張 浩, 韓銘輝, 姚佳穎
(1.廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué) 金融學(xué)院,廣東 廣州510006;2.廣州華南財(cái)富管理中心研究基地,廣東 廣州510006;3.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津300072)
2017年底中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將“防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)”列為三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之首,并明確指出“重點(diǎn)是防控金融風(fēng)險(xiǎn)”。當(dāng)前,我國(guó)經(jīng)濟(jì)仍處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段,隨著世界政治經(jīng)濟(jì)格局發(fā)生深度調(diào)整變化,外部不確定性的增加,使得中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融體系面臨的外部環(huán)境日趨復(fù)雜。隨著中美貿(mào)易摩擦程度的不斷加深,人民幣匯率面臨較大的外部壓力;而隨著國(guó)內(nèi)“去杠桿”進(jìn)程的不斷推進(jìn),國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格(股價(jià)、房?jī)r(jià))也受到明顯沖擊。近10年來(lái),由于中國(guó)經(jīng)濟(jì)在后次貸危機(jī)時(shí)期的突出表現(xiàn),不但國(guó)內(nèi)的資產(chǎn)價(jià)格(尤其是房?jī)r(jià))持續(xù)上漲,而且人民幣匯率在2010年6月推行“二次匯改”后,也進(jìn)一步走強(qiáng)。由于2015年之前,伴隨著人民幣升值,部分境外熱錢(qián)流入到國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng),進(jìn)入到中國(guó)的股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng),這使得當(dāng)前的中國(guó)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中匯率、股價(jià)與房?jī)r(jià)三者之間的聯(lián)系進(jìn)一步加強(qiáng)。而且外匯、股票和房地產(chǎn)作為目前國(guó)內(nèi)主要的投資產(chǎn)品之一,在金融市場(chǎng)深度和廣度不斷增強(qiáng)的情況下,短期資本在匯市、股市和房地產(chǎn)市場(chǎng)上頻繁轉(zhuǎn)換,這既為投資者提供了更廣泛靈活的投資機(jī)會(huì),也使金融子市場(chǎng)的波動(dòng)迅速擴(kuò)散。如果股票市場(chǎng)、人民幣匯率和房?jī)r(jià)三個(gè)重要因素中的任何一個(gè)受到負(fù)面沖擊,都可能使整個(gè)經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)產(chǎn)生動(dòng)蕩。因此,如何維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定,促進(jìn)三個(gè)市場(chǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展,防止股市、房地產(chǎn)市場(chǎng)和匯市三個(gè)市場(chǎng)間不利變動(dòng)的傳播擴(kuò)大已經(jīng)成為日益突出的問(wèn)題。在此背景下,為進(jìn)一步厘清外匯市場(chǎng)、股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)的關(guān)系,打好防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn),亟需探究人民幣匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者的整體影響機(jī)制。
本文通過(guò)三元GARCH模型把匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者納入一個(gè)統(tǒng)一的分析框架,從水平變動(dòng)和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的雙重角度,采用三元VAR-BEKK-GARCH模型研究匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系及其波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。