關(guān)于人民幣匯率對(duì)中國(guó)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)影響的實(shí)證分析

楊柳*

（上海師范大學(xué)商學(xué)院，上海，200234）

關(guān)于人民幣匯率對(duì)中國(guó)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)影響的實(shí)證分析

楊柳*

（上海師范大學(xué)商學(xué)院，上海，200234）

本文研究人民幣匯率波動(dòng)對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的影響，將數(shù)據(jù)分為兩個(gè)時(shí)間階段（第一階段：2010年6月1日—2012年12月3日；第二階段：2012年12月4日—2016年12月23日），引入VAR模型，證明了在第一階段，人民幣匯率與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)之間的同期相關(guān)性為正，兩者之間不存在協(xié)整關(guān)系；第二階段，兩者的同期相關(guān)性為負(fù)，且存在協(xié)整關(guān)系。通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分析，得出人民幣匯率波動(dòng)在長(zhǎng)期對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)有顯著影響的結(jié)論，最后對(duì)結(jié)論作出了合理解釋。

人民幣匯率；創(chuàng)業(yè)板指數(shù)；VAR模型；資本外流

引言

最近創(chuàng)業(yè)板和人民幣匯率作為眾多投資者持續(xù)關(guān)注的話(huà)題，其熱度不相上下。中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)設(shè)立的初衷是為了扶持一些成長(zhǎng)性較高、發(fā)展?jié)摿^好的規(guī)模較小的企業(yè)，它們通常以其在高科技領(lǐng)域的杰出表現(xiàn)，改變了人們的生活方式，甚至影響了全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)。例如美國(guó)的創(chuàng)業(yè)板——納斯達(dá)克證券市場(chǎng)(NASDAQ)涌現(xiàn)了微軟(Microsoft)、雅虎(Yahoo )、亞馬遜(Amazon )、谷歌(Google)等一批具有世界影響力的企業(yè)，不可小覷其對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)。

人民幣匯率的波動(dòng)性不僅對(duì)國(guó)內(nèi)的資本市場(chǎng)影響重大，也標(biāo)志著中國(guó)在國(guó)際舞臺(tái)上的經(jīng)濟(jì)實(shí)力。隨著 2016年美國(guó)大選結(jié)束，新任美國(guó)總統(tǒng)針對(duì)中國(guó)匯率的種種評(píng)論，加劇了匯率的波動(dòng)性。人民幣陷入貶值預(yù)期，同時(shí)中國(guó)政府的政策制定也陷入了一種被動(dòng)的局面。

人民幣匯率的波動(dòng)一直牽動(dòng)著資本市場(chǎng)的變化，在2015年8月11日當(dāng)日，外匯市場(chǎng)上人民幣匯率下跌，而在隨后的10個(gè)交易日內(nèi)，國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)由2698.91點(diǎn)下跌至1990.71點(diǎn)，跌幅高達(dá)26.24%。這一次人民幣匯率對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的劇烈影響，是個(gè)意外嗎？長(zhǎng)期以往，如果人民幣進(jìn)一步下跌，是否會(huì)讓創(chuàng)業(yè)板指數(shù)持續(xù)低迷情緒？隨著人民幣匯率市場(chǎng)化、人民幣國(guó)際化的推進(jìn)，匯率受?chē)?guó)際市場(chǎng)和國(guó)際輿論的影響，折射到國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的影響是否會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大？

1 文獻(xiàn)綜述

國(guó)際上關(guān)于匯率與股價(jià)之間關(guān)系的理論主要分為兩種，一種由Rudiger Dornbusch和Stanley Fischer于1980年提出，其稱(chēng)為流量導(dǎo)向模型，在該模型中，他們認(rèn)為匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響取決與公司進(jìn)出口比例與外匯負(fù)債或者外幣計(jì)價(jià)的資產(chǎn)數(shù)量?jī)煞矫妫涣硪环N理論由Branson和Frankel創(chuàng)立，其被稱(chēng)為股票導(dǎo)向模型。通過(guò)浮動(dòng)利率的市場(chǎng)決定模型，他們展示出不可預(yù)測(cè)的流動(dòng)資本、經(jīng)常賬戶(hù)和股票的相對(duì)價(jià)格水平將影響匯率的變化，最后它們之間會(huì)達(dá)到一種長(zhǎng)期均衡狀態(tài)。

