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主题:市场论文写作 时间:2024-03-30

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大宗商品市场与股票市场波动溢出效应研究

——基于新兴市场和发达市场的比较分析

朱淑珍 郭雪超

(东华大学,上海 200051)

【摘 要】本文选取路透CRB商品指数、MSCI新兴市场指数、MSCI发达市场指数的日度数据为样本,运用二元BEKK-GARCH模型,研究了大宗商品分别与新兴市场、发达市场这两个股市指数间的波动溢出效应.实证结果显示新兴市场指数收益率与大宗商品变化率之间存在双向波动溢出效应,发达市场指数收益率与大宗商品变化率之间只有前者对后者单向的波动溢出.

【关键词】大宗商品市场 股票市场 波动溢出效应

一、引言

大宗商品是供需量比较大的工农业基础原材料,从图1能够看出自本世纪初以来大宗商品上涨明显,波动幅度和波动频率也比较大.与此同时新兴市场变动趋势与大宗商品的变动情况极其相似,而发达市场则比较稳定,没有出现新兴市场、大宗商品市场那样剧烈的暴涨暴跌,且近年来处于稳定上升趋势.那么大宗商品市场与这两个股票市场之间是否存在关联?Silvennoinen & Thorp(2013)使用DSTCC-GARCH模型研究了1990~2009年金融市场与商品期货市场间的相关系数,发现两市相关性逐渐增大[1].金洪飞、金荦(2008)比较研究了中国股价、美国股价分别与石油之间的溢出,发现国内股市与国际石油市场间无任何溢出关系,而国际石油与美国股价间有双向波动溢出[2].本文将在此基础上通过建立BEKK-GARCH模型从波动的角度对新兴市场与大宗商品市场,发达市场与大宗商品市场之间的溢出效应进行研究并对比.从而对大宗商品市场和这两个股票市场之间的波动与信息传递有更深入的理解.

图1 三个市场走势图(2000年12月~2017年2月)

二、实证研究

(一)样本选取

鉴于数据的可获得性,本文选取2013年4月1日至2017年2月28日的MSCI新兴市场指数(MSCI Emerging Markets Index)、MSCI发达市场指数(MSCI Developed Markets Index)、路透CRB商品指数的日对数收益率数据,分别用rMSCIEM、rMSCIDM、rCRB来表示.日对数收益率为:

rMSCIEM等于100*(lnMSCIEMt-lnMSCIEMt-1)

rmscidm等于100*(lnMSCIWDt-lnMSCIDMt-1)

rcrb等于100*(lnCRBt-lnCRBt-1)

其中MSCIEM、MSCIDM、CRB分别为新兴市场指数、发达市场指数、路透CRB大宗商品指数的日度数据,数据单位均为美元.在去掉来自三个市场的所有交易日不重合的数据后,共985组数据.其中MSCI新兴市场指数、MSCI发达市场指数来自MSCI(www.msci.com),CRB指数来自前瞻数据库(http://d.qianzhan.com).

(二)实证检验

方差可以衡量序列波动性,GARCH族模型能够预测时间序列的方差,研究多个金融时间序列的波动性一般使用多元GARCH族模型.在多元GARCH族模型中,Engle &Kroner(1995)提出的BEKK-GARCH模型具有形式较为简化,需要估计的参数比较少,且其协方差矩阵能保持正定等优点[3].因此本文将分别建立二元BEKK-GARCH模型,来探究商品市场与两个股票市场间的波动溢出效应.

在对3个市场的收益率序列进行Q检验后发现三组序列都具有显著的自相关性,也就是说这三组序列均有ARCH效应,因此可以建立BEKK-GARCH模型.下面将分别建立新兴股市与大宗商品市场、发达股市与大宗商品市场的BEKK-GARCH模型.为了检验模型的合理性,将对两个模型分别进行标准化残差检验.以上过程通过WinRATS 7.3软件编程实现,采用BFGS算法.结果如表7所示.

表1 波动溢出效应估计结果

注:括号内的是t统计量,中括号内的是P值,***,**,*分别表示系数在1%,5%,10%的水平下显著.

