我国证交所股票和国债投资替代效应,本论文可用于国债投资论文范文参考下载，国债投资相关论文写作参考研究。
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摘 要：利用2003～2012年上海证券交易所的股票、国债交易额和价格指数以及我国M2的月度数据,对股票和国债投资的替代效应进行的实证研究表明,股票和国债二者的投资替代效应并不显著.其主要原因,一是金融产品创新给投资者提供了较大的选择余地,二是交易所和银行间的国债交易市场发展失衡.
关 键 词：投资替代效应；股票市场；国债市场
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2013）02-0058-05
一、文献综述
在研究股票与债券价格的文献中,国外研究者倾向于认为两者价格存在关联性,但其关系并非一成不变, 会受其他各种因素影响.Campbell和Ammer（1998）通过分析美国战后数据发现,股价与债券价格关联性具有时效性.Fleming 等（1998）用GMM模型分析美国1983～1998年的数据发现,股票、债券、货币市场间价格关联性很强, 且与市场间信息流溢出效应有关.Scruggs等（2003）检验了Merton的ICPAM模型,发现该模型无法全面解释股票与债券收益率的跨期关联性.Lingfeng Li（2002）通过分析G7国家的相关数据, 在模型中加入宏观经济因素,发现实际利率、预期的和非预期的通货膨胀会影响两者的价格关联性.
但不少学者研究中国数据后发现,股票与债券价格的关联性并不明显.例如,王璐等（2008）利用VAR模型分析2002年1月4日至2007年6月30日间上证指数与中国债券总指数的日收盘价格数据,发现两者间存在微弱的双向价格溢出效应.汪冬华等（2012）利用VAR—BVGJR—GARCH—BEKK模型分析2005年6月6日至2008年10月28日间上证综合指数和中债总指数的日数据后发现, 不管在牛市还是在熊市, 中国股票市场和债券市场均不存在均值溢出效应, 不存在价格信息传导. 何宜庆（2012）将债券市场分为国债市场与企债市场, 利用VAR—BEKK—MGARCH及DCC—MGARCH模型分析2006年1月4日至2011年3月11日间国债、 企债及股票价格指数的日数据后发现, 股市对债市存在单向的波动溢出效应, 而且溢出效应先作用于企债市场,后作用于国债市场；国债和股票价格的相关性很弱, 且相关性的正负向性不稳定, 企债和股市价格的相关性较稳定,但亦很弱.
目前研究者主要将债券作为一个整体, 分析其与股价的关联现象, 而对两者成交量的关联性研究较少. 其实价格关联性背后的原因是资金流向问题, 因此本文并不着重分析两者价格关联性, 而是关注市场资金在这两种金融工具间的分配规律.通常情况下,对于投资者而言,股票是风险资产,国债是非风险资产,行情分析师也经常强调股票与国债之间存在投资“跷跷板”现象——即当股市行情好时, 市场将减少对国债的投资, 而增加股票投资；当股市行情不好时,市场将减少股票投资,增加国债投资.那么,市场资金对此两种资产的分配替代效应是否真的存在? 该替代效应的理论依据及作用机制是什么呢?能否获得统计数据上的支持?本文根据中国的市场数据对以上问题加以探讨.
二、理论分析
（一）基于DPV模型的股票、国债风险差异
（二）基于资产组合理论的投资替代效应分析
假设个体初始财富为W0, 在此不考虑消费,该财富只用于投资, 并假设经济中仅存在两种资产——股票与国债,其中,股票被视为风险资产,收益率为RS,国债被视为非风险资产,收益率为Rb.个体投资在股票中的资产额度为?琢s,那么投资于国债的资产额度?琢b等于W0-?琢s.根据资产组合理论,该投资组合的收益WP可表示为：
三、实证分析
(一)数据选择与处理
理论研究表明,股票、国债的投资金额,受各自收益以及投资者收入水平的影响,本文采用相关数据,利用VEC模型对此结论进行检验.其中,用上证A、B股成交金额SHSC代表市场对股票的投资金额, 用上证国债交易金额SHBC代表市场对国债的投资金额, 用上证综合指数SHSPI代表股票收益,用上证国债指数SHBPI代表国债收益, 用M2代表投资者收入水平.选取2003年1月至2012年12月的月度数据,共132个样本.数据来自钱龙股票交易软件及中国人民银行数据库.
由于数据的自然对数变换能不改变原来的协整关系,故本文对以上变量的数据均取对数形式,以消除变量数量级不同和数据异方差性的影响, 分别表示为LNSHSC、LNSHBC、LNSHSPI、LNSHBPI、LNM2,并用X12法消除数据的季节波动影响.
(二)数据平稳性检验
数据平稳性会影响模型稳定性和回归参数有效性,故先用ADF方法检验数据单位根以分析其平稳性,检验结果如表1所示.
从表1可见,在5%的显著水平上,以上变量数据均为1阶单整序列,同阶单整数据可构建VEC模型,进行协整检验.
(三)协整关系检验
经典回归分析是以数据平稳为前提条件的,对于非平稳数据,要找到其内在关联性,可采用Engle和Granger1987年所提出的协整理论与方法, 若非平稳数据之间存在平稳线性组合, 则该线性组合为协整方程,其代表变量之间存在长期均衡关系.求解协整方程可用两种方法： 一是Enger-Granger两步法,二是Johansen法.前种方法仅适用于双变量协整关系检验, 由于本文涉及多个变量, 故采用Johansen法.Johansen协整检验模型实质是在无约束VAR模型基础上加上协整约束后的VAR模型,其滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期.因此,为求协整模型最优滞后期,须先确定无约束VAR模型最优滞后期数, 根据LR、FPE、AIC原则,可确认其最优滞后期为4, 故协整模型最优滞后期为3.协整方程的形式可有5种：（1）序列没有确定性趋势且协整方程无截距；（2）序列没有确定性趋势且协整方程有截距；（3）序列有线性趋势但协整方程只有截距；（4）序列和协整方程都有线性趋势；（5）序列有二次趋势且协整方程有线性趋势.根据AIC原则, 本文选择第1种形式. 经迹统计量检验结果可知,对于协整向量为0的原假设, 统计值大于5%显著水平的临界值,拒绝原假设,也就是至少存在1个协整向量；对于协整向量最多为1的原假设, 统计量均小于临界值,也就是接受原假设,说明变量之间最多存在1个协整关系.因此可以得出：变量间有且只有一个协整关系,见表2.
结论：适合国债投资论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关国债投资产品开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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