香港離岸人民幣市場與在岸人民幣市場匯率之間的關(guān)聯(lián)性研究

翟曉英，于 珺

(1.山西大學(xué)管理與決策研究所，山西 太原 030006； 2.西安交通大學(xué)金禾經(jīng)濟研究中心，陜西 西安 710049)

香港離岸人民幣市場與在岸人民幣市場匯率之間的關(guān)聯(lián)性研究

翟曉英1，于 珺2

(1.山西大學(xué)管理與決策研究所，山西 太原 030006； 2.西安交通大學(xué)金禾經(jīng)濟研究中心，陜西 西安 710049)

本文創(chuàng)新性地構(gòu)建了由在岸人民幣市場即期匯率(CNY)、香港離岸市場人民幣即期匯率(CNH)、境外遠期無本金交割市場6個月期匯率(NDF6)及1年期匯率(NDF12)、在岸遠期6個月期匯率(DF6)及1年期匯率(DF12)組成的人民幣匯率系統(tǒng)。然后，運用單位根檢驗、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和GARCH模型等分別從平穩(wěn)性、協(xié)整性、報酬溢出效應(yīng)和波動溢出效應(yīng)等方面對人民幣匯率系統(tǒng)內(nèi)的在岸即期匯率、離岸即期匯率、在岸遠期匯率和離岸遠期匯率之間的關(guān)聯(lián)性進行了實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，CNH對CNY存在報酬溢出效應(yīng)，二者之間存在雙向的波動溢出效應(yīng)；CNH、CNY、NDF6和DF6間的關(guān)聯(lián)性可能大于CNH、CNY、NDF12和DF12間的關(guān)聯(lián)性。

香港離岸人民幣市場；在岸人民幣市場；即期匯率；遠期匯率；溢出效應(yīng)

一、引 言

十多年來，香港利用其獨特的經(jīng)貿(mào)和區(qū)位優(yōu)勢，成為最主要的離岸人民幣貿(mào)易結(jié)算、融資和資金管理中心。伴隨著境內(nèi)外匯市場的建設(shè)發(fā)展、資本項目逐步開放、匯率市場化改革推進及人民幣跨境貿(mào)易結(jié)算規(guī)模的持續(xù)增加，香港離岸人民幣匯率和在岸人民幣匯率間的相互影響也越來越明顯。然而，香港離岸市場與在岸市場的制度環(huán)境等存在諸多不同，這就導(dǎo)致了香港離岸市場人民幣匯率和在岸市場人民幣匯率之間的動態(tài)關(guān)系日益復(fù)雜。香港離岸市場人民幣匯率和在岸市場人民幣匯率之間到底存在著什么樣的關(guān)聯(lián)性？為此，本文將圍繞香港離岸市場人民幣匯率和在岸市場人民幣匯率之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性進行研究。研究這一主題，對于探索人民幣匯率的影響因素及其人民幣匯率的合理定價具有重要意義；對于有序推進匯率市場化改革、加速人民幣國際化進程具有重要意義；對于境內(nèi)金融監(jiān)管機構(gòu)實時監(jiān)控境內(nèi)外人民幣外匯市場價格間的相互沖擊，提供重要信息。

二、相關(guān)文獻回顧

關(guān)于匯率的關(guān)聯(lián)性，早期研究主要集中在外匯即期與遠期關(guān)系上。Aliber(1973)、Cornell(1977)證明遠期匯率是未來即期匯率的無偏估計[1][2]，但Bilson(1976)、Hansen和Hodrick (1980)、Fama(1984)、Clarida和Taylor(1997)的研究結(jié)果均拒絕遠期匯率是未來即期匯率的無偏估計的假說[3][4][5][6]。Hakkio和Rush(1989)接受外匯市場有效性假說，研究發(fā)現(xiàn)美元的即期匯率與遠期匯率之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系[7]。之后，一部分學(xué)者著重研究NDF(境外遠期無本金交割匯率)和即期匯率的關(guān)系。Park(2001)、Rhee和Lee(2005)對韓元即期匯率和NDF的關(guān)系進行研究，表明韓國匯改前，即期匯率對NDF有報酬溢出效應(yīng)，NDF對即期匯率則不存在該效應(yīng)，但是波動會在兩個市場間傳導(dǎo)；匯改后，后者對前者存在報酬溢出效應(yīng)[8][9]。

