中国股票市场国际一体化研究——基于联动性与传染性结合视角
发布时间：2021-07-18 20:16
本文基于联动性与传染性的视角,考虑到股市结构的时变与非线性特征,运用动态时变Copula技术刻画股票市场相关结构,通过秩相关与尾相关研究了中国股市的新兴市场一体化以及世界一体化程度。研究表明:中国股市与其他金砖股市的一体化具有趋同性,危机事件以及"金砖组织"的成立并没有对联动性产生显著影响,股市传染也不具持续性,表现为诸如"危机效应"或是"峰会效应"等某一时间或时点的特有现象。当前中国股市的世界一体化程度比新兴市场一体化程度要低,与其他金砖股市相比,中国股市与世界股市的联动性最低,但同时股市传染也较低。成熟股市的世界一体化程度普遍要比新兴股市的高,成熟股市与世界股市的联动性在金融危机期间得到显著提高,同时传染性也得到显著提高,随着股市世界一体化程度的提高,股市间的传染并不再是某一时间或时点的特有现象,而是一种持续显著的较长期性现象。
【文章来源】：投资研究. 2019,38(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：17 页
【部分图文】：
中国股市与其他金砖国家股市的动态Kendall系数
中国股票市场国际一体化研究??之间的动态总体相关系数即Ｋｅｎｄａｌｌ相关系数５基本上都在区间［０，０．３］内波动，表明中国股市和其他新兴??市场股市之间的联动性具有趋同性，并且联动性具有动态变化特征，与李红权等（２０１１）以及费兆奇（２０１４）??等学者的结论相吻合。从上图可以看出，中国股市与俄罗斯以及印度股市之间的联动性要略微高于与巴??西和南非的股市联动性，并且中国股市与俄罗斯股市之间的波动最为平缓。??究其原因，笔者认为两国之间的国际贸易往来活跃程度是影响两国股市联动性的最重要的经济因素，??上述股市之间的联动性基本上反映了中国与金砖国家之间的贸易合作往来程度。中国和俄罗斯的进出口??总额占全部中国进出口贸易总额比重最高，其次是中国和印度，中国和巴西，进出口总额占比最低的是中??国和南非，通过计算２００９年以前的Ｋｅｎｄａｌｌ系数平均值，发现中国股市与俄罗斯股市和印度股市的平均水??平最高，大约都是０．１５，而与南非股市以及巴西的Ｋｅｎｄａｌｌ系数平均水平较低，分别为０？?１３和０？?１０。经济基??础对于股市联动的影响具有时变特征。因此，中国股市与南非股市之间的联动性也相对较低，并且波动区??间较大，其它同理可得。下图笔者给出金砖国家与中国的进出口贸易总额占中国进出口贸易总额比重趋??势，如下所示：??图２其他金砖国家与中国的进出口贸易总额占中国进出口贸易总额比重趋势??可以发现，金砖国家Ｋｅｎｄａｌｌ系数与中国进出口贸易总额占比呈现协同关系，因此，贸易活跃度是影响??两国股市联动性的组主要因素。??
Ａｉｆｌｉ＜？〇１?Ｒ．ｉｉ〇°，??〇１ｌ＇ｓｌ〇Ｓ〇Ａｌ＇１ｌ〇Ｂ〇ｌＲ－＇，ｌ〇Ｂ〇＇ｉｌ〇＇＇ｌ°ｌ〇ｉｒＪ〇ｌｏ＇〇２ｌＯ＇＇ｌｏｏ〇８ｌ〇１ｌ〇Ｂ?〇３ｌ〇４ｌ〇ａ〇９Ｋ＞，１０＇＇?〇３ｆｔ６｜１Ｕ〇９ｌ＇＇ｓｌ＇＇Ｕ?〇＊ｎｓｌ＇＇＇？ｌ，＇８ｌ＇＇＇＇〇４ｌ２６ｌ＇＇＇ｉ＇＼〇Ｒ＇＇｜Ｗ〇６ｌ＾ｌ，＇＾Ａｌ，＇，＇｜Ｖ３〇ｓＢ＇＇，ｌ＇＇４＼＇＼ｒｉ６ｌ＇＇，〇８ｌ〇３ｌ＇＇Ｓ??〇１ＩＡ３ｌ〇Ｓ〇Ｍｆｌ＇〇ｂ〇ｌＲ．１＇〇ｔｌ〇＇ｙ〇Ｍ〇，〇??ＣＮ—ＳＡ?ｌ｜ｆ??图３中国股市与其他金砖国家股市的动态尾部系数??图３显示了在样本考察期内，中国股市与其他金砖国家股市之间的动态上下尾部系数Ｍ?（或者Ａ丨），即??股市传染性的动态变化情况。整体来看，中国股市与其他金砖国家股市的动态上下尾部系数Ａ？（或者Ａ丨）??围绕均值水平值上下波动，但是整体波动均值较校具体来说，中国股市和俄罗斯股市的动态上下尾部系??数（或者Ｙ?）最高，其均值水平为０．０２左右，而与印度股市之间的动态上下尾部系数ＡＭ或者Ｙ?）最低，??