中美股市联动性研究

中美股市联动性实证研究

摘要

近些年来，随着中国市场不断走向国际化，中国与美国的贸易额连创新高，中美之间的经济关系已越来越密切。资本市场作为实体经济的“晴雨表”，实体经济上的往来必定会对两国资本市场尤其是股票市场带来一定的影响。研究中美股市间的联动性一方面有助于了解危机传导给股市来带的风险，另一方面也可以帮助投资者合选取合理的投资组合。本文以1998年1月1日至2011年12月30日中国上证指数收益率和美国道琼斯指数收益率为数据样本，通过建立DCC-GARCH模型获取二者的动态相关系数矩阵和走势图。研究发现，在2003年以前，中美股市呈现负相关，2001年以后二者相关系数开始企稳上升，并在2003年开始由负变为正。此后二者一直保持正相关，并金融危机和美债危机时期，出现了阶段性峰值。通过分析，我们发现中国加入WTO、引入QFII和QDII、中国股权分置改革、全球金融危机和美债危机都对中美股市联动性产生了一定的影响。

关键词：股市联动性、QFII、股权分置改革、金融危机、美债危机

I

Abstract

In recent years, with Chinese market becoming more and more international, the bilateral trade volume has constantly reached new heights and the relationship between China and America has been strengthened. As we all know, the situations of real economy can be reflected in the capital market, the co-relation between Chinese stock market and American stock market has been a hot topic with the closer and closer trade relationship. The purpose of this paper is to analyze the risks resulted from the significant events and different crisises and help the investor chose more reasonable portfolios. This paper use DCC-GARCH model to analyze the dynamic correlation coefficient between China stock market and American stock market from January 1st, 1998 to December 31st, 2011 based on the rate of return of China's Shanghai Composite Index and the rate of return of American’s Dow Jones index. With the result of empirical analysis, we find that the relation between Chinese stock market and American stock market is negative between 1998 and 2003. The correlation coefficient has started to increase after China’s accession to WTO and has become positive in 2003. Since then the co-relation has always been positive and the co-relation. In conclusion, we demonstrate that China’s accession to WTO, introduction of QFII and QDII, share splitting reform, the global financial crisis and American debt crisis all have certain influence on the co-relations of Chinese stock market and American stock market, which means the correlation coefficient has increased a lot after these major events.

Key words: co-relation between stock markets, QFII，share splitting reform,

financial crisis American debt crisis

II

目 录

摘要 ........................................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................................................... II 目 录 ................................................................................................................................................ III 第1章 绪论 ...................................................................................................................................... 1

1.1研究背景 ........................................................ 1 1.2研究意义 ........................................................ 1 1.3文章创新之处 .................................................... 1 1.4文章安排 ........................................................ 2 第2章 文献综述 ............................................................................................................................. 2

2.1 国外文献综述 .................................................... 2 2.2国内文献综述 .................................................... 3 第3章 研究方法 ............................................................................................................................. 4

3.1 GARCH模型 ...................................................... 4 3.2 DCC-GARCH模型 .................................................. 4 第4章 样本数据及数据检验 ...................................................................................................... 5

4.1 数据描述 ........................................................ 5 4.2 统计描述 ........................................................ 5 4.3 序列自相关检验 .................................................. 6 4.4平稳性检验 ...................................................... 7 4.5 ARCH 效应检验 ................................................... 7 第5章 模型构建及实证结果 ...................................................................................................... 7

5.1单变量GARCH模型的建立与结果分析 ................................ 8 5.2 DCC-GARCH模型的建立与结果分析 .................................. 9 第6章 结论分析 ........................................................................................................................... 11

6.1中国加入WTO对中美股市的联动性产生了影响 ....................... 11 6.2 中国引入QFII、QDII对中美股市的联动性产生了影响 ................ 11 6.3 中国资本市场制度改善对中美股市联动性产生了影响 ................. 11 6.4 2008年全球金融危机对中美股市的联动性产生即时的冲击性 ........... 12 6.5 美债危机对中美股市的联动性产生了及时的冲击性 ................... 12 第7章 政策建议 ........................................................................................................................... 12

