216--市场互联、金融稳定与金融监管

一
引言
近年来， 中国金融市场互联互通的步伐逐步加快， 具体表现为跨市场债券品种发行的逐渐增 加以及对投资者投资品种限制的逐步放宽。人民银行从 2002 年开始逐步放宽非银行机构投资者 进入银行间市场的限制，证监会、人民银行、银监会于 2010 年 9 月联合发布《关于上市商业银 行在证券交易所参与债券交易试点有关问题的通知》等。在此背景下，金融监管目标面临双重权 衡，既要促进股票市场与债券市场的相互联通，提升资源配置效率，又要有效避免极端条件下的 风险传染， 维护金融稳定。 从金融市场依存度的角度来看， 前者要求二者之间存在长期均衡关系， 后者则要求二者之间尾部相关性独立。 因此， 金融市场依存度是判断金融市场发展水平与金融监 管效率的重要参考。 现有研究从不同角度对此进行研究， 如包全永 （2005） 、 韩非和肖辉 （2005） 、 殷剑锋 （2006） 、 蒋贤锋和史永东（2010）等分别对股票市场与债券市场、货币市场与资本市场的风险溢出效应进 行了研究，结论均表明金融市场系统性风险渗透的方向具有一致性，即所谓的联动 效 应 （co-movement） 。但是，现有研究中关于股票市场与债券市场关联特征的研究仍存在较大分歧： 如殷剑锋（2006）认为股票市场与股票市场不存在长期均衡关系，但王茵田和文志瑛（2010）的 研究结论则表明它们之间存在溢出效应。这表明股票市场与债券市场依存度可能具有变结构特

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etc., 1993; Engsted, etc., 1999; 殷剑锋, 2006; 王茵田和文志瑛, 2010） 、GARCH 模型（陈锐刚和杨 如艳, 2005; Andersena, etc., 2007） 、ADCC 模型（Scruggs, etc., 2003; 袁超等, 2008） 、尾部相关性 理论（Hartmann, 2001） 、Copula 理论（Hu, 2002）等研究方法。这些模型都是金融市场风险分析 中不可或缺的且非常有效的研究工具，但是都存在一定的局限性。具体表现为：VAR 模型主要 用于线性相关性估计，不能用来刻画金融市场的厚尾特征；GARCH 模型无法将总体风险与特定 风险进行分离， 不仅存在低估金融市场风险依存度的可能， 而且无法刻画金融市场依存度的动态 结构；ADCC 模型可以研究变量间的非线性相关性，但是主要研究相关性的时间序列特征，并且 依然无法将总体风险与特定风险进行分离， 同样存在低估金融风险的可能； 极值理论只集中讨论 分布的尾部，相关性的“一致性”原则面临挑战。相比较而言，Copula 具有更强的优势：一是 具有明确的经济意义，Copula 将联合分布函数和边缘分布函数连接起来考虑，从而实现对总体 风险的分解，即市场总体风险由联合分布或 Copula 函数决定，而特定风险由各自的边缘分布函 数决定；二是模型的灵活性较强，Copula 函数拥有众多函数族，不仅可以刻画变量的尾部相关 性，而且可以刻画变量的总体相关性；不仅可以度量变量之间的线性相关性，而且可以度量变量 之间的非线性相关性和相关性的变结构特征。总之，Copula 函数因其具有明确的经济意义，以 及灵活性、稳健的非线性相关性、相关性的一致性等优点而逐渐受到重视，并成为研究前沿。但 是已有 Copula 函数的不足之处在于如果变量之间尾部相关性独立，那么则只能选取 Gaussian Copula 函数来刻画总体风险特征， 而对依存度的变结构特征则无能为力。 为此， 本文在传统 Copula 理论的基础上， 引入分位数相关测度方法， 对股票市场与债券市场依存度的状态转换特征进行拓 展研究。
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本文数据均来源于中国债券信息网。 3
