“一带一路”沿线国家(地区)股市联动性研究

刘光彦，王秋梅

(山东工商学院 金融学院，山东 烟台 264005)

一、引言

随着全球经济交流的日益密切，不同国家股票市场之间同涨同跌的趋势不断增强，这种现象被称为股市的联动性。2013年习近平主席访问哈萨克斯坦与印度尼西亚时，先后提出了共建“新丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”，简称“一带一路”倡议，引起越来越多国家的热烈响应。2013年11月2日，中共十八届三中全会将“一带一路”倡议上升为我国对外开放的国家战略；2017年“一带一路”建设逐渐从理念转化为行动，成果丰硕。2019年习主席进一步指出，共建“一带一路”不仅为世界带来了新机遇，也为中国发展开辟了新天地。2020年在新冠肺炎疫情肆虐全球、严重威胁人类生命健康及重创全球经济的严重形势下，世界各国同舟共济、团结合作、互联互通、开放包容显得尤为重要。共建“一带一路”国际合作意义重大，在习主席大力倡导下，迄今为止已有65个国家(地区)参与到“一带一路”的建设中来。“一带一路”的倡议对区域经济发展的影响引起了很多学者的关注，并进行了相关的研究，但对“一带一路”沿线国家(地区)资本市场之间的关系研究甚少。

国家之间股市联动性的增强所带来的风险传染效应也不断加剧，比如2007年从美国开始的金融危机引起的美国股价暴跌迅速传染至世界其他国家的股市，这次金融危机造成全球股票市场大跌，给投资人造成了重大损失。随着“一带一路”国家之间的经济联系越来越密切，资本市场之间的联系也会不断增强，相关国家股市的联动性也会不断变化，因此研究“一带一路”沿线国家(地区)股票市场的联动性及相互影响，对提高中国股票市场应对外部冲击时的防范能力、对各国未雨绸缪、提前做出金融风险监控和预测、对投资人利用不同国家股市联动性的强弱来分散投资、降低风险、提高收益都是十分必要的。

二、文献综述

从以往的文献来看，关于国内股市联动性的研究主要集中在以下几个方面：中国与世界主要股票市场的联动性研究，包括欧美发达国家和亚洲主要国家，其中中国与美国股市的联动性引起更多学者的关注。中国内地股票市场与香港股票市场的联动性研究。研究发现中国股市与亚洲主要股市的联动性较强，与欧美发达国家股市联动性较弱。随着我国资本市场的逐渐成熟，制度日益完善，对外开放性也越来越高，近几年中国股市与欧美股市的联动性也逐渐增强。

关于中国与国际主要股市的研究大致分为两类。

第一类是研究重大事件发生时股票市场的联动性，对比重大事件发生前后股市联动性的变化。徐有俊发现随着中国资本市场开放度的增加，中国与国际间股市的联动性不断加强，尤其在美国金融危机之后，这种联动性显著增强[1]。仪垂林等通过研究日本、香港、台湾、韩国、新加坡和中国内地股票市场之间的关系发现，次贷危机作为一次重大事件对股市的联动性产生了重要影响，使得中国内地股市对其他股市的影响增大，而在此之前中国股市很少影响其他国家的股市。通过方差分解发现，中国内地市场受外界影响较小，绝大部分波动源于自身的冲击[2]。谭正勋研究金融危机和欧债危机对中国内地和香港地区、美国、德国四个股票市场联动性的影响，发现金融危机的发生使得美国股市对中国内地股市的冲击程度加深，美国股票市场扮演了“领头羊”的角色[3]。郑德珵等研究金融危机前后国际主要股票市场间的联动性，发现2007年次贷危机以来，中国与国际主要股市间的联动性不断增强，相互冲击的效果不断增大[4]。

