『証券経済学会年報』第 57 号別冊
第 94 回全国大会
学会報告論文「アジアの株価指数の時系列分析」

『証券経済学会年報』第 57 号別冊「アジアの株価指数の時系列分析」

小原篤次

長崎県立大学国際社会学部
１． はじめに
２． 先行研究vi
中国の金融市場iでは、クロスボーダー人民元取引は2009 年 7 月から始まった。さらに人民元は 2016 年 10 月
から IMF の SDR 構成通貨入りをした。人民元の変動幅は狭く、短期資本移動は規制されているものの、段階的に様々な規制緩和が続いた。資本市場では、上海と香港市場の株式相互取引は 2014 年 11 月 17 日から開始された。さらに、米国株価指数算出会社の MSCI は 2017 年 6 月 20

まず、VAR モデルを用いた株式市場に関する連関性に関する先行研究をサーベイする 。
Soydemir(2000)は、世界的なショックに同時に反応する可能性があるとして、VAR モデルで検証した。期間は日、中国本土Ａ株を 2018 年 6 月から同社の新興国株指数に組み入れると発表している。
そこで、本報告は、中国株式市場の動きが香港株式市場や東南アジア株式市場に波及するのかということを明らかにすることを目的とする。本報告では、中国、香港、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピ

1988 年 12 月の最終週から 1994 年 9 月の第 2 週までの合計 297 週。新興市場は、アルゼンチン、ブラジル、
メキシコの中南米 3 市場、先進市場は米国、ドイツ、日本、英国の 4 市場。新興 3 市場は国際金融公社 (IFC)の月次および週次の株式市場指数を用いた。米国は S&P500
指数、その他先進 3 市場は Financial Times Actuaries

ンiiの 7 つの株式市場を対象に、影響を検証している。
分析期間は 1992 年～2021 年、分析には日次の終値を用いた。分析対象とした株価指数は、中国は上海総合指数、香港はハンセン指数、シンガポールは MSCI シンガポール
指数（現地通貨建）iii、マレーシアは FTSE Bursa Malaysia
KLCI 指数、タイはバンコク SET 指数、インドネシアはジWorld Indices (FTAWI)を用いている。現地通貨建てである。
この研究では、主に米国市場で発生した株式市場の動きが中南米の 3 つの株式市場にどの程度伝達されるかを調査するために、4 変数 VAR モデルによって推計された。

ャカルタ総合指数、フィリピンはフィリピン総合指数である。
本報告の構成は次の通りである。まず VAR モデルを中心に株価の連動性に関する先行研究をサーベイする。次に、分析手法、使用した各国の株価のデータについて説明
し、時系列的な推移と基本統計量を調べ、データの定常性

インパルス応答関数（IRF）の結果は、分散分解（VDC）と一致しており、共和分および無条件相関の検定とも一致しています。 すべての新興市場で、「独自の」ショックは最初の 1 週間以内に伝達されている。アルゼンチン、
ブラジル、メキシコの中では、メキシコが最も米国の影響を受けるという結果になった。

をチェックするための単位根検定を行う。さらに、各国市場の共和分検定、インパルス応答関数iv、分散分解vなどの分析を行い、中国、香港、東南アジアの株価連動性を考察する。

Sheng and Tu(2000)は、Johansen (1988) の多変量共和分検定と誤差修正モデルを、Granger の因果性検定を用いて、各国の株式市場の変動がアジア通貨危機でどの程度、影響しているかを分析した。対象の株価指数は 12 種
類で、米国の S&P 500 とアジア・太平洋地域の日本の日経 225、香港ハンセン指数、シンガポール・ストレート・（１） VAR モデル

