股票市场稳定性测度及其作用机制

我国股票市场稳定性的测度及作用机制问题进行了考察型方法对我国股票市场稳定性的测度及作用机制问题进行了考察。结果表明，我国股票市场网络的稳定性呈下降趋势性呈下降趋势，既有上市公司数量增加方面的原因，也有宏观经济波动所带来的影响。宏观经济比网络结构对股票市场异常波动更具有解释力结构对股票市场异常波动更具有解释力，两者的预测效果都较为显著。监管机构应当密切关注影响我国股票市场稳定的内股票市场稳定的内外在因素，积极防范金融网络结构的风险溢出效应，不断完善金融体系系统性风险的动态监管机制动态监管机制。

近年来近年来，随着网络理论的不断发展和完善，复杂网络理论在金融领域中得到了广泛应用用，股票市场由于标的股票数量多、价格关联度高、网络结构复杂等特征而受到广泛关注。经济金融关联性日趋复杂经济金融关联性日趋复杂，机构间相互持有资产使得联系愈加紧密，任何不利因素的冲击都

可能导致风险不断聚集可能导致风险不断聚集，当风险累积到一定程度时就会影响到金融体系或金融市场的稳定性。宏观经济波动通过影响行业及企业的外部环境而对股票市场产生冲击宏观经济波动通过影响行业及企业的外部环境而对股票市场产生冲击，机构间的关联机制使得金融风险具有溢出效应得金融风险具有溢出效应，因此金融稳定性与宏观经济状况和网络结构特征紧密相关。在当前我国深化经济体制改革的背景下在当前我国深化经济体制改革的背景下，股票市场的稳定对经济发展而言至关重要，深入研究股票市场稳定的作用机制对监管当局完善金融监管职能和维护金融稳定都具有重要的义意义。

当前我国宏观经济增长速度有所放缓当前我国宏观经济增长速度有所放缓，宏观经济波动对金融市场、经济部门、实体企业和金融机构都会产生较大的影响和金融机构都会产生较大的影响，相关风险通过经济金融关联网络产生放大效应，导致系统性风险不断聚集性风险不断聚集。Gray Gray 等认为宏观经济波动对企业资产和负债具有外在冲击效应等认为宏观经济波动对企业资产和负债具有外在冲击效应，相关风险积聚到一定程度时就会对金融体系形成向下的破坏力积聚到一定程度时就会对金融体系形成向下的破坏力，进而导致危机发生。

股票市场网络稳定性影响因素及指标计算方法

股票市场稳定是宏观审慎监管的重要目标之一股票市场稳定是宏观审慎监管的重要目标之一，也是我国金融体系功能不断完善的重要前提前提。股票市场的稳定性既取决于一些“内在因素”，也依赖于某些“外部成因”。前者主要指股票市场自身的因素指股票市场自身的因素，如网络结构、市场运行态势和投资者情绪等；后者主要指宏观经济波动等外部因素波动等外部因素。这里使用股票市场网络稳定性、系统性风险和波动率来测度股票市场的稳定性定性，这三个指标从不同层面刻画了股票市场的稳定状况，前两个指标侧重股票市场网络的具体结构具体结构，后面一个指标侧重市场的波动状况。

宏观经济变量。这里主要选取房地产价格与物价指数两个宏观经济因素指标。选取这两个指标是出于以下两点考虑两个指标是出于以下两点考虑：一是价格指标能够反映较多的信息，房地产业作为近些年来推动经济发展的重要产业推动经济发展的重要产业，其价格变动对金融稳定具有较为重要的影响，居民消费价格指数可作为对比分析的参照指标可作为对比分析的参照指标；二是出于模型多重共线性方面的考虑未纳入其他变量。房地产价格指标采用商品房销售总金额与商品房销售总面积之比的计算方式房地产价格指标采用商品房销售总金额与商品房销售总面积之比的计算方式，由于公布数据中的 1 月份为空缺月份为空缺，为了数据的连续性，用当年的月度价格均值来填充，对影响房地产价格的通货膨胀因素予以剔除价格的通货膨胀因素予以剔除。