7.1 要加大我国资本市场开放程度，加强监管，使股市有效反映出实体经济 . 13 7.2 投资者应该做到理性投资，充分利用投资信息，优化投资组合 ......... 13 参考文献 ............................................................................................................................................... 14 致 谢 .................................................................................................................................................... 15

III

第1章 绪论

1.1研究背景

进入21世纪以来，全球经济一体化的程度不断加深，各国经济间的联系也变得更加紧密。中国在2001年加入WTO以后，中国国内市场不断开放，中国与世界各国间的贸易往来更加频繁，美国、日本、欧盟等都成为我国重要的贸易合作伙伴。据商务部统计数据显示，在2008年中美双边贸易达到了3333.4亿美元；受到2008年金融危机的影响，2009年中美双边贸易额有所下降，总额为2983.6亿美元；随着金融危机后各国经济的逐渐回转，2010年中美贸易额也有所回升，总额达到了3853.4亿美元；在2011年，中美双边贸易额更是创出近十年内的新高，达到了4467亿美元，由此可见中美之间的经济关系已越来越密切。资本市场作为实体经济的“晴雨表”，实体经济上的往来必定会对两国资本市场尤其是股票市场带来一定的影响。美国股票市场不仅是发达国家股票市场重要的组成部分，也是国际股市的重要标杆，目前已有近百家企业在美国纽交所及纳斯达克上市，这些企业逐渐成为海外资本市场中的新兴力量，受到海外投资者的关注。同时，随着中国引入QFII、QDII以及中国股市的不断改革，中国股市正在不断地与国际市场接轨，中国股市与美国股市间的关系也成为投资者及学者热议的话题。

1.2研究意义

研究中美股市间的联动性的意义在于：首先，自2001年以来，我国经济进入了快速上升的阶段，十一五”期间，即2006年至2010年期间，我国国内生产总值年均实际增长11.2%，2011年GDP增长速度也高达9.2%，GDP增长速度远超过欧美等发达国家。但与此同时，中国股市的在近十年几乎是零增长，成为全球表现最差的股市。由此可见，与发达国家相比，中国股市发展仍不成熟，存在一定的缺陷。因此通过研究中美股市间的联动关系，可以为政府制定更加合适的经济战略及完善股市深化改革方面得到一定的启示。其次，2008年金融危机后，全球经济萎靡不振，全球资本市场一直在低位徘徊，尽管在2010年美国股市有所会升，但是受到2011年美债危机、欧债危机的影响，2011年美国股市再次集体大跌，中国股市更是成为了全球最“熊”。因此通过研究中美股市间的联动关系，可以为投资者提供更多的投资信息，构建更优的投资组合，合理地规避风险。

1.3文章创新之处

本文的创新之处在于：第一，本文通过使用DCC-GARCH模型分析了1998年2011年中美股市间的动态相关关系，进而从动态的角度来分析两国股市间联动性的变化情况。第二，本文根据中国资本市场的重大事件、2008年全球金融危机和2011年美债危机将1998年1月1日至2011年12月31日划为不同的时间段，进而分析在中国资本市场改革及金融危机和美债危机的冲击下，中美股市间联动性的动态变化。

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1.4文章安排

全文的内容安排如下：第一部分为绪论；第二部分为文献综述；第三部分为研究方法介绍；第四部分为数据描述与分析；第五部分为模型建立与结果分析；第六部分为研究结论，第七部分为政策建议。

第2章 文献综述

本文所研究的股票市场的联动性是指，一个国家股票市场收益率的波动不仅受到本国经济因素及自身市场因素的影响，而且还会受到其他国际市场波动的影响。同时，随着全球一体化的不断加深，对于不公股票市场的收益率，由于周边市场及国际市场的宏观经济走势的冲击作用，市场间原有的联系也会发生相应的变化。近些年里，中外学者从不同的角度，借助不同的研究方法及数量模型对不同股票市场这种联动关系做了大量的实证研究。

