加密數(shù)字貨幣與全球主要股市的聯(lián)動效應(yīng)研究

郭文旌,侯 偉

(南京財經(jīng)大學 金融學院,江蘇 南京 210023)

一、引 言

以加密數(shù)字貨幣(簡稱數(shù)字貨幣)資產(chǎn)為核心的數(shù)字金融是現(xiàn)代金融的主力軍,隨著即將到來的數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)字貨幣逐漸走向全球化、現(xiàn)代化的趨勢勢不可擋。2009年1月3日比特幣誕生,2021年5月24日,全球數(shù)字貨幣市場已發(fā)展至10 024種幣種,總市值共計約14 447億美元。自從數(shù)字貨幣出現(xiàn)以來,尤其在股票市場低迷之時,數(shù)字貨幣得到了眾多投資者的青睞,在以新冠肺炎疫情為背景下的全球股市劇烈震蕩時期,數(shù)字貨幣市場呈現(xiàn)了強勢抵御下行壓力并迅速消化事件沖擊的表征。在新興金融市場崛起的同時,由于廣義及狹義定義的模糊與界定不明使得我們對數(shù)字貨幣的風險屬性仍難以明確,去中心化交易過程的特征使得數(shù)字貨幣在自由主義者的追捧下對貨幣本質(zhì)、法定貨幣理論發(fā)起了挑戰(zhàn),同時數(shù)字貨幣資產(chǎn)的投資與回報的非法幣式變現(xiàn)使得資產(chǎn)定價理論無從下手。數(shù)字貨幣放開漲跌停限制、去中心化交易模式給其帶來杠桿風險一次性出清的優(yōu)勢同時,也預示著數(shù)字資產(chǎn)市場中蘊含的投機性泡沫與泡沫破裂可能導致的市場恐慌。數(shù)字貨幣自身屬性的資產(chǎn)特征給予了其自身作為避險資產(chǎn)的可能性,而作為非避險資產(chǎn)的股票市場是國家實體經(jīng)濟的“晴雨表”,在二者相互發(fā)展過程中所隱含的風險也可能會嚴重影響金融市場的經(jīng)濟秩序,成為引發(fā)金融危機的重大風險隱患。

在金融創(chuàng)新后危機時代,數(shù)字貨幣與全球股票市場間的溢出度量、波動及風險傳導渠道測度越發(fā)成為各國數(shù)字貨幣發(fā)行與監(jiān)管機構(gòu)所關(guān)注的聚焦點。理清數(shù)字貨幣與股市之間的聯(lián)動效應(yīng)模式,有效防范化解數(shù)字貨幣與國際股票市場間的風險共振,避免數(shù)字貨幣跨市場跨區(qū)域帶來的金融危機是目前與未來一段時間內(nèi)亟需解決的難題。

二、文獻綜述

目前,國內(nèi)外學者對數(shù)字貨幣風險的研究主要從避險屬性、風險對沖能力等方面研究數(shù)字貨幣對不同類型資產(chǎn)的影響,Matkovskyy和Jalan通過馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型對比特幣與傳統(tǒng)金融市場間的線性、非對稱性傳染以及結(jié)構(gòu)性沖擊進行研究,發(fā)現(xiàn)了風險厭惡類型投資者更傾向于相對安全的金融市場[1]。Bouri等運用STVAR-BTGARCH-M模型研究了比特幣與其他資產(chǎn)非對稱信息溢出效應(yīng),得出比特幣主要作為信息溢出的承受方,并對金融系統(tǒng)的風險影響較小的結(jié)論[2]。Wang等運用VAR-MGARCH-BEKK模型探究了中國金融市場與比特幣2013—2017年的均值及波動溢出效應(yīng),研究表明,黃金、貨幣、債券市場和上海同業(yè)拆借利率均會對比特幣產(chǎn)生均值溢出效應(yīng)[3]。Corbet等研究了主流數(shù)字貨幣與主要代表性市場2013—2017年的信息溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)了數(shù)字貨幣市場內(nèi)部關(guān)聯(lián)性較高而與金融市場的信息關(guān)聯(lián)度較低的特征[4]。柏建成等以溢出指數(shù)構(gòu)建法研究了2013年至2020年比特幣對黃金、原油、美元、歐元、日元和人民幣的波動溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)了數(shù)字貨幣與中國傳統(tǒng)金融市場間存在著風險傳遞渠道,比特幣對人民幣的波動溢出指數(shù)在特定事件影響下反應(yīng)更為敏感[5-6]。趙越強等運用DY溢出指數(shù)方法研究比特幣的跨市場波動溢出效應(yīng),研究表明,比特幣是風險波動的凈接收方,同時中國對私人數(shù)字貨幣的監(jiān)管效果明顯[7]。

