股市权重股联动机制实证研究

我国股市经过多年发展，无论是交易制度还是市场规模都取得了长足进步。随着资本市场多层次格局的发展以及上市企业数量的剧增，我国股市从初期的齐涨共跌逐渐演变为两极分化的“二八”格局，其中少数大盘权重股更是发挥了定海神针的作用，对于市场指数和股市行情产生了重大影响。股市联动是近年来发生在世界各国股市的普遍现象，也是国内外学术界研究的一大热点。在股指期货与融资融券已经推出的大背景下，为了掌握我国股市发展与演变的趋势，权重股间的联动机制值得重点关注。

一、研究背景

联动，也可称之为相关性。股市联动是指由基本面因素或投资者行为导致的不同国家股市之间或者一国股市内部一起上涨或者一起下跌的现象，即不同市场或品种之间的收益率与波动性表现出较高的相关度。对联动性的实证研究主要通过协整模型进行分析，两个变量间的协整可以用Engle和Granger于1987年提出的E-G两步检验法，多个变量则用基于向量自回归模型（VAR）的Johansen协整检验。国内外文献对股市联动性的研究主要集中在四个方面：发达国家股票市场之间联动性的研究；发达国家股票市场与发展中国家股票市场的联动性研究；中国股市与世界股市的联动性研究；中国国内股市联动性研究。其中国内股市联动性的研究主要集中在上海、深圳两市之间及各自内部板块之间，缺乏对具体权重股联动性的研究。我国股市股改前存在着比较明显的板块轮动效应，各板块轮番上阵如同助推火箭一样推动整个股市行情的演进。个股则由于市值普遍较小往往是齐涨共跌，总体而言当时还不存在能充当定海神针的大盘权重股。但2005年股革之后一大批地位举足轻重、影响力相当大的央企相继上市，这些巨无霸权重股因其市值较大改变了指数的运行机制，而且由于容易实现资金的规模效应，获得了众多机构投资者的青睐。我国股市的整个面貌发生很大改变，投资规则由以前的坐庄炒作转向价值发现，股市在权重股引领与带动之下进入一轮前所未有的大牛市。不过后来超级大盘股中国石油的上市同样拖累了整个股市，直接宣告了行情泡沫的破裂，可以说现阶段我国股市的涨跌基本上都取决于这些权重股的表现。两市权重股彼此间联动效应明显，在某种程度上往往是“一跌俱跌、一涨俱涨”，成了行情变化的风向标。

随着沪深300指数期货和融资融券的先后推出，中国股市正式进入“对冲”时代，权重股的重要作用更加日益凸显出来。国内已有学者研究证实，沪深300指数前十大权重股与指数之间存在较强的尾部相关性，虽然没有可靠证据表明可以借此来操纵指数，但在权重股大涨大跌的情况下，沪深300指数联动涨跌的可能非常大。国内学术界目前尽管在股市权重股联动机制方面已经做出了一些研究，但主要集中在权重股与相关指数的联动分析层面，缺乏专门针对具体权重股之间关联机制的研究。既然权重股对整个股市影响较大，他们之间的联动机制当然值得我们积极关注，可从中获得很多启示。以总市值大小作为参照标准，我国股市目前排名靠前、占据主导地位的主要是石化股和金融地产股，它们占我国股市总市值的比重已经超过一半。石化股主要是中国石油和中国石化，地产股由于行业因素从属于金融板块，金融股又可细分为银行股、保险股和证券股，其中银行股当之无愧是核心主导。金融地产石化三大板块之间的联动性和板块内部股票的轮动性已经被相关研究所证实，从联动机制实证分析的角度来看的话，真正值得重点关注的其实就是影响力最大的中国石油和工商银行二者之间的互动关系。两股无论是市值规模、基本面经营情况，还是在股市中的号召力都是首屈一指，从某种意义上说是我国股市真正的核心权重股。每一轮股市行情的开始与终结都是由这两支股票提前给出指示信号，带动其他股票和整个市场，关键时刻的护盘更是离不开它们。下文我们将以中国石油和工商银行这两支股票为例，对我国股市权重股间的联动机制进行实证研究，思路是通过着眼于分析两股间的内部联动机制，掌握整个股市权重股间的长短期均衡关系。