タイムズ（STI）、オーストラリア（ASX All Ordinaries）、
韓国総合指数（KOSPI）、台湾加権指数（TWSE）
、クアラル

1-2-1

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

ンプール総合指数、マニラ総合指数、バンコク総合指数、
ジャカルタ総合指数、上海 B 株指数で、日次の終値を使用した。期間は、1996 年 7 月 1 日～1997 年 6 月 30 日まを検証している。日次で初値と終値データを用いて次の 3つの変数を作成した。(1）は他の先行研究でも用いられる対数値の前日差、(2)は同日の終値と初値の差（一日の動でをアジア通貨危機前とし、1997 年 7 月 1 日～1998 年 6月 30 日をアジア通貨危機の期間とした。日次データは自然対数とした。休日は前日の終値とした。Granger の因果性検定によると、アジア金融危機では、韓国に次いで米国市場が大きな役割を果たしている。 一方、アジア市場は3 市場(香港、韓国、中国)のみが米国市場にフィードバッ

きが分かる）、(3）は初値と前日終値の差である。とくに(3）の変数で、アジア市場取引終了後の影響も考慮している。
RCCt=logCPt−logCPt−1(1)
ROCt=logCPt−logOPt(2)
RCOt=logOPt−logCPt−1(3)

クをもたらし、アジア金融危機は東アジアの株式市場のみに影響を与える域内危機ではなかったとしている。

株式市場はじめ金融市場に関する時系列分析に関する

Li et al.(2022)によると、上海と香港の相互取引は、
北行取引（上海）と南行取引（香港）の 2 つの部分に分かれている。すべての上場銘柄ではなく主要な銘柄が対象となっている。北行取引の対象株式には、上海証券取引所
180 インデックスおよび 380 インデックスを構成する

分析は分析手法、使用データで改善を続けている。
投資家が通常、懸念するのは上昇リスクより下落スク
である。Lu(2014)では、二値反応(binary response)モデ
ルを用いて、米国 S&P500、日経 225 平均株価における極度ダウンサイド・リスク(extreme downside risk)がオーストラリア（ASX All Ordinaries）、中国（上海総合指数）、

銘柄、ならびに香港の投資家が自由に取引できる上海証
券取引所に上場されている A + H 重複上場株式が含まれている。 他方の南行取引の場合、ハンセン総合大型株指数およびハンセン総合中型株指数を構成する銘柄、な
らびに A + H 重複上場株式が含まれている。2014 年 11
月 17 日で北行取引が 568 銘柄、南行取引が 268 銘柄、追香港、韓国、シンガポール、台湾の 6 市場の極度なダウンサイド・リスクに与える影響を分析した。期間は 2000
年 9 月 4 日から 2009 年 4 月 17 日で、米ドル換算した日
次データ（対数）の変動率を用いている。分析結果は、日米両国の極度のダウンサイド・リスクは、アジア太平洋地域の 6 つの市場すべてにおいて極度の損失の可能性を予加・削除を繰り返して、2019 年 12 月では北行が 576 銘
柄、南行が 328 銘柄ある。
2014 年から 2019 年までの期間、Li らは、株価指数・
セクターリターンに対する個別銘柄の相対株価である、
Stock Price Synchronicity（株価シンクロニシティ）を用いて上海と香港の相互取引が及ぼした影響について、測する重要な能力を有している。オーストラリアは、
S&P500 の極端な下方リスクに対してアジア太平洋地域で最も高い感度を示しているが、シンガポールは日経平均の極端な下方リスクに対して最も脆弱である。対照的に、中国本土市場は、米国または日本市場の極端なダウンサ
イド・リスクの影響を最も受けにくいとされていた。

取引対象となった銘柄と取引対象外の銘柄を比較することで、株価への影響を分析している。データ頻度は週次を用いている。Stock Price Synchronicity は、中国本土のような新興市場は先進市場に比べて情報の非対称性か
ら、個別銘柄の業績よりも市場全体のから株価に影響を受ける傾向があることを分析する指標としてつかされて分析対象となるデータは 1980 年代の年次、月次、週次から、金融市場の連動性の高まり、コンピューターの高度化から高速取引が拡大している。Datastream、Bloomberg、
ロイター、S&P などデーターベースの普及もある。欧米や日本など先進市場では、ミリ秒単位でのティックデータも提供されている。アジアや新興国市場については現在いる。このため、相互取引の対象となった銘柄の総資産（対数値）、負債、総資産の対数値、ROA、筆頭株主の保有比率、国有企業ダミー、大手監査法人ダミー、工業ダミーなどとコーポレートガバナンス指標も含めて Stock
Price Synchronicity とを回帰分析している。相互取引の対 象 と な っ た 上 海 上 場 株 式 は Stock Price

