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摘 要：以分析深证成指和恒生指数收益率的相关联动效应，通过格兰杰因果检验法、构建VAR模型和脉冲响应函数进行分析。实证分析得出，深证成指和恒生指数都是各自的格兰杰原因，VAR模型和脉冲响应函数表明我国深证成指和香港恒生指数之间存在着短期的联动相关效应，恒生指数对深证成指的作用效果更强，且呈现出负向的影响效应。我国大陆股票市场应积极关注其他股票市场行情的变化，做好良好的防范措施，避免外部冲击的影响。
关键词：深证成指;恒生指数;VAR模型;脉冲响应函数
中图分类号：F83 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2019）14-0124-02
引言
随着我国各个金融市场的不断发展和融合交流，使得金融市场之间产生相互影响的效应，相互依赖的情形也与日俱增;同时，通过对不同金融市场的相关性研究分析得到新的发展如相关性度量、协同分析、风险溢出等一系列的分析研究成果。
我国的深证成指作为我国股票市场重要的指数之一，一定程度上表现了我国股票市场的行情发展动态形式。香港恒生指数作为香港金融市场的重要指数，衡量了香港市场的态势;同时，由于其自身的地位和作用，对我国深证成指产生一定的影响。由此，通过分析我国深证成指和香港恒生指数之间的联动相关性效应。
一、VAR模型介绍
二、实证分析
（一）数据样本选择及处理
表1的描述性统计结果表明，收益率数据呈现出尖峰、非对称的分布形态，并且ADF检验统计值都在1%的显著性水平线显著，说明收益率数据呈现平稳的检验结果，则可以进一步进行格兰杰因果检验和构建VAR模型。
（二）VAR模型构建
构建VAR模型时，准确确定滞后阶数对度量VAR模型的动态特征起到良好的效果。确定滞后阶数的检验方法主要有极大似然函数（LogL）、似然比检验（LR）、AIC信息准则、SC准则和HQ检验统计量等检验方法。
从表2中的滞后阶数检验表可知，当模型在选择滞后阶数为2阶时，各个检验统计量在5%的显著性水平上，显示该检验统计量为显著的特征。由此，在建立VAR模型时，应该选择VAR（2）模型對数据进行建模更加精准。
采用格兰杰因果关系检验法对深证成份指数（Rsz）和恒生指数（Rhs）的收益率数据进行分析如表3格兰杰因果关系检验结果，P值都小于5%的显著性水平，表明深证成分指数（Rsz）是恒生指数（Rhs）的格兰杰原因，同时恒生指数（Rhs）也是深证成份指数（Rsz）的格兰杰原因，说明两个市场收益率数据之间存在双向的因果关系。
对构建的VAR模型的稳定性进行检验，利用AR特征多项式的逆单位根图分析，若VAR模型的所有单位根对应的模的倒数都小于1，对应的单位根模倒数都位于单位圆的范围内，则表明构建的VAR模型是稳定的，在稳定性的基础上可以进一步进行脉冲响应分析和方差分解分析。由图1 VAR模型的平稳性检验可见，单位根的倒数都位于单位圆内，表明建立的VAR模型是平稳且有效。
（三）脉冲响应分析
为度量VAR模型的稳定性，在对随机误差基于一个冲击作用来衡量各个变量之间的响应效果情况，由此提出脉冲响应函数分析，其解释了VAR模型内部各个变量之间的动态联动影响，对于观察各个变量随时间变化的响应程度具有良好的性质。
根据图2脉冲响应函数形式分析，当深证成指对恒生指数有一个正向冲击时，恒生指数呈现出较大的下降趋势，并且，前二期响应为正向递减的响应形式，第二期到第四期为负向响应，且在第四期后响应趋近于相对稳定的收敛状态，说明深证成指对恒生指数的响应最初呈现出反方向的变化后最终趋向稳定。当恒生指数对深证成指一个正向冲击时，恒生指数呈现出上升趋势，且在滞后期数为第三期时响应程度达到最大，而后冲击力度逐渐减小，响应程度趋于下降趋势，并在第六期时减弱到零的状态，趋向于稳定收敛的形式。
三、结论分析
本文基于深证成分指数和恒生指数的收益率数据，通过格兰杰因果检验方法构建VAR模型和脉冲响应函数，进行刻画大陆股票市场与香港股票市场之间的相互联动效应。
实证分析的结果表明，首先深证成指和恒生指数都是各自的格兰杰原因，指数之间存在一定关联性;其次，恒生指数对深证成指表现出正向的作用效果，说明在市场中香港股票市场对我国大陆股票市场产生正向的作用，而深证成指对恒生指数的作用效果表现更加弱;最后，从滞后期数的选择和脉冲响应函数的图像分析可见，两个股票市场指数呈现出了短期的相互作用效果，在经历过一定的滞后期数后，则更加趋向于稳定收敛的状态。由此可见，我国大陆股票市场应该积极关注其他金融市场行情的变动，做好良好的防范措施，避免外部冲击的影响。
参考文献：
[1] Ruey S.Tsay.金融时间序列分析[M].王远林，王辉，潘家柱，译.北京：人民邮电出版社，2012.