内在的固有联系；二是选取合适的 Copula 函数以充分刻画依存结构；三是研究依存度的时变特 征与状态转换特征。 在综合考虑上述基本问题的基础上， 本文采用以下步骤来评估股票与债券市场的依存度： 首 先利用 GJR-GARCH(1.1)-GPD 模型对独立运动条件下变量收益率的边缘分布进行估计，根据估 计得到的边缘分布对原样本序列进行概率积分变换，得到服从[0,1]均匀分布的序列；然后，一方 面利用 Gaussian Copula1函数测量股票市场与债券市场依存度的总体特征，并采用事件法研究其 时变特征。另一方面，利用 Copula 函数相关性的分位数相关统计方法对依存度的变结构特征进 行估计。所使用的软件为 MATLAB。 1. 股票市场与债券市场边缘分布估计 尽管理论上有存在 GARCH(p,q)情形的可能，但是 Bollerslev，Chou 和 Kroner（1992）的研 究证实， GARCH(1,1)模型在捕捉大多数金融时间序列波动性的动态过程上可以获得不错的表现。 因此，本文采用 GJR-GARCH（1,1）模型估计变量的边缘分布，估计方程为：
资助项目：国家自然科学基金（71171036；71072140；71071027；70871019） ；教育部人文社科青年基金项目 （09YJC630022） ；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（2009JJD790004） ；国家留学基金项目（教外留 [2010]1174号） ；辽宁省百千万人才项目（[2008]179090号） ；东北财经大学跨学科研究中心招标项目。 作者简介：史永东，东北财经大学金融学院教授、博士、博士生导师。联系电话：13604116805；0411-84738511； Email: ydshi@；袁绍锋：中国金融期货交易所（上海，200122） ，Email: yuanshaofeng1982@。 1
市场互联、金融稳定与金融监管★
——基于股市与债市依存度分析的视角
史永东
袁绍锋
(东北财经大学金融学院和应用金融研究中心， 大连， 116025； 中国金融期货交易所， 上海， 200122) 内容摘要：目前金融监管面临着双重权衡，既要稳步推进金融市场互联互通，又要加强宏观 审慎监管，避免发生系统性风险。从金融市场依存度的角度来看，前者要求二者之间存在长期均 衡关系，后者则要求二者之间尾部相关性独立。因此，金融市场依存度的结构便成为判断金融监 管效率的重要指标。本文基于 Copula 理论研究了 2002-2009 年间股票市场与债券市场依存度及 其变结构特征，研究结果表明：股票市场与债券市场联动效应总体不显著，但随着金融市场互联 互通进程的推进，跨市场套利交易引起“跷跷板”效应有所增强，但尾部相关性独立。由此可以 推断， 在稳步推进金融市场互联互通同时， 金融审慎监管则有效预防极端条件下系统性风险的相 互传染，有利于保持金融稳定。 关键词：股票市场；债券市场；依存度；Copula 中图分类号 F830.91 文献标识码 A
征，因为随着金融市场互联互通程度的提高，股票市场与债券市场关联程度总体提高；同时，金 融审慎监管有效预防了系统性风险的相互传染，从而引起股票市场与债券市场尾部相关性独立。 然而受限于研究手段的不足， 对金融市场依存度变结构特征的估计还存在一定难度， 从而造成国 内学者在这一领域研究的不足。本文在蒋贤锋和史永东（2010）研究的基础上，运用 copula 函 数分位数相关测度思想，对股票市场与债券市场依存度的状态转换特征进行拓展研究。 本文其他部分结构如下：第二部分为相关研究文献综述，第三部分为研究设计；第四部分为 实证结果及其分析；第五部分为研究结论与研究展望。
三
（一）样本选取
研究设计
