李建峰，盧新生，蔣 偉

（1.中國計量大學 經濟與管理學院，杭州 310018；2.濟南大學 商學院，濟南 250022；3.同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

0 引言

中國于2013年已經超過美國成為世界上最大的原油進口國，且對外依存度已超過60%，大規(guī)模的原油進口以及超高的對外依存度，勢必導致中國面臨巨大的原油風險。而且中國不斷地放開金融市場，又會導致國際原油市場風險更加容易通過金融市場傳遞到國內市場。同時，中國作為世界第二大經濟體，其在國際經濟中的地位日益重要，中國國內形勢變化也可能會對國際市場產生一定的影響。在此背景下充分把握人民幣匯率和中國貨幣政策與國際原油市場之間的互動關系，不僅能夠從容應對國際原油對于中國市場的沖擊，而且能夠衡量人民幣匯率和中國貨幣政策對于國際原油市場的溢出效應，有利于政策制定者推出充分考慮內外效應的最優(yōu)的貨幣政策。

近年來國內外學者對匯率和原油之間的關系，運用不同方法進行了大量研究。但是這些研究大都集中于發(fā)達國家，對發(fā)展中國家尤其是中國的匯率市場研究相對較少。所用方法主要是協(xié)整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗以及SVAR等方法，且研究的重點主要是一階關系上面，而對波動溢出方面關注較少。另外還沒有發(fā)現在研究兩者之間互動關系時考慮央行貨幣政策的影響方面的文獻。因此，本文主要采用VAR-BEKK-MGARCH來分析國際原油市場與人民幣匯率市場之間的溢出效應，同時考慮央行貨幣政策操作以及國內外利差等因素的影響。

1 VAR-BEKK-MGARCH模型的設定

本文的主要任務是衡量人民幣匯率市場與國際原油市場之間的溢出效應，并且考察央行貨幣政策操作以及國內外利差的作用，因此本文選擇的最合適的模型是Engle和Kroner（1995）提出的BEKK-MGARCH模型。

為了分析人民幣匯率市場和國際原油市場之間的均值溢出效應，本文假定條件均值方程服從向量自回歸模型（VAR）。兩變量的VAR（n）模型的設定形式為：

在BEKK-GARCH模型中殘差序列的條件協(xié)方差矩陣定義為：

其中，C是一個(2×2)的下三角常數矩陣；A是一個(2×2)的ARCH系數矩陣，表示滯后一期的殘差對當前市場波動率的影響，即滯后一期的新息對當前市場波動率的影響（包括對自身和市場交互影響）；B是(2×2)的GARCH系數矩陣，代表滯后一期的條件波動率對當前波動率的影響（包括對自身和市場交互影響）。

其中，εt是一個從條件均值方程中得到的(2×1)殘差向量。Ωt-1是t-1時刻的信息集。根據BEKK-MGARCH模型的表達式為：

2 數據描述和初步分析

本文選取五個人民幣匯率的日數據，包括人民幣兌歐元（EUR/CNY）、人民幣兌英鎊（GBP/CNY）、人民幣兌日元（JPY/CNY）、人民幣兌美元（USD/CNY）和人民幣兌澳元（AUD/CNY），所有匯率數據來源于FRED數據庫。國際原油價格選取布倫特（Brent）原

油現貨價格的日數據，數據來源于美國能源信息局（EIA）。人民幣利率選取7天上海銀行間同業(yè)拆借利率SHIBOR，數據來源于SHIBOR官網。其他外幣利率則選取7天倫敦同業(yè)拆借利率LIBOR，數據來源于FRED數據庫。中國央行貨幣政策操作數據來源于中國人民銀行網站。樣本期為2006年10月9日到2016年9月30日。研究對象主要為匯率和原油價格的對數差分序列：

圖1給出了原油市場價格、人民幣匯率以及收益率的走勢圖。原油與人民幣匯率總表現出相同或相反的趨勢，這說明原油市場與人民幣匯率市場聯(lián)系比較緊密。

圖1 人民幣匯率市場與布倫特原油收益率和價格

從表1的統(tǒng)計描述結果可知，所有收益率序列均值都接近于零，標準差最大的是Brent原油（0.996），表明原油市場波動遠大于人民幣匯率市場。JB統(tǒng)計量和偏度數據說明所有的序列都不服從正態(tài)分布。而匯率和原油收益率序列的峰度都大于3，說明這些序列都具有“尖峰厚尾”性質。Ljung-Box Q檢驗結果表明所有的序列及其平方序列均存在不同程度的自相關，即所有序列具有波動集聚性。ADF和PP單位根檢驗結果表明所有收益率和利差序列都是平穩(wěn)時間序列。異方差效應檢驗結果則說明所有序列都存在異方差效應，這說明本文采用多元GARCH模型是合理的。

3 實證分析

本文在估計多元波動率模型時假定殘差服從t分布過程。條件均值方程的最優(yōu)滯后階數根據AIC和SIC信息準則綜合確定。因此本文在對原油和人民幣匯率市場波動率進行建模時選擇BEKK-MGARCH(1,1)模型，并考察中外利差以及央行貨幣政策操作對兩者互動關系的影響。

