人民幣匯率、利率對股市的沖擊
——基于時變參數向量自回歸模型的實證

■冷 松，田 剛

人民幣匯率、利率對股市的沖擊
——基于時變參數向量自回歸模型的實證

■冷 松，田 剛

本文基于中國2005年匯改以來月度數據，采用帶有隨機波動的時變參數向量自回歸（TVP-VAR-SV）模型，考察了人民幣匯率、利率沖擊對股價的影響。結果表明：人民幣匯率、利率沖擊對股價的影響并不是單一的，都是隨時間變化而變化的，呈現出時變且復雜的特征。央行需要重新認知緊縮貨幣政策能在一定程度上緩和資產泡沫的傳統(tǒng)觀念。今后在加強金融監(jiān)管的同時，需要完善金融子市場之間的傳導渠道，以保障金融市場化順利推進。

匯率；利率；股票價格；TVP-VAR-SV模型

冷松（1978-），江蘇揚州人，揚州教育學院經貿學院教師，碩士，研究方向為金融市場；田剛（1971-），江蘇揚州人，江蘇大學管理學院，博士，副教授，碩士生導師，研究方向為金融市場、物流金融。（江蘇鎮(zhèn)江212013）

一、引言

近年來，以股票價格為代表的資產價格暴漲暴跌加劇了中國金融市場的脆弱性，并對實體經濟產生了一定的沖擊。資產價格穩(wěn)定是金融穩(wěn)定的重要基礎，而金融穩(wěn)定關乎市場經濟能否有效運轉，也是一個經濟體自身發(fā)展的內在需要。

隨著中國開放程度的增強和市場發(fā)展程度的提升，不同類型市場之間的聯動變化趨勢日益顯著，一個市場的變動會通過不同渠道傳導到其他市場，從而形成金融鏈條。由此，股價、匯率和利率之間出現了互動關系。股票指數的起落，反映著資本進出一國市場、一種行業(yè)、一個企業(yè)的軌跡；也反映著外匯市場和貨幣市場的作用。2016年12月中央經濟工作會議指出“要把防控金融風險放到更加重要的位置”，著力防控資產泡沫，提高和改進監(jiān)管能力，確保不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險。因此，探明匯率、利率以及股價三者之間的互動關系，特別是匯率、利率對股價的動態(tài)影響，對于推進我國金融體系改革，促進金融穩(wěn)定，進而促進經濟可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

目前，學術界研究匯率、利率以及股價三者間關系的文獻較少，多數文獻側重于研究其中兩個市場之間的關系，即匯率與股價之間的關系、利率與股價之間的關系。在匯率與股價之間的關系方面，學者們的結論并不一致。一些學者研究發(fā)現，匯率和股價之間存在著長期均衡的協(xié)整關系（張兵等, 2008；鄧燊和楊朝軍，2008；范致鎮(zhèn)和龔茜茜，2008；程昆和周銳聰，2009；周虎群和李育林，2010；張婷和徐煒，2012；劉柏和張艾蓮，2014；張艾蓮，2014，劉林等，2015）；其中，鄧燊和楊朝軍（2008）、謝磊等（2011）、王博等（2012）的研究還表明人民幣升值是中國股市上揚的單向Granger原因，但是張艾蓮的研究顯示匯率與股價具有雙向Granger因果關系。另一些學者的實證結果則顯示，股價與匯率之間不存在長期均衡關系（巴曙松和嚴敏,2009;嚴武和金濤, 2010;Liu&Wan,2012;王申和陶士貴,2015;王兆瑞和方壯志,2016）；其中，王申、陶士貴（2015）發(fā)現，中國國內股價的上漲會導致短期內國際資本流入出現上下波動，但并沒有表現出明顯的流入趨勢；王兆瑞和方壯志（2016）進一步發(fā)現，人民幣匯率與創(chuàng)業(yè)板指數之間不存在協(xié)整關系和Granger因果關系，且人民幣匯率波動只在短期對創(chuàng)業(yè)板指數有顯著影響，長期影響不顯著。此外，劉莉和萬解秋(2011)研究表明，2008年之前股價與匯率總體上不存在長期均衡關系，2008年之后二者總體上存在顯著的長期均衡關系。楊冬和張月紅（2014）發(fā)現人民幣實際匯率對股價始終表現為正向影響。

