关于中美股市变动关系的实证研究_郑莉莉
中美行业股指相关性及其影响因素研究的开题报告
中美行业股指相关性及其影响因素研究的开题报告一、选题背景中美经济关系一直是国际社会关注的焦点，特别是随着中国不断崛起成为全球性经济大国，中美之间的关系越来越受到关注。
而股指是股票市场中的重要指标之一，对于市场整体的走势、行情等方面都有着一定的影响。
因此，中美行业股指之间的相关性研究，不仅对于深入了解中美经济关系，还对于投资者的选择和决策具有重要的参考价值。
二、研究目的和意义本论文旨在系统地分析中美行业股指之间的相关性及其影响因素，具体研究内容包括以下几个方面：1.总体情况分析：通过统计分析，描述中美行业股指之间的相关性、同步性以及相关性的变化情况。
2. 影响因素分析：分析各种可能影响中美行业股指之间相关性的因素，例如政策、贸易战、经济增长等。
3. 实证研究：采用计量经济学方法，实证中美行业股指之间的关系，并检验各个可能的影响因素对相关性的影响。
本论文的意义主要有以下几个方面：1. 对于投资者来说，了解中美行业股指之间的相关性，能够提高其投资决策的准确性和成功率，同时还能够减少投资风险。
2. 对于国家领导人和政策制定者来说，本文的研究结果能够为他们制定更有效的政策和措施提供参考。
3. 对于学术界来说，本文提供了一种新的研究方法和思路，为进一步探究中美经济关系提供了参考。
三、研究方法本论文主要采用文献综述和计量经济学方法进行研究。
文献综述：对国内外相关学者有关中美行业股指相关性及其影响因素的文献进行综合考察和分析。
计量经济学方法：通过建立时间序列模型，运用协整分析、格兰杰因果检验等方法，研究中美行业股指之间的相关性及其影响因素。
四、论文结构本论文的结构安排如下：第一章：引言，主要介绍选题的背景及研究目的和意义。
第二章：文献综述，主要对国内外有关中美行业股指相关性及其影响因素的文献进行综合评述和分析。
第三章：理论框架，主要对研究方法进行介绍和说明。
第四章：数据处理，主要对所用数据进行处理和分析。
第五章：实证研究，主要对所建立的模型进行实证检验和分析。
中美股市间相关性实证分析
经济工作・ＥＣＯＮＯＭＩＣＰＲＡＣＴＩＣＥ一、引言股市作为一国经济运行的晴雨表，随着资本市场全球化进程的加快，各国股市之间的相关性也越来越大。
中国资本市场最近几年得到了迅速的发展，尤其是证券市场越来越成熟，中国股市的国际性也随之增强。
美国股市作为全球最发达的股市，对于中国股市与美国股市间的相关性的分析研究具有重要的意义，不仅仅可以考察我国股市的国际性程度，而且可以帮助中国投资者在国际资本市场投资时进行股市走势判断及国别选择时提供参考，进一步降低投资风险，提高收益，同时还可以为我国资本市场的发展提供相关的建议。
对于中、美股市之间的相关性分析，一些学者曾做过研究，但是都集中对在２００３年以前股指数据进行分析。
大多数研究结果表明中、美股市相关性不强，甚至是没有相关性。
随着我国加入ＷＴＯ，金融市场逐步对外开放，ＱＦＩＩ制度的推出以及我国股权分置改革的进行，我国资本市场得到了迅速的发展，中国股市的国际性得到了大大提高，中、美股市间的相关性也应该有所增强。
本文则采用１９９７年至２００６年之间的数据，利用ＥＶＩＥＷＳ５．０软件，运用相关统计方法对中、美股市的相关性的大小、协整性进行了分析研究。
二、变量、数据与方法本文主要选择上证综合指数和标普５００指数作为我国和美国整体股市走势的指标。
数据样本主要选择１９９７年１月至目前的上证指数和标普５００指数的周收盘价数据，采用周收盘价的一阶差分作为股指收益，来反映中、美股市波动幅度。
数据均来源于Ｗｉｎｄ资讯。
在研究方法上，首先对中、美股市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况；然后，对于不同时期中、美股市协整性进行检验，分析中美股市之间的相关性及其影响的经济因素。
三、中、美股市间相关系数检验中国证券市场，特别是股票市场，以１９９０年１２月上海证券交易所与１９９１年４月深圳证券交易所营业为标志，在短短十几年的时间里得到了迅速发展，已形成以上海、深圳证券交易所为中心的全国证券交易市场体系。
经济政策不确定性与股票市场波动性之间的跨类及跨国关联：来自中美两国的经验证据
经济政策不确定性与股票市场波动性之间的跨类及跨国关联：来自中美两国的经验证据经济政策不确定性与股票市场波动性之间的跨类及跨国关联：来自中美两国的经验证据摘要：本文旨在探讨经济政策不确定性与股票市场波动性之间的跨类及跨国关联，以中美两国为例进行实证研究。
