科创板市场与A股市场的相关性分析

王继莹

（岭南师范学院数学与统计学院，广东 湛江 524048）

一、引言

近年来，我国一直致力于深化供给侧改革和金融市场改革，随着资本市场体系维度的不断优化，科创板于2019年7月在上海证券交易所正式开市交易，A股市场又注入了新活力。科创板的设立提高了资本市场服务于社会实体经济的能力，为科技创新和实体产业发展带来了新的资源支持，提升了国家科技竞争力。

随着科创板正式挂牌交易，其与A股市场其他指数的关系引起了人们的关注。研究资本市场各个上市板之间的相关性，有助于了解我国资本市场各个组成部分的联动关系，其研究成果能够作为分析与研究资本市场结构与趋势的辅助工具，也能够对监管层制定相应的决策起到一定的作用。学术界目前已存在很多资本市场指数之间的相关性分析，陈守东等（2003）运用协整分析和误差修正模型（ECM），实证研究了中国A股市场与国际主要股市的关系，结果表明A股市场与国际主要市场之间不存在协整关系。赵倩倩（2011）综合运用多种方法，包括VAR 模型、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解模型等，实证分析了中美股市收益率的联动性，结果表明：中国和美国股票市场之间的收益率存在一定的联动性，且随着时间的推移，联动性有增强的趋势。薛襄稷等（2012）应用Johansen方法研究了上证综指、深成指数、创业板指数和中小板指数的协整关系，结果表明，这四个指数不存在协整关系。同时， Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解显示：与其他股票价格指数相比，上证指数具有很强的独立性和外生性，其他指数对它的影响最小。本文拟借鉴已有研究的计量方法，对科创板与A股中主板、创业板的相关性进行研究。

二、样本选择与基本统计性质

研究不同上市板块之间的相关性，需要选取能够代表本上市板块的指数作为研究对象。本文选取沪深300指数、创业板指数和科创50指数，其中，沪深300指数和创业板指数存续时间较长，能够很好地反映出主板市场和创业板市场的总体情况，而科创板50指数的总市值覆盖率超过五成，营业利润和归母净利润方面的占比超七成，也具有较强的代表性。由于在金融时间序列的研究，通常用收益率序列来替代直接使用价格序列，对数收益率比算术收益率处理起来更加方便，因此，在本文的实证研究中，均使用对数收益率来计算各上市板市场收益率，即Rt=lnPt-lnPt-1，为t日指数的收盘价格。科创50指数、沪深300指数、创业板指数的对数收益率分别记作：KRt、HRt、CRt，研究区间为科创50指数推出日2019年12月31日至2021年3月26日。

下面我们通过数据来展现各指数的基本统计性质：

首先，从表1可以看出：主板、创业板和科创板收益率的均值均大于0。这说明在研究区间，投资主板、科创板和创业板都能获得一定的盈利，各指数的标准差可以看出，科创板的波动最大，其次是创业板、主板较稳定。深市稍微稳定些，表明科创板作为新兴板块，相对于主板以及创业板市场具有更高的风险和较强的投机性。

表1 KRt、HRt、CRt的描述性统计

三、实证研究

下面我们对三大市场进行相关性的实证分析。首先通过单位根检验来检验时间序列的平稳性，其次运用协整分析和Granger因果检验研究各变量之间的长期稳定和相互引导的关系，最后通过脉冲响应以及方差分解对各变量的冲击效应进行分解。

1.单位根检验

如果两个变量存在单位根，那么它们就是非平稳时间序列，那么直接对二者拟合模型会造成虚假回归，并不合理；因此，为了保证回归结果的合理性，需要在拟合模型前检验时间序列的平稳性。下面，主要采用的是ADF检验（增广的Dickey-Fuller检验），通过Eviews10.0软件对KRt、HRt、CRt进行平稳性检验。结果如下：