在利率與股價之間的關系方面，嚴武和金濤（2010）研究了利率與股價之間的價格溢出效應與波動溢出效應。張文君（2011）發(fā)現利率對股價存在負向沖擊且存在時滯性。單雙和張艾莉（2014）認為利率對股價有正向影響。王偉和陶士貴（2011）的研究則表明股價對利率及貨幣供應量有較為顯著的影響，我國的貨幣政策對股價的影響則十分有限。冷靜靜和夏益國（2014）發(fā)現利率的調整在短期內對股票收益率的影響較為顯著，在長期內則表現為平穩(wěn)。屈晶（2015）發(fā)現利率的上升會使股價下跌。李菁和王冠英（2015）的研究揭示，利率沖擊對股票觀測價格的影響存在時變特征和結構性突變。胡一博（2016）發(fā)現，利率變動對股票市場在不同時期的影響不同。劉曉飛（2016）考察了基準利率調整對上市銀行股價的影響。趙昌川和張旭（2016）進一步探討了利率對股價反應的時機。

現有文獻豐富了我國的金融理論，并有重要的實踐意義，但同時也存在不足：其一，大多數文獻采用傳統(tǒng)的VAR模型進行實證分析，但該方法假設模型參數不隨時間變化，本質上是一種線性模型。國外研究已經發(fā)現，越來越多的證據表明經濟金融數據具有較強的非線性特征（Dieci&Westhoff, 2010）。中國經濟一直處于轉軌發(fā)展的過程中，經濟結構、政策偏好和技術等因素不斷發(fā)生變化，宏觀經濟更不可能是高度非線性的，而傳統(tǒng)線性模型卻無法揭示出這些非線性特征。其二，即便是采用傳統(tǒng)VAR分析方法的文獻，其關于匯率或利率與股價關聯性的研究結論也不一致。

本文采用帶有隨機波動的時變參數的向量自回歸（TVP-VAR-SV）模型，重點考察匯率、利率對股價的沖擊，本文研究發(fā)現人民幣匯率、利率沖擊對股價的影響均具有時變特征，即影響隨時間而變化。這一研究方法與研究結論與以往研究有所不同，更具有現實意義，也是本文的創(chuàng)新點所在。

二、帶有隨機波動的時變參數向量自回歸模型

（一）SVAR模型

由于傳統(tǒng)VAR模型無法捕捉宏觀經濟的變化，一些學者對其進行了改進。Primiceri(2005)基于帶有一定先驗約束的貝葉斯估計框架，構建了TVPVAR-SV模型，并迅速被Nakajima等學者應用于宏觀經濟分析，取得了良好的效果。TVP-VAR-SV模型通常依據結構化的向量自回歸（SVAR）模型構建，并考慮時間因素。因此，首先介紹SVAR模型。SVAR模型定義如下：

其中yt是k個可觀察變量的k*1向量，A、F1，…，Fp是關于系數的k*k矩陣，μt是k*1結構沖擊。假設結構間的關系服從遞歸識別，即矩陣A為主對角線均為1的下三角矩陣。我們可以將式（1）改寫成以下形式：

其中，σi=（i=1，…k）為結構沖擊的標準差。β為Bi中各個元素按列進行堆積而成的k2s*1維向量。?代表克羅內克積。

（二）TVP-VAR-SV模型

如果式（3）的參數都是隨時間可變的，則可以把模型寫成：

式（4）中系數βt、參數At和∑t都是隨時間變化的。根據Primiceri(2005)，令ai表示矩陣At下三角中元素的堆積向量，對數隨機波動率矩陣ht=（h1t，…，hkt）′，且對于所有的j=1，…，k，t=s+1，…，n，設hit=lnσ2it。TVP-VAR-SV模型中的所以參數服從隨機游走過程，即