關(guān)于在岸市場人民幣匯率的研究起步較晚，一開始主要是有關(guān)CNY和NDF的研究。黃學(xué)軍和吳沖鋒(2006)研究了匯改前后兩個階段，得出2005年匯改前，境內(nèi)即期市場和NDF不存在互動關(guān)系，匯改后，境內(nèi)即期市場具有信息優(yōu)勢[10]。代幼渝和楊瑩(2007)運用Granger因果檢驗方法說明境內(nèi)遠期匯率對境外NDF存在報酬溢出效應(yīng)，且境內(nèi)市場更具有信息優(yōu)勢[11]。徐劍剛等(2007)運用MA(1)-GARCH(1，1)模型研究得出NDF市場對即期市場具有均值溢出效應(yīng)[12]。Colavecchio 和Funke(2008)對人民幣NDF市場與其他亞洲貨幣NDF市場進行研究，發(fā)現(xiàn)它們之間存在波動溢出效應(yīng)，NDF市場對境內(nèi)市場也存在波動溢出效應(yīng)，并指出人民幣NDF市場的重要性[13]。李曉峰和陳華(2008)研究NDF市場、即期市場，并首次涉及人民幣境外期貨市場，得出了關(guān)于 NDF市場對即期市場存在著明顯的均值溢出效應(yīng)的結(jié)論，在三個市場中，境外NDF市場的引導(dǎo)力量最強[14]。奚君羊和張小燕(2009)研究發(fā)現(xiàn)，匯改前，境內(nèi)人民幣即期匯率和NDF不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系；匯改后，境內(nèi)即期匯率對NDF有顯著引導(dǎo)作用[15]。嚴敏和巴曙松(2010)的研究表明，境外NDF市場、境內(nèi)即期市場和境內(nèi)遠期市場中，NDF引導(dǎo)力量最強[16]。

關(guān)于香港離岸市場人民幣匯率的研究，近幾年才涉及。研究主要包括：(1)香港離岸市場人民幣匯率與在岸市場人民幣匯率關(guān)系的整體研究。Ding等人(2014)研究發(fā)現(xiàn)在岸市場和離岸市場之間不存在價格發(fā)現(xiàn)機制，但存在價格引導(dǎo)關(guān)系[17]。朱孟楠和張雪鹿(2015)發(fā)現(xiàn)境內(nèi)外人民幣匯率出現(xiàn)差異的重要原因是境內(nèi)外風(fēng)險偏好的不同，其深層次的原因是境內(nèi)外交易主體的不同[18]。劉華等(2015)選用Granger因果檢驗和多元GARCH的方法，分別對人民幣離岸和在岸匯率之間的線性引導(dǎo)關(guān)系和波動溢出效應(yīng)進行分析，發(fā)現(xiàn)在岸市場對離岸市場存在報酬溢出效應(yīng)，在岸市場對離岸市場存在明顯的波動溢出效應(yīng)[19]。(2)香港離岸市場人民幣即期匯率(CNH)和在岸市場人民幣即期匯率(CNY)、境外遠期無本金交割市場匯率(NDF)關(guān)系的研究。這類研究更為具體，但并不系統(tǒng)。Maziad和Kang(2012)研究了在岸人民幣即期匯率(CNY)、香港離岸人民幣即期匯率(CNH)和境外遠期無本金交割市場匯率(NDF)的波動溢出效應(yīng)，結(jié)果表明香港離岸人民幣外匯市場對境內(nèi)人民幣外匯市場呈現(xiàn)出一定的波動溢出效應(yīng)[20]。楊帆(2015)運用MVGARCH-BEKK模型研究發(fā)現(xiàn)人民幣在岸即期市場匯率(CNY)對于離岸市場的引導(dǎo)效應(yīng)更為顯著，而境外遠期無本金交割市場匯率(NDF)對于在岸市場匯率的波動溢出效應(yīng)更為突出[21]。闕澄宇和馬斌(2015)研究發(fā)現(xiàn)離岸市場上，不同交易期限合約匯率之間表現(xiàn)出一定的均值溢出效應(yīng)和波動溢出效應(yīng)，離岸匯率波動對在岸匯率波動的影響大于在岸匯率波動對離岸匯率波動的影響[22]。湯洋和殷鳳(2016)研究了CNY、CNH、NDF和DF之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)NDF市場對于CNY市場和DF市場產(chǎn)生了明顯的均值溢出效應(yīng)，CNY市場、DF市場分別與CNH市場之間存在雙向的均值溢出效應(yīng)[23]。

