匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)
——基于TVP-SV-VAR模型

段雯雯 曾建新

（1.南華大學(xué)，湖南 衡陽 421001；2.貴州銀行榕江支行，貴州 凱里 557200）

一、引言

近年來，國(guó)際局勢(shì)出現(xiàn)深刻復(fù)雜變化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不確定性愈加凸顯，在需求驅(qū)動(dòng)、能耗雙控和產(chǎn)業(yè)升級(jí)等因素作用下和全球經(jīng)濟(jì)低迷態(tài)勢(shì)下，大宗商品價(jià)格卻呈逆勢(shì)上漲趨勢(shì)，特別是原油、銅和鎳等大宗商品價(jià)格大幅上漲。2021年大宗商品流通價(jià)格指數(shù)為136.2，較上年上漲35.3%，是21 世紀(jì)以來最為明顯的價(jià)格上漲。大量歷史經(jīng)驗(yàn)表明，大宗商品的價(jià)格異常波動(dòng)特別是暴漲直接影響著金融安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而匯率和利率作為資本市場(chǎng)的重要影響因素，在外匯改革和利率市場(chǎng)化的背景下，對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)具有重要影響。2021 年3 月十三屆全國(guó)人大四次會(huì)議通過的《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確指出，完善跨境資本流動(dòng)管理框架，提高開放條件下風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)對(duì)能力，實(shí)施金融安全戰(zhàn)略。因此，實(shí)現(xiàn)“穩(wěn)增長(zhǎng)”的利率政策和“穩(wěn)利率”的匯率政策之間的最優(yōu)政策協(xié)同，系統(tǒng)探討匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的非線性和時(shí)變性影響，有利于穩(wěn)定大宗商品價(jià)格，強(qiáng)化金融安全保障，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的影響研究

資本市場(chǎng)對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)具有重要影響。部分學(xué)者認(rèn)為匯率和大宗商品價(jià)格特別是國(guó)際大宗商品價(jià)格的波動(dòng)存在緊密的聯(lián)系。Ayres et al.（2020）指出石油、鋁、玉米等商品價(jià)格與德國(guó)、日本、英國(guó)等發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)美元的實(shí)際匯率之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。部分學(xué)者指出匯率對(duì)國(guó)內(nèi)和國(guó)際大宗商品的影響差異較大，如田洪志等（2020）認(rèn)為匯率對(duì)原油等國(guó)際大宗商品市場(chǎng)的影響力十分有限，主要局限于國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格的波動(dòng)。同時(shí)，部分學(xué)者認(rèn)為匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的波動(dòng)具有重要影響，如丁劍平和向堅(jiān)（2016）指出匯率能夠較好地預(yù)測(cè)國(guó)際大宗商品市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)。從不同的大宗商品種類來看，于愛芝等（2015）認(rèn)為人民幣實(shí)際有效匯率對(duì)大宗商品、耐用商品和凈出口類商品的影響具有非對(duì)稱性。從時(shí)間序列來看，胡冬梅和吳心弘（2015）使用兩階段模型來分析匯率對(duì)大宗商品進(jìn)口價(jià)格波動(dòng)的傳遞效應(yīng)，結(jié)果表明匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的影響為不完全傳遞，且傳遞率呈下降趨勢(shì)。部分學(xué)者以重大突發(fā)事件為視角，研究極端事件下匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的沖擊效應(yīng)（于文華等，2022）。具體來說，隋建利和楊慶偉（2021）認(rèn)為在極端風(fēng)險(xiǎn)事件的沖擊下，國(guó)際大宗商品市場(chǎng)與中國(guó)匯率市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)得到增強(qiáng)。此外，還有學(xué)者認(rèn)為可將匯率作為中介來影響大宗商品價(jià)格，如彭承亮等（2022）認(rèn)為美國(guó)利率調(diào)整、貿(mào)易摩擦和新冠肺炎疫情等危機(jī)事件通過匯率波動(dòng)渠道來影響國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格的變化。

