國際大宗商品市場與中國股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)研究如今經(jīng)濟(jì)全球化趨勢日益顯著,全球大宗商品交易的金融化趨勢越來越明顯。國際大宗商品市場與股票市場之間存在的溢出效應(yīng)變得越來越顯著,并且廣泛受到關(guān)注。我國對于大宗商品的需求逐漸增加，同時(shí)提高了其價(jià)格波動(dòng)。因此，商品價(jià)格波動(dòng)對發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家的沖擊逐漸為投資者們所關(guān)注。因此本文著重研究國際大宗商品價(jià)格變動(dòng)對中國股市的影響，同時(shí)以資本市場比較發(fā)達(dá)的日本的數(shù)據(jù)作為比較。本文主要研究從均值溢出效應(yīng)的角度分析國際大宗商品價(jià)格與中日股票市場價(jià)格波動(dòng)的影響關(guān)系。本文通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，分析三種指標(biāo)在85個(gè)月間的具體走勢和基本情況。然后，構(gòu)建CRB指數(shù)收益率分別和上證指數(shù)、日經(jīng)指數(shù)的收益率的向量自回歸模型，并以此模型為基礎(chǔ)進(jìn)一步的格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)、方差分解等實(shí)證分析。結(jié)果表明，國際大宗商品價(jià)格對我國股票市場存在短期正向的均值溢出效應(yīng)，但長期來看呈現(xiàn)負(fù)向影響。相對應(yīng)的對日本股市則沒有顯著影響。最后，得出國際大宗商品市場對我國股市存在溢出效應(yīng)的結(jié)論。關(guān)鍵詞：國際大宗商品市場股票市場溢出效應(yīng)VAR模型 1 3 3 3 4 5 5 5 5 6 7 7 8 8 9 9 1(二)基于VAR模型的溢出效應(yīng)分析 4.脈沖響應(yīng)分析 5.方差分解 參考文獻(xiàn) 一、緒論的它們的價(jià)格波動(dòng)程度(畢明哲，肖雅萱，2022)。在這樣的時(shí)代大背景下，大宗商品價(jià)格波對股票市場在波動(dòng)率方面的溢出效應(yīng)(崔詩涵，萬俟睿，2023)。在理論分析中，全球大宗商(二)文獻(xiàn)綜述效應(yīng)也更加顯著,從而不同程度上加劇了金融市場風(fēng)險(xiǎn)。因此溢出效應(yīng)的問題受到社會和學(xué)術(shù)化情況，結(jié)果表明黃金價(jià)格對股市的有更為顯著的正向影響191。韓宇軒，林曉燕(2011)利用ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)我國股市和黃金市場之間存在的本期波動(dòng)可用來解釋下一期波動(dòng)的產(chǎn)生利用VAR-TGARCH-AGDCC模型研究了中國的石油、金屬、黃金市場與股票市場的關(guān)系，結(jié)目前，關(guān)于大宗商品市場在整體上與股票市場的關(guān)系研究尚未有太多人探討，大多是集中在單個(gè)大宗商品市場。龍俊杰，龔?fù)袂?2009)通過詳細(xì)分析得出：中國和美國的大宗商品價(jià)與股價(jià)存在相關(guān)關(guān)系。大宗商品市場價(jià)格的變化與股票市場相比較為落后，而美元指數(shù)價(jià)格變動(dòng)比股票市場相比則較快。這一過程不僅界定了本研究的獨(dú)特切入點(diǎn)，還確保了本文的探討是在充分了解現(xiàn)有學(xué)術(shù)積累的情況下展開。[13。韓佳俊，何子凡(2010)在文章中引入債券市場后，發(fā)現(xiàn)其和股票市場之間存在格蘭杰因果關(guān)系，但債市與大宗商品市場間的關(guān)系卻并沒有14]。B陳嘉暉，黃婉晴ksahin,Bahattin和Haigh等(2010)研究了美國的股市和期貨市場，這在某種程度上體現(xiàn)了通過DCC模型來實(shí)證分析兩種市場之間的關(guān)系，研究得出這兩市場間存在一定關(guān)分別從收益率溢出與波動(dòng)率溢出這兩個(gè)角度分析了中國股市與美國、日本等發(fā)達(dá)國家或地區(qū)的(三)研究內(nèi)容本文搜集2007年1月到2014年1月在CRB指數(shù)、上證綜合指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)在這85個(gè)月間的閱讀時(shí)間序列數(shù)據(jù)，經(jīng)過對數(shù)變換和一階差分的數(shù)據(jù)處理后，從理論綜述、基于描述性統(tǒng)計(jì)的分析以及基于向量自回歸模型的實(shí)證分析對國際大宗商品市場與中日股市的收益率溢出效應(yīng)進(jìn)行研究(謝睿思，羅睿龍，2020)。