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时间:2018-12-07
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1、中国股票市场、债券市场和证券投资基金市场的动态相关性研究摘要:本文基于向量自回归(VAR)模型,从投资收益波动性角度研究了我国股票、债券和基金市场分别在熊市、牛市、震荡市中的动态相关性,研究发现:股票市场、债券市场和基金市场的收益率在三种行情下基本都呈现双向的波动溢出效应,只是相互之间影响的程度、滞后持续时间和冲击的方向有所不同。股票市场收益率的波动主要来自本身系统性的风险,且对基金市场的影响大于基金市场对股市的影响。债券市场收益率波动主要受其自身波动影响,并在熊市中受股市波动的正影响,牛市中受基金市场负向影响,震荡市中同时受股市和基金市场的影响。而基金市场收益率
2、在三种行情下主要受股市波动的正影响(90%以上),其次是自身市场波动的正影响(5%左右),受债券市场的影响最小。关键词:溢出效应VAR模型动态相关性一、相关文献综述不同国家甚至一国股票市场、债券市场等不同金融市场间往往存在一定的联动性和领先-滞后关系,或溢出效应(spillovereffect)。在宏观经济基本面因素以及股票和债券市场的投资环境剧烈变动时,投资者倾向于在股票和债券两类资产中选择投资流动性和预期收益率高、风险较低的标的资产,即表现为”FlighttoLiquidity”和”FlighttoQuality”特征。因此,理论上股市和债市的价格及其波动溢出
3、呈现负相关关系,即“跷跷板效应”。然而,大量实证研究表明,股市和债市的相关系数和波动溢出效应具有时变特征。曾志坚和江洲(2007)通过VAR模型研究发现:我国股债两市收益率之间存在长期的领先-滞后关系,并且收益率间的月度相关性是时序变化的。王茵田和文志瑛(2010)基于VAR模型并引入市场变量和宏观变量研究发现股债两市流动性之间存在显著的领先-滞后关系并互为因果关系。王璐和庞皓(2009)发现中国股市和债市波动溢出具有明显时变特征和不对称性。胡秋灵和马丽(2011)基于BEKK模型发现两市场的波动溢出效应随市场行情变化,即牛市或熊市中仅有股市-债券的单向波动溢出效
4、应;震荡市中存在双向波动溢出,而反弹行情中不存在波动溢出效应。综上所述,国内学者通过选取不同的指标变量和实证方法对股债两市场间的相关性进行了研究,但比较少的文献研究股票、债券和基金市场之间的动态相关性以及与大类资产配置的联系。二、我国股票、债券和基金市场历史走势相关性概述1:股债基三市场指数历史走势数据来源:WIND资讯由图1可知,债券市场走势比较平稳,而股市波动比较大,并且和基金市场走势呈现一定的同向相关性。那么从历史数据来看,中国股债市场轮动是否符合“跷跷板效应”?事实上,在2003〜2012年间股债轮动按月份计算的频率不超过50%,其中很多月份呈现股债“同涨
5、同跌”的现象。历年行情可以概括为:03年股债同向变动;04年股债双熊,预期持续主导行情;05年股跌债涨;06年债小牛、股大牛,政策预期是主因;07年股大牛债跌,股市表现脱离各种周期;08年股跌债涨,经济基本面因素主导;09年债跌股涨;10年股债齐跌,债市调整领先股市;11年股跌债涨,紧缩调控初显成效;12年股跌债涨,受国内外宏观经济下行压力大,紧缩调控效果持续。总体而言,债市在股市呈熊市、震荡市情形下表现一般较好,近两年更受政策导向发展很快。三、三市场的动态相关性实证研究(一)样本数据的描述性统计及相关检验本文选取沪深300指数、中信标普全债指数、中国基金总指数作
6、为变量,以2007年10月160-2013年2月26日的日收盘价为样本数据,共1307个数据,来自Wind数据库。根据样本期内A股走势大致划分如下:2007年10月16曰-2008年11月4日为熊市行情,2008年11月5日-2009年8月3日为牛市行情,2009年8月4曰-2013年2月26曰,为震荡市行情。由于金融资产价格通常是非平稳序列,而对数收益率序列多是平稳序列,我们以、、分别表示股市、债市和基市指数的日收盘价的对数收益率序列,则样本期数据的描述性统计和变量检验结果如下所示:表1:三市场收益率序列的描述性统计及相关检验注:J-B为正态性检验的Jarque
7、-Bera统计量,Q(36)是滞后36阶的自相关检验的Q统计量,ADF检验通过SIC准则自动选择滞后项,ARCH效应为滯后5阶LM检验。***、**、*分别表示在1%、5%、10%的置信水平上显著。样本期内股票市场波动明显大于债券市场和基金市场,三市场对数收益率序列在1%显著性水平上均显著异于正态分布,呈现尖峰厚尾特点。根据滞后36阶的Q统计量检验结果,三收益率序列均存在自相关性。通过观察序列自相关性和偏自相关性系数表,股票和基金指数收益率序列在5%显著水平与滞后36阶自相关,而债券收益率与在1%的显著性水平上与1阶开始的滞后值都相关。此外,ADF检验表明三序列均
8、不存在单位
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