内地股市与香港股市融合动态分析——基于沪港通视角，本文主要内容关键词为：视角论文,股市论文,香港股市论文,内地论文,动态论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一直以来，我国内地股票市场都处于相对封闭的状态，内地市场与境外市场之间的融合程度较低，沪港通作为一种机制创新，使得资本在内地市场与香港市场的流通更加顺畅，跨市场分散风险的功能得以提高，同时也有利于内地股市借鉴香港股市的先进机制，完善和改进自身的缺陷。沪港通作为资本市场改革的排头兵，肩负着整个资本市场走向国际化实验的重任，因而有关沪港通的研究具有现实的意义。由于内地市场与香港市场存在很大的差异，在沪港通开通之后，内地市场与香港市场之间的融合程度变化状态如何以及能得到哪些启示？两市相关性结构是否也将发生变化？这些问题就值得深入研究。 国内外研究资本市场之间融合的文献较为丰富。国外学者对于资本市场融合的研究主要集中于资本市场融合过程的检验，以及资本市场在短期和长期之间的融合程度等问题研究。在资本市场融合过程的检验研究方面，Robert(1995)[2]对发达资本市场以及落后资本市场的融合进程进行了测度，研究表明，资本市场之间如果是存在资本任意流动，不存在资本的管制，那么市场之间的风险价值是一致的，反之则会导致市场之间的风险价值不一致。Mohamed and Fredj(2010)[3]运用了非线性的协整方法研究了发展中国家的资本市场与国际资本市场的融合过程。研究指出发展中国家市场融入到国际市场的过程是非线性的、非对称的以及时变的。我国境内市场长期处于资本管制，所以对于境内市场与境外市场融合的研究文献较少。吴吉林、操君(2011)[12]运用COPULA函数对我国A、B、H股间市场一体化进程进行了研究，研究得出我国A、B股之间一体化程度比较高，A、B股与H股之间的一体化程度较低，金融市场的改革开放等措施能够提高股票市场的一体化程度。市场融合程度方面的研究都是以研究市场之间的相关性作为考量的依据，Bruno et al.(1996)[4]对国际股票市场的相关性进行研究，得出市场的相关性与市场的波动率成正比，市场的波动率越大，相关性越高。Philipp and Dirk(2000)[5]运用Copula函数的相依性对风险计量模型经行研究，得出Copula函数应用在风险计量模型中较为合适。Patton(2001)[1]运用二元Copula函数研究了马克—美元、日元-美元的汇率波动，研究结果表明相较于BEKK-GARCH模型，Copula能够更好的描述金融市场的相关性。Puja et al.(2012)[6]运用DCC_GARCH以及BEEK_GARCH模型研究了印度、亚洲以及美国股票市场的波动率溢出效应以及时变相关性，研究表明印度、亚洲以及美国的股票市场的之间的动态相依性较高。国内对于这方面的研究也很丰富。韦艳华，张世英(2007)[13]提出多元COPULA-GARCH模型不仅可以捕捉金融市场间的非线性相关性，还可以得到更灵活的多元分布进而用于资产组合的风险价值计量。贺学强，易丹辉(2010)[10]运用Copula方法研究了股票收益率之间的动态相关性，介绍了Copula函数在构建股票组合风险价值的应用。刘琼芳，张宗益(2011)[14]运用Copula函数研究了我国房地产与金融行业股票的相关性，得出两个行业的下尾相关系数大于上尾相关系数，两个行业配置资产不能起到分散风险的作用。傅强、李喆(2012)[9]用SJC-Copula函数研究了沪港股市尾部相关性，选择的标的是上证指数与恒生指数，得出两市的下尾相关性程度大于上尾的结论。唐路明，徐彩云(2013)[11]研究基于时变混合Copula-MAR模型研究国际股票市场与我国股市的相依性以及风险传染效应，研究表明中国股市与香港股市相关性较高，与其他股票市场的相关性较低，在异常事件发生时，国际市场对我国股票市场的风险传染效应十分显著。 