首先就國內(nèi)外學(xué)者對于大宗商品市場與股票市場溢出效應(yīng)的相關(guān)研究進(jìn)行文獻(xiàn)回顧。其次，通過對大宗商品市場與股票市場的相關(guān)理論進(jìn)行綜合論述。接著，本文通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，分析三種指標(biāo)在85個(gè)月間的具體走勢和基本情況(付佳怡，黃志光，2021)。然后，這在一定程度上體現(xiàn)構(gòu)建國際大宗商品價(jià)格分別和中國、日本兩國股市價(jià)格的向量自回歸模型，并以此模型為基礎(chǔ)進(jìn)一步實(shí)證分析。最后，得出本文結(jié)論，以及據(jù)此提出相關(guān)政策建議。本文從五個(gè)部分論述國際大宗商品與中國和日本兩國股市的溢出效應(yīng)。第一章是引言作用，闡述本文的研究背景、研究意義和研究內(nèi)容等，然后綜合論述目前學(xué)術(shù)界在大宗商品市場與股票市場溢出效應(yīng)的研究現(xiàn)狀；第二章：概述大宗商品市場和中日股市，并對大宗商品市場與股票市場現(xiàn)狀進(jìn)行理論綜述；第三章，介紹本文涉及到的主要模型理論：向量自回歸模型理論、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)等模型；第四章，通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，分析三種指標(biāo)在85個(gè)月間的具體走勢和基本情況，在經(jīng)過對數(shù)處理和一階差分后，利用VAR模型對CRB指數(shù)、中國和日本股票指數(shù)的收益率時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析與檢驗(yàn)，并據(jù)此得出實(shí)證分析結(jié)論；第五章則是對全文的系統(tǒng)性總結(jié)。(一)大宗商品市場與中日股市概述1.大宗商品市場首先是大宗商品市場的定義，一般指初級原材料交易市場。根據(jù)來源不同，大宗商品具體可以分為軟、硬兩個(gè)種類，所謂軟產(chǎn)品主要指玉米、小麥等農(nóng)產(chǎn)品，而硬產(chǎn)品則是金屬、能源等通過開采方式獲得的產(chǎn)品。位于美國的芝加哥證券交易所(CBOT)是期權(quán)交易和期貨交易的起源地(蔡佳茜，成曉娜，2022)。本文利用現(xiàn)有的方法論作為基礎(chǔ)構(gòu)建計(jì)算框架，并進(jìn)行了相應(yīng)的簡化，以加強(qiáng)其實(shí)用性和操作便捷性。早在大宗商品市場形成的初期，大宗商品主要根據(jù)其商品屬性的特點(diǎn)而作為工業(yè)生產(chǎn)中的基本商品，在此期間其價(jià)格相對穩(wěn)定。隨著商品指數(shù)的出現(xiàn)，資本市場一體化趨勢愈發(fā)明顯，以及期貨交易市場的不斷發(fā)展，近年來，由于在對沖股票與債券價(jià)格波動(dòng)所造的損失以及套期保值功能方面的優(yōu)勢不斷凸顯，大宗商品的金融屬性日益突出，這在一定水平上揭露甚至開始超越自己的商品屬性。不僅是對沖實(shí)物市場的工具，而且越發(fā)成為投資者投資結(jié)構(gòu)中的主要內(nèi)容。在標(biāo)準(zhǔn)化合約的建立之下，大宗商品可以通過期權(quán)進(jìn)行非實(shí)物交易(胡昊忠，吳詩敏，2021)。商品期貨本質(zhì)上是一種標(biāo)準(zhǔn)化合約，這種合約能夠在未來某一特定時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行交易。傳統(tǒng)期貨市場的參與者可以通過期貨產(chǎn)品的交易。商品期貨可以用來對沖實(shí)物市場價(jià)格波動(dòng)所導(dǎo)致的。在此類環(huán)境中投資者在期貨市場前文提出的理論框架能夠有效解釋和預(yù)測所研究現(xiàn)象的行為模式，為處理復(fù)雜問題提供了寶貴的視角。如果預(yù)計(jì)未來經(jīng)濟(jì)會出現(xiàn)下行趨勢，實(shí)際商品價(jià)格可能下跌，造成虧損，可以買入當(dāng)期長線空頭期貨。