周 偉,楊斯童,陳 燕

(1.云南財經(jīng)大學(xué) a.金融學(xué)院;b.商學(xué)院, 昆明 650221;2.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南京 211189)

一、引言

產(chǎn)業(yè)鏈作為連接各產(chǎn)業(yè)間供求關(guān)系的鏈條式載體,實現(xiàn)了區(qū)域產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化分工與高效合作。在由原材料、產(chǎn)品及服務(wù)構(gòu)成的二級產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi),由于產(chǎn)品流通導(dǎo)致生產(chǎn)企業(yè)與銷售企業(yè)緊密聯(lián)系,股價波動通過產(chǎn)品供需由生產(chǎn)企業(yè)作用于銷售企業(yè),使得產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)之間具備內(nèi)涵關(guān)聯(lián)性。由于極端環(huán)境下企業(yè)股價及收益率變動較大,因此考慮其內(nèi)部市場泡沫影響的重大性及長期性,對極端環(huán)境下產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)相關(guān)性進(jìn)行研究,有助于投資者構(gòu)建資本市場投資策略,促使企業(yè)加強(qiáng)對極端風(fēng)險的管控。在相關(guān)性研究中,由于尾部相關(guān)側(cè)重研究極端風(fēng)險,數(shù)據(jù)可信度較高而被廣泛運用,因此從產(chǎn)業(yè)鏈視角出發(fā),選取具備內(nèi)涵關(guān)聯(lián)的企業(yè)作為樣本進(jìn)行相關(guān)性分析,可以避免一般相關(guān)性分析中由于數(shù)據(jù)趨同和內(nèi)生性進(jìn)而出現(xiàn)與邏輯相悖的結(jié)論。提煉時間序列樣本趨勢測度與類分方法,構(gòu)建尾部相依性趨勢測度模型,對具備內(nèi)涵關(guān)聯(lián)的樣本進(jìn)行尾部相依性趨勢分析和相關(guān)性計算,能夠避免樣本時間選擇的不確定影響,保證相關(guān)性測度的穩(wěn)健性。此外,從思路、方法及應(yīng)用創(chuàng)新三個方面出發(fā),選取汽車產(chǎn)業(yè)鏈上具備生產(chǎn)內(nèi)涵相關(guān)的企業(yè)作為實證樣本,對其極端環(huán)境下股價收益的尾部相依性展開趨勢分析和相關(guān)性計算,一方面有助于完善產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性研究;另一方面有助于汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)進(jìn)行極端風(fēng)險管理,為資本市場投資者制定趨勢化差異投資策略提供參考依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

目前針對產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益相關(guān)性的研究較少。王世文和侯依青(2020)[22]基于石油產(chǎn)業(yè)鏈視角,采用時變相關(guān)Copula函數(shù)研究國內(nèi)原油期貨市場收益率的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)原油、瀝青以及聚丙烯期貨收益率之間均存在尾部相關(guān)性。針對市場內(nèi)收益率尾部相關(guān)性的研究,近年來相關(guān)學(xué)者對樣本區(qū)間進(jìn)行了初步區(qū)分,Dajcman(2013)[23]通過區(qū)分收益率樣本上升及下降區(qū)間,研究不同國家之間股市回報存在的尾部關(guān)系,進(jìn)而對比樣本之間上下尾相關(guān)性的大小。李強(qiáng)等(2017)[24]將收益率時間序列樣本進(jìn)行區(qū)間段劃分,通過對比真實與擬合數(shù)據(jù)之間的相關(guān)特征,總結(jié)收益率序列間的尾部關(guān)系特征。黃文彬等(2017)[25]區(qū)分活躍與低迷時期的指數(shù)研究樣本,分析DFII與HS300指數(shù)尾部相關(guān)的非線性及非對稱關(guān)系,發(fā)現(xiàn)低迷時期兩個指數(shù)表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。在金融危機(jī)時期,Escanciano等(2021)[26]區(qū)分傳染期與平穩(wěn)期樣本,研究歐美市場、A股及港股市場之間收益率的尾部相關(guān)性;Johansen和Sornette(1999)[27]將樣本分為危機(jī)前中后時間段,研究危機(jī)時期國際股票市場指數(shù)之間的尾部依賴結(jié)構(gòu)。綜上所述,對于產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益相關(guān)性的研究,初步涉及到對石油產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)原油期貨市場收益率的尾部相關(guān)分析,而針對收益率的尾部相關(guān)性分析,盡管相關(guān)文獻(xiàn)對樣本區(qū)間進(jìn)行了劃分,但是在樣本時間段的選擇上缺少系統(tǒng)劃分方法。因此,充分考慮樣本時間選擇的不確定影響,為保證相關(guān)性測度的穩(wěn)定性及顯著性,在趨勢測度及類分基礎(chǔ)上,引入尾部相依性的趨勢測度模型進(jìn)行實證研究,為產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性趨勢分析提供新方法。

