（金融学专业论文）油价波动对中国股市影响的实证分析.pdf

a ne m p i r i c a ls t i n t e r n a t i o n a io 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成 果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明 学位论文作者签名：子磷秀 力l ) c 。年岁月z 产日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位 论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的 印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版， 并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有 权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学 校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不 以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内 容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。 学位论文作者签名：千捎锈 导师签名： 多，fo 年歹月垆日 p fj 年歹月垆日 摘要 在中国对石油的需求逐年攀升的背景下，本文试图探索国际油价波动对我国 股票市场的影响。文章主要采用了格兰杰因果检验、建立自变量回归模型( v a r ) 和脉冲响应函数等时间序列分析方法。本文发现：国际油价的上涨会在一定程度 上降低中国股市的资本化率、换手率、交易价值，从而给中国股市发展带来负面 影响，并且这种影响集中在短期内。因此，我国应该结合自身的实际情况并且借 鉴学习国外的先进经验，在适当的市场条件下加快建立健全有效的石油定价机制 和石油战略储备机制，并完善我们的石油期货市场和股票市场。 关键词：国际石油价格，股票市场，格兰杰因果检验，协整检验，变量自回归 a b s t r a c t w i mt h ed e g r e eo fd e p e n d e n c eo no i lg r o w i n gy e a ra f t e ry e a ri nc h i n a ，t h et h e s i s a t t e m p t st oe x p l o r et ot h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ei n t e r n a t i o n a lo i lp r i c ea n dc h i n a s t o c km a r k e t i nt h et h e s i s ，w em a i n l yu s et i m es e r i e sa n a l y s i si n c l u d i n gt e c h n i q u e so f a d f t e s t ，c o - i n t e g r a t i o nt e x t ，g r a n g e r - c a u s a l i t yt e s t ，v a r ( v e c t o ra u t o r e g r e s s i o n ) m o d e l ，a n di m p u l s er e s p o n s ef u n c t i o n t h et h e s i sf i n d st h a tt h er i s ei nt h e i n t o n a t i o n a lo i lp r i c eh a sa n e g a t i v ee f f e c to nc h i n as t o c km a r k e td u r i n gas h o r tt e r m ， s i n c ei tr e d u c e st h ec a p i t a l i z a t i o nr a t e ，t h et u m o v e r ，a n dt h et r a d i n gv a l u eo fc h i n a s t o c km a r k e t t h e r e f o r e w es h o u l de s t a b l i s ha ne f f e c t i v ep r i c i n gm e c h a n i s mf o ro i l a n da na p p r o p r i a t eo i ls t r a t e g i cr e s e r v es y s t e m ，a n di m p r o v eo u