張 浩， 韓銘輝， 姚佳穎

（1.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 金融學(xué)院，廣東 廣州510006；2.廣州華南財(cái)富管理中心研究基地，廣東 廣州510006；3.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津300072）

0 引言

2017年底中央經(jīng)濟(jì)工作會議將“防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)”列為三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之首，并明確指出“重點(diǎn)是防控金融風(fēng)險(xiǎn)”。當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)仍處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段，隨著世界政治經(jīng)濟(jì)格局發(fā)生深度調(diào)整變化，外部不確定性的增加，使得中國經(jīng)濟(jì)金融體系面臨的外部環(huán)境日趨復(fù)雜。隨著中美貿(mào)易摩擦程度的不斷加深，人民幣匯率面臨較大的外部壓力；而隨著國內(nèi)“去杠桿”進(jìn)程的不斷推進(jìn)，國內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格（股價(jià)、房價(jià)）也受到明顯沖擊。近10年來，由于中國經(jīng)濟(jì)在后次貸危機(jī)時(shí)期的突出表現(xiàn)，不但國內(nèi)的資產(chǎn)價(jià)格（尤其是房價(jià)）持續(xù)上漲，而且人民幣匯率在2010年6月推行“二次匯改”后，也進(jìn)一步走強(qiáng)。由于2015年之前，伴隨著人民幣升值，部分境外熱錢流入到國內(nèi)資本市場，進(jìn)入到中國的股票市場和房地產(chǎn)市場，這使得當(dāng)前的中國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中匯率、股價(jià)與房價(jià)三者之間的聯(lián)系進(jìn)一步加強(qiáng)。而且外匯、股票和房地產(chǎn)作為目前國內(nèi)主要的投資產(chǎn)品之一，在金融市場深度和廣度不斷增強(qiáng)的情況下，短期資本在匯市、股市和房地產(chǎn)市場上頻繁轉(zhuǎn)換，這既為投資者提供了更廣泛靈活的投資機(jī)會，也使金融子市場的波動(dòng)迅速擴(kuò)散。如果股票市場、人民幣匯率和房價(jià)三個(gè)重要因素中的任何一個(gè)受到負(fù)面沖擊，都可能使整個(gè)經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)產(chǎn)生動(dòng)蕩。因此，如何維護(hù)金融市場穩(wěn)定，促進(jìn)三個(gè)市場協(xié)調(diào)發(fā)展，防止股市、房地產(chǎn)市場和匯市三個(gè)市場間不利變動(dòng)的傳播擴(kuò)大已經(jīng)成為日益突出的問題。在此背景下，為進(jìn)一步厘清外匯市場、股票市場和房地產(chǎn)市場的關(guān)系，打好防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)，亟需探究人民幣匯率、房價(jià)和股價(jià)三者的整體影響機(jī)制。

本文通過三元GARCH模型把匯率、房價(jià)和股價(jià)三者納入一個(gè)統(tǒng)一的分析框架，從水平變動(dòng)和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的雙重角度，采用三元VAR-BEKK-GARCH模型研究匯率、房價(jià)和股價(jià)三變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系及其波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。本文的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在：一是有別于以往文獻(xiàn)只關(guān)注兩個(gè)市場之間的關(guān)系，本文將房地產(chǎn)市場、股票市場和匯率市場三個(gè)市場視為一個(gè)系統(tǒng)，從整體上研究他們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及其互動(dòng)機(jī)制；二是不同于已有文獻(xiàn)現(xiàn)有大多使用的Granger因果檢驗(yàn)和協(xié)整理論方法或者M(jìn)S-GARCH或VAR等方法，本文綜合采用三元VAR-BEKK-GARCH模型，考慮了以往文獻(xiàn)未曾注意到的匯率、股價(jià)和房價(jià)三變量VAR模型可能存在的時(shí)變異方差問題以及傳統(tǒng)模型的變量間風(fēng)險(xiǎn)傳遞（或稱為波動(dòng)溢出）效應(yīng)；三是在分析中，本文不但分析了變量之間水平變動(dòng)的影響，也分析變量之間波動(dòng)的傳導(dǎo)效應(yīng)，這使得本文的結(jié)果不僅能刻畫人民幣匯率、房價(jià)和股價(jià)三變量沿時(shí)間方向的波動(dòng)集聚，還能有效捕捉三變量之間的風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)鬟f關(guān)系，從而更加豐富了以往實(shí)證研究的結(jié)果。

