1、国际石油价格与中美股票市场间的信息溢出研究 摘 要：本文采用最新发展的非线性 Granger 因果检验 非参 Tn 统计量，对国际石油价格冲击与中美股票市场间的信息溢出展开研究。结果表明，国际石油价格和中美股票市场指数存在显著的非线性动态变化特征，传统的线性 Granger检验存在明显偏误，国际石油价格与中国股票市场虽然不具有线性溢出关系，但是国际石油价格冲击对中国股票市场具有显著的非线性影响，而且中国股票市场对国际石油价格也具有微弱的非线性先导作用。与此相对，国际石油价格与美国股票市场之间存在显著的线性和非线性双向溢出关系。 下载 关键词： 国际石油价格；股票市场；信息溢出；非线性 Gran
2、ger 因果检验 中图分类号： F832.51 文献标识码： A 文章编号： 1000-176X（ 2015）02-0044-08 一、引 言 随着中国经济的快速发展，中国的石油消费总量日益增长， 1993 年中国成为石油净进口国， 2003 年中国超过日本，成为全球第二大石油消费国，随着中国城市化的推进和经济的快速发展，中国对石油的需求也将不断增长，从而对进口石油的依赖度也会越来越高。中国原油进口金额在 2012 年已达 2 206.7 亿美元。而且，除 了 2009 年因为受到国际金融危机的影响，原油进口额有一个比较明显的降幅外，中国石油进口额 19962012 年具有显著的上升趋势，这意
3、味着中国经济受到国际石油价格波动的影响会越来越明显。同时，股票市场是宏观经济的晴雨表和风向标，股票市场价格一定会受到国际能源价格的影响。而且，一个成熟有效的股票市场能够反映人们对未来经济基本面的预期，股票市场价格对国际能源价格也应具有先导作用。 中国股票市场经过二十多年的发展，目前已成长为全球第二大股票市场，也是最大的新兴市场。但是，中国股票市场的 “ 政策市 ” 特征和高投 机性仍然存在。，虽然经过股权分置改革，中国股票市场的有效性得到显著提升，但目前中国股票市场在很多方面还不太成熟，管理也待进一步规范完善。那么，中国股票市场能够反映中国经济对进口石油的依赖性吗？国际石油价格对中国股票市场的
4、影响力有多大？而且，中国经济快速发展提高了对全球石油的需求量，中国股票市场是否对国际石油价格也具有信息溢出效应？对这些问题的回答，不仅有助于中国监管当局制定科学合理的宏观金融监管政策，而且有利于中国政府准确地评估国际石油价格波动风险，保障能源安全，为进一步深化国内石油定价机制改革提供理论依据 。 目前针对中国股票市场与国际石油价格的研究还很缺乏 -。而且，现有大部分研究都认为国际石油价格对中国股票市场整体的影响不显著，这有别于国际经验。同时，国内外学者大都采用 VAR 或 VECM 模型，就国际石油价格对股票市场价格的线性影响进行分析，对二者之间非线性关系展开研究的文献还非常稀缺 5-6，忽视
5、变量之间潜在的非线性因果关系，采用传统的线性检验方法进行分析，其研究结论可能存在显著的偏误 7-8-9，同时国际石油价格和股票市场价格的变动趋势常常具有显著的非线性特征。 有鉴于此，本文采用最 新发展的非线性 Granger 检验方法 Diks 和Panchenko 提出的非参 Tn 统计量，就国际石油价格与中美股票市场间的非线性溢出关系进行分析，以正确评价国际石油价格变动对中国股票市场的影响。选择中美股票市场作为研究对象主要基于以下三点考虑：第一，美国是全球最大的石油消费国，中国目前是全球第二大石油消费国，而且两个国家都是石油进口国，具有可比性。第二，中国股票市场历经二十余年的发展，目前还不
6、太成熟，而美国股票市场则经过二百多年发展，已经比较成熟规范，通过比较研究可以考察国际石油价格对成熟市场和不成熟市场的 异质性作用。第三，美国是最大经济体，也是最大的发达国家，与此相对，中国是全球最大的发展中国家，经济总量现已超过日本跃居世界第二，研究国际石油价格冲击对中美股票市场的影响具有重要的理论意义和现实价值。 二、文献回顾 国际上针对股票市场与国际石油价格之间关系的研究起步较早，成果较为丰富，主要从三个层面展开，即国际石油价格与股票市场整体的关系、国际石油价格变动对不同行业的影响以及特定行业中对公司股票的影响。 从整个市场层面，学术界最早对石油价格和股票市场的研究是从资产定价的角度，将石
