◇潘文捷 王昕杰 陶逸清 任一平

“滬港通”開通對兩地股市融合的影響研究

◇潘文捷 王昕杰 陶逸清 任一平

本文通過主成分分析和協(xié)整分析，對“滬港通”開通前后的2012年9月27日至2016年12月31日的“滬港通”成分股收盤價數(shù)據(jù)進行分析。根據(jù)本文的分析結(jié)論，“滬港通”的開通使滬、港兩地股市之間的協(xié)整關(guān)系增加，且逐漸變?yōu)橐酝蜃兓癁橹?，同向變化的趨勢顯著大于反向變化的趨勢。

滬港通；主成分分析；協(xié)整分析

一、引言

2014年11月17日，“滬港通”正式開通；2016年12月5日，“深港通”正式開通。兩種機制的實施，都是旨在更好地促進我國內(nèi)地股市與國際市場的融合。本文通過時間序列模型對“滬港通”開通后滬、港兩地的股市進行分析，以期對未來“深港通”以及其他類似機制的實行提出有效的建議。

二、文獻綜述

谷耀、陸麗娜（2006）[1]通過構(gòu)建DCC-EGARCH-VAR模型，對1998年至2004年的數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)港股對滬、深兩股都具有顯著的溢出效應。石建勛、吳平（2008）[2]通過協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗，對2003年至2007年香港的恒生指數(shù)、紅籌指數(shù)、H股指數(shù)和內(nèi)地的上證指數(shù)、深成指數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)滬、深、港三地股市一體化愈加明顯。胡堅、呂鵬博（2008）[3]通過協(xié)整分析，對2002年至2008年滬、港股市進行分析，發(fā)現(xiàn)兩者未存在顯著的協(xié)整關(guān)系。羅子光（2008）[4]通過協(xié)整分析和Granger因果關(guān)系檢驗對1998年至2007年滬、港股市指數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)兩地存在相互引導關(guān)系。丁勇錦（2008）[5]通過協(xié)整分析等模型，對2002年至2008年滬、港股市指數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)兩地股市的聯(lián)動性在不斷增強。魯旭、趙迎迎（2012）[6]通過構(gòu)建三元VAR-GJR-GARCH-DCC模型，對2005年至2009年香港恒生指數(shù)、上證綜指和深證成指收益率進行分析，發(fā)現(xiàn)滬、深、港三地股市具有聯(lián)動效應和趨同性。趙彥勇（2013）[7]通過非參的協(xié)整理論，對1998年至2011年滬、深、港三地股市指數(shù)數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)三地股市之間存在非線性關(guān)系。張仕洋（2015）[8]通過協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和DCC-GARCH模型，對2000年至2013年滬、深、港三地指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)三地不存在長期聯(lián)動性，短期聯(lián)動性正在不斷加強，并且存在時變相關(guān)性。

WP Pui Han、HG Fung（2000）[9]等通過建立多元EGARCH-M模型，對滬、深、港三地股市指數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)三地股市存在顯著的波動率溢出效應。Mohamed、Fredj（2010）[10]通過非線性協(xié)整分析，對發(fā)展中國家和國際資本市場進行分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家融入國際資本市場的過程是非線性、非對稱并且是時變的。

從上述文獻可以看出，已有不少學者對滬、深、港三地的股市進行分析，且絕大多數(shù)學者采用的數(shù)據(jù)均為上證綜指、深證成指和恒生指數(shù)的收益率或收盤價。但是大多數(shù)的相關(guān)研究時間都集中在21世紀前后數(shù)年內(nèi)，都在“滬港通”開通之前。本文認為，如能對“滬港通”包含的所有成分股數(shù)據(jù)進行分析，能夠更好地捕捉“滬港通”帶來的影響。因此，本文針對“滬港通”開通前后近四年內(nèi)的數(shù)據(jù)進行時序分析，從而研究“滬港通”的開通對兩地股市帶來的深遠影響。

三、數(shù)據(jù)選取與處理

1.數(shù)據(jù)選取

“滬港通”于2014年11月17日開通，至2016年12月31日的共同交易日共計555個交易日。為研究“滬港通”的開通給兩地市場帶來的影響，本文選取開通日前后各555個交易日，即2012年9月27日至2016年12月31日的股票數(shù)據(jù)，包括滬股通中全部567個成分股和港股通中全部271個成分股（已剔除已退市的中國北車），全部數(shù)據(jù)來源于雅虎財經(jīng)數(shù)據(jù)庫。

2.主成分分析法處理數(shù)據(jù)