rf u t u r e sm a r k e t k e y w o r d s ：t h ei n t e r n a t i o n a lo i lp r i c e ，c h i n as t o c km a r k e t ，g r a n g e r - c a u s a l i t yt e s t ， c o i n t e g r a t i o nt e x t ，v a r ( v e c t o ra u t o r e g r e s s i o n ) m o d e l i i 目录 第1 章引言1 第2 章文献回顾2 第3 章数据和研究方法4 3 1 变量4 3 1 1 股市发展指标4 3 1 2 国际油价指标4 3 2 数据和处理4 3 3 研究方法5 3 3 1 单位根检验5 3 3 2 格兰杰因果检验5 3 3 3 协整检验5 3 3 4 向量自回归模型6 3 3 5 脉冲响应函数7 第4 章实证分析8 4 1 单位根检验8 4 2 格兰杰因果检验9 4 3 协整检验l o 4 4 向量自回归模型和脉冲响应函数1 1 4 4 1 建立关于国际油价与资本化率之间的v a r 1 l 4 4 2 建立关于国际油价与换手率之间的v a r 1 3 4 4 3 建立关于国际油价与交易价值之间的v a r 1 5 第5 章结论1 7 致谢2 0 参考文献2 1 l i l 附录a 未经调整的季度数据表2 3 个人简历2 5 i v 第一章引言 石油作为一种重要能源和资源，被广泛应用于各行各业，被称为整个社会的 “黑色黄金 、“经济血液”。而中国已进入重化工业发展阶段，对石油的需求 逐年攀升。从2 0 0 4 年起，中国已取代日本成为仅次于美国的世界第二大石油消费 国。预计至0 2 0 1 0 年和2 0 2 0 年中国石油进口量会达到1 6 亿吨和2 5 亿吨，对海外石 油的依存度分别超过5 0 和5 8 。巨大的石油进口量决定了我国经济对国际石油 价格的高度敏感性。国际能源署的一项研究表明：石油价格持续上涨1 0 美元，将 减缓中国经济增长率0 8 个百分点；国际著名的金融顾问公司摩根斯坦利的研究表 明：b r e n t 国际原油价格每上涨l 美元桶，中国g d p 将损失o 0 6 。 根据道琼斯理论，股票市场是经济的阴晴表。所以它自然而然与国际石油之 间也存在着千丝万缕的联系，也会受到石油价格的冲击。事实也证明如此：1 9 7 3 年的石油危机后，石油价格从1 9 7 3 年的每桶不到3 美元涨到超过1 3 美元，美国道 琼斯指数从1 9 7 3 年的1 0 5 1 点跌至1 9 7 4 年的5 8 4 点，跌幅达4 4 ：日经2 2 5 指数也从 1 9 7 2 年的5 2 3 6 点下跌到1 9 7 4 年的3 7 6 4 点，下跌了2 9 。第二次石油危机，使石油 价格从1 9 7 9 年的每桶1 5 美元左右最高涨到1 9 8 1 年2 月的3 9 美元。美国曾一度出现 高达1 5 的通货膨胀。道琼斯指数则表现平稳，到8 0 年代中期才出现暴跌；r 经 指数则从1 9 7 8 年的5 0 0 0 点左右涨至w j l 9 8 1 年8 月的8 0 19 a 后，才进入一轮回调1 。事 实表明，石油价格的波动对于股票市场存在间接影响。 因此，研究油价波动对中国股票市场的影响是金融发展理论在我国的检验， 从而具有重要的理论意义。同时，这些问题的正确回答直接关系国家监管当局防 范机制的构建，又具有深远的现实意义。 本文主要参考国务院发展研究中心信息网发布的1 9 9 8 年至2 0 0 9 年中国股票 市场发展指标、美国能源署石油价格数据。其中不少数据是由作者通过采集原始 数据后加工计算而得。 文章主要分成五个部分：第一部分引言；第二部分包括对所参考的一些重要 文献的回顾；第三部分介绍研究方法、变量指标及数据说明；第四部分是具体的 实证分析；第五部分是文章的总结，主要是在总结前部分实征分析结果的基础上， 结合中国当前的实际，提出政策建议。 数据来源：中国资本证券网，网址为h 鲍；丛! 巡盥篮l 鲤煞：璺垡鲢鲫址星呈! 丝是y 画i 世2 1 1 1 1 墨：5 ：璺1 5 q 51 殛! l 尘蝤l ，阅于 2 0 1 0 年3 月l o 日。 第二章文献回顾 石油作为重要的战略资源，而股市是经济运行的阴晴表，许多学者都选择从 石油价格与股票市场的关系来研究石油价格与经济发展的关系。 这方面国外研究者起步较早： k a u la n ds e y h u n ( 1 9 9 0 ) 利用1 9 4 9 年至1 9 8 4 年n y s e 的股票报酬率的年资料，针 对油价的变动如何影响股票报酬率所做的研究中发现，尤其是在美国于7 0 年代遭 受油价冲击时( 1 9 6 6 年至1 9 8 4 年间) ，通货膨胀的回归系数是非显著的，但油价的 系数则是为负且显著。 