本文的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在:一是有別于以往文獻(xiàn)只關(guān)注兩個(gè)市場(chǎng)之間的關(guān)系,本文將房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)三個(gè)市場(chǎng)視為一個(gè)系統(tǒng),從整體上研究他們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及其互動(dòng)機(jī)制;二是不同于已有文獻(xiàn)現(xiàn)有大多使用的Granger因果檢驗(yàn)和協(xié)整理論方法或者M(jìn)S-GARCH或VAR等方法,本文綜合采用三元VAR-BEKK-GARCH模型,考慮了以往文獻(xiàn)未曾注意到的匯率、股價(jià)和房?jī)r(jià)三變量VAR模型可能存在的時(shí)變異方差問(wèn)題以及傳統(tǒng)模型的變量間風(fēng)險(xiǎn)傳遞(或稱(chēng)為波動(dòng)溢出)效應(yīng);三是在分析中,本文不但分析了變量之間水平變動(dòng)的影響,也分析變量之間波動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng),這使得本文的結(jié)果不僅能刻畫(huà)人民幣匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三變量沿時(shí)間方向的波動(dòng)集聚,還能有效捕捉三變量之間的風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)鬟f關(guān)系,從而更加豐富了以往實(shí)證研究的結(jié)果。
文章其余部分安排如下:首先是文獻(xiàn)綜述;其次是數(shù)據(jù)分析和模型的設(shè)定與說(shuō)明;再次是對(duì)實(shí)證估計(jì)結(jié)果的分析和討論;最后是結(jié)論與建議。
事實(shí)上,國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者曾論證了匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者之間的重要關(guān)系[1~6]。具體而言相關(guān)研究主要集中在以下幾個(gè)方面:
一是匯率與股價(jià)之間的關(guān)系。對(duì)于匯率和股價(jià)關(guān)系的問(wèn)題可以最早追述到Aggarwal[7]的研究,他采用美國(guó)1974~1978年的月度數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)匯率與股價(jià)之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。相關(guān)學(xué)者對(duì)此解釋為流量導(dǎo)向模型(Flow-oriented approach)和 股 票 導(dǎo) 向 模 型[8](stock-oriented approach)。前者側(cè)重微觀層面分析,強(qiáng)調(diào)匯率會(huì)影響一國(guó)企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力,進(jìn)而影響到公司的利潤(rùn)水平和股票價(jià)格,匯率單方面引起股價(jià)的變化。后者則認(rèn)為股價(jià)的變化會(huì)引起匯率的變化。當(dāng)然,早期還有部分研究認(rèn)為匯率和股價(jià)之間并沒(méi)有明顯的相關(guān)關(guān)系[9]。不過(guò),大量的實(shí)證分析結(jié)果都表明,匯率與股票價(jià)格之間存在明顯的相關(guān)關(guān)系,如Fang和Miller[10],Baur[4],Su[5],Harjito和McGowan[11]都分別通過(guò)不同國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)匯率變動(dòng)與股價(jià)之間存在影響。關(guān)于中國(guó)的匯率與股價(jià)的關(guān)系,大多數(shù)是采用2005年匯改之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證分析。一部分研究的是匯率變化對(duì)于股價(jià)的影響,張兵等[12]運(yùn)用VEC模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)本幣升值會(huì)導(dǎo)致股市保持升勢(shì);江春等[13]采用STECM模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),認(rèn)為匯率預(yù)期變化對(duì)股價(jià)的影響最大,升值預(yù)期推動(dòng)股價(jià)上漲,貶值預(yù)期導(dǎo)致股價(jià)下跌。另一部分則是研究匯率波動(dòng)與股價(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系。姚小義和劉勇強(qiáng)[14]使用SVAR模型研究發(fā)現(xiàn)匯率波動(dòng)會(huì)對(duì)股市收益產(chǎn)生影響。葉陳剛等[15]使用Alder-Dumas的拓展模型,發(fā)現(xiàn)人民幣升值會(huì)引發(fā)總體企業(yè)價(jià)值增加進(jìn)而提升股價(jià),同時(shí)也證明了匯率波動(dòng)會(huì)引起境外資本從本國(guó)股票市場(chǎng)中大量流出,從而導(dǎo)致股票市場(chǎng)價(jià)格指數(shù)劇烈變動(dòng)。
