全球流動(dòng)性沖擊對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)的影響研究

王濤 趙晶 姜偉

摘 要：本文基于1999—2016年相關(guān)變量的月度數(shù)據(jù)，借助非線性的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR），描繪了具備非線性、時(shí)變性特征的全球流動(dòng)性在不同區(qū)制狀態(tài)下（全球流動(dòng)性水平低速增長(zhǎng)、混合波動(dòng)增長(zhǎng)、高速增長(zhǎng)）對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)的影響，考察了在不同區(qū)制下全球流動(dòng)性沖擊對(duì)我國(guó)股市的傳導(dǎo)渠道，并提出了應(yīng)對(duì)沖擊實(shí)現(xiàn)高效率流動(dòng)性管理的相關(guān)建議。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明：全球流動(dòng)性沖擊通過(guò)三條渠道共同發(fā)揮作用傳遞到我國(guó)的股票市場(chǎng)，其中資本渠道與貿(mào)易渠道占有相對(duì)主導(dǎo)地位。在我國(guó)短期內(nèi)仍實(shí)行資本管制的情況下，利率渠道并未成為傳遞或放大全球流動(dòng)性沖擊對(duì)我國(guó)股市產(chǎn)生影響的主要渠道。短期來(lái)看，資本管制是應(yīng)對(duì)沖擊的有效手段。但從長(zhǎng)期來(lái)看，應(yīng)從積極、持續(xù)推進(jìn)匯率制度改革與人民幣國(guó)際化進(jìn)程，保證財(cái)政政策與貨幣政策的獨(dú)立性與靈活性等方面入手，同時(shí)也應(yīng)注意協(xié)調(diào)好人民幣國(guó)際地位的提高、資本管制的放開、靈活的匯率制度之間的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：全球流動(dòng)性；馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型；股市波動(dòng)

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2018）05-0003-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.05.001

一、引言

21世紀(jì)以來(lái)，全球流動(dòng)性呈現(xiàn)出非線性、時(shí)變性的特征，全球范圍內(nèi)主要經(jīng)濟(jì)體均表現(xiàn)為流動(dòng)性顯著過(guò)剩的狀態(tài)。之后由美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)的全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)和隨之產(chǎn)生的歐元區(qū)主權(quán)債務(wù)危機(jī)，使得各國(guó)逐漸步入經(jīng)濟(jì)衰退階段，全球范圍內(nèi)出現(xiàn)流動(dòng)性枯竭的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致各國(guó)的金融市場(chǎng)失靈。歐美各國(guó)為盡快走出危機(jī)紛紛采取量化寬松等釋放流動(dòng)性的政策。國(guó)際金融市場(chǎng)的高度關(guān)聯(lián)，加速了以美元為代表的過(guò)剩流動(dòng)性向世界范圍內(nèi)的溢出效應(yīng)，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好轉(zhuǎn)的同時(shí)又凸顯流動(dòng)性過(guò)剩問(wèn)題。2014年10月美國(guó)宣布正式退出QE也再一次帶來(lái)全球流動(dòng)性問(wèn)題。全球流動(dòng)性非線性、時(shí)變性的特征是21世紀(jì)國(guó)際金融市場(chǎng)動(dòng)蕩的深刻原因，構(gòu)成了全球流動(dòng)性概念產(chǎn)生及演化的背景（何知仁和潘英麗，2016）。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化的發(fā)展，各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的金融市場(chǎng)之間相互聯(lián)系、相互影響的程度不斷深化，新興市場(chǎng)受全球流動(dòng)性沖擊的影響，被動(dòng)地成為全球流動(dòng)性的接受者。中國(guó)的外匯市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)、資本市場(chǎng)等均出現(xiàn)不穩(wěn)定的失衡現(xiàn)象，這些現(xiàn)象的出現(xiàn)雖是多種復(fù)雜因素綜合作用的結(jié)果，但全球流動(dòng)性的沖擊在其中的影響不容忽視。傳統(tǒng)的線性計(jì)量方法無(wú)法全面刻畫出全球流動(dòng)性沖擊的非線性、時(shí)變性特征。面對(duì)全球流動(dòng)性沖擊，國(guó)內(nèi)的各項(xiàng)政策如何與之相協(xié)調(diào)成為我國(guó)面臨的新課題，同時(shí)妥善應(yīng)對(duì)流動(dòng)性沖擊也為中國(guó)能否進(jìn)一步參與國(guó)際金融治理提供了良好的機(jī)會(huì)（高海紅，2012）。高效率的流動(dòng)性管理由此成為事前有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、事后有效救助金融崩潰的根本手段（陸磊和楊駿，2016）。因此，使用適當(dāng)?shù)姆蔷€性模型來(lái)刻畫全球流動(dòng)性沖擊的非線性與時(shí)變性，并研究其對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)渠道是目前亟待解決的問(wèn)題。

