匯率與股價關系的行業差異分析

陳曉瑩，李志斌

（1.南京大學商學院，南京210093；2.揚州大學商學院，江蘇揚州225009）

匯率與股價關系的行業差異分析

陳曉瑩1，李志斌2

（1.南京大學商學院，南京210093；2.揚州大學商學院，江蘇揚州225009）

文章基于人民幣國際化背景，對2009—2014年A股上市公司的股價和匯率關系進行分行業分析，考察兩者在貿易和非貿易部門、牛市和熊市下的差異。研究發現，匯率與股價存在長期穩定關系，但在不同行業中存在顯著的單雙向影響的區別；在貿易與非貿易部門之間、在牛市和熊市下均存在顯著差異。因此在匯率政策制定和人民幣國際化推進過程中應充分考慮股市的板塊效應和不同行業所受的不同影響，促進實體經濟均衡發展。

人民幣國際化；匯率；股價；行業差異

0　引言

匯率和股價都是非常重要的經濟變量，各國學者對不同國家或地區在不同的經濟金融環境、相關政策及時間區間內的匯率與股價關系進行了廣泛研究[1，2]，雖然對兩者間相互影響的表現形式和作用機制結論并不統一，但對于匯率與股價之間存在內在聯系和相互影響關系這一基本論點是形成共識的。

我國從2005年開始由固定匯率制度轉變為有管制的浮動匯率，為學術界提供了前所未有的研究機遇，大量文獻在2008年前后涌現，人民幣匯率對股價的長期影響得到了廣泛驗證[3，4]。但對于我國貨幣政策另一重大變革即人民幣國際化以及此背景下的匯率與股價關系，學者們則極少關注。自2009年人民幣國際化正式啟動后至今，跨境貿易人民幣結算、離岸人民幣市場、和多國的人民幣雙邊互換等不斷發展，“一帶一路”及亞投行等舉措更將提高人民國際化程度。在此背景下，我國匯率制度的不斷完善和股票市場的不斷發展面臨全新的國內外環境，受到更為復雜的因素的影響，二者之間的傳導機制必然也將發生變化，因此有必要做進一步的探究和分析。

1　樣本選擇和模型設定

1.1樣本選擇

本文以2009年4月8日（官方提出人民幣國際化）到2014年4月8日為樣本區間。截止取樣窗口末端，按照證監會行業分類（2012修訂版）的一級分類A股共有19個行業2514家上市公司，其中制造業有1502家企業，數量遠多于其他行業。因此，本文選擇制造業之外的所有一級分類行業和制造業的二級分類行業共20個行業作為樣本（這20個行業分別是采礦業（Mining），紡織業，醫學制造業，化學原料及化學制品制造業，橡膠和塑料制品業，非金屬礦物制品業，有色金屬冶煉和壓延加工業，金屬制品業，汽車制造業，通用設備，專用設備，電氣機械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，建筑業，批發和零售業，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，金融業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，交通運輸業，房地產業）。Granger等（2000）認為利用逐日數據評估單位根數和協積模型更為恰當，更適于分析資本流動的效果，近來同類研究也基本采用日數據，本文選取了5年中各上市公司每日收盤價和人民幣兌美元匯率等日數據。剔除空缺數據共24260組日數據。股票交易數據和匯率來自于Wind數據庫，各項利率的日數據來自于CCER數據庫。人民幣國際化對匯率與股價關系的影響本文也通過匯率來體現，有的文獻采用境外人民幣存款規模作為測度人民幣國際化程度[5]，但該指標只有月度數據，不適用于本文的分析。

1.2模型設定

本文參考借鑒國內外學者對匯率和股價研究的已有成果[3，6，7]，并重點在分行業研究上進行擴展，首先根據股價計算CAR衡量各行業股價變動（收益率），然后利用協整檢驗分析各行業匯率與股價的變動是否存在長期均衡，再運用Granger檢驗分析這種變動的因果聯系，最后通過面板數據分析在人民幣國際化背景下，匯率變化沖擊下不同行業的收益率是否存在顯著差異，以及這種差異在是否貿易部門和牛熊市中的不同表現。其中關鍵變量和分析步驟的計算方法包括計算累計收益率（CAR）、單位根檢驗、

