中小板、創(chuàng)業(yè)板與主板市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性分析*

薛襄稷，嚴(yán)玉華

(集美大學(xué) 誠(chéng)毅學(xué)院，福建 廈門 361021)

一、引 言

自2005年12月1日起，我國(guó)專門為中小企業(yè)板設(shè)立了中小板;2009年10月30日正式推出創(chuàng)業(yè)板，主要為創(chuàng)業(yè)企業(yè)、新技術(shù)企業(yè)、具有成長(zhǎng)潛力的中小企業(yè)提供融資渠道，為創(chuàng)業(yè)投資和私募基金提供推出機(jī)制和渠道。中小板和創(chuàng)業(yè)板的設(shè)立無(wú)疑有利于我國(guó)多層次資本市場(chǎng)的形成。隨著深圳創(chuàng)業(yè)板正式掛牌交易，其與主板市場(chǎng)的關(guān)系引起了人們的關(guān)注。分析主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板的一些市場(chǎng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，它們有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大多數(shù)情況下存在共同變化趨勢(shì)，有一定的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，然而個(gè)別情況下又表現(xiàn)出不一致的現(xiàn)象。近期，上證綜合指數(shù)一直處于大的調(diào)整周期之中，而中小板、創(chuàng)業(yè)板股票比較活躍，指數(shù)上漲明顯，為什么會(huì)出現(xiàn)這種背道而馳的走勢(shì)?它們之間存在著怎樣的內(nèi)在關(guān)系?研究中小板、創(chuàng)業(yè)板與主板市場(chǎng)間的相關(guān)性與互動(dòng)性，有助于深入研究我國(guó)資本市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，對(duì)于分析與研究股市的結(jié)構(gòu)和判斷股市的走勢(shì)、制定相應(yīng)的決策無(wú)疑具有重要的作用。

關(guān)于股票市場(chǎng)之間的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做過(guò)大量的研究。從理論上來(lái)講，同一地區(qū)的股市因?yàn)榈乩砦恢玫慕咏⒚芮械慕?jīng)濟(jì)關(guān)系和政治的相似性而被緊密地聯(lián)系在一起，因此，共同的信息因素會(huì)影響到同一地區(qū)股票市場(chǎng)的收益和波動(dòng)。陳守東等［1］發(fā)現(xiàn)在同一地區(qū)股市的收益具有顯著的共同的可預(yù)測(cè)成分。近些年來(lái)，很多學(xué)者對(duì)我國(guó)股市之間的關(guān)系開(kāi)始進(jìn)行研究，特別是關(guān)于上證綜合指數(shù)和深圳綜合指數(shù)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。徐龍炳［2］、吳天宇［3］以及李衛(wèi)強(qiáng)和張靜［4］分析了滬深股市長(zhǎng)期聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象，并得出相應(yīng)的結(jié)論。關(guān)于中小板、創(chuàng)業(yè)板的設(shè)立與滬深股市的關(guān)系，目前國(guó)內(nèi)研究還很少，且更多地側(cè)重中小板與主板市場(chǎng)的關(guān)系分析［5-6］，對(duì)該問(wèn)題的探討缺乏完整性和系統(tǒng)性。本文對(duì)此進(jìn)行研究，首先采用單位根檢驗(yàn)來(lái)判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性;其次通過(guò)協(xié)整分析法和ECM模型等研究各變量之間的長(zhǎng)期穩(wěn)定和短期動(dòng)態(tài)變化的關(guān)系;最后通過(guò)脈沖響應(yīng)以及方差分解對(duì)各變量的沖擊效應(yīng)分解。

