎn)的對數(shù)回報率均不服從正態(tài)分布。因此本文分析資產(chǎn)之間的非對稱相關(guān)性更加符合實際情況。滯后20階的Ljung-Box檢驗結(jié)果表明，五個市場回報率在1%的置信水平上存在序列自相關(guān)。ARCH檢驗結(jié)果表明，五個市場回報率序列均存在顯著的異方差，因此采用GARCH模型是合理的。ADF單位根檢驗結(jié)果表明，五個市場回報率序列均為平穩(wěn)序列。表2描述了各類資產(chǎn)回報率之間的線性相關(guān)系數(shù)。綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性較強，與股票回報率、能源回報率呈現(xiàn)較弱的負相關(guān)關(guān)系。

2.J-B為Jarque-Bera統(tǒng)計量，用來檢驗序列是否服從正態(tài)分布，***表示在l%的顯著性水平上拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)

3.ARCH表示檢驗序列是否存在異方差的統(tǒng)計量，滯后階數(shù)為5，***表示在l%的顯著性水平上拒絕不存在異方差的原假設(shè)

4.ADF為檢驗序列平穩(wěn)性的ADF單位根檢驗統(tǒng)計量，***表示在1%的顯著性水平上拒絕單位根序列的原假設(shè)

（二）ADCC模型估計

上述五個市場回報率序列單變量AR（1）-GJR-GARCH（1，1）-skewed t模型估計結(jié)果見表3。由表3可知，五個市場回報率序列方差方程的常數(shù)項（）和非對稱項（）在10%的置信水平下均不顯著，幾乎所有市場的ARCH項（）和GARCH項（）的估計值均顯著不為0，且+均趨于l，表明五個市場回報率波動均具有持久性。

表4為ADCC模型參數(shù)估計結(jié)果。其中a為條件方差協(xié)方差矩陣的一階滯后項系數(shù)，反映各個市場回報率的相互關(guān)系;b為自回歸矩陣系數(shù)，反映波動的持久性;g為負向方差協(xié)方差矩陣系數(shù)，用來衡量非對稱沖擊對金融市場動態(tài)相關(guān)性的影響。較高的統(tǒng)計量說明綠色債券市場與其他金融市場的相關(guān)性的確是動態(tài)的，同時可以發(fā)現(xiàn)其具有高持續(xù)性和非對稱性。g為0.0139，在5%的水平上顯著，表明非對稱沖擊對五個市場回報率之間的動態(tài)相關(guān)性具有顯著影響，且負向沖擊效應(yīng)大于正向沖擊效應(yīng)。當市場處于下跌行情時，五個市場回報率之間的動態(tài)相關(guān)性更高。

（三）動態(tài)相關(guān)性分析

圖5至圖8描述了綠色債券市場與其他金融市場回報率序列之間的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。統(tǒng)計分析表明：

第一，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率的相關(guān)系數(shù)在0.88附近波動（見圖5），綠色債券回報率與國債回報率的相關(guān)系數(shù)在0.65附近波動（見圖6）。由于同為債券市場，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性變化趨勢一致。

第二，在股票牛市期間（2014年11月3日至2015年6月12日），綠色債券回報率與股票回報率的相關(guān)系數(shù)大體上為正值（見圖7）。在2015年股價下跌期間（2015年6月12日至12月21日），綠色債券回報率與股票回報率的相關(guān)系數(shù)大體上為負值，其中在2015年7月28日至8月24日股市短暫反彈期間，二者相關(guān)系數(shù)為正值。

在中美貿(mào)易摩擦期間（2018年3月至2020年7月30日），綠色債券回報率與股票回報率的相關(guān)系數(shù)大體上為負值，并在2018年3月22日由正值轉(zhuǎn)為負值。

第三，綠色債券回報率與能源回報率的相關(guān)系數(shù)大體上為負值（見圖8）。其中，2016年10月27日至2017年8月17日，二者的相關(guān)系數(shù)大體上為正值。在此期間，受2016—2017年全球經(jīng)濟復(fù)蘇、石油減產(chǎn)、地緣政治風(fēng)險上升、中國削減煤炭產(chǎn)能等因素的影響，能源需求增長，并拉動能源價格上漲。

