銀行間同業(yè)拆借利率的離在岸聯(lián)動性實證研究

陳雯詩 葉修群

摘 要：本文采用格蘭杰因果檢驗和向量自回歸模型來考察SHIBOR和CNH-HIBOR的聯(lián)動性。研究表明：兩者短期期限品種的聯(lián)動性較弱，中長期期限品種以SHIBOR對CNH-HIBOR的影響為主，但離岸市場已開始對在岸市場產(chǎn)生影響；短期期限品種對沖擊的響應(yīng)較為迅速，而長期期限品種對沖擊的響應(yīng)需要長時間消化。結(jié)果表明我國銀行間同業(yè)拆借利率離在岸市場的聯(lián)動性正逐步增強，需要進一步強化SHIBOR的基礎(chǔ)地位，并不斷完善報價機制和放松離岸市場限制。

關(guān)鍵詞：CNH-HIBOR；SHIBOR；聯(lián)動性；VAR模型

中圖分類號：F830.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2015）09-0023-06

一、引言

隨著我國市場自由化程度的提高，利率也逐步市場化。作為基準利率的銀行間同業(yè)拆借利率反映了整個金融市場的利率水平和資金供求情況，對整個金融市場都有著十分重要的作用。2007年1月4日，上海銀行間同業(yè)拆借利率（簡稱SHIBOR）正式發(fā)布，其定價方式使其比中國銀行間同業(yè)拆借利率（簡稱CHIBOR）更能代表我國銀行間同業(yè)拆借利率水平，更適合作為市場定價基礎(chǔ)，有助于銀行業(yè)產(chǎn)品定價及貨幣當局的資金調(diào)控。自我國實行人民幣跨境貿(mào)易結(jié)算以來，大量的人民幣開始流向境外，離岸人民幣銀行間同業(yè)拆借業(yè)務(wù)應(yīng)運而生，其中香港人民幣市場交易量最多。為了進一步促進離岸人民幣市場的發(fā)展，人民幣香港銀行間同業(yè)拆借利率（簡稱CNH-HIBOR）問世。CNH-HIBOR反映了離岸人民幣市場的利率水平。如果離岸市場與在岸市場利率差價太大，容易引發(fā)套利，不利于市場經(jīng)濟的穩(wěn)定性與安全性。因此，研究銀行間同業(yè)拆借利率的聯(lián)動性，有利于推進利率市場化，掌握人民幣定價的主動權(quán)，促進人民幣國際化。政府只有同時考慮離岸市場和在岸市場，才能保證政策的切實有效。

目前國內(nèi)對銀行間同業(yè)拆借利率的研究主要在三個方面：第一，研究銀行間同業(yè)拆借利率的影響因素。如張茵（2014）認為在長期方面，其與貨幣供應(yīng)量增長率、金融機構(gòu)貸款差以及綜合股價指數(shù)成反比，與物價指數(shù)、國外拆借利率、法定存款準備金率及回購利率成正比；在短期方面，其與金融機構(gòu)存貸差成反比，與物價指數(shù)、綜合股價指數(shù)以及法定存款準備金率成正比。第二，研究同業(yè)拆借利率與其他利率指標比較是否能成為基準利率。如陳林軼（2012）認為其比一年期存貸款利率、銀行間債券回購利率和CHIBOR利率更能反映市場變化；盛芳（2012）認為其比央行票據(jù)利率更適合作為基準利率。第三，利用不同的模型研究銀行間同業(yè)拆借利率的波動性。如馮科、王德全（2009）和何堤（2013）利用了GARCH族模型和VAR模型對其進行分析；薛美英（2013）利用了CKLS和CKLS+JUMP模型進行分析；李玉鎖、齊中英（2006）利用了R/S分析等。

本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，用格蘭杰因果檢驗和向量自回歸模型，利用2013年6月—2015年5月SHIBOR和CNH-HIBOR的報價數(shù)據(jù)來分析離岸市場和在岸市場的聯(lián)動性。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