文章其余部分安排如下：首先是文獻(xiàn)綜述；其次是數(shù)據(jù)分析和模型的設(shè)定與說明；再次是對實(shí)證估計(jì)結(jié)果的分析和討論；最后是結(jié)論與建議。

1 文獻(xiàn)綜述

事實(shí)上，國內(nèi)外不少學(xué)者曾論證了匯率、房價(jià)和股價(jià)三者之間的重要關(guān)系［1～6］。具體而言相關(guān)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

一是匯率與股價(jià)之間的關(guān)系。對于匯率和股價(jià)關(guān)系的問題可以最早追述到Aggarwal［7］的研究，他采用美國1974～1978年的月度數(shù)據(jù)通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)匯率與股價(jià)之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。相關(guān)學(xué)者對此解釋為流量導(dǎo)向模型（Flow-oriented approach）和 股 票 導(dǎo) 向 模 型［8］（stock-oriented approach）。前者側(cè)重微觀層面分析，強(qiáng)調(diào)匯率會影響一國企業(yè)的國際競爭力，進(jìn)而影響到公司的利潤水平和股票價(jià)格，匯率單方面引起股價(jià)的變化。后者則認(rèn)為股價(jià)的變化會引起匯率的變化。當(dāng)然，早期還有部分研究認(rèn)為匯率和股價(jià)之間并沒有明顯的相關(guān)關(guān)系［9］。不過，大量的實(shí)證分析結(jié)果都表明，匯率與股票價(jià)格之間存在明顯的相關(guān)關(guān)系，如Fang和Miller［10］，Baur［4］，Su［5］，Harjito和McGowan［11］都分別通過不同國家的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)匯率變動(dòng)與股價(jià)之間存在影響。關(guān)于中國的匯率與股價(jià)的關(guān)系，大多數(shù)是采用2005年匯改之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證分析。一部分研究的是匯率變化對于股價(jià)的影響，張兵等［12］運(yùn)用VEC模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)本幣升值會導(dǎo)致股市保持升勢；江春等［13］采用STECM模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，認(rèn)為匯率預(yù)期變化對股價(jià)的影響最大，升值預(yù)期推動(dòng)股價(jià)上漲，貶值預(yù)期導(dǎo)致股價(jià)下跌。另一部分則是研究匯率波動(dòng)與股價(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系。姚小義和劉勇強(qiáng)［14］使用SVAR模型研究發(fā)現(xiàn)匯率波動(dòng)會對股市收益產(chǎn)生影響。葉陳剛等［15］使用Alder-Dumas的拓展模型，發(fā)現(xiàn)人民幣升值會引發(fā)總體企業(yè)價(jià)值增加進(jìn)而提升股價(jià)，同時(shí)也證明了匯率波動(dòng)會引起境外資本從本國股票市場中大量流出，從而導(dǎo)致股票市場價(jià)格指數(shù)劇烈變動(dòng)。

