龔 灝,張雪芹
(成都理工大學(xué) 信息管理學(xué)院,成都 610059)
成熟金融市場與新興金融市場間的傳導(dǎo)性研究
龔 灝,張雪芹
(成都理工大學(xué) 信息管理學(xué)院,成都 610059)
運(yùn)用BVAR計(jì)量模型研究 Granger因果關(guān)系,通過因果關(guān)系研究成熟金融市場與新興金融市場之間的傳導(dǎo)性,再通過脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證因果關(guān)系的結(jié)論;并實(shí)證分析上漲和下跌過程中成熟金融市場與新興金融市場間傳導(dǎo)性的變化特征。實(shí)證研究表明:在整個(gè)樣本期,香港股市與新加坡股市互相傳導(dǎo),日本股市與韓國股市互相傳導(dǎo),美國股市對其他股市單向傳導(dǎo),中國滬市對韓國股市單向傳導(dǎo),中國滬市對新加坡股市單向傳導(dǎo),中國滬市對香港股市單向傳導(dǎo);下跌時(shí)期六個(gè)股市間的傳導(dǎo)關(guān)系比上漲時(shí)期更為復(fù)雜,更加強(qiáng)烈。
成熟金融市場;新興金融市場;Granger-Causality;傳導(dǎo)性;脈沖響應(yīng)函數(shù)
隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,不同國家之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與日俱增。而金融市場(Financial M arket)是經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,從而導(dǎo)致不同國家或地區(qū)金融市場的聯(lián)系日益緊密。但是,金融市場聯(lián)系的緊密一方面能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展,另一方面可能使危機(jī)通過金融市場傳導(dǎo)的更快,覆蓋的范圍更大,進(jìn)而可能引發(fā)更大程度與范圍上的金融災(zāi)難,如:1992-1993年的歐洲金融貨幣體系危機(jī),1997年的亞洲金融危機(jī),1998年俄羅斯經(jīng)濟(jì)危機(jī),2007年美國次貸危機(jī)都是明顯的例子[1-2]。因此,研究金融市場的傳導(dǎo)性,對于提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測精度,防止危機(jī)的蔓延,預(yù)防大規(guī)模經(jīng)濟(jì)危機(jī)的爆發(fā),保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展具有極其重要的作用。
然而,由于不同國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度以及模式的不同,導(dǎo)致各個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處的階段不同,因此,以人均國民生產(chǎn)總值水平(GNP)以及股市和市場機(jī)制的成熟程度為依據(jù),將全球的金融市場分為成熟金融市場(Developed M arket)和新興金融市場(Emerging M arket),研究成熟金融市場與新興金融市場之間的傳導(dǎo)關(guān)系,對于維護(hù)全球經(jīng)濟(jì)的整體安全,促進(jìn)成熟金融市場的穩(wěn)定以及新興金融市場的進(jìn)一步提高具有重要的意義。同時(shí),股市是一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)的晴雨表,也是金融市場的重要組成部分,在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中扮演著十分重要的角色。研究股市間的傳導(dǎo)效應(yīng),對于預(yù)防危機(jī)的傳導(dǎo),制定有效的危機(jī)分散策略具有重要的意義。目前,研究金融市場間的傳導(dǎo)性主要是基于 Granger-causality檢驗(yàn)方法來進(jìn)行分析。Granger(1988)[3]指出,多個(gè)變量之間若存在1個(gè)協(xié)整向量,則至少存在單向的因果關(guān)系。對于A、B兩個(gè)股市而言,如果 A市場是B市場的 Granger成因,那么可以認(rèn)為A先行于B,即A對B具有傳導(dǎo)性,反之亦然;如果兩個(gè)市場之間不存在因果關(guān)系,則認(rèn)為兩個(gè)市場之間并不存在明顯的傳導(dǎo)關(guān)系;如果兩個(gè)市場之間互為對方的 Granger成因,則可認(rèn)為兩個(gè)市場是相互緊密聯(lián)系在一起的,是相互傳導(dǎo)的。
