板块轮动与上证综指拉动效应的实证研究 (2)

中 国 矿 业 大 学

本科生毕业论文

姓 名： 蒋梦杰 学 号： 04111880 学 院： 管 理 学 院 专 业： 金 融 学

论文题目： 板块轮动与上证综指拉动效应的实证研究 指导教师： 王锋 职 称： 副教授

2015 年 6 月 徐州

中国矿业大学毕业论文任务书

学院 管理学院 专业年级 金融学专业2011级 学生姓名 蒋梦杰

任务下达日期： 2011年11月14日

毕业论文日期： 2014年11月14日至 2015年6月10日

毕业论文题目：板块轮动与上证综指拉动效应的实证研究

毕业论文主要内容和要求：

主要内容：

（1）选题背景、国内外研究评述、板块轮动理论基础、国内外对板块轮

动现象的研究现状、研究板块轮动存在的问题；

（2）用计量方法定量板块指数之间、板块指数与上证指数之间的关系； （3）对在我国A股市场的投资实践提出建议。 要求：

（1）数据的来源要真实，并要求有数据与图表分析；

（2）按照提出问题-分析问题-解决问题的思路进行文章写作；

（3）文章包括中英文摘要以及关键字、目录、正文、参考文献、相关英

文文献中文翻译以及致谢等；

（4）作量达到要求：400-500字的摘要、15000字以上的正文、30个近

年参考文献（其中至少包含5篇外文参考文献）、3000字中文翻译。

院长签字： 指导教师签字：

中国矿业大学毕业论文指导教师评阅书

指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③

研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）：

成 绩：

指导教师签字： 年 月日

中国矿业大学毕业论文评阅教师评阅书

评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学

知识解决实际问题的能力；④工作量的大小；⑤取得的主要成果及创新点；⑥写作的规范程度；⑦总体评价及建议成绩；⑧存在问题；⑧是否同意答辩等）：

成 绩：

评阅教师签字： 年 月

日

中国矿业大学毕业论文答辩及综合成绩

答 辩 情 况 回 答 问 题 提 出 问 题 正 确 基本 正确 有一般性错误 有原则性错误 没有 回答 答辩委员会评语及建议成绩： 答辩委员会主任签字： 年 月 日 学院领导小组综合评定成绩： 学院领导小组负责人： 年 月 日

摘 要

本文将股市一轮周期分为几个阶段，用描述性统计、平均相关系数法、协整等方法探寻不同阶段板块轮动的规律：通过对不同阶段各板块行情的描述性统计，我们得到牛市、熊市、震荡市、反弹市不同板块各自运动的规律，得出强周期性行业和消费性行业板块的不同特性；通过平均相关系数的分析，我们发现在市场不同阶段，有的板块随市场共同波动，也有的板块走出独立的行情，这种变化也可以总结出规律；通过协整检验，我们发现在不同阶段的市场中，各板块和上证指数的协整关系时有时无，协整向量也随时间变化而变化，我们得出各板块存在轮动现象的结论；在协整的前提下，我们得出上证指数和板块指数基于OLS的长期均衡关系和和基于ECM模型的短期非均衡关系。同时，由于每轮行情的发动离不开领涨板块的拉动作用，而其他板块则是跟随市场而变动，本文还利用对不同时间段、不同周期的各板块指数和上证指数的格兰杰因果检验，论证“板块指数和上证指数谁拉动了谁”这个问题，发现整个大周期各板块指数和上证指数和板块指数互为因果，而不同市场阶段板块和上证指数的相互拉动关系则有所不同，在任何阶段总存在领涨板块拉动上证指数，跟涨板块随上证指数变化而变化。

关键词： 板块轮动；上证综指；拉动作用

ABSTRACT

In this article, a cycle of the stock market is divided into several stages, and we get the regulations of sector rotation by descriptive statistics, the average correlation coefficient and cointegration. We get the regulation of each sector rotation in bull market, bear market, rebound market and fluctuate market, get the conclusion that there is different characteristics between strong cyclical industry and consuming industry. By the analysis of the average correlation coefficient, we find that in different stage of market, some sectors fluctuate with the market, but some others can be independent, we can get the regulation from this change. By cointegration test, we find that in different stages of the market, the cointegration relationship between each sector and the Shanghai index sometimes disappear, the integration vector also varies with time. So we get the conclusion that there is sector rotation in each sectors. On the premise of cointegration, we can get a long time relationship between the shanghai composite index and sector index out of OLS, and get a short time relationship based on ECM model. At the same time, each ground of market is surely depends on the pulling effect of leading block, and other sectors follow the fluctuate of the market. In this article, we also use Granger causality test of each sectors and the shanghai composite index to demonstrate the question ?sector index and the Shanghai Composite Index who is pulling the other?, finding the shanghai composite index and each sector index contributing to each other, while in different stages of market it is different. What?s more, in any stage of the market, there is always some sectors contributing to the shanghai composite index and the others affecting by it.

Key words: sector rotation, Shanghai Composite Index, pulling effect

目 录

1 绪论 ............................................................. 1 1.1 研究背景 ..................................................... 1 1.2 研究的目的和意义 ............................................. 2 1.3 文献综述 ..................................................... 2 1.3.1 国内文献综述 ............................................... 2 1.3.2 国外文献综述 ............................................... 4 1.4 研究的内容与方法 ............................................. 5 1.5 本文的组织架构 ............................................... 6 1.6 创新点与不足 ................................................. 6 1.6.1 创新点 ..................................................... 6 1.6.2 不足 ....................................................... 7 2 板块轮动的概述及理论分析 ......................................... 8 2.1 板块轮动概念 ................................................. 8 2.2 上证综指概念 ................................................. 9 2.3 相关性分析 ................................................... 9 2.4协整检验 .................................................... 10 2.5 误差修正模型（ECM） ......................................... 11 2.6格兰杰因果关系检验 .......................................... 11 3 板块轮动规律及对上证指数拉动效应的实证研究 ...................... 13 3.1数据的来源 .................................................. 13 3.2 市场阶段的划分 .............................................. 13 3.3 对不同阶段轮动现象的描述性分析 .............................. 14 3.3.1 第一阶段中各行业指数的表现 ................................ 15 3.3.2 第二阶段中各行业指数的表现 ................................ 17 3.3.3 第三阶段中各行业指数的表现 ................................ 18 3.3.4 第四阶段中各行业指数的表现 ................................ 19 3.3.5 第五阶段中各行业指数的表现 ................................ 20 3.4 板块指数与上证指数基于协整和ECM模型的实证分析 .............. 22 3.5基于板块指数平均相关系数的实证分析 .......................... 27 3.6板块指数与上证指数相互拉动效应分析 .......................... 32 4 结论 ............................................................ 38

