摘要：本文在梳理国内外有关股票市场联动性的相关理论后，对中美股票市场联动性有了更深刻的认识充分的了解，本文思路如下：首先，对中美股票市场联动性的理论基础进行了分析；然后，在上述理论的基础上，从两个角度对中美股票市场联动性进行了实证研究并得出结论。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景
自上个世纪八十年代以来，经济全球化和贸易自由化席卷全球，资本、技术和产品在全球市场上流动，各个国家之间的经贸联系日益加强，表现在金融市场即各国股票市场之间的联系日益紧密，一国股市的涨跌往往会对其他国家的股市产生同步影响，一国股票市场的金融风险也同样会在全球股票市场上进行流转，全球性金融危机就此形成。1987 年全球股市下跌，一天之内，美国道指下跌 22.6%，受美国股市崩盘的影响，德国、英国、日本、澳大利亚、加拿大、新西兰等多个国家的股市均出现暴跌，其下跌幅度都在 20%以上。1994-1995年由本国货币贬值导致的墨西哥金融危机，造成市场的极大恐慌，和墨西哥经济结构相近的国家最先受到汇率暴跌的影响，最终引发整个拉美股市猛跌，此后，亚洲、欧洲、远东等地区的股市和汇市都被波及。1997 年亚洲金融危机，起源于泰国汇率制度的变动，由固定汇率制转为浮动汇率制，随之其他亚洲国家也都采取这一措施，最终造成了亚洲国家外汇市场的挤兑效应，引发了金融危机，危机持续到 1999 年才结束。2008 年全球金融危机，源于美国住房市场，房屋贷款利率上升以及住房市场的冷却，导致很多人发生违约，从贷款市场传播到整个美国股票市场，最终传播到与美国交易频繁的欧盟和英国等国，进而传播到全球金融市场。从对历年金融危机的回顾可以看出，经济全球化和金融自由化不仅仅会带来全球经济的繁荣，同样会带来全球经济的崩溃，一个经济体内部的金融风险通过经济、贸易和金融市场之间的联系席卷全球，任何参与全球化的国家都无法独善其身。而且，发生金融危机的国家在政治、经济、金融方面越强大，对世界金融市场的影响也就越广泛。
在上述几场金融危机中，21 世纪以前发生的对中国经济的影响很小，因为那时中国的金融市场相对而言比较保守，受世界经济体的孤立，经历了数十年的申请努力之后，在 2001 年终于成为 WTO 成员国的正式成员之一，迈出对外开放的第一步，与其他国家之间的经贸联系也日益加深，金融市场也在积极吸收国外成熟的规则，成为我国实体经济融资的重要渠道，在这个过程中我国先后出台了很多金融改革政策：2001 年 2 月，允许境内居民个人从事 B 股交易；2002 年 11 月，合格境外投资者（QFII）制度正式建立；2005 年 9 月，我国发布股权分置改革办法，上市公司开始正式实行股权改革；2007 年 6 月，我国经过审查的境内金融机构可以进行交易（QDII）；2011 年 12 月，境外机构投资者可以进行境内交易，不过交易额度需要国家进行审批（RQFII）；2014 年至 2019年期间， 沪港通 、 深港通 、 沪伦通 等促进金融市场对外开放的政策不断实施，极大的推动了我国金融市场与国外金融市场之间的交流，促进我国金融市场的成熟，但是任何事情都有两面性，我国面对来自国外市场的金融风险也日益加剧。
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1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
本文以两个角度、三种方法对中美不同股市的溢出效应进行分析。第一个角度是对中美股票市场同期和非同期联动性分析，从两国股票市场之间交易时间差异出发，将收益率分为日间收益率和夜间收益率，分析两国之间的收益率是否存在同期和非同期联动作用；第二个角度是对中美股票市场长期和短期联动性分析，运用 MODWT 方法将三个层次下的全样本收益率以时间为尺度划分为 5 个层次，分析两国金融市场在短期和长期的联动性情况。三种方法是 VAR分析法、分位数回归法以及极大重叠离散小波变换（MODWT）法。本文的主要目标是解决以下问题：1.中美股市的交易时间不一致，两者之间是否存在同期和非同期的波动溢出效应，大小和方向如何？对于大型以及科技创新企业的存在联动效应，那么是在短期、长期还是中长期联动性达到最强？解决以上问题可以让我们从定性和定量的角度更加了解中美股票市场的联动，有利于股票市场中的中小投资者制定适合自身的交易策略以及有关部门实施适当的政策预防我国股市异常波动。表 1-1列示了本文所用的主要方法以及主要解决的问题。
表 1-1 论文所用方法及主要解决问题 ...........................