二是匯率與房?jī)r(jià)之間的關(guān)系。在匯率水平變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響方面,目前主要以國(guó)際資本流動(dòng)和國(guó)內(nèi)貨幣供給兩個(gè)傳導(dǎo)機(jī)制為切入點(diǎn),解釋匯率與房?jī)r(jià)間的關(guān)系。相關(guān)研究認(rèn)為本幣升值吸引了外國(guó)資本,從而創(chuàng)造超額需求,進(jìn)而促進(jìn)本國(guó)房?jī)r(jià)上漲,如王愛(ài)儉和沈慶勛[3]認(rèn)為人民幣升值的強(qiáng)烈預(yù)期下,大量國(guó)際游資涌入中國(guó)投資房地產(chǎn)領(lǐng)域,致使房?jī)r(jià)在短期被大幅推高,朱孟楠等[16]也認(rèn)為人民幣匯率預(yù)期升值沖擊通過(guò)短期國(guó)際資本流動(dòng)更多地作用于房地產(chǎn)的需求端,使房?jī)r(jià)加速上漲。其它相關(guān)研究的還有Thomas和Lee[17],徐雅婷[18]等等。從國(guó)內(nèi)貨幣供給的角度,蔡彤娟和馬冠男[19]發(fā)現(xiàn)短期內(nèi),人民幣匯率變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)起正向促進(jìn)作用,而其中貨幣供給則為中間渠道。在匯率波動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響方面,相關(guān)的研究相對(duì)比較缺乏。Fratzscher等[20]認(rèn)為匯率波動(dòng)能緩解經(jīng)常賬戶的失衡,從而通過(guò)財(cái)富效應(yīng),提高房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格。韓鑫韜和劉星[21]進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)匯率變化率波動(dòng)增加1%,房?jī)r(jià)變化率的波幅會(huì)擴(kuò)大0.007%。
三是股價(jià)與房?jī)r(jià)之間的關(guān)系。在世界上大多數(shù)國(guó)家,股票和房地產(chǎn)都是私人部門(mén)持有的主要財(cái)產(chǎn)之一。Jorion和Schwartz[22]將兩者間的關(guān)系歸結(jié)為集成效應(yīng)(integration)與分割效應(yīng)(segmentation)。前者理論認(rèn)為股票與房地產(chǎn)之間具有緊密聯(lián)系[2];而后者則認(rèn)為兩個(gè)市場(chǎng)間相關(guān)性較低,各自由其他因素所決定[23]。兩者之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性一般從以下兩個(gè)方面解釋?zhuān)海?)財(cái)富效應(yīng),股票價(jià)格上漲引起的財(cái)富增加會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)的上漲;(2)信用價(jià)格效應(yīng),房?jī)r(jià)上漲使得人們的可以通過(guò)再抵押放松預(yù)算約束進(jìn)而投資股票推動(dòng)其價(jià)格上升[24]。這些效應(yīng)一般表明股價(jià)與房?jī)r(jià)變動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。然而,也有部分研究認(rèn)為兩者間具有一定的替代性,所以應(yīng)該呈現(xiàn)“蹺蹺板”效應(yīng)。在具體的實(shí)證分析中,很多文獻(xiàn)證明股票和房地產(chǎn)價(jià)值之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系[5,25],當(dāng)然也有部分文獻(xiàn)實(shí)證發(fā)現(xiàn)它們之間是負(fù)向關(guān)系[26],還有的文獻(xiàn)表明它們之間的關(guān)系是較為復(fù)雜的雙向影響關(guān)系[27]。總體而言,對(duì)股價(jià)和房?jī)r(jià)的研究并沒(méi)有得到一致的結(jié)論,正如Lin和Lin[28]所指出的,這在一定程度上是由于所考察的時(shí)間段不同、數(shù)據(jù)不同、經(jīng)濟(jì)或政治環(huán)境不同造成的。
綜上所述,盡管?chē)?guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)匯率與房?jī)r(jià)和股價(jià)關(guān)系的研究取得了豐富的結(jié)果,但總體而言,對(duì)匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者關(guān)系的研究較為缺乏。而且相關(guān)研究更多關(guān)注于價(jià)格本身之間的聯(lián)系,忽視了它們波動(dòng)率之間的相互作用。基于更為科學(xué)可靠的分析工具,深入全面地分析匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)的互動(dòng)機(jī)制,是制定更適應(yīng)經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”發(fā)展的調(diào)控政策和匯率政策的理論支撐,對(duì)深入研究有利于資本市場(chǎng)長(zhǎng)期健康發(fā)展的重大改革舉措也有著重要的實(shí)踐指導(dǎo)作用。
(1)匯率(R)
為了更為細(xì)致刻畫(huà)中國(guó)匯率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),本文采用實(shí)際有效匯率的月度數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象,數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際清算銀行Bank of International Settlements(BIS)。數(shù)據(jù)的區(qū)間為2010年6月至2017年12月,選擇這樣的區(qū)間主要是因?yàn)?008年開(kāi)始到2010年上半年,我國(guó)的匯率在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)基本保持釘住美元的態(tài)勢(shì),僅在很小的范圍內(nèi)波動(dòng)。因此我們的數(shù)據(jù)樣本僅從“二次匯改”之后開(kāi)始。