二、樣本選擇與基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

本文選取上證綜合指數(shù) (SH)，深圳成分指數(shù) (SZ)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù) (CY)和中小板綜合指數(shù) (ZX)為研究對(duì)象，其中上證綜合指數(shù)和深圳成分指數(shù)代表主板市場(chǎng)總體情況，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和中小板綜合指數(shù)反映中小企業(yè)總體情況。采用的樣本為各種指數(shù)的日收盤(pán)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于搜狐財(cái)經(jīng)網(wǎng)站。由于我國(guó)2010年6月1日才發(fā)布創(chuàng)業(yè)板指數(shù)，為了保障數(shù)據(jù)的一致性，本文時(shí)間跨度均為2010年6月1日至2011年7月21日，共計(jì)277組數(shù)據(jù)。為了消除異方差和數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響，對(duì)四組時(shí)間序列取對(duì)數(shù)，分別記為L(zhǎng)NSH、LNSZ、LNCY和LNZX。所有的數(shù)據(jù)分析均使用Eviews3.1進(jìn)行。

利用Eviews統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)四組數(shù)據(jù)做圖分析，可以得到股票價(jià)格指數(shù)走勢(shì)圖，如圖1所示。四條曲線的形狀非常接近，波動(dòng)增大、減少的幅度及持續(xù)的時(shí)間接近，說(shuō)明它們之間有較為明顯的共同運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，這為我們的進(jìn)一步分析提供了可能。

圖1 四組對(duì)數(shù)股票價(jià)格指數(shù)走勢(shì)圖

從表1中的兩市標(biāo)準(zhǔn)差可以看出，創(chuàng)業(yè)板波動(dòng)性更大些，深市稍微穩(wěn)定些，表明創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)較之主板市場(chǎng)具有更高的風(fēng)險(xiǎn)和較強(qiáng)的投機(jī)性;從峰度和偏度系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，股價(jià)指數(shù)的分配均屬于左偏常峰;從J-B值和所對(duì)應(yīng)的P值可以發(fā)現(xiàn)，它們皆不服從正態(tài)分布。

表1 四組對(duì)數(shù)股票價(jià)格指數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

利用相關(guān)系數(shù)也是研究股市聯(lián)動(dòng)性最基礎(chǔ)及簡(jiǎn)單易行的方法。對(duì)四組數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出結(jié)果如表2所示。它們呈現(xiàn)高度相關(guān)，尤其是深滬指數(shù)相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9623，我們有理由認(rèn)為它們存在同向運(yùn)動(dòng)關(guān)系，這也為我們進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。

表2 各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣

三、實(shí)證分析

1.單位根檢驗(yàn)

變量之間存在協(xié)整關(guān)系、因果關(guān)系等的前提是所有變量要服從同階單位根。因此在進(jìn)行時(shí)間序列建模分析之前，首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，即單位根檢驗(yàn)，就是用來(lái)檢驗(yàn)時(shí)間序列Yt是否為平穩(wěn)的過(guò)程，并推斷其單整的階數(shù)。最常用的方法有DF檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)兩種。由于大部分時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在高度的自相關(guān)，所以在實(shí)證中我們采取的單位根檢驗(yàn)方法是ADF檢驗(yàn)。其基本原理就是對(duì)該方程 ΔYt=α0+γYt-1+∑βiΔYt-i-1+εt進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。設(shè)零假設(shè)為H0∶γ=0，備擇假設(shè)為H1∶γ＜0。如果零假設(shè)成立，就意味著Yt是非平穩(wěn)序列;反之，若拒絕H0，則Yt就是一個(gè)平穩(wěn)時(shí)間序列 (I(0)過(guò)程)。

由平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果 (如表3所示)可看出，四組時(shí)間序列LNSH、LNSZ、LNCY和LNZX所對(duì)應(yīng)的ADF估均大于顯著性水平1%、5%和10%下的臨界值，因此屬于非平穩(wěn)時(shí)間序列，繼續(xù)對(duì)原序列的一階差分做ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)一階差分是平穩(wěn)的，所以原序列是一階單整的。

表3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.VAR模型

為了說(shuō)明這些數(shù)據(jù)的數(shù)量關(guān)系，我們建立向量自回歸模型 (VAR)。該模型采用多方程聯(lián)立的形式，在模型的每一個(gè)方程中，內(nèi)生變量對(duì)模型的全部?jī)?nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，從而估計(jì)全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系，而且不帶有任何事先約束條件。

