中国体育产业与文化产业股票市场周期波动的联动性研究——基于频带分解技术的新视角

发布时间：2020-09-30 20:16

　　 运用经验模式分解方法(EMD)对我国体育产业与文化产业股票市场的股价指数进行频带分解,并重构得出不同周期长度的波动分量。在此基础上,采用协整关系检验、VAR模型和Granger因果检验等动态计量分析方法,对体育产业与文化产业股票市场股价指数不同周期波动分量(短周期波动、中周期波动、长期趋势)间的联动机制展开实证研究。结果表明:体育产业与文化产业股票市场间的联动作用机制随着波动分量周期长度的改变而产生一定程度的变化,在短时期内体育产业与文化产业股票市场间的联动性较弱,但从中长期来看,体育产业与文化产业股票市场之间均存在显著的联动关系。本文基于频带分解技术的新视角,提供了关于我国体育产业与文化产业股票市场不同周期波动分量间联动机制的新证据,这对我国证券监管部门或投资者都具有一定参考价值,同时也为国内外体育产业经济学方面的研究工作提供了更加广阔的思路。
【部分图文】：

在区间范围内发生重大变化或在境外上市的公司，最终筛选出10家体育产业上市公司和20家文化产业上市公司。考察的时间段是从2008年1月2日－2013年12月13日，依次获取各上市公司在该时间段内的股票日收盘价格指数，最后得到1425个股票日收盘价格指数。在此基础上，分别计算体育产业与文化产业上市公司股票日收盘价的平均价格指数，并以体育产业上市公司的平均价格指数(TYCYGP)作为体育产业股票市场的测评指标，以文化产业上市公司的平均价格指数(WHCYGP)来衡量文化产业股票市常考察期间内TYCYGP与WHCYGP的日走向趋势如图1所示。文中所有的数据主要源于大智慧财经网(http://cj.gw.com.cn/)。图1体育产业与文化产业股票市场股价指数日走向趋势Figure1stockindexdailytrendchartofsportsindustryandculturalindustrystockmarket2实证结果与分析讨论2.1描述性统计与平稳性检验对2008年1月2日－2013年12月13日期间我国体育产业与文化产业股票市场的日收盘股价指数进行描述性统计和平稳性检验，结果参见表1。由表1可知，我国体育产业股票市场的股价指数(7.71)明显低于文化产业股票市场(10.26)，其最大值(16.87)和最小值(3.21)也表现出同样特征，但标准差值(3.17)则相对略高。TYCYGP与WH-CYGP的Jarue－Bera统计量均非常显著拒绝了原假设，说明体育产业和文化产业股票市场的两个时间序列都属于非正态分布。在仅包含常数项及同时包括常数项、时间趋势项的两种ADF检验中，两股价指数序列的水平值均无法拒绝存在单位根的原假设，而一阶差分后都在1%的显著性水平上拒绝了原假设，表明我国体育产业与文化产业股票市场的股价指数序列均为一阶单整的非平稳过程。2.2经验模式分解(EMD)与信号重构因EMD方法适用于非线性、非平稳时间序列数

TYCYGP与WHCYGP的EMD分解结果

图3体育产业与文化产业股票市场股价指数的短周期波动分量Figure3Shorttermfluctuationcomponentsofthestockpriceindexofsportsindustryandculturalindustry图4体育产业与文化产业股票市场股价指数的中周期波动分量Figure4Mediumtermfluctuationcomponentsofthestockpriceindexofsportsindustryandculturalindustry2.3不同周期波动分量间的VAＲ模型与Granger因果检验由于VAＲ模型与Granger因果检验要求各时间序列变量是平稳的或者彼此间存在协整关系，因此首先对体育产业和文化产业股票市场股价指数的短周期、中周期波动分量及长期趋势分量进行平稳性检验，结果参见表3。图5体育产业与文化产业股票市场股价指数的长期趋势分量Figure5Longtermtrendanalysisofthestockpriceindexofsportsindustryandculturalindustry从表3可看出，在3种类型的ADF检验中，体育产业与文化产业股票市场股价指数的短周期波动分量(Short.TYCYGP、Short.WHCYGP)、中周期波动分量(Medi.TYCYGP、Medi.WHCYGP)及长期趋势分量(Long.TYCYGP、Long.WHCYGP)都显著拒绝了存在单位根的原假设，故这3组周期波动分量均为平稳序列。基于上述3组二维时间序列变量，为检验彼此间是否存在一个线性协整关系，本文运用Johansen协整检验方法分别就体育产业与文化产业股票市场股价指数的短期波动分量、中期波动分量及长期趋势分量之间不存在协整向量或存在一个协整向量的原假设(H0)进行验证。在检验过程中，同时使用特征根迹检验和最大特征值(λmax)检验，并考虑3种形式的检验模型:二维时间序列变量(yt)没有确定趋势，协整方程无截距(模型1);yt没有确定趋势，协整方程有截距(模型2);yt有确定线性趋势，协整方程有截距(模型3)［1，4］，

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