■劉靜一

一、引言與文獻(xiàn)綜述

極端風(fēng)險亦稱為尾部風(fēng)險，雖然發(fā)生的概率較小，但傾向于同時發(fā)生，且一旦發(fā)生會對金融市場和實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生極大的破壞作用，易造成金融市場的震蕩而引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。隨著人民幣國際化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，離岸和在岸人民幣可以通過跨境人民幣結(jié)算、境外銀行、對沖基金、央行的市場干預(yù)和人民幣FDI等方式實現(xiàn)聯(lián)動互通。同時，兩個市場報價機(jī)制的不同使得匯率價差的存在成為一種常態(tài)，而離岸、在岸市場之間貨幣匯率的信息溢出方向和程度與貨幣的穩(wěn)定和一國的金融安全密切相關(guān)（He&McCauley，2010）。因此，在岸和離岸人民幣之間是否存在極端風(fēng)險的溢出效應(yīng)、溢出方向、強(qiáng)度，以及“8.11”匯改等政策影響，對這些問題的回答可以為投資者的投資決策及風(fēng)險管理和貨幣當(dāng)局制定人民幣匯率政策提供一定的理論指導(dǎo)。

信息傳遞理論是研究在岸和離岸人民幣匯率之間關(guān)系的一個重要視角。信息溢出可以分為均值溢出、波動率溢出和極端風(fēng)險溢出三個方面（李紅權(quán)等，2011），其中波動率溢出和極端風(fēng)險溢出屬于風(fēng)險溢出的范疇。就波動率的溢出效應(yīng)來看，徐晟等（2013）研究了人民幣在岸遠(yuǎn)期匯率和離岸遠(yuǎn)期匯率之間的聯(lián)動關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩個市場之間的波動溢出效應(yīng)與匯率期限品種和樣本區(qū)間相關(guān)。Maziad&Kang（2012）在研究人民幣在岸即期匯率和離岸即期匯率時發(fā)現(xiàn)，市場條件不同，市場間的波動溢出亦不同。2015年8月11日中國人民銀行調(diào)整了人民幣匯率中間價報價機(jī)制，反映了央行將人民幣匯率的部分定價權(quán)讓渡給市場的態(tài)度，引起了一些學(xué)者對匯改影響的關(guān)注。馬宇和張莉娜（2018）基于DCC-MVGARCH-BEKK模型研究發(fā)現(xiàn)“8.11”匯改使人民幣在岸市場對離岸市場的波動溢出效應(yīng)增強(qiáng)，離岸即期對在岸市場的波動溢出效應(yīng)減弱。李婧等（2017）采用DCC-MV-GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)“8.11”匯改影響了人民幣在岸和離岸匯率的聯(lián)動機(jī)制，波動溢出增強(qiáng)。徐娟和楊雅慧（2019）認(rèn)為匯改后匯率長期處于高波動狀態(tài)，兩地匯率聯(lián)動性明顯上升。王雪和胡明志（2019）從信息溢出的角度出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)雖然“8.11”匯改之后人民幣對外信息溢出效應(yīng)有所增加，但與較為成熟的國際貨幣相比，信息溢出效應(yīng)依然有限。上述文獻(xiàn)都較為詳細(xì)地闡述了在岸與離岸人民幣的相互關(guān)系以及“8.11”匯改對人民幣的影響，但研究結(jié)論尚未完全統(tǒng)一，且均未關(guān)注極端風(fēng)險這一重要視角。

隨著人民幣波動區(qū)間的擴(kuò)大和國際經(jīng)濟(jì)形勢的復(fù)雜化，人民幣短期內(nèi)快速升值和貶值的頻率增大，人民幣匯率的極端風(fēng)險開始被關(guān)注。李政等（2018）采用滾動BEKK-MGARCH-CoVaR模型研究了在岸與離岸人民幣的極端風(fēng)險溢出，研究認(rèn)為存在雙向溢出效應(yīng)，且“8.11”匯改后，極端風(fēng)險溢出水平明顯提高。郝毅等（2017）采用MVMQ-CAViaR模型探討了境內(nèi)外人民幣外匯市場的極端下行風(fēng)險溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)兩者在即期市場上存在雙向溢出，在遠(yuǎn)期市場上是離岸對在岸的單方向溢出?？傮w而言，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于在岸和離岸人民幣市場的研究主要有以下兩個特征：一是關(guān)于風(fēng)險的考量主要借助于參數(shù)化的多元GARCH類模型來刻畫人民幣匯率的波動率，雖然該方法能夠方便地刻畫金融資產(chǎn)收益率序列的波動率集聚和尖峰后尾等固有特征，但需要對全樣本的分布做出先驗的假定，這些假定通常與現(xiàn)實明顯背離，可能存在分布誤設(shè)；二是較少文獻(xiàn)涉及人民幣離岸和在岸市場極端風(fēng)險溢出，而且相關(guān)研究中都只關(guān)注人民幣下行風(fēng)險，而當(dāng)前人民幣匯率極端波動相對頻發(fā)且雙向波動已為常態(tài)，且人民幣作為離岸人民幣遠(yuǎn)期和未來會推出的在岸人民幣期貨的標(biāo)的產(chǎn)品，投資者的投資行為存在做空和做多兩個方向，將相關(guān)研究拓展到上行和下行極端風(fēng)險顯得極為必要。

