袁靈芝　劉松婷

摘要：文章將美國金融危機(jī)的股指與中國股市危機(jī)的股指納入統(tǒng)一分析框架，研究美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的聯(lián)動影響。文章選取2007～2018年滬深300和道瓊斯指數(shù)的每日收益率作為時間序列變量，通過建立VAR模型，針對美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)兩個時間段的股指聯(lián)動性進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果表明：道瓊斯指數(shù)是滬深300的格蘭杰原因，但滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因;從脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析中得出，兩個期間的股指受自身市場的影響比較大，來自對方市場的影響較小，文章的研究為中國繼續(xù)推進(jìn)股市宏觀調(diào)控提供了啟示。

關(guān)鍵詞：收益率;VAR模型;granger檢驗(yàn)

一、引言

2007～2011年美國次貸危機(jī)、全球金融危機(jī)以及2015年中國的股市危機(jī)，這些事件均對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。美國的次貸危機(jī)帶動全球經(jīng)濟(jì)受到影響，然而中國的股市危機(jī)是否帶動了美股股市波動呢？本文通過選取2007～2018年的滬深300和道瓊斯指數(shù)的股指收益率作為時間序列數(shù)據(jù)，針對美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)兩個時間段的股指聯(lián)動性進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)分析，研究美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的聯(lián)動性。

中國股市的相關(guān)研究：1.中國股市危機(jī)發(fā)生的主要原因：孫婷婷（2017）研究發(fā)現(xiàn)由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市流通，發(fā)生了期限錯配，從而導(dǎo)致股市危機(jī)的發(fā)生。2.相關(guān)股市指數(shù)的實(shí)證研究：翁東東（2007）實(shí)證結(jié)果表明滬深股市存在長期協(xié)整關(guān)系;梁靜（2017）研究結(jié)果表明上證綜合指數(shù)的股票交易量與收益率之間存在雙向Granger因果關(guān)系。3.調(diào)控股市波動的方法：劉宇彤（2018）發(fā)現(xiàn)融資、融券交易分別對股票市場的波動起到抑制和促進(jìn)作用。

金融危機(jī)的相關(guān)研究：俞會新等（2009）、譚常春等（2018）對金融危機(jī)傳染效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，得出美國金融危機(jī)時期，中國相對于發(fā)達(dá)國家所受影響較小;李楠楠（2017）發(fā)現(xiàn)金融危機(jī)時期可通過貨幣與財(cái)政政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;Serven L，Nguyen H（2010）研究中提出全球失衡傳統(tǒng)的觀點(diǎn)是發(fā)達(dá)國家中不可持續(xù)的高需求，另一種觀點(diǎn)認(rèn)為是世界資產(chǎn)需求和供應(yīng)不對稱的結(jié)果，同時研究了全球失衡在金融危機(jī)產(chǎn)生和傳播中所扮演角色的不同假設(shè)。

通過對上述文獻(xiàn)的梳理，本文創(chuàng)新點(diǎn)是在李亞鴿（2014）研究了滬深300指數(shù)與美股道瓊斯指數(shù)聯(lián)動性分析的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)考慮美國和中國兩個特殊時間段的股指聯(lián)動性分析，即2007年美國金融危機(jī)和2015年中國股市危機(jī)，用VAR模型做美國金融危機(jī)時期與中國股市危機(jī)時期下的股指聯(lián)動性研究，運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)是否具有因果關(guān)系，最后得出結(jié)論。

