沪市主板与深市创业板相关性研究及实证分析.pdf

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1、中国市场第36期总第799期金融市场67沪市主板与深市创业板相关性研究及实证分析枣康桥田新民摘要：证券市场中的相关性分析是研究证券市场中资产价格之间是否存在某种依赖关系，并对具体有依赖关系的资产探讨其相关程度及相关方向。利用Pearson和Spearman$~关系数研究沪深证券市场中蓝筹板块(上证50，上证180和深证100为代表)与成长股板块(中小板指和创业板指为代表)之间的相关性，有助于投资者从上述两个板块中选择相关陛较好的股票来建立投资组合。通过利用2013—_2014年的沪深股票市场的交易数据进行实证分析，发现

2、在不同的时间阶段蓝筹板块与成长股板块之间或表现出显著相关性或表现出不相关性，而在蓝筹个股和成长个股之间则存在某种非线性关系。如果我们能够识别出某类非线性关系，则可以利用这种非线性关系来最大化我们的投资组合。关键词：股票价格；相关系数；非线性关系；蓝筹股票；成长股票中图分类号：F832股票价格的波动受到国内外宏观经济政策，行接近于0就代表这两组数据很可能是独立的。业发展规划，上市公司业绩及投资者的市场预期等Pearson系数假设两组数据有着线性关系，该多种因素的影响。从最近年份的市场表现来看，主相关系数被广泛用于分析线性

3、回归的准确性上。当板，中小板和创业板受到某种因素影响时，其对应其中一组数据呈现增长趋势的时候，另一组数据会股票价格波动的规律也是不一样的。为此，我们有以常数的速率增长。反之，当一组数据呈现下降趋必要研究这些板块之间的相关胜。相关性可以用相势的时候，另一组数据也会以常数的速率减少。其关系数来表示，两组变量的相关系数绝对值的大小计算公式为：和正负号决定了它们之间的相关性强弱及方向。在证券市场中，如果两个股票的相关系数大且正相关，表明这两只股票波动具有一致_生，反之，如果两个∑(一)(一)i-1股票的相关系数大且负相关，表明

4、这两只股票波动具有非一致性。Spearman相关系数不仅可以表示变量间的线性关系，也可以揭示变量之间的非线性关系，而Pearson相关系数仅能表示变量间的线性关系。然而，股票市场并非都是简单的线性关系，即增长速率都是固定并且方向都是完全单一的。在一某些情况下，尽管两种股票并非完全独立，但是、相关系数定义Pearson系数却很低。为了更好的描述这些数据，通常我们用统计学中的相关系数来描述两组数我们需要使用Spearman相关系数。据之间的相关性。在统计学中常用的相关系数有两Spearman相关系数首先把数据转换成为级数，

5、类：一种是Pearson系数；另一种是Spearman系数。比如(1O3，214，52)将会被转换为(2，3，1)。这些系数的取值范围都是从【一l，1】。相关系数的绝假设和为转换后的级数集。Spearman相关对值越接近l，就代表这两组数据的相关就越好。系数的计算如下：田新民，首都经济贸易大学经济学院教授。康桥，圣安德鲁斯大学。地址：英国苏格兰法夫行政区圣安德鲁斯市圣安德鲁斯大学邮编：KY169Aj68金融市场中国市场第36期总第'799期换为目收益率，具体计算方法为，设P为t日的成B一()交价，P为f+1日的成交价，

6、那么收益率可0以表示0．00rho=上L——·———为以下公式：n(n一1、／12一+Spearman相关系数的计算通过把数据转换成级数，从而降低了一些噪音的影响。并且，当相关性是非线性，比如指数或者对数关系的时候，三、相关性计算及分析Spearman的桕关系数的计算结果比起Pearson的结果更容易显示相关陆。因为级数使得变换的影响我们首先计算180指数与创业板指数之间的相更小，与Pearson系数强制将关系理解为线性关系关性，图l是关于这两个指数的Pearson相关性的不同，Spearman系数可以更好的把非线性相

7、关性关系描述。表示出来。首先，两个指数从2013年8月22目到2014年6月l2目的20i个指数数据被转换成了20o个二、数据分析收益率。然后对他们的每30对连续的收益率进行相关系数的计算。因为有2∞个数据，所以从第l证券市场一年的交易日大约为220日，在这段数据到第3O个，从第2个到第31个以此类推每个期间中，一些股票存在转股，送股，配股和分红等指数将会有l7。个这样连续间断。这两组指数的收行为。这样，发生在转股，送股，配股和分红的除益率在这170连续段的系数表示了这两个指数在这权目前后两个交易目的价格是不可比较的，

8、需要对些时间段的相关性表现。原始数据进行复权处理。在本文中，我们选取的数从图1中我们不难看出随着时间的变化，180据是从2013年8月l9日到2014年8月lS日的目指数与创业板指数的相关系数呈现出相关性较高收盘价格的复权数据。(相关系数大于0．6)，弱相关J胜(相关系数在0．3到Q4为了计算相关系数，我们将上述目复权数据转之间)