其中CARj，t表示第j個行業在第t天的累計超額回報率，n表示的是第j個行業內總共的公司數量，pi表示的是第j個行業內第i個公司的流通股占比，ri，k表示的是股票i在第k個交易日的日收益率，Ri，k表示的是股票i所在的大盤股指在第k個交易日的日回報率。已有的分行業研究匯率與股價關系的文獻采用行業板塊整體指數，并未剔除大盤整體的影響。本文計算CAR既剔除了市場整體的波動對各個行業的影響，又準確地衡量了投資者持有股票的累計回報率。這20個行業分別是采礦業，紡織業，醫學制造業，化學原料及化學制品制造業，橡膠和塑料制品業，非金屬礦物制品業，有色金屬冶煉和壓延加工業，金屬制品業，汽車制造業，通用設備，專用設備，電氣機械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，建筑業，批發和零售業，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，金融業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，交通運輸業，房地產業。

（2）面板數據分析：為了深入考察匯率與股價的行業差異，本文在Grange因果關系檢驗的基礎上進一步采用面板數據將其視為一個整體進行考察：第一，對不同行業的考察。第二，區分是否貿易部門的考察。第三，對不同市場環境的考察。為探究相同市場環境下不同行業在股市上表現的差異以及同一行業在熊市與牛市表現的差異，本文根據普遍采用的±20%閾值來確定市場環境，在回歸中加入“行業類型*牛市環境”以及“行業類型*熊市環境”兩個交叉項。同時加入銀行間隔夜（7天）質押式（買斷）回購利率等日數據反映人民幣國際化背景及匯率變化。

綜上，考察不同行業及其貿易程度的面板數據分析模型為：

CAR=a+b1RATE+b2IND+b3TRADE+b4Captial Pr ice+ε

進一步考察不同行業在不同市場環境下的股價與匯率關系的模型為：

CAR=a+b1RATE+b2IND+b3TRADE+b4MarketEnvir onment+b5IND*MarketEnvironment+b6Captial Pr ice+ε

各個變量的含義如表1所示。協整檢驗、Granger因果檢驗和面板數據分析。與其他同類研究相同的步驟不再詳細介紹，僅對本文兩個創新之處進行說明：

（1）累計收益率（CAR）的計算：行業的累計超額收益率為各個行業內每只股票在形成期內累計超額收益的加權平均。具體計算公式如下。

2　實證檢驗

2.1單位根檢驗

本文對初始樣本中20個行業進行單位根檢驗，只有橡膠與塑料制品業的原序列ADF值為-3.404，在1%的置信水平下顯著平穩。其他行業和匯率的一階差分序列都是平穩的，而原序列不平穩。為進行后續的協整檢驗剔除橡膠與塑料制品業，剩余19個行業的CAR和匯率原序列存在單位根的原假設均未被拒絕。而對它們的一階差分的ADF絕對值都大于1%臨界值的絕對值，拒絕原假設。因此各行業CAR和人民幣匯率的一階差分都是平穩過程，即各行業CAR和人民幣匯率都是一階單整過程。

2.2協整檢驗

對19個一階差分序列平穩的行業的CAR與匯率進行協整檢驗。在5%置信水平下拒絕并不存在協整方程的原假設，接受存在一個協整方程的原假設，說明各行業CAR和匯率存在長期穩定均衡關系，和前人研究成果相一致。除了采礦業和化學原料及化學制品制造業的最佳滯后期分別是3期和4期，其余行業均為兩期。最佳滯后期是根據AIC和SC準則所得，且此處假設序列含有確定性線性趨勢(在這期間序列有明顯的時間趨勢)，協整方程有截距項。