(2)房?jī)r(jià)(HP)
為進(jìn)一步體現(xiàn)中國(guó)房?jī)r(jià)的整體水平,同時(shí)兼顧到數(shù)據(jù)的頻率,我們選用百城住宅平均價(jià)格的月度數(shù)據(jù),范圍為2010年6月至2017年12月,數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。
(3)股價(jià)(SI)
本文使用的股票價(jià)格為每個(gè)月第一個(gè)交易日收盤(pán)時(shí)的上證綜合指數(shù),數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所。
首先對(duì)匯率、房?jī)r(jià)以及股價(jià)的原序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)(見(jiàn)表1)。從偏度看,匯率序列是左偏態(tài),房?jī)r(jià)和股價(jià)序列是右偏態(tài),從峰度看,三者序列都為尖頂峰。匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)數(shù)據(jù)在樣本區(qū)間內(nèi)的趨勢(shì)如圖1所示。其中,匯率在2010年6月至2015年3月期間大致呈上升趨勢(shì),2015年4月至2016年2月期間在一定范圍內(nèi)波動(dòng),而2016年3月至2017年12月期間大致呈下降趨勢(shì)。房?jī)r(jià)則一直呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。而股價(jià)則在2014年10月之前呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì),在2014年11月至2016年1月經(jīng)歷了“大起大落”,2016年2月至2017年12月則在一定范圍內(nèi)上下波動(dòng)。
表1 基本數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
圖1 匯率、百城住宅平均價(jià)格、上證綜合指數(shù)時(shí)間序列圖
考慮到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的平穩(wěn)性,在后續(xù)的分析中我們主要分析三個(gè)序列的差分序列,即生成t時(shí)期三者的差分序列ΔRt=Rt-Rt-1,ΔPt=Pt-Pt-1以及ΔS=St-St-1。差分序列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)如表2所示。從偏度看,ΔRt和ΔSt是左偏態(tài),而ΔPt是右偏態(tài),從峰度看,三個(gè)序列都為尖頂峰。
表2 一階差分序列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
為了對(duì)匯率、房?jī)r(jià)以及股價(jià)三者的均值溢出效應(yīng)進(jìn)行分析,本文引入了向量自回歸(VAR)模型,同時(shí)參照可解決時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)變異方差問(wèn)題GARCH模型和BEKK模型的建模思路,本文構(gòu)建三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型進(jìn)行實(shí)證分析:
設(shè)定均值方程:
在均值方程中,Yt=[ΔPtΔStΔRt]′是包含了第t期的房?jī)r(jià)、股價(jià)和匯率的一階差分向量,而Yt-i則代表包含房?jī)r(jià)、股指和匯率第i階滯后變量的向量。(1)式中μ=[μΔP,t,μΔS,t,μΔR,t]′是均值方程中的常數(shù)向量是自回歸系數(shù)矩陣,用于反映向量Yt的第i階滯后項(xiàng)的影響效應(yīng)。εt=[εΔP,t,εΔS,t,εΔR,t]是房?jī)r(jià)、股指和匯率在第t期的隨機(jī)擾動(dòng)。在實(shí)證分析中,本文主要關(guān)注的是房?jī)r(jià)、股價(jià)和匯率三者的均值溢出效應(yīng),即觀察自回歸系數(shù)矩陣Γi的顯著水平與正負(fù)符號(hào)。
在(2)式中,
分別是εt的條件方差—協(xié)方差矩陣、常數(shù)矩陣、協(xié)方差自回歸(AR)系數(shù)矩陣以及移動(dòng)平均(MA)系數(shù)矩陣。Ht-1表示上一時(shí)期的預(yù)測(cè)方差(GARCH項(xiàng)),εt-1ε′t-1是使用均值方程(1)的擾動(dòng)項(xiàng)平方的滯后來(lái)度量從前期得到的波動(dòng)性的信息(ARCH項(xiàng))。矩陣A是衡量長(zhǎng)期(前期得到波動(dòng)性的積累)的波動(dòng)溢出效應(yīng)(ARCH型),矩陣B是衡量短期(上一期)的波動(dòng)溢出效應(yīng)(GARCH型),其對(duì)角線上的元素aii、bii分別代表變量i對(duì)自身往期的ARCH、GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng),非對(duì)角線上的元素aij、bij分別代表變量j對(duì)變量i的ARCH、GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)。