其均值水平位０．０００１左右。在动态尾部系数走势图中，有几处动态上下尾部系数ＡＭ或者Ａ丨）的波动幅度??较大，并且具有趋同性，２００８年金融危机时期（即图中圆框区域），中国股市与其他金砖国家股市之间的动??态尾部系数Ａ？（或者Ａ丨）急速同步上升，远远超出正常稳定期，并且具有趋同性，这说明中国股市与其他金??砖国家股市之间的传染性在峰会召开前后较高，传染性具呈现出“峰会效应＇??上述事实说明，中国股市与其他金砖国家股市之间的传染性在检验期间并不是持续显著的而是某一??时期或时点的特有现象，并且不具备长期性。当危机
【参考文献】：
期刊论文
[1]“深港通”下深港股市收益波动状态区制转换研究——基于马尔科夫状态转换自回归模型的实证分析[J]. 王涛,董梅生. 投资研究. 2018(12)
[2]基于股票价格残差的动量策略及其有效性检验[J]. 宋光辉,董永琦,许林. 投资研究. 2017(03)
[3]融资融券对股价波动性的影响——基于我国股市的准自然实验[J]. 李锋森. 投资研究. 2017(02)
[4]中国股票市场国际化研究:基于信息溢出的视角[J]. 梁琪,李政,郝项超. 经济研究. 2015(04)
[5]国际股市一体化与传染的时变研究[J]. 费兆奇. 世界经济. 2014(09)
[6]中美股市联动性——基于极大重叠离散小波变换的研究[J]. 王健. 世界经济文汇. 2014(02)
[7]未预期收益率、传染性与金融危机——来自上海市场与世界市场的证据[J]. 赵进文,苏明政,邢天才. 经济研究. 2013 (04)
[8]入世以来中国证券市场动态国际一体化研究[J]. 何光辉,杨咸月,陈诗一. 经济研究. 2012(10)
[9]美国危机向亚洲新兴市场传染过程中的多米诺效应研究[J]. 马君潞,吴蕾,靳晓婷. 世界经济. 2012(06)
[10]股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析[J]. 刘晓星,段斌,谢福座. 世界经济. 2011(11)
本文编号：3290289
【文章来源】：投资研究. 2019,38(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：17 页
【部分图文】：
中国股市与其他金砖国家股市的动态Kendall系数
中国股票市场国际一体化研究??之间的动态总体相关系数即Ｋｅｎｄａｌｌ相关系数５基本上都在区间［０，０．３］内波动，表明中国股市和其他新兴??市场股市之间的联动性具有趋同性，并且联动性具有动态变化特征，与李红权等（２０１１）以及费兆奇（２０１４）??等学者的结论相吻合。从上图可以看出，中国股市与俄罗斯以及印度股市之间的联动性要略微高于与巴??西和南非的股市联动性，并且中国股市与俄罗斯股市之间的波动最为平缓。??究其原因，笔者认为两国之间的国际贸易往来活跃程度是影响两国股市联动性的最重要的经济因素，??上述股市之间的联动性基本上反映了中国与金砖国家之间的贸易合作往来程度。中国和俄罗斯的进出口??总额占全部中国进出口贸易总额比重最高，其次是中国和印度，中国和巴西，进出口总额占比最低的是中??国和南非，通过计算２００９年以前的Ｋｅｎｄａｌｌ系数平均值，发现中国股市与俄罗斯股市和印度股市的平均水??平最高，大约都是０．１５，而与南非股市以及巴西的Ｋｅｎｄａｌｌ系数平均水平较低，分别为０？?１３和０？?１０。经济基??础对于股市联动的影响具有时变特征。因此，中国股市与南非股市之间的联动性也相对较低，并且波动区??间较大，其它同理可得。下图笔者给出金砖国家与中国的进出口贸易总额占中国进出口贸易总额比重趋??势，如下所示：??图２其他金砖国家与中国的进出口贸易总额占中国进出口贸易总额比重趋势??可以发现，金砖国家Ｋｅｎｄａｌｌ系数与中国进出口贸易总额占比呈现协同关系，因此，贸易活跃度是影响??两国股市联动性的组主要因素。??