7、 油价格作为一个定价因子引入到多因子模型中。 Chen 等对美国股票市场收益率的影响因素进行了分析，认为没有证据表明石油价格风险是股票价格的定价因子。 Hamao 采用日本股票市场数据研究得到同样的结论。 Kaneko 和 Lee 采用更新的美国和日本股指数据，发现石油价格风险能够作为一个因子影响日本的股票市场收益率。 Ferson 和 Harvey 基于全球的视角，采用 18 个国家或地区的股指收益率，得到了石油价格风险对各个股指收益率均具有显著影响，只是影响程度不同的结论。 基于市场层面，将石油价格和股票价格作为主要内容 进行直接分析是从20世纪 90年代中后期开始的。 Jones和 Ka
8、ul发现美国、加拿大、日本和英国股票市场的收益率受到石油价格冲击的影响，不利的石油价格变动会影响该国的宏观经济和企业预期现金流，进而对其股票市场产生负面影响。Huang 等采用双变量 VAR 模型研究了石油期货价格与美国股票价格之间的关系，其结果表明股指收益率不是石油期货收益率的 Granger原因，石油期货价格对于市场综合指数的影响不大，仅对石油板块股指具有先导作用。Sadorsky 基于美国的月度数据，通过四变量 VAR 模型，基于预测误差方差分解方法来评 估石油价格变动与股票市场之间的溢出效应，研究发现石油价格冲击能够解释一定比例的股票收益率预测误差方差，而且石油价格变动对股票价格的影响
9、具有非对称特征，石油价格上涨的影响要大于石油价格下跌的影响。 Papapetrou 采用 VAR 模型的脉冲响应函数，发现石油价格是解释希腊股票价格变动的一个重要因素，石油价格上升会对股票收益率产生不利影响。 Basher 和 Sadorsky 研究结果显示国际石油价格变动能够显著影响新兴国家的股票市场收益率。 Apergis 和 Miller 则将石油价格变动分解成石油供给冲击、全球总需求冲击和全 球石油需求冲击等三个结构性冲击，其中全球石油需求冲击代表的是石油市场的异质性特征，发现股票市场收益率对石油市场冲击的反应虽然统计上显著，但对经济的影响幅度很小。 随着研究进一步深入，部分学者分析了
10、石油价格变动对石油进口国和石油出口国（生产国）股票市场的异质性作用。 Park 和 Ratti 利用美国和 13个欧洲国家的样本，发现石油价格变动对于挪威股票市场的影响不同于其他国家，这与理论预期相一致，石油价格上涨可以为石油生产国挪威带来额外的收入和财富，其影响不同于石油进口国。 Bjrnland 进一步认为如果石油收入 能够输回到经济中，高油价将导致更高水平的经济活动，油价上涨 10%导致挪威股票市场的回报率上涨 2.5%，支持总财富和需求传导渠道。 Ramos 和 Veiga 则进一步区分了石油进口国和石油出口国，认为石油价格上涨对石油进口国的股票市场将产生负面效应，但对石油出口国股票市
11、场的影响却是正向积极的，而且统计检验显示石油价格变动只对石油进口国的股价具有非对称的影响。 此外，部分学者对股价与油价之间的长期关系进行了研究，比如，Miller 和 Ratti 采用 6个 OECD 国家 1971 年 1 月至 2008 年 3 月数据，利用VECM 模型，研究发现 1970 年 1 月至 1980年 5 月和 1988 年 2月至 1999 年 9月股票市场指数对于石油价格上涨的长期反应是负向的，但是 1980 年 6月至 1988 年 1 月这种影响在统计上却不显著，而在 1999 年 9月以后则不存在负向的长期均衡关系。 基于行业视角， Faff 和 Brailsfo
12、rd 发现国际石油价格冲击对澳大利亚不同行业股票的影响是不同的，石油、天然气和多元化资源行业的股票对于石油价格上涨具有正向的显著反应。 El-Sharif 等发现石油价格对英国石油和天然气部门的股票回报率具有正向显著影响，对其部 门股票市场收益率的影响微弱。 Nandha和 Faff采用 35个全球行业指数，研究发现石油价格上涨对除采矿业、石油和天然气行业以外的其他行业股票的收益率都有负面影响。 采用特定行业的公司股票数据， Al-Mudhaf 和 Goodwin 研究了纽约证券交易所 29 家石油企业的股票收益率，发现石油价格冲击对这些企业股票的事后收益率具有显著的正向影响。 Sakella