對數(shù)周期冪率模型最初由Johansen等(1999)[28]提出,Lin等(2014)[29]采用該模型預(yù)測了金融市場泡沫,標(biāo)志著市場崩潰轉(zhuǎn)折點分析的出現(xiàn)。在對數(shù)周期冪率模型中,潘娜等(2018)[30]發(fā)現(xiàn)金融泡沫表現(xiàn)為比指數(shù)更快的價格增長,而反泡沫則表現(xiàn)為價格下降速度快于指數(shù)的現(xiàn)象。對數(shù)周期冪率模型近年來被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域及市場中(趙磊等,2020;于孝建等,2022)[31～32]。在股票市場,Jiang等(2010)[33]將該模型應(yīng)用于危機(jī)時期股市泡沫狀態(tài)及其振蕩運動的研究。在指數(shù)研究領(lǐng)域,Brée 和Joseph(2013)[34]以及陳衛(wèi)華和蔡文靖(2018)[35]等使用其分析指數(shù)大幅漲跌趨勢,預(yù)測泡沫崩潰的臨界點。在石油市場,Cheng等(2018)[36]將該模型與遺傳算法相結(jié)合,研究石油價格泡沫及其特點。在房地產(chǎn)市場,李倫一和張翔(2019)[37]基于該模型測度房地產(chǎn)市場價格泡沫,分析市場內(nèi)價格泡沫和空間傳染效應(yīng)。由上述分析可知,對數(shù)周期冪率模型在劃分金融市場的泡沫及反泡沫、分析預(yù)測泡沫臨界點的運用中具有一定合理性和有效性。因此在尾部相依性的趨勢測度模型構(gòu)建中,采用上述理論為數(shù)據(jù)處理提供方法。

綜上所述,本研究從產(chǎn)業(yè)鏈視角出發(fā),對企業(yè)間內(nèi)涵相關(guān)性原理進(jìn)行深入分析,基于趨勢測度及類分方法,構(gòu)建尾部相依性趨勢測度模型,以中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)為實證對象,進(jìn)行股價收益的尾部相依性趨勢分析和相關(guān)性計算,同時引入成交額作為外生變量驗證實證結(jié)論的穩(wěn)健性。本研究可能的貢獻(xiàn)是:首先,以產(chǎn)業(yè)鏈為切入點,豐富了產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的相關(guān)性研究,為準(zhǔn)確評估中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)股價收益的尾部相依性提供了經(jīng)驗證據(jù)。汽車產(chǎn)業(yè)是關(guān)乎中國國計民生的重要支柱產(chǎn)業(yè),本研究立足于產(chǎn)業(yè)鏈視角,選取具備生產(chǎn)內(nèi)涵相關(guān)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)樣本進(jìn)行實證分析,避免了以往研究中由于數(shù)據(jù)之間存在趨同性與內(nèi)生性而出現(xiàn)與邏輯不符的相關(guān)性結(jié)論,既補(bǔ)充了產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性研究,又為促進(jìn)中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈整合升級提供了理論基礎(chǔ)。其次,在實證研究中,考慮到以往的研究由于樣本數(shù)據(jù)時間段選擇較為隨意,進(jìn)而產(chǎn)生不確定性影響,為保證相關(guān)性測度的穩(wěn)定性和顯著性,對時間序列樣本引入趨勢測度與類分方法,采用尾部相依性趨勢測度模型進(jìn)行相關(guān)性分析,為金融市場尾部相依性研究提供了新方法。最后,選取汽車產(chǎn)業(yè)鏈上市公司作為實證樣本,進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性趨勢分析及相關(guān)性計算,同時引入成交額作為外生變量驗證尾部相依性結(jié)論的穩(wěn)健性。研究結(jié)論能夠指導(dǎo)汽車產(chǎn)業(yè)鏈資本市場投資者制定趨勢化差異投資組合策略,有效規(guī)避極端風(fēng)險,促進(jìn)汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)提高對資本市場極端風(fēng)險的管理和防范能力,降低企業(yè)面臨的極端風(fēng)險。

三、產(chǎn)業(yè)鏈視角下尾部相依性趨勢界定及其測度方法

與相關(guān)性測度方法不同,本研究立足于產(chǎn)業(yè)鏈視角對股價收益的尾部相依性進(jìn)行趨勢測度及相關(guān)性計算。鑒于此,從產(chǎn)業(yè)鏈視角的內(nèi)涵相關(guān)性原理、趨勢測度與趨勢類分以及尾部相依性趨勢測度三方面進(jìn)行概述。

