基于随机波动模型的不同市场人民币汇率波动联动效应研究

杨凤霞，王 珺

（1.湖北经济学院，湖北 武汉 430205；2.武汉大学 经济管理学院，湖北 武汉 430073）

基于随机波动模型的不同市场人民币汇率波动联动效应研究

杨凤霞1，王 珺2

（1.湖北经济学院，湖北 武汉 430205；2.武汉大学 经济管理学院，湖北 武汉 430073）

在人民币国际化进程中，不同市场人民币汇率波动联动效应成为当下十分热门的研究主题。本文使用随机波动模型对2015年多市场人民币汇率的联动效应进行分阶段实证检验，并结合人民币国际化汇率政策进行分析得出相关政策建议。

人民币；联动效应；随机波动模型；汇率政策

一、研究背景

目前我国是一体化经济中不可缺少的部分，自2008年全球化金融危机以来，中国政府有意识加快了人民币国际化的进程。2009年7月，跨境贸易人民币结算试点工作正式启动，截止至2015年7月，跨境贸易人民币结算已达3万亿。人民币已经成为最具国际化潜力的新兴市场货币。而在我国资本账户尚未完全开放的情况下，香港人民币离岸市场（CNH）成为人民币国际化的急先锋和实验点，CNH市场快速发展于2010年7月，此后与人民币在岸市场（CNY）进行套利和套汇交易，联系日益紧密，资金可以通过人民币跨境贸易结算、银行间债券市场、RQFII等机制在两个市场间流动。此外，1996年人民币无本金交割远期外汇市场（NDF）开始出现，由于其较少的约束条件和日渐增大的交易规模预计允许参与者进行套利活动，能够较为准确的反映海外对人民币汇率升（贬）值的预期，在研究中被广泛用作人民币汇率预期的代理变量。

二、文献综述

（一）基于随机波动方法的研究

相对于GARCH模型来说，SV模型的研究进展则相对缓慢，目前在金融市场波动溢出效应领域的研究成果较少。而单纯的针对汇率市场间的波动溢出情况研究则更加缺少。Harvey、Ruiz和Shephard（1994）利用SV模型研究汇率市场间波动溢出关系，发现美元分别与英镑、法郎、马克之间存在显著波动溢出效应，并且验证了SV模型比GARCH模型能更好刻画金融市场的波动。

国内外学者对SV模型的研究，应用于其他金融市场波动溢出的情况较汇率市场的稍多一些。Vo（2011）分别建立CCC-MSV模型和DCC-MSV模型对研究美国股票市场与原油市场之间的均值溢出和波动溢出情况。Ding和Vo（2012）分别采用MSV模型和MARCH模型对外汇市场与原油市场之间不存在波动溢出情况，但在金融危机爆发后，两者存在显著的双向波动溢出效应。魏宇（2007）运用SPA的检验方法进行比较研究，表明就中国股票市场而言，SV模型是预测精度最高的异方差模型。熊正德和韩丽君（2013）使用GC-MSV模型对我国汇改后汇市和股市间的波动溢出效应进行研究，结果发现汇市与股市间存在负相关的动态价格溢出效应，在人民币持续升值阶段和持续震荡阶段均存在不对称的波动溢出效应，且随时间推移波动溢出效应有所减弱。董艳和梁满发（2013）运用GC-MSV模型对上海、香港、美国、日本股市间的波动溢出效应进行研究。朱慧明、王延彦和马超群（2013）构建了GC-t-MSV模型并以沪深300股指期货与现货市场的日收益率数据为研究对象进行实证分析，研究表明GC-t-MSV模型可以检验波动溢出效应且效果优于GC-MSV模型。

（二）本文创新

1.在选题上研究的是三个市场人民币汇率波动溢出效应问题，之前的学者对于金融市场的研究，重点大部分放在了国际金融市场之间的联动上，特别是围绕汇率市场和股票市场、黄金市场等比较多，所选研究对象较为宏观，近些年也有学者对微观的人民币汇率市场进行研究，但涉及的汇率市场并不全面。因此，选取在岸即期市场（CHY）、离岸即期市场（CNH）、离岸远期（NDF）三个人民币汇率市场之间的波动溢出效应作为研究对象，以期能够补充前人研究的空白，是本文的一个创新之处。

