中美港股指间的相关性研究

摘要绪论PAGE3绪论1.1研究背景和意义股市向来有“国民经济晴雨表”之称。资本市场在吸收社会各界反馈信息的同时，又反作用于国民经济。作为一个复杂系统，资本市场的价格变动受到国际环境，经济水平，政府政策等多方面的影响。在开放经济前提下，股票市场具有优化配置社会资源，吸收国际资本等重要作用。随着全球经济一体化的发展，金融全球化成为国际资本市场发展的一个重要趋势。现如今，不同市场间信息传递速度在不断加快，资本市场间的联动趋势也在日益加强。随着一系列事件，特别是1997年亚洲金融危机和2008年全球金融危机等事件的爆发，不同市场股市间的相关性或联动性受到各界越来越多的关注，也引起学术界新一轮的重视。美国具有世界最强的综合实力，深刻影响着全球经济的发展。其股票市场有起步较早，发展较为成熟，投资者，资金量众多的特点。在全球范围内，美国股票市场规模最大，影响地位最为重要，其波动会直接影响各国股市的发展趋势。07年美国次贷危机引起的全球金融危机，使世界各地的股票受到不同程度的影响香港具规模较小，自由度高的经济体系，其金融服务体制高度完善，监管法律体系高度严格，规范。作为一个开放的国际金融市场，香港股市允许投资者买卖其所有股票，对投资者身份没有过多限制，其股东构成中，有相当大的比重是外资股。香港股市历来有成交量大，股市动荡比较厉害的特点，易受到国际资本市场，尤其是美国股票市场的影响。中国是世界上最大的发展中国家，中国市场在新兴市场中具有最快的发展速度。中国股票市场虽然起步较晚，但在不断发展下，已具有仅次于美国的全球第二大规模。在我国证券市场发展的近30年间，国内股市制度不断完善，国内市场与国际资本市场间的联系逐步加深，尤其在一系列重要改革和国内外重大事件之后，国内股票市场与其他主要发达市场尤其是香港市场和美国市场出现了相当程度的同涨同跌的现象。本文主要研究中国内地与美国以及香港股指间的相关关系，并以此判断三者股市在不同时段具有一定的联动关系。本文的研究意义在于：（1）对于投资者来说，了解不同股市间的相关性，可以帮助其判断股市的走势与波动，降低可能的投资风险。甚至，投资者可以选出相关性较低的股市进行分散投资来规避可能的投资风险。（2）对于相关政府部门来说，研究中美港股票指数的相关关系，通过对比不同时期股票指数相关性的变化，可以对沪港通等金融政策出台后我国股票市场与其他市场的联系变化进行更加直观的把握，对于未来政策制定的方向有重要的指引性作用。同时，研究美国与香港股市与我国内地股市间的联系，可以一定程度上规避重大金融风险，降低国际股市动荡对我国股市造成的冲击。1.2国内外研究现状 很早就有学者注意到，不同经济体间的股票指数有时会有同涨同跌的现象，而把握这样的现象可以在一些特殊的时期和时间点得到巨大的收益。国外学者在这方面有着大量的研究。西方国家由于股市起步较早，在这在这方面的研究非常的充分。Campbell等学者（1992）就对美国和日本股指相关性进行过研究，现美国和日本的股市很早就开始具有相关效应。[1]CappielloL等学者（2004）对研究全球股市相关性在债券收益方面的作用。对研究相关性在债券收益的应用进行了总结。[2]RobertoDieci（2013）等学者对外汇市场引起的股指相关联的现象进行了研究，研究得出外汇因素市股指相关性产生的重要原因。[3]SinghAmanjot（2017）等学者对美国和金砖四国股市间的相关性进行了分析。发现美国与这些新兴经济体间的股指相关性越来越高。[4]BesmaHkiri（2018）等学者通过计量工具对美国内部股指间的相关性进行了研究。[5]hangLeeShu-Jung（2018）等人研究发现贵金属和石油等类型的股票受股指相关性的干扰最大。[6]我国股票市场虽然起步较晚，但潜力巨大，迄今为止，我国已经是世界第二大经济体。而随着我国经济政策的不断开放，我国对股指相关性研究的需求也在不断增加。以下是国内学者的部分研究结论。梁海龙,王新娟等学者（2012）就利用误差修正模型这一金融工具，研究过我国和美国股指的相关性。[7]罗晶（2012）对美国次贷危机期间G20成员国内股票指数相关性的情况进行了分析，发现金融危机期间成员国股市联动性上升。[8]朱小勇,任晓洁（2013）等学者从用协整检验研究分析中国和美国股指的联动性，得出两国股指相关性在上升。[9]曾艳（2004）对沪港通和沪美通开通前后股指相关性的变化进行了对比，发现这些政策的实施确实提过了我国内地股指与其他股指的相关性。[10]罗嘉雯,陈浪南（2014）等学者研究了内地欧盟和美国股市的相关关系。[11]陈向阳,余文青（2017）等学者对内地和香港股市的联动性进行了最新的解读，得出内地与香港股指间有高度的相关性。[12]还有国内很多学者也得出了一些相应的结果。[13-20]1.3主要研究内容和基本框架本文以上证综指、标普500指数和香港恒生指数的涨跌幅和日收盘价为样本数据，研究中美股市间存在的相关性，本文的研究内容如下：第1章是本文的绪论部分，分为三个模块。第1模块为研究背景和意义，主要对本文的研究背景及研究意义进行阐述；第2模块为文献综述，通过介绍国内外关于股指相关性的文献对国内外股指相关性的研究进展进行阐述；第3模块为研究的内容和框架，有助于读者了解本文的主要研究思路和论文逻辑框架。第2章为实证分析的理论基础，本章节通过对相关性理论，单位根检验，协整检验和Granger因果检验等理论进行阐述，为下文中美港股指相关关系的研究分析奠定理论基础。第3章为股指间相关性的理论基础研究。