第 2 章 文献综述
2.1 国外股票市场联动性的相关研究
国外金融市场发展较早，因此对股票市场联动性的研究开始也比较早，在1987 年 10 月的美国 黑色星期一 的股灾之后，各个金融市场之间是否存在联动效应成为相关学者研究的重点。开始时，主要研究集中在金融市场中各个子个体之间的联动性是否存在以及联动性的大小，但是在亚洲金融危机和零八年美国所导致的全球金融危机之后，很多学术工作者开始探索不同国家股票市场的联动性。
20 世纪末至 21 世纪初，探究发达国家股票市场之间的联动情况是国外学者的研究主题。Jaffe 和 Westerfield（1985）［1］研究了美国、日本等国的股市，发现这五个市场都存在周末效应，并且这五个市场收益率之间存在着一定的联动性；Hamao 等（1990）［2］、Kasa（1992）［3］等研究证明了美国、英国股市和日本股市收益率之间存在联动性，但是这种效应是不对称的，日本股市对前两者溢出效应较弱；Eun 和 Shim（1989）［4］在欧洲、美洲和亚洲等地区选取 9 个国家的股票市场通过 VAR 模型对上述 9 个国家的收益率数据进行建模，证实美国股市波动会带动其他国家股票市场的波动，同时后两者股市之间的联动存在滞后性，但是在欧洲市场中这种滞后却不存在，主要原因推测是因为亚洲国家股票市场发展不成熟、效率低下，欧美市场相对而言比较成熟；Becker 和 White等（1995）［5］认为股票市场之间之所以存在联动效应是因为投资本国的投资者也会投资其他国家的股票市场，并且会对其他国家的消息做出反应，这一猜想通过英美股市之间的联动性也得到证实；Karolyi 和 Stulz（1996）［6］研究了同时在美国和东京上市的公司股票的相关性，结果发现两者具有很强的相关性，不同国家的公司股票的交叉上市也可能是导致两国股票市场联动性的原因；Beine和 Capelle-Blancard 等（2008）［7］对法国、德国、日本、英国和美国的每日股票收益率之间的关系进行研究（Granger 因果检验），发现欧洲国家之间存在强烈的同期线性依存关系，但是美国对其他国家股票市场存在单向溢出效应。
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2.2 国内股票市场联动性的相关研究
与国外市场相比，国内市场起步较晚，从 1989 年才开始发展，因为我国金融市场比较封闭，研究我国股票市场联动性的文章非常少，随着我国大力推进改革开放政策、2001 年加入 WTO、实行 QDII 和 QFII 政策，中国金融市场和世界金融市场之间的联系日益加深，这些联系同样也吸引了相关学者的目光，总体而言学者对我国股票市场的联动可以分为以下两类。
国内股票市场和国内其他金融市场之间的联系。吴世农和潘越（2005）［26］分析了在境外和香港同时注册的股票以及在香港注册的股票和内地股票市场之间的联系，证明东南亚金融危机以及我国实行的对外开放金融市场政策两个事件并未对三者之间的协整关系造成影响，红筹股走势始终带领着内地股市的方向，与此相对应，同样在香港上市的 H 股却并没有此作用；谷耀和陆丽娜（2006）［27］运用动态多变量 Garch 模型和 VAR 模型分析了我国内地股市和港股之间的联系，发现后者对前者有显著的非对称溢出效应，但是前者对后者无影响，此外，沪深两市处于动态调整阶段，溢出效应在牛市期间强，在熊市期间弱；史代敏（2002）［28］运用相关系数分析了我国沪深两市的相关性，发现两者之间存在高度的相关性，作者认为是两市投资者的同质性导致了这一现象；刘金全和崔畅（2002）［29］发现中国两个股市之间存在长期联系，深市比沪市更易受短期波动的影响，此外，通过 GARCH 模型发现两市的收益率和波动率具有非线性和非对称性；曾志坚和江洲（2007）［30］分析了股市和债市之间的联系，证明两者之间在长期具有一定的联动性；袁超和张兵等（2007）［31］通过对股市和债市进行分析发现两者之间的联系具有规律性，但是对市场冲击的反应也有所差别，其中，股市-债券市场之间的相关性受负向冲击影响更大，但是股市-股市联动性大小受联合正向冲击较大；