k a n e k o 、t a k a s h ia n dl e e ( 1 9 9 5 ) 将1 9 7 5 年至1 9 9 3 年间美、日的股价、工业产值、 通货膨胀率、油价变化及汇率作向量自回归的估计，发现美国的股价报酬并未受 油价影响，但日本股市则明显受油价影响。原因在于日本属于资源稀缺型国家， 经济严重依赖于国外石油供给。 s a d o r s k y ( 1 9 9 9 ) 使用向量自回归模型2 ，分析油价变动与美国股票实际报酬的 关系，研究期间用1 9 4 7 年1 月至1 9 9 6 年4 月的月资料。实证结果发现：第一、油价 变动与油价波动在影响实际股票报酬上扮演了重要的角色。第二、1 9 8 6 年后，油 价变动因子在解释实际股票报酬的预测误差变数上占很大的部分，甚至比利率还 大。s a d o r s k y 的实证结论与前文提到的k a u la n ds e y h u n ( 1 9 9 0 ) 的结论颇为相同。 c i n e “2 0 0 2 ) 通过非线性因果检验3 ，研究石油价格和股票市场之间的动态关联 性，证明了油价波动确实影响股票指数的报酬，这与石油对经济产出的影响是一 致的。此外，研究还发现油价与股市的关系在9 0 年代，此关系更为明显。 s y e da b a s h e r , a n dp e r r ys a d o r s k y ( 2 0 0 6 ) 贝j 通过建立一个国际多因素模型4 ， 同时考虑了有条件和无条件风险因素来探讨石油价格风险和新兴股票市场收益 率的关系。该研究用有力的证据证明了石油价格风险的影响着新兴市场股票价格 的回报。而研究结果对个人和机构投资者，管理者和决策者都具有很好的参考价 值。 m o h a nn a n d h a , a n dr o b e r tf a f f ( 2 0 0 7 ) 研究是否以及在何种程度上石油价格 冲击的影响股市回报的不利影响。报告分析了从1 9 8 3 年4 月至2 0 0 5 年9 月3 5 个数据 流期间的全球工业指数，最后得出结论：石油价格上涨，对除采矿业，石油和天 2 说明详见本论文3 3 3 部分。 3 说驯详见本论文3 3 2 部分。 4 所谓的多因素模型足指影响公司价值和股票价格的多个重要冈素构成的估价模型。不同类型的公司股票价 格的影响凶素 i 同，需建立不i r d 类型的基础多凶素模型。 2 然气行业外的所有行业的股票回报率产生负面影响。该结果与经济理论和以往的 实证研究相一致。最后报告建议国际投资者决定投资组合时可考虑石油价格风险 对冲。 n i c h o l a sa p e r g i s ，a n ds t e p h e nm m i l l e r ( 2 0 0 9 ) , 贝u 在研究中发现石油市场的冲 击对全球股票市场的影响只局限在小幅度的范围内。他们指出：不是所有的石油 价格冲击都是一样的，通过采用矢量误差修正可把石油价格冲击分为三部分：石 油供应冲击，全球总需求的冲击价格变化，以及全球石油需求冲击。最后建立向 量自回归模型，确定了这些结构冲击对样本股市回报的影响，并得出跟s a d o r s k y 不太一致的结论。 而近年来，随着中国经济和股票市场的发展，国内经济学者也开始越来越关 注石油价格对中国股市的影响。 杨永列、洪万吉等( 2 0 0 5 ) 使用1 9 9 9 年1 月1 日至2 0 0 4 年1 2 月3 1 日亚洲杜拜原油 每日收盘价格及以香港、新加坡、南韩与台湾四个亚洲股票市场每日的股价指数， 利用多元g a r c h 模型，实证探讨油价价格变动对股票市场报酬的影响。 胡燕京、张丽娜( 2 0 0 6 ) 使用上海和深圳两个证券交易所上市的石化类公司的 流通股本数和同收盘价构造了上化指数和深化指数，检验它们与上证指数和深证 指数i 刈的协整关系，研究它们的短期引导关系，结果显示：上化指数和深化指数 与上证指数和深证指数间不存在协整关系5 ，它们之间没有形成长期的均衡关系； 但通过引导关系的检验发现，它们之间存在明显的短期引导关系，一方的变动短 期内已经能够引导另一方。 雨说( 2 0 0 3 ) 认为油价在2 0 0 1 年之前对中国股市的影响并不显著，2 0 0 1 年以后 随着中国步入“重化工业 的时代，油价对中国经济及中国股市的影响越来越显 著，2 0 0 2 年以后随着油价的不断高企，其对中国股市的影响也将逐步显现出来。 杨贵宾( 2 0 0 5 ) 认为石油危机曾经给世界经济和资本市场带来巨大冲击，都伴 随着经济停滞和通货膨胀，那么也会对资本市场带来负面冲击，从价值投资角度 考虑，油价上涨对股票市场整体不利，高油价对于我国国内股票市场的影响整体 中性偏空，但原油开采、替代能源等行业存在投资机会。 5 协整关系具体解释详见奉论文3 3 3 部分。 第三章数据和研究方法 3 1 变量 为了对国际油价和我国股票市场发展之间的关系进行实证分析，本文构造两 组指标：一、描述我国股市发展的指标；二、反映国际油价变化的指标。 