本章对不同股市相关性的经济理论基础进行阐述。从实体经济的联动机理以及宏观经济与股市的相关性这两个方面循序渐进地理清股市联动性的理论体系脉络。第4章为中美港股指相关性的实证分析。本章通过上一章得到的相关数据，利用相关系数矩阵判断股市相关性走势，利用单位根检验和协整检验对中国内地股市、香港股市和美国股市间长期存在的均衡关系进行研究，并通过Granger因果检验来研究股市间的相互引导关系。第5章是结论与展望。根据实证分析的结论，总结本文的研究成果，同时指出本文研究过程中的不足并对后续工作进行展望。STYLEREF"标题1"PAGE132实证分析的理论基础在上文中，第一章主要介绍了关于中美港股指的相关性的论题的研究背景与研究意义，梳理了本文结构，对国内外研究学者关于股票指数相关性研究的一部分成果。本章介绍的是本文研究所需的基本理论，由四部分构成，包括对相关性、相关系数的介绍、对单位根检验的阐述、协整检验基本理论的阐述以及对Granger因果检验理论的阐述。2.1相关性当一个股指或一组相互关联的股指取某一定值的时候，与该股指或股指组合相对应的另一股指按照一定规律在一定范围内变化。若股指间存在这样的关系，则可以说它们之间存在某种不确定的相关关系。当只需要粗略反映股指间未知的相关关系时，研究过程中往往使用统计视图或表格来反映它们之间的变化关系。若是需要进一步精准的衡量变量间相关关系的场合，一般使用一个常见而实用的统计指标—相关系数。相关系数根据其研究基础和对象，可以分为简单相关系数和多重相关系数。简单相关系数常用于衡量两个变量间的线性相关程度，也被称为线性相关系数或皮尔逊相关系数。多重相关系数常用于衡量由若干变量组成的变量组同因变量间的相关程度。例如，显示股票价格涨幅与利率变化和期货行情之间的复杂关系。由于其计算方法简单和易操作，相关系数在学术研究中被广泛应用。本文主要使用的是简单相关系数。上面指出，由于散点图和相关性表的局限性，它们仅能反映变量间相关性的正负及变化方向，不能进一步量化相关变量间的关联程度。为解决这一问题，英国应用数学家卡尔皮尔逊于19世纪80年代提出了衡量变量间相关关系的工具—相关系数。相关系数的引入使得股指间相关关系的变动趋势和变动幅度得到比较准确的衡量。其计算公式如下：线性相关系数公式：rab=cov(a,b)σa其中E为股指均值；cov(a，b)为股指a，股指b间的协方差系数；rab为股指a，股指b间的线性相关系数；股指a和股指b分别为任意两个股票指数对应的收盘价对数值；σa，对于r强弱关系的判断如表2-1所示：表2-1股指间相关系数程度表相关系数关联程度0.8—1极强相关0.6—0.8强相关0.4—0.6中等程度相关0.2—0.4弱相关0—0.2极弱相关或无相关2.2单位根检验当我们研究一个股票指数的时候，如果发现一个股票指数它的平均值和方差在观测期限内都是一个定值，并且它的任意两个时间间隔上的协方差仅由这两个时间间隔的距离决定，而不由间隔的具体时间决定，那我们就可以说这个股票指数是一个平稳的股票指数。而在现实的金融市场中，一般并不存在这样的股票指数，即股票指数一般不具备平稳的性质，当我们对两个非平稳的股票指数进行研究的时候，如果用一方对另一方进行回归我们就容易得到一些与现实不符的结论，通过研究我们会发现，很多时候这两个股票指数并没有真正的相关关系，呈现出高度相关，仅仅是因为它们同时同方向变动，而我们把这种现象称之为伪回归。在检验股票指数是否具有平稳性时，我们往往会用到DF单位根检验这一计量工具，其基本形式如下：（2-1）上式中的ut（2-2）（2-3）… （2-4）按顺序将式(2-4)…(2-3)、(2-2)代入临近的上式中，整理可得：（2-5）我们将上式中每一次的带入称之为对序列的一次冲击，当T→∞时，→0时，根据取值的不同，我们可以分以下三种情况进行考虑：1、＜1时，随着时间的慢慢推进，序列受到的每一次冲击都会逐渐衰退，这时这个序列是一个稳定的序列；、2＞1时，随着时间的慢慢推进，序列受到的每一次冲击都会逐渐增大，这时这个序列是一个不稳定的序列；3、=1时，随着时间的慢慢推进，序列受到的每一次冲击都不会发生变化，这时这个序列也是一个不稳定的序列对于式（2-1）来说，DF检验单位根的基本思想是检验上式中的系数，对于原假设H0：如果我们可以拒绝原假设，就称股票指数Yt不具有单位根，这个时候股票指数Yt就可以说是平稳的；如果我们没有办法拒绝掉原假设，则只能说股票指数Yt是有单位根的，这个时候我们可以把这个不稳定的股票指数Yt称之为是一个随机游走序列。式（2-1）也具有如下的表达形式：（2-6）上式中的=-，△是相邻两个股指数据相减时用到的符号，而这时的原假设与前面的不同，H0：=0当我们不能够拒绝掉这个原假设H0，就只能说=是上文中提到的平稳序列，即股票指数一阶差分后是具有了平稳的性质，这就是金融研究中常用到的一阶单整序列，我们把它标注为I(1)。I(1)在股指数据分析中得到十分广泛的应用，而I(0)则是平稳的股指序列。在实际应用中，DF检验具有以下三种模式：（2-7） （2-8）（2-9）上式中的t我们把它称之为时间变量，上面三个式子的任何一个中，我们构建出的原假设都可以归结为H0：以及H0：。（2-7）与下面两个式子不同的地方在于它没有常数项系数。而式中的误差项目如果不是白噪声而是与其他时刻的误差项相关联，这个时候我们就把（2-9）转换为：（2-10）（2-10）又新增了以前的项目，而式（2-10）形式的DF检验又叫做ADF。