陳肯界++文超



[摘要]文章利用GARCH模型度量人民幣匯率與上證指數收益波動率,研究結果顯示,ARCH效應和外部沖擊對波動的影響比較小,而GARCH效應比較大,波動持續性較強。人民幣匯率波動率是影響上證指數波動的一個原因,另外,上證指數波動率也是引起人民幣匯率波動的一個原因。
[關鍵詞]人民幣匯率;上證指數;GARCH模型
[DOI]1013939/jcnkizgsc201614089
1引言
進入2015年8月,美元兌人民幣的匯率(以下簡稱人民幣匯率)呈現單邊上漲的趨勢,特別是2015年8月11日以及2015年8月12日這兩個交易日,人民幣匯率直接跳空高開。時間來到2015年11月,人民幣匯率開始打通上升的通道,漲勢一發不可收拾,尤其是在2016年新年伊始那幾天,人民幣貶值的勢頭愈演愈烈,2016年1月4日,人民幣匯率中間價為65032,跌破65關口,離岸人民幣跌破663,日內一度下跌超600點,創下五年以來最低值,1月5日,人民幣匯率繼續下調137個點至65169,這也是人民幣中間價連續第6個交易日貶值,累計下跌456點,1月6日,央行在外匯市場強力干預,這才使得人民幣貶值的趨勢有所緩解。受到人民幣貶值的影響,中國A股的信心也遭受到了嚴重的打擊,1月4日,上證指數大跌686%,當天滬深300指數兩次觸及熔斷線,誘發上交所和深交所當天提前收盤,1月7日,上證指數又迎來深度大跌,收盤時指數下跌704%,當天的交易時間只有15分鐘,創下了A股有史以來最短的交易時間。種種的情況表明,人民幣匯率對A股的走勢來說是一個越來越重要的因素,為此,文章特研究人民幣匯率對股價的影響。
3實證研究
31數據來源
為了研究人民幣匯率對股票價格指數的影響,文章選取美元兌人民幣的匯率以及上證指數作為指標變量,這兩個指標變量的數據分別來源于中國人民銀行以及同花順交易軟件,研究樣本區間為2015年8月12日至2016年1月20日,除去節假日以及國家規定的統一放假時間,一共獲取了216個數據。為了降低數據的異方差,文章對人民幣匯率和上證指數序列進行了對數化處理,采用對數差分法計算得到兩者的日對數收益率,其中用Rexchang代表人民幣匯率收益率,用Rindex代表上證指數收益率。
32基本統計特性分析
從表1可以看出,兩個收益率序列的峰度都大于3,人民幣匯率收益率在偏度上表現為右拖尾,上證指數收益率表現為左拖尾,JB統計值顯示兩個序列不為正態分布,呈現尖峰厚尾特征,符合建立GARCH模型的初步條件。
33平穩性檢驗
為了滿足GARCH模型的構建,我們對這兩個收益率序列進行平穩性檢驗,檢驗結果如表2所示。
從表2可以看出,這兩個收益率序列在統計上都拒絕原假設,也就是說不存在單位根,都是屬于平穩序列。
34GARCH模型波動度量結果及分析
根據以上的分析結果,采用GARCH(1,1)模型度量人民幣匯率以及上證指數收益率序列的波動率。α代表ARCH項系數,β代表GARCH項系數,根據模型參數結果如表3所示。
從表3的結果來看,這兩個序列α值與β值之和都是小于1,在統計學上是顯著的,其中,兩序列波動率的α值較小,反映ARCH效應和外部沖擊對波動的影響大小,β值較大反映GARCH強烈,條件方差的沖劑較為持久,波動持續性較強。兩收益率序列波動模型參數α和β之和小于并接近于1則反映了外部沖擊對其波動的影響具有持久性。
模型結果顯示AIC和SC值較小,可以認為該模型較好擬合了樣本數據。文章進一步對GARCH模型估計結果進行了ARCH LM檢驗,發現殘差序列已不再存在ARCH效應,有效消除了條件異方差。
35格蘭杰因果檢驗
從表4可以看出,對人民幣匯率以及上證指數收益率之間做了格蘭杰因果關系檢驗,檢驗結果顯示人民幣匯率波動率是影響上證指數波動的一個原因,同時也得出,上證指數波動率也是引起人民幣匯率波動的一個原因。
4結論與政策建議
文章利用GARCH模型度量人民幣匯率與上證指數之間波動率,研究結果顯示,ARCH效應和外部沖擊對波動的影響比較小,而GARCH效應比較大,波動持續性較強。人民幣匯率波動率是影響上證指數波動的一個原因,另外,上證指數波動率也是引起人民幣匯率波動的一個原因。
根據分析出來的結果,做出了如下的政策建議:
(1)我國外匯市場與股票市場之間的聯動性越來越強。監管層在制定外匯政策時,不可忽視人民幣匯率對股票市場的影響,同時,政府在實施資本市場政策的時候,也要將人民幣匯率這一因素考慮進來。
(2)利用外匯政策來促進資本市場的發展。既然人民幣匯率會對資本市場產生影響,這個影響既有反向的,也有正向的,我們應該發揮外匯市場的正向作用,利用它來誘導資本市場的發展。
[作者簡介]陳肯界,廣東潮州人,目前供職于廣東科技學院財經系,講師。研究方向:金融政策與理論;文超,廣東科技學院,講師。