二、歷史數(shù)據(jù)分析

以下數(shù)據(jù)來源網(wǎng)易財(cái)經(jīng)與investing.com。圖1分析，道瓊斯、納斯達(dá)克綜合指數(shù)、標(biāo)普500分別均在2007年最后一季度達(dá)到最高點(diǎn)14279.96點(diǎn)、2861.51點(diǎn)、1576.09點(diǎn)反轉(zhuǎn)下跌。美國金融危機(jī)發(fā)生的直接原因是過度證券化、過多杠桿交易等經(jīng)濟(jì)過度虛擬化。經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)失衡以及過度化自由，還有缺乏市場監(jiān)管能引發(fā)金融甚至經(jīng)濟(jì)危機(jī);以下分析見圖2，上證指數(shù)、深證成指、創(chuàng)業(yè)板指、滬深300在2015年6月分別達(dá)到最高5178.19點(diǎn)、18211.76點(diǎn)、4037.96點(diǎn)、5380.43點(diǎn)之后反轉(zhuǎn)下跌。2015年中國股市危機(jī)由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市進(jìn)行流通，使股市發(fā)生了期限錯配，導(dǎo)致股市危機(jī)的發(fā)生，可以發(fā)現(xiàn)美國各股指和中國各股指之間均存在長期協(xié)整關(guān)系，通過圖3對比兩市走勢，美國股指的趨勢隨2015年中國股市危機(jī)前后波動的幅度并不大，因此，通過實(shí)證分析用granger檢驗(yàn)美國次貸危機(jī)與中國股市危機(jī)的相互影響關(guān)系。本文目的是針對兩次重要時間段的事件，研究美國金融危機(jī)與中國股市危機(jī)兩個時段的股指是否具有聯(lián)動性。

三、變量選取及研究方法

（一）變量選取

本文的數(shù)據(jù)來自網(wǎng)易財(cái)經(jīng)與investing.com，選取了2007年1月4日至2018年12月21日的滬深300與道瓊斯股指分別作為中國股市危機(jī)和美國金融危機(jī)的代表變量。剔除滬深300與道瓊斯不同時有的日期數(shù)據(jù)，剩余2826個樣本。rhs300、rdjia分別表示為第t日滬深300與道瓊斯的收益率?？紤]到誤差因素，指數(shù)日收益率的計(jì)算采取每日收盤價的對數(shù)之差，即rhs300=lnhs300t-lnhs300t-1，rdjia=lndjiat-lndjiat-1，最后剩余2825個樣本。

（二）研究方法

VAR模型適用于研究不同變量之間具有相關(guān)關(guān)系的時間序列數(shù)據(jù)。本文運(yùn)用VAR模型，其數(shù)學(xué)表現(xiàn)形式為：Yt=nt+mXt-z+εt，其中Xt是內(nèi)生變量，Xt-z是內(nèi)生變量的z期滯后變量，n是外生變量，ε是誤差向量，誤差向量與其自身滯后值、內(nèi)生變量X和外生變量n相互獨(dú)立。

（三）研究思路

本文把2007～2018年分為兩個階段，第一階段為2007～2013年為金融危機(jī)前后時期，第二階段把2013～2018年定為中國股市危機(jī)前后期，根據(jù)俞會新等（2009）;譚常春等（2018）;李亞鴿（2014）等學(xué)者的實(shí)證結(jié)果，認(rèn)為2006～2013年期間金融危機(jī)前后期對全球經(jīng)濟(jì)均存在不同程度的影響，互為格蘭杰原因，即令第一階段道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因?yàn)镼1，滬深300是道瓊斯的格蘭杰原因?yàn)镾1，均為已知變量，令第二階段道瓊斯對滬深300的影響為Q2，滬深300對道瓊斯的影響為S2，均為未知變量，本文格蘭杰實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果為Q和S，且Q=Q1+Q2，S=S1+S2。從圖1、2、3也可觀測出第一階段美國金融危機(jī)影響下中美股市走勢近似，第二階段中國股市危機(jī)期間道瓊斯上漲了約78%、滬深300增長了19%。故假設(shè)一，美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì)，中國的股市危機(jī)同樣影響美國股市波動;假設(shè)二，美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì)，中國股市危機(jī)時期美股股市波動不受中國的影響。

四、實(shí)證方法

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

以下實(shí)證圖和表均通過stata軟件操作、整理所得。對時間序列進(jìn)行分析首先進(jìn)行序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。見表1，rhs300和rdjia的原序列均為平穩(wěn)序列。

（二）最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

表2中根據(jù)HQIC、SBIC準(zhǔn)則需滯后一階，根據(jù)FPE、AIC準(zhǔn)則需要滯后18階，根據(jù)LR準(zhǔn)則需要滯后23階。如果根據(jù)HQIC、SBIC準(zhǔn)則可能過于簡潔;但如果根據(jù)FPE、AIC、LR準(zhǔn)則，可能高估滯后階數(shù)，將損失較多的樣本容量。經(jīng)檢驗(yàn)選擇滯后4階的VAR模型，能保證擾動項(xiàng)為白噪聲。

