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深证A股收盘指数与上证A股收盘指数协整性分析


内容摘要：深入了解中国资本市场之间的联动关系对于决策的制定具有重要作用。作为一个
视角，本文试图通过对上证A股市场和深证A股市场之间关系的实证分析来认识这点。对
两市指数时间序列的单位根检验表明两个序列都是一阶单整的。我们应用ECM模型对数据
进行了处理，结果表明两市指数之间互为因果关系，且存在长期均衡关系，但并不显著。短
期变化似乎深证A股指数影响更大，也更为显著。
关键词：协整、ECM（误差修正模型）、A股指数

1 引言
在过去十多年中，中国股市经历了一系列调整和变动，股票市场在国民经济中的作用不断增
强，在中国的经济和金融改革中扮演了一个重要的角色。恰当的理解股票市场在经济演进过
程中的变化以及这些变化的含义对于市场监管者和实际投资者都有着重要的意义。例如两市
之间的信息传导机制的结构以及它们之间的相互影响的速度无疑会对投资者的操作策略产
生影响，监管者针对个别市场制定政策时也需要考虑到|001075整个资本市场的整合性在政策执行中
产生的作用。对市场之间的整合性的研究已引起了相当多理论研究者的注意，这主要关系到
两方面的原因：一是在放松管制、全球化、交叉经营以及信息技术迅速提高的背景下，不同
经济体以及市场之间的不断增强的关系使得在这方面的研究更有意义；二是几次大的金融危
机提醒人们要重新对待风险之间相关性和相互作用的变化和影响，风险可能并不会局限于机
构本身，而是进一步引起整个（或多个）金融市场的连锁反应，使得个别机构所面临的市场
风险（或其它风险）形成了大规模股票000503的信用危机，这在近几次金融危机中都有所体现。国外学
者在这方面已经做了相当多的实证股票000603研究，这其中大部分是以一些发达国家的金融市场为对象
的。下面我们将以深市和沪市指数为对象来研究两个市场之间的关联关系。因为股票指数作
为一种统计指数，其本质功能是用平均值的变化来描述股票市场的动态变化，这是任何一种
股票指数都必须具备的基本功能。在现实中经常发现的几大股票市场的指数是先行的指数，
存在着某种相互影响的关系，市场参与者都努力寻求如何通过股票市场的指数的变化去建立
各国股票市场波动关系模型。本文也以此为基础做出一些实证分析。

2 数据说明
为了分析两个市场之间的关系，本文分别选取了沪深两市中较有代表性的上证A股指数
（SAZ）和深证A股指数（ZAZ），所有数据来自于中国经济学教育科研网计量经济论坛,
包括从1995年12月19日至2005年6月17日期间2287个交易日的两市的收盘指数。 和 分
别指ZAZ和SAZ的对数值, 和 则分别是 和 的一阶差分。所有的数据分析均使用
EVIEWS3.1进行。
我们首先看两市的时间序列和差分序列图：


a. 深证A股收盘指数(LnZAZ)时间序列(1995.12.19-2005.6.17) |齐鲁证券通达信软件下载
b. 收盘指数差分序列(ΔLnZAZ)
(1995.12.20-2005.6.17)
图1 深证A股收盘指数时间序列及其差分序列

a. 上证A股收盘指数(LnSAZ)时间序列(1995.12.19-2005.6.17)
b. 收盘指数差分序列(ΔLnSAZ)
(1995.12.20-2005.6.17)
图2 上证A股收盘指数时间序列及其差分序列
日照东方热电
图3 两市收盘指数趋势参照图
从上图我们可以非常直观地看出两市之间的变化存在相同的趋势东软集团股吧，下面我们将用协整检验以
及误差修正模型来从实证上分析这种关系。

3 实证分析
1）单位根检验
首先对两市收盘指数的对数值进行单位根检验，以此确定时间序列的单整阶数
表1 深证A股指数收盘价（ ）的单位根检验
编号 ADF回归 T s.e. DW
1
2287 0.0188 2.0001
2
2287 0.0188 2.0007
3
2287 0.0188 2.0000
注：带﹡括号类数字为ADF值，不带﹡括号类数字为t值。