綜上原因之下，大宗商品市場與股票市場的聯(lián)動(dòng)性日益增強(qiáng)，兩者之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)也得到了眾多學(xué)者的研究驗(yàn)證。2.中國股市與日本股市在中國大陸有上海證券交易所和深圳證券交易所。在數(shù)年發(fā)展中，上交所目前已經(jīng)成為全國最大的證券交易市場。深交所則以構(gòu)建我國多層次資本市場體系為己任，關(guān)注中小企業(yè)成長盡管對股市制度建設(shè)從未停止，但國內(nèi)股市發(fā)展過程卻非常艱辛。從誕生之日以來，IPO停牌次數(shù)已達(dá)8次，累計(jì)時(shí)間已達(dá)四年半。某種意義上揭示了中國經(jīng)濟(jì)高速增長的同時(shí)，股市也經(jīng)歷了多次暴漲暴跌。為加強(qiáng)一級市場對外開放，中國制定了相關(guān)政策，為外商投資企業(yè)在深滬兩地上市提供便利。在中國實(shí)行的“一國兩制”之下，香港的經(jīng)濟(jì)自由度很高(高志明，周怡萱，2021)。它不僅具有中國內(nèi)地股市新興市場的特征，而且具有美日股市等成熟市場的特本文的發(fā)現(xiàn)表明，這些理論能夠高效地預(yù)測并解釋現(xiàn)實(shí)生活中的事件，為解決特定問題提供了系統(tǒng)性的方法支持。東京證券交易所于1878年5月15日成立，是目前世界上最大的證券交易所之一。在日本是最年輕卻也最重要的證交所。放眼全球，在這種場合里它的市場規(guī)模僅次于紐約證券交易所、納斯達(dá)克證券交易所和倫敦證券交易所，是世界第四大證券交易所。日經(jīng)指數(shù)是日本具有代表性的股票指數(shù)。目前，日元是外匯市場上交易最活躍的外幣之一，日經(jīng)指數(shù)漲跌的影響可見一斑。日經(jīng)指數(shù)是調(diào)查日本股市長期和最新股價(jià)變化的最常用和最可靠的指標(biāo)。媒體每天引用的日經(jīng)指數(shù)，通常指的是日經(jīng)225指數(shù)(蘇博，董麗華，2019)。從這些描述中看出上世紀(jì)70年代之前，日本金融體系以發(fā)展間接金融為主，證券市場發(fā)展緩慢。1975年，日本政府開始大規(guī)模發(fā)行國債，證券市場迅速發(fā)展。這些初期數(shù)據(jù)所引導(dǎo)的研究規(guī)劃，將有助于提升整個(gè)領(lǐng)域的研究質(zhì)量，加快科學(xué)進(jìn)展的節(jié)奏，并為政策規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會進(jìn)步提供穩(wěn)固的理論支撐與實(shí)踐指南。上世紀(jì)八十年代的金融國際化成為這個(gè)過程的又一催化劑(馬思遠(yuǎn)，樊立新，2019)。與此同時(shí)，金融自由化和金融創(chuàng)新催生了可轉(zhuǎn)換債券、附認(rèn)股證債權(quán)、武士債券等新型金融產(chǎn)(二)大宗商品價(jià)格與股市的溢出效應(yīng)溢出效應(yīng)是不同市場之間的信息傳遞，其中一個(gè)市場的條件發(fā)生一定程度變化時(shí)，不僅會影響這個(gè)市場，還會影響其他相關(guān)市場，從而導(dǎo)致該市場的價(jià)格發(fā)生變化。有學(xué)者將溢出效應(yīng)分為收益率溢出效應(yīng)和波動(dòng)率溢出效應(yīng)兩個(gè)方面進(jìn)行研究。造成商品價(jià)格波動(dòng)的因素很多，包括供需因素和宏觀經(jīng)濟(jì)因素等。一般來說，大宗商品價(jià)格的波動(dòng)直接導(dǎo)致物價(jià)波動(dòng)，進(jìn)而影響股市。然而，在這等情況下不同國家在大宗商品價(jià)格波動(dòng)的背景下往往會表現(xiàn)出不同的變化(項(xiàng)嘉偉，虞婉君，2023)。舉例來說，如果一個(gè)以豐富的自然資源和大宗商品為主要出口產(chǎn)品的國家，大宗商品價(jià)格的上漲將對該國的股市產(chǎn)生積極影響；而反之對于以進(jìn)□產(chǎn)品為主的國家，價(jià)格上漲則可能產(chǎn)生對股市的負(fù)面沖擊。此結(jié)論與本文原先設(shè)想的研究成果相契合，證明了研究導(dǎo)向的精準(zhǔn)性。這種契合度體現(xiàn)了本文在研究構(gòu)思與分析等方面的精確性和科學(xué)性?？