迄今為止,已有一部分文獻(xiàn)對新興金融市場及成熟金融市場的相關(guān)性及傳導(dǎo)性進(jìn)行了研究:吳世農(nóng)等(2005)[4]對香港紅籌股、H股與內(nèi)地股市的協(xié)整關(guān)系和引導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行了研究,其結(jié)論是香港的紅籌股的走勢始終是內(nèi)地股市波動(dòng)的“風(fēng)向標(biāo)”,但 H股與內(nèi)地股卻無明顯關(guān)聯(lián);朱宏泉等(2001)[5]從收益率和波動(dòng)性兩方面研究了香港,上海,深圳三個(gè)股市之間的相互關(guān)系和互動(dòng)性,其結(jié)論是滬深股市的變化受香港股市等外來因素的影響很小,深圳股市對上海股市存在顯著的 Granger因果關(guān)系;韋艷華等(2008)[6]對金融市場信息傳導(dǎo)機(jī)制的研究發(fā)現(xiàn),越南金融市場相對獨(dú)立,即使在金融危機(jī)后,越南與亞洲其他國家或地區(qū)金融市場之間的相關(guān)性依然很弱。洪永森等(2004)[7]分析了中國股市與世界其他股票市場之間的極端風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng),結(jié)果表明中國股市與亞洲其他股市之間有一定聯(lián)系,但與全球發(fā)達(dá)證券市場之間的聯(lián)系依然很弱或幾乎不存在。雖然他們都取得了較好的研究效果,但是他們并沒有對新興金融市場與成熟金融市場在最新漲跌期內(nèi)的傳導(dǎo)性進(jìn)行研究,而且也沒有考察上漲與下跌轉(zhuǎn)換過程中股市間傳導(dǎo)關(guān)系的變化特征。但股市在下跌時(shí)期,尤其是極端下跌時(shí)期可能由于股市的傳導(dǎo)效應(yīng)產(chǎn)生連鎖反應(yīng),引發(fā)金融市場出現(xiàn)更大范圍及更為嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn),甚至是金融危機(jī),于金融市場的健康發(fā)展、以及經(jīng)濟(jì)安全極為不利,因此,把握新興金融市場和成熟金融市場在最新漲跌期內(nèi)的傳導(dǎo)性,特別是在下跌時(shí)期的傳導(dǎo)特征,對于新興金融市場規(guī)避大風(fēng)險(xiǎn)和成熟金融市場更好的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展具有重要的意義。
另外,中國大陸股市雖然成立時(shí)間短但發(fā)展迅猛,目前已經(jīng)成為全球最大的新興金融市場之一[8],新加坡是東盟最發(fā)達(dá)的國家,是亞洲金融市場中的重要新興金融市場,韓國股市也是新興金融市場;美國股市是全球最大的成熟金融市場,香港股市和日本股市是亞洲成熟金融市場,研究中國大陸股市,新加坡股市,韓國股市三個(gè)新興金融市場與香港股市,美國股市,日本股市三個(gè)成熟金融市場之間的傳導(dǎo)性對于促進(jìn)亞洲金融市場的繁榮具有重要的意義。因此,基于以上分析與認(rèn)識,選取中國大陸股市,美國股市,香港股市,日本股市,韓國股市及新加坡股市為研究對象,研究新興金融市場與成熟金融市場在最新漲跌期內(nèi)的傳導(dǎo)性特征。
基于此,本文以中國大陸股市,美國股市,香港股市,日本股市,韓國股市及新加坡股市收盤指數(shù)為具體研究對象,研究股市最新漲跌期的傳導(dǎo)性的變化特征以及上漲和下跌時(shí)期轉(zhuǎn)變過程中傳導(dǎo)性的變化特征,以期找出新興金融市場和成熟金融市場之間的傳導(dǎo)性以及他們在上漲和下跌時(shí)期傳導(dǎo)性的不同之處,并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對傳導(dǎo)性的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。鑒于在2005年6月7日至2009年6月22日期間股市經(jīng)歷了最新的漲跌期,因此,本文選取這個(gè)時(shí)間段作為研究對象,并將此時(shí)段分成上漲和下跌兩個(gè)時(shí)期,對上漲和下跌時(shí)期的傳導(dǎo)性分別進(jìn)行研究,期望發(fā)現(xiàn)成熟金融市場與新興金融市場在總時(shí)段的傳導(dǎo)性,以及在上漲和下跌時(shí)期的傳導(dǎo)性的區(qū)別,以期對亞洲金融市場的安全和全球金融體系的完善和壯大有所裨益。由此可見,與以往研究相比,具有差異性。
