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摘要：本文建立DCC-GARCH模型并引入啞變量，實(shí)證檢驗(yàn)了在岸即期與離岸無(wú)本金交割遠(yuǎn)期人民幣匯率間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，研究離在岸匯率與在岸匯率間的相依性。在三個(gè)市場(chǎng)中，新加坡市場(chǎng)離岸匯率與在岸匯率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性最高，倫敦市場(chǎng)最低。2020年，新加坡離岸與在岸人民幣的動(dòng)態(tài)相關(guān)性下降，而倫敦相關(guān)性上升。

關(guān)鍵詞：在岸市場(chǎng)；離岸市場(chǎng)；DCC-GARCH；啞變量；相依性

2020年，人民幣匯率出現(xiàn)了大幅度的波動(dòng)。5月底，人民幣對(duì)美元匯率跌破近十年來(lái)最低；6月以后又持續(xù)走高，全年人民幣累計(jì)上漲6.9%。人民幣匯率的波動(dòng)會(huì)對(duì)國(guó)家產(chǎn)生重要影響，關(guān)系到國(guó)家的金融穩(wěn)定，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定大局的重要前提。通過(guò)研究離在岸人民幣匯率的相依性可以理解離在岸市場(chǎng)間的作用關(guān)系，更好地實(shí)施針對(duì)人民幣匯率的中央政策，從而達(dá)到穩(wěn)定國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)發(fā)展的目的。因此，人民幣離在岸匯率相依性影響的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。

1文獻(xiàn)綜述

目前，學(xué)者討論在岸匯率與NDF之間的關(guān)系主要分為四類：在岸匯率對(duì)NDF有單向影響，NDF對(duì)CNY有單向影響，CNY與NDF相互影響以及NDF與CNY的關(guān)系隨時(shí)間而變化。代幼渝和楊瑩（2007）用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)NDF和CNY的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和境內(nèi)即期匯率是境外NDF匯率的格蘭杰原因，并引導(dǎo)NDF匯率的走勢(shì)，CNY對(duì)NDF有單向作用。劉華等（2015）使用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、多元GARCH、VAR檢驗(yàn)離岸市場(chǎng)與在岸市場(chǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在明顯的報(bào)酬溢出效應(yīng),在岸市場(chǎng)與離岸市場(chǎng)間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng),但在岸市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)要大，NDF對(duì)在岸匯率有單向作用。戎如香（2009）通過(guò)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法研究?jī)蓚€(gè)市場(chǎng)匯率的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，就絕對(duì)值水平而言，人民幣在岸遠(yuǎn)期匯率和離岸NDF匯率互為Granger原因，且相互影響，沒(méi)有居于主導(dǎo)地位的信息中心存在，CNY與NDF相互作用。劉春霞和洪麗（2008）用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法進(jìn)行研究，認(rèn)為境內(nèi)外人民幣遠(yuǎn)期價(jià)格間通過(guò)3種傳導(dǎo)機(jī)制相互影響，而當(dāng)機(jī)制受到限制影響時(shí)，出現(xiàn)3月期NDF單向引導(dǎo)3月期DF的現(xiàn)象，NDF與CNY的關(guān)系隨時(shí)間而變化。雖然兩者之間如何產(chǎn)生影響尚未可知，但是無(wú)疑在岸與離岸匯率存在一定的聯(lián)系。自從人民銀行禁止境內(nèi)機(jī)構(gòu)參與NDF市場(chǎng)后，學(xué)者關(guān)于NDF和CNY的互動(dòng)機(jī)制方面基本得出了類似的結(jié)論，即兩個(gè)市場(chǎng)主要通過(guò)信息溢出的方式互相影響。