梳理上述文獻不難發(fā)現(xiàn)，關(guān)于香港離岸市場人民幣匯率、境外遠期無本金交割市場匯率與在岸市場人民幣匯率關(guān)系的研究，目前還處于一個初步探索的階段，并沒有就在岸人民幣市場即期匯率和香港離岸即期匯率、在岸即期和在岸遠期、在岸即期和香港離岸遠期、離岸即期和在岸遠期、離岸即期和離岸遠期的關(guān)系進行系統(tǒng)研究。然而，人民幣匯率之間的關(guān)聯(lián)性極為復(fù)雜，即期匯率和遠期匯率關(guān)聯(lián)，在岸匯率和離岸匯率關(guān)聯(lián)，僅研究在岸市場人民幣即期匯率(CNY)和香港離岸市場人民幣即期匯率(CNH)的關(guān)系，或是研究在岸市場人民幣即期匯率(CNY)和境外遠期無本金交割市場匯率(NDF)的關(guān)系，或是人民幣在岸市場即期匯率(CNY)、香港離岸市場人民幣即期匯率(CNH)和境外遠期無本金交割市場匯率(NDF)的關(guān)系遠遠不夠，不能全面發(fā)現(xiàn)匯率之間的關(guān)聯(lián)性，不能把握匯率間的影響機制。

鑒于此，本文創(chuàng)新性地構(gòu)建了由CNY、CNH、NDF6、NDF12、DF6、DF12構(gòu)成的人民幣匯率系統(tǒng)，對CNY、CNH、NDF6、NDF12、DF6、DF12之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性進行全面深入研究。為分析人民幣匯率系統(tǒng)內(nèi)的匯率關(guān)聯(lián)性，本文運用單位根檢驗、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和MVGARCH模型等分別從平穩(wěn)性、協(xié)整性、報酬溢出效應(yīng)和波動溢出效應(yīng)等方面進行了實證分析。其中，在溢出效應(yīng)方面，分別分析了由CNH、CNY、NDF6、DF6組成的序列變量間的溢出效應(yīng)和由CNH、CNY、NDF12、DF12組成的序列變量間的溢出效應(yīng)，并對兩個序列之間的溢出效應(yīng)進行比較。研究發(fā)現(xiàn)由CNH、CNY、NDF6、DF6序列組成的模型變量之間的溢出效應(yīng)強于由CNH、CNY、NDF12、DF12序列組成的模型，即前者之間的信息傳遞更加通暢。

三、實證研究

(一) 數(shù)據(jù)來源及處理

本文選取的數(shù)據(jù)區(qū)間為2012年5月2日至2016年9月21日。其中，美元兌人民幣(香港離岸)即期匯率(CNH)和境外遠期無本金交割市場人民幣6個月匯率(NDF 6)和1年期匯率(NDF12)由Wind資訊提供；在岸市場美元兌人民幣即期匯率(CNY)選取中國人民銀行授權(quán)中國外匯交易中心公布的人民幣兌美元的中間價，數(shù)據(jù)來源為中國外匯管理局網(wǎng)站；人民幣在岸遠期市場6個月期匯率(DF6)和1年期匯率(DF12)來源于Wind資訊提供的數(shù)據(jù)。本文實證分析部分所提到的匯率均采用美元兌人民幣或美元兌人民幣(香港離岸)的匯率。另外，由于香港和內(nèi)地的公眾假期有所不同以及一些其他特殊情況的存在，可能會出現(xiàn)兩個市場的交易日期不對應(yīng)的情況，本文將不同處刪除，所保留的數(shù)據(jù)均為可對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

(二)指標分析

1. 基本描述統(tǒng)計分析

表1是關(guān)于各匯率序列的描述統(tǒng)計，從中可以看出CNH、CNY、NDF6、NDF12、DF6和DF12等關(guān)鍵變量的基本情況。從均值來看，匯率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“離岸高于在岸，遠期高于即期，遠期1年期高于遠期6個月期”的特征；從標準差來看，各變量的波動均較大，其標準差都高于0.15；從偏度可以看出，各變量的偏度均大于0，呈現(xiàn)右偏分布；從峰度來看，匯率數(shù)據(jù)具有“遠期低于即期，遠期1年期低于遠期6個月期”的特征。

2. 相關(guān)系數(shù)分析

由表2可以看出，CNH、CNY、NDF6、DF6、NDF12、DF12各變量之間存在強相關(guān)性。為了更加準確地說明各變量之間的關(guān)系，我們將使用VAR模型均值溢出效應(yīng)、MVGARCH波動溢出效應(yīng)等，從以下三個方面展開討論：(1)CNH和CNY是否存在關(guān)聯(lián)性；(2)CNY與NDF6、CNY與NDF12、CNY與DF6、CNY與DF12之間是否存在關(guān)聯(lián)性；(3)CNH與NDF6、CNH與NDF12、CNH與DF6、CNH與DF12是否存在關(guān)聯(lián)性。

表1 基本描述統(tǒng)計

表2 各變量之間的相關(guān)系數(shù)