（二）利率對(duì)大宗商品價(jià)格的影響研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)利率和大宗商品價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行相關(guān)研究，主要通過VAR 模型來研究利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng)（徐鵬，2021）。從影響的顯著性來看，蔡偉毅等（2018）使用VAR 模型分析利率、流動(dòng)性和大宗商品價(jià)格之間的聯(lián)動(dòng)特征，結(jié)果表明利率對(duì)大宗商品價(jià)格具有顯著和持久的影響。從影響的特征來看，Bhar &Hammoudeh（2011）基于多元馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型研究短期利率對(duì)石油、銅、黃金和白銀等國(guó)際貿(mào)易大宗商品價(jià)格波動(dòng)的影響，結(jié)果表明其影響存在區(qū)制轉(zhuǎn)換的特征。除此之外，部分學(xué)者將利率作為貨幣政策的重要內(nèi)容，研究貨幣政策對(duì)大宗商品價(jià)格的影響，如龍少波等（2019）主要使用NARDL模型研究緊縮性和擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)大宗商品價(jià)格的非對(duì)稱影響，結(jié)果表明緊縮性貨幣政策對(duì)大宗商品價(jià)格的影響程度更大。部分學(xué)者將兩者之間的靜態(tài)影響擴(kuò)展至動(dòng)態(tài)效應(yīng)，如陳瑤雯等（2019）運(yùn)用TVP-SV-VAR 模型探討貨幣政策對(duì)大宗商品價(jià)格的動(dòng)態(tài)脈沖效應(yīng)，結(jié)果表明貨幣供應(yīng)量和利率均能顯著地影響大宗商品的價(jià)格。進(jìn)一步地，部分學(xué)者結(jié)合TVP-VAR和FAVAR模型，分析大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)影響因素，如譚小芬等（2020）使用TVP-FAVAR模型研究利率等全球流動(dòng)性對(duì)國(guó)際大宗商品價(jià)格的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)，結(jié)果表明價(jià)格型流動(dòng)性的負(fù)向影響在危機(jī)時(shí)更明顯。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要如下：一方面，對(duì)于研究?jī)?nèi)容而言，本文將匯率和利率置于同一分析框架之中，進(jìn)而綜合分析匯率和利率對(duì)國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格的影響，對(duì)國(guó)際大宗商品而言更具現(xiàn)實(shí)意義；另一方面，對(duì)于研究模型而言，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要使用VAR或者SVAR模型來考察匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的靜態(tài)影響，而忽略時(shí)變性的重要特征，因此本文引入TVP-SVVAR 模型來分析匯率、利率對(duì)中國(guó)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

1.GPD模型。本文在研究匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的沖擊效應(yīng)之前，還對(duì)匯率、利率與大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。其中，準(zhǔn)確地刻畫匯率、利率與大宗商品價(jià)格的邊際分布是構(gòu)建相關(guān)性模型的基礎(chǔ)。大量歷史經(jīng)驗(yàn)表明，金融時(shí)間序列具有非正態(tài)性和厚尾性等特征，本文為了側(cè)重反映匯率、利率和大宗商品價(jià)格序列的厚尾性，使用極值理論的GPD模型來刻畫其邊際分布，GPD模型的基本定義如下：

其中，y為超過閾值u的部分樣本數(shù)據(jù)，β(u)為u對(duì)應(yīng)的尺度參數(shù)，ξ為形狀參數(shù)。

GPD 模型的關(guān)鍵在于閾值的確定。相比于Hill圖、均值超額圖、A2統(tǒng)計(jì)量和峰值法等方法，樣本10%原則法兼顧了閾值估計(jì)的精度和成本，能夠分別反映下尾和上尾閾值的非對(duì)稱性影響，故本文選擇樣本10%原則法來估計(jì)GPD模型的閾值。

2.Copula 模型。參考王鵬飛（2020）的研究，相比于Pearson 相關(guān)系數(shù)和格蘭杰因果檢驗(yàn)，Copula 模型能夠準(zhǔn)確地刻畫金融時(shí)間序列之間的非線性和厚尾性等特征，故本文使用Copula模型來描述匯率與大宗商品價(jià)格、利率與大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性。以匯率與大宗商品價(jià)格之間的相依性為例，Copula模型的基本性質(zhì)如下：

其中，F(xiàn)1(X1)和F2(X2)分別為利率序列X1和大宗商品價(jià)格序列X2的邊際分布函數(shù)，F(xiàn)(X1,X2)為聯(lián)合分布函數(shù)，C為最優(yōu)Copula函數(shù)。根據(jù)（2）式可知，聯(lián)合分布問題可以通過確定邊際分布模型和最優(yōu)Copula函數(shù)來加以解決。

