劉念平，侯利元

（樂(lè)山師范學(xué)院 數(shù)理學(xué)院，四川 樂(lè)山 614004）

0 引言

在經(jīng)濟(jì)一體化與金融全球化大背景下，各國(guó)政府開(kāi)始逐步放松金融管制。開(kāi)放的資本市場(chǎng)，使得各國(guó)經(jīng)濟(jì)間的聯(lián)系、資本跨境流動(dòng)和信息傳遞都隨之增強(qiáng)。資本市場(chǎng)開(kāi)放是大勢(shì)所趨，從最初發(fā)行B 股，到“滬、深港通”的實(shí)施，中國(guó)資本市場(chǎng)開(kāi)放實(shí)現(xiàn)了從間接到直接，從單向開(kāi)放到雙向開(kāi)放的轉(zhuǎn)變。2021 年3 月5 日，國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在政府工作報(bào)告中就再次指出：“實(shí)行高水平對(duì)外開(kāi)放，促進(jìn)外貿(mào)外資穩(wěn)中提質(zhì)。實(shí)施更大范圍、更寬領(lǐng)域、更深層次對(duì)外開(kāi)放，更好參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作。”[1]強(qiáng)調(diào)了繼續(xù)推動(dòng)資本市場(chǎng)高質(zhì)量雙向開(kāi)放的意愿。

“滬、深港通”的實(shí)施，是我國(guó)資本市場(chǎng)開(kāi)放進(jìn)程的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，促進(jìn)了香港股票市場(chǎng)和內(nèi)地股票市場(chǎng)的雙向聯(lián)通。香港與內(nèi)地一脈相傳，在語(yǔ)言文化、傳統(tǒng)習(xí)慣和認(rèn)知等方面兩者間聯(lián)系十分緊密，同時(shí)作為公認(rèn)的國(guó)際金融中心之一，無(wú)論是從相關(guān)法律、金融監(jiān)管制度還是從投資者結(jié)構(gòu)來(lái)看，香港市場(chǎng)都比內(nèi)地股票市場(chǎng)更為成熟。因此，研究“滬、深港通”相繼開(kāi)通是否能強(qiáng)化內(nèi)地與香港市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性，在充分發(fā)揮互聯(lián)互通制度，為中國(guó)資本市場(chǎng)進(jìn)一步、高質(zhì)量開(kāi)放政策的制定，擴(kuò)大兩地投資渠道分散風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)兩地市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展等方面，都具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)際股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性一直是金融研究中的重要問(wèn)題之一，其研究對(duì)象和研究方法不斷深化和創(chuàng)新。從研究對(duì)象來(lái)看，大多數(shù)的文獻(xiàn)更關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性，一般認(rèn)為發(fā)達(dá)國(guó)家（如美、英等）股票市場(chǎng)間存在明顯的收益率和波動(dòng)溢出效應(yīng)，在金融危機(jī)時(shí)期，由于“金融傳染”其聯(lián)動(dòng)性更為顯著[2]。而隨著中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放程度提高和股票市場(chǎng)國(guó)際影響力的提升，關(guān)注中國(guó)與其他國(guó)家股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性的文獻(xiàn)逐漸增多。其中，早期大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)：中國(guó)股市與他國(guó)股市（如美、英等）基本沒(méi)有聯(lián)動(dòng)性，中國(guó)股市不受他國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)影響[3]。而近期研究表明：中國(guó)股票市場(chǎng)與其他股市間聯(lián)動(dòng)性相較于前期有逐漸提升的趨勢(shì)，且其會(huì)受到金融政策與突發(fā)事件的影響[4]。其研究方法逐漸深入，經(jīng)歷從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)，從線性結(jié)構(gòu)到非線性結(jié)構(gòu)的過(guò)程，大致可分為以下四類(lèi)：一是基于長(zhǎng)期均衡關(guān)系的協(xié)整檢驗(yàn)方法[5]；二是描述收益率溢出效應(yīng)的因果關(guān)系檢驗(yàn)、VAR 模型和VEC 模型等[4,6-7]；三是描述波動(dòng)溢出效應(yīng)的多元GARCH類(lèi)模型[8-9]；四是利用邊緣分布和聯(lián)合分布，研究非線性結(jié)構(gòu)變化的Copula 類(lèi)模型[10-14]。

