主权信用评级的变动冲击着各国股票市场,对股票市场的波动性产生深远的影响。本文运用多元GARCH参数模型过滤提取评级变动对股票市场冲击的波动,将此波动带入误差修正模型分析了宏观经济因素对股票市场的长短期影响,以及刻画出评级下调冲击导致的短期偏离与长期均衡。并用希腊的实际数据进行实证,结果表明,股票市场自身具有误差修正机制。实际GDP,对外债务,评级下调等因素对股票市场冲击短期波动影响显著。实际GDP的增长率、实际有效汇率等对于股票市场的长期均衡稳定发展具有显著影响。并针对这些结论,提出长期政策维护和提升评级等级、短期调控政策抑制短期非正常冲击。 The changes of sovereign credit rating influence the Stock Market all over the world, which have a far-reaching impact on the volatility of Stock Market. This paper uses the multivariate GARCH models to filter and extract the fluctuations information of Stock Market affected by the Changes in sovereign credit rating. It uses the error correction model considering the fluctuations infor-mation of Stock Market to analyze the long-term and short-term impact of macroeconomic factors on the stock market, and to depict the short-term deviation and long-term equilibrium led by downgrades. The results confirmed by the actual data from Greece show that the stock market itself has error correction mechanism.
田益祥,韩穆盼
电子科技大学,经济与管理学院,成都
收稿日期:2016年12月22日;录用日期:2017年1月6日;发布日期:2017年1月9日
主权信用评级的变动冲击着各国股票市场,对股票市场的波动性产生深远的影响。本文运用多元GARCH参数模型过滤提取评级变动对股票市场冲击的波动,将此波动带入误差修正模型分析了宏观经济因素对股票市场的长短期影响,以及刻画出评级下调冲击导致的短期偏离与长期均衡。并用希腊的实际数据进行实证,结果表明,股票市场自身具有误差修正机制。实际GDP,对外债务,评级下调等因素对股票市场冲击短期波动影响显著。实际GDP的增长率、实际有效汇率等对于股票市场的长期均衡稳定发展具有显著影响。并针对这些结论,提出长期政策维护和提升评级等级、短期调控政策抑制短期非正常冲击。
关键词 :主权信用评级,波动性,误差修正模型,EGARCH模型,政策建议
近年来频频爆发的主权债务评级下调危机,如美国债务危机、希腊债务危机等,导致全球股票市场暴跌、外汇市场大幅波动以及国际资本的非正常流动,使这些国家乃至全球经济发展受阻,借债成本大幅提高,严重威胁经济安全。反思近20年以来,从东南亚危机到墨西哥危机,从美国次贷危机到当前欧洲主权债务危机,全球金融危机一再重演,且爆发频率不断增加,使得各国政府的宏观经济管理面临巨大挑战,迫使人们对主权信用评级下调与一国经济和金融体系安全的关系进行深入思考。正是由于主权信用评级的下调导致全球股市暴跌,给全球经济复苏蒙上了一层阴影。
当前,欧元区国家正深陷严重的主权债务危机,而这场危机从2009年12月全球三大评级公司惠誉、标普和穆迪先后下调希腊的主权信用评级开始,接着欧洲意大利、西班牙、爱尔兰以及葡萄牙等四国主权信用评级也被大幅度下调,
