国际油价波动对我国证券市场影响的实证研究.doc

国际油价波动对我国证券市场影响的实证研究JIAO Jian-lingSchool of Management, Hefei Institute of Technology, P.R.China, 230009摘要：油价波动影响企业预期利润，进而影响股票价格本文运用两要素套利定价模型对中国证券市场15个板块指数数据进行了实证分析面板数据研究结果表明板块指数收益率与证券市场指数收益率之间有很强的相关性，且证券市场指数收益率对板块指数收益率的影响是对称的，但国际油价变动对我国证券市场板块指数收益率的影响不对称，油价上涨会对板块收益率产生显著负影响，油价下跌对板块指数收益率的正向影响不显著；石化、运输物流、汽车、农林牧鱼和造纸印刷五个板块的指数收益对国际原油价格变化存在显著的敏感性，二者之间为负向关系即国际原油价格上涨将导致这五个板块指数收益率降低关键词：油价波动，指数收益率，套利定价模型Abstract: Oil price fluctuation impacts the expectation of enterprise profit, and then impacts stock price. In this paper we made an empirical study with 15 sectors index by establishing a two-factors Arbitrage Pricing Theory (APT) model. The results show that there is strong relativity between sectors index yield and stock market index yield, and the impact of market index on sectors index yield is symmetry, but the impact of oil price on sectors index yield is asymmetry, The rise of oil price has a significant negative impact on sectors index yield, but the positive impact of the drop of oil price isn’t significant. There is a significant negative impact of oil price fluctuation on five sectors index yield, which are petroleum, transportation and logistics, automobile, primary industry and paper making and printing sector.Keywords: Oil price fluctuation, Index yield, APT model 1 引言近年来国际油价一路飙升，屡创新高，油价大幅上涨给正在快速发展的中国经济造成了一定的负面影响，引起了政府、企业和学术领域的广泛关注。

油价高企除对经济发展产生负面影响外，还会对社会生活的方方面面产生影响，作为资本融资的股票市场也难幸免油价大幅上涨会对企业的盈利预期产生巨大影响，进而改变股市的整体估值水平，引起股市波动1973年石油危机后，美国标准普尔指数从1972年的117.44点跌至1974年的69.72点，跌幅达40%；日经225指数也从1972年的5236点下跌到1974年的3764点，下跌了29%国际上一些学者致力于该方面的研究，做了一些有意义的工作如Jones and Kaul利用季度数据研究了美国、加拿大、日本和英国股票价格对油价波动的反应他们利用一个标准的现金流年息估值模型，发现这种反应可以完全由油价波动对实际现金流的影响解释，但对日本和英国的结果不显著[1]Huang, Masulis, and Stoll利用向量自回归(VAR)模型检验了石油日期货收益与美国股票日收益之间的关系发现石油期货收益变化导致一些石油公司股票收益变化，但对更广泛的市场指数如S&P 500没有显著的影响[2]Sadorsky同样利用向量自回归模型研究的是美国油价变化与实际股票收益之间的关系他发现油价变化和波动都会显著影响实际股票收益。

尤其是1986年以后，油价动力学特征发生了改变，油价运动所能解释的实际股票收益预测误差方差的比例大于利率[3]Shawkat Hammoudeh, Huimin Li利用时间序列建模技术研究了石油出口国股票收益率以及美国石油和交通运输业股票指数对石油的敏感性[4]与已有对成熟市场研究形成对比的是，只有较少的文献致力于能源价格与新兴股票市场关系的研究该方面研究近期的工作包括Papapetrou和Hammoudeh and EleisaPapapetrou (2001)利用一个多元向量自回归模型研究了油价与希腊实际股票价格、利率和实际经济活动之间的关系他的实证结果显示油价变化会对实际经济活动和就业产生影响[5]Hammoudeh and Eleisa (2004)利用日数据研究了油价与5个海湾合作委员会(GCC)成员国(巴林, 科威特, 阿曼, 沙特阿拉伯, 和阿拉伯联合酋长国)股票价格之间的关系[6]他们发现只有沙特阿拉伯股票市场的股价与油价之间存在双向关系中国资本市场是一个典型的新兴加转轨市场，无论从市场规模、上市公司质量、投资者理念，还是从监管水准、法规建设等方面来看，都存在许多不规范之处，处于向逐步成熟不断迈进的过程中。

