（国民经济学专业论文）中国股市波动与债市波动的关系分析.pdf

西北大学学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读 学位期间论文工作的知识产权单位属于西北大学。学校有权保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和 借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同 时，本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作 者单位为西北大学。 保密论文待解密后适用本声明。， 学位论文作者签名：西 盘：指导教师签名：星垒；! ，二7 年月 日年月日 西北大学学位论文独创性声明 本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西 北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的 间志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢 意。 学位论文作者签名：孙磊 年月日 中文摘要 中国的金融市场正处于快速发展的时期，股票市场和债券市场作为金融市场 的重要组成部分，其各自的资源配置作用的发挥以及是否能通过两个市场实现投 资组合的最佳配置决定着整个金融市场改革的效率和进程。然而从我国现有状况 来看，直接融资体系中股票市场与债券市场发展不平衡成为金融体系中存在的严 重不平衡问题之一。因此，研究我国股票市场与债券市场的相互关系，正确认识 两个市场相互作用的机理，是我国金融体系进一步改革和发展的关键。 本文通过对两市关系问题的研究，探讨我国股票市场与债券市场波动关系的 一些规律性特征，以期实现正确认识股票市场和债券市场相互作用的机理，为我 国金融市场的改革提供理论上的支持。文章从g r a n g e r 因果关系检验模型入手， 先分析两市是否存在因果关系，即判断两市的各自波动是否是对方产生波动的原 因，在得出二者不存在因果关系的结论后，文章进而将关系的逻辑范围扩大，分 析两市是否存在相关性，文中债券市场的数据引用中国债券交易指数( 2 0 0 0 年1 月2 0 0 3 年1 2 月) ，而股票市场的数据运用上海证券交易综合指数( 2 0 0 0 年1 月2 0 0 3 年1 2 月) ，通过有条件自回归异方差模型a r c h 进行相关性分析检验得 出二者存在必然的相关关系。既然两市存在相关性，那么导致二者波动的共同因 素可以解释他们存在相关性的原因。文章的第五部分分别分析了宏观经济中的主 要因素利率、货币供应量以及物价指数各自对股市和债市的影响程度。 本文试图从新的角度给出研究股市与债市关系问题的途径，对于这类关系我 国金融市场改革的重大理论课题给予初步的探讨和关注，并对解决两市规模结构 失衡等重要问题有着现实意义。 关键词：股市波动债市波动因果关系 戈兰杰检验 a r c h 模型 t h ea n a l y s i so f r e l a t i o n s h i p b e t w e e ns t o c km a r k e t f l u c t u a t i o na n db o n dm a r k e tf l u c t u a t i o n a b s t r a c t 1 1 1 ef i n a n c em a r k e to fc h i n ah a ss t e p p e di n t oap e r i o do fr a p i d d e v e l o p m e n t a st h ee s s e n t i a lp a r t so ft h ef i n a n c em a r k e t ，t h es t o c k m a r k e ta n dt h eb o n dm a r k e tp l a yar o l eo fr e s o u r c e sc o l l o c a t i o n ，w h i l e t h ee f f i c i e n c ya n dt h ec o u r s eo ff i n a n c er e f o r md e p e n do nw h e t h e rt h e t w om a r k e t sc a nr e a l i z et h ep e r f e c tc o l l o c a t i o no fi n v e s t m e n tc o m b i n a t i o n h o w e v e r , t h ec u r r e n ts i t u a t i o ns h o w st h a tt h e d i r e c tf i n a n c i n gs y s t e m c a n t k e e pab a l a n c eb e t w e e ns t o c km a r k e ta n db o n dm a r k e t ，w h i c hh a s