汪冬華 雷曼 阮永平 汪辰

摘 要：本文按照上證綜合指數(shù)的走勢(shì)將2005年6月6日至2008年10月28日的整個(gè)樣本區(qū)間劃分為牛市和熊市兩個(gè)樣本子區(qū)間，采用樣本子區(qū)間內(nèi)的上證綜合指數(shù)和中債總指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率日數(shù)據(jù)，通過VAR(p)-BVGJR-GARCH(1,1)-BEKK模型實(shí)證分析了不同市態(tài)下中國股市和債市間溢出效應(yīng)的異化現(xiàn)象。結(jié)果顯示，在牛熊市中，我國股市債市間不存在均值溢出效應(yīng)，但兩市場間的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在著顯著差異。牛市時(shí)期，兩市場間存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，但一個(gè)市場的條件方差對(duì)另一市場負(fù)沖擊不存在非對(duì)稱效應(yīng)。而熊市時(shí)期，兩市場間只存在股市對(duì)債市的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，且一個(gè)市場的條件方差對(duì)另一市場負(fù)沖擊均存在非對(duì)稱效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：牛市；熊市；股票-債券市場；溢出效應(yīng)；VAR-BVGJR-GARCH-BEKK模型

中圖分類號(hào)：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-5192(2012)04-0046-07

Dissimilation of Spillover Effect among the Chinese Stock Market and Bond

Market between Bull and Bear Markets

——An Empirical Research Based on the Shanghai Composite Indexand the China Bond Assembled Index

WANG Dong-hua1, LEI Man1, RUAN Yong-ping1, WANG Chen2

(1.The Financial Engineering Research Centre of Business School, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China; 2.Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089, USA）

Abstract:In this paper, the whole sample period is divided into two periods from 6 June 2005 to 28 October 2008, one is bull market period and another is bear market. Using the daily log return of the SHCI and the CBAI between bull and bear markets, we empirically analyze the dissimilation of spillover effect between the Chinese stock market and bond market in different market states with VAR-BVGJR-GARCH-BEKK model. The empirical results demonstrate that there arent significantly mutual mean spillover effects in the Chinese stock market and bond market between bull and bear markets, but distinct difference exists in the volatility spillover effect within the two financial markets between bull and bear markets. In bull market, there are remarkably the bidirectional volatility spillover effects between the two markets, whereas there isnt the response of the one market to the negative shocks of the other market. However, in the bear market, we find evidence of unidirectional volatility spillovers from the Chinese stock market to the Chinese bond market, and there is the response of the one market to the negative shocks of the other market.

Key words:bull market; bear market; stock-bond market; spillover effect; VAR-BVGJR-GARCH-BEKK model

1 引言

在經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化的背景下，作為我國金融體系的兩大重要子市場，股票市場和債券市場間的相互聯(lián)系與影響應(yīng)更加緊密。股市債市間此種關(guān)聯(lián)性多數(shù)源于兩市場間的溢出效應(yīng)。兩市場間的溢出效應(yīng)包括均值溢出效應(yīng)和波動(dòng)溢出效應(yīng)。股市債市間均值溢出效應(yīng)是指兩市場收益的信息傳導(dǎo)，可用來反映股市債市間領(lǐng)先和滯后的關(guān)系；而波動(dòng)溢出效應(yīng)是指兩市場波動(dòng)的信息傳導(dǎo)，能較好地刻畫股市債市間波動(dòng)傳導(dǎo)的途徑和方向，反映市場之間的信息流動(dòng)過程和相互作用機(jī)理。我國股市債市間的溢出效應(yīng)可以較為全面地體現(xiàn)兩個(gè)金融市場之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞狀況。由此可見，中國股票市場與債券市場間溢出效應(yīng)的研究對(duì)于了解兩市場間的信息傳導(dǎo)機(jī)理以及金融政策實(shí)施都具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于股票市場和債券市場的關(guān)系做了許多有益的探索研究。Li研究了G-7國的股市和債市的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明，在40年左右的時(shí)間內(nèi)，各國股市債市都存在顯著的波動(dòng)溢出關(guān)系［1］。Francis, Iftekhar和Delroy發(fā)現(xiàn)在發(fā)達(dá)國家中股市和債市間有顯著的雙向均值溢出和波動(dòng)溢出［2］。但是，Wu發(fā)現(xiàn)在新興市場經(jīng)濟(jì)國家中股市債市僅存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng), 而均值溢出并不顯著［3］。Goeij等