(一)產(chǎn)業(yè)鏈視角下的內(nèi)涵相關(guān)性原理

在產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi),由于企業(yè)之間產(chǎn)品流通使得股價收益存在相關(guān)性。本研究從產(chǎn)業(yè)鏈視角出發(fā),對企業(yè)內(nèi)涵相關(guān)性進(jìn)行分析,為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)。根據(jù)起始商和供應(yīng)商不同,產(chǎn)業(yè)鏈由高到低分為不同級別,考慮到研究的合理性和可操作性,因此只考慮由生產(chǎn)企業(yè)和銷售企業(yè)構(gòu)成的二級產(chǎn)業(yè)鏈。

如圖1所示,在產(chǎn)業(yè)鏈視角下,生產(chǎn)企業(yè)將處在產(chǎn)業(yè)鏈前端的原材料或零部件進(jìn)行采掘及生產(chǎn)制造,銷售企業(yè)再對這些產(chǎn)品進(jìn)行深加工和改進(jìn)處理,轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)生活中的最終產(chǎn)品及服務(wù)。由于產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的相互聯(lián)系,生產(chǎn)企業(yè)的股價波動可能會影響到銷售企業(yè),因此初步判斷產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)之間存在內(nèi)涵相關(guān)性。

圖1 二級產(chǎn)業(yè)鏈

在金融市場上,變量之間的關(guān)系越來越體現(xiàn)出非對稱非線性特征。研究發(fā)現(xiàn),尾部相依性分析能夠較好地反映此類關(guān)系。因此,從產(chǎn)業(yè)鏈視角出發(fā),選取生產(chǎn)中存在內(nèi)涵相關(guān)的實證樣本進(jìn)行建模,對其尾部相依性進(jìn)行計算與分析。根據(jù)研究結(jié)論,若不存在尾部相依性,即產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)銷售企業(yè)不受生產(chǎn)企業(yè)股票價格波動的影響,那么即使面臨極端環(huán)境,銷售企業(yè)也可以正常運行;若存在尾部相依性,那么在極端環(huán)境下,銷售企業(yè)應(yīng)積極制定應(yīng)對措施,最小化生產(chǎn)企業(yè)股票價格波動帶來的負(fù)面影響,并且市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)加大監(jiān)管力度,減少市場信息不對稱,有效降低投資者損失。

(二)趨勢測度與趨勢類分

關(guān)于趨勢測度、類分方法及其模型。一方面,對四類尾部相依性趨勢進(jìn)行界定;另一方面,對尾部相依性趨勢測度方法及參數(shù)進(jìn)行說明,為實證分析提供模型及方法。

為了區(qū)分尾部關(guān)系類別,根據(jù)股價波動幅度大小將尾部劃分為上尾及下尾趨勢兩類。在極端環(huán)境下,由于價格波動而出現(xiàn)企業(yè)股票價格高(低)于其基本價值區(qū)間的情況,被定義為趨勢泡沫(反泡沫)區(qū)間。為了對尾部相依性趨勢進(jìn)行測度,使研究結(jié)論具備針對性,將尾部相依性趨勢定義為四類,即泡沫上尾、反泡沫上尾、泡沫下尾和反泡沫下尾趨勢,具體如圖2所示。其中,泡沫上(下)尾趨勢,是指漲幅較大(小)的趨勢泡沫區(qū)間;反泡沫上(下)尾趨勢,是指跌幅較小(大)的趨勢反泡沫區(qū)間。

為了避免樣本時間選擇較為隨意所造成的影響,保證相關(guān)性測度的顯著性,引入對數(shù)周期冪率模型,對時間序列樣本進(jìn)行趨勢劃分,對數(shù)周期冪率函數(shù)形式為:

lnw(t)≈A+B(tc-t)δ+C(tc-t)δcos[υln(tc-t)+φ]

(1)

(三)尾部相依性的趨勢測度

構(gòu)建尾部相依性趨勢測度模型,總結(jié)四類尾部相依性趨勢的判別條件,分析不同尾部相依性趨勢下企業(yè)的相關(guān)關(guān)系,為實證結(jié)果分析奠定基礎(chǔ)。