我國(guó)2005年7月匯率制度改革后，對(duì)于匯率與股市的關(guān)系的研究具有很強(qiáng)的實(shí)踐意義。王歡（2011）對(duì)上證A股指數(shù)和人民幣對(duì)美元匯率對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為他們之間存在著長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系，并通過(guò)了Granger檢驗(yàn)，股指對(duì)匯率波動(dòng)具有Granger意義上的因果關(guān)系，而匯率對(duì)股指也具有Granger意義上的因果關(guān)系。王兆瑞（2016）利用2010年～2015年的數(shù)據(jù)，研究了人民幣匯率和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的關(guān)系，引用GARCH（1,1）模型證明了人民幣匯率與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)和Granger檢驗(yàn)的方法，得出人民幣匯率與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和Granger因果關(guān)系。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)的選取和處理

本文的數(shù)據(jù)由2010年6月1日至2016年12月23日的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)以及人民幣兌美元中間價(jià)1的日數(shù)據(jù)構(gòu)成，其中創(chuàng)業(yè)板價(jià)格指數(shù)（后文簡(jiǎn)稱(chēng) INDEX）來(lái)源于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)網(wǎng)站，人民幣兌美元中間價(jià)（后文簡(jiǎn)稱(chēng) CNYUSD）來(lái)源于中國(guó)外匯管理局官方網(wǎng)站。

經(jīng)過(guò)檢查發(fā)現(xiàn)CNYUSD的數(shù)據(jù)缺少兩個(gè)值，分別是2012年6月4日和2013年2月8日。為了使數(shù)據(jù)能逐日匹配，將INDEX的這兩天數(shù)據(jù)剔除（INDEX2012/6/4=717.101,INDEX2013/2/8=823.028），總共有1594個(gè)樣本，本文的所有實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果均來(lái)自于Eviews9.0軟件。

為了使數(shù)據(jù)更平滑，更有線性趨勢(shì)，將兩變量取對(duì)數(shù)，公式如下：

圖1 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的對(duì)數(shù)與人民幣匯率的對(duì)數(shù)的時(shí)序圖

從二者的時(shí)序圖中可以看出，從2010年6月1日至2012年12月3日，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和匯率中間價(jià)的整體走勢(shì)一致，但是12月3日那一天成為了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。2012年12月4日大盤(pán)回暖，之后的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)陡然猛增，其和匯率中間價(jià)整體走勢(shì)恰恰相反。因此，在本文中，將數(shù)據(jù)分為兩部分來(lái)進(jìn)行研究，觀察在這兩個(gè)不同的階段中，二者之間的關(guān)系有何不同。

第一階段：2010年6月1日至2012年12月3日，總計(jì)606個(gè)樣本數(shù)據(jù)；

第二階段：2012月12月4日至2016年12月23日，總計(jì)982個(gè)樣本數(shù)據(jù)。

2.2 ADF單位根檢驗(yàn)

由于使用的是時(shí)間序列樣本數(shù)據(jù)，為了防止謬誤回歸，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢查數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。本文用擴(kuò)展的迪基—福勒單位根檢驗(yàn)（Augmented Dickey- Fuller Unit Root Test）方法，對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果如下：

表1 各變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從結(jié)果可以看出，第一階段和第二階段的檢驗(yàn)結(jié)果一致。不同時(shí)期的兩變量ADF的檢驗(yàn)值均大于5%顯著性水平下的臨界值，接受原假設(shè)，即人民幣兌美元中間價(jià)對(duì)數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)對(duì)數(shù)都是非平穩(wěn)的。而兩者一階差分的ADF檢驗(yàn)值都遠(yuǎn)小于1%顯著性水平下的臨界值，則拒絕原假設(shè)，表明人民幣兌美元中間價(jià)對(duì)數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)對(duì)數(shù)的一階差分是平穩(wěn)的。因此可知，不論在哪一階段，兩者是一階單整過(guò)程。

2.3 VAR模型

2.3.1 VAR模型滯后階數(shù)確定

VAR(Vector Autoregressive)方法是多元時(shí)間序列分析的重要方法，該模型考慮了 K個(gè)不同變量構(gòu)成的列向量與這些變量的過(guò)去值對(duì)被解釋變量的影響，VAR（p）模型可以表示為：

其中，協(xié)方差矩陣假定是正定的。

對(duì)于VAR（p）模型來(lái)說(shuō)，滯后階數(shù)p的確定至關(guān)重要，因?yàn)闇箅A數(shù)會(huì)對(duì)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果產(chǎn)生影響，一方面，滯后階數(shù)小，可能導(dǎo)致模型存在嚴(yán)重的自回歸性；而滯后階數(shù)過(guò)大，又會(huì)使模型的自由度減小，影響模型擬合效果2。本文利用Eviews9.0來(lái)確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如下：