导致以上五国金融市场出现动荡,并最终引发欧洲主权债务危机。在这样的现实背景下,研究主权信用评级变动对股票市场的冲击,度量评级下调冲击下股票市场的偏离均衡的波动大小,检验股票市场是否偏离均衡,波动与均衡的偏离程度具有重要的现实意义。
近几年来众多学者对主权信用评级变动冲击全球经济稳定做了大量的研究。也有众多学者对影响股票市场均衡做了大量研究。但在欧债危机这个大背景下,这样的突发事件对于股票市场的波动的影响是非常显著的。所以有必要针对评级变动对股票市场均衡及波动的影响。国外对于主权信用评级变动对其它国家的影响的研究主要集中在风险的溢出效应方面及影响的不对称性方面。如:Li等人(2008) [
近年来我国也有不少学者探究欧债危机背景下,关于评级的影响因素,以及评级对经济系统产生的冲击;还有也有一些学者针对突发事件或者政策变动对股票市场风险波动的研究。如:田益祥,陆留存(2012) [
由于股票指数的波动,主要表现在收益率序列的波动,因而本文用股票指数的日收盘价来计算股票指数的收益率,计算公式下(1)式
波动性与反映证券市场质量和效率的其他指标如流动性、交易成本、市场信息流动等密切相关,因此波动性是综合反映股票市场的价格行为、质量和效率的最简洁和最有效的指标之一。由于不可以直接获取到波动率数据,我们通过使用参数波动模型来估计波动率。具体应用指数广义自回归条件异方差性的模型来描述市场收益率对于评级机构信息披露的波动。这个模型通过具体的条件边缘分布来过滤条件波动率的过程。随后对于稳健型的检验,使用含绝对值和平方项替代收益的波动性。
根据Asai, McAleer (2011) [
数据选取包含欧盟国家、亚洲市场国家和美国等国家的股票指数数据:奥地利、法国、德国、希腊、爱尔兰、意大利,拉脱维亚,立陶宛、荷兰、葡萄牙、西班牙、英国、美国、中国、日本。数据的选择为各国股票指数。
分别是欧猪五国,包括希腊ASE指数,西班牙IBEX35指数,米兰SP/MIB指数,爱尔兰ISEQ指数,葡萄牙PSI20指数代表早期的危机国家,北欧交易所OMX里加(OMXR)指数(拉脱维亚),维尔纽斯(OMXV)指数(立陶宛),法国,德国及英国这些发达国家,即是巴黎CAC40指数,德国法兰克福DAX30,伦敦金融时报100指数,奥地利ATX指数,中国沪深300指数,美国标普500指数,日经225指数(I01021)。为保持样本数据时间跨度的一致性,时间区间从2008年1月到2013年10月。样本数据部分来源于RESSET金融研究数据库,部分来源于STOCKQ国际股市指数行情。由于各个国家节假日等的不同,使得股票交易日期存在差异,因而各个股票指数所包含的样本数据均不同,经过时间匹配后,有效数据有4060个。
从表1估计结果来看,在10%的显著性水平下,参数估计系数基本都是显著的,说明EARCH模型能较好地拟合样本序列。高β值说明波动是持久的。系数
国家 | D.F. | |||
---|---|---|---|---|
希腊 | −0.053*** | 0.158*** | 0.985*** | 7.78 |
葡萄牙 | −0.073*** | 0.219*** | 0.978*** | 6.46 |
爱尔兰 | −0.072*** | 0.169*** | 0.986*** | 6.52 |
意大利 | −0.109*** | 0.105*** | 0.985*** | 8.95 |
西班牙 | −0.121*** | 0.127*** | 0.989*** | 8.05 |
奥地利 | −0.074*** | 0.186*** | 0.981*** | 8.79 |
拉脱维亚 | −0.056*** | 0.346*** | 0.950*** | 3.22 |
立陶宛 | −0.053*** | 0.491*** | 0.870*** | 5.25 |
法国 | −0.153*** | 0.102*** | 0.982*** | 15.44 |
德国 | −0.129*** | 0.113*** | 0.985*** | 11.41 |
英国 | −0.135*** | 0.108*** | 0.987*** | 13.84 |