第二类是直接研究中国股市与世界主要股市联动性的变化趋势。张碧琼通过EGARCH模型探讨世界主要股市之间的关系，发现中国内地市场受香港、纽约、伦敦的流星雨影响显著[5]。唐齐鸣、韩雪通过GARCH类模型和VAR模型研究中国股市与世界主要股市间的联动性，发现中国股市与世界主要股市在股指价格上和成熟股市之间存在长期均衡关系，香港作为成熟股市与日本、英国、美国等国际主要股市的联动性效应更加明显[6]。

此外，部分学者从香港股市与内地股市关系的角度出发，发现香港股市与内地股市存在较强的联动性。谷耀和陆丽娜运用DCC-(BV)EGARCH-VAR模型，研究沪深港三市的动态相关性，发现香港作为比较成熟开放的市场，对沪深股市具有显著的影响[7]。罗子光发现香港股市与中国内地股市存在长期均衡关系[8]，张仕洋通过研究得出沪深港三个股票市场虽然不存在长期均衡关系，但是在短期联动性有加强的趋势[9]。唐齐鸣和操巍发现中国内地股市和香港股市与美国股市对重大事件的反应程度存在显著差别，这主要是因为我国内地的开放程度较低，而香港股市比内地股市更加开放成熟，所以在危机中起到了传导的作用[10]。

在中美股市联动性的最新研究中，大多数学者得出中美股市联动性不断增强的结论。张晓雯和王金安利用计量模型进行实证分析，发现我国内地股市、香港股市与美国股市的联动性水平不断增强[11]。李合龙和刘方舟运用集成经验模态分解(EEMD)分周期对中美股市联动性进行研究，发现中周期下两市的联动性较为显著[12]。在2020年全球性新冠肺炎疫情严重威胁人类生命健康、重创全球经济的背景下，美国道琼斯工业指数暴跌，一度触发熔断机制，我国股市受美国影响也出现大幅下跌的情况，这足以说明在经济一体化的背景下，中美两国股市息息相关，没有哪一个国家的股市能够独善其身，不受彼此的影响。

国外关于股市联动性的研究也有很多。Stulz等发现在影响市场关系的因素中，相同的宏观经济变量发挥了重要作用，宏观经济变量的变化会引起股市的波动[13]。Kanas研究英国、德国、法国股票市场之间的波动溢出效应，发现英国和法国、法国和德国存在相互溢出效应，并且存在从英国到德国的单向溢出效应[14]。King和Wadhwani研究了为什么1987年全球股票市场大跌，发现是由于市场传染效应导致一国的危机传导至其他国家。投资者将自己在一个市场上获得的信息进行分析，应用到对其他市场的投资中，从而错误信息也会因此传导至其他市场[15]。Hamao、Masulis和NG研究了国际股票市场之间的价格变化和波动的相关性，发现美国股市会影响东京股市和英国股市，东京股市也受英国股市的影响，这三个股票市场之间的价格波动溢出效应表现出非对称性调整的特征[16]。Connolly和Wang研究了股票市场收益联动的影响因素，发现股票市场之间的收益联动归因于公共信息的流动，可以通过宏观经济基本面的信息表现出来[17]。

综上所述，从研究股市联动性的文献中我们发现，研究的主体大都是欧美国家、亚洲主要国家，或是中国的沪深港市场。学者们使用的方法大都是Granger因果检验、方差分解、向量自回归模型和GARCH类模型。结论大都是中国股市与其他国家股市的联动性在不断上升，尤其是在经历2007年的金融危机及中国金融市场加速对外开放之后，这种联动性更加密切。从2013年“一带一路”倡议提出到现在已有七年的时间，“一带一路”国家(地区)的经济往来、股市联动越来越密切，但相关研究甚少。本文将通过DCC-GARCH模型探讨“一带一路”沿线国家(地区)股市之间的联动性，为相关国家防范金融风险及投资者在这些国家的金融市场投资提供建议。