二、权重股联动机制实证研究――基于核心股中国石油与工商银行的协整分析

本文选取上海证券交易所（通达信交易软件导出）中国石油与工商银行收盘价数据（2008年11月3日至2012年11月21日）作为研究对象，同时将不匹配的交易数据剔除，最终得到交易数据972对，用时间序列ZGSY和GSYH表示。因为对数变换可以避免数据的剧烈波动，消除可能存在的异方差，并且不影响序列的统计特性与长期稳定关系，所以对样本数据进行了对数化处理，分别记为lnZGSY和lnGSYH。如无特殊说明，下文所有计算均通过Eviews6.0软件完成。在估计之前借助图形分析能够直观地观察变量的变动规律和相互关系，如图1所示，可初步判断这两个对数序列都是非平稳的，所以直接对两个变量回归会出现虚假回归的现象。

为了使用非平稳数据进行计量回归，通常是运用差分法对原序列进行预处理，使其变为平稳时间序列。虽然一个非平稳时间序列可以通过若干次差分转换为平稳时间序列，但这样也许会丢失原始取值所反映的有价值信息。这个难题可以通过最新的协整理论解决，这种建模技术从时间序列的非平稳性分析入手，探求非平稳序列变量间的长期均衡关系，为非平稳时间序列的建模提供了很好的解决方法。协整理论意义在于，对于两个或多个非平稳时间序列，虽然每个时间序列具有各自的长期波动规律，但如果它们是协整的，则它们之间存在着一个长期稳定的均衡关系。从变量之间是否具有协整关系出发选择经济模型，其数据基础是牢固的，统计性质是优良的。本文将运用协整理论对权重股中国石油与工商银行之间的联动机制进行实证研究，用到的方法主要有ADF检验、协整检验、误差修正模型和格兰杰（Granger）因果关系检验。

（一）变量序列的ADF平稳性检验 有关序列平稳性的检验有多种方法，效果较好、简单易行并被广泛应用的主要是ADF单位根检验法，其在检验线性协整时具有较高的检验势。本文将运用Dickey和Fuller（1981）提出的ADF方法，对变量lnZGSY和lnGSYH以及它们的差分序列进行平稳性检验。因为ADF检验法有三种回归模型，分别为有常数项和趋势项、有常数项无趋势项、无常数项和趋势项，所以依次进行三种模型检验，最终综合判断得出结论，借助于Eviews软件检验结果如表1所示。

表1中，代表一阶差分算子。检验类型（c，t，n）中，c代表常数项，t代表趋势项，n代表ADF检验的滞后阶数。从表1中可以看出，lnZGSY和lnGSYH序列都存在单位根，这意味着两个序列都是非平稳序列。取一阶差分后，检验结果说明两个序列都变成平稳序列，说明两个序列都是一阶单整序列，即lnZGSY～I（1），lnGSYH～I（1）。同时根据检验中常数项和趋势项的显著性综合判断，lnZGSY和lnGSYH都是一个带有常数项和趋势项的随机游走过程，符合人们通常对股市价格序列性质的认识。

（二）协整检验 单位根检验结果表明时间序列lnZGSY和lnGSYH是非平稳序列，一阶差分以后是平稳序列，将用协整模型分析他们之间的长期均衡关系。两个变量序列之间的协整用Engle和Granger于1987年提出的E-G两步检验法，具体包括协整回归和残差检验两个步骤。

将lnZGSY和lnGSYH之间的长期均衡模型建为：lnGSYHt=b0+b1lnZGSYt+ut，ut为随机扰动项。首先用Eviews软件对它们其进行OLS法估计，得到如下回归方程：

lnGSYHt=0.071080+0.580221lnZGSYt

（2.207539） （43.41949）

R2=0.860275 DW =0.044352

回归结果表明模型拟合完美，系数具有统计显著性，R2比较高，但DW非常小，是典型的伪回归症状，证明了上文的判断，对非平稳序列不能进行传统的回归分析。

第二步，检验残差序列的平稳性。对于两个协整变量来说，残差序列et单位根检验的结果必须是平稳。下文对et应用ADF检验法，需要注意此时必须使用EG检验专用的临界值，得到结果如表2所示：

如表2所示，残差序列检验值小于在5%显著水平下的临界值，因此可以认为残差序列et为平稳序列，序列lnZGSY和lnGSYH之间具有协整关系，即长期均衡关系。回归方程说明：同为核心权重股，中国石油的股价每变动1%，则工商银行的股价变动0.58%。对于存在协整关系的变量序列，运用普通的线性回归模型预测是不合适的。为了进一步揭示两个变量的短期变动关系，下面建立误差修正模型。

