国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

不同類型人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險(xiǎn)傳遞路徑研究

2019-04-20 06:13周先平向古月皮永娟
金融理論探索 2019年2期
關(guān)鍵詞:外匯市場股票市場金融市場

周先平,向古月,皮永娟

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院,湖北 武漢 430073)

一、問題的提出

隨著人民幣國際化和資本賬戶開放的推進(jìn),人民幣離岸金融市場發(fā)展迅速,外匯市場、銀行間同業(yè)拆借市場、債券市場和股票市場逐漸發(fā)展和完善,市場類型日趨豐富。

人民幣離岸外匯市場方面,離岸人民幣無本金交割遠(yuǎn)期外匯市場(NDF)于1996年在新加坡、中國香港先后推出。香港財(cái)資市場公會在2011年6月27日正式推出美元兌人民幣(香港)即期匯率定盤價。截至2018年,9個國家或地區(qū)的10家交易所上市了人民幣期貨,其中,中國香港交易所、中國臺灣期貨交易所這2家交易所還上市了人民幣匯率期權(quán)①人民幣國際化穩(wěn)步推進(jìn):2018年離岸及跨境人民幣業(yè)務(wù)回顧[EB/OL].(2018-11-20).http://www.sohu.com/a/289871037_522914。。

人民幣離岸同業(yè)拆借市場方面,2012年1月3日,香港財(cái)資市場公會組織發(fā)布了香港銀行間人民幣同業(yè)拆借利率(CNH HIBOR)。目前,報(bào)價行有16家,包括農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、國家開發(fā)銀行以及工商銀行在香港的分支機(jī)構(gòu)。品種包括隔夜、1周、2周、1個月、2個月、3個月、6個月和12個月。

人民幣離岸債券市場方面,自2007年首只離岸人民幣債券發(fā)行以來,離岸債券發(fā)行量快速增長,其發(fā)行主體有財(cái)政部、美國公司以及內(nèi)地大型央企等。根據(jù)湯森路透國際金融評論(IRF)統(tǒng)計(jì),2008—2014年香港人民幣債券發(fā)行量的同比增速分別為20%、33%、124%、186%、19.5%、12%、76.3%,2015—2016年發(fā)行量有所下降,但2016年依然超過1000億元人民幣。受離岸人民幣融資成本較高等客觀因素影響,2017年離岸市場共發(fā)行144只人民幣債券,總發(fā)行額為487.5億元,較上年下降61.19%。

人民幣離岸股票市場方面,在境外掛牌上市的境內(nèi)企業(yè)數(shù)量眾多。截至2018年4月15日,在香港上市的紅籌股達(dá)164家,國企H股達(dá)254家。

不同類型的在岸金融市場開放程度逐漸提高。2018年博鰲亞洲論壇期間,中國更是宣布了12項(xiàng)金融開放措施。在岸、離岸金融市場之間互聯(lián)互通機(jī)制的增加使得兩者之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度上升。防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)被列為三大攻堅(jiān)戰(zhàn)之首,研究不同類型的人民幣離岸金融市場之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞路徑有重要的現(xiàn)實(shí)意義,有助于厘清離岸人民幣金融市場的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),促進(jìn)離岸市場有序和健康發(fā)展,進(jìn)而保持在岸市場的穩(wěn)定。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于離岸市場金融風(fēng)險(xiǎn)的研究主要是討論在岸離岸外匯市場、在岸離岸貨幣市場、在岸離岸債券市場、境內(nèi)外股票市場等兩兩市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系。

(一)在岸、離岸外匯市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系

關(guān)于離岸市場與在岸市場的聯(lián)動關(guān)系,研究外匯市場(CNY、CNH、NDF)之間關(guān)系的居多。Izawa(2008)指出,使用NDF預(yù)測人民幣在岸即期匯率效果不好[1]。Colavecchio 等(2008)強(qiáng)調(diào),亞洲其他貨幣NDF與人民幣NDF之間存在波動溢出效應(yīng)[2]。Ma等(2008)發(fā)現(xiàn),離岸NDF與在岸匯率之間差異顯著[3]。Maziad 等(2012)認(rèn)為,人民幣離岸、在岸市場之間存在波動溢出效應(yīng)[4]。Ding等(2014)指出,在岸、離岸即期匯率不存在均值溢出,但離岸NDF與在岸即期匯率之間存在均值溢出[5]。

