中国与世界金融市场从分割走向整合——基于DCC-MGARCH模型的检验，本文主要内容关键词为：中国论文,金融市场论文,模型论文,走向论文,世界论文，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。
引言
金融自由化是一个涉及广泛的研究热点，在理论上，它发轫于McKinnon(1973)和Shaw(1973)的金融深化理论①，游走在经济自由主义和国家干预主义两大古老经济学命题的讨论框架下②，强调放松金融管制对经济增长的推进作用；在实践上，它嵌入于拉美国家和东亚国家自20世纪70年代蓬勃兴起的金融自由化改革进程中，从金融压抑(Financial Depression)走向金融开放(Financial Opening)。
所谓金融自由化，即在政策上主张放松利率管制，促进银行业竞争，发挥金融市场在资源配置上的基础性作用。与此相契合的金融自由化改革，则以利率汇率自由化、金融业务和机构准入自由化、资本账户自由化为主要内容。对于金融自由化的经济后果，学术界迄今为止还没有形成一致的看法。第一种观点以McKinnon和Shaw为代表，认为发展中国家封闭的、不成熟的金融制度是经济发展的主要障碍，如用打破金融压抑导致的经济增长缓慢和金融资源配置低效率，正确的途径应是以培育金融开放市场为中心的金融自由化。相关的理论和实证分析也表明，金融自由化能够通过改善和提高金融对经济发展的传导作用来促进经济增长（Pagano，1993；Caprio等，1994；Levine，1998；Levine等，2000）。然而，在金融自由化方兴未艾的国家，金融体系脆弱性日渐呈现，金融危机发生的概率和频率明显增大，一些发展中国家宏观经济极不稳定。学者们由此形成了金融约束论的第二种观点（Honohan和Stiglitz，1999；Hellmann等，2000）。
在探讨金融自由化正面效应（经济推进作用）还是负面效应（金融危机传染）形成机理时，学者们普遍认为，其中一个重要原因在于自由化引致不同金融市场间更为紧密的联动性。Schmukler等(2004)归纳了金融自由化在加强经济体之间联系的两种渠道：一方面，金融自由化政策消除了资本自由流动的屏障，推动了国际资本的涌入，也促使国内资本迈入国际市场，从而加强了金融市场的国际间联系（Bekaert和Harvey，2003）。以中国为例，在2002年7月和2007年6月分别正式启动QFII制度和QDII制度③后，截至2008年底累计利用投资总额分别达到了986.19亿元和1292.17亿元，中国与世界其他金融市场的联系日益密切。另一方面，在信息广泛共享和迅速传播的催化下，资本逐利的天性也使得“羊群效应”在跨国投资者中扩散和放大，在加强金融市场间联系的同时，也加大了金融危机传染的可能性（Calvo和Mendoza，2000）。
就中国而言，以金融自由化为取向的金融改革正处在中国经济转轨的大背景下，围绕放松管制、培育市场化运行机制、消除金融抑制、提升金融效率等展开的各种举措，与促进资源优化配置为目标的市场化改革进程相吻合。如果说在渐进主义模式的引导下，中国的金融体系改革取得了积极的进展，那么，作为金融改革重心的中国证券市场与世界其他市场的联动性表现如何呢？进一步地，在中国金融自由化的历史进程中，这种联动性又将呈现出什么样的时变轨迹？能否说中国金融迈向自由化过程是否正是中国证券市场从区域分割走向全球整合的过程？
