王濤 趙晶 姜偉

摘 要：本文基于1999—2016年相關(guān)變量的月度數(shù)據(jù)，借助非線性的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR），描繪了具備非線性、時變性特征的全球流動性在不同區(qū)制狀態(tài)下（全球流動性水平低速增長、混合波動增長、高速增長）對我國股市波動的影響，考察了在不同區(qū)制下全球流動性沖擊對我國股市的傳導(dǎo)渠道，并提出了應(yīng)對沖擊實(shí)現(xiàn)高效率流動性管理的相關(guān)建議。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明：全球流動性沖擊通過三條渠道共同發(fā)揮作用傳遞到我國的股票市場，其中資本渠道與貿(mào)易渠道占有相對主導(dǎo)地位。在我國短期內(nèi)仍實(shí)行資本管制的情況下，利率渠道并未成為傳遞或放大全球流動性沖擊對我國股市產(chǎn)生影響的主要渠道。短期來看，資本管制是應(yīng)對沖擊的有效手段。但從長期來看，應(yīng)從積極、持續(xù)推進(jìn)匯率制度改革與人民幣國際化進(jìn)程，保證財政政策與貨幣政策的獨(dú)立性與靈活性等方面入手，同時也應(yīng)注意協(xié)調(diào)好人民幣國際地位的提高、資本管制的放開、靈活的匯率制度之間的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：全球流動性；馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型；股市波動

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）05-0003-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.05.001

一、引言

21世紀(jì)以來，全球流動性呈現(xiàn)出非線性、時變性的特征，全球范圍內(nèi)主要經(jīng)濟(jì)體均表現(xiàn)為流動性顯著過剩的狀態(tài)。之后由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)和隨之產(chǎn)生的歐元區(qū)主權(quán)債務(wù)危機(jī)，使得各國逐漸步入經(jīng)濟(jì)衰退階段，全球范圍內(nèi)出現(xiàn)流動性枯竭的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致各國的金融市場失靈。歐美各國為盡快走出危機(jī)紛紛采取量化寬松等釋放流動性的政策。國際金融市場的高度關(guān)聯(lián)，加速了以美元為代表的過剩流動性向世界范圍內(nèi)的溢出效應(yīng)，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)形勢好轉(zhuǎn)的同時又凸顯流動性過剩問題。2014年10月美國宣布正式退出QE也再一次帶來全球流動性問題。全球流動性非線性、時變性的特征是21世紀(jì)國際金融市場動蕩的深刻原因，構(gòu)成了全球流動性概念產(chǎn)生及演化的背景（何知仁和潘英麗，2016）。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化的發(fā)展，各個經(jīng)濟(jì)體的金融市場之間相互聯(lián)系、相互影響的程度不斷深化，新興市場受全球流動性沖擊的影響，被動地成為全球流動性的接受者。中國的外匯市場、貨幣市場、資本市場等均出現(xiàn)不穩(wěn)定的失衡現(xiàn)象，這些現(xiàn)象的出現(xiàn)雖是多種復(fù)雜因素綜合作用的結(jié)果，但全球流動性的沖擊在其中的影響不容忽視。傳統(tǒng)的線性計(jì)量方法無法全面刻畫出全球流動性沖擊的非線性、時變性特征。面對全球流動性沖擊，國內(nèi)的各項(xiàng)政策如何與之相協(xié)調(diào)成為我國面臨的新課題，同時妥善應(yīng)對流動性沖擊也為中國能否進(jìn)一步參與國際金融治理提供了良好的機(jī)會（高海紅，2012）。高效率的流動性管理由此成為事前有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險、事后有效救助金融崩潰的根本手段（陸磊和楊駿，2016）。因此，使用適當(dāng)?shù)姆蔷€性模型來刻畫全球流動性沖擊的非線性與時變性，并研究其對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)渠道是目前亟待解決的問題。

二、文獻(xiàn)綜述

全球流動性的內(nèi)涵隨著時間不斷演變。在布雷頓森林體系中，將各國政府和國際金融機(jī)構(gòu)持有的黃金和美元儲備資產(chǎn)定義為全球流動性。隨著布雷頓森林體系的瓦解、經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展以及金融創(chuàng)新的不斷出現(xiàn)，資本跨境流動的新形式也層出不窮，全球流動性的含義也在不斷更新發(fā)展（高海紅，2012）。也有學(xué)者認(rèn)為全球流動性包括宏觀層面的國際貨幣投放量和微觀層面的國際市場吸納能力，并根據(jù)貨幣統(tǒng)計(jì)口徑的差異將宏觀層面的國際流動性進(jìn)一步細(xì)分為狹義貨幣和廣義貨幣衡量的國際流動性（張會清和王劍，2011）。