b e c o m et h em o s ts e r i o u sq u e s t i o ni nt h em a r k e t t h e r e f o r e ，t h es t u d yo f r e l a t i o n s h i pb e t w e e ns t o c km a r k e ta n db o n dm a r k e ti st h ek e yt of i n a n c e r e f o h l l t h ep a p e rd i s c l o s e ss o m er u l e so ft h er e l a t i o n s h i pb yw h i c hc h i n e s e s t o c km a r k e ta n db o n dm a r k e tf l u c t u a t e ，i t sa i m e dt oe a r nap r o p e r c o m p r e h e n s i o no ft h em e c h a n i s mt h a tt w om a r k e t sa c te a c ho t h e r ，a l s o t h ep a p e rw i l lg i v eaa c a d e m i cs u p p o r tt ot h ef i n a n c em a r k e t sr e f o r m t h ep a p e ri sb e g u nw i t hg r a n d e ri n s p e c t i o nm o d e l t h e na n a l y s e st h a ti f t h et w om a r k e t sh a v ec o n s e q u e n c e r e l a t i o n s h i p ，t h a ti s ，t oj u d g ew h e t h e r t h ef l u c t u a t i o no fo n em a r k e ti st h er e a s o no ft h eo t h e r a f t e rg e t t i n ga c o n c l u s i o nt h a tt h e r ei sn oc o n s e q u e n c er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h e m ，t h e p a p e re x t e n d st h el o g i c a ls c o p eo fr e l a t i o n s h i pt oa n a l y z ei ft h e yh a v e p e r t i n e n c e t h ed a t ai nt h ep a p e ra r eq u o t e dc h i n e s eb o n de x c h a n g e i n d e x ( f r o mm a y 1 9 9 8 t o d e c 2 0 0 3 ) a n ds h a n g h a i s t o c k e x c h a n g e i n d e x ( f r o mm a y 1 9 9 8t od e c 2 0 0 3 ) t h r o u g ha r c h m o d e lw ec a ng e ta c o n c l u s i o nt h a tt w om a r k e t sh a v ep e r t i n e n c er e l a t i o n s h i p t h ef i f t hp a r t o fp a p e rg i v e sas e p a r a t ea n a l y s i st h ee f f e c t so ft h em a i nf a c t o r s r a t e 、 m o n e ys u p p l ya n dp r i c ei n d e xt ot h es t o c km a r k e ta n d b o n dm a r k e t t h ep a p e ri sa i m e dt og i v ean e ww a yt ot h er e s e a r c ho ft h i sq u e s t i o n ， t os h o wo u rf o c u so nt h i sk i n do ft h e s i s ，w h i c hw i l lh a v eg r e a tb e n e f i to n r e s o l v i n gt h eu n b a l a n c eo ft h es c a l eb e t w e e nt w om a r k e t s k e yw o r d s ： s t o c kf l u c t u a t i o n b o n df l u c t u a t i o na r c hm o d e l c o n s e q u e n c er e l a t i o n s h i p g r a n d e ri n s p e c t i o n 1 导言 1 1 问题的提出 股票市场属于资本市场，而债券市场属于货币市场以及资本市场，它们是 证券市场的重要组成部分。