中国多层次场内股票市场板块互动关系研究——基于波动溢出的视角

李航 何枫

（北京科技大学 东凌经济管理学院 北京 100083）

一、引 言

多层次场内股票市场是中国多层次资本市场的重要组成部分。完善的多层次市场结构能够有效地扩展中国股票市场的市场深度和容纳度，提升市场内部的稳定性及抵御冲击的能力。自2004年5月国务院批准设立中小板以来，中国股票市场逐渐开始了由单一市场结构向多层次市场结构的过渡。相对于发达国家股票市场而言，中国多层次股票市场虽然起步较晚，但也已基本形成了以主板和中小板市场为代表的一板市场，以创业板为代表的二板市场，以全国中小企业股份转让系统为代表的三板市场，以及以区域性产权交易所和股权交易所为补充的其他股份交易平台。近年来，国家进一步将构建多层次股票市场作为未来金融改革的重点目标之一，并出台了一系列相关的战略政策和改革措施。如十三五规划明确指出要“发展多层次股权融资市场，深化创业板、新三板改革，规范发展区域性股权市场”。在多层次场内股票市场中，各板块由于准入门槛、监管力度以及投资风险等方面的差异而存在着不同的市场定位和功能，板块与板块之间存在着一定的市场区隔并处于相对独立的运行态势[1]。但由于投资者跨板块配置投资组合，投资者非理性投资行为以及投机行为的存在，场内股票市场各板块之间又存在一定的联动关系。尤其是在金融危机期间，一个板块的波动往往会引致其他板块的波动，使风险实现跨板块蔓延，这种现象被称为金融风险传染。当前，关于金融市场之间联动关系和传染性的研究一直是现代金融学研究的热点之一，其对于资产组合选择、风险测度与管理以及金融市场监管具有重要的现实意义。基于此，本文在中国多层次场内股票市场的框架下，对各板块之间的互动关系进行了实证研究。

当前，关于多层次场内股票市场各板块之间互动关系研究的文献较少。其中，Cheung和Liu通过线性回归模型对中国主板和创业板市场之间的领先滞后关系进行了分析，发现信息由主板市场向创业板市场溢出[2]。张立采用Jefery-Wurgler资本配置效率模型对中国台湾地区多层次股票市场的资源配置效率进行了研究，发现场外市场的资源配置效率更高[3]。廖士光、朱伟骅和徐辉利用生态学领域的Lotka-Volterra模型对创业板和主板市场交易量方面的竞争关系进行实证分析，发现创业板对主板和中小板的影响存在差异[4]。方意和谢晓闻、方意利用非线性Granger因果检验等技术方法对中国多层次资本市场间非线性关联效应进行了研究，发现了各板块之间的的市场分割性和危机传染性[5-6]。李建勇等利用扩展的Lotka-Volterra模型对主板和创业板之间的关系进行了分时段的定量研究，研究发现不同板块市场之间存在资源争夺现象[1]。

关于金融市场之间互动关系的研究更多的集中在不同国家和地区金融市场之间或不同金融品种之间的互动关系上。如在不同国家和地区金融市场之间互动关系研究方面，Yang利用结构VAR模型对5个工业国家债券市场之间的互动关系进行了研究[7]。Diebold和Yilmaz利用信息溢出指数对19个国家证券市场之间的互动关系进行了研究[8]。董秀良和曹凤岐通过二元GARCH模型对香港股市和沪市的关联效应进行了研究[9]。费兆奇采用卡尔曼滤波-GARCH方法对18个国家和地区的股票市场的联动关系进行研究[10]。李红权等利用信息溢出检验体系从均值、波动率和极端金融风险三个层面检验了A股市场与美股、港股之间的溢出关系，发现中国股市对外围市场的影响力日益显著[11]。Zhou等通过溢出表和时变溢出指数，对中外股票市场之间的波动率溢出进行了研究，结果表明中国股市对其他市场具有显著的波动溢出效应[12]。何光辉等利用滚动协整技术对中国与世界主要发达股票市场之间的动态协整关系进行了研究，发现中外股市之间的国际化关系不对等[13]。赵进文等采用非线性传染模型对上海与世界27个资本市场次贷危机与欧债危机期间的风险传染效应进行了实证研究[14]。梁琪等通过有向无环图和溢出指数方法对包括中国在内的世界17个国家和地区的股票市场之间的关联关系进行分析，发现中国股市国际化水平正逐步提升[15]。在不同金融产品之间互动关系研究方面， Goyenko和Ukhov利用Granger因果关系法对美国股票市场和债券市场的领先滞后关系进行了研究[16]。Apergis和Miller通过误差修正模型分别对8个发达国家石油价格变化对股票市场的影响进行分析，研究发现石油价格变化对股票市场的冲击较小[17]。Naes等采用Granger因果关系法对股票市场和商业周期之间的关系进行研究，发现股票市场流动性与商业周期之间存在密切联系[18]。Diebold和Yilmaz利用改进的信息溢出指数对美国股票市场、债券市场、外汇市场和商品市场之间的互动关系进行研究[19]。史永东基于Copula理论对中国股票市场与债券市场之间的风险传染和联动关系进行了研究[20]。

