深圳股票市场与证券投资基金市场相互关系的实证研究.doc

深圳股票市场与证券投资基金市场相互关系的实证研究徐晓光 徐娜（1深圳大学，2深圳大学）【摘要】：本文以深证成份指数和深证基金指数为研究对象，利用计量经济学中的协整理论、误差修正模型和granger因果关系检验方法考察深圳股票市场与基金市场在新的市场行情中的长期均衡关系和短期波动影响，以此反映股票市场与基金市场的运行关系。关键词：深证成指；深圳基金指数；协整；误差修正模型中文分类号：f064.1 文献标识码：astudy of the relationship of shenzhen stock market and investment fund marketabstract：using the fund index and shenzhen component index as the study objective,this paper applies the cointergration theoryerror-correction model and grander inspection model to investigate long-term equilibrium relationship and short-term fluctuation effect between the fund market and the stock market so as to reflect the relationship of our countrys investment fund market and stock marketkey words：shenzhen component index；shenzhen fund index；cointergration；error-correction model 一、引言自2006年以来，我国证券市场达到空前的繁荣，从2006年到目前短短两年多的时间深证成份指数从两千多点上涨到一万九千多点，经历牛市上涨行情进而转向中期盘整阶段。根据深交所2007年12月市场统计月报的数据显示，上市公司数目达670家，上市证券数目达868支，其中股票712支，基金48支；上市公司市价总值达57302亿，流通市值达28532亿元，开户总数达6840万户。股票市场和基金市场都得到了快速发展。因此分析股票市场与基金市场的关系具有重要的现实意义。从宏观的角度来说，掌握股票市场与基金市场的关系有助于国家对金融行业进行宏观指导，增强决策的有效性；从微观角度而言，资本市场的发展使股票和基金成为重要的理财工具，面对这些收益风险并存的投资工具，投资者如何进行理性决策变得愈来愈重要，了解股票市场与基金市场的关系能够为投资者在进行投资决策时提供理论依据。二、文献综述随着国内基金市场的加速发展，基金市场在资本市场的地位越来越重要，股票市场与基金市场的关系越来越受人们的重视。目前国内学者已经对两者的关系有所研究，王凯涛和胡四修（2003）对深圳股票市场和基金市场互动关系的研究表明两者不存在长期均衡关系；黄炳艺和曾五一（2004）以上证综指和上证基金指数作为研究对象考察我国股票市场和基金市场的关系，发现上涨和盘整行情中股票市场和基金市场具有同涨同跌的长期均衡关系，而在下跌行情中两者不存在协整关系。张志超（2007）则对上海股票市场与基金市场的关系进行研究，结果表明股票市场与基金市场存在同涨同跌的长期均衡关系，大盘下跌时基金具有稳定市场的作用；刘素凤（2007）分别对上海股票市场和深圳股票市场与基金市场的关系进行研究，发现熊市行情中，深市和沪市基金指数和股票指数都不存在长期均衡关系，而在牛市行情中，两市基金指数与股票指数都存在长期均衡关系。显然，各位学者用不同的数据不同的分析方法从不同的角度得到不同的结论。本文认为在股市不同的发展阶段，股票市场与基金市场的关系也会不同，这种关系具有时效性。因此本文收集最新的数据对深圳股票市场与基金市场的关系进行实证分析，并将整个样本期分成牛市上涨期和中期盘整期两部分分别研究。三、研究所采用的理论基础金融、经济时间序列常常是非平稳的，对它们建模可能是无意义的“伪回归”。协整理论的提出为非平稳的时间序列提供了有力的理论和方法。它把时间序列方法中对模型短期动态设定的优点和数量经济学中长期均衡关系确定的特点融为一体，成为一种生命力很强的建模理论。对于m维向量时间序列，如果且存在一个不为零的向量 使得，则称存在阶协整关系，称为协整向量。