F飞2001年第8期统计研型FNo. 8 筑拥Bl42 S阳市ticalRe阳、主要股票指数的联动分析合世典陈守东黄立竿ABSTRACT In this paper, we analyzed stock price index dala and tested the dynaIl c change of slock prile indexes in some countries by unit rools testing and Granger causation 陀lationtesting and created a veclor autoregressions system. 关键词:单位接;VAR摸重;楼整检验;方差分解股票指数作为一种统计指数，其本质功能是用后筐进行回归，再将Y只对Y的滞后值进行回归O然后就能用一个简单的F检验来确定X的涝后值平均值的变化来摇述泼票市场的动态变化，这是任是否对第一个回归的解释能力有显著的贡献。如果何一种般票指数都必须具备的基本功能。在现实中贡献显著就拒绝原假设，认为数据X与Y的原因相经常发现的几大股票市场的指数是先行的指数，存一致。检验在着某种格互影响的关系，市场参与者都努力寻求用罔幸样羊的方法Q如何通过股票市场的指数部变化去建立各国股票市表1单位根检验:(滞后2期}场波动关系模型。本文通过对几个主要股票市场间的影响关系的研究，做出一些实证分析Off列名ADF值序旬名ADF值本文所使用的数据都取自复旦大学的路透信息LnDJ 卒 系统。使用1998-9 -29 !í楚2α)()-1Q-23的道琼斯LnHS 卒 指数、恒生指数、纳斯达克指数、自经指数与上证指LnNS 数目数据，其中截掉了各个市场未同时开市的数据争LnRJ .LnRJ e 留下423个日数据用于分析。用LnDj，LnHS、LnNS、LnSZ -0.织元 岳3Ln及I、LnSZ分别代表道琼斯指数、恒生指数、纳斯达检验X是否为引起Y变化的原因的过程如下G克指数、日经指数、上还指数取完自然对数的序列。首先，检验"x不是引起Y变化的原因"的康假设，对一、单位根栓验和E果关系栓验下列两个回归模型进行估计:无限制条件回归:表1给出了五个序列的ADF单位根位验的结果。ADF检验结果显示各个指数的对数序列含有单Y = SaiY,-i +三M‘+εs位很，对数差分序列不含单位根，IlPLnDj、LnHS，有限制条件的回归:LnNS、Ln町、LnSZ均为1(1)序列9Y =三Jat飞z叫为考察序列之间的影响关系，我们对LnDj，LnHS、LnNS、LnRJ、LnSZ的一阶差分序列做了因果然后用各回归的残差平方和计算F统计量，检验苦，关系检验。采用Granger和Sims的因果关系检验法cß"…，自血是否同时显著地不为G。如果是这样，就基本方法是:检验一个变量对预测另一个变量有没拒绝"x不是引起Y变化的原因"的原假设。然后，有帮助的原假设。如，要检验"x不是引起Y变化的检验"y不是引起X变化的原因"的原假设，做同样原因"的原假设，把Y对Y的滞后值以及X对Y的滞的回归估计，但交换X与Y.