可转换债券市场与股票市场溢出效应研究文献综述

 2023-03-28 11:03

可转债市场与股票市场波动溢出效应研究

摘要：可转换债券市场和股票市场的波动溢出效应分析从1985年首次研究至今日模型和数据都已经越来越完善，但是研究的角度仍然较为单一，近年来我国学者大多采用VAR模型或者是GARCH族模型进行实证检验，得出的结论也略有不同

关键词：可转换债券市场； 股票市场；波动溢出效应

一、文献综述

（1）国外研究现状

Christophcr Sims（1985）首次引入VAR模型应用于债券市场和股票市场的溢出效应分析。Longin（1999）对英国、德国、法国等6个国家的股市进行了多元GARCH建模并对提出的条件相关的假设进行检验，通过对动态条件的相关系数进行分析发现条件相关系数具有正的时变特征。Rigobon R, Sack B.（2002）运用EGARCH模型建模，分析欧洲股票、债券、货币和外汇市场资产价格的相关性和波动溢出效应，结果表明四个市场之间的波动溢出效应非常显著。Chulia和Torro（2008）在探究欧洲股票市场和债券市场之间波动溢出效应时证明两个市场间的波动溢出效应是显著且双向的。Christos S.（2009）探究了中国股市与伦敦、巴黎、法兰克福、纽约四个他国债券市场间收益与波动风险的相互关系，实证检验证明，四个国外债券市场对我国股票市场存在显著的非对称性影响。Dean（2010）研究了1992年澳大利亚的债券市场和股票市场，及两市间波动性的传导与各市场各自的收益率波动情况，发现债券市场收益率较高，股票市场收益率较低，来自股市的好消息会导致债券收益率下降。

（2）国内研究现状

王茵田、文志瑛（2010）选取了股市和债市的六个指标，来自股票市场的三个指标为：股票非流动性、股票收益率、以及股票波动率，来自债券市场的三个指标为：债券非流动性、债券收益率、以及债券波动率。研究结果提供了我国股票和债券市场体化证据。文章使用了两次VAR模型进行分析，第一次在VAR模型中只考虑流动性和市场变量，第二次构建VAR模型，通过比较两个脉冲响应方程来观测影响路径，两个市场之间存在领先滞后关系，股票非流动性和债券非流动性存在互为因果关系。随着理论的完善，DCC-MGARCH模型受到越来越多的学者关注，胡秋灵、张苏凤、王宁（2010）将DCC-MGARCH模型应用到金融市场间相关系数的研究，通过对全局和局部的细分研究，来观测可转债市场和股票市场的相关系数时变特征，实证结果有力的证明了模型的可操作性。胡秋灵、张苏凤、王宁（2011）又一次对可转债市场和股票市场相关性研究。文章关注点在于两个市场的收益和波动溢出效应，将利率视为外生变量，并且通过VAR-(BV)EGARCH模型对于两个效应进行分析，结果发现，股票市场对于债券市场的收益溢出是单向的，利率市场对于股票市场的影响也是单向的，考虑波动溢出效应的影响，两个市场之间存在互相影响的作用，但是影响结构是非对称的，股票市场在对债券市场的影响较大。单个市场的发展可能会受到很多因素的影响，由ARCH模型延伸的多元GARCH模型让研究多个金融市场联动性有了理论支撑。张苏凤（2011）通过构建VAR-EGARCH（1,1）模型和DCC（1,1）-GARCH模型研究可转债市场和股票市场的关系，对两个市场的收益率进行协整检验和格兰杰因果关系检验，并对两个市场进行脉冲响应分析和方差分解，研究发现沪深300指数是中信标普指数的格兰杰原因，但中信标普可转债指数不是沪深300的格兰杰原因，对两个市场的均值、市场收益率和动态条件下相关系数的考察表明，两个市场之间动态相关性较高并且存在波动溢出效应。股票市场对于可转债市场的影响更持久。何宜庆、陈平（2012）基于股票市场、企业债市场、国债市场构建VAR(K)-BEKK-MGARCH(1,1)和AR(K)-DCC(1)- MGARCH模型来探讨股票市场和债券市场的波动溢出效应。实证结果表明企业债市场对股票市场之间是一种单向的波动溢出结果。考虑到三个市场相关关系具有时变性的特征，国债市场和股票市场的连通性较差，企业债市场同股票市场的相关关系比较稳定，并对三个市场的资产配置提出一些建议。刘大明（2012）选取2000-2011年沪市、深市、国债、企业债市场的数据进行波动溢出效应分析，并且创造性的引入证券投资基金的外生变量对两个市场相关性的影响。VAR模型证实了股市和债市之间具有非对称性和时变性。二元GARCH模型也证实了上述观点，证券投资基金对于股市的冲击要大于对债市的冲击。蒋朦佳（2014）对2005年-2013年国债市场和股票市场进行均值效应、波动溢出效应和动态相关性进行研究，其中通过上证转债指数和银行间国债指数将国债市场进一步细分，通过构建VAR模型对三个市场均值效应进行分析，借助BEKK模型来测度市场之间的波动溢出效应，通过非对称AG-DCC模型来检测三个市场之间的动态相关影响，三个市场之间的新息冲击影响表明，三个市场主要受到非对称冲击影响。范原源（2014）使用DCC-MVGARCH对股票市场和债券市场的收益率进行建模并且创造性的将股票市场和债券市场的不同频率数据进行比较分析，文章分别求得了日数据和周数据收益率的动态相关系数，表征银行系统流动性和7日回购利率的效果最为显著，两个市场之间存在以收益率为参照的联动表征。黄凯（2017）以沪港通为节点分析了股票市场之间的联动关系，用VAR和DCC-GARCH模型分析上海股市和中国香港股市在不同的测量指标维度下的联动影响。实证结果表明沪港通的开启增强了两个市场之间的联动性，增强了国内市场的抗风险能力，并且沪港通对于香港股票市场的影响更为深远，应当进一步完善沪港通的治理机制，增强国内资本市场的互通互联。邹格曼（2020）建立VAR(p)-BEKK-GARCH模型对可转债市场与股票市场间的收益和波动溢出效应进行实证分析，指出再融资新规并未增强可转债市场与股票市场间的溢出效应，并且再融资新规促进了可转债市场与股票市场各自效率的提升。罗堃元、乔高秀、王沁修（2020）采用支持向量机方法进行分析，发现修改规定后，可转债市场情绪对中证转债的价格解释能力显著提升；两个市场的联动关系明显增强，产生双向的收益溢出、波动溢出和非对称溢出，表明联动效应呈现动态变化。赵庆全（2021）运用 VAR(p)-BEKK-GARCH(1,1)模型，利用中证可转债指数和沪深 300 指数对可转债市场和股票市场间的波动溢出效应进行分析，结果发现可转债市场和股票市场间存在显著的双向波动溢出效应。

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