對全球流動性的具體衡量主要有兩種國際認(rèn)可的算法：一種是國際貨幣基金組織按照特定的匯率將各個國家以本幣表示的貨幣供給數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一貨幣（如歐元或美元）表示的貨幣數(shù)據(jù)，再以各個國家的GDP規(guī)模占全球GDP總和的比重作為相應(yīng)的權(quán)重，然后對各國貨幣供給量的絕對數(shù)值進(jìn)行加總（IMF，2010）。此種方法已得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛使用。另一種是IMF專家提出的以美國基礎(chǔ)貨幣加上其他世界主要國家外匯儲備來刻畫全球流動性水平（Darius和Radde，2010）。也有學(xué)者用其他標(biāo)準(zhǔn)來衡量全球流動性，如通過選取的發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家構(gòu)建“全球基礎(chǔ)貨幣”與“全球名義GDP”來刻畫全球流動性，通過計(jì)算全球基礎(chǔ)貨幣與全球名義GDP增長率之間的差異和兩個變量的比值來刻畫全球范圍的過剩流動性的總體水平（Brana、Djibenou和Prat，2012）。還有學(xué)者用美國、英國、日本、歐元區(qū)的廣義貨幣增長率來定義全球流動性（Sun，2015）。

但不可忽視的是，國際貨幣體系正在發(fā)生變革，且正在向多極化的方向發(fā)展。與此同時，自全球金融危機(jī)以來，人民幣國際化的步伐也正日益加快（范小云和陳雷，2015）。人民幣已成為全球第三大貿(mào)易融資貨幣、第五大支付貨幣和第六大外匯交易貨幣，并于2016年被國際貨幣基金組織納入特別提款權(quán)（SDR）貨幣籃子。作為全球流動性的補(bǔ)充，人民幣國際化有利于維護(hù)新興經(jīng)濟(jì)體金融穩(wěn)定（姚余棟，2016），補(bǔ)充全球貿(mào)易投資對流動性的需求。這既是應(yīng)對全球經(jīng)濟(jì)低增長的需要，也有助于維護(hù)國際貨幣體系穩(wěn)定（姚余棟，2015）。增強(qiáng)人民幣的流動性將是推進(jìn)人民幣國際化的突破口。

目前對全球流動性沖擊的研究仍有值得深入挖掘的空間，比如多數(shù)全球流動性沖擊的研究中并未提及人民幣在其中發(fā)揮的作用與影響。隨著國際貨幣體系多極化的趨勢，人民幣國際化的進(jìn)程也在不斷推進(jìn)，人民幣在全球流動性中的影響值得進(jìn)行深入研究。

同時，隨著全球金融市場的不斷完善，各國經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益緊密。尤其金融危機(jī)爆發(fā)后，全球范圍內(nèi)形成了多個國際貨幣互換網(wǎng)絡(luò)（張明，2012），這種多重流動性的創(chuàng)造必然帶來流動性的跨國溢出效應(yīng)（趙愛清和楊五洲，2009），在此背景下國內(nèi)外學(xué)者將研究視角著重于全球流動性對一國經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生的影響。

張會清和王劍（2011）通過實(shí)證研究，認(rèn)為全球流動性擴(kuò)張的外部沖擊一方面因貨幣擴(kuò)張的“溢出效應(yīng)”帶動了中國經(jīng)濟(jì)的增長，但同時也間接引發(fā)了輸入型通脹。有國外學(xué)者研究全球流動性對新興經(jīng)濟(jì)體的影響。如Brana等（2012）研究發(fā)現(xiàn)全球范圍內(nèi)過剩的流動性對新興市場國家的產(chǎn)出和價格水平有溢出效應(yīng)。這些國家的GDP和CPI都有明顯上升，然而全球流動性沖擊與股票價格、房地產(chǎn)價格的關(guān)系則相對較弱。Feyen等（2015）分析發(fā)現(xiàn)全球流動性對新興經(jīng)濟(jì)體和發(fā)展中國家發(fā)行的主權(quán)債和個人債有重要影響。Beckmann等（2014）研究全球流動性（貨幣政策）對商品價格的驅(qū)動作用發(fā)現(xiàn)，應(yīng)對流動性沖擊時商品價格比居民消費(fèi)價格更快做出反應(yīng)，印證了超調(diào)的假設(shè)。Tao Sun（2015）分析全球流動性對東南亞國家聯(lián)盟5國的金融格局和金融穩(wěn)定的影響，發(fā)現(xiàn)全球流動性的傳導(dǎo)和金融格局的改變會導(dǎo)致5國金融不穩(wěn)定風(fēng)險。余振等（2015）認(rèn)為美國退出QE在對自身金融市場產(chǎn)生影響的同時，也通過國際傳導(dǎo)機(jī)制影響我國的金融市場，股票市場在短期內(nèi)將受到較大的負(fù)面沖擊，但長期負(fù)面影響將趨于消失。

