贸易争端对行业投资风险的效应实证研究

李晓宁, 蒋文江， 赵茂， 常世伟

(云南师范大学 泛亚商学院，云南 昆明 650091)

摘 要： 运用计量金融学、统计学等量化工具研究了中美贸易争端对我国经济的影响.通过对贸易争端爆发前后申万二级行业指数的VaR和VaB/VaR的量化分析，给出了受贸易争端影响较大的行业较为精准的定位，并以此为依据提出了相应的对策.

关键词： 投资风险；风险收益；贸易争端；信息挖掘

1 引 言

对于行业投资风险的研究，早期的方法过度依赖财务报表分析，缺乏时效性，无法准确定义和度量金融风险，1993年G30集团提出了度量市场风险的VaR(Value at Risk).1994年，J·P摩根公司推出用于计算 VaR的Risk Metrics风险控制模型，并将该公司计算VaR的风险及计量模型公之于众，随后VaR方法开始为各个金融机构广泛使用，迄今为止，已经成为金融风险测度最主要的方法之一^[1-3].

2018年3月22日，美国总统特朗普签署命令，决定从3月23日起对从中国进口的钢铁和铝产品分别征收25%和10%的关税，这一事件引起各国学者的广泛关注.出于扭转贸易逆差等目的，美国对我国许多的出口商品加征关税，此举对我国各行业发展的影响是毋庸置疑的^[4-11].股市作为宏观市场的晴雨表，根据有效市场假说，市场上的信息或事件必定会反应在股价上，即贸易争端的发生将不可避免地对中国股市造成一定程度的影响.鉴于此，本文选取贸易争端爆发前后的数据，利用VaR模型对贸易争端背景下各行业股票市场的风险进行实证研究，以期为行业投资提供参考.

2 理论模型

VaR风险度量模型是新巴塞尔协议框架之下，标准的风险管理方法之一，被运用于金融风险管理的各个方面，其定义如下：

假定q(x)是某金融资产(组合)X的分位数函数，则X的Value at Risk，记为VaR_X(α)由下式决定

P(X≤-VaR_X(α))=α 或 P(X≥-VaR_X(α))=1-α，亦即 VaR_X(α)=-q(α).

第一个式子的含义是，在较差的情形(发生的概率为α)，最小的损失是VaR_X(α)，第2个式子的含义是，在正常的情形之下(发生的概率是1-α)，最大的损失是VaR_X.因此，较大的VaR_X(α)值预示着较高的风险.在证券市场之中，如果一个资产(组合)对应的VaR值变大，则意味着市场的参与者作为一个整体，认为该资产(组合)未来的形势变坏，投资该资产将面临较大风险.

与VaR对应的一个度量指标是VaB(Value at Best)，其定义如下：

无论是VaR还是VaB 的计算，关键在于确定金融资产(组合)X的分位数函数q(x),在概率统计领域之中，分位数函数的确定主要有：参数法、半参数法和非参数法.参数法精度非常依赖于概率模型的选择；半参数法主要有：QMLGARCH、极值理论法、分位数回归法、神经网络法及CAVaR等，半参数法也部分依赖于模型的选择.非参数法不对收益率分布做出假设，相较其他类方法，非参数方法在观测值足够多的情形下，比其他方法更可靠、所得结果更接近真实值.由于本文收集的数据充足，且金融资产序列的概率分布通常都不能够由经典分布拟合,因此选择非参数法来实施计算.

P(X≥VaB_X(α))=α 或 P(X≤VaB_X(α))=1-α，亦即 VaB_X(α)=q(1-α).

在证券市场之中，如果一个资产(组合)对应的VaB值变大，则意味着市场的参与者作为一个整体，认为该资产(组合)未来的形势看好，投资该资产将有较大收益，反之则预示着较差的未来.

模拟日常面包和酥性饼干的烘焙体系，将黄油在室温下自然解冻，以猪油作为对照，每份称取20 g左右于铝盒中，放在烘箱中进行烘焙，烘焙温度分别为150℃、180℃、210℃、240℃，烘焙时间为40 min；重复加热：黄油和猪油烘焙加热冷却后7 h，同一温度继续加热40 min，重复加热次数分别为1次、2次、3次，冷却至室温后测定黄油和猪油的理化指标，并检测不同烘焙温度下黄油和猪油营养成分的变化。

3 实证研究

3.1 数据来源及统计性描述

(2)ranksum的意义：[p,h]=ranksum(X1,X2,'tail','left'),如h=1,则表明检验倾向于认为X1的中位数小于X2的中位数，否则h=0则表明二者的中位数没有显著差异.[p,h]=ranksum(X1,X2,'tail','right')则相反.根据前面初步的统计结果，提出下面的假设检验：[h,p]=kstest2(VaR1,VaR2),[h,p]=ketest2(VaB1/VaR1,VaB2/VaR2),[p,h]=ranksum(VaR1,VaR2,'tail','left'),[p,h]=ranksum(VaB1/VaR1,VaB2/VaR2,'tail','right').