在西方成熟市场经济条件下，发达和完善的证券市场 对整个国家宏观经济的健康运行具有直接重要的影响，可以说，西方的证券市场 是股市与债市相互作用的良性互动关系市场。而我国处在经济体制转轨、市场经 济体系不断完善的历史时期，证券市场发展的时间较短，与西方证券市场长达几 个世纪的发展历史相比，无疑会存在许多不足和有待进一步完善之处。有比较才 有鉴别，借鉴西方证券市场的合理成分，吸收其精华，有利于我国证券市场的健 康成长。 目前，我国证券市场主要由股票市场和债券市场组成。经过十多年的迅猛 发展，我国股票市场已颇具规模，而与迅速发展起来的股票市场相比，我国债券 市场的发展却经历了几起几落，其发展的规模十分有限。在成熟的资本市场中， 债券的融资地位举足轻重：如果用每年总体的融资规模来衡量，债券市场的融资 额通常是股票市场融资额的数十倍；用企业外部融资规模来衡量，企业的债券融 资额通常达到其股权融资额的3 至1 0 倍。而在我国的情况则恰恰相反：2 0 0 2 年 末，中国的g d p 总值为1 0 万亿元，同期股票总市值为3 8 3 0 0 亿元，相当与g i ) p 的3 8 3 ，而国债、政策性债、企业债的未清偿余额为3 5 0 0 0 亿元，相当于g d p 的3 5 。因此，在直接融资体系中债券市场与股票市场结构的不平衡，是目前资 本市场中存在的严重不平衡问题之一，这将制约着资本市场发挥其应有的作用。 而与此同时，在我国全面推进的金融市场化改革的进程当中，利率市场化 的改革、微观经济主体投融资结构的完善、宏观财政货币政策调控所急需的货币 市场的发展，也亟待快速形成一个规模较大、市场机制作用较充分的债券市场。 怎样发展债券市场，如何实现股票市场和债券市场发展规模和结构的不断完善是 问题的核心。因此，研究目前我国股票市场波动和债券市场波动的相互关系，正 确认识两个市场相互作用的机理，是进一步改革和发展的重要环节。 1 2 研究的意义 1 2 1 理论意义 引自陈颖，浅析我国股票市场和债券市场的失衡问题，中央财经大学学报，2 0 0 2 年6 月 在国际上，股票市场和债券市场互动关系的相关研究较多。与此有关的文献 也是汗牛充栋。在研究的技术以及方法等方面，西方经济学家们采用先进的计算 机技术模拟和高度的拟合证券市场波动的特性，使它们对股票市场和债券市场的 动态特征的研究越来越接近市场的实际情况。在研究的成果方面，他们对股票市 场和债券市场的研究的新成果也是f = j 新月异，成就卓著。对证券市场研究的深度 和广度都较为全面和充分。 而国内，对股票市场和债券市场关系问题的研究尚不充分，相关的文献也较 少。因此，本文试图从新的角度给出研究股市与债市关系问题的途径，对于这类 关系我国金融市场改革的重大理论课题给予初步的探讨和关注，这种尝试有助于 我们从理论的角度分析两市关系的机理，同时期望对于这类问题的研究方法能有 所突破。 1 2 2 现实意义 对股市波动与债市波动的关系进行研究，对于解决以下问题具有一定的现 实意义： 第一：我国的资本市场在发展中存在着极大的结构不平衡状况：这种不平衡，既 反映在资本市场本身的结构问题方面股票市场与债券市场的规模结构失衡， 也反映在具体市场内部结构上，如债券市场内部存在债券期限、债券品种等失衡 问题。研究两市波动的关系，探讨两市之间的作用机理，为确定一个合理的资本 市场结构，促进股票市场与债券市场在资本市场上的共存与协调发展提供理论支 持。 第二：从融资方式来看，国内企业普遍钟情于股权融资方式，企业融资结构极为 不合理：到2 0 0 3 年底，我国累计发行有价证券总额达9 9 1 8 7 4 亿元，其中企业债 券1 6 5 6 0 9 亿元，仅占1 5 8 ，同时长期贷款占银行贷款的比重也较小，产权交易 市场量又十分有限。有资料显示，全球债券市场在2 0 0 1 年上半年共筹集9 2 4 0 亿美元，而同期通过发行股票和可转换债券只筹集了1 0 2 7 亿美元，债市融资的 规模是股市融资的9 倍。西方融资理论告诉我们，股权融资较之债券融资有财务 成本高，控制权稀释，外部监督成本高等缺点。研究股市债市的相互关系找出影 响二者的共同因素，为企业选择合理的融资结构提供依据。 第三：从投资方式来看，研究股市与债市的关系为投资者提供多样化的风险组合 机会。由于股票债券的投资者对盈利的预期各不相同，了解两市各自的风险收益 之间的关系，更利于投资者进行合理的投资组合选择。 1 3 研究的范围及概念的界定 1 3 1 研究的范围 如果我们回顾中国证券市场二十几年来的发展，对中国证券市场的发展作一 个简要的概括的话，可以说中国的证券市场是无序与规范化辩证发展的市场，是 各种市场力量和利益主体矛盾冲突集中表现的聚焦点。在中国证券市场这样的发 展背景下，研究中国股票市场和中国债券市场的相互关系就显得相当艰难。毕竟， 在西方发达成熟的市场经济条件下的证券市场的波动规律尚难有定论，更何况是 在纷繁复杂、各种力量交织影响、决定因素众多的中国证券市场上探究一些现象 和规律。