美国 | −0.169*** | 0.101*** | 0.982*** | 15.90 |
中国 | −0.189*** | 0.008*** | 0.890*** | 12.98 |
日本 | −0.148*** | 0.103*** | 0.799*** | 10.90 |
表1. EGARCH (1,1)模型估计结果
注:***代表在1%的水平下显著。D.F.是表明方程(2)中的t-统计量的自由度。
外,由于系数之和接近1,表示过去波动和外界的冲击对波动率的影响持久,且持续性强,即冲击对未来所有的预测都具有重要的作用。D.F.代表t分布残差项的自由度。通过结果可以看到,波动存在尖峰后尾特征。
对于股市波动,这种模式是比较不显著,具有AAA级的国家的股市波动性与BBB国家和地区持平,而投机级评级的国家也只有约50%以上的波动幅度,见表2。
在本节中,我们研究股票市场波动对欧洲国家主权评级升级和降级的反应。因此,我们通过借鉴Gomes, Taamouti (2014) [
用指数函数过程代表条件波动性来保证它是正的,
表3说明了利用两个滞后项的方程的估计结果。我们测试了若干个滞后项,一般来说,两个滞后项足以捕捉动态的股票市场收益波动性。如表所示,我们注意到关于波动率的主权信用评级的发展有着不对称性的存在。主权的升级对波动性没有显著影响。另一方面,股票市场的主权信用评级下调以一个滞后增加了波动性。这些回归的
我们估计三种替代波动模型,允许残差项服从不同的分布的不对称波动性。对于时变的预期收益率
评级 | S&P | Moody | Fitch |
---|---|---|---|
AAA | 0.0037 | 0.0037 | 0.0037 |
AA+ | 0.0033 | 0.0032 | 0.0040 |
AA | 0.0030 | 0.0029 | 0.0021 |
AA- | 0.0022 | 0.0025 | 0.0017 |
A+ | 0.0038 | 0.0032 | 0.0022 |
A | 0.0035 | 0.0033 | 0.0090 |
A- | 0.0029 | 0.0043 | 0.0030 |
BBB+ | 0.0040 | 0.0032 | 0.0037 |
BBB | 0.0035 | 0.0033 | 0.0046 |
BBB- | 0.0046 | 0.0051 | 0.0065 |
0.0040 | 0.0103 |
表2. 不同信用等级国家的波动率平均值
评级上调 | 评级下降 | |
---|---|---|
t | 0.0155 (0.31) | 0.036*** (4.63) |
t − 1 | 0.022 (0.58) | 0.072*** (4.02) |
t − 2 | −0.013 (0.54) | 0.008 (0.59) |
波动的滞后项 | 0.963*** (156.87) | |
R2 | 0.955 [0.322] | |
国家 | 14 | |
F-Test3rdlag | 0.561 | |
F-Test5rdlag | 0.003 |
表3. 波动率对升级和降级的反应
注:表格中R2后面中括号里面的数字,代表着没有滞后因变量时方程的拟合度。***代表在1%的水平下显著。
序列,应用GJR-GARCH model (Glosten et al., 1993),高斯分布EGARCH模型,和自相关收益率的EGARCH模型来进行检验。使用过滤的波动性来得到的回归结果。
我们依然发现两个滞后项足以捕捉动态的股票市场收益波动性。如表4所示,我们注意到关于波动率的主权信用评级的发展有着不对称性的存在。主权的升级对波动性没有显著影响。另一方面,股票市场的主权信用评级下调以一个滞后增加了波动性。说明上面的结果是稳定的。
由协整理论的中格兰杰表达式定理可知,变量序列之间的协整关系意味着误差修正机制的存在。也就是说,如果经济系统中的各个变量之间存在协整关系,如果当其中某些经济变量在受到各种随机冲击而偏离其长期均衡轨道后,经济系统内部将会有一种内在机制导致其向长期均衡轨道回归。在经典协整