检验Y的滞后项是否显??췲랽쫽뻝㐲뛟춳却㈰乯㊡훷폡돂믆䅂䥮瑨灡慮獴灲楮獯捯牯瑥?癥慵獹맘막욽뫎뺭퓚죧뎡뗄놾쾵횸쫽쇴䱮뿋튻뇭맻캻캪䱍믹폐풭뫳좻쫇릱폃떥탲䅄ꆪꇷ桬볬쫗쿂컞夽椽祬穔ꎦ뻜椽䱮?摡慮批畮捲?ꆢꎮ潴捴ㆣ䱮㢣䡓㊣乓ィ㦣博䥊灥楣浥瑯쇐䛖䥕〱?楳慬潣摥瑥瑨畮獴䝲?쿗톮案볆協욱뻹튻뎣ퟅ뫎늨펰컄춳쫽ㄳ쿂削횸ㆸꆣ룹乓뾼쾵놾냯틲횵뫳럱훂춬캻퇩쿞ꆪꎬ뻸믘볼䑊쿈횥?潲긹긵기긴乓긶呬긱瑡摹楴捡敡ꆢ쫘솢犣?楮牥敭䥓쏻削ꇆ慴쫀쓪祺?獴捨潦瑲楮慮牥쿔㠱㌶〱㔰㘵㠶㌸㌹〶獚㠷퇐剁횸횵훖랢쒳춨뚯쿬쯹ꆣꆢ쫽㐲䅄ꎬ달볬랽훺ꆱ뷸뻍뛔퇹룹壊솽훆昫폃ꆭꆰ맩湡灲畳瑥걷?杲ꎮ듊ꎺ튪㠹〱㜲㔲㘱㈵㜴㔸㘴㈶뗚敤慮潣楮楥?来污훸떥샍뚫뮪䍔?敳쫽뗄막쿖훖맽맘쪹뫣뻝㎸䱮ꆢ䚼뛔탲퇩램탐쓜뗚볬잷룶쳵憡ꇪ룷ꎬ碲妲맀浩楬楮慴楳뗤ꎺ볬摴㣆来?摥瑩뻍獩?楯ퟷ뇤욱뗄쿠막쾵폃짺ꎬ博ㄳ쯎쫽削쇐ꆣ쫇풭믘튻퇩랽볾뿚믊볆캻?硥潮뻜떥?퇩ꍋ막?瑩캪뮯횸벸뮥욱쒣뗄ㄹ웤헊럖뺭닮ꆢ횮닉ꎺ볙맩튻룶ꆰ램믘ꆣ쟒ꎬ?뻸룹캻ꆰ튻살쫽듳펰쫐탍퇐㤸훐ﶾ뇰횸럖䱮볤튬폃볬짨ꎬ룶믘禲ꆣ⣖ﷆ쒣맩뗄쫇떫풭捡룹碲볬훖쏨뚼막쿬뎡ꆣ뺿뻝ꆪꆢ뷘?듺쫽탲博뗄䝲퇩ꎬ퓙볲맩볙믊춺탍ꎺ닐럱붻욱ꆢꎻ짨믊춳쫶뇘욱뗄놾ꎬ뚼㦡쓉뗴쏓뇭ꆢ킵퓊쇐뻹펰慮튻죧냑붫떥쟒뇤뷸ꎺ닮춬뮻泐퇩噁볆막탫쫐맘횸컄ퟶ좡ꨲ쮹쇋?뗀짏쑁뺸늻캪쿬桒来룶ꎬ沣秖뗄뷢ﷆ웚뮯쟒탐⮡욽쪱壓횸뫍죏늡횸욱뻟뎡쾵쫽춨돶ퟔ㦵듯룷훎쟭횤䑆몬䤨맘犺뇤튪겶뮶ꎬ쫍?뗄맀랽쿔勄ﷆꎬ캪왦쫽쫐놸뗄ꎬ맽튻뢴봲뿋룶쮹횸틲떥ㄩ쾵쵓솿볬푹푬쓜뇤풭볆뫍훸ꏐ?쫽쫽ꎬ뎡뗄횸쫐뇤뛔킩떩〰ꏓ캻룊탲ꆢ業퇩솦뮯틲ꎺ汩볆뗘볬뻝춣맻뇤웤뗄믹쫽뎡뮯벸쪵듳ァ썌좡룹ﶵ쇐컒玵풤ꆰ훍살폐쯣늻ꆱ퇩磓믐䱮뮯塴맘놾뚯쫇닎좥룶횤톧ꨱꆢ캴湄췪볬쒶ꎬꆣ쏇쓒닢墲뫳훍좷쿔풭맽䛍캪妵뗄귕뗄ꎬ훊첬릦쿈폫붨훷럖뗄ァㄳ춬䪡뫣ퟔ퇩퓊벴뛔博쇭믊횵뫳뚨훸틲돌튻뎼풭쓖쾵﮼풭릦뇤쓜탐헟솢튪컶슷ꨲ뺭쪱ꉌ짺좻뗄䱮﮹튻쟒틔횵碵ꆱ죧웁ꏈ볙춺볬뗄ꎻ솪풭틲쓜뮯ꆣ뗄뚼룷막춸㎵횸뾪湈뛔뷡䑊䑹?룶ﷆ벰뷸쓖릱쿂뾣짨틲퇩쫇ꎬ퓚횸얬맺욱탅쒵쫽쫐厡킺ꆢ튻떼뇤碶탐춺쿗풭ꆣꆱ⭥겼쿠뚯폃헢쿖쫽솦막쫐쾢샇폫뗄ꉌꆢ곓䱮솿ꎬ푹믘ꆣ볙쟕좻ퟶ잷뮷뷗쫇쪵ꎬ톰욱뎡짏쫽湎쓉탲킵䡓폐뇤뗄맩?죧짨뫳춬붲죎훐듦쟳쫐볤?횤뻝厡쮹쇐ꆢ닮ꢡ쎻뮯훍ꆣ맻튲?念ꎬ퇹럖볙횸?듯ꆣ뗄ꎡ겾횽럖짨꺣??ꎬ컶탲?뛔쇐ퟶ쇋틲맻
俞世典等:主要股票指数的联动分析43 表2民果关系检验结果m = 1 m=2 原假设F工StatisticProba lity F工st田isticProbability IRHS东是LRDJ的原因 LRDJ不是IRHS的原因 -09 17侃437.岳E-08 LRNS不是坷的原因。. 岳不是的原因 岳 却不是应DJ的原因。.吉 LRDJ不是刻的原因岳 -07 -06 不是LRDJ的原因 毡.84158LRDJ不是的原因岳 LRNS不是IRHS的原因 -09 -08 IRHS不是LRNS的原因ω4 。∞争"不是的原因。.白 不是却的原因 事 不是IRHS的原因 。ω IRHS不是的原因 。.不是应娼的原因 。. 