三、理论分析

关于股市联动性的理论基本上有两种观点，分别是经济基础假说和市场传染假说。

(一)经济基础假说

经济基础假说认为，当一个国家宏观经济变量发生变动，就会引起这个国家股市的波动。所以具有相同宏观经济变量的国家经济发生联动，从而传递到股票市场，使这些国家的股市发生联动。这些宏观经济变量包括双边贸易、货币供应量、工业产值、消费者价格指数、生产者价格指数和失业率[18]。随着技术的革新和市场一体化的发展，投资者在全球范围内进行资产配置，当一国的国内经济发生变化时，投资者会改变自己的投资策略和资产配置，从而影响其他国家的股票市场。以双边贸易为例进行说明：当全球经济处于繁荣期时，两国的贸易需求旺盛，双边贸易额会增加，上市公司盈利状况好，投资者对股市比较乐观，两国股市会上涨，因此双边贸易使两国股市联动性增强[18]。

(二)市场传染假说

有的学者认为，宏观经济的联动性不能完全解释股票市场的联动性。King和Wadhwani提出了市场传染假说，在经济基本面没有发生变化的情况下，一个国家的股票市场由交易噪声引起的波动也会传递到另一个国家的股票市场[15]。基本逻辑是，由于信息不对称，投资者可以观察到价格的变化，但是却不能得到导致价格变化的所有信息，所以投资者在进行实际的投资决策时需要进行一定的主观推理。投资者可能会把别国股市的走势作为判断本国股市的依据，从而改变投资策略，导致本国股市的波动。

四、模型设定

(一)GARCH模型

yt=γ0+γ1x1t+…+γκxκt+μt，

(1)

σt2=ω+αμ2t-1+βσ2t-1.

(2)

在(2)式中，ω、α、β均大于0，且α+β<1。ω是常数项，α用来衡量对新信息的反应程度，β用来衡量对滞后期影响的反应，μt-12是ARCH项，σt-12是GARCH项。

在进行研究时，GARCH模型存在一些缺点。该模型只能用于分析单个股票市场的波动性，而不能有效的衡量各个股票市场之间的相关性。因此就需要引进多元GARCH模型。

(二)DCC-GARCH模型的建模

Engle提出了DCC-GARCH模型，也就是动态相关多变量广义自回归条件异方差模型，它能更好地描述时间序列的动态相关性[20]。DCC-GARCH模型可以减少待估参数的个数，更好地设定模型。DCC模型建立如下：

Rt=δ+φ1rt-1+…+φnrt-n+εt，

(3)

εt∣It-1～N(0，Ht)，

(4)

Ht=DtRtDt，

(5)

Rt=(Qt*)-1Qt(Qt*)-1，

(6)

(7)

式(4)中It-1是t-1时期的信息集，Ht是残差序列的方差矩阵。式(5)中 ，

．

五、数据选取与描述性统计

(一)数据说明

目前“一带一路”沿线国家(地区)共有65个，包括东亚的蒙古，中欧16国，东盟10国，西亚18国，南亚8国，中亚5国，独联体7国。由于在这65个国家(地区)中很多国家的股市非常不发达，收盘价数据难以获得，所以本文仅选取了可以获得股票数据的17个国家(地区)进行研究，通过分析上证综合指数和其他16个国家(地区)股票指数的动态相关系数来研究这些国家(地区)之间股票市场的联动性。这17个国家(地区)的股票市场指数和国家简称如表1所示，中亚5国没有纳入模型分析，是由于这5国股市不发达，但是这并不会影响到文章的整体分析。另外本文采取国家(地区)简称来代表这17个股票市场，所有的数据均来自万德数据库。

表1 “一带一路”沿线17个国家(地区)