评级变动 | EGARCH gaussian | GJRGARCH | EGARCH auto correlated returns | |
---|---|---|---|---|
评级上调 | t | 0.016 (0.83) | 0.021 (1.01) | 0.027 (0.99) |
t − 1 | 0.028 (0.70) | 0.044 (0.074) | 0.029 (0.59) | |
t − 2 | −0.011 (−0.60) | −0.022 (−0.77) | −0.015 (−0.068) | |
评级下调 | t | 0.019*** (2.33) | 0.015 (1.01) | 0.025** (2.26) |
t − 1 | 0.064** (3.78) | 0.081** (3.96) | 0.070*** (3.94) | |
t − 2 | 0.005 (3.34) | 0.009 (0.59) | 0.008 (0.54) | |
波动滞后项 | 0.961*** (272.97) | 0.960*** (138.86) | 0.977*** (150.72) | |
R2 | 0.947 | 0.959 | 0.948 |
表4. 股票市场对评级时间波动率的稳健性检验
注:***、**代表在1%、5%的水平下显著。
理论中,不论经济变量所受到的冲击是正向还是负向,都假定经济变量不论正的方向还是负的方向偏离了长期均衡轨道,其向长期均衡轨道回归的速度都相同。然而,欧阳敏华,雷钦礼(2013) [
则线性非对称误差修正模型就可表示为:
更一般地,考虑到不同的政策环境下经济变量本身的短期动态运行结构和非均衡误差修正速度的可能不同,可将该经济系统的误差修正机制拓展设定为:
由于Cooper, Day和Lewis (2001) [
股票市场的变化采用股票市值占GDP比率这一指标来衡量。此外,为防止遗漏重要变量而对估计结果的准确性产生影响,本文还加入了如下控制变量:GDP增长率、通货膨胀以及广义货币存量M2。数据来源于世界银行(Word Bank) WDI数据库、国际清算银行(The Bank For International Settlements)。
GDP增长率代表了一国经济增长速率,较高的GDP增速表明一国正处于经济增长的轨道,未来前景良好,也会刺激股票市场的发展,对股票市场应具有正影响;通货膨胀对股票市场的影响较为复杂,一方面它表明资产价格的上升,社会资金较为充裕,对股票市场利好,另一方面较高的通货膨胀也说明一国经济存在一定的问题,尤其是恶性通货膨胀,严重冲击一国经济的增长;广义货币存量作为政府的货币政策,起着调控市场流动性的作用,尤其对于我国股票,由于受政策影响较大,广义货币存量的增减直接影响着股市的涨跌。因此,预期也对股票市场具有正影响。
表5列出了最近几年股票市值占GDP比率的描述统计,从均值来看,所选新兴经济体的股票市值比率在40%左右,且在2008年牛市中达到峰值54.93%,随后全球金融危机爆发,股票市值也逐渐缩水,09年股票市值占GDP比率低于了50%。从各国股票市值比率差异中分析,金融自由化程度最高的我国香港地区08年股票市值占GDP比率一度达到了775.8%,远远高过其他新兴经济体。而另外一些国家这一比率1%都不到,发展程度极为低下。因此,本文的分析考虑到了国家间的差异,具有一般性。
从均值来看,伦敦金融时报100指数最大,德国法兰克福DAX指数紧随其后,希腊ASE指数最小,西班牙IBEX35指数,米兰SP/MIB指数,爱尔兰指数,葡萄牙PSI20指数居中。从标准差来看,希腊ASE指数最大,伦敦金融时报100指数最小。结合均值和标准差,可以看出西班牙,意大利,爱尔兰,葡萄牙股市收益与风险相匹配;希腊和英国股市收益与风险不相匹配。从偏度来看,八个股票指数绕其均值具有非对称性,负的偏度值意味着左偏。从峰度和J-B统计量来看,八个股票指数收益率序列均不服从正态分布。根据表6,样本数据具有典型的金融数据特征,即尖峰和厚尾。因而,在模型估计之前,需要对样本数据的平稳性进行检验,以防止出现“伪回归”现象。此处采用的方法是ADF (Augmen-Dickey-Fuller)检验,即检验样本序列是否服从单位根过程。