根據(jù)上文可知，本文的邊際分布模型使用GPD模型。對(duì)于最優(yōu)Copula 函數(shù)而言，本文選取Normal Copula、Frank Copula、Gumbel Copula、Clayton Copula和Galambos Copula 等常用Copula 函數(shù)，使用IFM 方法來估計(jì)各個(gè)Copula 的參數(shù)，并根據(jù)Loglike、AIC 和BIC等統(tǒng)計(jì)量來確定最優(yōu)Copula函數(shù)。

在確定最優(yōu)Copula函數(shù)的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步計(jì)算Kendallτ相關(guān)系數(shù)、Spearmanρ相關(guān)系數(shù)和上下尾相關(guān)系數(shù)。

3.TVP-SV-VAR 模型。相比于VAR 和SVAR 等模型，TVP-SV-VAR 模型的參數(shù)和協(xié)方差均是時(shí)變的，能夠準(zhǔn)確地反映匯率、利率和大宗商品價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)影響，故本文使用TVP-SV-VAR 模型來研究匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。

TVP-SV-VAR 模型是在SVAR 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，主要是各個(gè)參數(shù)滿足時(shí)變性和隨機(jī)游走過程等基本條件。SVAR模型的定義為：

其中，Yt為匯率、利率和大宗商品價(jià)格的變量向量，F(xiàn)1和Fs均為系數(shù)矩陣。ut為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)矩陣，滿足ut～N(0,ΣΣ)，其中Σ代表對(duì)角元素為[σ1,σ2,…,σk]的對(duì)角矩陣。A為k×k階的下三角矩陣，具體性質(zhì)如下：

相比于（3）式，TVP-SV-VAR模型的參數(shù)矩陣At、系數(shù)矩陣βt和協(xié)方差矩陣Σt均具有時(shí)變特征。

（二）變量選取和數(shù)據(jù)來源

本文主要研究匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)影響。對(duì)于匯率，本文使用人民幣兌美元中間價(jià)作為匯率的代理變量，這主要是由美元的世界貨幣以及資本市場(chǎng)地位決定的，全文使用ER表示。對(duì)于利率，本文使用銀行間7天內(nèi)同業(yè)拆借加權(quán)平均利率作為利率的代理變量，該指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地反映全國(guó)銀行間同業(yè)拆借交易狀況，全文使用IR表示。對(duì)于大宗商品價(jià)格，由于國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)對(duì)國(guó)際大宗商品價(jià)格的變動(dòng)有限，本文使用中國(guó)大宗商品價(jià)格指數(shù)來衡量國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格的變化情況，該指數(shù)依據(jù)中國(guó)國(guó)際電子商務(wù)中心的大宗商品現(xiàn)貨價(jià)格周度數(shù)據(jù)庫，主要包括能源、礦產(chǎn)品、農(nóng)產(chǎn)品等9大類別26種商品，該指數(shù)能夠客觀反映中國(guó)大宗商品的價(jià)格變化趨勢(shì)和變動(dòng)程度，全文使用CCPI表示。

由于中國(guó)大宗商品價(jià)格指數(shù)的編制時(shí)間為2006年6月，故本文的時(shí)間范圍為2006年6月至2021年3月，樣本量為178 個(gè)。本文數(shù)據(jù)均來源于Wind 數(shù)據(jù)庫，主要使用S-Puls和Matlab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）相關(guān)性分析

匯率、利率和大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性分析是進(jìn)一步剖析各個(gè)變量之間的沖擊效應(yīng)的前提和基礎(chǔ)。本文側(cè)重描述重大突發(fā)事件的影響，以匯率和大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性為例進(jìn)行說明，使用GPD 模型來刻畫匯率和大宗商品價(jià)格的邊際分布，通過MLE方法估計(jì)參數(shù)。在確定邊際分布之后，本文基于GPD模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列，通過概率積分變換將其轉(zhuǎn)變?yōu)榫鶆蚍植?，使用Copula模型來刻畫匯率與大宗商品價(jià)格、利率與大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性。表1為主要Copula模型的擬合結(jié)果，根據(jù)表1可知，Clayton Copula 的LogLike 值最大，而AIC 和BIC 準(zhǔn)則均最小，故Clayton Copula的擬合效果最好，其次為Frank Copula，擬合效果最差的為Galambos Copula。因此，本文選取Clayton Copula函數(shù)來刻畫各個(gè)變量之間的相關(guān)性。

