課題組
(中國人民銀行天津分行 天津市 300040)
新冠肺炎疫情的全球蔓延,對世界經(jīng)濟造成了巨大沖擊,一場自大蕭條以來最嚴重的全球性經(jīng)濟衰退也隨之而來,除中國外的主要經(jīng)濟體均出現(xiàn)了明顯的經(jīng)濟下滑,如美國GDP 同比下滑3.5%,歐盟GDP 同比下滑6.4%,日本GDP 同比下滑4.8%??v觀歷史上的經(jīng)濟危機,寬松貨幣政策是刺激經(jīng)濟復(fù)蘇的常規(guī)手段,此次危機也不例外。以美國為例,自2020 年3 月開始實施無上限量化寬松政策,連續(xù)向市場注入資金約3 萬億美元,5 月M2 同比增速快速上升至21.9%,同時連續(xù)降息,將聯(lián)邦基金目標(biāo)利率從1.75%下降至0.25%。歐盟和日本也采取了不同程度的寬松貨幣政策。超寬松的貨幣政策在刺激經(jīng)濟的同時,也導(dǎo)致大量資金流入金融市場,造成了經(jīng)濟衰退與金融市場繁榮并存的現(xiàn)象。此輪危機中,美國貨幣政策對我國金融市場是否會產(chǎn)生影響則需要進一步研究。
實際上,貨幣政策溢出效應(yīng)的研究由來已久。Jang和Ogaki(2004)的研究證明了美國貨幣政策將影響匯率波動水平。Canova(2005)研究發(fā)現(xiàn)美國貨幣政策會對國外的長期利率產(chǎn)生影響。當(dāng)貨幣政策對匯率和利率產(chǎn)生影響時,也會進一步影響金融市場。如Gertler和Karadi(2013)的研究證明了美國貨幣政策將加劇其他國家金融市場波動率。國內(nèi)學(xué)者的研究主要聚焦于美國貨幣政策對我國經(jīng)濟的影響。如楊陽和干杏娣(2018)的研究認為,美國非常規(guī)貨幣政策將降低資本市場收益率。楊子榮等(2018)的研究則發(fā)現(xiàn),中美貨幣政策存在雙邊的非對稱溢出效應(yīng),美國貨幣政策對我國沖擊更強。
各項研究均指向一個事實,即美國貨幣政策會對其他國家的金融市場產(chǎn)生溢出效應(yīng),這種溢出可能體現(xiàn)為金融市場資金流動的變化,也可能進一步表現(xiàn)為對金融市場價格和風(fēng)險的沖擊。隨著人民幣匯率市場化的進一步提高、金融市場的進一步開放,美國貨幣政策向國內(nèi)金融市場傳導(dǎo)的渠道可能會更加通暢。但從當(dāng)前文獻看,最新研究樣本數(shù)據(jù)止于2019 年6 月,并不包括2020 年全球疫情沖擊的環(huán)境下,全球貨幣流動性泛濫對我國經(jīng)濟產(chǎn)生的影響。因此,本文將以疫情期間美國超寬松貨幣政策為研究重點,分析其政策實施對我國金融市場的影響。
本文可能的創(chuàng)新有:一是全面梳理了近兩次危機期間美國采取的貨幣政策,對比了兩次貨幣政策的異同,并據(jù)此提出了假設(shè)。二是本文采用了SVAR和DCC-GARCH方法,分別從美國寬松貨幣政策影響我國金融市場資金流動和金融市場風(fēng)險溢出兩個角度進行了研究,較全面地分析了美國寬松貨幣政策對國內(nèi)股票市場和債券市場的溢出效應(yīng)。
新世紀以來,美國大致經(jīng)歷兩次嚴重的經(jīng)濟危機,即2008 年金融危機和2020 年新冠疫情危機。這兩次危機中,美國均采取了寬松的貨幣政策。本文對兩次危機期間美聯(lián)儲的貨幣政策進行梳理(見表1),目的是比較兩次經(jīng)濟危機期間美聯(lián)儲貨幣政策的異同。研究發(fā)現(xiàn):
表1 金融危機和新冠肺炎疫情期間美國貨幣政策
1.疫情期間貨幣投放規(guī)模更大。金融危機期間,美聯(lián)儲共推出的4 輪量化寬松計劃,使美聯(lián)儲總資產(chǎn)規(guī)模從2008 年12 月的2.1 萬億美元,用了6 年時間增長到了2014年12 月的4.5 萬億美元。而疫情期間美聯(lián)儲總資產(chǎn)從2020 年3 月初的4.3 萬億美元,快速增長至5 月底的7 萬億美元,期間僅用時不足3 個月??梢?,疫情期間美聯(lián)儲資產(chǎn)規(guī)模增長更多,且遠快于金融危機期間。