二、文獻(xiàn)綜述

全球流動(dòng)性的內(nèi)涵隨著時(shí)間不斷演變。在布雷頓森林體系中，將各國(guó)政府和國(guó)際金融機(jī)構(gòu)持有的黃金和美元儲(chǔ)備資產(chǎn)定義為全球流動(dòng)性。隨著布雷頓森林體系的瓦解、經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展以及金融創(chuàng)新的不斷出現(xiàn)，資本跨境流動(dòng)的新形式也層出不窮，全球流動(dòng)性的含義也在不斷更新發(fā)展（高海紅，2012）。也有學(xué)者認(rèn)為全球流動(dòng)性包括宏觀層面的國(guó)際貨幣投放量和微觀層面的國(guó)際市場(chǎng)吸納能力，并根據(jù)貨幣統(tǒng)計(jì)口徑的差異將宏觀層面的國(guó)際流動(dòng)性進(jìn)一步細(xì)分為狹義貨幣和廣義貨幣衡量的國(guó)際流動(dòng)性（張會(huì)清和王劍，2011）。

對(duì)全球流動(dòng)性的具體衡量主要有兩種國(guó)際認(rèn)可的算法：一種是國(guó)際貨幣基金組織按照特定的匯率將各個(gè)國(guó)家以本幣表示的貨幣供給數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一貨幣（如歐元或美元）表示的貨幣數(shù)據(jù)，再以各個(gè)國(guó)家的GDP規(guī)模占全球GDP總和的比重作為相應(yīng)的權(quán)重，然后對(duì)各國(guó)貨幣供給量的絕對(duì)數(shù)值進(jìn)行加總（IMF，2010）。此種方法已得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛使用。另一種是IMF專家提出的以美國(guó)基礎(chǔ)貨幣加上其他世界主要國(guó)家外匯儲(chǔ)備來(lái)刻畫全球流動(dòng)性水平（Darius和Radde，2010）。也有學(xué)者用其他標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量全球流動(dòng)性，如通過(guò)選取的發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家構(gòu)建“全球基礎(chǔ)貨幣”與“全球名義GDP”來(lái)刻畫全球流動(dòng)性，通過(guò)計(jì)算全球基礎(chǔ)貨幣與全球名義GDP增長(zhǎng)率之間的差異和兩個(gè)變量的比值來(lái)刻畫全球范圍的過(guò)剩流動(dòng)性的總體水平（Brana、Djibenou和Prat，2012）。還有學(xué)者用美國(guó)、英國(guó)、日本、歐元區(qū)的廣義貨幣增長(zhǎng)率來(lái)定義全球流動(dòng)性（Sun，2015）。

但不可忽視的是，國(guó)際貨幣體系正在發(fā)生變革，且正在向多極化的方向發(fā)展。與此同時(shí)，自全球金融危機(jī)以來(lái)，人民幣國(guó)際化的步伐也正日益加快（范小云和陳雷，2015）。人民幣已成為全球第三大貿(mào)易融資貨幣、第五大支付貨幣和第六大外匯交易貨幣，并于2016年被國(guó)際貨幣基金組織納入特別提款權(quán)（SDR）貨幣籃子。作為全球流動(dòng)性的補(bǔ)充，人民幣國(guó)際化有利于維護(hù)新興經(jīng)濟(jì)體金融穩(wěn)定（姚余棟，2016），補(bǔ)充全球貿(mào)易投資對(duì)流動(dòng)性的需求。這既是應(yīng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)低增長(zhǎng)的需要，也有助于維護(hù)國(guó)際貨幣體系穩(wěn)定（姚余棟，2015）。增強(qiáng)人民幣的流動(dòng)性將是推進(jìn)人民幣國(guó)際化的突破口。

目前對(duì)全球流動(dòng)性沖擊的研究仍有值得深入挖掘的空間，比如多數(shù)全球流動(dòng)性沖擊的研究中并未提及人民幣在其中發(fā)揮的作用與影響。隨著國(guó)際貨幣體系多極化的趨勢(shì)，人民幣國(guó)際化的進(jìn)程也在不斷推進(jìn)，人民幣在全球流動(dòng)性中的影響值得進(jìn)行深入研究。

同時(shí)，隨著全球金融市場(chǎng)的不斷完善，各國(guó)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益緊密。尤其金融危機(jī)爆發(fā)后，全球范圍內(nèi)形成了多個(gè)國(guó)際貨幣互換網(wǎng)絡(luò)（張明，2012），這種多重流動(dòng)性的創(chuàng)造必然帶來(lái)流動(dòng)性的跨國(guó)溢出效應(yīng)（趙愛(ài)清和楊五洲，2009），在此背景下國(guó)內(nèi)外學(xué)者將研究視角著重于全球流動(dòng)性對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生的影響。