(三)平穩(wěn)性檢驗

本文首先對所收集到的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，以確定各組數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，之后再對數(shù)據(jù)進行實證分析。檢查序列平穩(wěn)性的標準方法是單位根檢驗。本文采用較為常用的ADF檢驗方法對各組數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。表3為實證分析中用到的各組數(shù)據(jù)的ADF單位根檢驗結(jié)果。

表3 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

注：檢驗類型中，C為存在常數(shù)項，T為時間趨勢變量，N為滯后階數(shù)；***表示顯著性水平為1%；DCNH表示CNH的一階差分，DCNY表示CNY的一階差分，DNDF6表示NDF6的一階差分，DNDF12表示NDF12的一階差分，DDF6表示DF6的一階差分，DDF12表示DF12的一階差分。

由表3可以看出，各組數(shù)據(jù)的原序列均不平穩(wěn)，但是對其進行一階差分處理后，均拒絕原假設(shè)，故各變量的一階差分均可看作平穩(wěn)序列。所以，以上各組時間序列數(shù)據(jù)均為一階單整，可以進行序列間的協(xié)整檢驗。出于篇幅的考慮，實證分析中的一些結(jié)果在文中從略。

(四)報酬溢出效應(yīng)分析

1.VAR模型的建立

向量自回歸(VAR)是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型，把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型，對于相互聯(lián)系的時間序列變量系統(tǒng)是有效的預(yù)測模型，故常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的沖擊，從而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響。

本文所研究的變量之間可能存在一定的關(guān)聯(lián)性，故建立VAR模型，以觀察組合中內(nèi)生變量滯后值對于各內(nèi)生變量的影響。本文分別建立兩個VAR模型，分別是CNH、CNY、NDF6、DF6的VAR模型和CNH、CNY、NDF12、DF12的VAR模型。根據(jù)AIC準則，兩個模型的最優(yōu)滯后期數(shù)均為4，故建立VAR(4)模型。實證結(jié)果顯示，由CNH、CNY、NDF6、DF6序列組成的模型的擬合程度略高于由CNH、CNY、NDF12、DF12序列組成的模型。

2.協(xié)整檢驗

各變量均為一階單整，因此可以分別就CNH、CNY、NDF6和DF6之間的協(xié)整關(guān)系及CNH、CNY、NDF12和DF12之間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗，本文選取Johansen最大特征值檢驗方法。

表4 CNH、CNY、NDF6和DF6之間的協(xié)整檢驗

表5 CNH、CNY、NDF12和DF12之間的協(xié)整檢驗

表4顯示，CNH、CNY、NDF6和DF6之間存在一組協(xié)整關(guān)系。由表5可知，CNH、CNY、NDF12和DF12之間不存在協(xié)整關(guān)系。綜上，通過Johansen最大特征值檢驗，可知CNH、CNY、NDF6和DF6之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

3.Granger因果檢驗

Granger因果檢驗實質(zhì)上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中。一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關(guān)系。在香港人民幣離岸市場建立并推出CNH定盤價后，由于境內(nèi)境外兩個市場通過貿(mào)易結(jié)算、存款或者投資等途徑會發(fā)生作用，它們之間可能會存在引導(dǎo)關(guān)系。為進一步了解它們之間的引導(dǎo)關(guān)系，判斷引進其他變量的滯后項是否可以更好地估計該變量，如引進CNH的滯后變量對于估計CNY的未來變化情況是否有所改善，故進行Granger因果關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 Granger因果檢驗(4階)

注：*** 表示1%的顯著性水平，** 表示5%的顯著性水平，* 表示10%的顯著性水平。

表6所示的Granger因果檢驗的結(jié)果可以從圖1較清晰地看出。

圖1 Granger因果檢驗結(jié)果示意圖 注：箭頭由Granger原因指向Granger結(jié)果；箭頭上下分別標明的是顯著性水平。

由圖1可知，當(dāng)滯后階數(shù)為4階時，可得出如下結(jié)論：(1)拒絕了CNH不是CNY的Granger原因，說明在1%的顯著性水平下，CNH是CNY的Granger原因，即CNH對CNY存在報酬溢出效應(yīng)；(2)在1%的顯著性水平下，CNH是NDF6(NDF12)的Granger原因，即CNH對NDF6(NDF12)存在報酬溢出效應(yīng)；(3)CNH是DF6(DF12)的Granger原因，其顯著性水平為1%，即說明CNH對DF6(DF12)存在報酬溢出效應(yīng)；(4)CNY與DF6(DF12)之間存在著雙向的Granger因果關(guān)系，顯著性水平均為1%；(5)NDF6(NDF12)是CNY的Granger原因，顯著性水平為1%；(6)NDF6、NDF12分別是DF6、DF12的Granger原因，顯著性水平為1%，DF6、DF12分別是NDF6、NDF12的Granger原因，顯著性水平為5%。通過對CNH、CNY、NDF6和DF6進行Granger因果檢驗，還發(fā)現(xiàn)DF6是CNH的Granger原因，顯著性水平為10%。