黃學(xué)軍等(2006)發(fā)現(xiàn),在岸即期外匯市場擁有信息優(yōu)勢[6]。李曉峰等(2008)、嚴(yán)敏等(2010)指出,NDF市場信息引導(dǎo)力量強(qiáng)于在岸即期和遠(yuǎn)期市場[7-8]。王曦等(2009)認(rèn)為,2007年下半年起境內(nèi)遠(yuǎn)期市場對境外市場有價格引導(dǎo)作用[9]。周先平等(2013)研究了人民幣對12種外幣境內(nèi)外即期匯率之間的聯(lián)動關(guān)系,發(fā)現(xiàn)在岸對離岸的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于離岸對在岸的影響[10]。關(guān)于在岸、離岸外匯市場之間風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系的文獻(xiàn)非常多,最近的文獻(xiàn)參見丁劍平等(2018)[11]。

(二)在岸、離岸貨幣市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系

劉亞等(2009)指出,境內(nèi)外人民幣利率之間存在雙向的均值溢出和波動溢出[12]。周先平等(2014)認(rèn)為,上海市場與香港市場之間只有少量的利率對(Interest Rate Pair)存在雙向的波動溢出效應(yīng),期限較短的利率對的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)隨著時間的推移有加大的態(tài)勢,但是波動性也在增強(qiáng)[13]。嚴(yán)佳佳等(2016)強(qiáng)調(diào),離岸利率對在岸利率有倒逼作用[14]。李政等(2018)指出,境內(nèi)外人民幣利率存在極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),短期品種表現(xiàn)出顯著的雙向極端風(fēng)險(xiǎn)溢出,而長期品種以在岸利率對離岸利率單向極端風(fēng)險(xiǎn)溢出為主[15]。

(三)在岸、離岸債券市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系

肖敏等(2014)發(fā)現(xiàn),境內(nèi)外債券市場聯(lián)動性較低,波動很大但趨于平穩(wěn)[16]。周先平等(2015)指出,在岸人民幣國債對離岸人民幣國債存在單向波動溢出,但是金融機(jī)構(gòu)債券存在雙向的波動溢出效應(yīng)。境內(nèi)外利差、在岸市場對外開放程度對相關(guān)系數(shù)波動性影響顯著[17]。馮永琦等(2016)認(rèn)為,3年、5年、10年到期的境內(nèi)外人民幣債券之間存在波動溢出效應(yīng),但是1年、7年到期的債券之間沒有波動溢出[18]。

(四)內(nèi)地、香港股票市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系

薛昕等(2007)指出,上海股票市場與香港股票市場之間風(fēng)險(xiǎn)傳遞方向在不同時期會發(fā)生變化[19]。閆紅蕾等(2016)分析了A股市場和港股市場一體化程度的變化并提出市場套利策略[20]。周先平等(2017)指出,內(nèi)地、香港股票市場的關(guān)聯(lián)性在緩慢上升,利率差異、離岸人民幣升值預(yù)期、AH溢價指數(shù)會對關(guān)聯(lián)性產(chǎn)生影響,利差、匯差、AH溢價指數(shù)的波動擴(kuò)大會加劇關(guān)聯(lián)性的波動[21]。

整體來看,上述文獻(xiàn)主要是討論單個類型市場離岸、在岸之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系,使用的實(shí)證模型主要是多元GARCH模型族中的BEKK、DCC模型。BEKK模型只能得出樣本區(qū)間的波動溢出關(guān)系,無法探測波動溢出關(guān)系的變化。DCC模型雖然能夠捕捉變量之間相關(guān)系數(shù)的動態(tài)變化,但是不能分辨相互影響變量之間的凈效應(yīng)。嚴(yán)佳佳等(2015)檢驗(yàn)了香港人民幣利率平價是否成立,但只討論了外匯市場與貨幣市場之間的關(guān)系[22]。根據(jù)檢索的文獻(xiàn),目前幾乎還沒有學(xué)者討論不同類型的離岸人民幣金融市場之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞。因此本文采用方向性波動溢出模型,分析不同類型的離岸人民幣金融市場之間的波動溢出關(guān)系的動態(tài)變化,討論不同類型市場之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)。

