中國匯市、股市和債市相依結(jié)構(gòu)實證研究
——基于資本賬戶開放加快推進前后的對比分析

■秦 柯，李 力

一、引言與文獻綜述

2012年中國人民銀行發(fā)布了關(guān)于加快推進我國資本賬戶開放的報告，2014年至2017年間，我國已經(jīng)依次啟動“滬港通”“811匯改”“深港通”和“債券通”等項目?？梢灶A見，將來會有越來越多的資金跨境流入和流出。而資本賬戶開放就像一把“雙刃劍”，在資本賬戶開放與金融市場相關(guān)性研究中，鄂志寰（2000）認為隨著資本賬戶開放，各金融資產(chǎn)間的相關(guān)性增強，從而導致各金融市場更容易受到?jīng)_擊。Forbes&Warnock（2011）研究了我國資本賬戶開放對美國股票市場的影響，結(jié)果表明這一措施將增加我國對美國股票市場近50%的敞口。彭紅楓和朱怡哲（2019）研究表明隨著我國資本賬戶開放加快推進，我國金融市場反應(yīng)越來越迅速。因此，我國加快推進資本賬戶開放，是否能夠在控制金融風險的前提下，高效推進資本賬戶開放，是我國深化金融市場改革必須面對的問題。

金融市場間收益率的相依結(jié)構(gòu)是規(guī)避風險的理論基礎(chǔ)，金融市場參與者對經(jīng)濟情況的反應(yīng)映射在金融市場間的相依性變化，故而研究我國匯市、股市和債市的相依結(jié)構(gòu)對防范風險，以及保持金融穩(wěn)定具有重大理論意義，對于判斷加快推進資本賬戶開放這一政策實施的效果也顯得十分必要。相關(guān)研究中，鄭國忠和鄭振龍（2014）發(fā)現(xiàn)在不同市場情況下，三個金融市場間的動態(tài)相依性及波動溢出效應(yīng)存在明顯異化現(xiàn)象。嚴偉祥和張維（2017）使用Copula函數(shù)描述了我國股市、債市、貨市和匯市的極端風險相依結(jié)構(gòu)，結(jié)果表明四個市場間的相依性極弱。此外，不同國家相同類型市場之間的相依性也有研究。Garcia等（2011）發(fā)現(xiàn)不同國家或地區(qū)，相同類型的金融市場之間相依性很強，但同一國家，股市和債市間的相依性較弱。胡根華（2019）發(fā)現(xiàn)在“一帶一路”倡議實施過程中，股票市場間相依性有所下降，市場尾部極端風險有所增加，但仍具有一定的風險規(guī)避功能。

現(xiàn)有研究對于資本賬戶開放加快推進前后金融市場間相依結(jié)構(gòu)變化的研究較少。且已有研究多關(guān)注同一國家不同金融市場間的相依結(jié)構(gòu)，或者不同國家同一市場下的相依結(jié)構(gòu)，而很少將兩者進行對比研究。基于此，本文擬從以下兩方面對現(xiàn)有文獻進行有益補充：第一，探討我國資本賬戶開放加快推進前后匯市、股市和債市間相依結(jié)構(gòu)的變化；第二，從不同國家同一市場和同一國家不同市場兩個維度去考察，不僅考慮我國金融市場間的相依性，還考慮中美兩國股票市場間和債券市場間的相依性變化，最后將兩者進行對比，以期指導我國金融市場的發(fā)展。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）研究相關(guān)假設(shè)

