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user: 3. 实证分析 3.1. 脉冲响应与方差分解 3.1.1. VAR模型建立 选取2014年4月1日到2015年5月5日共259个交易日(沪市和港式均交易)的上证指数和恒生指数的日收益率、日成交金额，以2014年11月17日沪港通正式启动为分界线，将数据分为沪港通开通之前(即从2014年4月1日到2014年11月16日共150个交易日数据)和之后(即从2014年11月17日到2015年5月5日109个交易日数据)。对两组数据4个序列分别进行特征根检验检验其平稳性，检验结果见表1和表2。 由表1和表2单位根检验结果得到，沪港通开通前后上证指数日成交金额序列特征根检验的p值总是大于0.05，认为序列不平稳。对其进行一阶差分后，序列平稳。 对沪港通开通前后的数据分别建立由上证收益率、一阶差分后的上证日成交金额、恒生日收益率和恒生日成交金额组成的平稳序列群组，利用Eviews软件对两组数据的平稳序列群组分别建立VAR模型。建立VAR模型后，再次进行平稳性检验，结果如图1和图2，无论是沪港通开通前还是开通后，模型所有特征根均在单位圆内，满足平稳性条件，模型合适 [ 2 ] 。 3.1.2. 脉冲响应 对沪港通开通前和开通后建立模型后，分别做脉冲响应分析，得到的结果见图3和图4。 图3中SZPER表示上证指数日收益率，DSZTURNOVER表示一阶差分后的上证指数日成交金额，HSPER表示恒生指数日收益率，HSTURNOVER表示恒生指数日成交金额；横坐标表示特定变量发生一个标准差的变化的作用时滞，纵坐标表示特定变量发生一个标准差的变化时各个变量的对此冲击的响应程度。由图可知，沪港通开通后恒生指数日收益率变化对上证指数日收益率的影响程度变小，但对上证指数日收益率和日成交金额的变化方向影响变大；沪港通开通后恒生指数日成交金额变化对上证指数日收益率的影响增大，且影响时间延长。 3.1.3. 方差分解 对沪港通开通前后的模型分别作方差分解，得到的结果见图5和图6。 图5和图6中纵坐标为各变量占特定变量方差的百分数，横坐标表示影响持续时间。由上述方差分解图可以看出，沪港通开通前后，上证指数日收益率和日成交金额的预测方差中由恒生指数日收益率和日成交金额所作的贡献都很小，但能看出沪港通开通后有略微的增长。这从另一方面说明了，沪港通的开通加大了港市对沪市的影响，但影响有限。 3.2. 格兰杰因果检验 利用Eviews软件对序列作格兰杰因果关系检验，结果见表3。 从以上格兰杰因果检验可知，沪港通开通前，沪市和港市不存在因果关系。沪港通开通之后，恒生指数日收益率和上证指数日成交金额互为因果关系，其他变量间因果关系不成立。因此，沪港通加强了沪港股市之间的联动性 [ 3 ] 。 Table 1 Result of unit root rest before Hugangton 变量 t检验统计量 p值 平稳性 上证日收益率 −11.42074 0.0000 平稳 上证日成交金额 −1.669799 0.4444 不平稳 恒生日收益率 −11.55214 0.0000 平稳 恒生日成交金额 −7.390325 0.0000 平稳 表1. 沪港通开通前单位根检验结果 Table 2 Result of unit root rest after Hugangton 变量 t检验统计量 p值 平稳性 上证日收益率 −10.80231 0.0000 平稳 上证日成交金额 −2.219814 0.2005 不平稳 恒生日收益率 −9.238324 0.0000 平稳 恒生日成交金额 −3.456833 0.0000 平稳 表2. 沪港通开通后单位根检验结果 Table 3 Granger causality test before and after Hugangton 原假设 滞后期 沪港通前p值 沪港通前结论 沪港通后p值 沪港通后结论 上证日成交额不是恒生日收益率的格兰杰原因 2 0.0490 拒绝 0.0320 拒绝 3 0.1116 接受 0.0084 拒绝 4 0.1548 接受 0.0199 拒绝 5 0.0735 接受 0.0115 拒绝 恒生日收益率不是上证日成交额的格兰杰原因 2 0.3759 接受 0.0410 拒绝 3 0.2837 接受 0.0274 拒绝 4 0.2862 接受 0.0260 拒绝 5 0.1911 接受 0.0155 拒绝 表3. 