基于以上分析，本文在White et al．（2015）的基礎(chǔ)上，將非對稱性引入到多元分位數(shù)回歸模型中，分析正向和負(fù)向新息沖擊對極端風(fēng)險的杠桿效應(yīng)。此外，如果在岸和離岸兩個市場同時出現(xiàn)正向沖擊或者負(fù)向沖擊，這種共同沖擊（Common Shock）可能會引起市場的過度反應(yīng)，從而加劇人民幣匯率的上行風(fēng)險或者下行風(fēng)險，因而本文進(jìn)一步將其擴(kuò)展到聯(lián)合非對稱MVMQ-CAViaR模型。最后，本文將研究轉(zhuǎn)向在岸與離岸人民幣匯率極端風(fēng)險溢出這一嶄新視角，并且同時考慮了兩岸人民幣匯率的上行風(fēng)險和下行風(fēng)險，測算了上行風(fēng)險和下行風(fēng)險的溢出指數(shù)，彌補(bǔ)了已有研究的不足。

二、在岸與離岸人民幣匯率的聯(lián)動機(jī)理分析

雖然在岸與離岸人民幣在匯率制度、定價機(jī)制和參與主體等方面不同，但兩個市場并不獨(dú)立，他們通過跨境貿(mào)易人民幣結(jié)算、人民幣境外直接投資和跨境投資、金融市場等多種渠道相互影響。具體來說，在岸離岸貨幣匯率之間的信息傳導(dǎo)與貨幣的定價機(jī)制及資本項目是否可兌換相關(guān)。若主權(quán)貨幣完全市場化且可自由兌換，匯率主要取決于外匯的供求狀況。不管是在在岸還是離岸市場出現(xiàn)貨幣升值或貶值的預(yù)期，市場價格會做出迅速反應(yīng)，并通過跨境資本流動填補(bǔ)匯率價差，信息傳遞及時有效，兩個市場呈現(xiàn)高度的聯(lián)動性。若主權(quán)貨幣實行外匯管制，資本項目不可兌換，此時即使在岸與離岸存在價差，也無法通過資本的跨境流動填補(bǔ)價差，兩個市場的信息流動渠道被阻塞，幾乎不存在聯(lián)動性。

但當(dāng)前在岸人民幣尚未完全實現(xiàn)市場化和自由化，在岸人民幣仍保持一定程度的匯率管制，而離岸人民幣匯率由市場的供求決定，匯率的不同決定機(jī)制使得兩個市場之間匯率的價差難以避免，由于在岸市場沒有實現(xiàn)完全的資本流動，信息傳導(dǎo)渠道被部分阻斷，價格傳導(dǎo)機(jī)制無法有效運(yùn)行，兩岸匯差無法最終消失。此種情形下，由于離岸市場擁有高度市場化的優(yōu)勢，其對信息的反應(yīng)更加靈敏，信息傳遞的主要方向是從離岸市場到在岸市場。同時，央行出于引導(dǎo)市場預(yù)期和維護(hù)人民幣穩(wěn)定的需求，采用各種方式干預(yù)和調(diào)控在岸人民幣匯率，導(dǎo)致人民幣的在岸和離岸間信息傳播方向更加復(fù)雜，形成了相互引導(dǎo)和相互影響的關(guān)系機(jī)制。

三、模型設(shè)定

（一）基本模型及其改進(jìn)

