system: [SYSTEM]

user: 3. 实证研究结果 首先，基于均值方程VAR(q)检验中国与国际大宗商品市场以及股市的均值溢出效应 [ 7 ] ；其次，运用DCC多元GARCH模型，VAR均值方程的残差项，检验各金融市场之间的波动溢出效应，分析其动态相关性 [ 8 ] 。 3.1. 均值溢出效应估计结果 3.1.1. 均值方程参数估计结果 首先，对所有序列进行ADF单位根检验，结果显示所有数列均通过平稳性检验；然后，根据FPE、AIC、LR原则确定最佳滞后阶数为6。VAR(6)模型参数的估计结果如表2所示，具体而言： Table 1 Descriptive statistic RCCCI RCRBSA RCRBFI RMSCI RSH 均值 −0.000185 −0.000081 −0.000067 0.000065 0.000059 标准差 0.005990 0.005434 0.009281 0.009832 0.016835 偏度 −6.083340 −1.067936 −1.896534 −3.298014 −0.553646 峰度 182.184800 19.013690 35.988690 50.343830 7.014859 JB值 2643584.00 21391.14 90370.63 187270.30 1421.58 (0.000000) (0.000000) (0.000000) (0.000000) (0.000000) 表1. 描述性统计 Table 2 Parameter estimation results of VAR mode RCCCI RCRBSA RCRBFI RMSCI RSH RCCCI(−1) 0.035065 * [1.51618] 0.026869 [1.29154] 0.017766 [0.49344] 0.015083 [0.39065] 0.009204 [0.14044] RCCCI(−2) −0.000611 [−0.02645] 0.01977 [0.95183] −0.009137 [−0.25418] 0.001099 [0.02850] −0.033336 [−0.5095] RCCCI(−3) 0.006842 [0.29683] −0.01705 [−0.82236] 0.019048 [0.53084] 0.003398 [0.08831] −0.037106 [−0.56812] RCCCI(−4) −0.032549 [−1.41394] 0.002017 [0.09739] 0.004509 [0.12580] 0.031617 [0.82266] −0.061731 [−0.94635] RCCCI(−5) −0.002534 [−0.11012] 0.03375 * [1.63061] 0.027307 [0.76233] −0.010197 [−0.26546] −0.037811 [−0.57995] RCCCI(−6) 0.081755 ** [3.59324] 0.046606 ** [2.27710] 0.016369 [0.46213] −0.03904 [−1.02777] −0.008937 [−0.13862] RCRBSA(−1) 0.014386 [0.43777] −0.066179 ** [−2.23882] −0.108398 ** [−2.11890] −0.039782 [−0.72514] −0.066912 [−0.71860] RCRBSA(−2) 0.013631 [0.41560] 0.054233 * [1.83816] −0.031337 [−0.61370] −0.028887 [−0.52755] −0.166438 ** [−1.79083] RCRBSA(−3) 0.048712 [1.48767] 0.047553 [1.61448] 0.014914 [0.29257] 0.053408 [0.97699] −0.172897 * [−1.86347] RCRBSA(−4) 0.085366 ** [2.61168] 0.075165 ** [2.55638] 0.120218 ** [2.36250] −0.054081 [−0.99103] 0.004615 [0.04983] RCRBSA(−5) 0.03585 [1.10024] 0.028446 [0.97048] −0.006292 [−0.12403] −0.110368 ** [−2.02884] 0.051561 [0.55843] RCRBSA(−6) 0.005358 [0.16496] −0.004004 [−0.13704] −0.013398 [−0.26497] 0.115877 ** [2.13699] 0.245279 ** [2.66511] RCRBF(−1) 0.070537 ** [3.64131] 0.071427 ** [4.09902] 0.044031 [1.46006] 0.030714 [0.94969] 0.130148 ** [2.37103] RCRBF(−2) 0.021598 [1.10924] −0.00151 [−0.08623] −0.017478 [−0.57660] 0.04968 * [1.52829] 0.080344 [1.45620] RCRBF(−3) 0.007888 [0.40509] −0.001642 [−0.09373] 0.0000894 [0.00295] −0.071884 ** [−2.21131] 