表1 四類尾部相依性趨勢判別條件

在后續(xù)的實證分析和穩(wěn)健性檢驗中,從收益率和成交額兩個方面對比分析得出產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性結(jié)論。若存在泡沫上尾相關(guān),即當(dāng)生產(chǎn)企業(yè)的股票價格漲幅較大時,銷售企業(yè)受其影響股票價格上升的概率也較大,泡沫下尾同理。若存在反泡沫上尾相關(guān),則生產(chǎn)企業(yè)的股票價格小幅下降也會對銷售企業(yè)產(chǎn)生較大影響,反泡沫下尾同理。若泡沫(反泡沫)區(qū)間內(nèi)均存在上下尾相關(guān),則可以通過相關(guān)系數(shù)大小的對比得出生產(chǎn)企業(yè)不同波動幅度對銷售企業(yè)的影響。

四、產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性實證

以上分析從產(chǎn)業(yè)鏈視角解釋了企業(yè)的內(nèi)涵相關(guān)性,從趨勢測度和趨勢類分角度對樣本時間選取進(jìn)行了量化區(qū)分,最終從尾部相依性趨勢定義和建模角度提出了具體計算模型?；诖?以中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)為實證研究對象,具體為汽車制造上市公司和交通運輸上市公司,結(jié)合前述理論分析和模型構(gòu)建,進(jìn)行實證檢驗。研究結(jié)論一方面能夠展示研究主題的必要性和可行性;另一方面能夠為汽車產(chǎn)銷行業(yè)的股票投資或極端風(fēng)險管理提供理論參考。

(一)樣本選取

基于汽車產(chǎn)業(yè)鏈上市公司,對產(chǎn)業(yè)鏈上股價收益的尾部相依性進(jìn)行趨勢分析和相關(guān)性測算。汽車產(chǎn)業(yè)作為中國國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè),具有規(guī)模優(yōu)勢明顯、帶動作用強(qiáng)勁、產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋面廣、國際化程度較高等特點(綦良群和胡乃祥,2012;呂越和鄧?yán)o,2023)[38～39]。至2022年,中國汽車產(chǎn)銷總量已連續(xù)14年穩(wěn)居全球第一,汽車商品零售占中國社會消費品零售總額的比重達(dá)1/10?？紤]到汽車產(chǎn)業(yè)作為《中國制造2025》戰(zhàn)略目標(biāo)實現(xiàn)的重要一環(huán)(李菲菲等,2019)[40],以及汽車產(chǎn)業(yè)鏈在中國國民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位,因此以汽車產(chǎn)業(yè)鏈為切入點,系統(tǒng)分析汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)之間的內(nèi)涵相關(guān)性原理,基于趨勢測度和類分方法,構(gòu)建尾部相依性趨勢測度模型,對中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)股價收益的尾部相依性進(jìn)行實證分析,從而為極端環(huán)境下資本市場投資組合策略構(gòu)建和企業(yè)極端風(fēng)險防控提供理論依據(jù)。

選取汽車產(chǎn)業(yè)鏈上汽車制造上市公司和交通運輸上市公司作為樣本,其原因為:汽車產(chǎn)業(yè)鏈的上下游產(chǎn)業(yè)橫跨第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè),涉及多個相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門。一般而言,狹義的汽車產(chǎn)業(yè)只包含整車企業(yè)和零部件企業(yè),廣義的汽車產(chǎn)業(yè)鏈則包括上游的原材料生產(chǎn)部門和下游的相關(guān)服務(wù)業(yè)(支燕和白雪潔,2011)[41]。目前,大型汽車生產(chǎn)商不斷向產(chǎn)業(yè)鏈上游的零部件制造和下游的交通運輸?shù)拳h(huán)節(jié)延伸。汽車制造作為產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)企業(yè),其汽車產(chǎn)成品是銷售企業(yè)交通運輸必不可少的工具,在極端環(huán)境下,由于需求與價格變動密切相關(guān),汽車制造上市公司的股價波動可能會影響到交通運輸上市公司的股價,所以企業(yè)之間可能存在內(nèi)涵相關(guān)(潘嘯松和陳慧慧,2011)[42]。因此,選取生產(chǎn)中存在內(nèi)涵相關(guān)的汽車制造上市公司和交通運輸上市公司作為實證樣本進(jìn)行建模,對其在極端環(huán)境下股價收益的尾部相依性進(jìn)行趨勢分析和相關(guān)性計算。

在具體取樣中,分別選取汽車制造業(yè)中的龍頭上市公司萬向錢潮和松芝股份、交通運輸業(yè)中的龍頭上市公司交運股份和南方匯通作為實證研究對象,進(jìn)行尾部相依性的趨勢分析和相關(guān)性測算。選取上述四家上市公司作為研究對象的主要原因為:萬向錢潮是國內(nèi)最大的獨立汽車零部件系統(tǒng)供應(yīng)商之一,松芝股份是國內(nèi)最大的大中型客車空調(diào)制造商,均是汽車產(chǎn)業(yè)鏈上游汽車制造業(yè)的龍頭上市公司;交運股份是中國交通運輸行業(yè)中的大型骨干企業(yè),南方匯通是中國物流行業(yè)中較早進(jìn)入資本市場的企業(yè)之一,均是汽車產(chǎn)業(yè)鏈下游交通運輸業(yè)的龍頭上市公司。