本文首先對時間序列進行單位根（ADF）檢驗，然后通過建立VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解方法分析不同期限品種SHIBOR和CNH-HIBOR的相互影響及影響程度。VAR模型常用于預(yù)測相關(guān)時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，從而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量的影響。VAR模型的核心思想是把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，VAR（p）模型的數(shù)學(xué)表達式為：

[yt=A1×yt-1+…+Ap×yt-p+B×xt+εt t=1，2，…，T]

其中，yt為內(nèi)生變量向量，xt為外生變量向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個數(shù)，εt為隨機擾動項。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文采用2013年6月—2015年5月的SHIBOR和CNH-HIBOR的每日報價，其中SHIBOR數(shù)據(jù)來自于上海銀行間同業(yè)拆借利率官方網(wǎng)站，CNH-HIBOR數(shù)據(jù)來自于香港財資市場公會網(wǎng)站。所使用的期限結(jié)構(gòu)都是隔夜、一周、兩周、一個月、三個月、六個月和一年。剔除數(shù)據(jù)空白日，各期限的樣本容量為463。

三、實證結(jié)果分析

（一）平穩(wěn)性檢驗

在進行格蘭杰因果檢驗之前，需要對SHIBOR利率和CNH-HIBOR利率進行平穩(wěn)性檢驗。如果原序列平穩(wěn)，則用原序列做格蘭杰因果檢驗。如果原序列不平穩(wěn)，則對其做一階差分，利用得到的收益率序列進行格蘭杰因果檢驗。原值平穩(wěn)性檢驗如表1，其中“CON”中的“C”表示SHIBOR利率，“ON”表示隔夜拆借利率，“H1W”中的“H”表示CNH-HIBOR利率，“1W”表示一周拆借利率，以此類推。

由表1看出，從三個月的期限品種開始，SHIBOR利率和CNH-HIBOR利率均不平穩(wěn)，有必要對其做一階差分，得到收益率序列，再檢驗收益率序列的平穩(wěn)性，結(jié)果見表2?？梢钥闯?，三個月及以上的期限品種的收益率序列是平穩(wěn)的。

（二）格蘭杰因果檢驗

在平穩(wěn)性檢驗的基礎(chǔ)上，本文決定對三個月以前的期限品種，使用其原序列進行格蘭杰因果檢驗，三個月及以后的期限品種則使用收益率序列。由于格蘭杰因果檢驗對滯后期的敏感性比較高，本文采取1至5階滯后來檢驗兩者的聯(lián)動性。

由表3看出，在10%的顯著性水平下，對于1W期限品種，只有滯后1階和滯后2階拒絕“C1W不是H1W的格蘭杰原因”；對于2W期限品種，只有滯后2階拒絕“C2W不是H2W的格蘭杰原因”；對于1M期限品種，只有滯后1階和滯后3階拒絕“C1M不是H1M的格蘭杰原因”，只有滯后1階和滯后2階不能拒絕“H1M不是C1M的格蘭杰原因”；對于3M期限品種，所有滯后階數(shù)均拒絕“RC3M不是RH3M的格蘭杰原因”，只有滯后3階和滯后4階拒絕“RH3M不是RC3M的格蘭杰原因”；對于6M期限品種，只有滯后4階和滯后5階不能拒絕“RC6M不是RH6M的格蘭杰原因”，只有滯后1階和滯后2階不能拒絕“RH6M不是RC6M的格蘭杰原因”；對于1Y期限品種，所有滯后階數(shù)均拒絕“RH1Y不是RC1Y的格蘭杰原因”，只有滯后1階拒絕“RC1Y不是RH1Y的格蘭杰原因”。而對于ON期限品種，兩者之間沒有格蘭杰因果關(guān)系。