2.1 国外文献综述

根据国外学者的研究发现，随着经济全球化进程的不断加快，世界各国尤其是发达国家股票市场间出现了不同程度的同向或异向的联动现象，且这种联动现象在各国经济不同的发展阶段也呈现出不同的趋势。在1991年，国外学者Jeon和Chiang使用了多变量协整检验的方法研究了1975年至1990年间英国、美国、日本、法国这个四个发达国家股市间的长期均衡关系，通过实证研究，他们发现这四个国家的股票市场呈现出一种趋同的发展趋势。同时在1992年，学者Kasa使用协整模型对美国及世界其他主要股市进行了研究，发现美国股市对欧洲国家股市的走势起到了一定的引导作用。而在1995年Longin&Solnik通过对英国、法国、德国等主要欧洲资本市场的研究发现，欧洲股票市场间的联动关系呈现出逐渐增强的趋势。同样，Rangvid在2001年通过实证研究也得出了相同的结论。当然，不同学者对国家间股票市场的联动关系也持有不同的观点，根据Gerrits和Yuc在1999年对德国、英国、荷兰和美国股市的研究发现，这四个国家股市间并不存在相应的协整关系。通过格兰杰检验，他们发现美国对欧洲国家股市仅存在着显著的单向冲击影响。

除了对发达国家股市间的联动性做了大量研究以外，很多国外学者也对亚洲股市与欧美股市间的联动性及新兴市场间股市联动性做了很多研究，研究发现亚太股市与欧美股市的联动性比较明显，但是关于新兴市场间股市的联动性一直没有定论。在1997年，Liu和Pan对美国、日本及韩国等亚洲国家的股市等进行了研究，研究结果表明美国股市对日本股市的影响力最大，对其他亚洲国家的影响力相对较小。而在1998年，国外学者Janakiramanan和Asjeet对环太平洋国家和地区澳大利亚、香港、日本、新西兰、新加坡、美国、印度尼西亚、马来西亚和泰国的联动性进行了实证研究，通过研究他们指出美国股票市场的波动性对其他国家均有不同程度的影响，但是其他多家股市的波动性几乎无法对美国股市产生显著影响。对于新兴市场股市间的联动性，不同的学者持有不同的观点。在1999年Jorion & Goetzman指出由于投资基金的套利行为，新兴股票市场与世界股市的关联性会增强。但是在2007年，Brian通过DCC-GARCH模型，分析了分析拉美股票市场的7个成员之间及其所处的整体与美国股票市场的相关关系，研究发现，二者均不显著。

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同时，根据国外学者已有的研究也可以发现，金融危机等因素都会对各国股市间的联动性产生一定的冲击作用。在2000年国外学者Cha和Sekyung对亚洲四个新兴经济地区(香港、台湾、韩国、新加坡)的研究表示，这些地区与美国、日本股市之间的联动性在1987年美国股灾后有所增加，在1997年亚洲金融危机后有更显著的增强。学者Jang和Sul在2002年对亚洲金融危机前后亚洲各国股市间的联动性做了对比研究，他指出在金融危机之前亚洲国家已存在股票价格同向变动的趋势，亚洲金融危机后，这种同向变动的趋势变得更加显著了。

2.2国内文献综述

国内学者在近些年也越来越关注中国股市与国际股市间的相关关系，对中国与欧美股市见的波动关系做了大量的研究。

根据已有文献我们发现，大多数学者认为在中国加入WTO之前，中国股市与国际股市间的联动性并不明显，在加入WTO后中国与国际股市尤其是美国股市间的联动性开始显现。在2003年陈守东等人使用协整分析对1992年至2002年的中、美、英、日、港五大股市进行了研究，结果发现国内股票市场与国际市场不存在协整关系，得出我国股票市场与国际市场相分离的结论。在中国与2001年加入WTO后，中国市场与国际市场的联系变得更加密切，这使得我国股市与国际股市间的联动性日益显露。关于中国股票市场与国际市场之间的联动性，研究结果有些分歧，2004年张福等人使用因果检验的方法对1996至2002年的中美股市进行了研究，同样发现2001年以前中美股市不存在协整关系，但是2001年后中美股市统计特征趋同。