行業(yè)龍頭股不僅代表著投資機(jī)會,而且代表著資本市場中可能存在的極端風(fēng)險。龍頭股通常是行業(yè)領(lǐng)先的公司,具有強(qiáng)大的品牌和競爭優(yōu)勢,其業(yè)績和股價表現(xiàn)對整個行業(yè)和市場具有引領(lǐng)作用。同時,龍頭股更容易被機(jī)構(gòu)投資者認(rèn)可,更能夠吸引資金的參與,也更能夠給投資者帶來巨大收益。然而,資本市場中的極端行情往往是由某個板塊帶動的,而板塊中并不是所有個股都隨著板塊波動,而是由行業(yè)的龍頭股帶動板塊的其他個股波動。因此,股票龍頭股雖然具有較高的安全邊際和回報潛力,但同時也存在較高風(fēng)險。在極端行情下,投資者可以通過分析龍頭股的基本面和技術(shù)面來制定投資策略,對資本市場的未來表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測,制定差異化投資組合策略,降低極端風(fēng)險帶來的損失?；久姘ü矩攧?wù)狀況、行業(yè)發(fā)展趨勢和競爭優(yōu)勢等,技術(shù)面則包括股價走勢、交易量和市場情緒等。

綜上所述,選擇汽車產(chǎn)業(yè)鏈上游汽車制造業(yè)龍頭上市公司萬向錢潮和松芝股份、下游交通運輸業(yè)龍頭上市公司交運股份和南方匯通作為研究樣本,分析極端行情下汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)股價收益的尾部相依性,有助于投資者根據(jù)龍頭上市公司在資本市場上的表現(xiàn)以及自身風(fēng)險承受能力,合理配置投資組合并制定投資目標(biāo),有效規(guī)避極端風(fēng)險,同時為汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)參照龍頭上市公司進(jìn)行極端風(fēng)險管理和防范提供了理論依據(jù)。

考慮到市場行情的多變性和樣本數(shù)據(jù)的充足性,選取“2009/07/15-2019/07/12”近10年日收盤價格,通過對數(shù)據(jù)缺失值的處理,得到萬向錢潮2410個數(shù)據(jù),松芝股份2129個數(shù)據(jù),共4539個數(shù)據(jù);交運股份2368個數(shù)據(jù),南方匯通2215個數(shù)據(jù),共4583個數(shù)據(jù)。從圖3可以看出,汽車制造上市公司和交通運輸上市公司的股票價格走勢總體上基本一致,可以初步推斷企業(yè)之間存在相關(guān)性。

圖3 價格趨勢圖

(二)趨勢行情分段

在樣本選擇基礎(chǔ)上,對樣本區(qū)間進(jìn)行趨勢分段。在趨勢劃分中,與以往選取標(biāo)普500或滬深300作為參考不同,而是從研究對象中選取具有明顯周期性的汽車制造上市公司作為參考,以提高趨勢劃分的針對性。

由圖3可知,萬向錢潮和松芝股份的股價分別在“2010/11/29、2012/11/29、2015/06/15、2018/10/16”和“2010/12/17、2012/12/04、2015/06/04、2018/12/26”經(jīng)歷了4次劇烈波動。根據(jù)圖3所示,對上述可能存在趨勢泡沫及趨勢反泡沫的區(qū)間進(jìn)行初步分段:萬向錢潮趨勢泡沫和趨勢反泡沫期分別為:“2009/08/19-2010/11/29、2012/11/30-2015/06/15”和“2010/11/30-2012/11/29、2015/11/13-2018/10/16”;松芝股份趨勢泡沫和趨勢反泡沫期分別為:“2012/12/05-2015/06/04”和“2010/12/17-2012/12/04、2015/06/05-2018/12/26”。并采用對數(shù)周期冪率模型及其判別條件,對上述區(qū)間進(jìn)行擬合判斷。

圖4至圖7分別為萬向錢潮和松芝股份的趨勢泡沫和趨勢反泡沫區(qū)間擬合圖,表2和表3分別為模型擬合參數(shù)和危險率正數(shù)條件判定表,根據(jù)圖形和表格數(shù)據(jù)可以得到以下結(jié)論:

表2 趨勢泡沫與趨勢反泡沫區(qū)間模型擬合參數(shù)

