我国金融市场子市场互动关系研究：基于流动性视角

(东南大学经济管理学院 江苏 南京 211189)

一、引言

近年来，我国经济发展过程中资金“脱实向虚”推动资产泡沫膨胀，系统性金融逐步风险积聚，进而引发了一系列抑制资产泡沫的去杠杆政策。去杠杆带来流动性的收紧会引起金融市场丧失血液，资金供求关系剧烈变化，影响金融市场的资金分配格局。流动性作为金融发展的血液，一直以来是学者研究的热点。

我国金融市场与欧美发达国家相比具有起步晚、发展快的特点。就货币市场看，2016年货币市场7天同业拆借成交量近10万亿，7天以内的同业拆借比重从2000的71.4%上升到2016年的97.36%，同业拆借已作为金融机构调节短期头寸的重要方式。自社会主义市场经济体制改革以来，股票市场的规模从1991年股票发行量仅5亿股发展到2016年的1.46万亿，股票市值占国民总产值比重也从3.93%提高至80%以上，与发达资本主义市场的差距在逐渐缩小。我国证券化程度加深的同时，外汇市场逐步改革带动着人民币汇率形成机制日益成熟成熟。“811”汇率改革以来，人民币汇率双向浮动特征逐渐凸显，汇率弹性也进一步增强。在开放经济与利率市场化的背景下，货币市场、股票市场与外汇市场价格似乎呈现出联动关系。2013年5月，上海银行间同业拆借利率陡增，货币市场流动性趋紧，“钱荒”爆发，随后股市、债市均对此迅速作出反应。2016年，我国金融市场上又出现“钱荒”的迹象，股票市场、债券市场以及汇率市场出现“三杀”局面，对投资者情绪产生巨大影响。这个事件的背后，不难看出，流动性是影响我国金融市场资产价格波动的重要因素。已有文献主要从金融资产价格、信息溢出角度考察金融市场的互动关系。本文创新之处在于从流动性的视角出发，将流动性作为媒介对金融市场子市场的资产价格互动进行系统性分析。赵文生、刘树林对全球金融市场价格指标以及宏观经济增长指标进行研究后发现，货币流动性过剩与全球失衡联动存在较强的相关性。

二、机理分析

在有效市场的假说前提下，基于相同的信息，金融市场上各种资产价格相互参照定价。市场机制的作用下，金融市场资金得以配置，金融资产价格、收益率、波动率和市场流动性之间存在密切联系。因此，当一个市场的冲击形成时，往往会造成多个市场间不同指标的互动。金融市场流动性互动的理论路径主要有两条：一是金融市场一体化下，资产价格波动源有普遍性；二是信息虽仅在单个市场发生作用，投资者情绪与预期的改变加快风险在市场间的传染。货币市场、股票市场、以及外汇市场相互影响机制均遵从上述两个路径。我国的货币市场与股票市场是流动性比较充足的市场，而外汇市场发展起步晚，流动性相对不足。具体来看，货币市场的资金借贷成本即利率发生变化时，例如当利率瞬间提高较大幅度时，价格的剧烈波动传递出市场资金紧缺的信息，意味着货币市场上存在金融资产供不应求的压力，货币市场资产持有方的流动性风险大大增加，货币市场甚至会丧失流动性。利率的提高会通过企业融资成本影响企业的基本面从而对股价产生负面作用，影响股市流动性。另一方面，当货币市场丧失流动性时，股票市场在得到信息后调整预期，股票市场流动性风险也陡然增加。相反，当股票价格波动时，这种流动性风险也会传染到货币市场。股票市场与其他各个市场均有不同程度的关联度，通过融资融券、银信合作与货币市场的流动性发生作用，与外汇市场通过国际资本流动相关联。货币市场与外汇市场的互动主要通过利率平价理论发生作用。随着汇率报价机制的完善，人民币汇率的波动性显著提高，利率与汇率间联动的市场基础逐步完善。与利率不同的是，在人民币国际化的环境中，汇率易受国际资本市场上外生冲击的影响，因此汇率波动的决定因素更加复杂。整个市场资产价格的波动变化，会引起投资者流动性偏好的变化，互动系统中，货币流动性是互动的血液。

三、实证研究设计

(一)货币流动性度量。国内外金融机构以及国内外学者对于货币流动性的度量方式并没有统一的标准。目前，认可程度较高的主要通过超额货币增长率、货币数量与结构变化、与货币流动性挂钩的资产价格或者宏观经济指标。