0.022134 [0.40116] RCRBF(−4) −0.00547 [−0.28119] 0.043578 ** [2.49010] 0.030154 [0.99562] 0.052418 [1.61388] 0.051173 [0.92828] RCRBF(−5) 0.010903 [0.56426] −0.026311 [−1.51369] −0.054002 * [−1.79518] 0.03782 [1.17238] 0.027168 [0.49618] RCRBF(−6) −0.020469 [−1.06375] 0.001501 [0.08671] −0.018284 [−0.61035] −0.075912 ** [−2.36302] −0.04869 [−0.89298] RMSCI(−1) 0.053017 ** [3.69350] 0.022694 [1.75757] 0.018855 [0.84374] 0.110949 ** [4.62982] 0.151893 ** [3.73444] RMSCI(−2) 0.024341 [1.68333] 0.0679 ** [5.22006] 0.147799 ** [6.56551] −0.000279 [−0.01157] 0.102015 ** [2.48974] RMSCI(−3) 0.017109 [1.17004] 0.008426 [0.64059] −0.020404 [−0.89630] −0.036029 [−1.47583] 0.084993 ** [2.05122] RMSCI(−4) −0.018032 [−1.23257] −0.009834 [−0.74726] −0.00934 [−0.41010] −0.012885 [−0.52755] −0.051844 [−1.25059] RMSCI(−5) −0.036635 [−2.50846] 0.018101 [ 1.37780] −0.001366 [−0.06010] −0.034444 [−1.41267] 0.077434 * [1.87113] RMSCI(−6) 0.002899 [0.19856] 0.018831 [1.43382] 0.061941 ** [2.72515] 0.005448 [0.22352] −0.031828 [−0.76935] RSH(−1) −0.01444 [−1.73823] −0.000982 [−0.13144] 0.002467 [0.19076] −0.015757 [−1.13611] 0.001013 [0.04304] RSH(−2) 0.007783 [0.93767] −0.01624 ** [−2.17494] −0.029231 ** [−2.26207] −0.004229 [−0.30514] −0.034706 [−1.47556] RSH(−3) −0.015174 [−1.83563] 0.009263 [1.24576] 0.0000912 [0.00709] 0.002627 [0.19039] 0.009466 [0.40411] RSH(−4) 0.010164 [1.22984] −0.00122 [−0.16413] −0.008996 [−0.69920] −0.023695 [−1.71736] 0.075848 [3.23892] RSH(−5) 0.006763 [0.81598] −0.017017 ** [−2.28239] −0.011555 [−0.89552] 0.012084 [0.87328] −0.011452 [−0.48760] RSH(−6) −0.017303 ** [−2.09011] −0.017091 [−2.29499] −0.028843 [−2.23794] 0.012701 [0.91891] −0.055829 [−2.37989] 表2. VAR模型参数估计结果 注：“[ ]”中为参数估计值对应的t统计量；**和*分别代表5%、10%显著性水平下拒绝原假设。 第一，从国内大宗商品市场角度来看，其市场收益率受自身滞后6期、国际大宗商品现货市场收益率滞后4期、国际大宗商品期货市场收益率、全球股票市场收益率滞后1期、国内股票市场受益率滞后6期的显著影响。其中，国际大宗商品现货市场对国内大宗商品市场的正向影响程度最大，国际大宗商品期货市场次之。全球股票市场及国内股票市场对我国大宗商品市场的影响程度较弱，其中国内股票市场对大宗商品市场呈负相关关系。 第二，从国际大宗商品现货市场角度来看，其收益率受自身滞后1期、4期、国内大宗商品市场滞后6期、国际大宗商品期货市场收益率滞后1期、全球股票市场收益率滞后2期、国内股票市场收益率滞后2期、5期的显著影响。其中，国际大宗商品现货市场受国际大宗商品期货市场的影响程度较大，而国内大宗商品市场、国际股票市场以及国内股票市场的影响较小。 第三，从国际大宗商品期货市场角度来看，其收益率受国际现货市场收益率滞后1期、4期、全球股票市场收益率滞后2期、6期、国内股市滞后2期的显著影响。其中，国际大宗商品现货市场与全球股市对国际大宗商品市场的均值溢出效应最为明显。 第四，从国际股票市场角度来看，其收益率受自身滞后1期、国际大宗商品现货市场收益率滞后5、6期、国际大宗商品期货市场收益率滞后2、3、6期的显著影响，但国际大宗商品现货市场与期货市场对国际股市场收益率产生负向均值溢出效应。 第五，从国内股票市场角度来看，其收益率受国际综合现货市场收益率滞后2、3、6期、国际大宗商品期货市场收益率滞后1期及全球股票市场收益率滞后1、2、3、5期的显著影响。 