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中国可转债市场与股票市场的动态关系研究 　　摘要:近年来,DCC-MGARCH模型已经被成熟地运用到对一些金融市场间关系的研究中,运用DCC-MGARCH模型对可转债市场与股票市场间的动态相关系数进行研究,采用全局综合与局部分析的方法,刻画上述两金融市场间相关系数的动态时变特征,结果表明:采用DCC-MGARCH模型对可转债市场与股票市场间关系的研究是有效且可行的。 　　关键词:DCC-MGARCH模型;可转债市场;股票市场;动态相关系数 　　中图分类号:F832.5 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2010)11-0026-06 　　 　　随着中国资本市场的发展,股票市场逐渐成为反映实体经济健康状况的晴雨表,其价格指数变化能够迅速捕捉宏观经济变化,反映投资者对未来经济走势的预期;而对于可转债市场,投资者购买可转换债券等价于同时购买普通债券和同公司股票看涨期权,即可转换债券同时具有债券和股票的双重特性,因此在大多数情况下,可转换债券的价格与股票的价格有一定的相关关系。深入研究可转债市场和股票市场间的动态相关关系,对于研究两者间的风险传递作用以及中国资本市场的分割程度具有重要的意义。同时,对于投资者构造有效的投资组合以进行风险的对冲和规避,政府制定正确的市场监管政策,完善金融市场,提高金融市场运作效率也具有重要的理论价值和实践意义。 　　金融资产或金融市场间相关性分析是现代金融学的重要基础,尤其是在多资产、多市场中优化投资组合、搞好风险管理具有重要用途,因此,寻求相关系数的可靠估计方法已成为众多研究者关注的热点问题[1]。一般采用的方法是计算两个市场指数的相关系数,通过相关系数的大小和显著性程度来揭示两个市场间的相关程度。由于金融市场总是受到多种随机因素、宏观经济因素和政策因素等外因的共同影响,致使金融市场间的相关性并不总是一成不变的,因此研究金融市场间的相关性应该考虑其动态时变特征。DCC模型是近年来出现的能够较好刻画此类特征的模型[2],而为了表示金融时间序列的尖峰厚尾特性,研究者通常采用GARCH族模型进行数据拟合[3]。故笔者采用DCC-MGARCH模型对可转债市场和股票市场的动态相关性进行实证分析。 　　一、文献回顾 　　对于股票??场之间的动态时变影响关系的研究一直是证券市场理论的重要研究课题之一,大量学者对此进行了深入广泛的研究。国外自1989年Eun和Shim以美国、加拿大、英国、法国、德国、日本、澳大利亚、瑞士以及中国香港等股市的数据为样本,对国际股市间的联动关系进行研究[4]之后,Solnik等学者于1996年利用36个月的滚动窗口计算了美国股票市场与德国、法国、英国、瑞士、日本、欧洲成分指数、亚洲以及远东股市的相关系数,发现美国股市与其他国家股市的相关系数也具有明显的时变特征,而且近10年相关系数呈下降趋势[5]。Skintzi在Ng、Miyakoshi的基础上构建了具有动态条件相关性和外生性外部冲击的非对称双变量EGARCH模型考察欧洲债券市场[6],将研究范畴拓展到债券市场。 　　近年来,国内学者也对股市间收益与波动关系进行了大量研究。董秀良等运用DCC-MGARCH模型对中国沪深A、B股市场之间的动态相关性进行了研究,结论表明沪深两市A、B股之间的相关系数总体为正,并具有明显的时变特征[7]。谷耀等构建了DCC-(BV)E-GARCH-VAR模型来度量沪、深、港股市间的收益、波动的冲击及动态时变条件相关性,得出沪深两市的相关性持续且稳定,验证了关于动态条件相关的假定的合理性[8]。曹广喜等利用长记忆VAR-BEKK-MV GARCH(1,1)模型和VAR-DCC(1,1)-MV GARCH(1,1)模型检验得出沪深股市收益率间表现出一定程度的动态相关性,结论表明除股市成立初期表现出负相关外,总体呈现出正相关且相关性逐步提高[9]。王文磊等用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年的股指波动的联动性问题[10]。张秀艳等对中国可转债市场与股票市场进行了协整关系检验和格兰杰因果关系检验,证明可转债市场与股票市场存在长期的协整关系[11]。在另一篇论文中,她们基于可转换债券指数和沪深300指数,运用二元GARCH模型,计算出可转债市场与股票市场间时变的相关系数,研究了可转换债券市场和股票市场的波动特征[12]。 　　从以上的文献不难看出,当前国内外对股票市场间关系的研究较多,而对可转债市场与股票市场的动态关系研究较少。鉴于此,笔者将DCC-MGARCH模型的应用范围拓展到可转债市场与股票市场的相关关系研究中。 　　二、数据选取与计量模型 　　(一)数据选取 　　笔者采用的数据是中信标普300指数和中信标普可转