2.疫情期間寬松貨幣政策實施更加迅速?;厮?008 年金融危機過程,可以發(fā)現(xiàn)由于金融危機成因的復(fù)雜性和早期的隱蔽性,美聯(lián)儲貨幣政策反應(yīng)存在滯后和不及時。實際上早在2007 年4 月新世紀金融公司就申請破產(chǎn)保護,7 月至8 月期間,貝爾斯登旗下兩支對沖基金倒閉,法國巴黎銀行旗下三只貨幣基金巨額虧損且暫停贖回,但直至9 月美聯(lián)儲才做出反應(yīng)開始降息。而在疫情沖擊中,美聯(lián)儲反應(yīng)十分迅速,統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,美國于2020 年2 月22 日確診首例新冠肺炎患者,3 月中下旬疫情迎來爆發(fā)式增長,而美聯(lián)儲在3 月就采取了大量的寬松貨幣政策。
3.疫情期間美國采取寬松貨幣政策手段更豐富。2008 年金融危機期間,美聯(lián)儲主要采取了降息和QE 兩種手段,且QE 是在利率降無可降的情況下才使用的。而疫情期間,美聯(lián)儲在迅速將利率降至接近零利率水平的同時,也重啟了QE 計劃。除了這兩類政策外,為了維持實體企業(yè)經(jīng)營,美聯(lián)儲還重啟了CPFF 機制。可見,在經(jīng)歷了2008 年金融危機后,美聯(lián)儲面對經(jīng)濟危機時的經(jīng)驗和手段都得到了豐富。
由上述分析可知,新冠肺炎疫情期間美國采取了規(guī)模更大、更快、更豐富的寬松貨幣政策,并且當(dāng)前金融市場開放程度較2008年金融危機期間明顯提高,因此美國此次寬松貨幣政策對我國金融市場可能產(chǎn)生更明顯的溢出效應(yīng),這種溢出效應(yīng)程度如何、以何種方式體現(xiàn)則需要進一步進行分析。
寬松的貨幣供給將直接造成金融市場間資金量的增加,并且較低利率會促使資金向收益更高的市場流入。按照這一思路,美國寬松貨幣政策首先會對金融市場資金流動產(chǎn)生沖擊。
數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理。本文選取美聯(lián)儲總資產(chǎn)和聯(lián)邦基金利率作為衡量美國貨幣政策的數(shù)量型和價格型指標(biāo),美聯(lián)儲總資產(chǎn)擴張和聯(lián)邦基金利率下降均可表示美國實行寬松貨幣政策,兩項數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫。
在國際收支統(tǒng)計中,金融項目分為直接投資、證券投資和其他投資。但是在實證過程中發(fā)現(xiàn),直接投資、其他投資項下資金流動與美國貨幣政策之間并不存在實質(zhì)上的因果關(guān)系,也就是說從統(tǒng)計角度看,美聯(lián)儲貨幣政策難以在短期內(nèi)改變這兩類投資。而證券投資由于交易方式更靈活、交易頻率更高,會受到美國貨幣政策的顯著影響,因此對金融市場的研究也著眼于證券市場。本文選取證券投資凈流入作為衡量金融市場資金流動的衡量指標(biāo),數(shù)據(jù)來自國家外匯管理局官網(wǎng)。
由于美聯(lián)儲總資產(chǎn)按周公布,聯(lián)邦基金利率為日度數(shù)據(jù),而國際收支平衡表為季度數(shù)據(jù),因此需對兩指標(biāo)進行季度化處理,取季度均值作為研究變量。統(tǒng)一數(shù)據(jù)頻率后的樣本區(qū)間為2003年一季度至2020年四季度。
2.模型設(shè)定。將證券投資凈流入數(shù)據(jù)分別與美聯(lián)儲總資產(chǎn)、聯(lián)邦基金利率組成一個向量Y,建立三元p 階的VAR 模型:
通過引入系數(shù)矩陣A 反映三個變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,將結(jié)構(gòu)擾動項ε標(biāo)準正交化為Bu,最終構(gòu)建結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR):