表 1统计性描述

Table 1 Statistical description

(1)kstest2的意义：[h,p]=kstest2(X1,X2),如h=1,则表明检验倾向于认为二者的分布函数有显著差异，否则h=0则表明二者的分布函数没有显著差异.

VaR值的变换直接反映贸易争端前后行业的风险变化.图1表现出：贸易争端之后，90%的行业风险值明显高于贸易争端前，表明贸易争端不同程度地提升了行业风险.贸易争端后风险最大的10个行业分别是：旅游综合、生物制品、白色家电、地面兵装、航空运输、其他轻工制造、通信设备、医疗服务、酒店和其他休闲服务，其在5%置信水平下，风险值位于0.035—0.056.贸易争端后风险较大的行业主要是制造业、生物医药、航空通信及服务业，与美国针对“中国制造2025”发动贸易争端的动机高度吻合，与美国对我国生物医药、高新技术等征税清单相一致，贸易争端的确给这些行业带来了严重的风险.

为考察贸易争端对于风险收益的影响，引入VaB/VaR值进行对比分析.图2表明：72%的行业VaB/VaR值比贸易争端前低，表明大部分行业风险收益呈下降趋势.VaB/VaR较大的10个行业为机场、半导体、计算机设备、饮料制造、计算机应用、航天装备、航空装备、旅游综合、畜禽养殖和石油化工，表明综合收益和风险，这10个行业表现相对较好.

3.2 实证结果分析

根据概念模型数模结果，若采用蒸汽吞吐方式开发，最终采收率为14.08%，油汽比为1.15；如果在蒸汽吞吐4周期后转蒸汽驱，虽然油汽比仅为0.15，但最终采收率可提高到27.1%，蒸汽驱能使区块采收率提高13.02%。

《浙江全省舆图并水陆道里记》[6]和《道光东阳县志》[5]记载的大路中许多地名几经更迭，与现地名多有出入，但古道路线大致走向仍然可考，平原地区古道几乎都改为公路，只留有部分的古亭、古桥或路碑。因此森林古道保留相对较为完整，经调查，截至2017年底，东阳市现存森林古道73条，总长度大约为163 km(表1)。

图 1行业 VaR对比

Fig.1 Comparison of industry VaR

图 2行业 VaB/ VaR对比

Fig.2 Comparison of industry VaB/ VaR

为验证实证结果的可靠性及准确性，运用Kolmogrov-Smirnov 检验(kstest2)及秩和检验(ranksum)对上述结果进行检验，其意义如下：

表1简单的统计分析发现：上证指数和深证指数的极大值、极小值、均值和中位数的数值都比贸易争端前小，上证指数标准差从108.4增加到179.7，深证指数标准差从495.9增加到856，表明股价整体波动分别增加了66%和73%，贸易争端对我国股市整体带来了很大的冲击.同时，不同行业的统计值表现出较大的差异性.从极小值和极大值来看，高新技术行业、农业、制造业极小值和极大值均比贸易争端前小，医药行业在贸易争端后极大值变大，生物制品行业极小值和极大值都比贸易争端前大；从中位数看，航天及航空装备、汽车整车、电子制造、农业综合、银行和保险业均不同程度的下降，但生物制品和医药商业则上升；从均值看，除了银行业，其余行业的均值在贸易争端后下降幅度在200-300点之间，农业综合在贸易争端后降低400点左右；从标准差看，高新技术行业、制造业、农业综合、银行和保险在贸易争端后下降，制造业、生物业和医药行业股价明显上升.