確定VAR(p)模型中的滯后期數(shù)p，對(duì)模型的估計(jì)有著至關(guān)重要的作用。如果p過(guò)小，則隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性很強(qiáng)，可能導(dǎo)致估計(jì)的非一致性;如果滯后期P太長(zhǎng)，自由度減少，損失的樣本信息過(guò)多，影響參數(shù)估計(jì)的有效性。對(duì)滯后期選擇通常可以依據(jù)赤池信息準(zhǔn)則 (AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則 (SC)［3］。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)在滯后1階時(shí)，VAR模型的SC值最小，所以模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。用VAR(1)模型來(lái)表示這些時(shí)間序列的數(shù)量關(guān)系，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 VAR模型回歸結(jié)果

本文考慮到進(jìn)入VAR模型中的滯后變量之間往往存在著一定程度的多重共線性和自相關(guān)，所以對(duì)模型的選擇應(yīng)該注重它的整體擬合效果，不能只注重單個(gè)變量的顯著性，而要注重整體的F檢驗(yàn)。表4的四個(gè)模型的判定系數(shù)都達(dá)到了0.96以上，并且F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于臨界值，模型比較成功;同時(shí)從回歸系數(shù)及t統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，VAR模型初步給出了四者之間的聯(lián)系，四個(gè)系統(tǒng)自身的作用機(jī)制表現(xiàn)得較為強(qiáng)烈，其次表現(xiàn)為幾個(gè)市場(chǎng)的交互作用。為了近一步分析股票價(jià)格指數(shù)之間的長(zhǎng)期關(guān)系和短期關(guān)系，本文將運(yùn)用VAR模型進(jìn)行協(xié)整和誤差修正模型來(lái)衡量變量間的長(zhǎng)期關(guān)系和短期關(guān)系。

3.協(xié)整檢驗(yàn)

當(dāng)變量屬于非平穩(wěn)過(guò)程時(shí)，要由傳統(tǒng)的回歸分析推斷它們之間的關(guān)系容易產(chǎn)生偽回歸。針對(duì)這一情況恩格爾和格蘭杰提出了協(xié)整理論，用非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，并檢驗(yàn)這些變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)最常用的檢驗(yàn)方法有EG兩步法與JJ的多變量極大似然法，前者適應(yīng)于單方程的協(xié)整檢驗(yàn)，而JJ法適合于多變量情形。

從上面分析出對(duì)數(shù)股票價(jià)格指數(shù)是非平穩(wěn)的，LNSZ、LNGY、LNSH和LNZX均為單整序列，符合進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的前提，可以對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，判斷LNSZ、LNGY、LNSH和LNZX是否存在長(zhǎng)期的、穩(wěn)定的關(guān)系。因?yàn)槭嵌嘧兞啃蛄校晕覀儾捎肑ohansen協(xié)整檢驗(yàn)法對(duì)這些序列之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)多次嘗試，滯后期為1、2、3、5時(shí)不存在任何協(xié)整關(guān)系，僅發(fā)現(xiàn)在滯后期為4、零假設(shè)是協(xié)整方程個(gè)數(shù)為1、置信水平為5%的前提下，跡統(tǒng)計(jì)量為51.5686大于臨界值 (47.2100)，如果勉強(qiáng)進(jìn)行誤差修正模型的設(shè)立，整體模擬效果較差，模型估計(jì)的擬合優(yōu)度偏低，這說(shuō)明它們之間還不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，股指之間具有一定的獨(dú)立性，有可能是因?yàn)楦鱾€(gè)市場(chǎng)規(guī)模和結(jié)構(gòu)存在差異。

4.Granger因果檢驗(yàn)

判斷一個(gè)指數(shù)變化是否引起另一個(gè)指數(shù)的變化，這是研究市場(chǎng)的互動(dòng)關(guān)系的重要問(wèn)題，Granger因果檢驗(yàn)提供解決此問(wèn)題的方法。實(shí)質(zhì)上是檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后變量是否可以引入到其它變量中，一個(gè)變量如果受到其它變量的滯后影響，則稱它們具有 Granger因果關(guān)系。由于Granger因果檢驗(yàn)對(duì)滯后的階數(shù)非常敏感，為了獲得最佳的滯后階數(shù)，仍然以AIC和SC信息準(zhǔn)則為標(biāo)準(zhǔn)，選取滯后2期作為最佳滯后期。