三、模型說明

本文選用Diebold等(2012)提出的方向性波動溢出模型,該模型能夠刻畫不同金融市場之間波動溢出網(wǎng)絡(luò),分析波動溢出的路徑和風(fēng)險(xiǎn)[23],比BEKK、DCC等模型更適合本文的研究目的。他們使用該模型研究了1999—2010年美國股票市場、債券市場、外匯市場和商品市場之間的波動溢出網(wǎng)絡(luò)和路徑,發(fā)現(xiàn)2008年9月雷曼兄弟倒閉后股票市場對其他市場的波動溢出顯著上升。該模型在國內(nèi)學(xué)術(shù)界也有運(yùn)用,比如陳昊等(2016)[24]。該模型的優(yōu)勢在于能夠分析金融市場之間隨時間變化而變化的波動溢出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方向性波動溢出模型假設(shè)協(xié)方差平穩(wěn)的N維VAR(p)模型如下:

其中,εt∈(0,∑)是一個獨(dú)立同分布的的向量。取移動平均有:

其中N×N的系數(shù)矩陣Ai滿足以下遞推方程:

A0是一個 N×N 的單位矩陣,對于 i<0,令 Ai=0。Diebold 等(2012)采用了 Koop 等(1996)[25]、Pesaran等(1998)[26]提出的廣義 VAR分析方法(簡稱KPPS),所得到的方差分解結(jié)果不再依賴于變量的排序。Diebold等(2012)定義自身方差份額(Own Variance Share)為變量的H-步預(yù)測誤差方差中由于自身受到信息沖擊引致的部分;定義截面方差份額(Cross Variance Share)或者波動溢出(Spillovers)為變量Xi的H-步預(yù)測誤差方差中由模型中另外的變量Xj所引致的部分[23]。

其中,∑是誤差向量ε的方差協(xié)方差矩陣,σjj是系統(tǒng)中第j個方程的誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)誤,ei是選擇向量,即除了第i個元素取值為1外,其余元素均為零。為了計(jì)算波動溢出指數(shù),對每一個方差分解矩陣按照列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即:

通過上述構(gòu)造,使得

(一)總溢出效應(yīng)(Total Spillovers)

遵照KPPS方差分解中波動率貢獻(xiàn)的計(jì)算方法,可以構(gòu)建總波動溢出指數(shù):

總波動溢出指數(shù)的計(jì)算方法類似于Diebold等(2009)[27]中的Choleskey因子測度方法。

(二)方向性溢出效應(yīng)(Directional Spillovers)

通過廣義方差分解矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化,可以計(jì)算所有其他變量對變量i的方向性溢出效應(yīng):

也可以計(jì)算變量i對所有其他變量的方向性波動溢出:

(三)凈溢出效應(yīng)(Net Spillovers)

變量i對其他變量的凈波動溢出效應(yīng)為上述兩種方向性溢出效應(yīng)之差:

(四)兩兩變量間凈溢出效應(yīng)(Net Pairwise Spillovers)

兩兩變量間凈溢出效應(yīng)計(jì)算公式如下:

變量i與變量j之間的凈配對波動溢出效應(yīng)為兩者各自總溢出效應(yīng)之差。

四、實(shí)證結(jié)果及其分析

(一)數(shù)據(jù)和變量說明

中國香港是最重要的人民幣離岸金融市場,本文選取香港人民幣外匯市場、銀行間同業(yè)拆借市場、債券市場和股票市場等4個離岸金融市場進(jìn)行研究。股票市場變量采用恒生香港中資企業(yè)指數(shù),外匯市場變量采用香港人民幣兌美元即期匯率CNH,銀行間同業(yè)拆借市場變量采用人民幣香港銀行同業(yè)拆借利率,3個變量數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫。債券市場變量采用富時—中銀香港離岸人民幣債券指數(shù)(FTSE-BOCHK Offshore RMB Bond Index),該綜合指數(shù)追蹤在中國境外發(fā)行及結(jié)算的離岸人民幣計(jì)價債券的總收益表現(xiàn),數(shù)據(jù)來自DataStream。樣本區(qū)間為2012年4月30日至2018年3月16日。對數(shù)據(jù)日期進(jìn)行匹配,4個變量一階(對數(shù))差分后均為平穩(wěn)序列,采用GARCH(1,1)提取每個序列的波動率。

