中国股市和美国股市的联动性分析

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1、20l4年4月韶关学院学报·自然科学Apr．2014第35卷第4JournalofShaoguanUniversity·NaturalScienceV01．35No．4中国股市和美国股市的联动性分析曾曰艳_rC，(韶关学院数学与信息科学学院，广东韶关512005)摘要：为分析中关股市之间的联动性。针对两国主要股票指数，建立VAR模型，运用脉中响应函数和方差分解进行研究．结果表明：美国股市波动对中国股市有一定的影响，但中国股市波动对美国股市的影响较小，中美股市存在一定的联动性．关键词：联动性；vAR模型；脉冲响应函数；方差分解中图分类号：F830．9文献标识码：A文章编号：1【)()7—534

2、8(2014)04～O()1O一(J5中美股市之间是否在一定程度上存在某种关系。存在什么样的联系，一直是投资界研究的热点．本文选取中美股市中具有代表性的指数建立VAR模型．运用脉冲响应函数和方差分解进行分析，试图找出中美股市的联动性．选取中国股市中影响较大的上证综合指数和深圳成分指数代表中国股市．美国股市则选取道琼斯工业平均指数和纳斯达克指数进行分析．本文采用上证综合指数、深圳成分指数、道琼斯_丁业平均指数(简称“道指”)、纳斯达克指数2008年4月1413至2011年4月113的13收盘价作为样本数据．数据来源于锐思金融数据库．1中美股市的相关性分析1．1单位根检验为了简化指数名称，用SH

3、SP代表上证综合指数，SZSP代表深圳成分指数，DQSSP代表道琼斯工业平均指数，NSDSP代表纳斯达克指数，其对数差分分别表示为△LSHSP、ALSZSP、ALDQSSP、ALNSDSP．对各股票指数进行单位根检验。检验结果见表1．表1各指数的单位根检验从表1和表2可以看出，各股票指数序列是非平稳的，但经过差分后的序列是平稳的，说明各股票指数是平稳序列．收稿日期：2013—11一O4基金项目：国家自然科学基金(61305036)；广东省自然科学基金(S2Ol301O0l5944)．作者简介：曾艳(1986--)，女，四川内江人，韶关学院数学与信息科学学院助教，硕士，主要从事金融分析方面的研

4、究4；生国壹国股的联动性1．2Granger因果检验表3和表4分别给出上证综合指数与深圳成分指数，以及道琼斯工业平均指数和纳斯达克指数的Granger因果检验．表3主要指数的Granger因果检验从表3可以看出，在5％的显著水平下，上海股市是深圳股市股价波动的Grange原因，深圳股市也是上海股市股价波动的Granger原因；道琼斯工业平均指数是纳斯达克指数价格波动的Gagr原因，纳斯达克指数也是道琼斯工业平均指数价格波动的原因．1．3脉冲响应函数图1SZSP的冲击引起SHSP的响应函数图图2SHSP的冲击引起SZSP的响应函数图图1和图2给出了上证综合指数和深圳成分指数的脉冲响应函数图，从

5、图1中可以看出．深圳股市股价波动的冲击对上海股市的股价影响较小，呈缓慢上升的趋势，而由图2可知，上海股市股价波动的冲击对深圳股市股价影响较大，在第1期达到最高点，随着期数的增加，缓慢下降，但总体影响较大．上海股市相比深圳股市而言，较为成熟，更具影响力，在分析中美股市方面，选取上证综合指数代表中国股市，较为合适．图3和图4给出了道琼斯工业平均指数和纳斯达克指数的脉冲响应函数图．’～＼～、．．．一‘。一⋯●一’一一’’．一‘一I234567891图3NSDSP的冲击引起DQSSe的响应函数图图4DQSSP的冲击引起NSDSP的响应函数图·12·韶关学院学报·自然科学2014芷从图3中可以看出，纳

6、斯达克指数价格波动的冲击对道琼斯工业平均指数影响较小，有正有负，始终在0周围波动．而由图4可知，道琼斯工业平均指数价格波动对纳斯达克指数冲击较大，在第1期迅速增大，达到最高点后，有所下降，从第4期后，冲击力度不变，趋于稳定．道琼斯工业平均指数相比纳斯达克指数而言，更具影响力，在分析中美股市方面，选取道琼斯工业平均指数代表美国股市，较为合适．2．4方差分解图5～图8给出了各股票指数价格波动的方差贡献率，上证综合指数对深圳成分指数价格的波动达到85％以上，这说明上海股票市场在一定程度上影响着深圳股票市场，道琼斯工业平均指数对纳斯达克指数价格波动的方差贡献率先增加后趋于平稳．在45％左右．图5P的

7、方差分解图6SZSP的方差分解图7DQSSP的方差分解图8NSDSP的方差分解2中美股市的联动性分析选取上证综合指数和深圳成分指数来对中美股市之间的相互进行分析，同样地，先对股票指数进行Granger因果检验，检验股票指数间存在因果关系，再建立VAR模型，进行脉冲响应函数分析以及方差分解．2．1Granger因果检验对上证综合指数与道琼斯工业平均指数进行Granger因果检验，如表4所示．从表4中可以看}在5