通過協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)CNH、CNY、NDF6、DF6之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而未發(fā)現(xiàn)CNH、CNY、NDF12、DF12之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系；由Granger因果檢驗，除了兩序列組合所得到的共同結(jié)論外，在CNH、CNY、NDF6和DF6的序列組合中，還得到了DF6是CNH的Granger原因(顯著性水平為10%)的結(jié)論。綜合協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果得到，CHN、CNY、NDF6和DF6等四個序列之間的關(guān)聯(lián)性強于CHN、CNY、NDF12和DF12之間的關(guān)聯(lián)性。

為了研究在岸、離岸市場人民幣匯率之間的信息傳導(dǎo)方向，本文之前的部分已經(jīng)對一個市場匯率的波動對其他市場匯率的影響，即均值水平不同的市場間匯率的相互作用進行研究，也就是均值溢出效應(yīng)分析，下面對一個市場波動的變化對其他市場的影響進行研究，即波動水平不同的市場間匯率相互作用進行研究，也就是波動溢出效應(yīng)分析。

(五)波動溢出效應(yīng)分析

本文之所以選擇GARCH(1，1)模型(廣義自回歸條件異方差模型)來研究變量之間的波動溢出效應(yīng)，是由于其對波動性分析和預(yù)測的適用性。

1. CNH、CNY、NDF6和DF6的GARCH(1，1)模型

(1)CNH的GARCH(1，1)模型

在之前的平穩(wěn)性檢驗中 ，我們得到各序列均存在單位根過程，因此可建立隨機游走模型。將原數(shù)據(jù)進行取自然對數(shù)處理，并建立模型：

log(CNHt)=α0+α1log(CNHt-1)+α2log(CNYt-1)+α3log(NDF6t-1)+α4log(DF6t-1)+ut

(1)

為了檢驗上述模型是否具有ARCH效應(yīng)，選用Heteroscedasticity檢驗(ARCH)方法。Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(CNHt)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型，估計結(jié)果顯示，均值方程、方差方程如下：

log(CNHt)=1.0121***log(CNHt-1)+ut

+(-2.98E-05)***log(CNYt-1)+(1.57E-05)***log(DF6t-1)

(2)

由式(2)的均值方程可知，CNH與其滯后一期的關(guān)系較OLS方法顯示得更為密切；由方差方程可以看出，CNY和DF6對CNH均存在波動溢出效應(yīng)。

(2)CNY的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于CNY自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(CNYt)=α0+α1log(CNYt-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(NDF6t-1)+α4log(DF6t-1)+ut

(3)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(CNYt)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型。均值方程、方差方程如下：

log(CNYt)=0.0162***+0.9578***log(CNYt-1)+0.0846***log(CNHt-1)

+0.0064***×log(NDFt-1)-0.0574***×log(DFt-1)+ut

+(9.48E-06)***log(CNHt-1)+(-4.65E-06)*log(NDF6t-1)+(1.02E-05)***log(DF6t-1)

(4)

由式(4)的均值方程可知，CNY與其自身和CNH、NDF6、DF6的滯后一期關(guān)系密切；由方差方程可以看出，CNH、NDF6、DF6對CNY均存在波動溢出效應(yīng)。

(3)NDF6的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于原數(shù)據(jù)自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(NDF6t)=α0+α1log(NDF6t-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(CNYt-1)+α4log(DF6t-1)+ut

(5)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(NDF6t)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型，均值方程、方差方程如下：

log(NDF6t)=0.9538***log(NDF6t-1)+0.1200***log(CNHt-1)

-0.0237*log(CNYt-1)-0.0509***log(DF6t-1)+ut

+(1.31E-05)***log(CNHt-1)+(-1.99E-05)***log(CNYt-1)+(1.42E-05)***log(DF6t-1)

(6)

由式(6)的均值方程可知，NDF6與其自身的滯后一期關(guān)系密切，與CNH、CNY和DF6的滯后一期存在一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNH、CNY和DF6對NDF6均存在波動溢出效應(yīng)。

(4)DF6的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于DF6自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(DF6t)=α0+α1log(DF6t-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(CNYt-1)+α4log(NDF6t-1)+ut

(7)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(DF6t)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型。均值方程、方差方程如下：

log(DF6t)=0.0100**+0.9009***log(DF6t-1)+0.1175***log(CNHt-1)

-0.0284***log(CNYt-1)+ut

+(9.35E-06)***log(CNHt-1)+(-1.62E-05)***log(CNYt-1)+(-1.22E-05)***log(NDF6t-1)

