中国内地、香港与美国股票市场的长期协整关系研究

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1、中国内地、香港与美国股票市场的长期协整关系研究陆術頊;马颖漑(南京航空航天大学经管学院,南京210016)摘要:随着中国经济不断地融入国际经济环境中,中国内地证券市场的国际化进程也逐渐加快,表现为与世界主要资木市场的联动效应明显增强。木文通过运用协整检验对中国内地、香港以及美国股票市场联动效应的研究发现,金融危机改变了三地股市间的长期均衡关系。关键词:联动效应;协整检验;向量误差修正模型中图分类号:F832.5文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)10-0038-030引言(1)研究背景。在信息技术的革新和金融创新的共同推动下,全球金融市场经历了一个快速

2、发展的阶段,随着国际间资木管制的放松,金融一体化程度不断加深。股票市场作为金融市场最重要的组成部分之一,其发展过程中也表现出日益明显的跨国股市间的联动效应,即不同国家或地区股票市场指数的共同运动趋势。中国股票市场近些年开放程度不断提高,特别是QFII和QDII制度的实施,使中国股市与其他市场股票价格的联系更加紧密。香港作为国际化金融中心,其成熟的股票市场体制吸引了大批内地优质企业到香港上市。截至2009年2月底,在香港证交所主板上市的H股和红筹股市值总额已经占到香港主板总市值的54.18%,成交量所占比重更是高达68.64%;同时150家H股公司中已有57家也在内地交易

3、所发行A股,实现“A+H”双重上市。因此境外股市对内地市场的影响,可以通过同股同权的香港H股比价传递到内地股市。美国经济在世界经济格局中发挥着举足轻重的作用和影响,作为最肓接反映美国经济发展状况的美国股市,是最能影响全球股市运行的市场之一。木文选择中国内地、香港和美国股票市场进行协整关系研究,以此来研究不同市场之间的关系。(2)文献回顾。全球股票市场的联动效应早期的研究主要集中于发达国家的股票市场之间。Hilliard(1979)研究了十个主要国家股票市场每日收盘价的同期相关性和滞后相关性。Eun和Shim(1989)采用向量自回归(VAR)模型,通过分析1980-19

4、85年间九个成熟股票市场的日收益情况来研究股市波动的国际传导机制。Kasa(1992)第一次运用多元协整方法考察了世界五个主要股票市场,证实了五个市场之间存在长期相关性。Karolyi和Stulz(1996)研究了美国和日本股票市场的联动性以及影响跨国股市收益相关性的基本因素。人量研究表明,发达国家股票市场的联动性有增强的趋势,特别是在股市波动比较大的时期,股市的联动效应会更加明显,也即所谓的市场传染(King&Wadhwani,1990)o亚洲金融危机爆发之后,许多学者就金融危机对亚洲新兴市场以及全球股市间联动性的影响展开了深入的研究。研究表明,亚洲金融危机之

5、前,新兴股票市场与成熟股票市场间不存在显著的依存关系,如Masih等(1999)对1992-1997年美国、日本、英国、德国、新加坡、马来西亚、香港、泰国股市间长期相关性的研究。Leong和Felmingham(2003)利用协整分析、误差修正模型以及Granger因果检验对1990年1月8H-2000年7月6日新加坡、韩国、日本、台湾和香港股市的日股指进行研究,发现亚洲金融危机后日本与韩国、新加坡与韩国、新加坡与中国香港以及中国香港与中国台湾之间股票指数存在较强的相关性。国内学者的相关研究有:俞世典等(2001)根据1998-2000年的数据,运用Granger因果检

6、验和协整检验方法,考察了道琼斯指数、恒生指数、纳斯达克指数、日经指数与上证指数,得出这四个世界主要股票市场对中国股市影响甚微的结论。陈守东等(2003)应用协整分析,并构建了误差修正模型,对沪、深两市指数和世界主要股市指数之间的关系进行了实证分析,发现各指数的收益率序列具有相异的短期波动,而国内市场与国际市场不存在长期共同趋势。韩非、肖辉(2005)对中美股市的联动性分析表明,两者的相关性很弱,中国股市收盘对美国股市的开盘有影响,但美国股市收盘对中国股市的开盘几乎没有影响。(1)研究内容及方法。由Engle和Granger提出的协整理论(Cointegration)揭示

7、了变量之间一种长期稳定的均衡关系,因此被广泛应用于跨国股市间长期共同趋势的研究。1980年,Sims在改进了联立方程组模型缺陷的基础上提出了向量自冋归(VAR)模型,为研究多个股市之间的相关性提供了新的分析方法。而此后Johansen将协整检验运用于VAR模型中,不仅丰富了协整理论,也建立了VAR模型的发展形式一一向量误差修正模型(VECM),该模型能够同吋反映系统内变量间的长期均衡关系和短期动态特征。本文选取沪深300指数、恒生指数和标准普尔500指数分别代表我国内地、香港和美国股票市场,截取2005年4月80-2009年3月13日各指

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