一直以來溢出效應(yīng)與風險傳染都是學術(shù)界關(guān)注的焦點,對溢出效應(yīng)和風險傳染領(lǐng)域的實證研究方法在日漸豐富,早期學者主要運用概率分析、相關(guān)系數(shù)分析、VAR模型、GARCH族模型、事件研究法[8-13]。目前國內(nèi)外對風險傳染效應(yīng)的研究主要借鑒Diebold等在VAR模型方差分解原理上提出的風險溢出指數(shù),該指數(shù)可分析不同市場間波動溢出網(wǎng)絡(luò)關(guān)系并度量整個系統(tǒng)的時變市場風險[14-19]。

綜上所述,國內(nèi)外對數(shù)字貨幣風險傳染的研究集中于比特幣與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)的收益與風險溢出效應(yīng),鮮有從國際股票市場跨市場風險傳染角度深度分析與整個數(shù)字貨幣市場的雙向影響,且由于樣本區(qū)間的不同,國內(nèi)外學者對數(shù)字貨幣市場風險傳染的研究結(jié)果并未達成一致。如今,數(shù)字貨幣的規(guī)模日益見長,全球化、金融化程度今非昔比的數(shù)字貨幣與國際股市的風險傳染模式是否進入了新階段?鑒于此,本文運用2017年1月3日至2021年5月31日數(shù)字貨幣指數(shù)作為數(shù)字貨幣市場代理變量并從股票市場關(guān)聯(lián)角度深度剖析數(shù)字貨幣與全球主要股票市場聯(lián)動狀態(tài),運用滾動窗口VAR(N)方法實證檢驗數(shù)字貨幣與全球股票市場收益率溢出效應(yīng),并運用DY指數(shù)刻畫依地區(qū)性特征、國家或地區(qū)對數(shù)字貨幣政策性特征劃分的股票市場風險,通過GJR-MGARCH-BEKK方法分析數(shù)字貨幣波動與全球股市波動與風險波動的雙向非對稱溢出效應(yīng),開創(chuàng)性地探究板塊性特征與政策性差異,對各國或地區(qū)度量與控制數(shù)字貨幣風險傳染、發(fā)行數(shù)字貨幣與采取何種監(jiān)管行為具有重要意義。

三、模型構(gòu)建與研究系統(tǒng)構(gòu)建

(一)模型構(gòu)建

1.溢出指數(shù)模型

借鑒由Diebold和Yilmaz提出的向量自回歸模型方差分解方法測度數(shù)字貨幣跨市場風險溢出的方向和強度,度量數(shù)字貨幣與全球股票市場總溢出指數(shù)、定向溢出指數(shù)以及動態(tài)溢出指數(shù),同時衡量不同地區(qū)、不同政策劃分系統(tǒng)的股票市場風險[15]。溢出指數(shù)的構(gòu)建通過建立滿足協(xié)方差平穩(wěn)的N階變量滯后p期的向量自回歸(VAR)模型:

(1)

(2)

其中Θi=AiP,ξ=P-1εt-i,ξt是正交向量,P為N×N階的下三角矩陣。改寫后的滑動平均過程將預測方差分解矩陣變形為:

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

2.GJR-MGARCH-BEKK時間序列模型

為了測度數(shù)字貨幣與各國或地區(qū)股票市場以及不同系統(tǒng)的市場風險的非對稱波動率溢出效應(yīng),運用GJR-MGARCH-BEKK模型建立條件方差方程進行分析,ARCH項與GARCH項滯后階數(shù)為1的該模型可以表示為:

(8)

