劉磊 呂元祥 王宇

（1.博時基金 宏觀策略部，廣東深圳518040；2.深圳綜合開發(fā)研究所，廣東深圳518023；3.中國社會科學(xué)院經(jīng)濟研究所，北京102488）

我國金融市場間的聯(lián)動關(guān)系:基于結(jié)構(gòu)沖擊的溢出效應(yīng)分析

劉磊 呂元祥 王宇

（1.博時基金 宏觀策略部，廣東深圳518040；2.深圳綜合開發(fā)研究所，廣東深圳518023；3.中國社會科學(xué)院經(jīng)濟研究所，北京102488）

本文提出了一種對金融市場間溢出效應(yīng)的研究框架：基于利用金融市場間多元GARCH效應(yīng)所識別出的結(jié)構(gòu)VAR模型和結(jié)構(gòu)GARCH模型，首次構(gòu)造出均值和波動溢出指數(shù)模型，并對我國匯市、債市、股市和貨幣市場間的均值和波動溢出效應(yīng)進行了實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：金融市場間的同期關(guān)系較為顯著，且大部分與金融學(xué)基礎(chǔ)假說相吻合；股市和債市間的均值溢出效應(yīng)強于其它市場間的均值溢出；各市場間的波動溢出效應(yīng)明顯強于均值溢出效應(yīng)；并且股市對其它市場的溢出效應(yīng)最為顯著。

溢出效應(yīng)； 金融市場； 結(jié)構(gòu)沖擊

一、引言及文獻回顧

近年來，隨著一系列重要的市場化改革措施在我國金融市場領(lǐng)域?qū)嵤?，國?nèi)金融市場間的關(guān)聯(lián)性不斷加強，信息流動和風(fēng)險溢出機制得到強化。金融市場間聯(lián)動性的增加既是金融體系有效性的表現(xiàn)，也是貨幣政策得以有效實施的必要條件。

本文將研究重點聚焦于四個核心金融市場：匯市、債市、股市和貨幣市場。這四個金融市場的參與主體廣泛、市場交易量大，在金融市場中最具研究價值，并且在近些年也都經(jīng)歷了重要的市場化發(fā)展。在外匯市場方面，我國在2005年開始了匯率制度的市場化改革，加大了人民幣匯率形成機制的市場化程度。在債券市場方面，債券信用層次日趨豐富，非金融企業(yè)債務(wù)融資成本下降，債券交易主體增加，及境內(nèi)金融機構(gòu)推進赴香港發(fā)行人民幣債券等措施使市場的廣度和深度不斷拓展。在股票市場方面，通過逐步建立起的主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板、代辦股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)等多層次資本市場體系，及拓寬了的機構(gòu)投資者入市渠道，股票市場的資源配置和市場化功能得到了強化。而貨幣市場經(jīng)過多年發(fā)展，逐步形成了由同業(yè)拆借市場、銀行間債券市場、票據(jù)市場等組成的多層次市場。

金融市場間的關(guān)聯(lián)性通常主要體現(xiàn)在市場間的溢出效應(yīng)上。大部分學(xué)者傾向于從均值和方差兩個角度研究溢出效應(yīng)：均值溢出表現(xiàn)為市場間價格或收益的相互影響，而波動溢出則表現(xiàn)為波動率在市場間的傳遞。均值溢出既有大小，也有正負(fù)之分；而波動溢出只有大小之分，而無正負(fù)區(qū)別。

當(dāng)前國內(nèi)學(xué)者一般通過構(gòu)造VAR模型，結(jié)合格蘭杰因果檢驗對均值溢出效應(yīng)的方向和大小進行考量。對于波動溢出，學(xué)者更偏向于用揭示變量間波動規(guī)律的多元GARCH模型，通過考察ARCH系數(shù)矩陣和GARCH系數(shù)矩陣中的非對角線元素的大小及顯著性來分析金融市場間的波動溢出性質(zhì)。