表1 Copula模型的選取

因此，在確定Clayton Copula 為最優(yōu)Copula 模型之后，通過IFM 估計(jì)方法來計(jì)算該模型的參數(shù)，據(jù)此計(jì)算Kendallτ相關(guān)系數(shù)、Spearmanρ相關(guān)系數(shù)和上下尾相關(guān)系數(shù)，具體結(jié)果如表2 所示。在Clayton Copula 模型的估計(jì)下，匯率與大宗商品價(jià)格、利率與大宗商品價(jià)格之間均存在下尾相依結(jié)構(gòu)，即容易受到金融危機(jī)或者風(fēng)險(xiǎn)等利空消息的影響。例如，相比于匯率的下跌，當(dāng)匯率上漲時(shí)，大宗商品價(jià)格暴跌的可能性會(huì)顯著增加，匯率和大宗商品價(jià)格之間更傾向于存在較強(qiáng)的相關(guān)特征。另外，匯率和大宗商品價(jià)格之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系，而利率和大宗商品價(jià)格之間存在正向相關(guān)關(guān)系，如匯率和大宗商品價(jià)格之間的下尾相關(guān)系數(shù)為-0.2104，而利率和大宗商品價(jià)格之間的下尾相關(guān)系數(shù)為0.4216。

表2 利率、匯率和大宗商品價(jià)格之間的相依結(jié)構(gòu)

（二）沖擊效應(yīng)分析

1.參數(shù)估計(jì)。本文主要使用TVP-SV-VAR 模型來反映匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)，其參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 TVP-SV-VAR模型的參數(shù)估計(jì)

表3 中的均值和標(biāo)準(zhǔn)差為各個(gè)時(shí)變參數(shù)的基本描述性統(tǒng)計(jì)，而Geweke 診斷值和無效因子為判斷MCMC 方法估計(jì)TVP-SV-VAR 模型效果的指標(biāo)，分別檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)的收斂性和有效性。根據(jù)表3可知，各個(gè)時(shí)變參數(shù)對(duì)應(yīng)的Geweke 診斷值均小于5%顯著性水平下的臨界值1.96，表明該模型的參數(shù)均收斂于后驗(yàn)分布，具有顯著的平穩(wěn)性。另外，無效因子的數(shù)值均較低，最大值僅為58.18，至少產(chǎn)生155 次不相關(guān)樣本，表明MCMC方法的模擬估計(jì)是有效的。綜上所述，MCMC 方法估計(jì)TVP-SV-VAR 模型的效果較好，可以進(jìn)行后續(xù)的脈沖響應(yīng)分析。

2.不同提前期的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。由于TVP-SVVAR 模型的參數(shù)具有時(shí)變性，故本文從不同提前期和不同時(shí)點(diǎn)兩個(gè)角度來分析匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)。參考王博等（2019）的研究，本文將提前1 期、4 期和8 期分別設(shè)置成短期、中期和長(zhǎng)期，以此來反映不同提前期下匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)路徑和效應(yīng)。根據(jù)圖1可知，具有如下特征：

圖1 不同提前期匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)

對(duì)于匯率而言，在受到不同提前期匯率一單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，大宗商品價(jià)格表現(xiàn)為顯著的正向脈沖響應(yīng)，即隨著匯率的提高，人民幣貶值，導(dǎo)致出口增加，實(shí)際產(chǎn)出得到提升，股價(jià)和物價(jià)上漲，最終導(dǎo)致大宗商品價(jià)格的上漲。從脈沖效應(yīng)程度來看，大宗商品價(jià)格對(duì)于匯率的脈沖響應(yīng)主要為短期影響，短期的大宗商品價(jià)格對(duì)于匯率的變動(dòng)較為敏感，而長(zhǎng)期效應(yīng)逐漸減弱。從時(shí)間序列來看，不同提前期匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)的波動(dòng)較為平緩，呈現(xiàn)穩(wěn)步下降的變化趨勢(shì)，而受到2015 年“8·11”匯改和2017 年第四次匯改等政策節(jié)點(diǎn)的影響較小，表明大宗商品價(jià)格對(duì)于匯率沖擊的脈沖響應(yīng)具有穩(wěn)定性和持續(xù)性的特征。