2理論模型

本文選用DCC-GARCH模型對(duì)在岸匯率與離岸匯率和股票市場(chǎng)相依性進(jìn)行研究。因?yàn)镃CC－GARCH模型無(wú)法反映市場(chǎng)中相關(guān)性的動(dòng)態(tài)變化，Engle（2002）在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，得到能夠衡量動(dòng)態(tài)相關(guān)性的DCC－GARCH模型（DynamicConditionalCorrelationalAutoregressiveConditionalHeteroscedasticityModel）。DCC－GARCH模型多應(yīng)用在金融市場(chǎng)中，通過(guò)衡量市場(chǎng)間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性來(lái)把握金融市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性（Engle,R.DynamicConditionalCorrelation:ASimpleClassofMultivariateGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModels.JournalofBusiness&EconomicStatistics,20,339-350.）。該其中，tD是單變量GARCH模型計(jì)算出的條件標(biāo)準(zhǔn)差組成的對(duì)角矩陣，tR為動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。i,j,tρ是變量i和變量j在時(shí)刻t的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù),i,jρ是標(biāo)準(zhǔn)化殘差的無(wú)條件方差,,itε是變量i的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列,,jtε是變量j的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列,DV(T)為啞變量，α是滯后n階的標(biāo)準(zhǔn)化殘差的系數(shù),β是滯后階的條件協(xié)方差的系數(shù)，都為非負(fù)數(shù)，并且同時(shí)滿足α+β<1。因此，金融變量之間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)定義為：

3數(shù)據(jù)選擇與處理

在岸人民幣匯率(CNY)選擇中國(guó)外匯交易中心公布的人民幣兌美元在岸銀行間即期市場(chǎng)匯率表示；離岸人民幣無(wú)本金交割遠(yuǎn)期匯率(NDF)選取中國(guó)香港、新加坡和倫敦三個(gè)市場(chǎng)的匯率：用中國(guó)銀行（香港）交易量最大的3月期(hk3)、6月期(hk6)、12月期(hk12)每日收盤(pán)價(jià)代表中國(guó)香港市場(chǎng)的離岸匯率，用巴克萊銀行（新加坡）3月期(sgp3)、6月期(sgp6)、12月期(sgp12)每日收盤(pán)價(jià)代表新加坡市場(chǎng)的離岸匯率。由于倫敦市場(chǎng)的開(kāi)市時(shí)間較中國(guó)香港市場(chǎng)和新加坡市場(chǎng)晚，所以為了防止市場(chǎng)之間的相互影響，用倫敦綜合3月期(ldn3)、6月期(ldn6)、12月期(ldn12)每日開(kāi)盤(pán)價(jià)代表倫敦市場(chǎng)的離岸匯率。為保證數(shù)據(jù)的一致性，剔除因節(jié)假日等情況造成的數(shù)據(jù)不匹配，最終中國(guó)香港市場(chǎng)選出1161條有效數(shù)據(jù)，新加坡市場(chǎng)選出1146條有效數(shù)據(jù)，倫敦市場(chǎng)選出1251條有效數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于Bloomberg，本文使用的計(jì)量軟件為Rx644.0.2。由于模型要求數(shù)據(jù)平穩(wěn)，因此，對(duì)以上涉及的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)收益率處理，公式如下：,,,1ln()100itititpyp−=∗其中，i,tp為t日變量CNY(i=1)、hk3(i=2)、hk6(i=3)、hk12(i=4)、sgp3(i=5)、sgp6(i=6)、sgp12(i=7)、ldn3(i=8)、ldn6(i=9)、ldn12(i=10)的價(jià)格，i,t1p−為t-1日變量i的價(jià)格，i,ty為在t時(shí)刻變量i的對(duì)數(shù)收益率，原始匯率均采用直接標(biāo)價(jià)法。采用ADF檢驗(yàn)法對(duì)各人民幣離在岸匯率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，ARCH-LM檢驗(yàn)法進(jìn)行異方差檢驗(yàn)以及Ljung-Box檢驗(yàn)法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。在ADF檢驗(yàn)中，各變量序列在1%的顯著性水平上都拒絕了原假設(shè)，不存在單位根，是平穩(wěn)序列；在ARCH-LM檢驗(yàn)中，rCNY、rsgp6在5%顯著水平上拒絕不存在arch效應(yīng)的原假設(shè)，rhk12、rsgp6在1%顯著水平上拒絕原假設(shè)，存在arch效應(yīng)；在Ljung-Box檢驗(yàn)中，各變量均不能拒絕不存在序列相關(guān)的假設(shè)，因此都不存在自相關(guān)性。序列滿足構(gòu)建GARCH模型的條件,可以建立DCC-GARCH模型。