诚然，对未知领域的探讨总是从面对困难开始的，但没有前提的讨论是 不科学的，同时也无法使相关的研究进一步的展开。因此，对中国股票市场和债 券市场波动问题的讨论，确立相应的研究范围，界定相关的概念就十分必要。 近十年来我国股票市场的发展仍存在许多不成熟的方面，股票价格受到很多 经济和非经济因素的影响：国家法律法规、宏观经济形势、市场规模、公司财务 状况、市场规则、以及经营活动等，1 因此，中国股市常常出现非市场化的暴涨 暴跌现象。本研究的范围主要是在抽象掉政策的影响以及制度不完善等诸多因素 的条件下，探讨在市场机制作用下，在诸多市场因素的影响下，股票市场和 债券市场波动的相互关系。 1 32 相关概念的界定 本研究的概念首先需要区分波动与互动的概念及其相互关系；股票市场及债 券市场的界定。 波动性是证券市场发展过程中的一个重要现象，是其与生俱有的基本属性。 股价或债券价格的波动是证券市场健康运行的基础，正常的波动可以促进证券市 场的健康发展，不合理的波动会妨碍证券市场的稳定性，波动一般运用标准差来 表示。互动性则指由于某些外界共同的因素，两个或两个以上的市场波动之间的 相互关系。 一般来说，资本市场应当有两个基本组成部分：即债市和股市，分别承担债 权融资和债权交易、股权融资和股权交易的职能。现代意义上的中国债券市场从 1 9 8 1 年国家恢复发行国债开始起步，历经2 0 余年的发展，经历了实物券柜台市 场为代表的不成熟的场外债券市场主导、上海证券交易所为代表的场内债券市场 主导到银行间债券市场为代表的成熟场外债券市场主导的三个阶段的发展过程， 目前主要包括国债市场、企业债券市场和银行间债券市场三部分。股票市场也称 为二级市场或次级市场，是股票发行和流通的场所，也可以说是指对已发行的股 票进行买卖和转让的场所。债券市场和股票市场为直接融资市场的两个重要子市 场二者存在相互联系、相互补充和相互制约的关系。 引自曹凤岐，中国证券市场发展思路经济科学出版社，2 0 0 0 年版 1 4 研究的方法 本研究主要是采取定性研究与定量研究相结合，理论分析与实证研究相结合 的方法。 ( 1 ) 格兰杰因果关系检验：格兰杰因果关系检验法是美国2 n # l 著名的计量经济 学家c w j g r a n g e r 首先提出，后经h e n d r y 和r i c h a r d 发展的一种计量分析的 方法。格兰杰检验的基本依据是：将来不能预测过去：如果y 的变化是x 引起的， 则x 的变化应该发生在y 的变化之前。因此利用分布滞后的概念，c w j g r a n g e r 于1 9 6 9 年对变量之问的因果关系作了如下定义：如果x 是引起y 变化的原因， 则x 应该有助于预测y ，即在关于y 过去值的回归中，添加x 的过去值作为独立 的解释变量，应该显著增加回归的解释能力。 ( 2 ) a r c h 模型：a r c h 模型是有条件自回归异方差性模型的简称。该模型对金 融市场的波动性描述具有较强的解释力。市场交化的不确定性是经济和金融理论 所研究的核心问题之一，a r c h 模型展示了变量之间的一种特殊的不确定形式： 方差随时间的变化而变化，因此，它被广泛地运用来验证金融模型和定理。在本 文中运用a r c h 模型来描述股市波动和债市波动的规律是研究方法的一种全新 而有效的工具。 ( 3 ) 在因素分析的方法中，本文采用了最小二乘法。因素分析法中，由于建立 模型的过程中，通常影响股票市场的因素中存在自相关性、多重共线性、异方差 性等特点，这些因素的存在使数据运算的回归结果不准确，常产生模型的相关性 系数不够高，模型的解释力不强的结果。因此，为了找到能够准确解释方程的因 变量的模型。要在消除自相关性、多重共线性、异方差性的基础上进行回归分析。 实际运算结果显示，在消除以上影响的基础上的模型拟合是较为理想的。 ( 4 ) 定性研究的方法：论文的定性研究部分主要是从理论模型的研究开始的。 文章首先建立了金融市场中微观投资主体的股票价值模型，然后又建立了微观投 资主体的债券价值模型。通过对这两个模型的对比分析找出影响两市波动的共同 的影响因素。这些因素的作用进一步从定性的角度证实了我国债券市场与股票市 场波动的关联关系。 1 5 研究思路与正文框架 1 5 1 研究思路 论文首先应用格兰杰因果关系检验方法，通过建立格兰杰因果关系模型， 引用上海证券交易综合指数( 1 9 9 8 年5 月2 0 0 3 年1 2 月) 的数据( 月交易额) 以及国债交易指数( 1 9 9 8 年5 月2 0 0 3 年1 2 月) 的数据进行实证分析，以此 来探讨中国股票市场波动与债券市场波动是否具有互为因果的关系。在以上分析 的基础上，对中国股市波动和债市波动的时变性特征进行分析。分析的工具主要 采取a r c h 模型。采用的数据仍为上海证券交易综合指数( 1 9 9 8 年5 月2 0 0 3 年1 2 月) 中国债券交易指数( 1 9 9 8 年5 月2 0 0 3 年1 2 月) 的数据。论文的主 要分析在以上研究的基础上进一步展开，研究的方法主要采取因素分析法：即研 究影响中国债市和中国股市波动的共同影响因素。这些因素主要是：利率、物价、 货币供应量、g d p 的增长率。 