本文關(guān)鍵詞：中國股票市場、債券市場和證券投資基金市場的動態(tài)相關(guān)性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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中國股票市場、債券市場和證券投資基金市場的動態(tài)相關(guān)性研究

發(fā)布日期： 2014-08-05 發(fā)布：  

  2013年第3期目錄       本期共收錄文章20篇

　　摘要：本文基于向量自回歸（VAR）模型，從投資收益波動性角度研究了我國股票、債券和基金市場分別在熊市、牛市、震蕩市中的動態(tài)相關(guān)性，研究發(fā)現(xiàn)：股票市場、債券市場和基金市場的收益率在三種行情下基本都呈現(xiàn)雙向的波動溢出效應，只是相互之間影響的程度、滯后持續(xù)時間和沖擊的方向有所不同。股票市場收益率的波動主要來自本身系統(tǒng)性的風險，且對基金市場的影響大于基金市場對股市的影響。債券市場收益率波動主要受其自身波動影響，并在熊市中受股市波動的正影響，牛市中受基金市場負向影響，震蕩市中同時受股市和基金市場的影響。而基金市場收益率在三種行情下主要受股市波動的正影響（90%以上），其次是自身市場波動的正影響（5%左右），受債券市場的影響最小。
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　　關(guān)鍵詞：溢出效應 VAR模型 動態(tài)相關(guān)性
　　一、相關(guān)文獻綜述
　　不同國家甚至一國股票市場、債券市場等不同金融市場間往往存在一定的聯(lián)動性和領(lǐng)先-滯后關(guān)系， 或溢出效應（spillover effect）。在宏觀經(jīng)濟基本面因素以及股票和債券市場的投資環(huán)境劇烈變動時，投資者傾向于在股票和債券兩類資產(chǎn)中選擇投資流動性和預期收益率高、風險較低的標的資產(chǎn)，即表現(xiàn)為"Flight to Liquidity" 和"Flight to Quality"特征。因此，理論上股市和債市的價格及其波動溢出呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，即“蹺蹺板效應”。然而，大量實證研究表明，股市和債市的相關(guān)系數(shù)和波動溢出效應具有時變特征。
　　曾志堅和江洲（2007）通過VAR模型研究發(fā)現(xiàn)：我國股債兩市收益率之間存在長期的領(lǐng)先-滯后關(guān)系，并且收益率間的月度相關(guān)性是時序變化的。王茵田和文志瑛（2010） 基于VAR模型并引入市場變量和宏觀變量研究發(fā)現(xiàn)股債兩市流動性之間存在顯著的領(lǐng)先-滯后關(guān)系并互為因果關(guān)系。王璐和龐皓（2009）發(fā)現(xiàn)中國股市和債市波動溢出具有明顯時變特征和不對稱性。胡秋靈和馬麗（2011）基于BEKK模型發(fā)現(xiàn)兩市場的波動溢出效應隨市場行情變化，即牛市或熊市中僅有股市-債券的單向波動溢出效應；震蕩市中存在雙向波動溢出，而反彈行情中不存在波動溢出效應。
　　綜上所述，國內(nèi)學者通過選取不同的指標變量和實證方法對股債兩市場間的相關(guān)性進行了研究，但比較少的文獻研究股票、債券和基金市場之間的動態(tài)相關(guān)性以及與大類資產(chǎn)配置的聯(lián)系。
　　二、我國股票、債券和基金市場歷史走勢相關(guān)性概述
　　圖1：股債基三市場指數(shù)歷史走勢圖
　　數(shù)據(jù)來源：WIND資訊
