A股市场房地产与金融板块联动分析.docx

A股市场中的金融板块与房地产板块的联动性进行了研究 （哈尔滨工程大学 许永胜） 研究意义： 本课题对A股市场中的金融板块与房地产板块的联动性进行了研究。在投资者层面，本文的研究结果将有助于投资者建立合理的股票投资组合模型来规避非系统风险，并对A股市场中金融与房地产板块的价格变化做出趋势预测，提早防范并分散风险，提高投资收益。从政策调控的层面，通过本文研究，政府部门可以从房地产市场的角度有效的对银行体系的监管，防范由房地产风险而引起的大范围的金融危机波及国内股票市场，从而最终实现对投资者权益的保护。 国内外研究现状： Paolo Sassetti and Massimiliano Tani（2003）分析了41 支基金采用板块联动投资策略的收益情况；Jeffrey Stangl and Ben Jacobsen(2007)根据行业周期进行了投资策略，对比了买入持有投资策略和板块联动投资策略的收益，认为板块轮转策略并不是最优的。何诚颖(2001)对A股市场出现的板块联动进行了理论分析，引入相对收益率指标，对板块联动做出量化分析。彭艳、张维（2003）用中国特色解释了板块概念，从行业、地域等层面对板块进行分类，叙述了板块联动现象，得出行业联动和地域联动现象的板块策略投资在我国是可行的。秦宛顺、刘霖(2001)引入协整理论来研究市场指数之间的波动关系，发现A股市场存在板块联动现象，并用其解释股票β系数的稳定性问题。程希明、蒋学雷（2004）通过“羊群效应”分析了A股市场中板块联动现象，通过对股市各种板块的“羊群效应”的实证分析，得出了一些板块存在显著的板块联动现象的结论。何诚颖(2001)引入现代资本市场理论和行为金融学理论对板块联动现象进行分析，结果发现，板块联动现象是一种市场投机行为，这与中国股市投资者心理行为密切相关。陈梦根、曹凤岐（2005）指出在新兴经济背景下的中国市场中，投资者的投资决策受政策预期影响，客观上强化了股价冲击传导的动态作用机制，因此市场表现为板块联动、股价同涨同跌的现象。陈鹏、郑翼村（2006）分析了A股市场中板块联动现象的表现形式，对板块联动现象的成因进行了分析，并将板块联动现象分成了基本面变化引致型、概念驱动型、庄家操纵型和无风起浪型四类，指出投资者的非理性行为是构成板块联动现象的最主要原因。刘博、皮天雷（2007）从投资者博弈心理的角度对板块联动现象进行分析，指出在A股市场中的投资者普遍认可 “补涨”的概念，认为没涨过的股票一定会补涨，没跌过的股票也一定会补跌，于是导致了股市各大板块同涨同跌的现象。叶咸尚（2007）解释了A股市场中板块联动现象的基本面特征，指出板块联动的主要影响因素有：政策的支持，公司自身运行状况，科技进步，行业周期以及投资决策理念变化等。张炜（2001）从技术分析的角度将市场股票划分为高价股板块、中价股板块和低价股板块，指出在牛市行情中，高价股板块会率先上涨，其次是中价股板块，最后才是低价股板块，为此可以根据板块的表现情况预测一轮行情的开始和结束，引导投资者进行投资决策，抓住热点板块。杜伟锦、何桃富（2005）运用模糊聚类分析法对上海证券市场的样本指数中24个行业板块进行了聚类分析，探讨了板块之间相关关系，并提出按照聚类结果进行投资的建议。 背景介绍、数据来源及统计特征 1.1 背景介绍、数据来源 房地产市场和银行市场在实体产业中有着紧密的联系，特别是最近十年中国经济高速发展的前提下，国内开始大面积的基础设施建设，从而推动了房地产经济的快速发展，由于银行的贷款大部分流向了房地产行业，所以银行的经营业绩受房地产的影响非常大。故而猜想两者在股票市场中也会有一定的相关性以及各个板块在波动性方面的分析。 本文2006年9月到2010年9月的沪深股中银行板块和房地产板块的日收盘指数，各有983个数据；以及将收盘指数经过公式（,t=1,2,3,…,982）简单处理的日收益率，各有982个数据。 用eviews将两者的收盘指数经过处理，得出图1所示的关系（B-银行综合指数，H-房地产综合指数）。从图中可以看出两者的走势基本一致，但是银行综合指数要高于房地产综合指数。 图：1 数据来源：大智慧软件 将数据经过相关性处理后，用简单的表格形式（如表1）反映出银行和房地产股票综合指数的相关性，大体确定两者具有相关的波动性。 表1 银行、地产板块相关性 相关系数 银行综合指数（B） 房地产综合指数（H） 银行综合指数（B） 1.00 0.95 房地产综合指数（H） 0.95 1.00 从相关性系数可以看出，两者的走势相关度非常高。但是这样的简单回归处理不能反映出两者的波动性。 1.2 数据的统计特征 下面对我国股票市场上的银行综合指数与房地产综合指数进行波动性与收益率的相关分析。数据时间段为20