中國股票市場行業風險傳染的動態特征
——基于行業特質波動關聯的視角

陳仁全, 田新民

(首都經濟貿易大學 經濟學院,北京 100070)

0 引言

金融風險在金融危機、股災等事件中表現出明顯的跨市場和跨行業傳染特征,2017年4月,中國人民銀行召開金融穩定工作會議提出“將防范跨行業、跨市場的交叉性金融風險作為維護金融穩定的重點領域”,由此可見,從行業層面防范化解金融風險是當前風險防范的重要任務之一。近年來,系統性風險因其嚴重的危害而成為各界關注的焦點,然而BARIGOZZI和HALLIN[1]指出特質風險在外部沖擊的推動下可能會演變成系統性風險。GABAIX[2]用理論證明了特質波動是整體波動的一部分并對經濟產生重要影響,ACEMOGLU 等[3,4]認為微觀部門的特質風險可以轉化為整體風險。因此,特質風險作為整體風險重要的一部分理應引起學者們關注。在此背景下,科學的了解行業特質性風險在行業間的傳染問題是當前風險防范的重要內容。

本文的主要貢獻在于:首先,本文將金融行業和實體行業作為研究主體,突破了金融系統的研究范疇;其次,將DCC-MVGARCH模型和復雜網絡分析方法相結合,有效提取了行業特質風險,避免了滾動滑窗方法窗寬的選擇問題和有效信息的損失問題,并基于行業特質波動關聯的視角構建了波動關聯網絡;最后,以美國次貸危機和中國股市震蕩為分界點,分析了行業特質風險在不同階段的傳染問題。

1 文獻綜述及理論分析

1.1 文獻綜述

1.1.1 關于特質性風險研究

在套利定價理論下,風險分為不可分散的系統性風險和可分散的特質風險,但是現實市場環境并不滿足完全信息條件,因此特質風險廣泛存在,而且在機構投資者的投資偏好、財務質量、產品競爭以及互聯網泡沫等因素的影響下,特質風險成不斷增加的趨勢[5,6]。股票的收益率可以區分為來自市場沖擊的共同成分和來自于個股自身特征的特質性成分[1],特質性成分之間的相關性雖然低于共同成分之間的相關性,但是特質風險依然不可忽視[2,4];NAM等[7]分析特質風險增加的因素時指出不同股票相關性的增強會增加股票的特質性波動。宮曉莉等[8]研究了金融系統內部特質風險的傳染問題,并指出我國金融系統的特質風險傳染具有較強的整體聯動性。

1.1.2 關于關聯性與風險的關系研究

DIEBOLD和YILMAZ[9]指出關聯性是現代風險度量和管理的核心。金融主體間的關聯程度和關聯結構直接影響風險的傳染速度[10]。早期研究根據相關性前后的變化判斷金融風險是否發生傳染[11],梁琪[12]提出各金融機構和金融市場的相互關聯性是金融風險傳染的重要體現,MINOIU等[13]認為各國日益緊密的金融聯系在全球金融危機的嚴重性和蔓延方面發揮了重要作用。由此可見,根據關聯性刻畫金融風險及其傳染性在學術界得到了廣泛認可和關注。關聯網絡作為關聯性的一種體現形式可以清晰的展現各個節點在網絡中的分布形態,其拓撲性質可以作為識別風險的重要指標[14]。目前,逐漸形成了波動溢出網絡[15]、尾部風險溢出網絡[16]、格蘭杰因果關系網絡[17]以及銀行間資產負債關系網絡[18]等風險傳染關聯網絡。

1.1.3 關于行業風險的傳染研究

目前,部分行業面臨產業結構調整,且經濟下行壓力日益增大,系統性風險發生的概率大幅增加,因此從行業風險角度探討風險的傳染問題引起了不少學者的關注。黃乃靜等[19]認為2015年中國“股災”期間大部分行業間存在單向或者雙向風險傳染效應;而且不同行業在大部分時期的風險傳染情況不盡相同[20];隨著行業間關聯關系的增強,各行業的風險溢出效應不斷增加,同時在一定程度上加速了行業風險的蔓延和傳播[14];周開國等[21]通過度量股市行業風險,引入中介渠道,研究了行業風險和宏觀經濟的傳導效用和機制;楊子暉等[22]考察了中國11個行業在風險傳染鏈中的角色,并指出部分行業的風險傳染角色并非固定。