从表2可以看出，在显著性水平为1%时，三个指数的对数收益率序列均拒绝ADF原假设，说明均不存在单位根，为单整序列，可以使用协整理论来研究它们之间的长期均衡关系。

表2 对KRt、HRt、CRt平稳性检验结果

2.协整检验与误差修正模型

当为同阶单整时，两个或多个非平稳时间序列之间的线性组合形式可能是平稳的，也就意味着它们之间可能存在着长期稳定的均衡关系（协整关系），因此可以通过协整检验的方法来检验，本文采用Johansen检验方法对变量进行协整检验。

首先建立KRt与HRt、KRt与CRt的VAR模型，在做协整关系检验之前，需要我们对建立的VAR模型选择合理的滞后期，运用Eviews10.0的lag length criteria对VAR模型的最佳滞后期进行判断，综合AIC、SC以及LR准则选定最佳滞后阶数为3。之后，对KRt与HRt、KRt与CRt的长期关系进行检验：

由表3可以看出，HRt与KRt之间存在协整关系，其协整方程为：

表3 KRt与HRt、KRt与CRt的Johansen协整检验结果

HRt=6.2012KRt+0.000103(R2=0.5280 D.W=2.0391 F=331.1484)

CRt与KRt之间也存在协整关系，其协整方程为：

CRt=-8.528KRt-0.000216（R2=0.6146 D.W=2.033 F=471.95）

两个协整方程各项检验数值均表现良好。说明创业板指数、沪深300指数均与科创50指数之间均存在一种长期均衡关系，创业板与科创板反方向变化，主板与科创板同方向变化。

3.Granger因果关系检验

协整检验和误差修正模型证明了主板市场和创业板市场均与科创板之间存在长期稳定的均衡关系，但并不能说明这种均衡关系中存在着相互的因果关系，仍需要进一步检验。下面将进行Granger因果关系检验以确定各市场板块之间的相互影响关系。因果关系检验中需要选定滞后阶数，本文根据AIC准则确定各变量的滞后阶数为3。检验结果见表4。

表4 Granger因果检验

对于KRt不是HRt的Granger原因的零假设，拒绝它犯第一类错误的概率为0.0772，表明至少90%的置信水平下，可以拒绝零假设；HRt不是HRt的Granger原因的概率为0.0533，也可以拒绝零假设。所以认为KRt和HRt互为Granger成因。对于KRt不是CRt的Granger原因的零假设，拒绝它犯第一类错误的概率为0.1263，并不能拒绝零假设，因此，KRt不是CRt的Granger原因；CRt不是KRt的Granger原因的概率为0.0039，可以拒绝零假设。所以，科创板与主板市场存在双向的因果关系，创业板市场与科创板市场之间只存在单向的因果关系。

3.脉冲响应函数与方差分解

Granger因果关系检验结果展示了时间序列间存在相互影响的因果关系，但无法全面地展示出VAR 模型具有的特殊的动态结构性质， 脉冲响应（Impulse Response） 函数可以展示出通过模型变量的扰动是怎样对其它所有变量产生影响的，同时，也变量的扰动又是怎样反馈到变量自身上来的。下面，通过Eviews软件对已建立的VAR（3）模型进行脉冲响应函数分析。分析结果如图1～图4所示。横轴表示冲击作用的滞后期间数，能够反映出波动持续的时间，纵轴反映了解释变量的单位冲击引起因变量的波动程度。实线代表脉冲响应函数的趋势，虚线代表正负两倍标准差（阈值）。