其中，βs+1～N（μβ0，∑β0），αs+1～N（μα0，∑α0），hs+1～N（μh0，∑h0）。假設時變參數的沖擊不相關，并且∑β、∑α、∑h都是對角矩陣。式（5）中假設所以參數服從一階隨機游走過程，Primiceri（2005）指出該假設可以允許參數暫時或永久性變動，從而可以充分捕捉潛在經濟結構的漸變或突變。Nakajima（2011）進一步指出，采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法估計模型更為精確有效。

三、實證分析

（一）變量設定與數據說明

本文研究所涉及的變量有人民幣匯率、利率和股票價格。由于中國在相當長時間內采取盯住美元的策略，故本文選取人民幣兌美元匯率作為匯率的代理變量，用E表示。利率選用銀行間同業(yè)拆借30天加權平均利率，用R表示。滬深300指數是由滬深市場中選取300只A股作為樣本編制而成的成分股指數，覆蓋了兩市六成左右的市值，具有良好的代表性。故本文選取滬深300指數作為股價的代理變量，用SP表示。數據來自CEIC中國經濟數據庫?？紤]到數據的可得性，本文研究的樣本區(qū)間為2005年8月至2016年3月的月度數據。并采用取自然對數來消除量綱和異方差的影響。

（二）數據的平穩(wěn)性檢驗

現代計量經濟學的計量模型，是建立在變量平穩(wěn)基礎上的，但是實際中許多經濟變量通常并不平穩(wěn)，使用傳統(tǒng)的計量經濟學方法容易產生“偽回歸”問題（即不存在相依關系，但回歸后表現出相依關系）。為了避免偽回歸問題，需要對序列的平穩(wěn)性進行檢驗，即進行單位根檢驗，以確保序列的統(tǒng)計規(guī)律不會隨時間推移而發(fā)生變化。常用的方法有擴展的Dichey-Fuller(ADF)和非參數的PP法，本文采用ADF檢驗，結果見表1。

表1 ADF平穩(wěn)性檢驗結果

由表1可知，三個原序列都不平穩(wěn)；一階差分的平穩(wěn)性ADF檢驗表明，三個一階差分序列均是平穩(wěn)序列，即人民幣匯率、股價與外匯占款三個序列均服從從I（1）過程。

（三）TVP-VAR-SV模型的實證結果

1.參數估計結果分析

表2包括待估參數后驗分布的均值、標準差、95%置信區(qū)間及收斂統(tǒng)計量。從表2可以看出，Geweke診斷值均小于5%的臨界值（1.96），表明所有結果均不能拒絕收斂于后驗分布這一原假設，也說明在迭代周期中預燒期已經足夠能使馬爾科夫鏈趨于集中；另外，無效影響因子均比較小，表明在模型中為所有參數都產生了非常有效的樣本，說明利用MCMC算法進行估計是有效的。

表2 TVP-VAR-SV模型的參數估計結果及診斷

2.脈沖響應分析

在TVP-VAR-SV模型中，需要估計的系數個數十分龐大。因此，本文參照絕大多數文獻的做法，沒有分析各系數參數，而是直接考察脈沖響應結果。由于本文關注匯率及利率沖擊對股價的影響，限于篇幅，本文重點分析股價對匯率、股價對利率的脈沖響應結果。

圖1 股價對利率的脈沖響應

圖2 股價對匯率的脈沖響應

分析脈沖響應的意義在于，當對模型中某個變量以一單位標準正向的沖擊，可以看到其他變量對這一沖擊的響應。與不變系數的傳統(tǒng)VAR模型下二維脈沖響應不同，TVP-VAR-SV模型允許參數變化，通過馬爾可夫蒙特卡洛模擬迭代分別計算出各變量在不同提前期的沖擊下的脈沖響應。圖1和圖2分別反映了超前1期、3期和6期的利率、匯率沖擊引起的股價響應的動態(tài)變化過程。