張會(huì)清和王劍（2011）通過(guò)實(shí)證研究，認(rèn)為全球流動(dòng)性擴(kuò)張的外部沖擊一方面因貨幣擴(kuò)張的“溢出效應(yīng)”帶動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，但同時(shí)也間接引發(fā)了輸入型通脹。有國(guó)外學(xué)者研究全球流動(dòng)性對(duì)新興經(jīng)濟(jì)體的影響。如Brana等（2012）研究發(fā)現(xiàn)全球范圍內(nèi)過(guò)剩的流動(dòng)性對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家的產(chǎn)出和價(jià)格水平有溢出效應(yīng)。這些國(guó)家的GDP和CPI都有明顯上升，然而全球流動(dòng)性沖擊與股票價(jià)格、房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系則相對(duì)較弱。Feyen等（2015）分析發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性對(duì)新興經(jīng)濟(jì)體和發(fā)展中國(guó)家發(fā)行的主權(quán)債和個(gè)人債有重要影響。Beckmann等（2014）研究全球流動(dòng)性（貨幣政策）對(duì)商品價(jià)格的驅(qū)動(dòng)作用發(fā)現(xiàn)，應(yīng)對(duì)流動(dòng)性沖擊時(shí)商品價(jià)格比居民消費(fèi)價(jià)格更快做出反應(yīng)，印證了超調(diào)的假設(shè)。Tao Sun（2015）分析全球流動(dòng)性對(duì)東南亞國(guó)家聯(lián)盟5國(guó)的金融格局和金融穩(wěn)定的影響，發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性的傳導(dǎo)和金融格局的改變會(huì)導(dǎo)致5國(guó)金融不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)。余振等（2015）認(rèn)為美國(guó)退出QE在對(duì)自身金融市場(chǎng)產(chǎn)生影響的同時(shí)，也通過(guò)國(guó)際傳導(dǎo)機(jī)制影響我國(guó)的金融市場(chǎng)，股票市場(chǎng)在短期內(nèi)將受到較大的負(fù)面沖擊，但長(zhǎng)期負(fù)面影響將趨于消失。

綜上可知，已有全球流動(dòng)性相關(guān)的研究文獻(xiàn)多研究全球流動(dòng)性變動(dòng)導(dǎo)致的外部沖擊對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家的影響。側(cè)重全球流動(dòng)性沖擊對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)影響的研究則相對(duì)較少，對(duì)影響的渠道和機(jī)理也缺乏足夠的認(rèn)識(shí)。因此在廣度和深度上都有進(jìn)一步研究的價(jià)值。

不難發(fā)現(xiàn)，全球流動(dòng)性非線性、時(shí)變性的內(nèi)在特征決定了其通過(guò)多種渠道的相互作用來(lái)最終影響一國(guó)的經(jīng)濟(jì)變量，綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)，主要的傳遞渠道可分為以下幾種：

利率渠道：由利率決定理論可知，貨幣流動(dòng)性的增加使得利率水平進(jìn)一步下降，其中存款利率和貨幣市場(chǎng)利率可較好地反映出一國(guó)投資收益狀況以及流動(dòng)性水平的波動(dòng)。全球流動(dòng)性水平的變化如美國(guó)貨幣政策的變動(dòng)，通過(guò)利率渠道對(duì)中國(guó)的價(jià)格體系形成顯著且持續(xù)的正向溢出（邢天才和田蕊，2011）。

資本渠道：全球流動(dòng)性過(guò)剩引起大量外資流入我國(guó)，加上我國(guó)的貿(mào)易順差，因此國(guó)際資本流入轉(zhuǎn)化為大量的外匯儲(chǔ)備。由于匯率彈性的不足，形成基礎(chǔ)貨幣投放中外匯占款的大量增加，再加上央行對(duì)沖的不完全，最終儲(chǔ)備的增加使央行創(chuàng)造出更多的基礎(chǔ)貨幣。全球流動(dòng)性轉(zhuǎn)化為國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上的流動(dòng)性，從而導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加，進(jìn)而提高國(guó)內(nèi)價(jià)格水平（歐陽(yáng)志剛和潛力，2015）。

貿(mào)易渠道：由于貿(mào)易流動(dòng)，全球流動(dòng)性擴(kuò)張通過(guò)擴(kuò)大出口帶動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但值得注意的是，“溢出效應(yīng)”導(dǎo)致了國(guó)際大宗商品價(jià)格的上漲。通過(guò)大宗商品的進(jìn)口渠道，我國(guó)被動(dòng)接受了輸入型通貨膨脹的壓力。全球流動(dòng)性的沖擊對(duì)我國(guó)通貨膨脹形成非線性的傳導(dǎo)效應(yīng)（張會(huì)清和王劍，2011；歐陽(yáng)志剛和潛力，2015）。

債務(wù)渠道：流動(dòng)性沖擊的傳導(dǎo)也表現(xiàn)在債務(wù)總量及結(jié)構(gòu)失衡上，國(guó)際債務(wù)證券發(fā)行量出現(xiàn)快速增加（孫濤，2016）。如高負(fù)債國(guó)家的政府投資者和機(jī)構(gòu)投資者意識(shí)到危機(jī)國(guó)很可能無(wú)法清償債務(wù)時(shí)，為盡量減少損失、及時(shí)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，將賣出同樣高負(fù)債國(guó)家的債券，從而導(dǎo)致流動(dòng)性沖擊在國(guó)家之間的傳遞，這也是次貸危機(jī)引發(fā)歐洲債務(wù)危機(jī)的主要原因（葉青和韓立巖，2014）。