實(shí)證分析中,判斷變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)主要考慮以下兩個(gè)方面:一是自身與其他變量滯后的絕對(duì)殘差及彼此間的互相影響;二是自身與其他變量滯后波動(dòng)及彼此間的協(xié)方差。如aij=bij=0(或aji=bji=0),則意味著變量i(或變量j)的條件方差僅受自身滯后絕對(duì)殘差與歷史波動(dòng)的影響,與變量j(或變量i)滯后絕對(duì)殘差及歷史波動(dòng)無(wú)關(guān),即變量j(或變量i)對(duì)變量i(或變量j)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng);反之,如果aij≠0或bij≠0(aji≠0或bji≠0),則證明變量j(或變量i)對(duì)變量i(或變量j)存在著波動(dòng)溢出效應(yīng)。同理,若aij=bij=0且aji=bji=0,即變量i和j變量之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng);反之,如果aij、bij、aji、bji中任意一個(gè)異于零,就說(shuō)明變量i和j變量彼此之間存在著波動(dòng)溢出效應(yīng)。
表3呈現(xiàn)了匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)差分序列的平穩(wěn)性、自相關(guān)以及異方差特征檢驗(yàn)的結(jié)果3。表3檢驗(yàn)結(jié)果顯示,匯率ΔRt、房?jī)r(jià)ΔPt和股價(jià)ΔRt三個(gè)序列均是平穩(wěn)的,但均存在相較顯著的異方差和自相關(guān)特性,由此,本文參考Ederington and Lee[29]的方法,采用ARCH模型來(lái)檢驗(yàn)匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系是合適且必要的。因此,后文將進(jìn)一步采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)4時(shí)序模型分析匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。
表3 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、自相關(guān)和異方差檢驗(yàn)
(1)滯后期數(shù)的確定
VAR模型是用于考察變量間是否存在均值(一階矩)溢出效應(yīng),在建立VAR模型時(shí),首先要確定VAR的滯后階數(shù)。本文選定了似然比統(tǒng)計(jì)量(LR)、最終預(yù)測(cè)誤差(FPE)、AIC準(zhǔn)則、HQIC準(zhǔn)則以及SBIC準(zhǔn)則來(lái)確定滯后階數(shù)(見(jiàn)表4),發(fā)現(xiàn)五個(gè)準(zhǔn)則均顯示一階滯后最優(yōu),因此本文將向量自回歸(VAR)模型設(shè)定為滯后一階,即(1)式中p=1。
表4 向量自回歸模型滯后階數(shù)的確定
(2)均值溢出效應(yīng)分析
表5報(bào)告了匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)的VAR-BEKKGARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果。根據(jù)自回歸系數(shù)矩陣的估計(jì)結(jié)果,γ11和γ33均在1%水平下顯著為正,說(shuō)明房?jī)r(jià)和匯率分別對(duì)自身當(dāng)期存在均值溢出效應(yīng),而γ22不顯著,說(shuō)明股價(jià)對(duì)自身當(dāng)期不存在均值溢出效應(yīng)。這體現(xiàn)出房?jī)r(jià)和匯率變化對(duì)于自身存在一定程度的影響。γ12和γ21均不顯著,即股指和房?jī)r(jià)之間不存在均值溢出效應(yīng),這說(shuō)明在樣本期內(nèi),兩個(gè)市場(chǎng)之間價(jià)格間的相互影響并不明顯,從而一定程度上驗(yàn)證了分割效應(yīng)在我國(guó)股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)之間是存在的。γ13在5%水平下顯著為負(fù),而γ31不顯著,即匯率對(duì)房?jī)r(jià)存在均值溢出效應(yīng),但房?jī)r(jià)對(duì)匯率不存在均值溢出效應(yīng);這說(shuō)明匯率對(duì)房?jī)r(jià)的影響是單向的,即人民幣升值會(huì)引起房?jī)r(jià)的上漲,這一實(shí)證結(jié)論符合以往文獻(xiàn)中所提出的“預(yù)期效益”“通貨膨脹效應(yīng)”和“信貸擴(kuò)張效應(yīng)”等。γ23在1%水平下顯著為負(fù),γ32在1%水平下顯著為正,說(shuō)明匯率和股指之間存在相互之間的均值溢出效應(yīng):人民幣升值會(huì)引起房?jī)r(jià)的上漲,這與張兵等[12]的結(jié)論相一致,對(duì)此的解釋為人民幣升值會(huì)引起基礎(chǔ)貨幣供給的增加,進(jìn)而影響到股價(jià)。而股價(jià)上漲對(duì)于匯率的正向影響,則更多地可以從利率平價(jià)的角度加以解釋。綜上所述,實(shí)際有效匯率對(duì)房?jī)r(jià)以及股價(jià)均存在負(fù)的均值溢出效應(yīng),即人民 幣升值會(huì)促進(jìn)房?jī)r(jià)和股價(jià)的上漲。
表5 匯率、房?jī)r(jià)以及股指的BEKK-GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果
(3)波動(dòng)溢出效應(yīng)分析