二是匯率與房價(jià)之間的關(guān)系。在匯率水平變動(dòng)對房價(jià)的影響方面，目前主要以國際資本流動(dòng)和國內(nèi)貨幣供給兩個(gè)傳導(dǎo)機(jī)制為切入點(diǎn)，解釋匯率與房價(jià)間的關(guān)系。相關(guān)研究認(rèn)為本幣升值吸引了外國資本，從而創(chuàng)造超額需求，進(jìn)而促進(jìn)本國房價(jià)上漲，如王愛儉和沈慶勛［3］認(rèn)為人民幣升值的強(qiáng)烈預(yù)期下，大量國際游資涌入中國投資房地產(chǎn)領(lǐng)域，致使房價(jià)在短期被大幅推高，朱孟楠等［16］也認(rèn)為人民幣匯率預(yù)期升值沖擊通過短期國際資本流動(dòng)更多地作用于房地產(chǎn)的需求端，使房價(jià)加速上漲。其它相關(guān)研究的還有Thomas和Lee［17］，徐雅婷［18］等等。從國內(nèi)貨幣供給的角度，蔡彤娟和馬冠男［19］發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)，人民幣匯率變動(dòng)對房價(jià)起正向促進(jìn)作用，而其中貨幣供給則為中間渠道。在匯率波動(dòng)對房價(jià)的影響方面，相關(guān)的研究相對比較缺乏。Fratzscher等［20］認(rèn)為匯率波動(dòng)能緩解經(jīng)常賬戶的失衡，從而通過財(cái)富效應(yīng)，提高房地產(chǎn)市場價(jià)格。韓鑫韜和劉星［21］進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)匯率變化率波動(dòng)增加1%，房價(jià)變化率的波幅會擴(kuò)大0.007%。

三是股價(jià)與房價(jià)之間的關(guān)系。在世界上大多數(shù)國家，股票和房地產(chǎn)都是私人部門持有的主要財(cái)產(chǎn)之一。Jorion和Schwartz［22］將兩者間的關(guān)系歸結(jié)為集成效應(yīng)（integration）與分割效應(yīng)（segmentation）。前者理論認(rèn)為股票與房地產(chǎn)之間具有緊密聯(lián)系［2］；而后者則認(rèn)為兩個(gè)市場間相關(guān)性較低，各自由其他因素所決定［23］。兩者之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性一般從以下兩個(gè)方面解釋：（1）財(cái)富效應(yīng)，股票價(jià)格上漲引起的財(cái)富增加會帶來房價(jià)的上漲；（2）信用價(jià)格效應(yīng)，房價(jià)上漲使得人們的可以通過再抵押放松預(yù)算約束進(jìn)而投資股票推動(dòng)其價(jià)格上升［24］。這些效應(yīng)一般表明股價(jià)與房價(jià)變動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。然而，也有部分研究認(rèn)為兩者間具有一定的替代性，所以應(yīng)該呈現(xiàn)“蹺蹺板”效應(yīng)。在具體的實(shí)證分析中，很多文獻(xiàn)證明股票和房地產(chǎn)價(jià)值之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系［5，25］，當(dāng)然也有部分文獻(xiàn)實(shí)證發(fā)現(xiàn)它們之間是負(fù)向關(guān)系［26］，還有的文獻(xiàn)表明它們之間的關(guān)系是較為復(fù)雜的雙向影響關(guān)系［27］?？傮w而言，對股價(jià)和房價(jià)的研究并沒有得到一致的結(jié)論，正如Lin和Lin［28］所指出的，這在一定程度上是由于所考察的時(shí)間段不同、數(shù)據(jù)不同、經(jīng)濟(jì)或政治環(huán)境不同造成的。

綜上所述，盡管國內(nèi)外學(xué)者對匯率與房價(jià)和股價(jià)關(guān)系的研究取得了豐富的結(jié)果，但總體而言，對匯率、房價(jià)和股價(jià)三者關(guān)系的研究較為缺乏。而且相關(guān)研究更多關(guān)注于價(jià)格本身之間的聯(lián)系，忽視了它們波動(dòng)率之間的相互作用?；诟鼮榭茖W(xué)可靠的分析工具，深入全面地分析匯率、房價(jià)和股價(jià)的互動(dòng)機(jī)制，是制定更適應(yīng)經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”發(fā)展的調(diào)控政策和匯率政策的理論支撐，對深入研究有利于資本市場長期健康發(fā)展的重大改革舉措也有著重要的實(shí)踐指導(dǎo)作用。