研究发现，经济政策不确定性与股票市场波动性之间存在一定的关联性，但不同国家和不同经济类别之间的关系存在差异。
具体而言，中美两国的股票市场波动性与经济政策不确定性之间存在正向关系，但不同经济类别之间的关联程度存在差异。
关键词：经济政策不确定性，股票市场波动性，跨类关联，跨国关联，中美两国1. 引言经济政策不确定性和股票市场波动性是当前经济学领域的热门话题。
经济政策不确定性指的是政府在制定经济政策时所面临的不确定性，包括政治环境的变化、政策制定者的任职期有限等。
股票市场波动性则是指股票市场价格的波动程度，为投资者提供了预测市场变化和风险管理的参考指标。
了解经济政策不确定性与股票市场波动性之间的关系对于投资者、政府和研究人员都具有重要意义。
2. 相关文献综述过去的研究已经对经济政策不确定性和股票市场波动性之间的关系进行了一定的探讨。
例如，Balduzzi和Lynch（1999）发现经济政策不确定性的增加会导致资产价格的波动性增加。
Bloom（2009）通过分析债券市场和股票市场的数据，认为经济政策不确定性与股价波动性之间存在着显著的正向关系。
Rossi和Sekhposyan（2015）的研究进一步证实了这一点，他们发现当经济政策的不确定性增加时，股票市场的波动性也会增加。
然而，目前的研究主要集中在单一国家或单一经济类别下进行，对于跨国和跨类别关系的研究相对较少。
这是因为不同国家的经济政策制定和实施存在差异，经济发展水平、政治环境等因素也会对经济政策不确定性和股票市场波动性之间的关系产生影响。
因此，通过对中美两国的研究可以更全面地了解经济政策不确定性与股票市场波动性之间的跨国关联以及不同经济类别之间的影响。
中美股市联动性研究
Keywords: Linkage, Volatility Index, Empirical Test
中美主要股票指数的相关系数分析
中美主要股票指数基本走势 历史上，中美股票市场的走势相对独立，但近年来伴随着全 球股市波动性的加剧，中美股市的联动性显著增强，主要股指走势
作者单位：上海证券交易所资本市场研究所。本文仅代表作者个人观点，与所在机构无关。
VOL.75 2018.08《金融市场研究》
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宏观经济
Macroeconomy
趋于一致。以2013年1月至2018年3月的市 场数据来看，近 5 年来，中美股票市场的 整体相关性并不高。美国股票市场持续走 牛，而中国股票市场经历了牛熊交替。分 阶段来看，中美股市的联动性经历了如下 明显变化。 第一阶段（ 2013 年 1 月 4 日至 2015 年 8 月24日），中美股票市场走势完全独立。 美国股市持续走牛，而中国股市经历了由 “低迷 - 暴涨 - 暴跌”的行情交替。 2014 年 11 月沪港通的开通虽为外资进入 A 股市场 提供了更为便捷的渠道，但并未对中美股 市之间的联动性起到明显提升作用。2015 年 6 月，中国股票市场在限制杠杆和严禁 场外配资的强监管背景下出现连续暴跌， 但美国市场并未受到波及，仍维持上涨行 情。
第二阶段（2015年8月25日至2016年9 月12日），中美股票市场走势趋于一致。 2015 年“ 8•11 汇改”之后，人民币汇率连 续多日出现大幅贬值，美元汇率也受到一 定的冲击，汇率市场大幅波动的风险传导 至股票市场，中美股票市场同时出现大幅 波动，两者走出了相似的震荡行情。 第三阶段（ 2016 年 9 月 13 日至 2018 年 2月5日），中美股票市场走势出现一定程 度分化。美股结束前期的震荡行情，开始 持续平稳上行。而中国股市整体呈现震荡 上涨，其中白马股继续受到热捧，中小企 业股票价格大幅下挫。科技类新经济股票 在中美两个市场走出了截然不同的行情。 期间，纳斯达克指数累计上涨33.69%，而 创业板指数累计下跌21.31%。 第四阶段（ 2018 年 2 月 6 日至 2018 年 3
中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析
经济与管理中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析孙梦鸽（华东政法大学商学院，上海200001）【摘要】文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上，用GARCH模型进行美国股市波动性与中国股市波动性的实证研究，用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究。