超额货币增长率是由Baks和Kramer于1999年提出的一种经典方法，这种方法下，货币流动性表示为货币增长率超过名义GDP的部分。通过货币数量与结构的变化来衡量货币流动性则是考虑货币的存量与货币结构，通常包括的指标是货币存量的增长率，例如M2的增长率，如果兼顾货币结构的话，则利用M1/M2(货币占广义货币的比例)来作为度量指标。第三种方法中比较著名的指标是马歇尔K值，其他指标则来源于学者的实证检验，运用通货膨胀率、短期借贷利率这些与货币流动性具有高度相关关系的指标进行代替。唐双宁认为货币供应量是度量货币流动性的一个重要指标，而M1/M2指标比超额货币增长率和数量型货币指标的优胜之处在于其兼顾了货币的结构，有助于研究不同流动性的货币的动态转换。金融市场子市场中资产的流动性不尽相同，也就导致货币流动性大小不同，因此本文将主要采取M1/M2指标对货币流动性进行度量。

(二)数据来源与统计分析。考虑到2010年我国的外汇市场改革重启，本文以2010年1月至2017年6月的月度数据为样本，所有数据来源于同花顺IFinD数据库。货币市场指标选取银行同业拆借利率作为代表性指标，股票市场则用沪深300指数计算出来的市场收益率来代表沪深股市整体情况，外汇市场指标选用直接标价法下的人民币汇率来表示。此外，考虑到宏观经济环境的影响，将反映通货膨胀率的居民消费价格指数作为外生变量。

(三)序列平稳性检验。在对货币市场同业拆借利率(R)、股票市场收益率指标(RS)、外汇市场指标(EX)、衡量整个市场货币流动性的指标(L)、外生变量居民消费价格指数增长率(cpi)进行单位根检验。通过检验发现，同业拆借利率、股票市场收益率序列和居民消费价格指数增长率序列均为平稳序列，而汇率序列与货币流动性序列一阶差分为平稳序列。

(四)模型设定。VAR模型其数学表达式为：

yt=φ1yt-1+...+φpyt-p+Hxxt+et

(1)

其中，yt是k维内生向量，xt是d维外生向量，p是滞后阶数，et是k维随机扰动项，不存在序列相关。φ1，...φp，Hx是待估计的参数矩阵。

将(1)式等式两边同时左乘A可得：

Ayt=Aφ1yt-1+...+Aφpyt-p+AHxxt+Aet

(2)

VAR模型假设系统内各个变量间并没有当期的关系，忽略了当期影响。而根据经济学理论，内生变量间的结构性关系是至关重要的。SVAR模型克服了VAR模型的局限性。同期关系矩阵的识别是SVAR模型的首要任务。SVAR模型的数学表达式为：

(3)

其中，εt是白噪声向量，A为内生变量的同期关系矩阵

比较(2)式与(3)式得：

Aet=εt

(4)

将εt正交化为εt=Bμt，则SVAR模型为：

Aet=Bμt

(5)

本文中变量和参数矩阵的具体形式如下：

本文包含4个内生变量，1个外生变量，因此，若该SVAR模型能够被识别，需要实施6个短期约束矩阵。在货币市场上，市场利率受到汇率与市场上整体货币流动性变化的同期影响，同期股票市场收益率并不会造成货币市场利率的变化，只会对货币市场利率产生导向作用；我国股票市场收益率对同期货币市场利率变化、货币市场流动性变化较为敏感，对同期汇率变动不敏感；外汇市场是出于开放经济环境中的市场，汇率的决定受当前国际经济形式影响较大，并不受同期利率、股票市场收益率以及货币流动性的影响；货币流动性反映了市场上货币的供需形况，受同期利率、与股价收益率的影响。因此，a12=a23=a31=a32=a34=a43=0。

四、实证检验和结果分析

(一)SVAR模型滞后阶数的确定与稳定性检验

滞后阶数确定准则显示，SVAR模型最优滞后阶数为1阶。据此，可以构建SVAR(1)模型。SVAR模型中AR特征多项式根的倒数均位于单位圆之内，模型通过稳定性检验。