以下第二部分是研究方法,包含 Granger因果關(guān)系的模型,平穩(wěn)性檢驗(yàn)(Unit Root Test)及脈沖響應(yīng)函數(shù);第三部分對六個(gè)股市在最新漲跌期進(jìn)行實(shí)證分析;第四部分結(jié)論。
由于本文通過因果關(guān)系來研究股市的傳導(dǎo)性,而研究股市收盤指數(shù)的收益率的因果關(guān)系一般選用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法。因果關(guān)系檢驗(yàn)之前需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)(Stationary Test)論文選用DF[9](Dickey-Fuller)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性。
對時(shí)間序列進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)的前提是判斷其是否平穩(wěn),判斷平穩(wěn)性選用單位根檢驗(yàn)(Unit Root Test)[10]。選取DF方法對股市收盤指數(shù)的收益率的時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),假定Pt為第t日股市的收盤指數(shù),Pt-1為第t-1日股市的收盤指數(shù),則股市日收益率 :
其中,Xt代表第t日股市的收益率,Xt-1代表第t-1日股市的收益率,μt代表白噪聲,ρ是參數(shù);如果ρ=1,則(2)有一個(gè)單位根,即(2)變?yōu)殡S機(jī)游走(Random Walk)序列,則非平穩(wěn)。上述(2)的差分形式為:
如(2)所講檢驗(yàn)ρ=1是檢驗(yàn)平穩(wěn)性的關(guān)鍵,在(3)中檢驗(yàn)δ是否為0與(2)中的ρ是否為1是相同的,如果δ為0,則被檢驗(yàn)的股市收盤指數(shù)收益率的時(shí)間序列是不平穩(wěn),反之則平穩(wěn)。更為一般的檢驗(yàn)平穩(wěn)性的模型是帶有截距項(xiàng)的一階自回歸模型:
檢驗(yàn)ρ是否小于1,如果是,則股市收盤指數(shù)收益率的時(shí)間序列不平穩(wěn),反之則平穩(wěn);或者檢驗(yàn)δ是否小于0,如果是,則股市收盤指數(shù)收益率的時(shí)間序列不平穩(wěn),反之則平穩(wěn)。如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的,則稱原序列是一階單整的,記為I(1);I(0)代表平穩(wěn)時(shí)間序列。以上的檢驗(yàn)用普通最小二乘估計(jì)(Ordinary Least Squares,OLS)下的t檢驗(yàn)完成。
針對本文的時(shí)間序列,選擇 Granger-causality考察不同股市收盤指數(shù)收益率時(shí)間序列的因果關(guān)系。對兩個(gè)時(shí)間序列變量Xt,Yt,用雙變量自回歸模型(Bivariate Vecto r A uto regressive,BVAR),滯后階選為k:
用受約束的F檢驗(yàn),來檢測γi是否整體為零,若在(6)中拒絕零假設(shè),即γi不是整體為零,那么 Y是X的 Granger原因,對(7)同理;若兩個(gè)式子都不能拒絕零假設(shè),即存在因果關(guān)系,那么兩個(gè)變量相互依賴。當(dāng)兩個(gè)時(shí)間序列變量Xt,Yt,都是I(1)且不協(xié)整時(shí),應(yīng)用一階方差的模型:
與(6)和(7)同理,也是檢測γi是否整體為零,在(8)中若γi不是整體為零,那么 Y是X的 Granger原因,對(9)同理;若兩個(gè)式子都不能拒絕零假設(shè),即存在因果關(guān)系,那么兩個(gè)變量相互依賴。當(dāng)時(shí)間序列都是I(1)且協(xié)整時(shí),為了避免虛假回歸及模型可能存在的多重共線性問題,引入誤差修正項(xiàng)ECT(Error Correction Term),從而產(chǎn)生了帶誤差修正項(xiàng)的模型ECM(Erro r Co rrection Model):
若時(shí)間序列都是I(0),選取(6)和(7)兩個(gè)式子進(jìn)行檢驗(yàn);若時(shí)間序列都是 I(1)且不協(xié)整,選取(8)和(9)兩個(gè)式子進(jìn)行檢驗(yàn);若時(shí)間序列都是 I(1)且協(xié)整,選取(10)和(11)兩個(gè)式子進(jìn)行檢驗(yàn)。
