基于granger因果检验分析的上市银行股联动特征浅析

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1、基于Granger因果检验分析的上市银行股联动特征浅析【摘要】本文首先介绍了中国股票市场分割、“沪港通”的开通、A股与H股从折价变为溢价的现状。然后运用Eviews软件，采用Granger因果检验法分析了9支两地上市银行股的联动性特征，得出了4家银行H股吸收并且反应信息的速度更快，其余5支股票日收益率没有Granger因果关系的实证结果。最后得出A/H股已经不能单独的引导对方，无法判断哪方信息反应速度更快的结论。【关键词】Granger检验；A/H银行股；信息反应速度一、研究背景现如今，受到人民币国际化进程加

2、速、“沪港通”的开通的影响，中国资本市场开放程度日益深入，A股与H股市场均受到了国内外投资者极大的关注。如果这两个市场是完全相同，并且资金可以无汇率风险跨市场流动，那么同一公司两地上市的股票就应该服从“一价定律”。然而事实上，因为两地资本并不能实现无障碍流动（即便沪港通的启动加速了过程）；股票市场存在的信息不对称、流动性差异；两地投资者拥有不同的投资理念、风险偏好等等，从而同一家上市公司的股票价格在两个市场上有折价或者溢价的现象。2014年4月份前，A股和H股上市的公司A股股价一般低于H股，而截至2015年1

3、月15日，这87只公司中，81家公司股价A股较H股溢价，占比达93%。本文不在这里对这一现象的内在原因进行理论解释，而是从一个小角度，通过Granger因果检验实证浅析两地上市的9家银行股的一个联动特征，即，在哪个市场上，信息能较快的反应到股价上，而在另一市场上的股价是否受到前者的影响。二、模型介绍为了验证两个变量之间是否存在因果关系，本文采用了经济学上常用的Granger因果关系检验法。若能够检验到两地上市银行股日收益率之间的因果关系，则可以得出其联动关系，并进一步判断信息反映的优先性。假设有俩个变量X与Y

4、，分别将X与Y的滞后值对Y的当期值做回归，而Y当期值在多大程度上能够被Y的过去值所解释，Granger检验法则是检验加入X的滞后值是否有助于增强解释程度，也就是说X的滞后值是否显著。如果显著即拒绝原假设，也就说X是Y的Granger原因，或者说Y是由XGranger引起的。一般来说，这种检验是双向，需要对X、Y分别做一次的。模型如下：Yt=mi=1αiXt-1+mi=1βiYt-i+μtH0∶α1=α2=…=αm=0其中m为滞后期数，一般在选取的时候以模型中随机误差项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。也

5、就是说在运用Granger因果检验法之前，必须进行单位根检验以及协整性检验。三、数据选取及处理本文选取了两地上市的9支银行股股票，除去光大、民生、农行因上市时间缘故，其他6支股票选取的时间均是从2007年初至2014年12月31日。此时间段包含了2008年次贷危机与2011年欧债危机，2014年“沪港通”开通，有足够的信息量。在数据的处理上，本文做了三个处理：（一）考虑到汇率风险，本文将H股当日收盘价与当日人民币＼港元的中间汇率做了处理，剔除因为汇率变动对收益率的作用。（二）放弃以收盘价为样本，改用日收益率。

6、收盘价是一个绝对值，比较两者绝对值变化意义不大。收益率是根据各个股票当日收盘价计算的，设是t时刻的收盘价，则t时刻的日收益率为：rt=Pt-Pt-1Pt-1。（三）由于香港和内地股市开市和休市的日期并不完全一致，两地股票交易在日期上不能匹配，为保证数据序列的一致性，本文删除了一些样本。具体样本数如下表：四、实证结果将9支银行股A股、H股日收益率进行ADF检验，发现均属于平稳序列。对数据做最小二乘处理，得到得出残差，对残差做无截距、无趋势的ADF检验，结果均为平稳序列，即A股、H股日收益率存在协整关系。在这里选

7、取无截距、无趋势的ADF检验，是因为数据选是日收益率，而不是收盘价。如果股价满足随机游走的假定，其收益率的均值则是0，残差均值也是0。在做Granger检验时，按惯例取滞后期数为2。结果如下：五、结论通过本文的实证研究分析，可以得出中国工商银行、中国建设银行、招商银行、中国光大银行这4家银行H股吸收并且反应信息的速度更快，A股日收益率受到H股变化而变化，反应信息速度相对较慢；余下5只银行股A股与H股日收益率相互没有Granger因果关系，不能得出哪一市场对信息更加敏感的结论。总体而言，单看银行股板块，我们已经

8、不能单纯的得出哪一个市场能更迅速的反应信息这一结论了。与以往相比，随着A股对H股从折价变为溢价，A股市场的反应速度明显提升。以前能够依据H股走势判断A股走势的观点，已经不再适用。