（三）VAR模型分析

在前文格蘭杰因果關(guān)系檢驗的基礎(chǔ)上，本文從具有相互影響關(guān)系的期限品種中選取1W、3M、1Y期限品種的收益率序列來刻畫短、中、長期SHIBOR與CNH-HIBOR的動態(tài)相互影響情況。

1. 1W的VAR模型分析。結(jié)合AIC、SC信息準則以及LR檢驗，來確定VAR模型的滯后階數(shù)為2階，然后建立VAR（2）模型并對其進行平穩(wěn)性檢驗，平穩(wěn)性檢驗顯示4個單位根均落在圓內(nèi)，模型結(jié)果如下：

[RC1WRH1W=0.1880.0350.0540.053×RC1WRH1W（t-1）+-0.0610.039-0.014-0.089×]

[RC1WRH1W（t-2）+-0.01-0.003]

由圖1可以看出，RC1W對RH1W的正向沖擊做出正向反應(yīng)，在第2期達到最大，很快在第3期歸于平穩(wěn)。RH1W對RC1W的正向沖擊做出正向反應(yīng)，在第1期最大，隨后逐期減小，并在第6期歸于平穩(wěn)。

通過方差分解分析得到，RH1W的沖擊對RC1W預(yù)測誤差的貢獻度在前2期快速變大，在第2期達到0.09%，隨后變化速度大幅降低，在第10期僅為0.1%。RC1W的沖擊對RH1W預(yù)測誤差的貢獻度在第3期變化最顯著，達到1.55%。隨后逐期變化速度明顯降低，在第10期為1.56%。

2. 3M的VAR模型分析。結(jié)合AIC、SC信息準則以及LR檢驗，確定VAR模型的滯后階數(shù)為3階，然后建立VAR（3）模型并對其進行平穩(wěn)性檢驗，平穩(wěn)性檢驗顯示6個單位根均落在圓內(nèi)，模型結(jié)果如下：

[RC3MRH3M=0.6650.0080.3760.146×RC3MRH3M（t-1）+0.1510.0050.067-0.013×]

[RC3MRH3M（t-2）+-0.0460.05-0.0020.013×RC3MRH3M（t-3）+-0.0010.001]

由圖2可以看出，RC3M對RH3M的正向沖擊做出正向反應(yīng)，RH3M的沖擊對RC3M的正影響經(jīng)歷先增大后減小的過程，在第4期達到最大，隨后逐步變小，并在第18期歸于平穩(wěn)。RH3M對RC3M的正向沖擊做出正向反應(yīng)，沖擊效應(yīng)呈先增后減趨勢，在第2期達到最大，隨后逐漸減小，并在第16期歸于平穩(wěn)。

通過方差分解分析得到，RH3M的沖擊對RC3M預(yù)測誤差的貢獻度在前7期變化最顯著，達到3.1%，7期之后變化速度明顯降低。RC3M的沖擊對RH3M預(yù)測誤差的貢獻度在前8期變化最顯著，達到6.7%。隨后變化速度明顯放緩。

3. 1Y的VAR模型分析。結(jié)合AIC、SC信息準則以及LR檢驗，來確定VAR模型的滯后階數(shù)為4階，然后建立VAR（4）模型并對其進行平穩(wěn)性檢驗，平穩(wěn)性檢驗顯示8個單位根均落在圓內(nèi)，模型結(jié)果如下：

[RC1YRH1Y=0.3450.0330.1080.037×RC1YRH1Y（t-1）+0.1740.0060.1040.127×]

[RC1YRH1Y（t-2）+0.0790.046-0.0580.092×RC1YRH1Y（t-3）+0.2020.104-0.0870.085×RC1YRH1Y（t-4）+-0.0010]

由圖3可以看出，RC1Y對RH1Y的正向沖擊做出正向反應(yīng)，在第5期達到最大，隨后逐漸變小，并在第28期歸于平穩(wěn)。RH1Y對RC1Y的正向沖擊做出正向反應(yīng)，在第3期達到最大，隨后在第4期歸于平穩(wěn)。

