《股市波动性上升的背景分析》报告
上半年韩国综指收益率波动性达3.6%
“约三分之一波动性受三星电子和SK海力士影响”
机构和外资卖出、个人买入的“供需冲突”

有分析指出,今年上半年韩国综指波动率较一年前扩大逾一倍,主要原因是以所谓“三星电子和SK海力士”为核心的半导体产业与投资者之间的资金供需冲突。尤其在单一股票杠杆交易所交易基金推出后,“机构和外资卖出、个人买入”的供需对立格局进一步加剧。相反,作为过去波动性主要成因的油价、利率和汇率等宏观变量影响已减弱。


图片与报道中的特定表述无关。盖蒂图片银行供图

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资本市场研究院近日发布的《股市波动性上升背景分析》报告显示,今年上半年韩国综指日收益率波动率为3.6%,较去年同期的1.4%增加逾一倍。尤其是今年3月和6月,该指标分别达到4.8%和4.7%,高于受新冠疫情全球大流行冲击、股价大幅下跌的2020年3月的4.2%。


即使与主要36个国家的股市相比,韩国综指的波动性也显著上升。报告撰写人Kim Junseok和Jang Geunhyeok高级研究委员诊断称:“整体波动性虽有所上升,但均不及韩国,属于较为罕见的情况,韩国股市特有因素正在发挥作用。”同期,日本东证指数股市的波动率仅由1.3%小幅升至1.5%,台湾加权指数则由1.5%升至1.8%;美国标准普尔500指数反而从1.2%降至0.9%。

“三星电子和SK海力士搅动韩国综指”……波动率翻倍的真正原因 View original image

资本市场研究院在本次报告中按时期分析波动性扩大的原因后发现,美国与伊朗战争爆发初期,油价、利率和汇率等宏观变量推高了市场波动性,但此后这些变量的影响有所减弱。取而代之的是,三星电子和SK海力士在韩国综指中的权重上升、全球存储半导体行业的波动性,以及不同投资者类型之间的资金供需冲突,被列为扰动市场的核心因素。


分析认为,随着三星电子和SK海力士的市值权重迅速扩大,韩国综指对半导体行业固有风险变得更加敏感。报告指出:“自2026年初开始的股指快速上涨,由两只大型股票的股价上涨主导。”三星电子和SK海力士占韩国综指总市值的比重,已从2025年初的23%,升至2026年初的24%,并在2027年6月底升至55%。报告接着表示:“问题在于,今年以来两只股票的波动性大幅增加,且同属半导体领域企业,股价联动性极高。”两只股票收益率的相关系数达到0.82。


三星电子和SK海力士在韩国综指日收益率波动性中所占比重也相当可观。剔除这两只股票后,韩国综合股价指数200的日收益率波动率仅从去年的1.4%升至2.9%,即增加1.5个百分点。考虑到整体韩国综指波动率上升了2.3个百分点,可见这两只股票的影响力。报告称:“上半年韩国综合股价指数200波动率增幅中,约三分之一可归因于三星电子和SK海力士的波动性。”报告还指出,随着两只股票权重上升,股指的风险分散效应不仅会减弱,股指暴露于半导体行业固有风险因素的可能性也将提高。

“三星电子和SK海力士搅动韩国综指”……波动率翻倍的真正原因 View original image

此外,自去年下半年以来,主要存储半导体企业的波动性加大,也产生了影响。报告诊断称:“这是全球人工智能生态系统急速扩张后,不确定性增加所传导的结果。”对于人工智能成长性和盈利能力的预期出现分歧,导致全球存储半导体行业的波动性传导至韩国股市。


与此同时,不同投资者类型的资金供需方向出现分化、供需强度加大,也被认为是扩大股市波动性的背景因素。按投资者类型观察买卖方向可见,今年以来外资和机构投资者明显呈现净卖出,个人投资者和证券公司则呈现净买入。今年上半年,在韩国综指市场中,外资和机构投资者累计净卖出金额分别为153万亿韩元和37万亿韩元;个人投资者和证券公司(金融投资)累计净买入金额则分别为73万亿韩元和92万亿韩元。报告概括称:“随着金额增大,资金供需强度也随之提高,实际上形成了机构投资者强力卖出与个人投资者强力买入相冲突的局面。”


特别是,对单一股票杠杆交易所交易基金推出后的时期进行单独分析发现,投资者之间的此类资金供需冲突是最大的波动性成因。分析认为,外资和机构着手获利了结并降低投资组合权重,而个人投资者则以直接投资和股票型交易所交易基金为主持续买入,进而扩大了订单失衡。回归分析也显示,自今年5月底以来的波动性增幅中,投资者资金供需冲突的贡献度最大,达到0.75个百分点;存储半导体波动性则带来0.13个百分点的影响。相反,利率、油价和汇率等宏观变量趋于稳定,反而发挥了降低波动性的作用。



不过,报告也提到,与市场提出的质疑不同,尚难断言单一股票交易所交易基金放大了波动性。报告称:“单一股票交易所交易基金引入后的样本仅有32个交易日,尚不足以验证虚拟变量的统计显著性。”报告补充称,关于单一股票交易所交易基金的影响,应在积累足够资料后进行精密分析。


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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