协整关系是描述变量之间存在一种长期稳定得均衡关系，短期内可能会有偏离均衡状态的游离，但最终不会破坏这种稳定关系。在进行协整关系检验之前，首先要确定时间序列的平稳性，本文采用adf检验来检验变量的平稳性。检验变量具有同阶单整之后可以用eg两步法或johansen极大似然法检验协整关系。误差修正模型是协整的等价模型，其基本思路是，若变量之间存在协整关系，即表明这些变量之间存在长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的。这是因为误差修正机制在起作用，防止长期关系的偏差在规模和数量上的扩大。误差修正项描述每期对上一期偏离均衡关系的修正程度。它的优越之处在于将短期波动和长期均衡结合在一个模型中。误差修正模型可以记为：该模型解释了因变量的短期波动是是如何被决定的。一方面它受自变量短期波动的影响，另一方面，取决于误差修正项，反映了变量在短期波动中偏离长期均衡的程度，称为均衡误差，其系数代表了经济系统的内在机制将短期波动自动的向长期均衡水平调整的速度。在变量存在协整关系的前提下，有时候我们需要认清变量之间的因果关系。本文使用的是格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系检验是从预测的角度给出了因果关系的一种定义，其基本原理是：在做y对其他变量（包括自身滞后期）的回归时，如果把x的滞后值包括进来能显著的改进对y的预测，就说x是y的granger原因，类似可定义y是x的granger原因。检验方程（1），其中是零均值非自相关随机误差项。原假设为：，意味着x不是y的原因。若原假设成立，则有（2），令（1）式的残差平方和为,（2）式的残差平方和为,则应服从自由度为的f分布。其中t为样本数量，m，n分别为y和x的滞后阶数。四、实证研究本文实证的序列为代表深圳股票市场的深证成指和代表深圳封闭式基金市场的深圳基金指数。数据来源于大智慧软件，样本包括从2006年1月4日到2008年3月7日共526个交易日收盘价数据，分别以scz和sfz表示。由于在不同的行情中，基金的投资决策和投资方案都不同，这种差异势必影响股票市场与基金市场的关系，可能会得到不同的结论。因此本文将整个样本期分为两个时期分别进行研究，其中2006年1月4日到2007年10月11日共427个交易日为大盘上涨行情，深成指从2948点一路飙升至19344点；2007年10月12日到2008年3月7日共99个交易日为大盘中期盘整行情，深成指在15000点到19000点这一区间内震荡。（一）对大盘上涨行情时的样本进行检验首先对scz和sfz进行平稳性检验，本文选用adf检验方法，结果如表1所示。 表1 scz和sfz的单位根检验结果变量检验类型adf值临界值（0.05）p值scz无常数项，无趋势项有常数项，无趋势项有常数项，有趋势项4.452.32-0.55-1.94-2.87-3.421.000.981.00sfz无常数项，无趋势项有常数项，无趋势项有常数项，有趋势项3.201.25-1.60-1.94-2.87-3.420.990.990.79d（scz）无常数项，无趋势项有常数项，无趋势项有常数项，有趋势项-19.42-20.02-20.36-1.94-3.42-2.870.000.000.00d（sfz）无常数项，无趋势项有常数项，无趋势项有常数项，有趋势项-10.61-11.11-11.32-1.94-2.87-3.420.000.000.00从表中可以看出：在本文样本区间内，给定显著性水平为5%，原序列scz、sfz不能拒绝存在单位根的原假设，因此都为非平稳序列；一阶差分后，p值均小于0.05，有理由拒绝存在单位根的原假设，说明scz和sfz的一阶差分序列d(scz)和d(sfz)是平稳的，由此我们可推断scz、sfz都是i(1)的。 表2 scz和sfz的johansen协整检验结果检验法原假设特征值统计量临界值（0.05）p值特征根迹检验0最多一个0.0547730.01112628.627794.74386120.261849.1645460.00280.3127最大特征值检验0最多一个0.0547730.01112623.883934.74386115.892109.1645460.00230.3127表2给出了scz和sfz的johansen协整检验结果，当原假设为两变量有0个协整向量时，特征根迹统计量和最大特征根统计量都大于临界值，有理由拒绝原假设；而原假设为两变量最多存在1个协整向量时，统计量都小于临界值，没有理由拒绝原假设。