另外,可以通過脈沖響應(yīng)函數(shù)對于因果關(guān)系的結(jié)果進(jìn)行描敘,在向量自回歸模型中,當(dāng)某一變量t期的擾動(dòng)項(xiàng)變動(dòng)時(shí),會通過變量之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系,對t期以后各變量產(chǎn)生一連串的連鎖作用。通過描述系統(tǒng)對沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng),并從動(dòng)態(tài)反應(yīng)中判斷變量間的傳導(dǎo)關(guān)系。選擇的模型[11]是:
考慮到相應(yīng)市場的主要指數(shù)以及反映市場的主要特性,選取上證綜合指數(shù)(Shanghai Stock Exchange Composite Index,SSEC),標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)(Standard Poor’s 500 index,GSPC),海峽時(shí)報(bào)指數(shù)(Straits Times Index,STI) ,香港恒生指數(shù)(Hang Seng Index,H IS),日經(jīng) 225指數(shù)(Nikkei 225,N225),首爾綜合指數(shù)(Kospi Composite Index,KS11)來分別代表中國滬市,美國股市,新加坡股市,香港股市,日本股市,韓國股市。本文期望發(fā)現(xiàn)新興金融市場和成熟金融市場間在最新的一個(gè)漲跌周期內(nèi)的傳導(dǎo)關(guān)系,以中國滬市的漲跌為標(biāo)準(zhǔn),選取2005年6月7日至2009年6月22日為樣本周期,由于各個(gè)股市的開市和休市的日期并不完全一致,節(jié)假日的不同會導(dǎo)致數(shù)據(jù)在時(shí)間上不能完全一致,為保證六個(gè)股市樣本的持續(xù)一致性,采取Chen等(2002)[12]的調(diào)整方法,當(dāng)股市時(shí)間出現(xiàn)差異時(shí),沒有交易的時(shí)間用前一天的收盤價(jià)代替。經(jīng)過整理,最后得到1054個(gè)樣本數(shù)據(jù)。
本文以中國滬市,美國股市,新加坡股市,香港股市,日本股市,韓國股市收盤指數(shù)的收益率為對象進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn),并基于因果關(guān)系分析相應(yīng)的金融市場的傳導(dǎo)性。為了對股市收益率有直觀的了解,由圖1表示六個(gè)股市收盤指數(shù)的收益率。
圖1 股市收盤指數(shù)收益率
分析圖1可以發(fā)現(xiàn),在前期,除了中國滬市以外,其他五個(gè)股市的收益率波動(dòng)幅度都較小,滬市收益率的極差相比較其他五個(gè)股市而言較大,即,上證指數(shù)收益率至高點(diǎn)和最低點(diǎn)之差最大;在后期,六個(gè)股市的收益率波動(dòng)幅度都較大,此時(shí)極差都很大,其中標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)收益率,香港恒生指數(shù)收益率,首爾綜合指數(shù)收益率平衡點(diǎn)和均衡點(diǎn)之差最大,這表明在后期的這一段時(shí)間其他三個(gè)指數(shù)收益率均衡程度相對要高一些,即滬市,新加坡股市和日本股市相比其他三個(gè)股市要穩(wěn)定。
因果關(guān)系檢驗(yàn)之前,需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),即單位根檢驗(yàn),以此判斷序列的平穩(wěn)性,本文選DF檢驗(yàn)來判斷中國滬市,美國股市,新加坡股市,香港股市,日本股市,韓國股市收盤指數(shù)收益率的平穩(wěn)性,最優(yōu)滯后期根據(jù)A IC(A kaike Info rmation Criterion)準(zhǔn)則來確定,結(jié)果見表1。
表1 六個(gè)股市收益率時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)