2.2.3 DTNB溶液 精密称取适量DTNB粉末，用DMSO配制成0.1 mol/L的储备液，实验所需时用PBS缓冲液（pH 8.0）配制成0.01 mol/L的溶液。

采气厂作为典型的化工企业，安全是摆在企业面前的头等大事，基于安全开展企业生产工作以及经营工作是一项基本原则，在实际业务中，采气厂由于其地理位置分散、风险系数高等特点，对安全管理有着更高的要求。

考虑到数据时效性及可得性，本文选取2017年01月05日-2018年09月07日申万二级行业指数的收盘价，数据主要来源于东方财富choice金融终端.本次贸易争端最初开始于特朗普对钢铁及铝征税事件，为此以2018年03月22日为时间分段点，贸易前(296个数据)和贸易后(117个数据).选取上证指数和深证指数在相同期间的收盘价，以观测在贸易争端前后整个股市的变动情况.同时选取中美贸易影响较大的行业：高新技术行业(航天航空)、制造业(汽车)、农业、生物、医药行业及金融业(银行、保险)进行一并的分析.

表 2 kstest2和 ranksum检验结果

Table 2 Test results of kstest2 and ranksum

表2给出的所有检验结果均为h=1，完全证实了前面的结果，即贸易争端爆发之后全部行业全体而言，风险显著上升，收益显著下降.

表3为各个行业VaR值在贸易争端发生前后的位次变化(位次值越小，风险越小)，表4为各个行业VaB/VaR值在贸易争端发生前后的位次变化(位次值越大，越具有投资前景).

表 3 VaR排序位次变动

Table 3 The position′ s change of VaR ranking

表3表明：生物制药行业风险位次变动最大，高达90个位次，风险排名第6位飙升到第96位，其余10个行业的排序位次变动均在48个位次以上，受到贸易争端的冲击，这11个行业在所有行业中投资风险增幅较大.风险位次下降前10个位次的行业，以水务居首，风险从贸易前第80位下降到第9位，剩余的9个行业风险位次下降程度均在44个位次以上，这10个行业投资受贸易争端冲击小，风险下降.同时发现：风险位次上升的11个行业中，动物保健、医药商业、医疗器械等均在美国对中国加征关税的清单中，如医药行业，征税清单中出现百余项医药行业相关产品.为此对医药行业进行征税势必会影响到我国医药企业的发展，进而反映到股价上导致其风险上升.风险位次下降的10个行业中，如农业综合和畜禽养殖属于中国对美国征税的行业，进口减少必然有利于国内农业及畜禽养殖业的发展.

VaB/VaR位次上升最大的行业中，橡胶行业的位次上升最大，从贸易争端前的第1位飙升到贸易争端后的第88位，航天装备及航天装备位居其次，其余行业上升位次均在47个位次以上，表明畜禽养殖、化学制品、橡胶等行业收益与风险的比值上升幅度较大，具有较好的投资前景.VaB/VaR位次下降最大的11个行业中，酒店和其他休闲服务下降位次幅度较大，分别从贸易争端前第90位、第100位下降到贸易争端后第18位、第7位，其余行业均下降50个位次左右，由此表明贸易争端后酒店、其他休闲服务等行业收益与风险的比值下降幅度较大，不具备好的投资前景.

表 4 VaB/ VaR排序位次变动

Table 4 The position′ s change of VaB/ VaR ranking

结合表3和表4，酒店、动物保健、证券和白色家电均属于风险上升幅度较大、风险收益值下降幅度较大的行业，贸易争端后这四个行业的投资前景不容乐观；畜禽养殖和橡胶行业均属于风险下降幅度较小、风险收益值上升幅度较大的行业，贸易争端发生后这两个行业风险变化较小且风险收益值上升幅度大具备极好的投资前景.谢亚轩等的研究发现中国对美国各行业的贸易差额中电器等的出口额在所有行业出口额中排第二位，表明贸易争端将对我国电器行业产生一定冲击，此结论与本文白色家电风险增大，风险收益值降低相符合^[12].2018年4月2日和4日，国务院关税委员会，决定对进口美国的猪肉和大豆均征收25%的关税，我国畜禽养殖行业的出口额较小，进口额较大，减少我国这类商品的进口，将有利于我国国内畜禽养殖行业的发展，股市波动与政策保持高度的一致.

4 结论和启示

本文运用VaR模型分析沪深A股所有行业板块的VaR值及风险收益在中美贸易争端爆发前后的变化情况.研究发现：(1)贸易争端导致90%的行业VaR增大，72%的行业VaB/VaR比值明显下降.(2)VaR与VaB/VaR排序位次的对比发现，排序位次上升最大及排序位次下降最大的前10个位次的部分行业与美国针对“中国制造2025”及征税清单中的行业相符，表明实证结果与现实的经济生活保持高度的一致.(3)VaR与VaB/VaR的综合考虑发现，酒店、动物保健、证券、白色家电较投资前景较差，橡胶和畜禽养殖则较适合投资.

