人民币离岸市场与在岸市场汇率的动态相关性研究，本文主要内容关键词为：市场论文,相关性论文,汇率论文,人民币论文,动态论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
本次金融危机以来，中国政府有意识地加速了人民币国际化的进程，从人民币跨境贸易结算试点安排到《前海跨境人民币贷款管理暂行办法》的出台，人民币已经成为最具国际化潜力的新兴市场货币。在我国资本账户尚未完全开放的情况下，香港人民币离岸市场(简称CNH市场)成为人民币国际化的桥头堡和试验田。CNH市场快速发展始于2010年7月，此后与在岸市场(简称CNY市场)的联系不断增强，目前市场主体可以在CNH和CNY两个市场进行套利和套汇交易，资金可以通过人民币跨境贸易结算、人民币FDI、三类机构投资于境内银行间债券市场、RQFII等机制在两个市场流动，离岸与在岸市场之间的反馈机制(Feedback Channels)开始形成。此外，人民币无本金交割远期外汇市场(简称NDF市场)在1996年开始出现，该市场基本不受管制，汇率反映了海外对人民币升(贬)值的预期，也允许参与者进行套利活动。因此，NDF市场对于CNY市场和CNH市场也可能存在价格引导作用。那么，人民币三个不同市场汇率是如何相互影响的？CNH市场的发展对我国人民币汇率形成机制改革是否起到促进作用？基于上述考虑，本文将从实证角度研究三个市场汇率之间的相互联系和波动溢出效应。随着人民币国际化进程的加速，研究人民币离岸市场与在岸市场的内在联系，深入探究三个市场汇率之间的同步运动(Comovement)趋势，不仅有利于研究人民币汇率的价格发现规律，也有助于我们保护本币免受投机性冲击，为货币当局提供政策参考，以促进中国汇率制度的改革。
一、文献综述
金融市场的信息传递问题一直是学术界关注的焦点之一，学者们对不同市场间交互作用的研究兴趣起源于有效市场假设，在该假设下，价格能迅速调整到新的均衡而不存在时滞。然而，在现实世界中，由于存在交易成本和信息不对称等市场摩擦，不同市场之间往往存在着价格引导关系(Lead-Lag Relationship)，因此研究多个市场之间的动态影响关系非常必要。在实证研究中，GARCH族模型较好地刻画了金融资产波动的聚类现象，克服了无条件方差遗漏特定时点信息的缺陷。在过去二十多年里，学者们将单变量GARCH模型扩展到VECH、BEKK-GARCH、CCC-GARCH等模型；Engle和Sheppard(2001)、Engle(2002)意识到常相关系数假定的不合理性，开发了包含动态相关系数的多元GRACH(Dynamic Conditional Correlation Multivariate,GARCH)模型，即DCC-GARCH模型，由于具有良好的分析功能，该模型被广泛应用于股票市场、外汇市场等诸多领域。
研究人民币不同市场间关系的成果已较丰富，但早期的研究主要集中在CNY市场与NDF市场上。Colavecchio和Funke(2008)发现了人民币NDF市场与其他亚洲货币NDF市场之间存在波动溢出效应的证据。黄学军和吴冲锋(2006)研究了CNY市场汇率与NDF市场汇率的报酬溢出效应和相互引导关系发现，2005年人民币汇率制度改革使境内外市场的相互作用加强，且CNY市场显现出本土信息优势。代幼渝和杨莹(2007)考察了人民币CNY市场、NDF市场和DF市场(Deliverable Forward，人民币本金可交割市场)间汇率变动的相互引导关系发现，即期市场和DF市场能够引导NDF市场的汇率走势，且境内市场更具有信息优势。徐剑刚等(2007)则考察了人民币NDF市场和CNY市场间的均值溢出效应和波动溢出效应，发现存在人民币NDF市场的信息向CNY市场的传导机制，这一结果不同于前两篇文献得出的人民币境内对境外市场具有信息优势的结论。李晓峰和陈华(2008)则运用Granger因果检验和BEKK-GARCH模型研究了CNY市场、NDF市场、人民币境外汇期货市场两两之间的均值和波动溢出效应，结果表明境外NDF市场的价格引导力量强于CNY市场和境外期货市场。