截至 2008 年底，我国债券市场（本币债）总市值 15.11 万亿元，其中银行间债券市值 13.90 万亿元，占债券市场总市值的 91.9%，而交易所债券市值 0.30 万亿元，仅占债券市场总市值的 1.98%。由此可见，银行间债券市场是我国债券市场的主体。因此，本文对所研究的对象做如下 数据处理1： 第一，指数选取方面：在研究股票市场时采用上证综合指数。在研究债券交易时采用中国债 券总指数，并选取 10 年期以上债券综合指数、3-5 年期债券综合指数以刻画期限结构特征。在 研究银行间债券交易时采用银行间债券综合指数。 第二，时间窗口选择方面：我国从 2002 年 1 月 1 日起开始编制中国债券总指数，因此，本 文所选数据时间跨度为 2002 年 1 月 4 日至 2009 年 6 月 30 日； 第三，日收益率计算方面：日收益率的计算公式为 Rit ln Pt / Pt 1 100 ，由于股票交易 日与债券交易日可能不同步，本文选取同时进行交易的股票与债券，合格样本数量为 1809 个。 （二）研究方法 为全面估计股票市场、债券市场依存度，至少需要考虑以下几个相关的基本问题：一是对变 量边缘分布估计， 以剔除金融市场自身运动对依存度的影响， 确保所估计的市场依存度源自系统
二
文献综述
就股票市场与债券市场依存度的形成机制及其表现形式而言， 有两种代表性观点： 传统金融 观点认为股票、债券均是预期现金流的现值，是虚拟化的资本。在其他条件不变情况下，无风险 收益率、通货膨胀率等市场基础条件的变化，将导致股票与债券二者价格同向变化 (co-movement)，即联动效应(Campbell, etc., 1993; Engsted, etc., 1999; Hu, 2002)。行为金融学观点 认为股票与债券价格有本质的区别，其中股票名义收益率是不确定的，实际收益率是稳定的；而 债券的名义收益率是确定的，实际收益率是不确定的。正是由于股票与债券的定价基础不同，所 以随着新信息的不断出现， 投资者对股票与债券价格的预期不再保持一致， 从而诱发投资者调整 其投资组合，并最终导致股票与债券价格呈反方向变动，即“跷跷板”效应（ Barsky, 1989; Hartmann, 2001） 。另外，近来也有学者从两种观点融合的角度进行研究，试图揭示股票市场与债 券市场依存度的变结构特征。这些学者认为，当基础条件变化在市场中起主导作用时，二者表现 为联动效应；反之，当投资者行为变化在市场中起主要作用时，则表现为跷跷板效应，即说明股 票市场与债券市场依存度存在变结构特征（Scruggs, etc., 2003; Andersena, etc., 2007） 。 国内学者日益关注股票市场与债券市场依存度， 出现了两种竞争性观点： 早期观点认为股票 市场与债券市场市场仅仅对来自本市场内部的扰动高度敏感， 与其它市场当期扰动以及前期扰动 没有任何关系，即不存在长期均衡关系（陈锐刚和杨如艳, 2005; 殷剑锋, 2006） ；最近的研究则 表明股票市场与债券市场之间存在着相互影响，如袁超、张兵和汪慧建(2008)认为股票市场、债 券市场依存度具有非线性特征，王茵田和文志瑛（2010）的研究结论则表明它们之间存在溢出效 应。 综合来看，对股票市场与债券市场依存度的研究已经取得了很多有价值的成果。然而，由于 中外债券市场在监管体制、 市场结构方面存在较大差异， 使得中外学者对这一问题的研究结论出 现较大分歧，突出表现为国外学者认为二者之间存在联动效应，抑或跷跷板效应，而国内学者则 认为不存在跷跷板效应，甚至相关性独立。然而上述研究都只看到了问题的一方面，因为，中国 银行间市场与交易所市场是分割基础上的逐步统一， 而且中国经济金融形势长期稳定、 向上发展， 这就决定二者之间具有更为复杂的变结构特征：一方面，随着国内金融市场统一进程的推进，股 票市场与债券市场一体化程度总体提高， 从而使得二者之间的依存度随着时间的推移而加强； 另 一方面， 审慎的监管不仅要促进股票市场与债券市场的相互联通， 而且要有效避免极端条件下的 风险传染，从而使得二者之间的尾部相关性独立。总之，股票市场与债券市场之间既有可能表现 为联动效应，也有可能表现为跷跷板效应，甚至尾部相关性独立，这也就要求创新研究方法。 国内外已有研究的另一不足就是研究方法的不足， 已有研究分别用到了 VAR 模型 （Campbell,