13、ris 采用美国 4 个行业三百多家企业的数据，发现两次石油危机中石油价格上涨显著降低了企业股票的超额收益，而且第一次石油危机的不利影响要大于第二次。 Sadorsky 通过对加拿大石油和天然气公司股票的研究表明，国际石油价格上涨能够提高这些公司股票的收益率。 综上所述，国外学者针对石油价格和股票价格关系的研究普遍认为，石油价格变动能够影响股票市场收益率，且对石油进口国和出口国的影响方向恰好相反。而且，石油价格变动对股票市场整体的影响具有非对称特征，石油价格上涨的影响要大于下跌的影响。从行业和企业层面来看，由于行业性质不同，国际石油价格与石油和天然气等行业、企业的股票收益率存在正相关关系，油价
14、上涨能够提高其股票回报率，对其他行业的影响则为负向。 目前，针对国际石油价格变动对中国股票市场影响的文献还比较缺乏。金洪飞和金荦采用 VAR-GARCH模型研究发现中国股票市场与国际石油价格既不存在任何方向的收益率溢出，也不存在任何方向的波动率溢出。刘湘云和朱春明同样发现二者之间的溢出效应十分微弱且不稳定，但 2007 年以来国际石油价格变动对中国股票市场的均值和波动溢出效应有所增强。 Cong 等考察了国际石油价格对中国沪深分市场股指、 10行业指数以及中石油等 4家石油企业股票的影响，结果发现，国际石油价格冲击对除制造业指数和部分石油公司股票以外的大多数股票指数不 存在显著影响。 基于行业
15、视角，金洪飞和金荦研究了国际石油价格对中国 14个行业指数收益率的影响，结果显示，国际石油价格对中国石油和天然气行业的股指收益率具有显著的正向影响，对汽车和零件等 7个行业的股指收益率具有负向影响，对其他行业的影响则不显著。郭国峰和郑召锋则重点考察了国际能源价格波动对中国股票市场整体以及分行业指数的影响，其研究发现国际能源价格波动对中国股票市场的整体影响并不显著，但对沪深分市场的效应却是显著的。能源价格波动对石油和天然气等 7个行业的股指收益率具有显著影响，其他行业的股指收益率则 对国际能源价格波动没有显著反应。 总的来看，目前针对国际石油价格变动对中国股票市场影响的研究还相对较少，现有的研究
16、结论似乎也与国外研究不同。而且国内外学者就股票价格与国际石油价格关系的相关研究大都采用基于 VAR 模型或 VECM 模型的线性 Granger检验、方差分解或者脉冲响应函数，其假定国际石油价格对股票市场价格的影响是线性的。这些研究存在较为明显的局限性，对国际石油价格与股票价格之间非线性关系展开分析的研究非常缺乏。 三、研究方法与样本数据 1.非线性 Granger 因果关系检验 近年来，随着非线性研究方法的不断拓展，当时间序列呈现出非线性动态变化特征时，传统的 Granger因果关系检验方法将无法识别变量之间的非线性因果关系，因此，更为重要的是，忽视变量之间潜在的非线性因果关系，因此，采用传
17、统的线性检验方法进行分析，其研究结论存在显著的偏误 26-27-28。同时经济变量常常具有非线性特征，非线性 Granger因果关系检验能全面、精确地把握变量之间的相互关系。 Baek 和 Brock 基于关联积分（ Correlation Integral）原理，提出了一种非参数检 验方法，用以揭示变量之间的非线性 Granger 因果关系。 Baek和 Brock首先通过 VAR模型将变量之间的线性依存成分过滤掉，然后对残差进行非线性的 Granger因果检验。然而，该方法存在严格的假设条件，即序列之间相关独立并且服从独立同分布。 Hiemstra 和 Jones 在 Baek 和 Bro
18、ck的基础上，对原有统计量进行了修正，进一步放宽了假设条件，允许序列存在弱相关性， H-J 检验被广泛用于经济学和金融学的实证研究中。然而，Diks和 Panchenko发现 H-J检验存在过度拒绝问题，模拟实验的结果表明，H-J检 验拒绝原假设的概率随着样本的增加而不断增加，存在严重的显著性水平扭曲。 Diks 和 Panchenko 提出的非参 Tn统计量，有效地克服了这一问题，得出的结论更加稳健可靠，其研究成果得到了学术界的广泛重视，被用于经济学和金融学的相关研究中，取得了显著的研究成效。 下面就非参 Tn统计量的原理进行简要介绍： Granger 因果关系检验是现代计量经济学的重要方法