3.1.2. 均值溢出效应机制 为进一步解释不同市场间的均值溢出效应，根据上述参数估计结果，通过图1总结各市场之间的均值溢出效应的机制。结果发现，国内大宗商品与国际大宗商品现货市场存在双向且正向的均值溢出效应；国际大宗商品期货市场和国际股票市场对国内大宗商品市场存在单向且正向的均值溢出效应；国内股票市场对国内大宗商品市场具有负向均值溢出 [ 9 ] ；国际大宗商品现货市场、国际大宗商品期货市场以及国际股票市场之间均存在双向均值溢出效应，其中国际大宗商品期货市场对国际股票市场的均值溢出为负向； 图1. 不同市场间均值溢出效应 国际大宗商品现货市场与国内股票市场间存在双向收益率溢出，且国内股市对国际大宗商品现货市场收益率的影响为负向 [ 10 ] ；国际大宗商品期货市场与国际股票市场对国内股票市场均存在单向均值溢效应。 3.2. 波动溢出效应估计结果 3.2.1. DCC-MGARCH模型参数估计结果 基于均值方程VAR(6)的残差，通过DCC-MGARCH模型，估计各个残差序列的GARCH效应，采用GARCH(1，1)模型对均值方程的残差序列进行建模，结果如表3所示。表中多数参数估计都通过了显著性检验，其中国内大宗商品市场收益率和国际股票市场收益率的GARCH项系数是显著的，国际综合现货指数收益率、国际综合期货指数收益率、上证综合指数收益率的ARCH项系数和GARCH项系数都显著，即异方差效应很明显，波动具有显著持续性。 在此基础上，将残差标准化后估计DCC模型系数，结果如表4所示。α与β之和小于1，满足了模型的约束条件；α = 0.012999，说明滞后一期的标准化残差乘积对变量的动态相关系数影响比较小。β = 0.985245，接近于1且十分显著，说明国内大宗商品市场、国际大宗商品市场、全球股票市场与国内股票市场收益率本期的动态异方差主要依赖于前期的动态异方差，同时也表明变量相关系数受前期的波动影响较大，波动持续性较强。 3.2.2. 不同市场间的波动溢出效应 为更直观地观察几个市场之间的波动溢出效应，本文绘制出了国内大宗商品市场与其他市场之间的动态条件相关系数图。 1) 国内大宗商品市场与国际大宗商品市场 由图2可知，国内大宗商品市场与国际大宗商品现货市场间的动态相关系数整体为正，位于0.1~0.5之间，存在较强的波动率溢出；而2014年10月~2016年8月两者间波动溢出效应较弱，尤其在2016年第一季度动态相关系数为负，说明该期间不存在波动率溢出。图3表明，国内大宗商品市场与国际大宗商品期货市场在长期内波动溢出效应较强，但2016年6~8月间动态相关系数为负，不存在波动率溢出效应。总体来看，我国大宗商品市场与国际大宗商品之间存在较强的波动溢出效应，且在2008年金融危机前后波动率溢出效应最强，而2016年受上半年国内大宗商品市场价格疯涨的影响，动态相关系数出现负值，但亦有学者认为其属于非理性繁荣。 Table 3 The parameter results of the GARCH effect estimatio 指标 国内大宗商品市场 收益率 国际大宗商品现货市场 收益率 国际大宗商品期货市场收益率 全球股市 收益率 国内股市 收益率 ω 1.05E−05 2.19E−07 2.19E−08 1.89E−05 2.03E−06 ** (−0.0000117) (−0.000000152) (−1.55E−08) (−0.0000146) (−0.00000087) α 0.023517 0.028881 ** 0.095081 ** 0.067501 0.05641 ** (−0.036833) (−0.012677) −0.012934 −0.050797 (−0.012925) β 0.661843 ** 0.961964 ** 0.910976 ** 0.736396 ** 0.935642 ** (−0.312137) (−0.016037) (−0.009935) (−0.10699) (−0.013487) 表3. GARCH效应估计的参数结果 注：“()”中为标准差，**代表5%显著性水平下拒绝原假设。 Table 4 DCC model coefficient result DCC模型参数估计 估计值 P值 α 0.012999 0.0000 β 0.985245 0.0000 表4. DCC模型系数结果 图2. 国内大宗商品市场与国际大宗商品现货市场 2) 国内大宗商品市场与国际股票市场 图4反映出我国大宗商品市场收益率与全球股票市场收益率间的动态相关系数，可知两者的动态相关系数大部分时间位于0~0.4之间，波动溢出效应较强；而2014年7月~2016年8月两者动态相关系数在−0.1~0.1之间，波动溢出效应较弱，甚至部分时期不存在波动率溢出。 3) 国内大宗商品市场与国内股票市场 图5可知，我国大宗商品市场与国内股票市场间存在很强的波动溢出效应，两者的动态相关系数主要位于0.2~0.6之间；但2015年1月以后，动态相关系数在−0.1~0.1之间，基本不存在波动率溢出。 图3. 国内大宗商品市场与国际大宗商品期货市场 图4. 国内大宗商品市场收益率与全球股票市场收益率 综上，国内大宗商品市场与国内股票市场、国际大宗商品市场、国际股票市场间均存在波动溢出效应，其中国内股票市场与国内大宗商品的波动率溢出最显著，而国际股票市场与国内大宗商品市场的动态关联度相对较弱。各个市场之间的动态相关系数在长期内变化不大，部分时期出现不存在波动溢出效应。此外，图2~5可知，国内大宗商品市场与其他几个市场间的动态相关系数近两年来均出现了下降趋势，说明波动溢出效应在减弱。