表1中的残差检验结果显示,两个BEKK-GARCH模型各变量的残差序列均接受不存在自相关性的假设,即消除了各序列的ARCH效应,这表明上面建立的模型都是稳定合理的.表1中的a11、b11表示市场1对自身的波动溢出效应,a22、b22表示市场2对自身的波动溢出效应;a12、b12则表示市场1对市场2的波动溢出效应,a21、b21表示市场2对市场1的波动溢出效应.若a12等于b12等于0,a21等于b21等于0则两个市场间无波动溢出效应.若a12等于b12等于0则市场1对市场2无波动溢出;若a21等于b21等于0则市场2对市场1无波动溢出.

在新兴市场与大宗商品市场的BEKK-GARCH模型中,a11、a22、b11、b22均在1%的显著性水平下不为0,表明新兴市场和大宗商品市场收益率的波动都显著受到自身波动溢出效应的影响.在发达市场与大宗商品市场的BEKK-GARCH模型中,a11、b11在1%的的水平下显著不为0,表明发达市场收益率的波动也显著受到自身波动溢出效应的影响.

新兴市场与大宗商品市场模型的Wald检验结果表明,在1%的显著性水平下拒绝“新兴市场与大宗商品市场间无波动溢出”、“新兴市场对商品市场无波动溢出”、“商品市场对新兴市场无波动溢出”这三个原假设.这一结果显示新兴股市和大宗商品市场间存在着双向的波动溢出效应.

发达市场与大宗商品市场的BEKK-GARCH模型的Wald检验结果表明,在1%的水平下,接受“大宗商品市场对发达市场无波动溢出效应”的假设,拒绝“发达市场与大宗商品市场间无波动溢出”、“发达市场对商品市场无波动溢出”这两个原假设.上述结果表明发达市场和大宗商品市场之间仅有从发达市场到大宗商品市场单向的波动溢出效应.

三、结论与启示

本文选取2013年4月1日至2017年2月28日的路透CRB商品指数、明晟MSCI新兴市场指数、明晟MSCI发达市场指数的日度数据为样本,对新兴市场与大宗商品市场、发达市场与大宗商品市场分别建立波动溢出BEKK-GARCH模型,得出新兴市场和大宗商品市场之间存在着双向波动溢出效应,发达市场和大宗商品市场之间只存在前者对后者单向的波动溢出效应.这意味着新兴市场与大宗商品市场的风险能够互相传递,任一市场的波动的加剧都会引起另一市场波动的增加.而发达股市和商品市场之间只有发达股市的风险能够传递给商品市场.产生这样结果的原因主要在于发达国家掌握着大宗商品定价权,可以操纵大宗商品变动向着有利于自己的方向倾斜;同时由于发达市场较新兴市场更加成熟稳定,不易受到外界影响,因此大宗商品市场对发达市场无溢出效应.

以上对新兴市场、发达市场分别与大宗商品市场之间溢出效应的研究对各个国家尤其是新兴市场国家的政府、监管部门等都具有一定的参考意义.特别地,在中国A股纳入MSCI新兴市场指数之后,作为全球新兴市场中极为重要的一份子,中国股市未来将面临更多国外资本的注入,中国金融资本市场将更加开放,那么随之而来的是未来中国股市波动的进一步加剧.那么包括中国在内的各个国家都应努力降低大宗商品市场与股票市场的信息不对称度.新兴市场国家应当尽力争取大宗商品的定价权,从而在国际大宗商品贸易中占据相对有利的位置,取得国际大宗商品贸易主动权.同时新兴市场国家应尽量完善金融市场环境建设,快速推动金融市场走向成熟.

参考文献

[1]Silvennoinen A,Thorp S.Financialization,crisis and commodity correlation dynamics[J].Journal of International Financial Markets Institutions & Money,2013,24(267):42-65.

[2]金洪飞,金荦.石油与股票市场的溢出效应——基于中美数据的比较分析[J].金融研究,2008,(02):83-97.

[3]Engle,R.F.and K.F.Kroner,1995,Simultaneous generalized ARCH,Econometric Theory vol.11,122-150.

作者简介:朱淑珍(1960-),女,汉,上海,东华大学旭日工商管理学院,教授,研究方向:风险管理、现代金融理论与金融创新;郭雪超(1994-),女,汉族,安徽巢湖人,东华大学硕士研究生,研究方向:世界经济.

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