表2 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)（VAR01）

表3 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)（VAR02）

最優(yōu)滯后期的確定，要根據(jù)似然比統(tǒng)計(jì)量（LR）、最終預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)量（FPE）、Akaike信息準(zhǔn)則（AIC）、Schwartz 準(zhǔn)則（SC）和 Hannan-Quinn 信息準(zhǔn)則（HQ）綜合判斷，而由結(jié)果可以看出，在5個(gè)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)中，有3個(gè)所確定的滯后階數(shù)都為3，則可以說(shuō)明，該VAR01（第一階段）最優(yōu)滯后階數(shù)為3，模型VAR02（第二階段）最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

2.3.2 建立VAR模型的方程

根據(jù)滯后階數(shù)p，建立以下模型：

VAR01：

VAR02:

得到以下方程組：

VAR01:

VAR02:

2.3.3 VAR模型的序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

圖2 VAR01的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

圖3 VAR02的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

所有的單位根的倒數(shù)全部在單位圓內(nèi)，說(shuō)明兩個(gè)VAR模型都是穩(wěn)定的。

2.3.4 VAR模型殘差的同期相關(guān)性檢驗(yàn)

表4 殘差相關(guān)性檢驗(yàn)（VAR01）

表5 殘差相關(guān)性檢驗(yàn)（VAR02）

LNINDEX 1 -0.0260175741 LNCNYUSD -0.0260175741 1

從以上兩個(gè)表中可以看出，VAR01中兩個(gè)方程的殘差存在較弱的正相關(guān)性，進(jìn)一步表明在2010年6月1日至2012年12月3日之間，人民幣兌美元中間價(jià)的對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)存在著同期的正影響。VAR02中兩個(gè)方程的殘差存在著負(fù)相關(guān)性，說(shuō)明在2012年12月4日至2016年12月23日之間，人民幣兌美元中間價(jià)的對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)存在同期的負(fù)影響。

2.4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)兩者之間是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，選擇了Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。在用Eviews進(jìn)行Johansen檢驗(yàn)時(shí)，選擇協(xié)整方程（CE）和VAR檢驗(yàn)中有截距的選項(xiàng)。如果VAR模型所選取的之后階數(shù)為（p），則在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)，滯后階數(shù)為（p-1）。結(jié)果如下：

表6 模型協(xié)整檢驗(yàn)跡檢驗(yàn)結(jié)果（VAR01）

表7 模型協(xié)整檢驗(yàn)最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果（VAR02）

表8 模型協(xié)整檢驗(yàn)跡檢驗(yàn)結(jié)果（VAR01）

表9 模型協(xié)整檢驗(yàn)最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果（VAR02）

由結(jié)果可以看出第一階段的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，在顯著性為5%的水平下，不能拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，不可認(rèn)為人民幣兌美元中間價(jià)對(duì)數(shù)與創(chuàng)業(yè)板指對(duì)數(shù)之間存在協(xié)整關(guān)系，也不能認(rèn)為即兩者之間長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。第二階段的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的最大特征根結(jié)果顯示，拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，認(rèn)為2012年12月4日至2016年12月23日之間，匯率與創(chuàng)業(yè)板價(jià)格指數(shù)收益率存在協(xié)整關(guān)系，認(rèn)為第二個(gè)方程（VAR02）是有意義的。

2.5 脈沖響應(yīng)分析

在實(shí)際應(yīng)用中，由于VAR模型是一種非理論性的模型，因此在分析VAR模型時(shí)，往往不分析一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響如何，而是分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說(shuō)模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，這種分析方法稱(chēng)為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法(impulse response function，IRF)。經(jīng)檢驗(yàn)該VAR模型是平穩(wěn)的，所以可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析3。脈沖響應(yīng)函數(shù)如下：

圖4 LINDEX對(duì)LCNYUSD的誤差擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)（VAR01）

圖5 LINDEX對(duì)LCNYUSD的誤差擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)（VAR02）