這些已有研究方法的存在，為研究“滬、深港通”實(shí)施對(duì)內(nèi)地和香港股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的影響提供了有效方法，然而已有研究所得結(jié)果并不統(tǒng)一。趙勝民和閆紅蕾[6]通過(guò)TVP-VAR 模型發(fā)現(xiàn)“滬港通”加強(qiáng)了港股對(duì)滬市A 股的影響。董秀良等[9]發(fā)現(xiàn)“滬港通”開(kāi)通后，香港和滬市間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但短期內(nèi)相關(guān)系數(shù)未得到顯著的提高。劉光強(qiáng)[12]基于Copula 模型，發(fā)現(xiàn)“滬港通”的實(shí)施使滬港兩市相關(guān)關(guān)系提升12%，同時(shí)港市對(duì)滬市的影響逐漸增強(qiáng)。這部分學(xué)者的研究結(jié)果肯定了“滬港通”的實(shí)施效果，認(rèn)為其改變了內(nèi)地與香港市場(chǎng)的信息傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)，甚至增強(qiáng)了兩地市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性。但部分研究結(jié)果卻剛好相反，認(rèn)為“滬港通”的實(shí)施并未對(duì)滬港市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性產(chǎn)生影響，如姚堯之和劉志峰[15]、方艷等[10]均認(rèn)為“滬港通”未對(duì)滬港兩市聯(lián)動(dòng)性產(chǎn)生影響。在對(duì)“深港通”實(shí)施效果的研究中，其結(jié)果也呈現(xiàn)了相同的問(wèn)題，一些學(xué)者認(rèn)為“深港通”降低了兩市相關(guān)性[7,11]，如毛小麗和王仁曾[7]通過(guò)Granger-SV 模型從分析波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)“深港通”后溢出效應(yīng)則顯著減弱，另外一些學(xué)者認(rèn)為“深港通”提高了內(nèi)地與香港的相關(guān)性[16]。這些文獻(xiàn)主要僅對(duì)“滬港通”或“深港通”的實(shí)施進(jìn)行了研究，在研究過(guò)程中單獨(dú)對(duì)滬港或深港間聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行分析研究，并未系統(tǒng)研究雙向開(kāi)放政策對(duì)內(nèi)地與香港市場(chǎng)間的影響。而吳筱菲等[13]和方先明和陳佳欣[14]則分別建立了Copula 模型對(duì)“滬港通”與“深港通”的效用進(jìn)行系統(tǒng)研究，但是在它們的研究中主要建立單個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)模型，再通過(guò)聯(lián)接函數(shù)（Copula）分析股票市場(chǎng)間上、下尾聯(lián)動(dòng)性，強(qiáng)調(diào)受到負(fù)面信息沖擊時(shí)，兩市聯(lián)動(dòng)性關(guān)系的轉(zhuǎn)變，而忽略了大多數(shù)正常狀態(tài)下兩地市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的變化。

綜上所述，有別于前人單獨(dú)研究“滬港通”或“深港通”實(shí)施效果，以及僅對(duì)部分市場(chǎng)如滬港、深港間聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行研究。本文以上證綜指、深證成指和香港恒生指數(shù)從2011 年9 月2 日到2019年6 月14 日共1834 組數(shù)據(jù)為樣本，考慮到政策實(shí)施可能導(dǎo)致信息傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)變化，以“滬、深港通”開(kāi)通時(shí)間為間隔，將數(shù)據(jù)分為三個(gè)子樣本區(qū)間，分別建立三元VAR-DCC-GARCH 模型，從收益率和波動(dòng)率溢出效應(yīng)出發(fā)，分析“滬、深港通”這類(lèi)制度實(shí)施，對(duì)滬、深、港股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的影響。

1 理論與假設(shè)

為刻畫(huà)股票市場(chǎng)間復(fù)雜的關(guān)系，與簡(jiǎn)單的相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系相區(qū)分，部分學(xué)者在已有研究基礎(chǔ)上提出了新的名詞——聯(lián)動(dòng)性（Comovement）。經(jīng)濟(jì)研究中，如果有若干個(gè)相互關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)變量，當(dāng)其中一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量發(fā)生變化，該信息沖擊會(huì)導(dǎo)致其余的經(jīng)濟(jì)變量也隨之改變，這就是經(jīng)濟(jì)變量間的聯(lián)動(dòng)性。而Ftiti 等[17]在其文章中提出“聯(lián)動(dòng)性是用來(lái)測(cè)量不同頻率和時(shí)間下兩個(gè)變量間關(guān)系的概念”。