同时学者们也发现，中国金融市场的国际化改革及2008年全球金融危机等因素对我国与美国等发达国家股市间的联动性也产生了一定的影响。2008年，国内学者骆振心使用VAR和Johansen协整检验方法分析，上证指数与美、英、德、日本和中国香港股市之间的联动性，认为外资进入初期并没有引起中国股市与世界主要股票市场之间存在联动现象，但股权分置改革后，中国股市与世界主要股市之间的联动程度增加。游家兴等人在2009年基于DCC—GARCH模型对中国与亚洲、欧美７个股票市场的联动性进行分析，得到自1991年至2008年间联动性变化的动态过程，以及联动性逐渐增加的结论。2010年徐有俊等人基于DCC—GARCH模型和1997年1月到2009年3月的数据，研究中国股市与国际股票指数（MSCI印度指数、MSCI世界指数、MSCI亚太指数和MSCI亚洲新兴市场指数）之间的联动性，结果发现中印两国和亚洲新兴市场的联动性大于国际发达市场，而且中国与世界股票市场的联动性逐渐增强。在2010年，刘志超等人通过E—G协整检验、误差修正模型(ECM)、Granger因果检验等方法，对次贷危机前后我国股票市场与世界主要股票市场之间的联动关系进行了实证研究。结果表明：在这次危机过程中，中外股市间的联动关系呈现出更为紧密的趋势。同时，方建武等人在2010年通过Granger检验、协整检验及脉冲响应得出美国股市对中国股市有单方向影响的结论。张兵等人（2010）使用协整检验和DCC—GARCH模型对2001年12月到2009年1月的上证指数和道琼斯指数进行分析，结果发现中美股市没有长期均衡关系，但在QDII实施后美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用。

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第3章 研究方法

本文的论证研究主要分两步，第一步是构建GARCH（1,1）模型，第二步是建立DCC-GARCH模型，获得中国上证股指收益率与美国道指收益率在1998年-2011年间的动态相关系数，因此本文主要涉及到GARCH和DCC-GARCH这两个计量模型。

3.1 GARCH模型

GARCH模型的全称是广义自回归条件异方差模型，由经济学家波勒斯列夫（T.Bollerslev）于1986年提出。GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，与普通的回归模型相比，GARCH模型对误差的方差进行了进一步的建模分析，非常适用于波动性的分析和预测。GARCH模型一般可写为以下形式：

rt?c1???irt?i???j?t?j??t （1）

I?1I?1RM?t?uthtqi?1 （2）

pht?k??Giht?i??Ai?2t?i （3）

j?1其中, rt为均值为0的收益率序列，ht为条件方差，ut为独立同分布的随机变量，ht与ut互相独立，ut服从正态分布。（1）式是均值方程，（3）式是条件方差方程。

3.2 DCC-GARCH模型

DCC-GARCH模型是由Engle和Sheppard在2002年提出的，通过DCC-GARCH模型，我们可以得到动态条件相关系数矩阵及协方差矩阵，从而可以从动态的角度分析数据间的相关关系。具体的模型如下所示：

rt?t?1~N(0,DtRtDt)Dt2?diag??i??diag?ki??rt?1rt'?1?diag??i??D2t-1?t?Dt?1rtQt?S?(??A?B)?A???Rt?diagQ*t''t?1t?1?1?B?Qt?1

???1QtdiagQ*t??其中， rt为均值为0的收益率序列；?t?1为截止到t-1时期所有可能获得的信息集合；Dt2是

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一个对角矩阵，其对角线上的元素即为各变量的条件方差；S为标准化残差?t的无条件协方差矩阵；Rt为条件相关系数矩阵；符号“?”表示矩阵对应元素的点乘；Qt为标准化残差的条件协方差矩阵。

第4章 样本数据及数据检验

本章主要是对样本数据进行初步处理，包括：数据描述、统计描述、序列自相关检验、平稳性检验、ARCH效应检验五个部分。

4.1 数据描述

本文的目的是研究中美两国股市间的联动性，因此我们分别选取了1998年1月1日至2011年12月31日期间所有的中国上证指数日收益率和美国道琼斯工业平均指数日收益率作为模型所需的数据。首先在中国锐思数据库获取了1998年至2011年的上证指数，在美国的Dow Jones Index数据库获得了1998年至2011年的美国道琼斯工业指数。然后通过以下公式计算出两类指数每天的收益率：

rt?lny(t)?lny(t?1)