应NS不是幻的原因 -07 -06 不是LRNS的原因 岳 不是的原因 1. 76110 不是的原因。.争 O.∞281 不是的原因叙约 著地不为0。某种影响关系。我妇可以把五个序列作为一个弱外表2给出了LRDJ、u部队LRNS、LR划、LRSZ因果生的系统来处理，为此我们对它们建立VAR模型。首先我们来确定VAR模型的阶数，采用I及方法确关系检验结果。LRDj，LRHS、LRNS，LRRJ , 1丑SZ分别定VAR的阶数。为lnD}.lnHS、LnNS、LnRJ，lnSZ的差分序列。结果LR = -2(logl(l) -!og(2)), = -2( -表明指数之闵存在因果关系:道琼斯指数的变化是5581.但8)= > ~.四2>)= 恒生指数变化、日经指数变化的Granger原因非常显LR = -2(Jog(2) -!og(3)), = -2(-著:其它指数变化对上证指数变化的Granger原因不显著，只在m=l，a=10%时可以认为道琼斯指数变5585 .655) = < ~.OS(划= 化、恒生指数变化与纳斯达克指数的变化是上证指通过LR的值可知建立VAR(2)模型是合适的。数变化的Granger原困:道琼斯指数与纳斯达克指数之间几乎互不影响，这与样本时间段内道琼斯指数X，φ。÷φ'ZX'_l+φ'3X，_z + U, 与纳斯达克指数经常背离有关。其中:X, = (LNDJ, , LnHS, , LnN坑，b甜"LnSZ，)，φ。为一常数向量，也与现为方程的自回归系数矩阵，二、VAR模型和协整关系检验U, = (E1."龟，υ忆，龟，口气J辅臣的分析我们已经得到LnD}，LnHS、LnNS、对上面的模型进行参数估计得到剖参数估计值如LnRJ、lnSZ均为I(I)序列，并且几个指数闵存在着下:??췲랽쫽뻝폡㐳뇭틲洽풭䘭偲䱒㊣ィㆣ㌵㒣侣즾㈵㚣㎣ꆮ㖣ㄲ훸맘캪뫣쿔뮯쫽횮폫뛾잰䱮쒳짺쫗뚨㔵춨훃웤틔뛔쿂洽ㄷ㞣ㄲ㢣㒣ㄳ㊣?却潢긲긱긶ꎮ긷긵긴기길긳㎣긹䡓䑊削摩쫀?볙乓博瑴ꎺꎮ긶긲긱깏맻뗘㊸쾵䱮쏷짺ꎻ훸ꆢ뇤볤쓉쏦훖뗄쿈噁㷒㠱㠵맽㷅튻㴨짏慴慢㔰㌴㔵㤲㠲䗒㐲㘱㌱㘰㜸㌶ㄸ㤱㘲㘸㔶㐷〱㜲㐱㘴㜶㜵㠸ㄶ⠩㈳㤵㐳ㄹ㔷㌸㐸㤹㔸㘹긲㜷㈱㌳㜹〷㤳ㄴㄲ㜳㈲〲㤷㠰㈴㈵늻㜲䪲〶䖡〴䗒㜳ㄵ㔲뗤짨厲楳楬㈹㌴㜳㈱㈶묰㔵㜹㜶〹汬㜸㌵㘱㔶㤵㤱㜰㔳㔸ㄹ〰㠶㐳㈰〴㤸㐷㔰㌳㌸㐹㔴㤴㜴〶㈲㠷㈳㠸㐲〵㌲ㄷㄶ㠹㐱ㄴ㍬㘴㡬〷㐵㌰㤰맘늻볬䑊횸웤ꎬ뫣뮯벸쮹뗄ꆢ펰쾵컒劵묲ꎮ䱒똫뎣ꇪ쏦削乓博㐳ꨰ㘳묰㐱㜰㐲쫇㤵믊훐瑩楴?㌴噁뗈쫇믊볓?쾵䱒음캪퇩ꎮ쫽쯼횻짺뗄뫵듯럖䱮쿬춳쏇쒽⠱㘲㘵뫰沣?ꎺㄲ䱒음䑊䡓削乓剓勄볬ァ쭌뷡䱮횮뇤횸퓚䝲뮥뿋컶博맘살〹㠩㔩횵塼쿲겡쒣늻쫇훷Ⳍ乓䑊博瑬剎削䡓뗄媵ꎺ퇩?剄맻䡓볤뮯쫽湬慮늻횸ꏐ컒뻹쾵뒦좷ﶡ氨㴶⠲㴸뿉솿ꎣ탍튪풭뗄厵쓔뷡틲귒䪡ꆣꆢ듦뇤㴱来펰쫽쏇캪샭뚨?ㄩ㚣⧒ꎮ횪⯍ꎬ겡뷸막뗄풭쓔춺쫇䱒?욱맻풭틲귒ꉌ䱒䱮퓚죕뮯ꆢ狔쿬뺭틑䤨컒ꎬ噁튻긲뭬〵붨췖쪥탐훃췐횸틲?剈䑊乓뺭뛔愽폫귒ꎬ뎣ㄩ쏇캪勄汯ㄴ潧㐼솢쏒ꎮ닎削뷅즾쫽귕厡ꆢ맻횸짏쓉헢놳뗃탲뿉듋ꏐ木㺡⠳ꆶ噁묲폫ꆣ㴨뗄ꉌ䱒䱮맘쫽횤ꎥ쮹몵폫샫﮹떽쇐틔컒춵㈩뚣⤩〵刨⯒컘ꎬ맀솪뗄剎䡓瑴쾵뇤횸쪱듯샇퇹폐䱮ꎬ냑쏇쒽⦣꺡⠲㈩?