金融硕士论文：中美大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应比较研究——基于行业视角的实证分析

金融硕士论文：中美大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应比较研究——基于行业视角的实证分析
本文是一篇金融硕士论文，本文利用二元GARCH-BEKK 模型，充分选取了可利用的数据，针对相关品种全面的进行分析，同时完善了数据分布不同形态下的溢出情况，完整的进行了42 组对比数据的实证分析，实现了波动溢出效应行业角度分析的完整性。

在实证分析结果中，只有黄金期货市场和股票市场价格波动的双向溢出效应更为明显，和农林牧渔必须消费行业指数向对应的大宗商品种类中具有明显双向溢出效应的占比较少。

并且大多数的实证结果都是股票市场向大宗商品市场价格波动单向溢出的效应，这一定程度上和大宗商品市场具有价格发现功能理论有所背离，具体的背离机制和原因还需要进一步的探讨分析。

综合实证结果，美国市场的溢出效应比中国市场的更加明显，这也是因为美国金融市场发展较早和相应金融市场建设比较完善的原因。

中国相关市场的建设和完善可以借鉴美国市场，多角度多层级完善相关制度和流程，加强政府在其中的责任和管控，进一步开放金融市场，为投资者创造更优质的投资环境。

第1 章绪论
1.1 选题背景及意义
伴随着世界格局的不断变化，国际金融市场的崛起相应而生，在资源分配领域扮演着越来越重要的作用。

产品的国际化与市场化，以及资本的国际化让世界连成一个整体的同时，也将潜在的金融风险送到了金融链条上每个结点。

在金融市场不同的构成成分中，在构建多层次资本市场的历程中，股市以巨大体量和不可动摇的资本流通传统途径占据着重要的位置，一直是投资者重点关注的领域。

近年来，大宗商品市场的迅速崛起，出现了不同于以往的价格波动情况，同时和世界经济的增长也表现出了一定的联动效应，这些引发了广大投资者的广泛讨论和进一步关注（兰宏，2017）[50]。

由于不同国家历史背景及发展路径的不同，以及后续相关制度的建立偏向不同，即便在经济全球化的今天，即便不同金融市场间的联动效应成为了预判风险，组合对冲的体现指标，同种类资产价格变化及波动影响情况也各不相同，需要参考特定时期的国家数据特点，具体分析。

美国金融市场一直是世界各国的参照市场，对其他地区各类
金融资产价格波动具有重大影响。

美国金融市场工具种类繁多，体量大，市场参与者及参与形式相对丰富，在相关分析金融资产或部分金融市场波动情况的文献中，大多也都是以美国资本市场为参考标准（王奇珍等，2018）[59]。

参照美国市场相关金融市场间的波动溢出情况，有益于及时发现本国金融市场发展过程中的问题，对建设发展中国家的金融市场以及进一步构建完整规范的多层次资本市场具有重大借鉴意义（林恋，2017）[51]。

我国金融市场虽然在市场规模和活跃度方面明显提升，金融市场参与方式和工具在创新方面得到显著提高，但是在整体结构调整和协调效率上还是有很大的待提升空间。

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1.2 文献综述
1.2.1 商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应的研究综述
在19 世纪时，法国著名数学家（Louis Bachelier）应用统计分析方法来综合分析股票的收益率问题，其波动的期望值为零。

Eugene
Fama(1970)在上一理论基础上进一步提出了有效市场假说。

Fama 提出在强势有效市场中，股票的价格是所有相关信息的体现，这些信息主要是金融市场相关的信息，包括公开和内幕信息，也可以说股票价格服从随机游走。

但是，经过学者的检验，以及市场难以达到强势有效的现状，人们发现信息是可以跨市场传递的，进而引出溢出效应（Spillover Effect）(Bing Zhang,2014)[3]。

在溢出问题的研究上，初期学者大多关注的是均值溢出效应（Creti，2013）[2]。

后来，众多学者发现，相对于利用金融市场间收益率的一阶距来进行分析，利用波动水平的二阶矩更能有效反应溢出效应的传递情况(Eric Olson,AndrewJ.Vivian 和Mark E.Wohar,2014）[12]。

