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利率、汇率与股票市场的时变关系研究

范文

王浩宇

摘要：本文通过对人民币实际汇率、90天加权平均银行同业拆借利率和沪深300指数三个变量运用TVP-SV-VAR模型进行实证研究，得出了以下结论：利率对股票价格的影响与理论相符，呈现反向关系，汇率对股票价格的影响较利率的影响更大，但两者对股票价格的影响并未体现出明显的时变性关系。股票价格的变动对利率和汇率的影响体现出了非对称性和明显的时变性，但对其影响程度有限。

关键词：利率? 汇率? 股票价格? TVP-SV-VAR

中图分类号：F831.0 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）01（a）--03

随着金融市场的开放，科学技术的进步，资本市场与货币市场间联系日益紧密。股票、汇率和利率，作为资本市场和货币市场的三个关键变量，三者的实时变化以及动态关系吸引着学术界和政策制定者的密切关注。如果它们之间存在显著相关关系，则对三者间相关关系的研究将对经济政策制定和国际资本流动的调整具有重要意义，因为任何一个对于市场的负面冲击都可能迅速向其他市场传递并造成影响。因此，分析汇率、利率和股票市场的相互影响方向，以及近年来较多讨论的时变性关系显得尤为重要。

现有很多文章对汇率、利率和股票市场之间的动态关系进行了丰富的论述，并且打下了坚实的理论基础。从利率和股票市场的关系来看，通常认为，利率的提高会降低股票的现值，因此两者呈现反向关系（Shiller and Beltratti，1992、Tibebe A.Assefa，2016）。但Andersen等（2007）和Baele（2010）等学者认为在某些情况下，两者间会存在异常的情况。这种负面关系只在商业周期的收缩期存在。他们指出，由于现金流效应正向关系会出现，即利率的上升可能是经济增长的结果，因此，在商业周期的扩张过程中，公司的利润会更大。之后，Hong等（2011）试图通过收入和替代效应解释这两个市场之间的时变关系。对于国内的研究，李菁（2015）、张金华（2014）和朱小能（2018）等学者实证研究发现，利率与股票价格间关系存在时变性、非对称性和结构突变特征。

从外汇市场和股票市场的关系来看。对于汇率和股票市场的关系研究文献已有很多。通常汇率与股票市场的影响渠道有以下几个方式：（1）汇率的变化通过影响国际经济活动，改变一国宏观经济情况，影响到实体经济单位的运行成本，从而影响公司股价;（2）一国股票价格的持续上升会引起国际资本的跨境流动，国际资本的流入或流出带来该国汇率的升值或贬值;（3）股票市场另外可以通过财富效应影响汇率。最初Chow等（1997）学者认为一国汇率与一国股票指数呈负相关关系，即汇率贬值带来股票价格上升。然而随着研究的深入，Liang-ChunHo（2015）、LuSui（2016）、Ahmed Mohamed Dahir（2018）、刘林（2015）以及陶士貴（2018）等国内外学者研究发现，汇率与股票的关系较为复杂，不同国家中两者关系有所不同，且其关系具有时变性和非对称性。

对利率、汇率和股票三个市场的互动关系的研究对于投资和风险管理十分重要，同时对于一国经济和金融稳定具有积极意义。但以往文献中对两两关系的研究较多，对三者之间的相互关系及其时变性关系研究较少。本文希望通过对中国汇率利率和股票价格三个变量的研究，理解中国货币市场和资本市场的动态时变性关系。

1 数据与变量

1.1 数据选择

数据选取为2005年1月到2019年3月的171个数据。

汇率（reer）选取实际有效汇率（real effective exchange rate，reer）为替代变量，由于中国的汇率制度问题，此指标能够更好的体现一国商品的国际竞争力和国际市场对该国货币的实际需求，数据来源于中经网数据库。

利率（ir）选取90天加权平均银行同业拆借利率为替代变量，由于此利率变量选择较其他利率变量具有更高的市场敏感度。

股票价格（s）变量选择沪深300指数，由于该指数包含了我国沪深两市场最具代表性的企业，可以较好地代表我国股票市场的整体情况。

1.2 模型选择

作为宏观经济变量间相互关系检验的传统方法，VAR模型经过多年的检验已被学者们在宏观经济的研究中广泛运用。但随着时间的推移，学者们发现由于一国经济结构和制度政策在不断发生变化，各个经济变量间实际上大多为时变非线性关系，而VAR模型由于其假设系数不变已无法有效体现出各经济变量间的真实关系。为了解决这一问题，Primiceri（2005）首先采用带有先验约束的贝叶斯估计，将模型系数、截距项和方差均设为带有随机波动（SV）特征的时变性参数（TVP），建立伴随随机波动的时变参数向量自回归（TVP-SV-VAR）模型，之后经过Nakajima（2011）等学者的实际运用和发展得到了学术界认可和广泛运用。本文借鉴Nakajima（2011）的TVP-SV-VAR模型并对Nakajima教授在网上公开的代码进行修改之后，使用Matlab2018b软件，来研究中国汇率、利率和股票价格三者之间的时变关系。

2 实证结果

2.1 平稳性检验

在建立模型之前首先对三个时间序列变量进行平稳性检验，本文利用Stata14.0通过ADF检验判断序列是否存在单位根。检验结果如表1所示。

2.1.1 参数估计结果

建立TVP-VAR-SV模型，根据Nakajima（2011）提供的Matlab代码进行修改。参照Nakajima（2009）滞后阶数的确定方法，滞后阶数选择为滞后二阶，MCMC抽样次数设定为20000次，并剔除前2000次为预烧样本，结果如表2所示。