White et al．（2015）將 Engle&Manganelli（2004）提出的 CAViaR（Conditional Autoregressive Value at Risk）擴(kuò)展到多元情形，建立了多元多重條件分位數(shù)回歸模型（Multivariate Multi-Quantile CAViar,MVMQ-CAViaR），該模型既能直接探討不同市場之間極端風(fēng)險的溢出效應(yīng)，也能清晰地分析單個市場沖擊對所有相關(guān)市場極端風(fēng)險的動態(tài)影響過程。模型基本形式如下：

模型（1）中Y1，t-1和Y2，t-1分別表示在岸和離岸人民的收益率，q1，t和 q2，t分別表示θ顯著性水平下，在岸和離岸人民幣收益率的條件分位數(shù)，也可以看作是對應(yīng)的VaR的估計值或極端風(fēng)險。當(dāng)θ取0.01、0.05或0.1時，表示極端下行風(fēng)險。當(dāng)θ取0.99、0.95或0.9時，表示極端上行風(fēng)險。模型中滯后期條件分位數(shù) q1，t-1和 q2，t-1可以刻畫極端風(fēng)險的自相關(guān)性。以絕對值的形式 ||Y1,t-1和 ||Y2,t-1引入市場沖擊項，暗含著滯后期市場的正向沖擊和負(fù)向沖擊對當(dāng)期條件分位數(shù)的影響相同，因而模型（1）也可以被稱為對稱MVMQ-CAViaR模型。顯然，模型（1）表明在岸和離岸人民幣之間是相互影響，其極端風(fēng)險具有傳染性。

事實上，金融市場中普遍存在著“杠桿效應(yīng)”，即負(fù)向沖擊引起的資產(chǎn)價格下跌幅度大于相同程度的正向沖擊引起的資產(chǎn)價格上漲幅度。為了區(qū)分正、負(fù)面消息對人民幣匯率的不同影響，本文引入收益率的正部和負(fù)部。同時，考慮到如果兩個市場同時出現(xiàn)了負(fù)向沖擊或者同時出現(xiàn)了正向沖擊，這種共同沖擊可能進(jìn)一步強(qiáng)化負(fù)向沖擊或正向沖擊對極端風(fēng)險的影響，從而使得市場出現(xiàn)下跌的恐慌效應(yīng)或者上漲的助推效應(yīng)。因此，可以將模型（1）拓展為如下的聯(lián)合非對稱MVMQ-CAViaR模型：

模型（2）可以刻畫共同正向沖擊和共同負(fù)向沖擊對人民幣匯率下行風(fēng)險的影響。

（二）參數(shù)估計與模型檢驗

模型（1）和（2）可以通過準(zhǔn)極大似然方法（QML）來估計參數(shù)，模型的檢驗則可以采用Engle&Manganelli（2004）提 出 的 DQ 檢 驗（Dynamic Quantile test）和 RQ（Regression Quantile function）值法。其中，DQ統(tǒng)計量反映的是擊中事件HITi，t（θ）=I（Yit＜qit（θ））-θ的序列相關(guān)性，DQ值越大表明相關(guān)性越弱，模型的估計效果越好；RQ為參數(shù)估計值下的目標(biāo)函數(shù)的值，RQ值越小表明模型的擬合效果越好。

四、實證結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)選取及描述性統(tǒng)計

本文選擇離岸即期和在岸即期人民幣匯率的收益率進(jìn)行分析。在岸人民幣匯率采用人民幣兌美元的中間價（CNY），因為央行對在岸即期匯率的調(diào)整主要通過中間價進(jìn)行，數(shù)據(jù)來自中國外匯管理局；我國香港離岸人民幣匯率數(shù)據(jù)選擇香港離岸市場人民幣兌美元的即期匯率定盤價（CNH），數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)的時間區(qū)間為2012年5月2日～2018年12月21日，一共1618個日度數(shù)據(jù)，收益率序列由價格序列的對數(shù)差分后取相反數(shù)計算而得。

從表1中在岸和離岸人民幣收益率的描述性統(tǒng)計特征來看，兩者的負(fù)收益率和負(fù)偏性特征都比較明顯，表明了數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)人民幣存在貶值現(xiàn)象；大的偏度、峰度及JB統(tǒng)計量表明人民幣收益率呈現(xiàn)非正態(tài)性，CNY收益率具有比CNH收益率更大的偏度，表明在岸人民幣的貶值趨勢更為明顯。從均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差四個指標(biāo)來看，離岸人民幣收益的波動明顯高于在岸人民幣，一定程度上表明我國采取有管理的浮動匯率制能夠穩(wěn)定人民幣匯率。

