中国股市主要股票指数的联动分析
殷 玲
(江南大学商学院，江苏 无锡 214063)
【摘 要】本文运用因果分析技术(Granger因果模型和矢量误差校正模型)对我国沪、深股票指数之间以及
沪、深股指与主要板块股指之间的关系进行了实证分析，得出了它们之间存在协整关系的结论．
即它们之间存在长期共同发展趋势。
【关键词】股票指数；Granger因果关系；协整关系；VEC
【中图分类号】F830．91 【文献标识码】A 【文章编号J 1006—5024(2005)03—019l一02
随着全球经济一体化进程的加快，国际证券市场中，主
要股票市场之间以及股票市场内部各类股票指数呈现出越
来越明显的共同运动趋势。
在本文中，我们将通过因果分析技术来研究我国沪、深
股票指数之间以及沪、深股指与主要板块股指之间是否存在
协整关系，即是否存在稳定的动态长期均衡关系。
一
、理论和模型介绍
关于因果分析有二类模型：一是 Granger因果模型；另一
个是矢量误差校正模型。
1．Granger因果模型。Y由 X Granger因果产生 ，如果 x有
助于预测Y的值，或者说如果x的滞后变量的系数在统计上是
显著的。但“X Granger产生 Y”并不意味着 Y是 x的结果。
Granger因果性的定义不同于并且弱于通常意义下的因果关系。
2．VEC模型。协整模型是 1987年，恩格尔(Engle)和格兰
杰(Granger)首创和导出的一种新的因果检验方法。二个非稳
态的时间序列是长期协整发展的，如果他们之间存在一个静
态线性组合。如果统计上存在二个变量之间的协整模型，我
们说此二变量存在长期均衡关系。为了检验二变量是否存在
协整关系，我们仅需检验并找出在统计上二变量线性组合的
残差是否是静态的。
误差校正模型(ECM)是协整模型的衍生，对二个存在协
整关系的变量，依据恩格尔和格兰杰的理论 (1987)，X对Y
的因果关系能够建立，如果变量 x的滞后差分的系数或者二
变量的协整方程的一阶滞后误差项在统计上是明显的。既然
变量存在协整关系，那么描述他们关系的任何方程，都应包
括一阶滞后误差项。
矢量误差校正模型 (VEC模型)是多变量的ECM模型，
一 个 VEC模型是矢量自回归模型(VAR)]JI]上误差校正项(协
整方程)得到的。
一 个带有多个变量的cI(1，1)型VEC模型，其各方程可
如此构造：将每一变量看成是它自己的滞后差分，其他内生
变量滞后差分以及误差校正项的函数。
仅当所有的滞后差分的对数的系数(F检验)和误差校正
项(t检验)为零时，基础假设(不存在因果关系)才能被接受。
二、实际数据分析 ：
(一)数据。本文中，我们采用 1991．1．17—2002．12．3l
的上证指数、工业类指数、商业类指数、地产类指数、公用事
业指数和综合类指数以及深成指、深圳工业、深圳商业、深圳
地产、公共事业和深圳综合指数 (在某一时期相关指数若不
存在，用 NA替代)的13收盘数据。
(二)因果检验。为了进行因果检验，首先，我们应进行单
位根检验，来检验数据本身，其一阶导数或更高阶导数是否
是静态的。
1．单位根检验。我们采用ADF(Augmented Dickey Fuller)
和菲力普 一皮尔松 (Phillips Pe~on)检验，并且二种检验都采
用二种形式进行，即：仅带有一个常量和同时带有常量和趋
势的形式 。
ADF检验基于下列回归方程：
P
Ay， a0+ 一l+a1I+
．
B，Ay⋯ +8
式中：8．是被认为是带有 0均值和定方差的静态误差
项。当 为负值并在统计上是显著的，拒绝基础假设(变量 Y
是动态的)。滞后差分长度 P是使 8．为白噪声的最小值。最优
长度的选择标准是Schwarz(SIC?)标准。同时菲力普一皮尔松
检验与ADF检验基于相同的回归方程(不带有滞后差分)。
根据单位根检验，我们发现所有数据本身都是动态的，
但一阶导数是静态的。因此，我们可进行I(1)Granger因果检
验和协整检验。
2．Granger因果检验：
(1)tsz和LSCH的格兰杰(Granger)因果关系检验，见表l。
从检验的结果，我们可得出结论：LSZ和 LSCH之间只存
在单向的格兰杰因果关系，上海股市波动对于深市的波动具
【收稿日期】2004一l1—23
【作者简介】殷 玲，江南大学商学院管理科学与工程系讲师，研究方向为企业管理和证券分析。
2005．3 ENTERPRISE ECONOMY