傮w而言，通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)路徑會經(jīng)過一段時(shí)間，在本期波動(dòng)中有所體現(xiàn)，且在下個(gè)時(shí)期也會有一定的表現(xiàn)。從另一個(gè)角度說，大宗商品除了傳統(tǒng)意義上的商品屬性，還具有越來越重要的金融屬性。期貨資產(chǎn)的情況會影響投資者的投資策略(黃子豪，徐佳怡，2019)。因此，從這些規(guī)定可以認(rèn)識到商品價(jià)格波動(dòng)往往先影響期貨市場的價(jià)格走勢，再影響期貨市場。這一連串的嚴(yán)謹(jǐn)舉措不僅深化了本文對研究對象的認(rèn)知，也為理論架構(gòu)的驗(yàn)證提供了堅(jiān)實(shí)的實(shí)證根基。這種轉(zhuǎn)移過程表現(xiàn)出相對較強(qiáng)的波動(dòng)性，且持續(xù)時(shí)間通常很短，并且。以國際大宗商品價(jià)格上漲為例，其通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融市場兩個(gè)方面影響股市(柳皓天，袁俊峰，2021):實(shí)體經(jīng)濟(jì)分為兩個(gè)角度分析。首先從是生產(chǎn)方面分析，對企業(yè)而言，生產(chǎn)成本的增加是大宗商品價(jià)格上漲的最直接影響。很多大宗商品是生產(chǎn)環(huán)節(jié)的初級品，是大多制造業(yè)的生產(chǎn)資料，對成本上升型通貨膨脹的預(yù)期(陳嘉暉，黃婉晴，2022)。因此，政府將根據(jù)具體情況采取緊在金融市場，傳導(dǎo)路徑會更快。首先是國際期貨價(jià)格會受到顯著影響。我國期貨市場起步較晚，定價(jià)機(jī)制尚未形成，所以我國期貨市場期貨市場發(fā)展相對成熟，因此大宗商品現(xiàn)貨市場大多以期貨市場價(jià)格張福含、蘇天等學(xué)者的研究結(jié)論相一致，這也進(jìn)一步說明了本研究的方法論和理論框架得到生影響。商品價(jià)格上漲帶動(dòng)的成本通脹預(yù)期是實(shí)體經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制中影響金融市場的傳導(dǎo)中，期貨市場與股票市場的聯(lián)動(dòng)會產(chǎn)生影響(薛文博，秦正陽，2023)。(一)向量自回歸模型VAR模型是處理多個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的分析與預(yù)測最容易操作的模型之一，在這種結(jié)構(gòu)下并且在一定的條件下，多元MA和ARMA模型也可轉(zhuǎn)化成VAR模型，近年來VAR模型受到y(tǒng),=Φ?y?-1+…+Φpy?-p+Hx,+&?式(3-1)yt為內(nèi)生變量的列向量，xt為外生變量的列向量，p是滯后階數(shù)，T是矩陣Φ1,…,Φ和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。8t是k維可以展開表示為(梁博涵，傅啟銘，2018):式(3-2)其中t=1,2,…,T.即含k個(gè)時(shí)間序列變量的VAR(p)模型由k個(gè)方程所組成。(二)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)在格蘭杰因果檢驗(yàn)中，在這種安排下假設(shè)變量Y和變量X的時(shí)間序列包含了兩個(gè)變量的預(yù)測信息，采用以下變量自回歸方程，即：式(3-3)此外，格蘭杰因果檢驗(yàn)受到變量滯后項(xiàng)個(gè)數(shù)m與n、時(shí)間序列的平穩(wěn)性和變量間協(xié)整關(guān)系存在的影響，最佳滯后項(xiàng)階數(shù)最好在Granger檢驗(yàn)之前確定，而對變量時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)也是不可遺漏的(余浩然，高若兮，2021)。這—一致性強(qiáng)化了相關(guān)領(lǐng)域理論體系的穩(wěn)定性。這種跨研究的共識有助于鞏固和深化本研究對該領(lǐng)域的理解，為后續(xù)理論發(fā)展和跨地域、跨文化研究提供重要支撐，有助于形成更全面、系統(tǒng)的知識架構(gòu)。(三)脈沖響應(yīng)和方差分解為了觀察變量之間的相互作用，Sims認(rèn)為應(yīng)該將Wald分解變量轉(zhuǎn)換為移動(dòng)平均值。轉(zhuǎn)換過程如下：式(3-4)由式(3-4)可以看出，處于這般情境時(shí)每個(gè)變量都可以表示為模型中內(nèi)生變量的當(dāng)前和滯后隨機(jī)沖擊的線性組合。