其中rt表示当天的股指收益率，yt表示当天股指的收盘价，yt?1表示前一天股指的收盘价。

鉴于股市在节假日会休市且中美节假日不同这一原因，我们对数据进行了筛选，剔除中国股市休市或美国股市休市的无效数据，经过筛选共得到有效日收益率数据2740条。

4.2 统计描述

表1： 中美股指收益率统计描述

数据类型 均 值 标准差 偏 度 峰 度 JB统计量 JB统计量对应的P值 中国上证指数 美国道琼斯工业指数 0.000117 0.013225 -0.014412 9.710263 5140.750 0.00000 0.000113 0.016692 0.010657 7.455698 4.8e+003 0.00000 由表1可知，中国和美国股指收益率的均值都很小，几乎都接近于0，中国股指收益率存在正偏性，而美国股指收益率存在负偏性。通过上表可见，中国股指收益率的峰度是7.455698，美国股指收益率的峰度是9.7102633,峰度都大于正态分布的峰值。同时，通过JB统计量所对应的P

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值我们可以看出，P值几乎为零，即拒绝原假设，中美股指收益率均不服从正态分布。通过下图1和图2，我们也可以看出中美股指收益率具有金融时间序列典型的尖峰厚尾的特征。

图1：中国股指收益率正态分布拟合图 图2：美国股指收益率正态分布拟合图

4.3 序列自相关检验

鉴于金融时间序列常具有序列自相关的问题，我们先对序列进行自相关检验。所得Q统计量及P值如表2所示：

表2 中美收益率自相关性检验

1 2 3 4 中国股指收益率 统计量 2.9372 4.3600 5.0378 5.5483 2美国股指收益率 P值 0.007 0.013 0.009 0.036 统计量 6.3391 8.8288 9.3447 9.3742 P值 0.012 0.012 0.025 0.042 ①.注：Q统计量一般情况下渐近服从?分布

通过上表我们可以发现Q统计量对应的P值较小，均小于显著性水平5%，因此原序列存在一定程度的自相关。针对时间序列存在的自相关现象，我们可以通过ARMA(p,q)模型来消除自相关。在不同的ARMA模型下，AIC 和SC 越小越说明自相关现象越不明显了。通过多次试验，我们发现中国的股指收益率在ARMA（2,2）模型下所对应的AIC与SC值最小，美国股指收益率在ARMA（1,1）模型下对应的AIC与SC值最小，因此我们将分别使用ARMA(2,2)和ARMA（1,1）模型对中国股指收益率和美国股指收益率进行自相关的消除。引入ARMA模型后再次进行自相关检验，所得数据如下表3所示：

表3 ARMA模型滤波序列自相关性检验

中国股指收益率 统计量 1 2 3 4 0.0000 0.3499 1.7824 11.1229 P值 0.9977 0.8395 0.6188 0.0252 美国股指收益率 统计量 0.2230 0.5694 0.8831 2.2428 P值 0.937 0.752 0.830 0.691 6

②.注：Q统计量一般情况下渐近服从?分布

2通过上表3中P值可见，中国股指收益率Q统计来那个所对应的P值和美国股指收益率Q统计量所对应的P值都大于5%的显著水平，说明自相关已消除。

4.4平稳性检验

本文使用ADF检验分别对中国股指收益率和美国股指收益率进行平稳性检验。检验后所得的数据如下表4所示：

表4：中美股指ADF检验结果

中国股指收益率 统计量 -50.638 P值 0.0001 美国股指收益率 统计量 -54.893 P值 0.0001 通过上表可见，对中国股指收益率进行ADF后，所得统计量为-50.638，远小于在5%显著水平下的统计量-2.862，其所对应的P值0.0001也接近于0。对美国股指收益率进行ADF后，所得统计量为-54.893，远小于在5%显著水平下的统计量-3.432，其所对应的P值0.0001也接近于0。这说明中国和美国股指收益率都具有平稳性。

4.5 ARCH 效应检验

检验ARCH效应的方法一般有两种，一种是LM法（拉格朗日乘数法）和残差的平方相关图检验。本文使用的是第二种方法，即残差的平方相关图检验，通过检验所得的的Q统计量和其对应的P值来判断序列是否具有ARCH效应。具体见表5：

表5：中美股指ARCH效应检验结果

1 2 3 4 中国股指收益率 统计量 55.792 79.751 145.65 170.26 P值 0．0000 0．0000 0．0000 0．0000 美国股指收益率 统计量 59.325 315.99 432.90 553.41 P值 0．0000 0．0000 0．0000 0．0000 通过表5可以发现，在各个序列滞后1—4阶时，Q统计量对应的P值都极小，这说明中、美股指收益率序列均存在条件异方差，即各个收益率序列均存在ARCH效应。