4.1主要结论 .................................................... 38 4.2 结论对投资实践的启示 ........................................ 38 参考文献 .......................................................... 40 翻译部分 .......................................................... 42

英文原文 ...................................................... 42 中文译文 ...................................................... 46 致 谢 ............................................................ 50

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1 绪论

1.1 研究背景

自2014年七月起，一场波澜壮阔的牛市拉开序幕，上证指数在不到一年时间内涨幅度超过120%，两市近千支股票涨幅在两倍以上，创业板更是创下3286的历史新高。这一方面反映了近年来我国宏观经济发展所取得的成就，另一方面，我国资本市场的新三板、注册制改革也对此轮牛市起到了重要推动作用。到目前为止，我国股票市场走过了25个年头，我国资本市场的建设取得了巨大成就，近8年来，中国证券市场境内融资额达4.5万亿，其中仅2014年我国证券市场融资总额就达到1.8万亿，刷新了近十年的记录。截至2015年5月，两市上市公司3975家，流通市值56万亿元，总规模位列全球第二，已开户总数达2.2亿，新开户的人数创历史新高。随着我国证券化率不断提高，我国经济对外开放水平不断提高，信息日益透明，监管日益完善，资本市场在我国宏观经济的发展和调控中发挥的作用日益重要，成为反映经济状况的晴雨表。与此同时，众多证券投资基金如雨后春笋般成立，截至2015年五月，我国发行基金达456支，基金业发展呈现良好势头。

随着我国资本市场改革的日益深入和证券市场的日益成熟，投资者探索并研究证券市场运行的特有规律，并在此基础上，根据市场运行中的一些现象，总结规律，形成了投资新理念和新策略。在中国A股市场上有这样一种规律，在一轮牛熊市大周期的不同阶段，市场环境会有所不同，因而不同的行业在不同阶段分别表现出强势和弱势。各个行业的投资价值也随经济周期和市场阶段的变化而有所不同,并非所有行业的发展都与社会经济发展总水平保持一致,个别行业增长有可能会高于或低于经济整体水平的增长。投资者的投资行为成功的关键主要取决于所选股票的行业在当前和未来阶段的景气度。因而, 行业资产配置的投资新理念开始被越来越多的投资专业人士或学者研究和熟知。在2003年8月，我国证券市场上的第一只行业基金——康宝消费品行业基金发行，此后众多行业策略基金相继成立，并逐渐发展完善。迄今为止，大部分基金公司都独立发行了行业或行业策略类基金。作为机构投资者的效仿者和跟随者，个人投资者也开始更多地关注投资资产的行业配置。众所周知，我国经济目前正处在转型时期，随着经济发展方式的转变，不断有旧行业被淘汰或转型和新的行业产生，2008年4月23日，我国第一只行业轮动策略基金——东吴行业轮动股票型证券投资基金应运而生，除此之外，还有华安、大成、上投摩根、博时等多家基金公司发行的行业轮动基金。实践证明，基于行业轮动规律而制定相关投资策略的基金往往能获得超过市场平均水平的收益。

通过对我国A股市场长期的跟踪和研究发现，几乎在每一轮大的阶段性行情中，总有若干个行业板块在行情中首先启动，拉动大盘上涨，之后率先启动的板块率先

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进入调整，新的板块又接过接力棒，发动行情，成为下一轮领涨板块，形成所谓板块轮动。行业轮动就是指在股市行情发展过程中，投资热点从一个或若干个行业板块转为另外的行业板块。在我国股市中，存在明显的板块效应，由于存在变化的宏观经济政策及“羊群效应”等影响因素，处于同一行业板块中的公司股价总是表现出大致相同或相似的走势。

1.2 研究的目的和意义

更好地了解中国股市在不同阶段运行的特点、板块轮动的规律，对政府决策者正确地制定相关政策、推进资本市场改革具有重要意义。这样的研究，也有助于指导投资实践、帮助投资者规避市场风险，优化相对风险和收益，使投资组合效益达到最优。目前为止，除本文文献综述部分介绍的我国学者对行业轮动规律的探讨研究外，我国证券公司等专业投资机构也在积极研究适合我国股市的行业轮动规律。如招商证券发布的一系列行业轮动模型，先后通过研究行业月度超额收益率的动量和反转因子，构建行业估值因子模型，构建行业轮动模型，以及行业轮动多因子模型对我国股市行业轮动规律进行研究。其研究结果通过投资情景模拟、回测效果检验，显示通过行业轮动规律配置资产能够获得优于大盘的超额收益。掌握了板块轮动的规律，机构投资者就机构投资者就拥有更多选股、择时的机会，以在投资活动中抢占先机。个人投资者还可以在其指导下在不同的时期购买不同行业的股票或者基金，以达到最大收益、最小风险的目的。总之，投资者把握了A股市场行业板块轮动的规律，不仅可以在一开始就有一个相对较好的投资布局，而且在良好的开端的基础上，如果能踏准市场节奏，则可以获得远远超出市场平均受益水平的投资收益。

1.3 文献综述

1.3.1 国内文献综述

目前国内在板块轮动方面的研究主要侧重于对板块轮动现象的识别、板块轮动现象的解释、应用于板块轮动的策略三个方面，而就研究方式来讲主要包括定性和定量两种方法。

何诚颖(2001) 从理论上分析了中国A股市场出现的“板块轮动现象”，其借用了西方市场用于研究首次公开募股（IPO）的股票走势的相对收益率指标cr，验证了中国A股市场存在板块轮动现象；另外还运用现代资本市场理论和行为金融学相关理论对板块轮动现象作出分析，得出的结论认为，板块轮动现象本质是由市场中的投机行为导致的，国内股市的板块现象的形成和中国A股市场投资者不理性的投资行为密切相关。

