重大突发公共卫生事件影响下亚洲金融行为的实证研究

王薇佳 时巾晏

（山东科技大学财经学院，山东 泰安 271000）

一、前言

2020年初重大公共卫生事件的突然到来不仅严重威胁人类的生命健康，也使全球经济受到巨大的影响，金融市场因此受到巨大波动。为控制此次新冠疫情事态发展，许多国家开始采取隔离措施防止局势进一步恶化，经济发展也被迫进入短期停摆状态。金融市场也难逃新冠疫情的波及，自2020年2月下旬至2020年3月下旬，股票市场出现持续性大幅下跌情况，沪深300指数于3月2日收跌7.88%，创下自2015年来最大跌幅。

由行为金融学已知，金融市场投资者容易受到有限信息、不良情绪、市场异常及其他投资者行为等的外部影响，做出与其他投资者趋同的行为，这种行为被称为羊群效应。受疫情影响，我国金融市场波动及投资者的恐慌情绪明显增强，此时，金融市场尤其是股票市场更易出现追随主力资金动向而进行买进卖出的行为。本研究通过量化新冠疫情影响下对亚洲金融市场产生的羊群效应及风险溢出效应影响，有利于更加有效全面且直观的分析评价疫情对亚洲区域国家金融市场带来的冲击。帮助构建应对重大公共卫生突发事件的经济解决对策，进而对保障经济平稳高质量发展具有一定参考价值。

二、研究设计

随着金融市场国际化及一体化程度的不断加深，金融风险跨市场、跨区域的传染性进一步加剧，每一次地区性的剧烈金融波动都会在短时间内传递到其他金融市场。

重大公共卫生事件发生期间，各大金融市场股市纷纷大幅收跌，作为首发主战场，我国的实体经济首要受到冲击，此时，作为国民经济晴雨表的证券市场便同时反映着我国的金融形势与投资变动。由于市场中的消极情况会直接导致投资者非理性行为的产生，形成滚雪球效应，带来资本寒冬，阻碍重大公共卫生事件后经济的恢复，因此，即时掌握证券市场投资者情绪的变动并作出及时的应对与止损，对市场遭受冲击时极易产生的羊群效应进行观测显得尤为重要。基于此，提出本文的第一个假设：

假设1：重大公共卫生事件发生期间的中国股票市场间存在显著的羊群效应。

在我国自身金融市场受到重大公共卫生事件冲击的同时，冲击带来的风险在不同市场中放大，并存在从一国金融体系溢出到他国金融体系的趋势，这种系统性风险如果任其发展，最终会引发全球性的金融危机。由于地理位置等因素，中国金融市场的动荡在一定程度上首先会影响到周边各国，与事件扩散方向趋同，首当其冲的就是日韩两国。结合假设1的探究，提出本文的第二个假设：

假设2：中国股票市场的波动会对其他金融市场产生跨国风险溢出效应。

三、我国金融市场的羊群效应

1.数据来源及处理

（1）数据选取

为检验假设1，探究重大公共卫生事件发生期间国内金融市场间的羊群效应程度，本文选取2017年9月20日到2020年8月14日我国中证100指数成分股的每日交易数据作为原始数据，模型所需数据均由原始数据计算得出。将之细分为不同的时间区间，运用R4.0.3进行实证分析，来研究2017年～2020年我国股票市场的羊群效应。样本区间覆盖中国重大公共卫生事件发生前中后三个阶段，具有代表性。原始数据来自于Wind数据库。

（2）数据分组

由于羊群效应的表现程度会受市场价格波动的影响，本文参考翁秋月[1]等人的研究，根据市场的整体运行趋势，将2017年9月20日到2020年8月14日的市场价格走向分为上升、动荡和下降三个阶段，以对应表示不同时期的横截面收益绝对差CSADup、CSADshock、CSADdown。

由图1市场价格走势，2017年9月20日—2018年1月31日、2019年1月2日—2019年4月19日、2020年5月25日—2020年8月14日为上涨期，分别计作Up1、Up2和Up3；2018年2月1日—2018年12月28日为下跌期，计作Down；2019年4月22日—2020年1月23日、2020年2月3日—2020年5月22日为市场价格动荡期，分别计作Shock1和Shock2。分别对上述上升、动荡和下降六个阶段进行实证分析，样本区间覆盖中国重大公共卫生事件暴发前中后三个阶段，具有代表性。