第5章 模型构建及实证结果

本文模型的构建主要分两步完成，首先，针对中国上证指数收益率数据和美国道指收益率数据建立GARCH（1,1）模型，得到均值方程的残差，并通过分析条件标准差来分析两国股市波动

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情况。然后，针对中国上证指数收益率和美国道指收益率建立动态的DCC-GARCH模型，求出动态相关系数矩阵及动态相关系数走势图，通过两国股指收益率相关系数的变化来分析两国股市的联动性。

5.1单变量GARCH模型的建立与结果分析

基于以上自相关检验、ADF检验以及ARCH效应检验的结果，首先对中国上证收益率和美国道指收益率建立单变量GARCH模型，本文直接采用比较简洁的GARCH(1,1)模型，通过计算分别得到以下GARCH模型：

rt?1?0.699975 rt?2?0.679556ut?2?0.6482416ut?1?ut 中国: rt??0.615165 (-3.5821) (-5.5036) (5.0890) (3.6511) ?t2?5.29?10-6?0.116187ut2?1?0.872388?t2?1 (6.4878) (14.1065) (105.6333)

?0.723906rt?1?0.763262ut?1?ut 美国：rt?0.000464 （2.9752） （5.1566） （-5.8590） ?t2?1.70?10-6?0.104990ut2?1?0.888157?t2?1 （6.2710） （12.0005） （100.5880）

图3：中国上证指数收益率条件标准差序列

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图4：美国道琼斯指数收益率条件标准差序列

通过建立GARCH（1，1）模型，我们分别得到了中国上证指数收益率条件标准差和美国道琼斯指数收益率条件标准差序列及如上图3、4所示的条件差序列走势图。

根据图3我们可以发现，中国上证指数收益率的条件标准差分布在0-0.05之间，并且出现多个峰值，波动性较大。1998年的亚洲金融危机，对于亚洲各国尤其是新兴市场的冲击很大，这种冲击也体现在各国股市上。从图3便可以看出，中国股指在1998年期间的出现了多个峰值，波动现象明显。同时，在2001年中国加入WTO、2002年中国开放QFII及2008年全球金融危机这几个时段，条件异方差均出现了较大的峰值，可见在此阶段中国股市的波动性很大。

通过图4我们可以发现，美国股指收益率的条件标准差在0-0.05之间波动。在1998年至2002年期间，美国股市的波动性较明显，但是条件标准差一直在0-0.03之间分布，并没有达到很大的峰值。在2002年至2007年间，美国股指收益率表现比较平稳，没有出现较大峰值，条件标准差一直维持在0.015以下。在2007年下半年，条件标准差开始呈现出走高的趋势，波动性开始显现，尤其在2008年9月左右条件标准差达到了最大峰值，由此可见金融危机为美国股市产生了很大的冲击，股市波动性在此阶段表现显著。在金融危机之后的2009年和2010年，随着美国经济逐渐走出金融危机的阴影，条件标准差数值明显滑落，波动性减少。但是受到2011年美债危机的影响，股指收益率的条件标准差又出现了较大的峰值，由此可见美债危机使得投资者对经济的恐慌增加，股市波动相应变大。

总之，通过图3、图4的对比我们发现，中国作为新兴市场其股市的波动相对较大，而美国作为发达国家，其股市相对成熟，股市的波动性也相对较小。同时受到2008年全球金融危机的影响，中美两国股市在2008年均出现了较大幅度的波动，由此可见08年全球金融危机对全球经济乃至全球资本市场都带来了较大的冲击。

5.2 DCC-GARCH模型的建立与结果分析

在GARCH（1,1）的基础上我们得到了ARMA滤波后的残差序列，接着我们对残差序列建立DCC-GARCH模型，通过之前的各种检验分析，我们将DCC-GARCH模型设定为DCC-GARCH（1,1）的形式。借助MATLAB的运算，我们得到了中国上证股指收益率和美国道指收益率的动态相关系数矩阵，并通过下表6对相关系数矩阵进行了统计描述：