(二)數(shù)據(jù)選取、指標構(gòu)建與系統(tǒng)建立

1.收益率

為更加全面、綜合考察數(shù)字貨幣與全球主要股市的聯(lián)動效應(yīng),選擇ChaiNext5指數(shù)日收盤價作為數(shù)字貨幣市場代理變量,ChaiNext5指數(shù)由代幣市場中規(guī)模最大、流動性最好的5種代幣組成,可反映數(shù)字貨幣市場大幣種的價格走勢,其中比特幣(bitcoin)占比68.455%,以太幣(ethereum)占比29.362%,比特幣現(xiàn)金(bitcoin-cash)占比0.904%,萊特幣(litecoin)占比0.901%,柚子幣(eos)占比0.356%,樣本區(qū)間選取2017年1月3日至2021年5月31日,重要主要股票市場指數(shù)包括代表美洲股票市場的美國(DJUSGI)、巴西(IBOVESPA)指數(shù),代表亞太股票市場的日本(N225)、韓國(KS11)、澳大利亞(AS51)、印度(SEBSEX)、中國大陸(深證成指)、中國臺灣(TWII)和中國香港(HSI)指數(shù)與代表歐洲股票市場的英國(FISE)、法國(FCHI)、德國(GDAXI)和俄羅斯(RTS)指數(shù),數(shù)據(jù)來源于Wind。為弱化數(shù)據(jù)異方差影響,運用rt=(lnpt-lnpt-1)×100對日收盤價進行對數(shù)一階差分處理并擴大固定倍數(shù)(100倍)的時間序列進行后續(xù)分析,其中pt為t日的收盤價。

2.溢出指數(shù)

通過借鑒Diebold和Yilmaz的思路,本文用溢出指數(shù)測度數(shù)字貨幣與全球股票市場的收益率均值溢出效應(yīng),并運用滾動窗口VAR方法計算依板塊、政策性質(zhì)劃分的不同股市收益率溢出指數(shù)時間序列從而衡量不同股市的市場風險。

3.建立研究系統(tǒng)

對處理后樣本數(shù)據(jù)進行描述性分析,結(jié)果如表1所示:

表1 數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計

由表1可知,全球主要股市行情表現(xiàn)較好,除英國股指收益率均值為負以外,其余市場收益率均值均為正值。值得注意的是,數(shù)字貨幣市場在擁有最大收益率均值0.319 5的同時也具備著所有市場中最極端的最大值、最小值和標準差,這預示著在誘人的平均收益背后數(shù)字貨幣也蘊藏著極大的不確定性因素。

為研究這種不確定性風險所帶來的國際股市影響,對處理后樣本數(shù)據(jù)進行JB檢驗、ADF檢驗,經(jīng)檢驗所有樣本時間序列服從正態(tài)分布且均為平穩(wěn)序列,為進一步研究,在此基礎(chǔ)上建立VAR(N)模型,由表2可知,滯后階數(shù)為5時,參數(shù)顯著情況最優(yōu),因此通過AIC準則選擇VAR(5)模型進行進一步研究。

各變量均通過Granger因果檢驗,對模型進行特征根檢驗,特征根均在圓內(nèi),此模型來度量數(shù)字貨幣與全球主要股票市場均值溢出效應(yīng)具有較高的擬合優(yōu)度,由此,本文設(shè)置方差分解區(qū)域為12期,隨機滾動窗口為100的VAR(5)模型進行系統(tǒng)建立。

為探究數(shù)字貨幣與全球主要股市風險波動溢出是否具有地區(qū)性與政策性差異,將樣本股票市場依地區(qū)與政府對數(shù)字貨幣政策態(tài)度劃分為亞太、美洲、歐洲和政策開放型、中立型、緊縮型市場等系統(tǒng)。在依政策性態(tài)度劃分方面,自2020年以來,日本在金融科技方面開始尋求轉(zhuǎn)變,對數(shù)字貨幣等金融科技前沿的發(fā)展采取較為積極的態(tài)度[20];歐盟對待數(shù)字貨幣采取寬松的申報和登記舉措,歐洲議會(EP)于2016年5月決定采取防止監(jiān)管過于嚴格以免遏止金融創(chuàng)新的措施[21];中國臺灣近年來也在加速數(shù)字貨幣發(fā)行進程,于2019年1月發(fā)行商圈金融貨幣高雄幣, 并搶先建立了數(shù)字貨幣交易所;印度對待數(shù)字貨幣采取監(jiān)管嚴明、明令禁止的態(tài)度[22]。從數(shù)字貨幣發(fā)展至如今,韓國沒有對數(shù)字貨幣表現(xiàn)出太大興趣[23]。綜上所述,將日本、英國、法國、德國與中國臺灣股市列入政策開放型股市,將印度與韓國股市劃分為政策緊縮型股市,其余則劃分為對數(shù)字貨幣政策中立型股市。如表3所示,在以上基礎(chǔ)上對各系統(tǒng)分別進行VAR模型建立并進行最優(yōu)滯后階數(shù)選擇、Granger因果檢驗以及單位根檢驗,模型均為穩(wěn)定且擬合度較優(yōu)。由此,借鑒DY指數(shù)構(gòu)建法分別計算各系統(tǒng)總溢出指數(shù)時間序列來刻畫不同系統(tǒng)的市場風險,以研究數(shù)字貨幣與市場風險的波動率溢出效應(yīng)。