其中，尤其以研究股票市场对其他金融市场的溢出效应为代表。

从初期的简单波动溢出到后期的多条件多情况下的动态溢出，都是溢出方向研究的重点。

Duc Khuong Nguyen，Ricardo M. Sousa，和GaziSalah Uddin（2015）[10]探讨了中美的因果关系而导致的股票收益和能源、金属及农产品期货收益之间的波动关系，他们使用了一个框架，解释了商品回报季节性影响，发现了伴随溢出效应而导致的不对称性。

这个研究提出的非对称效应是以往文章中都忽视的一部分。

这种非对称联系可能夸大了商品期货在构建投资组合规避风险的作用，但是提供了美国股票收益与大宗商品期货收益之间非线性的相关
信息。

文章提出未来有前景的探索方向将是关注风险溢价，而不是回报。

例如，Szymanowska 等人(2014)将大宗商品期货风险溢价分为现货溢价成分和期限溢价成分。

Yongdeng Xua, Nick Taylor, Wenna Lu （2018）[40]三人则对股票市场的价格波动溢出情况进行了进一步的探讨，三人提出了求解非流动性动态的乘法误差模型(MEM)，利用完整数据充分证实了金融危机前后八个发达国家股市的非流动性和波动性溢出效应，从而得出结论，股票市场的波动性和非流动性是相互依赖的，且大多数市场在经济危机区间内表现出波动性上升和非流动性溢出效应，而二者的传导又是高度相关的。

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第2 章大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应的基本理论
2.1 大宗商品市场与股票市场价格波动的影响因素
大宗商品价格和股票市场价格波动频率和幅度的攀升背后，是世界经济迅速发展，整体格局变化的大环境（骆镜华，2014）[52]。

大宗商品价格和股票市场价格，一定程度上可以反映世界经济趋势和民生民计，不仅可以作为宏观经济参考重点，也可透过价格研究微观经济，把握发展运营问题(Amaine Lahiani 等，2011）[18]。

2.1.1 大宗商品的价格波动影响因素
考察大宗商品历史价格波动情况，可以发现，即便大宗商品价格始终处于波动状态，但是波动的具体情况完全不同，尤其在几个世界经济格局变化的时点(Duc Khuong Nguyen,2013)[19]。

在20 世纪90 年代，大宗商品价格波动相对平稳，进入21 世纪后，波动幅度变大，并保持着长期持续上涨的趋势，相比过去，价格指数攀升了近四倍(Lucia Baldi,2016)[15]。

经过2008 年金融危机后，价格指数明显下降，但依然保持在90 年代价格指数之上，但只有最高水平的一半，在2016年年初到达金融危机后的最低点。

2017 年世界经济开始出现小幅波动和不稳定现象，大宗商品价格指数自从2016 年后半段小幅回暖后，又在年度中旬逼近百点。

后续世界发达经济体和发展中经济体由于去库存去产能政策效益日显，大宗商品价格指数上扬趋势明显（孙玉奎等，2018）[54]。

也有文章著名，大宗商品价格只有在世界经济增长达到4%时才能维持上涨趋势（童莉霞，2016）。

但是，整体世界经济格局变化较快，经济环境依然复杂，大宗商品价格指数
未来波动依然难以预测。

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2.2 大宗商品市场与股票市场价格波动的传导机制
股票市场和大宗商品市场价格决定和价格影响机制方面有很多不同的地方，但是也有很多共通的部分，比如同时都会受到宏观经济的影响。

在研究两个市场之间价格波动的传导机制问题时我们依然分为两部分，第一部分是大宗商品市场对股票市场的价格波动传导机制，第二部分是股票市场对大宗商品市场价格波动的传导机制，这样的对比会更明确和明显。

2.2.1 大宗商品市场对股票市场的价格波动传导机制
大宗商品兼具商品属性和金融属性，所以对其他市场的溢出效应需要从多角度出发。

大宗商品市场的价格波动传导机制可以大体分成两类，一类是通过资本流动渠道的传导机制，一类是通过贸易渠道的传导机制。

资本流动渠道的传导机制条件下，由于国际资本或是国内资本的逐利性，在进入市场后容易引起资本输入型通货膨胀。

一般国际资本或是国内资本进入市场后，主要有两个投资途径，一部分是投资证券市场，一部分投资实体经济相关的产业。

我们统一将国际流动资本和国内流动资本称为流动资本，国际流动资本和国内流动资本在作用机制上有类似的部分，但是在涉及国际经济活动往来而造成的国际收支账户余额变动时，情况会有所不同。