19、，并且在经济学和金融学的研究领域得到了广泛应用。对于两个平稳的时间序列 Xt， Yt，t=1， ， T，如果 Xt当期和过去的观测包含 Yt未来观测的 信息，则 Xt是Yt 的 Granger 原因；若不包含，则 Xt不是 Yt 的 Granger 原因。令 FX， t和 FY， t分别为 Xt和 Yt在 t期及以前的信息集，如果 Xt不是 Yt的 Granger原因，那么： （ Yt+1， ， Yt+k）（ FX， t， FY， t）（ Yt+1， ， Yt+k） FY， t （ 1） 在实际分析中，研究者常常分析 k=1 时的情形。传统 Granger 检验常在VAR 系统下展开，通过 F
20、 检验来确定是否存在 Granger 因果关系，假定条件均值为线性的参数模型。 Diks 和 Panchenko（ 2006）提出的非参 Tn统计量不仅克服了传统线性Granger 因果检验的局限性，而且有效解决了 H-J 检验的过度拒绝问题，目前得学术界的广泛关注，应用到经济金融学的相关研究中。 令 XlXt=（ Xt-lX+1， ， Xt）， YlXt=（ Yt-lY+1， ， Yt），其中， lX1 ，lY1 ，在原假设 H0 不存在 Xt到 Yt 的 Granger 因果关系时，信息集 XlXt并不包含 Yt+1 的相关信息，即： Yt+1|（ XlXt； YlYt） Yt+1|YlY
21、t （ 1） 为了表达方便，不妨假定 lX=lY=1，且移去时间下标。令 Zt=Yt+1， Wt=（ Xt， Yt， Zt），式（ 1）表示 Z在给定（ X， Y） =（ x， y）时的条件分布与Z 在给定 Y=y 时的条件分布相同，采用联合分布密度函数，式（ 1）可进一步表示为： fX， Y， Z（ x， y， z） fY（ y） =fX， Y（ x， y） fY（ y） fY， Z（ y， z） fY（ y） （ 2） Diks和 Panchenko通过研究表明，在不存在 Xt到 YtGranger因果关系的原假设下，式（ 2）意味着以下关系式成立： qEfX ， Y， Z（ X， Y，
22、Z） fY（ Y） -fX， Y（ X， Y） fY， Z（ Y， Z） =0 （ 3） 令 W（ Wi）为 Wt=（ Xt， Yt， Zt）在 Wi 处的局部密度函数的估计值： W（ Wi） =（ 2 ） -dWn-1j ， jiIWij （ 4） 在式（ 4）中， IWij=I（ Wi -Wj Miller ， J.I.， Ratti， R.A.Crude Oil and Stock Markets： Stability， Instability， and Bubbles R.W.， Brailsford， T.J.Oil Price Risk and the Australian Sto
23、ck Market87. El-Sharif， I.， Brown， D.， Burton， B.， Nixon， B.Evidence on the Nature and Extent of the Relationship between Oil Prices and Equity Values in the UKdhaf， A.， Goodwin， T.H.Oil Shocks and Oil Stocks： Evidence from the 1970slaris， P.Irreversible Capital and the Stock Market Response to Shoc
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25、and Stock Market： An Empirical Analysis from China 金洪飞，金荦 .国际石油价格对中国股票市场的影响 基于行业数据的经验分析 J.金融研究， 2010，（ 2）： 173-187. 郭国峰，郑召锋 . 国际能源价格波动对中国股 市的影响 基于计量模型的实证检验 J.中国工业经济， 2011，（ 6）： 26-35. Diks， C.， Panchenko， V.A New Statistic and Practical Guidelines for Nonpar Ametric Granger Causality Testing1647-166
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