为检验主权信用评级变动对股票市场的冲击,本文构建了如下动态面板数据协整模型:
其中,STrade表示股票市值占GDP比率,Rating为评级数据,Events分别代表评级上升事件和评级下降事件。为得到评级上升事件和评级下调事件是否对股票市场的不同影响,对评级上升事件和下降事件将分开估计。EC为经济控制变量。
时间 | 均值 | 中位数 | 最大值 | 最小值 | 标准误 |
---|---|---|---|---|---|
2007年 | 58.856 | 20.156 | 446.907 | 0.034 | 89.987 |
2008年 | 54.932 | 19.915 | 755.825 | 0.053 | 120.438 |
2009年 | 39.368 | 13.747 | 707.435 | 0.019 | 114.483 |
2010年 | 42.258 | 16.558 | 725.236 | 0.021 | 117.263 |
2011年 | 39.222 | 17.588 | 729.227 | 0.022 | 115.247 |
2012年 | 45.254 | 18.689 | 788.285 | 0.019 | 118.581 |
2013年 | 49.255 | 20.598 | 798.693 | 0.025 | 119.587 |
表5. 股票市值占GDP比率描述统计
股票市值占GDP比例进行单位根检验。股票市值比率的面板单位根检验结果如表7所示。
从上表中看到,股票市值占GDP比率即不存在普通单位根也不存在个体单位根问题,数据是平稳的,可以进行动态面板回归。
表8结果表明,各变量的水平值都存在着单位根,要么是普通单位根(Common Unit Root)要么是个体单位根(Individual Unit Root)或者两者都存在。而变量的一阶差分均不存在单位根。
如表9所示,分析以上结果,我们发现各系数的符号符合预期,股票市值比率存在滞后效应。主权信用评级滞后项的符号也符合预期,对股票市值比率具有正向影响。评级符号改变对股票市值比率的影响也符合预期。当评级机构提高一国主权信用评级时,该国的股票市值比率将会上升,然而这种影响并不显著,投资者对利好的刺激反应较为平静。而当评级机构下调一国主权信用评级时,股票市值比率将大幅下降,各类资本撤离股市,而且模型中评级下调事件的系数在1%水平显著。通过比较系数还可以发现,评级的下调带来的股票市值比率的下降幅度远大于评级上升带来的股票市值比率上升幅度。也即主权信用评级对股票市值的影响存在着显著的非对称效应。
此外,控制变量的符号也符合预期,GDP的增长坚定了投资者的信心,促进股票市场的上涨,且涨幅高于GDP增幅;广义货币存量对股票市场也具有正影响,广义货币存量的提高增加了股票市场的资金来源,进而推动股市的上涨;通货膨胀对股票市场的影响十分复杂,即有可能推高股市也有可能引起股市下跌,模型中结果表明通货膨胀对股票市场比率的影响不显著,不是简单的单向刺激。
希腊 | 葡萄牙 | 爱尔兰 | 意大利 | 西班牙 | 法国 | 德国 | 英国 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Mean | −0.0023 | −0.0008 | 6.2E−05 | −0.0009 | −0.0006 | −0.0004 | 0.0006 | 0.0007 |
Medi | −0.0020 | −0.0005 | 0.0002 | −0.0005 | −0.0006 | −0.0005 | 0.0001 | −0.0002 |
Max | 0.0964 | 0.1073 | 0.0786 | 0.1128 | 0.1443 | 0.0966 | 0.0535 | 0.0516 |
Min | −0.0737 | −0.1287 | −0.0578 | −0.0680 | −0.0664 | −0.0548 | −0.0582 | −0.0467 |
