不同類型人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險傳遞路徑研究

周先平，向古月，皮永娟

（中南財經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，湖北 武漢 430073）

一、問題的提出

隨著人民幣國際化和資本賬戶開放的推進，人民幣離岸金融市場發(fā)展迅速，外匯市場、銀行間同業(yè)拆借市場、債券市場和股票市場逐漸發(fā)展和完善，市場類型日趨豐富。

人民幣離岸外匯市場方面，離岸人民幣無本金交割遠期外匯市場（NDF）于1996年在新加坡、中國香港先后推出。香港財資市場公會在2011年6月27日正式推出美元兌人民幣（香港）即期匯率定盤價。截至2018年，9個國家或地區(qū)的10家交易所上市了人民幣期貨，其中，中國香港交易所、中國臺灣期貨交易所這2家交易所還上市了人民幣匯率期權(quán)①人民幣國際化穩(wěn)步推進：2018年離岸及跨境人民幣業(yè)務(wù)回顧［EB/OL］.（2018-11-20）.http://www.sohu.com/a/289871037_522914。。

人民幣離岸同業(yè)拆借市場方面，2012年1月3日，香港財資市場公會組織發(fā)布了香港銀行間人民幣同業(yè)拆借利率（CNH HIBOR）。目前，報價行有16家，包括農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、國家開發(fā)銀行以及工商銀行在香港的分支機構(gòu)。品種包括隔夜、1周、2周、1個月、2個月、3個月、6個月和12個月。

人民幣離岸債券市場方面，自2007年首只離岸人民幣債券發(fā)行以來，離岸債券發(fā)行量快速增長，其發(fā)行主體有財政部、美國公司以及內(nèi)地大型央企等。根據(jù)湯森路透國際金融評論（IRF）統(tǒng)計，2008—2014年香港人民幣債券發(fā)行量的同比增速分別為20%、33%、124%、186%、19.5%、12%、76.3%，2015—2016年發(fā)行量有所下降，但2016年依然超過1000億元人民幣。受離岸人民幣融資成本較高等客觀因素影響，2017年離岸市場共發(fā)行144只人民幣債券，總發(fā)行額為487.5億元，較上年下降61.19%。

人民幣離岸股票市場方面，在境外掛牌上市的境內(nèi)企業(yè)數(shù)量眾多。截至2018年4月15日，在香港上市的紅籌股達164家，國企H股達254家。

不同類型的在岸金融市場開放程度逐漸提高。2018年博鰲亞洲論壇期間，中國更是宣布了12項金融開放措施。在岸、離岸金融市場之間互聯(lián)互通機制的增加使得兩者之間的風(fēng)險關(guān)聯(lián)程度上升。防范化解金融風(fēng)險被列為三大攻堅戰(zhàn)之首，研究不同類型的人民幣離岸金融市場之間的風(fēng)險傳遞路徑有重要的現(xiàn)實意義，有助于厘清離岸人民幣金融市場的風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，促進離岸市場有序和健康發(fā)展，進而保持在岸市場的穩(wěn)定。

二、文獻綜述

關(guān)于離岸市場金融風(fēng)險的研究主要是討論在岸離岸外匯市場、在岸離岸貨幣市場、在岸離岸債券市場、境內(nèi)外股票市場等兩兩市場之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系。

（一）在岸、離岸外匯市場之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系

關(guān)于離岸市場與在岸市場的聯(lián)動關(guān)系，研究外匯市場（CNY、CNH、NDF）之間關(guān)系的居多。Izawa（2008）指出，使用NDF預(yù)測人民幣在岸即期匯率效果不好[1]。Colavecchio 等（2008）強調(diào)，亞洲其他貨幣NDF與人民幣NDF之間存在波動溢出效應(yīng)[2]。Ma等（2008）發(fā)現(xiàn)，離岸NDF與在岸匯率之間差異顯著[3]。Maziad 等（2012）認為，人民幣離岸、在岸市場之間存在波動溢出效應(yīng)[4]。Ding等（2014）指出，在岸、離岸即期匯率不存在均值溢出，但離岸NDF與在岸即期匯率之間存在均值溢出[5]。

