人民币汇率、利率对股市的冲击——基于时变参数向量自回归模型的实证

■冷 松，田 刚

人民币汇率、利率对股市的冲击
——基于时变参数向量自回归模型的实证

■冷 松，田 刚

本文基于中国2005年汇改以来月度数据，采用带有随机波动的时变参数向量自回归（TVP-VAR-SV）模型，考察了人民币汇率、利率冲击对股价的影响。结果表明：人民币汇率、利率冲击对股价的影响并不是单一的，都是随时间变化而变化的，呈现出时变且复杂的特征。央行需要重新认知紧缩货币政策能在一定程度上缓和资产泡沫的传统观念。今后在加强金融监管的同时，需要完善金融子市场之间的传导渠道，以保障金融市场化顺利推进。

汇率；利率；股票价格；TVP-VAR-SV模型

冷松（1978-），江苏扬州人，扬州教育学院经贸学院教师，硕士，研究方向为金融市场；田刚（1971-），江苏扬州人，江苏大学管理学院，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为金融市场、物流金融。（江苏镇江212013）

一、引言

近年来，以股票价格为代表的资产价格暴涨暴跌加剧了中国金融市场的脆弱性，并对实体经济产生了一定的冲击。资产价格稳定是金融稳定的重要基础，而金融稳定关乎市场经济能否有效运转，也是一个经济体自身发展的内在需要。

随着中国开放程度的增强和市场发展程度的提升，不同类型市场之间的联动变化趋势日益显著，一个市场的变动会通过不同渠道传导到其他市场，从而形成金融链条。由此，股价、汇率和利率之间出现了互动关系。股票指数的起落，反映着资本进出一国市场、一种行业、一个企业的轨迹；也反映着外汇市场和货币市场的作用。2016年12月中央经济工作会议指出“要把防控金融风险放到更加重要的位置”，着力防控资产泡沫，提高和改进监管能力，确保不发生系统性金融风险。因此，探明汇率、利率以及股价三者之间的互动关系，特别是汇率、利率对股价的动态影响，对于推进我国金融体系改革，促进金融稳定，进而促进经济可持续发展具有重要的意义。

目前，学术界研究汇率、利率以及股价三者间关系的文献较少，多数文献侧重于研究其中两个市场之间的关系，即汇率与股价之间的关系、利率与股价之间的关系。在汇率与股价之间的关系方面，学者们的结论并不一致。一些学者研究发现，汇率和股价之间存在着长期均衡的协整关系（张兵等, 2008；邓燊和杨朝军，2008；范致镇和龚茜茜，2008；程昆和周锐聪，2009；周虎群和李育林，2010；张婷和徐炜，2012；刘柏和张艾莲，2014；张艾莲，2014，刘林等，2015）；其中，邓燊和杨朝军（2008）、谢磊等（2011）、王博等（2012）的研究还表明人民币升值是中国股市上扬的单向Granger原因，但是张艾莲的研究显示汇率与股价具有双向Granger因果关系。另一些学者的实证结果则显示，股价与汇率之间不存在长期均衡关系（巴曙松和严敏,2009;严武和金涛, 2010;Liu&Wan,2012;王申和陶士贵,2015;王兆瑞和方壮志,2016）；其中，王申、陶士贵（2015）发现，中国国内股价的上涨会导致短期内国际资本流入出现上下波动，但并没有表现出明显的流入趋势；王兆瑞和方壮志（2016）进一步发现，人民币汇率与创业板指数之间不存在协整关系和Granger因果关系，且人民币汇率波动只在短期对创业板指数有显著影响，长期影响不显著。此外，刘莉和万解秋(2011)研究表明，2008年之前股价与汇率总体上不存在长期均衡关系，2008年之后二者总体上存在显著的长期均衡关系。杨冬和张月红（2014）发现人民币实际汇率对股价始终表现为正向影响。