でも、日次のほか、週次の研究も少なくない。
Komatsubara et al.(2017)は、copula-GARCH モデルで、
上海総合指数、ハンセン指数、日経 225 平均株価、韓国総合指数の 3 市場（現地通貨建て）を対象にして、1995
年 1 月 2 日から 2013 年 1 月 30 日までの期間で、連動性

Synchronicity を低下させる効果を確認している。

（２） VAR 以外の研究

1-2-2

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

３． データ分析

表 3 基本統計量：2014 年 11 月 17 日～2021 年 12 月 31日

分析に使用した株価指数の期間は1992 年1 月から2021
年3 月までとする。
日次データでそれぞれ異なる祝日は、祝日前の終値を用いている。分析には対数値を投入している。上海香港相互取引開始（2014 年 11 月 17 日）前後
で 2 区間に分けた。つまり、1992 年 1 月 1 日～2014 年 11
月 14 日、2014 年 11 月 17 日～2021 年 12 月 31 日である。
分析対象とした株価指数は、中国は上海総合指数、香港はハンセン指数、シンガポールは MSCI シンガポール指数（現地通貨建）、
マレーシアはFTSE Bursa Malaysia KLCI指数、タイはバンコク SET 指数、インドネシアはジャカ
ルタ総合指数、フィリピンはフィリピン総合指数である。
図表内では、基本的に、上海=CHN、香港=HKG、シンガポ
ール=SGS、マレーシア=MYS、タイ=THA、インドネシア=IDN、フィリピン＝PHL と ISO の 3 桁で表示されている。
（１）株価の基本統計量
各市場の株価指数の基本統計量は表のとおりである。
具体的には、表 1 は全サンプル期間（1992 年 1 月 1 日～
2021 年 12 月 31 日）、表 2 は上海と香港市場の株式相互取引前（1992 年 1 月 1 日～2014 年 11 月 14 日）、表 3 は上海と香港市場の株式相互取引後（2014 年 11 月 17 日～
2021 年 12 月 31 日）における基本統計量をそれぞれ示している。
表 1 基本統計量：1992 年 1 月 1 日～2021 年 12 月 31 日
CHN

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

Mean

7.51109.6761

7.16577.00706.75467.30848.0559Median7.62159.74617.20747.03086.80107.26757.9792

Maximum

8.714710.4089

7.7046

7.5471

7.51708.81339.1115

Minimum

5.67938.36576.23095.57105.33425.5092

6.8869Std. Dev.

0.57070.44920.28220.38970.55001.09180.6445Skewness-0.6226-0.5516-0.5989-0.4173-0.5297-0.0092

0.0591

Kurtosis2.86422.44042.47542.18152.11631.35791.6921

7829

7829

7829

7829

7829

7829

7829

Observations

表 2 基本統計量：1992 年 1 月 1 日～2014 年 11 月 14 日
CHN

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

Mean

7.33829.5282

7.09676.8803

6.57356.89647.7939Median7.36309.5291

7.09496.8563

6.59666.50097.7796

Maximum

8.714710.36217.70467.54577.46958.56538.9082

Minimum

5.67938.36576.23095.57105.33425.5092

6.8869Std. Dev.