一般情况下，流动资本为了获得更大的超额收益，会不断寻找价格被低估的经济体，在资本大举进入目标市场时，会造成短暂的经济过热的情况，同时给市场和投资者造成经济形势一片大好的景象，从而打破市场之前的相对稳定状态，投机的因素占比越来越大。

随之而来的便是短期内资本价格的不断攀升，资产的升值会在短期内提高投资者的财富，造成消费欲望。

在消费欲望和资本价值增长的双重影响下，进一步刺激市场商品价格的攀升和需求，会导致商品现实交易价格和股票市场价格指数的共同上涨。

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第3 章数据选取及模型建立 (15)
3.1 数据选取 (15)
3.1.1 大宗商品市场品种和时间区间的选择 (15)
3.1.2 股票市场行业指数的选择 (16)
第 4 章中国大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应实证分析 (20)
4.1 数据处理 (20)
4.2 白糖期货市场与农林牧渔行业指数溢出效应实证结果 (22)
第 5 章美国大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应实证分析 (57)
5.1 数据处理 (57)
5.2 白糖期货市场与必须消费行业指数溢出效应实证结果 (59)
第 6 章中美两国大宗商品市场与股票市场价格波动双向溢出效应实证结果比较分析及启示建议
6.1 中美市场实证结果分析与对比
在涉及2 个国家，7 个大宗商品品种，5 种行业相关指数，42 组对比数据中心，只有中国豆粕市场正态分布、t 分布下的局部最优解，中国豆油期货市场正态分布理论模型全局最优解，中国黄金期货市场正态分布、t 分布下的局部最优解，美国黄金期货市场正态分布、t 分布下的局部最优解，中国棉花期货市场正态分布局部最优解和中国玉米期货市场t 分布局部最优解情况和相应的行业指数具有明显的双向溢出效应，即42 组对比数据中有9 组数据符合明显的双向溢出效应。

在9 组数据中心只有2 组数据双向溢出效应较弱，分别是中国豆油期货市场正态分布理论模型全局最优解和只有中国豆粕市场
正态分布下的局部最优解和对应的行业指数对比。

在其余33 组对比数据中，中国白糖期货市场正态分布理论模型全局最优解，中国大豆期货市场正态分布局部最优解，美国大豆期货市场正态分布、t 分布局部最优解，美国豆油期货市场t 分布局部最优解，中国棉花期货市场t 分布局部最优解和对应的行业指数完全没有溢出效应，即剩余33 组对比数据中只有 6 组对比数据没有溢出效应。

在剩余的27 组对比数据中，有一种相对异常情况，即存在部分单向溢出情况，但是又显示检验整体无溢出情况，这可能是因为单向溢出效应太弱，导致整体溢出效应不明显，这种情况一共有 3 组数据满足，分别是中国大豆期货市场t分布局部最优解，美国豆粕期货市场正态分布局部最优解和美国玉米期货市场正态分布局部最优解和对应的行业指数对比情况。

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结论
准确的把握大宗商品市场和股票市场价格波动双向溢出效应，不仅可以加强对两个市场的进一步认知和国家经济形势的判断，还会对风险防控管理和投资方式给与新的角度和方向。

同时，VAR-GARCH-BEKK 模型突破了金融变量之间的相关系数保持恒定的假设限制，充分展示了对比数据的双向溢出效应，完善了相关市场的溢出问题的研究。

本文利用二元GARCH-BEKK 模型，充分选取了可利用的数据，针对相关品种全面的进行分析，同时完善了数据分布不同形态下的溢出情况，完整的进行了42 组对比数据的实证分析，实现了波动溢出效应行业角度分析的完整性。

在实证分析结果中，只有黄金期货市场和股票市场价格波动的双向溢出效应更为明显，和农林牧渔必须消费行业指数向对应的大宗商品种类中具有明显双向溢出效应的占比较少。

并且大多数的实证结果都是股票市场向大宗商品市场价格波动单向溢出的效应，这一定程度上和大宗商品市场具有价格发现功能理论有所背离，具体的背离机制和原因还需要进一步的探讨分析。

综合实证结果，美国市场的溢出效应比中国市场的更加明显，这也是因为美国金融市场发展较早和相
应金融市场建设比较完善的原因。

中国相关市场的建设和完善可以借鉴美国市场，
多角度多层级完善相关制度和流程，加强政府在其中的责任和管控，进一步开放金融市场，为投资者创造更优质的投资环境。

参考文献（略）。