采用二元ADVECH模型實(shí)證研究了美國的國債市場和股票市場在同時(shí)受到同方向和反方向的信息沖擊時(shí)，債券和股票之間的條件方差(協(xié)方差)的非對(duì)稱效應(yīng)［4,5］。Dean等利用GARCH模型對(duì)1992年至2006年間澳大利亞的股市和債市的溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，兩市之間存在不對(duì)稱的雙向均值溢出效應(yīng)和單向波動(dòng)溢出效應(yīng)［6］。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于中國股市債市間的溢出效應(yīng)也做了相關(guān)研究。王璐和龐皓采用2002年1月14日至2006年12月31日的上證綜合指數(shù)和中國債券總指數(shù)的日收盤數(shù)據(jù)，通過MV-GARCH模型實(shí)證研究了我國股市和債市的波動(dòng)溢出效應(yīng)。結(jié)果顯示，中國股市和債市波動(dòng)溢出具有明顯時(shí)變特征，波動(dòng)影響不對(duì)稱，股市對(duì)債市影響大于債市對(duì)股市影響［7］。陸賢偉、董大勇和紀(jì)春霞選取2005年1月4日至2008年12月31日期間的上證國債指數(shù)和滬深300指數(shù)作為代表來研究股市和債市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn), 債券市場和股票市場存在顯著條件方差非對(duì)稱效應(yīng), 而債券市場和股票市場間對(duì)同一信息呈反方向變動(dòng)的協(xié)方差非對(duì)稱效應(yīng)也在一定程度上顯著存在［8］。王斌會(huì)、鄭輝和陳金飛采用2005年7月22日至2009年5月27日期間的上證綜指和中國債券總指數(shù)的日數(shù)據(jù)，利用向量自回歸多元GARCH模型對(duì)我國股市和債市間的價(jià)格及波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，股市債市間不存在均值溢出效應(yīng)，只存在從股市到債市的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)［9］。李成、馬文濤和王彬采用2005年7月22日至2009年7月10日的日數(shù)據(jù)，其中分別選取上證綜合指數(shù)變化率和國債綜合指數(shù)變化率表征股票市場收益率和債券市場收益率，利用VAR(6)-GARCH(1,1)-BEKK模型實(shí)證研究了我國股票市場和債券市場等主要金融市場的溢出關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，股市債市間均存在雙向的均值和波動(dòng)溢出效應(yīng)［10］。國內(nèi)學(xué)者前面研究的結(jié)論有的表明中國股市債市間存在均值溢出效應(yīng)，而有的說明兩市場間卻不存在均值溢出效應(yīng)；至于兩市場間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，多數(shù)認(rèn)為股市對(duì)債市的波動(dòng)溢出效應(yīng)要顯著。

從上面的國內(nèi)外文獻(xiàn)可看出，已有研究局限于對(duì)金融市場的整體樣本進(jìn)行研究, 并沒有區(qū)分在牛熊市中的狀況。基于行為金融學(xué)理論［11］，不同市態(tài)下投資者的心理和行為會(huì)存在差異和表現(xiàn)出不同的特征，從而導(dǎo)致金融市場間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系在牛市和熊市下會(huì)存在差異。因此，根據(jù)市場走勢(shì)劃分研究時(shí)期有助于發(fā)現(xiàn)不同市場態(tài)勢(shì)下的中國股市和債市間的溢出效應(yīng)?；诖?，本文按照上證綜合指數(shù)的走勢(shì)將整體樣本區(qū)間劃分為牛市和熊市兩個(gè)樣本子區(qū)間，采用樣本子區(qū)間內(nèi)的上證綜合指數(shù)和中債總指數(shù)的數(shù)據(jù)資料，通過構(gòu)建反映中國股市和債市溢出效應(yīng)的模型，實(shí)證研究中國股市和債市溢出效應(yīng)在牛熊市中的異化現(xiàn)象。這對(duì)于促進(jìn)我國股票市場和債券市場的健康協(xié)調(diào)發(fā)展以及認(rèn)識(shí)我國股票市場和債券市場間金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)理具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

2 數(shù)據(jù)及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)的選擇及特征說明

上海證券交易所的股票成交額和籌資總額均排在世界第三，上交所股票總市值占GDP比值已超過50%，上證A股能夠較好地代表中國股票市場發(fā)展?fàn)顩r，因此本文選取上證綜合指數(shù)（以下簡稱SHCI）表征中國股市的發(fā)展?fàn)顩r。同時(shí)，中央國債登記結(jié)算有限公司編制的中債總指數(shù)(以下簡稱CBAI）作為反映整個(gè)債券市場價(jià)格波動(dòng)的參考，該指數(shù)體現(xiàn)了銀行間市場和交易所市場中債券整體的交易情況，是我國債券市場價(jià)格變動(dòng)的“指示器”，能夠全面地反映和代表中國債券市場的價(jià)格波動(dòng)情況，具有良好的市場代表性，因此，本文選取中債總指數(shù)反映中國債市的價(jià)格波動(dòng)狀況。所有數(shù)據(jù)來源于Wind資訊。故本文選取上證綜合指數(shù)和中債總指數(shù)作為代表來研究中國股市和債市間的溢出效應(yīng)。