表5中方差方程的系數(shù)矩陣估計(jì)結(jié)果則進(jìn)一步體現(xiàn)了匯率、房?jī)r(jià)和股指間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。一方面,本文考察了匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)自身歷史波動(dòng)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)的效應(yīng)。ARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣A的各對(duì)角線元素A(1,1)、A(2,2)、A(3,3)均在1%的顯著性水平上異于零,ARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著,這表明匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)的歷史波動(dòng)對(duì)自身的當(dāng)期波動(dòng)有較強(qiáng)影響,從長(zhǎng)期來(lái)看,三個(gè)市場(chǎng)各自的前期波動(dòng)積累均會(huì)影響到當(dāng)期的波動(dòng);同樣,GARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣B的對(duì)角線元素B(2,2)、B(3,3)均在1%的顯著性水平上異于零,這表明股價(jià)和匯率還具有很強(qiáng)的波動(dòng)聚集性??傮w而言,股價(jià)和匯率的條件方差均受自身滯后絕對(duì)殘差與歷史波動(dòng)的影響,表現(xiàn)出GARCH型和ARCH型2種波動(dòng)溢出效應(yīng)類(lèi)型,即股價(jià)和匯率波動(dòng)均具有較強(qiáng)的集聚性和持久性,而房?jī)r(jià)的條件方差僅受歷史波動(dòng)的影響,表現(xiàn)出ARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)類(lèi)型,表明其波動(dòng)具有持久性,但不存在波動(dòng)的時(shí)變性。
在考慮三個(gè)市場(chǎng)兩兩之間是否存在統(tǒng)計(jì)意義上的波動(dòng)溢出效應(yīng)之前,先進(jìn)行以下檢驗(yàn),以加強(qiáng)表5結(jié)果的說(shuō)服力。具體如下:H1:aij=bij=0,若拒絕原假設(shè),代表變量j對(duì)變量i存在波動(dòng)溢出效應(yīng);H2:aji=bji=0,若拒絕原假設(shè),代表變量i對(duì)變量j存在波動(dòng)溢出效應(yīng);若同時(shí)拒接原假設(shè)H1和H2,則進(jìn)一步檢驗(yàn):H3:aij=aji=bij=bji=0,若拒絕原假設(shè),代表變量i與變量j之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)(檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6)。表5報(bào)告的是某個(gè)參數(shù)的顯著性檢驗(yàn),能夠判斷三個(gè)市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出的類(lèi)型,而表6報(bào)告的是某2個(gè)或某4個(gè)參數(shù)的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn),能判斷出三個(gè)市場(chǎng)之間有無(wú)波動(dòng)溢出效應(yīng),是模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。
可以發(fā)現(xiàn),在房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)中,表5中的A(1,2)和B(1,2)顯著異于0,說(shuō)明股價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)同時(shí)存在ARCH、GARCH效應(yīng),表6中的是對(duì)A(1,2)和B(1,2)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)股價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng);表5中的A(2,1)和B(2,1)顯著異于0,說(shuō)明房?jī)r(jià)對(duì)股價(jià)同時(shí)存在ARCH、GARCH效應(yīng),表6中的是對(duì)A(2,1)和B(2,1)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)對(duì)股價(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng);表5中的A(1,2)、B(1,2)、A(2,1)和B(2,1)四個(gè)參數(shù)均顯著異于0,表明房?jī)r(jià)和股價(jià)相互之間同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng),即房?jī)r(jià)和股價(jià)相互之間顯著引起對(duì)方波動(dòng)的時(shí)變性與波動(dòng)的持續(xù)性,表6中的是對(duì)A(1,2)、B(1,2)、A(2,1)和B(2,1)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)和股指之間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng),所得結(jié)果均與表5一致。