Std.D | 0.0228 | 0.0155 | 0.0148 | 0.0187 | 0.0182 | 0.0162 | 0.0150 | 0.0119 |
Skew | 0.1244 | −0.4756 | −0.0184 | 0.0737 | 0.8255 | 0.2458 | −0.0968 | −0.1139 |
Kurt | 4.2892 | 16.544 | 5.3967 | 6.2381 | 11.147 | 6.6983 | 5.1087 | 4.6822 |
J-B | 36.706 | 3924.9 | 122.3 | 223.2 | 1468.2 | 296.36 | 95.470 | 61.239 |
表6. 股指收益率的描述性统计量
注:1%临界值:−3.44515%临界值:−2.867910%临界值:−2.5702%。注:此处采用的检验类型为(c,0,O),ADF检验中的滞后阶数的选取依据是SIC信息准则,在最大滞后阶数为l8的情况下选取最优的滞后阶数。
统计量 | P值 | |
---|---|---|
Levin, Lin and Chu’s t test H0:普通单位根 | −17.2867 | 0.0000 |
ADF Fisher Chi-Sq test H0:个体单位根 | 148.495 | 0.0000 |
Im, Pesaran and Shin W-stat H0:个体单位根 | −4.532 | 0.0000 |
PP-Fisher Chi-square H0:个体单位根 | 183.094 | 0.0000 |
表7. 股票市值占GDP比率单位根检验
水平值 | ||||
---|---|---|---|---|
Rating | GDP | M2 | Exchangerate | |
Levin, Lin and Chu’s t test H0:普通单位根 | −3.2241*** | −1.0039 | 2.2582 | −1.0839 |
ADF Fisher Chi-Sq test H0:个体单位根 | 0.1678 | −2.6995*** | 3.1800 | −3.558*** |
Im, Pesaran and Shin W-stat H0:个体单位根 | 97.2304 | 133.0970*** | 95.5908 | 111.090*** |
PP-Fisher Chi-square H0:个体单位根 | 76.4994 | 140.3540*** | 79.1236 | 140.3540*** |
一阶差分 | ||||
Rating | GDP | M2 | Exchangerate | |
Levin, Lin and Chu’s t test H0:普通单位根 | −9.0549*** | −11.8070*** | −4.8768*** | −11.5690*** |
ADF Fisher Chi-Sq test H0:个体单位根 | −5.7732*** | −7.7738*** | −4.6001*** | −5.7530*** |
Im, Pesaran and Shin W-stat H0:个体单位根 | 182.1550*** | 234.6050*** | 172.5310*** | 204.6000*** |
PP-Fisher Chi-square H0:个体单位根 | 256.9640*** | 384.2390*** | 202.8080*** | 364.2360*** |
表8. 主权信用评级和控制变量的单位根检验
注:***代表在1%的水平下显著。
评级上升 | 评级下调 | |
---|---|---|
滞后项 | 0.7901*** (0.0591) | 0.8015*** (0.0587) |
评级滞后项 | 2.1226* (1.2278) | 3.1315*** (1.1877) |
评级事件 | 1.2981 (4.1245) | −19.3351*** (5.6041) |
GDP增长率 | 2.1023*** (2.3444) | 1.9052*** (4.3455) |