表1 在岸與離岸人民幣收益率描述性統(tǒng)計

（二）模型的估計結(jié)果和回測

模型估計主要分為兩個步驟：第一步，忽略交叉項，采用QMLE方法分別估計出單方程CAViaR模型的參數(shù)；第二步，將交叉項的參數(shù)初始值設(shè)為0，其余參數(shù)的初始值取第一步中的參數(shù)估計值，分別估計上文中的MV-CAViaR模型。根據(jù)國際研究慣例，下文關(guān)注的是5%、10%、95%和90%分位數(shù)的估計結(jié)果。擁有人民幣多頭的投資者關(guān)注的是人民幣的下行風(fēng)險（5%和10%分位數(shù)），擁有人民幣空頭的投資者則關(guān)注人民幣的上行風(fēng)險（95%和90%分位數(shù)）。

表2列出了回測實驗所體現(xiàn)的兩個模型的穩(wěn)健性和預(yù)測精度。從RQ值來看，各個分位數(shù)下，模型（2）的RQ值明顯小于模型（1），表明人民幣匯率存在較為明顯的非對稱性和聯(lián)合沖擊效應(yīng)。從DQ檢驗結(jié)果來看，模型（1）中CNY的90%分位數(shù)樣本內(nèi)和樣本外DQ統(tǒng)計量的P值均小于10%的顯著性水平。模型（2）中CNH和CNY的5%分位數(shù)樣本內(nèi)DQ統(tǒng)計量的P值也小于10%的顯著性水平，且所有變量的所有分位數(shù)都通過了樣本內(nèi)和樣本外的DQ檢驗，表明模型（2）的估計結(jié)果更能夠滿足分位數(shù)回歸所需的無偏性、擊中序列的無關(guān)性等基本要求?？傊瑥腞Q值和DQ檢驗的結(jié)果來看，模型（2）的預(yù)測精度及穩(wěn)健性優(yōu)于模型（1），因而下文分析均基于模型（2）。

表2 兩個模型的DQ和RQ檢驗結(jié)果

表3列出了聯(lián)合非對稱MVMQ-CAViaR模型四個分位數(shù)下參數(shù)估計的結(jié)果，可以得到如下結(jié)論：一是幾乎所有的參數(shù)b11和b22在1%的顯著性水平下異于0（10%分位數(shù)下的b22除外），表明極端風(fēng)險具有較強(qiáng)的慣性，而且離岸市場人民幣極端風(fēng)險的慣性（均大于0.8）大于在岸市場；二是在岸人民幣分位數(shù)方程中體現(xiàn)不對稱效應(yīng)的參數(shù)多數(shù)異于零，表明在岸人民幣市場存在明顯的非對稱效應(yīng)，而離岸人民幣的非對稱效應(yīng)相對較弱。以5%分位數(shù)的估計結(jié)果為例，在1%的顯著性水平下，a21和a22均為正值且顯著異于零均為正值且顯著異于零，表明滯后期的負(fù)向沖擊會提高下行極端風(fēng)險，而正向沖擊會降低下行風(fēng)險；三是參數(shù)d1、d2、e1和e2多數(shù)都顯著地異于零，表明共同沖擊對極端風(fēng)險具有較大的影響。以95%分位數(shù)的估計結(jié)果為例，d1=0.0661，d2=0.0682，e1=-0.0466，e2=-0.0226，表明負(fù)向的共同沖擊會給市場帶來恐慌效應(yīng)，加劇人民幣的下行風(fēng)險，而正向共同沖擊會給市場帶來追漲效應(yīng)，加劇人民幣的上行風(fēng)險；四是共同沖擊系數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果顯示，在岸人民幣受這些沖擊的影響高于離岸人民幣，非對稱沖擊系數(shù)參數(shù)估計的結(jié)果顯示在岸人民幣更容易受到離岸人民幣的沖擊，且在岸人民幣受離岸人民幣的影響要大于在岸人民幣對離岸人民幣的影響。這是因為離岸人民幣市場開放程度更高，其匯率主要是由市場供求而自由決定，這種市場化的匯率在其決定過程中受到了外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和理性投資人對人民幣的預(yù)期等多種因素的影響，包含更多的信息并能夠相對及時地對這些信息作出反應(yīng)，信息的傳導(dǎo)方向應(yīng)該是由離岸人民幣到在岸人民幣，在岸人民幣更容易受到外部沖擊特別是離岸人民幣的影響?？紤]到樣本數(shù)據(jù)的局限性，下文分析分別選擇10%和90%分位數(shù)情形分別表示極端下行和極端上行風(fēng)險。