黃學(xué)軍等（2006）發(fā)現(xiàn)，在岸即期外匯市場擁有信息優(yōu)勢[6]。李曉峰等（2008）、嚴(yán)敏等（2010）指出，NDF市場信息引導(dǎo)力量強于在岸即期和遠期市場[7-8]。王曦等（2009）認為，2007年下半年起境內(nèi)遠期市場對境外市場有價格引導(dǎo)作用[9]。周先平等（2013）研究了人民幣對12種外幣境內(nèi)外即期匯率之間的聯(lián)動關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在岸對離岸的影響要遠遠大于離岸對在岸的影響[10]。關(guān)于在岸、離岸外匯市場之間風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系的文獻非常多，最近的文獻參見丁劍平等（2018）[11]。

（二）在岸、離岸貨幣市場之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系

劉亞等（2009）指出，境內(nèi)外人民幣利率之間存在雙向的均值溢出和波動溢出[12]。周先平等（2014）認為，上海市場與香港市場之間只有少量的利率對（Interest Rate Pair）存在雙向的波動溢出效應(yīng)，期限較短的利率對的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)隨著時間的推移有加大的態(tài)勢，但是波動性也在增強[13]。嚴(yán)佳佳等（2016）強調(diào)，離岸利率對在岸利率有倒逼作用[14]。李政等（2018）指出，境內(nèi)外人民幣利率存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)，短期品種表現(xiàn)出顯著的雙向極端風(fēng)險溢出，而長期品種以在岸利率對離岸利率單向極端風(fēng)險溢出為主[15]。

（三）在岸、離岸債券市場之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系

肖敏等（2014）發(fā)現(xiàn)，境內(nèi)外債券市場聯(lián)動性較低，波動很大但趨于平穩(wěn)[16]。周先平等（2015）指出，在岸人民幣國債對離岸人民幣國債存在單向波動溢出，但是金融機構(gòu)債券存在雙向的波動溢出效應(yīng)。境內(nèi)外利差、在岸市場對外開放程度對相關(guān)系數(shù)波動性影響顯著[17]。馮永琦等（2016）認為，3年、5年、10年到期的境內(nèi)外人民幣債券之間存在波動溢出效應(yīng)，但是1年、7年到期的債券之間沒有波動溢出[18]。

（四）內(nèi)地、香港股票市場之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系

薛昕等（2007）指出，上海股票市場與香港股票市場之間風(fēng)險傳遞方向在不同時期會發(fā)生變化[19]。閆紅蕾等（2016）分析了A股市場和港股市場一體化程度的變化并提出市場套利策略[20]。周先平等（2017）指出，內(nèi)地、香港股票市場的關(guān)聯(lián)性在緩慢上升，利率差異、離岸人民幣升值預(yù)期、AH溢價指數(shù)會對關(guān)聯(lián)性產(chǎn)生影響，利差、匯差、AH溢價指數(shù)的波動擴大會加劇關(guān)聯(lián)性的波動[21]。

整體來看，上述文獻主要是討論單個類型市場離岸、在岸之間的風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系，使用的實證模型主要是多元GARCH模型族中的BEKK、DCC模型。BEKK模型只能得出樣本區(qū)間的波動溢出關(guān)系，無法探測波動溢出關(guān)系的變化。DCC模型雖然能夠捕捉變量之間相關(guān)系數(shù)的動態(tài)變化，但是不能分辨相互影響變量之間的凈效應(yīng)。嚴(yán)佳佳等（2015）檢驗了香港人民幣利率平價是否成立，但只討論了外匯市場與貨幣市場之間的關(guān)系[22]。根據(jù)檢索的文獻，目前幾乎還沒有學(xué)者討論不同類型的離岸人民幣金融市場之間的風(fēng)險傳遞。因此本文采用方向性波動溢出模型，分析不同類型的離岸人民幣金融市場之間的波動溢出關(guān)系的動態(tài)變化，討論不同類型市場之間的風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)。