綜合現(xiàn)有的研究文獻來看，其觀點主要體現(xiàn)在四個方面。第一，檢驗標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。雖然基于簡化式VAR—GARCH模型的檢驗屬于定量研究，但由于在這種模型下對系數(shù)變量的顯著性檢驗最具意義，學(xué)者所得結(jié)論較傾向于說明溢出效應(yīng)的有無和方向，而非大小，而這為更加精確的比較各市場間溢出效應(yīng)帶來困難。第二，無法考察結(jié)構(gòu)沖擊的溢出效應(yīng)，與溢出效應(yīng)的研究初衷相背離?；诤喕絍AR的殘差序列由于未經(jīng)過正交標(biāo)準(zhǔn)化，并不能代表各金融市場的結(jié)構(gòu)沖擊，而只是各市場結(jié)構(gòu)沖擊的線性組合（Kilian，2013）；而基于這種簡化式VAR殘差序列的GARCH模型無法正確考量各市場真實結(jié)構(gòu)沖擊的波動溢出效應(yīng)。第三，均值溢出效應(yīng)只考察滯后期影響而忽略市場同期關(guān)系。由于簡化式VAR的格蘭杰因果檢驗只能分析滯后期市場變量對未來其它市場的影響，而一般采用日度數(shù)據(jù)或月度數(shù)據(jù)的研究假設(shè)市場間無同期關(guān)系影響是不現(xiàn)實的。第四，忽視了金融市場間的廣泛聯(lián)系。一國金融市場間是存在普遍聯(lián)系的，而大部分學(xué)者只對其中的某一對市場進行研究，這忽略了與其它市場的內(nèi)生性聯(lián)系。

為了解決以上四個問題，本文試圖從以下幾方面進行闡述。第一，引入Diebold和Yilmaz（2009）的均值溢出指數(shù)模型，通過計算市場間的均值溢出指數(shù)來定量比較均值溢出效應(yīng)的大小和方向。第二，基于與均值溢出指數(shù)相同的原則，發(fā)展出一種新的“波動溢出指數(shù)”模型，并以之對波動溢出效應(yīng)進行分析比較。第三，運用GARCH識別方法來構(gòu)建結(jié)構(gòu)VAR模型和結(jié)構(gòu)GARCH模型，并用來研究結(jié)構(gòu)沖擊的均值和波動溢出效應(yīng)。第四，通過對結(jié)構(gòu)VAR的識別，辨別市場間同期影響關(guān)系的正負(fù)和大小，并對我國金融市場的基本特征進行分析。第五，本文將四個金融市場放在一起研究，消除將金融市場中內(nèi)生變量外生化的缺點，增加結(jié)論的可靠性。

二、模型與估計方法

（一）結(jié)構(gòu)VAR模型

構(gòu)建滯后p期的4元結(jié)構(gòu)VAR模型

假設(shè)μt是服從均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)多元正態(tài)分布；I是單位矩陣；εt為簡化式VAR的殘差序列；矩陣B＝A—1。

矩陣∑可以從對簡化式VAR的估計中直接計算得出，學(xué)者一般采用Choleski分解得出矩陣B，但由于這種識別方式缺乏必要的經(jīng)濟學(xué)含義且無法得出單一結(jié)論，一種新的基于異方差的識別方法在下節(jié)提出。

（二）基于GARCH模型的識別方法

在4變量模型中，采用矩陣的表達(dá)方式構(gòu)造結(jié)構(gòu)GARCH模型：

與Ng（2000）相同，本文將矩陣的非對角線元素當(dāng)作波動溢出系數(shù)處理，并以之構(gòu)建波動溢出指數(shù)。而更為重要，同時也是本文與其他文獻不同的是，本文的GARCH模型建立在結(jié)構(gòu)沖擊的基礎(chǔ)上。

（三）均值溢出指數(shù)

預(yù)測誤差et＋1的方差協(xié)方差矩陣為

在四市場模型中，總均值溢出指數(shù)S，可以被定義為

總均值溢出指數(shù)測量了全部跨市場間的溢出效應(yīng)。使用同樣的方法構(gòu)建兩兩成對的均值溢出指數(shù)：市場j的結(jié)構(gòu)沖擊對市場i的均值溢出指數(shù)

進一步定義兩個有方向的均值溢出指數(shù)。第一個是其他所有市場的結(jié)構(gòu)沖擊對市場i的均值溢出指數(shù)

第二個是市場j的結(jié)構(gòu)沖擊對其他所有市場的均值溢出指數(shù)

（四）波動溢出指數(shù)