(二)離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞的靜態(tài)分析

首先,根據(jù)(1)式—(10)式,使用全樣本數(shù)據(jù)對不同類型的人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險(xiǎn)傳遞進(jìn)行靜態(tài)分析,考察樣本期內(nèi)的平均水平,其中VAR模型使用的是4個序列的波動率。根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則(AIC),選擇VAR系統(tǒng)的滯后階數(shù)為4階。參考Diebold等(2012)[23],本文使用廣義向量自回歸的第10步預(yù)測來計(jì)算金融沖擊的風(fēng)險(xiǎn)傳遞。

表1報(bào)告了不同類型人民幣離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞的靜態(tài)估計(jì)結(jié)果。其中,某一行中的數(shù)值表示對應(yīng)市場的風(fēng)險(xiǎn)來源,即對應(yīng)市場的預(yù)測誤差方差有多大比例由不同市場信息沖擊所致;某一列中數(shù)值表示對應(yīng)市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出,即能由對應(yīng)市場的信息沖擊所解釋的某一市場預(yù)測誤差方差占比。

由表1可以發(fā)現(xiàn):首先,每個市場的波動主要由自身的波動來解釋,4個市場的波動由自身解釋的比例分別為93.53%、78.90%、96.75%、95.20%。其次,所有市場對其他市場風(fēng)險(xiǎn)溢出之和,即總溢出指數(shù)為8.91%①8.91%=(10.63+7.89+13.36+3.74)÷400。,該指數(shù)刻畫了向量中各變量的波動溢出效應(yīng)對于總預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn),也即所有市場類型風(fēng)險(xiǎn)的總體關(guān)聯(lián)度程度。再次,股票市場的波動中來自其他變量的影響為6.47%,而股票市場對其他市場的影響為10.63%,因此,股票市場是風(fēng)險(xiǎn)的凈輸出者(10.63%-6.47%=4.16%);同理,債券市場是風(fēng)險(xiǎn)凈接受者(7.89%-21.10%=-13.21%),外匯市場是風(fēng)險(xiǎn)凈輸出者(13.36%-3.24%=10.12%),同業(yè)拆借市場是風(fēng)險(xiǎn)凈接受者(3.74%-4.81%=-1.07%)。

由靜態(tài)分析可知:(1)離岸人民幣外匯市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度最高(13.36%),股票市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度次之(10.63%);(2)離岸人民幣外匯市場和股票市場是風(fēng)險(xiǎn)的凈輸出者,凈溢出效應(yīng)分別為10.21%和4.14%。因此,外匯市場和股票市場在人民幣離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著重要地位。

表1 全樣本的計(jì)算結(jié)果(%)

(三)離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)傳遞路徑

為了得到不同類型人民幣離岸金融市場之間風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)傳遞路徑,選取200天作為移動窗口,逐次構(gòu)建VAR模型,根據(jù)(1)式—(10)式來進(jìn)行10步預(yù)測誤差的廣義方差分解。對每個模型計(jì)算總溢出指數(shù)、方向性溢出指數(shù)、凈溢出指數(shù)和兩兩變量間的凈溢出指數(shù),可以得到這些指數(shù)的動態(tài)變化。

圖1 總溢出指數(shù)的變化

圖1為總溢出指數(shù)的動態(tài)變化??梢钥闯觯傄绯鲋笖?shù)整體有上升的態(tài)勢,其中最高值為29.398%,出現(xiàn)在2015年8月12日。2013—2017年的兩個低值分別為3.033%和7.595%,出現(xiàn)在2013年6月17日和2014年5月23日。2017—2018年的最低值為8.344%,出現(xiàn)在2018年1月25日,但也比前期的兩個最低值要高??傄绯鲋笖?shù)呈逐步上升態(tài)勢,表明所有離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)的總體關(guān)聯(lián)度程度正在緩慢上升。

圖2報(bào)告了4個離岸金融市場對其他離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的動態(tài)變化。圖2-1顯示,股票市場對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出在2015年4月14日達(dá)到最高點(diǎn),為57.907%。2018年2月7日以來,風(fēng)險(xiǎn)溢出又快速上升??梢园l(fā)現(xiàn),香港中資企業(yè)股票市場對其他離岸市場風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)烈時期也是境內(nèi)股票市場劇烈波動時期,例如2015年、2016年和2018年年初。

