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user: 3. 股票市场长期均衡及偏离测度 3.1. 误差修正模型理论介绍 由协整理论的中格兰杰表达式定理可知，变量序列之间的协整关系意味着误差修正机制的存在。也就是说，如果经济系统中的各个变量之间存在协整关系，如果当其中某些经济变量在受到各种随机冲击而偏离其长期均衡轨道后，经济系统内部将会有一种内在机制导致其向长期均衡轨道回归。在经典协整 Table 4 The robustness test of stock market to volatility of rating tim 评级变动 EGARCH gaussian GJRGARCH EGARCH auto correlated returns 评级上调 t 0.016 (0.83) 0.021 (1.01) 0.027 (0.99) t − 1 0.028 (0.70) 0.044 (0.074) 0.029 (0.59) t − 2 −0.011 (−0.60) −0.022 (−0.77) −0.015 (−0.068) 评级下调 t 0.019*** (2.33) 0.015 (1.01) 0.025** (2.26) t − 1 0.064** (3.78) 0.081** (3.96) 0.070*** (3.94) t − 2 0.005 (3.34) 0.009 (0.59) 0.008 (0.54) 波动滞后项 0.961*** (272.97) 0.960*** (138.86) 0.977*** (150.72) R 2 0.947 0.959 0.948 表4. 股票市场对评级时间波动率的稳健性检验 注：***、**代表在1%、5%的水平下显著。 理论中，不论经济变量所受到的冲击是正向还是负向，都假定经济变量不论正的方向还是负的方向偏离了长期均衡轨道，其向长期均衡轨道回归的速度都相同。然而，欧阳敏华，雷钦礼(2013) [ 17 ] 认为这种回归速度同一性的假定往往并不符合实际。例如，我们看到由于经济过热和经济衰退导致的经济变量对长期均衡轨道的偏离的回复过程往往很不相同，回复所需的时间长度也往往相差很大。因此，考虑到不同方向的非均衡误差可能具有不同的修正速度，以及在不同的政策环境下经济变量也会具有不同的误差修正速度，就需要将经典的误差修正模型扩展，构造出可以描述不同政策环境下或不同方向的非均衡误差具有不同修正速度的模型，这种误差修正模型就是非对称误差修正模型 [ 17 ] 。 则线性非对称误差修正模型就可表示为： 更一般地，考虑到不同的政策环境下经济变量本身的短期动态运行结构和非均衡误差修正速度的可能不同，可将该经济系统的误差修正机制拓展设定为： 3.2. 变量选择及描述性统计分析 3.2.1. 变量及数据的选择 由于Cooper， Day和Lewis (2001) [ 20 ] 的研究表明标准普尔发布的评级的事件总体上领先与穆迪和惠誉国际，并且领先发布的评级信息对市场的冲击最大。所以本文评级数据采用了标准普尔长期主权信用评级。本文数据来源于标准普尔官方网站。将标准普尔官方网站上的评级符号以附表中的方式进行转化。 股票市场的变化采用股票市值占GDP比率这一指标来衡量。此外，为防止遗漏重要变量而对估计结果的准确性产生影响，本文还加入了如下控制变量：GDP增长率、通货膨胀以及广义货币存量M2。数据来源于世界银行(Word Bank) WDI数据库、国际清算银行(The Bank For International Settlements)。 3.2.2. 描述性统计 GDP增长率代表了一国经济增长速率，较高的GDP增速表明一国正处于经济增长的轨道，未来前景良好，也会刺激股票市场的发展，对股票市场应具有正影响；通货膨胀对股票市场的影响较为复杂，一方面它表明资产价格的上升，社会资金较为充裕，对股票市场利好，另一方面较高的通货膨胀也说明一国经济存在一定的问题，尤其是恶性通货膨胀，严重冲击一国经济的增长；广义货币存量作为政府的货币政策，起着调控市场流动性的作用，尤其对于我国股票，由于受政策影响较大，广义货币存量的增减直接影响着股市的涨跌。因此，预期也对股票市场具有正影响。 表5列出了最近几年股票市值占GDP比率的描述统计，从均值来看，所选新兴经济体的股票市值比率在40%左右，且在2008年牛市中达到峰值54.93%，随后全球金融危机爆发，股票市值也逐渐缩水，09年股票市值占GDP比率低于了50%。从各国股票市值比率差异中分析，金融自由化程度最高的我国香港地区08年股票市值占GDP比率一度达到了775.8%，远远高过其他新兴经济体。而另外一些国家这一比率1%都不到，发展程度极为低下。因此，本文的分析考虑到了国家间的差异，具有一般性。 