本文希望能夠通過分析“滬港通”中所有成分股，以更好挖掘其產(chǎn)生的影響，但由于股票個數(shù)過多，因此采用主成分分析法對其進行降維。

分別對“滬股通”成分股和“港股通”成分股進行主成分分析，得到前六個主成分方差貢獻率如下：

表1 “滬股通”主成分貢獻率

表2 “港股通”主成分貢獻率

從主成分貢獻率來看，兩次主成分分析中，前六個主成分的累計貢獻率均超過85%，說明使用前六個主成分已能較好地反映“滬股通”和“港股通”各成分股的信息。

圖1 標準化后PCA指數(shù)與上證指數(shù)

圖2 標準化后PCA指數(shù)與恒生指數(shù)

從標準化后的主成分分析（PCA）指數(shù)分別與標準化后的上證指數(shù)、恒生指數(shù)的走勢圖比較來看，更進一步的說明了本文構(gòu)建的主成分指數(shù)與市場指數(shù)的走勢基本吻合。因此，在接下來的時序模型中，本文將對“滬股通”和“港股通”的前六個主成分指數(shù)進行分析。

四、實證分析

1.平穩(wěn)性檢驗

為進行進一步的時序分析，需要對各主成分指數(shù)進行平穩(wěn)性檢驗，本文主要采用ADF檢驗和PP檢驗。從以上檢驗結(jié)果來看，在1%顯著性水平下，各主成分指數(shù)水平值的ADF檢驗和PP檢驗的p值均大于0.01，因此都是不平穩(wěn)的；經(jīng)過一階差分后，各主成分指數(shù)一階差分的ADF檢驗和PP檢驗的p值均接近于0，因此都是平穩(wěn)的，即各主成分指數(shù)一階同整，可以進行協(xié)整檢驗。

2.向量自回歸模型最優(yōu)滯后期數(shù)

為進行協(xié)整檢驗，我們先對向量自回歸模型的最優(yōu)滯后期數(shù)進行確定，該期數(shù)確定后減1即為協(xié)整檢驗的最優(yōu)滯后期數(shù)。在Eviews中對向量自回歸模型的最優(yōu)滯后期數(shù)進行確定，得到結(jié)果如下：

表3 Eviews中向量自回歸模型滯后期數(shù)判斷結(jié)果

根據(jù)Eviews的判斷結(jié)果，向量自回歸模型的最優(yōu)滯后期數(shù)應定為3階，建立VAR（3）模型，根據(jù)輸出的單位根表和單位根圖可以看出，所有點均落在單位圓內(nèi)，因此該VAR（3）模型是平穩(wěn)的模型，而協(xié)整檢驗模型的最優(yōu)滯后期數(shù)應定為2階。

3.協(xié)整檢驗

對于多變量的協(xié)整檢驗，通常采用Johansen方法進行分析，在Eviews中包括跡（Trace）統(tǒng)計量和最大特征根（Maximal Eigenvalue）統(tǒng)計量兩種方法。將數(shù)據(jù)分為“滬港通”開通前和開通后兩部分，分別進行協(xié)整檢驗，得到結(jié)果如下：

表4 開通前協(xié)整檢驗結(jié)果

表5 開通后協(xié)整檢驗結(jié)果

由于篇幅限制，上文對Eviews的輸出結(jié)果做了簡化。從協(xié)整檢驗來看，在“滬港通”開通前，跡檢驗統(tǒng)計量顯示“滬股通”和“港股通”之間存在4個協(xié)整關(guān)系，最大特征根統(tǒng)計量顯示“滬港通”和“港股通”之間存在1個協(xié)整關(guān)系；在“滬港通”開通后，跡檢驗統(tǒng)計量顯示“滬股通”和“港股通”之間存在5個協(xié)整關(guān)系，最大特征根統(tǒng)計量顯示“滬港通”和“港股通”之間存在3個協(xié)整關(guān)系。總體來看，“滬港通”的開通使兩地股市之間的協(xié)整關(guān)系變得更強。