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第 3 章 理论基础与研究假设 ............................................. 14
3.1 股票市场联动性的相关理论 ......................................... 14
3.1.1 经济基础理论 ......................................... 14
3.1.2 市场传染理论 ................................. 14
第 4 章 中美股市同期和非同期联动性实证研究 ................................ 21
4.1 数据的选取及模型构建 ............................ 22
4.2 数据的描述与检验 ................................... 27
4.3 VAR 和 SVAR 模型回归结果 .................................. 28
第 5 章 中美股市长期和短期联动性实证研究 ........................ 48
5.1 多分辨率分析 ........................................ 48
5.2 小波方差和小波相关系数 ................................. 54
5.3 格兰杰因果检验 .............................. 56
第 5 章 中美股市长期和短期联动性实证研究
5.1 多分辨率分析
本文首先对代表中美股票市场的沪深 300-标普 500 指数收益率进行MODWT 多分辨率分析，其中 d1-d5 代表 MODWT 小波分解的高频细节分量，a5 代表低频分量，表明数据的长期趋势，我们分别对两个市场的时域和频域进行分析。
第一，时域分析。根据沪深 300 指数 1-5 层的多分辨率分解结果可以看出，沪深 300 指数发生剧烈波动的时间区间有三个，第一个区间是第 470-1000 观测日，对应区间 2007 年 7 月-2009 年 10 月，期间我国施行 ODII 制度，并且在此之前我国加入了 WTO，实行了汇率制改革，扩大了金融市场开放的力度，紧接着 8 月份爆发了全球性的金融危机，直到次年 3 月份才结束，这次金融危机对我国金融市场影响深远，我国实行的 4 万万亿救市措施也导致了我国房地产市场未来的黄金十年；值得注意的是，与 1987 和 1997 年金融危机相比，此危机对我国金融市场影响深远，时间也更长，究其原因主要是因为我国实行了一系列措施开放了金融市场；第二个区间是在第 2280-2500 个观测日，对应的时间区间为 2015 年 3 月-2016 年 3 月，在此期间我国实行了 811 汇改，使得人民币和美元之间的兑换更加的符合市场供需要求，2015 年经济政策的利好使得大量资金涌入股市，杠杆炒股更是屡见不鲜，最终导致了我国 2015 年的股灾；第三个区间是在第 3000-3500 个观测日，对应的区间为 2018 年 3 月-2020 年 9 月，在此期间，2018 年 3 月起发生了中美贸易战，2020 年初发生了全球疫情，由于新冠在全球范围内的流行，使得中美贸易战的在股市关注度有所下降，从图中也可以看出在这一期间两个波动之间有短暂的平静期。