Ross（1989）描述了“波動溢出”現(xiàn)象，并將這種現(xiàn)象歸因于信息在市場間的流動。這里將均值溢出定義為結(jié)構(gòu)沖擊通過VAR系統(tǒng)對其它市場的傳導(dǎo)，而將波動溢出定義為波動（或信息）通過GARCH效應(yīng)向其它市場的傳導(dǎo)。由于多元GARCH效應(yīng)的存在，一個市場結(jié)構(gòu)沖擊的波動（hj）會向其他市場溢出，影響到另一個市場的波動值hi。對GARCH等式兩邊取期望后，經(jīng)簡單變化，可得到每個市場i結(jié)構(gòu)沖擊的非條件方差與其他所有市場結(jié)構(gòu)沖擊的非條件方差之間的關(guān)系

因此，第i個市場結(jié)構(gòu)沖擊的非條件方差可以分解為兩個因素：來自自身市場沖擊和來自其他市場沖擊的溢出效應(yīng)。來自自身市場的沖擊衡量的是沒有其他市場結(jié)構(gòu)沖擊時的方差，用h0＝（h0，1，…，h0，4）T表示

矩陣∏可以被定義為波動溢出的系數(shù)矩陣。用矩陣形式可表達(dá)為

定義向量hf，i＝（hf，i，1，…，hf，i，4）T，用以來衡量市場i自身的結(jié)構(gòu)沖擊所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)對所有市場（1，2，3，4）方差的影響。具體地，讓向量h0中除第i個元素外的全部元素為0，再將h向量定義為hf，i

很容易證明

這里dia（hf，i）表示一個對角矩陣，其對角線上第j個對角元素等于向量hf，i的第j個元素。由此我們可以定義第j個市場向第i個市場的波動溢出指數(shù)

三、中國金融市場間溢出效應(yīng)的實證分析

本文分別采用直接標(biāo)價法的人民幣兌美元匯率中間價收益率、中信標(biāo)普全債指數(shù)收益率、上證綜指收益率和銀行間債券7天回購利率分別代表匯市、債市、股市和貨幣市場的收益。樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2006年2月6日至2012年7月27日，共得到1 690個日交易數(shù)據(jù)樣本。除貨幣市場利率（it）外，其他數(shù)據(jù)均作Rt＝ln（Pt/ Pt—1）×100的轉(zhuǎn)換，其中Pt表示轉(zhuǎn)換前三個金融市場的價格序列，Rt為轉(zhuǎn)換后的收益序列。

（一）四金融市場間的同期關(guān)系

表1顯示了A矩陣的估計結(jié)果，即每個金融市場對其它各個市場結(jié)構(gòu)沖擊的反應(yīng)系數(shù)。除匯市對其它市場，以及股市對貨幣市場和貨幣市場對債市的反應(yīng)系數(shù)外，其余系數(shù)均是顯著的。

將表1經(jīng)過簡單的算術(shù)運算，即可得出每個市場對其它市場的同期反應(yīng)函數(shù)，可視為四個市場各自對同期外部沖擊的反應(yīng)函數(shù)。

表1 系數(shù)估計結(jié)果(矩陣A)

由于市場間的均值溢出效應(yīng)將通過下文的溢出指數(shù)來分析（溢出指數(shù)是市場間同期關(guān)系和滯后期關(guān)系相互作用所產(chǎn)生的結(jié)果），對于估計出的市場間同期關(guān)系，這里只對其符號進行分析。四個金融市場間共有12個市場同期關(guān)系，為了便于分析，將其標(biāo)號列于式1—4之下，即（i）—（xii）。

式1描述了外匯市場對其它市場的反應(yīng)。（i）和（ii）表明債市和股市收益率的上升會使人民幣匯率升值，支持資產(chǎn)組合平衡假說（Gavin，1989），債市或股市價格的上升會通過財富效應(yīng)拉動對本幣的需求，吸引國際資本流入，從而導(dǎo)致本幣匯率升值。（iii）表明利率上升則會使人民幣貶值，這符合利率的貨幣主義學(xué)派假說，即一國利率上升會增加持有該國貨幣的機會成本，從而減少對該國貨幣的國際需求，導(dǎo)致匯率貶值；同時也可能意味著高利率將導(dǎo)致部分企業(yè)經(jīng)營惡化，這會帶來高的風(fēng)險升水，從而引起資本外逃，致使本幣貶值（Furman和Stiglitz，1998）；另外此處不符合凱恩斯的利率平價理論，即一國利率水平上升，將導(dǎo)致國際短期資本流入，而使匯率升值。