ADF和DF的临界值和渐近分布都是一样的。接下来我们看股指研究中如何决定ADF的形式，首先我们通过做图的形式来判断该模型中是否具有常数量和时间变量。然后，通过计量手段来确定m的数值。在股指研究过程中，有两种较为广泛的方法：1、信息准则。AIC准则、SC准则在股指研究过程中最为常见。存在最小信息准则的m值是我们所青睐的。2、渐进t检验。我们在股指研究过程中直接给m带入一个较大的值，然后对其进行显著性检验，若检验结果是显著的，我们就可以确定m的值，反之，则不断减小m的值到检验结果显著为止。处理不具有平稳性的股票指数时，我们一般通过前后相相减的方式抵消掉这种阻碍，然后对相减得到的结果进行回归分析。在对股票指数进行一阶差分之后，原先的股指收盘价就会转变为股指的收益率，而收益率数据一般都有平稳的性质。但经过上文中的处理后，股指收盘价中包含着的有效信息也会随之被处理掉，而这些信息对我们的研究也起着相当重要的作用，这也是长期以来股指研究中困扰着人们的问题。2.3协整检验在股指研究过程中我们经常发现，虽然我们研究的两个股指都是非平稳的时间序列，但这两个股指却存在某种平稳的线性组合，这个时候我们说，这两个股指具有协整关系。例如：股指Xt和股指Yt都是非平稳的，但线性组合Zt=1Xt+2Yt却存在平稳的可能性,在这个时候，我们就称股指Xt和股指Yt是具有协整关系，式中被称为协整参数。对于这种关系存在的原因，学术界做出了诸多分析，一个可能的原因是虽然这些股指数据都是非平稳的数据，但它们可能会同时受到某些因子的影响，从而在研究时域内表现出相同的变动方式，也可以说，这是股指间的一种均衡关系。而检验股指间是否存在这种关系的计量工具就是Johansen协整检验。Johansen，很巧妙的解决了一个非常困难的数学问题，它采用线性代数的矩阵数学思想，利用求矩阵的特征向量和特征值来解决了方法极大自然函数的求解问题。Johansen的整体思路具体如下：首先选取一个，选取一个具有多元变量回归和滞后项的线性回归方程，如公式（2-11）所示：（2-11）其中，本文为讨论方便约定，在所讨论的方程中，滞后项有k个，自变量有g个，想要做该种检验，必须满足一个前提假设条件，就是g个自变量中的任何一个，经过ADF单位根检验后，存在单位根，无法拒绝单位根存在的原假设，及自变量是不平稳的，但是对自变量做一阶差分后再进行单位根检验的话，并没有单位根，拒绝单位跟存在的原假设，也及自变量的一阶差分是平稳的。满足这样的前提假设条件以后，对该方对该公司当中所有的系数能够组成一个g阶方阵，在此公式中，所有的最后项会组成一个列向量。到目前为止，前述的准备条件已充足，为接下来的，该检验思想介绍，做了很好的铺垫。我们将公式（2-11）可以经过转换以后转成如下公式如公式2杠几所示。式：（2-12）其中，Ig为g阶单位矩阵，实验需要的是矩阵，这是一个表征股指间长期关系的矩阵。在长期达到均衡时，式（2-12）所有的差分向量都是零向量，向量的期望也是零向量，我们由此可以得到=0，这表示长期均衡期间股指间的关系。对股指之间的协整关检验可以通过计算矩阵的秩和特征值来判断。将矩阵的特征值按从大到小的顺序排列好，即如果变量间不具有协整关系（长期均衡关系），则的秩就会为零。于是，我们就可以构造出Johansen所需要的两个统计量分别是迹检验统计量和最大特征值检验统计量，统计量公式分别如下所示：1、迹检验统计量：，r在这里是假设中协整关系的量，是的第i个特征值的预测值（下同）。对应的零假设是：H0：上述关系的数量小于等于r；被择假设：H1：上述关系的数量大于r。2、最大特征值检验统计量：对应的原假设：H0：上述关系的数量等于r；与之对应的被择假设：H1:上述关系的数量为r+1。我们先来分析，迹检验我们发现其实是一个联合检验，条件如下所示：，在的时侯，的值同样是零，同时在的范围内，要是越大，则的值就小，的值就大。当出现比临界值大的情况，我们就拒绝零假设，这个时候可以说协整个数比r要大，应当开展新原假设的检验：上述关系的数量小于或等于r+1…一直到出现比临界值小。而对于。当比临界值大时，就可以拒绝上述关系的数量等于r的原假设，然后继续开展新原假设的检验：上述关系的数量个数为r+1，…，一直到出现比临界值小。这个临界值由Johansen本人得出。通过ADF检验的细则和t统计量，还有包含的信息，我们可以计算出k值，又确定常数项和明确，时间趋势项，于是整个Johansen检验的方程也就被确定了。2.4Granger因果检验Granger因果检验的研究步骤是：对于股指x和股指y，若股指x的波动引发了股指y的波动，股指x的波动应当处于股指y的波动之前。也可以说若“股指x是令股指y股指波动的触发条件”，则应当满足以下两个条件：第一，股指x可以在一定程度上对股指y的走势作出预估，也就是说在股指y对于自身以前数据的回归中，添加股指x的以前数据为独立变量因素可以明显使回归的解释能力变强。第二，股指y不具有帮助预估股指x走势的能力，其原因在于若股指x对预估股指y有帮助，股指y也对预估股指x有帮助，则很可能出现其他的一些因素，它们既是使股指x波动的原因，也是使股指y波动的原因。要对以上两点作出判断，我们就要做出这样的原假设，即一个股指对另一个股指的预估没有帮助。第一步要做的是检验“股指x不是引发股指y波动的原因”的原假设，估计对象是以下两个模型：无约束条件回归：（2-13）有约束条件回归：（2-14）接下来通过上述模型得到的RSS来求出F统计值，判断β1，β2，…，βm都的不为0的显著性。