在研究方法方面，现有关于金融市场互动关系的研究方法主要有以下五种：一 是通过条件或者无条件相关系数对市场之间的相关关系进行测量；二是采用协整技术和VECM模型探讨市场间的长期联动关系，如艾Apergis和Miller[17]，何光辉等[13]；三是利用VAR和Granger因果关系法，研究收益率分布条件在一阶矩和二阶矩上的依赖性，如Naes等[18]，方意[6]；四是采用GARCH及其各种扩展模型，分析金融市场之间波动率溢出效应，如董秀良和曹凤岐[9]，费兆奇[10]；五是利用波动溢出指数，研究金融市场之间波动溢出的强度和路径，如李红权等[11]， Diebold和Yilmaz[8,19]。

受上述研究成果的启发，本文试图采用动态波动溢出指数的方法，基于波动溢出的视角在多层次股票市场的框架内分阶段对各板块之间的互动关系进行研究，考察各板块间波动溢出的方向、强度以及动态趋势。与已有研究相比，本文具有如下特点：一是在中国多层次场内股票市场的研究框架中，对各板块间的多维互动关系进行分析，作为以往两两分析的补充。二是利用波动溢出指数的方法，定量测度各板块波动溢出的强度和规模，并采用滚动回归分析技术分析各板块间的互动关系和溢出效应的时变特征。本文结构安排如下：第二部分介绍了本文所使用的研究方法，第三部分简要梳理了中国多层次场内股票市场的发展现状并对样本数据进行了说明，第四部分进行了实证研究并对结果进行分析，第五部分给出了结论及相应的政策建议。

二、研究方法

波动溢出是指一个板块波动的变化对其他板块波动产生的影响，其实质反映的是金融风险在板块间的传递水平。本文借鉴Diebold和Yilmaz[8,19]提出的溢出指数法对中国多层次场内股票市场各板块间的互动关系进行分析，考察其波动溢出的方向、强度以及动态趋势。与传统的研究方法只能进行两两分析相比不同的是，溢出指数可以将整个中国多层次场内股票市场作为一个整体进行多维度分析，在方差分解的基础之上进一步测度信息溢出的方向和强度。除此之外，通过在溢出指数中引入滚动时间窗分析技术，可以捕捉到各板块间信息溢出的时变特征，有助于分析和发现不同金融状态下各板块间溢出的动态差异。下文Diebold和Yilmaz[8,19]提出的溢出指数做简要的介绍：

定义协方差平稳的N维广义VAR过程如下：

式（1）中，Xt为N维列向量，εt为N维扰动项，且εt～i.i.d.（0,Σ），Σ为协方差矩阵。由于方差-协方差是平稳的，因此式（1）可以进一步表示为其移动平均形式：Ai为N×N维系数矩阵，其服从递归公式：中，A0为N阶单位阵，且当i＜0时Ai=0。

方差分解是构建溢出指数的重要基础，即将每个变量的预测误差方差分解为受不同信息冲击所影响的部分。通过方差分解，可以考察一个变量的预测误差方差在多大程度上可以由自身过去信息或者其他外部信息所解释。在H步向前预测中，定义变量xi的误差方差受变量xj冲击影响的比例为θij）H），即

式）2）中，σii为Σ的第i个对角元素；ej为选择列向量，第j个元素为1，其余元素均为0。在广义方差分解下可以采用行加总的方式进行标准化处理，可得：代表了市场j对市场i的信息溢出。