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秦宛顺、刘霖（2001）运用了计量经济学中的相关协整理论，研究上证指数和板块指数两者之间的均衡关系，对它们的二者之间的相关关系进行实证分析，通过跟踪分析发现协整关系时有时无，且协整向量也随时间变化而变化。结论认为，我国A股市场的股价在动态调整过程中存在着“板块轮动”现象，同时这也是导致我国A股市场股票风险指数指标（β系数）不稳定的主要原因。

彭艳、张维(2003)结合中国特色,将板块概念进行了,从地域、行业、风格、规模等角度对不同板块进行分类,描述了板块轮动现象,分析证明行业轮动、风格效应、规模效应和地域轮转效应等板块投资策略在我国是适合的。

程希明、蒋学雷（2004）从羊群效应角度讨论了我国板块联动现象，通过对股市各种板块的羊群效应的实证分析，发现一些板块存在较为显著的羊群效应和板块轮动现象。 另外，研究还集中于对我国板块现象的解释：现有理论解释大都是从行为金融角度研究投资者行为推动板块轮动。

杜伟锦、何桃富(2005)将上海证券市场各分类样本指数为研究对象,分析了A股、B股、传统五大类板块和大盘的相关性,揭示了B股市场运行有独立的特性。作者还随机抽样了24个分类板块指数,对它们之间的相关性进行研究,并运用模糊聚类分析法对其进行聚类分析,最后作者还提出了对投资者投资实践具有重要意义的建议。

张福芬(2010)以不同时间段的轮涨板块为研究对象，经分析认为，由于行业特征和行业相关性而产生的信息传递及波动溢出是板块轮动现象的初始原因；而不论是出于理性预期调整投资结构，还是出于非理性预期受到市场情绪的感染而产生羊群效应，投资者预期的改变都会导致行业板块之间的波动溢出和信息传递。因此，板块轮动的主要影响因素是投资者预期的改变。同时，利用轮动规律可构建高效投资组合从而获得超额收益率。

焦健(2010)运用聚类方法，从行业流通权重、欧氏空间距离、与其它行业的区分度和经济含义等角度出发，选取行业板块轮动的核心行业。

董艺婷、葛新元(2010)还利用复杂网络理论和相关方法研究A股市场行业指数之间的相关关系,构建A股市场行业关联网络。具体的流程为:(1)计算行业指数相关系数矩阵;(2)将相关系数矩阵转化为距离矩阵;(3)在距离矩阵基础之上运用最小生成树算法构建最终的行业关联网络。

苏民、逯宇铎（2011）从经济周期和货币周期两个角度探讨了行业轮动的规律的成因，认为由于不同行业对经济增长、利率变化的敏感度存在差异，使得经济周期的不同阶段各行业的表现不同。如在经济扩张期，可以顺次超配房地产、建材、有色金属、能源化工板块；在紧缩时期，可以超配食品饮料、公用事业、医药板块，以防御强周期类行业板块带来的市场下跌行情。尽管阶段性数据分析结果显示行业轮动规律的存在性，但作者认为所有的行业轮动现象只是特定历史时期的规律，从

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长期来看，行业的兴衰替代是必然现象。

丁军广（2011）采用聚类分析和相关性分析等统计方法，以我国 A 股市场 2000年 1 月 4 日至 2010 年 7 月 5 日期间的数据为基础，进行了行业轮动规律研究。研究结果表明，行业轮动现象在 A 股市场确实存在，而且轮动效果和市场趋势有关，在上涨趋势下轮动效果要比下跌趋势下明显。行业聚类分析将 23 个申万一级行业分为四大类，强周期类和消费类行业的行业轮动效果比较明显，而中周期和轻工业类行业的轮动不明显，只在某些特殊的时刻具体的市场背景下才会显现，整体上来看在大部分的时期内取得市场的收益率。此外，日累积收益率平均相关系数比较大的行业，主要集中在中游和下游，其轮动效果不是很明显；而平均相关系数越小的行业，越能走出独立行请，这些这些行业以周期类行业为多，此类行业的轮动现象也最明显；不同市场背景下平均相关系数变动比较大的行业轮动现象也较明显。

国内学者开始从行业因素研究股票投资的影响因素比较晚。许多学者引入了早期国外学者的研究思路,对我国A股市场的行业因素进行了研究,实证分析表明,我国股票市场的行业效应同样存在，我国 A 股市场的行业轮动现象研究自 2000 年以来，研究者对轮动现象的认知从模糊的板块轮动概念到清晰的行业轮动规律，研究方法从简单的直观判断涨跌幅到多模型精准分析潜在规律，可以说投资者对股市行业轮动规律的认可度越来越高，相关的研究成果已经基本构成了中国股市行业轮动规律的雏形。然而，由于股市自身机制的不完善性，股市与实体经济间的关联性低，行业轮动规律不稳定。使得目前研究者仍未形成统一的、经过实践验证的规律。 1.3.2 国外文献综述

自上个世纪九十年代以来，以行业轮动为代表的量化投资策略日益受到海外成熟市场的亲睐。美国标普公司分析师 Samstoval(1996)研究了二十世纪七十年代到九十年代中期，美国经济的周期以及各行业的变化情况。Sam 认为在经济由扩张逐渐转向收缩的阶段，常常会出现市场资金紧缩，进而引发股价下跌的情况。此时，应选择食品饮料、医药卫生等防守型日用消费品行业；当经济处于收缩期阶段后期时，经济开始寻找谷底，此时政府往往会下调利率以刺激经济好转。如此，对于拥有高资产负债率的公用事业、金融行业等对利率敏感型的行业表现会明显超越大盘；在经济触底前的一个时期，房地产、家用电器等可选性消费品行业需求开始增加，进而带动相应行业板块的上升；在经济扩张初期，即复苏阶段，交通运输、餐饮旅游、服务业等行业表现会相当强势。

众多对板块轮动的研究中最有影响力的要数“美林投资时钟”理论了，2004年11月10日，美林证券发表了著名投资报告《The investment Clock》即“美林投资时钟”，该投资报告认为在经济发展的不同阶段宜采用各种相应的投资策略。其主要方法是根据经济增长和通货膨胀的不同变化趋势，将经济周期分别划分为复苏、

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过热、滞涨和衰退这四个阶段，在不同阶段中采取各不相同的资产配置策略，投资不同行业板块的金融资产。