由此可知两变量在大盘上涨行情中存在协整关系。根据eg两步法我们可以得到协整向量，对两变量回归得到以下回归方程：若均衡误差是0均值的平稳序列，则可认为两变量存在协整关系。对作单位根检验，表3的结果表明是0均值的平稳序列，因此，scz和sfz存在协整关系且协整向量为（1 -71.79828 -0.247329）,这一结果的说明在上涨行情中，深成指和深圳基金指数之间存在同涨同跌的长期均衡关系。 表3 的单位根检验结果变量检验类型adf值临界值(0.05)p值无常数项，无趋势项-2.38-1.940.017根据协整向量我们可得到误差修正项ecm：进一步用ols法建立误差修正模型：调整后的达到0.6左右，t检验和dw检验都通过，从误差修正模型可以看出，前一期深成指与深圳基金指数的均衡关系会影响当期股深成指与深圳基金指数的关系，当前一期基金指数相对股票指数过高，误差修正机制会对基金指数起反向调整作用，对股票指数起着同向调整作用，而且对深成指的调整力度（0.14）大于深圳基金指数的调整力度(0.03)。 由于两变量存在协整关系，为了了解两者之间的因果关系，我们继续对两变量做granger因果关系检验。表4 scz和sfz因果关系检验结果原假设f统计量p值sfz does not granger cause scz 1.024820.35976scz does not granger cause sfz3.543230.02979从表4的输出结果可知，我们接受sfz不能granger引起scz的原假设，而有理由拒绝scz不能granger引起sfz的原假设。因此我们认为深圳基金指数不是深成指的原因，而深成指是深圳基金指数的原因，即：股票市场指数引导基金指数变化，基金指数跟随股票市场的波动而变化。深证成指之所以是深圳基金指数的原因，是因为基金的投资对象就是股票，因此股票市场的波动必然会引起基金收益值的波动；而深圳基金指数不是深成指的愿因则是因为在股市上涨期间，高收益率吸引了众多散户投资股票，散户成为股市投资中不可忽视的力量，而且大量开放式基金的发行、私募基金的盛行以及封闭式基金的“封转开”，都削弱了封闭式基金对股票市场的影响，这就解释了深圳基金指数不是深成指的granger原因这一结论。（二）对大盘中期调整时的样本进行检验对两变量进行adf检验，结果表明scz和sfz都是i(1)。利用johansen协整检验法对其进行协整检验，结果见表5 表5 调整期scz和sfz的协整关系检验结果检验模型特征根似然比5%临界值p值假设协整数序列有均值,协整方程无截距项0.0803910.0006767.9414300.06357812.320904.1299060.24120.83610最多1个序列有均值,协整方程有截距项0.0908660.05884414.655535.70078420.261849.1645460.24680.21520最多1个序列有均值和线性趋势协整方程只有截距项0.0673760.0261549.0480002.49121515.494713.8414660.36100.11450最多1个序列有均值和线性趋势协整方程有截距项和线性趋势0.0675840.05268311.665155.08739925.8721112.517980.83450.58390最多1个序列有均值和线性,二次趋势项协整方程有截距项和线性趋势0.0657750.04603310.825474.42986118.397713.8414660.40430.03530最多1个从表中结果可知，大盘调整期间两者不存在协整关系。五、结论与建议从实证研究的结果中我们在本文所研究的区间内可以得出下面的结论:股市处于牛市上涨行情时，股票指数与基金指数存在同涨同跌的长期均衡关系；由于存在协整关系，若股票市场与基金市场偏离长期均衡状态，误差修正机制将引起基金市场的反向调整、股票市场的同向变动，而且对股票市场的调整力度远大于对基金市场的调整力度。股票市场的波动会影响基金市场的波动，但基金市场的波动对股票市场的波动影响不大，这与我国当初发展基金业的初衷促进证券市场的健康、稳定发展不符。股市处于深度盘整阶段时，股票指数与基金指数不存在长期均衡关系，这就说明大盘调整期间时利用基金来稳定市场的做法能否达到预期目的还值得怀疑。建议：从上述结论我们可以看出，基金并未发挥其稳定股市的预期作用。原因有多方面的，从基金的发展历史来看我们知道封闭式基金是基金业发展的初级阶段，随着基金业的不断