由表1表明,上證綜合指數(shù)收益率,標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)收益率,海峽時(shí)報(bào)指數(shù)收益率,香港恒生指數(shù)收益率,日經(jīng)225指數(shù)收益率,首爾綜合指數(shù)收益率都拒絕零假設(shè),所以不存在單位根,都是平穩(wěn)序列,即上證綜合指數(shù)收益序列,標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)收益序列,海峽時(shí)報(bào)指數(shù)收益序列,香港恒生指數(shù)收益率,日經(jīng)225指數(shù)收益率,首爾綜合指數(shù)收益率都是I(0)。協(xié)整檢驗(yàn)的研究對象是非平穩(wěn)的時(shí)間序列,如果序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)都是I(0),則無需進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),由于六個(gè)股市的收益率都是 I(0),所以,無需進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),并且 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的模型應(yīng)該為(6)和(7)。按照(6)和(7)分別對上證綜合指數(shù)收益率、標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)收益率、海峽時(shí)報(bào)指數(shù)收益率、香港恒生指數(shù)收益率、日經(jīng)225指數(shù)收益率、首爾綜合指數(shù)收益率兩兩進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果見表2。
表2 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果
從表2可以看出,HSI與 STI互為 Granger成因,即香港股市與新加坡股市互相傳導(dǎo),SSEC是H IS,STI,KS11的 Granger成因,而且是單向的,這表明中國金融市場與國際金融市場的關(guān)系得到較大程度上的改善,而且在某種程度上說明中國金融市場的地位正逐步提高,越來越受到國際金融市場的重視;N225與 KS11互為 Granger成因,即日本股市與韓國股市互相傳導(dǎo);美國股市是其他五個(gè)股市的 Granger成因,但是其他股市在1%的顯著水平下都不是美國股市的 Granger成因,即在1%的顯著水平下,美國股市對其他股市單向傳導(dǎo),但在5%的顯著水平下,日本股市和韓國股市都是美國股市的 Granger成因;SSEC是 KS11的 Granger成因,但 KS11不是 SSEC的 Granger成因,即中國滬市對韓國股市單向傳導(dǎo),由于,中國已成為韓國重要經(jīng)濟(jì)伙伴,成為韓國第一大出口對象國,第一大進(jìn)口對象國,第一大投資對象國,因此,中國滬市對韓國股市的單向傳導(dǎo)關(guān)系也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然表現(xiàn)。
為了使結(jié)果更加直觀,而且便于與整個(gè)樣本期進(jìn)行傳導(dǎo)性的比較,用圖2來表明整個(gè)樣本期的傳導(dǎo)性。實(shí)線箭頭表示在1%的顯著水平下的傳導(dǎo)性;虛線箭頭表示在5%的顯著水平下的傳導(dǎo)性。其中箭頭的方向表示傳導(dǎo)方向,即X→Y,表示X向Y傳導(dǎo)。
圖2 六個(gè)股市的傳導(dǎo)性
圖3 上漲時(shí)期六個(gè)股市間的傳導(dǎo)性
圖4 下跌時(shí)期六個(gè)股市間的傳導(dǎo)性
對于六個(gè)股市在上漲和下跌時(shí)期的傳導(dǎo)性可以由圖3和圖4看出,在下跌時(shí)期六個(gè)股市間的傳導(dǎo)性明顯加強(qiáng),在上漲時(shí)期只有9個(gè)傳導(dǎo)關(guān)系,在下跌時(shí)期傳導(dǎo)關(guān)系增至16個(gè)。下跌時(shí)期傳導(dǎo)性的加強(qiáng)表明金融市場間的關(guān)聯(lián)性更加緊密,這同時(shí)也表明在下跌時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)在金融市場間的傳遞速度更快,傳遞范圍更廣,引發(fā)大規(guī)模金融風(fēng)險(xiǎn)的可能性更大,對全球金融體系的安全提出了更高的考驗(yàn),因此,在下跌時(shí)期,尤其是極端下跌時(shí)期,應(yīng)該提高金融體系的監(jiān)管尺度,對于國家之間的金融往來要更加的慎重,對金融體系的整體安全,做出更加恰當(dāng)?shù)膽?yīng)對策略。
在本文中,脈沖響應(yīng)函數(shù)通過計(jì)算一個(gè)單位的各變量沖擊分別對中國滬市,美國股市,新加坡股市,香港股市,日本股市,韓國股市波動(dòng)的影響,并試圖描述這些影響的軌跡,顯示任意一個(gè)變量的變化如何影響其他變量,最終又反饋到自身的過程。圖5、圖6分別描敘在上漲時(shí)期和下跌時(shí)期的脈沖響應(yīng)路徑,滯后期數(shù)為20期。
