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user: 3. 香港人民币离岸市场与境内在岸市场联动关系的实证分析 3.1. 基于利率的角度 3.1.1. 数据选取及说明 本文选取香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)代表香港离岸市场上的利率，并选取同期的上海银行间同业拆借利率(Shibor)代表境内在岸市场的利率。时间跨度：2013年7月1日~2015年8月31日，采用日度数据，样本容量为529。香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)来源于香港财资市场公会，上海银行间同业拆借利率(Shibor)来源于上海同业拆放利率官网。 3.1.2. 单位根检验 由于本文所采用的数据是时间序列数据，为避免伪回归的出现应先对香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)与上海银行间同业拆借利率(Shibor)进行单位根检验以判断变量序列是否平稳。本节采取ADF检验，检验结果见表1。 由表1可以看出，香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)与上海银行间同业拆借利率(Shibor)的原时间序列变量ADF检验的t统计量均显著大于10%临界值，故CNY Hibor与Shibor的零阶时间序列均属于不平稳时间序列。对其原序列进行一阶差分后再进行ADF检验，一阶差分后，ADF检验中CNY Hibor与Shibor的序列的t统计量显著小于1%的临界值，这说明CNY Hibor与Shibor的一阶差分序列均平稳，CNY Hibor与Shibor序列为一阶单整过程，即CNY Hibor~I (1)，Shibor~I (1)。 3.1.3. Granger因果检验 通过以上分析可知，香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)与上海银行间同业拆借利率(Shibor)满足同阶单整条件，因此可以进一步对其进行Granger因果检验以确定变量之间的先后影响关系。本文先建立无约束VAR，根据各种最小信息准则判断VAR的最优滞后期5，因此选定格兰杰检验的滞后期为4。检验结果如表2。 由表2可知，对于第一个原假设，其F统计值为0.53011，相应的概率值P = 0.7137，大于10%的检验水平，因此我们没有理由拒绝该原假设，即认为CNY Hibor是不是引起Shibor变化的Granger原因。 Table 1 CNY Hibor Shibor series results of the unit root tes 变量 T值 P值 临界值(1%) 临界值(5%) 临界值(10%) 结论 CNY Hibor −0.845322 0.8048 −3.442578 −2.866826 −2.569646 不平稳 Shibor −0.777677 0.8241 −3.442530 −2.866805 2.569635 不平稳 D(CNY Hibor) −13.55243 0.0000 −3.442578 −2.866826 −2.569646 平稳 *** D(Shibor) −15.23943 0.0000 −3.442530 −2.866805 2.569635 平稳 *** 表1. CNY Hibor与Shibor序列的单位根检验结果 注： * 表示显著性水平为10%， ** 表示显著性水平为5%， *** 表示显著性水平为1%。 Table 2 CNY Hibor Shibor Granger causality test result 原假设 F值 P值 结论 CNY Hibor不是Shibor的Granger原因 0.53011 0.7137 接受原假设 Shibor不是CNY Hibor的Granger原因 5.46347 0.0003 拒绝原假设 表2. CNY Hibor与Shibor的Granger因果检验结果 对于第二个原假设，其F统计值为5.46347，相应的概率值P = 0.0003 < 1%，因此我们拒绝该原假设，即认为Shibor是引起CNY Hibor变化的Granger原因。这表明香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)与上海银行间同业拆借利率(Shibor)之间存在单向的联动关系，即香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)不会影响上海银行间同业拆借利率(Shibor)，而上海银行间同业拆借利率(Shibor)会影响香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)，内地在岸市场的利率水平对香港离岸市场的利率水平具有引导作用。 3.1.4. VAR脉冲响应分析 向量自回归模型(VAR)把该系统中的每一个内生变量作为系统中的所有内生变量的滞后项的函数来构造，其一般形式为： (1) VAR模型估计结果 VAR模型阶数的估计结果见表3。根据FPE、AIC这2个指标，可以确定该模型最佳滞后期为5，因此建立VAR (5)模型。 (2) 模型平稳性检验 平衡性检验的结果见表4。由表4可知，VAR (5)模型中的根小于1，所以该模型是平稳系统。 (3) 脉冲响应分析 在上述VAR (5)模型平稳的前提下做香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)对上海银行间同业拆借利率(Shibor)的脉冲响应，结果如图2。 图2表明，香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)对上海银行间同业拆借利率(Shibor)的扰动立即做出了响应，在2013年7月到2015年8月期间，上海银行间同业拆借利率(Shibor)对香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)有正向冲击影响，冲击程度在4%左右。说明上海银行间同业拆借利率(Shibor)的波动会传导至离岸市场引起香港人民币同业拆借利率(CNY Hibor)的相应变动，在第10期时达到最大。 3.2. 基于汇率的角度 3.2.1. 数据选取及说明 选取香港市场上人民币兑美元的即期汇率(CNH)代表香港离岸市场上人民币的汇率，并选取同期的 Table 3 CNY Hibor Shibor VAR model order estimatio Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 −1086.652 NA 0.348879 4.622724 4.640367 4.629665 1 1274.617 4692.458 1.57e−05 −5.386910 −5.333982 −5.366089 2 1524.365 494.1919 5.53e−06 −6.430423 −6.342209 * −6.395720 3 1532.431 15.89352 5.43e−06 −6.447691 −6.324192 −6.399107 * 4 1539.168 13.21698 5.37e−06 −6.459314 −6.300529 −6.396849 5 1543.342 8.151589 5.36e−06 * −6.460050 * −6.265980 −6.383704 6 1545.447 4.094081 5.41e−06 −6.452003 −6.222648 −6.361777 7 1547.193 3.380472 5.46e−06 −6.442432 −6.177791 −6.338324 8 1552.696 10.60956 * 5.42e−06 −6.448816 −6.148889 −6.330827 表3. CNY Hibor与Shibor的VAR模型阶数估计 Table 4 VAR (5) model stability test resul Root Modulus 0.999834 0.999834 0.973233 0.973233 0.818958 0.818958 0.105855 0.105855 表4. VAR (5)模型平稳性检验结果 图2. CNY Hibor对Shibor的脉冲响应 境内人民币兑美元即期汇率(CNY)代表境内在岸市场的汇率。时间跨度：2013年7月1日~2015年8月31日，采用日度数据，样本容量为533。香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)来源于香港财资市场公会，人民币兑美元即期汇率(CNY)来源于中国外汇管理局。 3.2.2. 单位根检验 由于本文所采用的数据是时间序列数据，为避免伪回归的出现应先对香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)与境内人民币兑美元即期汇率(CNY)进行单位根检验以判断变量序列是否平稳。本节采取ADF检验，检验结果见表5。 由上表5可以看出，香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)与境内人民币兑美元即期汇率(CNY)的原时间序列变量ADF检验的t统计量均显著大于5%临界值，故CNH 与CNY的零阶时间序列均属于不平稳时间序列。对其原序列进行一阶差分后再进行ADF检验，一阶差分后，ADF检验中CNH与CNY的序列的t统计量显著小于1%的临界值，这说明CNH与CNY的一阶差分序列均平稳，CNH与CNY序列为一阶单整过程，即CNH~I(1)，CNY~I(1)。 3.2.3. Granger因果检验 通过以上分析可知，香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)与境内人民币兑美元即期汇率(CNY)满足同阶单整条件，因此我们可以进一步对其进行Granger因果检验以确定变量之间的先后影响关系。我们先建立无约束VAR，根据各种最小信息准则判断VAR的最优滞后期5，因此选定格兰杰检验的滞后期为4。检验结果如表6所示。 由表6可以可知，对于第一个原假设，其F统计值为33.8910，相应的概率值P = 0.00，小于1%的检验水平，因此我们有理由拒绝该原假设，即认为CNY是引起CNH变化的Granger原因。对于第二个原假设，其F统计值为 6.81544，相应的概率值P = 0.00 < 1%，因此我们有理由拒绝该原假设，即可以认为CNH是引起CNY变化的Granger原因。