綜合國(guó)內(nèi)外理論研究，在已有對(duì)全球流動(dòng)性沖擊的刻畫上，人民幣的地位和作用普遍被忽視。隨著人民幣國(guó)際化進(jìn)程的推進(jìn)，研究人民幣在全球流動(dòng)性中的作用有著很大的價(jià)值。同時(shí)，全球流動(dòng)性的時(shí)變性、非線性等特征不適于用傳統(tǒng)的線性模型來(lái)捕捉，應(yīng)使用非線性模型來(lái)刻畫描述。為此，本文選用國(guó)際貨幣基金組織提出的方法并在此基礎(chǔ)上考慮人民幣的因素，借助非線性的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR）進(jìn)行實(shí)證分析，著重分析全球流動(dòng)性借助利率渠道、資本渠道、貿(mào)易渠道在不同區(qū)制下對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)的影響差異，為更好地應(yīng)對(duì)流動(dòng)性沖擊并進(jìn)行高效率的流動(dòng)性管理提出政策建議。

三、實(shí)證分析

（一）模型選擇與樣本數(shù)據(jù)

1. MS-VAR模型介紹。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型由不可觀察的潛在變量所決定，較適于研究經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的非線性動(dòng)態(tài)特征。它認(rèn)為可觀測(cè)的宏觀經(jīng)濟(jì)金融變量是由不可觀測(cè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)內(nèi)在機(jī)制變化所決定，即模型估計(jì)的參數(shù)將依據(jù)系統(tǒng)所處的不同狀態(tài)而產(chǎn)生變化，不同的狀態(tài)稱之為“區(qū)制”。目前已得到廣泛應(yīng)用的MS-VAR模型是在傳統(tǒng)的VAR模型中引入了馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換因素。具體區(qū)制數(shù)為m、滯后階數(shù)為p，用矩陣形式表示的MS（m）-VAR（p）模型具體為：

[yt=v（St）+A1（St）yt-1+…+AP（St）yt-p+ut]

[ut～I(xiàn)ID（0，St）]

其中，[St]代表模型所處的不同區(qū)制狀態(tài)；截距向量[v（St）]和向量系數(shù)矩陣[Ai（St）]隨著區(qū)制狀態(tài)的轉(zhuǎn)換而發(fā)生改變具有時(shí)變性，不再是固定取值，這也反映了模型的非線性特征；[yt]為選取的不同變量組成的縱向量，[yt-1到y(tǒng)t-p]為其滯后一階到p階的滯后向量；[St]服從離散狀態(tài)具有遍歷不可約特性的馬爾科夫隨機(jī)過(guò)程。

模型中轉(zhuǎn)換概率可定義為[pij=Pr（St+1=jSt=i）]。式中[j=1Mpij=1]，[?i，j∈1，2，…M]。模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

[p11p12…p1Mp21p22…p2M????pM1pM2…pMM]

其中[piM=1-pi1-…-piM-1]，[i=1，2…M]

針對(duì)MS-VAR模型的估計(jì)，根據(jù)假定均值、截距、系數(shù)、方差隨區(qū)制的變化而發(fā)生改變特性，可分別得到MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR模型，以及各種特定形式的組合模型如MSIH-VAR（僅截距和方差可變）。估計(jì)過(guò)程主要基于極大似然估計(jì)的EM算法。其中每次的迭代過(guò)程包括兩步：第一步稱為E步驟，估計(jì)未知參數(shù)的期望值，給出當(dāng)前的參數(shù)估計(jì)；第二步為M步驟，在最大化數(shù)據(jù)的似然性基礎(chǔ)上計(jì)算參數(shù)值。這兩個(gè)步驟不斷交替計(jì)算，經(jīng)過(guò)有限次迭代后，該模型最終得到不同區(qū)制狀態(tài)下的參數(shù)極大似然估計(jì)值、區(qū)制狀態(tài)概率矩陣、各區(qū)制特征等結(jié)果。

2. 變量與樣本的選取?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性與準(zhǔn)確性，本文的樣本為1999年1月到2016年5月①的月度數(shù)據(jù)，包含的變量有全球流動(dòng)性水平、外匯儲(chǔ)備、銀行間7天同業(yè)拆借利率、出口額、上證指數(shù)，涵蓋了傳導(dǎo)渠道中的利率渠道、資本渠道、貿(mào)易渠道。對(duì)考慮到我國(guó)的實(shí)際國(guó)情以及缺少月度數(shù)據(jù)，不做實(shí)證分析。

全球流動(dòng)性水平不同的國(guó)家和地區(qū)的廣義貨幣代表指標(biāo)有所不同，本文參考Belke、Bordon和 Hendricks（2010）的選取標(biāo)準(zhǔn)以及考慮我國(guó)的實(shí)際情況，最終選用的各國(guó)貨幣供應(yīng)量為美國(guó)M2、歐元區(qū)M3、日本M2、英國(guó)M4、加拿大M3、中國(guó)M2，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自IMF官方網(wǎng)站。為了計(jì)算全球流動(dòng)性水平，我們選用由IMF（2010）提出已得到廣泛使用的絕對(duì)數(shù)加總法，即將不同國(guó)家和地區(qū)的以本幣表示的貨幣發(fā)行數(shù)據(jù)按照特定匯率轉(zhuǎn)換成相同比重表示的貨幣數(shù)據(jù)。本文選取美元作為最終的計(jì)價(jià)單位，再以各個(gè)國(guó)家GDP占“全球”GDP的比重作為權(quán)重。其中GDP由于只有季度數(shù)據(jù)，本文采用常用的Quadratic-match average方法將各國(guó)GDP季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為月度數(shù)據(jù)。同時(shí)，貨幣發(fā)行量和GDP數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)X12-ARIMA的季節(jié)調(diào)整，全球流動(dòng)性水平用GL表示。