　　由圖1可知，債券市場走勢比較平穩(wěn)，而股市波動比較大，并且和基金市場走勢呈現(xiàn)一定的同向相關(guān)性。那么從歷史數(shù)據(jù)來看，中國股債市場輪動是否符合“蹺蹺板效應”？事實上，在2003～2012年間股債輪動按月份計算的頻率不超過50%，其中很多月份呈現(xiàn)股債“同漲同跌”的現(xiàn)象。歷年行情可以概括為：03年股債同向變動；04年股債雙熊，預期持續(xù)主導行情；05年股跌債漲；06年債小牛、股大牛，政策預期是主因；07年股大牛債跌，股市表現(xiàn)脫離各種周期；08年股跌債漲，經(jīng)濟基本面因素主導；09年債跌股漲；10年股債齊跌，債市調(diào)整領(lǐng)先股市；11年股跌債漲，緊縮調(diào)控初顯成效；12年股跌債漲，受國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟下行壓力大，緊縮調(diào)控效果持續(xù)。總體而言，債市在股市呈熊市、震蕩市情形下表現(xiàn)一般較好，近兩年更受政策導向發(fā)展很快。
　　三、三市場的動態(tài)相關(guān)性實證研究
　�。ㄒ唬颖緮�(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計及相關(guān)檢驗
　　本文選取滬深300指數(shù)、中信標普全債指數(shù)、中國基金總指數(shù)作為變量，以2007年10月16日-2013年2月26日的日收盤價為樣本數(shù)據(jù)，共1307個數(shù)據(jù)，來自Wind數(shù)據(jù)庫。根據(jù)樣本期內(nèi)A股走勢大致劃分如下：2007年10月16日-2008年11月4日為熊市行情，2008年11月5日-2009年8月3日為牛市行情，2009年8月4日-2013年2月26日，為震蕩市行情。
　　由于金融資產(chǎn)價格通常是非平穩(wěn)序列，而對數(shù)收益率序列多是平穩(wěn)序列，我們以、、分別表示股市、債市和基市指數(shù)的日收盤價的對數(shù)收益率序列，則樣本期數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計和變量檢驗結(jié)果如下所示：
　　表1：三市場收益率序列的描述性統(tǒng)計及相關(guān)檢驗
　　注：J-B為正態(tài)性檢驗的Jarque-Bera統(tǒng)計量，Q（36）是滯后36階的自相關(guān)檢驗的Q統(tǒng)計量，ADF 檢驗通過SIC準則自動選擇滯后項， ARCH 效應為滯后5 階LM 檢驗。***、**、* 分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著。
　　樣本期內(nèi)股票市場波動明顯大于債券市場和基金市場，三市場對數(shù)收益率序列在1%顯著性水平上均顯著異于正態(tài)分布，呈現(xiàn)尖峰厚尾特點。根據(jù)滯后36階的Q統(tǒng)計量檢驗結(jié)果，三收益率序列均存在自相關(guān)性。通過觀察序列自相關(guān)性和偏自相關(guān)性系數(shù)表，股票和基金指數(shù)收益率序列在5%顯著水平與滯后36階自相關(guān)，而債券收益率與在1%的顯著性水平上與1階開始的滯后值都相關(guān)。此外，ADF檢驗表明三序列均不存在單位根而是平穩(wěn)序列，ARCH-LM檢驗表明在1%的顯著性水平上三對數(shù)收益率序列均存在ARCH效應。
　�。ǘ┗赩AR模型的實證結(jié)果分析
　　由于樣本數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，所以建立向量自回歸（VAR）模型。本文首先根據(jù)AIC、SC等準則確定熊市、牛市、震蕩市三個樣本序列組對應的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1，即建立VAR（1）模型。其次，對以上三個樣本進行估計后，通過AR根圖檢驗模型穩(wěn)定性（所有點都在單位圓內(nèi)）。最后，借助Granger因果檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解方法分析模型的動態(tài)性特征。
　　1、Granger因果檢驗
　　分行情檢驗結(jié)果顯示：在5%的顯著性水平下，熊市行情中變量RST、RBT、RFT互相不存在Granger因果關(guān)系；牛市行情中變量RST能夠單向Granger引起變量RBT的變化，而變量RST和RBT與RFT之間不存在明顯的Granger因果關(guān)系；震蕩市行情下變量RST和變量RFT都能夠單向Granger引起變量RBT的變化，而RST和RFT之間不存在明顯的Granger因果關(guān)系�？傊善笔袌鰧袌鲈谂Ｊ泻驼鹗幨兄斜憩F(xiàn)為單向傳導效應，而震蕩市中基金市場收益率也對債券市場收益率有所影響，這可以解釋為基金提高債券類資產(chǎn)配置比例從而在一定程度上促進了債券市場的繁榮。 　　2、脈沖響應函數(shù)及方差分解