计量模型

本文在对股票市场稳定性影响因素分析的基础上本文在对股票市场稳定性影响因素分析的基础上，探讨网络稳定特征、宏观经济与股票市异常波动间的作用机制市场异常波动间的作用机制。网络稳定指标基于网络结构计算得到，我们需要考察其受外在因素的影响程度因素的影响程度，而市场收益波动状况的分析需要同时引入内在网络结构特征与外在宏观经济因素济因素。网络节点数为网络结构的度量提供了较为基础的信息，在分析股票市场网络结构效

外，波动率的高波动集中体现在金融体系系统性风险爆发阶段，其他阶段变动较为平缓。随着网络稳定系数的增大着网络稳定系数的增大，股票市场网络表现出更大的不稳定性。自2015年以来，网络稳定系数增加到了较高水平稳定系数增加到了较高水平，股票市场的波动率也呈现出高强度的波动性，甚至高于金融危机期间水平机期间水平，同时，系统性风险却呈长期下降趋势。以上表明稳定系数的增加与股票市场的异常波动可能存在一定关系异常波动可能存在一定关系，或是还有其他方面因素的作用，有待进一步分析。了进一步研究稳定系数是否受上市公司数量的影响为了进一步研究稳定系数是否受上市公司数量的影响，采用分组回归方式对两个时间段内的宏观经济与网络结构因素进行分析内的宏观经济与网络结构因素进行分析。该部分以 2011 年为分界点年为分界点，分别对 2011 年之前和之后的部分进行检验之后的部分进行检验，按照考虑控制、不控制上市公司数量这一变量进行分组回归分析，比较其对股票市场稳定的具体作用效果较其对股票市场稳定的具体作用效果，2011年之后的部分则不再考虑这一控制变量直接进行

我们进一步探究了网络结构与宏观经济因素对市场异常波动的预测能力我们进一步探究了网络结构与宏观经济因素对市场异常波动的预测能力，分别考虑变量的不同滞后期效应的不同滞后期效应。为了考察更大程度的异常波动，仅选择小于负收益率二个标准差与三个

股票市场稳定性测度及其作用机制

标准差的异常值标准差的异常值。图 2 为网络结构稳定指标为网络结构稳定指标、宏观经济指标各滞后期对异常波动的显著效应预测区间进行对比结果预测区间进行对比结果，各变量的滞后期显著性仍基于对公式（6）、公式（7）的回归结果。图 2 可以看出可以看出，网络稳定指标宏观经济因素对异常波动同样具有显著预测能力，后者具有更大的滞后期跨度具有更大的滞后期跨度，同时滞后期的选择受到异常波动程度的影响。当考虑二个标准差的异常值时异常值时，稳定系数（NS）在滞后11-13期显著为正，系统性风险（ln SJln SJ）在滞后10-14期显著为正向著为正向。居民消费价格指数（ln CPIln CPI）在滞后 11-11 期显著为正期显著为正，房地产价格（ln EPln EP）在滞后后1-14期显著为负。当考虑三个标准差的异常值时当考虑三个标准差的异常值时，稳定系数预测的显著期间开始扩大，变为滞后 1010-14期期。系统性风险、居民消费价格指数显著性滞后期间未发生变动，房地产价格因素滞后期缩减为滞后减为滞后1-12期。这说明随着异常波动程度的增加，网络稳定指标对异常波动的预测能力有所提高所提高，而宏观经济指标的预测能力则出现下降。

结论与启示

文在以我国沪深 300 指数成分构建的股票市场网络的基础上指数成分构建的股票市场网络的基础上，运用复杂网络结构测度了股票市场稳定性了股票市场稳定性，分析了股票市场稳定性特征，实证考察了宏观经济与网络结构对股票市场稳定性的影响场稳定性的影响，进一步检验了股票市场异常波动的内、外在因素作用效果及其滞后期的预测表现测表现。结果显示，近年来股票市场网络的稳定性呈现逐年下降趋势，系统性风险也具有一致的变动方向致的变动方向。股票市场网络稳定性下降既受上市公司数量增加因素的影响，也有宏观经济因素的原因因素的原因。对于股票市场出现的异常波动，宏观经济比网络结构指标具有解释力，居民消图图2 变量滞后期对异常波动的预测注