3 1 1 股市发展指标 r o s sl e v i n e 和s a r az e r v o s 在他们的“s t o c km a r k e t d e v e l o p m e n ta n dl o n g - r u n g r o w t h ”6 一文中提出了衡量股票市场发展的三大指标规模、流动性和风险分散。 其中风险分散主要考察资本市场的国际化水平是否存在国际间的套利机会。考虑 到我国资本市场尚未完全向外国投资者开放，资本项目仍然存在限制，风险分散 指标在我国资本市场参考意义不大，故我们确定以下指标作为衡量股票市场发展 的基本指标： ( 一) 股票市场规模指标：资本化率c a p i t a l i z a t i o n ( 用c a p 表示) 。它等于每 季的平均市价总值与季度名义g d p 的比率。其中每季的平均市价总值是该季度 三个月的月末市价总值的算术平均市价总值等于在上交所和深交所上市的股票 包括a 股和b 股的市价总值之和。而中国对于季度g d p 是以累计的形式统计和公布 的( 每次公布累计名义g d p ) ，每季的名义g d p = 本季度累计名义g d p 上季度累计 名义g d p 。 ( 二) 股票市场流动性指标包括交易价值v a l u e 和换手率t u r n o v e r 两个基本 指标。a 、交易价值v a l u e 指标( 用v a l u e 表示) ，这一指标具体衡量的是市场 交易相对于经济总量的活跃程度。它等于每季股票市场总成交额与季度名义g d p 的比率，其中每季股票市场总成交额是该季度三个月上交所和深交所股票包括a 股和b 股成交金额之和；b 、换手率t u r n o v e r 指标( 用t u r 表示) ，这一指标 具体衡量的是市场交易的活跃程度，它等于每季的股票总成交金额除以该季度的 股票平均市价总值。 以上所用的原始数据均来自国务院发展研究中心信息网国研数据。 3 1 2 国际油价指标 国际油价美国西德克萨斯中质原油现货价格月度数据，来自美国能源署官方 网站，并通过算数平均数的方法换算成季度数据。 3 2 数据及其处理 本文选用的数据样本时段为1 9 9 8 年第1 3 度至u 2 0 0 9 年第4 季度。在反映股市发 展的三个指标的计算中，分子分母中均具有较强的季节趋势，在合成指标时已经 相互抵消了季节趋势这个因素。另外，由于数据的自然对数变换不改变原来的协 整关系，并使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象7 ，本文对涉及到 的变量分别取对数，记为l n w t i 、l n c a p 、l n t u r 、l n v a l u e 。 3 3 研究方法 3 3 1 单位根检验 对时间序列数据进行分析，关键是要判断运用什么方法建立什么模型。首先 要对序列的平稳性进行检验。单位根检验是检验序列平稳性的常用方法8 。本文采 , 用a d f 检验9 ( a u g m e n t e dd i c k e r - f u l l 哪验证序列数据是否平稳。假定序列只服从 p 阶自回归过程，即a r ( p ) 过程，检验方程为： 型 a y , = 口+ 膨一l + 屈一l + ( 3 1 ) t = l 其中，叠f ) 是自噪声过程1 0 。我们将根据a i c 或b i c 准则1 1 来确定适当的滞后长度。 检验假设为：h 。：y = 0 ，日，：y 0 。如果拒绝日。，则时间序列没有单位根， 数据生成过程是平稳的，即，i ( 0 ) ；如果接受日。，则时间序列数据有单位根，是 非平稳的。如果平稳性检验结果表明两个变量都是一阶单整过程，且o i ( 1 ) 过程， 就需要继续进行协整检验；如果差分n - 1 次不平稳，差分n 次平稳，则该过程为n 阶单整，记为i ( n ) 。 3 3 2 格兰杰因果检验 根据g m n g e r 提出的检验方法，设两个变量序列 z 和亿 ，建立z 关于y 和 x 的滞后模型如下： 无约束条件回归： 】j ：= y h + 孱一i + “， ( 3 2 ) 有约束条件回归： 5 9 7 异方差现象是指对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数。异方差现象可能会导致的后果包括： 参数估计量非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效等。 8 检验平稳的方法还有d f ( d i c k c y - f u i l c r ) 、p p ( p h i l l i p s - p c r r o nt 9 9 s ) 、k p s s ( 1 9 9 2 ) 检验，其中k p s s 检验零假 设足平稳的。 9a d f 榆验通过在检验式中引入滞后差分项以消除误差项的自相关性，j 稳健性好于其他检验，常用于普通 序列( 1 f 面板序列) 的单位根榆验。，、， l o 自噪声过程p ，) 满足：( 1 ) g ，) = 0 ；( 2 ) 对所有的t ，e 忙? j ；仃2 ；( 3 ) 当f s 时，e g ，占，) = o 。 说明详见本论文3 3 4 部分。 