因Granger因果檢驗(yàn)使用前提是平穩(wěn)時(shí)間序列，所以在這里對(duì)對(duì)數(shù)股票價(jià)格指數(shù)的差分形式即日收益率△LNSH、△LNCY、△LNSZ和△LNZX做因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

表5 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

在5%的顯著性水平、滯后期為2的情況下，△LNSH對(duì)△LNCY和△LNZX存在Granger因果關(guān)系，但對(duì)△LNSZ不存在Granger因果關(guān)系;△LNSZ對(duì)△LNCY和△LNZX存在Granger因果關(guān)系，但對(duì)△LNSH不存在Granger因果關(guān)系;△LNCY與△LNZX互為Granger因果關(guān)系，但對(duì)△LNSH和△LNSZ均不存在Granger因果關(guān)系?？煽闯鰷罟墒惺找媛手g不存在溢出效應(yīng)，兩市的獨(dú)立性比較明顯，但對(duì)創(chuàng)業(yè)板與中小板都具有單向的引導(dǎo)作用，而創(chuàng)業(yè)板收益率與中小板收益率之間存在雙向的溢出效應(yīng)，未能對(duì)主板市場(chǎng)做出任何引導(dǎo)。

5.脈沖響應(yīng)函數(shù)

Granger因果檢驗(yàn)只能表明樣本期間內(nèi)存在或不存在Granger原因，因此它既不能表明一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，又不能反映在樣本期后各個(gè)變量之間的影響程度。本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)繼續(xù)對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來(lái)值所帶來(lái)的影響，顯示任意一個(gè)變量的擾動(dòng)如何通過(guò)模型影響其它變量，并反饋到自身的過(guò)程，因此可以對(duì)沖擊關(guān)系的方向和作用時(shí)間進(jìn)行較為準(zhǔn)確的判斷。

由可知，上證指數(shù)對(duì)其自身的沖擊立刻有較強(qiáng)的反應(yīng)，對(duì)數(shù)指數(shù)增加了約0.0150，影響較為持續(xù)，雖然隨著時(shí)間的推移有所降低，但第10期仍然達(dá)到0.0100，對(duì)來(lái)自其它序列的沖擊在第1個(gè)交易日均沒(méi)有反應(yīng)，但第2期比較明顯，如來(lái)自深成指數(shù)的影響從第2期開(kāi)始負(fù)向增加，且持續(xù)期較長(zhǎng)，而該序列對(duì)來(lái)自中小板指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的新息幾乎沒(méi)有反應(yīng);從深成指數(shù)也基本得到同上結(jié)論，這說(shuō)明上海證券市場(chǎng)與深圳證券市場(chǎng)獨(dú)立性越來(lái)越高，彼此影響力越來(lái)越弱。但從兩市受標(biāo)準(zhǔn)差變化沖擊持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)來(lái)看，兩市抗風(fēng)險(xiǎn)能力還是比較弱;創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和中小板指數(shù)除受自身的新生擾動(dòng)影響外，比較容易受到其它指數(shù)波動(dòng)的影響，如上證指數(shù)對(duì)其影響較大，均達(dá)到0.0130，逐漸超過(guò)創(chuàng)業(yè)板和中小板自身的影響，且較為穩(wěn)定持續(xù)，而深成指數(shù)作用機(jī)制相反，且影響能力較弱，說(shuō)明兩市指數(shù)間波動(dòng)的沖擊具有一定的方向性，上證指數(shù)和深成指數(shù)的沖擊會(huì)大幅度地波動(dòng)到創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和中小板指數(shù)，而創(chuàng)業(yè)板和中小板由于其規(guī)模等原因未能對(duì)深滬指數(shù)有深度影響。

