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我国互联网金融、电子商务和网络安全的联动关系 　　互联网金融是通过互联网和移动通信等技术实现资金融通、支付等目的的新型金融模式，其典型特征在于金融活动与服务的信息化、网络化、普惠化。一方面，通过大数据、云计算、社交网络等手段，挖掘客户信息、管理信用风险；另一方面，以点对点交易为基础，实现金融资源的优化配置。央行发布的《中国金融稳定报告2014》指出，互联网金融的积极意义在于弥补传统金融服务的不足，引导民间金融走向规范化。互联网金融的发展得益于电子商务的发展，两者间具有密切联系。由于第三方支付、P2P 等互联网金融新业态还处于起步阶段，安全管理水平相对较低，因此，网络安全问题更应引起高度重视。本文将从价格和收益率角度，探析我国互联网金融、电子商务和网络安全三者间的联动关系，摸清这三方面价格和收益率的变化规律，以期为政府部门制定互联网金融产业政策、为经营者和投资者决策提供参考。 　　一、互联网金融与电子商务、网络安全市场的关联性 　　目前，国内互联网金融市场上市公司已超过 20 家。 　　随着不同领域的企业进入互联网金融市场，互联网金融与其他相关市场（电子商务等）已表现出联动现象。根据已有学者的研究及对现实情况的考察，互联网金融、电子商务及网络安全三者之间因领域相关、业务融合等内在相互作用，存在着密切的依存和联动关系。与此同时，每个市场因其自身业态不同而呈现出独有的特点。 　　从互联网金融与电子商务的关系来看，互联网金融的技术、产品和服务在一定程度上提高了电子商务应用企业的资本运营效率；同时，互联网金融也主要通过电子商务平台或服务体系发挥作用。对于涉足电子商务较早的企业来说，由于其电子商务平台已经积累了大量的客户资源和信息，使得这些电商在推广互联网金融产品及开展互联网金融业务时，可以争取更多的市场份额。 　　从互联网金融与网络安全的关系来看，网络安全技术的发展为互联网金融提供安全支持，网络金融的安全需求也推进网络安全技术的创新和发展。互联网金融模式的实现及互联网金融业务的开展需要一个安全的网络环境来支撑，互联网技术水平的提升是推动互联网金融不断深化的保障。 　　从这三者的各自有特点来看，互联网金融的功能在于融资、理财等，提高资金运营的效率；电子商务的功能在于通过平台或网络服务，使传统商业活动电子化、网络化；网络安全的作用在于为互联网金融、电子商务等活动提供安全的网络交易环境。因此，各市场功能的不同使其各自的价格和收益率在一定程度上保持其各自的特殊性。 　　在分析互联网金融的特点及与其相关市场的联系与区别的基础上，本文将从两个角度对互联网金融、电子商务、网络安全三者间的关联性进行研究：一方面，基于协整理论和 Granger 因果检验，分析三者价格的联动关系及因果关系；另一方面，运用广义误差分布（GED）指数广义自回归条件异方差（GARCH） 模型和在险价值（Valueat Risk,VaR）分析，研究三个市场收益率的波动特征。 　　二、互联网金融与电子商务、网络安全实证分析 　　（一）变量选择与数据来源 　　互联网金融、电子商务和网络安全板块指数可以在一定程度反映各板块中代表企业的业绩。因此，这里选取互联网金融、电子商务和网络安全三个板块指数来进行分析。由于互联网金融在 2013 年才真正引起广泛关注，并融入实体经济发挥作用，加之考虑到数据获取的可行性，本文选取三个板块自 2013 年 7 月 17 日至 2014年 10 月 15 日的日收盘价，共 303 组价格数据（即 302 组收益率数据）。分别用 Pht、Pdt、Pwt表示互联金融、电子商务和网络安全的价格指数，用 Rht、Rdt、Rwt表示相应市场的对数收益率。 　　（二）价格联动研究 　　1.单位根检验与协整检验。由于季节性和节假日等因素会给联动性分析结果带来偏差，本文在价格联动性分析时运用 HP 滤波法剔除这些因素对价格趋势的影响。实证分析中，为消除变量的异方差性，对价格指数分别取对数，记作 lnPht、lnPdt、lnPwt。为防止出现伪回归，协整分析前，运用 ADF 检验法进行单位根检验，结果显示 lnPht、lnPdt、lnPwt序列均是非平稳的，但其 1 阶差分均平稳，即为一阶单整序列，满足协整检验条件。运用Johansen 检验法进行协整检验，结果表明 lnPht、lnPdt、lnPwt之间存在稳定的均衡关系。根据 AIC 准则和 SC 准则，选取最优滞后阶数为 2，运用向量自回归模型构建变量 lnPht、lnPdt、lnPwt之间的关系如下所示：【1】 　　 　　上式中，括号内为 t 检验值，方程的拟合优度为0.99。可以看出，在研究时间区间内，lnPht、lnPdt、lnPwt序列之间有一定的联动关系，并且估计参数统计检验是显着的。 　　2.向量误差修正