表2 深证A股指数收盘价差分（Δ ）的单位根检验
编号 ADF回归 T s.e. DW
1
2287 0.0188 2.0001
2
2286 0.0188 2.0044
3
2286 0.0188 2.0043
注：带﹡括号类数字为ADF值，不带﹡括号类数字为t值。

表3 上证A股收盘指数（ ）的单位根检验
编号 ADF回归 T s.e. DW
1
2287 0.0173 1.9996
2
2287 0.0172 1.9995
3
2287 0.0172 1.9994
注：带﹡括号类数字为ADF值，不带﹡括号类数字为t值。

表4 上证A股收盘指数差分（Δ ）的单位根检验
编号 ADF回归 T s.e. DW

1
2287 0.0173 1.9996
2
2286 0.0173 1.9985
3 建信优选
2286 0.0173 1.9985
注：带﹡括号类数字为ADF值，不带﹡括号类数字为t值。
检验结果还表明 的检验方程中截距项和时间趋势项是显著的，而 则不显著。由上表可知,
和 均含有单位根，两者都为非平稳序列。对两个序列的一阶差分的ADF检验结果（ ）显
示都显著地拒绝存在单位根的假设。综合以上分析，深证A股指数的收盘价和成交量的时
间序列都是一阶单整的，即 和 。
2）协整检验
在做协整检验之前，我们首先进行Granger因果检验来确定两市之间影响的因果关系。检验
结果如下：
表5 因果关系检验表
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
LNZAZ does not Granger Cause LNSAZ 2285 3.02258 0.04887
LNSAZ does not Granger Cause LNZAZ 1.55092 0.21228
注：滞后期数为2
从检验的结果，我们可得出结论： 和 之间存在双向的格兰杰因果关系，两市的波动具有互
相影响的作用。
然后对上述两个变量检验是否存在协整关系，首先确定LNC和LNV的VAR模型的滞后期
数。应用对数似然比统计量，我们计算得

因此表明建立VAR(1)模型是可行的。
下面我们以一期滞后期接着进行协整检验，置信水平为1%。结果如下：
表6 协整检验结果
Likelihood 5 Percent 1 Percent Hypothesized
Eigenvalue Ratio Critical Value Critical Value No. of CE(s)
0.006478 21.51503 19.96 24.60 None *
0.002913 6.664834 9.24 12.97 At most 1
注：﹡(﹡﹡)表示在5%（1%）的显著性水平下拒绝原假设
LR检验显示5%显著性水平下存在两个协整等式

表7 标准化协整系数
LNSAZ LNZAZ C
1.000000 0.383018 -9.674168
(1.42470) (8.70442)
注：括号内的数字为渐进标准误差
Johansen协整检验的结果表明确实存在着某种经济机制制约着上证A股收盘指数和深证A
股收盘指数之间变动，长期而言,它们的线性组合有向均衡收敛的趋势：

其中 表示长期稳定的偏差。
3）建立误差修正模型（ECM）

这一页，就是介绍122坦克的。 “那个，吴…姐，我们真的是来借书的。”杜友文终于恢复过来知觉了，虽然撞了个头昏眼花，不过，还要装出一副干正事的样子来。 “这些年来，咱们工厂的生产建设，都耽误了啊。”朱部长的脸上的表情，慢慢地变得严肃起来：“很多工厂都不抓生产了，毛毛草草地制造武器，出现了很多事故，现在，国家终于走上正轨了，但是，很多单位的风气依旧没有及时地转变过来，有的还在混日子，不注重质量，至于能够沉下心来，钻研技术的，更加没几个，今天，这个表彰大会，必须要开，这个会议精神，也要传达到整个系统内部，我们要让所有人知道，我们现在要追求产品质量，要追求性能的突破，要展开一场发展技术的硬仗！对这样的人和事，我们要鼓励，要表彰，看到我们和国外的差距，不要躺在过去的成就上睡大觉，必须要发展，要进步！” 秦振华的目光，扫过众人，最后落在了杜友文的身上，那目光中，带着太多的情绪在里面了。 尤其是，这种坦克对东方大国来说，肯定要先进的多，各方面都是遥遥领先的，而对他们英国来说，这已经属于落后的坦克系列了，他们虽然放弃了MBT-80坦克，但是利用这种坦克的研制中成熟的技术，已经有了更新式坦克项目，已经有了挑战者的称号，那款1200马力的发动机，也是用在挑战者上的。