2009年-世界发展银行全球_International_Financial_Integration_through_the_Law_of_One_Price___The_Role_of_Liquidity_and_Capital_Controls_50页_367kb

报告摘要

国际金融一体化与一价定律：流动性与资本管制的作用

核心内容

本文探讨了国际金融一体化的程度，并通过一价定律（Law of One Price, LOOP）来衡量。具体而言，研究者利用跨市场溢价（Cross-Market Premium），即同一股票在本国市场与纽约证券交易所（NYSE）的价格差异，作为评估国际金融一体化和资本管制效果的指标。

主要观点

一价定律与金融一体化
一价定律指出，当两个市场完全一体化时，相同资产在不同市场应具有相同价格。本文认为，跨市场溢价可以反映市场一体化程度，溢价接近零且收敛速度快，表示市场高度一体化。
资本管制的影响
资本管制对跨市场溢价有显著影响，其效果具有非对称性：
- 资本外流管制：会提高本国股票相对于DR的价格，形成正溢价，因为投资者可以购买DR并出售股票，而不必支付外流税。
- 资本流入管制：会提高DR相对于本国股票的价格，形成负溢价，因为投资者无法将资金引入本国购买便宜的股票。
流动性的作用
流动性较强的股票具有更快的溢价收敛速度和更窄的无套利区间（No-Arbitrage Bands），表明其与国际市场的联系更紧密。流动性差的股票则相反，溢价收敛较慢，无套利区间更宽。
非线性模型的适用性
本文采用非线性阈值自回归模型（TAR）来识别无套利区间，相较于传统的自回归模型（AR），TAR模型更准确地反映了交易成本对市场分割的影响。AR模型往往低估了收敛速度，特别是在无套利区间较宽的情况下。
研究方法与数据
- 数据来源：Bloomberg，涵盖1990年至2004年的数据，部分国家（如阿根廷）延长至2007年。
- 研究对象：98只股票（用于AR模型），78只股票（用于TAR模型），来自阿根廷、巴西、智利、印度尼西亚、韩国、墨西哥、俄罗斯、南非和委内瑞拉等九个新兴市场国家。
- 方法：使用AR模型估计溢价的收敛速度，使用TAR模型识别无套利区间，并分析其宽度和收敛速度作为一体化程度的反向指标。

关键信息

跨市场溢价计算公式：
$$
x _ {t} = \frac {S _ {t} r P _ {t} ^ {\text {und}} - P _ {t} ^ {dr}}{P _ {t} ^ {dr}},
$$
其中：
- $x_t$ 表示第 $t$ 天的溢价。
- $S_t$ 为即期汇率（美元对本地货币）。
- $r$ 为每份DR对应的本地股票数量。
- $P_t^{\text{und}}$ 为本地股票价格。
- $P_t^{\text{dr}}$ 为纽约市场DR价格。
无套利区间：当溢价超出交易成本时，市场将触发套利行为，促使溢价回归区间。区间越宽，市场一体化程度越低。
交易成本的影响：包括固定成本（如经纪费用、结算延迟）和可变成本（如汇率波动）。这些成本会扩大无套利区间，降低市场一体化程度。
研究结论：
- 新兴市场中，大部分股票的跨市场溢价接近零，且收敛速度较快，显示较强的金融一体化。
- 资本管制显著影响市场分割，尤其是当管制措施不具约束力时，溢价会更加明显。
- 流动性对市场一体化有直接促进作用，流动性高的股票更易实现价格收敛。

方法论与模型

AR模型：用于估计跨市场溢价的收敛速度。模型形式如下：
$$
\Delta x _ {t} = \beta x _ {t - 1} + \sum_ {j = 1} ^ {k} \phi_ {j} \Delta x _ {t - j} + \varepsilon_ {t}.
$$
TAR模型：用于识别无套利区间，模型形式如下：
$$
\sigma_ {t} ^ {2} = \alpha_ {0} + \sum_ {j = 1} ^ {p} \alpha_ {j} \varepsilon_ {t - j} ^ {2} + \sum_ {j = 1} ^ {q} \lambda_ {j} \sigma_ {t - j} ^ {2}.
$$

TAR模型假设当溢价超过一定阈值时，市场进入无套利状态，而低于阈值时，市场处于套利状态。模型通过估计阈值来刻画无套利区间的宽度。