0.54540.41020.28610.36080.50570.91920.5028Skewness-0.3250-0.3878-0.2290-0.0732-0.28440.46610.3519

Kurtosis3.05022.49162.28512.45452.06151.74182.3953

5969

5969

5969

5969

5969

5969

5969

Observations

CHN

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

Mean

8.065310.15097.3872

7.4136

7.33588.63048.8967

Median8.058810.16077.41397.41757.35708.66698.9098Maximum

8.549910.4089

7.56777.5471

7.51708.81339.1115

Minimum

7.80429.81577.0722

7.10646.93198.27838.4389Std. Dev.

0.11460.11600.0911

0.0667

0.09750.1161

0.0993

Skewness

0.7468-0.3874-0.5390-0.6404-0.8234-0.5368-0.9809

Kurtosis4.83132.60172.50503.97273.70292.26034.2239

1860

1860

1860

1860

1860

1860

1860

Observations（２）単位根検定：ADF 検定・PP 検定
分析にあたって、単位根（unit root）を持つ経済変数間でモデルなどを作ると、互いに無相関であっても有意な t 値や決定係数が観測される「みせかけの回帰（spurious regression）」が起こる可能性があるため、このような非定常な変数を用いた推計は時系列分析では意
味のないものとなってしまうvii。
そのために、単位根検定が用いられる。本報告は、ADF（拡張 Dickey-Fuller）検定と PP（Phillips-Perron）検定を使用し、「トレンド項と定数項を付きのケース」、「定
数項のみ含むケース」の２通りの方法により検定を行う。
最適ラグの次数は SIC 基準により自動選択した。
検定結果（表 4）は、中国と香港は ADF 検定の「トレンド項と定数項付きのケース」、PP 検定の「トレンド項と定数項付きのケース」においてそれぞれ 1％有意水準で、単位根が存在するという帰無仮説は棄却されている。
また、中国は ADF テストおよび PP 検定の「定数項付きのケース」において 5％有意水準で、香港は ADF テストおよび PP 検定の「定数項付きのケース」において 10％有意水準で、単位根が存在するという帰無仮説が棄却された。
ただし、それ以外のすべての変数はすべてのケースにおいて 10％有意水準で単位根が存在するという帰無仮説が棄却されない。
さらに、１階の階差をとり、単位根検定を行っている。
この結果（表 5）は、すべての変数について１％有意水準
で単位根が存在するという帰無仮説は棄却された。
すべてのデータの定常性が満たされ、各変数は次数が１の和分Ⅰ⑴であると見なすことができる。今回の分析
では、使用データの定常性を満たすため、データの１階の階差をとっている。