4實(shí)證設(shè)計(jì)與結(jié)果

對(duì)各NDF匯率與在岸即期匯率分別構(gòu)建DCC－GARCH模型，并且考慮到2020年新冠疫情的全球流行會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成影響，將其作為啞變量引入模型中，啞變量定義為DV(T)，以公布“人傳人”消息的時(shí)間2020年1月20日為分界，之前變量設(shè)為0，之后設(shè)為1，記為：得到各序列模型對(duì)應(yīng)的啞變量系數(shù)如表2所示，CNY-ldn3、CNY-ldn6、CNY-ldn12、CNY-hs300的phi_t都在5%水平上顯著，其余phi_t在10%水平上顯著，系數(shù)有意義。對(duì)離在岸之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行分析，各序列的a與b之和均小于1，模型穩(wěn)定。其中CNY-ldn3、CNY-ldn6和CNY-ldn12的a值不顯著，b值在1%水平上顯著，其余序列的a、b值都在1%水平上顯著，參數(shù)有意義。a與b均大于0，說(shuō)明人民幣在岸市場(chǎng)與各離岸市場(chǎng)之間存在正向的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。各序列的a都接近于0，而b接近于1，說(shuō)明殘差滯后項(xiàng)對(duì)序列方差相關(guān)系數(shù)影響較低，而指數(shù)波動(dòng)性對(duì)相關(guān)性影響較高。同時(shí)，各序列的a+b值都接近于1，說(shuō)明在岸匯率與離岸匯率的相關(guān)性具有很強(qiáng)的持續(xù)性，其中，各市場(chǎng)3月期的NDF與在岸匯率的持續(xù)性相較6月期和12月期較弱。對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)并繪制動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)時(shí)序圖，如圖1所示。首先，離在岸匯率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性在樣本空間內(nèi)都為正相關(guān)，說(shuō)明離在岸匯率之間的變動(dòng)整體呈現(xiàn)同步變化的趨勢(shì)，但變動(dòng)的程度有所不同，在總體上新加坡市場(chǎng)與在岸人民幣匯率的相關(guān)程度最大，而倫敦市場(chǎng)與在岸人民幣匯率的相關(guān)程度最小。其次，hk與ldn各期NDF與在岸匯率的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)相同的趨勢(shì)，且hk的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)波動(dòng)更大。最后，2020年后sgp12與在岸匯率的相關(guān)性有較大幅度的下降，為近四年來(lái)的最低值，同時(shí)ldn3、ldn6、ldn12與在岸匯率的相關(guān)性有小幅度上升。hk3、hk6和hk12與在岸匯率的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在2019年末大幅下降，在2020年末hk3的相關(guān)系數(shù)有一次明顯下降。

5結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)DCC-GARCH模型，對(duì)比2020年與五年內(nèi)的離在岸匯率波動(dòng)特征以及動(dòng)態(tài)相關(guān)性，得到以下結(jié)論。(1)不同市場(chǎng)人民幣離岸遠(yuǎn)期匯率與在岸即期匯率的相關(guān)性不同。總體上，新加坡市場(chǎng)人民幣離岸遠(yuǎn)期匯率與在岸即期匯率的相關(guān)性最強(qiáng)，其次是中國(guó)香港市場(chǎng)，而倫敦市場(chǎng)的相關(guān)性最弱。由于NDF更加市場(chǎng)化，能更及時(shí)、有效地反映各種影響人民幣匯率的信息，映射出境外投資者對(duì)未來(lái)人民幣匯率的預(yù)期，因此可能是由于短期內(nèi)倫敦境外投資者的預(yù)期與中央政策的態(tài)度不同的結(jié)果。(2)2020年，新加坡的12月遠(yuǎn)期匯率與在岸匯率的相依性有所下降，倫敦市場(chǎng)各遠(yuǎn)期人民幣匯率與在岸匯率的相依性有所上升，且對(duì)離在岸的相依性造成的影響是短暫的。中國(guó)香港市場(chǎng)離在岸相關(guān)程度沒(méi)有觀察到明顯變化。

作者:陸誠(chéng)悅 單位:上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)