2005年4月29日，中國證監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于上市公司股權(quán)分置改革試點(diǎn)有關(guān)問題的通知》，同年5月10日首先選擇了4家上市公司作為試點(diǎn)對(duì)象，這標(biāo)志著股權(quán)分置改革試點(diǎn)工作啟動(dòng)。之后，中國股市自2005 年6月6日起迎來一波上漲行情，上證綜合指數(shù)于2007年10月16日達(dá)到階段最高點(diǎn)6124，之后一路下跌，2008年10月28日上證綜合指數(shù)達(dá)到階段最低點(diǎn)1664。因此，本文選取2005年6月6日至2008年10月28日為數(shù)據(jù)整個(gè)樣本區(qū)間，剔除交易日期不匹配的數(shù)據(jù)之后, 共得到828組數(shù)據(jù)。其中，樣本區(qū)間又分為兩個(gè)子區(qū)間，分別是中國股市的牛市行情階段：2005年6月6日至2007年10月16日；中國股市的熊市行情階段：2007年10月17日至2008年10月28日。另外, SHCI指數(shù)和CBAI指數(shù)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，因此兩個(gè)指數(shù)的日對(duì)數(shù)收益率分別定義為

其中L表示聯(lián)合對(duì)數(shù)似然值，t表示時(shí)間，n表示序列個(gè)數(shù)。根據(jù)模型非線性的對(duì)數(shù)似然函數(shù)形式, 本文采用BHHH算法進(jìn)行迭代和優(yōu)化計(jì)算。

3 實(shí)證分析及結(jié)果

為了比較中國股市和債市溢出效應(yīng)在牛熊市中的差異，本文將在上述確定的牛市（2005年6月6日至2007年10月16日）和熊市（2007年10月17日至2008年10月28日）的行情階段內(nèi)利用SHCI指數(shù)和CBAI指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率日數(shù)據(jù)實(shí)證研究牛熊市中我國股市債市間溢出效應(yīng)的異化現(xiàn)象。

3.1 牛市時(shí)期

在2005年6月6日至2007年10月16日期間的牛市行情階段內(nèi)，利用SHCI指數(shù)日收益率序列和CBAI指數(shù)日收益率序列數(shù)據(jù)估計(jì)出牛市時(shí)期內(nèi)VAR(p)-BVGJR-GARCH(1,1)-BEKK模型中的參數(shù)，得出均值方程和條件方差方程。

4 結(jié)論

本文按照上證綜合指數(shù)的走勢(shì)將2005年6月6日至2008年10月28日的整個(gè)樣本區(qū)間劃分為牛市和熊市兩個(gè)樣本子區(qū)間，采用樣本子區(qū)間內(nèi)的上證綜合指數(shù)和中債總指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的日數(shù)據(jù)，通過兩變量VAR(p)-BVGJR-GARCH(1,1)-BEKK模型實(shí)證分析了牛熊市中我國股市債市之間均值、波動(dòng)和非對(duì)稱性溢出效應(yīng)的異化現(xiàn)象。結(jié)果表明：在牛市和熊市期間，我國股票市場和債券市場均具有顯著的方差集聚性和波動(dòng)持久性，兩市場間均不存在均值溢出效應(yīng)，但兩市場間的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在著顯著差異。牛市時(shí)期，我國股票市場和債券市場間存在顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但兩個(gè)市場中一個(gè)市場的條件方差對(duì)另一個(gè)市場負(fù)沖擊均不存在非對(duì)稱效應(yīng)。而熊市時(shí)期，股市與債市間只存在股市對(duì)債市的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，且兩個(gè)市場中一個(gè)市場的條件方差對(duì)另一個(gè)市場負(fù)沖擊均存在非對(duì)稱效應(yīng)。此實(shí)證分析獲得的結(jié)論較客觀地反映了目前中國股市與債市間影響的實(shí)際情況。必須指出的是，如果將牛、熊市的樣本放在一起討論則很可能遺漏一些重要信息。因此，根據(jù)市場走勢(shì)劃分研究時(shí)期有助于發(fā)現(xiàn)在牛熊市不同市態(tài)下我國股市和債市間的溢出效應(yīng)。