三、模型說明

本文選用Diebold等（2012）提出的方向性波動溢出模型，該模型能夠刻畫不同金融市場之間波動溢出網(wǎng)絡(luò)，分析波動溢出的路徑和風(fēng)險[23]，比BEKK、DCC等模型更適合本文的研究目的。他們使用該模型研究了1999—2010年美國股票市場、債券市場、外匯市場和商品市場之間的波動溢出網(wǎng)絡(luò)和路徑，發(fā)現(xiàn)2008年9月雷曼兄弟倒閉后股票市場對其他市場的波動溢出顯著上升。該模型在國內(nèi)學(xué)術(shù)界也有運用，比如陳昊等（2016）[24]。該模型的優(yōu)勢在于能夠分析金融市場之間隨時間變化而變化的波動溢出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方向性波動溢出模型假設(shè)協(xié)方差平穩(wěn)的N維VAR（p）模型如下：

其中，εt∈（0，∑）是一個獨立同分布的的向量。取移動平均有：

其中N×N的系數(shù)矩陣Ai滿足以下遞推方程：

A0是一個 N×N 的單位矩陣，對于 i＜0，令 Ai=0。Diebold 等（2012）采用了 Koop 等（1996）[25]、Pesaran等（1998）[26]提出的廣義 VAR分析方法（簡稱KPPS），所得到的方差分解結(jié)果不再依賴于變量的排序。Diebold等（2012）定義自身方差份額（Own Variance Share）為變量的H-步預(yù)測誤差方差中由于自身受到信息沖擊引致的部分；定義截面方差份額（Cross Variance Share）或者波動溢出（Spillovers）為變量Xi的H-步預(yù)測誤差方差中由模型中另外的變量Xj所引致的部分[23]。

其中，∑是誤差向量ε的方差協(xié)方差矩陣，σjj是系統(tǒng)中第j個方程的誤差項的標(biāo)準(zhǔn)誤，ei是選擇向量，即除了第i個元素取值為1外，其余元素均為零。為了計算波動溢出指數(shù)，對每一個方差分解矩陣按照列進行標(biāo)準(zhǔn)化，即：

通過上述構(gòu)造，使得

（一）總溢出效應(yīng)（Total Spillovers）

遵照KPPS方差分解中波動率貢獻的計算方法，可以構(gòu)建總波動溢出指數(shù)：

總波動溢出指數(shù)的計算方法類似于Diebold等（2009）[27]中的Choleskey因子測度方法。

（二）方向性溢出效應(yīng)（Directional Spillovers）

通過廣義方差分解矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化，可以計算所有其他變量對變量i的方向性溢出效應(yīng)：

也可以計算變量i對所有其他變量的方向性波動溢出：

（三）凈溢出效應(yīng)（Net Spillovers）

變量i對其他變量的凈波動溢出效應(yīng)為上述兩種方向性溢出效應(yīng)之差：

（四）兩兩變量間凈溢出效應(yīng)（Net Pairwise Spillovers）

兩兩變量間凈溢出效應(yīng)計算公式如下：

變量i與變量j之間的凈配對波動溢出效應(yīng)為兩者各自總溢出效應(yīng)之差。

四、實證結(jié)果及其分析

（一）數(shù)據(jù)和變量說明

中國香港是最重要的人民幣離岸金融市場，本文選取香港人民幣外匯市場、銀行間同業(yè)拆借市場、債券市場和股票市場等4個離岸金融市場進行研究。股票市場變量采用恒生香港中資企業(yè)指數(shù)，外匯市場變量采用香港人民幣兌美元即期匯率CNH，銀行間同業(yè)拆借市場變量采用人民幣香港銀行同業(yè)拆借利率，3個變量數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫。債券市場變量采用富時—中銀香港離岸人民幣債券指數(shù)（FTSE-BOCHK Offshore RMB Bond Index），該綜合指數(shù)追蹤在中國境外發(fā)行及結(jié)算的離岸人民幣計價債券的總收益表現(xiàn)，數(shù)據(jù)來自DataStream。樣本區(qū)間為2012年4月30日至2018年3月16日。對數(shù)據(jù)日期進行匹配，4個變量一階（對數(shù)）差分后均為平穩(wěn)序列，采用GARCH（1，1）提取每個序列的波動率。