然而,目前國內學者的研究主體多聚焦于金融體系內部,研究視角多局限于系統性風險,且行業間的風險傳染以整體風險或者整體波動為落腳點,忽視了特質性風險的貢獻和傳染機制。因此,對特質風險的傳染研究有待加強。

1.2 理論分析

本文中,將股票市場的整體波動率分解為兩個方面:市場波動率和行業特質波動率。市場波動率受市場共同因子的驅動,屬于同源風險;相反,受行業層面因素的驅動,行業內企業的經營、財務、信用、流動性以及投資者的操作性危機,嚴重影響行業指數的走勢,導致股價大幅波動,產生行業特質風險。目前,特質波動率是衡量特質風險的最常用指標。

極端事件之所以作為多個行業特質性風險的驅動力,主要表現為三個方面:首先,極端事件影響經濟基本面的同時,對不同行業的生命周期、技術、經營情況、內部競爭環境以及產業政策等影響行業特質風險的因素均產生不同影響,特別是經營情況、內部競爭環境和產業政策受到顯著沖擊,導致部分行業特質風險顯著提高;其次,極端金融事件可能直接導致股票市場的投資恐慌情緒,加劇各個行業內企業的信息不對稱,使投資者無法判斷行業指數波動是來源于市場沖擊還是噪聲交易,進而加劇行業特質風險,此時投資者的非理性行為將推高股市波動性,進一步提高了行業特質風險,降低了股票市場的韌性與抗風險能力;最后,極端金融事件提高了行業間的關聯性和金融市場的脆弱性,行業特質風險通過關聯渠道在行業間不斷擴散進而放大風險并提高了風險的損害程度,甚至進一步發展為系統性風險。

2 模型建立

2.1 DCC-MVGARCH模型

DCC-MVGARCH模型常用于分析市場之間的波動相關性,有助于刻畫市場風險的關聯性和傳染性。首先rt=100×[ln(pt)-ln(pt-1)],pt表示行業指數的日收盤價。

DCC-MVGARCH模型結構如下:

rt=cRHS300,t+μt,μt|It-1～N(0,Ht)

(1)

Ht=DtRtDt

(2)

(3)

(4)

2.2 行業關聯網絡的構建

為滿足節點距離的可度量性,式(5)將相關系數矩陣Rt轉換為距離矩陣Dt:

(5)

其中dij,t∈[0,2]。

通過節點間的平均相關系數測度網絡的整體相關性,表示為:

(6)

通過式(7)對行業風險承擔和傳染水平做階段性分析,用以反映網絡節點之間在某一特定階段的毗鄰關系和風險傳染路徑。

(7)

2.3 網絡的拓撲性質

網絡拓撲性質指標作為行業節點風險承擔和風險傳染的重要指標,本文通過以下網絡拓撲指標反映行業的風險承擔能力以及行業風險在整個網絡中的傳染水平和分散效率。

(1)節點強度

(8)

該值越大說明節點在網絡系統中越重要,風險承擔越強,其中ki表示鄰接點個數,wij=1。

(2)接近度中心性

(9)

(3)賦權聚類系數

(10)

聚類系數用于衡量節點之間的聚集程度,體現了其鄰接點相互聯通的可能性,節點之間連接越緊密,風險傳染能力越強,平均聚集系數反映了網絡的總體緊密性。

(4)網絡直徑和平均路徑長度

(11)

(12)

網絡直徑和平均路徑長度是風險傳遞效率指標,指標值越小,風險傳遞越快。

3 實證分析

3.1 數據的選取和處理

本文選取申萬宏源一級行業指數作為研究對象,考察A股市場行業特質波動之間的動態相關性以及行業風險的傳染路徑。由于HS300指數始于2005年1月4日,因此本文以此為數據選取的起點,截至2021年5月21日,共計3980個交易日,并根據2008年全球金融危機和2015年中國股市異常波動兩次事件,將樣本區間分為五個時間段(詳見表1)。文中原始數據均來自于國泰安數據庫。