通货膨胀 | 0.0212 (0.0325) | 0.0220 (0.0323) |
M2 | 0.7295*** (0.1197) | 0.7090*** (0.1183) |
实际有效汇率 | 0.258** (2.455) | 0.563*** (6.1197) |
R-squared | 0.63 | 0.63 |
表9. 实证结果
注:***、**、*代表在1%、5%、10%的水平下显著。
在误差修正模型中,差分项反映了长期非均衡误差对短期波动的影响,短期波动相对于长期均衡的偏离程度。误差修正项的系数大小反映了将非均衡状态拉回到均衡状态时对偏离长期均衡的调整力度。负的误差修正项的系数,表示下一个时期,研究对象回落并恢复均衡。确定滞后阶数,再用一般到特殊的建模方法,去掉不显著的解释变量。确定股票市场收益率的误差修正模型:
分析误差修正项的系数大小,反映了将非均衡状态拉回到均衡状态时对偏离长期均衡的调整力度。剔除掉不显著的控制变量。由于考虑到波动率的特殊性,e为前文通过GARCH模型过滤的收益率的波动。考虑到评级变动次数比较多,选择评级变动前后每4个月数据作为一组。应用面板数据得到如下结果:
表10中误差项的修正系数为−0.68,说明股票市场股指收益率自身具有误差修正机制。并且其自身
变量 | 系数 | 标准差 | t-统计量 |
---|---|---|---|
−0.68 | 0.25 | −5.96 | |
0.711 | 0.11 | 4.69 | |
Even | 0.962 | 0.05 | 4.39 |
0.24 | 0.06 | 2.5 | |
0.05 | 0.04 | 3.46 | |
0.05 | 0.04 | 5.45 | |
0.004 | 0.012 | 0.56 | |
−0.46 | 0.12 | −1.15 |
表10. 误差修正模型估计结果
的滞后项系数为0.711,意味着,股票市场处于连续上升或者连续下降的过程中。评级下调事件发生的系数是0.95,对股票价格的波动影响显著。意味着当有突发事件的冲击下,短期会有大幅度波动。股票市场的变动在短期对评级变动的冲击方向是相同的。当有正向冲击条件下,股票市场收益率的变动呈现非显著的增长,对与负向冲击,信用等级高的股票市场收益率会出现不显著的小幅度增长;对于信用等级高的国家股票市场而言,会出现显著地大幅度下降。对外债务在当期的系数是0.05,相比于滞后期的0.004而言非常显著;说明当期对外债务过高对于股票市场波动产生的影响是显著的,滞后期并没有显著影响,从而说明对外债务仅仅呈现出短期影响;经济含义解释为对外债务越多,到期的流动性风险越大,偿还能力就会减弱,对评级具有负面影响,它的均衡状态与评级的等级之间没有显著的影响,只有当债务存量增加达到很难持续的状态时(由量变到质变),即短期严重偏离时,评级机构才会下调其评级,进而在股票市场上呈现剧烈的波动。当期实际GDP增长率,以及滞后期都对股票市场显著影响而且相对于其他系数而言,0.24比较高,说明短期内呈现出积极信号对股票市场的有上升的影响;因为实际GDP增长表示一国的发展速度,对股票市场的稳定具有促进作用,长期稳定的GDP增长是未来有能力偿还到期债务的最终保证,而短期财政政策刺激的GDP不具备可持续性,仅仅只有短期内对股价有影响,且影响作用随着时间的推移会降低。实际有效汇率对股市具有负向的影响,但此影响不显著。可能存在的原因是汇率的变动表现在外部冲击效应,美元凭借其国际货币地位使其具有明显的溢出效应。尤其是在欧洲主权债务危机期间,一旦市场对欧元区信心不足,出于避险考虑资金往往回流美国,导致美元走强,欧洲股市齐跌。
如图1,股票市场错位水平的估算:
结合协整模型以及股票市场的实际值,进一步得到股票市场短期波动相对于长期均衡的错位水平。