若上述情况发生，则可以拒绝“股指x不是引发股指y波动的原因”这一原假设。F统计值计算公式如下：（2-15）式中的和分别为有约束条件回归和无约束条件回归的残差平方和；N是观测到的数值；K是无限制条件下的参数数量；q是参数限制额度。F服从于F(q,N-K)分布。显然，如果F比临界值要大，我们就可以对原假设做出拒绝，得到股指x是引发股指y波动的原因。与之相反的是，接受原先的假设。第二步，检验“股指y不是引发股指x波动的原因”的原假设，进行相同的估计，交换股指x与股指y的次序，检验股指y的滞后项不为0的情况是否显著。如果要最终得到股指x是引发股指y波动的原因这一结论，则应该拒绝“股指x不是引发股指y波动的原因”，而接受“股指y不是引发股指x波动的原因”。3股指间相关性的理论研究对于不同股市之间相关性，国内外诸多者已经在很多方面对其内在理论进行了研究。本文的理论研究思路为：各个国家或地区间实体经济间的联系伴随着经济一体化程度的增加而愈加明显，这一趋势使得各国家或地区间实体经济的联系带动了虚拟经济的联系。而在全球范围内，虚拟经济以股市作为其重要载体，可以说，股市间的联动效应可以由实体经济间的相互联系通过股市与宏观经济的相关性所带动。因此，这一章节的研究思路为：从实体经济的联动机制出发，阐述中美港等经济体间存在的联系，接着讨论股市与宏观经济的关联关系，讨论实体经济与虚拟经济间的联系，最后利用前面的铺垫，描述不同股市间相关性的内在机理。3.1实体经济间的联动机制实体经济是虚拟经济发展的基础与前提，而虚拟经济常常以股票市场作为其重要载体。因此，不同实体经济间的相关性为各个股市间的相关性创造了重要前提。实体经济包含生活中的方方面面，从农业、工业及运输业等生产服务产业到教育，信息等文化产业都囊括在实体经济的范围内。在经济全球化的大背景下，不断细度化和深度化的国际分工造成了不同国家或地区间实力经济更紧密的结合。在一定程度上，全球经济市场成为了一个统一联动的有机体。生产国际化，贸易自由化，科技全球以及资本全球化等趋势的发展都离不开经济全球化的不断加深。我们能够发现的较为明显的现象有：第一，国际间贸易的迅速发展，伴随着不断加深的经济全球化，各个国家或地区进出口总额在其GDP中所占比重越来越大，越来越多的国家或地区通过国际间分工合作的方式完成产品的制造。这大大增加了不同国家或地区间实体经济的依赖程度，脱离全球经济而封闭式发展实体经济个体的模式已难以进行；第二，在国际贸易的发展中跨国公司逐渐崭露头角，且起到越来越重要的作用，不同国家或地区间的各个产业和部门被跨国公司的国际化生产有机的结合在一起，各个国家或地区间实体经济的联系随着跨国公司的发展而不断加深。经济全球化带来了各经济体间联系的进一步加深，这种联系不是某一经济体依赖于另一个经济体，而是经济体间的相互依赖、相互影响，即一个经济体在被其他经济体影响的同时也在一定程度上影响着其他经济体的走势。而经济体间相互依赖的理论正可以解释经济体间的联动效应。而经济体间的相互依赖可以表现为如下几个方面：第一，经济贸易系，不同经济体的发展程度不同，一般来说发达经济体在科技和资本等方面比价突出，而发展中经济体具有劳动力和资源等方面的优势。这就使得这两类经济体间呈现出相互依赖的关系，只有有效利用对方的优势才能实现本地区经济的发展。第二，经济目标，有时候一个经济体为实现自身的经济目标，需要其他经济体的协作与配合。例如一个经济体要想长期稳健的发展，必然需要稳定的国际经济环境，而这离不开相关经济体汇率政策的配合；第三，经济政策，由上文可知不同经济体间存在着紧密的联系，其他经济体的波动会对本国经济造成一定的影响，这就需要经济体自身做出政策上的调整，而这一调整又会反作用于其他经济体，使其他经济体也需要作出政策上的改变。总之，不同经济体间的联系多种多样，除了最常见的国际贸易，劳动力和资金的相互流动，技术交流和经济援助等途径都增强了经济体间的依赖程度，大大增强了实体经济间的联动效应。总而言之，随着全球经济一体化的发展，各国的生产要素和资源要素在各经济体间的流通速度越来越快，流通量也越来越多。不同经济体间的相互依赖造成了各个国家或地区间实体经济的联动效应。3.2股市与宏观经济的联系当一国实体经济发展到一定程度，往往需要股票市场进行资源配置，因而宏观经济的发展程度往往制约着股票市场的发展。常有人说股票市场是宏观经济的“晴雨表”，股票市场的波动往往能够在一定程度上反映出宏观经济的变动情况，股票市场和宏观经济的联系往往相当紧密。宏观经济的走势能够在一定程度上决定股票市场的波动情况，在众多宏观经济因素中，以下几个因素能够深刻影响一个经济体股市的发展行情：第一，GDP的变动。一国经济的发展行情往往能够通过GDP的变动所反映出来。在较长的期限内，GDP往往与股票市场有着同涨同跌的现象，但这种现象在一段较短的时期内并不明显。总的来说，GDP长期稳健的增长会促进股票市场的良性发展，而恶性通货膨胀带来的GDP剧烈变化会对股票市场的运转造成冲击，而GDP变动方向的转折会造成股票市场短期内的迅速增长。第二，经济周期。一般来说，宏观经济的变动会表现出一定的周期性规律，在经济衰退，复苏再到繁荣的周期性变动中，股票市场的形势也会与经济周期相联动，在经济不景气，经济体处于相对不景气的阶段时，往往会有投资者抄底买入股票，以等待股市的复苏，而当经济形势较为繁荣时，也会有投资者高价抛出手中的股票，由此我们可以得出，股市行情的波动常常会滞后于经济形势的变动。第三，利率变动。