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user: 3. 实证分析 3.1. 数据来源、处理及基本统计描述 本文选择了2006年1月至2018年12月在中国A股上市的公司5分钟的收盘价数据。为了确保数据的可靠性，对数据进行如下处理 [ 23 ]：1) 删除在2006年1月之后上市的股票；2) 由于本文构建年度网络，因此对每年交易日数据缺失超过年总交易日20%的股票进行删除；3) 对少量缺失数据，使用前5分钟的数据进行替代。最终，我们获得了393支股票，数据来源于wind数据库。 高频数据抽样频率对股票波动率的抽样有显著的影响。抽样频率太低会导致测度跳跃波动不准确，抽样频率太高会产生微观噪音。因此，根据文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，本文通过公式(1)~(4)计算股票的跳跃波动。各只股票跳跃波动的描述性统计分析如表1所示。 表1给出了393支股票跳跃波动值的描述性统计数据。研究发现跳跃波动序列的平均值和标准差变化范围从0.4508到3.7110以及从1.5024到12.0970。跳跃波动序列的峰度系数值远远大于0，这说明跳跃波动序列是右偏的。跳跃波动序列的峰度系数值远远大于3，这说明跳跃波动序列均是“尖峰厚尾”分布。此外，根据ADF-t值发现在1%的统计显着水平，跳跃波动是平稳的。因此，可用格兰杰因果检验对跳跃波动进行建模。 Table 1 Descriptive statistics of stock jump volatilit 股票代码 均值 标准差 峰度系数 偏度系数 ADF-t SZ000012 1.1736 3.5307 136.0696 9.0253 −13.4038*** SZ000021 1.1959 3.4284 149.1344 9.2120 −12.8907*** SZ000025 3.7109 10.5095 140.7632 9.2167 −11.2816*** SZ000026 1.7520 5.1312 220.4811 10.8068 −12.3314*** SZ000036 1.6971 5.0177 226.2600 11.4165 −13.5044*** SZ000049 0.8603 2.7918 209.7211 11.0318 −10.7232*** SZ000055 1.8820 4.4709 35.6485 4.6282 −11.1301*** SZ000060 1.5512 4.5849 146.8718 9.2697 −10.1091*** SZ000069 1.1485 3.8534 304.5677 13.0166 −11.4076*** SZ000078 0.8799 2.5633 84.3358 7.3802 −11.3614*** SZ000089 1.1550 3.0491 54.6049 5.8006 −12.1534*** SZ000090 1.6544 4.9432 244.6452 11.3373 −12.1252*** SZ000096 0.8247 2.5469 114.2625 8.7917 −10.5686*** …… …… …… …… …… …… SH600993 0.9616 2.7695 54.1283 5.5217 −11.1188*** 表1. 股票跳跃波动率的描述性统计 注：ADF检验的原假设为序列存在单位根。*，**，***分别表示在显著性水平为10%，5%，1%的情况下拒绝原假设。 3.2. 基于格兰杰因果检验的跳跃溢出网络的构建 为了构建跳跃波动溢出网络，本小节首先建立VAR模型，并选择最优的滞后阶数。然后，通过格兰杰因果检验股票i的跳跃波动对股票j的跳跃波动是否有显著的跳跃波动溢出。如果P值小于0.05，网络的边权信息保留，如果P值大于0.05，网络的边删除 [ 20 ]。最终，我们得到了13个有向股票网络。我们直接使用格兰杰因果网络的图来显示股票市场之间的跳跃波动溢出随时间的变化。图1和图2列出了在2011年和2015年市值排名前的100只股票网络。研究发现，在2015年中国“股灾”发生期间，股票市场之间的跳跃溢出效应是明显强于2011年的。 3.3. 网络节点重要性度量 中心性度量是为每个节点分配一个值，然后根据这个值的相对大小衡量节点的相对重要性。现在，我们分别从横截面和时间序列这两个维度来分析上述的五种中心性度量。图3从横截面的维度展示了2007年、2010年、2012年以及2014年样本期内平均市值最大的30支股票的五种中心性分值。为了直观的对不同中心性度量值之间进行比较，我们已将中心性分值进行归一化。从图中可以看出，在同一个网路中，不同节点的中心性分值是完全不同的。它表明，每个中心性分值都可以很好的区分股票之间的差异。例如，在2007年的网络中，第12个节点的PageRank最大，第11个节点的PageRank值最小。在同一个网络中，中心性度量的变化趋势是相似的，每个中心性度量值彼此之间正相关。例如，在2007年的网络中，度中心性度量值和PageRank值之间的Pearson相关系数为0.73。 图1. 基于市值排名前100的2011年股票网络 图2. 基于市值排名前100的2015年股票网络 图4从时间序列的维度显示了整个样本期内平均市值最大的四只股票(招商银行、上港集团、民生银行和中信证券)在样本期内的五种中心性分值。如图4所示股票的中心性测度在不同时期是动态变化的。随着时间的变化，同一股票的每个中心性度量值也将发生变化。我们以招商银行为例。其接近度中心性值在2013年上半年达到峰值，而最小值在2010年下半年出现。因此，某个节点在不同时间扮演的角色彼此之间存在很大差异。对于同一只股票，不同的中心性测度序列的变化趋势在大部分时期具有一定的相似性。我们以民生银行为例，两个网络中心性测度序列之间平均Pearson相关系数为0.62，且在1%水平下均显著。这表明中心性测度之间存在一定的正相关关系。意味着我们可以建立一个综合的中心性指数来评估网络中股票的中心性。 图3. 横截面的维度下的中心性分值 图4. 时间序列的维度下的中心性分值 接下来，我们运用主成分分析来对跳跃波动溢出网络的节点重要性进行综合度量。如前所述，在我们的分析中，我们考虑了393支股票和13个跳跃波动溢出网络。