他的研究结论主要有一下四点：

（1）衰退阶段，应投资主要消费板块、金融板块和非必需性消费板块，减持工业、石油与天然气板块、高科技和电信板块。

（2）复苏阶段，非必需性消费板块表现优于主要消费板块和医药板块。电信板块收益率超过主要消费板块和公共事业板块；

（3）过热阶段，工业板块、高科技板块、石油与天然气板块、医药板块和主要消费板块表现优于非必需性消费板块。工业板块收益率高于金融板块。

（4）滞涨阶段，石油与天然气板块收益率超过了所有其他类的板块。医药板块、公共事业板块和主要消费板块表现优于非必需性消费板块和高科技板块。

1.4 研究的内容与方法

本文所探究的问题可简单概括为三个主要方面：板块轮动效应的存在性、板块轮动的规律、板块指数与上证指数之间的关系。我们以上证指数的不同阶段为依据，把计量区间分为五个：从2006年6月7日到2007年10月16日为上一轮牛市阶段；从2007年10月17日到2008年10月31日，为最近一轮熊市阶段；从2008年11月3日到2009年7月31日为反弹阶段；从2009年8月3日到2014年7月23日为震荡整理阶段；从2014年7月24日到2015年5月22日为新牛市阶段。我们引入上证指数、12个代表性行业板块指数、上证指数日收益率、板块指数日收益率作为分析依据，为了解决这三个方面的问题，将对这五个阶段的不同特征进行分析，我们采取对应的如下方法：

对于板块轮动效应的存在性，我们首先采用描述性统计进行证明，分四个阶段将12个行业板块指数和上证指数累计日收益率以不同颜色的折线表示在同一张图上，从而各阶段板块的轮动状况一目了然。其次检验各板块指数与上证指数是否存在协整关系，是一直存在还是间断性存在，从而更好地证明板块轮动现象；

对板块轮动规律的探究，我们分阶段对前面描述性统计的折线图进行具体分析，总结出各阶段板块轮动的特点。其次，我们分析各阶段板块指数的平均相关系数，探究平均相关系数高和低分别有怎样的市场表现，找出具有相似特征的板块，从而总结出各阶段板块轮动的规律；

对板块指数与上证综指谁拉动了谁这个问题，我们同样分阶段对各板块与上证的相关系数进行分析，首先我们检验整个牛熊市大周期各板块指数与上证指数的格兰杰因果关系；其次我们分别选取牛市、熊市、震荡市、反弹市四个阶段性行情分别计算其格兰杰因果关系；同时我们还从本轮新牛市截取3个波段性行情，对波段

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性领涨板块和跟涨板块进行分析，找出短期拉动上证指数最多的热点板块。综合以上三个不同的阶段划分，回答“上证指数和板块指数谁拉动谁”的问题。

1.5 本文的组织架构

本文的研究内容主要可以分为五个部分：

第一章：研究背景、研究的目的和意义、国内外研究现状、研究的内容和方法、创新点和不足的阐述；

第二章：阐述板块轮动的概念和影响板块轮动的因素；分别对相关系数分析、协整检验、格兰杰因果检验的概念和原理做出阐释；

第三章：对我国A股市场是否存在板块效应及板块效应的作用规律做了实证分析。首先说明数据的来源，不同市场阶段的划分；通过图、表对各阶段板块的表现作描述性分析，初步归纳出板块轮动的一些规律；之后通过分析各个板块的平均相关系数、各板块指数与上证指数的协整关系、基于协整的ECM模型、格兰杰因果关系更进一步总结出各板块的轮动规律及与上证指数间的相互拉动效应。

第四章：得出主要结论：我国A股市场不同板块间确实存在板块轮动现象；不同行业之间的板块轮动有其特有规律；一轮行情中领涨板块拉动上证指数，而其他板块则是被上证指数拉动；得出对我国A股投资的建议：可以利用这些规律根据板块轮动策略获得超过市场平均的收益。

1.6 创新点与不足

1.6.1 创新点

（1）众所周知，在经济周期的启动上，中国几乎每一轮经济周期的启动都源于政策财政刺激投资，源于政府“看得见的手”的推动；而美国政府几乎不采用货币政策或财政政策等手段刺激以达到经济目地，因而美国经济在经济周期中国表现为自发性恢复。由于中国宏观经济的现状及我国政府对经济领域强大的干预能力，“复苏、繁荣、衰退、萧条”这四个阶段的轮廓较为模糊，根据GDP、CPI、PPI等指标人为地对经济周期进行划分存在较大的主观性、复杂性及争议性，因而套用国外的“美林投资时钟理论”来解释不适合中国国情。而本文先对我国A股市场板块轮动现象先做描述性分析，再做实证分析，研究其成因及规律，本文不将经济周期作为划分依据，而按照牛市、熊市、反弹市、震荡市阶段来划分，这种划分反而能更好地找到板块轮动的规律；

（2）将各板块累积收益率联通上证指数在同一个图中分析，各板块此消彼长的变化一目了然；

（3）关注结构性行情中板块指数与上证指数的相互拉动作用。现有的文献资料

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的参数整体为零；

（2）Y对X有单向影响，表现为Y各滞后项前的参数整体不为零，而X各滞后项前

的参数整体为零；

（3）X与Y间存在双向影响，表现为Y与X各滞后项前的参数均不为零； （4）Y与X间不存在影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体均为零。 检验步骤如下：

（1）将本期y对所有的滞后于本期的被解释变量和其它解释变量做回归，也就是说

对y的滞后项yt -1, yt -2。?, yt –p及其他解释变量的回归，得到受约束的残差平方和SSEr；

（2）做含有滞后项x的回归，也就是说将滞后项x加进前面的回归式中，形成一个

无约束的回归，由此得到无约束的残差平方和SSEu；

（3）格兰杰非因果性的零假设是H0: ?1 = ?2 = ?= ?k = 0； （4）格兰杰非因果检验的统计量是F统计量

(SSEr?SSEu)k F?SSEu(T?kN)

（5）计算显著水平下的F值超过临界值，那么就拒绝原假设，认为x和y是有原因

的。

通常情况下，格兰杰检验要对不同滞后长度分别检验，用来确定因果关系中的随机误差是不存在序列相关的，在实证过程中，一般根据AIC准则选取适当的滞后长度。

该模型测试一变量的变化可否引致另一变量的变动。例如 A 和 B，假设 A 的变化能导致 B 变化，就说 A 领先于 B，也可以看 B 能在什么程度上被 A 及 A 的滞后值给解释清楚。如果 B 的趋势能很好的被A 解释，或者二者都有显著的相关性，就可以说 A 能很好的预测B，是 B 的 Granger 原因。因此，如果变量的滞后变量做其回归参数显著性估计，如果测试结果是显著的话，他们就被称为 Granger 因果关系。

