一、引言

從資本市場的角度來衡量中國銀行業板塊與國際證券市場間的風險傳染性研究，目前研究的很少，大多是研究中國股市與外國股市之間的市場聯動性以及風險傳染性。Jaffe和Westerfield(1985a,1985b),考察了澳大利亞、英國、加拿大、日本和美國股票市場之間的日收盤價格相關性。Eun和Shim(1989)研究了9個國家股票市場的日收益情況[1]。Barclay、Litzenberger和Warner(1990)研究了同時在紐約和東京證券市場上市的普通股每日價格波動和交易量。上述研究都發現了支持股票市場之間存在日收盤—收盤收益的正相關性的證據[2]。Karolyi和Stulz(1996)利用1988—1992年ISSM數據庫,以在美國紐約和東京兩地同時上市的日本股票為樣本,考察了美國和日本兩地股票市場聯動性問題,結論是兩國市場的相關性很高,而且當市場的波動幅度很大時,這種協變性增強了。國內學者也對股市之間的傳染進行了積極的研究，陳漓高、吳鵬飛、劉寧（2006）對12國證券市場的聯動性進行了研究，發現美國股市對中國影響微弱[3]。李勇、李傳樂（2008）以A股、H股雙重上市公司為研究對象,基于向量GARCH模型,對雙重上市公司A股與H股之間的風險傳染效應進行了研究,研究表明,股權分置改革基本完成之后,雙重上市公司A股與H股之間的風險傳染效應具有了新的特征,方向是A股對H股具有風險傳染效應,而H股對A股卻沒有風險傳染效應[4]。張福、趙華、趙媛媛（2004）對中美股市間的協整關系進行了實證分析，發現中美股市不存在長期均衡關系,而B股對境內投資者開放之后中國股市對美國股市產生了單向的引導關系[5]。通過對以往文獻的總結，發現從資本市場的角度研究銀行業與國際市場之間聯系的非常少。本文的主要創新體現在：（1）運用結構變點檢測方法將研究數據劃分為三個階段，克服了主觀劃分數據的武斷性；（2）對六組數據進行協整檢驗時，充分考慮到協整結果對選擇的模型比較敏感，因此，協整檢驗時對比三種模型結果進行分析；（3）利用方差分解，通過各個市場對內地銀行指數的方差貢獻度來衡量傳染性，分析國外市場風險傳染的途徑；（4）使用脈沖分析來分析內地銀行對各個市場沖擊的敏感度，以此衡量國外市場沖擊對中國銀行業的傳染性大小，最后對結果進行分析并得出結論。

二、研究方法

本文首先運用遞歸檢驗、滾動檢驗以及循序檢驗三種ADF檢驗考察中國內地銀行指數的內生結構變點，依據檢測結果對數據進行分段劃分。然后進行Johansen協整檢驗，考察變量之間的長期關系，并建立VAR模型，利用方差分解，找出我國銀行業板塊受國際證券市場風險傳染的路徑。在進行脈沖分析、檢驗我國銀行業對國際證券市場沖擊的敏感度之后，對結果進行分析，并進行總結。限于篇幅，下面僅介紹內生結構變點檢測的方法。本文將運用單位根（ADF）檢驗檢測內地銀行指數的內生結構變點，ADF檢驗的基本思想是先給定一個子樣本，對這個子樣本做ADF檢驗，獲得一個ADF值，然后逐漸擴大子樣本的研究范圍，依次進行ADF檢驗，最終獲得一個ADF值序列，將獲得的ADF序列與ADF的臨界值進行比較，如果絕對值大于臨界值，那么對應該值的年份就是一個結構變點。本文采用的遞歸檢驗和滾動檢驗的檢驗式為：?y=ρyt-1+μ+αt+β?yt-1（1）上式只含有?yt-1一個滯后項，對每個子樣本進行含有截距項和趨勢項的ADF檢驗，如果某個ADF值小于臨界值，說明有突變點，否則沒有。本文使用循序檢驗兩種檢驗方法：均值突變模型和趨勢突變模型。選取突變檢驗范圍k=[0.15T,0.85T](取整數),即在2005年11月—2010年7月間循序用虛擬變量改變假想結構突變發生的時間，檢驗此期間發生突變的可能性。本文使用的檢驗式是：?y=ρyt-1+μ+αt+β?yt-1+γDt+utut~ΠD(0,σ2)（2）從檢驗得到的ADF值序列中選擇最小值，同相應的臨界值比較，檢驗單位根零假設。其中，均值突變模型下Dt定義為：基于以上的檢驗思想，本文分別使用遞歸檢驗、滾動檢驗和循序檢驗來尋找結構變點，克服了以往研究中基于經驗武斷的劃分數據進行研究的盲目性，這樣得到的研究結果更加具有說服力和可信度。

三、數據和實證分析

（一）數據來源

本文考察我國銀行業受國際證券市場風險傳染的程度，以上證指數中的內地銀行指數代表我國銀行業。選用該指數基于以下考慮：首先，內地銀行指數是基于大陸16家上市銀行的指數編制而成的，包括了所有內地上市銀行；其次，我國上市的16家銀行是國內銀行中規模較大的，代表了我國典型的銀行的表現。另外國際證券市場，選取的是全球5個重要指數，它們是：美國納斯達克綜合指數，倫敦金融時報100指數，東京日經225指數，香港恒生指數以及臺灣加權指數。上述六組指數使用的是每日收盤價，考察的時間段為2005年1月4日至2011年8月25日，剔除了研究對象之間日期不重合的交易數據后，共1425組數據。

（二）內生結構變點檢測結果

基于前文的介紹，將采用遞歸檢驗、滾動檢驗和循序檢驗三種檢驗來尋找結構突變點。需要說明的一點是，在進行結構變點檢測時，將采用2005年1月到2011年8月的月度數據為考察對象，共80組數據。進行檢驗前，在不考慮結構變化的情況下，首先檢查原始數據序列是否含有單位根，先退化趨勢并檢驗退化趨勢后的數據是否為單位根過程，經過多次試驗，選擇滯后階數為1。檢驗結果見圖1-圖4。（2）臨界值摘自Banerjee，LumsdaineandStock（1992）。由表1的檢驗結果看，遞歸和循序法未檢驗出突變點，而使用滾動檢驗結果顯示發生結構突變，突變的時間分別為2007年7月和2009年5月。結合現實情況進行分析，2007年7月美國爆發了次貸危機，其影響遍及全球，我國各大銀行也深受其影響，各銀行指數從2007年7月初開始暴跌，因此，2007年7月內地銀行出現結構變點是與現實相符的。另外，2009年3月3日美國股市的暴跌又引發了中國股市的大跌，這種影響于2009年5月份開始呈現也是合理的。因此，本文采用滾動檢驗的結果，選用2007年7月3日和2009年5月4日作為本文時段劃分的變點。因此，研究時段被劃分成3個階段：2005年1月4日—2007年6月29日，2007年7月4日—2009年4月30日，2009年5月4日—2011年8月25日。