(8)

由式(8)的均值方程可知，DF6與其滯后一期關(guān)系密切，并且與CNH、CNY的滯后一期存在一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNH、CNY和NDF6對DF6均存在波動溢出效應(yīng)。

2. CNH、CNY、NDF12和DF12的GARCH(1，1)模型

(1)CNH的GARCH(1，1)模型

將原數(shù)據(jù)進行取自然對數(shù)處理，并建立模型：

log(CNHt)=α0+α1log(CNHt-1)+α2log(CNYt-1)+α3log(NDF12t-1)+α4log(DF12t-1)+ut

(9)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(CNHt)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型。估計結(jié)果如下：

log(CNHt)=1.0090***log(CNHt-1)-0.0166*×log(CNYt-1)+ut

+(2.29E-05)***log(DF12t-1)

(10)

由式(10)的均值方程可知，CNH與其滯后一期關(guān)系密切，并且與CNY的滯后一期存在一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNY、DF12對CNH存在波動溢出效應(yīng)。

(2)CNY的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于原數(shù)據(jù)自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(CNYt)=α0+α1log(CNYt-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(NDF12t-1)+α4log(DF12t-1)+ut

(11)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(CNYt)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型，估計結(jié)果顯示，均值方程、方差方程如下：

log(CNYt)=0.9697***log(CNYt-1)+0.0488***log(CNHt-1)-0.0175***log(DF12t-1)+ut

+(1.16E-05)***log(CNHt-1)+(-3.66E-06)***log(NDF12t-1)+(1.03E-05)***log(DF12t-1)

(12)

由式(12)的均值方程可知，CNY與其滯后一期關(guān)系密切，并且與CNH和DF12的滯后一期之間存在一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNH、NDF12和DF12對CNY存在波動溢出效應(yīng)。

(3)NDF12的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于原數(shù)據(jù)自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(NDF12t)=α0+α1log(NDF12t-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(CNYt-1)+α4log(DF12t-1)+ut

(13)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(NDF12t)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型。均值方程、方差方程如下：

log(NDF12t)=0.0112*+0.9754***log(NDF12t-1)+0.0746***log(CNHt-1)-0.0496***log(CNYt-1)+ut

+(6.41E-06)***log(CNHt-1)+(-4.17E-05)***log(CNYt-1)+(2.77E-05)***log(DF12t-1)

(14)

由式(14)的均值方程可知，NDF12與其滯后一期關(guān)系密切，并且與CNH、CNY的滯后一期之間存在著一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNH、CNY和DF12對NDF12存在波動溢出效應(yīng)。

(4)DF12的GARCH(1，1)模型

建立關(guān)于原數(shù)據(jù)自然對數(shù)的隨機游走模型：

log(DF12t)=α0+α1log(DF12t-1)+α2log(CNHt-1)+α3log(CNYt-1)+α4log(NDF12t-1)+ut

(15)

Heteroscedasticity檢驗(ARCH)結(jié)果顯示，在滯后階數(shù)為1時，可在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列l(wèi)og(DF12t)存在ARCH效應(yīng)，故建立GARCH(1,1)模型，估計結(jié)果顯示，均值方程、方差方程如下：

log(DF12t)=0.0190***+0.9386***log(DF12t-1)+0.0773***log(CNHt-1)

-0.0519***log(CNYt-1)+0.0259***log(NDF12t-1)+ut

+(-4.52E-05)***log(CNHt-1)+(-2.31E-05)***log(CNYt-1)

(16)

圖2 GARCH模型分析結(jié)果示意圖 注：箭頭由波動產(chǎn)生變量指向受該波動影響的變量；箭頭上下分別標明的是顯著性水平。

由式(16)的均值方程可知，DF12與其滯后一期關(guān)系密切，并且與CNH、CNY、NDF12的滯后一期之間存在一定的關(guān)聯(lián)性；由方差方程可以看出，CNH和CNY對DF12存在波動溢出效應(yīng)。上述的GARCH模型波動溢出效應(yīng)的分析結(jié)果可以從圖2中較清晰地看出。

綜上所述，CNY和DF6對CNH存在波動溢出效應(yīng)；CNH、NDF6和DF6對CNY存在波動溢出效應(yīng)；CNH、CNY和DF6對NDF6存在波動溢出效應(yīng)；CNH、CNY和NDF6對DF6存在波動溢出效應(yīng)；CNY和DF12對CNH存在波動溢出效應(yīng)；CNH、NDF12和DF12對CNY存在波動溢出效應(yīng)；CNH、CNY和DF12對NDF12存在波動溢出效應(yīng)；CNH和CNY對DF12存在波動溢出效應(yīng)。