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3 板块轮动规律及对上证指数拉动效应的实证研究

3.1数据的来源

我们借鉴了美林投资时钟理论按照行业不同性质对不同行业进行了划分。比如：我们从强周期性、弱周期性、消费类行业各选取若干代表性板块；由于目前市场上存在种类繁多的股票行情分析软件，对行业细分的准则也各不相同，为了研究的有效性，我们制定如下行业板块细分原则：

（1）板块占有一定市值，能对上证指数产生影响； （2）板块内同类股票不少于10支； （2）具有类似特征的板块不多于五个； （3）包含创业板股票较少或没有

根据以上原则，本文选定了等12个行业板块：银行、房地产、有色金属、证券期货、钢铁、化工、纺织、医药、食品加工、百货零售、工程建筑、航天国防。

本文用到的各行业板块指数、上证指数的数据，包括日期、日收盘指数、日收益率、累计日收益率等，均来源于国泰君安交易软件及其官方网站，所选样本区间为2006年6月7日到2015年5月22日。所用数据处理软件为Excel和Eviews。

3.2 市场阶段的划分

为了更好的探究行业轮动的规律，我们以上证指数为依据，将从2006年6月7日牛市启动到现在作为研究区间，将研究区间根据趋势特点分为五个阶段，再从行业板块指数的变化中探究板块轮动的规律。另外，我们将选取最新一轮牛市将其分为三个波段，对每个波段中各板块的表现进行研究，重点探究牛市中行业板块在行情的不同时间段是否扮演领涨角色以及其变化规律。

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SZ7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,00006070809101112131415 图3-1最近一轮大周期上证指数走势

现对上证指数反映的一轮牛熊市周期做如下划分，从2006年6月7日上证指数从1273.06点开始到2007年10月16日的6124点为止，定义为第一阶段，牛市，事实上这轮牛市是从2005年的998点启动，但为了计算方便，我们将初使起涨点定义在2006年6月7日；从2007年牛市见顶6124点次日10月17日起到2008年10月31日跌到1664点定义为第二阶段，熊市，从2008年11月3日到2009年7月31日定义为第三阶段，反弹市；从2009年8月3日为2014年7月23日为第四阶段，震荡市；从2014年7月24日到2015年5月22日为第五阶段，新一轮牛市。

表3-1上证指数阶段的划分

阶段 第一阶段 第二阶段 第三阶段 第四阶段 第五阶段 趋势 起止时间 周期 16个月 12个月 9个月 60个月 10个月 指数起点 1273.06 6124.04 1664.93 3478.01 2064.62 指数终点 6124.04 1664.93 3478.01 2064.62 4657.60 幅度 245.84% -72.81% 108.90% -39.97% 124.41% 上涨 2006.6.7~2007.10.17 下跌 2007．10．17~2008．10．31 上涨 2008．11．03~2009.7.31 下跌 2009. 7. 31~2014.7.24 上涨 2014.7.24~2015.5.22 3.3 对不同阶段轮动现象的描述性分析

为了对各阶段的板块轮动情况有个直观的了解，我们将12个代表性板块指数连同上证指数用同一张折线图表示，令每个阶段有相同的起始点数，从而各个板块在各阶段的表现一目了然。

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12108642006070809ZQ1FZ1HG1SZ1YY11011BH1GCJZ1HTGF1YH112FDC1GT1SP1YS1131415

图3-2各板块指数累积收益率走势图

3.3.1 第一阶段中各行业指数的表现

在第一阶段，我国完成了股权分置改革，再加上当时人民币升值及流动性过剩等因素的综合影响，热钱不断流入，国际游资持续介入，我国A股迎来了一场历史上前所未有的大牛市。上证指数2006年6月7日从1589点出发，在短短两年多的时间涨幅高达245.84%，达到历史最高点6124点。

在第一阶段的行情中，作为牛市中受益最大的板块，证券期货板块独领风骚，以惊人的涨幅640.13%居于首位，有色金属的涨幅也达到惊人的540.56%，房地产、钢铁、银行、工程建筑、化工、纺织这些板块也有可观的涨幅，而医药、航天国防、食品加工板块则涨幅滞后于上证指数。在牛市行情中，在较为宽松的市场环境下，有色、地产、钢铁这样的强周期类板块表现强势，而医药、食品这种防御性板块则出现滞涨现象。

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876543210IIIII2006BH1GCJZ1HTGF1YH1ZQ1FDC1GT1SP1YS1IVIII2007FZ1HG1SZ1YY1IIIIV

图3-3第一阶段上证指数及各行业指数表现情况

表3-2上证指数及各板块指数涨幅排名

排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

板块名称 证券期货 有色金属 百货零售 房地产 钢铁 银行 纺织 工程建筑 化工 上证 医药制造 航天国防 食品加工

涨跌幅 640.13% 540.56% 460.86% 430.77% 388.69% 367.90% 255.34% 254.63% 253.86% 245.84% 238.16% 145.07% 122.10%

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3.3.2 第二阶段中各行业指数的表现

在第二阶段，上证指数在2007年10月16日创下最高点记录之后一路下跌到2008年11月3的1664点，整个市场几乎所有板块都呈下跌趋势。众多板块的跌幅创下历史最高纪录。2007年10月，美国爆发次贷危机，进而发展成全球性金融危机，我国A股市场也受到波及，全线走熊。

1.41.21.00.80.60.40.20.0M10M11M122007BH2GC2HT2YH2ZQ2FDC2GT2SP2YS2M1M2M3M4M5M62008M7M8M9M10FZ2HG2SZ2YY2

图3-4 第二阶段各行业指数表现情况 表3-3第二阶段各行业板块指数表现情况

排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

板块名称 医药制造 工程建筑 证券期货 食品加工 化工 银行 纺织 百货零售 航天国防 上证 房地产 钢铁

涨跌幅 -44.57% -49.21% -52.51% -55.42% -60.38% -60.78% -65.57% -64.22% -67.62% -71.36% -73.45% -77.15%