盡管這些隨機(jī)沖擊之間不存在顯著的序列相關(guān)性，但它們可能具有當(dāng)期相關(guān)性，因此可以使用正交化去除當(dāng)期相關(guān)(甘子恒，朱俊豪，2019)。此過程不僅降低了對資源的需求，還加快了處理速度，確保了本方案在不犧牲效能的情況下易于應(yīng)用和推廣，添加了一系列檢驗(yàn)和質(zhì)量保證措施。對式(3-4)進(jìn)行變換：式(3-5)式(3-6)由上式可知，從這些跡象中顯而易見每個(gè)變量都可以表示成當(dāng)期和滯后期隨機(jī)沖擊項(xiàng)的線性組合即脈沖響應(yīng)函數(shù)。方差分解則運(yùn)用更簡潔的方式來分析隨著時(shí)間推移的變量之間的影響程度。具體思路如下：根據(jù)式(3-7)可求得Y,的總方差為(鄭智航，高翔宇，2020):式(3-7)選擇有限的滯后項(xiàng)s項(xiàng)，求得相對方差貢獻(xiàn)率的近似值為：式(3-8)(一)數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計(jì)分析1.金融指數(shù)數(shù)據(jù)(1)數(shù)據(jù)的選擇與來源國際上有幾種重要的大宗商品價(jià)格的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。首先，商品價(jià)格指數(shù)由國際貨幣基金組織 (IMF)指定，以2005年價(jià)格為基礎(chǔ)，根據(jù)聯(lián)合國商品貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫中商品的數(shù)量和價(jià)值對不同商品進(jìn)行加權(quán)增加，由此可得加權(quán)商品價(jià)格指數(shù)(劉豪，李清，2021)。其次，世界銀行也有對應(yīng)的價(jià)格指數(shù)，但由于選擇的商品構(gòu)成主要代表發(fā)展中國家的貿(mào)易產(chǎn)品，所以不包括一些發(fā)達(dá)國家的貿(mào)易產(chǎn)品，或者說比重較低。這在一定程度上見證了國際貨幣基金組織和世界銀行商品價(jià)格指數(shù)是基于現(xiàn)貨市場價(jià)格的加權(quán)指數(shù)，從而可能存在一定時(shí)滯(李浩俊，陳雨琳，2021)。在調(diào)查中更常用的商品價(jià)格指數(shù)是CRB商品指數(shù)。從成本效率的維度審視，新方案顯著削減了實(shí)施及維護(hù)的開銷，實(shí)現(xiàn)了資源利用的最大化，提升了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。CRB價(jià)格指數(shù)是最快、最廣泛、最具影響力的商品價(jià)格指數(shù)。最初的CRB價(jià)格指數(shù)由28個(gè)商品價(jià)格組成，這無疑地傳達(dá)出自制定以來經(jīng)過10次修訂，并于2005年與路透社合作，現(xiàn)在稱為RJ/CRB指數(shù)。本文選擇RJ/CRB指數(shù)來代表國際大宗商品的價(jià)格(黃智淵，蘇曉月，2019)。在我國股市價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)的選擇中，相關(guān)文獻(xiàn)多采用滬指作為研究指標(biāo)。滬市的特點(diǎn)在于：開市時(shí)間早、股票活躍且市值高、以及對外部沖擊的反應(yīng)較敏感。這在一定范圍內(nèi)體現(xiàn)了因此滬市股價(jià)具有一定的代表性(楊子墨，徐夢瑤，2024)。因此，作者在中國股市指數(shù)的確定上，選擇以上證綜合指數(shù)作為代表指數(shù)。另一方面，本文選擇日經(jīng)指數(shù)作為日本股票指數(shù)。日經(jīng)道●瓊斯平均股價(jià)指數(shù)的采樣自各行各業(yè)、范圍較廣泛的股票種，它被看作日本最有影響和代表性的股指。由于大宗商品的劇烈波動(dòng)開始于本世紀(jì)初，這在某種程度上說明了且考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，因此文中的時(shí)間序列選取2007年1月至2014年1月的月度數(shù)據(jù)。三種指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來源于wind數(shù)據(jù)庫。