對(duì)于利率而言，在受到不同提前期利率一單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，大宗商品價(jià)格表現(xiàn)為顯著的負(fù)向脈沖響應(yīng)。參考諶金宇等（2017）的研究，當(dāng)利率上升時(shí)，存貨的機(jī)會(huì)成本提高，抑制大宗商品的交易需求，此時(shí)大宗商品市場(chǎng)供過于求，進(jìn)而導(dǎo)致大宗商品價(jià)格出現(xiàn)下跌的趨勢(shì)。值得注意的是，近期出現(xiàn)利率上升和大宗商品價(jià)格上漲的情況，原因在于大宗商品價(jià)格上漲受到來自經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場(chǎng)供求、政策和投機(jī)等復(fù)雜因素影響，抵消利率上升的負(fù)向沖擊作用。類似于匯率，大宗商品價(jià)格在短期內(nèi)受到利率沖擊的影響較大，大宗商品價(jià)格的變動(dòng)主要以短期為主，短期的負(fù)向沖擊效應(yīng)顯著大于中期和長(zhǎng)期，特別是長(zhǎng)期效應(yīng)較小并趨于0。從時(shí)間趨勢(shì)來看，不同提前期大宗商品價(jià)格對(duì)于利率沖擊的脈沖響應(yīng)均較為平穩(wěn)，并呈現(xiàn)出逐漸降低的趨勢(shì)，這也反映利率市場(chǎng)化進(jìn)程加快并逐步完善，相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)和優(yōu)化大宗商品價(jià)格波動(dòng)引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)管理。

3.不同時(shí)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。本文繼續(xù)分析不同時(shí)點(diǎn)下匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)。對(duì)于不同時(shí)點(diǎn)的選取，本文主要是依據(jù)匯率改革和利率市場(chǎng)化的政策時(shí)間節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行劃分，即分別選擇2015 年8 月、2015 年10 月和2017 年5 月三個(gè)不同時(shí)點(diǎn)。其中，2015年8月的“8·11”匯改調(diào)整了人民幣匯率中間價(jià)報(bào)價(jià)方式，受到美聯(lián)儲(chǔ)加息和國(guó)際收支逆差等影響，導(dǎo)致人民幣匯率的大幅度貶值；2015年10月央行宣布不再對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)設(shè)置存款浮動(dòng)利率上限，放開存款利率浮動(dòng)上限，利率市場(chǎng)化進(jìn)程加快；2017年5月央行宣布在人民幣匯率中間價(jià)報(bào)價(jià)模型中加入逆周期因子，使得央行主動(dòng)調(diào)節(jié)的空間變大，人民幣匯率進(jìn)一步升值。根據(jù)圖2 可知，具有如下特征：

圖2 不同時(shí)點(diǎn)匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)

對(duì)于匯率而言，在不同時(shí)點(diǎn)下匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)趨勢(shì)基本一致，且脈沖響應(yīng)程度的差異較小。整體上不同時(shí)點(diǎn)下匯率沖擊對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)具有正向影響，具體而言，在滯后1 期時(shí)大宗商品價(jià)格對(duì)于匯率的脈沖響應(yīng)為負(fù)向沖擊，在滯后2期時(shí)的脈沖響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎驔_擊并達(dá)到峰值，之后的脈沖響應(yīng)程度逐漸減弱，并在滯后8期之后的脈沖響應(yīng)趨于0，此時(shí)匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)逐漸消除。

對(duì)于利率而言，2015 年8 月和2015 年10 月的利率沖擊對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的脈沖響應(yīng)趨勢(shì)基本一致，而2017年5月和另外兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)程度表現(xiàn)出較大的差異性。具體而言，在2015年8月和2015年10 月的時(shí)點(diǎn)中，利率對(duì)大宗商品價(jià)格的脈沖響應(yīng)由滯后1 期的正向沖擊轉(zhuǎn)變?yōu)闇? 期的負(fù)向沖擊，并在滯后3期之后的脈沖響應(yīng)收斂于0。在2017年5月，利率對(duì)大宗商品價(jià)格具有負(fù)向脈沖響應(yīng)，其中在滯后2期時(shí)達(dá)到峰值，之后脈沖響應(yīng)程度逐漸降低并趨于平緩，最終在滯后6期之后的脈沖響應(yīng)收斂于0。