结果表明，GARCH模型能消除残差的异方差性，股市波动存在强烈冲击，收益有正的风险溢价，股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多，存在明显的杠杆效应，中国的杠杆效应小于美国的杠杆效应。
【关键词】GARCH模型；股市；杠杆一、引言随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系在一起。
金融市场之间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅速扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。
Engle通过建立自回归条件异方差模型(ARCH)证明了金融时间序列存在波动聚集现象。
Engle和Ng绘制出了利好消息和利空消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即杠杆效应。
韩非、肖辉研究了2000年到2004年中国股市与美国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。
周孝华、黄斌贝对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征。
董秀良、曹凤岐研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的波动溢出不显著。
张兵、范致镇和李心丹以上证指数和道琼斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不断增强之势。
中美贸易摩擦影响我国股市波动的实证研究--基于GARCH-VaR模型
中美发生贸易摩擦前，中国股市运行平稳，国内 很多分析师甚至预言中国股市已开启慢牛之旅。然 而，美国单方面发动的中美贸易摩擦不期而至，导致 中国股市风云突变，由牛市变为熊市。中美贸易摩擦 事件是中国股市产生波动的直接因素。本文提取上 证综合指数（以下简称“上证综指”）及工业 4.0、银行 和房地产等板块指数的实际数据，以中美贸易摩擦开 始日（2018 年 3 月 22 日）为轴，通过前后走势对比说 明此观点。由图 1 可见，除银行板块波动较小外，其 他指数均呈明显下降趋势，且波动巨大。由此可见， 选取中美贸易摩擦这一事件对我国股市波动的影响 进行分析有事实依据。
本文选取上证综合指数和最具代表性的板块指数为样本，利用 GARCH 族模型以及正态分布、t 分布和 GED 分布
下的 VaR 计算结果，对其波动性进行度量与对比，并通过 Kupiec 失败频率法对模型的准确性进行验证。结果表
明，上证综合指数和八个版块的样本数据均呈现显著的非对称杠杆效应，且利空消息所带来的冲击更加显著；
合理的模型，并计算各个板块样本的 VaR 值，通过对 文中所选板块的风险特征进行对比，分析不同板块因 中美贸易摩擦所产生的不同程度的波动。
二、文献综述
针对突发事件对资本市场的影响，许多学者利用 GARCH 模型进行波动研究，以找出资本市场波动的 规律。陈权宝和连娟（2008）基于 GARCH 模型的 VaR 值计算不同投资类型基金的风险价值。王天一和赵 晓军等（2014）将高频数据和传统的 GARCH 模型、 EGARCH 模型相结合，运用 Realized GARCH 模型对 沪深指数的收益率及波动率更好地进行预测。黄崇 珍和曹奇（2017）选取华夏沪深 300ETF 联接作为样 本，对开放式基金的风险进行度量，结果显示 t 分布下 的 GARCH-M 模型可以很好地拟合并有效度量其风
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：本文基于DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行了研究。
研究结果表明，中美股市存在着显著的动态相关性，尤其在金融危机期间更为明显。
此外，本文还分析了相关性对投资组合风险的影响，并探讨了相关性的传染效应及其对跨国投资的启示。
研究结果对于投资者在中美股市间进行投资决策，以及跨国投资的风险管理具有一定的参考价值。
关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、投资组合风险、传染效应、跨国投资第一章引言1.1 研究背景中美股市是全球最为重要的两个股票市场，其发展状况关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