当一个经济体内利率上升的时候，企业的向银行等中介机构贷款的难度也会随之增加，这会带来企业流动资金的短缺，从而影响到公司业绩，造成公司股价的下跌；反之，当一个经济体内，利率下降的时候，其债券和储蓄的收益也会有所下降，从而增加资金所有人的投资需求。因此，股市的价格变动往往与利率的变动是反方向的。第四，通货膨胀。当短期内一个经济体的货币供给量较正常水平有所增加时，往往就会造成通货膨胀的现象。而股市行情在不同程度的通货膨胀中也会有不同的表现。可控范围内的通货膨胀会使产品的市场价格小范围的上升，提高公司的业绩，从而带动股票价格的增长，同时，良性的通货膨胀也会增加流入股市的资金量，促进股市交易，扩大投资需求，推动股市行情的整体增长。而与此相反的，恶性通货膨胀会加重企业的负担，使企业的收益下降，从而影响股市的运行。第五，汇率变动。汇率变动也是影响股票市场的重要因素，一个经济体的资产价值往往以本国货币来计价，当货币升值时，其资产价值也会随之而提高，从而使得经济体的综合实力上升，这一经济体的股票价格也会随着其综合实力的上升而上涨。在当今全球化的大背景下，各国间的相互联系不断增加，这使得汇率变动对各经济体乃至整个国际金融市场的影响变得不可忽视，良好的汇率政策对本国股市的稳健运营起着相当重要的作用。而上述的经济因素也在不同的方面对股票市场造成影响，具体来说有如下三个方面：第一，上市公司的业绩水平。上市公司需要繁荣的社会经营环境，而这就离不开宏观经济长期稳健的发展。上市公司治理水平的提高和经营业绩的改善都离不开稳健的宏观经济。股票价格是上市公司内在价值的体现，宏观经济的稳定会带来上市公司的良好运营，进而推动股票价格的上升，使股票市场走向繁荣。第二，社会资金的分布情况。企业与个人收入水平的提高同样离不开宏观经济长期稳健的发展。只有当投资者手中有足够的闲散资金时，对于股票市场的投资需求才会被挖掘出来，股市价格才会持续走高。第三，投资者的心理活动。宏观经济长期稳健的发展是投资者的一剂强心针，只有处在良好运营的社会经济环境，广大投资者才会有足够的信心进行股票市场的投资，推动股票市场的良性发展。总而言之，宏观经济可以通过直接的政策或间接的环境等方式影响股票市场的走势，从而使股票市场与宏观经济具有相同的波动情况。3.3股指间相关性的产生原因由前两章我们得出，不同经济体间的联系随着经济一体化而逐步加深，而不同经济体又经由各自的宏观经济影响其股市的走势，这使得世界各国股票市场有了相互联系的渠道。股市的相关性以实体经济的关联关系为载体，就中美港这三个经济体来说，随着1997年香港回归，大陆市场与香港市场变得越来越不可分割，截止2018年12月份，大陆市场一半以上的境外投资额来自于香港市场，香港与大陆市场的高度相关关系为两地股市的联动创造了前提条件。与此同时，尽管受贸易保护主义的影响，中美贸易关系自2018年开始受到一定的冲击，但中国仍然是美国最大的贸易对象。伴随着中国经济市场的不断开放，中美两大经济体之间仍然存在着十分紧密的联系，这也为中美股指之间相关性的产生创造了重要前提。而从投资者的角度来说，由于投资者往往无法了解到全部的股票市场行情，这使得外来投资机构和个人在进入不熟悉的股市进行投资时，会将原本股票市场了解到的信息带入新的股票市场，而这些投资者的投资行为使不同的股票市场产生了相似的变动。同时，众多投资者的从众心理会使股票市场产生羊群效应，跟风的投资会放大外来投资者投资决策所带来的影响。这使得不同股市间的联动效应愈加明显。在全球性的金融危机期间，伴随着投资者的恐慌，这样的效应会比平时更加明显。总而言之，宏观层面经济体间的紧密联系和微观层面个体投资者的投资选择都是不同股市间产生相关性的重要因素，而以上的两个方面也是下一章实证研究中时间节点的选择依据STYLEREF"标题1"PAGE194中美港股指相关性的实证分析4.1样本的选择与预处理首先，本章对大陆地区，香港和美国股市的代表数据进行选择和预处理，分别选取上证综指，恒生指数和标普500指数来代表中国内地，香港和美国股市开展研究。标普500指数作为纽约三大股指之一，常被用来反映美国股市的总体变化。标普500指数于1957年由标准.普尔公司编制，由500家美国主要行业内领先的企业组成其成分股，股市总市值的覆盖率达到了75%。在纽约三大股指中，标普500指数涵盖的公司数量最多，能够更加精准灵敏的反映美国股市的走势和变化。标普500指数风险更加分散，更为连续稳定，比道琼斯指数等其他指数更适合作为研究对象。在香港编制的众多指数中，恒生指数无疑是最受投资者和专家学者青睐的一个，是香港股市的风向标。其发布年份是1969年，成份股为蓝筹股，覆盖了香港股市总市值的63%。恒生指数的变动能够基本的反映香港股市的走势情况，在以往的研究中被反复大量得使用。上证综指及上海证券综合指数是中国内地最早发布、历史最悠久的股票指数，在中国内地股票市场的研究中被广泛应用。上证综指发布于1991年，在上海证交所中上市的全部股票都是其样本股。在中国内地的各股指中，上证综指的股票覆盖面最广，股票市值和交易量最大，能综合的代表大中小盘股市的整体表现，最能反映中国经济的整体情况。与标普500指数相似的，上证综指的行业分布也较为均匀，指数波动性较小，风险较为分散，收益相对稳健。因此，上证综指最能代表中国股市的整体情况。本文研究数据的时间范围是1996年1月2日至2018年12月28日。中国内地，美国和香港股市的交易时间都是周一至周五，周六和周日休市，但由于文化和制度上的差异，三地的法定节假日不完全相同，所以股市的休市日期也不同，一年中三地股票市场的交易日不完全相同，所以在数据处理时，剔除三地不能重合的交易日数据，经数据处理后得到5182组时间序列数据。