通过对以上文献进行梳理可知，COPULA-GARCH模型比BEEK_GARCH模型在描述金融市场之间的相关性上具有优势。同时，资本市场之间的相依关系的研究对于在不同市场分散投资，降低投资风险都是非常重要的。而且市场之间的相依关系是动态变化的，是随着时间以及市场的波动率的变化而变动的。沪港通推出时间不长，学者们尽管肯定了它在促进我国资本市场体制改革、改善市场流动性、改变投资者的投资结构、拉近与国际资本市场的距离等方面具有非常的积极作用，同时也提示当局以及投资者应当注意防范风险。但是，对沪港两市融合程度以及风险度量的问题的研究关注较少。然而沪港通开通迄今定量分析内地市场与香港市场的融合程度以及对跨市场之间进行投资风险的度量具有非常重要的意义，一方面可以检验沪港通的实施能否促进境内市场与境外市场的融合程度，乃至我国金融市场的国际化，另一方面能够清楚认识跨市场分散组合的风险变动。因此本文选择沪港通投资标的，利用时变的SJC-Copula函数得到两序列的动态的相依性，从而考察出沪港通的实施对于两个资本市场的动态相关性的变动影响，以及对两个市场的投资风险的变动的影响。 Sklar提出可以将一个联合分布函数分解成n个边缘分布函数以及一个Copula函数，这个函数描述的就是变量间的相关性。因此Copula函数又称为连接函数，是将联合分布函数与它各自的边缘分布函数连接在一起的函数。Patton(2006)[7]得到了联合分布函数与条件边际分布函数之间存在如下的等式：
一、条件边际密度函数 在拟合收益率序列的参数分布中，SkewT分布得到越来越多的应用。相比较传统的高斯分布、学生t-分布、以及ged分布，SkewT分布除了能体现序列的厚尾特征之外，还能体现分布的偏斜特征。按照前文对序列特征的描述性分析可知，两序列都是非正态的厚尾尖峰，左偏型的分布，所以Skewt分布可以比较好的拟合序列的特征。模型选定为Skewt-GARCH(1，1)较为合适。模型的方程如下文所示：
二、Copula函数 Copula包含很多的函数族，有Normal-Copula，T-Copula，Clayton-Copula，以及SJC-Copula。Copula函数不仅可以得到变量静态的相关性，而且可以研究动态相依性。SJC-Copula函数是由Patton(2006)[7]年研究得到的，由JC-Copula函数演变过来的。Joe-Clayton Copula函数的分布函数为：
图1 恒生指数对数收益率序列图
图2 上证指数对数收益率序列图 实证结果与分析 本文选取的变量是恒生指数以及上证指数，而后得到两指数的对数收益率分别记为hs，sz。对指数的选取如下考虑：首先，两市之间针对沪港通的标的没有统一的指数；其次，恒生指数以及上证指数是上海证券交易所以及香港证券交易所的代表指数，具有一定的权威和通用性；最后，沪港通的投资标的之间的相互影响对两市之间其它的股票标的也具有带动作用。因此数据变量选取为恒生指数与上证指数。由于沪港通投资标的恒生大盘股指数的初始时期2011年12月5日。以及考虑到沪港通的开通日期为2014年11月17日。因此数据选取从2011年12月5日-2014年12月31日的恒生指数以及上证指数的日度交易数据，删除时间不匹配的，总计724个日度数据，数据来源于wind数据库。序列hs，sz分布图如图1、图2。 从图1，图2可以看出，两收益率序列hs，sz极值出现的时间较为一致，说明序列之间存在一定的相关性。同时序列较为均匀的分散在零均值的两旁，序列近似白噪声序列。需要具体得到序列的分布信息，需要进行序列统计分析。 一、序列统计分析 表1为两个收益率hs，sz序列的描述性统计表，统计输出结果来自于eviews6.0。 