（三）VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

根據(jù)VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性的判別圖4可以看到對于滯后期為4有兩個內(nèi)生變量的VAR模型，其8個特征根都在單位圓內(nèi)，所有這個VAR模型是穩(wěn)定的。

（四）Granger因果檢驗(yàn)

表3的格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果顯示：在以rhs300為被解釋變量的方程中，如果檢驗(yàn)變量rdjia系數(shù)的聯(lián)合顯著性，得其卡方統(tǒng)計(jì)量為37.981，P值為0，所以認(rèn)為rdjia是rhs300的格蘭杰原因。如果以rdjia為被解釋變量其檢驗(yàn)結(jié)果顯示：卡方統(tǒng)計(jì)量為3.2688，P值為0.514，所以rhs300不是rdjia的格蘭杰原因。

針對上述檢驗(yàn)進(jìn)行分析，美國指數(shù)收益率下降的同時，中國指數(shù)收益率也在下跌，根據(jù)Serven L，Nguyen H（2010）研究了全球失衡在金融危機(jī)產(chǎn)生和傳播中所扮演角色。而中國指數(shù)收益率下降的時候，對美股指數(shù)收益率的影響不明顯，根據(jù)孫婷婷（2017）主要由于信貸資金加杠桿進(jìn)入股市流通導(dǎo)致2015年中國股市危機(jī)，以及李亞鴿（2014）研究的2008～2013年數(shù)據(jù)的股指聯(lián)動性實(shí)證結(jié)果互為格蘭杰因果關(guān)系，俞會新等（2009）研究得出2006～2008年互為格蘭杰原因。設(shè)本國各股指波動趨勢為等價關(guān)系，令第一階段QI為道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因與S1為滬深300是道瓊斯格蘭杰原因的條件下，本文實(shí)證得出Q為道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因和S為滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因，因此，也得出第二階段Q2道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因，S2滬深300不是道瓊斯的格蘭杰原因，故假設(shè)二成立。此結(jié)果可以表示2015年的中國股市危機(jī)時期主要是對自身有影響。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)用來解釋當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)生變量面臨隨機(jī)擾動項(xiàng)的一次沖擊時，對其系統(tǒng)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響程度。

圖5包含4個小圖，第一行的2個小圖均為rdjia 為脈沖變量，分別描述rdjia 對rdjia、rhs300的動態(tài)效應(yīng)，第二行的2個小圖均為rhs300為脈沖變量，分別描述rhs300對rdjia、rhs300的動態(tài)效應(yīng)，四張圖可以看出，道瓊斯沖擊會引起道瓊斯長期存在，同樣滬深300沖擊引起滬深300長期存在，即為慣性，滬深300對道瓊斯幾乎沒有太大作用，給道瓊斯施加一個正向單位的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時，滬深300在第一期收益率上升，直到第二期之后趨于平穩(wěn)，結(jié)論表明美國道瓊斯指數(shù)對中國滬深300指數(shù)會有一定的影響。

（六）方差分解分析

方差分解是將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各個變量沖擊所作的貢獻(xiàn)，及變量沖擊的貢獻(xiàn)率的比例，以此考察系統(tǒng)中各個變量沖擊的相對重要性。表4顯示，對rhs300進(jìn)行向前1天的預(yù)測，其預(yù)測方差完全來自于rhs300本身;即使向前作8天，依然有98.67%的預(yù)測方差來自于rhs300本身，其余1.33%來自于rdjia，這表明rhs300主要受自身的影響。表5顯示，如果做1天預(yù)測，則rdjia的預(yù)測誤差有98.8%來自于rdjia本身。但如果做8天預(yù)測，則依然有98.63%的預(yù)測方差來自于rdjia本身，其余1.37%來自于rhs300，這表明rdjia主要受自身的影響。總而言之，股票市場收益率的波動主要受本國自身因素的影響較多，受其他變量作用較小。

綜上，美國金融危機(jī)能影響中國經(jīng)濟(jì)，中國股市危機(jī)時期美股股市波動不受中國的影響。

美國金融危機(jī)的研究（俞會新等，2009;譚常春等，2018）中，美國的金融危機(jī)時期對中國經(jīng)濟(jì)具有傳染性，本文根據(jù)前者美國的金融危機(jī)影響中國的股市波動且具有聯(lián)動性的背景下，得出2015年中國股市危機(jī)前后期對美國股市的影響不具有聯(lián)動性，主要原因在于中國股市主要受自身原因的影響，且主要影響本國。危機(jī)的主要原因在于過度的杠桿化，即經(jīng)濟(jì)泡沫，政府要減輕這種過度杠桿，從而出現(xiàn)的“去杠桿”，其中融資融券帶來的最大問題就是杠桿率（孫婷婷，2017;劉宇彤，2018），因此，在除杠桿泡沫使股市經(jīng)濟(jì)蕭條之后，依然需要適當(dāng)?shù)恼{(diào)控穩(wěn)定中國的股市，避免恐慌性的拋盤。