（1）总体溢出指数。为了衡量股市系统的总体溢出水平，可构建总体溢出指数S（H），用以解释市场信息溢出贡献对多层次场内股市系统变动的影响比例。

（2）定向溢出指数。定向溢出指数包括溢出指数和溢入指数两个部分，分别测度单个市场接受外围市场的溢出和对外的信息溢出水平，反映了单个市场的总体信息溢出规模。

其中，Si·）H）衡量其他市场对市场i的信息溢出，S·i）H）衡量市场 i对其他市场的信息溢出，Si·）H）衡和S·i）H）只差表示市场i的总体溢出。总体溢出指数 S（H）、定向溢出指数 Si·）H）和 S·i）H）将方差分解结果浓缩成指数。

（3）净溢出指数。在得到变量xi的对外溢出指数 S·i）H）与外界对变量 xi溢入指数 Si·）H）基础上，可以进一步利用二者之间的差异来表示变量xi的净溢出水平，能够揭示变量xi在该VAR系统中所处的波动溢出地位。

（4）净成对溢出指数。净溢出指数用来衡量两个特定的市场i和j之间相互波动溢出的净值。

三、市场现状及数据说明

（一）中国多层次场内股票市场发展现状

从上世纪90年代初沪深两市开办至今，中国的多层次场内股票市场已经形成了以主板、中小板和创业板为代表的多层次市场结构，是中国多层次资本市场的重要组成部分。其中，（1）主板市场主要定位和服务于优质的大型成熟企业，是中国规模最大、上市标准最高、监管最严格的股票市场。中国主板市场主要包括上海证券交易所和深圳证券交易所的主板市场部分。（2）中小板市场是中国多层次股票市场建设过程中特有的形式，是创业板市场推出前的过渡性市场。中小板市场主要定位和服务于科技含量高、盈利能力强、相对成熟的的高科技公司和中小型公司，但相对于创业板而言，其上市门槛依然较高。（3）创业板市场定位于发展潜力大、成长性强的自主创新型企业和成长性企业。其对上市企业准入门槛、监管制度、信息披露等方面的要求都显著有别于主板市场和中小板市场，体现了其服务新兴产业发展的市场功能。中国多层次场内股票市场发展情况如表1所示。

表1 中国多层次资本市场数据统计

从公司数量来看，中国主板上市公司数量超过中小板和创业板市场上市公司数量的总和，呈现出典型的倒金字塔特征，这与美国多层次股票市场正金字塔的特征相反。曹和平和孟令余认为，美国多层次股票市场发展属于内生化的演进过程，而中国多层次场内股票市场的发展则在很大程度上依赖于政府的顶层设计，具有独特的创生性特点[21]。相比而言，中国的这种场内股票市场结构难以满足广大中小企业通过股票市场进行股权融资的需求。从公司规模来看，不论是在公司平均股本还是平均市值方面，中国多层次股票市场呈现出从主板、中小板到创业板逐级降低的特征，尤其是主板与中小板、创业板之间存在显著的差异。这种特征反映出各板块市场在多层次场内股票市场结构中具有其自身明确的市场定位，不同层次的板块市场满足不同层次企业的融资需求。胡海峰和罗惠良认为，合理的市场结构有利于分类培育优秀的大型企业和中小规模的高新企业，提高股票市场资源配置的效率[22]。

（二）数据说明

基于数据的可得性，本文选择沪深300指数、中小板指数和创业板指数分别作为主板、中小板和创业板的代表。其中，（1）沪深300指数主要选取沪深两市主板市场中市值大、流动性好的300只股票，其能够综合反映主板市场股票价格的整体表现。沪深300指数于2005年4月8日发布，其基期为2004年12月31日，基点为1000点。（2）中小板指数以市值规模和流动性为主，综合考虑公司治理结构、经营状况、发展潜力和行业代表性等因素后，从中小板市场中选取100只股票。中小板指数于2006年1月24日发布，其基期为2005年6月7日，基点为1000点。（3）创业板指数的编制方法与中小板指数相似，不同的是其成份股来自于创业板市场。创业板指数于2010年6月1日发布，其基期为2010年5月31日，基点为1000点。