全球流動(dòng)性水平變動(dòng)的表現(xiàn)之一是外匯儲(chǔ)備的波動(dòng)。外匯儲(chǔ)備的增加導(dǎo)致國(guó)內(nèi)宏觀層面的流動(dòng)性增加，增加了股票市場(chǎng)價(jià)格形成泡沫的風(fēng)險(xiǎn)。因此選用外匯儲(chǔ)備作為變量之一，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家外匯管理局官方網(wǎng)站以及萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)，在文中用Reserve表示該變量。

當(dāng)前我國(guó)并未完全實(shí)現(xiàn)各個(gè)層次利率的市場(chǎng)化。由于我國(guó)的同業(yè)拆借市場(chǎng)發(fā)展迅速，銀行間7天同業(yè)拆借利率是我國(guó)市場(chǎng)化程度較高的利率指標(biāo)。變動(dòng)敏感的銀行間7日同業(yè)拆借利率較大程度上可作為市場(chǎng)利率的參照依據(jù)，因此選用7天同業(yè)拆借加權(quán)平均利率來(lái)刻畫我國(guó)市場(chǎng)利率的變動(dòng)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行官方網(wǎng)站，在文中用Rate表示。

對(duì)外貿(mào)易渠道可能是全球流動(dòng)性沖擊的首要傳導(dǎo)路徑（張會(huì)清和王劍，2011），因此選用出口總值作為變量之一，并將該變量采用X12-ARIMA方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站，用Export表示。

為較完整地反映股價(jià)的變動(dòng)，股票市場(chǎng)選用規(guī)模和市值都大于深圳股票市場(chǎng)的上海股票市場(chǎng)，采用上證綜指月度收盤價(jià)來(lái)代表我國(guó)股票市場(chǎng)的整體價(jià)格水平。數(shù)據(jù)來(lái)源于搜狐證券，用Stock表示。

（二）相關(guān)檢驗(yàn)與MS-VAR模型的最優(yōu)形式

1. 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為使模型更加精準(zhǔn)，需對(duì)使用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。將數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)可弱化數(shù)據(jù)的劇烈波動(dòng)，同時(shí)有利于消除原時(shí)間序列的異方差現(xiàn)象。本文使用已得到廣泛應(yīng)用的ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1：相關(guān)變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

[變量 t-Statistic 1% level 5% level 10% level 結(jié)論 LNGL 7.782963 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) LNReserve 2.267976 -2.576291 -1.942383 -1.615669 不平穩(wěn) LNRate -1.450817 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) LNExport 4.227658 -2.576236 -1.942376 -1.615674 不平穩(wěn) LNStock 0.693597 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) DLNGL -5.100108 -2.576291 -1.942383 -1.615669 平穩(wěn) DLNReserve -2.603548 -2.576291 -1.942383 -1.615669 平穩(wěn) DLNRate -16.90780 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) DLNExport -22.45750 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) DLNStock -12.69871 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) ]

注：LNGL表示對(duì)全球流動(dòng)性水平變量對(duì)數(shù)化的結(jié)果，DLNGL表示在對(duì)數(shù)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行差分處理，含義表示全球流動(dòng)性的增長(zhǎng)率，其余變量的含義與此相同。

經(jīng)檢驗(yàn)可知，對(duì)數(shù)化后的全球流動(dòng)性水平、外匯儲(chǔ)備、銀行7天同業(yè)拆借利率、出口額、上證指數(shù)的水平值接受原假設(shè)，數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。將數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后的結(jié)果顯示在1%的水平下都小于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，差分后的變量不存在單位根，數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

2. 最優(yōu)MS-VAR模型形式的確定。MS-VAR模型是將馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型與傳統(tǒng)的VAR模型有效結(jié)合起來(lái)，根據(jù)假定均值、截距、系數(shù)、方差隨區(qū)制的變化而不同，可得到MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR。同理，也可得到截距和方差隨著區(qū)制變化的MSIH-VAR模型等。與傳統(tǒng)的VAR模型一樣，MS-VAR模型也需要設(shè)定最優(yōu)的滯后階數(shù)?？紤]普遍使用且具有重要作用的FPE（最小最終預(yù)測(cè)誤差）準(zhǔn)則（王曉楓，2013）和AIC（赤池）準(zhǔn)則，本文的滯后期最終選擇2階。此外，仍需要確定模型的最優(yōu)區(qū)制數(shù)，以及在不同區(qū)制數(shù)下與不同模型嘗試進(jìn)行組合，根據(jù)多種準(zhǔn)則確定模型的最優(yōu)形式。由于篇幅限制，表2僅列出線性系統(tǒng)與部分非線性系統(tǒng)下的LL、AIC、HQ、SC指標(biāo)數(shù)值。