然而，纵观之前的研究，尽管国内许多学者对市场联动性做了大量的实证检验④，但很少对其成因展开深入分析，特别是对于金融自由化与市场联动性二者关系的考察仍是空白。基于此，本文以中国与亚洲、欧美7个主要证券市场联动性为研究切入点，考察中国金融自由化进程在其中所扮演的角色。本文的研究意义在于：采用非对称M-GARCH模型，并应用Engle(2002)提出的动态条件相关方法(DCC)捕捉时变相关系数，从而能够细致地考察市场间联动性的变化情况。在此基础上，本文将视角转入对单一国家的研究上，采用纵向研究的方法深入剖析金融自由化进程对市场关联度的动态影响，不仅是对国外学者跨国别研究⑤的进一步拓展和延伸，而且有助于我们更加深入理解金融自由化的经济效应。
一、M-GARCH模型及其估计方法
对单一资产收益的波动性模型，我们常用GARCH建模。当单一资产扩展至多个资产时，我们不仅要考虑各个资产的波动性，也要考虑不同资产之间的相关性，这需要将单变量GARCH模型向多变量GARCH（即M-GARCH）模型拓展。Engle(2002)引入M-GARCH的DCC形式，并针对该模型提出了新的参数估计方法：在进行模型估计的时候将似然函数分解为两部分，一部分用来估计一元GARCH的参数，另一部分用来估计交互无条件相关系数的参数，即所谓的DCC两阶段估计法。这种方法的优点在于它不仅保留了标准GARCH模型的主要特征，克服了传统多元GARCH模型估计的复杂性，而且可以捕捉方差、协方差和相关系数的动态性。M-GARCH模型及DCC估计方法介绍如下：
首先将各股票指数t时刻收益率堆积为一个列向量：
二、研究设计
1.样本选择
本文选取中国、美国、德国、英国、法国、日本、新加坡、中国香港8个重要的资本市场作为研究对象。由于地缘、时差、监管等因素，这些证券市场交易时间存在差异，如果以日为周期考察股指收益，不仅存在时间匹配问题，也容易受诸如非同步交易、买卖价差、价格压力等市场微观结构的影响。因此，本文采用经过对数处理的指数周收益率作为研究样本，时间跨度为1991年初至2008年底18个年份，共计897个周数据。
2.金融自由化指数的构建
我国于1991年开始了以消除金融抑制为目的的金融体制改革，并以利率市场化作为金融自由化进程的开始和核心内容，逐步放开了对银行间拆借利率、债券发行利率、金融机构贷款利率、人民币存贷款利率的管制。在金融业务与金融机构自由化上，我国逐渐放宽了外资银行的准入制度，特别是2006年12月中国给予外资银行以国民待遇，人民币存贷款业务全面开放，标志着外资银行全面进入中国。截至2008年底，我国共有4家国有独资商业银行、13家股份制商业银行、20家外资法人银行、115家城市商业银行。而在资本账户自由化上，在按照IMF划分的7大类43项资本交易项目中，我国已有11项实现自由兑换，22项基本实现或部分实现可兑换，尚有11项不可兑换。
由于金融自由化是针对金融不同领域的制度框架改革，其进程较多体现在政策法规的制定上，国内外许多学者通过整理分析政策法规，配合采用相应的数量方法来度量自由化程度，做了大量富有成效的工作，如Abdul和Mody(2003)、庄晓玖(2007)、范学俊(2008)等等。由于对政策法规效力的分析不可避免地带有主观性，为了保证研究结论的稳健性，我们分别引入了庄晓玖(2007)和范学俊(2008)所构建的中国金融自由化指数⑥。本文延续了上述学者各自的量化标准，标注出各个政策法规颁布的具体月份，在此基础上将金融自由化程度的分值扩展至1991-2007年度，并细化到各个季度。
图1列示了1991-2007年中国金融自由化指数趋势图，其中实线为依据庄晓玖(2007)研究而量化的金融自由化指数
，虚线为依据范学俊(2008)研究而量化的金融自由化指数
。从中可以看出，随着信贷管制的放松、经常账户的开放以及银行自治等政策的逐步推进，中国金融自由化程度在不断提高。
图1 中国金融自由化指数（1991-2007年）
3.金融自由化与市场联动性