平儿鼻子流血，好像他说到日本子才流血。他向全屋四面张望，就像连一条缝也没寻到似的，他转身要跑，老人捉住，出了后门，盛粪的长形的笼子在门旁，掀起粪笼，老人说：

庐山民宿服务质量总体较好，民宿经营者能够热情友好地接待游客入住。但是针对庐山民宿主要消费人群，即青年群体来说，“长辈式”温馨服务仍然不能满足他们对于个性化、多元化的需求，庐山民宿的差异化服务有待提高，带给消费者的入住惊喜感不足。大部分民宿基础设施较为完善，但仍需改进。民宿内电视、空调、桌椅等购置较全，床品大多较为干净整洁。毛巾、牙具等洗漱用品购置不全，一些民宿并没有提供一次性洗漱用品，而是需要游客自带，且部分民宿的卫生间为公用，私密性较差。由于庐山气候潮湿，降水较多，导致一些民宿内部较为潮湿，甚至在走进房间时能闻到一丝霉味，卫生条件较差，极大地影响了住客体验。

因此，在贸易争端发生时,一方面，政府应充分发挥宏观调控的作用，对受贸易争端影响较大的行业进行相关扶持，如利用降税或补贴等政策削弱贸易争端对我国经济的影响，同时不断地调整产业结构，促进产业转型升级.另一方面，企业在贸易争端的影响下应调整企业的运营策略，如提高自主创新能力和充分利用全球资源等，削弱外部事件冲击带来的不利影响.最后，投资者需适时调整投资策略，防范贸易争端带来的投资风险.

参 考 文 献:

[1] 陈继勇.中美贸易战的背景、原因、本质及中国对策[J].武汉大学学报:哲学社会科学版,2018,71(5):72-81.

[2] 周晓波,宋立义,倪坤.美国对华贸易战的经济影响和我国的应对策略[J].新金融,2018 (6):31-35.

[3] 赵鲁涛,李婷,张跃军,等.基于Copula-VaR的能源投资组合价格风险度量研究[J].系统工程理论与实践,2015,35(3):771-779.

[4] 沈建光.论中美贸易战的八大误区[J].国际金融,2018 (5):19-24.

[5] 方明,郑珂屹.警惕美国发动的贸易战引发全球金融动荡[J].国际金融,2018 (5):39-43.

[6] 王宾容，中美经贸关系恶化对中国经济的影响分析[J].人民论坛·学术前沿,2018 (16): 40-51.

[7] 程强,刘天天,李超.贸易战为高端制造业发展背书[J].国际金融,2018 (5):33-38.

[8] 梅新育.中美贸易战对中国劳动力市场的影响[J].中国劳动关系学院学报,2018,32(3):1-4.

[9] 沈庆,马胜,孙延猛.中美贸易争端对我国汽车产业的影响和相关建议[J].汽车与配件,2018(14):34-37.

[10]佟家栋.中美战略性贸易战及其对策研究[J].南开学报:哲学社会科学版,2018 (3):1-3.

[11]戴翔,张二震,王原雪.特朗普贸易战的基本逻辑、本质及其应对[J].南京社会科学,2018 (4):11-17,29.

[12]谢亚轩.中国国际收支形势进入新阶段[J].国际金融,2018 (5):53-59.

Empirical Study on the Effect of Trade Dispute on Industry Investment Risk

LI Xiao -ning ,JIANG Wen -jiang ,ZHAO Mao ,CHANG Shi -wei

(Pan-Asia Business School,Yunnan Normal University,Kunming 650091,China)

Abstract : The impact of Sino-US trade disputes on China's economy is studied by means of quantitative finance,statistics and other quantitative tools.Through the quantitative analysis of the changes of VaR and VaB/VaR of Shenwan secondary industry index before and after the outbreak of trade dispute,it accurately positions the industries that are more affected by trade dispute.Based on this,it then put forward some corresponding countermeasures.

Keywords : Investment risk; Risk returns; Trade dispute; Information mining

中图分类号： F224.7

文献标志码： A

文章编号： 1007- 9793( 2019) 03- 0029- 06

收稿日期： 2018 -11 -25

基金项目： 国家自然科学基金资助项目(11361022 );中国博士后科学基金资助项目(2018M633640XB ).

作者简介： 李晓宁(1991 -),女，河南商丘人，硕士研究生，主要从事金融数学方面研究.

通信作者： 蒋文江.E -mail: tennisca @163.com.

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