3.1 國際原油市場與人民幣匯率市場溢出效應分析

表2是基本模型的估計結果。從均值方程估計結果中可以發(fā)現原油市場對人民幣兌英鎊、日元以及澳元有顯著均值溢出效應，人民幣兌英鎊對原油有均值溢出效應。從方差層面來看存在從原油到人民幣匯率的波動溢出效應，而在相反的方向上，僅存有人民幣兌英鎊會對國際原油產生波動溢出效應。

3.2 國內外利差的影響

本文將利差變量引入VAR-BEKK-MGARCH模型中，從而來衡量利差對人民幣匯率和國際原油市場的影響，估計結果如下頁表3所示。

從均值層面來看，中日利差、中美利差和中澳利差會對相對應的匯率產生顯著影響。而中歐、中英和中澳利差則會對Brent原油的收益率產生明顯的負向影響。從波動層面來看，國內外利差會對人民幣匯率市場波動有明顯正向作用，而中歐、中英和中澳利差的系數估計結果表明這幾個利差變量會對原油市場的波動率產生顯著負向影響。

表2 人民幣匯率與國際原油的VAR-BEKK-MGARCH(1,1)估計結果①本文所有模型中的第一個變量為匯率，第二個變量為原油；FX和O分別代表匯率和原油；所有模型估計結果均通過相應檢驗，為節(jié)省篇幅本文所有多元模型僅給出交叉項或者外生變量的估計結果。

表3 引入國內外利差變量的VAR-BEKK-MGARCH估計結果

3.3 利率和準備金率調整的影響

利率和法定存款準備金率調整總體來說可以分成兩類：上調利率和準備金率的操作稱為緊縮性貨幣政策，以MPC代表；下調利率和準備金率的操作稱為擴張性貨幣政策，以MPE代表。本文將這兩類貨幣政策操作變量引入VAR-BEKK-MGARCH模型，從而來衡量利率政策和準備金率政策對市場以及市場間溢出關系的影響。MPC和MPE以虛擬變量的形式引入模型，虛擬變量的構造方法為：當有貨幣政策調整時，該日的變量值設定為1，否則為0。引入利率和準備金率變量后的估計結果如表4所示。

表4 引入利率和準備金率調整變量的VAR-BEKK-MGARCH估計結果

從均值方程來看，緊縮型貨幣政策調整（MPC）會導致人民幣兌歐元和澳元匯率升值，但對國際原油市場無明顯影響；擴張型貨幣政策調整僅會導致人民幣兌歐元匯率明顯貶值和國際原油收益率下降。從波動層面來看，中國貨幣政策調整對人民幣匯率市場波動并無明顯影響，而緊縮型貨幣政策調整則會加劇國際原油市場的波動。

3.4 互動關系分析

本文構造公開市場操作變量進而研究公開市場操作、人民幣匯率與國際原油市場之間的互動關系，數據采用周數據形式。

公開市場操作變量構造方法為：

第一步：假定ΔBt，kt，(t=1，2，…，T)分別表示第t期央行公開市場操作的凈貨幣投放量和貨幣乘數，則第t期央行公開市場操作導致的貨幣供應量增加量為ΔMt=ΔBt*kt。

第二步：計算累積貨幣供應量。

第三步：構造公開市場操作變量。

表5 引入央行公開市場操作變量的VAR-BEKK-MGARCH估計結果

其中，M-1表示樣本期前一刻的貨幣供應量，在本文中為2006年9月的貨幣供應量。這樣就得到一個反映央行公開市場操作的政策變量。取人民幣匯率、公開市場操作變量及原油價格的對數收益率并建立三元VAR-BEKK-GARCH模型，估計結果如表5所示。

從均值方程來看，中國公開市場操作并不會對人民幣匯率市場和國際原油市場收益率產生明顯的沖擊，人民幣匯率和國際原油價格的變化也不會對公開市場操作產生顯著的影響。從波動層面來看，人民幣兌英鎊匯率及國際原油市場波動變化均會導致公開市場操作波動發(fā)生相應的變化，而中國央行公開市場操作則不會對人民幣匯率和國際原油市場波動產生明顯影響。

4 結論

本文運用二元和三元VAR-BEKK-MGARCH模型對人民幣匯率制度改革后的人民幣匯率市場、央行貨幣政策和Brent原油市場之間的互動關系進行研究，結論如下：

（1）人民幣兌英鎊匯率與國際原油之間存在雙向的均值和波動溢出效應，國際原油價格變化會導致人民幣兌英鎊和澳元匯率發(fā)生相應的改變；國際原油市場波動也會導致人民幣匯率市場波動明顯的變化。

（2）中日、中美和中澳利差會對相應的人民幣匯率的收益率產生顯著影響，中歐、中英和中澳利差改變會使Brent原油市場收益率有明顯變化；中外利差會對人民幣匯率市場波動率產生顯著影響，同時中歐和中日利差會對原油市場波動發(fā)生顯著改變。

（3）央行公開市場操作不會對人民幣匯率和國際原油市場產生影響，國際原油市場波動會對央行公開市場操作產生顯著影響。

（4）緊縮性貨幣政策調整對人民幣兌歐元和人民幣兌澳元的收益率作用明顯，擴張性的政策調整會對人民幣兌歐元和Brent原油市場的收益率產生顯著影響；同時緊縮性貨幣政策調整會顯著影響原油市場的波動率。