Ａｉｆｌｉ＜？〇１?Ｒ．ｉｉ〇°，??〇１ｌ＇ｓｌ〇Ｓ〇Ａｌ＇１ｌ〇Ｂ〇ｌＲ－＇，ｌ〇Ｂ〇＇ｉｌ〇＇＇ｌ°ｌ〇ｉｒＪ〇ｌｏ＇〇２ｌＯ＇＇ｌｏｏ〇８ｌ〇１ｌ〇Ｂ?〇３ｌ〇４ｌ〇ａ〇９Ｋ＞，１０＇＇?〇３ｆｔ６｜１Ｕ〇９ｌ＇＇ｓｌ＇＇Ｕ?〇＊ｎｓｌ＇＇＇？ｌ，＇８ｌ＇＇＇＇〇４ｌ２６ｌ＇＇＇ｉ＇＼〇Ｒ＇＇｜Ｗ〇６ｌ＾ｌ，＇＾Ａｌ，＇，＇｜Ｖ３〇ｓＢ＇＇，ｌ＇＇４＼＇＼ｒｉ６ｌ＇＇，〇８ｌ〇３ｌ＇＇Ｓ??〇１ＩＡ３ｌ〇Ｓ〇Ｍｆｌ＇〇ｂ〇ｌＲ．１＇〇ｔｌ〇＇ｙ〇Ｍ〇，〇??ＣＮ—ＳＡ?ｌ｜ｆ??图３中国股市与其他金砖国家股市的动态尾部系数??图３显示了在样本考察期内，中国股市与其他金砖国家股市之间的动态上下尾部系数Ｍ?（或者Ａ丨），即??股市传染性的动态变化情况。整体来看，中国股市与其他金砖国家股市的动态上下尾部系数Ａ？（或者Ａ丨）??围绕均值水平值上下波动，但是整体波动均值较校具体来说，中国股市和俄罗斯股市的动态上下尾部系??数（或者Ｙ?）最高，其均值水平为０．０２左右，而与印度股市之间的动态上下尾部系数ＡＭ或者Ｙ?）最低，??其均值水平位０．０００１左右。在动态尾部系数走势图中，有几处动态上下尾部系数ＡＭ或者Ａ丨）的波动幅度??较大，并且具有趋同性，２００８年金融危机时期（即图中圆框区域），中国股市与其他金砖国家股市之间的动??态尾部系数Ａ？（或者Ａ丨）急速同步上升，远远超出正常稳定期，并且具有趋同性，这说明中国股市与其他金??砖国家股市之间的传染性在峰会召开前后较高，传染性具呈现出“峰会效应＇??上述事实说明，中国股市与其他金砖国家股市之间的传染性在检验期间并不是持续显著的而是某一??时期或时点的特有现象，并且不具备长期性。当危机
【参考文献】：
期刊论文
[1]“深港通”下深港股市收益波动状态区制转换研究——基于马尔科夫状态转换自回归模型的实证分析[J]. 王涛,董梅生. 投资研究. 2018(12)
[2]基于股票价格残差的动量策略及其有效性检验[J]. 宋光辉,董永琦,许林. 投资研究. 2017(03)
[3]融资融券对股价波动性的影响——基于我国股市的准自然实验[J]. 李锋森. 投资研究. 2017(02)
[4]中国股票市场国际化研究:基于信息溢出的视角[J]. 梁琪,李政,郝项超. 经济研究. 2015(04)
[5]国际股市一体化与传染的时变研究[J]. 费兆奇. 世界经济. 2014(09)
[6]中美股市联动性——基于极大重叠离散小波变换的研究[J]. 王健. 世界经济文汇. 2014(02)
[7]未预期收益率、传染性与金融危机——来自上海市场与世界市场的证据[J]. 赵进文,苏明政,邢天才. 经济研究. 2013 (04)
[8]入世以来中国证券市场动态国际一体化研究[J]. 何光辉,杨咸月,陈诗一. 经济研究. 2012(10)
[9]美国危机向亚洲新兴市场传染过程中的多米诺效应研究[J]. 马君潞,吴蕾,靳晓婷. 世界经济. 2012(06)
[10]股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析[J]. 刘晓星,段斌,谢福座. 世界经济. 2011(11)
本文编号：3290289
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/zbyz/3290289.html