从均值来看，伦敦金融时报100指数最大，德国法兰克福DAX指数紧随其后，希腊ASE指数最小，西班牙IBEX35指数，米兰SP/MIB指数，爱尔兰指数，葡萄牙PSI20指数居中。从标准差来看，希腊ASE指数最大，伦敦金融时报100指数最小。结合均值和标准差，可以看出西班牙，意大利，爱尔兰，葡萄牙股市收益与风险相匹配；希腊和英国股市收益与风险不相匹配。从偏度来看，八个股票指数绕其均值具有非对称性，负的偏度值意味着左偏。从峰度和J-B统计量来看，八个股票指数收益率序列均不服从正态分布。根据表6，样本数据具有典型的金融数据特征，即尖峰和厚尾。因而，在模型估计之前，需要对样本数据的平稳性进行检验，以防止出现“伪回归”现象。此处采用的方法是ADF (Augmen-Dickey-Fuller)检验，即检验样本序列是否服从单位根过程。 3.3. 构建动态面板数据协整模型 为检验主权信用评级变动对股票市场的冲击，本文构建了如下动态面板数据协整模型： 其中，STrade表示股票市值占GDP比率，Rating为评级数据，Events分别代表评级上升事件和评级下降事件。为得到评级上升事件和评级下调事件是否对股票市场的不同影响，对评级上升事件和下降事件将分开估计。EC为经济控制变量。 为个体效应。 为前文通过GARCH模型过滤的收益率的波动。 分别代表了国家和时间。在进行动态面板数据回归之前，为防止数据非平稳导致伪回归问题，有必要对 Table 5 The descriptive statistics of the ratio of stock market value to GD 时间 均值 中位数 最大值 最小值 标准误 2007年 58.856 20.156 446.907 0.034 89.987 2008年 54.932 19.915 755.825 0.053 120.438 2009年 39.368 13.747 707.435 0.019 114.483 2010年 42.258 16.558 725.236 0.021 117.263 2011年 39.222 17.588 729.227 0.022 115.247 2012年 45.254 18.689 788.285 0.019 118.581 2013年 49.255 20.598 798.693 0.025 119.587 表5. 股票市值占GDP比率描述统计 股票市值占GDP比例进行单位根检验。股票市值比率的面板单位根检验结果如表7所示。 从上表中看到，股票市值占GDP比率即不存在普通单位根也不存在个体单位根问题，数据是平稳的，可以进行动态面板回归。 表8结果表明，各变量的水平值都存在着单位根，要么是普通单位根(Common Unit Root)要么是个体单位根(Individual Unit Root)或者两者都存在。而变量的一阶差分均不存在单位根。 如表9所示，分析以上结果，我们发现各系数的符号符合预期，股票市值比率存在滞后效应。主权信用评级滞后项的符号也符合预期，对股票市值比率具有正向影响。评级符号改变对股票市值比率的影响也符合预期。当评级机构提高一国主权信用评级时，该国的股票市值比率将会上升，然而这种影响并不显著，投资者对利好的刺激反应较为平静。而当评级机构下调一国主权信用评级时，股票市值比率将大幅下降，各类资本撤离股市，而且模型中评级下调事件的系数在1%水平显著。通过比较系数还可以发现，评级的下调带来的股票市值比率的下降幅度远大于评级上升带来的股票市值比率上升幅度。也即主权信用评级对股票市值的影响存在着显著的非对称效应。 此外，控制变量的符号也符合预期，GDP的增长坚定了投资者的信心，促进股票市场的上涨，且涨幅高于GDP增幅；广义货币存量对股票市场也具有正影响，广义货币存量的提高增加了股票市场的资金来源，进而推动股市的上涨；通货膨胀对股票市场的影响十分复杂，即有可能推高股市也有可能引起股市下跌，模型中结果表明通货膨胀对股票市场比率的影响不显著，不是简单的单向刺激。 Table 6 The descriptive statistics of stock index return 希腊 葡萄牙 爱尔兰 意大利 西班牙 法国 德国 英国 Mean −0.0023 −0.0008 6.2E−05 −0.0009 −0.0006 −0.0004 0.0006 0.0007 Medi −0.0020 −0.0005 0.0002 −0.0005 −0.0006 −0.0005 0.0001 −0.0002 Max 0.0964 0.1073 0.0786 0.1128 0.1443 0.0966 0.0535 0.0516 Min −0.0737 −0.1287 −0.0578 −0.0680 −0.0664 −0.0548 −0.0582 −0.0467 Std.D 0.0228 0.0155 0.0148 0.0187 0.0182 0.0162 0.0150 0.0119 Skew 0.1244 −0.4756 −0.0184 0.0737 0.8255 0.2458 −0.0968 −0.1139 Kurt 4.2892 16.544 5.3967 6.2381 11.147 6.6983 5.1087 4.6822 J-B 36.706 3924.9 122.3 223.2 1468.2 296.36 95.470 61.239 表6. 