綜上可知，已有全球流動性相關(guān)的研究文獻(xiàn)多研究全球流動性變動導(dǎo)致的外部沖擊對新興市場國家的影響。側(cè)重全球流動性沖擊對中國經(jīng)濟(jì)影響的研究則相對較少，對影響的渠道和機(jī)理也缺乏足夠的認(rèn)識。因此在廣度和深度上都有進(jìn)一步研究的價值。

不難發(fā)現(xiàn)，全球流動性非線性、時變性的內(nèi)在特征決定了其通過多種渠道的相互作用來最終影響一國的經(jīng)濟(jì)變量，綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)，主要的傳遞渠道可分為以下幾種：

利率渠道：由利率決定理論可知，貨幣流動性的增加使得利率水平進(jìn)一步下降，其中存款利率和貨幣市場利率可較好地反映出一國投資收益狀況以及流動性水平的波動。全球流動性水平的變化如美國貨幣政策的變動，通過利率渠道對中國的價格體系形成顯著且持續(xù)的正向溢出（邢天才和田蕊，2011）。

資本渠道：全球流動性過剩引起大量外資流入我國，加上我國的貿(mào)易順差，因此國際資本流入轉(zhuǎn)化為大量的外匯儲備。由于匯率彈性的不足，形成基礎(chǔ)貨幣投放中外匯占款的大量增加，再加上央行對沖的不完全，最終儲備的增加使央行創(chuàng)造出更多的基礎(chǔ)貨幣。全球流動性轉(zhuǎn)化為國內(nèi)市場上的流動性，從而導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加，進(jìn)而提高國內(nèi)價格水平（歐陽志剛和潛力，2015）。

貿(mào)易渠道：由于貿(mào)易流動，全球流動性擴(kuò)張通過擴(kuò)大出口帶動我國經(jīng)濟(jì)增長。但值得注意的是，“溢出效應(yīng)”導(dǎo)致了國際大宗商品價格的上漲。通過大宗商品的進(jìn)口渠道，我國被動接受了輸入型通貨膨脹的壓力。全球流動性的沖擊對我國通貨膨脹形成非線性的傳導(dǎo)效應(yīng)（張會清和王劍，2011；歐陽志剛和潛力，2015）。

債務(wù)渠道：流動性沖擊的傳導(dǎo)也表現(xiàn)在債務(wù)總量及結(jié)構(gòu)失衡上，國際債務(wù)證券發(fā)行量出現(xiàn)快速增加（孫濤，2016）。如高負(fù)債國家的政府投資者和機(jī)構(gòu)投資者意識到危機(jī)國很可能無法清償債務(wù)時，為盡量減少損失、及時規(guī)避風(fēng)險，將賣出同樣高負(fù)債國家的債券，從而導(dǎo)致流動性沖擊在國家之間的傳遞，這也是次貸危機(jī)引發(fā)歐洲債務(wù)危機(jī)的主要原因（葉青和韓立巖，2014）。

綜合國內(nèi)外理論研究，在已有對全球流動性沖擊的刻畫上，人民幣的地位和作用普遍被忽視。隨著人民幣國際化進(jìn)程的推進(jìn)，研究人民幣在全球流動性中的作用有著很大的價值。同時，全球流動性的時變性、非線性等特征不適于用傳統(tǒng)的線性模型來捕捉，應(yīng)使用非線性模型來刻畫描述。為此，本文選用國際貨幣基金組織提出的方法并在此基礎(chǔ)上考慮人民幣的因素，借助非線性的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR）進(jìn)行實(shí)證分析，著重分析全球流動性借助利率渠道、資本渠道、貿(mào)易渠道在不同區(qū)制下對我國股市波動的影響差異，為更好地應(yīng)對流動性沖擊并進(jìn)行高效率的流動性管理提出政策建議。