圖2 各變量對(duì)沖擊的響應(yīng)圖

6.方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的僅僅是VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其它內(nèi)生變量所帶來(lái)的影響，要進(jìn)一步分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)變量變化的貢獻(xiàn)度和評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性需要進(jìn)行方差分解，從而求出對(duì)模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)相對(duì)重要的信息。通過(guò)方差分解將每個(gè)變量分解為自身和其余三個(gè)變量的沖擊，從中可以比較出各個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要性。

從圖3可以得到與前面一致的結(jié)論。上證指數(shù)受到其它市場(chǎng)的沖擊非常小，幾乎完全由自身解釋，隨著時(shí)間的推移，僅5.67%由深成指數(shù)變動(dòng)來(lái)解釋，創(chuàng)業(yè)板和中小板不能對(duì)此進(jìn)行解釋。深成指數(shù)有約90%可以由自身變動(dòng)來(lái)解釋，約10%由上證指數(shù)變動(dòng)來(lái)解釋，不過(guò)這個(gè)數(shù)值在不斷下降。我們?nèi)匀豢梢钥闯鰟?chuàng)業(yè)板指數(shù)變動(dòng)50.99%由上證指數(shù)沖擊來(lái)解釋，深成指數(shù)和中小板指數(shù)影響較小，而中小板指數(shù)幾乎是上證指數(shù)的附屬品，上證指數(shù)的沖擊對(duì)其的影響達(dá)到70%，自身影響不到10%。

圖3 各變量方差分解圖

四、結(jié) 論

本文對(duì)創(chuàng)業(yè)板、中小板和主板市場(chǎng)的股票市場(chǎng)指數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行了數(shù)量分析，得到了以下實(shí)證結(jié)論。

第一，從單位根檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，上證綜指、深成指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和中小板指數(shù)都是一階單整序列，但Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，這四個(gè)指數(shù)不存在協(xié)整關(guān)系，即它們之間不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。究其原因，本文認(rèn)為雖然四者所處的經(jīng)濟(jì)政治環(huán)境相同，但由于上市公司規(guī)模、類型和上市條件等并不盡相同，投資者投資策略也存在差異，所以并不存在長(zhǎng)期的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

第二，從因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解可以發(fā)現(xiàn)，上證指數(shù)相對(duì)于其它股票價(jià)格指數(shù)而言，具有很強(qiáng)的獨(dú)立性和外生性，受到其它指數(shù)波動(dòng)的影響最小，它的波動(dòng)幾乎可以全部由自身解釋，而對(duì)其它指數(shù)的波動(dòng)性影響最大，雖然不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，但對(duì)每一個(gè)股票價(jià)格指數(shù)具有短期的Granger信息引導(dǎo)作用，上證指數(shù)的波動(dòng)均領(lǐng)先于其它指數(shù)，這說(shuō)明通過(guò)分析上證指數(shù)有可能預(yù)測(cè)出其它指數(shù)未來(lái)短期內(nèi)的變動(dòng)趨勢(shì)，深成指數(shù)并不具有這一功能，這一結(jié)論有助于投資者做出更合理的投資決策，有助于政府制定相關(guān)的股市監(jiān)管政策。

第三，從因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解還可以發(fā)現(xiàn)，一方面，中小板和創(chuàng)業(yè)板仍然是主板市場(chǎng)的附屬品，尤其是中小板，其波動(dòng)70%可以由上證指數(shù)沖擊來(lái)解釋，對(duì)主板市場(chǎng)的影響非常小，因此目前新設(shè)立的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)對(duì)主板市場(chǎng)的資金分流作用并不大，這也說(shuō)明目前我國(guó)資本運(yùn)作效率仍然不高，多層次的資本市場(chǎng)體系仍然未建立起來(lái)。另一方面，從中小板和創(chuàng)業(yè)板的關(guān)系來(lái)看，兩者互為因果關(guān)系，創(chuàng)業(yè)板與中小板兩者的關(guān)系需要理清。

［1］陳守東，陳雷，劉艷武.中國(guó)滬深股市收益率及波動(dòng)性相關(guān)分析［J］.金融研究，2003，(7).

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