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13 有色金属 -87.28%

由图3-4和表3-3我们可以看出，在前一阶段上涨最多的强周期性行业有色、钢铁和房产指数下跌幅度最大，而相比之下，以医药、食品等为代表的防御性板块则表现出较好的抗跌特性。虽然如此，跌幅也达到了近50%，因而在这一阶段最佳策略就是持有货币或其它金融资产。 3.3.3 第三阶段中各行业指数的表现

上证指数在跌倒1664点见底后，启动了一轮10个月的反弹行情，涨至3478点，涨幅105%。在这轮行情中，政府的政策起了较大的推动作用。金融危机后，各国政府纷纷采取量化宽松政策，我国也执行了四万亿的量化宽松计划，房地产、钢铁等基建类板块成为最大受益者。

4.03.53.02.52.01.51.00.5M112008BH3GC3HT3YH3ZQ3FDC3GT3SP3YS3M12M1M2M3M42009FZ3HG3SZ3YY3M5M6M7

图3-5第三阶段各行业指数表现情况

从图3-5和表3-4中我们可以看出，在本轮反弹中，前一轮跌幅最大的有色金属板块上涨最多，其次就是房地产、钢铁等政策性受益板块，而这些板块同时都是强周期性板块。食品加工、百货零售、医药制造等防御性板块也有较为可观的涨幅，而银行、工程建筑、化工、证券板块则涨幅远远落后于大盘。

表3-4第三阶段各行业板块指数表现情况

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排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

板块名称 有色金属 房地产 航天国防 钢铁 纺织 食品加工 百货零售 医药制造 上证 银行 工程建筑 化工 证券期货

涨跌幅 255.14% 186.11% 185.74% 150.36% 142.84% 140.31% 106.06% 104.55% 93.14% 89.22% 75% 72% 67.10%

3.3.4 第四阶段中各行业指数的表现

2.01.61.20.80.40.0IIIIV2009IIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIII201420102011BH4GC4HT4YH4ZQ42012FDC4GT4SP4YS4FZ4HG4SZ4YY42013

图3-6第四阶段各行业指数表现情况

在第四阶段，前一轮反弹行情结束后，开始了长达五年的振荡整理行情，这一段时间没有大级别的行情，上证指数总体震荡向下，A股市场总体处于低迷状态，但每个板块表现各有不同。

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表3-5第四阶段各行业板块指数表现情况

排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

板块名称 医药制造 食品加工 航天国防 化工 百货零售 纺织 银行 房地产 上证 证券期货 工程建筑 有色金属 钢铁

涨跌幅 26.81% 25.63% 25% -7.99% -8.26% -13.75% -18.87% -32.76% -35.56% -42.73% -44.48% -47.26% -66.95%

从图3-6和表3-5中我们可以明显看出，医药和食品加工板块有明显的抗跌特性，在上证跌幅达跌幅为35.56%的情况下分别上涨26.81%和25.63%。航天国防板块受政策扶持也表现较为强势，尤其是在十八大之后，走势明显强于其它板块，这和新一届政府推出的军事强国战略是分不开的。而化工、百货零售、纺织等板块也好于同期上证指数。与此同时，有色金属、钢铁等强周期性板块跌幅较大，明显大于上证指数。 3.3.5 第五阶段中各行业指数的表现

在第五阶段，在央行降息等大幅政策性利好的刺激下，开始了一轮波澜壮阔的大牛市，上证指数从7月23日2074点启动，到目前为止已涨到4657点，涨幅达124%，在此期间，大多数股票涨幅超过一倍，众多板块都有较为突出的表现。军工板块、金融板块和基建类板块轮番上涨，幅度巨大，成为推动上证指数上涨的主力。

强周期性行业证券、房地产、钢铁等有超过市场很多的涨幅。作为牛市中受益最大的行业，证券板块大幅度强势上涨，到目前为止涨幅为251.08%，远未达到上一轮牛市2626.94%的涨幅，我们可以预计，未来证券期货板块仍有相当大的上涨空间。而受降准的政策性利好，房地产、基建类板块涨幅也很大。其中工程建筑板块涨幅最大，达279.33%。受国家强军政策影响，航天国防板块大幅拉升，到目前为止上涨176.68%。与此同时，食品、医药等板块也有一定幅度的上涨但涨幅低于上证指数，这显示了以医药、消费类为代表的防御性板块在熊市中下跌较少，在牛市中上涨较少的防御特性。

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4.03.53.02.52.01.51.00.5M7M8M9M102014M11M12M1M2M32015M4M5BH5GC5HT5YH5ZQ5FDC5GT5SP5YS5FZ5HG5SZ5YY5

图3-7第五阶段各行业指数表现情况 表3-6第五阶段各行业板块指数表现情况

排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

板块名称 工程建筑 证券期货 百货零售 航天国防 房地产 纺织 钢铁 化工 上证 有色金属 医药制造 食品加工 银行

涨跌幅 279.33% 251.08% 178.29% 176.68% 162.95% 159.60% 157.50% 124.96% 124.09% 114.80% 104.10% 99.90% 65.15%

从上面的简单分析中,我们可以初步得到一些结论。一般在股市的上涨阶段,也往往对应着经济的增速发展,一些强周期类的行业表现就比较好,能够获得比较明显的超额收益,比如:有色金属、证券期货、房地产等等。而在市场的下跌趋势当中,一

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些消费类的行业就表现出了比较良好的防御特性,如:食品、医药等板块,这时强周期类的行业表现就比较糟糕,相对大盘下跌幅度比较大。从不同市场环境的角度,我们可以看到,强周期类和消费类行业的轮动还是比较明显的。究其原因，强周期类行业一般处于产业链的上游,消费类行业一般处于产业链的下游,而其他一些处在中游的行业,其轮动就不是那么明显。从波动性上来讲,强周期类行业的波动最为明显和剧烈,消费类行业波动就比较平缓。我们还可以看到,在市场的上涨阶段,各个行业之间波动性的差异表现比较明显,行业独立表现的机会比较多,虽然各个行业之间取得收益的差异性比较大,但是都能取得比较明显的正收益;而在市场的下跌阶段,行业之间差异性表现要较上涨阶段小,虽然有一些行业显示可以超越市场的表现,但是要想取得正收益还是比较难的,说明在市场环境不好的时候,最好的投资策略就是远离市场。