表3 趨勢泡沫與趨勢反泡沫區(qū)間危險率正數(shù)條件判定表

圖4 萬向錢潮趨勢泡沫區(qū)間擬合圖

圖5 萬向錢潮趨勢反泡沫區(qū)間擬合圖

圖6 松芝股份趨勢泡沫區(qū)間擬合圖

圖7 松芝股份趨勢反泡沫區(qū)間擬合圖

一是萬向錢潮在“2009/08/19-2010/11/29、2012/11/30-2015/06/15”區(qū)間,松芝股份在“2012/12/05-2015/06/04”區(qū)間,B<0,0<δ<1,tc>t,股票價格加速上漲。由表3可知,萬向錢潮在“2009/08/19-2010/11/29”區(qū)間不存在趨勢泡沫風(fēng)險,在“2012/11/30-2015/06/15”區(qū)間存在趨勢泡沫風(fēng)險,松芝股份在“2012/12/05-2015/06/04”區(qū)間存在趨勢泡沫風(fēng)險。

二是萬向錢潮在“2010/11/30-2012/11/29、2015/11/13-2018/10/16”區(qū)間,松芝股份在“2010/12/17-2012/12/04、2015/06/05-2018/12/26”區(qū)間,B>0,δ>0,tc>t,股票價格加速下跌。由表3的結(jié)果可知,萬向錢潮在“2010/11/30-2012/11/29、2015/11/13-2018/10/16”區(qū)間均存在趨勢反泡沫風(fēng)險,松芝股份在“2010/12/17-2012/12/04”區(qū)間存在趨勢反泡沫風(fēng)險,在“2015/06/05-2018/12/26”區(qū)間不存在趨勢反泡沫風(fēng)險。

綜上所述,萬向錢潮存在一個趨勢泡沫區(qū)間和兩個趨勢反泡沫區(qū)間,松芝股份存在一個趨勢泡沫區(qū)間和一個趨勢反泡沫區(qū)間。由于萬向錢潮“2015/11/13-2018/10/16”區(qū)間部分參數(shù)值為零,雖然符合判定條件但說服力不強(qiáng),為了使研究結(jié)論更具合理性和說服力,因此選取萬向錢潮“2012/11/30-2015/06/15”和“2010/11/30-2012/11/29”分別作為趨勢泡沫與趨勢反泡沫區(qū)間,選取松芝股份“2012/12/05-2015/06/04”和“2010/12/17-2012/12/04”分別作為趨勢泡沫與趨勢反泡沫區(qū)間,進(jìn)行股價收益的尾部相依性趨勢分析和相關(guān)性計算。

(三)尾部相依性的趨勢分析實證

基于前文劃分的趨勢泡沫與趨勢反泡沫區(qū)間,采用尾部相依性趨勢測度模型,對相關(guān)性進(jìn)行分析。由于價格非平穩(wěn),使用其分析尾部關(guān)系說服力不強(qiáng),因此選用收益率時間序列,為便于比較,將收益率做如下處理:Q(t)=(lnPt-lnPt-1)×100,其中,Q(t)和Pt分別表示t時期上市公司的收益率和收盤價,Pt-1表示t-1時期上市公司的收盤價。表4為樣本的收益率描述性統(tǒng)計,4個研究對象均不符合線性特征的正態(tài)分布假設(shè),呈現(xiàn)出非線性特征。

表4 收益率描述性統(tǒng)計表

實證部分采用多系列Copula方法分別對四類尾部相依性趨勢進(jìn)行了測度。由圖8至圖11的擬合結(jié)果可知:一方面,萬向錢潮與南方匯通泡沫上下尾的密度圖均有明顯的數(shù)據(jù)凝聚,并且輪廓圖線條集聚清晰,說明兩者在泡沫上下尾均存在尾部相關(guān),同理,反泡沫上下尾趨勢也存在尾部相關(guān);另一方面,松芝股份與交運股份泡沫上下尾、反泡沫上下尾的密度圖均有明顯的數(shù)據(jù)凝聚,并且輪廓圖線條集聚清晰,說明兩者在泡沫上下尾和反泡沫上下尾均存在尾部相關(guān)。

圖8 萬向錢潮與南方匯通四類尾部相依性趨勢密度圖

圖9 萬向錢潮與南方匯通四類尾部相依性趨勢輪廓圖

圖10 松芝股份與交運股份四類尾部相依性趨勢密度圖

圖11 松芝股份與交運股份四類尾部相依性趨勢輪廓圖

五、進(jìn)一步分析

根據(jù)前述尾部相依性的趨勢分析實證結(jié)果,四類尾部趨勢下汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的股價收益呈現(xiàn)出明顯不同的尾部相關(guān)關(guān)系。對此,進(jìn)一步結(jié)合估計參數(shù)和圖形趨勢,計算四類趨勢尾部相依性的大小,對比和分析汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的四類尾部相依性關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,為了后向驗證尾部相依性結(jié)論的合理性和有效性,引入成交額作為外生變量,分析趨勢泡沫及趨勢反泡沫區(qū)間汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的量價關(guān)系,以豐富尾部相依性的相關(guān)研究,驗證本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