1-2-3

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

表 4 単位根検定：レベル
ADF検定
変数

取引開始 1 カ月前の 2014 年 10 月 17 日～2021 年 12 月 31日（表 8）について共和分が存在しないという帰無仮説が棄却された。

PP検定

CHN

トレンド項＋
定数項-4.1673***-3.0349**

トレンド項＋
定数項-4.1784***

ラグ

3

3

14

13

HKG

-3.9663***-2.7980*-3.9789***-2.7959*

ラグ

0

0

5

9

SGP

-2.8405-2.3574-2.9093-2.3913

ラグ

1

1

14

14

MYS

-2.2948-1.8346-2.3160-1.8412

ラグ

6

6

4

5

T HA

-1.5870-1.0332-1.6872-1.1381

ラグ

2

2

23

23

IDN

-1.9535-0.9788-1.8788-0.9675

定数項

定数項-3.0464**

ラグ

1

1

12

12

PHL

-1.7732-1.2537-1.8096-1.2659

ラグ

1

1

19

19

表 6 共和分検定：1992 年 1 月 1 日～2021 年 12 月 31 日
帰無仮説 対立仮説

PP検定

CHN

トレンド項＋
定数項-85.4212***-85.4154***

トレンド項＋
定数項-85.7675***

ラグ

0

0

12

12

HKG

-88.4049***-88.3946***-88.4115***-88.4003***

定数項

定数項

0

0

9

9

SGP

-83.8005***-83.8025***-83.8872***-83.8903***

ラグ

0

0

12

12

MYS

-36.6525***-36.6503***-83.0441***-83.0470***

T HA
ラグ
IDN

5
-58.0364***1-77.0991***5-58.0360***1-77.1023***8-83.9680***21-76.9350***

最大固有値
検定

5%境界値

r=0

r<=1

159.4

150.6

50.2

50.6

r<=2

109.2

117.7

32.1

44.5

r<=2

r<=3

77.1

88.8

24.1

38.3

r<=3

r<=4

53.0

63.9

20.8

32.1

r<=4

r<=5

32.1

42.9

17.1

25.8

r<=5

r<=6

15.1

25.9

8.9

19.4

トレース
検定

5%境界値

最大固有値
検定

5%境界値

r=0

r<=1

154.6

150.6

53.5

50.6

r<=1

r<=2

101.1

117.7

29.9

44.5

r<=2

r<=3

71.2

88.8

28.2

38.3

r<=3

r<=4

43.1

63.9

15.0

32.1

r<=4

r<=5

28.0

42.9

13.3

25.8

r<=5

r<=6

14.7

25.9

8.9

19.4

-85.7664***

ラグ

ラグ

5%境界値

r<=1

帰無仮説 対立仮説

表 5 単位根検定：1 階の階差変数

検定

表 7 共和分検定：1992 年 1 月 1 日～2014 年 11 月 14 日***は1％、**は5％、*は10％水準でそれぞれ単位根が存在するという帰無仮説が棄却されることを示す。ADF検定はSIC、PP検定はBartek.lett kerrnelによる。

ADF検定

トレース

表 8 共和分検定：2014 年 11 月 17 日～2021 年 12 月 31日
帰無仮説 対立仮説

8-84.0099***22-76.9386***

ラグ

0

0

6

6

PHL

-78.3831***-76.84745***-78.4810***-78.4855***

ラグ

0

0

15

15

***は1％、**は5％、*は10％水準でそれぞれ単位根が存在するという帰無仮説が棄却されることを示す。ADF検定はSIC、PP検定はBartek.lett kerrnelによる。

（３）共和分検定
ここでは、Johansen テストを用いて共和分検定viiiを行うこととする。各株価指数の長期的均衡関係を確認するために、共和分検定を行う。
全期間の 1992 年１月１日～2021 年 12 月 31 日
（表 6）、
上海と香港市場の株式相互取引開始前の 1992 年 1 月 1 日～2014 年 11 月 14 日（表 7）、上海と香港市場の株式相互

トレース
検定

5%境界値

最大固有値
検定

5%境界値

r=0

r<=1

161.6

150.6

45.0

50.6

r<=1

r<=2

116.7

117.7

39.0

44.5

r<=2

r<=3

77.7

88.8

30.3

38.3

r<=3

r<=4

47.4

63.9

25.6

32.1

r<=4

r<=5

21.8

42.9

12.0

25.8

r<=5

r<=6

9.8

25.9

6.8

19.4

（４）インパルス応答関数
インパルス応答関数では上海香港相互取引開始前後で2 区間に分けた。つまり、1992 年 1 月 1 日～2014 年 11
月 14 日、2014 年 11 月 17 日～2021 年 12 月 31 日である。20 期のラグをとっている。
前半の中国のインパルス応答関数は、1 標準偏差の自己ショックに対して、1 期 0.0235、2 期 0.0242、3 期以降 0.0241。香港で 1 期 0.0000、2 期 0.0003、3 期
0.0004、シンガポール 1 期 0.0000、2 期 0.0003、3 期
0.0005。

1-2-4

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

後半の中国のインパルス応答関数は、1 標準偏差の自己ショックに対して、1 期 0.0142、2 期 0.0147、3 期以降も 0.01 台である。香港で 1 期 0.0000、2 期 0.0005、3