1.2 研究目的本文旨在利用DCC-GARCH模型揭示中美股市的动态相关性，并进一步探讨相关性对投资组合风险的影响以及可能存在的传染效应。
通过研究中美股市的动态相关性，将为投资者提供有关投资决策和风险管理方面的参考。
第二章文献综述2.1 中美股市的相关性研究现状2.2 DCC-GARCH模型的应用状况第三章数据与模型3.1 数据收集与描述性统计分析3.2 DCC-GARCH模型简介3.3 模型参数估计与模型检验第四章结果与分析4.1 DCC-GARCH模型估计结果4.2 中美股市的动态相关性分析4.3 相关性对投资组合风险的影响分析4.4 相关性的传染效应分析第五章实证结果的启示5.1 对投资者的启示5.2 对跨国投资的启示第六章结论与建议6.1 结论总结6.2 研究局限与展望第一章引言1.1 研究背景股票市场是一个国家经济的重要组成部分，尤其是中美两个全球最为重要的股票市场。
中美股市的发展状况直接关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
了解并研究中美股市的动态相关性，对投资者进行投资决策和风险管理提供有益的参考。
金融危机下中美股票指数联动作用的实证研究
金融危机下中美股票指数联动作用的实证研究论文摘要：在经历了全球金融危机之后，世界资本市场遭受重创。
利用2008年全年数据对中美两国的股票市场的联动效应进行实证分析，结果显示，金融危机导致美国纳斯达克市场的崩溃从而一定程度上间接地影响到我国的股票市场，但未存在长期共同趋势。
论文关键词：金融危机,上证综指,纳斯达克指数,格兰杰因果检验一、引言在我国股票交易所建立的近20年间，股票市场经历了七轮暴涨暴跌，而由于受到美国金融危机的影响，2008年又是中国股市震荡的一年，上证综指从曾经的998点一度升至2007年的6124点后却大幅下挫至2000点上下，而后股市在震荡中呈缓慢上升趋势，让中国的股民经历了一次花费不菲的“过山车”风险游戏。
在中国，股票市场与经济的预期密切有关，特定环境下还能够作为中国经济的“晴雨表”，因此在股票指数大幅下跌的同时，国内学界也激起了关于我国经济基本面恶化根源的探讨。
2007年4月份自美国“次贷”危机爆发开始，美国金融市场出现了巨大震荡，金融机构在继雷曼兄弟倒闭后产生了“多米诺骨牌”的连锁危机反应。
以美国“次贷”危机为源口，由房地产业开始，以“次债”形式不断创新打包传至银行业，最终导致以投资银行倒闭为代表的银行业危机，点燃了金融危机的导火线，给全世界经济带来了大衰退，中国资本市场特别是股票市场也深受影响。
如今，我们重新回顾危机的始末，中国股票市场伴随美国“次贷”危机的蔓延过程所发生的变化值得我们深思与研究。
由金融危机所引发的美国股票市场大幅跳水的现象是否传导到中国，而随后中国股票市场出现的持续跟跌状况，与之前的美国金融危机是否存在着某种联系，或者者只是一种巧合？这也正是本文将要探讨的一个问题。
本文首先回顾了金融危机爆发期间美国金融业所发生的重大事件，接着进行计量实证分析，选取中美两国各自具有代表性的股票指数，通过格兰杰因果检验关于美国股票市场是否对中国股票市场存在一定预期与带动作用的问题进行实证分析，利用计量工具得出二者所存在的有关关系。
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F I N A N C E＆E C O N O MY 金融经济表3 H股回归前后投资者户数的变化H股公司股东户数(平均数)双重上市前(户)双重上市后(户)返回深圳发行A股26263,884返回上海发行A股2,397103,923发行A D R的公司4,626178,185没有发行A D R的公司93865,920表3总结了H股公司在双重上市前后股东人数的变化情况。
结果显示,双重上市确实扩大了公司的股东数量,增加了投资者对公司的认知度。
以上分析可以看出,中国公司双重上市行为确实降低了市场分割的负效应,使企业的价值得到一定的提升。
总之,根据本文的分析可以得出结论,双重上市可以降低融资约束、提高股票的流动性以及投资者的认知度,进而降低权益资本成本,最终增加企业价值。
参考文献:[1]港交所.中国企业H股公司名单(主板)[E B].港交所网站,2008-10-31[2]港交所.中国企业H股公司名单(创业板)[E B].港交所网站,2008-10-31[3]港交所.相关中国股份之市价总值[E B].港交所网站,2008-10-31[4]娄峰.中国双重上市公司A、B、H股价格差异及协整研究[D].硕士,对外经济贸易大学,2005(作者单位:辽宁经济职业技术学院)关于中美股市变动关系的实证研究◆郑莉莉 摘要:本文运用时间序列的协整理论等分析方法,检验了2002年1月2日到2007年11月15日我国上证综指与美国标准·普尔500价格指数走势的相关性。
