【摘 要】 通过分析经济活动与金融市场的联系可知，二者之间具有强调的相关性，从宏观角度分析，金融领域的发展对实体经济有着重要的影响，但同时实体经济对金融领域同样具有很强的影响力，通过研究分析发展，二者存在着信息溢出现象，并具备较强的动态相关性，本文就以航运干散货市场以及中国股票市场为例对金融市场与经济活动之间的相关性进行分析，希望对相关领域的研究提供一定帮助。
　　【关键词】 航运干散货市场 中国股票市场 BDI
　　一、分析数据的选取
　　本次数据采用的是被称为“国际航运干散货市场的发展和变化的晴雨表”的BDI，其是由4个权重相同的船型指数所组成的，该指数是根据各个航线以及每天每条船的租金的平均运价计算的，对于相关服务的咨询，有专门的一对一业务网、经纪人或中介、货代和在线系统等方式，需要运输干散货的顾客可以从以上途径进行询问相关服务的交货时间以及价格[1]。
　　二、描述性统计
　　通过对所收集的数据进行统计，从统计结果中，能够看出，在两个系列数据中，SZZS的收益率极差相对于BDI的收益率极差都比较小，说明BDI的收益率不稳定，波动明显，且两个系列数据的标准差和平均数显示，BDI的总体回报率比SZZS的总体回报率低，且风险较低。从偏度值来看，所有序列都为正，说明该序列分布有正偏离，正偏离最强的为RMSZZS，说明中远航运的收益率比其他航运的收益率序列低于平均值的更多。所有序列的分布都呈现出峰尖尾厚的形式，说明该四个序列的收益率序列都呈现出较大的波动，而RMSZZS的波动最明显，且所有序列都不服从正态分布。
　　除此之外，在平稳性检验中，全部的四个序列都小于临界值1%，而且其伴随概率皆为零，这说明这全部的四个序列都通过了平稳性检验。随后可以对数据进行ARCH效应检验，其LM和F的统计量大，伴随概率依旧为零，说明该样本的收益率序列都具有ARCH效应。最后对数据进行自相关检验，利用OLS进行估计，四个序列都接受原假设，即序列无关假设[2]。
　　三、市场溢出效应研究
　　（一）格兰杰因果关系检验
　　在进行格兰杰因果关系检验的处理分析工作时，首先要分析上述数据间的动态分析，其次分析上述数据之间是否存在时间上的先导和滞后关系，数据分析见表一：
　　从月系类与周系列中分析，长期上看BDI先前的变化可以解释SZZS，但相同影响在短期看是不成立的，此外在周系列中SZZS先前变化可以解释BDI，但BDI先前变化对SZZS变化的解释能力较弱。从宏观角度分析航运干散货市场与中国股票市场的相互作用在短期与长期之间遵循不同路径，所以在中国股市短期的波动在航运市场中的管理者来说是必须要进行参考的，但是这样的结论在长期中的数据分析中参考意义较小，从长期角度来说，BDI的波动比较容易解释中国股票市场的波动，上述数据分析结论相比较欧洲航运股票与BDI的相关性，ER-
　　DOGAN针对道琼指数与BDI相關性等数据分析的结论较为相似性。分析2008年金融危机数据下的各国股市与市场经济的相关性问题，两个经济市场之间的信息溢出对海运定价存在着较大影响。
　　经过方差分解数据分析可知，方差分解和脉冲影响函数有所区别，该过程是对每个结构冲击其对于内生变量的变化的影响程度，对不同的结构冲击进行重要性的评价，所以，方差分解能够体现出随机扰动对VAR模型影响的重要性。在对月收益率进行预测的时候，在解释能力方面，BDI对SZZS的解释能力较强，而SZZS对BDI的则较弱，在对周收益率进行预测的时候则相反，相对于SZZS，BDI能更好的进行自我解释。这可能是由航运干散货市场的合同的特殊性决定的，由于特定的运输的不可替代性，导致航运干散货市场的内驱力不能够被忽略。同样分析中国的股市市场与海运市场在金融危机之后的数据，每年的增长量仍然要超出西方国家，整体增长速率处于较高层面[4]。
　　总 结
　　经过上文中的数据分析，航运干散货市场与中国股票市场之间存在着较强的相关性，并存在信息溢出效应，两者之间的效应对两者市场之间的制定海运运价有着重要的影响，建议将船务租金作为金融资产的定价因素，将股票市场指数作为制定租船合同定价的变量。通过研究二者之间的数据分析同样利于金融资产的定价工作，为其提供强有力的依据。
　　【参考文献】
　　[1] 李娟.航运市场与股票市场的联动性研究[D].南京大学，2017.
　　[2] 戴磊.国际干散货新造船及二手船市场波动性实证研究[D].上海交通大学，2015.
　　[3] 武秀秀.BDI指数与中美股市关联性的比较分析[D].大连海事大学，2015.
　　[4] 李运红.国际干散货航运价格指数分形特征研究[D].中国海洋大学，2014.