新三板和沪深股市时变联动关系,该文是关于沪深股市论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
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摘 要：基于沪深股市和新三板市场指数研究发现,沪深股市在联动关系中发挥主导作用,上证综指和深证成指对三板做市指数具有显著的单向引导；中小板或创业板指数与三板做市指数之间表现出双向的长期引导.中小板或创业板相对于新三板市场的引导贡献度受波动率影响显著,与其自身波动率负相关,与新三板市场波动率正相关.作为我国多层次资本市场的重要组成部分,新三板市场定价机制有待进一步发展和完善.
关键词：新三板；沪深股市；联动；公共因子权重；引导贡献度
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2018）08-0078-06
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.08.013
一、引言
“新三板”是继上海和深圳证券交易所后第三个全国性的证券交易所.新三板与沪深股市在挂牌准入条件、交易方式、投资者资格要求等方面存在较大差异.在准入门槛方面,新三板主要服务于创新型、创业型、成长型的中小微型企业,其准入门槛远远低于沪深股市；在交易制度方面,新三板采取做市交易和协议转让交易两种方式；在投资者资格要求上,新三板主要面向机构投资者以及合格投资者,投资门槛较高.近年来,新三板挂牌公司数量迅速膨胀.万得资讯统计数据显示,从2015年1月5日到2017年9月29日,在短短不到三年的时间内,新三板挂牌公司数量由1580家增长到13030家,其中做市转让由122家增长到1436家,成交额由4794.93万元增长到22957.18万元；协议转让由1458家增长到10158家,成交额由7816.96万元增长到62017.94万元.作为我国新兴的资本市场,新三板具有较大的发展空间和发展潜力,其发展日益受到关注.
尽管如此,新三板市场的流动性相对沪深股市还是较差,其制度设计与沪深股市也不同.新三板定价机制是否合理、与沪深股市之间是否具有联动关系等问题都有待深入探讨.目前,关于新三板市场的实證研究还较少.黄艳芳（2016）利用双变量GARCH模型对沪深股市和新三板之间的波动率效应以及动态相关性进行分析,发现两者之间主要是单向的沪深股市传导至新三板市场.陈辉和顾乃康（2017）研究新三板挂牌公司的股票由协议转让变更为做市转让对股票流动性和证券价值的影响,发现实施了做市转让的公司具有更高的流动性.
国内外对金融市场联动关系的研究非常丰富.Eun和Shim（1989）通过VAR模型研究了9个股市之间的联动关系；Soydemir（2000）通过VAR模型研究了发达国家和新兴市场国家的股市传递机制问题；袁超等（2008）、王茵田和文志瑛（2010）、史永东等（2013）分别利用ADCC-GARCH模型、VAR模型和Granger因果检验、Copula和GARCH模型相结合分析我国债券市场和股市之间的动态相关性、流动溢出效应和风险溢出效应；Apergis和 Miller（2009）、Fills（2010）、Kang和Ratti（2013）通过VECM模型研究了石油市场和股市的关联性； Kim 和Sun（2017）运用DCC和ADCC模型分析了我国经济领域和S&P 500指数之间的动态条件相关性；Ghini和Saidi（2017）利用VAR-GARCH模型研究了金融危机期间股市的收益与波动率溢出效应.
VECM模型通过脉冲响应函数和方差分解来计算贡献度,但该结果对变量次序非常敏感.Schlusche（2009）通过公共因子权重方法计算贡献度,从流动性和波动性两方面研究德国ETF和DAX期货合约之间的引导关系,发现波动性是引导过程中的主导性因素.Theissen（2012）对期权期货市场之间的发现功能研究发现,以公共因子权重衡量的引导关系与相对成交量正相关.借鉴以上研究,本文首先基于VECM模型研究两个市场之间的联动关系,然后采用公共因子权重方法计算引导贡献度,并从流动性和波动性两方面研究引导过程的影响因素.本文的研究不仅能为新三板市场发现和做市商制度的完善提供参考,对于分析新三板市场在我国股票市场中的地位,进一步发展和完善其定价机制也具有重要的理论和现实意义.
二、模型与数据
(一)模型
1. 向量误差修正模型（VECM）.如果两个时间序列变量之间存在协整关系,那么两个变量之间就存在一种长期均衡稳定关系,任何短期偏离都会受到长期均衡关系的修正.因此,实证研究中经常采用向量误差修正模型来刻画金融市场两个变量之间的关系.本文所采用的模型如下：
2. 引导贡献度的度量：公共因子权重（CFW）.传统的脉冲响应函数与方差分解的结果对于变量次序极为敏感,改变变量次序,甚至会得到相反的结果.Schlusche（2009）采用的公共因子模型将两个市场的共同变化趋势定义为公共因子,用来反映两个市场共同有效信息在中的永久性成分,在研究中也得到广泛应用.因此,为了度量两个市场对于引导的贡献度,本文在估计向量误差修正模型的基础上进一步计算各个市场的公共因子权重,计算公式为：
(二)数据
2014年8月25日,新三板市场正式实施做市交易,做市商制度的实施进一步增强了市场的流动性.陈辉和顾乃康（2017）研究表明,实施了做市转让的公司具有更高的流动性,并且做市商制度对股票流动性和证券价值有正面影响.因此,本文选择三板做市指数①作为新三板市场的*变量,选择上证综指、深证成指分别来表示沪深股市的整体情况,选用中小板指数和创业板指数作为中小企业的*变量.由于新三板市场早期挂牌和交易公司数量较少,2015年以来挂牌企业数量和总市值持续增加,本文选择2015年1月5日至2017年9月30日的日交易数据,有效样本为669个.其中新三板市场指数数据来自万得资讯,沪深股市指数数据来自国泰安数据库.
结论：适合沪深股市论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关沪深股市开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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