1 5 2 正文框架 文章的第二部分先回顾了现有的相关理论，从目前的研究结果来看有哪些 是值得借鉴和参考的，并指出这些相关文献的不足之处，成为文章力求创新的地 方。第三部分运用g r a n g e r 因果检验法分析两市是否存在波动的因果关系，主要 有格兰杰因果关系模型介绍、实证分析。在得出否定答案后进一步将逻辑关系的 范畴扩大。运用a r c h 模型研究两市波动有何种特征和规律。 文章的第四部分运用了现有的在金融市场中分析时间序列数据的有条件自 回归异方差模型a r c h 来研究股市与债市波动的相关性，最后在文章的第五部分 着重分析了影响两市波动的共同因素有哪些，这些因素解释了股市波动与债市波 动存在相关性的原因。文章在第六部分得出了四条主要的结论，并对本文写作的 创新之处和研究方法的局限性进行陈述，指出了有待进一步研究的问题。 2 相关理论综述 2 1 国外相关理论综述 外国有关金融市场波动的理论研究相对较为先进，研究的方法主要是引用计 量经济模型对金融市场运行的规律进行探讨。研究的范围也比较广泛。有关股票 市场与债券市场的波动的特性的问题，他们主要是采用a r c h 模型进行研究。1 9 8 2 年，r o b e r te n g l e 提出了“自回归条件异方差性模型”( a u t o r e g r e s s i v e c o n d i t i o n a lh e t e r o s k e d a s t i c i t ym o d e l ，简称a r c h 模型) ，他指出金融市场中 的时间序列数据常常表现出不稳定的特点，幅度较大的波动会相对聚集在某一段 时间段里，而较小幅度的波动会聚集在另一段时间段上，即波动群集现象。 a r c h 模型是为了适应金融市场中带有普遍规律性的现象而提出的一种模 型，它在对时间序列波动性的解释和建模上具有较强的优势，因而具有极其广泛 的理论和实用价值。为了更精确地描述这些时间序列的尾部分布特征， b o l l e r s l e v 于1 9 8 6 年提出了广义的a r c h 模型，即g a r c h ( g e n e r a l i z e da r c h ) 模型，他在条件方差的方程中加上了滞后项，能体现更为灵活的滞后结构。其定 义为广义的a r c h 模型即为g a r c h ( p ，q ) 。g a r c h 是一种用过去的方差和过去方差 的预测值来预测未来方差的自回归条件异方差时间序列模型。其中异方差之方差 随时间变化而变化，即具有易变形，条件行表示了对过去临近观测信息的依赖， 自回归则描述了与过去观测联系的反馈机制。当称一个时间序列具有g a r c h 效应 时，此时间序列具有异方差性也就是方差随时间变化而变化。当方差不随时间变 化，即存在同方差性时，即p = o 时，g a r c h 模型就退化为最初的a r c h 模型了1 。 为了反映a r c h 效应的影响，可以将计量经济模型设定成为a r c h m 模型。例 如，在解释股票或债券等金融资产的收益时，由于金融资产的收益应当与其风险 成正比，如果用随机误差项的( 条件) 方差反映风险的大小，则模型可以取成第 四部分式( 4 - 4 ) 的形式。自恩格尔提出a r c h 模型只有近二十年的历史，但从模 型推广到参数估计方法的改进，以及用此模型对金融理论所作的实证分析，现已 积累了几百篇文献，使a r c h 模型的理论研究与实际应用都取得了重大进展，成 为金融时间序列分析中的一类重要模型。 就波动的周期性方面，最早的是由美国学者g a n z ( 1 9 8 1 ) 发现了规模效应现 象，他利用纽约股市1 9 3 6 1 9 7 5 年问普通股的数据，发现小公司比大公司具有较 高的经过风险调整的收益。k e i m ( 1 9 8 3 ) 发现规模效应还具有季节性，每年大约有 汤敏，茅予轼现代经济学前沿专题：第二集i c l 北京：商务印书馆，1 9 9 9 一半的规模效应来自一月份，即所谓的“一月份效应”，而且一月份的规模效应 又大部分产生于该月最初的几个交易日1 。西方学者在对纽约证券交易所挂牌交 易股票的研究中发现，这些股票一月份的回报率高于其他任何月份的回报率，此 外通过对东京交易所的考察也发现类似规律。而且实证证明，“一月效应”对市 值较小的股票更有效。主要原因有两点：一是“一月效应”的持续发生与投资者 年末出售亏损股票而实现节税有关，二是与基金经理年底投资策略有关。 2 2 国内相关理论综述 国内学者关于股票市场的波动性的分析，主要是围绕波动的特性、波动的幅 度的大小以及波动产生的原因等几个方面的研究来展开的。研究的方法上大都是 以上海证券交易所指数与深圳证券交易所指数为数据来源，采用计量分析的方法 来进行研究。就股票市场的波动的周期性问题方面，有研究中国股市的规模效应 的；还有研究中国股票市场的小公司效应的；还有研究中国股票市场的季节效应 的；同时，还有研究中国股票市场的节日效应的。就中国股票市场波动的诸多特 性问题方面，比较一致的看法是中国的股票市场的波动性也具有半强有效市场股 指波动的一般特性：平稳性、持续性、波动的集群性、波动性质的尖峰厚尾的特 征等等。 