沪港通开通前后格兰杰检验结果 图1. 沪港通前模型平稳性检验 图2. 沪港通后模型平稳性检验 图3. 沪港通前恒生指数日收益率、日成交金额变化的冲击响应 图4. 沪港通后恒生指数日收益率、日成交金额变化的冲击响应 图5. 沪港通前上证指数日收益率、日成交金额的方差分解图 图6. 沪港通后上证指数日收益率、日成交金额的方差分解图 3.3. 市场系统性风险结构的检验 为研究沪港通对上海证券市场系统性风险结构的影响，本文选取沪股通标的股为研究对象。由于不同上市公司的系统性风险差异较大，为了更全面地分析沪股市场个股系统性风险的时变性，本文根据中国证监会《上市公司行业分类指引》的分类标准，参考2014年上市公司行业分类结果，将沪股通的所有标的股分为制造业、采矿业、房地产行业、建筑业、交通运输与仓储业、金融业、农林牧渔等大行业，并利用随机抽样的方法在各行业中选取部分股票作为本文研究的样本股。本文选取157个涵盖各行业的沪股通标的股为研究对象，使用Choice金融数据终端，采集2014年1月到2015年4月所有样本股前复权之后的周收盘价数据，以及上证A股指数的周收盘指数。 首先，利用收集到的数据求得所有样本和A股指数的周对数收益率 (7) 然后，求出考察时段内(一月内)样本股的周收益率和对应指数周收益率的相关系数的平方 ，即第 个样本在 月的系统性风险占总风险的比重。观察期内 个月。在 的基础上，当月市场的系统性风险占总风险的比例，即为已发行上市的全体样本股的系统性风险比重的平均值 (8) 其中 为所有样本股的个数。由此，共可得到16个月的市场系统性风险占总风险的比例，如表4所示。 根据表中数据画图，如图7。 2014年11月17日沪港通正式启动，因此沪港通开通前即2014年1月到2014年9月，由图可知系统性风险占总风险的比例稳步下降；2014年10月是预计沪港通开通的时候，但由于种种原因启动被延迟，造成了股价的下跌，市场系统性风险增大；沪港通开通后即2014年11月到2015年4月，从上述市场系统性风险占总风险的比例走势图可以看出，该时期系统性风险比重波动很大，但2015年4月系统性风险比重达到最小。这说明，沪港通的开通在一定程度上加快了市场系统性风险占总风险比例降低的速度，但同时也增大了它的波动性。 3.4. 事件研究法 为研究沪港通对上海证券市场的影响，选取沪股通标的股355个。定义沪港通正式启动的公告日2015年11月10日为第0日，选取样本股公告日前后共127天的交易收益率(考虑红利的再投资收益率)，和上证A股指数公告日前后共127天的收益率，数据来源于国泰安数据库。 运用市场模型 ，利用公告日前第90天到第10天的数据做回归来估计每种股票的 、 ，共得到355组数据。根据公式 ，计算出各个样本股每天的超额收益率。为了消除单个公司个别的影响，求出平均超额收益率(AAR)和累计超额收益率(CAAR)，并利用对累计超额收益率是否显著不为零进行检验，平均超额收益率和累计超额收益率画图，见图8。 Table 4 Ratio of systematic risk in total of Shanghai A-share market from Jan 2014 to Apr 201 月份 2014/1 2014/2 2014/3 2014/4 2014/5 2014/6 2014/7 2014/8 比例 0.681042 0.635368 0.518269 0.500392 0.507586 0.467235 0.485376 0.342789 月份 2014/9 2014/10 2014/11 2014/12 2015/1 2015/2 2015/3 2015/4 比例 0.380518 0.677909 0.435446 0.309497 0.355240 0.667814 0.471960 0.230707 表4. 2014年1月到2015年4月上证A股市场系统性风险占总风险的比例 图7. 上证A股市场系统性风险占总风险的比例走势图 图8. 沪港通公告期间计算的平均超额收益率和累计超额收益率 由图8可以看出，沪港通公告日后第15天以后平均超额收益率和累计超额收益率的波动均变大。从累计超额收益率的均值和检验结果来看，从发布沪港通公告日前第10天至公告日后第37天这段时间内，参与沪港通的样本公司每天的累计超额收益率都不能显著地大于0，这说明样本公司的股东在这段时间内不能显著地获得超额收益 [ 4 ] 。