表2 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

表3 各系統(tǒng)滾動窗口VAR(N)模型構(gòu)建

四、實證分析

(一)數(shù)字貨幣與全球股市收益率溢出效應(yīng)

1.靜態(tài)溢出效應(yīng)

本文采取預測范圍為6期的溢出指數(shù)來度量數(shù)字貨幣與全球股票市場的靜態(tài)均值溢出效應(yīng)。靜態(tài)溢出效應(yīng)代表樣本區(qū)間的均值溢出平均水平,數(shù)字貨幣市場與全球股票市場溢出指數(shù)如表4所示,溢出指數(shù)表中的i行j列表示市場j對市場i預測誤差方差的貢獻大小,非對角元素與To行表示變量i對外溢出指數(shù),TCO(To contribute own)表示包含對自身溢出效應(yīng)的總對外溢出指數(shù),凈溢出指數(shù)(NTS)為負則表示該市場為收益波動信息的接收方,反之則為輸出方,總溢出指數(shù)(TSI)刻畫了各變量整體市場信息的聯(lián)動程度。

數(shù)字貨幣對國際股票市場的凈溢出指數(shù)(NTS)為29.3%,作為波動信息的凈輸出方的數(shù)字貨幣市場對全球股票市場波動貢獻具有一定程度的占比。通過比較數(shù)字貨幣溢出輸出指數(shù)發(fā)現(xiàn),美洲股票市場與數(shù)字貨幣的聯(lián)動中美洲股市表現(xiàn)為波動的被動接受方,數(shù)字貨幣對全球股票市場溢出效應(yīng)具有顯著差異,其中對美國股市收益率波動溢出最為明顯,其次為澳大利亞股票市場,受數(shù)字貨幣波動影響較小的股市有包含中國香港、中國內(nèi)地的股市與印度股市,這反映出中國內(nèi)地與中國香港政府對于數(shù)字貨幣采取積極的審慎監(jiān)管策略的有效性,同時對待數(shù)字貨幣極度嚴苛的印度股市也因此受沖擊程度較小;從數(shù)字貨幣作為收益率溢出的接收方來看,俄羅斯、澳大利亞與法國股市對數(shù)字貨幣影響程度較高而中國內(nèi)地與中國香港股市對數(shù)字貨幣溢出程度相對較弱,這說明中國內(nèi)地與中國香港采取的一系列監(jiān)管措施有效切斷了收益率均值風險傳染路徑,反觀中國臺灣股票,其積極擁抱區(qū)塊鏈的態(tài)度也解釋了其股市與數(shù)字貨幣較高程度的收益率溢出聯(lián)動水平。

2.動態(tài)溢出效應(yīng)

為進一步研究數(shù)字貨幣與全球股市收益率溢出是否具有階段性特征,本文通過比較數(shù)字貨幣與全球股票市場凈溢出指數(shù)時間序列衡量兩市場間動態(tài)溢出效應(yīng)程度。

表4 數(shù)字貨幣與全球股票市場間收益率溢出指數(shù)