由于CNH市场发展较晚，国内外关于CNH市场的研究较少。Ding et al.(2012)建立VAR模型，通过方差分解和脉冲响应函数分析方法研究在岸市场和离岸市场之间价格发现问题，结果表明，CNH市场与CNY市场之间不存在价格发现机制，但是CNY市场与NDF市场之间存在价格引导关系。贺晓博和张笑梅(2012)构建VAR模型，运用协整检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等方法研究境内外市场价格引导关系，结果表明，境内外人民币汇率存在价格引导关系。由于研究不同市场之间价格波动传递的实质是探讨市场波动因子的“方差—协方差”矩阵，而DCC-MVGARCH模型的优势在于可以有效地计算大规模变量之间的时变相关系数矩阵，从而很好地阐述变量间波动性的相关关系。鉴于尚未发现有文献讨论CNY、CNH、NDF市场之间汇率波动的时变相关系数，因此本文拟采用DCC-MVGARCH模型探讨三个市场汇率波动的动态相关关系。
二、DCC-MVGARCH模型建立
DCC-MVGARCH模型主要由2003年诺贝尔经济学奖得主Engle，Robert F.提出，Engle和Sheppard(2001)将DCC的估计简化成两步骤：第一步利用单变量的GARCH模型估计出多个市场的条件变异系数，第二步则是利用标准化后的残差估计动态条件相关系数模型的参数。该模型的优势在于可以有效地计算大规模变量之间的时变相关系数矩阵，从而良好地阐述变量间的波动性关系。
运用DCC-MVGARCH模型进行实证检验的具体步骤如下：
(1)建立h元VAR模型，h为变量个数，该VAR模型将每个变量作为内生变量滞后值，可测算出多个收益率同期发展时相互影响的残差序列。
三、实证研究与主要结论
1.数据特征及样本区间选择
本文的研究对象为CNY即期汇率收益率、CNH即期汇率收益率与NDF远期汇率收益率之间的相互关系。选取日度数据，样本区间为2006年8月23日至2012年12月24日。其中，CNY数据是国家外汇管理局公布的人民币汇率中间价，CNH数据是路透社公布的数据(2011年6月27日之间是人民币汇率交易价，6月27日以后是人民币汇率定盘价)，NDF数据是6个月NDF远期汇率，数据来源于Wind资讯。本研究所需数据为收益率序列，其收益率序列采取对数差分形式获得。根据统计，三个市场各有原始数据1630个，经过对数差分后各有1629个数据。
从图1可以看出，人民币CNY市场汇率虽然总体上处于升值通道，但有一段比较平稳，呈现出明显的阶段性特征。为了更好地检验不同市场之间的时变相关关系，我们将样本分区间进行估计以考察其时变特征①，根据香港离岸人民币市场发展的主要标志性事件所发生的时间，将样本区间分为四段：第一个时点是2009年7月1日，人民币跨境贸易结算试点开始启动，香港成为境外试点，开始经营跨境贸易结算与融资；第二个时点是2010年7月19日，“中国人民银行与香港金融管理局合作备忘录”和“香港人民币业务清算协议”的签署使得CNH市场开始形成；第三个时点是2011年6月27日，香港财资市场公会推出人民币对美元的即期汇率定盘价，定盘价作为CNH市场汇率的基准价格，使得离岸市场的定价更为透明，对香港人民币离岸业务扩展发挥关键作用，强化了香港离岸人民币中心的地位。
2.描述性统计分析与平稳性检验
从三个市场人民币对美元汇率的实际数据来看，三者的走势存在较大的差异，在某些时刻甚至存在相反的趋势。从表1给出的基本统计描述可看出，三个收益率的均值很接近，说明三者之间存在一定的同向变动趋势。在样本考察期间，CNY汇率、CNH汇率、NDF汇率总体均处于持续的上升期。从均值与标准差来看，CNY汇率的收益率最平稳，这与中国外汇市场采取的有管理的浮动汇率制度有关，CNH汇率的波动最大，收益最高。偏度结果说明CNY汇率与NDF汇率的日收益率大于均值的天数比较少，峰度显示CNH汇率出现极端值的天数比较多。从JB统计量来看，三个收益率序列均不服从正态分布。从图2来看，三个对数差分收益率序列均在一定的水平线上波动，无明显的趋势，因此可对三个序列进行不带趋势项的ADF检验，依次选取不同的滞后项，直至取到滞后24阶，结果均拒绝原假设，序列平稳，见表1。
3.对报酬溢出效应的格兰杰因果检验
考察变量间的传递效应可采用格兰杰因果检验进行方向判断，以确定变量之间的先后影响关系。从图2可看出三个市场存在一定的联动效应，即存在报酬溢出效应，因此可采用格兰杰因果检验以考察三个收益率之间的影响与被影响关系。下面采用1～7阶的格兰杰因果检验来对三组收益率的关系进行分析。