图1 2017年～2020年中证100的市场价格走势

2.模型设定

为实证研究金融市场的羊群效应，国内外学者根据不完全信息理论提出了BHW模型、根据买卖行为的一致性提出了LSV模型、根据股票收益率的分散程度提出了CSSD模型（crosssectional standard deviation）。由于CSSD模型易受异常值存在影响，灵敏性较低，因此Chang等人改进提出了CSAD模型（crosssectional absolute deviation）[2]。本文即采用CSAD模型进行回归分析。

CSSD模型的计算公式为：

改进后的CSAD模型计算公式为：

其中，N表示市场组合中的股票数量，Ri，t表示t日的个股收益率，Rm，t表示t日的市场收益率，CSADt为t时间的横截面收益绝对差。由于改进后的CSAD模型同时基于CSSD模型与资本资产定价模型（CAPM模型），因此，若市场中不存在羊群效应，那么CSAD值将会与市场收益率Rm,t呈正相关。

反之，如果出现市场波动情况下的羊群效应，那么CAPM的假设前提不成立，CSAD值与市场收益率存在非线性关系，此时，在先前的单因子回归模型中引入二阶市场收益率作为附加的回归因子，通过对多因子回归系数的测算来检验羊群效应的存在。此时，模型可表示为：

其中，CSADi,t为t时间的收益率偏离程度，β为回归系数，Rm，t仍为市场收益率，εt为随机误差。当出现羊群效应时，投资者倾向与市场利好倾向趋同，个股收益率趋向于市场收益率，此时，回归系数β显著为负；反之，若β1＞0，β2=0，则不存在羊群效应。

本文采取上述思路来检验重大公共卫生事件发生期间我国金融市场的羊群效应。

3.实证分析

为对我国金融市场的羊群效应进行测度，本文进行了实证检验。由于本文的回归参数估计量具有良好的统计性质，通过lmtest模型检验并修正误差后，将划分的六阶段数据进行回归分析。

计算各时间区间内CSAD值与市场收益率的的基本统计特征，结果如表1所示。

表1 各数据组的描述性统计

将修正后的六阶段数据进行回归检验，结果如表2所示。

表2 样本期内的羊群行为检验结果

由表2可知，在UP1、Down、UP2、UP3四个时期，方程二次项系数不显著，表明在这几个时期内，我国金融市场发展成熟，虽处于上升、下降趋势中，仍不存在可观测的羊群效应。

而在我国金融市场存在波动的时期，即Shock1（2019年4月22日—2020年1月23日）与Shock2（2020年2月3日—2020年5月22日）时期，二次项系数检验结果显著，我国金融市场存在较为显著的羊群效应。

其中，Shock2为我国金融市场遭受重大公共卫生事件冲击时期，验证了假设1：重大公共卫生事件发生期间的中国股票市场间存在显著的羊群效应。而在事件后时期，即UP3时期，我国整体情况基本得到控制，投资者情绪趋于稳定，各项经济活动平稳进行，不存在羊群效应。

四、东亚金融市场的风险溢出效应

1.数据来源

为检验假设2，探究东亚地区跨国间金融市场的股票风险溢出效应，以沪股（上证000001）、日经指数N225、韩国综合KS11分别作为中国、日本、韩国股票市场的基准变量。选取了2020年2月3日—2020年8月14日期间全部交易日的同步指数的日波动收益率，以此检验中日韩跨国间金融市场的股票风险溢出效应。样本区间覆盖三国重大公共卫生事件暴发前中后三个阶段，具有代表性。原始数据来自于锐思数据库。

2.模型设定与描述统计

为研究金融风险在跨国市场中的传导，本文参考Run等人的研究[3]，将中国、日本、韩国置于同一风险系统，以数据之间的回报率与市场不确定性存在相应关系作为前提，进行对风险效应程度的测算：