如圖1所示(2)由于篇幅原因,僅展示部分國家股市與數(shù)字貨幣凈溢出指數(shù)圖,如有興趣可向作者索取完整序列圖。,2017—2021年數(shù)字貨幣與全球股市的相互溢出指數(shù)呈現(xiàn)非對稱表征,數(shù)字貨幣對全球股市凈溢出指數(shù)為負值狀態(tài)較多,可知數(shù)字貨幣主要表現(xiàn)為波動信息的接收與消化方,隨著時間的推移,數(shù)字貨幣的金融化、全球化屬性越發(fā)顯著,數(shù)字貨幣市場國際化影響程度日益凸顯;溢出效應(yīng)在各個金融市場中存在著地區(qū)性與階段性差異,2020年1月,新型冠狀病毒的傳播與擴散對全球社會與經(jīng)濟帶來了不可估量的影響,如圖1陰影區(qū)間所示(3)陰影部分表示2020年1月至2020年9月樣本區(qū)間。。在新冠肺炎疫情爆發(fā)時期,亞太地區(qū)的澳大利亞、中國臺灣、韓國、美洲地區(qū)股票市場和歐洲地區(qū)的英國、法國與德國股票市場對數(shù)字貨幣的波動溢出呈聚集狀并到達頂峰,反觀中國大陸、日本、中國香港、印度與俄羅斯股票市場的變動情況并不顯著,可以得出在新冠肺炎疫情爆發(fā)期間數(shù)字貨幣市場對亞太股市均值溢出沖擊并不明顯。值得注意的是,日本股市在新冠肺炎疫情平穩(wěn)后受到了數(shù)字貨幣市場的強烈正向沖擊,自2020年7月以來,日本央行對待數(shù)字貨幣的態(tài)度大為轉(zhuǎn)變,其致力于加速推進央行數(shù)字貨幣進程的態(tài)度使得數(shù)字貨幣市場對日本股票市場的正向波動溢出到達歷史頂峰,并持續(xù)了長達半年時間。結(jié)合靜態(tài)、動態(tài)溢出結(jié)果可以得出,數(shù)字貨幣市場與國際股票市場存在著顯著的收益率溢出效應(yīng),溢出程度具有地區(qū)性差異與階段性差異,數(shù)字貨幣的國際金融化程度在不斷加深。

(二)數(shù)字貨幣波動與全球股市波動溢出效應(yīng)

為檢驗數(shù)字貨幣與全球股票市場間波動率的雙向非對稱波動溢出效應(yīng),本文運用GJR-MGARCH-BEKK時間序列模型進行分析。

如表5所示,數(shù)字貨幣與全球股票市場波動溢出效應(yīng)并無明顯地區(qū)性差異。從長期波動率溢出參數(shù)矩陣A中系數(shù)a12可知,數(shù)字貨幣對全球股票市場的長期波動率溢出水平非常顯著,數(shù)字貨幣的波動會引起澳大利亞、巴西股票市場顯著的正向波動傳染,而對于其余股票市場而言,數(shù)字貨幣的波動在長期會抑制股票市場的波動,數(shù)字貨幣的波動聚集對中國香港與中國臺灣股市的波動抑制效果最為明顯;由短期波動率溢出參數(shù)矩陣B中b12可知,數(shù)字貨幣對股票市場短期波動率溢出聯(lián)動關(guān)系明顯,除俄羅斯股票市場外,數(shù)字貨幣的短期波動增加會抑制全球股票市場的股票市場波動水平,從長、短期波動溢出關(guān)系可認為在某種意義上數(shù)字貨幣與股票市場呈波動互補狀態(tài);與均值溢出效應(yīng)具有顯著差異,全球股市不管在長期還是短期對數(shù)字貨幣市場的波動溢出水平均不明顯。巴西股市的波動增加對數(shù)字貨幣波動具有抑制能力。短期內(nèi),中國大陸、俄羅斯股票市場對數(shù)字貨幣市場則存在著同向波動跳躍,其中中國大陸股市波動對數(shù)字貨幣的影響沖擊最為強烈。

數(shù)字貨幣與全球股票市場中僅存在著單向的非對稱溢出效應(yīng)。數(shù)字貨幣波動對日本、澳大利亞、印度、中國臺灣、美國、巴西、法國與德國股市波動存在著顯著的負向非對稱效應(yīng),在應(yīng)對負向沖擊時,數(shù)字貨幣波動率溢出對這些股市的影響程度大于正向沖擊對股市的影響。對中國內(nèi)地、韓國、中國香港以及英國市場的非對稱波動溢出效應(yīng)則與之相反,在市場迎接正向沖擊時的影響力度較為明顯。

(三)數(shù)字貨幣波動與全球股市風險波動溢出效應(yīng)

數(shù)字貨幣與全球股市的區(qū)域性風險傳染是否存在差異?國家或地區(qū)對待數(shù)字貨幣的政策態(tài)度以及監(jiān)管力度是否影響著著風險波動的傳染?為解決上述問題,將樣本股票市場分別按板塊與國家或地區(qū)政策態(tài)度類型劃分為亞太、美洲、歐洲和政府對待數(shù)字貨幣政策開放型、中立型、緊縮型股票市場系統(tǒng),并通過DY溢出指數(shù)衡量不同板塊、不同政策類別系統(tǒng)的股市市場風險,探究不同股票市場風險波動與數(shù)字貨幣市場波動的雙向非對稱溢出效應(yīng)。