第四，新冠肺炎疫情期間的相關(guān)性情況。2020年2月4日，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)系數(shù)分別上升至最高點0.98和0.84，與股票回報率、能源回報率的相關(guān)系數(shù)分別降到最低點-0.57和-0.52。其原因可能是：2020年2月3日至7日（春節(jié)后開市第一周），由于我國疫情形勢嚴峻，企業(yè)延遲復(fù)工，引發(fā)投資者對經(jīng)濟形勢的擔(dān)憂，推動股票和能源市場回報率快速下行，市場避險情緒升溫。在此背景下，債券市場受投資者青睞，債券回報率快速上升。2020年2月3日，滬深300指數(shù)從節(jié)前最后一個交易日的4004點跌至3688點，跌幅為7.89%，創(chuàng)2015年以來的最大單日跌幅;Wind能源指數(shù)跌幅約為4.98%。在此期間，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性急劇上升，與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性急劇下降。

2020年2月10日至3月3日，隨著疫情在我國被逐步控制，市場避險情緒得到釋放，債券回報率橫盤震蕩，股票和能源市場回報率逐漸上升，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性逐漸下降，與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性逐漸上升。3月9日，海外疫情迅速擴散，疊加油價暴跌，進一步激化市場的恐慌情緒，債券回報率迅速上升，股票回報率和能源回報率下降，綠色債券回報率與國債回報率的相關(guān)性迅速上升，與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性迅速下降。整體來看，海外疫情暴發(fā)對我國綠色債券市場與其他金融市場相關(guān)性的影響小于疫情在我國出現(xiàn)時對相關(guān)性造成的影響。

第五，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性較強，與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性較弱。在疫情防控期間，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性正向增加。在2015年股價下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及疫情發(fā)生期間，綠色債券回報率與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性負向增加。綠色債券回報率與股票回報率、能源回報率相關(guān)性的波動情況顯示，疫情對綠色債券回報率和股票回報率、能源回報率相關(guān)性的影響大于2015年股價下跌和2018年中美貿(mào)易摩擦帶來的影響。

結(jié)論與建議

本文基于ADCC-GARCH模型，分析了我國綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率、股票回報率和能源回報率的動態(tài)相關(guān)性。

研究發(fā)現(xiàn)，綠色債券回報率與企業(yè)債回報率、國債回報率的相關(guān)性較強，表明綠色債券可為企業(yè)債和國債的投資者帶來的多元化收益較少，而受到企業(yè)債和國債波動溢出的影響較大。綠色債券回報率與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性較弱，表明綠色債券可為股票和能源市場投資者帶來多元化的收益，且受股票和能源波動溢出的影響較小。

本文的實證結(jié)果對于投資者和政策制定者具有一定的參考價值。對于投資者來說，由于綠色債券回報率與股票回報率、能源回報率的相關(guān)性較低或呈負相關(guān)關(guān)系，建議投資者在股票和能源投資組合中加入綠色債券，以獲得多元化的收益。綠色債券為投資者帶來的多元化收益能夠進一步增強市場信心，建議政策制定者推出更多支持綠色債券市場發(fā)展的政策，推動實現(xiàn)碳中和目標。

注：

1.2018年3月開始的中美貿(mào)易摩擦持續(xù)至今，其對于中國股市的影響主要集中在2018年。因此，本文只考慮2018年中美貿(mào)易摩擦集中發(fā)生時期。

2.本文選取上述三類指數(shù)的財富值。

參考文獻

作者單位：中國地質(zhì)大學(xué)（北京）經(jīng)濟管理學(xué)院

中國地質(zhì)大學(xué)（北京）經(jīng)濟管理學(xué)院

中國地質(zhì)大學(xué)（北京）經(jīng)濟管理學(xué)院

中國出口信用保險公司

責(zé)任編輯：徐傳平? 印穎? 劉穎