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摘要：不同行业对于相同经济因素，会对营利及企业股价产生不同程度的影响。研究人员可以通过相关性分析，研究不同行业受到的经济因素影响，并通过格兰杰因果关系检验，检测存不同行业的股价的波动，是否存在双向因果关系。从结果中发现，非银行的金融业的表现越好，则反映出房地产的投资市场越活跃，从而导致房地产业的回报率上升。
关键词：因果关系;相关性;股票市场
本报告利用证券公司编制的行业指数，分析不同行业在上海证券交易市场的联动情况。一般而言，所谓股市的联动，就是指股票间所发生的同步波动现象。符明恺（2018）提出，股票联动可以表现为当某股票或指数走强时与其有关联性的股票或指数也同步走强，当某股票或指数走弱时，与其有关联性的股票或指数往往同步走弱。由于本次研究的行业指数，均来自上海证券交易市场，股票之间应该会出现比较明显的联动现象。但是，因为不同行业对于相同经济因素，会对营利及企业股价产生不同程度的影响。研究人员可以通过相关性分析，研究不同行业受到的经济因素影响，并通过格兰杰因果关系检验，检测存不同行业的股价的波动，是否存在双向因果关系。
本研究申万宏源证券编制的行业指数，进行系统性分析。在是次研究，研究人员集中分析农业、采矿业、房地产、银行及非银行金融类机构的劳动和因果关系。是次研究包含从2019年5月28日到2021年6月39日的508个交易日的每日股价变动。
一、研究方法
康继田（2009）提出，日回报率可以通过两种方式计算出来;分别是百分比收益率和对数收益率。由于日回报率的数值比较月及年化收益率低很多，两种收益率的计算方法不会导致结果产生很大的差异。据此，本研究利用百分比收益率作为回报率的基本计算标准。
另外，本研究主要利用相关性分析（correlation analysis）和格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）对不同行业的股票回报，通过计量经济学的方法，进行分析。相关分析（correlation analysis）研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。格兰杰因果关系检验在计量经济范畴的应用已经得到广泛的验证。例如，黄伟力（2006）通过协整理论，并利用1978—2003年的年度经济数据对中国出口、投资和经济增长的关系进行了实证分析，提出无论在长期还是短期，中国的经济增长和投资增长均是出口增长的原因。同时，他也发现出口增长也是经济增长和投资增长的原因。
二、研究结果
上表陈列上海证券交易所不同行业指数的日回报率的相关性分析（correlation analysis）。研究人员发觉，基本上，农业和其他指数的相关性是最低。根据上表的内容，农业与其他行业的相关性均低于0.5。另一方面，采矿业与其他行业的相关性指数则明显比较农业高。其相关性大概在0.5左右。
但是，很明显，房地产与银行及非银行的金融业的相关性是比较高。在日回报率方面，房地产与银行的先关下达到0.6922。其与非银行的金融业的日回报率更高达0.7324。
上表陈列格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）对不同行业的股票回报的分析。以后移两日的基准，研究人员发现非银行金融业对银行的日回报率产生比较明显的单向因果关系。但是，房地产对于非银行金融业的日回报率则同样产生明显的因果关系。另外，在日回报率方面，银行和房地产没有展示任何单向或双相的因果关系。同时，采矿业的日回报率可以对非银行的金融业的日回报率产生因果关系。另一方面，其他行业之间未有展示明显的因果关系。
三、结论
从上述的研究可以估计，房地产行业对于非银行的金融业的依赖性比较大。考虑到一般来说，房地产业属于资金应用方，非银行的金融业就在双方业务往来中，成为基金的供给者。另外，虽然银行与房地产业的日回报率的相关性是比较高，银行的股价表现并没有对房地产业的股价表现产生明显的因果关系。这种情况可以反映出，银行的业务会和房地产业的业务有密切的关系。但是，两者回报率不会影响产生相互的影响。这种情况，可能是由于房地产业的资金来源，主要由各种私募及公募基金，以及各类理财产品提供。因此，非银行的金融业的表现越好，则反映出房地产的投资市场越活跃，从而导致房地产業的回报率上升。
参考文献：
[1]符明恺.内地与香港股市联动影响因素分析[J].当代经济，2018（14）：48-49.