在股票市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)中,表5中的B(2,3)顯著異于0,說(shuō)明匯率對(duì)股價(jià)存在GARCH型波動(dòng)效應(yīng),表6中的對(duì)A(2,3)和B(2,3)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)匯率對(duì)股價(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng);表5中的A(3,2)和B(3,2)均顯著異于0,說(shuō)明股價(jià)對(duì)匯率同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng),表6中的是對(duì)A(3,2)和B(3,2)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)股價(jià)對(duì)匯率存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng);表5中的A(2,3)、B(2,3)、A(3,2)和B(3,2)四個(gè)參數(shù)的顯著性結(jié)果反映出股指對(duì)匯率波動(dòng)的影響兼具方差的時(shí)變性與波動(dòng)的持久性,而匯率對(duì)股價(jià)僅表現(xiàn)出方差的時(shí)變性而不具有波動(dòng)的持久性,表6中的是對(duì)A(2,3)、B(2,3)、A(3,2)和B(3,2)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)股指和匯率之間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng),所得結(jié)果均與表5一致。在房地產(chǎn)市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)中,表5結(jié)果表明,B(3,1)顯著異于0,說(shuō)明房?jī)r(jià)對(duì)匯率存在GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng),即房?jī)r(jià)對(duì)于匯率的波動(dòng)溢出影響表現(xiàn)為短期性而不具有持久性;表6中的是對(duì)A(3,1)和B(3,1)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)對(duì)匯率存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng);表5中的A(1,3)和B(1,3)在5%的顯著水平下均不顯著,說(shuō)明匯率對(duì)房?jī)r(jià)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng),表6中的是對(duì)A(1,3)和B(1,3)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)匯率對(duì)房?jī)r(jià)不存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng),所得結(jié)果均與表5一致。
表6 波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
綜上所述,從均值溢出效應(yīng)來(lái)看,股價(jià)和匯率之間存在雙向均值溢出效應(yīng);匯率對(duì)房?jī)r(jià)僅存在單向均值溢出效應(yīng);房?jī)r(jià)與股價(jià)之間不存在均值溢出效應(yīng)。這表明,在我國(guó),主要的資本品價(jià)格會(huì)受到匯率的明顯影響,人民幣升值會(huì)在下一期引起房?jī)r(jià)和股價(jià)的上漲。但股票市場(chǎng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)間的“共生效應(yīng)”或者“蹺蹺板”效應(yīng)并不存在,兩個(gè)市場(chǎng)間的價(jià)格傳導(dǎo)并不明顯。股票市場(chǎng)對(duì)于外匯市場(chǎng)有一定的影響,股票價(jià)格上漲會(huì)對(duì)使得下一期的人民幣匯率出現(xiàn)貶值,這一結(jié)論與傳統(tǒng)的利率平價(jià)理論基本相一致。而從波動(dòng)溢出效應(yīng)來(lái)看,盡管房地產(chǎn)市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間不存在均值溢出效應(yīng),但兩個(gè)市場(chǎng)相互之間同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng),表明房?jī)r(jià)和股價(jià)相互之間顯著引起對(duì)方波動(dòng)的時(shí)變性與波動(dòng)的持續(xù)性,無(wú)論在短期還是長(zhǎng)期,任意市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)變化都會(huì)引起對(duì)方市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的變化,即兩個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)具有一定的傳染性。而外匯市場(chǎng)和股票市場(chǎng)間,匯率波動(dòng)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響更多體現(xiàn)在短期的時(shí)變性上,長(zhǎng)期來(lái)看并不會(huì)引起風(fēng)險(xiǎn)的積累;但股票市場(chǎng)對(duì)外匯市場(chǎng)的影響由于同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng),因此這種影響在短期內(nèi)和長(zhǎng)期都會(huì)存在,股票市場(chǎng)與外匯市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)不但短期內(nèi)會(huì)相互傳染,而且股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于外匯市場(chǎng)的影響還存在積累效應(yīng)。