在利率与股价之间的关系方面，严武和金涛（2010）研究了利率与股价之间的价格溢出效应与波动溢出效应。张文君（2011）发现利率对股价存在负向冲击且存在时滞性。单双和张艾莉（2014）认为利率对股价有正向影响。王伟和陶士贵（2011）的研究则表明股价对利率及货币供应量有较为显著的影响，我国的货币政策对股价的影响则十分有限。冷静静和夏益国（2014）发现利率的调整在短期内对股票收益率的影响较为显著，在长期内则表现为平稳。屈晶（2015）发现利率的上升会使股价下跌。李菁和王冠英（2015）的研究揭示，利率冲击对股票观测价格的影响存在时变特征和结构性突变。胡一博（2016）发现，利率变动对股票市场在不同时期的影响不同。刘晓飞（2016）考察了基准利率调整对上市银行股价的影响。赵昌川和张旭（2016）进一步探讨了利率对股价反应的时机。

现有文献丰富了我国的金融理论，并有重要的实践意义，但同时也存在不足：其一，大多数文献采用传统的VAR模型进行实证分析，但该方法假设模型参数不随时间变化，本质上是一种线性模型。国外研究已经发现，越来越多的证据表明经济金融数据具有较强的非线性特征（Dieci&Westhoff, 2010）。中国经济一直处于转轨发展的过程中，经济结构、政策偏好和技术等因素不断发生变化，宏观经济更不可能是高度非线性的，而传统线性模型却无法揭示出这些非线性特征。其二，即便是采用传统VAR分析方法的文献，其关于汇率或利率与股价关联性的研究结论也不一致。

本文采用带有随机波动的时变参数的向量自回归（TVP-VAR-SV）模型，重点考察汇率、利率对股价的冲击，本文研究发现人民币汇率、利率冲击对股价的影响均具有时变特征，即影响随时间而变化。这一研究方法与研究结论与以往研究有所不同，更具有现实意义，也是本文的创新点所在。

二、带有随机波动的时变参数向量自回归模型

（一）SVAR模型

由于传统VAR模型无法捕捉宏观经济的变化，一些学者对其进行了改进。Primiceri(2005)基于带有一定先验约束的贝叶斯估计框架，构建了TVPVAR-SV模型，并迅速被Nakajima等学者应用于宏观经济分析，取得了良好的效果。TVP-VAR-SV模型通常依据结构化的向量自回归（SVAR）模型构建，并考虑时间因素。因此，首先介绍SVAR模型。SVAR模型定义如下：

其中yt是k个可观察变量的k*1向量，A、F1，…，Fp是关于系数的k*k矩阵，μt是k*1结构冲击。假设结构间的关系服从递归识别，即矩阵A为主对角线均为1的下三角矩阵。我们可以将式（1）改写成以下形式：

其中，σi=（i=1，…k）为结构冲击的标准差。β为Bi中各个元素按列进行堆积而成的k2s*1维向量。⊗代表克罗内克积。

（二）TVP-VAR-SV模型

如果式（3）的参数都是随时间可变的，则可以把模型写成：

式（4）中系数βt、参数At和∑t都是随时间变化的。根据Primiceri(2005)，令ai表示矩阵At下三角中元素的堆积向量，对数随机波动率矩阵ht=（h1t，…，hkt）′，且对于所有的j=1，…，k，t=s+1，…，n，设hit=lnσ2it。TVP-VAR-SV模型中的所以参数服从随机游走过程，即

其中，βs+1～N（μβ0，∑β0），αs+1～N（μα0，∑α0），hs+1～N（μh0，∑h0）。假设时变参数的冲击不相关，并且∑β、∑α、∑h都是对角矩阵。式（5）中假设所以参数服从一阶随机游走过程，Primiceri（2005）指出该假设可以允许参数暂时或永久性变动，从而可以充分捕捉潜在经济结构的渐变或突变。Nakajima（2011）进一步指出，采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法估计模型更为精确有效。

