滬深300指數與其行業指數間的關系研究(3)
五、滬深300指數與各滬深300行業指數的關系研究
以下分析所采用的數據為滬深300指數與各滬深300行業指數自2007年7月2日至2010年1月8日，共618個交易日的日收益率數據。圖7表示的是滬深300及各滬深300行業指數自2007年7月2日至2010年1月8日的日收益率情況。
1.描述性統計分析
從表3的滬深300指數與各行業指數收益率描述性統計結果可以看出，在2007年7月2日至2010年1月8日期間，滬深300指數每個交易日的平均收益率為0.000195， 而平均收益率最高的三個行業指數依次為300醫藥指數，300電信指數、300能源指數，其平均收益率分別為0.000858、0.000818、0.000570。而300公用指數和300工業指數的平均收益率則最低，二者均為負值。
2.相關性分析
從表4的滬深300指數與各行業指數收益率相關系數矩陣可以看出，在2007年7月2日至2010年1月8日期間，其收益率與滬深300指數收益率相關性最高的四個行業指數依次為300工業指數、300材料指數、300金融指數、300可選指數，相關系數分別為0.957799、0.935345、0.927839、0.926563，均達到0.9以上。而收益率與滬深300指數收益率相關性最低的則是300電信指數，相關系數僅為0.769191。另外，300材料指數與300工業指數，300工業指數與300可選指數，300信息指數與300可選指數之間的相關性也較強，各組相關系數均達到0.9以上。
然而相關關系并不意味著引導關系，本文還需要對各個指標的平穩性和引導關系進行進一步的檢驗和分析。
圖7 滬深300及各滬深300行業指數的收益率分立圖
表3 滬深300指數與各行業指數收益率描述性統計結果
|
|
R_HS300 |
R_NENGYUAN |
R_CAILIAO |
R_GONGYE |
R_KEXUAN |
R_XIAOFEI |
R_YIYAO |
R_JINRONG |
R_XINXI |
R_DIANXIN |
R_GONGYONG |
|
Mean |
0.000195 |
0.000570 |
0.000250 |
-1.97E-05 |
0.000366 |
0.000481 |
0.000858 |
0.000327 |
5.00E-05 |
0.000818 |
-8.74E-05 |
|
Median |
0.002338 |
0.000522 |
0.002950 |
0.003205 |
0.002645 |
0.001194 |
0.001450 |
0.000689 |
0.003278 |
0.002034 |
0.001886 |
|
Maximum |
0.093418 |
0.096849 |
0.090227 |
0.100187 |
0.096409 |
0.091682 |
0.100112 |
0.100083 |
0.100233 |
0.100785 |
0.088397 |
|
Minimum |
-0.081083 |
-0.091081 |
-0.083560 |
-0.089717 |
-0.088415 |
-0.090950 |
-0.085943 |
-0.092349 |
-0.089193 |
-0.099708 |
-0.082349 |
|
Std. Dev. |
0.025269 |
0.029505 |
0.028326 |
0.026265 |
0.026443 |
0.024456 |
0.025886 |
0.028856 |
0.028385 |
0.028524 |
0.023248 |
|
Skewness |
-0.107907 |
0.081310 |
-0.229005 |
-0.209759 |
-0.254035 |
0.002361 |
-0.129309 |
0.040168 |
-0.315578 |
0.062487 |
-0.390449 |
|
Kurtosis |
3.935562 |
3.552963 |
3.391273 |
4.030005 |
3.945593 |
4.230663 |
4.206305 |
3.809565 |
3.612951 |
4.371288 |
4.177781 |
|
|
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|
Jarque-Bera |
23.73768 |
8.554509 |
9.343856 |
31.85033 |
29.67121 |
38.99976 |
39.19291 |
17.04262 |
19.93222 |
48.82328 |
51.42195 |
|
Probability |
0.000007 |
0.013881 |
0.009354 |
0.000000 |
0.000000 |
0.000000 |
0.000000 |
0.000199 |
0.000047 |
0.000000 |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sum |
0.120797 |
0.351979 |
0.154787 |
-0.012167 |
0.226439 |
0.297471 |
0.530351 |
0.202328 |
0.030926 |
0.505762 |
-0.054027 |
|
Sum Sq. Dev. |
0.393968 |
0.537115 |
0.495072 |
0.425645 |
0.431416 |
0.369024 |
0.413452 |
0.513768 |
0.497114 |
0.502015 |
0.333474 |
|
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|
|
|
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|
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Observations |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
618 |
數據來源：廣發期貨發展研究中心
表4 滬深300指數與各行業指數收益率相關系數矩陣
|
|
R_HS300 |