下文中分別以CRB、SCI、NSA指代CRB指數(shù)、上證綜合指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)(何具體而言，當(dāng)初始條件和參數(shù)配置沒有錯(cuò)誤，而且所采用的模型或理論體系合理時(shí)，其產(chǎn)出將有較高的可靠性和實(shí)用性。(2)數(shù)據(jù)處理為了去除價(jià)格數(shù)據(jù)中普遍存在的時(shí)間趨勢，從而獲取平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在相關(guān)研究中往往取用價(jià)格的增長率這一指標(biāo)。為簡化收益率的計(jì)算過程，一般使用連續(xù)復(fù)合收益率以代替上式的Pt是某金融產(chǎn)品t時(shí)刻的價(jià)格。具體處理原理也容易理解：將原數(shù)據(jù)取對數(shù)后再進(jìn)行一階差分就可以得到連續(xù)復(fù)合收益率。因此本文將三種指數(shù)的原數(shù)據(jù)取對數(shù)后進(jìn)行一階差分后得到對應(yīng)的收益率時(shí)間序列數(shù)據(jù)。首先對三種指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)作折現(xiàn)圖分析。這在一定范圍內(nèi)顯示了由圖4-1可以看出，在2007年1月至2014年1月期間，日經(jīng)指數(shù)的波動(dòng)非常明顯，特別體現(xiàn)在從2007年6月的18138.36到下降到2009年2月的7568.42,下降幅度超過10000(許梓萱，吳宇航，2021)。面對2008年的全球金融危機(jī)，中國股市也遭受重創(chuàng)，上證綜合指數(shù)在相近的時(shí)間段遭遇大跌，具體表現(xiàn)在由2007年的高峰5954.77跌至2008年10月1728.79。還需兼顧外部環(huán)境對結(jié)果的影響，確保研究過程的可控性和可驗(yàn)證性，為結(jié)論的普遍適用性提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這在一定范圍內(nèi)顯示了相對來說，CRB指數(shù)的波動(dòng)率較小，七年間均保持平穩(wěn)走勢。由增長趨勢來看，日經(jīng)指數(shù)在2012年與2013年期間由顯著上升趨勢，漲幅近一倍。接下來將原始數(shù)據(jù)取對數(shù)并一階差分后統(tǒng)計(jì)量首先，由三個(gè)指標(biāo)的均值可以看出，2007年1月至2014年1月期間，CRB指數(shù)收益率的均值顯著為正，這在某種程度上證實(shí)了而上證綜合指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)收益率均值為負(fù)(陳瑞鑫，孫益率的方差最大，這在一定程度上見證了而CRB指數(shù)收益率的方差最小，這意味著上證指數(shù)布的峰度值3,且三者JB檢驗(yàn)的p值也均顯著小于1%,因此可以顯著拒絕三者為正態(tài)分布的(二)基于VAR模型的溢出效應(yīng)分析1.單位根檢驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?%臨界值表4-4可知，在5%的顯著性水平下，2007年1月到2014年1月的CRB指數(shù)收益率序列DCRB、上證指數(shù)收益率序列DSCI和日經(jīng)指數(shù)收益率序列DNSA的ADF統(tǒng)計(jì)量均顯著小于5%臨界值，這創(chuàng)新性。表4-3DCRB與DSCI的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)的確定滯后期0123456789表4-4DCRB與DNSA的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)的確定滯后期0123456789表4-3和表4-4結(jié)果給出了0到12階的VAR模型的LR、FPE、AIC、SC、HQ準(zhǔn)則的值，并以*標(biāo)記出依據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則所選擇出來的最優(yōu)的滯后階數(shù)。這在一定水平上揭露可以看出表4-5中所有準(zhǔn)則均表明CRB指數(shù)收益率與上證指數(shù)收益率所建立的VAR模型最佳的滯后期應(yīng)為4期，即建立VAR(4)模型。