(二)脉冲响应分析与方差分解

SVAR模型的脉冲响应图解释了宏观货币流动性串联起来的货币市场、股票市场以及外汇市场的互动关系。货币流动性对金融市场各个子市场的影响程度存在明显差异。货币市场与股票市场资产价格对货币流动性反应较为灵敏，这两个市场对货币流动性冲击的反应方向是相反的，外汇市场受货币流动性冲击的影响较小。当货币流动性得到一个正向冲击时，利率会在第2期受到正向向的最大影响，而股市则是在第2期受到负向的最大影响。2010年-2015年，我国的货币流动性比率呈现明显的下降趋势，2015年以后货币流动性逐渐增加。2015年第二季度，我国货币流动性跌入谷底，投资者对于现金的偏好在这段时期内达到顶峰，即陷入了凯恩斯所说的流动性陷阱。在2015年股灾爆发前，流动性不断下降持续地给予股市负向冲击，受投资者情绪影响，导致股价持续攀升。而当走出流动性陷阱时，货币流动性的增加使得越来越多的投资者意识到流动性陷阱的存在，发现市场风险空前扩大，于是集体抛售，导致股市泡沫的破灭。2016年初，货币流动性也出现了一段下降的区间，对比股市收益率序列，发现与2015年货币流动性、股市的互动基本相同。货币市场受货币流动性影响程度显著大于股市，这主要是因为利率是货币政策的中介指标，与货币供应量、基础货币、超额准备金等操作指标存在密切联系。货币流动性既与市场机制相关，又与政府宏观调控紧密相关。因此，货币市场利率比股票市场对货币流动性的反应更敏锐。通常情况下，货币流动性越充沛，货币利率应当越低，但是脉冲相应的结果显示却与理论相反。这其中的原因，主要是由于我国的货币市场是以回购市场为主的市场，而回购市场是国家实施货币政策的主阵地，因此当货币市场流动性过剩时，政府会逆风向调节利率来平抑潜在的通货膨胀。我国的外汇市场与其他金融市场间的互动并不明显。在流动性冲击下，外汇市场基本不受影响。我国境外资本准入门槛较高，政府一直采取着相对严格的资本管制，人民币汇率形成机制近几年才逐渐实现了市场化，外汇市场的发展程度较低，因此外汇市场与其他金融市场之间的互动关系表现为单向引导关系，外汇市场汇率波动与利率变动相反，人民币升值，国内利率则会也会上升，这与利率平价理论相符。股票市场资产价格波动具有更复杂的影响因素，货币流动性冲击对市场收益率的影响远大于货币市场与外汇市场。无论是货币市场还是外汇市场，正的冲击形成时，股市波动在第4期后就趋于0，并且这种正向波动最大也只有不到1%，而对流动性冲击的反应则有2%。

图1 脉冲响应

通过方差分解表可以得到，货币流动性除受到自身的主要影响外，汇率变动、利率、股票市场波动的贡献率分别为4.47%、1.53%、0.70%，在第三期后基本稳定。利率的方差中，汇率变动的贡献率最大，同期达到1.18%，并随着滞后期的延长，贡献程度还在逐渐增加。股票市场收益率受流动性冲击和货币市场利率冲击较大影响，虽然流动性的方差贡献率在当期为0，但在第三期贡献率开始逐渐增加。外汇市场中，利率、股市收益率的方差贡献率同期达到了0.47%、7.47%，利率的影响在增加。

五、结论与政策建议

从实证的角度看，股票市场是受货币流动性变化影响最明显的市场，实证结果反映出的股票市场与货币流动性冲击之间的负向关系说明市场上投资者行为主导了股价波动的方向，或者说投资者对货币流动性信息的反应是滞后的，我国股市呈现出非理性或者有限理性。此外，同期内，金融市场子市场还是受自身影响较大。因此，高频数据支持下的短期金融市场子市场的互动是否会增强，或者说，从市场微观结构出发的金融市场子市场内部的资产价格形成机制值得进一步的探究。2016年，我国金融市场在股灾开始，在债灾中收尾。用本文的研究结论解释就是，2015年出现的流动性陷阱后，我国货币流动性逐渐恢复并上升，受流动性冲击的负向影响，我国股市收益率下降，对股市的下挫造成影响。而此时，流动性恢复，配合国家持续去杠杆的政策，利率上升，最终刺穿债市的泡沫。鉴于此，本文针对实证结果主要提出以下两点政策建议。第一，疏通金融市场信息形成与传导的渠道，提高金融市场投资者素质与水平。信息传导不通畅导致金融市场信息不对称，造成投资者非理性，加剧我国金融市场上的波动。保证金融市场上的信息传递，还有利于货币政策的施行。以利率作为重要中介指标的货币政策是央行进行宏观调控的重要措施，高效率的信息渠道有利于引导市场参与者形成预期，从而熨平市场剧烈波动。第二，完善资本市场制度，推动人民币国际化，加快发展人民币离岸金融市场的建设，引入境外合格投资者丰富我国资本市场投资者结构，有助于加强我国外汇市场与其他子市场之间的互动性，充实金融市场上可投资金融产品的种类，降低金融资产单一性带来的过度投机行为，从而降低金融市场上资产价格大起大落而带来的风险。