本文的数据为2000年1月5日至2019年5月23日的日收盘价，样本时期包括“一带一路”倡议提出(2013年)的前后时期，这样可以更好地比较“一带一 路”倡议提出前后股市的联动性。选取2000年之后的数据是因为这样可以将我国加入世界贸易组织(WTO)的时间涵盖在内。2001年我国入世(WTO)是一次重大的标志性事件，意味着我国彻底融入到世界经济中，与世界经济的联系更加密切。将这次时间点包含在内，可以更好地看出中国入世前后与外围市场联动性的变化。另外本文剔除各个股市不在同一天开市的数据，最终每个市场各有2278个数据，共38 726个数据。由于时间序列存在不平稳性，本文采用各个股票指数的日收益率来进行研究，计算公式为Ri,t=LnPi,t-LnPi,t-1。其中Ri,t表示市场i在t日的收益率；Pi,t表示市场i在第t日的收盘价。

(二)数据统计性描述

表2列举了17个股票指数的日收益率序列的描述性统计特征。均值显示希腊收益率均值是负的，其余国家(地区)的收益率均值均大于0。偏度显示爱沙尼亚和黎巴嫩的收益率序列正偏，其余国家(地区)是负偏，表示这些国家(地区)的实际收益率高于其股价平均收益率。由峰度和J-B统计量可知，各个市场的收益率序列存在“尖峰”的特点，拒绝正态分布的原假设。而ADF检验表示所有国家的收益率序列都是平稳的。

表2 “一带一路”沿线17个股票市场收益率序列的统计性描述表

(三)DCC-GARCH模型时变相关性检验

DCC-GARCH模型对市场收益率序列的估计有两步。第一步，利用GARCH模型对股票市场的收益率序列分别进行回归；第二步，将第一步的标准化残差对模型参数进行估计。

1.单变量GARCH模型的参数估计

各收益率序列都是平稳的，且不存在自相关，存在显著的ARCH效应。以上三点是建立单变量GARCH模型的三个条件。模型估计结果如表3所示。

由表3可知，所有变量的单变量GARCH模型参数均在1%水平下显著，因此建立GARCH模型是合理的。第二步，利用标准化残差进行参数估计，并得到动态相关系数。

表3 单变量GARCH模型参数估计

2.DCC模型的参数估计

利用GARCH模型的标准化残差进行动态相关系数模型参数进行估计，估计结果见表4。

由表4可知，DCC模型的估计参数α和β，均满足α≥0，β≥0，α+β<1，因此估计结果有效。α表示现在的信息对未来市场的影响程度，越大表示市场对信息的冲击越敏感。所有α均显著表示在所有的国家中，上一期信息对下一期均有影响。希腊、拉脱维亚、斯里兰卡、黎巴嫩和以色列市场对信息的反应比较敏感，其他市场相对较弱。β表示现有波动趋势的消失速度，用来衡量收益率的持续性特征。α+β结果均接近于1，说明各国股票市场收益率的波动趋势在未来会持续很长时间。

表4 DCC模型参数估计结果

3.动态相关系数的描述性统计

根据动态相关系数，分析中国上证综合指数与各个股票市场指数的相关性。动态相关系数的描述性统计结果如表5所示。

从表5中的均值来看，孟买30指数和以色列TA100指数与中国上证综合指数之间的动态相关系数为负值，说明印度市场和以色列市场与中国内地股票市场存在负相关关系，其他国家的股票市场均与中国内地股票市场存在正相关关系。其中动态相关系数最大的是中国香港，为0.378 423，这可能是因为中国内地与香港之间具有共同的经济基础、市场结构，加之“沪港通”“深港通”的实行为双方的股票市场扫清了障碍，上证综指与香港恒生指数的相关性得以增强。动态相关系数最小的是黎巴嫩，为0.008 834，可见相关程度上存在显著性差异。从整体上看，中国上证综合指数与新加坡、中国香港、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾的动态相关系数大，说明中国内地与东南亚国家股票市场的动态相关性更强，呈现出一定的区域化。而与欧洲国家俄罗斯的动态相关系数大是因为中俄两国关系一直比较稳定，两国是战略性合作伙伴关系。