對各系統(tǒng)股票市場總溢出指數(shù)進行一階差分處理后進行極端值處理,剔除空白項,經(jīng)過ADF檢驗后得出各股市市場風險衡量指標均為平穩(wěn)時間序列。運用ARCH項為1,GARCH項為1,GJR項為1的GJR-MGARCH-BEKK模型,通過BFGS方法進行參數(shù)估計。

1.板塊性特征研究

由表6可知,數(shù)字貨幣波動對全球股票市場風險的波動溢出具有單向板塊性特征。數(shù)字貨幣波動對全球市場風險波動的短期正向傳導渠道顯著,從三大板塊來看,風險波動受影響力度呈十倍數(shù)遞減,從高到低分別為歐洲股票市場、美洲股票市場和亞太股票市場。數(shù)字貨幣的波動在長期對亞太股票市場具有風險波動抑制的效果,而與美洲股票市場以及歐洲股票市場的風險波動則存在著同向跳躍效應(yīng),其中對歐洲股票市場風險波動受影響程度最為強烈。從非對稱溢出效應(yīng)來看,數(shù)字貨幣與全球股票市場風險僅存在著單向的非對稱波動溢出影響,在面臨正向沖擊時,數(shù)字貨幣波動對亞太市場和美洲股市風險波動水平的溢出效應(yīng)更為強烈,在數(shù)字貨幣下跌狀態(tài)時,數(shù)字貨幣的劇烈震蕩對歐洲股票市場風險的波動沖擊更大。

根據(jù)圖2可知,數(shù)字貨幣與美洲、歐洲股票市場風險波動溢出效應(yīng)與長短期無關(guān),數(shù)字貨幣波動與歐洲股市風險聯(lián)動關(guān)系最為緊密。歐洲股票市場風險受數(shù)字貨幣市場的影響最為強烈,其長、短期的波動溢出系數(shù)為三大板塊中最高且非對稱敏感程度為三大板塊中最強。

(a)短期 (b)長期注:a、b分別為短期與長期兩狀態(tài)關(guān)聯(lián)圖。箭頭方向為波動溢出方向。顏色深淺代表影響程度。正、負號分別代表正向沖擊與抑制影響。實線代表無非對稱效應(yīng),雙實線代表非對稱效應(yīng)為正,雙虛線代表非對稱效應(yīng)為負。圖2 短期至長期數(shù)字貨幣波動與地區(qū)劃分全球股市風險波動溢出網(wǎng)絡(luò)拓撲圖

2.政策性特征研究

對比表6、表7可知,從系數(shù)顯著程度來看,依國家或地區(qū)對數(shù)字貨幣政策態(tài)度劃分股市的市場風險波動與數(shù)字貨幣波動溢出關(guān)系更為緊密,數(shù)字貨幣波動對全球股票市場風險波動溢出效應(yīng)的政策性特征比板塊性特征更明顯。

由表7可知,數(shù)字貨幣波動與開放型、緊縮型國家或地區(qū)股市風險波動在長、短期均具有雙向溢出效應(yīng),而中立型政策國家或地區(qū)股票市場風險波動僅受到數(shù)字貨幣波動單向傳染效應(yīng)。

從長期來看,數(shù)字貨幣的波動對各類型股市風險波動具有抑制作用,其中對緊縮型股市市場風險波動抑制能力最強,對中立型股市風險波動抑制能力最弱,開放型國家或地區(qū)股市風險波動增加會對數(shù)字貨幣波動引起正向沖擊,緊縮型國家或地區(qū)股市風險波動則相反,對數(shù)字貨幣政策態(tài)度較為嚴苛的國家或地區(qū)股市市場風險波動會引起數(shù)字貨幣波動趨于平穩(wěn);從短期來看,數(shù)字貨幣波動增加均會導致各類型股票市場風險共振,其中緊縮型股市受波動溢出水平最高,開放型、緊縮型股市風險波動會對數(shù)字貨幣波動產(chǎn)生負面影響;從非對稱溢出效應(yīng)來看,數(shù)字貨幣與各政策類型股市存在著單向非對稱波動傳導效應(yīng),緊縮型政策股市風險受非對稱溢出效應(yīng)影響最為劇烈,數(shù)字貨幣利好時期對開放型股市風險波動溢出更為強烈,而緊縮型和中立型股市風險波動則在數(shù)字貨幣利空時期受影響程度更大。