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新制度经济学的基本理论及其现实意义初探
表1：LsZ和LSCH的格兰杰lGranger)因果关系检验结果
原假设 F一统计量 概率
不存在从 ISCH到LSZ的格兰杰因果关系 O，728 O．勰29
不存在从 Lsz到 KSCH的格兰杰因果关系 l6．39 0．0000
注：从滞后 l阶到滞后 9阶，Pl的值 均大于 0．3，P2的值 均，1、于
0 001。
有引导作用。
(2)上海股市内部各股指之间的格兰杰(Granger)因果关
系检验，见表 2。
表2：上海股市内部各股指之间的格兰杰(Granger)因果关系检验结果
原假设 其他变量
Lsz格兰杰因果产生 LsGY．LsDC
ISGY格兰杰因果产生 ， Y，KSDC，LSZH
KSSY格兰杰因果产生 LsZ，ISGY，KSDC，KSZH
KSDC格兰杰因果产生 KSZ，KSGY，KSSY，KSP，LSZH
KSP格兰杰因果产生 LsZ．KSGY，LKSY，KSDC，KSZH
KSZH格兰杰因果产生 LsZ．LsP
注：LSZ；LSGY；KSSY；LSDC；KSP；KSZH分别是上证指教、工业类指
教、商业类指数、地产类指数、公用事业指数和综合类指教的对数值。
从检验的结果，我们可得出结论：上海股市内部各股指
之间普遍存在双向格兰杰因果关系，各分类股股指对大盘股
股指的波动均具有引导作用。
(3)深圳股市内部各股指之间的格兰杰(Granger)因果关
系检验，见表 3。
表3：深圳股市内部各股指之间的格兰 (Granger)因果关系检验结果
原假设 其他变量
KSHC格兰杰因果产生
KSHGY格兰杰 因果产生 LsHC，LsHP，KSHZH
KSHSY格兰杰因果产生 LsHC，KSHGY，KSHP，LsHZH
KSHDC格兰杰因果产生 LsHC．KSHP，KSHZH
KSHP格兰杰因果产生 KSHC，LsHDC，KSHZH
KSHZH格兰杰因果产生 LsHC
注：KSHC；KSHGY；KSHSY；KSHDC；KSHP；KSHZH分别是深成指、
深圳工业、深圳商业、深圳地产、公共事业和深圳综合指数的对数值。
从检验的结果，我们可得出结论：深圳股市内部各股指之
间普遍存在单向格兰杰因果关系，各分类股股指对大盘股股
指的波动均具有引导作用。
3，协整检验。为了进行协整检验，我们必须选择最优滞
后长度，否则结果是不可信的。根据共识，首先，我们通过变
化变量的滞后长度，估计非差分变量序列的 VAR模型，然后
使用SIC原则选择最优滞后长度，最后，运用E—views进行
协整检验。
(1)LSZ和 LSHC之间的协整分析。对于这一数据组，最
优滞后长度为 1。协整检验的结果如下：
根据以上结果，我们说这一数据组存在协整方程。协整
方程为0：LSZ一0．8765LSHC。上述标准化的协整方程表明
上证指数和深成指之问存在长期动态均衡关系。
(2)上海股市内部各股指之间的协整分析。通过协整分
Johansen 协整检验
***表示显著水平为 1％ **表示显著水平为 5％
析，我们认为这一数据组存在两个协整方程。第一个协整方程
为 0=LsZ一0．589LSGY一0，057LsSY一0．07LsDC一0．089
LSP一0．197LSZH一0，097，上式表明各分类指数的向上波动
均有导致上证指数上扬的作用。
(3)深圳股市内部各股指之间的协整分析。通过协整分
析，我们说这一数据组存在四个协整方程。第一个协整方程
为 0：LSHC一1，496LSHGY一0 154LSHSY一0．12LSHDC+
0．55LSHP+0．22LSHZH，上式表明深圳工业指数、商业指数
和地产指数的向上波动均有导致深成指上扬的作用，而深圳
公共事业指数和综合指数的向上波动却会导致深成指下挫。
4．建立 VEC模型。序列之间存在协整关系表明我们可
采用VEC模型进行因果分析。
(1)Lsz和LSHC间的VEC模型：
VEC模型估计
变量 0 ∑D(KSz)．．， ∑D(KSHC)
注：***(**)表示显著水平为 1％(5％)；大括号内的数值为
t统计值，方括号内的数值为 F统计值
上述结果表明上证指数的波动对深成指具有引导作用
(第二个方程的误差校正项为统计显著的)，而反之，则不成
立，这与 LSZ和 LSCH的格兰杰因果关系检验的结果吻合。同
时，两者过去的波动都将分别影响现时的波动。
(2)深圳股市内部各股指间的 VEC模型：