已有研究發(fā)現(xiàn)政策和資本流動會影響我國匯市、股市和債市間的相依結(jié)構(gòu)。袁超等（2008）研究發(fā)現(xiàn)政策和宏觀經(jīng)濟情況等外部不確定因素是影響股市和債市間相依結(jié)構(gòu)的主要因素。趙華和麻露（2016）使用向量自回歸模型研究了股市、債市、貨市和匯市間的凈溢出、總溢出以及兩兩市場間溢出效應(yīng)的時變性，結(jié)果表明金融市場間的溢出效應(yīng)受到國內(nèi)外重要經(jīng)濟政策和事件的顯著影響。姚小義和劉勇強（2015）表明資本賬戶開放加快推進背景下，金融資產(chǎn)價格和匯率以及資本流動有密切聯(lián)系，資本在國際間流動通過影響匯率進而影響股市和債市價格，而匯率、股票價格和債券價格的變化改變資本流動方向，從而影響三者間的相依結(jié)構(gòu)。據(jù)此提出假設(shè)1：

H1：隨著資本賬戶開放的加快推進，中國匯市、股市和債市間的相依結(jié)構(gòu)會發(fā)生變化。

H2：隨著資本賬戶開放的加快推進，中美兩國股市間和債市間的相依性明顯增強。

資本賬戶開放背景下，資本不僅在同一國家不同市場間流動，跨境流入流出更加頻繁。2008年次債危機和2011年歐債危機，均已證明一個國家發(fā)生危機，會迅速波及到全球各個國家，不同國家的同類金融資產(chǎn)間存在著緊密且復雜的相互關(guān)系。焦成煥（2010）根據(jù)利率平價原則解釋，當資本可以完全跨境流動時，將不存在套利機會，從而不同國家間的同一金融市場會具有相同的收益率，也就是不同國家同一市場間的相依性變?yōu)橥耆嚓P(guān)。Garcia et al.（2011）發(fā)現(xiàn)不同國家，同一金融市場間的相依性很強，但在同一國家，股票和債券之間的相依性較弱。據(jù)此提出假設(shè)3：

H3：資本賬戶開放背景下，中美兩國同一市場間的相依性比中國不同市場間的相依性強。

（二）GJR-GARCH-Copula模型

Copula函數(shù)理論的一個關(guān)鍵特征是沒有正態(tài)假設(shè)。鑒于金融市場間的收益率通常不符合正態(tài)假設(shè)，Copula模型可以適用于模擬金融市場之間的相依結(jié)構(gòu)。GARCH模型在金融工程中應(yīng)用十分廣泛，能準確把握金融資產(chǎn)波動性，且金融時間序列多具有不對稱性，而GJR-GARCH模型在條件方差方程中加入了負沖擊的杠桿效應(yīng)，可以更好的擬合金融時間序列數(shù)據(jù)。因此，本文使用AR（1）-GJRGARCH（1，1）作為邊際分布模型對匯市、股市和債市收益率建模（Glosten，Jagannathan&Runkle，1993）。模型如下：

方程（1）是一個資產(chǎn)收益率的時間序列，其中，rt表示第t期的匯市、股市或債市的收益率，μ表示期望收益率，εt是一個均值為0的白噪聲過程。方程（2）中，表示第t期殘差的條件方差，其中，當εt-1＜0時，It-1=1，其他情況下，It-1=0。如果γ＞0，則說明負面影響比正面影響更大，更不穩(wěn)定。然后使用FHS方法對估計出的殘差進行標準化。zt=εt/σt，zt是標準化殘差系列，σt是t時期殘差的條件波動率。

本文將考慮從上述方差中獲得的每個金融市場標準殘差進行半?yún)?shù)的估計方法，參考Chen&Fan（2006）和Genest&Rivest（1995）的研究。經(jīng)驗分布函數(shù)（EDF）表達式如下：

其中I{·}是指示性函數(shù)，最后用KS方法對邊際分布進行[0，1]之間均勻分布的檢驗。

本研究中使用的雙變量Copula函數(shù)，令F為具有邊際分布F1（·），F(xiàn)2（·）的聯(lián)合分布函數(shù)，那么存在一個Copula函數(shù)C，滿足：

其中，C 是 Copula函數(shù)，F(xiàn)1（F2）是隨機變量 X1（X2）的邊際分布，若F1、F2連續(xù)，則C唯一確定。

（三）尾部相依系數(shù)