2 數(shù)據(jù)和模型構(gòu)建

2.1 變量及來源

（1）匯率（R）

為了更為細(xì)致刻畫中國匯率的動(dòng)態(tài)變化趨勢，本文采用實(shí)際有效匯率的月度數(shù)據(jù)作為分析對象，數(shù)據(jù)來源于國際清算銀行Bank of International Settlements（BIS）。數(shù)據(jù)的區(qū)間為2010年6月至2017年12月，選擇這樣的區(qū)間主要是因?yàn)?008年開始到2010年上半年，我國的匯率在長時(shí)間內(nèi)基本保持釘住美元的態(tài)勢，僅在很小的范圍內(nèi)波動(dòng)。因此我們的數(shù)據(jù)樣本僅從“二次匯改”之后開始。

（2）房價(jià)（HP）

為進(jìn)一步體現(xiàn)中國房價(jià)的整體水平，同時(shí)兼顧到數(shù)據(jù)的頻率，我們選用百城住宅平均價(jià)格的月度數(shù)據(jù)，范圍為2010年6月至2017年12月，數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫。

（3）股價(jià)（SI）

本文使用的股票價(jià)格為每個(gè)月第一個(gè)交易日收盤時(shí)的上證綜合指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所。

2.2 基本數(shù)據(jù)分析

首先對匯率、房價(jià)以及股價(jià)的原序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)（見表1）。從偏度看，匯率序列是左偏態(tài)，房價(jià)和股價(jià)序列是右偏態(tài)，從峰度看，三者序列都為尖頂峰。匯率、房價(jià)和股價(jià)數(shù)據(jù)在樣本區(qū)間內(nèi)的趨勢如圖1所示。其中，匯率在2010年6月至2015年3月期間大致呈上升趨勢，2015年4月至2016年2月期間在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，而2016年3月至2017年12月期間大致呈下降趨勢。房價(jià)則一直呈現(xiàn)上升趨勢。而股價(jià)則在2014年10月之前呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢，在2014年11月至2016年1月經(jīng)歷了“大起大落”，2016年2月至2017年12月則在一定范圍內(nèi)上下波動(dòng)。

表1 基本數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)

圖1 匯率、百城住宅平均價(jià)格、上證綜合指數(shù)時(shí)間序列圖

考慮到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的平穩(wěn)性，在后續(xù)的分析中我們主要分析三個(gè)序列的差分序列，即生成t時(shí)期三者的差分序列ΔRt＝Rt-Rt-1，ΔPt＝Pt-Pt-1以及ΔS＝St-St-1。差分序列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)如表2所示。從偏度看，ΔRt和ΔSt是左偏態(tài)，而ΔPt是右偏態(tài)，從峰度看，三個(gè)序列都為尖頂峰。

表2 一階差分序列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)

2.3 實(shí)證模型的建構(gòu)

為了對匯率、房價(jià)以及股價(jià)三者的均值溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，本文引入了向量自回歸（VAR）模型，同時(shí)參照可解決時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)變異方差問題GARCH模型和BEKK模型的建模思路，本文構(gòu)建三元VAR-BEKK-GARCH（1，1）模型進(jìn)行實(shí)證分析：

設(shè)定均值方程：

在均值方程中，Yt＝［ΔPtΔStΔRt］′是包含了第t期的房價(jià)、股價(jià)和匯率的一階差分向量，而Yt-i則代表包含房價(jià)、股指和匯率第i階滯后變量的向量。（1）式中μ＝［μΔP，t，μΔS，t，μΔR，t］′是均值方程中的常數(shù)向量是自回歸系數(shù)矩陣，用于反映向量Yt的第i階滯后項(xiàng)的影響效應(yīng)。εt＝［εΔP，t，εΔS，t，εΔR，t］是房價(jià)、股指和匯率在第t期的隨機(jī)擾動(dòng)。在實(shí)證分析中，本文主要關(guān)注的是房價(jià)、股價(jià)和匯率三者的均值溢出效應(yīng)，即觀察自回歸系數(shù)矩陣Γi的顯著水平與正負(fù)符號。