在国内，也有学者对此问题进行了研究，但是其结论存在明显的差异：杨朝 军等2 ( 1 9 9 8 ) 运用横截面多元回归的方法，研究了上海股票市场a 股股票1 9 9 3 年度至1 9 9 8 年分年度的规模效应问题，结果发现只有1 9 9 4 年沪市具有微弱的规 模效应，其他年度规模效应并不明显。何治国3 ( 2 0 0 1 ) 曾对中国股市收益率的 微观风险因素的问题进行了探讨，他发现不论是根据流通市值还是根据总股本划 分公司规模，股票收益与公司规模之间都不存在任何关系。陈信元、张田余、陈 冬华4 ( 2 0 0 1 ) 以流通市值作为衡量公司规模的指标，一周收益率为基础，研究 了1 9 9 8 年7 月1 日至2 0 0 0 年6 月3 0 日期间上海股市a 股股票的规模效应问题， 发现公司规模与股票收益之间存在着统计显著性负相关关系。戴国强等5 ( 1 9 9 9 ) 研究了季节效应问题，发现中国股票市场存在着较大的季节效应。 对股票市场波动诸多的描述性的统计手段中，以a r c h 对股票市场的波动性 特征的刻画最为精确。自该模型问世以来，世界许多经济金融学家都进行了实证 1 王峰，美国股市期盼一月效应”，中国经营报，2 0 0 3 年1 月2 0 臼 2 杨朝军，上海股票市场弱式有效性实证分析，l 海交通大学学报，1 9 9 8 年3 月 3 何治国，中国股市风险因素实证研究，经济评论，2 0 0 1 年第3 期 陈信元，张f i 余，陈冬华，预期股票收益的横截面多因素分析：来自中国证券市场的经验数据金融研 究2 0 0 1 年第6 期 5 戴国强，陆蓉中国股票市场的周末效应检验，金融研究，1 9 9 9 年第4 期 8 性的分析，这使得该模型的发展也很快。即从传统的a r c h 模型发展到g a r c h ， 后来又出现了q g a r c h ，m a r c h ，e g a r c h 等模型。中国学者也对该模型在中国的实 证分析进行了研究，他们的研究结果基本上是一致的。徐剑剐、唐国兴1 ( 1 9 9 9 ) 从g a r c h 一 i 模型实证的角度研究了我国股票市场报酬与存在的波动性的关系。吴 其明、季忠贤、杨晓荣2 ( 1 9 9 8 ) 阐述了a r c h 模型在中国股票市场的应用。徐绪 松、马莉莉、陈彦斌3 ( 2 0 0 2 ) 对我国上海股票市场的g a r c h 效应进行了实证研 究，对上海股票市场的过度峰值、波动的集群性等重要的时间序列特征进行了研 究，认为上海股市的收益率序列具有显著的异方差性并可以采用g a r c t ( 1 ，1 ) 模 型对收益率序列的波动性进行解释和预测。邹建军、张宗益、秦掾( 2 0 0 3 ) 运用 g a r c h 模型计算了我国股市的风险价值( v a r ) 也证实了上海股票市场波动性的 集群性以及波动的尖峰厚尾性质，通过拉格朗日( l m ) 检验，发现上海股市的日 收益率服从a r c h 过程，分别采用g a r c h ( 1 ，1 ) 模型，r i s km e t r i c s 和移动平 均法预测上海股市日收益率的波动性，结果表明g a r c h 比r i s km e t r i c s 和移动 平均法更能准确反映我国股市的风险。 总之，我国学者针对上海股票市场以及深圳股票市场的波动性的研究，无论 是从波动的周期性规律上还是从波动特征的刻画方面，都作了较全面地阐述。这 些研究对于客观认识我国股票市场波动的规律性具有重要的意义。但同时，我们 也能看出，对于研究债券市场波动规律以及研究股票市场与债券市场波动关系的 相关文献非常有限，这类关系金融改革的重大课题应当予以充分的关注。 徐剑刚，唐国兴，有效汇率指数及其应用，数量经济技术经济研究，1 9 9 9 年1 l 期 2 吴其明，季忠贤，杨晓荣，白回归条件异方差模型及其应用t 预测，1 9 9 8 年第4 期 3 徐绪松，马莉莉，陈彦斌，我国上海股票市场g a r c h 效戍实证研究，武汉大学学报，2 0 0 2 年6 月 3 中国股票市场波动和债券市场波动的因果关系分析 3 1 因果关系的界定及分析意义 所谓因果关系是指变量之间的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的 变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化，尽管我们可以根据经济理 论对变量间的因果关系做出初步的判断，但由于不同的经济理论所依据的前提假 设不一致，使得有时单凭经济理论很难做出合理的判断，甚至可能会给同一对变 量间的因果关系做出近似完全相反的判断，因此，用统计推断的方法，从实际观 测数据中得出变量间因果关系的经验判断，这或许是因果关系检验的一种有效方 法。股票市场和债券市场是资本市场的重要组成部分，是资金投向的两个重要场 所，股权融资与债权融资是融资的两个主要方式，根据经济理论对二者的关系进 行直观的分析可知：股票市场价格上涨，市场上的资金纷纷流入股市，债券市场 资金撤离，债券需求降低，从而导致债券价格下跌；相应的，债券市场价格上涨 同样会吸引资金从股市流向债市，在资金总量一定的情况下，两市吸纳的资金量 是此消彼涨的。