通過方差分解分析得到，RC1Y的沖擊對RH1Y預(yù)測誤差的貢獻度在前7期變化最顯著，達到7.1%，7期之后變化速度明顯降低。RH3M的沖擊對RC3M預(yù)測誤差的貢獻度在前9期變化最顯著，達到14%。隨后變化速度明顯放緩。

聯(lián)動性是指由于內(nèi)在的聯(lián)系機制而形成的一個市場參數(shù)變化而引起另外一個或數(shù)個參數(shù)變化，這種變化可以是正向的也可以是反向的。上述檢驗分析結(jié)果表明：在隔夜銀行間同業(yè)拆借市場上，離在岸市場之間沒有明顯的相互影響；IW、3M和1Y期限的銀行間同業(yè)拆借市場上，在岸市場與離岸市場對來自對方的沖擊均產(chǎn)生正的響應(yīng)，即存在著明顯的聯(lián)動性。這是由于當在岸市場的資金流動性緊張時，SHIBOR上升，在岸市場收益率上升，為了獲取更高的收益，離岸市場的人民幣資金回流至在岸市場，從而使離岸市場上的人民幣供給減少，CNH-HIBOR上升，離岸市場收益率升高。因此離岸市場對來自在岸市場的沖擊產(chǎn)生正的響應(yīng)，反之亦然。同時由于離在岸市場聯(lián)動還受到諸多管制，導(dǎo)致離在岸市場之間無法通過套利機制形成隔夜利率的聯(lián)動性。

四、結(jié)論與建議

本文采用格蘭杰因果檢驗和VAR模型來考察SHIBOR和CNH-HIBOR的聯(lián)動性。研究表明：第一、短期期限品種兩者聯(lián)動性較弱，說明存在著套利機會，中長期期限品種以SHIBOR對CNH-HIBOR的影響為主，但是離岸市場正逐漸對在岸市場產(chǎn)生影響。長期期限品種對脈沖的響應(yīng)需要更長的時間消化，而短期期限品種則能很快地歸于平穩(wěn)。第二，各期限結(jié)構(gòu)中，SHIBOR3M和CNH-HIBOR3M的聯(lián)動關(guān)系最具有代表性。這主要是因為機構(gòu)為了節(jié)約借貸成本和制度的限制，在離岸市場上參與的一般是短期市場拆借和回購，同時由于傳導(dǎo)機制的不通暢，兩者的聯(lián)動性需要時間來傳達。

基于上述結(jié)論，針對我國銀行間同業(yè)拆借利率離岸市場和在岸市場聯(lián)系越來越緊密的現(xiàn)狀，我國應(yīng)積極采取措施來奠定SHIBOR的基礎(chǔ)利率地位，具體表現(xiàn)在：

一是完善報價機制，提高報價準確度。由于缺乏對報價行實行成交的約束，報價行報出的利率更多體現(xiàn)了自身利益的訴求，并非資金真實的市場價格。同時由于報價行的數(shù)量有限，報價并不能代表整個資本市場的意愿。因此，監(jiān)管層特別是央行，應(yīng)該建立及時有效的報價跟蹤機制，對不實報價進行嚴懲，同時使得更多符合報價資格的銀行參與報價，提高報價的真實性；另外，各報價行應(yīng)該明確自身正確報價的義務(wù)，使得報價與成交價緊密聯(lián)系起來。

二是適當放松離岸市場限制，提高SHIBOR長期期限品種作為基準利率的有效性。由于央行規(guī)定離岸人民幣清算行在在岸銀行間同業(yè)拆借市場進行的拆借不得超過3個月，使得長期期限品種交易量小，活躍程度低，不能很好地聯(lián)系離岸市場和在岸市場。為此，應(yīng)該大力發(fā)展與中長期期限品種相掛鉤的金融衍生品，才能使得兩個市場從短期到長期很好地聯(lián)動起來，降低金融市場的風(fēng)險。