式2描述了債券市場對其它市場的反應(yīng)。（iv）表明本幣升值會增加繼續(xù)升值的預(yù)期，而吸引國際資本流入，增加債券的需求，提高債券收益率。（v）表明股票收益的提高會引起債券收益下降，股市收益率提高會增加投資者對其收益率進一步提高的預(yù)期，而將資本從其它市場向股市轉(zhuǎn)移，從而降低對債券的需求量，使債券收益率下降。（vi）表明利率上升也會引發(fā)債市收益下降，這與金融市場的資產(chǎn)定價模型相一致。

式3描述了股票市場受其它市場的影響。（vii）表明匯率貶值，會影響到國際資本流入的流出，從而使股市收益下降；但這一結(jié)果不支持貨幣的“流量導(dǎo)向”模型（Dornbusch和Fisher，1980），該模型認(rèn)為本幣貶值會增加出口企業(yè)的利潤，而中國企業(yè)的出口規(guī)模遠(yuǎn)大于進口，因此貶值會增加企業(yè)利潤，提高股市收益率。（viii）表明債市收益的上升對股市正向促進作用這與Andersen等（2007）是一致的，即債市收益上升，意味著宏觀經(jīng)濟的利好消息，投資者不會從股市撤資，相反會增加對股市投資，從對股市有正向促進作用；該反應(yīng)系數(shù)較大可能反映了股票市場對債券收益率沖擊的“過度反應(yīng)”（Shiller和Beltratti，1992）。而（ix）說明利率的上升會使股市收益下降，這仍然與金融資產(chǎn)定價模型相一致。

式4在國外文獻中通常被看作央行的政策反應(yīng)函數(shù)，也稱作“泰勒法則”。而在我國，由于央行的主要貨幣政策工具仍然是以數(shù)量控制為主：即央行的貨幣政策主要體現(xiàn)在貨幣供應(yīng)量上，而非利率調(diào)控，因此銀行市場間的拆借利率更多地反應(yīng)了貨幣市場中的短期資金供求情況。（x）表明匯率貶值會引起利率的下降，這是由于中國市場結(jié)構(gòu)中很大一部分是由國外的需求市場所構(gòu)成，而貶值將有利于產(chǎn)品的出口從而增加短期貨幣的供應(yīng)量，導(dǎo)致利率下降。（xi）表明債市收益與利率是正向關(guān)系，可能的解釋是債券市場收益率上升會增加投資者或金融機構(gòu)對債市和股市的投資，增加本國貨幣的需求從而提高利率。（xii）表明股市收益率對利率是反向作用，這與利率對債市的反應(yīng)截然相反，一個解釋是由于人民幣匯率相對穩(wěn)定，股市收益率上升會吸引國際資本流入，在我國商業(yè)銀行資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)約束（劉錫良等，2007）以及央行對沖操作愈趨困難（何慧剛，2007）的情況下將導(dǎo)致流動性過剩，從而降低利率水平；同時也在一定程度上反映了中國央行并不盯住股市（余元全和余元玲，2008）。

通過與其它文獻相對比，（iii）（vii）（ix）（x）的同期關(guān)系符號與Ehrmann等（2011）基于國際金融市場傳導(dǎo)的實證研究結(jié)果是相一致，另外（ii）（v）（vii）（viii）的同期關(guān)系符號與Andersen等（2007）基于高頻數(shù)據(jù)所得到的實證研究結(jié)果相吻合。

（二）GARCH系數(shù)估計

GARCH效應(yīng)反應(yīng)了市場間的波動溢出，即某個市場的隨機波動值會通過GARCH效應(yīng)而對其它市場滯后一期的波動值產(chǎn)生直接影響。表2報告了結(jié)構(gòu)GARCH模型系數(shù)的估計結(jié)果。

表2 系數(shù)估計結(jié)果(GARCH模型)

從表2的估計結(jié)果可以看到，大部分GARCH系數(shù)和ARCH系數(shù)的顯著性都較高，絕大部分系數(shù)都在1%的水平上顯著。其中，GARCH系數(shù)γi表示條件方差受其滯后一期值的影響，估計結(jié)果顯示匯率收益率、債券收益率、股票收益率以及貨幣市場利率的條件方差受自身滯后一期值的影響系數(shù)分別為0.85、0.97、0.93以及0.82，表明四個市場的條件方差都具有波動聚集性，其中債券市場條件方差受自身滯后一期值的影響最大。而ARCH系數(shù)λi，j表示的是條件方差受到自身市場和其他市場滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響，估計結(jié)果顯示絕大部ARCH系數(shù)都顯著大于0，表明多個市場條件方差都不同程度的受到自身市場和其他市場滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響。其中，匯率收益率、股票收益率以及貨幣市場利率的條件方差受自身市場滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響系數(shù)分別為0.13、0.06以及0.16，結(jié)果都大于來自其他市場滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響，不過債券收益率條件方差受股票收益率滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響則要大于受自身市場滯后一期結(jié)構(gòu)沖擊平方值的影響。這表明股市對債市的滯后一期的波動溢出較大。