表1 區間劃分

3.2 行業網絡分析

3.2.1 行業風險的測度

參考現有文獻,選擇DCC(1,1)-GARCH(1,1)模型。通過滑窗分析法,將均值方程隨機誤差項的標準差作為行業特質風險,其中窗寬和步長分別為125和1天,圖1展示了所有行業特質風險的平均值(實線)和條件波動率的平均值(虛線)的動態演變。顯然兩條曲線走勢表現出明顯的周期性特征,特別是極端事件爆發期間波動趨勢尤為明顯,因此兩條曲線能夠刻畫沖擊事件下的行業風險特征。2007年前,中國股市實施了股權分置改革,行業風險出現緩慢上漲;在金融危機期間,各行業遭受重創而發展嚴重受阻,加之經濟發展放緩,行業風險不斷積聚,行業特質波動急劇上升,在整個金融危機時期,行業風險明顯處于高位;在金融危機后期,雖然出現下降趨勢,由于該階段爆發歐債危機,加之金融危機的滯后性影響致使行業風險依然較高,隨著經濟基本面不斷改善,股市波動率開始下降,但是2013年中國錢荒事件導致企業資金流動性受限,實體行業生產受到極大沖擊,行業風險再次上漲,并達到階段性峰值,2014年行業風險得以釋放并達到最小值;“股災”期間,因行業內各實體經濟表現疲軟,股票市場缺乏實體經濟的支撐,股市泡沫快速形成并快速破滅,使各行業經營面臨重大挑戰,促進了行業風險的集聚和爆發;進入平穩期后,由于中美貿易戰和新冠肺炎的爆發,使中國經濟再次遭受沖擊,行業風險再次集中顯現?；诖?進一步說明了突發事件提高了行業風險。

圖1 平均行業風險走勢圖

3.2.2 行業風險的整體討論

網絡節點是風險的載體,關聯性是風險擴散的重要途徑,而相關性的大小以及網絡結構的變化都會影響風險的傳遞和擴散。圖2展示了網絡相關系數的動態演變,通過走勢圖可以看出五個階段網絡結構的變化情況。在金融危機、歐債危機、中國錢荒、中國“股災”期間,網絡平均相關系數顯著上升的趨勢在圖中得以明顯體現,在重大事件爆發期間,網絡平均相關系數明顯高于事件發生前后。從沖擊的來源分析,中國股市異常波動期間,網絡平均相關系數均高于其它階段,中國出現錢荒階段,行業間的相關性高于歐債危機和中美貿易戰以及新冠肺炎階段,因此內生沖擊(源于中國)使網絡節點更加集中,行業關聯更加明顯,對經濟的沖擊更大,而且持續時間更長。

圖2 條件動態相關系數動態圖

結合圖1和圖2,部分時間段兩條曲線出現了背離的現象,如在金融危機后期的一段時間內,行業風險值依然較高,然而行業間相關系數相對較小,可能原因是:一方面,該階段行業風險出現分化,風險主要集中于重要性行業,而邊緣節點風險值普遍較小,導致行業間的平均相關系數下降;另一方面,中國政府在金融危機期間施行的風險管理政策開始生效,風險得到有效防范。平穩期中,2020年以后行業風險值趨勢性上升,而相關系數卻不斷下降,可能原因是新冠肺炎帶來經濟基本面的沖擊增強了行業間的異質性,導致行業間的相關性不斷減弱,此外,經過多年的產業結構調整,中國各行業增強了抵抗外部沖擊的韌性。

3.2.3 行業風險的階段性分析

表2和表3分別是五個階段網絡平均相關系數的描述性統計和網絡拓撲性質指標。首先,金融危機到股市震蕩期,平均相關系數的最大值分別是0.36,0.37和0.42,行業間的關聯程度較高,風險傳染路徑縮短,因此行業風險在風險防范中依然不容忽視;其次,金融危機期間和股市震蕩時期的網絡相關性最強,風險傳播速度較其它時期更快,而且該兩個階段網絡結構變化較大,說明危機事件破壞了行業關聯網絡的穩定性;最后,中國行業網絡節點的密集程度依次是中國股市異常波動期間、金融危機時期、金融危機后期、平穩期和金融危機前期,同時行業特質風險的傳染水平依次減弱。

表2 各階段的平均相關系數的統計性描述

表3 各階段網絡拓撲性質

另外,金融危機后期網絡相關系數的最大值超過了金融危機時期,這是由于在中國股市異常波動前期,內部沖擊對行業的影響已經開始顯現,行業間的相關性快速上漲。而平穩期中,網絡拓撲性質并未回到金融危機前期的水平,其可能原因是:2018年以來美國單方面對中國發動貿易戰,嚴重破壞了我國的產業鏈結構,而2020年爆發新冠疫情,各行業內大量企業停工停產,行業間的業務聯系和金融聯系都遭受嚴重挑戰,導致行業間的關聯性受損。