（二）離岸金融市場風(fēng)險傳遞的靜態(tài)分析

首先，根據(jù)（1）式—（10）式，使用全樣本數(shù)據(jù)對不同類型的人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險傳遞進行靜態(tài)分析，考察樣本期內(nèi)的平均水平，其中VAR模型使用的是4個序列的波動率。根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則（AIC），選擇VAR系統(tǒng)的滯后階數(shù)為4階。參考Diebold等（2012）[23]，本文使用廣義向量自回歸的第10步預(yù)測來計算金融沖擊的風(fēng)險傳遞。

表1報告了不同類型人民幣離岸金融市場風(fēng)險傳遞的靜態(tài)估計結(jié)果。其中，某一行中的數(shù)值表示對應(yīng)市場的風(fēng)險來源，即對應(yīng)市場的預(yù)測誤差方差有多大比例由不同市場信息沖擊所致；某一列中數(shù)值表示對應(yīng)市場的風(fēng)險溢出，即能由對應(yīng)市場的信息沖擊所解釋的某一市場預(yù)測誤差方差占比。

由表1可以發(fā)現(xiàn)：首先，每個市場的波動主要由自身的波動來解釋，4個市場的波動由自身解釋的比例分別為93.53%、78.90%、96.75%、95.20%。其次，所有市場對其他市場風(fēng)險溢出之和，即總溢出指數(shù)為8.91%①8.91%=（10.63+7.89+13.36+3.74）÷400。，該指數(shù)刻畫了向量中各變量的波動溢出效應(yīng)對于總預(yù)測誤差方差的貢獻，也即所有市場類型風(fēng)險的總體關(guān)聯(lián)度程度。再次，股票市場的波動中來自其他變量的影響為6.47%，而股票市場對其他市場的影響為10.63%，因此，股票市場是風(fēng)險的凈輸出者（10.63%-6.47%=4.16%）；同理，債券市場是風(fēng)險凈接受者（7.89%-21.10%=-13.21%），外匯市場是風(fēng)險凈輸出者（13.36%-3.24%=10.12%），同業(yè)拆借市場是風(fēng)險凈接受者（3.74%-4.81%=-1.07%）。

由靜態(tài)分析可知：（1）離岸人民幣外匯市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險溢出程度最高（13.36%），股票市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險溢出程度次之（10.63%）；（2）離岸人民幣外匯市場和股票市場是風(fēng)險的凈輸出者，凈溢出效應(yīng)分別為10.21%和4.14%。因此，外匯市場和股票市場在人民幣離岸金融市場的風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著重要地位。

表1 全樣本的計算結(jié)果（%）

（三）離岸金融市場風(fēng)險的動態(tài)傳遞路徑

為了得到不同類型人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險的動態(tài)傳遞路徑，選取200天作為移動窗口，逐次構(gòu)建VAR模型，根據(jù)（1）式—（10）式來進行10步預(yù)測誤差的廣義方差分解。對每個模型計算總溢出指數(shù)、方向性溢出指數(shù)、凈溢出指數(shù)和兩兩變量間的凈溢出指數(shù)，可以得到這些指數(shù)的動態(tài)變化。

圖1 總溢出指數(shù)的變化

圖1為總溢出指數(shù)的動態(tài)變化。可以看出，總溢出指數(shù)整體有上升的態(tài)勢，其中最高值為29.398%，出現(xiàn)在2015年8月12日。2013—2017年的兩個低值分別為3.033%和7.595%，出現(xiàn)在2013年6月17日和2014年5月23日。2017—2018年的最低值為8.344%，出現(xiàn)在2018年1月25日，但也比前期的兩個最低值要高?？傄绯鲋笖?shù)呈逐步上升態(tài)勢，表明所有離岸金融市場風(fēng)險的總體關(guān)聯(lián)度程度正在緩慢上升。