次に東南アジアのシンガポールである。
前半のシンガポールのインパルス応答関数は、1 標準
偏差の自己ショックに対して 1-10 期平均が 0.0102、11-期 0.0005、シンガポールで、1 期 0.0000、2 期 0.0004、
3 期 0.0003 である。
以上のように、中国については、1 標準偏差の自己シ
ョックが前半より後半でやや低下したものの、他の市場のショックに対する反応が前半・後半ともに極めて低い。

20 期の平均が 0.0100 である。すでに見た中国や香港より自己ショックの値は低い（図 3）。
後半のシンガポールのインパルス応答関数は、1 標準
偏差の自己ショックに対して 1-10 期平均が 0.0066、1120 期の平均が 0.0057 である（図 4）。前半より低い。
次に高いのは前半・後半ともに香港である。前半の香次に香港を確認する。前半の香港のインパルス応答関数は、1 標準偏差の自己ショックに対して、1 期
0.0159、2 期 0.0160、3 期 0.0161 である（図 1）。
後半の香港のインパルス応答関数は、1 標準偏差の自己ショックに対して、1 期 0.0098、2 期 0.0099、3 期
0.009629 である。対して中国は 1 期 0.0061、2 期

港で 1-10 期平均が 0.0082、11-20 期の平均が 0.0083 である。さらに、後半の香港で、1-10 期平均が、0.0049、
11-20 期の平均が 0.0045 となっている。
では、中国はどうだろうか。図 3・図 4 のように、前半はシンガポール以外の東南アジアの水準にあり、後半では香港に次ぐ水準が明確になっている。数値は、前半0.0055、3 期 0.0055（図 2）。

の 1-10 期平均が 0.0010、11-20 期の平均が 0.0009 である。これに対して、後半では、1-10 期平均が 0.0027、
11-20 期の平均も 0.0027 である。
シンガポール、香港は前半より後半で水準が低いものの、中国は後半で高まっている。

図 1 香港のインパルス応答関数：1992 年 1 月 1 日～
2014 年 11 月 14 日
Response of HKG,1992-2014
0.0180

図 3 シンガポールのインパルス応答関数：1992 年 1 月
1 日～2014 年 11 月 14 日

0.01600.01400.01200.0100

Response of SGP,1992-2014

0.00800.01200.00600.01000.00400.00800.00200.0000
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.0060MYS

0.0040-0.0020
CHN

HKG

SGP

THA

IDN

PHL

0.0020

図 2 香港のインパルス応答関数：2014 年 11 月 17 日～
2021 年 12 月 31 日

0.0000
1

2

3

4

CHN

Response of HKG,2014-2021
0.01200.01000.00800.00600.00400.00200.0000
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.0020
CHN

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.0020

PHL

1-2-5

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

図 4 シンガポールのインパルス応答関数：2014 年 11
月 17 日～2021 年 12 月 31 日

表 10 インパルス応答関数（2014 年 11 月 17 日～2021
年 12 月 31 日）シンガポールと中国の差PeriodCHN

1～5-0.01338 -0.00530 0.00407 0.00100 0.00100 0.00065 0.00114

0.00706～10-0.01227 -0.00492 0.00362 0.00088 0.00091 0.00044 0.00134

0.006011～15-0.01124 -0.00471 0.00319 0.00071 0.00075 0.00020 0.00142

0.005016～20-0.01031 -0.00452 0.00280 0.00057 0.00061 0.00000 0.00147

Response of SGP,2014-2021
0.00800.0040

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

注：20 期を 4 つの期間に分け平均値を算出したうえで、
SGP-CHN で計算した値。

0.00300.00200.00100.0000
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

シンガポールを除く東南アジア 4 市場については、前半・後半の期間ともに、おおむね自己ショックの次に香（５）分散分解
分散分解は、ある変数の予測誤差の変動がどれだけ自己の影響によるものか、どれだけ他の変数によってもたらされたかを示すことができる分析方法である。取引時