5 z ：圭口以一，+ “， ( 3 3 ) 其中p 为滞后阶数。检验“x 不是引起y 变化的原因”，相当于对上述方程作零假 设h 。：屈= 及= 屈= = 。= 0 。检验f 统计量为： f ：( r s s o - r s s l ) p ( 3 4 ) r s s l 一2 p 1 ) 。 其中r s s 表示回归方程的回归残差平方和，r s s 。表示在约束零假设成立时的回 归残差平方和，n 为样本容量。检验统计量f 服从标准的f 分布，检验统计量f 的值 大于f 分布的临界值，则拒绝零假设，说明x 的变化是y 变化的原因；否则，说明 x 的变化不是y 变化的原因。 3 3 3 协整检验 e n g l e 和g r a n g e r l 2 指出，协整关系是指属于同阶非零单整的两个或两个以上时 间序列尽管是非平稳序列，但如果它们的某个线形组合可能构成零阶单整序列， 则认为两个变量序列之间存在协整关系。从协整的定义中可以看出其经济意义所 在：两个变量虽然具有各自的长期波动规律，但是如果它们是协整的，那么它们 之间就存在着一个长期稳定的比例关系。协整理论提供了一个新的检验模型变量 选取是否合适的方法。协整检验的方法较多，本文采用j o h a n s e n 检验1 3 。 3 3 4 向量自回归模型 向量自回归模型( v a rm o d e l ) 是s i m s 于1 9 8 0 年提出的，它是一种函数形式 为线形形式多方程联立的非结构化模型，也就是说各变量的联系不需要以经济理 论为基础，而且考虑了滞后变量的对模型的解释能力。它常用于预测相互联系的 时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。目前经济冲击分析大多 数是利用v a r 模型进行的，它可以解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。一 般的v a r 模型表达式为： y r = a t + + a f y 卜p + b t y f + + b ，置一，+ s ， ( 3 5 ) 其中y ，是m 维内生变量向量，置是d 维外生变量向量，a t a p 和e b ，是待估 1 2 e n g l e ，r o b e r tf ，a n dc w j g r a n g e r ( 19 8 7 ) ，“c o - i n t e g r a t i o na n d e r r o rc o r r e c t i o n ： r e p r e s e n t a t i o n , e s t i m a t i o na n dt e s t i n f ，e c o n o m e t r i c a5 5 ，p 2 5 1 - 2 7 6 1 3 其思路是利用协整过程的误差修正模型表示形式，对误荠修正下模犁所形成的参数矩阵进行极 大似然估计，并在估计过程巾确定协整关系数目以及完成对参数估计值的假设检验的研究方法。 6 计的参数矩阵，s 。为随机扰动项。 总的来看，在v a r 中，确定模型的结构不需要很多的理论，而只需说明两个 问题：( 1 ) 我们那些变量( 包括内生和外生的) 是相互作用的，因此应该把它 作为我们试图构造的某个经济系统模型的一部分；( 2 ) 足以反映变量彼此之间 大部分影响的最大可能的滞后数。 我们一般用a i c ( a k a i k ei n f o r r n a t i o nc r i t e r i o n ) 信息准则和b i c ( s c h w a r z c r i t e r i o n ) 信息准则来确定阶数。其计算方法1 4 由下式给出： a c = - 2 1 t + 2 n t ( 3 6 ) b c = 一2 1 t + n l n t t ( 3 7 ) 其中刀= k ( d + 础) 是被估计的参数总数，k 是内生变量个数，t 是样本长度，d 是外 生变量的个数，p 是滞后阶数，由下式给出： ，一tl 0 9 2 7 - - 冬l 。g p ：) 一i t ( 3 8 ) a i c 幂i b i c 信息准则要求它们越小值越好。 v a r 模型要求内生变量间应不存在协整关系，即不存在一种长期均衡关系， 而当内生变量存在协整关系时应该用v e c 模型。v e c 的一般表达式： k a y ，= 口o - b t z i + v e c m f - 1 + f a y h + 屈缸f - f + 幺位h + ) + t ( 3 9 ) i = 1 其中a y ，表示y ，的变化晕，缸、& ，表示、z ，的变化量，v e c l t i 表示向量误差修 正项，口疆口为调整系数，占，为平稳时间序列。 3 3 5 脉冲响应函数1 5 在对变量进行脉冲响应分析前，先要建立变量的v a r 模型，即向量自回归模 型。该模型通常用于相关时间序列系统预测和随机扰动对变量系统的动态影响。 