对于中国这样一个正在崛起的大国而言，资本市场的发展目标首先是要使之成为为经济发展需要而配置资本的有效场所但资本市场的发展受到国际、国内很多因素的影响，要想达到上述目标需要通过对各方面影响因素进行深入细致的研究，并从研究的结果中获得相应的政策建议下面我们通过研究国际油价变化对证券市场各板块指数收益率的影响来了解能源价格对中国资本市场的影响 采用的方法是国际多要素套利定价（APT）模型2 方法股票定价问题是研究股票市场规律的一个重要方面目前主要有资本资产定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT)和期权定价模型国际资产定价模型(CAPM)主要集中于市场风险，相对于CAPM，APT模型包括了风险的多种来源[7]APT模型是从对资产收益产生过程的解释开始的假设板块指数收益受到证券市场和油价收益率的影响，方程如下： （1）其中为第i个板块指数日收益率，为证券市场指数日收益率，为用美元表示的3个月期货日收益率通常情况下，在考虑油价变化对我国股票市场收益影响时，应将以美元表示的油价通过汇率转换为本币表示的油价比较合适，但由于我国采取的是盯住美元的汇率政策，因此以美元表示的油价与换算为人民币表示的油价基本上成一个固定比例，两个序列变化特点基本一致。

因此本问题直接采用美元表示的油价对研究结果不会产生实质性影响方程（1）中称为无条件系统风险投资风险根据资本市场是上涨还是下跌，即收益率是正还是负可能会有不同的行为反应，可参考 Fletcher, 2000[8]; Tang & Shum, 2003[9])因此根据Pettengill, Sundaram, and Mathur (1995) 的建议，将正和负的收益率分开研究[10]，同样的，为进一步考虑油价上涨与下跌是否对板块指数收益产生相同的影响，我们将油价的正负收益也分开研究，考虑这种不对称性，方程（1）变形为： （2）其中为哑变量，当股票市场上涨（即）时，否则，类似的，当油价上涨（即时，否则最后，在本文的实证研究中，我们以15个板块指数的面板数据建立模型，研究国际油价波动对整个股票市场的影响为检验结果对截距选择的敏感性，我们分别考虑共同截距（即模型和不同截距模型后者经常被用于考虑面板数据之间“没有观察到的异质性”相反，在共同截距情况下（即没有未被观察到的异质性），隐含的假设为模型是恰当的，否则如果模型不恰当，据此估计的系数就是完全有偏的此外，我们还分别对15个板块指数建立模型，研究油价波动对每一个板块指数的影响。

3 实证结果3.1数据本文选取上海证券市场15个板块（见Tab.1），时间跨度为2003.01.02-2006.04.28的日收盘指数，证券市场指数为上海证券综合指数，油价数据选取的是美国WTI3个月的期货合同价格收益率均为对数收益率Tab.1 板块基本信息板块股票数(数)平均流通(万股)平均总股本(万股)石化1635723.16,662722.19钢铁3346121.23186134.79化工7612045.1532680.93运输物流3821043.6278732.17煤炭石油2917406.5859834.72汽车3424911.4862793.08电力5627328.18106822.46金融1379211.85251037.54通信4825335.2576590.86有色金属3813550.9141167.06农林牧鱼7611787.8529702.21交通设施4225261.5798791.41工程建筑4216161.7438083.09电子信息6114650.9033406.77造纸印刷3111858.7828603.593.2 实证结果与分析根据模型（1）、（2）对上述15个板块指数面板数据回归结果见Tab.2。

不同截距模型回归结果显示不同板块之间没有明显的未被观察到的异质性，因此共同截距模型是恰当的Tab.2 面板数据模型回归结果变量模型1模型2共同截距不同截距共同截距不同截距C-0.0388***(-5.2745)0.0181(1.3008)0.9893***(172.9885)0.9893***(173.0234)0.9577***(102.1961)0.9577***(102.2109)1.0340***(89.1845)1.0341***(89.2038)-0.0056(-1.5527)-0.0056(-1.5562)-0.0180***(-2.6889)-0.0180***(-2.6905)0.0081(1.1865)0.0081(1.1854)调整后的R20.72470.72490.72540.7256概率（F统计量）0.00000.00000.00000.0000D.W.1.94691.95121.94791.9361分别对15个板块数据回归结果见Tab.3Tab.3 单个板块数据模型回归结果板块αiβiγiR2DW石化0.0180(0.24489)1.0809**(21.8521)-0.0788*(-2.3236)0.732.18钢铁-0.1289(-1.9184)0.6225**(12.1834)0.1239*(2.1069)0.342.23化工-0.。