那么造成不同股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性的原因到底是什么？根據(jù)前人研究，其理論原因大致可歸納為三種：一是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)說(shuō)，二是資本流動(dòng)說(shuō)，三是市場(chǎng)傳染說(shuō)。基于“完全理性”假設(shè)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)說(shuō)認(rèn)為相互關(guān)聯(lián)的各國(guó)經(jīng)濟(jì)基本面會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格的聯(lián)動(dòng)，即一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的變動(dòng)會(huì)通過(guò)其他國(guó)家上市公司的未來(lái)現(xiàn)金流等影響其股票市場(chǎng)，從而導(dǎo)致股票市場(chǎng)間資產(chǎn)價(jià)格的聯(lián)動(dòng)。宏觀變量差異越小，信息傳遞速度更快，其聯(lián)動(dòng)性就越高[18]。資本流動(dòng)說(shuō)則認(rèn)為金融開(kāi)放政策降低了國(guó)內(nèi)與國(guó)際金融市場(chǎng)間的交易壁壘，推動(dòng)了國(guó)內(nèi)和國(guó)際間資本流動(dòng)，股票市場(chǎng)會(huì)對(duì)跨國(guó)資本的流入和流出信息做出反應(yīng)，從而引起了股市間的聯(lián)動(dòng)。市場(chǎng)傳染說(shuō)則是基于行為金融“不完全理性”的假設(shè)上，認(rèn)為當(dāng)某國(guó)股市受到嚴(yán)重負(fù)面沖擊時(shí)，其他國(guó)家投資者的非理性行為（羊群行為、恐慌反應(yīng)等）使其對(duì)負(fù)面信息過(guò)度反應(yīng)，從而導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)[4]。

“滬港通”和“深港通”的實(shí)施，放寬了在投資者主體和投資額度等方面的限制，實(shí)現(xiàn)了兩地股票市場(chǎng)的雙向開(kāi)放和互聯(lián)互通，加強(qiáng)了兩地投資者間信息的流通，強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)基本面的相互關(guān)聯(lián)，提高了兩地投資者對(duì)市場(chǎng)預(yù)期的一致性，由此可能加強(qiáng)兩地股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性。在此基礎(chǔ)上提出假設(shè)1、2。

假設(shè)1：滬港通的實(shí)施改變了滬、深與香港股票市場(chǎng)間的引導(dǎo)關(guān)系。

假設(shè)2：深港通的實(shí)施改變了滬、深與香港股票市場(chǎng)間的引導(dǎo)關(guān)系

相較于香港市場(chǎng)，由于滬市與深市不僅具有相同的宏觀經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，且在金融法規(guī)、投資者結(jié)構(gòu)和上市公司構(gòu)成等方面都具有高度相似性，因而滬、深兩市應(yīng)具有高度相關(guān)性。同時(shí)由于它們的高度一致性，滬市與港市，深市與港市間關(guān)聯(lián)性應(yīng)高度相似，因此提出假設(shè)3。

假設(shè)3：滬、深兩市相關(guān)性較高，滬港與深港間的相關(guān)性高度近似。

2 模型設(shè)定

為分析資本市場(chǎng)開(kāi)放性政策對(duì)三市股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)關(guān)系的影響，文中主要從三市的收益率溢出效應(yīng)與波動(dòng)率溢出效應(yīng)分別進(jìn)行討論，首先采用向量自回歸（VAR）模型建立條件均值方程模型，用于對(duì)三市收益率溢出效應(yīng)進(jìn)行分析。

VAR(p)模型：

如果VAR(p)模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，則可對(duì)其誤差項(xiàng)利用Engle[19]中定義的DCCGARCH 模型建立條件協(xié)方差模型，從而得到變量間的時(shí)變相關(guān)系數(shù)，分析兩市間相關(guān)關(guān)系。

DCC-GARCH 模型：

而由于給定滿足多元正態(tài)分布，因此模型的參數(shù)估計(jì)可以通過(guò)極大似然估計(jì)得到。其對(duì)數(shù)極大似然函數(shù)可分為股票收益率波動(dòng)和相關(guān)系數(shù)兩部分，表示如下：

波動(dòng)部分為：

相關(guān)系數(shù)部分為：

DCC-GARCH 模型通過(guò)兩步進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，第一步通過(guò)建立hii,t的GARCH 模型，從而對(duì)波動(dòng)部分的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)；第二步則需要在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)相關(guān)系數(shù)部分的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