表2显示，在5%的显著水平上，基本上可以认为CNH与CNY互为格兰杰原因，说明CNY市场与CNH市场互有影响，但CNY市场对CNH市场的影响更为明显，这表明人民币在岸市场与离岸市场之间的相互影响确实存在。NDF是CNH和CNY的格兰杰原因，显著的均值溢出效应说明NDF价格能够影响CNH和CNY价格的变动；只有到3阶滞后时，CNH汇率收益率的波动才能引起NDF汇率收益率的波动，说明两者在滞后3阶互为因果关系；而CNY与NDF之间的格兰杰因果关系在滞后5阶后才比较明显，说明NDF市场仍处于价格领先地位。
4.市场之间波动溢出关系研究
金融市场之间的信息流动关系比较复杂，既有线性的传导关系，也有非线性的波动溢出关系。为了考察三个收益序列的波动溢出效应，首先对三个对数差分收益率序列进行过滤。本模型拟对三个市场的对数差分收益率序列建立VAR模型。根据AIC和SC准则，建立如下VAR方程：
根据该VAR模型可得三个市场的残差序列，对其进行Ljung-Box-Pierce Q检验，结果显示三者的P值均较大，表示方不再存在自相关关系，同时ARCH检验显示三个残差序列均存在显著的ARCH效应，即残差项的条件方差依赖于前期残差值的大小，进而可对收益率序列进行单个GARCH模拟，如表3所示。
5.DCC模型估计结果及动态相关关系图
根据上述GARCH族拟合结果，可得标准化残差，从而估计DCC模型的参数。为考察不同市场之间相互影响的时变特征，我们将样本区间按照人民币离岸市场发展的标志性事件进行分段研究，具体地，本模型对DCC采取(1，1)的阶数，对MVGARCH采取(2，2)的阶数，对标准化残差序列进行参数估计，四个样本区间的估计结果如表4所示。
从表4的估计结果来看，除了第二个样本区间，α与β均显著不为零，说明滞后一期的标准化残差显著影响时变相关系数。其中，β值在第三、四阶段开始接近于1，说明汇率收益率波动性的影响持续性强。根据已得α与β等结果可绘制出CNY、CNH、NDF两两之间的时变相关系数图，如图3、4、5及图6所示。
从表4和图3可以看出，2009年7月前DCC估计参数较小，三个市场之间具有一定的相关关系，只是相关程度较低，并且积聚效应不明显。主要原因可能是2009年7月开始人民币跨境贸易结算试点以前，离岸人民币业务发展非常有限，三个市场之间的相互联系渠道很少，因此，动态相关系数的时变特征不十分明显。
从表4和图5可以看到市场之间的交互作用逐渐增强，这一阶段的β超过0.9，意味着汇率收益率波动性的影响持续性强。可能由于2010年7月19日以后香港CNH市场才开始真正形成，同时，2010年6月19日人民币重启汇率改革，人民币CNY汇率更具弹性，因此，三个市场的相关系数较高，并且市场波动的集聚效应明显。
四、研究的主要发现及政策建议
本文在人民币国际化进程不断加快的背景下，研究CNY、CNH和NDF市场之间汇率波动的相关关系。根据离岸人民币市场发展的几个标志性事件将样本分区间进行研究，首次给出了三个市场两两之间的时变相关系数图，较好地刻画了不同市场波动性的相关程度。从实证检验结果看，首先，随着人民币汇率制度改革和离岸人民币市场的发展，三个市场汇率之间的动态相关系数不断提高，集聚效应明显且正向时间居多，说明境内外市场的关联程度逐步提高，人民币国际化取得了较大进展。其次，基于中国经济实力的支撑，人民币在相当一段时期内处在升值通道，人民币升值预期明显，导致NDF远期汇率相比CNH即期汇率的升水幅度长期处于较高水平，不同时期内市场间负向相关系数说明离岸人民币市场还存在投机思想，套利和套汇活动不仅带来汇率波动，也使央行在外汇市场面临更大的冲销压力，承担货币投放压力并蒙受财务损失。人民币汇率双向浮动区间加大后，三个市场的正向相关关系增强，这说明放松外汇管制、消除管制势差有利于人民币国际化和维持金融环境稳定。最后，十八大以后，中国政治、经济形势趋于明朗，CNY即期汇率的影响力将逐渐攀升，这对人民币争取获得更大的话语权来说是一个良好的讯号。我们应充分利用在岸市场对离岸市场的引导作用，在外汇衍生产品市场上获取定价权。进一步完善人民币汇率形成机制，逐步实现资本账目开放，确保在岸市场对离岸市场的有序引导，最终实现人民币国际化的健康发展。
图6 三个市场两两之间相关系数的时变特征(2011年6月28日至2012年12月24日)
注释：
①限于篇幅，分区间的研究仅报告DCC模型的估计参数及动态相关系数图，详细过程可以联系笔者获取。
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