本文实证分析的数据来源为wind咨询金融数据库，通过eviews软件和python软件进行数据分析。在实证研究过程中，股指间的长期均衡和相互引导是比相关性更进一步的关系，本文运用协整检验和Granger因果检验等工具来分析中国内地，香港和美国三个地区股指序列的对数值，进而判断中美港股指之间是否有更近一步的关系，由于数据时间跨度较大，且协整关系有时间范围，因此在对三地股市间的相关性进行实证分析时，本文将引入QFII政策、2007年金融危机和沪港通的成功实施，选择2003年7月9日QFII政策的实施、2007年7月10日全球金融危机和2014年11月17日沪港通的开通为时间节点，将样本数据分割成四个阶段展开研究，各阶段依次包含1710、912、1696和864个样本数据。由于不同指数数值差异较大，分析数据时选取各指数每日收盘价的对数值，在协整分析过程中，得到股票指数对数值后再用后一项减去前一项取得到各股指的对数收益率，其计算公式为rt=(lnPt-4.2相关系数矩阵本章先获取中美港股指的数据，再对它们取对数并作为基本数据展开研究，计算不同股指间的相关系数，并得到总的相关系数矩阵。在本章中，分别用RSH、SP500和RHK代表上证综指、标普500指数和香港恒生指数的对数值。由表4.1可知，随着时间的推移，中国内地和香港的股指相关性逐渐提高，与此同时，美国与香港的股指相关性比起上世纪的较高的水平有所下降，而中国内地和美国的股指相关性从上世纪的几乎不相关发展到如今有较弱的相关性。但上述的相关性不能说明不同股指之间存在相互因果关系。表4.1中美港股指相关系数矩阵时期第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段名称RSHSP500RHKRSHSP500RHKRSHSP500RHKRSHSP500RHKRSH1.000SP500-0.0931.000RHK0.0050.6131.000RSH1.000SP5000.3551.000RHK0.4750.3851.000RSH1.000SP5000.0911.000RHK0.5050.3921.000RSH1.000SP5000.2911.000RHK0.7190.3111.0004.3协整分析为考察三大股指间进一步的关系，在接下来的研究中将使用Johansen协整检验以及Granger因果检验等计量工具来分析所得样本数据。4.3.1单位根检验和协整检验在研究过程中我们发现股指很少具备平稳的性质，为了确保研究不是无效的，我们用单位根检验处理上一节得到的对数序列。实验选取ADF单位根检验法为研究方法，以下研究都按照AIC准则选出最优滞后阶数并选取５％的显著性水平，具体实验结果如表4.2：表4.2ADF单位根检验研究阶段研究变量水平值一阶差分P值ADF值P值ADF值第一阶段上证综指0.6959-1.81390.0000-41.6842标普5000.7521-1.72020.0000-42.8236恒生指数0.4937-2.18540.0000-23.7771第二阶段上证综指0.94790.15300.0000-31.5467标普5000.4416-2.31260.0000-29.2981恒生指数0.3278-2.52900.0000-43.1242第三阶段上证综指0.97900.38330.0000-33.5394标普5000.2767-2.61870.0000-43.1742恒生指数0.3314-2.47250.0000-45.1349第四阶段上证综指0.2343-2.71140.0000-9.8352标普5000.5858-2.01750.0000-10.6728恒生指数0.5439-2.08470.0000-10.8002注；研究使用的工具为eviews9.0在上表中，我们将各时期的RSH、SP500和RHK的检验结果进行对比，发现水平值下的三者的p值都大于0.05，而一阶差分后三者的p值都小于0.05，这说明RSH、SP500和RHK都是一阶单整序列，所以数据不会对接下来的实验造成干扰。在下一步实验开展之前，JJ检验数据如下面四个表所示。表4.31996至2003年Johansen协整检验研究对象预定CE数量最大特征值5%临界值Trace统计量5%临界值上证综指None21.129325.924233.521042.9363标普500Atmost16.678219.388012.731725.8741恒生指数Atmost26.066512.52806.164512.5290注：研究过程中选取4为最优滞后阶数。通过观察实验结果，两个统计量都小于5%临界值，这表明在1996至2003年，RSH、SP500和RHK之间并不存在协整关系，即内地股市与其余两者间不具有联动性或仅仅具有很微弱的联动性，这表明在正式引入QFII之前，金融环境还未发展起来。表4.42003至2007年Johansen协整检验研究对象预定CE数量最大特征值5%临界值Trace统计量5%临界值上证综指None*25.982421.231642.975829.7941标普500Atmost1*0.713314.254617.623415.4647恒生指数Atmost20.84323.84250.84523.8435注：研究过程中选取1为最优滞后阶数。