R_NENGYUAN |
R_CAILIAO |
R_GONGYE |
R_KEXUAN |
R_XIAOFEI |
R_YIYAO |
R_JINRONG |
R_XINXI |
R_DIANXIN |
R_GONGYONG |
|
R_HS300 |
1.000000 |
0.867795 |
0.935345 |
0.957799 |
0.926563 |
0.841285 |
0.826690 |
0.927839 |
0.867354 |
0.769191 |
0.863413 |
|
R_NENGYUAN |
— |
1.000000 |
0.829313 |
0.811761 |
0.760093 |
0.686926 |
0.676542 |
0.756745 |
0.704551 |
0.680586 |
0.721331 |
|
R_CAILIAO |
— |
— |
1.000000 |
0.928130 |
0.891656 |
0.805320 |
0.791743 |
0.779241 |
0.834870 |
0.696557 |
0.847667 |
|
R_GONGYE |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.942304 |
0.857171 |
0.850848 |
0.816130 |
0.888218 |
0.752617 |
0.882889 |
|
R_KEXUAN |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.878164 |
0.865932 |
0.778387 |
0.901328 |
0.726344 |
0.847007 |
|
R_XIAOFEI |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.808451 |
0.691890 |
0.807584 |
0.685427 |
0.758064 |
|
R_YIYAO |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.680741 |
0.818059 |
0.661941 |
0.776264 |
|
R_JINRONG |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.727880 |
0.672239 |
0.709659 |
|
R_XINXI |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.714380 |
0.815671 |
|
R_DIANXIN |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
0.717718 |
|
R_GONGYONG |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1.000000 |
數據來源：廣發期貨發展研究中心
3.平穩性檢驗
我們運用ADF單位根檢驗的方法對滬深300指數及各行業指數收益率序列進行平穩性檢驗，并根據SIC準則確定檢驗中的最佳滯后階數，得到結果如表5所示。從中可以看出，包括滬深300指數及各行業指數在內的所有收益率序列的ADF值均大于其各自對應的1%顯著性水平的臨界值，故均拒絕零假設H0，說明所有序列均不存在單位根，為平穩序列I(0)。
表5 滬深300指數與各行業指數收益率的ADF單位根檢驗結果
|
變量 |
ADF 值 |
平穩性 |
序列 |
|
R_HS300 |
-24.16096 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_NENGYUAN |
-23.49160 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_CAILIAO |
-22.66249 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_GONGYE |
-23.62350 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_KEXUAN |
-23.52613 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_XIAOFEI |
-24.00406 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_YIYAO |
-23.83180 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_JINRONG |
-24.23588 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_XINXI |
-24.26801 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_DIANXIN |
-24.96570 *** |
平穩 |
I(0) |
|
R_GONGYONG |
-24.06694 *** |
平穩 |
I(0) |
注： *、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設H0。
數據來源：廣發期貨發展研究中心
4. Granger因果檢驗
我們運用Granger因果檢驗方法對滬深300指數及各行業指數收益率進行檢驗，得到結果如表6所示。從中可以發現：
① 在5%的顯著性水平下，300金融指數收益率是滬深300指數收益率的Granger原因。
② 在1%的顯著性水平下，滬深300指數收益率是300金融指數收益率的Granger原因。
③ 在10%的顯著性水平下，滬深300指數收益率是300電信指數收益率的Granger原因。
④ 除上述三組關系外，不存在其他顯著的Granger因果關系。
這說明，300金融指數收益率的變化能夠帶動滬深300指數收益率產生相應的變化，而滬深300指數收益率的變化也能夠帶動300金融指數和300電信指數的收益率產生相應的變化。其余的行業指數與滬深300指數的收益率之間均不存在明顯的引導關系。由此可見，金融行業的價格變動對滬深300指數運行趨勢的引導作用最為明顯，二者間的關系也最為顯著。