表5 DCC-GARCH模型动态相关系数的描述性统计

4.动态相关系数分析

为深入研究这些国家(地区)之间股票市场的联动性，我们通过STATA软件生成了“一带一路”沿线国家(地区)股市的动态相关系数图。每个动态相关系数图都表示中国上证综合指数与其他国家股票指数之间的动态相关系数的大小，横轴表示时间，纵轴表示两个股市指数的相关系数大小。由于篇幅限制，没有将这些图列出。

通过分析这些动态相关系数图可以发现，上证综指与香港恒生指数的动态相关系数最大，主要是由于中国内地与香港之间有共同的经济基础、市场结构，贸易、资金往来较频繁。特别是在2005年股权分置改革之后，中国股市顺应资本市场发展的趋势，促进了中国内地与香港股市的联系，有利于资本市场的健康发展，所以在2005年之后动态相关系数图中有小幅上升。“沪港通”“深港通”的相继开通，促进了中国内地与香港股票市场的互联互通，在这些时间节点之后动态相关系数又有了一定程度的提高。除了希腊、斯里兰卡、菲律宾、以色列、爱沙尼亚和黎巴嫩的动态系数图没有明显的时间变化的节点外，其他国家与中国上证综合指数的动态相关系数图，在2001年中国入世之后，中国和这些国家的股市联动性有了小幅的上升，这是因为我国彻底融入世界经济，与世界的联系加强。

新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾等国家与中国内地股票市场的动态相关系数较大，并且在2013年“一带一路”倡议提出后它们之间的动态相关系数明显增加。新加坡是中国重要的贸易伙伴，稳居2017年中国对“一带一路”国家出口额及进口额前十位的国家中。中新两国一直保持紧密的金融合作联系，共同建设苏州工业园、天津生态城，共同建立重庆战略合作区域[21]。马来西亚是率先接受“一带一路”倡议的国家，与中国的贸易关系不断加深[22]。在基础设施建设方面，马来西亚的东海岸铁路项目得到中国的大力支持。在人文方面，厦门大学在马来西亚开办了第一所海外分校，让很多马来西亚学生接受更多优质教育。马来西亚凭借其位于太平洋和印度洋之间的战略要地的地位以及中资企业的入驻，在“一带一路”项目中占据重要位置。印度尼西亚是具有很大发展潜力的国家，是中国建设“一带一路”项目的重要支点国家，2014年印尼总统提出的“全球海洋支点”战略，与中国建设“21世纪海上丝绸之路”的构想高度契合，两国都非常重视海洋的发展。而且两国在基础设施建设与产能合作方面会进行广泛的合作[23]。尽管中国与菲律宾在南海问题上存在一些争端，但是2016菲律宾总统表示愿意通过谈判解决南海问题之后，两国的贸易重新焕发活力。2017年以来，中国成为菲律宾最大的贸易伙伴，也是菲律宾第一大进口来源国，随着“一带一路”倡议的实施，中国企业不断加大对菲律宾的投资力度[24]。

除此之外，中国股市与俄罗斯股市的联动性较高，俄罗斯作为跨越欧亚两大洲的国家，与中国边境大面积接壤，两国在能源方面深化合作，在传统能源高效利用、节能产品开发合作方面还有提升空间。两国都非常重视发展与对方的关系，2016年成立的亚洲基础设施投资银行为俄罗斯提供了融资机会，降低了融资成本。两国在政策沟通、基础设施互联互通、资金融通、战略对接领域取得重大成果[25]。

分析动态相关系数图发现，在2013年“一带一路”倡议提出之后中国与“一带一路”相关国家的动态相关系数有显著的上升。从长期来看，“一带一路”倡议的推进会使沿线国家(地区)股市的相关性提高，有利于沿线国家(地区)经济和资本市场的发展，逐渐实现股市的互联互通。但随着不同国家股票市场之间联动性水平的提高，投资者利用投资组合获得的收益减少，并且利用投资组合分散风险的能力下降。虽然当前中国的资本市场相对较为封闭，但长期来看，“一带一路”国家(地区)之间股市联动性的提高对于投资者利用不同国家股票市场分散投资风险越来越难。