圖3、圖4、圖5為相應階段的關聯網絡圖,相比而言,各個階段的網絡結構和網絡節點的分布具有較大差異,可見極端事件對各個行業產生了不同水平的沖擊,而且網絡的中心節點行業或者處于產業鏈的中端位置或者具有較高的行業風險。其中,金融危機以來,輕工制造、紡織服裝和機械設備行業和其它行業保持了較高的相關性,在網絡中占據了穩定的重要地位;其可能的解釋有兩點:一方面,該三個行業多處于產業鏈的中端,子行業涉及范圍較廣,與其它行業關系密切;另一方面,輕工制造和紡織服裝在21世紀初期在國民經濟中占據重要地位,但是隨著經濟的發展,面臨著產能過剩、技術落后等問題,導致行業風險較高,機械設備行業屬于技術、資本和勞動密集型產業,在中國經濟的發展過程中一直占據重要地位。而汽車、食品飲料、交通運輸、國防軍工、家用電器、銀行和非銀金融行業在網絡中的節點度均小等于5,上述行業中除了銀行和非銀金融行業,剩余四個行業均位于產業鏈的末端,受到中、上游行業的限制,而且該類行業位于網絡邊緣位置,在風險傳染中處于被動地位,因此風險傳染水平較低,具有較小的風險承擔度,在很大程度上屬于風險的被動接受者,因此,該類行業對網絡系統產生的影響有限。

(a)金融危機前期

(b)金融危機時期

(a)金融危機后期

(b)股市震蕩期

圖5 平穩期行業關聯網絡

值的注意的是,銀行業和非銀金融行業在所有階段的風險承擔和網絡地位并不突出?？赡茉蚴?首先,銀行和非銀金融行業與其他大部分行業成負相關,相互之間具有負的風險溢出效應,而風險爆發期間,金融體系通過貨幣工具對實體經濟發揮宏觀調控,在風險傳染過程中發生了風險對沖,分散了風險;其次,金融市場在中國并沒有完全市場化,銀行業和非銀金融行業作為重要的金融部門受到政府部門的嚴格監管,其股票價格相對而言比較平穩;最后,間接融資依然占據優勢,但是中國能夠上市的金融企業仍是絕對少數,沖擊并未通過上市銀行體現出來。圖6為銀行業和非銀金融行業與剩余26個行業的相關系數變化曲線圖,從圖6可以看出銀行業與其他行業的相關系數在大部分時間段小于零。

圖6 銀行業和非銀金融行業與其他行業相關系數三維圖

4 結論及啟示

本文通過DCC-MVGARCH模型得到行業間的動態相關系數,構建了行業特質波動關聯網絡,然后對行業風險的傳染進行整體和階段性分析。得到以下主要結論:(1)極端事件沖擊提高了行業的特質風險水平,并增強了行業之間的相關性。行業間的風險傳導效應和風險承擔水平由強到弱、由高到低依次是中國股市震蕩期間、金融危機時期,金融危機后期,平穩期和金融危機前期,說明了外部沖擊產生的行業風險要低于內部沖擊引致的風險,雖然兩次極端事件后,行業之間的相關性逐漸變弱,但是行業風險依然不可忽視,特別是在內部沖擊下行業風險傳染性依然很強;(2)行業風險傳染網絡的中心節點具有時變性,但是在金融危機時期、金融危機后期和中國股市異常波動期間,輕工制造、紡織服裝和機械設備行業均具有較強的風險傳染能力和風險承擔水平;而汽車、食品飲料、交通運輸、國防軍工、通信、銀行和非銀金融行業均位于網絡邊緣,傳染水平較低;(3)行業關聯網絡的核心節點多處于產業鏈中端或者具有較高的行業風險,而網絡的邊緣節點多處于產業鏈的末端,對其它行業影響有限;(4)銀行業和非銀金融業作為金融系統的主體,其自身特質風險產生的收益率與其他行業對應收益率成負相關,行業地位具有一定的特殊性,行業特質風險并不顯著。

根據本文的研究結論,得出以下啟示:一方面,行業特質風險作為金融風險的重要組成部分,在經濟動蕩和危機面前依然具有較強的破壞作用,因此監管部門在重視系統性風險的同時,不能忽略行業特質層面引起的行業風險,避免隨著行業風險的交叉傳染而演變成系統性風險。另一方面,隨著實體經濟在國民經濟中地位的不斷提升,在外部沖擊下行業之間互相關性會不斷增強,風險溢出效應相應增加,因此,甄別系統重要性行業,并進行分類處置,然后切斷風險傳播途徑,建立好防火墻,對抑制風險的蔓延,進一步做好金融風險的防范具有重要實踐意義。