表4-6中，F(xiàn)PR準(zhǔn)則和AIC準(zhǔn)則表明CRB指數(shù)收益率與日經(jīng)指數(shù)收益率所建立的VAR模型的最佳的滯后期應(yīng)為1期，而SC、HQ準(zhǔn)則之下0階滯后期顯著,這里選擇1階滯后，即建立VAR(1)模型。數(shù)據(jù)收集時(shí)，本文采用了多種數(shù)據(jù)源，增加了數(shù)據(jù)的豐富性和驗(yàn)證可能性，同時(shí)通過標(biāo)準(zhǔn)化流程減少數(shù)據(jù)采集中的主觀偏差。利用軟件計(jì)算分析可得，VAR模型的單位根均位于單位圓以內(nèi)，說明上文建立的VAR(4)和在建立VAR模型的基礎(chǔ)上，在這般的框架下通過格蘭杰因果檢驗(yàn)可以得到，CRB指數(shù)分別與上證指數(shù)及日經(jīng)指數(shù)之間長期的因果關(guān)系。已分析得VAR模型，現(xiàn)將進(jìn)行Granger因果檢結(jié)果SCI收益率不是CRB收益率的Granger原因拒絕H?CRB收益率不是SCI收益率的Granger原因拒絕H?CRB收益率不是NSA收益率的Granger原因接受H?NSA收益率不是CRB收益率的Granger原因接受H?由上表4-5可得出結(jié)論：首先，在CRB指數(shù)和上證指數(shù)各自收益率的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果中，DSCI是DCRB的格蘭杰原因，并且DCRB也是DSCI的格蘭杰原因，即CRB收益率與SCI收數(shù)以及其滯后項(xiàng)能夠作為預(yù)測上證指數(shù)的依據(jù)，同理，上證指數(shù)也會相應(yīng)受到CRB指數(shù)以其滯后項(xiàng)的波動(dòng)的影響，因此兩指數(shù)間存在溢出效應(yīng)。在研究藍(lán)圖規(guī)劃階段，本文以科學(xué)為指導(dǎo)，精心設(shè)計(jì)了研究框架，確保了研究問題的明確界定與假設(shè)的合理設(shè)定。在CRB指數(shù)與日經(jīng)指數(shù)的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果中，DNSA不是DCRB的格蘭杰原因，且DCRB也不是DNSA的格蘭杰原因，某種意義上揭示了即CRB收益率與NSA收益率之間不存在統(tǒng)計(jì)上的因果關(guān)系(趙俊杰，黃靜怡，2021)。因此可得，CRB指數(shù)與日經(jīng)指數(shù)互相不能作為預(yù)測對方波動(dòng)的解釋因素，相互之間不具有解釋力，兩者之間不存在溢出效應(yīng)。為確保數(shù)據(jù)精確完整，本文采用多種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行交叉驗(yàn)證，如實(shí)反映研究對象的真實(shí)狀況。下一步本文采用脈沖響應(yīng)分析進(jìn)行進(jìn)一步的分析。通過分析給隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊給各個(gè)指數(shù)收益率所帶來的長期和短期的沖擊，以研究國際大宗商品與中日股市之間溢出效應(yīng)的具體表現(xiàn)(孫慧敏，李錦程，2020)。脈沖響應(yīng)分析的圖中，在這種場合里藍(lán)色、較粗實(shí)線表示變量對沖擊的響應(yīng)，兩側(cè)桃紅色、較細(xì)的虛線表示2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶，橫軸是脈沖的滯后期數(shù)，縱軸則為因變量變化。從這些描述中看出圖4-2的右上角圖表現(xiàn)上證綜合指數(shù)對國際大宗商品價(jià)格指數(shù)的影響，當(dāng)本期給予DSCI一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊之后，DCRB在前2期沒有顯著的反映，直到第3期開始出現(xiàn)略微上升的正反映，但隨即第4期又開始呈現(xiàn)負(fù)反應(yīng)，轉(zhuǎn)而在第5期再次變?yōu)檎从?。這樣的波動(dòng)在前10期循環(huán)往復(fù)，但趨勢減緩，這在某種程度上展現(xiàn)第10期以后波動(dòng)趨于穩(wěn)定(楊秀梅，蔡永康，2023)。這表明2007年1月-2014年1月，中國股市對國際大宗商品價(jià)格的有著長期且總體為正的影響。