三、实证分析

（一）变量设定与数据说明

本文研究所涉及的变量有人民币汇率、利率和股票价格。由于中国在相当长时间内采取盯住美元的策略，故本文选取人民币兑美元汇率作为汇率的代理变量，用E表示。利率选用银行间同业拆借30天加权平均利率，用R表示。沪深300指数是由沪深市场中选取300只A股作为样本编制而成的成分股指数，覆盖了两市六成左右的市值，具有良好的代表性。故本文选取沪深300指数作为股价的代理变量，用SP表示。数据来自CEIC中国经济数据库。考虑到数据的可得性，本文研究的样本区间为2005年8月至2016年3月的月度数据。并采用取自然对数来消除量纲和异方差的影响。

（二）数据的平稳性检验

现代计量经济学的计量模型，是建立在变量平稳基础上的，但是实际中许多经济变量通常并不平稳，使用传统的计量经济学方法容易产生“伪回归”问题（即不存在相依关系，但回归后表现出相依关系）。为了避免伪回归问题，需要对序列的平稳性进行检验，即进行单位根检验，以确保序列的统计规律不会随时间推移而发生变化。常用的方法有扩展的Dichey-Fuller(ADF)和非参数的PP法，本文采用ADF检验，结果见表1。

表1 ADF平稳性检验结果

由表1可知，三个原序列都不平稳；一阶差分的平稳性ADF检验表明，三个一阶差分序列均是平稳序列，即人民币汇率、股价与外汇占款三个序列均服从从I（1）过程。

（三）TVP-VAR-SV模型的实证结果

1.参数估计结果分析

表2包括待估参数后验分布的均值、标准差、95%置信区间及收敛统计量。从表2可以看出，Geweke诊断值均小于5%的临界值（1.96），表明所有结果均不能拒绝收敛于后验分布这一原假设，也说明在迭代周期中预烧期已经足够能使马尔科夫链趋于集中；另外，无效影响因子均比较小，表明在模型中为所有参数都产生了非常有效的样本，说明利用MCMC算法进行估计是有效的。

表2 TVP-VAR-SV模型的参数估计结果及诊断

2.脉冲响应分析

在TVP-VAR-SV模型中，需要估计的系数个数十分庞大。因此，本文参照绝大多数文献的做法，没有分析各系数参数，而是直接考察脉冲响应结果。由于本文关注汇率及利率冲击对股价的影响，限于篇幅，本文重点分析股价对汇率、股价对利率的脉冲响应结果。

图1 股价对利率的脉冲响应

图2 股价对汇率的脉冲响应

分析脉冲响应的意义在于，当对模型中某个变量以一单位标准正向的冲击，可以看到其他变量对这一冲击的响应。与不变系数的传统VAR模型下二维脉冲响应不同，TVP-VAR-SV模型允许参数变化，通过马尔可夫蒙特卡洛模拟迭代分别计算出各变量在不同提前期的冲击下的脉冲响应。图1和图2分别反映了超前1期、3期和6期的利率、汇率冲击引起的股价响应的动态变化过程。

图1显示，股价对利率冲击在样本期内均存在时变特征，即利率对股价的影响是随时间变化的。具体地，股价对利率的冲击滞后1期、3期和6期的脉冲响应总体先呈正向影响，然后转为负向影响。同时本文的结果不同于基于传统VAR方法研究的观点，传统观点认为，如果采用紧缩的货币政策（如提高利率），股票价格一定会降低。然而，本文的研究表明，利率冲击对股票价格的影响不是确定的，在不同时间，其影响的方向及大小均不相同。本文实证结果即股票市场价格变化反传统观点的现象与Gali和Gambetti（2014）基于美国数据得到的实证结果一致，由此向传统观点提出了质疑。

从图2可以看出，股票价格对于汇率正向冲击的响应是随时间变化的，给定人民币兑美元汇率一个正向的冲击（由于人民币汇率采用的是直接标价法，汇率正向冲击意味着相对于美元，人民币贬值），在短期内对股价有微弱的负向影响，但在长期则表现为正向影响，并且不同提前期下影响的程度有所不同，长期的影响更为显著。这个结果与吴丽华和傅广敏（2014）的研究相似。邓燊（2007）认为尽管人民币处在不断升值的进程中，但近年来进出口净额也同样处在增加的过程中，因而导致产出增加，从长期看，对股市也就产生了正向的影响。结合图1和图2可以进一步发现，汇率与利率对股价的影响均较小，相对于汇率而言，利率冲击对股价的影响更大。

