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user: 4. 人民币离岸市场与在岸市场联动关系实证分析 4.1. 离岸与在岸市场利率联动关系分析 如图1，总体来看，离岸市场银行同业隔夜拆借利率的波动性大于在岸市场。“811汇改”的成效显著，在2016年1月后，市场波动增大，离岸市场的利率波动性明显加强。表1数据显示，在格兰杰因果检验中(5%的显著性水平下)，SHIBOR与HIBOR之间不存在格兰杰因果关系，说明两个市场短期利率不存在相互影响关系。 图1. SHIBOR与HIBOR走势图 Table 1 Granger causality test results of SHIBOR and HIBO Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 结论 SHIBOR does not Granger Cause HIBOR 1125 0.02131 0.884 接受 HIBOR does not Granger Cause SHIBOR 0.28444 0.5939 接受 表1. SHIBOR与HIBOR格兰杰因果检验结果 4.2. 离岸与在岸市场即期汇率联动关系分析 4.2.1 . 走势图分析 如图2、图3，在2014年至2018年期间，美元兑人民币经历了多轮贬值。“811汇改”之前，在岸人民币外汇市场的中间价主要由央行管控，控制在2%的波动区间，引导市场预期，波动性较小，稳定性较强。而“811汇改”后，当受到外部事件冲击时，容易触发连续升值或贬值效应。2016年，受到美国退出量化宽松政策，英国脱欧和人民币纳入SDR货币篮子等重大事件的影响，人民币经历了3轮贬值周期。2017年，央行引入逆周期因子，使得不断贬值的人民币短期内企稳。 图2. 在岸(CNY)与香港离岸人民币(CNH)的即期走势图 图3. 在岸人民币(CNY)与香港离岸人民币(CNH)的汇差(CNH-CNY) 4.2.2. 数据描述性统计分析 如表2，从均值来看，离岸市场CNH高于在岸市场CNY，两个值价差较小，贸易和金融渠道会使得离岸与在岸人民币价格趋同。从极差来看，在“811汇改”之后CNY综合参考市场的因素，央行干预减少，波动性增强。从相关系数来看，香港离岸人民币市场与在岸市场存在着较强的相关性。 Table 2 Descriptive statistics analysis results of CNY and CN Variable Obs Mean Median SD Range Correlation coefficients CNY 1304 6.493013 6.48315 0.273901 0.9348 0.996905 CNH 1304 6.497391 6.4965 0.273065 0.9565 表2. CNY与CNH描述性统计分析结果 4.2.3. 平稳性检验与格兰杰因果检验 时间序列平稳检验多采用ADF检验，根据检验结果(表3、表4)，CNY与CNH均是一阶单位根过程。在格兰杰因果检验中(5%的显著性水平下)，只存在CNH到CNY的单向格兰杰因果关系，即离岸市场的汇率变动带动在岸市场汇率的变动，反之不成立。初步说明，人民币在岸市场与香港人民币离岸市场存在双向的均值溢出效应，进一步建立VAR(k)模型实证研究两个市场间的均值溢出效应。 Table 3 Unit root test results of CNY and CN Variable Obs t-Statistic Prob. 结论 CNY 1302 −1.391345 0.8634 不平稳 △CNY −35.32043 0 平稳 CNH −1.736529 0.7346 不平稳 △CNH −35.17248 0 平稳 表3. CNY与CNH平稳性检验结果 Table 4 Granger causality test results of CNY and CN Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 结论 CNH does not Granger Cause CNY 1302 38.5656 5.E−17 拒绝 CNY does not Granger Cause CNH 2.37913 0.0930 接受 表4. CNY与CNH格兰杰因果检验结果 4.2.4. 基本的VAR模型 根据时间序列分析AIC准则对VAR(k)模型进行定阶，如表5、表6，在AIC准则下，确定VAR模型的滞后阶数为6阶最优。确定采用VAR(6)进行实证分析。由图4可知，所有特征值均在单位圆之内，故VAR模型稳定。 Table 5 VAR lag order selection criteri Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 2984.698 NA 3.44e−05 −4.602929 −4.594955 −4.599937 1 7702.329 9413.420 2.38e−08 −11.87705 −11.85313 −11.86807 2 7737.080 69.23357 2.27e−08 −11.92451 −11.88464 * −11.90954 * 3 7742.138 10.06119 2.27e−08 −11.92614 −11.87032 −11.90519 4 7752.647 20.87215 2.25e−08 −11.93618 −11.86442 −11.90925 5 7759.010 12.61924 * 2.24e−08 −11.93983 −11.85212 −11.90692 6 7763.508 8.905955 2.24e−08 * −11.94060 * −11.83694 −11.90170 7 7764.363 1.690059 2.25e−08 −11.93575 −11.81614 −11.89086 8 7767.439 6.071370 2.25e−08 −11.93432 −11.79876 −11.88345 表5. VAR模型滞后阶数的确定 * Indicates lag order selected by the criterion. Table 6 Vector autoregression estimate Variable CNY CNH CNY(−1) 0.717489 0.052284 (0.04334) (0.05616) [16.5550] [0.93104] CNY(−2) 0.095928 −0.055391 (0.05254) (0.06808) [1.82570] [−0.81360] CNY(−3) 0.150733 0.132391 (0.05281) (0.06843) [2.85427] [1.93478] CNY(−4) 0.008464 0.043747 (0.05284) (0.06846) [0.16019] [0.63897] CNY(−5) 0.032160 −0.022961 (0.05234) (0.06782) [0.61444] [−0.33857] CNY(−6) −0.069583 −0.124566 (0.04099) (0.05312) [−1.69742] [−2.34514] CNH(−1) 0.294690 0.984977 (0.03341) (0.04330) [8.81934] [22.7500] CNH(−2) −0.167735 −0.051127 (0.04148) (0.05374) [−4.04403] [−0.95131] CNH(−3) −0.036060 −0.063457 (0.04183) (0.05420) [−0.86205] [−1.17077] CNH(−4) −0.015169 0.005180 (0.04185) (0.05422) [−0.36248] [ 0.09554] CNH(−5) −0.045088 −0.004369 (0.04156) (0.05385) [−1.08490] [−0.08114] CNH(−6) 0.033134 0.100849 (0.03402) (0.04408) [ 0.97404] [ 2.28801] Constant 0.007018 0.016599 (0.00886) (0.01149) [ 0.79173] [ 1.44523] 表6. VAR(6)模型的参数估计 Standard errors in ( ) & t−statistics in [ ]. 图4. VAR(6)模型稳定性检验 4.2.5. 脉冲响应函数 通过VAR(6)模型得到CNY与CNH的交互冲击关系图形，从图5可看出，CNH受到一个正冲击，在1~2期对CNY产生正向冲击，在第2期达到最大值之后，冲击趋于稳定。说明CNH受到外部冲击后，开始对CNY产生同向影响，随着时间的推移至第6期，冲击慢慢趋于平缓且小幅度增长。总体来看，香港离岸人民币市场的冲击对在岸人民币市场的信息传导迅速，冲击影响大，有效性更高。相比较而言，CNY即期市场的冲击对香港离岸人民币外汇市场的影响较小，持续时间长。 图5. CNY与CNH脉冲响应冲击图 4.2.6. 方差分解 从表7看出，在1~10期内，CNY受自身扰动项冲击效应从100%递减至93%，受CNH扰动项的冲击影响到第10期只达到7%，而CNH受到自身扰动项到第10期只递减至99%。说明在样本期限内，CNH对CNY的贡献度较大，香港离岸人民币市场具有价格信息优势，传导效应更加明显。 Table 7 Variance decomposition results of CNY and CN Period Variance Decomposition of CNY: Variance Decomposition of CNH: CNY CNH CNY CNH 1 100 0 100 0 2 97.1008 2.899204 99.96687 0.033133 3 95.51903 4.480967 99.96766 0.032339 4 94.75392 5.246082 99.81554 0.184455 5 94.29819 5.701813 99.40486 0.595136 6 94.25276 5.747236 98.89245 1.107545 7 94.05016 5.949839 98.66614 1.333858 8 93.73569 6.264307 98.54378 1.456223 9 93.38454 6.615456 98.46199 1.538007 10 93.0074 6.992603 98.3909 1.609104 表7. CNY与CNH方差分解结果 4.3. 离岸与在岸市场远期汇率联动关系分析 4.3.1. 研究背景与走势图分析 2018年初，国家外汇管理局对在岸市场的远期结售汇业务放开差额交割，境内NDF市场成型，完全实现市场化，有利于境内外汇套期保值的业务推进。而由于境内存在外汇管制，在岸市场与离岸市场的传导机制尚未被完全打通，远期结售汇业务上产生的差价在一定程度上进入境内受限，而境外NDF能够在一定程度上弥补风险，因此研究境外NDF和在岸远期汇率之间的关系存在意义。 随着人民币汇率中间价形成机制的改革，CNY、CNYDF与NDF的趋同性越来越强。如图6，人民币即期汇率处于最底端，与人民币NDF汇率和人民币远期汇率差距明显。相比较NDF而言，CNYDF和即期汇率间的偏差更小，说明人民币汇率形成的主导权主要在境内，CNYDF对即期汇率的形成有更强的影响力。2018年后，汇率改革机制不断完善，人民币即期汇率的市场化程度不断提高，偏差逐渐收窄。各期限的相关系数均高于0.98，说明两个市场的相关性强，但人民币的远期汇率并不能充分市场化，较NDF有所偏离，不能完全反映市场信息。 