3 實(shí)證分析

考慮到2019 年6 月17 日“滬倫（倫敦）通”開(kāi)通的可能影響，選取2011 年9 月1 日到2019 年6 月14 日間，上證綜指（SSEI）、深證成指(SZI)和香港恒生指數(shù)(HSI)的日收盤(pán)價(jià)為樣本，考慮到兩地開(kāi)市時(shí)間的不同，剔除三市未同時(shí)開(kāi)市交易日數(shù)據(jù)，共計(jì)1834 組日數(shù)據(jù)。根據(jù)滬港通、深港通開(kāi)啟日期，將樣本按時(shí)間分為三個(gè)子樣本，分別為樣本1（2011/9/1-2014/11/14），樣本2（2014/11/17-2016/12/2），樣本3（2016/12/5-2019/6/14）。對(duì)數(shù)收益率記為：。其中ri,t表示第i個(gè)股票市場(chǎng)指數(shù)在第t日的收益率，Pi,t表示第i個(gè)股票指數(shù)在第t日的收盤(pán)價(jià)。

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表1 是對(duì)三大指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥吹剑凇皽弁ā遍_(kāi)通之前，上證綜指與深成指的平均收益率均為負(fù)，明顯低于恒生指數(shù)，其標(biāo)準(zhǔn)差差異不太明顯；從偏度上看，除恒生指數(shù)存在負(fù)偏以外，內(nèi)地市場(chǎng)都存在一定的正偏，三者峰度均明顯大于3，其中恒生指數(shù)收益率的峰值更大，這說(shuō)明三市收益率分布呈現(xiàn)尖峰厚尾狀態(tài)，通過(guò)Jarque-Bera 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)都在1%顯著水平下拒絕正態(tài)分布假設(shè)。

表1 各股票指數(shù)對(duì)數(shù)收益率描述性統(tǒng)計(jì)

在樣本2 期間，即“滬港通”開(kāi)通后，三市平均收益率發(fā)生變化，深成指與上證指數(shù)收益率均值由負(fù)變正，而恒生指數(shù)收益率均值由正變負(fù)；標(biāo)準(zhǔn)差方面，上證綜指與深成指收益率的標(biāo)準(zhǔn)差明顯增大，大于恒生指數(shù)收益率標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明滬深股票市場(chǎng)波動(dòng)大于香港市場(chǎng)；三者偏度都小于0，峰度都明顯大于3，同時(shí)Jarque-Bera 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在1%顯著水平下，三者都拒絕正態(tài)分布假設(shè)。

在樣本3 期間，即“深港通”開(kāi)通后，恒生指數(shù)平均收益率為正，而上證綜指與深成指的平均收益率轉(zhuǎn)為負(fù)；標(biāo)準(zhǔn)差方面，三者收益率的標(biāo)準(zhǔn)差回落，差異不再明顯；偏度與偏度方面，三者偏度均為負(fù)值，峰度均明顯大于3，Jarque-Bera 檢驗(yàn)仍發(fā)現(xiàn)在1%顯著水平下三者均拒絕正態(tài)分布假設(shè)。

綜上可以看出，在不同樣本區(qū)間，滬、深、港的股指收益率在重要的統(tǒng)計(jì)量上都存在較大差異，因而需要加入對(duì)結(jié)構(gòu)變化的考慮，即三個(gè)樣本區(qū)間，其模型結(jié)構(gòu)存在差異。

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)“偽回歸”，采用ADF 對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2。其檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在各時(shí)期內(nèi)，三市指數(shù)收盤(pán)價(jià)均為非平穩(wěn)的時(shí)間序列，而其對(duì)數(shù)收益率在1%顯著水平下都是平穩(wěn)的，因而各市場(chǎng)指數(shù)收盤(pán)價(jià)為一階單整的。

表2 各股票指數(shù)收盤(pán)價(jià)與收益率ADF 檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 VAR 模型估計(jì)與檢驗(yàn)

由ADF 檢驗(yàn)可知，日收益率序列在各樣本時(shí)間段內(nèi)均為平穩(wěn)時(shí)間序列，因而可以分別建立三者間的VAR(p)模型，在此之前需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)，通過(guò)LR、FPE、AIC、SC 以及HQ 值選擇不同階段的最優(yōu)滯后階段。因此樣本1 階段，選擇建立無(wú)常數(shù)項(xiàng)的VAR(1)模型；樣本2 階段，選擇建立VAR(2)模型；樣本3 階段，選擇建立無(wú)常數(shù)項(xiàng)的VAR(1)模型。確定滯后階數(shù)后，分段進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，確定模型穩(wěn)定后，通過(guò)Granger 因果對(duì)三市股票市場(chǎng)收益率“引導(dǎo)”關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)分析。因此這兒省略VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