三、實(shí)證分析

（一）模型選擇與樣本數(shù)據(jù)

1. MS-VAR模型介紹。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型由不可觀察的潛在變量所決定，較適于研究經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的非線性動態(tài)特征。它認(rèn)為可觀測的宏觀經(jīng)濟(jì)金融變量是由不可觀測的經(jīng)濟(jì)活動內(nèi)在機(jī)制變化所決定，即模型估計(jì)的參數(shù)將依據(jù)系統(tǒng)所處的不同狀態(tài)而產(chǎn)生變化，不同的狀態(tài)稱之為“區(qū)制”。目前已得到廣泛應(yīng)用的MS-VAR模型是在傳統(tǒng)的VAR模型中引入了馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換因素。具體區(qū)制數(shù)為m、滯后階數(shù)為p，用矩陣形式表示的MS（m）-VAR（p）模型具體為：

[yt=v（St）+A1（St）yt-1+…+AP（St）yt-p+ut]

[ut～I(xiàn)ID（0，St）]

其中，[St]代表模型所處的不同區(qū)制狀態(tài)；截距向量[v（St）]和向量系數(shù)矩陣[Ai（St）]隨著區(qū)制狀態(tài)的轉(zhuǎn)換而發(fā)生改變具有時變性，不再是固定取值，這也反映了模型的非線性特征；[yt]為選取的不同變量組成的縱向量，[yt-1到y(tǒng)t-p]為其滯后一階到p階的滯后向量；[St]服從離散狀態(tài)具有遍歷不可約特性的馬爾科夫隨機(jī)過程。

模型中轉(zhuǎn)換概率可定義為[pij=Pr（St+1=jSt=i）]。式中[j=1Mpij=1]，[?i，j∈1，2，…M]。模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

[p11p12…p1Mp21p22…p2M????pM1pM2…pMM]

其中[piM=1-pi1-…-piM-1]，[i=1，2…M]

針對MS-VAR模型的估計(jì)，根據(jù)假定均值、截距、系數(shù)、方差隨區(qū)制的變化而發(fā)生改變特性，可分別得到MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR模型，以及各種特定形式的組合模型如MSIH-VAR（僅截距和方差可變）。估計(jì)過程主要基于極大似然估計(jì)的EM算法。其中每次的迭代過程包括兩步：第一步稱為E步驟，估計(jì)未知參數(shù)的期望值，給出當(dāng)前的參數(shù)估計(jì)；第二步為M步驟，在最大化數(shù)據(jù)的似然性基礎(chǔ)上計(jì)算參數(shù)值。這兩個步驟不斷交替計(jì)算，經(jīng)過有限次迭代后，該模型最終得到不同區(qū)制狀態(tài)下的參數(shù)極大似然估計(jì)值、區(qū)制狀態(tài)概率矩陣、各區(qū)制特征等結(jié)果。

2. 變量與樣本的選取?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性與準(zhǔn)確性，本文的樣本為1999年1月到2016年5月①的月度數(shù)據(jù)，包含的變量有全球流動性水平、外匯儲備、銀行間7天同業(yè)拆借利率、出口額、上證指數(shù)，涵蓋了傳導(dǎo)渠道中的利率渠道、資本渠道、貿(mào)易渠道。對考慮到我國的實(shí)際國情以及缺少月度數(shù)據(jù)，不做實(shí)證分析。

全球流動性水平不同的國家和地區(qū)的廣義貨幣代表指標(biāo)有所不同，本文參考Belke、Bordon和 Hendricks（2010）的選取標(biāo)準(zhǔn)以及考慮我國的實(shí)際情況，最終選用的各國貨幣供應(yīng)量為美國M2、歐元區(qū)M3、日本M2、英國M4、加拿大M3、中國M2，所有數(shù)據(jù)均來自IMF官方網(wǎng)站。為了計(jì)算全球流動性水平，我們選用由IMF（2010）提出已得到廣泛使用的絕對數(shù)加總法，即將不同國家和地區(qū)的以本幣表示的貨幣發(fā)行數(shù)據(jù)按照特定匯率轉(zhuǎn)換成相同比重表示的貨幣數(shù)據(jù)。本文選取美元作為最終的計(jì)價單位，再以各個國家GDP占“全球”GDP的比重作為權(quán)重。其中GDP由于只有季度數(shù)據(jù)，本文采用常用的Quadratic-match average方法將各國GDP季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為月度數(shù)據(jù)。同時，貨幣發(fā)行量和GDP數(shù)據(jù)均經(jīng)過X12-ARIMA的季節(jié)調(diào)整，全球流動性水平用GL表示。

