宋 敏，王丹華，齊 娜

（1.河海大學(xué)商學(xué)院，南京 211100；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行江蘇省分行，南京 211100）

0 引言

目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)對(duì)跨市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)進(jìn)行了較為豐富的研究。Calvo和Reinhart（1996）用資產(chǎn)價(jià)格相關(guān)性分析方法檢驗(yàn)了1994年墨西哥比索危機(jī)的傳染現(xiàn)象，得出亞洲和拉美的新型市場(chǎng)之間的股票和債券的聯(lián)動(dòng)性增加的結(jié)論。Edwards（1998）聚焦金融市場(chǎng)波動(dòng)性溢出研究，通過(guò)一個(gè)擴(kuò)展的GARCH模型分析了墨西哥波動(dòng)的傳染性，結(jié)果表明墨西哥波動(dòng)明顯傳染到了阿根廷，但沒(méi)有傳染到智利。蔣序懷、吳富佳、金樁（2006）通過(guò)理論模型構(gòu)建和實(shí)證研究，分析了當(dāng)前我國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)等狹義資本市場(chǎng)與銀行系統(tǒng)的傳染效應(yīng)，得出其風(fēng)險(xiǎn)相互傳遞的效應(yīng)關(guān)系結(jié)論。王寶、肖慶憲（2008）使用DCC-MV-GARCH模型從動(dòng)態(tài)的角度對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染問(wèn)題進(jìn)行了研究，考察了股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和銀行市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞特征。本文將基于現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)上，以資本市場(chǎng)撤資為背景，通過(guò)使用MGARCH(1,1)-BEKK模型從波動(dòng)溢出的角度考察我國(guó)資本市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)之間的跨市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。

1 數(shù)據(jù)分析與模型建立

1.1 數(shù)據(jù)的選取與統(tǒng)計(jì)性描述

本文選取上證綜指與國(guó)債指數(shù)作為測(cè)度我國(guó)資本市場(chǎng)波動(dòng)的基本指標(biāo)，同時(shí)選取信貸市場(chǎng)中的“國(guó)內(nèi)信貸”與“銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)月加權(quán)利率”兩個(gè)指標(biāo)作為測(cè)度我國(guó)貨幣市場(chǎng)波動(dòng)的基本指標(biāo)。本文以2008年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，選取了我國(guó)資本市場(chǎng)撤資發(fā)生前的時(shí)間（2006年1月至2008年12月）以及撤資發(fā)生后的時(shí)間（2009年1月至2011年12月）這六年的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。除回購(gòu)市場(chǎng)利率（下文記作inrate）以外，本文對(duì)上證綜指、國(guó)債指數(shù)以及國(guó)內(nèi)信貸分別取一階對(duì)數(shù)差分形式以平穩(wěn)時(shí)間序列，避免偽回歸問(wèn)題的出現(xiàn)，下文中分別用stock、bond、loan表示。

表1 各市場(chǎng)時(shí)間序列基本統(tǒng)計(jì)特征

表1給出了各變量時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)性描述。從偏度，峰度來(lái)看，各個(gè)變量的偏度異于0，峰度均大于3，說(shuō)明各變量的時(shí)間序列呈尖峰厚尾分布。從JB統(tǒng)計(jì)量也可以看出變量均為非正態(tài)分布。從各序列一階自回歸后得到的殘差序列的前10階自相關(guān)的Ljung-Box Q統(tǒng)計(jì)量看，變量的時(shí)間序列都存在不同程度的序列自相關(guān)關(guān)系，同時(shí)，序列平方的Ljung-Box Q統(tǒng)計(jì)量表明各序列的平方也存在顯著的自相關(guān)，這說(shuō)明各變量的波動(dòng)均具有聚集性和時(shí)變性，表明本文對(duì)各序列建立MGARCH模型是合理的。ADF單位根檢驗(yàn)得出所有變量均為平穩(wěn)，因此在下文的實(shí)證分析中可以避免偽回歸問(wèn)題的出現(xiàn)。

1.2 模型的建立

本文采用Engle等提出的BEKK形式的MGARCH模型。假設(shè)有A、B兩個(gè)市場(chǎng)，其二元MGARCH(1,1)-BEKK模型的均值方程和方差方程如下：

其中，均值方程中的Yt為2×1維因變量向量，Xt是1×(k+1)維自變量向量，γ是2×(k+1)維系數(shù)矩陣，It-1表示t-1期的信息集。在方差方程中，Ht為殘差項(xiàng)εt的2×2階條件方差及協(xié)方差矩陣。C、A和B都是2×2階參數(shù)矩陣，C為下三角常數(shù)矩陣，代表?xiàng)l件方差方程的常數(shù)部分，A代表ARCH項(xiàng)的系數(shù)矩陣，B代表GARCH項(xiàng)的系數(shù)矩陣。對(duì)于二元MGARCH(1,1)-BEKK模型，矩陣的具體形式如為：

其中，h11和h22分別表示矩陣A、B的條件方差，而h12和h21則表示A與B之間的條件協(xié)方差。對(duì)角元素a11，b11，a22,b22表示市場(chǎng)自身波動(dòng)的持續(xù)性，即市場(chǎng)自身前一期殘差項(xiàng)平方和前一期條件方差對(duì)當(dāng)期條件方差無(wú)影響。非對(duì)角元素a12，b12，a21，b21表示市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出，當(dāng)a12=b12=0時(shí)，市場(chǎng)1的條件方差僅受自身前期波動(dòng)和前期殘差的影響，不存在市場(chǎng)2向市場(chǎng)1的波動(dòng)溢出效應(yīng)；當(dāng)a21=b21=0時(shí)，市場(chǎng)2的條件方差僅受自身前期波動(dòng)和前期殘差的影響，不存在市場(chǎng)1向市場(chǎng)2的波動(dòng)溢出效應(yīng)；而當(dāng)a12=b12=a21=b21=0時(shí)，兩市場(chǎng)的條件方差都不受到對(duì)方前期波動(dòng)和前期殘差的影響，市場(chǎng)1與市場(chǎng)2間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。