我们分别计算了13个网络节点的中心性综合度量值，并进行了排名。表2展示了在13个网络中至少3次排名在前39 (10%)名的17支股票。研究发现：1) 福星股份(SZ.000926)、上海机电(SH.600835)、长春高新(SZ.000661)是整个样本期间股票网络中的重要节点。其中，长春高新被投资者称为“百元股”，在样本期内价格上涨了5600%。2) 所展示的17支股票中，70.59%的股票市值超过了样本公司市值的中位数(6，066，199，821.78元)。这说明有影响力的股票公司通常都是大市值公司，并且在股票市场中占据了主导地位，体现了“大而不能倒”的理念。对于金融监管机构来说，应该对大市值公司予以重点关注。另一方面，也有少量的股票并不具有较大的市值，却也在跳跃波动溢出网络中起着重要作用，这也说明我们也需要关注“太关联而不能倒”。 为了保证上述结果(2)的稳健性，我们分别计算了在13个年度网络中心性综合度量值排名在前39 (10%)的股票市值，发现13年中平均每年约有26家(占39家的66.66%)大市值股票，同样意味着有影响力的股票公司通常都是大市值公司，说明我们的结果是稳健的。 Table 2 Important stocks identified by comprehensive metric 序号 股票代码 股票名称 2006.01.04 2018.12.28 平均市值 1 000926 福星股份 7.48 6.12 6.36E+09 2 600835 上海机电 3.71 14.55 1.29E+10 3 000661 长春高新 3.05 175.00 2.73E+09 4 000830 鲁西化工 3.50 9.80 6.87E+09 5 000420 吉林化纤 2.40 1.90 2.30E+09 6 600298 安琪酵母 9.31 25.23 4.57E+09 7 000402 金融街 9.50 6.44 1.80E+10 8 600007 中国国贸 4.90 12.80 2.54E+09 9 600059 古越龙山 6.30 6.60 3.99E+09 10 600085 同仁堂 14.05 27.50 4.13E+09 11 600348 华阳股份 9.15 5.04 2.63E+09 12 600362 江西铜业 5.12 13.16 3.25E+09 13 600410 华胜天成 24.6 5.86 3.22E+09 14 600448 华纺股份 2.43 4.81 3.95E+09 15 600583 海油工程 25.80 4.90 5.42E+09 16 600616 金枫酒业 8.93 4.76 1.17E+10 17 600635 大众公用 2.95 4.69 1.72E+10 表2. 综合度量识别的重要股票 注：第4列和第5列为股票在整个样本研究时期第一个交易日和最后一个交易日的股票收盘价。 3.4. 基于面板数据回归模型的网络节点重要性影响因素分析 如前所述，股票网络的中心性综合评估可用于衡量股票网络的节点中心性及其排名，从而分析单个股票在整个股票网络中的系统重要性。本部分旨在利用面板回归确定影响基于跳跃波动溢出网络节点重要性因素。通过借鉴Bu等(2019) [ 17 ] 和Huang和Wang (2018) [ 22 ] 的研究，选取了市值，资产收益率、负债率、换手率、市盈率、资产增长率、账面市值比这7个指标 [ 17 ]。 首先我们对变量进行平稳性检验，采用费雪式检验。表3显示了检验结果。结果强烈拒绝了面板单位根的原假设，因此，它们都是平稳的，可以作为面板数据回归模型的解释变量。我们将股票网络的中心性综合度量值作为因变量。然后我们在混合模型，固定效应模型，随机效应模型中进行选择，分别进行了F检验和LM检验，结果表4所示。在0.05的显著性水平上，拒绝F检验的原假设，接受了LM检验的原假设，故我们选择固定效应模型。面板数据回归模型的设定如式(14)。 Table 3 Test results of stationarity of panel data for each variabl MC ROA LEV TURN PE TG BTM P统计量 2123.94*** 2243.33*** 1934.75*** 2510.91*** 14000.00*** 2365.85*** 2214.77*** 表3. 各变量面板数据平稳性检验结果 Table 4 Fixed effect and random effect tes 统计量 P值 固定效应F检验 1.13 0.04 随机效应LM检验 0.93 0.17 表4. 固定效应与随机效应的检验 C C E i ， t = β 0 + β 1 M C i ， t − 1 + β 2 R O A i ， t − 1 + β 3 L E V i ， t − 1 + β 4 T U R N i ， t − 1     + β 5 P E i ， t − 1 + β 6 T G i ， t − 1 + β 7 M T B i ， t − 1 + d i + ε i t (14) 表5是面板回归模型的估计结果。市值、市盈率、账面市值比和换手率分别在1%、5%和10%的显著性水平上具有正向影响。换手率在5%的显著性水平上具有负向影响。也就是说，具有较大的市值，市盈率，账面市值比和跳跃波动率，较小的换手率的股票在整个股票网络中具有比较重要的地位。尽管资产收益率，负债率和资产增长率的变量系数并不显著，但是模型的F检验在1%的显著性水平上是显著的。这表明数据是适合模型的。因此，在对股票市场中比较重要的股票进行监管时，可以从市场和公司会计方面的诸如市值，市盈率，账面市值比，跳跃波动率和换手率进行分析。 Table 5 The results of panel data regressio 变量 系数 t统计量 P值 MC 0.2302 7.93 0.000*** ROA −0.3127 −0.64 0.526 LEV −0.2398 −1.06 0.289 TURN −0.0169 −1.32 0.088* PE 3.39E−07 8.38 0.000*** TG 0.4063 1.41 0.158 MTB 0.3542 2.43 0.021** C −5.3021 −7.62 0.000*** R方 0.0077 F统计量 186.94 P值 0.000*** 表5. 面板回归结果