这表明香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)与境内人民币兑美元即期汇率(CNY)之间存在双向的联动关系，即香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)会影响境内人民币兑美元即期汇率(CNY)，而境内人民币兑美元即期汇率(CNY)也会影响香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)。 3.2.4. VAR脉冲响应分析 (1) VAR模型估计结果 VAR模型阶数的估计结果见表7。根据FPE、AIC这2个指标，可以确定该模型最佳滞后期为5，因此建立VAR (5)模型。 (2) 模型平稳性检验 平衡性检验的结果见表8。由表8可知，VAR (5)模型中的根小于1，所以该模型是平稳系统。 (3) 脉冲响应分析 在上述VAR (5)模型平稳的前提下做香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)与境内人民币兑美元即期 Table 5 CNH and CNY series results of the unit root tes 变量 T值 P值 临界值(1%) 临界值(5%) 临界值(10%) 结论 CNH −0.068392 0.9507 −3.442460 −2.866774 −2.569618 不平稳 CNY −1.490859 0.5377 −3.442507 −2.866795 −2.569629 不平稳 D(CNH) −17.37297 0.0000 −3.442460 −2.866774 −2.569618 平稳 *** D(CNY) −9.688934 0.0000 −3.442507 −2.866795 −2.569629 平稳 *** 表5. CNH与CNY序列的单位根检验结果 注： * 表示显著性水平为10%， ** 表示显著性水平为5%， *** 表示显著性水平为1%。 Table 6 Granger causality test results of CNY and CN 原假设 F值 P值 结论 CNY不是CNH的Granger原因 33.8910 0.00 拒绝原假设 *** CNH不是CNY的Granger原因 6.81544 0.00 拒绝原假设 *** 表6. CNH与CNY的Granger因果检验结果 注： * 表示显著性水平为10%， ** 表示显著性水平为5%， *** 表示显著性水平为1%。 Table 7 CNH and CNY VAR model order estimatio Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1581.248 NA 8.36e−06 −6.016183 −5.999942 −6.009824 1 3494.174 3803.989 5.81e−09 −13.28828 −13.23956 −13.26920 2 3593.979 197.7104 4.03e−09 −13.65325 −13.57205 −13.62146 3 3652.298 115.0830 3.28e−09 −13.86018 −13.74649 * −13.81567 4 3660.509 16.14016 3.23e−09 −13.87623 −13.73005 −13.81899 * 5 3667.122 12.94947 3.19e−09 * −13.88618 * −13.70752 −13.81622 6 3667.990 1.692236 3.23e−09 −13.87425 −13.66311 −13.79157 7 3669.448 2.832801 3.26e−09 −13.86456 −13.62094 −13.76917 8 3674.810 10.37622 * 3.25e−09 −13.86975 −13.59365 −13.76164 表7. CNH与CNY的VAR模型阶数估计 Table 8 VAR (5) model stability test resul Root Modulus 0.979795 − 0.004138i 0.979803 0.979795 + 0.004138i 0.979803 0.550275 0.550275 −0.134410 0.134410 表8. VAR (5)模型平稳性检验结果 汇率(CNY)的脉冲响应，结果如图3。 由图3可知，境内人民币兑美元即期汇率(CNY)会对香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)产生正向冲击，并在第4期达到最大，冲击程度最大为0.35%。香港人民币兑美元的即期汇率(CNH)也会对境内人民币兑美元即期汇率(CNY)产生正向冲击，并在第5期达到最大，冲击程度最大为0.95%。因此，可以得出，香港离岸人民币即期汇率(CNH)的波动会传导至在岸市场，并引起在岸市场人民币即期汇率的相应变动。这说明在岸市场人民币汇率不可避免地受到香港离岸市场人民币汇率的影响，就目前而言这种影响虽然并不大，但是中央银行货币政策效果难免会被削弱。