由表1可知，序列hs的均值为0.000294，标准差为0.009926，偏度为-0.115263，可以看出序列hs存在一定的左偏拖尾性。峰度为3.689488大于正态分布的3，表明序列hs是尖峰形态。因而，序列hs具有尖峰厚尾性。J-B检验的P值非常接近0，拒绝序列hs服从正态分布的假设。同样，序列sz的均值为0.0005，标准差为0.011475，偏度为0.197452，序列sz存在一定的右偏拖尾。峰度为6.282703大于正态分布的3，表明序列sz是尖峰形态。综合来说，序列sz是尖峰厚尾性。J-B检验的P值为0，拒绝序列sz服从正态分布的假设。两个序列hs，sz都呈现尖峰厚尾性，不服从正态分布。 分别对序列hs，sz进行平稳性检验，运用eviews6.0软件，得到平稳性检验结果，如表2所示。 由表2可知，在给定的显著性水平下，序列hs，sz拒绝存在单位根的原假设，即序列是平稳的。在保证序列平稳性的前提下，考虑序列hs，sz的序列相关性。表3为序列相关性的eviews检验结果。 从表3可以得到，当显著性水平取0.05，序列hs不存在序列相关性，sz存在高阶相关。因此就不能通过建立序列相关模型而得到残差序列，也就不能通过LM检验得出是否存在ARCH效应。因此考虑将均值方程设定为白噪声，即ARMA(0，0)，将序列hd，sz分别去均值化，并取二次方，得到新的序列
以及序列
。检验
和
的序列相关性，限于篇幅不列出检验结果，由检验输出可知，在给定的显著性水平以及滞后阶数，序列
以及序列
存在明显的序列相关性，则可以证明序列hs，sz都存在ARCH效应。
二、GARCH模型的建立 综上所述，两个序列虽然不存在序列相关性但是存在ARCH效应，因此可以建立GARCH模型。近几年在拟合收益率序列的参数分布中，SkewT分布得到越来越多的应用。相比较传统的高斯分布、学生t-分布、以及ged分布，SkewT分布除了能体现序列的厚尾特征之外，还能体现分布的偏斜特征。按照前文对序列特征的描述性分析可知，两序列都是非正态的厚尾尖峰，所以SkewT分布可以比较好的拟合序列的特征。因此选用为Skewt-GARCH(1，1)模型，模型的方程如下文所示。
如表4所示，两个模型参数中的α+β＜1，但都比较接近1，且α，β∈(0，1)。模型拟合的效果较好。模型得到的是标准化残差序列，记为序列x，y。因为应用到Copula函数中的变量必须是服从独立均匀分布，因此对序列x，y是否满足U(0，1)分布进行检验，限于篇幅限于篇幅，不列出检验结果。通过K-S，A-D检验，可以得出模型拟合出来的序列x，y是满足U(0，1)的分布条件的，因此可以用该数据进行Copula函数的估计。 三、Copula函数的估计 运用GARCH模型得到的标准化的残差序列x，y对Copula函数进行估计。首先得估计静态的Copula函数，按照AIC以及BIC准则选择最优的Copula函数，得到表5所示。 由表5所示，这5种静态的Copula函数按照准则最优的选择为student's t Copula函数，其次为SJC Copula函数，拟合较差的为Clayton's Copula函数。接着得检验Copula函数参数是否具有时变性，即Copula函数的断点检验。由于数据选取的区间长度为724，沪港通开通之时为2014年11月17日，在区间排列为694，占比为0.96。断点检验的原假设为Copula函数的参数不存在时变性。通过参照Patton(2012)[8]以及附带的matlab检验的程序包，得到检验的P值为0.0099，断点位置为0.96，即沪港通开通之日。虽然这不是唯一的断点，但是在此点P值最小，检验最显著。断点检验结果表明：(1)Copula参数确实存在时变性，可以估计动态时变的Copula函数。