QFII及QDII制度引入后的中美股市联动性研究

一个包括贸易机制和投资机制在内的更完整的因素模 检验中不可避免地遇到对股市联动的检验问题。虽然 — —— —— —— —— —— —— ——
收稿日期：2009-10-15
作者简介：潘文荣，江西财经大学副教授，博士生，主要从事金融工程研究；刘纪显，江西财经大学教授，博士生导师，主要从事金融
工程研究。
髸
况；然后，对三个阶段的中美股市协整性及格兰杰因
果进行检验，建立误差修正模型，分析中、美股市之
间的联动性。 （1） 单位根检验。Nelson 等 (1982) 的实证研究
表明，大多数的宏观经济变量 （包括股指） 的时间序 列数据为 I (1) 过程。[8]对股指时间序列单位根的检验
就是对序列平稳性的检验，非平稳股指时间序列如果
在对国际证券市场联动性的理论研究中，国外不
贸易仍然是影响其他金融市场的最重要的决定因素， 而双边投资的解释力较弱。[3]Shefrin，Statman(1994) 提 出了行为资本资产定价模型 (BehavioralAssets Pricing Model, BAPM)，研究者将对证券价格决定因素的考察 范围从宏观经济因素、上市公司基本因素扩展到了投 资者心理与行为。[4]
立， 则有式：
m
Σ yt =α0 + αi yt-i +εt i=1
因此，统计检验量为：
（6）
F= (SSE1 -SSE0 )/n
（7）
SSE0 /(T-m-n-1)
式中 SSE1 ，SSE0 分别为式 （4）、式 （5） 的残差
平方和。如果 F 大于临界值，则序列 x 是序列 y 的格
兰杰原因果。
同学者有不同观点。Baca, Garbe & Weis (2000) 将 国、德国、日本、中国香港地区等五国 (地区) 股市
时间因素纳入变量，认为虽然国别效应比行业效应 之间的联动性分析表明，外资进入中国股市后的很长
强，但是两者间的强度差异在逐渐缩小。[1]Bekaert & 一段时间内，并没有发现中国股市与世界主要股票市
的意义在于：假定两个股指变量，虽然它们具有各自
的长期波动规律，但是如果它们是协整的，则它们之
间存在着长期均衡的关系。
设两个时间序列 yt ，xt 都有是 d 阶单整，建立回 归模型：
yt =α+βxt +εt
（2）
如果α赞 ，β赞是 α，β 的估计值，则模型残差估计值为：
ε赞 t =yt -α赞 -β赞 xt
三、实证分析
对以上数据使用 Eviews5.0 软件进行分析，得到 以下结果。
1． 描述性统计
表 1 中美股指描述统计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
时期
第一阶段
第二阶段
第三阶段
名称
LS
LB
LS
LB
LS
LB
均值 7.0985 6.8759 7.4122 7.2231 7.6113 7.3896
最大值 7.7253 7.3914 7.5227 7.4136 8.9296 7.5764
摘 要：中国股市最近几年得到了迅速的发展，特别是 2002 年 11 月 QFII 制度及 2006 年 4 月 QDII 制度 引入后，中国股市与国际主要股市的联动性也随之增强。美国股市作为全球最发达的股市，对中国股市与美国股 市间的联动性研究具有重要的意义。通过采用相关分析和单位根、协整、格兰杰因果检验、误差修正模型等方法 对中美股市在 QFII 及 QDII 制度实施后的联动性进行研究，研究结果表明，中国股市与美国股市之间的联动性 正在逐步加强，投资者可以根据双方的股市的变化来预测股市的发展趋势。这一结论进一步表明，如何应对危 机、保持中国股市的稳定已成为政策制定者迫切需要解决的课题。
存在单位根，则一般可以通过差分的方法来消除单位
根，得到平稳序列。单位根检验是检查序列平稳性并 确定单位根阶数的主要手段，常用方法有 ADF 检验。 其包含常数项及趋势项的模型为：
n
Σ △xt =γxt-1 +α+βt+ κi △xt-i +μt i=1
（1）
如果 α=0，则模型为不含常数项模型；如果 α=0，
2010年第1期 总第67期
江西财经大学学报 JOURNAL OF JIANGXI UNIVERSITY OF FINANCE AND ECONOMICS