我们采用下列回归模型对金融自由化与市场联动性二者关系进行检验。由于研究样本为多国别跨年份的混合数据，我们采用均衡的面板数据回归分析方法，并通过建立固定截面效应模型以控制不同国别的影响。由于时变相关系数存在序列相关，导致采用普通最小二乘法估计的回归参数不再是有效的。因此，本文采用误差项一阶序列相关修正模型⑦进行估计：
其中
为通过DCC方法捕捉的第t周中国股市与i股市之间的动态相关系数。CFLI为中国金融自由化指数的季度数据，考虑到政策效应的滞后性，本文对其采用滞后一年的数值。此外，为了控制其他因素对股市之间联动性的影响，本文借鉴Chinn和Forbes(2004)、Dellas和Hess(2005)、Beine和Candelon(2007)等学者的研究成果，在上述检验模型中引入了以下控制变量：GDP增长率差异（ΔGDP）、通货膨胀率差异（ΔInf）、利率差异（ΔIR）、贸易依存度(Trade)、时间趋势变量(Year)、市场所处经济区域的哑变量（Asia和Europe）以及金融危机发生时间的哑变量(Dum)。对各控制变量的计算和解释如表1所示。
表1 控制变量的定义与说明
注：国际货币基金组织仅报告GDP增长率和通货膨胀率的世界平均水平。因此，对于利率，本文以美国利率作为全球平均利率的替代值；表1公式中，P为股票价格，g为股利增长率，
为股利，k为折现率。
4.数据来源和描述性统计分析
8个市场的股票指数分别是中国上证综合指数、美国标准普尔500指数、德国DAX指数、英国伦敦指数、法国CAC40指数、日本日经225指数、新加坡海峡时报指数、香港恒生指数，具体数据来自雅虎财经网站；有关中国宏观经济的数据来自中经网经济统计数据库，有关其他国家宏观经济的数据来自国际货币基金组织网站。
表2列示了控制变量的描述性统计分析结果。结合它们的时间变化趋势来看（未在表中列示），随着时间的推移，中国宏观经济主要指标（利率、GDP增长率和通货膨胀率）的表现与世界平均水平差异越来越小，并且对外贸易依存度呈现出逐年提高的明显趋势，说明了中国经济与世界经济的一体化水平正在不断加强。
表2 控制变量描述统计
注：ΔGDP、ΔInf、ΔIR采用的是百分比的数值。
三、实证结果与分析
1.非对称M-GARCH的DCC模型估计
表3和表4分别给出了1991-2008年期间和2000-2008年期间8个市场各收益率的非对称M-GARCH模型估计结果。
首先，在波动性部分中，
和
分别为自回归模型AR(1)的常数和一阶参数。ω、κ、λ、γ分别为常数项、ARCH参数、GARCH参数和非对称反应参数。从的估计结果可以看出，美国和日本股市存在着明显的动量效应，新加坡股市存在着明显的反转效应；而在其他市场，这两种效应的表现都不明显。λ和γ用来捕捉股市收益的ARCH效应和GARCH效应，各个市场的参数估计值几乎都达到了5%以上的显著性水平，说明了这些市场都存在着明显的收益波动集聚效应。非对称参数7用来捕捉“杠杆效应”。所谓“杠杆效应”是指负向冲击比正向冲击引发的条件波动更大，“坏消息”比“好消息”引发的市场波动更大。我们发现，除了中国、美国、中国香港股票市场外，其余5个国家的7值都通过了显著性检验，说明了这些市场存在着较为明显的杠杆效应⑨。
表3 非对称MGARCH的DCC模型估计结果（1991-2008年）
注：括号中数值为t统计量。***、**和*分别表示参数在1%、5%和10%显著性水平显著；AIC和SC分别表示Akaike信息准则和Schwartz准则；下同。
其次，在相关性部分中，α和β是DCC模型估计的常数项，而中国与其他7国股票指数的交互无条件（或平均）相关系数是本文所关注的关键参数。从1991-2008年期间的估计结果可以看出，中国与亚洲三个市场的股票指数表现出微弱的正相关，而与欧美四国则表现出负相关。然而，当将研究窗口推至2000-2008年期间时，我们发现中国与这些市场股票指数的相关性都有了非常显著的提高。