3.模型相關(guān)檢驗。一是平穩(wěn)性檢驗。在建立VAR 模型前,需對時間序列數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性進行檢驗,ADF 檢驗結(jié)果見表2。
表2 各變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果
二是最優(yōu)滯后階數(shù)的確定。根據(jù)最小信息準則,VAR 模型滯后階數(shù)設(shè)定為2 階較為核實,最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結(jié)果見表3。
表3 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗
三是格蘭杰因果。在確定最優(yōu)滯后階數(shù)后,建立三元二階的VAR模型。為確保模型具有經(jīng)濟意義,對變量進行內(nèi)生性檢驗,檢驗方法為格蘭杰因果檢驗,結(jié)果見表4。
表4 格蘭杰因果檢驗結(jié)果
由檢驗結(jié)果可知,美聯(lián)儲總資產(chǎn)和聯(lián)邦基金利率總體對我國證券投資凈流入存在內(nèi)生性。
四是模型穩(wěn)定性檢驗。采用單位根檢驗VAR 模型的穩(wěn)定性,結(jié)果見圖1。
圖1 單位根檢驗結(jié)果
由單位根檢驗結(jié)果可知,單位根均落在單位元內(nèi),VAR 模型穩(wěn)定。
4.SVAR 模型構(gòu)建及脈沖響應(yīng)結(jié)果。SVAR 模型包含聯(lián)邦基金利率、美聯(lián)儲總資產(chǎn)和證券投資凈流入三個變量,因此應(yīng)施加3×(3-1)/2=3 個約束條件,本文的約束條件為,我國證券投資凈流入對美聯(lián)儲聯(lián)邦基金利率和美聯(lián)儲總資產(chǎn)無影響,此外由于美聯(lián)儲降息通常在量化寬松之前實施,因此約束美聯(lián)儲總資產(chǎn)對聯(lián)邦基金利率無影響。最終得到的結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR),在模型估計的基礎(chǔ)上,做脈沖響應(yīng)結(jié)果如下(見圖2):
圖2 聯(lián)邦基金利率(上)和美聯(lián)儲總資產(chǎn)(下)對證券投資的脈沖響應(yīng)
根據(jù)脈沖響應(yīng)結(jié)果,可以初步得到如下結(jié)論:
一是美國數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策對我國證券投資項下資本流動都會產(chǎn)生明顯沖擊。初期,兩類政策都會產(chǎn)生正向沖擊,也就是說美聯(lián)儲的寬松貨幣政策初期,都將加大證券市場資金的流入。
二是利率政策的沖擊會逐步減小,最終轉(zhuǎn)為負向沖擊。利率政策的正向沖擊將在第三期逐漸將為0,隨后將產(chǎn)生負向沖擊,也就是三個季度后利率政策沖擊將由正轉(zhuǎn)負。造成這一結(jié)果的可能原因是,經(jīng)濟危機來臨時美聯(lián)儲會在較短時間內(nèi)連續(xù)降息,當(dāng)利率因接近零利率而降無可降時,市場對未來的政策預(yù)期將會扭轉(zhuǎn),從而產(chǎn)生負向沖擊。
三是數(shù)量型貨幣政策的沖擊將在第3期達到峰值,約8 期后逐漸消失。結(jié)合樣本頻率可以認為,美聯(lián)儲總資產(chǎn)變動對證券市場資金流動的影響在初期逐漸升高,第3 季度達到峰值后逐漸減弱,兩年后沖擊影響基本消失。