圖2-2顯示,債券市場對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出在2014年9月16日達(dá)到最高點(diǎn),為66.673%。隨后,呈現(xiàn)不斷下降的態(tài)勢,2015年1月12日至2016年6月3日在10%~30%之間反復(fù)震蕩,2017年7月10日開始進(jìn)入下行軌道。值得注意的是,離岸債券市場對其他市場風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的強(qiáng)弱與“點(diǎn)心債”市場的發(fā)行量和交易活躍程度密切相關(guān),最為強(qiáng)烈時期是2014年,也正好是“點(diǎn)心債”發(fā)行量最大的年份。離岸債券市場風(fēng)險(xiǎn)溢出的另一個高峰時期是2016年末至2017年初,正好與2016年第四季度境內(nèi)發(fā)生“債災(zāi)”的時間吻合①2016年底,境內(nèi)債券市場發(fā)生了斷崖式的調(diào)整,債券市場波動幅度和程度不亞于2015年下半年的股災(zāi)。。

圖2 各類離岸金融市場對其他離岸市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

圖2-3顯示,同業(yè)拆借市場對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出在2014年3月13日達(dá)到區(qū)間的高點(diǎn),為35.591%,隨后在10%以下震蕩。進(jìn)入2017年以來,又呈現(xiàn)快速上升的態(tài)勢,2017年6月1日達(dá)到最高值,為42.111%??梢园l(fā)現(xiàn),2013年下半年至2014年初,受到國內(nèi)“錢荒”影響,同業(yè)拆借市場對其他離岸市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出達(dá)到局部極值。2016年下半年后,離岸、在岸人民幣快速貶值,同業(yè)拆借市場也動蕩劇烈,溢出效應(yīng)增加。

圖2-4顯示,外匯市場對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出一直在高位運(yùn)行,其中有幾個峰值,分別出現(xiàn)在2014年2月25日、2015年1月5日、2015年 8月12日(2015年8月11日,中國人民銀行宣布調(diào)整人民幣對美元匯率中間價報(bào)價機(jī)制,即“8·11匯改”)、2016年5月23日、2016年 9月1日和 2017年7月25日,分別為47.806%、46.082%、68.505%、54.233%、56.555%和44.627%??梢园l(fā)現(xiàn),外匯市場對其他離岸市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)在樣本期間內(nèi)長期保持高位,表明離岸人民幣外匯市場在離岸市場的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置。

圖3報(bào)告了各類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出效應(yīng)的動態(tài)變化。圖3-1顯示,股票市場在2013年9月17日之前、2015年年初至2016年6月14日及2017年8月11日之后是風(fēng)險(xiǎn)凈輸出者,其他時間是風(fēng)險(xiǎn)凈接受者,作為凈輸出者的時期基本對應(yīng)境內(nèi)股票市場波動比較劇烈的時期。圖3-2顯示,債券市場只有在2013年11月6日至2015年1月13日及2016年10月28日至2017年5月26日是風(fēng)險(xiǎn)凈輸出者,其他時間是凈接受者,債券市場作為風(fēng)險(xiǎn)凈輸出者主要處于2014年“點(diǎn)心債”爆發(fā)增長時期。圖3-3顯示,同業(yè)拆借市場在2017年之前,絕大部分時間是風(fēng)險(xiǎn)的接受者,現(xiàn)在則是風(fēng)險(xiǎn)輸出者、接受者交替出現(xiàn),表明同業(yè)拆借市場對其他離岸市場的風(fēng)險(xiǎn)輸出正在增強(qiáng)。圖3-4顯示,外匯市場絕大部分時間是風(fēng)險(xiǎn)凈輸出,而且規(guī)模最大。值得一提的是,2015年8月12日,人民幣離岸外匯市場的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出效應(yīng)高達(dá)52.454%,其原因是離岸外匯市場對于“8·11匯改”做出調(diào)整而引致的風(fēng)險(xiǎn)溢出。

圖3 各類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出效應(yīng)

圖4 各類型離岸市場兩兩之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

圖4為各類型離岸市場兩兩之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。如果某兩兩市場之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的數(shù)值為正,表示前一個市場對后一個市場存在風(fēng)險(xiǎn)凈溢出;如果溢出效應(yīng)數(shù)值為負(fù),表示后一個市場對前一個市場存在風(fēng)險(xiǎn)凈溢出。