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文分別就CNH、CNY、NDF6、DF6之間的關(guān)聯(lián)性以及CNH、CNY、NDF12、DF12之間的關(guān)聯(lián)性，從平穩(wěn)性、協(xié)整性、報酬溢出效應(yīng)、波動溢出效應(yīng)等方面進行實證分析。研究得到如下結(jié)論： 第一，CNH、CNY、NDF6、DF6之間，以及CNH、CNY、NDF12和DF12之間可能存在一定的關(guān)聯(lián)性。第二，CNH、CNY、NDF6和DF6之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。通過Granger因果檢驗，發(fā)現(xiàn)在兩個VAR模型中，CNH均對CNY存在著單向的報酬溢出效應(yīng)；CNH對NDF6(NDF12)存在著單向的報酬溢出效應(yīng)，NDF6(NDF12)對CNY存在著單向的報酬溢出效應(yīng)；CNH和CNY分別與DF6之間存在著雙向的報酬溢出效應(yīng)，CNY與DF12之間存在著雙向的報酬溢出效應(yīng)，CNH對DF12存在著單向的報酬溢出效應(yīng)；NDF6(NDF12)與DF6(DF12)之間存在著雙向的報酬溢出效應(yīng)。第三，從波動溢出效應(yīng)的角度來看，CNH與CNY之間存在雙向的波動溢出效應(yīng)；CNH對NDF6(NDF12)有單向的波動溢出效應(yīng)，NDF6(NDF12)與CNY之間存在著雙向的波動溢出效應(yīng)；CNH和CNY分別與DF6(DF12)之間存在著雙向的波動溢出效應(yīng)；NDF6與DF6之間存在著雙向的波動溢出效應(yīng)，DF12對NDF12有單向的波動溢出效應(yīng)?？傮w上，實證分析發(fā)現(xiàn)，CNH、CNY、NDF6和DF6之間存在一定的關(guān)聯(lián)性，CNH、CNY、NDF12和DF12之間也存在一定的關(guān)聯(lián)性，且前者之間的關(guān)聯(lián)性可能大于后者之間的關(guān)聯(lián)性。

(二)建議

第一，本文實證分析中得到，CNH、CNY、NDF6和DF6之間的關(guān)聯(lián)性可能大于CNH、CNY、NDF12和DF12之間的關(guān)聯(lián)性。這一結(jié)論對后續(xù)研究中指標選取具有一定的指導(dǎo)意義，如在研究即期匯率和遠期匯率時，6個月期的匯率可以作為較好的遠期匯率指標。第二，CNH對CNY存在著單向的報酬溢出效應(yīng)，政府在制定貨幣政策和匯率政策的過程中，要充分考慮離岸市場對在岸市場的溢出效應(yīng)，增強政策制定的前瞻性和有效性，增強政策在應(yīng)對外部沖擊中的靈活性和有效性。

[1] Robert Z. Aliber. The Interest Parity Theorem：A Reinterpretation[J].Journal of Political Economy, 1973，(81): 1451-1459.

[2] Cornell Bradford. Spot Rates, Forward Rates and Exchange Market Evidence[J]. Journal of Financial Economics, 1977，(5): 55-65.

[3] John F. O. Bilson. A Monetary Approach to the Exchange Rate[Z]. IMF Staff Paper,1976，(25): 105-109.

[4] Lars Peter Hansen and Robert J. Hodrick. Forward Exchange Rates as Optimal Predictors of Future Spot Rates: An Econometric Analysis[J]. Journal of Political Econorny,1980，(88): 829-853.

[5] Eugene F. Fama.Forward and Spot Exchange Rates[J].Journal of Monetary Economics, 1984，(14): 319-338.

[6] Richard H. Clarida and Mark P. Taylor. The Term Structure of Forward Exchange Premiums and Forecastability of Spot Exchange Rates: Correcting the Errors[J]. Review of Economics and Statistics, 1997，(79): 353-361.

[7] Craig S. Hakkio and Mark Rush.Market Efficiency and Cointegration: An Application to the Sterling and Deutschemark Exchange Markets[J]. Journal of International Money and Finance，1989,(8): 75-88.

[8] Jinwoo Park.Information Flows between Non-deliverable forward(NDF)and Spot Markets: Evidence from Korean Currency[J].Pacific-Basin Finance Journal,2001，(9): 363-377.

[9] Gwang-Ju Rhee, EunMo Lee. Foreign Exchange Intervention and Foreign Exchange Market Development in Korea[Z]. Bis Papers Chapters, 2005，(24):196-208.

[10] 黃學(xué)軍,吳沖鋒. 離岸人民幣非交割遠期與境內(nèi)即期匯率價格的互動:改革前后[J]. 金融研究,2006,(11):83-89.