圖2報告了4個離岸金融市場對其他離岸金融市場風(fēng)險溢出效應(yīng)的動態(tài)變化。圖2-1顯示，股票市場對其他市場的風(fēng)險溢出在2015年4月14日達到最高點，為57.907%。2018年2月7日以來，風(fēng)險溢出又快速上升?？梢园l(fā)現(xiàn)，香港中資企業(yè)股票市場對其他離岸市場風(fēng)險溢出強烈時期也是境內(nèi)股票市場劇烈波動時期，例如2015年、2016年和2018年年初。

圖2-2顯示，債券市場對其他市場的風(fēng)險溢出在2014年9月16日達到最高點，為66.673%。隨后，呈現(xiàn)不斷下降的態(tài)勢，2015年1月12日至2016年6月3日在10%～30%之間反復(fù)震蕩，2017年7月10日開始進入下行軌道。值得注意的是，離岸債券市場對其他市場風(fēng)險溢出效應(yīng)的強弱與“點心債”市場的發(fā)行量和交易活躍程度密切相關(guān)，最為強烈時期是2014年，也正好是“點心債”發(fā)行量最大的年份。離岸債券市場風(fēng)險溢出的另一個高峰時期是2016年末至2017年初，正好與2016年第四季度境內(nèi)發(fā)生“債災(zāi)”的時間吻合①2016年底，境內(nèi)債券市場發(fā)生了斷崖式的調(diào)整，債券市場波動幅度和程度不亞于2015年下半年的股災(zāi)。。

圖2 各類離岸金融市場對其他離岸市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)

圖2-3顯示，同業(yè)拆借市場對其他市場的風(fēng)險溢出在2014年3月13日達到區(qū)間的高點，為35.591%，隨后在10%以下震蕩。進入2017年以來，又呈現(xiàn)快速上升的態(tài)勢，2017年6月1日達到最高值，為42.111%?？梢园l(fā)現(xiàn)，2013年下半年至2014年初，受到國內(nèi)“錢荒”影響，同業(yè)拆借市場對其他離岸市場的風(fēng)險溢出達到局部極值。2016年下半年后，離岸、在岸人民幣快速貶值，同業(yè)拆借市場也動蕩劇烈，溢出效應(yīng)增加。

圖2-4顯示，外匯市場對其他市場的風(fēng)險溢出一直在高位運行，其中有幾個峰值，分別出現(xiàn)在2014年2月25日、2015年1月5日、2015年 8月12日（2015年8月11日，中國人民銀行宣布調(diào)整人民幣對美元匯率中間價報價機制，即“8·11匯改”）、2016年5月23日、2016年 9月1日和 2017年7月25日，分別為47.806%、46.082%、68.505%、54.233%、56.555%和44.627%?？梢园l(fā)現(xiàn)，外匯市場對其他離岸市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)在樣本期間內(nèi)長期保持高位，表明離岸人民幣外匯市場在離岸市場的風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置。

圖3報告了各類型離岸金融市場的風(fēng)險凈溢出效應(yīng)的動態(tài)變化。圖3-1顯示，股票市場在2013年9月17日之前、2015年年初至2016年6月14日及2017年8月11日之后是風(fēng)險凈輸出者，其他時間是風(fēng)險凈接受者，作為凈輸出者的時期基本對應(yīng)境內(nèi)股票市場波動比較劇烈的時期。圖3-2顯示，債券市場只有在2013年11月6日至2015年1月13日及2016年10月28日至2017年5月26日是風(fēng)險凈輸出者，其他時間是凈接受者，債券市場作為風(fēng)險凈輸出者主要處于2014年“點心債”爆發(fā)增長時期。圖3-3顯示，同業(yè)拆借市場在2017年之前，絕大部分時間是風(fēng)險的接受者，現(xiàn)在則是風(fēng)險輸出者、接受者交替出現(xiàn)，表明同業(yè)拆借市場對其他離岸市場的風(fēng)險輸出正在增強。圖3-4顯示，外匯市場絕大部分時間是風(fēng)險凈輸出，而且規(guī)模最大。值得一提的是，2015年8月12日，人民幣離岸外匯市場的風(fēng)險凈溢出效應(yīng)高達52.454%，其原因是離岸外匯市場對于“8·11匯改”做出調(diào)整而引致的風(fēng)險溢出。