2.从研究方法上看，已有的文献研究方法大多数使用（G）ARCH类模型族展开实证，在GARCH模型中，收益的条件波动方程假定为过去收益波动的一个确定函数，而随机波动模型在收益条件方差方程中引入一个新的随机误差项，条件方差不再是确定的而是随机的，使得其似然函数难以精确得到，但是新加入的随机误差使得随机波动模型很好的反映了波动率内在的随机性，但由于此模型的参数估计相对困难而鲜少见于文献，随着计算机技术的迅速发展，使用马尔科夫蒙特卡洛参数估计方法使这一难题得以解决，但即使如此，使用SV模型进行金融市场间波动性联动的研究也多应用于其他国家的股票市场、黄金市场等市场上，而基于SV类模型对多市场人民币汇率波动溢出效应的研究则未在其他文献中出现过，因此，本文创新性的将MSV模型应用于测度多市场人民币汇率波动溢出效应，以期能更为准确的刻画汇率波动和风险在市场间的传导途径，防范汇率风险。

三、波动溢出效应模型

（一）波动溢出效应理论模型SV模型

关于金融波动模型的随机建模研究，最早由Hull和White（1987）、Johnson和 Shanno（1987）、Scott（1987）等人对具有波动性质的金融资产提出的表达式，构建了连续的SV模型，Taylor（1986）在研究中指出引起金融资产价格波动的原动力是经济突发事件而不是价格走势，在此基础上，Shephard（1996）定义非连续时间的SV模型代替ARCH模型。

SV模型形式和结果比较简洁，同ARCH模型相似，SV模型也逐渐发展出一个庞大的模型族，如DC-MSV模型和GCMSV模型。

（二）DC-MSV模型

DC-MSV模型考虑不同汇率市场间动态价格溢出效应

DC-MSV模型可以根据持续性参数估计结果表示即溢出效应，但是溢出效应不仅仅要考虑大小，还要考虑方向，因此对溢出方向的判断还要依靠格兰杰因果检验方法。

（三）GC-MSV波动溢出效应模型

Yu，Meyer（2006）在MSV模型基础上引入格兰杰因果关系，检测多个市场之间的波动相互影响关系。

四、实证检验

（一）样本数据采集及特征

1.统计特征。在样本区间的选取上，本文的研究重点在2015年汇率政策出台对多市场联动性的影响，故在时间跨度的选取上与其他文献略有不同，选取2015年1月5日至2016年2月19日的日度收盘价，对于无本金交割人民币远期外汇，存在一周期、一月期、三月期、六月期、九月期、一年期多个频度不同的时间序列，对于选取哪一种频度的时间序列，前期文献研究中存在不同看法。基于此，后文实证选取2015年1月5号至2016年2月19号区间内一周期（NDF1W）、一月期（NDF1M）、三月期（NDF3M）、六月期（NDF6M）、九月期（NDF9M）、一年期（NDF1Y）的NDF样本进行信息地位的检验。

2.单位根检验。在使用MSV模型族之前需检验时间序列伪回归性，保证平稳性以客观描述经济时间序列变化规律。在10%、5%、1%显著水平下，各样本收益率序列均为平稳序列，符合格兰杰因果检验和随机波动模型建模要求。由于DC-MSV模型考察的是不同市场之间金融资产价格的溢出效应，但不含方向特征，故先使用格兰杰因果检验判断境内银行间外汇市场（CNY），香港人民币离岸市场和无本金交割人民币远期外汇市场 （NDF）之间价格溢出的方向，再引入DCMSV模型对不同市场间溢出的轻度进行度量。

（二）格兰杰检验

由于格兰杰因果检验对滞后阶数很敏感，以AIC准则和SC最小原则确定滞后阶数为2阶。不同频率的NDF样本对CNY和CNH市场产生的因果关系不尽相同，数据频度为一年期的NDF序列与境内银行间外汇市场和香港人民币离岸市场的价格序列存在较为显著的因果关系，而其余频度的NDF序列与两个人民币市场的价格溢效应并不明显，因此为了后文实证的精简需要，选取一年期NDF序列作为无本金交割人民币远期外汇市场价格的代表。

