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    發(fā)展中國家受金融一體化的影響:馬來西亞與其他APEC國家的金融一體化分析

    2020-01-02 07:06:14林海濱
    時代經(jīng)貿(mào) 2019年36期
    關(guān)鍵詞:金融市場方差馬來西亞

    林海濱

    金融一體化是指區(qū)域經(jīng)濟、相鄰經(jīng)濟和全球經(jīng)濟在金融市場上存在的密切聯(lián)系。我們推斷在這些國家之間高概率具有金融一體化有三個主要原因。

    第一個原因是地理因素。Guerin(2006)認為地理變量對金融市場間的資本現(xiàn)金流起著重要作用,所有國家的雙邊貿(mào)易都嚴重依賴跨太平洋關(guān)系。因為長距離意味著金融流動系統(tǒng)的信息成本較高,對外投資對于距離具有敏感性。周邊國家如新加坡、馬來西亞和印尼利用這一點來降低相關(guān)成本,并在金融市場中產(chǎn)生資本流動。

    第二個原因是組織效應(yīng)。這六個國家隸屬于亞太經(jīng)合組織聯(lián)盟,特別是馬來西亞、印尼和新加坡嚴格遵守國際貿(mào)易體系。這種密切的伙伴關(guān)系為良好的市場和金融市場帶來了經(jīng)濟效益,為更大的跨境資本流動創(chuàng)造了有利的環(huán)境。

    第三個原因是雙邊貿(mào)易。Kose,Prasad和Terrones(2006)發(fā)現(xiàn),貿(mào)易伙伴國家往往高度金融一體化。馬來西亞作為這五個國家最大的進口來源地和出口目的地 (OEC,2018)。此外,其余五個的國家之間也存在著密切的雙邊貿(mào)易關(guān)系。

    一、馬來西亞與其他國家長期關(guān)系影響和協(xié)整分析

    自回歸分布滯后(ARDL)模型主要包括短期和長期影響三部分以及誤差糾正模型(ECM)。短期效應(yīng)來自于包括主要國家本身在內(nèi)的各個金融市場滯后項的差異,滯后項可能不止一個,直到達到AIC選擇準(zhǔn)則給出的最優(yōu)滯后項(Ezzati,2012)。從長期來看,與最初的外國系列相比,只有一個滯后項。ECM可用于檢驗長期系數(shù)的顯著性和穩(wěn)定性,其系數(shù)應(yīng)呈顯著性為5%的負性。考慮到平穩(wěn)試驗的可靠性仍有問題,我們將使用ARDL模型來分析金融一體化帶來的長期和短期的影響。

    公式:

    注:捕捉短期影響,捕捉長期影響。

    在對模型進行詳細描述之前,對模型進行了內(nèi)生性檢驗、異方差檢驗和序列相關(guān)檢驗。模型中未發(fā)現(xiàn)可疑的內(nèi)生變量,但仍采用內(nèi)生性檢驗。如下表所示,所有的工具變量都是有效且強的,并且所有的變量都是外生的。

    ?

    我們通過BP和BG檢驗來測試異方差性和序列關(guān)聯(lián)的問題,兩者的統(tǒng)計數(shù)據(jù)均顯示回歸是同方差的,不存在自相關(guān)。到目前為止,可以得出結(jié)論,數(shù)據(jù)是無偏的,一致的,有效的。另外,我們將使用AIC的最優(yōu)滯后選擇。最大滯后被設(shè)置為一年中數(shù)據(jù)的頻率,所以這里使用12個最大滯后。對馬來西亞、中國、印尼、日本、新加坡和美國分別選擇ARDL(2,11,6,4,1,3)作為對數(shù)價格。

    對于邊界檢驗,將測試從其他五個國家對于馬來西亞是否存在長期關(guān)系。原假設(shè)不存在長期關(guān)系,當(dāng)F統(tǒng)計量高于95%檢驗水準(zhǔn)的時候,將被拒絕。由于3.79<5.5376,所以結(jié)果將被拒絕。這結(jié)果意味著模型不存在異方差性和序列關(guān)聯(lián)的問題。

    如前所述,對數(shù)價格ARDL模型受去趨勢級數(shù)的限制,可能受到級數(shù)間斷的影響。但它不存在內(nèi)生性、異方差性和自相關(guān)問題,使其具有無偏性、一致性和有效性。

    二、波動溢出

    采用GARCH-M模型對考慮時間序列的波動效應(yīng)和溢出效應(yīng)進行了估計。報酬率是股票市場的月報酬率,方程中沒有考慮時間趨勢,因為收益不隨時間變化。由于有兩種方法可以做到這一點,每個國家都有兩個模型,一個是國外沖擊是滯后平方殘差,另一個是國外沖擊是滯后條件方差。

    通過GARCH-M模型對波動溢出的分析:

    總體來看,中國、日本和美國在5%的顯著性水平下對馬來西亞股市存在顯著的波動溢出效應(yīng),以殘差平方作為波動測度的模型中發(fā)現(xiàn)了中國的波動溢出,以條件方差模型中發(fā)現(xiàn)了日本和美國的波動。這一發(fā)現(xiàn)符合美國和日本是發(fā)達國家,是馬來西亞的重要貿(mào)易伙伴的預(yù)期,而中國雖然不是發(fā)達國家,但在亞洲國家有很大的影響力。

    結(jié)果中沒有發(fā)現(xiàn)新加坡和印尼的顯著溢出效應(yīng),但并不意味著這兩個金融市場的波動不會影響馬來西亞股市。在分析期間,統(tǒng)計上的顯著性不足以得出結(jié)論,或者模型不夠精確,無法得出結(jié)論。新加坡可能仍然是波動溢出的焦點,因為它在10%的平方剩余溢出模型中有顯著的影響。

    三、政策影響

    在這一部分,我們的目的是分析馬來西亞的貨幣政策是如何應(yīng)對國外金融市場的水平和波動沖擊的,因為在選定的國家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了顯著的金融一體化和溢出效應(yīng)。

    下面的方程展示了一個標(biāo)準(zhǔn)的開放經(jīng)濟泰勒規(guī)則:

    在標(biāo)準(zhǔn)公示的基礎(chǔ)上加入了了外國市場沖擊因素 F和市場波動因素h,結(jié)果為下圖所示:

    結(jié)果顯示,馬來西亞的貨幣政策受到日本和新加坡金融市場波動沖擊的影響。相對于滯后條件方差,滯后平方殘差似乎是一個更好的度量方法,因為前者提供了更顯著的結(jié)果。與前一部分結(jié)果相比,第二部分發(fā)現(xiàn)新加坡存在水平震蕩,新加坡對馬來西亞的波動性溢出在10%的顯著水平。這在某種程度上是合理的,因為新加坡是馬來西亞的第二大進口來源地。

    四、結(jié)論

    本報告討論了馬來西亞與亞太經(jīng)合組織各國的金融一體化進程與馬來西亞股市受到的波動性溢出影響。亞太經(jīng)合組織在本文中選定的代表國家有印尼,日本,新加坡和美國,幾國均為馬來西亞排名前幾的貿(mào)易伙伴。各國去趨勢后的股市市場指數(shù)是本文分析的主要數(shù)據(jù),選用的觀測時段為2006至2018年,在ARDL和GARCH-M兩個主要模型下,都確認了模型的是無偏差且一致的。

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