表7 數(shù)字貨幣與政策類型劃分股市市場風險GJR-MGARCH-BEKK模型參數(shù)

如圖3可知,數(shù)字貨幣的波動短期內(nèi)會引發(fā)各政策類型股市風險同向跳躍,隨著波動時期延長則會對各類型股市風險波動產(chǎn)生抑制效果,其中緊縮型股市風險波動最強烈,短期內(nèi)政策中立型股市風險波動受影響程度比政策開放型股市風險更為強烈,波動延續(xù)至長期時,政策開放型股市風險波動受抑制效果更佳;開放型與緊縮型股市風險波動短期內(nèi)會對數(shù)字貨幣波動產(chǎn)生負向沖擊,其中開放型股市風險的影響更劇烈,這種波動溢出情況會在長期時表現(xiàn)出異質(zhì)性,隨著時間顯現(xiàn)股市波動的滯后影響,緊縮型數(shù)字貨幣風險波動對數(shù)字貨幣波動的抑制強度將會有所增加,而開放型股市風險波動增加則會引發(fā)數(shù)字貨幣的同向波動跳躍。

縱觀各政策類型股市風險與數(shù)字貨幣波動溢出關(guān)聯(lián),數(shù)字貨幣的風險傳導具有彈性,對待數(shù)字貨幣采取較為嚴苛與緊縮政策的股市市場風險與數(shù)字貨幣雙向波動溢出程度卻最為強烈,并在數(shù)字貨幣利空時期更為突出;中立型股市風險在利空時期受數(shù)字貨幣影響程度更大,短期受數(shù)字貨幣波動沖擊反應(yīng)適中,然而消化能力較弱;開放型股市風險在數(shù)字貨幣利好時期的雙向波動溢出水平更強烈,其波動水平短期對數(shù)字貨幣波動沖擊的承受能力最佳,但在長期受數(shù)字貨幣波動的抑制水平適中。

(a)短期 (b)長期注:a、b分別為短期與長期兩狀態(tài)關(guān)聯(lián)圖。箭頭方向為波動溢出方向。顏色深淺代表影響程度。正、負號分別代表正向沖擊與抑制影響。實線代表無非對稱效應(yīng),雙實線代表非對稱效應(yīng)為正,雙虛線代表非對稱效應(yīng)為負。圖3 短期至長期數(shù)字貨幣波動與政策性劃分全球股市風險波動溢出網(wǎng)絡(luò)拓撲圖

五、結(jié)論及政策建議

本文通過滾窗VAR模型度量數(shù)字貨幣與全球主要股票市場的收益率溢出效應(yīng),將全球主要股市依板塊性、政府對數(shù)字貨幣政策性態(tài)度進行系統(tǒng)劃分,通過DY溢出指數(shù)刻畫不同系統(tǒng)股市的市場風險,運用GJR-MGARCH-BEKK模型分析數(shù)字貨幣波動與全球股市風險波動的雙向非對稱溢出效應(yīng),并進一步剖析存在的板塊性和政策性特征,得到如下結(jié)論:

首先,數(shù)字貨幣與全球股票市場的收益率溢出效應(yīng)具有顯著的地區(qū)性差異與階段性差異,數(shù)字貨幣主要作為歐洲股市收益率溢出效應(yīng)的承受方,新冠肺炎疫情的爆發(fā)使得各地區(qū)股指收益率對數(shù)字貨幣溢出效應(yīng)達到峰值,亞太地區(qū)受影響程度最小,而疫情平穩(wěn)后,日本股市受到了數(shù)字貨幣長達半年的劇烈正向溢出沖擊。

其次,數(shù)字貨幣對全球股票市場波動率溢出效應(yīng)中存在著顯著的單向非對稱效應(yīng),數(shù)字貨幣具有風險對沖表征,除俄羅斯股票市場外,數(shù)字貨幣的短期波動增加會抑制全球股票市場的波動水平,數(shù)字貨幣的長期波動對澳大利亞、巴西股票市場具有顯著的正向波動傳染,而對于其余股票市場而言,數(shù)字貨幣波動在長期來看會抑制股票市場的風險波動,其中對中國香港與中國臺灣股市的波動抑制效果最為明顯;與均值溢出效應(yīng)不同,全球股市對數(shù)字貨幣市場的波動溢出水平均較弱,僅中國大陸、俄羅斯股票市場波動對數(shù)字貨幣市場波動存在著顯著的同向波動跳躍,其中中國大陸股市波動對數(shù)字貨幣的影響沖擊最為強烈,巴西股市波動則對數(shù)字貨幣具有波動抑制效應(yīng)。