對比圖5、圖6,可以看出 SSEC在上漲和下跌時(shí)期都是受自身沖擊反應(yīng)最強(qiáng)烈,其他股市的沖擊都不及自身強(qiáng)烈,這說明中國大陸股市與其它股市處于分割狀態(tài),自成一體,同時(shí),也應(yīng)看到在下跌時(shí)期,新家坡股市對大陸股市的沖擊對比上漲時(shí)期要更加強(qiáng)烈,這也映證了在下跌期股市間的傳導(dǎo)關(guān)系更加復(fù)雜的實(shí)證結(jié)果,同時(shí)應(yīng)該看到中國滬市對其他股市的沖擊,例如在下跌時(shí)期,中國滬市對韓國股市的影響為負(fù),這表明中國股市對其他國際股市的影響正在逐步擴(kuò)大,進(jìn)一步說明中國金融市場在國際金融市場的地位正逐步提高;觀察并對比其它股市在上漲和下跌時(shí)期的脈沖響應(yīng)圖,可以看出下跌期間所有股市的脈沖響應(yīng)都要比上漲時(shí)期更加強(qiáng)烈,對其它股市一個(gè)單位的影響所表現(xiàn)出來的反應(yīng)都有所加強(qiáng),以韓國為例,在上漲時(shí)期,韓國股市一個(gè)單位的沖擊對其自身的影響是接近0.009,在下跌時(shí)期是0.014,增長了0.005;在上漲期,美國股市一個(gè)單位的沖擊對它的影響在第六期達(dá)到最大是接近0.0005,而下跌時(shí)期第五期達(dá)到最大是0.005,增長了0.0045,在下跌時(shí)期其他五個(gè)股市對韓國股市的影響都變得更加劇烈。因此,表明在下跌時(shí)期股市間的傳導(dǎo)性更加緊密,傳導(dǎo)關(guān)系更加復(fù)雜。
圖5 上漲時(shí)期六個(gè)股市間的脈沖響應(yīng)函數(shù)
圖6 下跌時(shí)期六個(gè)股市間的脈沖響應(yīng)函數(shù)
針對成熟金融市場和新興金融市場之間的傳導(dǎo)性,通過 Granger-causality進(jìn)行研究,對于上漲和下跌過程中成熟金融市場與新興金融市場間傳導(dǎo)性的變化特征也進(jìn)行了實(shí)證分析,并用脈沖響應(yīng)函數(shù)對因果關(guān)系的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,香港股市與新加坡股市互相傳導(dǎo),日本股市與韓國股市互相傳導(dǎo),美國股市對其他股市單向傳導(dǎo),中國滬市對韓國股市單向傳導(dǎo),中國滬市對新加坡股市單向傳導(dǎo),中國滬市對香港股市單向傳導(dǎo);在下跌時(shí)期六個(gè)股市間的傳導(dǎo)關(guān)系更為復(fù)雜,對風(fēng)險(xiǎn)的傳播性更強(qiáng)。脈沖響應(yīng)的分析從另一個(gè)角度驗(yàn)證了因果關(guān)系的結(jié)論。
基于以上結(jié)論可以看出,成熟金融市場中的美國市場對其他的市場都產(chǎn)生單向影響,這也在某種程度上反映了成熟金融市場在整個(gè)金融市場中起到“領(lǐng)頭羊”的作用;對于中國滬市,長期以來,與國際股市處于分割狀態(tài),但是隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和中國國際地位的提高,當(dāng)今的中國經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)日益融為一體,對其它國際金融市場的影響和受其它金融市場的影響都比以前任何時(shí)候要強(qiáng),尤其是下跌期間的相互作用更為明顯。因此,進(jìn)一步完善金融體制,加強(qiáng)金融結(jié)構(gòu)調(diào)整,促使中國金融市場更加“國際化”具有重要的實(shí)踐意義;對于亞洲金融市場來說,應(yīng)該注意到成熟金融市場與新興金融市場之間的傳導(dǎo)性,揚(yáng)長避短,在利用這種傳導(dǎo)性促進(jìn)新興金融市場經(jīng)濟(jì)的更加穩(wěn)健和繁榮的同時(shí),注意規(guī)避在下跌時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)通過金融市場傳播的更快和更廣,從而有效的防止大規(guī)模金融危機(jī)的爆發(fā)。另外,亞洲金融市場的更加完善對于促進(jìn)全球金融市場的有序運(yùn)作和繼續(xù)壯大,具有重要的意義。
[1]Harald Sander,Stefanie Kleimeier.Contation and causality:an empirical investigation of four A sian crisis episodes[J].Int.Fin.Markets,Inst.and Money,2003,13:171~186.