(2)沪港通开通之时改变了上证指数与恒生指数之间尾部相关性的结构。表6为动态Copula函数的拟合结果。 由表6可知，动态的SJC Copula函数较动态的正态Copula函数拟合效果较好。下面运用matlab.10得到序列的动态相依图，如图3所示。 从图3可以看出，沪港通政策提出之后，两个股票市场就有异动，市场的动态相关性就有明显的变化，特别是上尾的相关系数tauU具有明显的上升，说明市场的融合程度上升，上尾相关系数大于下尾相关系数，市场同步上涨的概率大于市场同步下跌的概率。这主要是因为以下几个原因：第一，我国新一届政府力推改革，资本市场作为改革的巨大的推动力，在改革的浪潮中迎来了新的机遇和动力，A股迎来了近几年的新高，沪港通的实施给市场带来更多的信心以及希望，对于我国资本市场的改革具有莫大的影响。同时，沪港通的推出促进了两个市场资本以及信息的流动，增强了市场之间的联动性。第二，香港作为国际金融中心，资本市场的变动受国际经济影响同样会更大。第三，随着内地与香港股票市场的融合，一方面改善内地投资者的投资理念，另一方面加快内地股票市场不断改善自身机制的缺陷，保护投资者价值，从而进一步促进两个市场的融合。
图3 动态SJC-COPULA函数估计tauU及tauL相关系数 结论和政策建议 随着我国资本市场的不断开放，其与香港资本市场乃至国际资本市场的联系会越来越紧密。作为我国资本市场改革创新的试点，沪港通备受瞩目。资本市场上的改革能够给经济带来动力和活力，同时也存在着一定的不确定性。无论是作为改革的主导者或是改革的参与者都对这创新机制充满希冀。本文运用GARCH-Copula模型，对开放沪港通的恒生指数以及上证指数进行建模估计得到了两个指数之间的动态尾部相关系数。研究得出如下结论：第一，从沪港通提出到现在，上证指数与恒生指数之间的上尾相关性都在加强，特别是沪港通推行之后，上尾相关系数显著增强；第二，上证指数与恒生指数尾部相关系数之间发生结构性变化，检验统计量在沪港通实施时点尤其显著；第三，上证指数与恒生指数之间的上尾相关系数大于下尾的相关系数。表明沪港通的实施增强了市场的融合程度，市场同步上涨的概率大于市场同步下跌的概率，融合程度提高将促进了内地资本市场与国际资本市场的接轨，有利于提高内地市场的有效性，以及推动我国资本市场的改革创新。 结合分析结论给出以下建议： 第一，扩大两市融合标的，积极推行深港通。作为资本市场改革的试点“沪港通”的顺利推行提高了内地市场与香港市场的融合程度，实现了两个市场之间分散组合风险的功能。政府应该在此基础上进一步扩大两市的投资标的，积极推行“深港通”，积极引导投资者广泛的参与资本市场之中。 第二，借力香港国际金融中心，推进国企改革。近年，政府不断推进市场化，加速国企混合所有制改革。香港作为国际金融中心，内地与香港股市融合一方面可以引进国际资本，另一方面可以引进国外优秀管理团队，推进国企混合所有制改革进程。 第三，借鉴香港资本市场的优势，完善内地资本市场机制。内地与香港资本市场之间还是存在较大的差距，境内市场借助市场融合的契机，学习香港资本市场的先进经验，改善自身的机制缺陷，完善多层次资本市场。 第四，理性构建跨市组合，分享改革红利。投资者应该坚定相信政府改革的信念，积极参与到资本市场的改革浪潮中，同时根据市场之间的风险变动，理性构建自己的投资组合，分享金融改革带来的福利。 第五，政府应审慎防范国际资本市场对内地股市不利冲击。随着内地市场与香港市场之间的融合程度不断增强，市场之间的联动溢出效应在增大。由于香港股市是国际化的市场，国际上的冲击对香港市场的影响较大，由于两个市场之间的联动增强，内地市场受国际冲击的影响也在增强，所以，政府应审慎防范国际资本市场对内地股市不利冲击。
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