利用脉冲响应函数分析科创50指数对于的响应情况和响应途径。从图1可以看出，在前1.5期，HRt对KRt的一个标准差扰动的响应为正值，但为较低的强度且逐渐下降；在2期后，脉冲响应始终为负，在第2.5期时达到最大的负响应后，负响应逐渐减小，并在第6期后逐渐趋于平稳。这说明在初期，科创板的上市对主板市场资金的分流并不大，对其波动也其微弱的正向促进作用，而随着市场的逐步发展，其对于主板的影响趋于越来越微弱。从图2可以看出，在前2.5期，KRt对HRt的一个标准差扰动的响应为较大的正值且逐渐下降，但强度非常低且逐渐下降，在第3.5期时达到最大的负响应后，负响应逐渐减小，并在第6期后逐渐趋于平稳。这说明在初期，作为新兴板块的科创板受主板的影响较大，发展到一定阶段后，其表现出一定的独立性。而相应的，根据图3，在前3期，CRt对KRt的一个标准差扰动的响应为正且逐渐增大，在第3期时达到最大的正响应后逐渐减小，在3.5期达到最大负响应后逐渐回升，并在第5期后趋于平稳。这说明科创板由于与创业板相似的企业属性，在上市初对创业板有一定的推动作用，而后随着市场上投资者情绪的稳定，科创板对创业板的推动作用逐渐减弱并趋于稳定。图4和图2的形态很类似，可以看出，在初期，作为新兴上市板的科创板受创业板的影响较大，发展到一定阶段后，其表现出一定的独立性。

图1 HR对KR的脉冲响应函数

图2 KR对HR的脉冲响应函数

图3 KR对CR的脉冲响应函数

图4 CR对KR的脉冲响应函数

脉冲响应函数主要反映两变量之间相互影响的方向，方差分解则可以说明每个随机扰动对于每个内生变量的解释能力。方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。下面分别对KRt、HRt和CRt进行方差分解，结果见表5。从HRt方差分解结果看，HRt的预测误差从一开始就大部分都是由自身扰动引起的，第3期后自身扰动所占的比例基本稳定在97.8%，而的影响只占2%左右；从KRt的方差分解结果来看，HRt对KRt的波动的冲击从第一期起就大于KRt受自身扰动的影响，虽从第2期开始，逐渐减弱，但仍维持在50%以上。从HRt与CRt的方差分解结果来看，CRt的预测误差同样从一开始就大部分都是由自身扰动引起的，第3期后自身扰动所占的比例基本稳定在98.1%，而KRt的影响最大只占到2.2%左右；从KRt的方差分解结果来看，CRt对HRt的波动的冲击从第一期起就大于KRt受自身扰动的影响，虽从第2期开始，逐渐减弱，但仍维持在60.4%以上。从结果显然可以看出主板对科创板以及创业板对科创板的影响均大于科创板对主板和创业板的影响，这一结论也与脉冲相应分析的结果一致。

表5 方差分解结果

四、结论

本文对科创板、主板和创业板的股票市场指数之间的联动关系进行了数量分析，得到了以下实证结论。

1.沪深300指数、创业板指数和科创50指数都是单整序列，且根据Johansen协整检验的结果，科创50指数和沪深300指数、科创50指数和创业板指数之间均具有协整关系，即存在长期均衡关系，科创板市场与主板市场、创业板市场都有一定的相关性。根本原因在于，无论是哪个上市板的市场，都处于中国特色社会主义经济的大环境下，投资者准入门槛的差异虽然可能造成投资策略不尽相同，但仍然有着千丝万缕的联系。科创板市场与主板市场同方向变动，说明二者在规模和上市公司性质上有较大差异，新设立的科创板市场对主板市场的资金分流作用并不大。科创板和创业板反方向变动，可能由于二者都是为风险较高、前景良好的中小型企业服务的，两个市场潜在行业偏好相似，投资逻辑相似，而投资者对于新推出的融资平台往往会炒作热情很高，造成资金的腾挪，导致二者反方向变动。

2.主板市场相对于科创板市场而言，具有很强的独立性和外生性，它的波动几乎可以全部由自身解释，其与科创板市场具有双向的引导作用，说明可以通过其预测科创板市场的短期变动趋势，而创业板市场并不具有这一功能。这一结论有助于投资者作出更合理的投资决策，有助于政府制定相关的市场监管政策。

3.科创板对来自主板市场和创业板市场冲击反应都比较迅速且反应强度较大，其波动的一半以上可以由主板或创业板的冲击来解释，可以看出科创板目前仍然是原有市场的附属品，受主板和创业板影响较深。而主板和创业板受科创板的影响则较为微弱，说明科创板作为A股市场政策实施的试验田，目前规模仍较小，很难对原有市场的波动产生显著影响。