五、結(jié)論與建議

本文通過GPD-Copula 模型刻畫匯率、利率與大宗商品價(jià)格之間的相關(guān)性，使用MCMC 方法和TVPSV-VAR模型分析匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)沖擊效應(yīng)。結(jié)果表明：首先從各個(gè)變量之間的相關(guān)性來看，匯率與大宗商品價(jià)格、利率與大宗商品價(jià)格之間均存在下尾相依結(jié)構(gòu)，具有非線性和厚尾性的相依特征，相比于利好消息，更容易受到金融危機(jī)或者風(fēng)險(xiǎn)等利空消息的影響。同時(shí)，匯率和大宗商品價(jià)格之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系，而利率和大宗商品價(jià)格之間存在正向相關(guān)關(guān)系。其次從沖擊效應(yīng)來看，匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格的沖擊效應(yīng)具有非線性、時(shí)變性和非對(duì)稱性等特征，整體上匯率對(duì)大宗商品價(jià)格的沖擊效應(yīng)大于利率對(duì)大宗商品價(jià)格的沖擊效應(yīng)。具體而言，匯率對(duì)大宗商品價(jià)格具有正向沖擊效應(yīng)，而利率對(duì)大宗商品價(jià)格存在負(fù)向沖擊效應(yīng)。鑒此，本文提出如下建議：

第一，繼續(xù)深化匯率改革和利率市場(chǎng)化進(jìn)程。匯率、利率對(duì)大宗商品價(jià)格具有重要的調(diào)控和導(dǎo)向作用，需要通過以下方面來進(jìn)行深化：一方面，穩(wěn)定人民幣匯率的價(jià)格機(jī)制，避免匯率波動(dòng)異常和失衡，使人民幣匯率在合理和均衡的條件下保持整體穩(wěn)定。同時(shí)，創(chuàng)新人民幣匯率的定價(jià)機(jī)制，強(qiáng)化人民幣匯率浮動(dòng)的彈性和韌性；另一方面，健全和完善市場(chǎng)化利率的形成和傳導(dǎo)機(jī)制，逐步形成以公開市場(chǎng)操作利率為短期政策利率、以中期借貸便利利率為中期政策利率的央行政策利率體系。特別是完善市場(chǎng)利率定價(jià)自律機(jī)制和作用，不斷優(yōu)化和規(guī)范存款利率定價(jià)行為，加強(qiáng)規(guī)范管理。

第二，深化大宗商品市場(chǎng)改革，提高我國(guó)大宗商品的定價(jià)權(quán)。目前我國(guó)大宗商品定價(jià)在一定程度上依賴于國(guó)際大宗商品市場(chǎng)，需要在以下方面加以完善：首先，適度引入糧食和能源等部分大宗商品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，維護(hù)國(guó)內(nèi)大宗商品市場(chǎng)的有序和良好競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，加大對(duì)壟斷和非法競(jìng)爭(zhēng)的處罰力度；其次，對(duì)石油和糧食等戰(zhàn)略性大宗商品進(jìn)行儲(chǔ)備，做到戰(zhàn)略性大宗商品生產(chǎn)和消費(fèi)的“內(nèi)循環(huán)”，合理發(fā)揮大宗商品期貨市場(chǎng)的套期保值和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避作用；最后，通過財(cái)政補(bǔ)貼、關(guān)稅、匯率和利率等多種方式，積極應(yīng)對(duì)國(guó)際大宗商品價(jià)格上漲對(duì)金融市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成的損失。

第三，健全防范重大風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急機(jī)制。大宗商品價(jià)格受到重大突發(fā)事件的影響較大，需要在以下方面加以完善：一方面，重視風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防范。在應(yīng)對(duì)重大突發(fā)事件時(shí)，要系統(tǒng)做到事前預(yù)防、事中控制和事后治理，目前事前預(yù)防環(huán)節(jié)還需要進(jìn)一步強(qiáng)化，以減少經(jīng)濟(jì)損失和避免風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大；另一方面，聯(lián)動(dòng)多個(gè)部門協(xié)作和配合。大宗商品市場(chǎng)涉及多個(gè)行業(yè)，其價(jià)格變動(dòng)的影響因素較為復(fù)雜，面對(duì)重大突發(fā)事件對(duì)大宗商品價(jià)格的劇烈波動(dòng)，需要構(gòu)建以政府為主導(dǎo)、多部門和多元力量廣泛參與的應(yīng)急聯(lián)動(dòng)機(jī)制，最終形成政府公共應(yīng)急、社會(huì)公益應(yīng)急和市場(chǎng)配合應(yīng)急的強(qiáng)大合力。