港の水準が高い。例外は後半のインドネシアとフィリピ
ンにおけるタイのインパクトである。インドネシアでは
11-20 期、タイが香港の水準を上回っている。フィリピ
ンでは 17-20 期、タイが香港の水準を上回っている。
また、シンガポールを除く東南アジア 4 市場について、いずれも中国のインパクトは前半より後半が水準をの終了時間は上海のあと、香港とインドネシア、マレー
シアとシンガポール、そしてタイの順番になっている。
分散分解のラグの長さは 20 期としている。
自国市場のショックを受ける割合は、中国については
2 つの期間で他の市場より圧倒的に高い。
香港は前半、自国市場のショックを受ける割合が高高めている。ただし、後半の水準としては、シンガポー
ルが中国から受けるインパクト値が他の 4 市場よりも高い。
後半において、香港と中国の差はシンガポールのほか、フィリピンで近づいている（表 9）。
さらに、後半において、シンガポールと中国を比べる

い、しかし、後半、自己市場のショックを受ける割合は低下し、代わって中国の影響を受けやすくなっている。
シンガポールは、自己のショックが低下する一方で、中国と香港のショックは上昇した。

-0.0010
CHN

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

と、東南アジア 4 市場の中で、インドネシアで両者の差が少ないことがわかる（表 10）。
表 9 インパルス応答関数（2014 年 11 月 17 日～2021 年
12 月 31 日）香港と中国の差PeriodCHN

1～5-0.01349 0.00424 0.00220 0.00186 0.00158 0.00143 0.00222

6～10-0.01289 0.00439 0.00211 0.00179 0.00156 0.00144 0.00219

11～15-0.01235 0.00443 0.00193 0.00167 0.00153 0.00140 0.00198

16～20-0.01184 0.00445 0.00177 0.00156 0.00150 0.00137 0.00179

HKG

SGP

MYS

THA

IDN

PHL

注：20 期を 4 つの期間に分け平均値を算出したうえで、
HKG-CHN で計算した値。

４． おわりに
本報告は、中国株式市場の動きがどのように香港株式市場や東南アジア株式市場（シンガポール、マレーシ
ア、タイ、インドネシア、フィリピン）に影響するのかについて分析を試みた。
1992 年１月以降 2021 年 3 月までを、上海と香港市場の株式相互取引が開始した 2014 年 11 月 17 日を節目に、前と後に分けた。上海株式市場は香港も含めて他市
場からの影響は小さいことが析出した。上海株式市場は前半より後半の期間で、香港に対する影響が顕著に高まったことがわかった。香港ほどではないが、東南アジア
5 市場についても、いずれも中国のインパクトは前半より後半が水準を高めている。
「表 9 インパルス応答関数（2014 年 11 月 17 日～2021 年 12 月 31 日）香港と中国の差」および「表 10 インパルス応答関数（2014 年 11
月 17 日～2021 年 12 月 31 日）シンガポールと中国の差」で示したように、市場による影響の違いはある。

1-2-6

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

中国と香港市場の関係のほか、東南アジア 4 市場について、香港、シンガポール、中国の影響の詳細な分析
は、モデル、データ、期間などを変えながら、今後の課

松浦克己・コリン・マッケンジー[2012],『EViews による計量経済分析[第 2 版]』東洋経済新報社。
Foroohar,Rana, [2019],"Year in a word:

題としたい。

謝 辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K01815、石井記念証券研究振興
財団、長崎県立大学学長裁量研究費の助成を受けたもの

Decoupling," <https://www.ft.com/content/42aa26641c12-11ea-9186-7348c2f183af>.
Johansen, S. [1988],"Statistical Analysis of
Cointegration Vectors." Journal of Economic
Dynamics and Control, 12 (2-3): pp.231-254.
Komatsubara, T., T. Okimoto, and K. -I Tatsumi.