[2]陳雨露,龐紅,蒲延杰.美國次貸危機(jī)對全球經(jīng)濟(jì)的影響[J].中國金融 ,2008,(7) :67-69.
[3]Granger,C.W.J.Some Recent Developments in a Concep t of Causality[J].Journal of Econometrics,1988,39:199~211.
[4]吳世農(nóng),潘越.香港紅籌股、H股與內(nèi)地股市的協(xié)整關(guān)系和引導(dǎo)關(guān)系研究[J].管理學(xué)報(bào),2005,2(2):190~199.
[5]朱宏泉,盧祖帝,汪壽陽.中國股市的 Granger因果關(guān)系分析[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2001,4(5):7~12.
[6]韋艷華,齊樹天.亞洲新興市場金融危機(jī)傳染問題研究——基于Copula理論的檢驗(yàn)方法[J].國際金融研究,2003,(9):22-29.
[7]洪永森,成思危,劉艷陽,汪壽陽.中國股市與世界其他股市之間的大風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2004,3(3):703-726.
[8]林宇.中國股市與國際股市的極值風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J].中國管理科學(xué),2008,16(4):36~43.
[9]Dickey D A,Fuller W A.Distribution of the Estimato rs for Auto regressive Time Series w ith a Unit Root[J].Journal of American Statistical A ssociation,1979,74(366) :427~431.
[10]李子奈,潘文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:高等教育出版社 ,2000 :329~359.
[11]沃爾特·恩德斯.應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)——時(shí)間序列分析(第二版)[M].北京:高等教育出版社,2006:251-266.
[12]Chen GM,Firth M,Rui O M.Stock Market Linkages:Evidence from L at in America[J].Journal of Banking and Finance,2002,26(6):1113~1141.
Researching Conductivity of Developed Market and Emerging Market
GONG Hao,ZHANG Xue-qin
(School of Information Management,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China)
This paper not only uses the bivariate vecto r autoregressive(BVAR)model to get though Granger-Causality discussing the conductivity relationship of Developed Market and Emerging Market and get though impulse response function to further verifying the conclusions of causality,but also empirically analyze changing character of conductivity relationship between rising period and dow n period.The empirical results show that in the w hole samp le period Hongkong stock market and Singapo re stock market mutually conducted,Japan stock market and Ko rea stock market mutually conducted,America stock market to other’s is unidirectional conducted relationship,Shanghai stock market to Korea stock market is unidirectional conducted relationship,Shanghai stock market to Singapore stock market is unidirectional conducted relationship,Shanghai stock market to Hongkong stock market is unidirectional conducted relationship.The conductivity relationship of six stock markets in dow n period ismo re complex and mo re intense than in rising period.
developed market;emerging market;Granger-Causality;conductivity;impulse response function
F830
A
1672-0539(2010)04-001-08
2010-08-10
龔灝(1963-),男,教授,博士,研究生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閿?shù)學(xué)與管理科學(xué);張雪芹(1985-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)閿?shù)理金融。
許瑤麗)