（三）金融市場間的均值溢出指數(shù)

均值溢出效應(yīng)描述的是市場結(jié)構(gòu)沖擊通過結(jié)構(gòu)VAR系統(tǒng)中的水平收益率傳導(dǎo)機制向其它市場溢出的關(guān)系，其數(shù)值為百分比水平，即某一個市場的方差中有多大比例是來自于其它市場的影響。表3為均值溢出指數(shù)表，其相當(dāng)于提供了關(guān)于均值溢出效應(yīng)的“投入—產(chǎn)出”分析。

表3 均值溢出指數(shù)表

債市和股市之間的收入均值溢出效應(yīng)較大，股市對債市溢出14.5%，債市對股市溢出13.4%，市場間的雙向溢出效應(yīng)較為顯著，這說明股市和債市因其市場流通性強、交易主體廣泛，而表現(xiàn)出比其它市場更高的溢出效應(yīng)，并且因為股市比債市的市場化程度更高，其向外溢出效應(yīng)更強。此外債市對貨幣市場和匯市對股市的均值溢出指數(shù)均為1.2%，表現(xiàn)出較低的均值溢出效應(yīng)。而其它市場間溢出指數(shù)均小于1%，可忽略不計。貨幣市場對其它市場的溢出以及受到其它市場的溢出影響均較小：由于我國當(dāng)前實行利率雙軌制，市場化利率會在很大程度上受到非市場化的存貸款利率、央行再貼現(xiàn)率和央票利率的影響，而減弱其市場化特征，并因此減弱與其它金融市場的聯(lián)系，表現(xiàn)出貨幣市場的市場分隔現(xiàn)象。市場間總均值溢出指數(shù)為8.6%，說明我國金融市場間的均值溢出效應(yīng)總體上比較小，金融市場間的“間接”聯(lián)系并不緊密。

造成我國金融市場均值溢出效應(yīng)較小的重要原因在于：雖然我國近些年金融改革推進較快，但是我國金融市場的市場化程度依然不足，從而制約著市場價格形成機制的靈活性和有效性。其一，人民幣匯率的形成仍受制于我國實施的有管理浮動匯率制度和資本項目管制，人民幣的升值幅度很大程度上受到貨幣當(dāng)局的控制（張明，2012），這些制度安排導(dǎo)致了匯率價格對于外匯供求的反應(yīng)并不充分，造成外匯市場與其他市場之間價格的相互引導(dǎo)作用較小。其二，我國的利率體系仍然受到管制，造成了存貸款利率對于其它市場利率具有較強的引導(dǎo)作用，而市場利率對存貸款利率的引導(dǎo)作用有限，利率管制的存在限制了貨幣市場資金價格形成與傳導(dǎo)的有效性和靈活性，再加上我國嚴(yán)禁銀行資金進入股票市場股票以及交易所債券市場，這種市場分割也使貨幣市場與其他市場之間的均值溢出效應(yīng)也就被削弱了。

（四）金融市場間的波動溢出指數(shù)

與均值溢出相同，波動溢出也反應(yīng)了每個市場的預(yù)測誤差方差中受其它市場結(jié)構(gòu)沖擊的影響比例。但所不同的是，波動溢出來自于市場間多元GARCH效應(yīng)的作用，反應(yīng)了結(jié)構(gòu)沖擊對其它市場波動值的“直接”作用。表4為波動溢出指數(shù)表，其結(jié)構(gòu)與均值溢出指數(shù)表相同。