所以，分析股市与债市波动的关系，我们首先需要从直观的角度 出发，研究两市波动之间是否存在一定的翘板效应以及有序波动。因此，本部分 将首先介绍g r a n g e r 因果关系检验。 3 2g r a n g e r 因果关系检验 3 。2 1g r a n g e r 因槊关系的涵义及_ 陂用 ( 1 ) g r a n g e r 因累关系模型的涵义 计量缀济模型的一个基本特征就是：所描述的经济关系是因果荚系。因此， 建立计量经济模型，第一项任务就是根据经济理论和实践筑验确寇有关影响因 素，即寻找事物变化的原西；然后稃利用判定系数、t 检验簿统计鬣判断所选因 素是否有鼎著影响。但是，两个变鬃的高度糊关并不意味着它们之蚓就一定存在 着蹒榘关系。倒如，g d p 与赞币供徐量m 通常是高菠相关的，但究竟是g d p 的增 长导致了 i 的增加，还是m 的增减促使了g d p 的增长，或者两者之间互为因果关 系。因此，确定两个经济交麓x 和￥之闯是脊存在鼹栗关系，或者分析x 是褥为 y 变化的原因，是经济研究中经常顾临的问题。 格兰杰因栗关系检验法楚美强掬娜著名的计量经济学家c 详j 。g r a n g e r 首 先提出，后经t i e n d r y 和r i c h a r d 发展的。格兰杰检验的基本依据是：将来不能 预测过去；翔栗y 豹变证魑x 萼 超瓣，鬻x 静变诧纛该发垒在y 匏交铯之蘸。困 l o 此利用分布滞后的概念，c w j g r a n g e r 于1 9 6 9 年对变量之间的因果关系作了 如下定义：如果x 是引起y 变化的原因，则x 应该有助于预测y ，即在关于y 过 去值的回归中，添加x 的过去值作为独立的解释变量，应该显著增加回归的解释 能力。此时，称x 为y 的原因( g r a n g e rc a u s e ) ，记为x = y 。如果添加x 的滞 后变量之后，没有显著增加回归模型的解释能力，则称x 不是y 的原因，记为 x y 。 根据格兰杰的因果关系定义，x 和y 之间有以下四种关系： x = y ，y x 单向因果关系，x 是y 变化的原因； y = x 。x y 单向因果关系，y 是x 变化的原因； x = y 。y ： x 双向因果关系，表明存在个或几个其他变量，他们既是引 起x 变化的原因，又是引起y 变化的原因； x y ，y xy 和x 之间不存在因果关系。 具体来讲，检验“x 是否是y 变化的原因”就需要以下几个步骤： 1 ) 利用0 l s 法，估计两个分布滞后模型： i r = q 誓一，+ q 。 f _ 1 0k i i r = q r ，+ b x ，+ j = li = 1 并计算各自残差平方和r s si 和r s s i i 。 2 ) 假设h 。：b l = b ：b k 0 ( x y ) ，即假设在模型i 中添加x 的滞后 之后并不能显著地增加模型的解释能力。为检验该假设，构造统计量： ( e s s u r s s l ) n k ，2 瓦西7 一f 忙，n s k ) 7 b s “) 3 ) 利用f 统计量检验原假设h 。，对于给定的显著水平q ，若f f a ，则拒绝原 假设，认为b i 中至少有一个显著的不为零，即x 是引起y 变化的原因( x = y ) 。 反之，则认为x 不是y 变化的原因( x y ) 。同理，可以检验“y 是否为x 的 交化原因”，只是在模型i 、i i 中将y 换成x ，x 换成y 即可。 ( 2 ) g r a n g e r 因果关系检验的应用 自g r a n g e r 因果关系诞生并介绍到我国以来，该方法被广泛地应用在我国 的经济与金融研究中。我国学者易纲( 1 9 9 6 ) 较早地运用格兰杰因果关系对我国 1 9 5 3 1 9 7 8 年间的国民收入增长率和广义货币增长率进行了经验检验。史永东 ( 1 9 9 8 ) 使用格兰杰因果关系检验分析了我国1 9 8 1 1 9 9 5 年间的货币供给变量 m 1 、m 2 与收入变量g n p 的关系。庞皓，陈述云( 1 9 9 9 ) 探讨了g r a n g e r 因果关 系的应用及其局限。杨咸月( 2 0 0 2 ) 对该类问题的研究也采用了格兰杰因果关系 分析法。冉茂盛( 2 0 0 2 ) 则采用了双变量格兰杰检验研究我国的经济增长与金融 发展的关系。 3 2 2 g r a n g e r 因果关系检验需注意的问题 在运用格兰杰因果关系检验时应注意以下两个问题： 第一，格兰杰检验方法对因果关系检验无疑具有重要的意义，但是g r a n g e r 因果关系检验作为一种统计推断本身就存在出错的可能。1 同时，格兰杰检验结 果对滞后其长度的变化比较敏感，即滞后期选择的不同可能会得到不一致的检验 结果。实际应用中，最好是多选几个不同的滞后期进行检验，如果检验结果一致， 则得出的结论是较为可信的。如果检验结果不一致，则其结论就不可信。还需要 进一步的分析其中原因。 第二，虽然格兰杰检验会推导出变量x 是变量y 的原因，但也不否认，可能 还有x 以外的其他变量也是引起y 变化的原因，同时改变量也与x 相关。在这种 情况下，通常解决的方法是在回归模型中也引入这些变量的滞后值，对其进行检 验。 