其中，PAt为t时期的股票卖价，PBt为t时期的股票买价，Amt为受t时期市场风险影响下的回报率观测的替代值。

为使买卖价差能反应观测值，需排除流动性对其影响：

上式中，Vt表示t时期的交易量，Vt表示为t-1时期的交易量，Lt即为所求流动性。

由于流动性或对风险的观测产生一定程度的影响，我们需对风险观测模型进行修正，以Am表示某金融市场内的风险指数，μ为相关估计值。

由于样本地区的法定节假日存在一定差异，本文剔除了非相同交易日的无效交易数据后，得出所观测三国股票市场的风险指数描述性统计结果如表3所示。

表3 样本期内的风险指数描述性统计

其中，Cam为中国市场的风险指数，Nam为日本市场的风险指数，Kam为韩国市场的风险指数。

3.实证分析

为进一步了解变量间的动态行为，本文引入VAR模型对中国市场与日韩市场之间分别存在的潜在因果做脉冲效应分析。由于VAR模型可检测各变量不同滞后期之间的冲击，因此由每个脉冲响应函数的出发点，可构建检测相关性的VAR模型并提出相应假设：

H0：两研究变量之间不存在显著的跨时期相关性。

H1：两研究变量之间存在显著的跨时期相关性。

基于此，我们使用VAR模型进行对H0与H1的检验。

其中，Cam为中国市场的风险指数，Nam为日本市场的风险指数，Kam为韩国市场的风险指数。ln即t-n（n=1，2，3，…），为滞后n期变量，滞后期数由VARselect得出。

脉冲响应图示如下：

图1 Nam受Cam冲击影响的回应

根据图1可以看出，中国股票市场的价格波动会对日本股票市场产生正向冲击，且日本股票市场受中国股票市场冲击影响极大，在中国股市动荡之际，即受到溢出的风险传导，并产生显著的股价波动，直至滞后4期后才逐渐趋于平稳。此时，可拒绝原假设H0，根据备择假设H1，得出结论：重大公共卫生事件发生期间，中国股票市场对日本股票市场产生风险溢出效应。

而在图2中，由于置信区间包含response=0，故不能拒绝原假设H0，因此，只能推断日本股价波动对中国股票市场略有反方向反馈，并未产生显著影响。

图2 Cam受Nam冲击影响的回应

由图3可以看出，中国股票市场的价格波动会对韩国股票市场产生与图1相似的正向冲击，且韩国股票市场受中国股票市场冲击影响极大，滞后4期后逐渐趋于平稳。此时，可拒绝原假设H0，根据备择假设H1，得出结论：重大公共卫生事件发生期间，中国股票市场对韩国股票市场产生风险溢出效应。

图3 Kam受Cam冲击影响的回应

图4中，置信区间同样包含response=0，故不能拒绝原假设H0，因此，只能推断韩国股价波动对中国股票市场略有正向反馈，并未产生显著影响。

图4 Cam受Kam冲击影响的回应

根据以上四图，可以证明假设2：中国股票市场的波动会对其他金融市场产生跨国风险溢出效应。且可以看出，这种溢出效应是单向的，受重大公共卫生事件这一外生变量的显著影响，日韩两国对中国股票市场的影响有限，并未产生明显的溢出反馈。

五、结论与展望

本文通过构架研究变量之间的基本数据关系，利用一系列统计模型，研究了受重大公共卫生事件影响时，中国金融市场与亚洲金融市场各自可观测的市场行为，得出以下结论：（1）重大公共卫生事件发生期间，中国股票市场间存在显著的羊群效应；（2）中国股票市场的波动会对在一定经济地域范围内的其他金融市场产生跨国风险溢出效应；（3）在重大公共卫生事件后时期，我国情况基本得到控制，投资者情绪趋于稳定，各项经济活动平稳进行，不再存在羊群效应。

由以上理论与实证的研究结果，可以总结出一些启示与建议：（1）投资者应尽量保持理性与克制，客观应对金融市场出现的价格波动，避免盲目跟风；（2）国家应即时掌握金融市场投资者情绪的变动并作出及时的应对与止损，通过出台一系列利好货币政策、打击操纵证券市场行为等措施稳定投资者情绪，维持金融市场价格有效。

通过对假设2的探讨发现，在面对突发外部事件时，处在同一地理区域内的金融市场之间会产生风险的传导，而随着全球化的不断发展，区域金融市场也会与区域经济紧密联系。监测防控系统性金融风险，探究区域金融市场与区域经济间的耦合性，对金融结构进行创新优化，将是我们下一步的研究方向。