캪ꇪ볆?뚯䱎厡ꆢ没ꎺ뮯쫽뿉뿋놾맘䑊늢컥뛔갽?㷒㔩쒣랽㎣뗃럖떼풭ꉌ䱒뗀뗄뇤틔횸맖쪱ꆣꆢ쟒룶쯼ﶣ튻㈵묲㴳탍돌꺡떽컶剒乓湓쟭䝲뮯죏쫽룊볤䱮벸탲쏇겲㈨⤽⠵㞣쫇뗄ꎣ䑊틲䪡ꆢ媵쮹慮뗄캪뛎?䡓룶쇐붨짓㔵㌷㔸긶뫏ퟔ겡닎ꉌ䱒쒲횸来䝲뗀뇤쓚ꆢퟷ솢썌㐸ꎮㆣ㔲쫊믘쫽ⲣ剳削쫽狔慮쟭뮯짋뗀䱮캪噁劷ꎮ㘵긶뗄맩맀嫒ꆢ훐뗄귒来쮹쫇릴쟭乓컊튻勄붷㔲?㈸ꆣ쾵볆䱒뇤狔횸짏쮹ꆢ듦룶ꏐㆡꆪ걌쫽ꎬ횵?博킡뮯잳귒쫽횤쯖횸퓚죵춡뻘떺죧럖ꎽ쫇ꏏ뇤횸룊쫽ퟅ췢?헳ꎮ湈뇰?ꎬꆣ?厣뮣걌湎厣뮣겢걌湓媡ꌩꎬ얶
44 统计研究(()\ () I 舍。=(括号中的为t统计值)() I 岳56侈.85)I 气。.013亨72()J ( 1.棚75()() -0ρ23768( ) ( ) 刷()\() (I雪.15)() ( -1. 79) ( -o.将门’ , = I ( ) 阅12()() 0α施261(0届(二)I () O.∞4155() 宝宝1()() ( ) I \. o.岳1142()仆.59)() () () J ( ( ) ∞80( ) () () ()飞I ( -3.但)( ) ( ) () () 也=I o.以8110()( ) () ( -0.汤∞52()() -0.∞3753( ) -0.领4743() (} () 飞( ) ( ) ( ) -O.αXJ780( -O.但4352( } 2表3绘出5个方程的Adj_R筐，说明5个囡归不存在的Granger原因。因此官既不能表明一个系函数的拟合是可接受的。由于各个指数都为1(1)序统的动态特征，又不能反映在样本期后各个变量之列，所以有必要考察指数之间是否存在着协整关系o间的影响程度。为此我们利用VAR中的冲击反应函数与预测误差的方差分解来分析系统中各个变量我们利用Joh四前n与Juselius的协整关系检验法，在之间的影响程度。表4绘出滞后4阶情况下的检验结果，结果显示他这里我fn采用最常用的方差分解方法。对于一妇没有协整关系，因此他妇之间没有协整关系也就个一般的VAR(m)模型可以表示为:是没有长期的关系，这样我妇就不能对它们建立π(B)z， =缸，VEC模型。Bm其中:π{剖1-11", B -1I"2B2 -…-宵m表35个方程的拟含情况那么:Z, = 11"-’ (B以=伊(B)v，=秽，十三伊jV_i 1œJJ) øœlS WNS h是1 1SZ 定义-个下三角矩阵5，满足55'= E( v,v; )。令n，在，柯uared在.9打吉75O.曹90149O.务泣 镇19= 5-'坞，那么E(n，n;)=ι，这样可以把VAR(m)模-吨uared§锦 O.织应310。. 型写成:S.主吨剧'事 '雪34怠。16叙19Lc唱Iikeli扭曲 887叙施 Z，三二伊:儿，Akaike AIC -5.只磁廷同其中以=rpiS -, (困此到=S-'是一个下三角矩碎)Schw四忽如那 贺泊 VAR系统中Zi对号序列的单个冲击的反应运数可Log Likelihood 以表示为:Akaike Infom盟tionCriteria SchW81Z Criteria 约63( ，(jJ筝"，…伊非磊，…(其中到..