全球流動性水平變動的表現(xiàn)之一是外匯儲備的波動。外匯儲備的增加導(dǎo)致國內(nèi)宏觀層面的流動性增加，增加了股票市場價格形成泡沫的風(fēng)險。因此選用外匯儲備作為變量之一，數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局官方網(wǎng)站以及萬得數(shù)據(jù)庫，在文中用Reserve表示該變量。

當(dāng)前我國并未完全實(shí)現(xiàn)各個層次利率的市場化。由于我國的同業(yè)拆借市場發(fā)展迅速，銀行間7天同業(yè)拆借利率是我國市場化程度較高的利率指標(biāo)。變動敏感的銀行間7日同業(yè)拆借利率較大程度上可作為市場利率的參照依據(jù)，因此選用7天同業(yè)拆借加權(quán)平均利率來刻畫我國市場利率的變動。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官方網(wǎng)站，在文中用Rate表示。

對外貿(mào)易渠道可能是全球流動性沖擊的首要傳導(dǎo)路徑（張會清和王劍，2011），因此選用出口總值作為變量之一，并將該變量采用X12-ARIMA方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站，用Export表示。

為較完整地反映股價的變動，股票市場選用規(guī)模和市值都大于深圳股票市場的上海股票市場，采用上證綜指月度收盤價來代表我國股票市場的整體價格水平。數(shù)據(jù)來源于搜狐證券，用Stock表示。

（二）相關(guān)檢驗(yàn)與MS-VAR模型的最優(yōu)形式

1. 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為使模型更加精準(zhǔn)，需對使用的時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。將數(shù)據(jù)取對數(shù)可弱化數(shù)據(jù)的劇烈波動，同時有利于消除原時間序列的異方差現(xiàn)象。本文使用已得到廣泛應(yīng)用的ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1：相關(guān)變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

[變量 t-Statistic 1% level 5% level 10% level 結(jié)論 LNGL 7.782963 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) LNReserve 2.267976 -2.576291 -1.942383 -1.615669 不平穩(wěn) LNRate -1.450817 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) LNExport 4.227658 -2.576236 -1.942376 -1.615674 不平穩(wěn) LNStock 0.693597 -2.576127 -1.942361 -1.615684 不平穩(wěn) DLNGL -5.100108 -2.576291 -1.942383 -1.615669 平穩(wěn) DLNReserve -2.603548 -2.576291 -1.942383 -1.615669 平穩(wěn) DLNRate -16.90780 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) DLNExport -22.45750 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) DLNStock -12.69871 -2.576181 -1.942368 -1.615679 平穩(wěn) ]

注：LNGL表示對全球流動性水平變量對數(shù)化的結(jié)果，DLNGL表示在對數(shù)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行差分處理，含義表示全球流動性的增長率，其余變量的含義與此相同。

經(jīng)檢驗(yàn)可知，對數(shù)化后的全球流動性水平、外匯儲備、銀行7天同業(yè)拆借利率、出口額、上證指數(shù)的水平值接受原假設(shè)，數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。將數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后的結(jié)果顯示在1%的水平下都小于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，差分后的變量不存在單位根，數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

2. 最優(yōu)MS-VAR模型形式的確定。MS-VAR模型是將馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型與傳統(tǒng)的VAR模型有效結(jié)合起來，根據(jù)假定均值、截距、系數(shù)、方差隨區(qū)制的變化而不同，可得到MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR。同理，也可得到截距和方差隨著區(qū)制變化的MSIH-VAR模型等。與傳統(tǒng)的VAR模型一樣，MS-VAR模型也需要設(shè)定最優(yōu)的滯后階數(shù)?？紤]普遍使用且具有重要作用的FPE（最小最終預(yù)測誤差）準(zhǔn)則（王曉楓，2013）和AIC（赤池）準(zhǔn)則，本文的滯后期最終選擇2階。此外，仍需要確定模型的最優(yōu)區(qū)制數(shù)，以及在不同區(qū)制數(shù)下與不同模型嘗試進(jìn)行組合，根據(jù)多種準(zhǔn)則確定模型的最優(yōu)形式。由于篇幅限制，表2僅列出線性系統(tǒng)與部分非線性系統(tǒng)下的LL、AIC、HQ、SC指標(biāo)數(shù)值。