本文的分析表明，不管在牛市期間還是在熊市期間，我國股票市場和債券市場間都不存在均值溢出效應(yīng)，沒有價(jià)格上的信息傳導(dǎo)。這說明，我國股票市場和債券市場間的資金連通渠道缺乏，相互間沒有價(jià)格引導(dǎo)作用，資源的二次配置無法通過價(jià)格這一因素來實(shí)現(xiàn)。但在牛熊時(shí)期，我國股市債市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在異化現(xiàn)象。此發(fā)現(xiàn)表明，當(dāng)股市處于牛市行情時(shí)，投資者行為活躍，必然會(huì)在兩市場間頻繁地進(jìn)行資金流動(dòng)，從而導(dǎo)致市場間存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)；但市場的負(fù)沖擊在牛市行情背景下會(huì)被投資者忽略，以至于不會(huì)對(duì)另一市場造成過度影響。當(dāng)股市處于熊市行情時(shí)，投資者會(huì)從資金安全的角度出發(fā)，拋售股票購買債券，使得債券市場的流動(dòng)性大大提高，從而導(dǎo)致股市的波動(dòng)會(huì)顯著影響債市；同時(shí)，在股市熊市行情的背景下，兩個(gè)市場的利空消息都會(huì)加劇另一個(gè)市場的波動(dòng)。然而，從總體來看，我國股市債市間雖然存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，但是其影響系數(shù)的絕對(duì)值較小，其原因可能在于：一是我國債券交易市場分為銀行間市場和交易所市場，且將銀行資金限制在銀行間債券市場, 嚴(yán)禁其進(jìn)入股市，這對(duì)社會(huì)資金的轉(zhuǎn)移分流配置起到了很大的限制作用，導(dǎo)致市場價(jià)格無法通過資金紐帶聯(lián)系起來；二是我國股市和債市波動(dòng)要受到利率和存款準(zhǔn)備金等因素影響，并非只由對(duì)方市場波動(dòng)而引起變化。

綜上所述，為了促進(jìn)我國股票市場和債券市場的健康協(xié)調(diào)發(fā)展，擴(kuò)大兩市場的連通和提高兩市場的一體化，更好地發(fā)揮我國股票市場和債券市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和資金配置的功能，金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)逐步改變債券市場的分割狀況，加強(qiáng)債券市場的統(tǒng)一性，提高債券市場的整體效率，應(yīng)采取適當(dāng)?shù)拇胧┐偈官Y金能在有效市場下充分流動(dòng)，使資產(chǎn)價(jià)格能準(zhǔn)確地反映其自身的真實(shí)價(jià)值，構(gòu)建合理的“信息——預(yù)期——價(jià)格”機(jī)制。

參 考 文 獻(xiàn)：

［1］ALi Lingfeng. Macroeconomic factors and the correlation of stock and bond returns［R］. Yale ICF Working Paper No.02-46, AFA 2004 San Diego Meetings, 2002.

［2］AFrancis B B, Iftekhar H, Delroy H. Return-volatility linkages in the international equity and currency markets［R］. Discussion Papers 9, Bank of Finland, 2002.

［3］AWu R S. International transmission effect of volatility between the financial markets during the Asian financial crisis［J］. Transition Studies Reviews, 2005, 12(1): 19-35.

［4］AGoeij D P, Marquring W. Modeling the conditional between stock and bond return: a multivariate GARCH approach［J］. Journal of Financial Economietric, 2004, 12(4): 531-564.

［5］AGoeij D P, Marquring W. Stock and bond market interactions with level and asymmetry dynamics: an out-of-sample application［J］. Journal of Empirical Finance, 2009, 16(2): 318-329.

［6］ADean W G, Fall R W, Loudon G F. Asymmetry in return and volatility spillover between equity and bond markets in australia［J］. Pacific-Basin Finance Journal, 2010, 18(3): 272-289.

［7］A王璐，龐皓.中國股市和債市波動(dòng)溢出效應(yīng)的MV-GARCH分析［J］.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2009，28(1)：152-158.

［8］A陸賢偉,董大勇,紀(jì)春霞.債市和股市波動(dòng)非對(duì)稱性［J］.系統(tǒng)工程，2009，27(9)：10-15.

［9］A王斌會(huì)，鄭輝，陳金飛.中國股市、匯市和債市間溢出效應(yīng)的實(shí)證研究［J］.暨南學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2010，(4):37-45.

［10］A李成，馬文濤，王彬.我國金融市場間溢出效應(yīng)研究——基于四元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型的分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010，(6):3-19.

［11］ABaker M, Wurgler J. Investor sentiment and the cross-section of stock returns［J］. Journal of Finance, 2006, 61(4): 1645-1680.

［12］AGlosten L R, Jagannathan R, Runkle D E. On the relation between the expect value and the volatility of the nominal excess return on stock［J］. Journal of Finance, 1993, 48(5): 1779-1801.

［13］AKroner K, NgV. Modeling asymmetric co-movements of asset returns［J］. The Review of Financial Studies, 1998, 11(4): 817-844.

［14］AEngle R F, Kroner K F. Multivariate simultaneous generalized ARCH［J］. Econometric theory, 1995, 11(1): 122-150.