表6 中国上证股指收益率与美国道指收益率动态相关系数统计描述

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国家 中-美 均值 0.0349 最大值 0.3361 最小值 -0.1020 标准差 0.0959 从上表可见，中国上证股指收益率与美国道指收益率的相关系数均值大于0，相关系数在-0.1020与0.3361间浮动，由此也可体现出中美股市间存在着一定的相关性。

通过动态相关系数矩阵，我们也可以得到中国上证股指收益率与美国道指收益率的动态相关系数走势图，从而更加能体现出两国股市间联动情况。具体如下图5所示：

图5:中国上证指数收益率与美国道指收益率动态相关系数走势图

根据以上动态相关系数走势图，我们可以看出，在1998年至2011年期间，中国上证股指收益率与美国道指收益率的相关性由正相关变为短暂的负相关，又由负相关变为正相关，且正相关性在不断的加强。在1998年到2000年期间，中国上证指数收益率和美国道指收益率的相关性在不断的减少，相关系数由正变为负，并在-0.1至-0.05间上下浮动。到了2001年，尤其是中国加入WTO以后，中美股指间的相关系数开始回升，并在2003年由负相关变为正相关，而2003年也正是我国开启了QFII机制，大量的国外投资者开始进入我国资本市场。自此以后两国股指的相关系数进入上升通道，一路高升，并在2007年下半年达到阶段性最高峰值，相关系数达到0.2。经过全球金融危机后，两国股指相关系数出现了阶段性调整，调整后的相关系数再次进入上升通道，两国股指的正相关性十分显著。在2009-2011年，两国股指相关系数连续突破2007 的峰值，并在2011年达到新的峰值0.34.由此可见，金融危机后，两国的股市的正相关性更加明显，联动性比金融危机之前明显加强。同样在经历了2011年美债危机后，这种联动性也呈现出变强的趋势。

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第6章 结论分析

经过以上的实证模型分析我们可以发现，在近十年间，中美股市间呈现出比较明显的正相关性，并且二者正相关性整体呈现出不断加强的趋势。而事实表明，中美股市间这种明显的联动性与中美两国之间的政治、经济等领域都存在着紧密的联系。尤其是在2001年中国加入WTO、2003年中国引入QFII机制、2005至2006年中国股权改革、2008年全球金融危机、2011年美债危机这几个时点更是体现出中国经济贸易对外开放、资本市场不断改革开放、全球经济一体化等对两国股市联动性的冲击作用。通过对模型结果的分析，结合两国经济发展特点，本文得出以下结论：

6.1中国加入WTO对中美股市的联动性产生了影响

2001年12月11日，中国正式成为世贸组织的成员，这标志着中国经济正式与国际市场接轨。加入WTO对中国而言，不仅意味着中国可以向WTO成员国出口商品的条件更加宽松，也意味着中国经济的不断开放。尤其是对中美贸易而言，加入WTO为双边贸易国提供了更加国际化的贸易环境。一方面，中国可以发挥在制造业方面的优势向美国出口大量的商品，另一方面中国市场的开放使得更多的国外产品及国外资本进入国内市场，中国不仅可以拥有更多学习美国的高新科技并缩小两国间的差距的机会，也可以借助国外资本刺激本国经济的发展。实体经济和虚拟经济是一国经济重要的组成部分，实体经济的发展是虚拟经济发展的重要根基。而作为虚拟经济的重要组成部分的股市向来是作为实体经济的“晴雨表”，实体经济的变化与发展直接影响着资本市场的变化与发展，股票市场更是可以反映出一国经济的波动和发展趋势。根据中国贸易数据统计，美国目前已成为中国最重要的贸易伙伴之一，因此，无论是在实体经济还是虚拟经济，美国都对中国产生了非同小可的影响，而在股市方面的影响尤其突出，这正与本文模型结果中2001年中美股市相关系数的不断回升相吻合。