行业轮动是有规律的。在牛市中,周期性行业的表现要好于非周期性行业,证券期货、有色金属、房地产最适合超配;而在熊市中,非周期性行业表现较为抗跌 ,如食品饮料、医药制造和与纺织三个板块的防御特性特征最为明显。基于行业规律的配置策略可以或得超过市场的收益，如果对能完全正确把握行业轮动的规律，从2006年到现在理论上可获得惊人的6920%的总收益，60%年化收益！

3.4 板块指数与上证指数基于协整和ECM模型的实证分析

在3.3中我们通过图和表对各板块指数与上证指数之间的关系做了描述性分析，然而这种分析仅停留在描述性阶段。为了更充分说明各板块指数之间存在轮动，本节引入计量方法论证二者之间的关系，选取2006.6.7~2007.10.16（第一阶段）、2007.10.17~2008.10.31（第二阶段）、2008.11.3~2009.7.31(第三阶段)、2009.8.3~ 2014.7.23(第四阶段)、2014.7.24~2015.5.22(第五阶段)这五个时间段，在计量之前我们对数据取对数。我们对各阶段板块指数与上证指数进行单位根检验，若非同阶单整，则不存在协整关系；若为同阶单整，则继续对变量进行协整检验，从而验证各板块指数与上证指数是否一直存在共同的变动趋势，如果协整关系的存在与否随时间的变化而变化，则我们可得出各板块间存在轮动的结论。

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图3-8 2007.10.17~2015.5.22工程建筑板块指数与上证指数

上图是2007年10月17日到2015年5月22日的工程建筑板块指数和上证指数，下面我们将以二者之间的关系为例介绍我们的计量过程。

按照本文的时间段划分标准，我们先截取最近一个时间段，即2014年7月24日到2015年5月22日的数据进行分析。

图3-9 2014.7.24~2015.5.22工程建筑板块指数与上证指数

上图是工程建筑板块指数与上证指数，从时间序列的走势图看, 在第五阶段, 工程建筑板块指数与上证指数均存在上升趋势。我们用E-G两步法验证二者是否存在协整关系：

(1) 单位根检验的结果显示,上证指数与工程建筑板块指数序列都是不平稳的, 而它们的一阶差分( 即dlnsz, dlngcjz) 都是平稳的，因而二者均为一阶单整；

表3-7上证指数与工程建筑板块指数单证检验结果

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变量 lnsz d(lnsz) lngcjz d(lngcjz)

ADF统计量 0.365515 -13.88789 0.434804 -13.74753

临界值（5%） -2.875752 -2.875825 -2.875752 -2.875825

结论 不平稳 平稳 不平稳 平稳

（2）在单位根检验的基础上, 通过协整检验来考察工程建筑板块指数与上证指数序

列之间的长期相互关系。以工程建筑板块指数取对数作为自变量，上证指数取对数作为因变量建立回归方程，然后对残差做单位根检验，检验其平稳性；

表3-8上证指数与工程建筑板块指数回归分析检验结果

8.8.3.2.1.08.48.07.67.2-.1-.2M10M11M122007ResidualM1M2M3M4M5M62008M7M8M9M10ActualFitted

图3-10上证指数与工程建筑板块指数协整及残差图示

表3-9回归方程残差检验结果

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输出结果显示：残差序列平稳，因而在此阶段工程建筑板块指数与上证指数存在协整关系，协整向量为(1,-0.582)。

依照此种方法，我们得出: 2006.6.7~2007.10.16二者不存在协整关系；2007.10.17~2008.10.31二者不存在协整关系；2008.11.3~2009.7.31二者存在协整关系，协整向量为（1，-1.238）；2009.8.3~2014.7.23二者存在协整关系，协整向量为(1,-0.930)；2014.7.24~2015.5.22二者存在协整关系，协整向量为(1,-0.582)。以此类推，我们对选取的12个板块指数分四个不同时间段分别检验与上证指数之间的协整关系，在5%显著性水平下得到如下结果

表3-10各板块指数与上证指数协整关系及协整向量

阶段 市场行情 银行 房地产 有色金属 证券期货 钢铁 化工 纺织 医药制造 食品加工 百货零售

第一阶段 牛市 不协整 不协整 不协整 协整

（1，-0.625）

协整

（1，-0.739）

不协整

不协整 不协整 不协整 不协整

第二阶段 熊市

第三阶段 反弹

第四阶段 震荡市 不协整 不协整 协整

（1，-0.930）

不协整

第五阶段 新牛市 不协整 协整 (1,-1.140) 协整 (1,-1.233) 不协整 协整 (1,-0.866) 不协整 不协整 不协整 不协整 不协整

协整 协整

（1，-1.046） （1，-0.754）

协整 协整

（1，-0.826） （1，-0.589）

不协整 不协整

不协整

协整

（1，-0.879）

不协整 协整 协整

（1，-0.948） （1，-0.479）

不协整 不协整 协整

(1,-0.805)

不协整 不协整 协整

(1,-0.690)

协整 协整 协整 （1，-1.281） （1，-0.914） (1,0.275)

不协整 不协整 协整

(1,0.121)

协整 不协整 协整 （1，-1.013） (1,-0.569)

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工程建筑 航天国防

不协整 不协整

不协整 不协整 协整

（1，-1.238）

不协整 协整 (1,-0.930) 不协整

协整 (1,-0.582) 协整 (1,-0.974)

综合五阶段各个板块的的检验结果，有些板块和上证指数存在阶段性的协整关系，但所有阶段板块指数与上证指数都不存在阶长期均衡关系。跟踪发现协整关系时有时无,而且协整向量也随时间变化而变化。以2014.7.24~2015.5.22这段时间为例，仅有房地产、有色金属、钢铁、工程建筑、航天国防板块与上证指数间存在协整。钢铁板块与上证指数在反弹市、震荡市、新牛市连续出现协整，但协整向量也有所不同。因而，我们有充分的理由认为，各板块之间存在轮动关系。

基于上述对上证指数和工程建筑板块的协整分析，我们可以得出二者之间的长期稳定的均衡关系表达式：

Lnszt=0.5815lngcjz+3.8856

表3-11 回归方程eviews检验结果

自变量 lngcjz c 系数估计值 0.5815 3.8856 T统计量 147.6983 139.5951 P值 0.0000 0.0000 其它与上证指数协整的板块指数均可列出二者长期均衡关系的表达式，由于协整向量已列出，在此不再赘述。