[2]康继田.沪深300指数收益率波动性研究[J].中南财经政法大学研究生学报，2009（03）： 19-24.
[3]黄伟力.投资与中国经济增长的granger因果检验[J].统计与决策，2006（17）：108-109.
关键词：因果关系;相关性;股票市场
本报告利用证券公司编制的行业指数，分析不同行业在上海证券交易市场的联动情况。一般而言，所谓股市的联动，就是指股票间所发生的同步波动现象。符明恺（2018）提出，股票联动可以表现为当某股票或指数走强时与其有关联性的股票或指数也同步走强，当某股票或指数走弱时，与其有关联性的股票或指数往往同步走弱。由于本次研究的行业指数，均来自上海证券交易市场，股票之间应该会出现比较明显的联动现象。但是，因为不同行业对于相同经济因素，会对营利及企业股价产生不同程度的影响。研究人员可以通过相关性分析，研究不同行业受到的经济因素影响，并通过格兰杰因果关系检验，检测存不同行业的股价的波动，是否存在双向因果关系。
本研究申万宏源证券编制的行业指数，进行系统性分析。在是次研究，研究人员集中分析农业、采矿业、房地产、银行及非银行金融类机构的劳动和因果关系。是次研究包含从2019年5月28日到2021年6月39日的508个交易日的每日股价变动。
一、研究方法
康继田（2009）提出，日回报率可以通过两种方式计算出来;分别是百分比收益率和对数收益率。由于日回报率的数值比较月及年化收益率低很多，两种收益率的计算方法不会导致结果产生很大的差异。据此，本研究利用百分比收益率作为回报率的基本计算标准。
另外，本研究主要利用相关性分析（correlation analysis）和格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）对不同行业的股票回报，通过计量经济学的方法，进行分析。相关分析（correlation analysis）研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。格兰杰因果关系检验在计量经济范畴的应用已经得到广泛的验证。例如，黄伟力（2006）通过协整理论，并利用1978—2003年的年度经济数据对中国出口、投资和经济增长的关系进行了实证分析，提出无论在长期还是短期，中国的经济增长和投资增长均是出口增长的原因。同时，他也发现出口增长也是经济增长和投资增长的原因。
二、研究结果
上表陈列上海证券交易所不同行业指数的日回报率的相关性分析（correlation analysis）。研究人员发觉，基本上，农业和其他指数的相关性是最低。根据上表的内容，农业与其他行业的相关性均低于0.5。另一方面，采矿业与其他行业的相关性指数则明显比较农业高。其相关性大概在0.5左右。
但是，很明显，房地产与银行及非银行的金融业的相关性是比较高。在日回报率方面，房地产与银行的先关下达到0.6922。其与非银行的金融业的日回报率更高达0.7324。
上表陈列格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）对不同行业的股票回报的分析。以后移两日的基准，研究人员发现非银行金融业对银行的日回报率产生比较明显的单向因果关系。但是，房地产对于非银行金融业的日回报率则同样产生明显的因果关系。另外，在日回报率方面，银行和房地产没有展示任何单向或双相的因果关系。同时，采矿业的日回报率可以对非银行的金融业的日回报率产生因果关系。另一方面，其他行业之间未有展示明显的因果关系。
三、结论
从上述的研究可以估计，房地产行业对于非银行的金融业的依赖性比较大。考虑到一般来说，房地产业属于资金应用方，非银行的金融业就在双方业务往来中，成为基金的供给者。另外，虽然银行与房地产业的日回报率的相关性是比较高，银行的股价表现并没有对房地产业的股价表现产生明显的因果关系。这种情况可以反映出，银行的业务会和房地产业的业务有密切的关系。但是，两者回报率不会影响产生相互的影响。这种情况，可能是由于房地产业的资金来源，主要由各种私募及公募基金，以及各类理财产品提供。因此，非银行的金融业的表现越好，则反映出房地产的投资市场越活跃，从而导致房地产業的回报率上升。
参考文献：
[1]符明恺.内地与香港股市联动影响因素分析[J].当代经济，2018（14）：48-49.
[2]康继田.沪深300指数收益率波动性研究[J].中南财经政法大学研究生学报，2009（03）： 19-24.
[3]黄伟力.投资与中国经济增长的granger因果检验[J].统计与决策，2006（17）：108-109.