基于复杂网络的亚太地区股市联动性研究

2022-09-10

1 引言

股票市场作为资本市场的代表, 近年来亚太各国股市之间的联动性不断增强, 亚太各国股票市场的联动性也在逐渐增加。

通过对股票市场的深入探索, 本文得出以下观点:首先, 市场投资者注重收益比例, 各国股市联动效力明显时, 只要对其中一个国家的股市市场全盘掌握, 那其他国家的股市走向也就基本有一个了解;其次, 对金融管理部门来说, 通过随时观察股票联动性的幅度变化, 对监管也提供了便利, 及时抑制传染效应, 很大程度上保护了我国金融市场, 维持稳定局面。

2 研究方法设计

2.1 绝对相关系数收益率联动网络构建

全球主要股票市场的根本是基于收益率的指数高低, 它与网络建设的复杂性之间的关系是相辅相成的, 通过双方指标完成情况来研究联动效力。假设投资了N只股票, 其中股票指数与时间t的收盘价为Ii (t) 。股票指数的收益如果持续出现偏差, 就要采取差分处理措施。方式为:

公式中的Ri (t) 表示对数差分收益率。其中包含指数i、指数j和时间T之间的相关系数关系, 这种关系称为皮尔逊相关系数:

其中要想算出平均对数差分收益率, 就要求算出E (R i) 是股票指数i在t期内的有效数值, 或者对Var (R) 是股票指数i在期内对数差分收益率的计算方差, 即:

2.2 DCC-MUARCH模型波动率联动网络构建

传统的相关系数是一个复杂的网络, 是直观和简单的静态参考。可以反映在股票的直接收益。但对于多种多样的证券市场, 他们的联系随着时间的变化而变化, 数据的力差会严重影响了相关系数的绝对值, 对于较大的波动期出现的样本相关系数的绝对偏差, 显然会导致错误的结果。

因此, 本文对DCC-MUARCH模型的合理利用, 得以计算出股票指数的动态条件相关系数, 得出的数据表示, 对于窗口参数没有具体要求, 可以对样本大体预估数据显示出的鲁棒结果, 更重要的是对不同意差的数据具有鲁棒性。利用动态条件相关系数, 将每一个股票指数作为一个节点, 根据相应的动态条件相关系数将每个节点连接到每个节点, 形成无向加权初始关联网络。

3 亚太地区股市联动性实证研究

3.1 样本选择

本文基于亚太地区股票指数收盘价进行研究, 亚太地区22个国家, 选择数据源信息, 间隔区间从2000年1月4日至2015年12月31日。

3.2 亚太股市收益率分析

本文主要对亚太22个国家股票市场性能指标进行统计, 在金融危机中的具体表现进行比较, 以便及时了解负面影响。

各个数值的变化基本类似, 在其他证券市场发展速度快的城市, 比如巴西、俄罗斯等国家在金融危机爆发前期收益数值是积极的, 在危机过后的收益数值是消极的, 金融危机对国家的冲击严重波及了股市市场, 而且, 在中国台湾的变化是截然相反的, 先消极再积极, 危机前的数值是-0.0001、-0.008, 危机后的数值是0.014, 0.020, 前后幅度变化很大, 菲律宾、印尼和澳大利亚的股市收益率均值为正值, 且在金融危机前后未发生明显的变化, 剩下的国家股市的数值变化都是积极的, 但在收益标准上相比还是大幅度下降, 还有我国股市收益率数值为危机前0.059、危机后0.021, 比较可观。

从转换视角来看, 标准也有差异, 在金融危机之后, 中国大陆和哥伦比亚在收益率上显示出差异性, 是呈现下降趋势的, 而另外二十多个国家都是上升趋势的, 幅度变化最大的韩国、俄罗斯、澳大利亚、加拿大四个国家, 这样就可以解释为什么一些国家在金融危机后股票市场的风险反而变大了。因此, 从收益角度分析, 菲律宾、马来西亚、斯里兰卡、泰国和澳大利亚占有更大的市场份额。

从侧面分析在金融危机爆发的前期, 有关亚太的22个国家都侧重偏右发展。金融危机后, 马来西亚、斯里兰卡和印度股市收益率左偏, 其他各国股市收益率依然是右偏。如果股市收益的持续不对称, 则会引起很明显的变化。如果22个国家的J-B值对应的市场价值不同, 拒绝正态分布的假设, 峰度指标的数值如果大于“3”, 则存在显著的尖峰厚尾特征。

3.3 亚太股市收益率相关性

通过危机前后对比发现, 各股市收益率之间的都会发生变化, 普遍是增加的。

另外, 在金融危机之前, 美国跟日本、韩国、新西兰、新加坡这些国家之间有很强的相关性, 也有例外, 与澳大利亚和斯里兰卡之间的相关性就很弱, 与中国大陆的相关数值也较低, 仅为0.18, 但是危机过后, 发生的变化又呈背向发展趋势, 其中主要变现在与其他各国股票收益相关性明显增强。

中国香港在国际金融中心中占有很重要的地位, 不亚于任何发达国家, 金融发展趋势不固定, 彰显自由发展理念, 中国香港的国际化程度是显而易见的, 能及时与各国股市接轨, 关系比较密切。

在金融危机前, 印度与香港和新加坡股市收益率的关系是比较明显的, 呈相关趋势, 金融危机后, 印度与美国、中国香港、马来西亚、墨西哥、新加坡、泰国之间的关系明显增强。

再有就是中国台湾与各个国家之间的关系变化, 在金融危机前, 中国台湾与中国香港、韩国、新加坡之间的关系是最为密切的, 在金融危机后, 由于金融危机期间的自我调整, 中国台湾与中国香港、韩国、新加坡的相关性得到明显提高, 与美国、印度、日本、马来西亚、菲律宾之间也不同程度的发生改变。还有澳大利亚在危机前后的数据表现, 在金融危机前, 与长期合作的加拿大、墨西哥、巴西之间呈现较强的相关性, 在金融危机后, 与智利、秘鲁之间的联系也有一定规模的提高。

根据金融危机前后带来的影响, 对股票市场的收益之间的关系进行比较分析, 在危机前, 亚洲股票市场与亚洲地区的关系是强烈的, 反而与南、北美洲之间的关系微弱, 以及股票市场是弱。在危机后, 相互之间的关系才进行碰撞, 相关性逐渐加强。

4 结语

综上所述, 通过建立绝对相关系数收益率网络和DCC-MVUARCH模型, 本文研究的主要结论如下:

(1) 从整体来看, 金融危机提高了收益和波动间的相关性。

(2) 由于金融危机的来袭, 使亚太股票市场在世界各地区都发生了显著变化, 打破了原有的模式, 破坏了稳定的氛围, 给每个国家都带来了挑战, 国家与国家之间发生了翻天覆地的变化。

摘要：本文选取20042015年亚太地区22支股票指数日收盘价, 通过建立收益率网络和DCC-MUARCH模型产生的波动效应对亚太地区的影响。由于经济全球化的普遍发展, 各方势力的联动效力很明显, 全球股市利润率和全球股市的波动都成为发生联动的原因;全球金融危机期间, 股市收益率的联动效力明显下降;由于亚太地区与全球股市长期分离, 在全球金融危机的冲击下, 慢慢步入正轨, 加强了地区之间联系。全球经济发展不稳定, 应立足根本、辐射周边、采取实质性措施, 对全球金融的统一性有重要作用。

关键词：复杂网络,股市联动,亚太地区