按照Schmidt&Stadtmuller（2010）給的定義，尾部相依性可以衡量當隨機變量X大量下跌（提高）時，隨機變量Y也發(fā)生大量下跌（提高）的概率。

假設(shè)隨機變量X，Y的分布函數(shù)分別為F、G，且X，Y的相依函數(shù)是C，則X，Y基于該Copula函數(shù)的上（下）尾相依系數(shù)λU（λL）定義如下：

其中，α′表示置信水平。λU，λL∈[0，1]，當λU（λL）＞0時，稱X，Y上（下）尾漸進相關(guān)；當λU（λL）=0時，稱X，Y上（下）尾漸進獨立。

三、實證分析

（一）變量選取

本文選取了2006年1月1日～2018年12月31日期間外匯、股票和債券市場的數(shù)據(jù)。中國市場數(shù)據(jù)均從Wind資訊終端獲取，其中，外匯市場采用人民幣兌美元的匯率中間價，股票市場采用能包括上證和深證兩大交易所A股走勢的滬深300指數(shù)，債券市場指數(shù)采用包含類型最全面的中債綜合指數(shù)。美國市場數(shù)據(jù)均從Yahoo Finance獲取，股票市場采用最具綜合性的納斯達克綜合指數(shù)，債券市場采用集中度最高，最具代表性的巴克萊美國綜合浮動調(diào)整指數(shù)（VBMFX）。為了更清晰的反應(yīng)資本賬戶開放加快推進前后金融市場間相依結(jié)構(gòu)的變化，將樣本數(shù)據(jù)按中國人民銀行調(diào)查統(tǒng)計司2012年2月23日公布《我國加快資本賬戶開放的條件基本成熟》報告的時間為劃分依據(jù)。樣本區(qū)間2006年1月1日～2012年2月22日為資本賬戶開放進一步深化前，2012年2月23日～2018年12月31日為資本賬戶開放進一步深化后。沒有實際交易的觀察值都被剔除掉，并且以100為基準，對數(shù)據(jù)進行相對化處理后，再對其進行對數(shù)收益率的處理，計算公式為rt=lnPt-lnPt-1。

（二）描述性統(tǒng)計

本文用Matlab R12a計算各變量的描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示，股市的波動最大，風險最大，債券市場的波動最小，風險最小。資本賬戶開放加快推進后，除匯市，股市和債市的風險均略有下降。從偏度來看，資本賬戶開放加快推進后，三個市場均為負偏度，說明這三個市場的收益大多高于平均收益。峰度結(jié)果表明，三個金融市場均具有尖峰厚尾的特征。最后Jarque-Bera的p值測試結(jié)果證實了所有市場的日收益率序列均為非正態(tài)分布。

表1 資本賬戶開放加快推進前后中國三個金融市場描述性統(tǒng)計

（三）資本賬戶開放加快推進后我國匯市、股市和債市間相依性研究

本文首先對日收益率進行ADF檢驗，結(jié)果顯示三個市場的日收益率均拒絕原假設(shè)，說明三個金融市場的收益率序列均平穩(wěn)，再對三組數(shù)據(jù)分別進行GJR-GARCH模型估計。表2估計結(jié)果中所有系數(shù)均滿足α0＞0，α1≥0，α1+0.5γ≥0，β≥0，α1+β+0.5γ＜1條件，模型達到平穩(wěn)狀態(tài)。其中，資本賬戶開放加快推進前后股票市場的β系數(shù)均顯著且最大，達0.9以上，說明股票市場波動的自相關(guān)性最強，而外匯市場和債券市場相對來說波動自相關(guān)性較弱。股票市場的γ值為正，但統(tǒng)計學上并不顯著，說明股票市場收益并沒有明顯的不對稱性。資本賬戶開放加快推進前后債券市場的γ均為正，且顯著，說明債市受到負面影響比正面影響大，收益存在明顯不對稱性。資本賬戶開放加快推進后，外匯市場的γ由正轉(zhuǎn)負，說明受到正面影響比負面影響更大。