本文选取的样本期间为2006年1月2日至2016年9月2日，共2581个交易日。为了更好地刻画主板、中小板和创业板之间的相互影响及动态变化过程，本文将样本数据和实证分析划分为2个阶段。第一阶段为中国多层次场内股票市场的起步阶段，该阶段中国以中小板市场为试点，探索股票市场由单一结构向多层次转变的发展路径，其对应的时间为2006年1月24日至2010年5月31日。第二阶段为中国多层次场内股票市场的成长阶段，该阶段中创业板的推出使得中国有了相对完善的场内市场结构，同时场外市场也快速成长，其对应的时间为2010年6月1日至2016年9月2日。本文实证研究所使用的数据均为日度数据，数据来源于WIND数据库。

本文中，波动率采用Parkinson[23]提出的极差波动率，即波动率σt=1/[4×ln（2）]×[ln（ht/ lt）]2，其中，ht和lt分别为指数第t日最高值和最低值。研究发现，相对于传统的波动率计算方法而言，Parkinson极差波动率有着更好的估计效率[24-25]。描述性统计见表2。

从表2中可以看出，在本文研究的样本期间，中小板和创业板在平均值、中位数以及标准差方面都表现出较高的水平，而主板则较低。这反映出中小板和创业板市场高风险高收益以及主板市场低风险低收益的市场特征。三个板块总体及各阶段波动率的峰度都显著大于3，符合金融资产价格尖峰厚尾的金融事实。除此之外，鉴于信息溢出指数是构建在VAR系统之上的，因此，本文对三个板块各个阶段的波动率进行了平稳性检验，ADF统计量均在1%的显著性水平下拒绝了存在单位根的假设。

四、实证研究与结果分析

（一）实证研究

在研究样本的各个阶段，本文分别采用各板块同期的波动率建立VAR模型，以100个交易日约半年的观测区间作为滚动窗口，通过滚动样本来分析各个板块波动率的动态溢出。其中，滚动样本分析不仅可以研究信息溢出的时变特征，而且能够将潜在的断点影响控制在滚动样本子区间而不会破坏整体情形[13,26]。而且，具有时变参数的线性模型实质上是具有一般性的非线性模型，通过滚动分析能够同时考虑信息溢出的非线性特征[27]。波动率VAR模型的阶数依据BIC准则加以确定，第一阶段和第二阶段模型阶数分别为4和6。在预测时间窗口大小方面，Diebold和Yilmaz指出金融部门在利用风险价值模型（VaR）进行风险管理的过程中通常采用的预测时间窗口大小为10天[27]，因此，本文将预测时间窗口大小设定为10天。

为了确保本文实证研究的稳健性，本文参照梁琪等[15]的做法，通过改变滚动时间窗口，变量滞后期数以及预测时间窗口的长度等方式对实证结果进行了稳健性分析，检验结果表明这些设定的改变并没有对本文的实证结果带来实质性的影响。

图1 第一阶段实证结果

图2 第二阶段实证结果

（二）结果分析

1.第一阶段

总体来看，波动率的动态溢出并不存在显著的上升或下降趋势。在该阶段中，总体波动溢出指数始终徘徊在27%到48%之间，其平均值为39.35%，标准差为4.31%。但是，波动率在经济平稳和危机时期的溢出特征存在显著差异，受极端事件的影响较大。如2008年全球性金融危机时期，总体波动溢出强度表现出急速上升的趋势，特别是在雷曼兄弟破产期间，其达到了该阶段的溢出峰值（47.56%）。2009年欧债危机爆发期间，总体波动溢出指数也表现出类似的特征。分板块来看，主板和中小板波动溢出指数走势基本相同，且都受到极端事件的影响。但相对而言，中小板在危机期间对外溢出强度的变化更为剧烈。在动态传递路径方面，波动溢出在该阶段中经历了由两板块间的相互传递到中小板对主板单向传递的转变。以2009年1月1日为分界点，在该分界点之前，主板和中小板之间的相互溢出没有表现出明显的趋势特征，即便是在2008年全球性金融危机期间波动溢出在动态路径上也没有表现出显著的方向性。但在分界点之后，两板块之间的净溢出开始显现出不对称性特征，中小板逐渐占据波动溢出的主导地位。特别是在2009年欧债危机期间，虽然主板和中小板的对外溢出水平都显著提高，但中小板对主板的溢出强度要高于主板对中小板的溢出强度，表现为中小板向主板的单向净溢出。在整个阶段中，中小板对主板的平均溢出强度由分界点之前的-0.23%上升至2.49%。