表4 非对称MGARCH的DCC模型估计结果（2000-2008年）
注：同表3。
具体而言，中国与日本、新加坡、中国香港、德国、法国的股指收益相关性不仅为正，而且在统计上都显著；中国与美国、英国的股指收益相关性也从之前的负相关逆转为正，虽然显著性水平还不高。对照这一期间的中国金融自由化进程，进入2000年以后，中国金融自由化步骤持续加快，主要表现在：利率进一步市场化（金融机构贷款利率自主浮动区间加大）、信贷管制进一步放松（内地可在香港发行金融债券）、银行业进入壁垒进一步被打破（外资银行明显增加，且业务范围逐渐扩大）、银行产权多元化（9家银行在沪或赴港上市）以及资本和经常账户进一步开放（允许内地居民投资B股，允许境外机构投资内地股市，并实行有管理的浮动汇率制度）。相应的，金融自由化指数
也从1999年底的9.5和25跃升至2007年底的21.7和50。上述证据初步表明了伴随着中国金融自由化进程，中国证券市场从最初的、相对独立的分割状态逐步走向日益紧密的全球整合。
2.动态相关系数
为了更加清晰地考察中国与亚洲、欧美7个股市之间的关联度，我们研究其联动性的时间变化轨迹，区间为1991年1月1日至2008年12月31日共计897周。图2和图3（见下页）显示了采用DCC方法捕捉到的中国与7个股市的动态相关系数。从中可以看出，在2000年之前，中国与这些市场的相关性十分微弱，在某些年份甚至呈负相关关系。但随着中国金融自由化改革的逐步推进，特别是进入2000年以后，相关性呈现出较为明显的上升趋势。此外，从图中还可以看出，中国与亚洲国家股票市场的相关性要强于与欧美国家股票市场的相关性。这其中以中国和中国香港两个市场的关联性表现得最为密切，从2006年开始，二者的动态相关系数都稳定维持在0.2以上。表5对各国动态相关系数的描述统计分析也验证了上述这一发现，并且可以看出，中国与香港、日本、新加坡的平均动态相关系数为正，而中国与欧美发达市场的平均动态相关系数，除了德国为正外，其余三个国家均为负。
图2 中国与亚洲地区股票市场时变相关系数
图3 中国与欧美地区股票市场时变相关系数
3.回归模型检验
表6列出了中国与亚洲、欧美7个股票市场联动性的回归分析结果，其中回归一和回归二分别采用作为中国金融自由化进程的代理变量。从中可以看出，金融自由化指数的回归参数为正，都达到了10%以上的显著性水平，再次验证了前面的发现：伴随着中国金融自由化政策的推进和深化，中国经济与世界经济的联动性也得以强化。因此，中国金融迈向自由化的过程正是中国证券市场从区域分割走向全球整合的过程。
从控制变量的回归结果来看，宏观经济变量（利率、GDP增长率和通货膨胀率）差异越小，股票市场的联动性越强，符合理论预期。而对外贸易依存度却对股市联动性起着负向的影响，不符合预期。从Asia和Europe的回归结果来看，前者达到或接近于10%的显著性水平，后者不显著，说明中国与亚洲股票市场之间的关联度要强于欧美市场。此外，Year的参数估计为正，但不显著，说明中国股市与其他股市的收益依赖性在时间趋势上表现得并不明显。Dum的参数估计为正，并达到了1%的显著性水平，说明金融危机传染效应已波及中国。
4.稳健性检验
为了检验上述研究结果的稳健性，本文以日收益率代替周收益率进行敏感性分析。我们剔除了8个市场交易日不重叠的交易数据，最后获得4112组收益数据。敏感性分析表明，实证结果保持一致，说明本文的结论具有较好的稳健性。为了表达的简约起见，本文没有将上述结果列示出来。
四、结论与讨论