本文采用極大似然估計(jì)法（LR）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，在條件殘差向量εt服從二元條件正態(tài)分布的假設(shè)條件下，對(duì)于含有T個(gè)樣本的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

式中，T為樣本總數(shù)，θ是待估參數(shù)向量，由于GARCH模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)形式是非線性的，估計(jì)過(guò)程我們使用BHHH算法，即利用目標(biāo)函數(shù)的梯度信息進(jìn)行迭代和優(yōu)化，目前的研究文獻(xiàn)較多采用該方法對(duì)多元GARCH模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。本文首先對(duì)兩市場(chǎng)分別建立GARCH(1，1)模型得到初步估計(jì)參數(shù)，并將其參數(shù)作為二元GARCH(1，1)模型中對(duì)角參數(shù)（矩陣C,A,B對(duì)角元素）的初始值，非對(duì)角元素設(shè)定為0。參數(shù)收斂水平為0.00001。模型的估計(jì)過(guò)程通過(guò)Eviews6.0和MATLAB7.1實(shí)現(xiàn)。

2 實(shí)證分析

本文基于二元MGARCH(1,1)-BEKK模型對(duì)撤資前與撤資后資本市場(chǎng)（股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)）與貨幣市場(chǎng)（信貸市場(chǎng)、銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)）之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，以檢驗(yàn)撤資發(fā)生后是否存在跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。表2、表3以及表4、表5分別給出了撤資發(fā)生前后資本市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。

表2 撤資前后股票市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)

如表2所示，從對(duì)角元素來(lái)看，股票市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)在撤資前后均受到自身前期波動(dòng)的影響，并且信貸市場(chǎng)受到影響的持續(xù)性較大。而從非對(duì)角元素來(lái)看，撤資前股票市場(chǎng)的前期波動(dòng)對(duì)信貸市場(chǎng)產(chǎn)生了顯著的影響，而撤資后，股票市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)自身前期的波動(dòng)都對(duì)彼此產(chǎn)生了顯著的影響。因此，撤資前后股票市場(chǎng)對(duì)信貸市場(chǎng)都具有顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)，同時(shí)從參數(shù)值來(lái)看，撤資后的溢出效應(yīng)要大于撤資前的溢出效應(yīng)。如表3所示，撤資前股票市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)僅受到自身前期波動(dòng)的影響，而撤資后股票市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)都受到來(lái)自對(duì)方前期波動(dòng)的顯著影響，即存在股票市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)的雙向波動(dòng)溢出。

表5 撤資前后債券市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)

如表4所示，在撤資前后，債券市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)均只受到自身前期波動(dòng)的影響，而并沒(méi)有受到彼此波動(dòng)的影響，即兩市場(chǎng)在撤資前后都不存在顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。如表5所示，從對(duì)角元素來(lái)看，債券市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)在撤資前后均受到自身前期波動(dòng)的影響，并且都具有持續(xù)性。從非對(duì)角元素來(lái)看，撤資前拆借市場(chǎng)的前期波動(dòng)對(duì)債券市場(chǎng)產(chǎn)生了顯著的影響，而撤資后債券市場(chǎng)與拆借市場(chǎng)均受到了來(lái)自對(duì)方前期波動(dòng)的影響，但是拆借市場(chǎng)前期波動(dòng)對(duì)債券市場(chǎng)的影響較微弱，同時(shí)，債券市場(chǎng)前期波動(dòng)對(duì)拆借市場(chǎng)的影響具有持續(xù)性。

3 結(jié)論

本文通過(guò)MGARCH(1,1)-BEKK模型考察了撤資前后我國(guó)資本市場(chǎng)與貨幣市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并得出撤資后確實(shí)存在資本市場(chǎng)向貨幣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。

（1）股票市場(chǎng)對(duì)信貸市場(chǎng)和回購(gòu)市場(chǎng)在撤資發(fā)生后均產(chǎn)生了撤資發(fā)生前不顯著的波動(dòng)溢出，即撤資后存在股票市場(chǎng)向貨幣市場(chǎng)的跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。

（2）債券市場(chǎng)在撤資前后都沒(méi)有對(duì)信貸市場(chǎng)產(chǎn)生顯著的波動(dòng)溢出，但在撤資后與拆借市場(chǎng)間產(chǎn)生了顯著的雙向波動(dòng)溢出。撤資的跨市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)實(shí)際上就是一個(gè)以金融市場(chǎng)為載體的跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)形成、積累、轉(zhuǎn)化和擴(kuò)散的過(guò)程，是撤資風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化成跨市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)從量變到質(zhì)變的過(guò)程。因此，我國(guó)政府要加強(qiáng)對(duì)外資流動(dòng)的監(jiān)管，構(gòu)建對(duì)跨境資本流動(dòng)的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)管體系，增加對(duì)撤資監(jiān)管的及時(shí)性和有效性。同時(shí)，在金融市場(chǎng)上，面對(duì)外資的跨市場(chǎng)運(yùn)作和撤資風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳導(dǎo)，也應(yīng)當(dāng)建立一個(gè)綜合監(jiān)管的部門，直接形成對(duì)撤資情況的監(jiān)控、報(bào)告、分析和干預(yù)，并通過(guò)良好的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制有效地防范撤資風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳遞和擴(kuò)散，避免和降低風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失，及時(shí)減輕我國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融體系的失衡程度，無(wú)論對(duì)我國(guó)金融發(fā)展還是整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展都具有重要意義。

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