三是加快利率市場化進程，強化SHIBOR利率作為基準利率的地位，疏通利率傳導(dǎo)機制，使得金融市場反應(yīng)以利率為導(dǎo)向，減少離岸市場和在岸市場的投機行為，降低金融危機風(fēng)險，牢牢掌握人民幣定價的主動權(quán)，促進人民幣國際化。

參考文獻：

[1]K.C.Chan，G.Andrew Karol，F(xiàn)raneis A.1992. Long staff， Anthony B.sanders.An Empirical Comparison of Alternative Models of the Short-Term Interest Rate[J].Journal of Finance，47（3）.

[2]Bollerslev T. 1986.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J].Journal of Econometics， 31（3）.

[3]Bollerslev T，Wooldridge J.1992. Quasi-maximum likelihood estimation and inference in dynamic models with time-varying covariances[J].Econometric Reviews，11（2）.

[4]Gray S.F. 1996.Regime-switching in Australian short-term interest rates[J].Accounting and Finance，36（5）.

[5]Duffee G.1999. Idiosyncratic variation of treasury bill yields[J].Journal of Finance，51（3）.

[6]Engle，R.F，Lilien.D. ，Robins.R.R.1987. Estimating Timing Risk Premium in the Structure：the ARCH-Model[J].Econometrica，55.

[7]Engle R F. 1982.Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation[J].Econometrica，50（4）.

[8]Zakaran，1990.Threshold Heteroskedastic Mode[M].INSEE，Paris.

[9]Nelson D B.1991. Conditional heteroskedasticity in asset returns：a new approach[J].Econometrica，59（2）.

[10]方先明，花旻.SHIBOR能成為中國貨幣市場基準利率嗎[J].經(jīng)濟學(xué)家，2009，（1）.

[11]馮科，王德全.同業(yè)拆借利率的ARMA-GARCH模型及VaR度量研究[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2009，（11）.

[12]宿玉海，董騰宇，尚大鵬.人民幣香港銀行間同業(yè)拆借利率與SHIBOR的聯(lián)動性研究[J].東岳論叢， 2014，（11）.

[13]李玉鎖，齊中英.我國銀行間同業(yè)拆借利率的R/S分析[J].統(tǒng)計與決策，2006，（6）.

[14]陳林軼.Shibor作為基準利率的實證分析——基于利率傳導(dǎo)機制的視角 [D].成都：西南財經(jīng)大學(xué)，2012.

[15]盛芳.上海銀行間同業(yè)拆借利率作為我國基準利率的實證分析[D].上海：上海社科院，2012.

[16]薛美英. 同業(yè)拆借利率期限結(jié)構(gòu)模型的實證研究——以三個月美元LIBOR利率為例[D].桂林：廣西師范大學(xué)，2013.

[17]郭長梅.銀行間同業(yè)拆借利率走勢的統(tǒng)計分析[D].濟南：山東大學(xué)，2014.

[18]郭慧宇. 基于 EGARCH 模型的我國商業(yè)銀行同業(yè)拆借利率風(fēng)險研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2014.

[19]楊馥榕.基于GARCH模型的我國同業(yè)拆借利率波動性研究[D].蘭州：蘭州大學(xué)，2013.

[20]何堤.上海銀行間同業(yè)拆借利率的風(fēng)險度量研究——基于GARCH 族模型及 VaR 方法[D].昆明：云南師范大學(xué)，2013.

[21]張茵.上海銀行間同業(yè)拆借利率影響因素的研究[D].北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)，2014.

[22]楊艷.上海銀行間同業(yè)拆借利率作為基準利率與銀行間債券回購利率的比較分析[D].上海：上海交通大學(xué)，2011.

（特約編輯 張立光；校對 SZ，GX）