從圖1離岸與在岸人民幣收益率10%和90%分位數(shù)的估計結(jié)果可以得到兩點(diǎn)結(jié)論：一是無論下行風(fēng)險還是上行風(fēng)險，離岸人民幣都高于在岸人民幣，但二者差距有減小趨勢。這表明，雖然在岸人民幣受到一定的管制，但是隨著人民幣國際化程度的加深，在岸的自由度隨之增強(qiáng)；二是模型可以準(zhǔn)確地捕捉到2014年3月17日匯率浮動幅度的調(diào)整、2015年8月11日的匯改、2016年10月人民幣加入SDR和2017年5月26日人民幣中間價定價機(jī)制的重新調(diào)整等重要事件對人民幣的影響。整體來看，“8.11”匯改以來，人民幣的上行風(fēng)險和下行風(fēng)險均有明顯增加，表明人民幣匯率雙向浮動的彈性在增加，價格發(fā)現(xiàn)機(jī)制在逐步完善。2017年5月26日人民幣匯率中間價引入“逆周期因子”后，加強(qiáng)了對匯率的干預(yù)力度，短期內(nèi)降低了極端風(fēng)險。

圖1 離岸與在岸人民幣10%分位數(shù)和90%分位數(shù)的估計結(jié)果

圖2 離岸與在岸人民幣極端風(fēng)險的動態(tài)溢出情況

為了進(jìn)一步體現(xiàn)匯改的效果，圖2為離岸與在岸人民幣的動態(tài)溢出情況。其中，總溢出指數(shù)的計算參考Diebold和Yilmaz（2014），衡量了在岸離岸人民幣匯率之間相互影響在全部變動中所占的比例。若接近0，表示兩個市場完全割裂。反之，則表明兩者之間高度聯(lián)動。從圖2可以得到三點(diǎn)結(jié)論：一是上行風(fēng)險和下行風(fēng)險的溢出指數(shù)整體不高，基本不超過50%，表明在岸與離岸人民幣之間信息溢出通道并不通暢，可能是因為采用浮動匯率制的離岸人民幣規(guī)模相對太小，對信息的傳遞作用有限；二是下行風(fēng)險的溢出效應(yīng)大于上行風(fēng)險的溢出效應(yīng)，表明兩個市場對人民幣貶值的信息更為靈敏；三是“8.11”匯改短期內(nèi)，上行風(fēng)險和下行風(fēng)險的溢出效應(yīng)都達(dá)到了近年高峰，但隨之下降，表明“8.11”匯改在短期內(nèi)效果較為明顯，而之后為了穩(wěn)定人民幣匯率，央行除了采用巨額外匯儲備進(jìn)行干預(yù)外，還啟用了“限流出擴(kuò)流入”、在中間價格形成機(jī)制中加入“逆周期因子”等操作，這些操作在一定程度上影響了兩岸人民幣信息傳遞的效率。

表3 模型（2）的參數(shù)估計結(jié)果

（三）脈沖響應(yīng)分析

由于MVMQ-CAViaR模型直接刻畫的是分位數(shù)的動態(tài)演進(jìn)過程，并沒有直接設(shè)定收益率序列的動態(tài)，只能采用分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)QIRF（Quantile Impulse Response Function）來直觀反映收益率的變化對尾部風(fēng)險的影響。具體地，假定僅對時刻的變量分別給予一個單位的沖擊，而之后的不受影響，加入沖擊后的分位數(shù)與之前分位數(shù)的差即為脈沖值。下文分析時，以人民幣收益率10%分位數(shù)代表下行風(fēng)險，以90%分位數(shù)代表上行風(fēng)險，分別研究一個單位的正向（利好）沖擊、一個單位的負(fù)向（利空）沖擊、聯(lián)合正向沖擊和聯(lián)合負(fù)向沖擊四種情形對兩種極端行情的影響。

圖3 極端下行行情下離岸和在岸人民幣對利好和利空沖擊的脈沖響應(yīng)