首先，對(duì)各階段的VAR 模型穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)其特征根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)（見(jiàn)圖1-3），這說(shuō)明各個(gè)VAR 模型都是穩(wěn)定的，即當(dāng)模型中某變量受到?jīng)_擊，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)中其他變量的變動(dòng)，但是隨著時(shí)間其影響最后會(huì)消失。

圖1 樣本1 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

圖2 樣本2 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

圖3 樣本3 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

接著通過(guò)Granger 因果檢驗(yàn)，對(duì)三市股票指數(shù)間信息動(dòng)態(tài)傳遞過(guò)程進(jìn)行分析，并得檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表3)。在樣本1 階段，結(jié)果顯示如果分別以香港、上海與深圳市場(chǎng)的股票指數(shù)收益率為被解釋變量，發(fā)現(xiàn)當(dāng)以其他兩市的股票指數(shù)為解釋變量時(shí)，在顯著水平10%、5%或1%下都不能拒絕原假設(shè)。比如以香港股票指數(shù)收益率（RHK）為例，其結(jié)果表示上證綜指收益率（RSH）與深成指收益率（RSZ）均不是其Granger 原因，這說(shuō)明上海與深圳股票市場(chǎng)的前期信息并不會(huì)對(duì)當(dāng)期香港股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響。

綜合考慮表3 中樣本1 的檢驗(yàn)，其結(jié)果表明在“滬港通”實(shí)施之前，滬港和深港市場(chǎng)收益率間并不存在Granger 因果關(guān)系，這與早期研究結(jié)果類(lèi)似[3]。其主要原因可能在于滬深兩市經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)面關(guān)聯(lián)性較高，但由于資本市場(chǎng)開(kāi)放程度不夠，香港市場(chǎng)與滬深兩市間資本流動(dòng)壁壘的存在，使得香港市場(chǎng)與內(nèi)地市場(chǎng)收益率間引導(dǎo)關(guān)系并不顯著。而滬市與深市獲取信息及其反應(yīng)速度都相似，因而也不存在顯著引導(dǎo)關(guān)系。

表3 Granger 因果檢驗(yàn)結(jié)果

在樣本2 階段，發(fā)現(xiàn)在1%的顯著水平下，滬深市場(chǎng)的股票指數(shù)收益率都是香港市場(chǎng)的Granger 原因，而在10%的顯著水平下，深市是滬市的Granger 原因，這說(shuō)明三市的Granger 因果關(guān)系具有非對(duì)稱性，均為單向引導(dǎo)關(guān)系，其中滬市與深市對(duì)香港市場(chǎng)存在顯著的單向引導(dǎo)作用，且深市在三市間處于“領(lǐng)先”地位，這說(shuō)明“滬港通”的實(shí)施對(duì)三市間的聯(lián)動(dòng)性和信息傳導(dǎo)帶來(lái)了顯著影響，證實(shí)假設(shè)1 是成立的。

在樣本3 階段，發(fā)現(xiàn)在10%的顯著水平下，滬港兩市互為對(duì)方的Granger 原因，且發(fā)現(xiàn)港市和滬市都為深圳市場(chǎng)的Granger 原因，這說(shuō)明“深港通”實(shí)施以來(lái)，加強(qiáng)了其他兩市對(duì)深市的引導(dǎo)作用，可以通過(guò)其他兩市前期信息對(duì)深市股票指數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)，證實(shí)了假設(shè)2 的成立。

綜上，從收益率溢出效應(yīng)來(lái)看，“滬、深港通”的實(shí)施對(duì)三市間的聯(lián)動(dòng)性產(chǎn)生了顯著的影響，改變了三者間的動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)。

3.4 DCC-GARCH 模型估計(jì)與分析

為進(jìn)一步研究三市股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性，對(duì)上述各樣本VAR 模型所得殘差分別進(jìn)行分析，首先通過(guò)LM 檢驗(yàn)殘差的自相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)各樣本在滯后2 階內(nèi)都接受原假設(shè)，即不存在自相關(guān)性；其次，再通過(guò)含交叉項(xiàng)的White 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在1%顯著水平下各樣本VAR模型殘差均存在異方差，因而可以建立DCC-GARCH 模型，先對(duì)其條件方差建立GARCH 模型，再對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)DDC模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，其結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 DCC-GARCH 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