通过观察实验结果，在５％的显著性水平下，迹统计量以及最大特征值统计量均拒绝了不存在协整向量以及有一个以上协整向量的原假设而接受了两个以上协整向量个数的原假设，这表明2003至2007年RSH、SP500和RHK的对数值序列之间在５％的显著水平下存在有两个协整关系，中美港股市之间存在有长期稳定的均衡关系。表4.52007至2014年Johansen协整检验研究对象预定CE数量最大特征值5%临界值Trace统计量5%临界值上证综指None*26.811025.824252.845942.9173标普500Atmost122.433919.397026.053925.8521恒生指数Atmost23.631012.52803.638012.3180注；研究过程中选取的最优滞后阶数为７。通过观察实验结果，这两个统计量拒绝了不存在协整向量以及存在一个以上协整向量的原假设而接受了存在两个以上协整向量的原假设，这表明2007至2014年RSH、SP500和RHK间在５％的显著水平下存在有两个协整关系，中美港股市间在这个时期存在有长期稳定的均衡关系，联动趋势已经较为显著，股市间的联系日益紧密，而众所周知这一阶段处于全球金融危机期间，金融危机的影响可能在某种程度上也加剧了股市间的联动效应。表4.６2014至2018年Johansen协整检验研究对象预定CE数量最大特征值5%临界值Trace统计量5%临界值上证综指None*28.627621.132637.194129.7471标普500Atmost15.158714.26568.266515.3947恒生指数Atmost23.21673.84253.21673.8515注：研究过程中选取１为滞后阶数。通过观察实验结果，我们发现两个统计量大于预定值这表明在第四阶段上证综指、标普500指数和香港恒生指数的对数值序列间在５％的显著水平下存在有一个协整向量即存在有协整关系，这一现象表明在2014年沪港通实施之后，这一阶段的上证综合指数、标普500指数和香港恒生指数间的关系更加紧密。4.3.2Granger因果检验在Johansen协整检验之后，我们对不同阶段各股指对数值序列进行Granger因果检验，以此来进一步考察RSH、SP500和RHK间是否具有相互引导关系，实验所得结果如表4.７、表4.８、表4.９和表4.１０所示。表４.７1996至2003年Granger因果检验原假设H0P值F检验统计量实证结果标普500不是上证指数的Granger原因0.95310.0766接受原假设上证指数不是标普500的Granger原因0.37311.0653接受原假设上证指数不是恒生指数的Granger原因0.12072.0078接受原假设恒生指数不是上证指数的Granger原因0.44000.9306接受原假设恒生指数不是标普500的Granger原因0.02313.2039拒绝原假设标普500不是恒生指数的Granger原因8.E-5897.6853拒绝原假设注：由AIC判断，滞后阶数选取为３。通过观察实验结果，RSH参与的结果P值都小于0.05，我们可以得到，SP500和RHK间有双向引导关系，而RSH与SP500和RHK之间不具备引导关系。并且结合1996至2003RSH、SP500和RHK的协整检验结果，我们能够得到在QFII政策实施以前，内地资本市场的处于相对封闭的状态，内地股市和其余两个股市之间并没有明显的引导关系，内地股市处于相对独立的状态。表４.82003至2007年Granger因果检验原假设H0P值F检验统计量实证结果上证指数不是标普500的Granger原因0.15572.6265接受原假设标普500不是上证指数的Granger原因0.011210.8197拒绝原假设上证指数不是恒生指数的Granger原因0.33600.9853接受原假设恒生指数不是上证指数的Granger原因0.00498.9524拒绝原假设恒生指数不是标普500的Granger原因0.01596.0493拒绝原假设标普500不是恒生指数的Granger原因5.E-0616.6072拒绝原假设注：由AIC判断，滞后阶数选取为1通过观察实验结果，2003至2007年不同股市之间的互相引导关系相较1996至2003年有所加强，SP500和RHK之间互为Granger因果关系，与此同时SP500和RHK均与RSH存在单向引导关系，这说明在合格的境外机构投资者开通后，大陆资本市场的逐步开放使得其余两个股市对大陆股市的指向作用逐渐加强，但对比同期大陆股市对发达经济体股市的导向作用作用任然不够。表４.92007至2014年Granger因果检验原假设H0P值F检验统计量实证结果上证指数不是标普500的Granger原因0.00033.8372拒绝原假设标普500不是上证指数的Granger原因3.E-119.9252拒绝原假设上证指数不是恒生指数的Granger原因2.E-064.8826拒绝原假设恒生指数不是上证指数的Granger原因0.27421.2658接受原假设恒生指数不是标普500的Granger原因0.13391.4569接受原假设标普500不是恒生指数的Granger原因1.E-8364.1812拒绝原假设注：由AIC判断，滞后阶数选取为7通过观察实验结果，2007至2014年SP500与RSH之间具有双向的引导关系，同时RSH对RHK也具有单向的Granger关系，而这正反应了我国金融实力的进步。