六、结论及建议

本文选取中国上证综合指数、香港恒生指数、MSCI希腊指数、新加坡海峡时报指数、吉隆坡综合股价指数、雅加达综合指数、马尼拉综合指数、印度孟买30指数、斯里兰卡科伦坡指数、俄罗斯MOEX Russia指数、华沙WIG指数、立陶宛OMX指数、爱沙尼亚塔林OMX指数、拉脱维亚OMX Riga指数、罗马尼亚布加勒斯特指数、以色列TA100指数、贝鲁特BLOM指数共计17个“一带一路”沿线国家(地区)的股票市场指数，通过DCC-GARCH模型进行了实证分析，主要研究结论如下：

第一，总体来看，自“一带一路”倡议提出以来，“一带一路”沿线国家(地区)的股市联动性不断提高，其中与中国内地股票市场动态相关系数最高的是中国香港地区。香港恒生指数和上证综指的相关系数最大，主要是因为随着中国资本市场的改革和开放，如股权分置改革解决了流通股与非流通股的问题，“沪港通”、“深港通”的开通使得内地股票市场与香港股市的联系更加密切，特别是在这些时间节点之后，动态相关系数提高更加显著。

第二，中国与新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾等东南亚国家的股市联动性较香港次之，其联动性呈现出一定的区域化特征，并且在“一带一路”倡议提出后，动态相关系数有显著的提高，说明中国与这些国家股市的联动性在“一带一路”倡议提出后得以加强。主要原因是东南亚国家位于“一带一路”的重要节点，它们积极响应我国提出的“一带一路”倡议，并将其视为经济发展的一个重要机遇。因此它们与中国的经贸往来更加密切，彼此自由贸易协定的签订必然使得经济合作前景更加广阔。除此之外，中国与俄罗斯的动态相关系数也很高，这与中俄经贸合作日益密切密切相关,当前中国与俄罗斯在多边合作机制、能源资源合作、地方合作、文化交流等方面已经取得重要成果，从而使得两国股市的联动性不断增强。

第三，中国和印度、希腊、斯里兰卡、拉脱维亚、罗马尼亚、以色列、波兰、立陶宛、爱沙尼亚、黎巴嫩等国家股市的动态相关系数平均值较小，但波动性很大，最大值与最小值的差距较大。从动态相关系数图我们看到，中国与希腊、斯里兰卡、拉脱维亚、爱沙尼亚等国家的动态相关系数有时可高达0.9，而且“一带一路”倡议提出对动态相关系数的影响不明显。主要原因是这些国家的股票市场不成熟，受外部冲击时容易造成大幅波动，导致与中国股市的动态相关系数差异大。

“一带一路”倡议提出以来，相关国家的经贸往来愈来愈密切，股市联动性愈来愈强，随着该倡议的逐渐推进以及中国股票市场的不断完善和对外开放，中国股市与沿线国家(地区)的股市联动性会进一步的提升。

建议如下：

第一，建立合理的风险预警机制，防范金融风险的传染。中国内地股市与中国香港地区、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、俄罗斯等地股市的动态相关系数较高，这些资本市场发生较大波动时更容易传导至内地资本市场，造成动荡。因此政府应密切关注这些国家(地区)的金融市场状况，防止它们的剧烈波动传导至内地股市。

第二，我国投资者可以根据股票市场的联动性进行国际投资。一方面，中国与东南亚国家股市的联动性强，投资者可以根据一国股市的走势预测其他国家股票市场的走势。如果一国股票市场走势较好，则可以推断与之联动性较强的国家的股市也会有相似的走势，可以投资获益。如果一国股市出现下跌，则不建议购买与之联动性强的国家的股票。另一方面中国和印度、斯里兰卡等国家的股市联动性较弱，则投资者可以利用这些国家的股票市场来分散投资风险。建议稳健型投资者购买联动性弱的股票市场的股票，这样当一国股市下跌时，投资者可以利用其他国家股市的相反走势来分散投资风险，稳定收益。