在（2）式中，

分別是εt的條件方差—協(xié)方差矩陣、常數(shù)矩陣、協(xié)方差自回歸（AR）系數(shù)矩陣以及移動(dòng)平均（MA）系數(shù)矩陣。Ht-1表示上一時(shí)期的預(yù)測方差（GARCH項(xiàng)），εt-1ε′t-1是使用均值方程（1）的擾動(dòng)項(xiàng)平方的滯后來度量從前期得到的波動(dòng)性的信息（ARCH項(xiàng)）。矩陣A是衡量長期（前期得到波動(dòng)性的積累）的波動(dòng)溢出效應(yīng)（ARCH型），矩陣B是衡量短期（上一期）的波動(dòng)溢出效應(yīng)（GARCH型），其對角線上的元素aii、bii分別代表變量i對自身往期的ARCH、GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)，非對角線上的元素aij、bij分別代表變量j對變量i的ARCH、GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)。

實(shí)證分析中，判斷變量間的波動(dòng)溢出效應(yīng)主要考慮以下兩個(gè)方面：一是自身與其他變量滯后的絕對殘差及彼此間的互相影響；二是自身與其他變量滯后波動(dòng)及彼此間的協(xié)方差。如aij＝bij＝0（或aji＝bji＝0），則意味著變量i（或變量j）的條件方差僅受自身滯后絕對殘差與歷史波動(dòng)的影響，與變量j（或變量i）滯后絕對殘差及歷史波動(dòng)無關(guān)，即變量j（或變量i）對變量i（或變量j）不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；反之，如果aij≠0或bij≠0（aji≠0或bji≠0），則證明變量j（或變量i）對變量i（或變量j）存在著波動(dòng)溢出效應(yīng)。同理，若aij＝bij＝0且aji＝bji＝0，即變量i和j變量之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；反之，如果aij、bij、aji、bji中任意一個(gè)異于零，就說明變量i和j變量彼此之間存在著波動(dòng)溢出效應(yīng)。

3 實(shí)證分析

3.1 基本檢驗(yàn)

表3呈現(xiàn)了匯率、房價(jià)和股價(jià)差分序列的平穩(wěn)性、自相關(guān)以及異方差特征檢驗(yàn)的結(jié)果3。表3檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匯率ΔRt、房價(jià)ΔPt和股價(jià)ΔRt三個(gè)序列均是平穩(wěn)的，但均存在相較顯著的異方差和自相關(guān)特性，由此，本文參考Ederington and Lee［29］的方法，采用ARCH模型來檢驗(yàn)匯率、房價(jià)和股價(jià)三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系是合適且必要的。因此，后文將進(jìn)一步采用三元VAR-BEKK-GARCH（1，1）4時(shí)序模型分析匯率、房價(jià)和股價(jià)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。

表3 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、自相關(guān)和異方差檢驗(yàn)

3.2 VAR-BEKK-GARCH模型的實(shí)證分析

（1）滯后期數(shù)的確定

VAR模型是用于考察變量間是否存在均值（一階矩）溢出效應(yīng)，在建立VAR模型時(shí)，首先要確定VAR的滯后階數(shù)。本文選定了似然比統(tǒng)計(jì)量（LR）、最終預(yù)測誤差（FPE）、AIC準(zhǔn)則、HQIC準(zhǔn)則以及SBIC準(zhǔn)則來確定滯后階數(shù)（見表4），發(fā)現(xiàn)五個(gè)準(zhǔn)則均顯示一階滯后最優(yōu)，因此本文將向量自回歸（VAR）模型設(shè)定為滯后一階，即（1）式中p＝1。