橫向比較后可知，非線性模型在四種判定準(zhǔn)則下優(yōu)于傳統(tǒng)的線性模型，且在非線性模型內(nèi)部多種模型中，MSIH模型具有明顯優(yōu)勢。經(jīng)過區(qū)制數(shù)的選擇，最終確定在LL、AIC、HQ、SC規(guī)則下擬合效果最優(yōu)的MSIH（3）-VAR（2）模型，即模型設(shè)定存在3個區(qū)制、滯后階數(shù)為2階，且截距和方差隨著區(qū)制的轉(zhuǎn)換而發(fā)生變化。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

借助GiveWin2軟件中的OX模塊，并結(jié)合Krolzig專門針對OX的MSVAR軟件包，采用Hamilton的期望最大化（EM）算法對參數(shù)采取迭代最大似然的估計(jì)手段，對MSIH（3）-VAR（2）模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)估計(jì)結(jié)果中的截距項(xiàng)、標(biāo)準(zhǔn)差情況，可對3個區(qū)制的劃分具體做如下解釋。在區(qū)制1情況下，全球流動性水平整體表現(xiàn)較為平穩(wěn)，變化幅度較小，沖擊較小，此種區(qū)制狀態(tài)下股票市場波動也較小。相反在區(qū)制3情況下全球流動性水平表現(xiàn)得較為活躍，增長達(dá)到最大狀態(tài)，此種情況下對應(yīng)的利率水平也處于變動最大狀態(tài)，同時股票市場處于波動較大的膨脹期。在區(qū)制2情況下則是大多處于區(qū)制1與區(qū)制3之間的一種混合波動的狀態(tài)。

表4給出了三個區(qū)制的轉(zhuǎn)換概率以及各個區(qū)制的樣本數(shù)、概率和持續(xù)期。當(dāng)系統(tǒng)處于區(qū)制1時，維持自身穩(wěn)定的概率為50.5%，此時由區(qū)制1轉(zhuǎn)換進(jìn)入?yún)^(qū)制2和3的概率分別為20.35%和29.16%；系統(tǒng)維持在區(qū)制2的概率為89.92%，轉(zhuǎn)移到區(qū)制1和3的概率分別為6.32%和3.76%；系統(tǒng)維持在區(qū)制3的概率為44.74%，轉(zhuǎn)換進(jìn)入?yún)^(qū)制1和2的概率分別為24.73%和30.53%。從概率轉(zhuǎn)移矩陣可看出，處于中間波動狀態(tài)的區(qū)制2具有較好的穩(wěn)定性，不易向其他兩個區(qū)制轉(zhuǎn)移。相比之下，區(qū)制1和區(qū)制3維持自身穩(wěn)定性的能力相對較弱，區(qū)制1更易進(jìn)入市場波動較大的區(qū)制3，而不是處于中間狀態(tài)的區(qū)制2。但與區(qū)制1的狀況不同，處于市場活躍狀態(tài)的區(qū)制3更易進(jìn)入?yún)^(qū)制2而不是處于低迷市場狀態(tài)的區(qū)制1，說明市場處于波動較大的狀態(tài)時不易突然進(jìn)入波動較小的“冷靜”狀態(tài)，而是易通過區(qū)制2實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的緩沖與過渡。綜上可以發(fā)現(xiàn)，三種區(qū)制之間的轉(zhuǎn)移概率存在著非對稱性的特點(diǎn)。

分析各區(qū)制特征可以發(fā)現(xiàn)，位于區(qū)制1的樣本數(shù)為33.2個，處于區(qū)制1狀態(tài)的概率為15.65%，且平均持續(xù)期為2.02個月；位于區(qū)制2的樣本數(shù)為145個，占據(jù)總體數(shù)量的71.26%，在該狀態(tài)下的持續(xù)期為9.92個月；位于區(qū)制3的樣本數(shù)為27.7個，位于該區(qū)制的概率為13.1%，且平均持續(xù)期為1.81個月。