圖5和6代表了創(chuàng)業(yè)板指數(shù)對(duì)人民幣兌美元中間價(jià)誤差擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)，圖中橫坐標(biāo)代表滯后期（天數(shù)），縱坐標(biāo)代表創(chuàng)業(yè)板指受人民幣匯率沖擊的反應(yīng)程度，實(shí)線代表實(shí)際響應(yīng)程度，虛線代表2倍標(biāo)準(zhǔn)差。由結(jié)果可以看出：（1）在第一階段（2010年6月1日-2012年12月3日）時(shí)，在第1期，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的對(duì)沖擊的響應(yīng)為0.0025，第72期的時(shí)候正響應(yīng)達(dá)到最大值0.81%，此后響應(yīng)逐步減小，到第1000期時(shí)約減至0。（2）在第二階段（2012年12月4日-2016年12月23日）時(shí)，對(duì)人民幣兌美元中間價(jià)誤差擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，在第1期，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的對(duì)沖擊的響應(yīng)為0，隨后創(chuàng)業(yè)板指數(shù)產(chǎn)生一個(gè)反向響應(yīng)，且反向響應(yīng)程度逐步擴(kuò)大到-0.9%，500期之后有收緊趨勢(shì)，但是長(zhǎng)期的影響仍然較大。

2.6 方差分解

圖6 LINDEX的方差分解結(jié)果（VAR01）

圖7 LINDEX的方差分解結(jié)果（VAR02）

脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了VAR模型中，某個(gè)變量誤差項(xiàng)的沖擊對(duì)所有變量的影響，但是不能反映出該沖擊對(duì)模型影響的重要程度，而方差分解描述了每個(gè)結(jié)構(gòu)性沖擊對(duì)VAR系統(tǒng)整體所有變量影響的貢獻(xiàn)率，可以反映出不同沖擊對(duì)模型影響的重要程度，對(duì)該VAR模型進(jìn)行方差分解，結(jié)果如圖8和圖9。圖8為VAR01方程中，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率方差分解的結(jié)果，其中橫坐標(biāo)表示滯后期，縱坐標(biāo)表示該模型中人民幣兌美元中間價(jià)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)方差分解的貢獻(xiàn)率，單位是百分?jǐn)?shù)。由結(jié)果可以看出，（1）在第一階段（2010年6月1日-2012年12月3日）時(shí)，人民幣兌美元中間價(jià)波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動(dòng)的貢獻(xiàn)率在第1期為0，在隨后有上升趨勢(shì)，在第430期左右時(shí)上升到36%，此后保持相近的水平。（2）在第二階段（2012年12月4日-2016年12月23日）時(shí)，人民幣兌美元中間價(jià)的波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動(dòng)的貢獻(xiàn)率在第1期為0，隨后貢獻(xiàn)率有上升趨勢(shì)，在第755期左右時(shí)上升到41%，此后保持相近的水平?？傮w來(lái)看，人民幣匯率的波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動(dòng)的整體貢獻(xiàn)率較高。

3 結(jié)束語(yǔ)

（1）人民幣匯率波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)有一定的影響，在不同的時(shí)期有不同的關(guān)系：

在第一階段（2010年6月1日-2012年12月3日），人民幣兌美元中間價(jià)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)存在著同期的正影響。也就是說(shuō)，當(dāng)人民幣兌美元中間價(jià)下降時(shí)（人民幣升值），創(chuàng)業(yè)板指數(shù)也在下降。

原因可能是：當(dāng)時(shí)的市場(chǎng)開(kāi)放程度不夠，當(dāng)匯率下降（人民幣升值）時(shí)，國(guó)內(nèi)貨幣的實(shí)際購(gòu)買(mǎi)力下降，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)消費(fèi)者對(duì)國(guó)內(nèi)商品的需求量減少，從而企業(yè)銷(xiāo)量減少，利潤(rùn)下降，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)下跌。

在第二階段（2012年12月4日至2016年12月23日），人民幣兌美元中間價(jià)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)存在同期的負(fù)影響。也就是說(shuō)，當(dāng)人民幣兌美元中間價(jià)下降時(shí)（人民幣升值），創(chuàng)業(yè)板指數(shù)在上升。

原因可能是：

①2012年—2015年，增強(qiáng)對(duì)外開(kāi)放力度，當(dāng)人民幣升值時(shí)，國(guó)內(nèi)外對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)持有較良好的信心，并寬松政策吸引外商直接投資，促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)積極發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)股價(jià)增長(zhǎng)；