表4 中各市場(chǎng)股指收益率的條件方差采用的是GARCH(1,1)建模，其中ω、a、b分別表示常數(shù)項(xiàng)、ARCH 項(xiàng)和GARCH 項(xiàng)參數(shù)，不同樣本情況下各市場(chǎng)模型的ARCH 項(xiàng)在10%顯著水平下都顯著為正，而GARCH 項(xiàng)在1%水平下都顯著為正，這說(shuō)明三市收益率都存在明顯的波動(dòng)聚類(lèi)效應(yīng)，并且參數(shù)a和b的和都小于1，這說(shuō)明各個(gè)GARCH 模型均是穩(wěn)定的。而在三個(gè)子樣本階段，DCC 模型估計(jì)結(jié)果參數(shù)α和β都在1%顯著水平上顯著為正，這說(shuō)明相關(guān)系數(shù)具有時(shí)變性，且滿足α和β之和小于1 的基本條件，即條件協(xié)方差矩陣是穩(wěn)定與正定的，因此可以認(rèn)為DCCGARCH 模型的估計(jì)結(jié)果合理，可進(jìn)一步分別計(jì)算各樣本階段三市的時(shí)變相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4 滬、深、港三市間時(shí)變相關(guān)系數(shù)

在圖4 中，“Rho”代表各股票指數(shù)間的時(shí)變相關(guān)系數(shù)，1 為香港恒生指數(shù)，2 為上證綜指，3為深成指。總的來(lái)說(shuō)，滬深兩市的相關(guān)性更強(qiáng)，其中在前兩個(gè)樣本區(qū)間其相關(guān)系數(shù)維持在0.9 水平以上波動(dòng)，僅在樣本3 存在明顯下降后又逐漸恢復(fù)后期維持在0.95 左右，從“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)說(shuō)”分析這一結(jié)果，主要是因?yàn)閮?nèi)地相關(guān)政策、投資者的同質(zhì)化等造成內(nèi)地兩市高度相關(guān)。而深港、滬港的時(shí)變相關(guān)系數(shù)軌跡近似程度較高，說(shuō)明內(nèi)地兩市與香港市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性具有趨同性，但通過(guò)Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在1%顯著水平下兩者相關(guān)系數(shù)均值顯著不等，這證實(shí)了假設(shè)3 的成立。

進(jìn)一步分析，在“滬港通”實(shí)施之后半年間明顯可以看到滬港市場(chǎng)間相關(guān)系數(shù)波動(dòng)較樣本1階段穩(wěn)定，且從10 月開(kāi)始存在顯著提高，可以理解為“滬港通”的實(shí)施降低了滬市與港市間資本流動(dòng)的壁壘，因而加強(qiáng)了兩市的聯(lián)動(dòng)性。而同一時(shí)間，深港市場(chǎng)間相關(guān)系數(shù)在此期間出現(xiàn)明顯下降，滬港與深港相關(guān)系數(shù)間差異幅度變大，這說(shuō)明“滬港通”的實(shí)施在短期內(nèi)達(dá)到了加強(qiáng)上海與香港市場(chǎng)信息傳遞和聯(lián)動(dòng)性目的。在2015 年6月相關(guān)系數(shù)波動(dòng)幅度增大，正好與2015 年內(nèi)地股市由暴漲轉(zhuǎn)暴跌相對(duì)應(yīng)，而2016 年1 月后相關(guān)系數(shù)持續(xù)下降，這與熔斷機(jī)制的實(shí)施后內(nèi)地股市在七天內(nèi)四次熔斷，內(nèi)地股票市場(chǎng)暴跌，這降低了滬港與深港間相關(guān)性，與此同時(shí)背景的相同導(dǎo)致滬深相關(guān)性并無(wú)明顯變化。在“深港通”實(shí)施前后，滬港市場(chǎng)間相關(guān)系數(shù)分別從12 月2 日的0.519 上升到12 月5 日的0.653，而深香港市場(chǎng)間相關(guān)系數(shù)從0.523 上升到0.585。同時(shí)從長(zhǎng)期效果來(lái)看，在樣本3 階段滬港與深港間相關(guān)性得到明顯提高。這說(shuō)明“滬、深港通”的實(shí)施加強(qiáng)了內(nèi)地和香港市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性，達(dá)到了提高內(nèi)地股票市場(chǎng)開(kāi)放程度的目的。