四、结论与建议

本文选取2005年8月到2016年3月的月度数据，运用带随机波动的时变参数向量自回归（TVPVAR-SV）模型，采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，考察了人民币汇率和利率冲击对股价的动态影响。

主要结论如下：中国汇率改革以来，人民币汇率、利率冲击对股价的影响均呈现出时变特征。以往采用传统VAR模型的研究认为人民币汇率、利率与股价的关系是单一的。本文发现人民币汇率、利率与股价之间的互动关系并不是单一的，都是随时间变化而变化的。总体看，汇率、利率冲击对股价的影响方向并不是确定的，影响程度在不同时期也有所不同；相对于利率而言，汇率冲击对股价的影响程度更小。从实证角度看，提高利率未必能够缓和股票价格泡沫。由此对传统观念提出了质疑，提示我们需要重新审视“逆周期”的货币政策。

这些结论以及背后的机理，蕴含着深刻的政策含义。对于中国货币市场、外汇市场、股票市场的改革具有重要的参考价值。

股票市场、外汇市场和货币市场作为具有关联性的金融子市场，三者之间传导渠道畅通高效，才能保障市场化进程顺利发展，提高金融体系的整体效率，并为经济政策调控提供稳定的基础。所以，股票市场、外汇市场和货币市场的关联应该强化而不是孤立，改善这三个市场之间的传导渠道能够提高金融市场的效率。本文的研究发现，汇率、利率冲击对股票价格的影响均很小，这说明当前中国金融市场体系尚不完善，创新不足，金融产品较少，同时市场机制不健全，使得汇率、利率的波动难以准确地反映在股价波动上。作为发展中国家，中国股票、外汇和货币三个金融子市场的发展还远远滞后于发达国家，所以，未来的金融改革要深入推进汇率、利率市场化以及资本市场等领域的改革，完善这三个市场的传导渠道，切实发挥汇率、利率对股市应有的调节作用；同时，央行在宏观审慎管理制度框架下进行外汇政策和货币政策设计时，应密切关注相应政策对股票市场泡沫影响的时变特征，实施动态监控措施，承担起“系统性监管者”（Mishkin, 2011）责任，这就需要架构不同金融子市场之间资金流动的动态监控体系和预警机制，避免金融领域的过度投机行为，防范金融系统风险的积累，促进金融市场健康发展。

[1]张艾莲.中国金融分市场的相异态势和协同变化[J].社科科学战线，2014，（8）：251～253.

[2]刘林，孟烨，杨坤.结构变化、人民币汇率与我国股票价格——理论解释与实证研究[J].国际金融研究，2015，（5）：3～14.

[3]王兆瑞，方壮志.人民币汇率波动对创业板指数影响的实证分析[J].金融理论与实践，2016，（4）：68～71.

[4]杨冬，张月红.人民币实际汇率、短期国际资本与资产价格——基于时变参数向量自回归模型[J].国际贸易问题，2014，（7）:155～165.

[5]李菁，王冠英.利率冲击与理性股票价格泡沫——基于TVP-VAR-SV模型的检验[J].2015，（12）：58～68.

[6]胡一博.基于TVP-VAR模型的利率变动与股市波动的时变关系研究[J].管理现代化，2016，（1）:7～9.

[7]Nakajima，J，Kasuya，M，Watanabe,T. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Autoregressive Model for the Japanese Economy and MonetaryPolicy[J].JournalofJapaneseand International Economies,2011，(25):225～245.

[8]Gali J.Monetary Policy and Rational Asset Price Bubbles[J].American Economic Review,2014, 104(3):721～752.

[9]刘晓飞.基准利率调整对上市银行股价影响研究[J].金融与经济,2016，（5）：72～77.

[10]吴丽华,傅广敏.人民币汇率、短期资本与股价互动[J].经济研究,2014,(11):72～86.

F832

A

1006-169X（2017）03-0069-05

国家社会科学基金（15BGL200）。