表2 資本賬戶開放加快推進前后中國匯、股與債市的邊際分布估計結(jié)果

K-S檢驗結(jié)果表明經(jīng)驗分布估計后的標準化殘差符合[0，1]間的均勻分布。然后將其代入5種不同的Copula函數(shù)中①Copula函數(shù)具有很多形式，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，一般情況下，二元Guass Copula和t-Copula函數(shù)主要描述對稱相依結(jié)構(gòu)，阿基米德Copula族的函數(shù)，應(yīng)用范圍更加廣泛，其中Gumbel Copula函數(shù)主要描述變量間上尾相依性，而Clayton Copula函數(shù)主要描述變量間下尾相依性，F(xiàn)rank Copula函數(shù)的分布也具有對稱性，能夠較好地捕捉到分布的中部相關(guān)性變化。，再結(jié)合AIC準則判斷出的最優(yōu)Copula函數(shù)。結(jié)果如表3和表4所示，發(fā)現(xiàn)資本賬戶開放加快推進后，匯市和股市間，匯市和債市間的相依性明顯降低，而股市和債市間的中部相依性增強，但上下尾相依性降低。從參數(shù)絕對值大小來看，資本賬戶開放加快推進前，中部相依性排序為匯市-股市＞匯市-債市＞股市-債市；上下尾相依性排序為匯市-股市＞股市-債市＞匯市-債市。資本賬戶開放加快推進后，中部相依性排序為匯市-股市＞股市-債市＞匯市-債市；上下尾相依性排序為匯市-股市＞匯市-債市＞股市-債市，說明我國資本賬戶開放加快推進后，金融市場間的相依結(jié)構(gòu)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。

表3 資本賬戶開放加快推進前后中國匯、股與債市間不同Copula函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果

表4 資本賬戶開放加快推進前后中國匯、股與債市間使用AIC準則判斷最佳Copula函數(shù)

表5和表6結(jié)果顯示了在資本賬戶開放加快推進后，匯市與股市之間、匯市和債市之間、股市和債市之間的尾部相依性均有所減小。

表5 資本賬戶開放加快推進前后中國匯、股與債市間上尾部相依系數(shù)

表6 資本賬戶開放加快推進前后中國匯、股與債市間下尾部相依系數(shù)

（四）資本賬戶開放加快推進后我國與美國股市間和債市間相依性研究

如表7和表8所示，不論資本賬戶開放加快推進前后，中美兩國股市間和債市間均由Clayton Copula函數(shù)擬合效果最佳，說明存在不對稱相依性，下尾相依性更強，且函數(shù)參數(shù)均為正值，說明兩者之間呈現(xiàn)正相關(guān)性，且在資本賬戶開放加快推進后，Copula函數(shù)估計出的參數(shù)均增加，表明兩國股市間和債市間的相依性增強，且債市間相依性增強的程度較大，但股市間的相依性較強。

表7 資本賬戶開放加快推進前后中美股市與債市不同Copula函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果

表8 資本賬戶開放加快推進前后中美股市與債市使用AIC準則判斷最佳Copula函數(shù)

表9和表10結(jié)果共同顯示了中美股市間和中美債市間的尾部相依性均不對稱，下尾損失均較上尾收益高，且下尾相依系數(shù)的增長幅度大于上尾相依系數(shù)的增長幅度，說明極端事件造成的一個市場的大幅下跌會引發(fā)另一個市場更強烈的相關(guān)反應(yīng)，其造成的影響遠超過兩個同時大幅上漲時的作用，這與Raza&Wu（2018）等人的研究結(jié)論一致。另外，在資本賬戶開放加快推進后，中美股市間和債市間的上尾部相依性均較之前有不同程度的增加，而中美股市間的下尾部相依性略有下降。

表9 資本賬戶開放加快推進前后中美股市間與債市間上尾部相依系數(shù)

表10 資本賬戶開放加快推進前后中美股市間與債市間下尾部相依系數(shù)

