● 摘要
随着各国金融市场的逐渐开放，不同股票市场之间的联动性已越来越受人们的关注。然而在对金融时间序列进行研究时，经常会遇到结构变化的情况，尤其是长期关系的考察中，固定的模型形式很难贴切地拟合数据，一方面失去了信息，另一方面也很难利用模型进行各种推断。 本文正是充分考虑样本区间中的结构变化情况，选择变结构协整理论来研究股市之间的联动性。首先对变结构协整理论进行深入研究，在此基础上对沪深股市之间的联动性进行了实证检验，检验结果表明当样本区间较大时，传统协整和单个变结构协整都很难描述序列之间的联动性，而变参数协整可以很好的刻画协整系数的变化，并进一步建立序列之间的变参数协整模型进行推断分析。基于这一研究结果，文章选择10个股市指数近9年的数据，通过平稳性检验、传统协整检验、协整参数平稳性检验等进行判断，最终采用变参数协整来描述10个指数之间的联动性。 变参数协整检验作为一种较为新颖的方法，通过参数的时变性可以更为贴切地拟合数据，细致地描述序列之间的联动性，本文通过检验中国与世界主要股市以及世界主要股市之间的变参数协整关系，从协整关系、变参数序列图、参数变化特征等角度结合格兰杰因果检验具体分析联动关系，对于深入研究股市之间联动性，进而辅助决策判断具有参考价值。