表4 向量自回歸模型滯后階數(shù)的確定

（2）均值溢出效應(yīng)分析

表5報(bào)告了匯率、房價(jià)和股價(jià)的VAR-BEKKGARCH（1，1）模型估計(jì)結(jié)果。根據(jù)自回歸系數(shù)矩陣的估計(jì)結(jié)果，γ11和γ33均在1%水平下顯著為正，說明房價(jià)和匯率分別對自身當(dāng)期存在均值溢出效應(yīng)，而γ22不顯著，說明股價(jià)對自身當(dāng)期不存在均值溢出效應(yīng)。這體現(xiàn)出房價(jià)和匯率變化對于自身存在一定程度的影響。γ12和γ21均不顯著，即股指和房價(jià)之間不存在均值溢出效應(yīng)，這說明在樣本期內(nèi)，兩個(gè)市場之間價(jià)格間的相互影響并不明顯，從而一定程度上驗(yàn)證了分割效應(yīng)在我國股票市場與房地產(chǎn)市場之間是存在的。γ13在5%水平下顯著為負(fù)，而γ31不顯著，即匯率對房價(jià)存在均值溢出效應(yīng)，但房價(jià)對匯率不存在均值溢出效應(yīng)；這說明匯率對房價(jià)的影響是單向的，即人民幣升值會引起房價(jià)的上漲，這一實(shí)證結(jié)論符合以往文獻(xiàn)中所提出的“預(yù)期效益”“通貨膨脹效應(yīng)”和“信貸擴(kuò)張效應(yīng)”等。γ23在1%水平下顯著為負(fù)，γ32在1%水平下顯著為正，說明匯率和股指之間存在相互之間的均值溢出效應(yīng)：人民幣升值會引起房價(jià)的上漲，這與張兵等［12］的結(jié)論相一致，對此的解釋為人民幣升值會引起基礎(chǔ)貨幣供給的增加，進(jìn)而影響到股價(jià)。而股價(jià)上漲對于匯率的正向影響，則更多地可以從利率平價(jià)的角度加以解釋。綜上所述，實(shí)際有效匯率對房價(jià)以及股價(jià)均存在負(fù)的均值溢出效應(yīng)，即人民 幣升值會促進(jìn)房價(jià)和股價(jià)的上漲。

表5 匯率、房價(jià)以及股指的BEKK-GARCH（1，1）模型估計(jì)結(jié)果

（3）波動(dòng)溢出效應(yīng)分析

表5中方差方程的系數(shù)矩陣估計(jì)結(jié)果則進(jìn)一步體現(xiàn)了匯率、房價(jià)和股指間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。一方面，本文考察了匯率、房價(jià)和股價(jià)自身歷史波動(dòng)對當(dāng)期波動(dòng)的效應(yīng)。ARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣A的各對角線元素A（1，1）、A（2，2）、A（3，3）均在1%的顯著性水平上異于零，ARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著，這表明匯率、房價(jià)和股價(jià)的歷史波動(dòng)對自身的當(dāng)期波動(dòng)有較強(qiáng)影響，從長期來看，三個(gè)市場各自的前期波動(dòng)積累均會影響到當(dāng)期的波動(dòng)；同樣，GARCH項(xiàng)系數(shù)矩陣B的對角線元素B（2，2）、B（3，3）均在1%的顯著性水平上異于零，這表明股價(jià)和匯率還具有很強(qiáng)的波動(dòng)聚集性。總體而言，股價(jià)和匯率的條件方差均受自身滯后絕對殘差與歷史波動(dòng)的影響，表現(xiàn)出GARCH型和ARCH型2種波動(dòng)溢出效應(yīng)類型，即股價(jià)和匯率波動(dòng)均具有較強(qiáng)的集聚性和持久性，而房價(jià)的條件方差僅受歷史波動(dòng)的影響，表現(xiàn)出ARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)類型，表明其波動(dòng)具有持久性，但不存在波動(dòng)的時(shí)變性。

在考慮三個(gè)市場兩兩之間是否存在統(tǒng)計(jì)意義上的波動(dòng)溢出效應(yīng)之前，先進(jìn)行以下檢驗(yàn)，以加強(qiáng)表5結(jié)果的說服力。具體如下：H1：aij＝bij＝0，若拒絕原假設(shè)，代表變量j對變量i存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；H2：aji＝bji＝0，若拒絕原假設(shè)，代表變量i對變量j存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；若同時(shí)拒接原假設(shè)H1和H2，則進(jìn)一步檢驗(yàn)：H3：aij＝aji＝bij＝bji＝0，若拒絕原假設(shè)，代表變量i與變量j之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)（檢驗(yàn)結(jié)果見表6）。表5報(bào)告的是某個(gè)參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，能夠判斷三個(gè)市場之間波動(dòng)溢出的類型，而表6報(bào)告的是某2個(gè)或某4個(gè)參數(shù)的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)，能判斷出三個(gè)市場之間有無波動(dòng)溢出效應(yīng)，是模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