为矩辞rp;中的第i，j个元素〉表4协整关系检验结果Zi约H+ 1步领先预测的误差方差可以分解成由不同序列的冲击引起的方差。由号的冲击引起的误EigenvI挂出原假设差方差可以表示为:不存在协整关系二二伊;h2.三、冲击反应与方差分解对于我妇建立的VAR(2)模型，表5绘出了其它Granger因果关系检验可以认为是在样本区闵对道琼斯指数变动所产生的反应情况。表6绘出了内的因果关系检验。它只能表明样本期间内存在或各个指数预测误差方差的分解情况。从表5中可以??췲랽쫽뻝춳얶뒹훐⣀ꎯㆣ튻?䧒ꏜ泒曒뇭몯쇐컒쏇쫇噅㖸䱡뎻?뷅刭ィ䅤ꆪ卣㖣䱯䍲卥킭䕩늻죽䝲쓚侣㊣ꎮ〲㞡ꎺ㔲㤲〱〳〴볤횮헢룶ꎬ웤䋒䈲쓇뚨㵓탍婴湴椽噁틔偆⣆춬닮죕ꇆ뛔룷㈴ㄳㄵ〹〱㘵㠹〷㠵汬侣千䱩㔵㘰ꆪ?⭬ィ뇭氽ꎬ獱긹기侣㒣㖣桷?䅫䥮楴㈶㈵来㜷㠵ꆪ꺡㠷䑊꺰ㄴ㐳믘볆?ꢺ기ィ묰튻ꆢ䏄檣듦길긳〲⤩㤶㌳〰볤킴뇭㜹ㄸ㌸㈶㌹긹步㠱ꎮ긱侣㎸쫽ꎬ쏇㒸쎻?㒣헻慮뗄샯爨훐틥ꆫ勏탲랽폚뗀룶긷ꨴ쎴?没㜷긹ィ㜶㈰䱯긱긵慲긴慩景敲ꎮ慵湶㘳ㄷ뀵㌹긳긲기ꆢ젲긱㠩㜱㔲ꈲ㶡傡ꎬ㘳㤳ㄴ㔶㜲㤰긹㠹厣㈹汩ㄲ㐸㐵깏퇐엖〹기ꎮ긶ィ긳긱튻ꏐ깒퓚〶㘲㤩㈩㌶㤶㐲㔲ꆭ돉쪾ꇱ뽡〷㤲긹㔱㈲ㄴ?㌸㘵㐴〸㔹㌹〲步牭楡㈵㜲慬㐳㜴㜸㘴뗄쯹샻폐붳길맘来틲뚯펰폫컒냣풻ꎺ熣뗍쇐닮쟭횸ꎬ㈷〵㐸ㄴ㠱㤰깅㜶ㄶ步㐳㠸桯㘲㈵〰㜹㓷㘩ㄩ㦣⠰⣒ꇛ킶ꇱ灥?㐹㤲㌱㤳㔰㓁㌵㘲〶㜲㐳慴㐷㘶略ㄶ뺿킵㜵㈳〹ㄱ기〰ㄵ㌲㐲㐵ㄸ〳㠴ィ㌷㈵춡킭㈹㈶㜳⡯⠰펰튻ꎺ캪걐ꇱ돥?㠸㐳ꎮ㠰汩㞣潤㜸횵쓢틔폃킭뎤첵㌲쾵狒맻묰뗄첬쿬풤쏇⧃?룶계욶돖䠫뿉?쮹쫽ꇱ㈱㌳ㄱ?㤰㜳ꎮ㜸䅫䅉楯㠰기쎫ꎺ쪣敱桯㌱㈸ꆪ쓎⠱㜶㐸㐲㔷㠰㐹㤳〷㔸㜵㜴길〸㐱?煵헻㌸ㄲㄨ〨㌨⣒㌰쿬㝲⎣ꇱ?㔴ꎮ慩㈶ꇱ〨㘨룶뫏폐䩯춺헻웚쓄볬맘䝲쳘돌닢닉噁ꬽ⡢쿂쟃탎ㆲ돥틔붨횸풤畡潤?〶ꎮ㖣믷ꩴ㢣㠨ㄴ⠰㠸⣒㜨㠹〨㘨㔶㌨㤴㈨慲?步맘㔨ィㄶ묰⠲㔳㔷㐶돌ꆣ걬ꇱ㈸㴷쩪㶺뮣瑩?㌴길㔰㎣ィ랽쫇뇘桡맘뗄?퇩﮹慮헷뛈컳폃刨⤽죽둅뷁믷뇭솢쫽닢춳긴튻⣒ꎮ㐨묰ィ㈳敤쾵기긲죕ꆯꇱ潮?㔴⥪랴㜳犣겡긷긲긳拈㈳돌뿉튪湳뷗쾵맘쿇뷡?볬来ꎬꆣ닮ퟮ洩뷇⡉퓃틽쪾뗄뇤컳볆㘩ㆣ묰㠵튻ꎮ긶묳ィ㎣묲⣒㈰ㄩ㘳ꆰꆭꇱ㠩㈩?㤨ꆰꏎꇱ펦횵ィ기ꎮ⤰ㆣ㤰㘩길긹긵긱묱뗄뷓뾼敮쟩ꎬ쾵맻떼퇩긲긷?⦡狔폖캪뎣쒣튻뻘瑴ꯐ偆죔웰噁뚯닮ꇱ㈲ィꎬ?기ㄩ㜴ꎮ㠲〩㤩㤵㔩ⴰ⡂⣒ꪾꇱ䅤쫜달폫뿶틲ꎬꆣ귒늻듋랽폃탍헳溣꒲뗄ꎺ刨쯹ꇱ긹기ﴴ㔴⤰〶㘩?ィ㈵箣ꇱ檣뗄횸䩵쿂듋헢쯼ꎮ쓜컒닮뿉牬⦺彳먩킵?랽㈩닺ꇱ㤹〴㐴㈸ꎮ㤰기?랽겡ꇱ깒ꆣ쫽獥뗄쯻퇹짒횻ꏒ랴쏇럖랽틔ꎬ㵉쒵쓎닮쒣짺ꎮ〸ㄵ㐹쮷㠨㈰㈴㤵?ꇱꎯㄨ㔨㋖평횮汩볬쏇컒닮퓈쓜펳샻뷢뇭싺玣ꖸꆣ탍뗄럖ꎮ⦡㤨ꄽ?ㆣ㐰⠱㐱ꎬꆣㄹィ㜹떣폚볤畳퇩횮쏇쿎뇭쯋퓚폃살럖쪾ퟣ곕평ꎬ랴뷢긶ㄲꎮㄨꎯ럖ꉽ죕厡뫖ꎮ긱곋룷쫇뗄뷡볤뻍쏷ﲼ퇹噁럖뷢캪卓붲컥뇭펦쟩㐩⠲㔹ㆣ⦻냊킵ㄵㄩ뷢ꎮ⤰긷뗃룶럱킭맻쎻늻쟔퇹좲놾勖컶랽ꎺꆯ樂뗄㖸쟩뿶㤲槷⤰ィ쟒쒵㘶ꎮ㔩횸듦헻ꎬ폐쓜?놾믄웚킵쾵램㵅짒쒷돥뿶ꆣꎮ기⤰〱ꌽ뮸?룶쫽퓚맘뷡킭뛔鈴웚?뫳쒳춳ꆣ⡖풰듓풷믷ꎮㄵ㠸ꎮ㤹튻䚡ꎬ믘뚼ퟅ쾵맻헻쯼뻇볤룷훐뛔瑖텖ꚺ횽틽쯆뇭ꎮ㤳㔵㠷㠹㐰ㄨ맩캪킭볬쿔맘쏇쓚룶룷폚ꌫꎺ䅒싈꿊ꎬ웰㚸㗖ꎮ〲⠰⠴㎣䤨헻퇩쪾쾵붨?듦⢣ꮸ뇤듓룶튻⦡⡭ﶿ짓뗄킿ꇆﶽ〵ꎮꎮ긲ㄩ맘램쯻튲솢퓚솿?뇤ꏁ⧄즲컳짒⠱㘵믣㙐잾풪㈸㈩㖣?탲쾵ꎬ뻍믲횮솿ꎮ껂槓?쯘?길ꆣ퓚ꎮ낡?㤩?ꎮ?꠰ꎮꎮꎮꎮꎮꎮꎮꎮꎮꆣ?