在疫情在国内流行期间，我国应对比较及时，对股票市场造成的波动有限，但是在国内经济步入正轨的时候，国外疫情开始迅速蔓延，导致我国股票市场受到波及，同样剧烈波动。道琼斯工业指数有五个较为剧烈的波动区间，第一个区间是在第 750-1000 个观测日，对应的时间区间为 2008 年 9 月-2009 年 9 月，在此期间由于美国房地产投机盛行导致蔓延全球的次贷危机；第二个区间是在第 1400-1550 个观测日，对应的时间区间为 2011 年 6 月-2012 年 2 月，欧洲主权债务危机导致的股市波动；第三个区间是在第 2300-2500 个观测日，对应的时间区间为 2015 年 4 月-2016年 2 月，在此期间欧洲、亚太地区都遭遇了罕见的大跌，美国股市也不能例外；第四个区间是在第 2900-3200 个观测日，对应的时间区间为 2017 年 11 月-2019年 2 月，在此期间发生了中美贸易战；第五个区间是在第 3445-3500 个观测日，对应的时间区间为 2020 年 2 月-2020 年 9 月，在此期间美国疫情蔓延，同时出现 黑人的命也是命 相关抗议，加剧了美国国内的动荡，进而蔓延到股市，值得注意的是，疫情对股票市场造成的动荡甚至超过了 2008 年经济危机。根据上述的分析可以看出中美股票市场在低频部分有一定的联动性，尤其是在 2008年经济危机、2015 年股市动荡以及中美贸易战和疫情期间。
图 5-1 沪深 300 收益率分解 ....................................
第 6 章 结论与建议
6.1 主要结论
本文将中美股票市场根据指数的性质划分为三个层次，沪深 300-标普 500综合指数代表中美股票市场、上证 50-道琼斯工业指数代表中美大型上市企业和创业板-纳斯达克综合指数代表中美科创企业，然后分析不同层次下中美股票市场在全样本、2015 年股灾、贸易战和疫情期间的同期和非同期以及长期和短期角度下的联动性大小和方向，具体而言，得出以下结论：
（1）本文用 VAR 和 SVAR 模型分析了三个层次下中美股市的同期和非同期联动性。首先，同期联动性，本文发现无论是在全样本还是在各个子区间期间美股对我国股市都有显著的正向同期溢出效应，并且这一效应在股灾以及贸易战和疫情期间有所加强；可是，中国股市对美国股市的同期溢出效应显著性没有受股灾和贸易战以及疫情的影响而加强。其次，非同期联动性，在全样本期间只有中美股票市场以及中美大型公司的代表指数存在显著的非同期溢出效应，方向为美方对中方，同样在子区间只有贸易战和疫情期间上述两个市场存在非同期溢出效应。总而言之，通过 SVAR 模型我们得出美方对中方股市存在显著的同期溢出效应，但是中方对美方同期溢出效应则会弱很多，中美股票市场没有显著的非同期溢出效应；而且，同期溢出效应在股灾、贸易战和疫情期间有所加强。
（2）为了更好的分析极端收益率下中美股票市场同期联动性和非同期联动性变换规律，本文运用分位数模型进行相应的分析并得出以下结论：首先，同期联动性，在 2015 年股灾、2018-2020 贸易战和疫情导致的中美股市剧烈波动期间，中美两国市场的同期溢出效应大小都存在 V 型结构，说明两国市场的同期溢出效应在两市极端收益处影响更大；此外，值得注意的是，代表中美股票市场的标普 500 对沪深 300 的同期溢出效应中，影响力度发生了反转，数值由 V 型结构转化为倒 V 结构，说明股灾、贸易战和疫情等重大波动会使得股票市场对极端收益更加敏感，其余结论与 SVAR 和VAR 模型相同。其次，非同期联动性，在全样本角度下，中美股市存在非同期溢出效应，但是在各个子区间期间，中美股市只有在个别极端收益率处才存在非同期溢出效应。综上所述，中美股票市场在极端收益率处联动性较强。
参考文献（略）
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