如果说Pretorius(2002)、Johnson和Soenen(2003)、Beine和Candelon(2007)的研究只是对各个国家金融自由化与股市联动性相关关系提供一个相对静止的“快照”的话，那么，本文的研究则以动态的视角对单一国家作更为细致、更为深入的全景刻画。通过对中国证券市场从成立至今的17个年份的实证分析，我们发现，伴随着中国金融自由化政策的渐近推进和逐步深化，中国与世界其他经济体的关联度越来越密切，中国证券市场从最初的、相对独立的分割状态逐渐走向日益紧密的全球整合。这一结论不仅有助于我们深入了解股市联动性加强的原因所在，也使我们对金融自由化的经济效应有了更加深入的理解。
根据Demirguc和Detragiache(1998)、Christia（1999、Tornell等(2003)等的研究，金融自由化在促进总体经济增长、金融体系效率提高的同时，也使得金融体系脆弱性加剧，金融危机爆发的概率加大。例如，Demirguc和Detragiache(1999)对53个国家在1980-1995年间金融自由化与金融危机的相关性进行实证研究，发现金融自由化提高了银行业危机发生的可能性，特别是对于制度基础薄弱或法律建设还不完善的发展中国家，金融自由化所带来的负面效应更加明显。因此，我们在金融自由化改革进程中，要积极推进基础制度建设和法律框架建设，加强必要的金融监管，以防范国内金融风险的累积和国际金融危机的冲击。
作者感谢波特兰州立大学林光平教授在本文写作过程中提出的宝贵建议。
注释：
①金融深化理论指出，利率管制和人为的低利率抑制了储蓄的增长并导致资源配置的低效率，因此，解除对实际利率的限制促使其真实反映储蓄的稀缺性，有助于刺激储蓄，提高投资水平，为经济发展提供一个高效率的金融体系。
②经济自由主义主张限制政府在经济事务中的操控，让市场机制发挥调节资源的作用，即亚当·斯密所倡导的“看不见的手”。国家干预主义则反对自由放任，主张扩大政府机能，限制私人经济，由国家对社会经济活动进行干预和控制。
③QFII制度指有限度允许境外投资者投资本国证券市场，QDII制度指有限度允许境内投资者投资境外证券市场。
④韩非和肖辉(2005)、吴世农和潘越(2005)、谷耀和陆丽娜(2006)、Lin Kuan-Pin等(2008)对中国与世界其他证券市场是否存在联动性进行了实证检验。
⑤Pretorius(2002)、Johnson和Soenen(2003)、Beine和Candelon(2007)等学者以单一时点的跨国截面数据为样本，对金融自由化对市场联动性的影响展开分析。
⑥庄晓玖(2007)从市场利率化、信贷控制、进入壁垒、银行自治、银行产权多元化、证券市场改革、资本和经常账户7个层面来度量中国金融自由化程度；而范学俊(200B)则从信贷控制、利率控制、进入障碍、金融规则、金融部门中国家所有权、对国际金融交易的限制6个政策范畴进行量化。事实上，仔细比照二者所涵盖的各个子项目和对相关政策事件的选择，我们发现其中的差异很小。
⑦如果采用普通最小二乘法进行估计，Durbin-Watson检验值接近于0，表明残差存在严重的正相关性；当采用一阶序列相关修正模型进行估计，Durbin-Watson检验值在2附近，表明已经消除了残差的自序相关性。
⑧1991-2007年期间金融危机主要有：墨西哥货币危机（1994年12月22日）、亚洲金融危机（1997年10月23日）、俄罗斯金融动荡（1998年3月3日）、巴西金融动荡（1999年1月14日）、美国“9·11”事件（2001年9月11日）、美国次贷危机（2007年3月13日），我们将危机发生期间定义为自危机发生始的三个月。
⑨这里以表3的估计结果展开分析，如果将研究窗口截取至2000-2008年，参数估计值会有所不同（见表4），但总体而言基本保持一致。
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