圖1反映了每個樣本點(diǎn)在不同區(qū)制下的濾波概率（filtered probability）、平滑概率（smoothed probability）、預(yù)測概率（predicted probability）曲線。表5展示了詳細(xì)的區(qū)制劃分時間段及其概率。由此可看出，2000年之前受東南亞金融危機(jī)的影響，市場整體包括我國股票市場也處于波動性較大的區(qū)制3狀態(tài)；之后一直到2006年之前，市場中有較多的時間段處于混合波動的區(qū)制2中；2006年之后，微觀視角由于我國股權(quán)分置改革的全面鋪開，市場化的激勵與約束機(jī)制的正面效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)出來，股票市場的活躍程度明顯增加；2008—2012年階段，受全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，市場整體呈現(xiàn)出在不同區(qū)制間來回轉(zhuǎn)換的震蕩狀態(tài)；之后這種情況逐步有所好轉(zhuǎn)，同時我國股票在2015年前后出現(xiàn)過牛市現(xiàn)象，這也基本符合圖表中呈現(xiàn)的結(jié)果。

通過同期相關(guān)系數(shù)可描述不同區(qū)制階段下，不同變量之間的關(guān)聯(lián)性。從各變量之間的同期相關(guān)結(jié)果來看（見表6），在區(qū)制1全球流動性水平較低、增長速度較慢的狀態(tài)下，股票價格的收益率與全球流動性水平的變動有相對強(qiáng)的正相關(guān)性。即在流動性水平較低的狀況下，股票市場可提供相對高的收益來彌補(bǔ)流動性水平的不足，同時可看出全球流動性對股市波動有較直接的影響；在混合波動的區(qū)制2狀態(tài)下，股票市場的收益率與全球流動性增長速度相關(guān)性有所減弱。此時股市收益率的變動與我國外匯儲備變化的相關(guān)性最高，全球流動性主要影響我國的外匯儲備，因此在區(qū)制2的狀態(tài)下全球流動性沖擊主要通過資本渠道對我國股市產(chǎn)生影響；在市場整體波動較大的區(qū)制3狀態(tài)下，股票收益率與全球流動性增長速度達(dá)到最強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性。同時可觀察到，此時全球流動性與利率渠道、資本渠道、外貿(mào)渠道的相關(guān)性達(dá)到最大，說明此時全球流動性沖擊通過直接影響以及三條渠道共同發(fā)揮作用來傳遞到我國的股票市場。但從絕對值的大小水平來看，三條渠道中資本渠道與貿(mào)易渠道占有相對主導(dǎo)地位，利率渠道未成為放大流動性沖擊的渠道可能與我國短期內(nèi)仍然實(shí)行資本管制有關(guān)，一定階段的資本管制會起到穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的作用。

從縱向的三個區(qū)制統(tǒng)計(jì)結(jié)果也可看出，外匯儲備增長與全球流動性水平之間呈逐漸加強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，且與其他變量相比，外匯儲備與全球流動性水平的相關(guān)性最高，同時外匯儲備也與股票市場收益率保持相對穩(wěn)定的正向相關(guān)關(guān)系。因此，在3個不同區(qū)制狀態(tài)下，過剩的全球流動性主要是通過以外匯儲備為代表的資本渠道進(jìn)行傳導(dǎo)并最終影響我國的股票市場。

四、結(jié)論與建議

本文借助非線性的MS-VAR模型，將全球流動性狀態(tài)劃分為3個不同區(qū)制，考察不同區(qū)制波動情況以及傳導(dǎo)渠道在不同區(qū)制下各自發(fā)揮的作用，得出以下結(jié)論：第一，全球流動性水平的變化狀態(tài)劃分為三種，即波動較小的平穩(wěn)狀態(tài)、波動較大的活躍狀態(tài)、處于兩者之間的混合波動狀態(tài)。各個區(qū)制的持續(xù)期分別為2.02個月、1.81個月、9.92個月，且觀察的樣本點(diǎn)有大量落于區(qū)制2中。第二，模型估計(jì)結(jié)果在不同區(qū)制下各不相同，這反映了變量間非線性、時變性的復(fù)雜關(guān)系。分區(qū)制來看，區(qū)制1狀態(tài)下全球流動性對股市波動有較為直接的影響作用，區(qū)制2則是資本渠道發(fā)揮了主要的傳導(dǎo)作用，區(qū)制3狀態(tài)下全球流動性的沖擊主要通過資本渠道與貿(mào)易渠道，同時還有其直接對我國股市的作用來共同影響股票市場波動。在我國短期內(nèi)仍實(shí)行資本管制的情況下，利率渠道并未成為傳遞或放大全球流動性沖擊對我國股市產(chǎn)生影響的主要渠道。