表6 滬深300指數與各行業指數收益率的Granger因果檢驗結果
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
R_NENGYUAN does not Granger Cause R_HS300 617 1.15040 0.28389
R_HS300 does not Granger Cause R_NENGYUAN 0.22559 0.63498
R_CAILIAO does not Granger Cause R_HS300 617 0.64418 0.42251
R_HS300 does not Granger Cause R_CAILIAO 0.67524 0.41155
R_GONGYE does not Granger Cause R_HS300 617 1.98290 0.15959
R_HS300 does not Granger Cause R_GONGYE 0.24900 0.61796
R_KEXUAN does not Granger Cause R_HS300 617 1.57240 0.21034
R_HS300 does not Granger Cause R_KEXUAN 0.00726 0.93212
R_XIAOFEI does not Granger Cause R_HS300 617 1.69723 0.19314
R_HS300 does not Granger Cause R_XIAOFEI 0.00202 0.96414
R_YIYAO does not Granger Cause R_HS300 617 0.77666 0.37851
R_HS300 does not Granger Cause R_YIYAO 0.50235 0.47874
R_JINRONG does not Granger Cause R_HS300 617 5.06200 ** 0.02481
R_HS300 does not Granger Cause R_JINRONG 12.4701 *** 0.00044
R_XINXI does not Granger Cause R_HS300 617 2.07907 0.14984
R_HS300 does not Granger Cause R_XINXI 0.10583 0.74505
R_DIANXIN does not Granger Cause R_HS300 617 0.00327 0.95445
R_HS300 does not Granger Cause R_DIANXIN 3.35491 * 0.06749
R_GONGYONG does not Granger Cause R_HS300 617 1.53102 0.21643
R_HS300 does not Granger Cause R_GONGYONG 0.01452 0.90412
注： *、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設H0。
數據來源：廣發期貨發展研究中心
六、主要結論及研究展望
1.本文主要結論
本文通過對滬深300指數及各滬深300行業指數之間的關系進行研究，得出以下主要結論：
①截至2010年1月8日，從滬深300指數成份股的數目來看，行業占比排名前四位的依次為工業、材料、金融、可選，其總和占據了成份股總數目的72%；而從滬深300指數成份股的權重來看，行業占比排名前四位的依次為金融、材料、工業、能源，共占78%。其中，金融行業的成分股數目雖然只占19%，但其權重卻達到了39%，遠遠超出其他行業的占比，可見在滬深300指數的行業構成中，金融行業顯得極為重要。
②在2007年7月2日至2010年1月8日期間，各行業指數經歷的行情基本與滬深300指數的走勢在趨勢和方向上保持一致，但各自的幅度卻不一。其中300金融指數、300消費指數和300能源指數一直處于較高的指數點位，漲幅也明顯高于滬深300指數；而300信息指數和300公用指數的點位和漲幅則一直落后于滬深300指數。
③在2007年7月2日至2010年1月8日期間內，滬深300指數的收益率為-7.39%，其中有6個行業指數的的收益率超過該值，4個行業指數的收益率低于該值。超額收益率最高的為醫藥指數和電信指數，最低的為工業指數和公用指數。
④在2007年7月2日至2010年1月8日期間，其收益率與滬深300指數收益率相關性最高的四個行業指數依次為300工業指數、300材料指數、300金融指數、300可選指數，相關系數均達到0.9以上，而相關性最低的則是300電信指數。
⑤Granger因果檢驗結果表明，300金融指數收益率的變化能夠帶動滬深300指數收益率產生相應的變化，而滬深300指數收益率的變化也能夠帶動300金融指數和300電信指數的收益率產生相應的變化。其余的行業指數與滬深300指數的收益率之間均不存在明顯的引導關系。由此可見，金融行業的價格變動對滬深300指數運行趨勢的引導作用最為明顯，二者間的關系也最為顯著。
2.后續研究展望
①中證指數有限公司提供的滬深300行業指數的分類并沒有具體細化，如300金融指數中包括了銀行、券商、保險和房地產等板塊，300材料指數中包括了有色金屬、鋼鐵等板塊，300能源指數中包括了煤炭、石化等板塊。要更清晰和更準確地把握各個行業或各個板塊與滬深300指數間的關系，有必要將目前所使用的滬深300行業指數的分類進行進一步的細化，以達到更精確的效果。
②不排除出現某些個股或行業，其變動會帶動其它個股、行業乃至整個大盤的價格走勢，故可把主要研究對象鎖定在某個重點行業或某個重點成份股，深入探討該重點行業或重點成份股與滬深300指數間存在的關系。如在本文研究中發現，金融行業與滬深300指數之間引導關系的顯著程度很可能超出其它行業，則今后可以針對金融行業或金融行業中的某個權重股展開研究，深入分析其與滬深300指數間的關系。
③可進一步對行業與行業之間的相互影響關系和影響傳遞路徑進行研究和分析，拓寬研究范圍。
④在接下來的研究中，可考慮使用分時高頻數據取代日數據，以更加精確地把握各行業指數變動與滬深300指數變動間的動態關系。這對股指期貨正式推出后的套保套利行為和資產組合構建有著重要的參考意義。
廣發期貨發展研究中心 郭偉杰
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