NO．1， 2010 Serial NO．67
QFII 及 QDII 制度引入后的中美股市联动性研究
潘文荣，刘纪显
（江西财经大学 金融与统计学院，江西 南昌 330013）
Harvey (1997) 试图从双边贸易角度分析股票市场的联 场之间存在联动现象；但股权分置改革后，有证据显
动性，发现贸易是解释股票市场特别是新兴市场联动 示中国股市与世界主要股市的联动程度大大增强。[6]
性的重要因素。[2]同样，Chinn & Forbes (2004) 利用
从纯理论角度，以上论点极其完美，但是在实证
国内有些学者也对中国股市与外国股市联动性进 行了定性研究，说明中国股市与外部市场产生联动性 的原因，进而探讨了中国股市未来发展所而临的机遇 与挑战。还有些学者进行实证检验，如张福等人 (2004) 通过单位根检验、协整检验以及格兰杰因果检 验认为中美股市之间存在美国股市对上海股市的单向 引导关系，中国股市近年越来越多地受到美国股市以 及国际其它股市的影响。[5]骆振心 （2008） 对中国金融 市场开放和股权分置改革前后的中国股市与美国、英
（3）
如果ε赞 为零阶单整，则 yt ，xt 具有协整关系。 本文使用 Johansen 检验方法进行协整关系的检验。
根据格兰杰 (Granger) 定理，具有协整关系的变
量可以建立误差修正模型 (ECM)。误差修正模型是协
整关系的一种重要表示形式，它克服了伪回归问题，
并能有效地描述了股指变量序列之间的长期表现和短
关 键 词：联动性；中美股市；QFII；QDII 中图分类号： F830．91 文献标识码： A 文章编号：1008－2972 (2010) 01－0005－06
一、引言
型检验五个主要金融市场对其他市场的影响力，发现
国际股票市场上，各股票市场常常呈现一起上涨 或者一起下跌的趋势，股票市场之间的收益率常常存 在很高的相关性，这种相关性称之为联动。股市的联 动现象是国内外学术界近二十年研究的热点。中国股 市最近几年得到了迅速的发展，在资本市场建设中发 挥着日益重要的作用。特别是 2002 年 11 月 QFII 制 度及 2006 年 4 月 QDII 制度引入后，中国股市开放度 越来越高。与世界资本市场联系越来越紧密。美国股 市作为全球最发达的股市，对中国股市与美国股市间 联动性的分析研究具有重要的意义。这不仅仅可以考 察中国股市的国际化程度，而且可以为中国投资者在 国际资本市场投资中对股市走势作出判断时提供参 考，进一步降低投资风险，提高收益，同时还可为我 国股市的健康发展提供相关理论支持。
股指时间序列一般都是非平稳的，然而有些非平稳经
济时间序列的某种线性组合却有可能是平稳的，这就
出 现 了 伪 回 归 现 象 。 为 了 克 服 该 现 象 的 产 生 ， Engle
（1982） 提出的协整 （Cointegration） 理论就是处理非 平稳时间序列间协整关系的有效方法。[9]进行协整分析
X 与 Y 信息的条件下，对 Y 的预测效果比只单独由 Y
的过去信息对 Y 的预测效果更好，即变量 X 有助于变
量 Y 预测精度的改善，则认为 X 对 Y 存在 Granger 因
果关系。
对两变量回归模型：
m
n
Σ Σ yt =α0 + αi yt-i + βi xt-i +εt
i=1
i=1
（5）
检验的原假设 H0：β1=β2=…=βn=0。若原假设成
从表 1 可看出，在三个不同的子阶段中，上证指 数的平均收盘价格都高于标准普尔 500 指数。从标准 差可看出中美股市的波动性，在 QFII 制度引入前的第 一阶段及在 QDII 制度引入后的第三阶段，中国股市 的波动性明显高于美国股市，在 QFII 制度引入后的第 二阶段，美国股市的波动性高于中国股市，同时，第 一阶段及第三阶段中美股市的波动性均明显高于第二 阶段。中美股指的统计峰值在相对于不同阶段都有不 同程度的上升，同时，峰值的数值表明了这些股指的 时间序列均不是标准的正态分布，而且通过 JB 检验， 也均在 5%的显著性水平下拒绝了中美股指数据为正 态分布的假设。
江西财经大学学报 2010 年第 1 期 总第 67 期