明確股票價格波動對全球流動性沖擊的程度及反應(yīng)模式后，政策制定者可以此為依據(jù)，更好地應(yīng)對全球流動性沖擊。在不同的時間段以及不同的區(qū)制狀態(tài)下進(jìn)行非對稱性的政策改變與調(diào)整，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效率的流動性管理。為此，本文提出以下建議。

（一）在利率市場化與資本項(xiàng)目逐步開放的趨勢下，實(shí)現(xiàn)短期效果與長期目標(biāo)的平衡

在短期內(nèi)可預(yù)見的未來，利率渠道所代表的資本管制仍然是我國應(yīng)對全球范圍內(nèi)流動性沖擊的重要屏障。在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政治等各方面條件尚未達(dá)到時，資本管制對增強(qiáng)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性有重要作用，應(yīng)斟酌好資本項(xiàng)目逐步自由化的次序和時間點(diǎn)的選擇。同時注意在未來利率市場化的趨勢下，應(yīng)防范利率渠道成為接受沖擊的新渠道。

（二）完善人民幣匯率形成機(jī)制，推進(jìn)匯率制度改革

外匯儲備代表的貿(mào)易渠道與出口額代表的貿(mào)易渠道在混合波動與有大幅度波動的區(qū)制狀態(tài)下，仍是作為我國受全球流動性沖擊的主要渠道，因此靈活而富有彈性的匯率制度是我們應(yīng)逐步實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。同時推進(jìn)匯率制度改革、減少外匯占款的過程應(yīng)與國際貨幣體系改革協(xié)調(diào)統(tǒng)一，需要實(shí)現(xiàn)匯率制度改革與國際貨幣體系改革相互促進(jìn)。

（三）保證財政政策和貨幣政策的獨(dú)立性與靈活性

靈活、獨(dú)立的貨幣政策與財政政策是國內(nèi)流動性在全球流動性的沖擊下仍保持可控的基礎(chǔ)。但在國際金融市場動蕩不安、經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇不確定性加劇的情況下，仍要注意加強(qiáng)雙邊或多邊合作交流，盡力平衡好政策獨(dú)立靈活與加強(qiáng)合作交流二者間的關(guān)系。

（四）推進(jìn)人民幣國際化，促進(jìn)國際貨幣體系改革

從長遠(yuǎn)角度來看，在人民幣已加入SDR的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極、穩(wěn)步地推進(jìn)人民幣國際化，積極參與區(qū)域乃至全球的貨幣事務(wù)，完成人民幣的角色升級，提高人民幣的國際地位。但值得注意的是，人民幣的國際化與匯率制度的彈性化需要逐步開放的資本賬戶，而在短期來看資本管制對穩(wěn)定國內(nèi)經(jīng)濟(jì)是不可或缺的。所以，如何協(xié)調(diào)好人民幣國際地位的提高、資本管制的放開、靈活的匯率制度之間在長期內(nèi)的關(guān)系仍是在未來需要解決的問題。

注：

①由于選取的變量種類多樣，國內(nèi)網(wǎng)站數(shù)據(jù)和國外網(wǎng)站數(shù)據(jù)的更新時間并不是同步的。此外指標(biāo)計(jì)算過程中同時涉及不同的變量，比如國外的GDP與匯率，但二者有的更新到了2017年，有的只到2016年，因此本文選擇1999—2016年是綜合考慮了所有變量可獲性的結(jié)果。

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Abstract：Based on the monthly data from 1999 to 2016，this paper constructs a Markov-Switching Vector Auto Regression model（MS-VAR）which can describe the impact of global liquidity with nonlinear and time-varying characteristics on China's stock market volatility in different regimes including increasing at low speed，moderate speed and high speed. This paper also captures the transmission channel of global liquidity in order to provide policy suggestions for managing liquidity more effectively. The results show that there are three main channels for global liquidity shock to pass into China's stock market including capital channel，trade channel and interest rate channel. And capital channel and trade channel play the leading role while interest rate channel is in the non-dominant position to transmit or amplify the impact of global liquidity shock because of capital control in the short term. Therefore，it's still an essential way to handle liquidity shock by capital control in the short term. But in the long run，the government should focus on promoting reform of the exchange rate regime and the process of RMB internationalization actively and continually and ensuring the independence and flexibility of fiscal policy and monetary policy. At the same time，it's also essential to coordinate the relationship among improving the international status of RMB，the liberalization of capital controls and flexible exchange rate regime .

Key Words：global liquidity，MS-VAR，stock market volatility

（責(zé)任編輯 孫 軍；校對 SJ，GX）