由图2可以看出在2008年金融危机爆发之前,股票市场实际表现与均衡拟合,处于均衡状态。金融危机爆发波及欧洲市场,股票市场出现大幅下跌。2009年欧盟统计局公布希腊财政赤字占国内生产总值的比例15.6%加之外汇储备过低,短期对外债务过高,导致2009年1月评级机构首次下调主权信用评级。直到2009年2月23日,股票市场一直处于下跌状态。在2009年内实际GDP,以及实际GDP的增长率都大幅下降,财政赤字居高不下,投资者将资金撤离股市等等2009年12月标准普尔将希腊主权评级首次由A调至BBB+,欧洲债务危机正式爆发。希腊政府不得不实施严厉的紧缩政策,以换取欧盟和国际货币基金组织1100亿欧元的资金支持。2010年5月,欧盟和国际货币基金组织决定对希腊提供1100亿欧元的第一轮救助贷款,2010年股票市场整体下降较为平缓。希腊2011年的财政赤字总额为196亿欧元,其占国内生产总值的比例低于2010年的10.3%和2009年的15.6%,但仍然没有达到欧盟和国际货币
图1. 股票市场错位水平
图2. 2007~2013年股票市场实际表现
基金组织向希腊提供援助贷款时规定的目标。同时2011年7月21日欧元区领导人21日就希腊新一轮救助方案达成一致,同意再为希腊提供1090亿欧元的贷款,通过现有的临时救助机制——欧洲金融稳定工具筹集;并对希腊提供的贷款的还款期限将从现在的7年半延长到最少15年,最多30年。同时新贷款的利率也将由目前的4.5%降低到3.5%左右。但又由于2011年11月10日,因希腊总理宣布将举行全面公投,以决定是否实施财政紧缩和结构性改革的计划。由于此举可能将导致希腊违约,令欧债危机的不确定性再度加大。2012年6月希腊股市却在连续下跌5年之后迎来了反转,12月也出现了大幅的反弹,股指已经较今年6月5日上涨了71.92%。欧盟统计局(Eurostat)公布,希腊2013年赤字与国内生产总值(GDP)之比降至2.1%,该数值较2012年6.2%大幅下滑,股市表现为上涨。从长期来看,希腊实际GDP在增长,财政赤字在缩减,长期趋于均衡。
主权信用评级变动的短期效应主要是指评级变动冲击发生时对市场波动性立即产生的影响。尤其是评级下调,它会使得股票市场的波动性上升,也即提高了市场的整体风险。本文通过主权信用评级变动对股票市场冲击的短期波动,以及长期均衡的研究,得出以下结论:
1) 通过使用多种GARCH模型进行分析及检验,我们发现主权信用评级的变动对股票市场的波动存在显著非对称效应,当评级下调时才会导致股票市场出现大幅下跌。
2) 通过对数据的检验分析,使用误差修正模型来反映长期非均衡误差对短期波动的影响,以及评级下调冲击的短期波动相对于长期均衡的偏离程度。由于最后得到的显著的负的误差修正项的系数,说明非均衡状态拉回到均衡状态时对偏离长期均衡的调整力度,股票市场自身具有误差修正机制。
3) 在欧债危机的背景下,检验宏观经济基本因素当期以及滞后期在评级变动的冲击下对股票市场的影响,得出对外债务、评级下调、实际GDP的增长率等在当期对股票市场有显著的影响。然而有些因素如:实际GDP的增长率、实际有效汇率等对于股票市场的长期均衡稳定发展具有影响。
针对上面的结论,我们得到的政策建议如下:
1) 长期稳定的GDP增长是未来有能力偿还到期债务的最终保证,对股票市场的稳定具有促进作用,所以必须保持GDP的均衡稳定增长,同时控制好人口,稳步提高人均GDP。
2) 在短期内政府积极的干预所实施的财政政策和货币政策能够调节和控制对外债务,财政赤字,GDP的增长率等宏观经济基本面状况。吸取危机发生国的经验教训,从长远角度规划外汇储备、对外债务和政府赤字的规模,保证外汇储备对债务的支付能力以及对外债务规模期限与财政收入的匹配,合理规划政府支出,缩减赤字规模。尽可能避免违约。因为违约对于评级下调的发生是致命的冲击。毕竟经济的长期稳定发展依赖于技术进步创新等生产要素的综合推动作用。
国家社会科学基金一般项目(14BJY174)。
田益祥,韩穆盼. 欧洲主权信用评级变动对股票市场冲击的波动与均衡及政策选择 The Volatility and Equalization of the Stock Market Shocked by the Changes of Sovereign Credit Rating and Policy Suggestion[J]. 金融, 2017, 07(01): 7-21. http://dx.doi.org/10.12677/FIN.2017.71002