禽世典等:主要股票指放的草震动分析45 看出外界对与道琼斯指数的一个冲击在第2期时就恒生指数的方差有大约80%由宫自身来解释，13%传遍了其它的市场。从表6方差分解情况看中国的离道琼斯指数变动来解簿，岳.7%由纳斯达克指数的上证指数受到外国股票市场的冲击非常小，大约变动来解释:日经指数的方差699毛由它自身来解95%的方差只能由它自身解释，3%由恒生指数变动棒，12号毛由道琼斯指数约变动来解释，'1串串纳斯来解籍，1%由道琼斯指数的变动来解释，上证指数达克指数的变动来解释，12%自恒生指数的变动来的变动可以认为不影响其它几个市场指数，这与中解释:道琼斯指数的方差有98%由其自身来解释。四、结论表5LnDJ对其它序列的冲击反应Period LNDJ LNHS LNJ可SLNRJ 11’lSZ 通过我的用数据分析的方法分析对中国的上泛8仄版划)0.(以浓)() 瓶盖其日0.(肌郑)()指数与其它四个主要的股票市场指数之间的相互关系的研究，可以得出以下的结论儿。外茵的股票市2 O.仅E防84-0.αlO532 -0.仅lO135-0.αJ0390 场对中国的股票市场〈上证指数)有Grange因果关系3 自∞1337-0.仪刷42-0仪lOl28-0.叹泊469但影响非常的小，同时中昂的股票市场对外国的股4 仅以-OS -0.创 -0.票市场Granger因果关系不成立;(2)主要股票市场5 。.仪坦白19-0.仪始 -05 -0.创lO55O指数的变化存在着某种相互影响的关系。出现这矜反应颊序:1到[)J凶部以HSLNRJ LNSZ 现象的原因主要与各国资本市场的开放程度、汇率昌市场的开放程度是符合的;而自经指数、恒生指政策、股票市场的规模等一些因素有着密不可分的数、纳斯达克指数都能对其它指数的变化作出一定关系。但本文只对各指数的时间序列做了数量分程度的反应;纳斯达克指数的方差有大约17%可以析，没有揭示各个指数变动的影响渠道，这有待于迸应道琼斯德数的变化来解释，80%由它启身来解释:一步的实证研究。表6备序列的方差分解LnDJ的方差分解Period . LnDLnHS h武fLnSZ J I 1锁).α>00O.仪Xω∞O.创X限>0。.αX划>0O.以泪α)()2 O.隶主段路5O.∞5716 3 啻 O.{盯 4 。.但475岳 岳2。.α>创σ735 O.α>5051 LnNS的方差分董事Period . LnDJ LnHS lNS ÚI.及1LnSZ 1 。α>00∞ 。α直以>0。.仪泊0002 。. 级>35O.∞1020 O.仍45393 17 .55355 事。.69353O.α>6951 O.锐如'5884 邸，纽 。.1353525 。.04712016.