表4 波動溢出指數(shù)表

各個市場間的雙向波動溢出效應(yīng)較為明顯，但具有較明顯的非對稱性。匯市、債市和貨幣市場受其它市場溢出效應(yīng)的影響均在3/4左右，而股市受其它市場的影響僅有5.4%。但股市卻對其它市場貢獻了161.5%的波動比例，而另三個市場的對外貢獻都不超過1/3。其中兩市場間的溢出效應(yīng)最高值為股市向債市溢出70.4，緊隨其后的是股市向匯市溢出47.2%和股市向貨幣市場溢出44.4%。此外，債市對匯市和貨幣市場的波動溢出都要大于相應(yīng)市場對債券市場的波動溢出，匯市對貨幣市場的波動溢出大于貨幣市場對匯市的波動溢出，這表明信息在市場間傳遞的非對稱性。市場間的總波動溢出指數(shù)為57.9%。相較于均值溢出效應(yīng)，波動溢出指數(shù)明顯較高，說明金融市場間風(fēng)險信息的聯(lián)系要比價格或收益率的聯(lián)系更加緊密；它表明所有市場的波動方差中有超過一半的比例來自于其它市場的波動溢出效應(yīng)。

上述結(jié)果顯示股市對其他市場的波動溢出效應(yīng)最大，這是由于我國的股票市場價格揭示得更充分以及波動性更大，因此他比其他市場傳遞了更多的信息。其中，這些波動性的信息可能來自于多方面，比如我國上市公司存在信息披露水平不高導(dǎo)致的信息不對稱會加大股價波動幅度（李翔和林樹，2007），作為我國股票市場中堅力量的證券投資基金的羊群與慣性反轉(zhuǎn)投資行為也會加大股票價格的波動性（謝赤等，2008），以及我國股票市場存在非對稱信息的沖擊效應(yīng)，即“利好消息”的沖擊效應(yīng)要大于等量“利空消息”的沖擊效應(yīng)。由于股市的信息流動速度更快、效率更高，從而股市的波動會快速向其他市場溢出。這里需要提到的是，證券投資基金作為資本市場的主要買方機構(gòu)，其迅速壯大以及積極參與銀行間市場的金融交易將使股市波動被快速傳導(dǎo)至其他市場，從而提高了金融市場間的聯(lián)動并加大了市場波動的傳導(dǎo)。與此同時，由于銀行間市場資金流向股市仍存在較大限制，從而導(dǎo)致從債券市場和貨幣市場傳導(dǎo)至股票市場的信息相對不足。此外，隨著企業(yè)大量使用遠(yuǎn)期結(jié)售匯、外匯掉期、境外NDF等多種外匯衍生工具對沖外匯風(fēng)險，也使得外匯市場波動風(fēng)險對股票市場的影響下降。上述因素導(dǎo)致了股票市場對其他市場的波動溢出呈現(xiàn)出非對稱性，它也一定程度上反映了我國金融市場之間發(fā)展的非均衡性。

債市對匯市和貨幣市場的波動溢出具有非對稱性表明了我國債券市場相對于外匯市場和貨幣市場擁有更多信息。首先，我國債券市場的換手率高并且交易較頻繁，從而對信息的反應(yīng)更加靈敏。同時由于債券的交易所市場投資主體主要是以中小型機構(gòu)投資者和普通個人投資者為主，這些投資者的投資目的是為了獲得短期的投資收益，持有時間短、交易活躍的特點，這加大了交易所債券市場的波動性。這些特點表明債券市場能夠產(chǎn)生更多的信息，而隨著貨幣當(dāng)局不斷放寬人民幣匯率的波幅以及擴大利率浮動空間，使得債券市場產(chǎn)生的信息能夠更有效的傳遞到外匯市場和貨幣市場。相比之下，我國銀行間市場中的貨幣市場和外匯市場由于分別受到利率管制和匯率管制的影響導(dǎo)致其信息流動和風(fēng)險傳遞作用相對不強，造成債券市場對這兩個市場信息的反應(yīng)并不敏感。

此外，隨著央行放寬人民幣匯率的波幅從而人民幣匯率彈性不斷加大，導(dǎo)致利率波動的加劇。由于人民幣匯率升值預(yù)期的增強導(dǎo)致大量國際資本通過各種渠道流入國內(nèi)，貨幣當(dāng)局不斷在外匯市場干預(yù)，而同時又不得不在公開市場進行沖銷，頻繁地實施這種沖銷政策會導(dǎo)致貨幣市場利率波動加大（趙天榮和李成，2010）。這些因素使得我國外匯市場在匯率受管制的情況下對貨幣市場的波動溢出效應(yīng)相對更大。