最后,數(shù)字貨幣波動與全球股票風險波動的溢出效應(yīng)具有顯著的地區(qū)性、政策性差異。歐洲股市風險與數(shù)字貨幣波動溢出的聯(lián)動關(guān)系最為緊密且在數(shù)字貨幣接受負向沖擊時更加明顯。面臨正向沖擊時,數(shù)字貨幣波動對亞太市場和美洲股市風險波動的溢出效應(yīng)更為強烈;數(shù)字貨幣風險傳染具有彈性,對待數(shù)字貨幣態(tài)度較為嚴苛、政策緊縮的股市市場風險與數(shù)字貨幣關(guān)聯(lián)程度最為密切,并在數(shù)字貨幣利空時期更為突出;政策中立型股市風險波動水平在利空時期受數(shù)字貨幣波動影響程度更大,短期受數(shù)字貨幣波動沖擊反應(yīng)適中,然而消化能力較弱;政策開放型股市風險波動在數(shù)字貨幣利好時期的雙向波動溢出水平更強烈,短期對數(shù)字貨幣波動沖擊承受能力最佳,長期的風險波動受抑制效果表現(xiàn)一般。

基于以上實證結(jié)論,本文提出以下政策建議:

第一,辯證性對待數(shù)字貨幣市場,關(guān)注數(shù)字貨幣市場與股票市場溢出效應(yīng),在數(shù)字貨幣逐步走向國際市場的金融開放過程中防范化解與數(shù)字貨幣的雙向風險傳染。在聚焦數(shù)字貨幣業(yè)務(wù)的國際發(fā)展態(tài)勢的同時關(guān)注重大事件對數(shù)字貨幣與股票市場的關(guān)聯(lián)狀態(tài)的影響,采取相應(yīng)的措施進行合理應(yīng)對。從加密數(shù)字貨幣基層角度穩(wěn)固區(qū)塊鏈技術(shù),防范市場內(nèi)生性風險。對盜竊加密數(shù)字貨幣或利用數(shù)字貨幣洗錢等違法犯罪行為進行嚴厲打擊,維護數(shù)字貨幣市場的安全性。數(shù)字貨幣“T+1”交易制度或許可以在進行部分流動性妥協(xié)的同時提升市場平息投資者非理性行為的效率,從而達到有效防止數(shù)字貨幣市場跨地區(qū)跨市場風險傳染的目的。

第二,在建立宏觀審慎監(jiān)管的基礎(chǔ)上結(jié)合國情合理區(qū)分數(shù)字貨幣的金融創(chuàng)新與金融風險,有效避免跨市場風險傳染,實現(xiàn)數(shù)字貨幣金融創(chuàng)新與風險控制的內(nèi)在統(tǒng)一,切不可一味追隨美國市場應(yīng)對數(shù)字貨幣的監(jiān)管定位、態(tài)度及方法[24]。在應(yīng)對數(shù)字貨幣的革命浪潮激流勇進時,由于數(shù)字貨幣市場的風險聯(lián)動具有彈性,秉持數(shù)字貨幣市場風險厭惡的態(tài)度更易擴大數(shù)字貨幣與股市風險共振的可能,應(yīng)結(jié)合國情建立國家或地區(qū)特色形式的數(shù)字貨幣政策把數(shù)字貨幣合理地“請進來”,引導金融市場接納金融創(chuàng)新的價值創(chuàng)造能力,避免各國或地區(qū)進行數(shù)字貨幣市場策略博弈時陷入“囚徒困境”。

第三,從央行數(shù)字貨幣管理角度有效管理風險傳導。由于加密數(shù)字貨幣去中心化交易方式使其在國際市場上存在著不可估量的隱晦風險,中國應(yīng)建立基于央行數(shù)字貨幣為中心的數(shù)字貨幣管理框架,一方面可避免數(shù)字貨幣引發(fā)全球金融市場流動性管理理論失語;另一方面亦可提升人民幣的國際影響力。