（三）DC-MSV模型参数估计

1.CNY与CNH市场。首先对境内银行间外汇市场和香港人民币离岸市场进行实证检验，对参数使用6000次迭代，为保证参数收敛性，前5800次迭代用于退火，储存5801到6000次迭代样本进行估计。

2.CNY与NDF。与CNY、CNH市场的模型检验相同。

3.CNH与NDF。CNH、NDF市场的模型参数估计。CNY即期汇率与CNH即期汇率、NDF远期汇率的相关关系性较强，且CNH即期汇率对CNY即期汇率存在溢出效应，CNH即期汇率信息地位高于CNY即期汇率，CNY-NDF汇率存在双向因果效应，CNH-NDF汇率也存在双向因果关系，两个市场的价格变化相互影响，信息地位等同。在2015年8月汇改前，人民币汇率中间价偏离市场汇率幅度较大，存在一定的套利空间，由于境内外汇市场受到监管机构管控，境外投资者通过在CNH市场上操作套利或对冲风险，使得CNH即期汇率市场价格波动，而为了保证人民币汇率稳定性，境内CNY汇率价格随之波动，造成CNH即期汇率对CNY即期汇率存在价格溢出效应。NDF远期汇率作为一种风险对冲和避险工具，境内外投资者均会使用，因此NDF-CNH市场与NDFCNY市场呈现双向溢出效应，但CNY即期汇率市场的管制比CNH即期汇率市场严格，境内投资者会更多的依赖于NDF汇率，这也是导致CNY-NDF汇率动态关系系数大于CNH-NDF汇率的原因。汇改后，CNY汇率曾一度成为CNH汇率的格兰杰原因，全球市场对美元需求大幅上涨，导致CNH即期汇率较CNY即期汇率较弱，在此阶段CNY即期汇率信息地位高于CNH即期汇率。

五、CNY与CNH市场估计结果

对境内银行间外汇市场和香港人民币离岸市场的收益率序列进行参数估计，样本检验阶段同DC-MSV模型。

单个市场在每个阶段的前期波动对后期波动的影响，各参数标准差和MC误差较小再次验证抽样结果的收敛性。

两个市场收益率序列在二阶矩上存在联系，也即市场间存在波动溢出效应。

可以判断在相同阶段两个市场信息地位的高低情况，以及不同阶段下市场信息地位的变化情况。可以发现一直呈现减小的状态，而参数则呈现一直增加的趋势，这表示CNH市场对CNY市场的波动溢出系数逐步减少，而与之相反，CNY市场对CNH市场的波动溢出系数逐步加大，这意味着CNY市场在进行汇改和人民币加入SDR后的独立性越来越强并对CNH市场逐渐产生影响，看出单个市场在每个阶段的前期波动对后期波动的影响，各参数标准差和MC误差较小验证抽样结果收敛。人民币在CNY市场和NDF市场收益率序列均存在波动聚集效应，但是相较于CNY的参数估计值而言，说明两个市场收益率序列在二阶矩上存在联系，也即市场间存在波动溢出效应。

说明CNY市场波动对NDF市场的影响要大于NDF市场对CNY市场的影响，这从金融衍生产品的定价理论中可以得到解释，NDF作为汇率现货的衍生产品，其波动性受到标的物波动性的影响，而不是CNY的波动性受到NDF波动性的影响。CNY市场对NDF市场影响与第一阶段刚好相反，NDF市场对CNY市场的影响更大，与格兰杰因果检验结果相适应，从侧面验证了两个市场波动溢出效应的大小及方向。

人民币离岸NDF市场的出现时为应对在人民币还不是自由兑换货币条件下，由于资本项目的管制，境外市场难以接触境内市场，境外投资者将NDF市场作为人民币风险管理和对冲风险的工具，后来CNH市场的成立打通了境内境外的交易渠道，增加了信息的传递效率，提供了多种规避或对冲风险的工具，因此人民币离岸NDF市场的交易量和重要性不如以往，但这并不意味着NDF市场会被彻底取代，在CNH市场上进行自营的金融机构会面临离岸和在岸人民币差价的问题，如果离岸人民币进入境内的门槛依旧存在，则差价所带来的风险就无法完全对冲掉，为平衡这一部分风险，金融机构身处境外交易市场的同时要追踪境内无交割产品的价格。因此在离岸、在岸市场交易渠道被完全打通之前，NDF市场仍有存在的意义。