3 3 中国股市波动与债市波动的因果关系分析 3 3 1 数据的选取 在数据的选择上，我们选择了1 9 9 8 年5 月的国债交易月平均交易额。以1 9 9 8 年1 月为1 0 0 ，计算国债交易指数，数据的截止e l 期为2 0 0 3 年l i 月。股票市场 的数据方面，我们选择上海证券交易所提供的数据，主要是上证综合指数选取数 据的日期也主要为1 9 9 8 年5 月至2 0 0 3 年1 1 月。数据的选取并计算整理后，我 们将得到的数据列为表3 - 1 ，从表3 - 1 中可以得到中国债券市场和中国股票市场 1 9 9 8 年5 月至2 0 0 3 年1 1 月的指数波动情况。由于无法直接得到债市交易的总 表3 - 1 ：债券市场指数和股票市场指数( 1 9 9 8 年5 月至2 0 0 3 年1 1 月) 时间债券市场指数股票市场指数时间 债券市场指数股票市场指数 1 9 9 8 ，51 0 7 9 31 4 1 1 22 0 0 l ，39 1 2 22 1 1 2 7 8 1 9 9 8 ，61 4 9 8 11 3 3 922 0 0 1 ，49 1 5 42 1 1 9 1 8 1 9 9 8 ，72 0 1 9 31 3 1 6 9 l2 0 0 1 59 7 6 4 2 2 1 4 2 6 1 9 9 8 ，8 2 1 4 7 81 1 5 0 2 22 0 0 l ，69 3 - 3 02 2 1 8 0 3 1 9 9 8 ，91 5 8 0 61 2 4 2 8 92 0 0 1 ，76 7 9 21 9 2 0 3 2 参见庞皓陈述云葛兰杰因果检验的有效性及其应用统计与决策，1 9 9 9 ，9 ：1 7 1 9 1 9 9 8 ，1 0 7 3 7 01 2 1 7 3 l2 0 0 l ，89 6 5 2 1 8 3 4 1 4 1 9 9 8 ，1 18 8 3 21 2 4 7 4 12 0 0 l ，91 2 4 6 9 1 7 6 4 8 7 1 9 9 8 。1 21 5 7 0 41 1 4 6 72 0 0 l ，1 01 5 3 2 41 6 8 9 1 7 1 9 9 9 ，l1 0 9 5 31 1 3 4 6 72 0 0 l ，1 l1 7 3 6 51 7 4 7 9 9 1 9 9 9 。2 1 1 7 2 71 0 9 0 0 82 0 0 l ，1 21 3 8 6 71 6 4 5 9 7 1 9 9 9 ，31 7 5 5 8 1 1 5 8 0 52 0 0 2 ，l 1 3 7 o l1 4 9 1 6 7 1 9 9 9 ，41 7 5 7 92 0 9 32 0 0 2 ，21 2 9 1 4 1 5 2 4 7 1 9 9 9 ，51 9 7 9 6 1 2 7 9 3 32 0 0 2 ，3 1 3 3 3 2 1 6 0 3 9 1 1 9 9 9 ，61 5 1 7 9 1 6 8 9 4 3 2 0 0 2 ，41 5 1 4 71 6 6 7 7 5 1 9 9 9 ，78 3 7 21 6 0 1 4 62 0 0 2 ，52 3 4 3 31 5 1 5 7 3 1 9 9 9 ，81 0 1 7 81 6 2 7 1 22 0 0 2 ，6 1 9 42 21 7 3 2 7 6 1 9 9 9 ，97 8 9 01 5 7 0 72 0 0 2 ，71 1 3 3 9 1 6 5 1 5 9 1 9 9 9 ，1 07 6 2 21 5 0 4 5 62 0 0 2 ，8 9 2 9 81 6 6 6 6 2 1 9 9 9 ，1 l6 0 9 01 4 3 4 9 7 2 0 0 2 ，91 7 8 4 71 5 8 1 ，6 2 1 9 9 9 ，1 28 6 5 0 1 3 6 6 5 82 0 0 2 ，1 02 4 1 5 61 5 0 7 5 2 0 0 0 ，16 9 1 5 1 5 3 52 0 0 2 ，l l3 1 2 8 01 4 3 4 1 8 2 0 0 0 ，26 5 8 81 7 1 4 5 8 2 0 0 2 ，1 24 2 0 0 9 1 3 5 7 6 5 2 0 0 0 ，36 9 4 7 1 8 0 0 2 32 0 0 3 ，l 9 9 6 81 4 9 9 8 2 2 0 0 0 ，48 0 2 4 1 8 3 6 3 22 0 0 3 ，2 1 2 9 3 51 5 1 1 9 3 2 0 0 0 ，56 3 5 2 1 8 9 4 5 52 0 0 3 3 1 3 6 6 91 5 1 0 5 8 2 0 0 0 ，61 1 6 3 9 1 9 2 8 1 12 0 0 3 41 5 9 2 9 1 5 2 1 4 4 2 0 0 0 ，77 5 1 5 2 0 2 3 5 42 0 0 3 ，52 0 5 9 5 1 5 7 6 2 6 2 0 0 0 ，81 1 3 7 1 2 0 2 1 22 0 0 3 ，6 1 3 3 7 41 4 8 6 0 2 2 0 0 0 ，9 9 5 _ 3 92 0 2 1 22 0 0 3 ，7 9 0 1 4 1 4 7 6 7 4 2 0 0 0 ，1 0 1 0 0 5 41 9 6 1 2 92 0 0 3 ，8 8 8 1 l 1 4 2 1 9