估计结果均在1%显著性水平下，Geweke检验结果均无法拒绝估计参数收敛于后验标准分布的原假设，说明在迭代周期中预烧期已经能够有效使得马尔可夫链趋于集中。参数无效影响因子均在100以下，表明后验均值接近参数真实值，可以认为使用MCMC算法对模型参数估计合适有效。

2.1.2 时变脉冲响应分析

TVP-VAR-SV模型不同于传统VAR模型，可以在样本期内每一时点上通过马尔可夫链蒙特卡洛方法模拟计算出其脉冲响应结果，通过在不同样本时点上脉冲响应的不同体现出变量间相互关系的时变性。通常有两种脉冲响应表达形式，一是某一时点上不同滞后期的脉冲响应，如图1所示;二是固定提前期不同时点的脉冲响应，以体现其脉冲响应的样本期内的变化情况，如图2所示。

综合来看图1和图2的脉冲响应结果。图1所示为不同时期的利率、汇率和股票价格指数的动态脉冲响应结果，本文随机选取三个时点为参考点，分别为2006年12月、2012年12月和2018年12月。图2所示为固定提前期的脉冲响应模型，提前期分别为提前1期、提前3期和提前6期。由图可知，利率、汇率和股票价格间的相互脉冲响应如下：

（1）对利率（dir）施加一个正向冲击，股票价格（ds）的脉冲响应。在第一期有一个微弱的正向冲击之后，均为强烈的负相关关系，在第二期冲击负向冲击效果达到最大。利率的上升首先会对股票价格产生一个十分微弱的升值方向的冲击，在第二期即之后便产生强烈的对股票价格降低方向的压力直至消失。原因可能在于，对于第一期，由于股票价格对于利率冲击的响应存在一个滞后期，因此产生一个向上的脉冲响应但十分微弱。从第二期开始，利率与股票价格的关系便与理论相符，利率的上升可能通过影响抬高企业运营成本或降低投资者投资组合中股票的份额引起股票价格下降。

（2）对汇率（dreer）施加一个正向冲击，股票价格（ds）对汇率冲击的脉冲响应。在第一期有强烈的负相关关系，即人民币贬值会造成股票价格的下降，从第二期开始转为正相关关系，且在第二期达到最强，之后逐渐消失。原因可能在于，在模型中给汇率一个正向的冲击意味着汇率贬值，在汇率贬值的第一期，由于贬值带来的国外资本的逃离引起了国内股票市场价格的整体走低，而在之后，汇率的贬值直接地提高了我国外贸部门和相关产业的国际竞争力和利润水平，对上市公司的未来现金流有利好影响，因而提高股票价格。

（3）对股票价格（ds）施加一个正向冲击，利率（dir）和汇率（dreer）对股票价格的脉冲响应。对利率来说，股票价格上涨，在前两期对利率产生下降的压力，随后转为较强的上升压力;对汇率来说，股票价格上涨，在冲击后的第一期产生一个较弱的升值压力，随后变为较强的贬值压力，直至消失。利率和汇率作为金融市场的基础变量，受到国家较为严格的管控，股票价格对利率汇率的影响虽不明显但依然存在，且由脉冲结果可知，具有非对称性和较强的时变性。

3 结语

本文以我国股票市场、利率市场和汇率市场的月度数据为基础，运用TVP-SV-VAR模型，分析了三个金融市场间动态关系。结论表明，利率市场、汇率市场和股票市场间确实存在显著的相关关系，利率和汇率都会对股票价格产生影响，且汇率对股票价格的影响更大，但是两者对股票市场的时变性并不明显，反观股票价格对利率和汇率的影响，则其具有明显的时变性。另外，利率市场对股票市場具有反方向的调节作用，而汇率市场对股票市场具有先正后反的影响。

参考文献

Tibebe A.Assefa，Omar A.Esqueda，André Varella Mollick. Stock returns and interest rates around the World： A panel data approach[J].Journal of Economics and Business，2016.

Ahmed Mohamed Dahir，Fauziah Mahat，Nazrul Hisyam Ab Razak，A.N.Bany-Ariffin.Revisiting the dynamic relationship between exchange rates and stock prices in BRICS countries：A wavelet analysis[J].Borsa Istanbul Review，2018，18（2）.

Lu Sui，Lijuan Sun.Spillover effects between exchange rates and stock prices：Evidence from BRICS around the recent global financial crisis[J].Research in International Business and Finance，2016，36.

Liang-Chun Ho，Chia-Hsing Huang.The nonlinear relationships between stock indexes and exchange rates[J].Japan &The World Economy，2015，33.

Jouchi Nakajima，“Time-varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility：An Over-view of Methodology and Empirical Applications”，Monetary and Economic Studies，2011，29.

Primiceri，Giorgio E.Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy[J].Review of Economic Studies，2005，72（3）.

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

陶士贵，范佳奕.QFII、人民币汇率与股票价格的动态关系——基于TVP-SV-VAR模型的实证分析[J].上海经济研究，2018（02）.

朱小能，周磊.未预期货币政策与股票市场——基于媒体数据的实证研究[J].金融研究，2018（01）.

张金华，姜大明.我国货币政策对股票价格的非对称性影响研究[J].经济纵横，2014（11）.

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（05）.

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