筑涉 级法 训HI??췲랽쫽뻝폡㐵뾴뒫짏㤵살뗄뇭桄健䱎唴汎?侣ꆪ튻ㆣ랴䥎맺쫽돌평뫣뇤쫍듯?쯄춨횸쾵뎡떫욱쿖헾맘컶룷䱮厣췵??戶ィ䥮扬桭즾栶ㄷㄶ㎣㞣ィ?㠱ㆣ㊣㜹物䡓乓卺ィ侣㖣긲博깅킡?㤸기ꎮ㠰긱䑊䥕䥬䫉쫀?펦깏ꎮ기侣ꆪ튻ㄸ긶긳ィ돶뇩횤ꎥ뷢뇤䪶쫐ꆢ뛈뗀짺뚯ꎬ뿋쫍맽쫽뗄뛔펰쿳닟쾵늽탲潤기ィ긳㕅ꎮ쯾侣ꆺ㈴?㔵㈳㥼㘲〰?㜸㌶㤴㐷㈱ㄲ기ィㄱ侣㈴긹ꎮ㠱㈲㔱긱㜳뗤쮳潤㘹㐲㞣〰기グ㥅튻?㠴긱ィㄹ㈹㌵㊣䐹ㄱ췢쇋횸뗄쫍뚯퓆뎡쓉쟭살ㄲꎻ컒폫퇐훐쿬ꆢꆣ쎻쇐㘲〰㔷기㈵〱㜵㈹〲〱ィ?㠱ꎮ侣〳〲㔴㌷〶㌱㌵㈰㤷㘷㔸ㄲ㘸〰㤸젳㌹㌳ㄲ㐶㜰튻㔱㔵〵뷡㘲⠩㤹㠸ㄵ긱ィ㤵기?㌵멢뗈탲랽㦡㌴?〰기侣㜶〶ㆣ㜳ㄸ㔳㤵㌵뷧웤쫽랽ꎬ뿉뗄쮹랴뷢ꎥ뗀쏇뺿맺럇䝲뇤풭막떫폐쪵?〰〵ꎮ侣ㄶ〴기ィ㜷?㔳㐴㐷〰ㄷ긳ィㄱ侣㈶⠩ꎺ닮?싛〰㔵기ィ〷㈷㐳긱侣㈹뛔쯼쫜닮沣틔ﳐ뾪듯펦횸뗄쫍평쟭폃ꎬ뎣慮뮯틲욱놾뷒횤랽?㠶〳기〸〰훷䱎럖㐲㠸기ィ?㈹㔴㈴긱㘳?㔹䐵㤹㠳〵〰폫뗄떽횻ꗓ죏럅뿋ꎻ쫽랽뗀뇤쮹쯄뿉막来듦훷쫐컄쪾퇐닮?㘶㐷기侣ㄶ㔵㈶튪䑊뷢?㜱ꎮィ〵?㜴㈱긵ㄳ?㈲긱뗀쫐췢쓜즵캪킵돌횸쓉뗄닮뇤죕쟭뚯뻝룶틔욱킡狒퓚튪뎡횻룷뺿럖막?㜱㠴㜶〱?㐸욱쟭뎡맺평샇늻쒳뛈쫽쮹뇤폐뚯뺭살럖훷뗃쫐ꎬퟅ폫뗄뛔룶ꆣ뷢?㔲??횸쮹ꆣ막쯼펰쫇뚼듯뮯듳살뷢뗄컶튪돶뎡춬﮹쒳룷맦쫽횸듓욱ퟔ맖쿬럻쓜뿋살풼뷢쫍랽뗄틔⣉쪱?훖맺쒣뗄쫽뇭쫐짭룊웤듓뫏뛔횸뷢㠰쫍뗄ꎬ닮랽막쿂쿖훐떲쿠뗈뇤솪뗄㚷뎡뷢ﶵ쯼?웤쫽쫍ꎥꎬ랽뇤ㄲ폐램욱ꓖ맺뮳뮥놾튻뚯뚯튻붲뗄쫍쒱벸ꎻ쯼ꎬ평㚣닮뚯ꎥ㤸쫐뷡룊직펰킩쪱럖룶돥ꎬ뛸횸랽㠰쯼긷㘹살평ꎥ뎡싛ﴩ막ꊣ쿬틲볤펰컶돥횽믷㎣꿀쫐죕쫽닮ꎥퟔ뷢뫣평뛔횸ꎺ폐욱묨뗄쯘탲쿬믷럇ꗓ뒽뎡뺭뗄폐평짭쫍짺웤훐쫽⠱䝲쫐㈩맘뾪쇐쟾퓚뎣즺횸뇤듳쯼살쓉ꎬퟔ맺횮⧍慮뎡훷쾵럅ퟅퟶ뗀뗚킡춣쫽뮯풼ퟔ뷢쮹㚣짭뗄볤来뛔튪ꆣ돌쏜쇋ꎬ㋆듖ꎬ𥳐곉ꆢퟷㄷ짭쫍듯긹뗄살짏蝹틲췢막돶뛈늻쫽헢?킹듳룊쿖헢뫣돶ꎥ살ꎬ뿋뇤뷢횤쿠쒹맻맺욱ꆢ뿉솿폐놾蝹풼ﶱꓖ폫짺튻뿉뷢ㄳ횸평뚯쫍뮥짆맘뗄쫐헢믣럖듽?룊훐횸뚨틔쫍ꎥ쫽쓉살ꆣ맘뇊쾵막뎡훖싊뗄폚?ꎻ뗄쮹뷸
46 统计研究续表6LnHS的方差分解Period . LnDJ LnHS LnNS LnRJ LnSZ O.仅xx阳o. ()()(焰。。2 3 。.046曹剪44 5 ω445 告.054688LnRJ的方差分解Period . LnDJ LnHS LnNS b浅1LnSZ i O.叙xx阴2 。.岳则 。.0326643 吉 71. 74021 4 侃∞4 驳)65 岳.85387岳 。.236285LnSZ的方差分解Period . LnDJ LnHS LnNS Ln及ILnSZ 鼠i 岳5岳亨秘4。.2028849争.385832 ω 0,160435 3 企94231仪珍岳571.岳 4 。.1276429岳015335 1.盼如∞ 反应颇序:LNDJLNNSL湾HSLNRJ U可SZ参考文献[7]董文泉等《经济周期泼动的分析与预测方法)，吉[1]王耀东《上证分类指数的VAR研究)，(数量经济林大学出版社，19争8年。与技术经济研究)，1999年第3翔。