标准的p 阶向量自回归模型v a r ( p ) 可表示为： y f = c + 口f y 卜l + a 2 y 卜2 + + 口p y f - p + s r ( 3 1 0 ) 其中，y ，表示t 时期的1 ) 向量( 夕，y ：，y 埘) ，办为o 刀) 自回归系数矩阵，扰 动项向量g 是白噪声的向量推广形式。 如果y ，满足协方差平稳条件，则从上式可以推导出向量的无穷阶移动平均模 型m a ( o o ) o n 下： 1 4 详见罗伯特s 、f 狄克，丹尼尔l 鲁宾费尔德著，钱小军等译计量经济模犁与经济预测， 北京：机械i ：业出版社，1 9 9 9 ，p 2 4 9 2 5 1 。 1 5 详见李雪松商级经济计量学2 0 0 8 年5 月第i 版p 1 5 3 7 y t = p + s t + p l s l - 1 + p 2 s t 2 + + pp e t pq 11 ) 该式中系数矩阵纺的第i 行、第i 列元素为： 墼( 3 1 2 ) o 毛；t 它等于时期t 靳个变量的新，自, ( i n n o v a t i o n ) 。占。增加一个单位而其它时期其它信息 不变的情况下，对时期t + s 第i 个变量y 印+ ，的影响。砂。+ ，船豇作为时间间隔s 的一 个函数，度量了在其他变量不变的情况下，y i , t + s 对y m 一个脉冲的反应，称为脉 冲响应函数。 两变量的v a r ( 1 ) 模型表示如下： x t = l 一l + 口1 2 誓一i + s 1 f( 3 1 3 ) y f = 口2 l y f _ l + 口2 2 y 卜l + s 2 f( 3 1 4 ) 随机扰动项g 和占：，称为新息。如果g 发生变化，不仅当前的x 值会立即改 变，而且还会通过当前的x 值影响到变量x 和y 今后的取值。脉冲响应函数试图描 述这些影响的轨迹，揭示了任意一个变量的扰动如何透过模型影响所有其他变 量，最终又反馈到自身的过程。 第四章实证分析 4 1 单位根检验 数据经过对数化、指数平滑之后，可以进行单位根检验，以判断序列的平稳 性。在本文中我们采取a d f 检验来验证各个变量的平稳性。利用e v i e w s 计量软件 得出结果，如表4 1 所示，通过检验我们可以看出变量l n w t i 、l n c a p 、 l n v a l u e 、l n t u r 的水平序列都是非平稳的，而其一阶差分序列，记为 d l n w t i 、d l n c a p 、d l n v a l u e 、d l n t u r 则都在1 的显著水平下拒绝含有 单位根的假设，因此这几个变量为一阶差分后是平稳的，为一阶单整序列。 表4 1 变量的a d f 检验结果 变量序列 a d f 统计量l 显著水平的临界值结论 l n w t i1 5 2 9 3 03 5 8 4 7 4不平稳 d u n w t i5 7 4 0 0 13 5 8 4 7 4平稳 l n c a p1 7 4 4 3 33 5 8 1 1 5不平稳 d l n c a p5 9 8 0 5 5 3 5 8 1 1 5 平稳 l n v a l u e2 1 6 8 5 43 5 7 7 7 2不平稳 d u v v a l u e8 0 9 2 9 03 5 8 1 1 5平稳 u 呵t u r 1 8 4 0 2 63 5 7 7 7 2不平稳 d l n t u r- 6 6 9 9 9 23 5 8 1 1 5平稳 4 2 格兰杰因果检验 由上一步单位根检验可知，序列l n w t i 、l n c a p 、l n v a l u e 、l n t u r 均 为非平稳序列，但它们的一阶差分均为平稳序列，即一阶单整。因此对变量 d l n w t i 和d l n c a p 、d l n v a l u e 、d l n t u r 进行格兰杰因果检验。同样利用 e v i e w s 计量软件，得到的检验结果如下： 表4 2d l n w t i 与d l n c a p 的格兰杰冈果检验结果 滞后期 l2345678 d u 、i w t i 不 是d l n c a p 的 0 0 7 9 1 0 0 1 8 40 0 3 5 50 0 4 8 70 0 0 3 70 0 0 3 2 0 0 0 2 8 o 0 1 8 9 原因 d l n c a p 不 是d l n w t i 的 o 0 9 1 30 3 6 8 30 3 8 4 20 3 6 6 30 3 0 6 90 4 2 7 70 2 9 8 50 5 3 6 9 原冈 表4 2 显示d l n w t i 从滞后1 期一直到滞后8 期对d l n c a p 都有较大的格兰杰 因果关系，即石油价格的变动对中国股市的资本化率的变化有很大的解释作用， 不管是短期还是长期。而反过来，我们则发现d l n c a p 只在滞后l 期时，置信在 9 0 8 8 的概率下对d l n w t i 有格兰杰因果关系，说明尽管中国股市的资本化率能 迅速影响国际油价，但其影响只持续在短期内。 