从表中可看出，深市各分类股指的波动共同影响深成指
的变化，但无法区分各个指数对深成指的作用大小 (因为仅
有误差校正项为统计显著的)；商业指数的波动将导致工业
指数同方向的变化；商业指数和地产指数相互作用；公共事
业指数受到所有指数波动的影响；深圳综合指数也受到各类
股指及地产、公共事业和本身前期股指波动的影响；结果与
格兰杰因果关系检验的结果基本吻合。
(3)上海股市内部各股指间的 VEC模型：(略)
其结果与格兰杰因果关系检验的结果基本吻合，上市各
分类股指的波动共同影响上证指数和综合指数的变化，同时
工业指数，地产指数和上证指数 (综合指数)本身的波动对其
影响较大；与深市显著不同之处在于上市公用事业指数几乎
不受其他指数波动的影响。
三、结论 ：
1．上证指数和各分类股指之间存在着双(-V~4~65页)
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汽车生产企业绿色营销研究
制、生产过程的现场管理方面，尽量采用循环利用、再资源
化、综合利用技术；最后是清洁的产品方案，改善产品使用过
程对人体健康和生态环境所产生的不良影响和危害，使产品
失去使用功能后易于回收、再生、复用等。绿色产品涉及产品
生命周期的全过程，上海大众把汽车的设计、制造、试验、销
售和售后服务的整个过程作为绿色汽车的完整要素来处理，
制定了“同步规划，同步实施，同步发展，积极采取新技术，开
发新产品”的战略规划，正努力将企业建成符合“环保、安全、
节能”要求的现代化绿色轿车生产基地。
4．塑造绿色企业形象
汽车生产企业要改变传统企业只重经济效益不顾环境
利益的状况，可通过制定环境管理规划和环境管理制度，加
强对企业经营全过程的环境管理，对企业进行 “绿化”，使之
成为绿色企业。企业的“绿化”工作可从以下几个方面人手：
(1)设立绿色机构，组织和实施环境管理工作。企业的绿化工
作必须由主要负责人牵头，组织专门机构，对企业生产经营
全过程进行有效地控制，以杜绝对环境的破坏。(2)制定环境
管理规划，有计划 、有步骤地“绿化”企业。从污染综合防治、
环境科技研究、环境监测举措 、环境管理手段等方面出发，制
(上接第 192页)
订出具体的行动方案，有计划、有步骤地调整企业的业务范
围，在“绿化”现有业务的同时，逐步淘汰高污染、高能耗的产
品，开发新型的绿色产品。(3)建立健全企业环境管理制度，
保证企业绿化工作的有序进行。在集中治理的基础上，企业
要将环境管理工作纳入日常的管理工作之中，形成制度化的
规范管理。(4)开展全员培训和教育。通过培训和教育，使全
体员工树立绿色观念，掌握 “绿色”技术，按照环保规范的要
求开展各个方面的工作，自觉、有效地投身于企业的绿化工
作中去。(5)实施全过程的“绿化”管理，使企业绿化工作落到
实处。从资源、产品的开发及生产过程，到产品的定价、分销、
促销、服务过程，都要将环境因素作为十分重要的因素来加
以考虑，并体现对生态环境的保护。
参考文献：
Il】万后芬 ．绿色营销 【M】．北京：高等教育出版社，
2000．
【2】魏锋，魏宁．企业绿色化一2l世纪企业持续竞争力
之源【J】．经济问题探索，2004，(3)．
【责任编辑：昱 文】
变量 0 ∑D(LSHC)。一i∑D(ISHGY)。一。∑D(LSHSY)。一i∑D(LSHDC)。一i∑D(LSHP)。一。∑D( 仍 I)
注：***(**)表示显著水平为l％(5％)；大括号内的数值为t统计值，方括号内的数值为F统计值
向格兰杰因果关系；同时，深成指和各分类股指之间亦存在
着单向格兰杰因果关系。
2．上证指数和深成指之间只存在单向的格兰杰因果关
系，并且两者之间存在长期动态均衡关系，上海股市波动对
于深市的波动具有引导作用，而反之，则不成立。
上海股市内部以及深圳股市内部各股指间均存在协整
关系。
参考文献：
【l】杨渺等．A、B股指波动的Granger因果关系分析【J】．
数理统计与管理，2003，(1)．
【2】陈守东等．主要股票市场指数与我国股票市场指数
之间的协整分析【J J．数量经济技术经济研究，2003，(5)．
【3】俞世典等．主要股票指数的联动分析 【J】．统计研
究，2001，(8)．
【责任编辑：昱 文】
2005．3 ENTERPRISE ECONOMY
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