4.協(xié)整方程

對“滬港通”開通前后的主成分指數(shù)估計長期協(xié)整方程，得到開通前的長期協(xié)整方程如下：

協(xié)整方程可以顯示變量之間的長期均衡關(guān)系，對以上方程進行變換，計算得到“滬港通”開通前后兩地股市之間的協(xié)整關(guān)系如下：

表6 開通前變量間長期均衡關(guān)系

表7 開通后變量間長期均衡關(guān)系

在表6、表7中，每個單元格表示“滬股通”主成分指數(shù)變動1個單位后，“港股通”主成分指數(shù)變動的方向和單位大小。

從表6、表7來看，在“滬港通”開通前，“滬股通”主成分指數(shù)變動1個單位后，“港股通”主成分指數(shù)同向變動共47.6576個單位，反向變動共53.8671個單位；而在“滬港通”開通后，“滬股通”主成分指數(shù)變動1個單位后，“港股通”主成分指數(shù)正向變動共98.6505個單位，反向變動8.1920個單位，因此，“滬港通”開通后，兩地股市同向變動更為顯著。

五、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

本文通過主成分分析法對“滬港通”的所有成分股進行降維，得到“滬股通”和“港股通”各六個主成分指數(shù)，將2012年9月27日至2016年12月31日的股票收盤價數(shù)據(jù)分為兩部分，進一步通過協(xié)整檢驗和協(xié)整方程進行分析。

根據(jù)本文分析的結(jié)果，在“滬港通”開通后，從協(xié)整檢驗的結(jié)果分析來看，“滬股通”和“港股通”主成分指數(shù)之間的協(xié)整個數(shù)有所增加，即“滬港通”的開通使兩地股市的協(xié)整關(guān)系有所增強；從協(xié)整方程的結(jié)果分析來看，“港股通”成分股對于“滬股通”成分股變化的反應逐漸由反向反應略大于正向反應變?yōu)檎蚍磻@著大于反向反應，即“滬港通”的開通使兩地股市趨于同向變化。

2.建議

（1）從本文的分析結(jié)果來看，“滬港通”的開通對兩地股市的融合有著顯著的促進作用，這對于更好地促進內(nèi)地股市與國際市場的融合有著重要的啟示，我國可以嘗試開通更多類似的機制，比如已經(jīng)開通的“深港通”，將更全面和深入地促進我國股票市場融入到國際市場，更有助于我國金融市場的發(fā)展和成熟。

（2）在“十三五”時期，經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，我國經(jīng)濟將從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長，這說明我國經(jīng)濟發(fā)展增速將逐步放緩，但是同時也將更加平穩(wěn)。這對于開通“滬港通”、“深港通”以及其他可能的類似機制也是一個很好的契機，政府應當把握好發(fā)展方向，做好全面的部署，使我國金融市場在這一時期內(nèi)與國際金融市場穩(wěn)步對接。

（3）從協(xié)整方程估計的結(jié)果來看，“滬股通”和“港股通”同向發(fā)展的趨勢明顯，這在股市良性走好的情況下固然是好事，但是也不得不提防金融危機帶來的負面作用，應當盡早做好充分的應對準備。兩地股市的融合對金融市場有利也有弊，政府應當充分發(fā)揮“滬港通”帶來的正面作用，對可能的負面影響做好防范措施。

本論文受到上海立信會計金融學院大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助（項目編號：201611639002）。

[1]谷耀，陸麗娜.滬、深、港股市信息溢出效應與動態(tài)相關(guān)性——基于DCC-（BV）EGARCH-VAR的檢驗[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2006（08）.

[2]石建勛，吳平.滬深股市與香港股市一體化趨勢的實證研究[J].財經(jīng)問題研究，2008（09）.

[3]胡堅，呂鵬博.上海股市與香港股市的聯(lián)動分析[J].山西財經(jīng)大學學報，2008（12）.

[4]羅子光.香港股市與內(nèi)地股市的聯(lián)動性研究[J].南方金融，2008（12）.

[5]丁勇錦.中國內(nèi)地股市與香港股市聯(lián)動性研究[D].杭州：浙江大學，2008.

[6]魯旭，趙迎迎.滬深港股市動態(tài)聯(lián)動性研究——基于三元VAR-GJR-GARCH-DCC的新證據(jù)[J].經(jīng)濟評論，2012（01）.

[7]趙彥勇.非參數(shù)協(xié)整和誤差修正模型及其在金融中的應用[D].重慶：重慶理工大學，2013.

[8]張仕洋.我國滬深港股市聯(lián)動性分析 [J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2015（01）.

[9]WP PuiHan，HG Fung.Red chips or H shares:which China-backed securities process information the fastest?[J].Journal of Multinational Financial Management，2000（10）.

[10]Mohamed EI Hedi，F(xiàn)redj J.Nonlinear Stock Market Integration in Emerging Countries[J].International Journal of Economics and Finance，2010（05）.

（作者單位：上海立信會計金融學院）

10.13999/j.cnki.scyj.2017.05.012