9 表4 3d l n w t i 与l n v a l u e 的格兰杰因果检验结果 滞后期 1234567 8 d i m i 不 是d i j n v a i lt e0 0 3 5 50 0 7 9 30 0 8 5 40 0 9 0 2o 1 6 3 90 0 7 6 40 1 1 4 5 0 2 0 4 0 的原因 d u 叮v a l u e 不是d i ，n w t i0 2 5 0 40 5 5 7 20 6 6 6 60 6 9 9 60 5 6 3 00 4 3 0 00 5 9 3 7 0 4 4 4 0 的原因 表4 3 显示，国际油价滞后1 期时，即一个季度以9 6 5 4 的置信概率与中国股 市的交易价值具有格兰杰因果关系，但是中国股市的交易价值对国际油价的格兰 杰因果关系不明显，或者说解释能力不强，可以认为中国股市的交易价值变化并 不是国际油价变化的原因。 表4 4d l n w t i 与l n t u r 的格兰杰因果检验结果 滞后期l23 4 56 7 8 d l n w t i 不 是d u 呵t u r 的 0 1 7 5 00 0 4 3 90 0 8 8 30 1 5 8 30 1 2 3 7o 1 5 0 20 2 7 5 80 3 4 6 3 原因 d l n t u r 不 是d l n w t i 的0 4 6 7 3 0 9 8 3 2o 7 3 1 30 2 1 1 40 0 6 0 70 1 9 1 10 1 7 7 5 0 3 9 4 8 原因 表4 4 显示，国际油价滞后2 期，也就是半年后以9 5 6 2 的置信概率对中国股 市换手率的变动具有格兰杰因果关系，反之，中国股市换手率滞后5 期、6 期、7 期对国际油价具有格兰杰因果关系，其置信概率分别为9 4 9 4 、8 0 9 9 、8 2 2 6 ， 说明一年后中国股市换手率对国际油价变动有一定的解释能力。 4 3 协整检验 由于国际油价和所有的股票市场发展指标都是一阶单整序列，因而我们可以 对其进行协整分析。我们采用j o h a n s e n 协整检验对国际油价分别与中国股市发展 指标之间的关系进行分析。由于采取的是两变量系统进行分析，因此，零假设为 两个变量之间没有协整关系；拒绝零假设则意味着变量之间存在协整关系。 1 0 表4 5 l n w t i 和l n c a p 的协整检验结果 原假设：协整方程个数 特征值t 统计量5 临界值 r = 00 1 0 1 8 8 47 9 6 9 8 7 71 5 4 9 4 7 1 降10 0 6 3 6 8 33 0 2 6 8 7 93 8 4 1 4 6 6 表4 6l n w t i 和l n t u r 的协整检验结果 原假没：协整方程个数特征值t 统计量5 临界值 r = 00 1 4 5 6 8 49 2 2 9 2 7 3l5 4 9 4 7 l 降10 0 4 2 2 6 41 9 8 6 4 0 03 8 4 1 4 6 6 表4 7l n w t i 和l n v a l u e 的协整检验结果 原假设：协整方程个数 特征值t 统计量5 临界值 r = 0 0 1 8 7 2 0 31 0 3 5 9 1 2 1 5 4 9 4 7 1 r = 1o 0 1 7 7 6 4o 8 2 4 5 0 73 8 4 1 4 6 6 从以上的检验结果来看，每一个t 统计量小于5 显著水平下的临界值，因而 第一个原假设被接受，即国际油价( l n w t i ) 与反映中国胶市发展的三个代表指 标：资本化率( l n c a p ) 、交易价值( l n v a l u e ) 、换手率( l n t u r ) 不存在 协整关系，即不存在一种长期均衡关系，从而满足建立v a r 模型的要求。 4 4 向量自回归方程和脉冲响应函数 通过前两节的检验，我们确定了国际油价与中国股市的资本化率、交易价值、 换手率具有格兰杰因果关系，但不存在长期的均衡关系，因此通过使用向量自回 归方程可以进一步分析石油价格和中国股市的资本化率、交易价值、换手率的关 系，从而得到石油价格波动对中国股市发展的具体影响。 4 4 1 建立关于d l n c a p 与d l n w t i 的向量自回归模型 正如上文理论所描述的，在构建向量自回归方程前，首先要确定滞后期。因 此，本文采用比较常用的a i c 准则和s c 准则来确定。在滞后期为l 一8 时，分别得 到a i c 值和s c 值如下： 表4 8 关于d l n c a p 与d l n w t i 的a i c 值和s c 值 滞后期 0 l 2 3 4 5 678 a i c 值 1 1 8 6 11 7 3 7 61 6 9 6 21 5 5 0 21 6 8 2 31 8 3 2 81 7 6 1 5一1 6 7 7 0 1 5 4 6 4 s c 值 1 1 0 0 71 4 8 1 61 2 6 9 60 9 5 3 1，0 9 1 4 50 8 9 4 40 6 5 2 40 3 9 7 4 0 0 9 6 1 根据a i c 准则和s c 准则，在决定自回归模型的滞后结构时，选择a i c 值和s c 值最小时的滞后期。