由圖4可以看出:(1)離岸人民幣外匯市場在離岸金融市場兩兩風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置,向其他市場傳遞了更大規(guī)模的風(fēng)險(xiǎn),相對而言較少地接受來自其他市場的風(fēng)險(xiǎn);(2)“8·11 匯改”之后,即在岸人民幣對美元持續(xù)貶值時期,風(fēng)險(xiǎn)由離岸外匯市場向離岸債券市場、同業(yè)拆借市場和股票市場凈溢出;(3)2013年境內(nèi)“錢荒”之后,也就是2013年年末至2014年年初,風(fēng)險(xiǎn)由離岸同業(yè)拆借市場向離岸債券市場、股票市場凈溢出,由離岸債券市場向外匯市場、股票市場凈溢出;(4)2015年股災(zāi)期間和2018年年初,即境內(nèi)股票市場劇烈波動時期,風(fēng)險(xiǎn)由股票市場向離岸債券市場、同業(yè)拆借市場、外匯市場凈溢出;(5)2016年末債災(zāi)時期,風(fēng)險(xiǎn)由離岸債券市場向股票市場、外匯市場凈溢出,離岸同業(yè)拆借市場也受其影響,但未形成持續(xù)的凈溢出。

綜合以上幾種離岸市場風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)的特征來看,離岸人民幣外匯市場是波動之源,它在離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置;同業(yè)拆借市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)正在逐漸增強(qiáng);在離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,風(fēng)險(xiǎn)傳遞的方向和規(guī)模受到在岸相應(yīng)金融市場穩(wěn)定性的影響,風(fēng)險(xiǎn)溢出異常的時間一半對應(yīng)著在岸相應(yīng)市場的異常。

(四)原因分析

1.離岸人民幣金融市場的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢決定了總溢出及其變化。各個離岸人民幣金融市場的規(guī)模相對于在岸市場來說都不大,流動性深度和廣度都有待提高,這導(dǎo)致各類離岸金融市場時間的總溢出指數(shù)不是太高。另外,雖然離岸市場規(guī)模不大,但是發(fā)展非常迅速,總溢出指數(shù)逐漸上升。

2.利率平價理論、資產(chǎn)組合理論可以解釋各市場風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系。利率平價理論刻畫了外匯市場和貨幣市場之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制,資產(chǎn)組合理論描述了一個金融市場風(fēng)險(xiǎn)和收益發(fā)生變化以后,資產(chǎn)組合調(diào)整會使得其他金融市場的風(fēng)險(xiǎn)和收益產(chǎn)生變化,進(jìn)而產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出和聯(lián)動關(guān)系。離岸匯率被視作離岸人民幣資產(chǎn)吸引力的風(fēng)向標(biāo),離岸匯率的變化會引起離岸人民幣資產(chǎn)配置發(fā)生變化,人民幣離岸外匯市場成為離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞的節(jié)點(diǎn)。貨幣市場的利率可以視為投資其他人民幣資產(chǎn)的成本,成本變化后其他金融資產(chǎn)的投資會發(fā)生變化,因同業(yè)拆借市場的發(fā)展,其溢出效應(yīng)也在增加。股票市場主要受香港整體股票市場的影響,而“點(diǎn)心債”的溢出效應(yīng)受到其發(fā)行量下降的影響,因此,這兩個市場的溢出效應(yīng)相對較小。