6.2 中国引入QFII、QDII对中美股市的联动性产生了影响

2003年中国开始引入QFII机制，这标志着境外合格投资者可以投资中国资本市场，这为中国股市也注入了新的活力。在2003年之前，境外投资者无法投资中国股市，中国股市与国际股市间存在着一定了隔阂。而2003年QFII制度在中国的推出使得大量的国外投资者进入中国市场。这些国际投资者同时是有着丰富经验的机构投资者，他们具有先进合理的投资理念，在选股时更加偏重于财务透明度高，未来具有高成长性，内在价值高的上市公司，这对改善我国资本市场投机性投资理念起到了很大的作用，同时促进了上市公司自身经营的规范化，为中国整个资本市场的完善起到了很大的作用，是中国股市不断走向国际化。而美国作为资本市场成熟的国家，为中国资本市场尤其是股市的发展起到了很大的引领作用，通过引入QFII、QDII，一方面，越来越多的美国热钱涌入中国资本市场，另一方面越来越多的国内投资者也走出国门投向美国股市，这种资本流动的不断加强使得中美股市间的联动性不断显现。

6.3 中国资本市场制度改善对中美股市联动性产生了影响

随着我国经济的不断开放，我国资本市场与成熟资本市场间的差距不断显现，中国股市并不

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能合理显现我国宏观经济的发展。其中最主要的原因就是我国证券市场上市公司中股权流动机制存在严重缺陷，存在很明显的股权分置现象。同时，像美国股市这种发展成熟的资本市场，股市的有效性较高，股票的价值一般都能反映出上市公司的内在价值，因此，美国投资者会通过对上市公司的业绩分析来做出合理的投资规划，而不是像中国投资者一样受到股票价格与公司业绩相悖的困扰。基于以上现象，我国在2005年开始了股权分置改革，对我国证券市场展开了深入的完善工作。随着股权分置改革的不断施行，美国等成熟市场盛行的价值投资理念开始不断地流入我国的股票市场，对于提升我国投资者的投资理念起到了促进作用。因此，通过股权改革，我国股票市场的整体价值在不断地趋于合理，我国股票市场也不断地与国际接轨，中国股市的走势开始更加有效地反映出我国经济的基本情况，同时我国股市与国际股市尤其是美国股市的联系也不断加大。

6.4 2008年全球金融危机对中美股市的联动性产生即时的冲击性

2008年美国爆发了次贷危机，美国经济指数出现了大幅下滑，失业率连续攀升，大量的企业倒闭，美国信用紧缩，实体经济疲软，美国经济跌入低谷。由于全球经济的一体化不断加深，经济危机迅速在全球蔓延。作为美国重要的经济贸易伙伴，中国的出口额也因美国经济的萎靡收到大幅下滑，中国经济也因此受到了这次金融危机的重创。作为实体经济的“晴雨表”，美国股市在金融危机期间大幅下跌，全年跌幅达到了40.7%，并且出现了“9·11”事件后的单日最大跌幅，资本市场十分不景气。与此同时，受到全球经济大萧条及美国股市的低迷的影响，我国股市也出现了大幅下跌，上证指数狂跌54.95%，深成指跌幅高达54.23%，我国股市的波动与美国股市的波动呈现出较明显的趋同性。而通过本文的检验，中国上证股市收益率与美国道指收益率的相关系数在全球金融危机期间也达到了阶段性峰值。

6.5 美债危机对中美股市的联动性产生了及时的冲击性

金融危机使全球经济遭受重创，尽管2010年间各国经济出现了回暖的迹象，可是2011年美债危机的爆发为全球经济的复苏蒙上阴影。中国作为美国最大的债权国，截止2011年底，中国持有高达1.15万亿美元的美国国债，美债危机的爆发无疑对最大债权国—中国的所持美债资产量带来了巨大的风险，一旦美国违约，中国持有的美债资产将会大幅缩水，这无疑大大降低了人们对美国经济乃至中国经济的增长预期。然而这种对于美国及中国经济的悲观估计也在两国股市上得到了明显的体现，在2011年美国股市持续走低，而中国股市连续下跌，全年上证股指跌幅高达22.15%。基于中美密切的贸易关系及2011年美债危机的冲击，中美股市在2011年联动性明显加强，并且通过模型分析发现，在2011年中国上证股指收益率和美国导致收益率的相关系数创出了0.34的新高，由此可见美债危机对中美股市的联动性产生了一定的影响。

第7章 政策建议

通过上文的研究发现，近些年来中美股市的联动性在不断加强，且中国资本市场的改革以及金融危机、美债危机等都对中美股市间的联动关系产生了一定的影响。以上研究结果不仅为我国资本市场制度的完善带来了启示，也为投资者的投资活动提供了有效的信息。

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