橫向比較后可知，非線性模型在四種判定準(zhǔn)則下優(yōu)于傳統(tǒng)的線性模型，且在非線性模型內(nèi)部多種模型中，MSIH模型具有明顯優(yōu)勢(shì)。經(jīng)過(guò)區(qū)制數(shù)的選擇，最終確定在LL、AIC、HQ、SC規(guī)則下擬合效果最優(yōu)的MSIH（3）-VAR（2）模型，即模型設(shè)定存在3個(gè)區(qū)制、滯后階數(shù)為2階，且截距和方差隨著區(qū)制的轉(zhuǎn)換而發(fā)生變化。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

借助GiveWin2軟件中的OX模塊，并結(jié)合Krolzig專門針對(duì)OX的MSVAR軟件包，采用Hamilton的期望最大化（EM）算法對(duì)參數(shù)采取迭代最大似然的估計(jì)手段，對(duì)MSIH（3）-VAR（2）模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)估計(jì)結(jié)果中的截距項(xiàng)、標(biāo)準(zhǔn)差情況，可對(duì)3個(gè)區(qū)制的劃分具體做如下解釋。在區(qū)制1情況下，全球流動(dòng)性水平整體表現(xiàn)較為平穩(wěn)，變化幅度較小，沖擊較小，此種區(qū)制狀態(tài)下股票市場(chǎng)波動(dòng)也較小。相反在區(qū)制3情況下全球流動(dòng)性水平表現(xiàn)得較為活躍，增長(zhǎng)達(dá)到最大狀態(tài)，此種情況下對(duì)應(yīng)的利率水平也處于變動(dòng)最大狀態(tài)，同時(shí)股票市場(chǎng)處于波動(dòng)較大的膨脹期。在區(qū)制2情況下則是大多處于區(qū)制1與區(qū)制3之間的一種混合波動(dòng)的狀態(tài)。

表4給出了三個(gè)區(qū)制的轉(zhuǎn)換概率以及各個(gè)區(qū)制的樣本數(shù)、概率和持續(xù)期。當(dāng)系統(tǒng)處于區(qū)制1時(shí)，維持自身穩(wěn)定的概率為50.5%，此時(shí)由區(qū)制1轉(zhuǎn)換進(jìn)入?yún)^(qū)制2和3的概率分別為20.35%和29.16%；系統(tǒng)維持在區(qū)制2的概率為89.92%，轉(zhuǎn)移到區(qū)制1和3的概率分別為6.32%和3.76%；系統(tǒng)維持在區(qū)制3的概率為44.74%，轉(zhuǎn)換進(jìn)入?yún)^(qū)制1和2的概率分別為24.73%和30.53%。從概率轉(zhuǎn)移矩陣可看出，處于中間波動(dòng)狀態(tài)的區(qū)制2具有較好的穩(wěn)定性，不易向其他兩個(gè)區(qū)制轉(zhuǎn)移。相比之下，區(qū)制1和區(qū)制3維持自身穩(wěn)定性的能力相對(duì)較弱，區(qū)制1更易進(jìn)入市場(chǎng)波動(dòng)較大的區(qū)制3，而不是處于中間狀態(tài)的區(qū)制2。但與區(qū)制1的狀況不同，處于市場(chǎng)活躍狀態(tài)的區(qū)制3更易進(jìn)入?yún)^(qū)制2而不是處于低迷市場(chǎng)狀態(tài)的區(qū)制1，說(shuō)明市場(chǎng)處于波動(dòng)較大的狀態(tài)時(shí)不易突然進(jìn)入波動(dòng)較小的“冷靜”狀態(tài)，而是易通過(guò)區(qū)制2實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的緩沖與過(guò)渡。綜上可以發(fā)現(xiàn)，三種區(qū)制之間的轉(zhuǎn)移概率存在著非對(duì)稱性的特點(diǎn)。

分析各區(qū)制特征可以發(fā)現(xiàn)，位于區(qū)制1的樣本數(shù)為33.2個(gè)，處于區(qū)制1狀態(tài)的概率為15.65%，且平均持續(xù)期為2.02個(gè)月；位于區(qū)制2的樣本數(shù)為145個(gè)，占據(jù)總體數(shù)量的71.26%，在該狀態(tài)下的持續(xù)期為9.92個(gè)月；位于區(qū)制3的樣本數(shù)為27.7個(gè)，位于該區(qū)制的概率為13.1%，且平均持續(xù)期為1.81個(gè)月。

圖1反映了每個(gè)樣本點(diǎn)在不同區(qū)制下的濾波概率（filtered probability）、平滑概率（smoothed probability）、預(yù)測(cè)概率（predicted probability）曲線。表5展示了詳細(xì)的區(qū)制劃分時(shí)間段及其概率。由此可看出，2000年之前受東南亞金融危機(jī)的影響，市場(chǎng)整體包括我國(guó)股票市場(chǎng)也處于波動(dòng)性較大的區(qū)制3狀態(tài)；之后一直到2006年之前，市場(chǎng)中有較多的時(shí)間段處于混合波動(dòng)的區(qū)制2中；2006年之后，微觀視角由于我國(guó)股權(quán)分置改革的全面鋪開，市場(chǎng)化的激勵(lì)與約束機(jī)制的正面效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，股票市場(chǎng)的活躍程度明顯增加；2008—2012年階段，受全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，市場(chǎng)整體呈現(xiàn)出在不同區(qū)制間來(lái)回轉(zhuǎn)換的震蕩狀態(tài)；之后這種情況逐步有所好轉(zhuǎn)，同時(shí)我國(guó)股票在2015年前后出現(xiàn)過(guò)牛市現(xiàn)象，這也基本符合圖表中呈現(xiàn)的結(jié)果。