可以發(fā)現(xiàn)，在房地產(chǎn)市場與股票市場中，表5中的A（1，2）和B（1，2）顯著異于0，說明股價(jià)對房價(jià)同時(shí)存在ARCH、GARCH效應(yīng)，表6中的是對A（1，2）和B（1，2）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)股價(jià)對房價(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)；表5中的A（2，1）和B（2，1）顯著異于0，說明房價(jià)對股價(jià)同時(shí)存在ARCH、GARCH效應(yīng)，表6中的是對A（2，1）和B（2，1）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)房價(jià)對股價(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)；表5中的A（1，2）、B（1，2）、A（2，1）和B（2，1）四個(gè)參數(shù)均顯著異于0，表明房價(jià)和股價(jià)相互之間同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，即房價(jià)和股價(jià)相互之間顯著引起對方波動(dòng)的時(shí)變性與波動(dòng)的持續(xù)性，表6中的是對A（1，2）、B（1，2）、A（2，1）和B（2，1）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)房價(jià)和股指之間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，所得結(jié)果均與表5一致。在股票市場和外匯市場中，表5中的B（2，3）顯著異于0，說明匯率對股價(jià)存在GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，表6中的對A（2，3）和B（2，3）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)匯率對股價(jià)存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)；表5中的A（3，2）和B（3，2）均顯著異于0，說明股價(jià)對匯率同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，表6中的是對A（3，2）和B（3，2）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)股價(jià)對匯率存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)；表5中的A（2，3）、B（2，3）、A（3，2）和B（3，2）四個(gè)參數(shù)的顯著性結(jié)果反映出股指對匯率波動(dòng)的影響兼具方差的時(shí)變性與波動(dòng)的持久性，而匯率對股價(jià)僅表現(xiàn)出方差的時(shí)變性而不具有波動(dòng)的持久性，表6中的是對A（2，3）、B（2，3）、A（3，2）和B（3，2）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)股指和匯率之間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，所得結(jié)果均與表5一致。在房地產(chǎn)市場和外匯市場中，表5結(jié)果表明，B（3，1）顯著異于0，說明房價(jià)對匯率存在GARCH型波動(dòng)溢出效應(yīng)，即房價(jià)對于匯率的波動(dòng)溢出影響表現(xiàn)為短期性而不具有持久性；表6中的是對A（3，1）和B（3，1）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)房價(jià)對匯率存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)；表5中的A（1，3）和B（1，3）在5%的顯著水平下均不顯著，說明匯率對房價(jià)不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，表6中的是對A（1，3）和B（1，3）進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)匯率對房價(jià)不存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，所得結(jié)果均與表5一致。

表6 波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

綜上所述，從均值溢出效應(yīng)來看，股價(jià)和匯率之間存在雙向均值溢出效應(yīng)；匯率對房價(jià)僅存在單向均值溢出效應(yīng)；房價(jià)與股價(jià)之間不存在均值溢出效應(yīng)。這表明，在我國，主要的資本品價(jià)格會受到匯率的明顯影響，人民幣升值會在下一期引起房價(jià)和股價(jià)的上漲。但股票市場與房地產(chǎn)市場間的“共生效應(yīng)”或者“蹺蹺板”效應(yīng)并不存在，兩個(gè)市場間的價(jià)格傳導(dǎo)并不明顯。股票市場對于外匯市場有一定的影響，股票價(jià)格上漲會對使得下一期的人民幣匯率出現(xiàn)貶值，這一結(jié)論與傳統(tǒng)的利率平價(jià)理論基本相一致。而從波動(dòng)溢出效應(yīng)來看，盡管房地產(chǎn)市場與股票市場間不存在均值溢出效應(yīng)，但兩個(gè)市場相互之間同時(shí)存在ARCH、GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，表明房價(jià)和股價(jià)相互之間顯著引起對方波動(dòng)的時(shí)變性與波動(dòng)的持續(xù)性，無論在短期還是長期，任意市場的價(jià)格波動(dòng)變化都會引起對方市場價(jià)格波動(dòng)的變化，即兩個(gè)市場的風(fēng)險(xiǎn)具有一定的傳染性。而外匯市場和股票市場間，匯率波動(dòng)對股價(jià)波動(dòng)的影響更多體現(xiàn)在短期的時(shí)變性上，長期來看并不會引起風(fēng)險(xiǎn)的積累；但股票市場對外匯市場的影響由于同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，因此這種影響在短期內(nèi)和長期都會存在，股票市場與外匯市場之間的風(fēng)險(xiǎn)不但短期內(nèi)會相互傳染，而且股票市場的風(fēng)險(xiǎn)對于外匯市場的影響還存在積累效應(yīng)。