　　本文將脈沖響應時期數(shù)定為10期，縱坐標代表沖擊新息的標準差，橫坐標代表天數(shù)。而方差分解圖中縱坐標代表來自其他兩個市場的波動對內(nèi)生變量波動的貢獻度（%），橫坐標代表滯后天數(shù)。
　　由圖2可知，熊市中股市波動性主要來自前2日其自身波動性的變化。其中，債券市場沖擊對股市波動影響為負，并在第2日達到最大，隨后逐漸衰減至第5日為零�；鹗袌鰧墒胁▌佑绊憺檎担⒃诘�2日達到最大，隨后逐漸衰減至第3日為零。債券市場受其自身波動時間最長，受股市波動影響為正向并在第2日達到最大，基本不受基金市場影響。然而，基金市場受股市波動正向影響最大，主要集中在前3日，受債市影響為負且主要集中在前4日。
　　此外，運用相同方法分析牛市和震蕩市數(shù)據(jù)得到不同的結(jié)果。牛市中股市波動性也主要來自滯后期前3日其自身波動性的變化，僅在前2日受少量基金市場波動影響，基本不受債券市場波動影響。而債券市場在滯后期前5日主要受其自身波動影響，受基金市場影響為負并在第2日達到最大后逐漸衰減至零，基本不受股市影響。然而，基金市場集中在滯后期前3日受股市、債市和自身波動影響，其中來自股市的影響最大且先正后負，受債市正向的影響很小。震蕩市中股市波動性主要來自前2日其自身波動性的變化，而債券市場正沖擊對股市波動影響極小，基金市場對股市波動影響為負并在第2日達到最大后衰減至第3日為零。債券市場受其自身波動影響時間最長，主要集中在前5日，受股市波動影響先正后負，，受基金市場為負，均在第2日達到高峰后衰減為零。然而，基金市場受股市波動正向影響最大并迅速在前3日衰減為零，受自身波動正向影響在3日后衰減為零，此外僅受債市很小的正向影響。
　　四、全文總結(jié)及展望
　　綜上所述，無論是熊市、牛市還是震蕩市行情，股票市場、債券市場和基金市場的收益率基本都呈現(xiàn)雙向的波動溢出效應，只是相互之間影響的程度、滯后持續(xù)時間和沖擊的方向有所不同。其中，股票市場日收益率的波動主要來自前3日其自身系統(tǒng)性的風險，且對基金市場的影響大于基金市場對股市的影響。債券市場日收益率波動主要受其自身波動前5日影響，熊市中是股市波動的正影響，牛市中受基金市場負向影響，震蕩市中同時受股市和基金市場的少許影響。而基金市場日收益率在三種市場行情下主要在滯后3日內(nèi)受股市波動的正影響（90%以上），其次是自身市場波動的正影響（5%左右），受債券市場的影響最小且方向隨市場狀態(tài)不同。
　　由于證券投資基金投資范圍包括股票、債券及央行票據(jù)等，基金投資管理需在不同的股市行情下及時調(diào)整投資組合結(jié)構(gòu)，從而達到分散風險并取得預期收益的目標。根據(jù)投資組合原理，風險資產(chǎn)組合配置問題包含大類資產(chǎn)的收益率、波動性和相關(guān)性，尤其是相關(guān)系數(shù)對組合風險、進而對配置比例影響很大。因此，把握不同股市行情下股票、債券和基金市場的收益率相關(guān)性和風險傳導特征，對于大類資產(chǎn)配置具有重要意義。
　　參考文獻：
　　[1]曾志堅，江州.關(guān)于我國股票市場與債券市場收益率聯(lián)動性的實證研究[J].當代財經(jīng)，2007 （9）：58 -64
　　[2]王茵田，文志瑛.股票市場和債券市場的流動性溢出效應研究[J].金融研究，2010（3）：155-166
　　[3]王璐，龐皓.中國股市和債市波動溢出效應的MV-GARCH分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2009（1）：152-158
　　[4]胡秋靈，馬麗.我國股票市場和債券市場波動溢出效應分析[J].金融研究，2011（10）： 198-206

  本文關(guān)鍵詞：中國股票市場、債券市場和證券投資基金市場的動態(tài)相關(guān)性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。