圖1顯示，股價對利率沖擊在樣本期內均存在時變特征，即利率對股價的影響是隨時間變化的。具體地，股價對利率的沖擊滯后1期、3期和6期的脈沖響應總體先呈正向影響，然后轉為負向影響。同時本文的結果不同于基于傳統(tǒng)VAR方法研究的觀點，傳統(tǒng)觀點認為，如果采用緊縮的貨幣政策（如提高利率），股票價格一定會降低。然而，本文的研究表明，利率沖擊對股票價格的影響不是確定的，在不同時間，其影響的方向及大小均不相同。本文實證結果即股票市場價格變化反傳統(tǒng)觀點的現象與Gali和Gambetti（2014）基于美國數據得到的實證結果一致，由此向傳統(tǒng)觀點提出了質疑。

從圖2可以看出，股票價格對于匯率正向沖擊的響應是隨時間變化的，給定人民幣兌美元匯率一個正向的沖擊（由于人民幣匯率采用的是直接標價法，匯率正向沖擊意味著相對于美元，人民幣貶值），在短期內對股價有微弱的負向影響，但在長期則表現為正向影響，并且不同提前期下影響的程度有所不同，長期的影響更為顯著。這個結果與吳麗華和傅廣敏（2014）的研究相似。鄧燊（2007）認為盡管人民幣處在不斷升值的進程中，但近年來進出口凈額也同樣處在增加的過程中，因而導致產出增加，從長期看，對股市也就產生了正向的影響。結合圖1和圖2可以進一步發(fā)現，匯率與利率對股價的影響均較小，相對于匯率而言，利率沖擊對股價的影響更大。

四、結論與建議

本文選取2005年8月到2016年3月的月度數據，運用帶隨機波動的時變參數向量自回歸（TVPVAR-SV）模型，采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法，考察了人民幣匯率和利率沖擊對股價的動態(tài)影響。

主要結論如下：中國匯率改革以來，人民幣匯率、利率沖擊對股價的影響均呈現出時變特征。以往采用傳統(tǒng)VAR模型的研究認為人民幣匯率、利率與股價的關系是單一的。本文發(fā)現人民幣匯率、利率與股價之間的互動關系并不是單一的，都是隨時間變化而變化的?？傮w看，匯率、利率沖擊對股價的影響方向并不是確定的，影響程度在不同時期也有所不同；相對于利率而言，匯率沖擊對股價的影響程度更小。從實證角度看，提高利率未必能夠緩和股票價格泡沫。由此對傳統(tǒng)觀念提出了質疑，提示我們需要重新審視“逆周期”的貨幣政策。

這些結論以及背后的機理，蘊含著深刻的政策含義。對于中國貨幣市場、外匯市場、股票市場的改革具有重要的參考價值。

股票市場、外匯市場和貨幣市場作為具有關聯性的金融子市場，三者之間傳導渠道暢通高效，才能保障市場化進程順利發(fā)展，提高金融體系的整體效率，并為經濟政策調控提供穩(wěn)定的基礎。所以，股票市場、外匯市場和貨幣市場的關聯應該強化而不是孤立，改善這三個市場之間的傳導渠道能夠提高金融市場的效率。本文的研究發(fā)現，匯率、利率沖擊對股票價格的影響均很小，這說明當前中國金融市場體系尚不完善，創(chuàng)新不足，金融產品較少，同時市場機制不健全，使得匯率、利率的波動難以準確地反映在股價波動上。作為發(fā)展中國家，中國股票、外匯和貨幣三個金融子市場的發(fā)展還遠遠滯后于發(fā)達國家，所以，未來的金融改革要深入推進匯率、利率市場化以及資本市場等領域的改革，完善這三個市場的傳導渠道，切實發(fā)揮匯率、利率對股市應有的調節(jié)作用；同時，央行在宏觀審慎管理制度框架下進行外匯政策和貨幣政策設計時，應密切關注相應政策對股票市場泡沫影響的時變特征，實施動態(tài)監(jiān)控措施，承擔起“系統(tǒng)性監(jiān)管者”（Mishkin, 2011）責任，這就需要架構不同金融子市場之間資金流動的動態(tài)監(jiān)控體系和預警機制，避免金融領域的過度投機行為，防范金融系統(tǒng)風險的積累，促進金融市場健康發(fā)展。

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F832

A

1006-169X（2017）03-0069-05

國家社會科學基金（15BGL200）。