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        我國綠色債券市場與其他金融市場的相關(guān)性分析

        2021-09-10 07:22:44韓穎薇高奧蕾李松陽孟輝
        債券 2021年5期

        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

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