郁紀(jì)樹 汪政希 李松格 孫玉茹 葉欣儀 段林宏 萬含月
[摘 要]文章基于2019年美元兌人民幣匯率“破7”這一突發(fā)波動,使用ZA檢驗、三元VEC模型與BEKK-GARCH模型,對該事件前后美元兌人民幣與中美兩國股市三者的結(jié)構(gòu)突變情況及其之間的溢出效應(yīng)進(jìn)行了實證分析。結(jié)果表明,“破7”事件并非導(dǎo)致三者結(jié)構(gòu)突變的直接原因。該事件后,匯率對兩國股市的反向均值溢出效應(yīng)更為明顯,也在其與中國股市的波動溢出效應(yīng)中起到了主導(dǎo)作用,但事件并未導(dǎo)致兩國股市間溢出效應(yīng)的明顯變化。
[關(guān)鍵詞]ZA檢驗;VEC模型;BEKK-GARCH模型
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.31.044
1 引言
2019年8月5日,在岸、離岸美元兌人民幣即期匯率雙雙“破7”,這一突發(fā)性匯率波動立即引發(fā)兩國股票市場的強(qiáng)烈聯(lián)動。同一交易日,美國三大股指跌幅都超過2%,上證指數(shù)則下挫3.39%。此后,匯市與股市經(jīng)歷了連續(xù)一周的大幅波動,“破7”這一突發(fā)波動也因此引起了廣泛關(guān)注。
一般來說,匯率波動受到國內(nèi)經(jīng)濟(jì)狀況、對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易狀況因素的影響,而股市也受到以上兩方面因素的較大影響,因此匯市與股市往往具有較強(qiáng)的聯(lián)動性。因此,文章將以美元兌人民幣“破7”這一匯率突發(fā)波動事件作為案例,并著眼于該事件前后匯率與中美兩國股市聯(lián)動性的差異,以研究匯率突發(fā)波動對股市造成的可能影響。文章結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分為研究方法介紹,第三部分為實證研究結(jié)果,第四部分為研究結(jié)論。
2 研究方法
2.1 結(jié)構(gòu)突變平穩(wěn)性檢驗方法
基于非平穩(wěn)序列建立的計量模型容易導(dǎo)致“偽回歸”,因此文章將檢驗各序列的平穩(wěn)性。然而,以ADF檢驗為代表的傳統(tǒng)檢驗方法暗含了數(shù)據(jù)生成過程不存在結(jié)構(gòu)突變的前提。但突發(fā)事件往往會導(dǎo)致價格或收益率序列出現(xiàn)結(jié)構(gòu)突變。文章的研究背景——美元兌人民幣匯率“破7”,就極可能是一個結(jié)構(gòu)突變。
為彌補(bǔ)傳統(tǒng)單位根檢驗的不足,Zivot和Andrews(1992)提出了ZA檢驗方法。根據(jù)序列結(jié)構(gòu)突變形式不同,ZA檢驗有水平值結(jié)構(gòu)突變、趨勢結(jié)構(gòu)突變與混合結(jié)構(gòu)突變?nèi)N類型。
2.2 均值溢出效應(yīng)研究方法
Hamao等(1990)最早對資產(chǎn)間的“溢出效應(yīng)”進(jìn)行了定義,該效應(yīng)是指市場上某種資產(chǎn)的價格不僅受其自身前期的制約,還受其他市場上同種資產(chǎn)或同一市場上相關(guān)資產(chǎn)前期價格的影響。一般來說,溢出效應(yīng)主要包含了均值溢出效應(yīng)與波動溢出效應(yīng)兩方面。
其中,均值溢出效應(yīng)又稱作“一階矩溢出”,是指一種資產(chǎn)的價格變動不僅受到自身價格變動的影響,還會受另一種資產(chǎn)價格變動影響的效應(yīng)。文章將使用三元VEC模型對中美兩國股市與美元兌人民幣之間的均值溢出效應(yīng)進(jìn)行分析,k階該模型的一般形式如式(1)所示:
3 實證研究及結(jié)果
3.1 數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計特征
文章選取了2019年2月至2020年2月的滬深300指數(shù)、標(biāo)普500指數(shù)、美元兌人民幣每日收盤價格,并剔除了所有不匹配觀測值,最終共得到222個觀測值,并以2019年8月5日作為兩階段劃分點(diǎn)。全部數(shù)據(jù)來源于Wind。根據(jù)以上數(shù)據(jù),文章使用對數(shù)收益率法rt=ln (Pt/Pt-1)×100計算了日收益率,并分別記為收益率序列{USDCNY}、{HS300}、{SP500}。
序列統(tǒng)計特征方面,滬深300指數(shù)在區(qū)間內(nèi)的上漲幅度最大,波動也最為劇烈,而美元兌人民幣匯率的上漲幅度與波動均為最小。正態(tài)性方面,三個序列均體現(xiàn)出有偏尖峰特征,且J-B檢驗統(tǒng)計量與其P值都反映各序列均不服從正態(tài)分布。具體統(tǒng)計結(jié)果見表1。