股指收益率的描述性统计量 注：1%临界值：−3.44515%临界值：−2.867910%临界值：−2.5702%。注：此处采用的检验类型为(c，0，O)，ADF检验中的滞后阶数的选取依据是SIC信息准则，在最大滞后阶数为l8的情况下选取最优的滞后阶数。 Table 7 The unit root tests of ratio of stock market value to GD 统计量 P值 Levin， Lin and Chu’s t test H 0 ：普通单位根 −17.2867 0.0000 ADF Fisher Chi-Sq test H 0 ：个体单位根 148.495 0.0000 Im， Pesaran and Shin W-stat H 0 ：个体单位根 −4.532 0.0000 PP-Fisher Chi-square H 0 ：个体单位根 183.094 0.0000 表7. 股票市值占GDP比率单位根检验 Table 8 The unit root tests of sovereign credit rating and control variable 水平值 Rating GDP M2 Exchangerate Levin， Lin and Chu’s t test H 0 ：普通单位根 −3.2241*** −1.0039 2.2582 −1.0839 ADF Fisher Chi-Sq test H 0 ：个体单位根 0.1678 −2.6995*** 3.1800 −3.558*** Im， Pesaran and Shin W-stat H 0 ：个体单位根 97.2304 133.0970*** 95.5908 111.090*** PP-Fisher Chi-square H 0 ：个体单位根 76.4994 140.3540*** 79.1236 140.3540*** 一阶差分 Rating GDP M2 Exchangerate Levin， Lin and Chu’s t test H 0 ：普通单位根 −9.0549*** −11.8070*** −4.8768*** −11.5690*** ADF Fisher Chi-Sq test H 0 ：个体单位根 −5.7732*** −7.7738*** −4.6001*** −5.7530*** Im， Pesaran and Shin W-stat H 0 ：个体单位根 182.1550*** 234.6050*** 172.5310*** 204.6000*** PP-Fisher Chi-square H 0 ：个体单位根 256.9640*** 384.2390*** 202.8080*** 364.2360*** 表8. 主权信用评级和控制变量的单位根检验 注：***代表在1%的水平下显著。 Table 9 The empirical result 评级上升 评级下调 滞后项 0.7901*** (0.0591) 0.8015*** (0.0587) 评级滞后项 2.1226* (1.2278) 3.1315*** (1.1877) 评级事件 1.2981 (4.1245) −19.3351*** (5.6041) GDP增长率 2.1023*** (2.3444) 1.9052*** (4.3455) 通货膨胀 0.0212 (0.0325) 0.0220 (0.0323) M2 0.7295*** (0.1197) 0.7090*** (0.1183) 实际有效汇率 0.258** (2.455) 0.563*** (6.1197) R-squared 0.63 0.63 表9. 实证结果 注：***、**、*代表在1%、5%、10%的水平下显著。 3.4. 误差修正模型回归结果及错位水平测度 在误差修正模型中，差分项反映了长期非均衡误差对短期波动的影响，短期波动相对于长期均衡的偏离程度。误差修正项的系数大小反映了将非均衡状态拉回到均衡状态时对偏离长期均衡的调整力度。负的误差修正项的系数，表示下一个时期，研究对象回落并恢复均衡。确定滞后阶数，再用一般到特殊的建模方法，去掉不显著的解释变量。确定股票市场收益率的误差修正模型： 分析误差修正项的系数大小，反映了将非均衡状态拉回到均衡状态时对偏离长期均衡的调整力度。