五、結(jié)語

中美股市的運(yùn)行特點(diǎn)有所不同，如股指波動驅(qū)動力不同、投資者的結(jié)構(gòu)不同以及監(jiān)管的制度也不盡相同等。這種迥異也是美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)時期的股指聯(lián)動性存在差異具有研究的原因之一。本文通過建立滬深300指數(shù)與道瓊斯工業(yè)指數(shù)的VAR模型，得出美國金融危機(jī)和中國股市危機(jī)的股指聯(lián)動性影響。實(shí)證結(jié)果：道瓊斯是滬深300的格蘭杰原因，反之不成立;通過脈沖響應(yīng)和方差分解得出各股指主要受自身的影響，對其他國家的股指只是較少程度上的影響。最后針對中國股市調(diào)控提出建議。

1. 可以通過合理的融資融券交易來刺激股市交易的活躍性。

2. 可以學(xué)習(xí)其他市場規(guī)則改善中國股市交易規(guī)則，取其精華去其糟粕做到揚(yáng)長避短。如進(jìn)行雙向t+0交易，可以增加中國股市市場的靈活性，缺陷在于市場尚未成熟，投機(jī)漏洞較多，對于監(jiān)管的未知風(fēng)險較大，以及完善股市交易制度。

3. 有必要從業(yè)績方面考察對大股東減持進(jìn)行限制。對于一些沒有業(yè)績支撐的上市公司可能會存在大股東大量減持股票從而把風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁給中小散戶投資者，因此，需要加強(qiáng)對大股東減持的監(jiān)管。

4. 從宏觀手段方面可以通過貨幣政策和財(cái)政政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（李楠楠，2017），促使市場平穩(wěn)健康地發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳霞.全球史上最著名的9次金融危機(jī)[EB/OL].[2017-09-17].http：//www.worlduc.com/blog.aspx？bid=57859458.

[2]孫婷婷.市場流動性與中國股市危機(jī)關(guān)系研究[D].濟(jì)南：濟(jì)南大學(xué)，2017.

[3]翁東東.基于VAR模型的滬深股市的實(shí)證分析[J].淮陰工學(xué)院學(xué)報(bào)，2007（06）：49-53.

[4]梁靜.基于VAR模型的股票交易量與收益率研究[J].納稅，2017（23）：119.

[5]劉宇彤.融資融券對我國股市波動率的影響研究——基于滬深300指的實(shí)證分析[J].時代金融，2018（30）：148-149.

[6]俞會新，仇寶亮，肖艷伶.基于VAR模型的金融危機(jī)傳染效應(yīng)實(shí)證分析——以美國金融危機(jī)為例[J].全國商情（理論研究），2009（24）：51-52+103.

[7]譚常春，操毅文，葉五一.基于Expectile-based VaR變點(diǎn)檢測的金融傳染分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2018，37（02）：371-380.

[8]李楠楠.后金融危機(jī)時期我國貨幣財(cái)政政策的有效性分析——基于面板VAR模型的實(shí)證研究[J].遼寧經(jīng)濟(jì)，2017（01）：62-65.

[9]Serven L，Nguyen H.Global imbalances before and after the global crisis[M].The World Bank，2010.

[10]李亞鴿.滬深300指數(shù)與美股道瓊斯指數(shù)的聯(lián)動性分析——基于VAR模型的實(shí)證研究[J].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（02）：46-51.

[11]任世馳，張軍.美國金融危機(jī)根源研究述評[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2011（05）：151-154.

[12]李建偉，李嘉琪.中美股票市場比較分析與啟示[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2019，33（01）：37-51.

[13]王堯基.國際金融危機(jī)10年后的中國股市現(xiàn)狀及對策[J].理論視野，2018（09）：41-45.

（作者單位：湘潭理工學(xué)院）