3.互聯(lián)互通機(jī)制使離岸市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定程度上受在岸市場的影響。離岸、在岸股票市場互聯(lián)互通機(jī)制包括滬港通、深港通、QFII、RQFII、QDII、《內(nèi)地與香港股票市場交易互聯(lián)互通機(jī)制若干規(guī)定》等。債券市場開放和互聯(lián)互通機(jī)制包括《關(guān)于境外人民幣清算行等三類機(jī)構(gòu)運(yùn)用人民幣投資銀行間債券市場試點(diǎn)有關(guān)事宜的通知》、QFII、RQFII、《內(nèi)地與香港債券市場互聯(lián)互通合作管理暫行辦法》等。另外,一些企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)同時在離岸、在岸市場發(fā)行債券,也加強(qiáng)了波動信息的傳遞。同業(yè)拆借市場開放和互聯(lián)互通機(jī)制包括《關(guān)于境內(nèi)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)境外項(xiàng)目人民幣貸款的指導(dǎo)意見》、離岸賬戶OSA、非居民境內(nèi)賬戶NRA、自由貿(mào)易賬戶FTN等。另外,中國銀行、渣打銀行等7家銀行同時是上海、香港同業(yè)拆借市場的報(bào)價行,這些共同報(bào)價行雖然大多是獨(dú)立法人實(shí)體,但受同一股東控制,存在波動溢出的渠道;外匯市場開放和互聯(lián)互通機(jī)制包括《境外央行類機(jī)構(gòu)進(jìn)入中國銀行間外匯市場有關(guān)事宜的公告》。另外,許多金融機(jī)構(gòu)同時在境內(nèi)和境外的外匯市場充當(dāng)做市商和報(bào)價行,也構(gòu)成波動溢出渠道。這些互聯(lián)互通機(jī)制使離岸市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定程度上受在岸市場的影響。

五、研究結(jié)論及啟示

本文使用Diebold等(2012)[23]提出的溢出指數(shù)(Spillover Index)考察不同類型離岸人民幣金融市場之間波動溢出的方向和規(guī)模,結(jié)論如下:

離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞的靜態(tài)分析結(jié)果顯示:(1)外匯市場和股票市場在人民幣離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著關(guān)鍵位置;(2)離岸人民幣外匯市場和股票市場對其他類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度最高,兩個市場都是風(fēng)險(xiǎn)的凈輸出者。

離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞動態(tài)分析結(jié)果顯示:(1)各類型離岸金融市場的風(fēng)險(xiǎn)總體關(guān)聯(lián)度逐漸加強(qiáng);(2)離岸人民幣外匯市場是波動之源,它在離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵地位;(3)同業(yè)拆借市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)正在逐漸增強(qiáng);(4)各個離岸金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞的方向和規(guī)模受到在岸相應(yīng)金融市場穩(wěn)定性的影響。

本研究的啟示包括:一是要加強(qiáng)對離岸市場風(fēng)險(xiǎn)傳遞路徑的研究,厘清風(fēng)險(xiǎn)傳遞方向和規(guī)模;二是要繼續(xù)發(fā)展和完善在岸金融市場,發(fā)揮在岸市場對離岸市場的引導(dǎo)作用,維護(hù)在岸市場穩(wěn)定以促進(jìn)離岸市場穩(wěn)定;三是境外的中資金融機(jī)構(gòu)要積極發(fā)揮人民幣離岸外匯市場和同業(yè)拆借市場做市商的職能,成為市場流動性的提供者、穩(wěn)定者,維持人民幣離岸外匯市場和同業(yè)拆借市場的穩(wěn)定,減少對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出,保持離岸金融市場穩(wěn)定。

猜你喜歡
外匯市場股票市場金融市場
假如金融市場崩潰,會發(fā)生什么? 精讀
美聯(lián)儲的艱難選擇:穩(wěn)通脹還是穩(wěn)金融市場
2021年金融理論與金融市場專欄征稿
中國股票市場對外開放進(jìn)入下半場
貨幣政策與股票市場流動性的互相關(guān)關(guān)系研究
貨幣政策與股票市場流動性的互相關(guān)關(guān)系研究
我國股票市場的有效性研究
我國股票市場的有效性研究
基于協(xié)整的統(tǒng)計(jì)套利在中國股票市場的實(shí)證研究
基于協(xié)整的統(tǒng)計(jì)套利在中國股票市場的實(shí)證研究
郁南县| 皋兰县| 和硕县| 太仓市| 苏尼特右旗| 会同县| 临安市| 凤冈县| 贵德县| 乳山市| 荥经县| 宣化县| 汤阴县| 恩施市| 年辖:市辖区| 黑龙江省| 辰溪县| 长沙县| 龙泉市| 辽宁省| 海宁市| 保德县| 陕西省| 屯昌县| 寿宁县| 崇礼县| 江陵县| 怀柔区| 东兴市| 阜南县| 墨竹工卡县| 贵溪市| 灵宝市| 咸阳市| 阿拉善盟| 新蔡县| 晋宁县| 金昌市| 封丘县| 佳木斯市| 牙克石市|