通过实证研究发现,中国股市处于不成熟状态,股票指数波动剧烈,是一个较为封闭的市场,对美国股市变动影响微乎其微。
相反,美国股市较为成熟,股指变动平缓,在长期和短期中对中国股市都有冲击作用,处于主动地位,两国股市之间存在一定的长期均衡关系。
关键词:中国股市;美国股市;变动关系一、前言中国股市脱胎于市场化改革的中级阶段,成长在双轨制经济体制和半开放半封闭的经济环境下,带着这种生存环境下的烙印,受到了这种制度环境的保护和滋润,国有企业作为它发展的中坚,政府撑开巨伞为它遮风蔽雨。
没有这种特定的制度环境,就没有中国股市的快速发展。
然而,这种特定的环境又让它在机能上先天不足。
特定的生存环境,让它已经习惯于在行政干预下生存,市场化改革远远没有完成。
但是,随着中国改革进程和社会主义市场经济建设的加快,中国资本市场有步骤、有条件、有限度地对外开放,中国股市现在已经不是一个完全封闭的市场, Q F I I的大规模引入和H股市场的较快发展都使得中国股市与国际股市建立起了若明若暗的内在联系。
中国正在由经济大国转变成经济强国,这是一个不争的事实。
中国具有商品市场、投资市场、石油消费大国和美国国债主要购买者的多重重要地位,美国前财政部长保尔森2007年3月8日在上海演讲时,甚至认为中国“已成为新兴的经济领袖”。
虽然保尔森的讲话有些言过其实,但也确实从一个侧面反映出中国经济高速成长在世界经济中所产生的重大影响,中国对世界经济的影响力已发生质变。
随着经济全球化,各国经济受到世界经济波动的影响,中国与美国是目前世界经济成长的双引擎,中美两国作为全球最大的发展中国家和最发达国家,经济互补性很强,两国贸易额每年都在增加,经济交往不断向深层次发展,并为两国带来了实实在在的利益。
实体经济与虚拟经济有着不可分割的内在联系,股票市场是国民经济的晴雨表,它在宏观的经济大环境中发展,同时又服务于国民经济的发展。
2007年2月27日中国股市暴跌,美国和其他国家的股市也紧随其步,有人说全球股市的下跌源于中国股市的暴跌,也有人说全球股市的循环暴跌与中国股市没有必然联系。
中国股市究竟有没有融入世界中,其作用到底有多大,我们将通过分析研究中国和处于龙头地位的美国股市之间的关系来说明这个问题。
二、文献回顾从国际证券市场角度来看,主要股票市场指数呈现出越来越明显的共同运动趋势(J e o na n dV o nF u r s t e n b e r g,1990),由于经济一体化的程度较深,主要发达国家的股票市场具有显著的联动特征。
为选择最优的国际多元化证券,近年来学术界越来越热衷于探讨涉及新兴和发展中国家证券市场价格行为的G r a n g e r因果特性。
如H u n g和C h e u n g(1995)发现,东南亚五个新兴市场(中国香港、韩国、马来西亚、中国台湾和新加坡)相互之间以美元计价的股票指数存在显著的G r a n g e r因果关系和协整效应,因此未达到区域内的市场有效性。
L e o n g和F e l m i n g h a m(2003)也证实,亚洲金融危机后日本与韩国、新加坡与韩国、中国香港与中国台湾以及新加坡与中国香港之间的股票指数均存在不同程度的双向G r a n g e r因果关系。
国内很多学者也进行了相关的研究。
沪、深股市和主要股票市场(美国、英国、香港和日本)指数的联动关系也有讨论(俞世典、陈守东,2001)。
张福、赵华等(2004)对中国股市和美国股市在不同时期的长期均衡特征和因果关系进行了实证分析,结果认为中美股市在不同时期表现出不同的特征,在B股市场向境内投资者开放以前,中国股票市场和美国股票市场在收益率和波动性方面不存在显著的共同特点;但在B股市场向境内投资者开放后,中美两国股市股价走势相近,统计特征趋同,通过协整检验发现,中美两国存在长期均衡关系。
三、相关理论及概念(一)单位根检验一个具有非确定性分量的序列经过d阶差分后具有平稳的、可逆的A R M A表达式,而d-1阶差分后是非平稳的,则称此序列为d阶单整,记为I(d),单整过程88理论探讨可以通过差分达到平稳。
序列是I(1)而不是I(0)的检验被称作单位根检验。
标准的单位根检验方法是D i c k e y 和F u l l e r 的D F 检验。
因在这一过程中没有考虑残差的自相关,故解决这个问题的一种方法是通过加入因变量的多阶滞后项来消除残差自相关,这就是A D F 检验。