使用这些理论检验股市联动性似乎力不从心，然而计 量技术的迅速发展，弥补了股市联动测度工具的缺 陷，为具体测度股市联动效应提供了有力工具。
值得关注的背景是，中国股市实施了国际化的两 大举措 — ——2002 年 11 月 QFII 制 度 及 2006 年 4 月 QDII 制度的引入。中国股市在实施国际化的两大举措 后，其与国际股市联动效应的变化情况及相互影响程 度如何是一个值得探讨的问题。[7]由于国外学者论证了 美国股市与发达国家之间有极强的联动效应，美国股 市在发达国家股市中有较好的代表性。因此，本文选 取美国股市和中国股市为样本，对中国股市实施国际 化的两大举措后的两大股市的联动效应进行研究。
二、变量、数据及研究方法
1． 变量、数据 本文主要选择上证综合指数和标准普尔 500 指数 作为中美整体股市走势的指标。标准普尔指数的成分 股有 90%在纽约证券交易所上市，有广泛的市场代表 性，常被用于分析美股的长期走势。虽然中国股市由 上海与深圳两地市场组成，但是因为上海股市与深圳 股市高度相关，上证指数在很大程度上可以代表深圳 成份指数的特性，所以本文用上证指数来代表中国内 地股市的走势。为完善市场参与者结构，中国股票市 场从 1998 年 1 月开始引入封闭式基金作为重要的机 构投资者，这是中国股票市场逐渐与国际成熟股票市 场接轨的重要标志。因此，本文数据区间选择为 1998 年 1 月 1 日至 2009 年 1 月 31 日的上证指数和标普 500 指数的收盘价数据。因为中国与美国存在一定的 时差，股票市场交易时间存在交叉和时滞特征。以股 市收盘时间为标志，美国股市则在当日滞后于中国股 市。因此，本文将中国股市的交易日 (T) 与美国股市 前一交易日 (T-1) 相对齐，同时考虑到由于中、美股 市的节假日等不一致因素，调整后的样本共为 2697 个。数据均来源于 Wind 资讯。考虑到 QFII 及 QDII 制 度实施的影响，本文将股指序列划分为三阶段：1998 年 1 月 1 日-2002 年 11 月 30 日为第一阶段；2002 年 12 月 1 日-2006 年 3 月 31 日为第二阶段；2006 年 4 月1 日-2009 年 1 月 31 日为第三阶段。同时为了消除股 指波动的影响，对上述股指取对数，分别记为 LS、LB。 2． 研究方法 在 研 究 方 法 上 ， 首 先 对 中 、 美 股 市 在 QFII 及 QDII 制度实施后的整体走势及相关系数进行分析，分 析我国股市与美国股市间的相关系数的大小及变化情
β=0，则模型为不含常数及趋势项模型。
原假设 H0：γ=0，即认为 xt 为非平稳序列。
检验时从模型 （1） 开始，然后是不含常数项模型
和不含常数及趋势项模型，当检验结果拒绝零假设，原
序列不存在单位根，则为平稳序列，停止检验。其中滞
后阶数的选择依据赤池信息量准则 (AIC 准则) 来确定。
（2） 协整检验及误差修正模型。在实际研究中，
JB 检验 106.8374 197.6077 10.7654 40.1243 250.2357 60.1296
概率值 0.0000 0.0000 0.01867 0.0000 0.0000 0.0000
样本数 1265
1265
745
745
687
687
QFII 及 QDII 制度引入后的中美股市联动性研究
最小值 5.9109 6.0943 7.0975 7.1352 7.1297 6.9872
标准差 0.4472 0.3941 0.1574 0.2143 1.2465 0.4234
偏度 - 0.2112 - 0.3249 - 0.3245 0.4235 1.3487 0.3258
峰度 1.9711 1.6653 3.1257 2.1253 4.2379 2.8795
髺 江西财经大学学报
期特征。
ECM 单方程形式通常为：
k
k
Σ Σ △yt = βi △xt-1 + γj △yt-j +θ(yt-1 -δxt-1 )
i=0
j=0
（4）
本文按赤池信息量准则选择滞后期 k，即在增加
k 的过程中，使 AIC 值达到最小。
（3） 格兰杰因果检验。格兰杰因果关系检验的
思路是：如果两个股指变量 X 与 Y，在同时包含过去