2.第二阶段

总体来看，与第一阶段相同的是，该阶段总体波动溢出指数也没有表现出明显的趋势特征。但随着创业板的推出，场内市场总体波动溢出水平较第一阶段有着显著地提高。其总体溢出指数的平均值为52.87%，标准差为7.18%。与此同时，该阶段总体波动溢出指数也在较大程度上受到极端事件的影响。如在2015年6月中国股市暴跌期间，场内股票市场总体溢出强度由35%迅速上升至60%。分板块来看，主板、创业板与中小板在溢出溢入表现上存在较大差异，表现出显著的不对称性。在定向溢出方面，虽然各板块波动溢出强度都受到极端事件的影响，但中小板不论在溢出指数大小还是溢出指数波动程度方面都与主板和创业板存在显著差异，这表明中小板对极端事件冲击的响应更加敏感。在净溢出方面，中小板在该阶段中始终表现为波动净溢出，其平均净溢出强度为2.73%。而主板、创业板则表现为波动净溢入，其平均净溢出强度分别为-1.25%和-1.48%。在净成对溢出方面，中小板作为波动溢出的净溢出方，其对主板和创业板的净溢出强度分别为1.44%和1.29%。而在主板和创业板之间则表现为两板块间的互相溢出，没有明显的方向性。这表明波动溢出的动态传递路径主要是由中小板向主板和创业板的单向传导。

需要特别指出的是，从第一阶段后期开始，中小板就一直占据着波动溢出的主导地位。究其原因，中小板的这种表现与其在中国多层次场内股票市场中的特殊地位有关。事实上，中小板市场并非传统多层次场内股票市场建设的必备环节，而是中国创业板市场建设过程中的过渡性产物。特殊的历史地位赋予了该板块特殊的市场特点：首先，与主板市场相比，该板块定位于成长性好、科技含量高和股本规模相对较小的公司，其上市公司的市场估值和盈利能力均高于主板市场。但其平均市值和平均股本方面却都相对较低。其次，与创业板相比，中小板上市门槛较高，在公司治理结构和信息披露方面对上市公司有着严格的要求，保证了上市公司的质量。虽然在市场表现方面，中小板与创业板都表现出高估值和高风险性，但后者当前的盈利性却并不与其承受的风险相匹配。方意认为，相对于当前的盈利能力，创业板投资者更关注其未来的盈利能力，所以其当前的风险对应的是其未来高盈利的可能性[6]。因此，中小板上市企业既具有主板上市企业质量高、盈利能力强的优势，又具有创业板企业规模小、成长性好的特点。中小板的这种特点使其更易受到投资者的青睐，表现出较高的市场活跃度，进而提高了其获取信息和对外传递的能力。

五、结 论

在中国多层次场内股票市场的框架中，本文基于波动溢出的视角，采用动态溢出指数的方法对场内股票市场各板块间的互动关系进行了分阶段实证研究，分析了各板块市场间波动的溢出方向、水平和动态趋势。本文研究的主要结论为：一方面，股票市场总体溢出指数和各板块的定向溢出指数均未表现出明显的趋势特征，但都受到内外部极端事件冲击的影响。尤其是中小板，其对极端事件冲击的响应最为敏感。另一方面，中国多层次场内股票市场的波动溢出存在显著的不对称性。其中，中小板占据了波动溢出的主导地位，而主板和创业板则处于从属地位。波动溢出的传递路径表现为由中小板向主板和创业板的单向传递。本文结论的政策含义主要体现在以下两个方面：一是在金融动荡期，政府可以考虑将更多的中小板股票纳入救市操作标的池，充分发挥中小板市场对其他板块市场的带动作用。当前，政府救市目标仅限于以少数国有企业为主的主板蓝筹股，而本文研究发现主板在对其他板块市场波动溢出方面的表现差强人意。二是继续完善创业板市场的制度建设，制定合理的市场准入门槛和转板机制以扩大市场容量，提高市场的活跃度。相对于主板和中小板而言，创业板的市场规模还相对较小，这既无法满足广大中小企业股权融资的需求，又限制了其获取信息和传递信息的能力。