圖3 各類型離岸金融市場的風(fēng)險凈溢出效應(yīng)

圖4 各類型離岸市場兩兩之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)

圖4為各類型離岸市場兩兩之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)。如果某兩兩市場之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)的數(shù)值為正，表示前一個市場對后一個市場存在風(fēng)險凈溢出；如果溢出效應(yīng)數(shù)值為負，表示后一個市場對前一個市場存在風(fēng)險凈溢出。

由圖4可以看出：（1）離岸人民幣外匯市場在離岸金融市場兩兩風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置，向其他市場傳遞了更大規(guī)模的風(fēng)險，相對而言較少地接受來自其他市場的風(fēng)險；（2）“8·11 匯改”之后，即在岸人民幣對美元持續(xù)貶值時期，風(fēng)險由離岸外匯市場向離岸債券市場、同業(yè)拆借市場和股票市場凈溢出；（3）2013年境內(nèi)“錢荒”之后，也就是2013年年末至2014年年初，風(fēng)險由離岸同業(yè)拆借市場向離岸債券市場、股票市場凈溢出，由離岸債券市場向外匯市場、股票市場凈溢出；（4）2015年股災(zāi)期間和2018年年初，即境內(nèi)股票市場劇烈波動時期，風(fēng)險由股票市場向離岸債券市場、同業(yè)拆借市場、外匯市場凈溢出；（5）2016年末債災(zāi)時期，風(fēng)險由離岸債券市場向股票市場、外匯市場凈溢出，離岸同業(yè)拆借市場也受其影響，但未形成持續(xù)的凈溢出。

綜合以上幾種離岸市場風(fēng)險溢出指數(shù)的特征來看，離岸人民幣外匯市場是波動之源，它在離岸金融市場風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置；同業(yè)拆借市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)正在逐漸增強；在離岸金融市場風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，風(fēng)險傳遞的方向和規(guī)模受到在岸相應(yīng)金融市場穩(wěn)定性的影響，風(fēng)險溢出異常的時間一半對應(yīng)著在岸相應(yīng)市場的異常。

（四）原因分析

1.離岸人民幣金融市場的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢決定了總溢出及其變化。各個離岸人民幣金融市場的規(guī)模相對于在岸市場來說都不大，流動性深度和廣度都有待提高，這導(dǎo)致各類離岸金融市場時間的總溢出指數(shù)不是太高。另外，雖然離岸市場規(guī)模不大，但是發(fā)展非常迅速，總溢出指數(shù)逐漸上升。

2.利率平價理論、資產(chǎn)組合理論可以解釋各市場風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系。利率平價理論刻畫了外匯市場和貨幣市場之間的關(guān)聯(lián)機制，資產(chǎn)組合理論描述了一個金融市場風(fēng)險和收益發(fā)生變化以后，資產(chǎn)組合調(diào)整會使得其他金融市場的風(fēng)險和收益產(chǎn)生變化，進而產(chǎn)生風(fēng)險溢出和聯(lián)動關(guān)系。離岸匯率被視作離岸人民幣資產(chǎn)吸引力的風(fēng)向標(biāo)，離岸匯率的變化會引起離岸人民幣資產(chǎn)配置發(fā)生變化，人民幣離岸外匯市場成為離岸金融市場風(fēng)險傳遞的節(jié)點。貨幣市場的利率可以視為投資其他人民幣資產(chǎn)的成本，成本變化后其他金融資產(chǎn)的投資會發(fā)生變化，因同業(yè)拆借市場的發(fā)展，其溢出效應(yīng)也在增加。股票市場主要受香港整體股票市場的影響，而“點心債”的溢出效應(yīng)受到其發(fā)行量下降的影響，因此，這兩個市場的溢出效應(yīng)相對較小。