從圖3至圖6的脈沖響應(yīng)圖中可以發(fā)現(xiàn)如下三種情況：一是平均來說，在各種情形下，離岸人民幣的沖擊對在岸人民幣的影響要大于在岸人民幣的沖擊對離岸人民幣的影響，表明從離岸人民幣到在岸人民幣的信息溢出力量更強(qiáng)；二是在極端下行行情下，利好消息的作用并不明顯，但利空消息會明顯加劇人民幣匯率的下挫。在極端上行行情時，利好消息雖然有一定的助推作用，但利空消息對人民幣匯率繼續(xù)上揚(yáng)的抑制作用更明顯；三是聯(lián)合沖擊會加劇市場的波動，在極端下行行情下，相較于聯(lián)合正向沖擊，聯(lián)合負(fù)向沖擊對人民幣匯率市場的破壞性更大。在極端上行行情下，相較于聯(lián)合負(fù)向沖擊，聯(lián)合正向沖擊對人民幣匯率市場的助推作用更明顯。

圖4 極端上行行情下離岸和在岸人民幣對利好和利空沖擊的脈沖響應(yīng)

圖5 極端下行行情下離岸和在岸人民幣對聯(lián)合沖擊的脈沖響應(yīng)

圖6 極端上行行情下離岸和在岸人民幣對聯(lián)合沖擊的脈沖響應(yīng)

五、結(jié)論與政策建議

本文采用聯(lián)合非對稱MVMQ-CAViaR模型，對境內(nèi)外人民幣外匯市場間的極端風(fēng)險溢出進(jìn)行建模分析，測度了離岸在岸人民幣匯率極端風(fēng)險的溢出指數(shù)，考察了離岸和在岸人民幣收益率在極端下行和極端上行兩種情形下，正向沖擊、負(fù)向沖擊、聯(lián)合正向沖擊和聯(lián)合負(fù)向沖擊對兩個市場的影響以及極端風(fēng)險在兩個市場之間的溢出情況。主要結(jié)論和建議如下：

第一，從極端風(fēng)險的估計結(jié)果看，離岸人民幣風(fēng)險大于在岸人民幣，但兩者之間的差距有縮小趨勢，在“8.11”匯改之后，兩個市場人民幣的上行風(fēng)險和下行風(fēng)險都明顯增加。這表明包括“8.11”匯改在內(nèi)的人民幣匯率政策調(diào)整能夠擴(kuò)大人民幣雙向波動幅度，減輕人民幣外匯市場的投機(jī)壓力，這些政策是對完善匯率形成機(jī)制的有效嘗試。央行在政策推進(jìn)過程中，應(yīng)加強(qiáng)對公眾的政策溝通和引導(dǎo)，避免由于恐慌而加劇人民幣匯率在岸和離岸市場極端風(fēng)險。

第二，從極端風(fēng)險的溢出情況看，人民幣離岸和在岸市場的極端風(fēng)險存在顯著的溢出效應(yīng)，但溢出水平整體不高，且下行風(fēng)險的溢出效應(yīng)要大于上行風(fēng)險的溢出效應(yīng)?！?.11”匯改提高了兩個市場間極端風(fēng)險的溢出效應(yīng)，隨后央行對中間價的幾次修正行為只是在短期內(nèi)降低了兩個市場的信息傳導(dǎo)。因此，央行應(yīng)該持續(xù)推進(jìn)人民幣國際化進(jìn)程，減少對外匯市場的干預(yù)，積極推動資本項目的開放，減少兩個市場之間的信息傳遞障礙。

第三，從極端風(fēng)險溢出的溢出方向和非對稱性看，平均而言，離岸人民幣對在岸人民幣的溢出更加明顯，在極端下行行情和極端上行行情下，利空消息沖擊比利好消息沖擊引起的市場下挫力度更強(qiáng)。因此，央行可以通過豐富在岸人民幣市場的交易者類型等方式，提高在岸市場的信息優(yōu)勢，同時要特別警惕國際時局變動引起的人民幣暴跌現(xiàn)象，避免發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

第四，從極端風(fēng)險溢出的聯(lián)合效應(yīng)看，聯(lián)合沖擊會加劇市場波動，在極端下行行情下，聯(lián)合負(fù)向沖擊對人民幣匯率市場的破壞性更大，在極端上行行情下，聯(lián)合正向沖擊對人民幣匯率市場的助推作用更明顯。因此，在人民幣的開放進(jìn)程中，監(jiān)管當(dāng)局要把握離岸與在岸人民幣市場的動態(tài)聯(lián)系，密切關(guān)注共同沖擊對兩個市場的巨大影響。