(一)尾部相依性計算

結(jié)合尾部相依性趨勢擬合圖,根據(jù)輸出參數(shù),對股價收益四類趨勢的尾部相依性系數(shù)進(jìn)行計算,結(jié)果如表5所示。

表5 四類尾部相依性趨勢參數(shù)及尾部相關(guān)系數(shù)

根據(jù)計算結(jié)果,總結(jié)得出以下結(jié)論:

一是汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢泡沫及趨勢反泡沫期均存在尾部相關(guān),并且趨勢反泡沫期尾部相關(guān)系數(shù)較大,相關(guān)性更強(qiáng)。該現(xiàn)象說明,在趨勢反泡沫期,人們對市場預(yù)期及信心減弱,對損失較為敏感,生產(chǎn)企業(yè)股票價格降低較容易影響銷售企業(yè),企業(yè)之間相關(guān)性較強(qiáng)。由于上述特點容易被套利操作者所利用,因此市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)監(jiān)管力度,消除市場信息不對稱,嚴(yán)格監(jiān)控企業(yè)之間的流動性及相關(guān)性變化,各企業(yè)也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)極端風(fēng)險管理,提供實時的價格及收益率數(shù)據(jù),有效降低損失。

二是汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢泡沫期,上尾相關(guān)系數(shù)大于下尾,上尾趨勢呈現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。該現(xiàn)象表明,在趨勢泡沫期,當(dāng)生產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)股票價格劇烈上漲時,其銷售企業(yè)會表現(xiàn)出較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)反應(yīng),企業(yè)之間協(xié)同波動趨勢較明顯。因此,當(dāng)汽車生產(chǎn)企業(yè)在“大牛市”收益率較高時,投資者可以根據(jù)上述結(jié)論初步判斷汽車銷售企業(yè)的波動趨勢,結(jié)合市場整體行情及風(fēng)險收益等各方面因素,制定趨勢化差異投資策略。

三是汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢反泡沫期,下尾相關(guān)系數(shù)大于上尾,下尾趨勢呈現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。該現(xiàn)象表明,在趨勢反泡沫期,當(dāng)生產(chǎn)企業(yè)股票價格出現(xiàn)劇烈下跌時,其銷售企業(yè)會表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)反應(yīng),企業(yè)之間的波動同步性增強(qiáng)。因此,在“大熊市”背景下,投資者對市場預(yù)期較低,當(dāng)汽車生產(chǎn)企業(yè)收益率下降時,其銷售企業(yè)的同步下跌容易導(dǎo)致非理性投資,此時投資者應(yīng)當(dāng)結(jié)合上述理論及市場多方面因素,保持理性思維,合理制定自身投資策略,最小化極端行情造成的損失。

(二)穩(wěn)健性檢驗

在汽車產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)尾部相依性的趨勢分析中,由于收益率數(shù)據(jù)計算會產(chǎn)生正負(fù)值,比較中存在符號轉(zhuǎn)換問題。為減少上述問題對研究結(jié)論產(chǎn)生的影響,進(jìn)一步驗證尾部相依性趨勢分析結(jié)論的穩(wěn)健性,引入成交額作為外生變量,對趨勢泡沫期及趨勢反泡沫期汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的量價關(guān)系進(jìn)行分析,完善尾部相依性趨勢分析的相關(guān)性結(jié)論。

產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的成交額,是指企業(yè)在市場上同一時間段成交的總金額。在極端環(huán)境下,不同企業(yè)可能由于產(chǎn)品價格變動呈現(xiàn)出不同的成交額變動趨勢。通過對比,若企業(yè)在趨勢泡沫期與趨勢反泡沫期的成交額變動趨勢一致,說明企業(yè)在區(qū)間內(nèi)的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),反之則較弱。為了便于比較,對成交額變量進(jìn)行對數(shù)化處理。

圖12為汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢泡沫期及趨勢反泡沫期的成交額趨勢圖,為了驗證研究結(jié)論的穩(wěn)健性,成交額趨勢圖數(shù)據(jù)時間段使用前文劃分的趨勢泡沫區(qū)間及趨勢反泡沫區(qū)間,成交額趨勢圖框內(nèi)分別對應(yīng)趨勢泡沫上尾(成交額較高)和趨勢反泡沫下尾(成交額較低)。根據(jù)成交額趨勢圖,得到以下結(jié)論:

一是在趨勢泡沫期,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的成交額變動趨勢整體一致,并且方框內(nèi)兩個企業(yè)的成交額趨勢更為同步,即在趨勢泡沫期,成交額越高,企業(yè)的同步性越強(qiáng)。同理,在趨勢反泡沫期,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的成交額整體趨勢一致,并且方框內(nèi)的成交額趨勢更為同步,即在趨勢反泡沫期,成交額越低,企業(yè)的同步性越強(qiáng)。上述現(xiàn)象說明,趨勢泡沫期高成交額和趨勢反泡沫期低成交額,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。

二是上述現(xiàn)象驗證了本研究結(jié)論的穩(wěn)健性,即汽車產(chǎn)業(yè)鏈上生產(chǎn)企業(yè)和銷售企業(yè)的收益率和成交額在趨勢泡沫期及趨勢反泡沫期均存在同步變化的相關(guān)性。在趨勢泡沫期,高收益率伴隨著高成交額,生產(chǎn)企業(yè)和銷售企業(yè)在上尾趨勢段呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性;在趨勢反泡沫期,低收益率伴隨著低成交額,生產(chǎn)企業(yè)和銷售企業(yè)在下尾趨勢段呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性。因此,汽車生產(chǎn)企業(yè)股票的暴漲暴跌容易影響銷售企業(yè),說明企業(yè)之間存在較強(qiáng)的尾部關(guān)聯(lián)性趨勢。

六、結(jié)論和建議

基于股價收益的相關(guān)分析,采用從理論分析到量化計算與結(jié)論建議的研究思路,即立足于產(chǎn)業(yè)鏈視角選擇具備內(nèi)涵關(guān)聯(lián)的企業(yè)為研究對象,進(jìn)一步具體取樣、建模和計算,然后基于計算結(jié)果得出相關(guān)性結(jié)論和建議。由于研究對象具備內(nèi)涵關(guān)聯(lián)性,因此計算過程避免了一般相關(guān)分析可能出現(xiàn)的有悖實際的結(jié)論,豐富了產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性研究。此外,考慮到樣本時間跨度選擇的不確定影響與相關(guān)性測度的穩(wěn)定性和顯著性,進(jìn)一步提煉了時間序列的趨勢測度與類分方法,并在此基礎(chǔ)上建立尾部相依性的趨勢測度模型,為產(chǎn)業(yè)鏈視角下股價收益的尾部相依性趨勢測度提供了新方法?？紤]到樣本可得性以及產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)聯(lián)性,選用汽車產(chǎn)業(yè)鏈上市企業(yè)為樣本,立足上述思路和方法,進(jìn)行系列實證分析,研究結(jié)論有助于指導(dǎo)汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)進(jìn)行極端風(fēng)險管理,為資本市場投資者制定趨勢化差異投資策略提供了參考依據(jù)。基于理論分析和實證計算,得到以下結(jié)論:

第一,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢泡沫期及趨勢反泡沫期存在尾部相關(guān),并且趨勢反泡沫期相關(guān)性更強(qiáng),即兩個行業(yè)較容易出現(xiàn)股票價格交錯下跌的行情。

第二,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢泡沫期,生產(chǎn)企業(yè)與銷售企業(yè)在上尾趨勢段呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性,即當(dāng)汽車生產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)高收益率或高成交額時,銷售企業(yè)將大幅協(xié)同波動。

第三,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)在趨勢反泡沫期,生產(chǎn)企業(yè)與銷售企業(yè)在下尾趨勢段呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性,即當(dāng)汽車生產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)低收益率或低成交額時,銷售企業(yè)將大幅協(xié)同波動。

第四,汽車產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)收益率與成交額之間存在同步變化的相關(guān)性,即高(低)收益率伴隨著高(低)成交額。

綜上所述,本研究立足于汽車產(chǎn)業(yè)鏈視角,對股價收益的尾部相依性進(jìn)行了趨勢分析和相關(guān)性計算,研究結(jié)論能夠為上市企業(yè)的極端風(fēng)險管理與趨勢化差異投資提供量化參考。

需要指出的是,本研究側(cè)重于理論分析、方法構(gòu)建和實證計算,如何根據(jù)實證結(jié)果進(jìn)行具體的產(chǎn)業(yè)投資建議和極端風(fēng)險管理還需要進(jìn)一步探討。同時,本研究僅以汽車產(chǎn)業(yè)鏈為樣本,后續(xù)研究可以考慮多條產(chǎn)業(yè)鏈之間的互動關(guān)系,以進(jìn)一步展開產(chǎn)業(yè)鏈之間企業(yè)的關(guān)聯(lián)性分析。