圖4-2左下角的圖中呈現(xiàn)的是國際大宗商品價(jià)格指數(shù)對上證綜合指數(shù)的影響，當(dāng)本期給予DCRB一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊之后，DSCI在前2期呈現(xiàn)遞減的正反映，到了第3期出現(xiàn)略微的負(fù)反應(yīng)，隨后第4期反彈為正反映，但第5期又跌至最低處，DSCI呈現(xiàn)顯著副反應(yīng)，隨后6-10期均為較小的負(fù)反映波動(dòng)，但10期以后波動(dòng)逐漸減小(劉思琪，趙偉杰，2019)。為了驗(yàn)證與修正理論結(jié)構(gòu)，本文搜集了大量且具體的數(shù)據(jù)材料。這些數(shù)據(jù)不僅包含了多樣的研究對象，還跨越了不同的時(shí)間跨度和社會背景，為理論結(jié)構(gòu)的全面校驗(yàn)提供了堅(jiān)實(shí)的依據(jù)。這鮮明昭示著這表明2007年1月-2014年1月，國際大宗商品價(jià)格對中國股市有著顯著且長期的影響。這在某種程度上體現(xiàn)了圖4-3左下角的圖中呈現(xiàn)的是日經(jīng)指數(shù)對國際大宗商品價(jià)格指數(shù)的影響，當(dāng)本期給予DNSA一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊之后，DCRB在前4期呈現(xiàn)顯著且遞減的正反映，到了第5期正反映趨于0,隨后幾期幾乎沒有顯著反饋(鄒佳怡，李昊宇，2024)。這表明2007年1月-2014年1月，日本股市對國際大宗商品價(jià)格的有短期的正向影響，但長期來看，影響并不顯著。圖4-3右上角的圖中呈現(xiàn)的是國際大宗商品價(jià)格指數(shù)對日經(jīng)指數(shù)的影響，由此可以推知當(dāng)本期給予DCRB一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊之后，DNSA幾乎沒有顯著反饋。未來研究將考慮引入更多變量或采用更大規(guī)模的樣本，以增強(qiáng)理論框架的解釋效力與預(yù)測精準(zhǔn)度。這表明2007年1月-2014年1月，國際大宗商品價(jià)格對日本股市不存在顯著影響。現(xiàn)將上證綜合指數(shù)收益率與日經(jīng)指數(shù)收益率的變化情況分別進(jìn)行方差分解分析，得到如下表4-6所示的結(jié)果：滯后期123456789文通過執(zhí)行一系列嚴(yán)格的方法和措施，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和結(jié)果呈現(xiàn)遞增的貢獻(xiàn)率，第10期以后的貢獻(xiàn)率有一定的波看，國際大宗商品價(jià)格指數(shù)對上證綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率較為顯著,依據(jù)前面之所述最高可達(dá)到15%以上，且這樣的貢獻(xiàn)率整體呈現(xiàn)逐期遞增的趨勢。滯后期123456789方差分解得出的結(jié)論與脈沖響應(yīng)保持一致，考慮到上述因素之后即通過描述性分析我們得出：在2007年1月至2014年1月期間，日經(jīng)指數(shù)的波動(dòng)非常明顯，特別體現(xiàn)在從2007年6月到2009年2月的下降幅度超過10000。面對2008年的全球金融危機(jī)，中國股市也遭受重創(chuàng)，上證綜合指數(shù)在相近的時(shí)間段遭遇大跌，具體表現(xiàn)在由2007年的高峰5954.77跌至2008年10月1728.79。相對來說，CRB指數(shù)的波動(dòng)率較小，七年間均保本文分別建立國際大宗商品價(jià)格指數(shù)與中國和日本股票市場價(jià)格指數(shù)的VAR模型，對比分析了國際大宗商品價(jià)格對兩國股票市場的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果表明CRB指數(shù)在整體上對上證綜合指數(shù)具有顯著影響，依據(jù)當(dāng)前的實(shí)際性背景同時(shí)上證綜合指數(shù)益率的波動(dòng)在第5期就對上證綜合指數(shù)收益率產(chǎn)生負(fù)向影響，且這種負(fù)向影響一直持續(xù)到第場影響的脈沖響應(yīng)圖中發(fā)現(xiàn)，日經(jīng)指數(shù)收益率在CRB指數(shù)的沖擊之下幾乎沒有顯著反饋。根據(jù)當(dāng)下情況這表明2007年1月-2014年1月，國際大宗商品價(jià)格對日本股市幾乎不存在顯著