[2] Johannsen, S. (I988) Statistical analysis of coir叫磁ion作者篱介:俞世典，男，1978年生，毕业于吉林大vecto臣，}oumal 01 ECOruJl眈Dyrwm四αndC01 rol, 学商学院，现，为复旦大学管理学院，数量经济专业硕12(肘，231-54.士研究生。[3] The econometric modelli.喀吃ffina配ialtime ser白，Ter›?幸守东，男，1955年生，吉林大学商学优教授，经ence C. Mills, Cambridge University press 19雪3.济学溥士。[4]张晓领《计量经济分析)，经济科学出版社，2仪泪。黄立华，女，1963年生，中国人民大学本科毕业，[5]Robe豆, Daniel 1. Rl斟nfeld，(计量经济吉林大学经济学硕士，碗，任教于吉林大学经济管理模型与经济预测)，机械工业出版社，19骋。学院。[6]. Box相dG. M. Jenkins著，顾岚等译《时间序列分析预测与控制)，中医统计出版社，1997(责任编辑:石庆运)年。??췲랽쫽뻝㐶춳탸健厣桄瑮?桒䱮梳桎ꆯ랴䱎닎嬱폫嬲慮潦敯癥䕣䑹ㄲ嬳散浯瑩獥敮䎣啮灲ㄹ嬴嬵䲣쒣嬶䞣탲쓪嬷쇖ퟷ톧쪿돂볃믆벪⣔ィ䍯䱮案桒捥깅獺㊣博侣乓䡓敳物䑊녳慬楮潮湡摥깍楶㤳깐볆뇭?桎䪵펦쓍기㤵㠳ㄲィ뾼巍벼嵊捴⠶嵔晩巕嵒깒탍嵇쇐ꆣ嶶듳헟짌퇐쫘톧솢쇖풺湴浥ꎮ긶ㆣ㖣潤긳㊣긱ィ䡓?桒棆潤祳瑥潭浩汬敳楬敲楮㈹ꎮ侣㌹ィㄴ㠲ㄶ긲퇐?쒷뗄쮳䱎㌱긴ィ㔸긱㤱긵㘵기㤹牯컄쫵潨潲⦣桥湡엏潢畢폫럖귎톧볲뺿뚫늩뮪듳ꆣ캱뗄?㌷㤲기㈸㠹긳㜳ㄳꎮ㔸㈳긲楳杲楣捳整楮ꎬ汳獩摹㈳㌹기〴㘳侣㤵㤸㘴㈱ꎮィ뺿붲랽탲博沣?㤳〰㜰㌳ㄲ㜳㠷㢣㤹〲ィ쿗ꮶ뺭慮慴玣긲物湣呥ꎮ瑹ﻡ敲捫楮䖣䩥컶쓈돶뷩풺짺ꎬ쪿톧랽?㐵⢡㔹㈵기㠱〸〰㖣㘴㌸ィ?〰㈱ꎮ㖣㈶길㜴㠸긷ィ닮ꎺ?뼰㜱㐷ꎮィ〰㈰길㔸㈳긹侣楯犡䍡ꎬ닮ꮡ볃湳걊㍬楡벡晥깐湫풤ꪵ냦ꎺꆣ쓐얮뺭궣?〰긷ィ㔷ꎮ㔶긱㤷〰?㔹㠵긳ィ횽㔸㤹㤷기侣럖㤵㘵긱䱎浢䑡㌰㔷기ㄲ㘰㈲㠰㜵ꎮィ럖?〷㐱갰㠰⠩㜵㌲기ㄱ㌶㘰ㆣ뛉퇐敮潵튻뚼汤풤楮닢좡짧폡쿖ꎬ볃뫊뷢䑊物湩?㤴㐶ꎮ㚣ㄳ㜸기ㆣ?㌰㔴ꎮィ㘷㘶㈴㜱㐳기侣뷢?㤹㜱긳ィ㌹ㄶ㈹긶쿖뺿ꎬ牮㔴摧웁敬닢䉯珖폫뚾쫀캪ㄹ톧꿇?㐳㔹긳㤷㐵ꎮ〹긲㤶㤴㠲〸기ィㄲㄷ?㐲㠷긱?㘳㈳ㄲ㔰㜴ㄱ㘵㜰ꎮィ꒷ꆷ厣憣뾾ꆶ뿘궼ㄹ뗤뢴㔵쮶?ㄴ㔳기㜹㠴㤵〲ㄱ㈵㐴ㆣ?㤳ꎮ㚣ㄱ㠸기㊣?㈷㘰ꎮィ㔹㈸㜰㜳기훀ꎬ긨꽯궼볆겹훆쏖㤸떩쓪쪿촩?㤷긷ィ㐵긶㠲㌳긴?㐴㤵긲㘳㜰ꎮ㠷긳㤶㤵ㄹ기〰㘸긱ィ?㤲㌱쎷솿믺쯡ꆷ?쓪쓐듳짺ꎬ?㌶㤲㘶〱ㄲ㈹㌷ꎮィ?㘰㔴㠹㘱기ㄱ㠸㈷ㆣ㎣?㔴㈹ꎮ㚣㠴〱기ィ?㘸㕬㌱ꎮ㘴기긲ィ룊㤹㠸훎뺭킵낵ꎬ?ꆣ톧쿖?길ィ㔳㌷긳㤵?㠰㤸ꎮ㤱ㄱ긱㜵㔳긲?㠱㤸ꎮﶵ쓪⥓볃릤죒훐ꢶㄹ맜벪죎?㜲㠱㐵㤰?㠷㌶㈴ㄸ?㔰㌶㠹쑖뗚瑡랣튵맺꾵㜸샭쇖뷌?㈸㐴??䅒㏆瑩겾돶뛊춳쒷쓪톧듳죋폚퇐?獴궼냦놼볆훎짺풺톧쏱벪뺿?楣쎿짧돶ꎬ짌듳쇖ꆷ慬웑ꎬ냦뇏쫽톧듳ꎬꞳㄹ짧꒲튵솿풺놾톧ꆶ㤹ꎬ폚뺭뷌뿆쫽ꆣㄹ붷벪볃쫚뇏솿㤷ꢡ쇖ꎬ튵맜뺭갲랣듳튵ꎬ샭볃〰겼쮶ァ??