です。データは神戸大学、立教大学から提供を受けている。
証券経済学会全国大会、日本証券経済研究所株式市場研
究会、証券経済学会九州部会、日本金融学会関西部会、日本金融学会西日本部会、神戸大学などでの報告の機会、さらに、馬心宇氏、坂井秀吉氏から、貴重なコメントをいただきましたことに感謝申し上げます。

[2017],"Dynamics of Integration in East Asian
Equity Markets." Journal of the Japanese andInternational Economies,(45),pp.37-50.
Li, Q., X. Liu, J. Chen, and H. Wang. [2022],"Does
Stock Market Liberalization Reduce Stock Price
Synchronicity? —Evidence from the Shanghai-Hong

参考文献
小原篤次[2022],「中国と香港のベンチマークの株価連動性」『研究紀要』（長崎県立大学国際社会学部）第 7号、34-38 頁。

Kong Stock Connect." International Review of
Economics and Finance,(77),pp.25-38.
Lu, Liu,[2014],"Extreme downside risk spilloverfrom the United States and Japan to Asia-Pacificstock markets, “International Review of Financial
Analysis,(33),pp.39-48.

刈屋武昭・前川功一・矢島美寛・福地純一郎・川崎能典[2012],『経済時系列分析ハンドブック』朝倉書店。
露口洋介[2019],「為替管理と人民元の国際化」小原篤
次・神宮健・伊藤博・門闖『中国の金融経済を学ぶ』ミネルヴァ書房。
露口洋介[2022],「為替管理と人民元の国際化」小林尚MSCI[2022],”Market classification – MSCI,”<https://www.msci.com/our-solutions/indexes/marketclassification>.
Sheng, Hisao-Ching and Anthony H. Tu, [2000],” A
study of cointegration and variance decomposition
among national equity indices and during the朗・山本博史・矢野修一・春日尚雄『アジア経済論』文眞堂。
内藤友紀[2010],「2008～09 年の日本における株式価格
下落について : VAR モデルによる要因分析」『關西大學
經済論集』第 60 巻第 1 号、1-18 頁。
張艶[2010],「アジアの株式市場における連関と構造変

period of the Asian financial crisis,” Journal ofMultinational Financial Management, (10), pp.345365.
Soydemir, G., [2000],” International transmission
mechanism of stock market movements: Evidence fromemerging equity markets, “Journal of化」『経済学研究』第 76 巻第 5 号、143-170 頁。

Forecasting,19(3), pp.149-176.

i 金融市場、資本市場については露口（2019）、露口iv インパルス応答関数は、VAR モデルに与えられた（2022）を参照。
ii 図表内では、基本的に、上海=CHN、香港=HKG、シンガポール=SGS、マレーシア=MYS、タイ=THA、インドネシア=IDN、フィリピン=PHL と
ISO の 3 桁で表示されている。
iii シンガポールの代表的な株価指数はストレート・
タイムス指数である。ブルームバーグからは、他の市場と同期間のデータが得られず、MSCI シンガポー
ル指数（現地通貨建）を利用した。

イノベーション（衝撃、ショック、ノイズなどとも呼ばれる）がその変数にどのように波及していくかを示すことができる（刈屋・前川(2010)80 ページ）
。イン
パルス反応とも呼ばれる。イノベーションの大きさは
通常、1 標準偏差とされることが多い（松浦・マッケ
ンジー（2012）239 ページ）v （予測誤差の）分散分解は、VAR モデルにある変数の予測誤差の変動がどれだけ自己の影響によるもの
か、どれだけ他の変数によってもたらされたかを示す

1-2-7

『証券経済学会年報』第 57 号別冊

ことができる（刈屋・前川(2010)80 ページ）。
vi 小原（2022）から引用。
vii 内藤（2010）7 ページ。
viii 階差を１階とると定常になる非定常過程はⅠ⑴（１階の和分過程）であり、Ⅰ⑴変数同士の線形結合が定常過程（すなわち I(0)）となる場合において、共和分の関係にあると定義される。変数が共和分の関係にあるということは、各変数が大きく乖離することなく、長期的に一定の関係に収束していくというものである（張（2010）152 ページ）。

1-2-8