下面我们依然以工程建筑与上证板块为例，构建可表示二者短期非均衡关系的ECM模型:

我们将因变量取d(lnsz),因变量取c,d(lngcjz),lnsz(-1),lngcjz(-1)用eviews建立回归模型，得到如下结果

表3-12 ECM模型eviews检验结果

变量 C D(LNGCJZ) LNSZ(-1) LNGCJZ(-1) 系数估计值 0.4762 0.4441 -0.1230 0.0719 T统计量 3.4073 13.8316 -3.4400 3.4469 P值 0.0008 4.6059e-31 0.0007 0.0007 输出ECM模型为：

d(lnsz) = 0.4762 + 0.4441*d(lngcjz) - 0.1230*lnsz(-1) + 0.0719*lngcjz(-1)

上式代表上证指数与板块指数间的短期非均衡关系。在本例中，我们通过E-G两步法检验得知，上证指数和工程建筑板块指数具有协整关系。在误差修正模型中，差分项反映了指数短期波动的影响。上证指数的短期波动可以分为两部分：一部分是短期工程建筑板块指数变动的影响，另一部分是上证指数偏离了长期均衡的影响。

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本例的原理是将误差修正项e(-1)作为解释变量纳入模型，而上式是简化后的建模方法。误差修正项e(-1)的系数能反映最偏离长期均衡的调整力度。若系数估计值为?，当短期波动偏离长期均衡时，将以?的调整力度将上证指数从非均衡状态拉回到均衡状态。

同工程建筑板块指数一样，对于其它与上证指数协整的板块指数，我们都可用二元回归计算出它同上证指数的长期均衡关系，用误差修正模型计算其上证指数的短期非均衡关系。因而，只要板块指数同上证指数存在协整关系，我们就可以将二者关系量化，得出长期均衡关系和短期非均衡关系。

3.5基于板块指数平均相关系数的实证分析

本节我们通过比较各阶段板块与上证指数之间、不同板块之间的相关系数来探究板块轮动的规律。在此我们引入平均相关系数概念，即各板块与其它板块之间相关系数的平均值。在此将上证指数也看作行业指数，这一点很容易理解，因为上证指数是对市场整体的反映，它也受到各个行业指数的影响，同时上证指数的变化也会对其它行业指数产生影响。同3.3中一样，我们选定了3.2中设定的5个时间段，分别基于平均相关系数对板块轮动规律进行实证研究。

我们选取2006.6.7~2007.10.16（第一阶段），2007.10.17~2008.10.31（第二阶段），2008.11.3~2009.7.31（第三阶段）；2009.8.3~2014.7.23（第四阶段）；2014.7.24~2015.5.22(第五阶段)的日收益率进行平均相关系数计算。

表3-13行业指数日收益率平均相关系数表

行业名称 上证综指 银行 房地产 有色金属 证券期货 钢铁 化工 纺织 医药制造 食品加工 百货零售 工程建筑

第一阶段 0.767726 0.530853 0.705896 0.654488 0.58536 0.674858 0.785882 0.766964 0.774585 0.661274 0.75273 0.758594

第二阶段 0.864403 0.719088 0.813914 0.825021 0.710377 0.824585 0.860565 0.873552 0.848629 0.829753 0.830198 0.845805

第三阶段 0.848739 0.702592 0.772326 0.762335 0.735547 0.712958 0.83112 0.850372 0.764808 0.81023 0.826891 0.800627

第四阶段 0.826715 0.599878 0.722082 0.725557 0.688739 0.74518 0.805897 0.805624 0.677356 0.717065 0.654743 0.79127

第五阶段 0.619102 0.380584 0.585488 0.548966 0.361878 0.540556 0.584651 0.602122 0.455681 0.570155 0.047543 0.428656

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航天国防

0.594883 0.857876 0.803175 0.746284 0.480946

图3-11阶段一平均相关系数

图3-12阶段二平均相关系数

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图3-13阶段三平均相关系数

图3-14阶段四平均相关系数

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图3-15阶段五平均相关系数

以上五个图形象描述了各阶段行业指数日收益率的平均相关系数。我们可以看到，在相同时间段上不同行业相关系数一般不同，而同一个行业平均相关系数在不同时间段也会有差异，也就是说，在不同的时间段各行业轮动的规律是不同的。我们可以看到，在二、三、四阶段，大部分平均相关系数集中在0.7~0.9之间，但个别行业指数间还是有较大差异，而第一、五阶段整体的平均相关系数较小，和这两个阶段都处于牛市有很大关系。在前四个阶段，上证指数、纺织和房地产板块指数平均相关系数排在前三位，银行、证券基本上排在后三位。上证指数和各板块指数都有较强的相关关系 ，由于这种特殊性质，上证指数相关性排在第一、第二毋庸置疑。一般来说，像纺织、化工这种处在中上游的行业一般相关系数比较大，大多数时候和市场保持一致，表现较为中庸。而像证券、银行这强周期性行业相关系数较小，这意味着这些板块受大盘束缚较小，往往可以走出相对于市场独立的行情来，由图3-16可以明显看出，在大多数时间，化工板和上证指数走势基本保持一致，而证券板块在大部分时间，尤其是2014年之后，走出了独立的行情。在上涨的市场环境下，强周期性板块板块可能表现最为强势，但在下跌的行情中也可能表现最为弱势。但整体来讲，在大盘上涨阶段平均相关系数小的行业板块更具进攻性，容易获得超过市场水平的收益，适宜超配，大盘下跌阶段应当规避。

中国矿业大学2015届本科生毕业设计（论文） 第 31页

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图3-16上证指数同化工、证券板块指数累积收益率叠加

另外，我们还发现，随着时间的推移，市场平均相关系数呈现下降趋势，这和牛熊市周期有很大关系。由3.3图3-5中我们可以看出，在第二阶段熊市中，各板块呈现“齐跌”的走势，这和平均相关系数较大这一点是吻合的。在第三阶段反弹市，第四阶段震荡市中，不少板块都有了表现的机会，走势呈现出不同特点，对应其平均相关系数较小。在第五阶段的牛市中，板块轮动最为明显，同样是上涨，不同的板块情况有很大不同。

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图3-17百货、上证指数累积收益率叠加

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