四是美國貨幣政策將大概率引起我國證券市場資金流動波動加劇。在美聯(lián)儲實施寬松貨幣政策的初期,將引起更多資金流入我國證券市場,但隨著數(shù)量型貨幣政策影響效果減弱,降息政策影響轉(zhuǎn)為負向沖擊,整體沖擊也將為負,這將加大證券市場資金的流出。結(jié)合實際情況,美聯(lián)儲寬松貨幣政策將使得市場中“熱錢”增加,涌入我國證券市場的資金增多,隨著美國貨幣政策收緊,獲利資金將再度流出我國,從而造成資金流動的“大進大出”。
從證券投資跨境收支統(tǒng)計看,2020 年二季度以來,該項呈現(xiàn)出持續(xù)且大額的凈流入,具體來看(見圖3),2020 年二季度證券投資項下差額由逆轉(zhuǎn)順,實現(xiàn)凈流入424.3億美元,第三、四季度證券投資項下國外流入資金持續(xù)增長,分別實現(xiàn)凈流入439.1 億美元和541.8 億美元,這與實證結(jié)論相一致。
圖3 證券投資項下資金流動情況
在證券投資項下資金大量流入的同時,債券市場和股票市場均呈現(xiàn)出明顯增長。但是這種同期的增長究竟是否由美國貨幣政策主導(dǎo),以及美國貨幣政策對國內(nèi)證券市場產(chǎn)生了怎樣的溢出效應(yīng),則需要進一步研究。
1.模型設(shè)計及變量選擇。DCC-GARCH方法是研究市場間波動溢出的常見方法,本文也采取該方法,對美國貨幣政策與國內(nèi)債券、股票市場進行研究。除了選擇聯(lián)邦基金利率和美聯(lián)儲總資產(chǎn)作為衡量美國貨幣政策的價格型和數(shù)量型指標(biāo)外,選擇同期滬深300 指數(shù)和中證綜合債指數(shù)作為衡量我國股票和債券市場的代理變量。由于滬深300 指數(shù)和中證綜合債指數(shù)樣本頻率與聯(lián)邦基金利率、美聯(lián)儲總資產(chǎn)的樣本頻率不一致,因此對原數(shù)據(jù)進行了處理,按照美聯(lián)儲總資產(chǎn)的公布頻率進行了匹配。
2.相關(guān)檢驗。一是平穩(wěn)性檢驗。首先對四個變量進行對數(shù)差分處理,然后采用ADF 方法檢驗其平穩(wěn)性,結(jié)果見表5。
表5 各變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果
二是ARCH 效應(yīng)檢驗。根據(jù)各變量對數(shù)差分序列的自相關(guān)檢驗結(jié)果,構(gòu)建均值方程,然后對均值方程的殘差進行ARCH-LM檢驗結(jié)果見表6。
表6 ARCH-LM 檢驗結(jié)果
由ARCH-LM 檢驗結(jié)果可知,各變量均存在ARCH 效應(yīng),可以建立GARCH 模型。
3.DCC-GARCH 建模和動態(tài)相關(guān)系數(shù)。本文將滬深300 指數(shù)、中證綜合債指數(shù)和美聯(lián)儲總資產(chǎn)以及聯(lián)邦基金利率分別建立DCC-GARCH(1,1)模型,得到動態(tài)相關(guān)系數(shù)。聯(lián)邦基金利率與滬深300 指數(shù)和中證綜合債指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)見圖4。
由圖4 的動態(tài)相關(guān)系數(shù)可以得到以下幾點結(jié)論:
圖4 美國聯(lián)邦基金利率與滬深300 指數(shù)(上)和中證綜合債指數(shù)(下)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)
一是美國聯(lián)邦基金利率與滬深300 指數(shù)的相關(guān)性大于與中證綜合債指數(shù)的相關(guān)性,說明美國價格型貨幣政策對我國股市的風(fēng)險溢出效應(yīng)更強。
二是縱向?qū)Ρ葋砜矗?020 年初的聯(lián)邦基金利率與滬深300 指數(shù)的相關(guān)性較2008 年金融危機期間低,這可能與此次降息幅度較小有關(guān)。但是疫情期間聯(lián)邦基金利率與滬深300 的動態(tài)相關(guān)系數(shù)較2017 年至2019 年期間仍明顯升高,說明疫情期間美國降息政策對我國股市的風(fēng)險溢出有所加強。