剔除掉不显著的控制变量。由于考虑到波动率的特殊性，e为前文通过GARCH模型过滤的收益率的波动。考虑到评级变动次数比较多，选择评级变动前后每4个月数据作为一组。应用面板数据得到如下结果： 表10中误差项的修正系数为−0.68，说明股票市场股指收益率自身具有误差修正机制。并且其自身 Table 1 0 The estimation results of VEC 变量 系数 标准差 t-统计量 −0.68 0.25 −5.96 0.711 0.11 4.69 Even 0.962 0.05 4.39 GDP增长率 0.24 0.06 2.5 GDP增长率 0.05 0.04 3.46 对外债务 0.05 0.04 5.45 对外债务 0.004 0.012 0.56 实际有效汇率 −0.46 0.12 −1.15 表10. 误差修正模型估计结果 的滞后项系数为0.711，意味着，股票市场处于连续上升或者连续下降的过程中。评级下调事件发生的系数是0.95，对股票价格的波动影响显著。意味着当有突发事件的冲击下，短期会有大幅度波动。股票市场的变动在短期对评级变动的冲击方向是相同的。当有正向冲击条件下，股票市场收益率的变动呈现非显著的增长，对与负向冲击，信用等级高的股票市场收益率会出现不显著的小幅度增长；对于信用等级高的国家股票市场而言，会出现显著地大幅度下降。对外债务在当期的系数是0.05，相比于滞后期的0.004而言非常显著；说明当期对外债务过高对于股票市场波动产生的影响是显著的，滞后期并没有显著影响，从而说明对外债务仅仅呈现出短期影响；经济含义解释为对外债务越多，到期的流动性风险越大，偿还能力就会减弱，对评级具有负面影响，它的均衡状态与评级的等级之间没有显著的影响，只有当债务存量增加达到很难持续的状态时(由量变到质变)，即短期严重偏离时，评级机构才会下调其评级，进而在股票市场上呈现剧烈的波动。当期实际GDP增长率，以及滞后期都对股票市场显著影响而且相对于其他系数而言，0.24比较高，说明短期内呈现出积极信号对股票市场的有上升的影响；因为实际GDP增长表示一国的发展速度，对股票市场的稳定具有促进作用，长期稳定的GDP增长是未来有能力偿还到期债务的最终保证，而短期财政政策刺激的GDP不具备可持续性，仅仅只有短期内对股价有影响，且影响作用随着时间的推移会降低。实际有效汇率对股市具有负向的影响，但此影响不显著。可能存在的原因是汇率的变动表现在外部冲击效应，美元凭借其国际货币地位使其具有明显的溢出效应。尤其是在欧洲主权债务危机期间，一旦市场对欧元区信心不足，出于避险考虑资金往往回流美国，导致美元走强，欧洲股市齐跌。 如图1，股票市场错位水平的估算： 结合协整模型以及股票市场的实际值，进一步得到股票市场短期波动相对于长期均衡的错位水平。 由图2可以看出在2008年金融危机爆发之前，股票市场实际表现与均衡拟合，处于均衡状态。金融危机爆发波及欧洲市场，股票市场出现大幅下跌。2009年欧盟统计局公布希腊财政赤字占国内生产总值的比例15.6%加之外汇储备过低，短期对外债务过高，导致2009年1月评级机构首次下调主权信用评级。直到2009年2月23日，股票市场一直处于下跌状态。在2009年内实际GDP，以及实际GDP的增长率都大幅下降，财政赤字居高不下，投资者将资金撤离股市等等2009年12月标准普尔将希腊主权评级首次由A调至BBB+，欧洲债务危机正式爆发。希腊政府不得不实施严厉的紧缩政策，以换取欧盟和国际货币基金组织1100亿欧元的资金支持。2010年5月，欧盟和国际货币基金组织决定对希腊提供1100亿欧元的第一轮救助贷款，2010年股票市场整体下降较为平缓。希腊2011年的财政赤字总额为196亿欧元，其占国内生产总值的比例低于2010年的10.3%和2009年的15.6%，但仍然没有达到欧盟和国际货币 图1. 股票市场错位水平 图2. 2007~2013年股票市场实际表现 基金组织向希腊提供援助贷款时规定的目标。同时2011年7月21日欧元区领导人21日就希腊新一轮救助方案达成一致，同意再为希腊提供1090亿欧元的贷款，通过现有的临时救助机制——欧洲金融稳定工具筹集；并对希腊提供的贷款的还款期限将从现在的7年半延长到最少15年，最多30年。同时新贷款的利率也将由目前的4.5%降低到3.5%左右。但又由于2011年11月10日，因希腊总理宣布将举行全面公投，以决定是否实施财政紧缩和结构性改革的计划。由于此举可能将导致希腊违约，令欧债危机的不确定性再度加大。2012年6月希腊股市却在连续下跌5年之后迎来了反转，12月也出现了大幅的反弹，股指已经较今年6月5日上涨了71.92%。欧盟统计局(Eurostat)公布，希腊2013年赤字与国内生产总值(GDP)之比降至2.1%，该数值较2012年6.2%大幅下滑，股市表现为上涨。从长期来看，希腊实际GDP在增长，财政赤字在缩减，长期趋于均衡。