试分析美国股市隔夜走势对国内股指的影响

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【摘要】 对中美指数的时间序列数据进行了研究,协整检验证明了中美股票市场的隔夜收益率存在稳定的回归关系,Gran ger因果检验则证明了美国昨日的收益率波动对解释中国股市当天的波动有所帮助,反过来则毫无帮助。某种程度上,可以从美国股市的走势中对中国股市的走势进行预测,并对此建立GARCH模型。这个估计的参数具有与理论一致的符号,并且统计上是显著的,印证了上述结论。

【关键词】 股票指数;关联性;预测;GARCH模型

一、模型

数据采用从2006年7月3 日开始到2008年6月30日两年间的中国上证指数收盘价(以下简称SH)以及美国标准普尔500指数收盘价(以下简称SP500),以中国股市交易日为标准,各487期数据。

(1)初步回归。将序列LSH对LSP500(-1)进行回归,可以得到以下结果(括号中为t统计量):

LSH = -27.12817708 + 4.857560214*LSP500(-1)

(15.65137) (20.32343)

对LSH和LSP500(-1)进行一阶差分,得到DLSH和LSP500(-1),即上证指数对数收益率序列,和标准普尔500对数收益率的一阶滞后序列。将DLSH对LSP500(-1)进行回归,得到以下结果(括号中为t统计量):

DLSH =0.406595*DLSP500(-1)

(4.1500035)

R2=0.032470 DW=2.042287

新的回归结果显示,t统计量依然显著,DW近似等于2说明这个模型已经基本消除了残差自相关现象。

这里使用Engle和Granger(1987)的协整检验方法,对前文回归的残差序列进行ADF检验。

检验结果显示t统计量为-22.51070,概率值为0.0000,残差序列在1%的显著性水平(t统计量为-3.443635)下拒绝原假设,即残差不存在单位根,这个结果表明,DLSH和DLSP500(-1)之间存在协整关系,也就是我国股市当天的收益率和美国股市昨日的收益率之间存在着稳定的回归关系。

由于我们只是想观察股指的“隔夜”影响,所以这里在DLSP500和DLSH之间做1阶滞后的Granger因果检验,结果表明,美国股市的走势,对解释几个小时候开盘的中国股市走势明显是有的帮助。

(2)构建ARMA模型。经过反复尝试,确定建立ARMA(2,3)模型,结果可以表示为:

DLSH=0+[AR(1)=1.111433138,AR(2)=-0.5974254129,MA(1)=-1.131999582,MA(2)=0.5873016671,MA(3)=0.119900912,BACKCAST=4]

对上述模型进行1阶滞后的序列自相关LM检验,

两个统计量的P值都显著小于0.05,可以说上述模型残差序列存在ARCH性。可以建立ARCH族模型。

(3)构建GARCH模型。根据上述ARMA(2,3)模型建立GARCH(1,1)模型,结果如下:

模型输出如下:

DLSH = 0.4876156977*DLSP500(-1) + AR(1)=0.09236284145,AR(2)=-0.9189216097,MA(1)=-0.1085561672,MA(2)=0.9569273442,MA(3)=-0.002774291053,BACKCAST=5]

二、结论

对数据的协整检验证明了中美股票市场的隔夜收益率存在稳定的回归关系,Granger因果检验则证明了美国昨日的收益率波动对解释中国股市当天的波动有所帮助。由此可见美国股市的走势对中国股市的走势会产生显著的影响,或者说,可以某种程度上从美国股市的走势中对中国股市的走势进行预测,并对此建立GARCH模型,其中隔夜美国市场指数的系数有着与理论一致的符号,并且统计上是显著的,证明美国昨日指数的收益率对当天中国股市的收益率可以产生预见作用。

参考文献

[1]高莹.沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析.金融管理.2008

[2]孙玉宽.基于ARCH模型族的我国股市成交量的对数变化率的实证分析.昆明理工大学.2005