比較ZA檢驗三種模型結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),三個序列都是帶有截距項結(jié)構(gòu)突變的趨勢平穩(wěn)序列。結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)方面,滬深300指數(shù)與標(biāo)普500指數(shù)序列在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)的模型中,確定的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)均處于第一階段。由此可以得知,美元兌人民幣匯率“破7”這一突發(fā)性波動,并非中美兩國股市、匯率市場價格結(jié)構(gòu)突變的直接原因。
3.3 VEC模型
使用VEC模型進(jìn)行序列間誤差修正之前,首先需要進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗并得到序列間的長期均衡關(guān)系。兩階段的跡檢驗與最大特征值檢驗均表明,三個序列在1%顯著性水平下均存在協(xié)整關(guān)系。
在協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上,文章使用1階滯后VEC模型分析了三個收益率序列,系數(shù)估計結(jié)果見表3,其中CointEq為協(xié)整檢驗所得的協(xié)整方程式,當(dāng)其前面的系數(shù)為負(fù)值時說明存在誤差修正機(jī)制。
由表3結(jié)果可知,第一,兩階段中,匯率都顯著受到自身滯后項的負(fù)向影響,滬深300指數(shù)與標(biāo)普500指數(shù)滯后項對匯率的影響則在第一階段較差,而第二階段則有一定顯著性,這表明該階段兩國股市對匯率有一定的負(fù)向影響。
第二,兩階段中,滬深300指數(shù)都顯著受到自身滯后項的負(fù)向影響與標(biāo)普500指數(shù)滯后項的正向影響。相比第一階段,第二階段自身滯后項的負(fù)向影響略有增大,而標(biāo)普500指數(shù)滯后項的正向影響則有所減小。
第三,標(biāo)普500指數(shù)在第一階段受到自身滯后項的負(fù)向影響與滬深300指數(shù)滯后項的正向影響,而第二階段僅受到滬深300指數(shù)滯后項的正向影響,且該影響及其顯著性都有所增大。
總體來看,中美兩國股市具有較為顯著的誤差修正機(jī)制,且其彼此之間的聯(lián)系與影響也十分緊密,而美元兌人民幣匯率對兩國股市的影響不顯著,同時在第二階段受到了兩國股市一定的負(fù)向影響。
3.4 ?BEKK-GARCH(1,1)模型
文章采用極大似然法估計三元BEKK-GARCH(1,1)模型,使用的算法為BFGS算法,全部計算在Winrats軟件中完成。對模型所得結(jié)果的Wald檢驗結(jié)果見表4,檢驗的原假設(shè)已在第三部分中進(jìn)行描述,序列排列順序為美元兌人民幣匯率、滬深300指數(shù)、標(biāo)普500指數(shù)。
檢驗結(jié)果顯示,第一階段原假設(shè)“匯率對滬深300指數(shù)不存在波動溢出效應(yīng)”在10%顯著性水平下被接受,而第二階段原假設(shè)“滬深300指數(shù)對匯率不存在波動溢出效應(yīng)”在10%顯著性水平下被接受。另外,第一階段原假設(shè)“滬深300指數(shù)對標(biāo)普500指數(shù)不存在波動溢出效應(yīng)”在5%顯著性水平下被接受,這說明第一階段我國股市對美國股市的波動溢出效應(yīng)偏弱。除此之外,其他所有單向波動溢出效應(yīng)的原假設(shè)均在1%顯著性水平下被拒絕,即說明存在單向波動溢出效應(yīng)。
雙向波動溢出方面,三個原假設(shè)在兩階段內(nèi)都在1%顯著性水平下被拒絕,即三個市場間的雙向波動始終顯著存在。總體來看,美元兌人民幣匯率“破7”前后,中美兩國股市與匯市的波動溢出效應(yīng)發(fā)生了一定改變,這突出表現(xiàn)在我國股市與匯市之間,但是股市與匯市緊密聯(lián)系、互相影響的特征在整體上并未因“破7”而發(fā)生根本變化。
4 結(jié)論
文章使用ZA檢驗、VEC模型與BEKK-GARCH模型,研究了美元兌人民幣匯率“破7”事件前后,匯率與中美兩國股市三者之間的均值溢出效應(yīng)和波動溢出效應(yīng),得到主要結(jié)論如下:
第一,美元兌人民幣匯率“破7”事件,并未導(dǎo)致其自身與中美股市的結(jié)構(gòu)突變;第二,均值溢出效應(yīng)方面,匯率和兩國股市在“破7”后存在一定的反向溢出,且我國股市受到的影響更大,兩國股市間則具有明顯的正向溢出,其中美國股市對這一效應(yīng)起到主導(dǎo)作用;第三,波動溢出效應(yīng)方面,“破7”前我國股市在與匯率的效應(yīng)中占主要地位,而“破7”后則是匯率起主導(dǎo)作用,匯率與美國股市間始終存在雙向波動溢出效應(yīng),但“破7”后,美國股市起到更大作用。
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