从表4 8 中可以看出，当滞后期为5 时，a i c 值最小；而滞后 期为3 时，s c 值最小。因此，选择滞后期为5 可以拟合的更好。 同样，使用e v i e w s 计量软件，将v a r 模型中的参数整理如下： 表4 9 回归方程参数表( d l n c a p 和d l n w t i ) 解释变量被解释变量t 统计量被解释变量 t 统计量 d l n c a pd i n w t i d l n c a p ( - l 、 0 4 5 0 4 5 73 1 6 6 4 4o 1 9 1 6 6 7 1 1 5 0 3 5 d l n c a p ( - 2 1 0 1 5 9 2 1 81 1 8 0 5 50 1 0 3 1 7 5 0 6 5 3 1 8 d l n c a p ( - 3 1 0 2 6 1 5 7 72 1 9 0 4 l0 1 0 6 3 9 0 0 7 6 0 6 6 d l n c a p ( - 4 ) 0 11 4 5 5 21 0 8 5 7 50 2 0 6 3 7 一1 6 7 0 0 8 d l n c a p ( - 5 ) 0 4 8 0 2 0 84 2 3 3 90 0 9 9 6 9 0 7 5 0 4 6 d l n w t i ( - 1 ) 0 5 7 2 6 313 9 6 2 8 l0 2 4 5 5 2 4 1 4 5 0 7 4 d l n w t i ( 2 ) 0 0 0 6 4 6 42 0 3 9 5 90 3 6 18 9 1 8 9 2 4 1 d l n w t i ( 一3 ) o 0 0 0 4 2 8- 0 0 0 2 4 7 0 1 4 0 4 0 4 0 6 9 3 1 8 d l n w t i ( - 4 ) 0 0 3 6 0 3 80 1 8 1 1 4 0 1 2 0 4 5 - o 5 1 6 9 2 d l n w t i ( - 5 ) 0 1 4 0 9 9 21 7 2 1 2 70 4 3 5 8 3 5 1 9 0 3 6 8 c 0 0 2 9 0 6 31 1 9 3 3 50 0 5 7 4 3 4 2 0 1 3 5 1 a d j r s q u a r e d 0 8 3 0 1 0 60 5 8 4 4 0 影 度 虚 r e s p o n s e0 1 d l n c a pt od l n w t i ， 。 7 7 。” 一” 一。，“ jii：，7：=二，-。-、，。 乙一， 1234567891 0 图4 i 关于d l n c a p 与d l n w t i 的脉冲响应函数 图4 1 显示，当给国际油价一个正向冲击后，中国股市的资本化率会在第l 期 内较为迅速的下降，第2 期后才会逐步回升，而到第7 期达到最高点，之后逐渐回 落，第9 期后恢复平稳。最终国际油价没有给中国股市资本化率带来长期的影响。 4 4 2 建立关于d l n t u r 与d l n w t i 的向量自回归模型 首先要确定滞后期，根据表4 1 0 ，选取滞后期为6 。 表4 1 0 关于d l n t u r 与d l n w t i 的a i c 值和s c 值 滞后期 0l2345678 a i c 值1 1 4 4 41 1 0 2 01 1 0 5 11 2 0 5 01 1 5 7 11 2 5 0 51 4 7 4 91 3 6 4 21 2 0 1 3 s c 值1 0 5 9 10 8 4 6 1- 0 6 7 8 5- 0 6 0 7 90 3 8 9 3- 0 3 1 2 1- 0 3 6 5 90 0 8 4 50 2 4 8 9 然后使用e v i e w s 计量软件，将v a r 模型中的参数整理如下： 如 佰 仲 晒 仲 佰 表4 11 回归方程参数表( d l n t u r 平i i d l n w t i ) 解释变量 被解释变量t 统计量被解释变量t 统计量 d u n t u rd l n w t i d l n t u r ( - 1 ) 0 1 4 8 8 2 21 0 5 9 6 8 0 0 7 5 8 7 7 0 5 5 2 0 8 d l n t u r ( 一2 ) 0 0 4 3 2 6 90 3 2 3 9 70 1 7 2 0 1l 1 3 1 6 0 4 d l n t u r ( 3 ) 0 5 2 8 2 0 93 9 0 3 5 30 1 5 7 1 1 7 1 1 8 6 4 8 d l n t u r ( - 4 ) - 0 2 1 3 0 91 5 0 1 6 70 2 0 6 2 2 5 1 4 8 5 0 4 d l n t u r ( - 5 ) 0 0 4 3 1 9 30 3 4 5 3 2o 2 1 5 1 7 3 1 7 5 7 8 4 d l n t u r ( 一6 ) 0 3 5 0 6 9 72 7 0 1 9 50 0 3 0 2 2 - 0 2 3 7 9 2 d l