[11] 代幼渝,楊瑩. 人民幣境外NDF匯率、境內(nèi)遠期匯率與即期匯率的關(guān)系的實證研究[J]. 國際金融研究,2007,(10):72-80.

[12] 徐劍剛,李治國,張曉蓉.人民幣NDF與即期匯率的動態(tài)關(guān)聯(lián)性研究[J].財經(jīng)研究,2007,(9):61-68.

[13] Roberta Colavecchio, Michael Funke. Volatility Transmissions between Renminbi and Asia-Pacific on Shore and Offshore U.S. Dollar Futures[J]. China Economic Review, 2008,19(4):635-648.

[14] 李曉峰,陳華. 人民幣即期匯率市場與境外衍生市場之間的信息流動關(guān)系研究[J]. 金融研究,2008,(5):14-24.

[15] 奚君羊,張小燕. 人民幣即期匯率與無本金交割遠期匯率的關(guān)聯(lián)性分析[J]. 上海經(jīng)濟研究,2009,(3):34-38.

[16] 嚴敏,巴曙松. 人民幣即期匯率與境內(nèi)外遠期匯率動態(tài)關(guān)聯(lián)——NDF監(jiān)管政策出臺之后[J]. 財經(jīng)研究,2010,(2):15-25.

[17] David K.Ding, Yiuman Tse, Michael R.Williams. The Price Discovery Puzzle in Offshore Yuan Trading: Different Contributions for Different Contracts[J]. Journal of Futures Markets，2014,34(2): 103-123.

[18] 朱孟楠,張雪鹿. 境內(nèi)外人民幣匯率差異的原因研究[J]. 國際金融研究,2015,(5):87-96.

[19] 劉華,周為,蔣超. 利率和匯率市場化改革是否會影響人民幣離岸和在岸市場間的溢出效應(yīng)?[J]. 上海金融,2015,(7):66-74.

[20] Samar Maziad, Joong Shik Kang. RMB Internationalization: Onshore/Offshore Links[Z]. IMF Working Paper, 2012,WP/12/133.

[21] 楊帆.人民幣國際化進程中在岸與離岸市場匯率聯(lián)動研究[J].統(tǒng)計與決策,2015,(19):149-152.

[22] 闕澄宇，馬斌. 人民幣在岸與離岸市場匯率的非對稱溢出效應(yīng)——基于VAR-GJR-MGARCH-BEKK模型的經(jīng)驗證據(jù)[J].國際金融研究,2015, (7)：21-32.

[23]湯洋,殷鳳.人民幣國際化進程中在岸與離岸市場匯率的動態(tài)關(guān)聯(lián)——基于VAR-DCC-MVGARCH-BEKK模型的實證分析[J].金融經(jīng)濟學(xué)研究,2016, (3):16-26.

(責(zé)任編輯:原 蘊)

A Study on the Relevance between Spot Exchange Rate of Onshore RMB Market and Spot Exchange Rate of Hongkong Offshore RMB Market

ZHAI Xiaoying1, YU Jun2

(1.Institute of Management and Decision, Shanxi University, Taiyuan 030006, China； 2.Jinhe Center for Economic Research, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

This paper establishes a RMB exchange rate system including spot exchange rate of onshore RMB market (CNY), spot exchange rate of Hongkong offshore RMB market (CNH), forward rate in non deliverable forward market over 6 months and 1 year (NDF6 and NDF12)& forward rate in the onshore market over 6 months and 1 year (DF6 and DF12). In the empirical studies, we use unit root test, cointegration test, Granger causality test and MVGARCH model respectively for stationarity, cointegration, Granger causality, volatility spillover effect and other aspects to test the dynamic relationship among different exchange rates. We conclude that CNH has a compensation spillover effect on CNY, and there exists a two-way volatility spillover effect between CNH and CNY, and the relevance among CNH, CNY, NDF6, DF6 may be greater than the relevance among CNH, CNY, NDF12, DF12. At last, based on these conclusions, we proposes some suggestions.

Hongkong Offshore RMB Market; Onshore RMB Market; Spot Exchange Rate; Forward Rate; Spillover Effect

2016-11-20

山西省高校人文社科重點研究基地項目(2015304)；山西省回國人員留學(xué)基金資助項目(2016018)；教育部人文社科基金資助項目(14YJA790034)

翟曉英(1972-)，女，山西翼城人，山西大學(xué)管理與決策研究所副教授，博士；于珺(1991-)，女，山西運城人，西安交通大學(xué)金禾經(jīng)濟研究中心博士生。

F822.0

A

1004-4892(2017)08-0044-11