（五）對均值溢出和波動溢出的相關(guān)分析

波動溢出衡量的是信息在市場間的傳遞（Ross，1989）。而這種信息中，既包含有意義的市場有效價格信息，同時還包含了無意義的市場噪音。以股票市場為例，由于股票市場具有換手率高、流動性強、市場投機性較重、資金規(guī)模龐大等特點，使該市場具有較高的波動性，也即蘊含了較豐富的市場信息；而隨著金融市場連通程度的提高，股票市場會通過信息流動和風(fēng)險傳導(dǎo)引致其他三個市場波動率的協(xié)同運動。但這種通過波動溢出效應(yīng)傳遞到其它市場的信息，需要被其它市場的參與主體解讀才可形成有效的市場信息而反映在價格或收益率的水平值上。在解讀信息的過程中，投資參與主體必然會過濾掉一部分的市場噪音信息；同時由于金融市場仍然存在價格管制，比如存在匯率管制、利率管制以及債券市場的分割等，使得其它金融市場的價格或收益率調(diào)整的比率較小，從而造成均值溢出明顯低于波動溢出效應(yīng)。此外，包括人民幣在較長期內(nèi)的升值預(yù)期以及房地產(chǎn)等資產(chǎn)價格快速上漲引致大量國際短期資本的套匯和套利行為（王世華和何帆，2007；張誼浩和沈曉華，2008；朱孟楠和劉林，2010）、央行為維持匯率穩(wěn)定的難度加大（何慧剛，2007）、資產(chǎn)泡沫化風(fēng)險上升（李稻葵和張雙長，2009；謝國忠，2010）以及金融市場聯(lián)動關(guān)系的穩(wěn)定性不高（殷劍峰，2006）等因素都會不同程度的限制價格形成的有效性和充分性，增加金融市場的波動性和噪音的產(chǎn)生，并形成非對稱的信息流動和風(fēng)險傳遞。

四、結(jié)論與啟示

本文以2006年2月到2012年7月我國的匯市、債市、股市和貨幣市場這四個核心金融市場的日度數(shù)據(jù)為研究對象，通過VAR—結(jié)構(gòu)GARCH模型識別出的市場同期關(guān)系、以及均值溢出指數(shù)和波動溢出指數(shù)為研究方法，分析了金融市場間的溢出關(guān)系。

通過以上研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融市場間的同期關(guān)系較為顯著，且大多符合金融理論的基本假說。第二，市場間的均值溢出效應(yīng)較低，且主要表現(xiàn)為股市和債市間的雙向溢出聯(lián)系。第三，波動溢出效應(yīng)遠(yuǎn)高于均值溢出，有超過一半的市場方差比例來源于波動溢出效應(yīng)。第四，股市由于其較高的市場流動性和豐富的參與主體而表現(xiàn)出最高的向外溢出效應(yīng)。第五，貨幣市場受管制利率的影響而與其它市場具有較強的市場分隔性。

本文的分析對于金融市場主體的投資行為和央行的政策制定具有一定的參考意義。首先，金融市場投資人在制定投資組合計劃時，應(yīng)參考市場溢出效應(yīng)的形式和大小，以制定更科學(xué)合理的投資組合模型。同時，由于貨幣政策可顯著影響匯市、股市和債市的價格變化，以及這三個市場的價格變化也可影響貨幣市場利率，央行在制定和執(zhí)行貨幣政策時需考慮金融市場的溢出效應(yīng)，確保政策的有效性，降低金融風(fēng)險。

［1］何慧剛.中國外匯沖銷干預(yù)和貨幣政策獨立性研究［J］.財經(jīng)研究，2007（11）：18—30.

［2］李稻葵，張雙長.V型反彈，資產(chǎn)泡沫與新宏觀分析框架——金融危機后宏觀經(jīng)濟形勢分析與展望［J］.經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2009（9）：3—14.

［3］李翔，林樹.信息不對稱、信息披露與股票價格波動——兼論管理會計信息披露的市場效應(yīng)［J］.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2007（6）：112—117.

［4］劉錫良，董青馬，王麗婭.商業(yè)銀行流動性過剩問題的再認(rèn)識［J］.財經(jīng)科學(xué)，2007（2）：96—103.

［5］王世華，何帆.中國的短期國際資本流動：現(xiàn)狀、流動途徑和影響因素［J］.世界經(jīng)濟，2007（7）：12—19.