②2015年—2016年，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境壓力較大，人民幣持續(xù)貶值，會(huì)導(dǎo)致投資者對(duì)人民幣貶值的預(yù)期增強(qiáng)，促使投資者選擇全球化資產(chǎn)配置，從而資本大量流出股市；另外，以企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)為出發(fā)點(diǎn)，在創(chuàng)業(yè)板上市的公司，多為從事高新技術(shù)行業(yè)，具有較高的成長(zhǎng)性，但往往成立時(shí)間較短、規(guī)模較小，公司的股價(jià)對(duì)資本流動(dòng)和市場(chǎng)預(yù)期敏感，因此創(chuàng)業(yè)板指數(shù)短期內(nèi)下跌能夠得到合理解釋。

（2）第一階段（2010年6月1日-2012年12月3日）人民幣匯率波動(dòng)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)變化之間不存在協(xié)整關(guān)系，第二階段（2012年12月4日至2016年12月23日）人民幣匯率波動(dòng)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)變化之間存在協(xié)整關(guān)系。

（3）人民幣匯率的波動(dòng)性對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的收益率影響周期較長(zhǎng)，長(zhǎng)期而言，人民幣匯率的波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)變化的貢獻(xiàn)率較大。

注釋:

1 本文選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)采取的是直接標(biāo)價(jià)法，即1美元折合多少人民幣。

2 王兆瑞 《人民幣匯率波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)影響的實(shí)證分析》

3 高鐵梅《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?！?/p>

[1]馮常生.人民幣匯率波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市的影響——基于計(jì)量模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].2012(8):97-101

[2]方小龍.人民幣對(duì)美元匯率與中國(guó)主板、創(chuàng)業(yè)板股價(jià)變動(dòng)相關(guān)性研究[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.

[3]王歡.匯改后我國(guó)人民幣匯率與股指關(guān)系實(shí)證研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2011,23(17):138-139.

[4]王天昊.股票價(jià)格與匯率的非線性因果關(guān)系研究[D].吉林大學(xué),2014.

[5]許均華,李啟亞.宏觀政策對(duì)我國(guó)股市影響的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001(9):12-21.

[6]熊正德,文慧,正軍.匯率與聯(lián)動(dòng)股指關(guān)系:基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)板塊的實(shí)證[J].系統(tǒng)工程,2015(7):73-79.

[7]袁冬梅,劉建江.本幣升值影響股票市場(chǎng)的理論與實(shí)證研究[J].長(zhǎng)沙理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2006(4):62-66

[8]張之的.人民幣匯率波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市影響的實(shí)證分析[J].金融理論與實(shí)踐,2016(4):72-74.

[9]張兆瑞,方壯志.人民幣匯率波動(dòng)對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)影響的實(shí)證分析[J].證券市場(chǎng).2016(04):68-71

[10]陳燈塔.應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué):EViews高級(jí)講義[M].北京大學(xué)出版社,2012.

[11]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社,2009.

[12]谷宇.匯率制度演講背景下人民幣匯率波動(dòng)成因及波動(dòng)效應(yīng)研究(大連理工[M].經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2013.

[13]Rudiger Dornbusch,Stanley Fischer Exchange Rates and the Current Account [J].The American Economic Review,1980.Vol.70,No.5:960-971.

[14]Branson W H.A Model of Exchange-Rate Determination with Policy Reaction:Evidence From Monthly Data [J].Social Science Electronic Publishing,1983.

An Empirical Analysis of the Impact of RMB Exchange Rate on China 's Growth Enterprise Market Index

YANG Liu*
(School of Business,Shanghai Normal University,Shanghai,200234,China)

This paper studies the impact of RMB exchange rate fluctuation on China's GEM index,and divides the data into two time periods (the first stage:June 1,2010 - December 3,2012; the second stage:December 20124,December 23,2016),the introduction of VAR model,proved in the first stage,the RMB exchange rate and the GEM index between the same period is positive,there is no cointegration relationship between the two; the second stage ,The coherence of the two is negative,and there is a cointegration relationship.Through the analysis of impulse response and variance,it is concluded that the fluctuation of RMB exchange rate has a significant effect on the GEM index.Finally,the conclusion is explained reasonably.

RMB exchange rate; GEM index; VAR model; capital outflow

F832.5

A

1672-9129(2017)04-0158-06

楊柳.關(guān)于人民幣匯率對(duì)中國(guó)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)影響的實(shí)證分析[J].數(shù)碼設(shè)計(jì),2017,6(4):158-163.

Cite：YANG Liu.An Empirical Analysis of the Impact of RMB Exchange Rate on China 's Growth Enterprise Market Index [J].Peak Data Science,2017,6(4):158-163.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.04.041