（五）中美兩國同一市場間相依性與中國不同市場間相依性的對比

通過表3和表7中各函數(shù)的參數(shù)對比，會發(fā)現(xiàn)表7中兩國股市間和債市間的相依參數(shù)明顯比表3中我國匯市、股市和債市間的相依參數(shù)大。通過表5、6和表9、10的對比，發(fā)現(xiàn)中美兩國股市間和債市間的尾部相依性明顯比我國匯市、股市和債市間的尾部相依性大。故不論在資本加快推進前后，我國匯市、股市、債市間的相依性均低于中美兩國股市間或債市間的相依性，這一結(jié)論與Garcia et al.（2011）發(fā)現(xiàn)的結(jié)論一致。

（六）穩(wěn)健性檢驗

在前文的研究中，文章僅僅選擇了滬深300指數(shù)，中債綜合指數(shù)，納斯達克綜合指數(shù)和VBMFX進行研究。為了進一步驗證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，文章分別選取上證綜合指數(shù)和中債總指數(shù)作為中國市場的指數(shù)，道瓊斯指數(shù)和巴克萊美國綜合債券指數(shù)（AGG）作為美國市場的指數(shù)進行研究。分別用新的指數(shù)替代原有指數(shù)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)①限于篇幅，留存?zhèn)渌?。，就中國金融市場而言，資本賬戶開放加快推進后，匯市和股市間、匯市和債市間、股市和債市間的尾部相依性均有所下降。就中美兩國股市間和債市間而言，資本賬戶開放加快推進后，整體相依性均有大幅度上升，并且中美兩國股市間和債市間的相依性明顯強于中國匯市、股市和債市間的相依性。與前文結(jié)論基本一致，驗證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論

本文基于2006年1月1日～2018年12月31日我國外匯市場、股票市場和債券市場的日對數(shù)收益率序列，運用GJR-GARCH-Copula模型研究了我國資本賬戶開放加快推進前后，匯市、股市和債市間相依結(jié)構(gòu)的變化。又選取美國股票市場和債券市場的日對數(shù)收益率序列，運用GJR-GARCH-Copula模型研究了中美兩國股票市場間和債券市場間相依結(jié)構(gòu)的變化。研究結(jié)果表明：

第一，隨著資本賬戶開放的加快推進，中國匯市和股市間、匯市和債市間、股市和債市間的相依結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，且尾部相依性均降低。這表明隨著資本賬戶開放的加快推進，我國匯市、股市和債市間的相依性下降，穩(wěn)定性提高，應(yīng)該進一步加快資本賬戶開發(fā)進程，重點開放債券市場，增加債券市場參與主體，提高匯市和債市，股市和債市間的互通性，促使股市和債市間的替代效應(yīng)逐步顯現(xiàn)。

第二，隨著資本賬戶開放的加快推進，中美股市間和債市間的整體相依性增大，且下尾相依性明顯高于上尾相依性，即突發(fā)事件造成的負面影響會使關(guān)聯(lián)風險被逐級放大。因此，隨著資本賬戶開放的加快推進，需要構(gòu)建有效的國際資本流動監(jiān)測機制，密切關(guān)注其他國家股市和債市的變動情況，以此來預判我國股市和債市的變動趨勢，盡早采取預防措施。

第三，資本賬戶開放背景下，中美兩國股市間和債市間的相依性均比中國匯市、股市和債市間的相依性強。說明投資者或者金融監(jiān)管部門在判斷我國股市或者債市波動時，應(yīng)該首先關(guān)注國外股市和債市的變動情況，然后再關(guān)注我國境內(nèi)債市和匯市的波動情況，并且將國外股市和債市的變動情況作為重點參考對象，從而采取有效措施維持市場的平穩(wěn)有序。在資本賬戶開放不斷深入的情況下，需重點防范國際間金融市場的風險傳導，其他國家發(fā)生金融危機時，我國應(yīng)及時采取措施減少損失。