通過(guò)同期相關(guān)系數(shù)可描述不同區(qū)制階段下，不同變量之間的關(guān)聯(lián)性。從各變量之間的同期相關(guān)結(jié)果來(lái)看（見表6），在區(qū)制1全球流動(dòng)性水平較低、增長(zhǎng)速度較慢的狀態(tài)下，股票價(jià)格的收益率與全球流動(dòng)性水平的變動(dòng)有相對(duì)強(qiáng)的正相關(guān)性。即在流動(dòng)性水平較低的狀況下，股票市場(chǎng)可提供相對(duì)高的收益來(lái)彌補(bǔ)流動(dòng)性水平的不足，同時(shí)可看出全球流動(dòng)性對(duì)股市波動(dòng)有較直接的影響；在混合波動(dòng)的區(qū)制2狀態(tài)下，股票市場(chǎng)的收益率與全球流動(dòng)性增長(zhǎng)速度相關(guān)性有所減弱。此時(shí)股市收益率的變動(dòng)與我國(guó)外匯儲(chǔ)備變化的相關(guān)性最高，全球流動(dòng)性主要影響我國(guó)的外匯儲(chǔ)備，因此在區(qū)制2的狀態(tài)下全球流動(dòng)性沖擊主要通過(guò)資本渠道對(duì)我國(guó)股市產(chǎn)生影響；在市場(chǎng)整體波動(dòng)較大的區(qū)制3狀態(tài)下，股票收益率與全球流動(dòng)性增長(zhǎng)速度達(dá)到最強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性。同時(shí)可觀察到，此時(shí)全球流動(dòng)性與利率渠道、資本渠道、外貿(mào)渠道的相關(guān)性達(dá)到最大，說(shuō)明此時(shí)全球流動(dòng)性沖擊通過(guò)直接影響以及三條渠道共同發(fā)揮作用來(lái)傳遞到我國(guó)的股票市場(chǎng)。但從絕對(duì)值的大小水平來(lái)看，三條渠道中資本渠道與貿(mào)易渠道占有相對(duì)主導(dǎo)地位，利率渠道未成為放大流動(dòng)性沖擊的渠道可能與我國(guó)短期內(nèi)仍然實(shí)行資本管制有關(guān)，一定階段的資本管制會(huì)起到穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的作用。

從縱向的三個(gè)區(qū)制統(tǒng)計(jì)結(jié)果也可看出，外匯儲(chǔ)備增長(zhǎng)與全球流動(dòng)性水平之間呈逐漸加強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，且與其他變量相比，外匯儲(chǔ)備與全球流動(dòng)性水平的相關(guān)性最高，同時(shí)外匯儲(chǔ)備也與股票市場(chǎng)收益率保持相對(duì)穩(wěn)定的正向相關(guān)關(guān)系。因此，在3個(gè)不同區(qū)制狀態(tài)下，過(guò)剩的全球流動(dòng)性主要是通過(guò)以外匯儲(chǔ)備為代表的資本渠道進(jìn)行傳導(dǎo)并最終影響我國(guó)的股票市場(chǎng)。

四、結(jié)論與建議

本文借助非線性的MS-VAR模型，將全球流動(dòng)性狀態(tài)劃分為3個(gè)不同區(qū)制，考察不同區(qū)制波動(dòng)情況以及傳導(dǎo)渠道在不同區(qū)制下各自發(fā)揮的作用，得出以下結(jié)論：第一，全球流動(dòng)性水平的變化狀態(tài)劃分為三種，即波動(dòng)較小的平穩(wěn)狀態(tài)、波動(dòng)較大的活躍狀態(tài)、處于兩者之間的混合波動(dòng)狀態(tài)。各個(gè)區(qū)制的持續(xù)期分別為2.02個(gè)月、1.81個(gè)月、9.92個(gè)月，且觀察的樣本點(diǎn)有大量落于區(qū)制2中。第二，模型估計(jì)結(jié)果在不同區(qū)制下各不相同，這反映了變量間非線性、時(shí)變性的復(fù)雜關(guān)系。分區(qū)制來(lái)看，區(qū)制1狀態(tài)下全球流動(dòng)性對(duì)股市波動(dòng)有較為直接的影響作用，區(qū)制2則是資本渠道發(fā)揮了主要的傳導(dǎo)作用，區(qū)制3狀態(tài)下全球流動(dòng)性的沖擊主要通過(guò)資本渠道與貿(mào)易渠道，同時(shí)還有其直接對(duì)我國(guó)股市的作用來(lái)共同影響股票市場(chǎng)波動(dòng)。在我國(guó)短期內(nèi)仍實(shí)行資本管制的情況下，利率渠道并未成為傳遞或放大全球流動(dòng)性沖擊對(duì)我國(guó)股市產(chǎn)生影響的主要渠道。