防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生是當(dāng)前金融管理工作中的重要問(wèn)題之一。在人民幣國(guó)際化進(jìn)程不斷推進(jìn)、國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)不斷聚集的大背景下,需要厘清匯率、房?jī)r(jià)、股價(jià)三者之間變動(dòng)及波動(dòng)對(duì)彼此的影響。以往文獻(xiàn)大多只單獨(dú)研究匯率與房?jī)r(jià)或匯率與股價(jià)又或房?jī)r(jià)與股價(jià)之間的關(guān)系,也忽視了時(shí)變異方差和變量間風(fēng)險(xiǎn)傳遞效應(yīng)等誤差因素。本文把人民幣匯率、股價(jià)和房?jī)r(jià)三者納入一個(gè)統(tǒng)一的理論分析框架,采用三元VAR-BEKKGARCH(1,1)時(shí)序模型以“二次匯改”后的2010年6月~2017年12月為樣本區(qū)間,研究人民幣匯率、房?jī)r(jià)和股價(jià)三者之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系及其波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),在均值溢出方面,人民幣升值會(huì)促進(jìn)房?jī)r(jià)和股價(jià)的上漲;但房?jī)r(jià)和股價(jià)之間并不存在價(jià)格上的溢出效應(yīng)。在波動(dòng)溢出方面,房?jī)r(jià)和股價(jià)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯,同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng),這說(shuō)明無(wú)論是短期還是長(zhǎng)期,兩個(gè)市場(chǎng)之間都會(huì)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的傳遞。股票市場(chǎng)與外匯市場(chǎng)間也會(huì)存在風(fēng)險(xiǎn)傳染,但外匯市場(chǎng)對(duì)于股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染是短期的,而股票市場(chǎng)對(duì)于外匯市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)則在短期和長(zhǎng)期內(nèi)并存。
基于本文研究結(jié)果,可以得到以下幾點(diǎn)啟示:一是由于人民幣升值會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)和股價(jià)帶來(lái)明顯的推動(dòng)作用,因此對(duì)于人民幣升值所引發(fā)的資產(chǎn)價(jià)格泡沫要予以重視,提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范;二是由于股價(jià)上漲會(huì)引發(fā)匯率的貶值,因此要防范境內(nèi)資本市場(chǎng)獲利后的資本外流對(duì)于匯率市場(chǎng)的沖擊,避免匯率出現(xiàn)不必要的貶值。三是由于房?jī)r(jià)與股價(jià)之間波動(dòng)的相互影響,兩個(gè)市場(chǎng)長(zhǎng)期和短期中都存在風(fēng)險(xiǎn)的相互傳染,因此尤其要防止國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格的大幅度波動(dòng),謹(jǐn)防由于某種資產(chǎn)(股票、房地產(chǎn))價(jià)格波動(dòng)引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。四是由于股票市場(chǎng)對(duì)外匯市場(chǎng)的影響同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng),因此為防范股價(jià)波動(dòng)對(duì)人民幣匯率的影響,應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)金融改革的步伐,增加市場(chǎng)的廣度和深度,化解股價(jià)波動(dòng)對(duì)匯率的沖擊。為此,提出如下對(duì)策建議:一方面加強(qiáng)資本市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)管理,防止房?jī)r(jià)、股價(jià)和匯率的大幅度波動(dòng),從而抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的過(guò)度投機(jī),并有助于減少國(guó)際游資流動(dòng)。另一方面,穩(wěn)健有序地開(kāi)放資本管制,完善外匯風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制,為外匯市場(chǎng)營(yíng)造良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境,促進(jìn)匯率市場(chǎng)進(jìn)行良性的自我調(diào)節(jié)。