三是美國聯(lián)邦基金利率與中證綜合債指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)總體較小,債券市場穩(wěn)定性較高。但是一旦美國做出降息安排,動態(tài)相關(guān)系數(shù)會顯著升高,說明美國大幅降息政策仍會對我國債券市場波動造成明顯沖擊。
美聯(lián)儲總資產(chǎn)與滬深300 指數(shù)和中證綜合債指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)見圖5。
圖5 美聯(lián)儲總資產(chǎn)與滬深300 指數(shù)(上)和中證綜合債指數(shù)(下)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)
由圖5 動態(tài)相關(guān)系數(shù)可以得到以下幾點結(jié)論:
一是2020 年初美聯(lián)儲總資產(chǎn)與滬深300 指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)大幅上漲,說明疫情期間美聯(lián)儲“史無前例”的貨幣投放規(guī)模也對我國股票市場產(chǎn)生了“史無前例”的風(fēng)險溢出。
二是美聯(lián)儲總資產(chǎn)與中證綜合債指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)在2008 年達到最高,此后動態(tài)相關(guān)系數(shù)均小于2008 年金融危機期間。并且美聯(lián)儲總資產(chǎn)與中證綜合債指數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)圍繞0 上下波動,說明美聯(lián)儲寬松貨幣政策對我國債券市場波動并未產(chǎn)生一致性影響。
1.總體來看,美聯(lián)儲寬松貨幣政策會對我國證券投資資金流入產(chǎn)生明顯沖擊,尤其是在美國實行寬松貨幣政策的初期,國際金融市場的“熱錢”將會涌入我國證券市場,造成證券投資項下資金短期大量、持續(xù)流入。但隨著寬松貨幣政策效果的消失,資金獲利后流出,可能會造成金融市場資金的“大進大出”。
2.疫情期間美國寬松貨幣政策對我國股票市場存在較強的風(fēng)險溢出,其降息和量化寬松政策都將加劇我國股市的波動,并且風(fēng)險溢出效果與降息幅度和貨幣投放規(guī)模有關(guān)。
3.疫情期間美國快速的降息政策對債券市場產(chǎn)生了明顯的風(fēng)險溢出,而數(shù)量型貨幣政策對債券市場的風(fēng)險溢出卻沒有形成一致性的效果。
從目前的情況看,除非美國通貨膨脹得到有效控制并且就業(yè)率和經(jīng)濟增長再度走低,美國大概率將在未來兩年內(nèi)開啟加息和縮減QE,國內(nèi)金融市場可能受到以下兩方面沖擊:
一是證券投資項下資金流出加速,可能產(chǎn)生短期逆差。從實證結(jié)果看,美國貨幣政策對國內(nèi)證券市場具有明顯的正向沖擊,在降息和啟動QE 時期,這種沖擊將表現(xiàn)為證券投資項下資金的凈流入。預(yù)計在美國開始收緊貨幣政策之初,證券投資項下資金將有較大規(guī)模流出,可能使該項收支出現(xiàn)短期的逆差。并且當(dāng)前市場對美國加息的預(yù)期逐步加強,不排除在美國正式加息前就出現(xiàn)證券投資資金流入減少的情況。
二是加息和縮減QE 將在短時間內(nèi)加劇我國股市和債市的波動。美國收緊貨幣政策除了會造成國內(nèi)證券市場流入資金減少外,還將影響市場的交易情緒,兩者疊加將會對股市和債市造成短期沖擊。其中,債券市場將受到加息的明顯影響,造成短暫且較為明顯的價格波動,而股票市場將受到加息和縮減QE 的雙重影響,預(yù)計波動時間將比債券市場更長。并且由于市場資金的流出,證券市場的沖擊將大概率表現(xiàn)為價格的下跌。