明確股票價(jià)格波動(dòng)對(duì)全球流動(dòng)性沖擊的程度及反應(yīng)模式后，政策制定者可以此為依據(jù)，更好地應(yīng)對(duì)全球流動(dòng)性沖擊。在不同的時(shí)間段以及不同的區(qū)制狀態(tài)下進(jìn)行非對(duì)稱性的政策改變與調(diào)整，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效率的流動(dòng)性管理。為此，本文提出以下建議。

（一）在利率市場(chǎng)化與資本項(xiàng)目逐步開放的趨勢(shì)下，實(shí)現(xiàn)短期效果與長(zhǎng)期目標(biāo)的平衡

在短期內(nèi)可預(yù)見的未來(lái)，利率渠道所代表的資本管制仍然是我國(guó)應(yīng)對(duì)全球范圍內(nèi)流動(dòng)性沖擊的重要屏障。在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)政治等各方面條件尚未達(dá)到時(shí)，資本管制對(duì)增強(qiáng)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性有重要作用，應(yīng)斟酌好資本項(xiàng)目逐步自由化的次序和時(shí)間點(diǎn)的選擇。同時(shí)注意在未來(lái)利率市場(chǎng)化的趨勢(shì)下，應(yīng)防范利率渠道成為接受沖擊的新渠道。

（二）完善人民幣匯率形成機(jī)制，推進(jìn)匯率制度改革

外匯儲(chǔ)備代表的貿(mào)易渠道與出口額代表的貿(mào)易渠道在混合波動(dòng)與有大幅度波動(dòng)的區(qū)制狀態(tài)下，仍是作為我國(guó)受全球流動(dòng)性沖擊的主要渠道，因此靈活而富有彈性的匯率制度是我們應(yīng)逐步實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。同時(shí)推進(jìn)匯率制度改革、減少外匯占款的過(guò)程應(yīng)與國(guó)際貨幣體系改革協(xié)調(diào)統(tǒng)一，需要實(shí)現(xiàn)匯率制度改革與國(guó)際貨幣體系改革相互促進(jìn)。

（三）保證財(cái)政政策和貨幣政策的獨(dú)立性與靈活性

靈活、獨(dú)立的貨幣政策與財(cái)政政策是國(guó)內(nèi)流動(dòng)性在全球流動(dòng)性的沖擊下仍保持可控的基礎(chǔ)。但在國(guó)際金融市場(chǎng)動(dòng)蕩不安、經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇不確定性加劇的情況下，仍要注意加強(qiáng)雙邊或多邊合作交流，盡力平衡好政策獨(dú)立靈活與加強(qiáng)合作交流二者間的關(guān)系。

（四）推進(jìn)人民幣國(guó)際化，促進(jìn)國(guó)際貨幣體系改革

從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看，在人民幣已加入SDR的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極、穩(wěn)步地推進(jìn)人民幣國(guó)際化，積極參與區(qū)域乃至全球的貨幣事務(wù)，完成人民幣的角色升級(jí)，提高人民幣的國(guó)際地位。但值得注意的是，人民幣的國(guó)際化與匯率制度的彈性化需要逐步開放的資本賬戶，而在短期來(lái)看資本管制對(duì)穩(wěn)定國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)是不可或缺的。所以，如何協(xié)調(diào)好人民幣國(guó)際地位的提高、資本管制的放開、靈活的匯率制度之間在長(zhǎng)期內(nèi)的關(guān)系仍是在未來(lái)需要解決的問(wèn)題。

注：

①由于選取的變量種類多樣，國(guó)內(nèi)網(wǎng)站數(shù)據(jù)和國(guó)外網(wǎng)站數(shù)據(jù)的更新時(shí)間并不是同步的。此外指標(biāo)計(jì)算過(guò)程中同時(shí)涉及不同的變量，比如國(guó)外的GDP與匯率，但二者有的更新到了2017年，有的只到2016年，因此本文選擇1999—2016年是綜合考慮了所有變量可獲性的結(jié)果。

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Abstract：Based on the monthly data from 1999 to 2016，this paper constructs a Markov-Switching Vector Auto Regression model（MS-VAR）which can describe the impact of global liquidity with nonlinear and time-varying characteristics on China's stock market volatility in different regimes including increasing at low speed，moderate speed and high speed. This paper also captures the transmission channel of global liquidity in order to provide policy suggestions for managing liquidity more effectively. The results show that there are three main channels for global liquidity shock to pass into China's stock market including capital channel，trade channel and interest rate channel. And capital channel and trade channel play the leading role while interest rate channel is in the non-dominant position to transmit or amplify the impact of global liquidity shock because of capital control in the short term. Therefore，it's still an essential way to handle liquidity shock by capital control in the short term. But in the long run，the government should focus on promoting reform of the exchange rate regime and the process of RMB internationalization actively and continually and ensuring the independence and flexibility of fiscal policy and monetary policy. At the same time，it's also essential to coordinate the relationship among improving the international status of RMB，the liberalization of capital controls and flexible exchange rate regime .

Key Words：global liquidity，MS-VAR，stock market volatility

（責(zé)任編輯 孫 軍；校對(duì) SJ，GX）