［6］謝赤，張?zhí)?，禹?證券投資基金投資行為對中國股市波動性影響研究［J］.中國社會科學(xué)，2008（3）：68—78.

［7］謝國忠.中國資產(chǎn)泡沫的問題分析［J］.國際金融研究，2010（1）：45—47.

［8］殷劍峰.中國金融市場聯(lián)動分析：2000—2004［J］.世界經(jīng)濟，2006（1）：50—60.

［9］余元全，余元玲.股價與我國貨幣政策反應(yīng)：基于泰勒規(guī)則的實證研究［J］.經(jīng)濟評論，2008（4）。

［10］張明.人民幣匯率升值：歷史回顧、動力機制與前景展望［J］.金融評論，2012（2）：12—25.

［11］張誼浩，沈曉華.人民幣升值、股價上漲和熱錢流入關(guān)系的實證研究［J］.金融研究，2008（11）：87—98.

［12］趙天榮，李成.人民幣匯率與利率之間的動態(tài)關(guān)系——基于VAR—GARCH模型的實證研究［J］.統(tǒng)計研究，2010（2）：72—76.

［13］朱孟楠，劉林.短期國際資本流動、匯率與資產(chǎn)價格——基于匯改后數(shù)據(jù)的實證研究［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2010（5）：5—13.

［14］Andersen T G，Bollerslev T，Diebold F X，et al.Real-Time Price Discovery in Global Stock，Bond and Foreign Exchange Markets［J］.Journal of International Economics，2007，73（2）：251—277.

［15］Diebold F，X，Yilmaz K.Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers，with Application to Global Equity Markets［J］.The Economic Journal，2009，119：158—171.

［16］Dornbusch R，F(xiàn)ischer S.Exchange Rates and the Current Account［J］.American Economic Review，1980，70（5）：960-971.

［17］Ehrmann M，F(xiàn)ratzscher M，Rigobon R.Stocks，Bonds，Money Markets and Exchange Rates：Measuring International Financial Transmission［J］. Journal of Applied Economics，2011，26（6）：948—974.

［18］Furman J，Stiglitz J E.Economic Crises：Evidence and Insights from East Asia［J］.Brookings Papers on Economic Activity，1998，29（2）：1—114.

［19］Gavin，M.The Sstock Market and Exchange Rate Dynamics［J］.Journal of International Money and Finance，1989，8（2）：181—200.

［20］Hashimzade N，Thornton M.Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Macroeconomics［M］.Edward Elgar Pub，2013.

［21］Ng A.Volatility Spillover Effects from Japan and the US to the Pacific-Basin［J］.Journal of International Money and Finance，2000，19（2）：207—233.

［22］Ross S A.Information and Volatility：the No-Arbitrage Martingale Approach to Timing and Resolution Irrelevancy［J］.the Journal of Finance，1989，44（1）：1—17.

［23］Shiller R J，Beltratti A E.Stock Prices and Bond Yields—Can their Comovements be Explained in Terms of Present Value Models？［J］.Journal of Monetary Economics，1992，30（1）：25—46.

責(zé)任編輯 王麗英

Give or Receive Spillovers across Chinese Financial Markets

LIU Lei1，LV Yuan-xiang2，WANG Yu3
（1.School of Business Management and Economy，Beijing Novmal University，Beijing 100063，China；2.China Development Institute，Shenzhen 030333，China；3.Institute of Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100050，China）

The paper presents a framework for analyzing the spillover effect of financial markets：utilizing the structural VAR and structural GARCH model identified through multi-GARCH effect，we firstly propose mean and volatility spillover index，and empirically investigate the spillover effect within exchange market，bond market，stock market，and money market of China.The results indicate that there are strong contemporaneous interactions among these markets，mostly matching the basic financial theories；the mean spillover effect between stock market and bond market is stronger than others；the volatility spillovers are much stronger than mean spillovers；and the spillover effect from stock market is more significant than from others.

Spillover Effect；Financial Market；Structural Shocks

F830.9 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1005—1007(2015)02—0081—10

2014-11-03

劉磊，男，博時基金宏觀策略部研究員，北京師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院博士后研究員，主要從事貨幣理論與資本市場研究；呂元祥，男，深圳綜合開發(fā)研究院研究員，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究；王宇，男，中國社會科學(xué)院經(jīng)濟研究所博士生，主要從事貨幣理論與貨幣政策研究。