4 結(jié)論與建議

本文以上證綜指、深證成指和香港恒生指數(shù)從2011 年9 月2 日到2019 年6 月14 日的日收益率為樣本，以“滬港通”和“深港通”實(shí)施時(shí)間為間隔，通過(guò)建立三元VAR-DCC-GARCH 模型進(jìn)行研究。其研究結(jié)果表明：a）“滬港通”和“深港通”的實(shí)施，均對(duì)滬、深、港三市的信息傳遞結(jié)構(gòu)造成了顯著影響，提升了三市間的聯(lián)動(dòng)性。在對(duì)收益率溢出效應(yīng)的研究中，發(fā)現(xiàn)“滬港通”的實(shí)施前，滬、深、港不存在顯著的Granger 因果關(guān)系，“滬港通”實(shí)施后，在1%顯著水平下滬、深對(duì)港市存在單向引導(dǎo)關(guān)系，而“深港通”實(shí)施后，其引導(dǎo)關(guān)系再次發(fā)生變化，加強(qiáng)了滬、港兩市對(duì)深市的引導(dǎo)關(guān)系。b）滬、深兩市相關(guān)性較高，滬港與深港間的相關(guān)性高度近似。c）與深港兩市時(shí)變相關(guān)系數(shù)做對(duì)比，在“滬港通”實(shí)施后，短期內(nèi)滬港間相關(guān)系數(shù)得到迅速提升，拉開(kāi)了與深港時(shí)變相關(guān)系數(shù)的差距，并增加了其關(guān)聯(lián)的穩(wěn)定性。而“深港通”實(shí)施后，滬港與深港的相關(guān)系數(shù)短期內(nèi)得到明顯提升，同時(shí)長(zhǎng)期內(nèi)滬港與深港兩市的時(shí)變相關(guān)系數(shù)也存在上升趨勢(shì)。

中國(guó)資本市場(chǎng)的開(kāi)放是大勢(shì)所趨，對(duì)進(jìn)一步完善我國(guó)資本市場(chǎng)的制度建設(shè)、提高國(guó)際影響力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，然而凡事有利有弊，隨著資本流動(dòng)的逐漸放開(kāi)，內(nèi)地股票市場(chǎng)與其他股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性加強(qiáng)，中國(guó)金融監(jiān)管部門(mén)面臨著更大的挑戰(zhàn)：

a）隨著中國(guó)資本市場(chǎng)開(kāi)放程度的加深，資本流動(dòng)壁壘逐漸減弱，外資的流動(dòng)對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的影響加強(qiáng)，金融監(jiān)管當(dāng)局需要加強(qiáng)對(duì)資本流動(dòng)的監(jiān)管。警惕資本外逃以及國(guó)際游資對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)的影響，建立完善的報(bào)警機(jī)制，建立科學(xué)和快速的反應(yīng)機(jī)制，以便在出現(xiàn)負(fù)面效果時(shí)能及時(shí)調(diào)整或出臺(tái)利好政策，科學(xué)引導(dǎo)投資者理性投資行為，增加市場(chǎng)信心，實(shí)現(xiàn)中國(guó)股票市場(chǎng)的穩(wěn)定、健康發(fā)展。

b）資本市場(chǎng)開(kāi)放，加強(qiáng)了中國(guó)股票市場(chǎng)與其他股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)，當(dāng)其他股票市場(chǎng)受到負(fù)面沖擊時(shí)，必然會(huì)波及到中國(guó)股票市場(chǎng)，金融監(jiān)管當(dāng)局不僅需要防范國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，還需要加強(qiáng)對(duì)國(guó)外股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的警惕，防范金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染。

c)對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性的增加，意味著風(fēng)險(xiǎn)分散作用的減弱，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隨之而提高。如果美國(guó)金融危機(jī)再次到來(lái)，聯(lián)動(dòng)性的增強(qiáng)，放大了中國(guó)股票市場(chǎng)所受到的負(fù)面沖擊，國(guó)內(nèi)投資者需要充分考慮股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性的時(shí)變性，理性投資，降低“恐慌情緒”“羊群效應(yīng)”等導(dǎo)致的“過(guò)度反應(yīng)”，減少投資失誤所帶來(lái)的不必要的損失。