（三）误差修正模型 确定变量之间具有协整关系，也就证明了从长期来看序列lnZGSY和lnGSYH之间存在均衡的关系。然而变量之间不可能时时刻刻是均衡的，更常见的情况是偏离均衡，但由于长期均衡的存在，偏离会被纠正，重新回到长期均衡状态。通过Eviews建立修正模型，得到描述lnZGSY和lnGSYH之间短期波动向长期均衡调整的误差修正模型为：

lnGSYHt=-0.1742lnGSYHt-1+0.506150*lnZGSYt+0.094644

t=（-5.443486） （18.95057）

lnZGSYt-1-0.021186*ECMt-1

（3.080664） （-3.191172）

其中ECMt=lnGSYHt-0.071080-0.580221lnZGSYt

结果表明所有系数都通过显著性检验，权重股中国石油与工商银行每日价格紧密联系，同时还受上一期价格影响。系统存在误差修正机制，误差修正项系数为负，对lnGSYHt的修正速度为0.021186。经济含义是当中国石油和工商银行之间价格偏离长期均衡状态时，该系统将以这种偏离的0.021186倍强度在下一期朝着均衡点调整。

（四）格兰杰因果关系检验 由于lnZGSY和lnGSYH两个变量之间存在协整关系，因此可进一步进行格兰杰因果关系检验，从而探讨它们之间的相互作用机制。由于格兰杰因果关系检验对滞后期长度的变化比较敏感，所以本文在检验过程中选取了5个不同的滞后期，对应着相应的交易日天数。相对于自由度来说，滞后期已经足够长，同时也考虑到了股市行情演变的时间周期和交易习惯。格兰杰因果关系检验结果如表3所示：

从表3中可以看出，在滞后期为2日时，lnZGSY和lnGSYH互为格兰杰原因，权重股中国石油与工商银行之间存在双向格兰杰因果关系，两股联动明显。10日之前lnGSYH是lnZGSY变化的格兰杰原因，但lnZGSY不是lnGSYH变化的格兰杰原因，两股间单向因果关系，联动效应减弱。这也说明虽然金融股整体实力较强，但从影响力来看中国石油要强于工商银行，是我国股市绝对的核心领头羊。而在15日时lnZGSY和lnGSYH彼此间不存在格兰杰因果关系，即两股间没有联动效应。总体而言，权重股间的联动效应在短线时比较明显，但随着时间延长联动效应逐渐减弱最终彻底消失。

三、结论与建议

通过上文的分析可以看出，我国股市大盘权重股间存在着比较明显的联动效应，这对我国股市的实际运行会产生很大的影响。为了防范投资风险，趋利避害，股市中的监管部门与投资机构应积极采取相关措施努力应对。

第一，对于监管部门而言，应该加大调控与监管的力度。大盘权重股可以稳定股市，恰当投资可以规避风险获得稳定收益，对于完善资本市场体系发挥着重要作用。但另一方面利用权重股的联动机制可以起到显著的效果，机构投资者可以借此来影响股市指数，间接操纵市场。金融监管部门应该从维持市场秩序、保护市场效率、防范过度波动的角度出发，加大调控完善监管，采取有效措施防范风险。为了促进股市的健康发展，监管部门具体可从以下方面着手：一是合理推进股市全流通进程，提高权重股的个股市场深度，使得权重股能够形成与其市值及在指数编制中所占权重相称的流通市值，使得指数能够更加真实反映市场交易信息；二是关注机构投资者的动向，加强信息披露与监管，设定持仓限额比例，完善投资报告制度，同时注意大盘权重股盘中的实时交易监控，出现异常波动时采取紧急预案制止；三是使融资融券业务正常化，让存在异质信念的投资者都能够参与到市场交易中来，形成双边市场格局，降低权重股自身的波动性，进而对市场稳定起到积极作用。

第二，对于投资机构而言，应将投资与研究的重点集中在权重股上。大盘权重股影响整个股市行情的发展，是判断后市趋势的关键，通过分析权重股的走势就可以近似预测指数的变化。因此机构投资者不能仅仅关注经济基本面等宏观因素分析，对权重股的动向从技术分析角度也要多加留意。国内外理论和实证研究均已证实加大权重股投资比重可以显著提高基金整体盈利水平，因为投资权重股不会出现只赚指数不赚钱的情形，可以有效回避风险获得稳定收益。另一方面，在融资融券的背景下，权重股之间的联动机制也提供了一个非常好的套利良机。这种利用协整理论的统计套利方法，是目前非常受投资银行和冲基金推崇的一种国际主流投资策略。其有别于传统意义上的套利手法，是一种“市场中性”策略，投资机会更多收益也更加稳定，如果将之与计算机程序化智能交易结合的话，发展前景更是广阔。在国际金融创新浪潮和信息革命的带动下，针对我国股市的发展现状和自身特色，现阶段可将权重股投资与股指期货、融资融券和指数ETF相结合，创造本土的对冲交易模式，在股市实践中可以收到更好的效果。

参考文献：

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