图6. 一年期人民币远期、人民币NDF汇率与即期汇率走势图 4.3.2. 数据描述性统计分析与格兰杰因果检验 如表8，从均值来看，除了3个月期的CNYDF高于NDF之外，6个月期与12个月期限的CNYDF均低于NDF。由于NDF市场存在的大量市场参与者与投机者借入资金炒作人民币，间接造成人民币币值被高估，投机性使得人民币远期汇率不能完全反映人民币的升值预期。从极差和标准差来看，各个期限的NDF均高于CNYDF。总体来看，NDF市场波动幅度较大，而CNY市场的远期汇率并不能充分市场化，不能完全反映市场信息，两个市场相关性强。 Table 8 Descriptive statistics analysis results of NDF and CNYD Duration Variable Obs Mean SD Range Correlation coefficient 3M CNYDF3M 1304 6.531 0.263 0.93 0.9832 NDF3M 6.527 0.297 1.04 6M CNYDF6M 6.548 0.265 0.95 0.9844 NDF6M 6.564 0.303 1.1 12M CNYDF12M 6.584 0.258 1.1 0.9816 NDF12M 6.630 0.313 1.23 表8. 各期限NDF与CNYDF描述性统计结果 4.3.3. 格兰杰因果检验 如表9，在格兰杰因果检验中(5%的显著性水平下)，存在各期限的NDF到CNYDF的单向格兰杰因果关系，说明NDF的变化带动CNYDF的变动，反之不成立。 Table 9 Granger causality test results of NDF and CNYD Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 结论 NDF3M does not Granger Cause CNYDF3M 1302 75.8397 7.00E−32 拒绝 CNYDF3M does not Granger Cause NDF3M 0.57844 0.5609 接受 NDF3M does not Granger Cause CNYDF6M 93.554 1.00E−38 拒绝 CNYDF3M does not Granger Cause NDF6M 0.58346 0.5581 接受 NDF3M does not Granger Cause CNYDF12M 103.698 2.00E−42 拒绝 CNYDF3M does not Granger Cause NDF12M 0.54748 0.5785 接受 表9. 各期限的NDF与CNY格兰杰因果检验结果 4.3.4. 脉冲响应分析 采用脉冲相应分析可得各期限的CNYDF与NDF的交互冲击关系图(图7)。从左图冲击效应可以看出，NDF受到一个正冲击，在1~2期对CNYDF产生正向冲击，在第2期达到最大值之后，冲击趋于稳定。说明NDF受到外部冲击后，开始对CNYDF产生同向影响，随着时间的推移，冲击慢慢回落。而CNYDF受到的冲击对NDF的影响较弱，趋于平缓。总体来看，人民币NDF市场的冲击影响力大，信息传导迅速和有效性最高。 图7. 各期限的NDF与CNY的脉冲响应图 4.4. 离岸与在岸市场利差、汇差联动关系分析 4.4.1. 研究原因与变量设定 利率平价理论是研究离岸与在岸市场利差、汇差联动关系的理论基础。根据利率平价理论，两国之间的利率差异影响资金流动，进而影响两国之间的远期差价。由于两个市场间的汇差和利差长期存在，套利空间进一步影响其联动关系和市场参与者的相应决策。从在岸市场的角度来看，离岸NDF利率代表境外市场参与者的汇率预期，相当于远期汇率。综上所述，可以理解为两个市场间的汇率之差受到利差与市场汇率预期的综合影响。因此，选取汇差(HC)、利差(LC)、汇率预期(FW)三个指标研究两个市场间利率和汇率的联动关系，人民币兑美元中间价与境外1年期的NDF与之差为隐含的汇率预期。 汇差(HC) = 在岸市场即期汇率(CNY) − 离岸市场即期汇率(CNH) 利差(LC) = 1月期SHIBOR − 1月期HIBOR 汇率预期(FW) = 美元兑人民币中间价 − 1年期NDF 4.4.2. 格兰杰因果检验 由于CNY、CNH、SHIBOR与HIBOR已通过平稳性检验，汇差(HC)与利差(LC)均通过平稳性检验。经检验，汇率预期(FW)经检验为一阶平稳序列。如表10，根据AIC准则，最佳滞后期为6期。在5%的显著性水平下，除了汇率预期对利差的单向格兰杰因果关系，其他三个变量汇差与利差、汇差与汇率预期则存在双向格兰杰因果关系。 Table 1 0 Granger causality test results of LC， HC and F Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 结论 HC does not Granger Cause FW 1178 3.11661 0.0049 拒绝 FW does not Granger Cause HC 3.00857 0.0064 拒绝 LC does not Granger Cause FW 0.85655 0.5264 接受 FW does not Granger Cause LC 5.46839 0.00001 拒绝 LC does not Granger Cause HC 4.80059 8.00E−05 拒绝 HC does not Granger Cause LC 17.5976 1.00E−19 拒绝 表10. 汇差、利差与汇率预期格兰杰因果检验结果 4.4.3. 脉冲响应函数 建立VAR(6)模型，经检验模型稳定。如图8，从冲击效应图分析得出三个变量间的互相影响都具有一定的滞后性，不在当期产生影响，滞后期为0.5期左右；利差的受到的冲击效应比其他两个变量更明显。 图8. 利差、汇差和汇率预期的交互脉冲响应图