[2] 缪柏其，叶五一.高等计量经济学基础[M].北京：高等教育出版社，2013.
[3] 高铁梅.计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例（第2版）[M].北京：清华大学出版社，2009.
关键词：深证成指;恒生指数;VAR模型;脉冲响应函数
中图分类号：F83 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2019）14-0124-02
引言
随着我国各个金融市场的不断发展和融合交流，使得金融市场之间产生相互影响的效应，相互依赖的情形也与日俱增;同时，通过对不同金融市场的相关性研究分析得到新的发展如相关性度量、协同分析、风险溢出等一系列的分析研究成果。
我国的深证成指作为我国股票市场重要的指数之一，一定程度上表现了我国股票市场的行情发展动态形式。香港恒生指数作为香港金融市场的重要指数，衡量了香港市场的态势;同时，由于其自身的地位和作用，对我国深证成指产生一定的影响。由此，通过分析我国深证成指和香港恒生指数之间的联动相关性效应。
一、VAR模型介绍
二、实证分析
（一）数据样本选择及处理
表1的描述性统计结果表明，收益率数据呈现出尖峰、非对称的分布形态，并且ADF检验统计值都在1%的显著性水平线显著，说明收益率数据呈现平稳的检验结果，则可以进一步进行格兰杰因果检验和构建VAR模型。
（二）VAR模型构建
构建VAR模型时，准确确定滞后阶数对度量VAR模型的动态特征起到良好的效果。确定滞后阶数的检验方法主要有极大似然函数（LogL）、似然比检验（LR）、AIC信息准则、SC准则和HQ检验统计量等检验方法。
从表2中的滞后阶数检验表可知，当模型在选择滞后阶数为2阶时，各个检验统计量在5%的显著性水平上，显示该检验统计量为显著的特征。由此，在建立VAR模型时，应该选择VAR（2）模型對数据进行建模更加精准。
采用格兰杰因果关系检验法对深证成份指数（Rsz）和恒生指数（Rhs）的收益率数据进行分析如表3格兰杰因果关系检验结果，P值都小于5%的显著性水平，表明深证成分指数（Rsz）是恒生指数（Rhs）的格兰杰原因，同时恒生指数（Rhs）也是深证成份指数（Rsz）的格兰杰原因，说明两个市场收益率数据之间存在双向的因果关系。
对构建的VAR模型的稳定性进行检验，利用AR特征多项式的逆单位根图分析，若VAR模型的所有单位根对应的模的倒数都小于1，对应的单位根模倒数都位于单位圆的范围内，则表明构建的VAR模型是稳定的，在稳定性的基础上可以进一步进行脉冲响应分析和方差分解分析。由图1 VAR模型的平稳性检验可见，单位根的倒数都位于单位圆内，表明建立的VAR模型是平稳且有效。
（三）脉冲响应分析
为度量VAR模型的稳定性，在对随机误差基于一个冲击作用来衡量各个变量之间的响应效果情况，由此提出脉冲响应函数分析，其解释了VAR模型内部各个变量之间的动态联动影响，对于观察各个变量随时间变化的响应程度具有良好的性质。
根据图2脉冲响应函数形式分析，当深证成指对恒生指数有一个正向冲击时，恒生指数呈现出较大的下降趋势，并且，前二期响应为正向递减的响应形式，第二期到第四期为负向响应，且在第四期后响应趋近于相对稳定的收敛状态，说明深证成指对恒生指数的响应最初呈现出反方向的变化后最终趋向稳定。当恒生指数对深证成指一个正向冲击时，恒生指数呈现出上升趋势，且在滞后期数为第三期时响应程度达到最大，而后冲击力度逐渐减小，响应程度趋于下降趋势，并在第六期时减弱到零的状态，趋向于稳定收敛的形式。
三、结论分析
本文基于深证成分指数和恒生指数的收益率数据，通过格兰杰因果检验方法构建VAR模型和脉冲响应函数，进行刻画大陆股票市场与香港股票市场之间的相互联动效应。
实证分析的结果表明，首先深证成指和恒生指数都是各自的格兰杰原因，指数之间存在一定关联性;其次，恒生指数对深证成指表现出正向的作用效果，说明在市场中香港股票市场对我国大陆股票市场产生正向的作用，而深证成指对恒生指数的作用效果表现更加弱;最后，从滞后期数的选择和脉冲响应函数的图像分析可见，两个股票市场指数呈现出了短期的相互作用效果，在经历过一定的滞后期数后，则更加趋向于稳定收敛的状态。由此可见，我国大陆股票市场应该积极关注其他金融市场行情的变动，做好良好的防范措施，避免外部冲击的影响。
参考文献：
[1] Ruey S.Tsay.金融时间序列分析[M].王远林，王辉，潘家柱，译.北京：人民邮电出版社，2012.
[2] 缪柏其，叶五一.高等计量经济学基础[M].北京：高等教育出版社，2013.
[3] 高铁梅.计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例（第2版）[M].北京：清华大学出版社，2009.