4 結(jié)論與建議

防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生是當(dāng)前金融管理工作中的重要問題之一。在人民幣國際化進(jìn)程不斷推進(jìn)、國內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)不斷聚集的大背景下，需要厘清匯率、房價(jià)、股價(jià)三者之間變動(dòng)及波動(dòng)對彼此的影響。以往文獻(xiàn)大多只單獨(dú)研究匯率與房價(jià)或匯率與股價(jià)又或房價(jià)與股價(jià)之間的關(guān)系，也忽視了時(shí)變異方差和變量間風(fēng)險(xiǎn)傳遞效應(yīng)等誤差因素。本文把人民幣匯率、股價(jià)和房價(jià)三者納入一個(gè)統(tǒng)一的理論分析框架，采用三元VAR-BEKKGARCH（1，1）時(shí)序模型以“二次匯改”后的2010年6月～2017年12月為樣本區(qū)間，研究人民幣匯率、房價(jià)和股價(jià)三者之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系及其波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，在均值溢出方面，人民幣升值會促進(jìn)房價(jià)和股價(jià)的上漲；但房價(jià)和股價(jià)之間并不存在價(jià)格上的溢出效應(yīng)。在波動(dòng)溢出方面，房價(jià)和股價(jià)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯，同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，這說明無論是短期還是長期，兩個(gè)市場之間都會發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的傳遞。股票市場與外匯市場間也會存在風(fēng)險(xiǎn)傳染，但外匯市場對于股票市場的風(fēng)險(xiǎn)傳染是短期的，而股票市場對于外匯市場的風(fēng)險(xiǎn)則在短期和長期內(nèi)并存。

基于本文研究結(jié)果，可以得到以下幾點(diǎn)啟示：一是由于人民幣升值會對房價(jià)和股價(jià)帶來明顯的推動(dòng)作用，因此對于人民幣升值所引發(fā)的資產(chǎn)價(jià)格泡沫要予以重視，提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范；二是由于股價(jià)上漲會引發(fā)匯率的貶值，因此要防范境內(nèi)資本市場獲利后的資本外流對于匯率市場的沖擊，避免匯率出現(xiàn)不必要的貶值。三是由于房價(jià)與股價(jià)之間波動(dòng)的相互影響，兩個(gè)市場長期和短期中都存在風(fēng)險(xiǎn)的相互傳染，因此尤其要防止國內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格的大幅度波動(dòng)，謹(jǐn)防由于某種資產(chǎn)（股票、房地產(chǎn)）價(jià)格波動(dòng)引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。四是由于股票市場對外匯市場的影響同時(shí)存在ARCH和GARCH型波動(dòng)效應(yīng)，因此為防范股價(jià)波動(dòng)對人民幣匯率的影響，應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)金融改革的步伐，增加市場的廣度和深度，化解股價(jià)波動(dòng)對匯率的沖擊。為此，提出如下對策建議：一方面加強(qiáng)資本市場和外匯市場管理，防止房價(jià)、股價(jià)和匯率的大幅度波動(dòng)，從而抑制房地產(chǎn)市場和股票市場的過度投機(jī)，并有助于減少國際游資流動(dòng)。另一方面，穩(wěn)健有序地開放資本管制，完善外匯風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，為外匯市場營造良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，促進(jìn)匯率市場進(jìn)行良性的自我調(diào)節(jié)。