3.互聯(lián)互通機制使離岸市場風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定程度上受在岸市場的影響。離岸、在岸股票市場互聯(lián)互通機制包括滬港通、深港通、QFII、RQFII、QDII、《內(nèi)地與香港股票市場交易互聯(lián)互通機制若干規(guī)定》等。債券市場開放和互聯(lián)互通機制包括《關(guān)于境外人民幣清算行等三類機構(gòu)運用人民幣投資銀行間債券市場試點有關(guān)事宜的通知》、QFII、RQFII、《內(nèi)地與香港債券市場互聯(lián)互通合作管理暫行辦法》等。另外，一些企業(yè)和金融機構(gòu)同時在離岸、在岸市場發(fā)行債券，也加強了波動信息的傳遞。同業(yè)拆借市場開放和互聯(lián)互通機制包括《關(guān)于境內(nèi)銀行業(yè)金融機構(gòu)境外項目人民幣貸款的指導(dǎo)意見》、離岸賬戶OSA、非居民境內(nèi)賬戶NRA、自由貿(mào)易賬戶FTN等。另外，中國銀行、渣打銀行等7家銀行同時是上海、香港同業(yè)拆借市場的報價行，這些共同報價行雖然大多是獨立法人實體，但受同一股東控制，存在波動溢出的渠道；外匯市場開放和互聯(lián)互通機制包括《境外央行類機構(gòu)進入中國銀行間外匯市場有關(guān)事宜的公告》。另外，許多金融機構(gòu)同時在境內(nèi)和境外的外匯市場充當(dāng)做市商和報價行，也構(gòu)成波動溢出渠道。這些互聯(lián)互通機制使離岸市場風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定程度上受在岸市場的影響。

五、研究結(jié)論及啟示

本文使用Diebold等（2012）[23]提出的溢出指數(shù)（Spillover Index）考察不同類型離岸人民幣金融市場之間波動溢出的方向和規(guī)模，結(jié)論如下：

離岸金融市場風(fēng)險傳遞的靜態(tài)分析結(jié)果顯示：（1）外匯市場和股票市場在人民幣離岸金融市場的風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著關(guān)鍵位置；（2）離岸人民幣外匯市場和股票市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險溢出程度最高，兩個市場都是風(fēng)險的凈輸出者。

離岸金融市場風(fēng)險傳遞動態(tài)分析結(jié)果顯示：（1）各類型離岸金融市場的風(fēng)險總體關(guān)聯(lián)度逐漸加強；（2）離岸人民幣外匯市場是波動之源，它在離岸金融市場風(fēng)險傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵地位；（3）同業(yè)拆借市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)正在逐漸增強；（4）各個離岸金融市場風(fēng)險傳遞的方向和規(guī)模受到在岸相應(yīng)金融市場穩(wěn)定性的影響。

本研究的啟示包括：一是要加強對離岸市場風(fēng)險傳遞路徑的研究，厘清風(fēng)險傳遞方向和規(guī)模；二是要繼續(xù)發(fā)展和完善在岸金融市場，發(fā)揮在岸市場對離岸市場的引導(dǎo)作用，維護在岸市場穩(wěn)定以促進離岸市場穩(wěn)定；三是境外的中資金融機構(gòu)要積極發(fā)揮人民幣離岸外匯市場和同業(yè)拆借市場做市商的職能，成為市場流動性的提供者、穩(wěn)定者，維持人民幣離岸外匯市場和同業(yè)拆借市場的穩(wěn)定，減少對其他市場的風(fēng)險溢出，保持離岸金融市場穩(wěn)定。