表４.102014至2018年Granger因果检验原假设H0P值F检验统计量实证结果上证指数不是标普500的Granger原因0.16421.5613接受原假设标普500不是上证指数的Granger原因0.01904.8939拒绝原假设恒生指数不是标普500的Granger原因0.73800.3132接受原假设标普500不是恒生指数的Granger原因0.01146.9232拒绝原假设上证指数不是恒生指数的Granger原因0.03793.3864拒绝原假设恒生指数不是上证指数的Granger原因0.03572.9468（10%）拒绝原假设注：由AIC判断，滞后阶数选取为1通过观察实验结果，2014至2018年，10％的显著性水平下，RHK与RSH之间具有双向的引导关系，但SP500对RSH以及RHK则均具有单向的Granger关系，这反馈出的信号是香港股市与中国内地股市之间具有了更进一步的相互引导关系，而内地股市对于美国股市的引导作用则有所减弱，造成这一现象可能的原因是，沪港通后，内地与香港股市的关系经进一步紧密，而2015年后中国内地股市在这一阶段存在融资融券以及场外配资的不合理现象，进而发生了严重的股灾，证券市场的混乱使得中国内地市场无法对美国股市起到足够的引导作用。对比不同阶段的Granger因果检验结果可知，总体上来说，中国内地股市与香港股市、美国股市之间的关系从不具有因果关系转变为存在单向引导关系甚至是互为Granger原因，这表明了中美港股市间的联动关系在逐渐加强。此外，从不同阶段Granger因果检验结果中中国内地股市对香港和美国股市引导作用的变化可以得到，在QFII引入后的三个阶段中，伴随着中国内地资本市场的逐步开放，中国内地股市从被外界股市的所引导逐步转变为在受到其他股市影响的同时也能在一定程度上对外界股市产生引导作用。STYLEREF"标题1"PAGE215结论及展望本文对中美港股指相关性产生原因的内在逻辑进行了系统分析，根据实证分析所得的结果总结得到研究结论，并且对研究分析过程中的缺失进行总结，同时指出今后的思考方法与方向。5.1结论本文分别选择香港恒生指数，标普500指数和上证综合指数作为香港，美国和中国大陆股票市场的代表，以中美港股指日收盘价的对数值作为样本数据。在研究过程中，本文对三地股市间的相关关系进行了理论分析和实证分析两方面的研究，通过实证研究的结果来支撑理论研究的合理性。以下为本文的研究结果：首先，本文以QFII政策的成功引入，2007年全球金融危机以及2014年沪港通制度的实施这三个事件为节点将研究数据分成四个阶段，分阶段上证综合指数，标普500指数和香港恒生指数间是否具有协整关系和相互引导关系进行了探讨。通过对三个指数协整检验和Granger检验的结果分析我们可以得到：在第一阶段，上证综合指数与标普500指数和香港恒生指数间都不存在长期稳定的均衡关系，也没有发现明显的Granger因果关系，在这一时期，我国以加工生产作为主要的经济发展方式，科技含量和附加值高的产业在总体经济中所占的比重较低，而美国则以金融业，高端制造和信息服务业作为其主要经济支柱，同时香港也是亚洲金融中心，金融业与服务业较为发达，中美港三地经济结构上的差别使得中国内地和美港股指间不具有长期稳定的均衡关系，​同时，那个时期中国股市处于相对封闭的阶段，与外界的信息交流较少，加之股票市场制度上的不成熟，以及存在内幕交易，财务造假等方面的问题，使得中国股市与外界的关联关系几乎不存在。在随后的两个阶段，中美港股之间的相关性发生了明显的变化，在第二阶段，香港股市和美国股市都是内地股市单方向的Granger原因，在这个阶段，内地股票市场虽然实施了很多的开放性政策，但由于股市制度仍然存在不成熟，不完善的现象，如QFII的门槛限制和额度限制，这使得内地股市与世界主要股市的制度和规则都有一些差别，难以对外界股市造成影响，而伴随着内地的经济开发，内地股市必然会受到美国和香港这样成熟股市的影响。而金融危机爆发以后，中美两国股市开始具有双向的Granger因果关系，香港与内地的关系也转变为内地股市对香港股市具有单向的Granger因果关系，这也在一定程度上说明了各国股市间过度联动放大了金融危机的影响范围，而香港作为亚洲金融中心，在此次金融危机中受到了相当大的冲击，开始对内地产生更大程度上的依赖。在QFII引入后的三个阶段，上证综合指数、标普500指数和香港恒生指数这三大股指之间均具有联动关系，与1997年到2003年这段时期相比，中美港股市之间的联动性开始从根本上改变，增大的势头越来愈明显，它们间的引导方式也从单向的引导慢慢转变为双向的引导方式，都成为了对方无法忽视的因素。而沪港通政策实施以后，内地与香港股市产生了双向的Granger因果关系，而美国股市对内地股市有单向的Granger因果关系，三地股市间具有明显的长期均衡关系。由此可知，沪港通政策的实施沟通了内地与香港的股市，使两地股市的相关关系进一步加深，伴随着中国经济的不断发展，开放程度的不断加深，内地股票市场对香港股市的影响力也越来越大。而这一时期内地股市发生有股灾等问题，且美国逐渐走出金融危机的阴影，使得内地股市不再对美国股市具有引导作用。伴随着中国经济影响力的逐渐增大，美国股市对香港股市产生的影响越来越小，而两地股市都是成熟开放的股票市场，这使得两者间仍然具有一定的相关关系。5.2展望本文在研究中港股指相关性的过程中，由于存在样本数据和其他客观因素等方面的限制，使得本文存在一些不足之处，这也是作者在今后的研究学习中可以努力改进的地方。第一，本文只以三地股市收盘价的对数值作为研究对象，这使得本文的研究显得略微单薄，在未来的研究中应该将交易量等因素考虑在内，以此来判断三地股市间是否具有长期稳