■y t =Χy t -1+∑pi =1αi ■y t -1+υt假设检验:H 0:Χ=0,接受H 0,表明时间序列y t 包含单位根,即y t 是非平稳的;拒绝H 0表明y t 不包含单位根,即y t是平稳的。
(二)协整检验从单整的定义可知,对单整序列进行变换达到平稳,至少要做一次差分,然而,序列的某种线性组合的单整阶数可能比其中任一序列的单整阶数要低,这就是协整。
若存在数个I (d )过程,其某种线性组合为I (0)过程,则称该线性组合具有协整性。
对于协整检验,通常采用的检验方法是J o h a n s e n 检验。
J o h a n s e n 检验:检验两个序列数据是否具有协整关系,J o h a n s e n 提出了关于系数矩阵的协整似然比(L R )检验方法,本文运用迹检验同剂量的方法:λt r a c e(r )=-T ∑gi =r +1l n (1-λi),r 是零假设下的协整关系数量,λi是第i 个特征值的估计值,T 是观测期总数,λt r a c e 是一个联合检验,其原假设是:协整关系的数量最多有r 个;备择假设是:协整关系的数量大于r 个。
当检验证明存在协整关系,表明时间序列之间存在长期均衡关系。
在通过协整检验之后,可以排除“伪回归”可能,在其基础上,才能进行因果分析,和构建误差修正模型。
(三)G r a n g e r 因果关系检验格兰杰因果检验是专门用于判别时间序列{x }是否为时间序列{y }变动产生原因的统计检验方法。
格兰杰因果检验首先估计出当前Y 的数值被滞后期取值所解释的水平,然后验证序列X 的滞后值引入之后是否能够提高序列Y 的解释水平,及其具体程度。
如果是格兰杰成因(G r a n g e r C a u s e ),则此时序列的滞后期系数具有统计显著性。
一般,同时检验问题的另一方面,辨析序列Y 是序列X 的格兰杰成因。
即需要计算如下的双变量回归(分布滞后自回归模型)。
y t =α0+α1y t -1+…+αk y t -k +β1x t -1+…+βk x t -kx t =α0+α1x t -1+…+αk x t -k +β1y t -1+…+βk y t -k(四)误差修正如果存在着协整关系,则意味着二者存在长期均衡关系,便可利用均衡修正模型(e r r o r c o r r e c t i o nm o d e l )分析因果关系走向。
■y t =β0+β■x t +β2(y t -1-r x t -1)+u t式中的长期均衡项(y t -1-r x t -1)反映了与均衡水平的误差,称之为误差修正项(e c m )y 在t -1时期和t 时期之间的变化是解释变量x 在t -1时期和t 时期之间值的变化,以及对先前时期存在的不均衡进行部分纠正的结果。
γ是x 和y 之间的长期均衡关系,β1是x 的变化和y 的变化之间的短期关系,β2表示回到均衡的调整速度。
(五)方差分解我们利用方差分解(V a r i a n c e D e c o m p o s i t i o n )的技术,来具体的衡量出一个标准差的冲击在V A R 模型变量的动态变化中的相对重要性。
用方差分解来对两国股市之间波动传导进行描述,分析股票市场的波动在短期中互相冲击的影响程度。
对于一个V A R (m )模型可以表示为:π(B )Z t =νt,其中:π(B )=I -π1B -π2B 2-…πm B m 那么:Z t =π-1(B )νt =φ(B )νt =νt +∑∞i =1φi νt -1定义一个下三角矩阵S ,满足S S '=E (νt νt '),令n t =S -1νt ,那么E (n t n t')=I g ,这样就可以把V A R (m )模型写成:Z t =∑∞i =1φi ＊n t -1其中φi ＊=φiS -1V A R 系统中Z i 对Z j序列的单个冲击的反应函数可以表示为:φi j ,0＊,φi j ,1＊,……φi j ,k ＊,(其中φi j ,k ＊为矩阵φk ＊中的第i ,j 个元素),Z i 的H+1步领先预测的误差方差可以分解成由不同序列的冲击引起的方差,由Z j 的冲击引起的误差方差可以表示为:∑H +1h =0φi j ,h2四、样本描述对于美国股市,我们选取标准·普尔500(S ＆P 500)股价指数作为代表,该指数是由标准·普尔指数委员会从各个重要的行业中遴选出来的最具实力的上市公司,这些公司在市场上的表现反映了美国经济和整个市场的实际情况和走势。
中国股市选取上海股市作为代表,并以上证综合指数S S E 反映股市走势。