2.3Granger因果檢驗

為驗證人民幣國際化背景下的匯率與股票價格的因果關系進行Granger因果關系檢驗，結果如表2所示（見下頁）。總體來看，較多行業的CAR和人民幣兌美元匯率之間存在較強的雙向Granger影響，且在長期和短期內都有體現。其中：（1）行業CAR和匯率之間僅存在長期雙向Granger而不存在短期相互影響的包括紡織業、醫藥制造業、房地產業和金融4個行業，可能是因為本地化特征明或受到較多管制；（2）僅存在匯率到行業CAR的長期Granger關系的行業是交通運輸業、信息傳輸、軟件和信息技術服務業、采礦業、通用設備、專用設備、汽車制造業、有色金屬冶煉和壓延加工業8個行業，其中大部分為重工業或上游行業，匯率變化后需要通過一定時期才對企業經營績效產生影響；（3）僅存在行業CAR到匯率的長期Granger關系的是金屬制品業以及批發和零售業兩個行業；（4）其余行業CAR與匯率之間都存在短期的Granger因果關系，但方向有所不同。

表1　回歸模型的變量定義

3　面板數據分析

3.1分行業和分市場環境分析

Grange檢驗是針對單個行業，已有關于匯率和股價關系的研究通常以此為主要結論，但對各個行業獨立的Granger分析無法顯示行業之間的差異，因而本文將進一步利用面板數據進行整體分析，平衡面板的檢驗結果參見表3所示（見下頁）。

表3的模型（1）中：匯率與股價波動顯著負相關，說明從總體來看人民幣貶值會對以制造業為主的樣本行業在經營業績層面產生正面影響進而影響股價；虛擬變量非貿易部門和CAR顯著正相關，說明非貿易部門相對貿易部門的股票收益較高，可能因為其受匯率波動尤其是人民幣升值影響較小；行業變量和CAR基本都顯著正相關，除了采礦業、專用設備和交通運輸業為負相關，可能因為這些行業有產品出口和原料（燃料）進口，人民幣貶值會產生其經營業績進而影響股價。

模型（2）和模型（3）考察了不同行業在不同市場環境下的匯率與股價關系。為節約篇幅，各個行業啞變量單獨的結果未列示。匯率和非貿易部門與CAR分別是顯著負相關和正相關，與模型（1）結論相一致。從各個行業的交叉項來看，在模型（1）及牛市環境下交叉項與CAR正相關的，在熊市下可能變成負相關，而在前一種環境下是負相關的行業，在熊市環境下依舊是負相關，這說明不同行業股價在不同市場環境下明顯分化，同跌但不同漲。

表2　基于VEM的各行業CAR和人民幣匯率關系檢驗結果

續表

3.2穩健性檢驗

對面板數據分析結果進行穩健性檢驗：（1）采用人民幣對歐元、日元、港元和英鎊的匯率替代人民幣兌美元匯率。發現不同的模型中歐元、英鎊和港元的匯率與各行業的CAR都是顯著負相關的，但日元匯率不顯著，表明不同行業的股價與匯率之間的關系比較穩定，與采用不同的匯率作為參照關系基本上不大。（2）用隔夜質押回購利率、7天隔夜質押回購利率、隔夜買斷利率代替7天買斷回購利率，發現不同的模型中只有隔夜買斷利率與各行業CAR呈現顯著相關性（正相關），與上文中面板數據分析的結果相同。穩健性檢驗結果表示面板分析結果較為穩定。

表3　多行業面板數據分析

4　結論

本文在前人研究匯率與股價關系的基礎上深化研究行業間差異，并按照不同行業、是否貿易部門、不同市場環境進行了細化分析，發現：（1）整體來看，較多行業的CAR和匯率之間存在雙向的長期相互影響關系，僅部分行業CAR與股市之間則呈現短期的單向影響關系，說明中國的人民幣國際化程度較低，匯率與股價之間有傳導時滯；（2）從具體行業來看，大部分行業的CAR和匯率之間是長期關系，但兩者的作用方向存在顯著差異，受行業本身特征影響明顯；（3）匯率和股價關系在非貿易部門和貿易部門確實存在顯著的差異，與前人研究成果相一致；（4）在不同的市場環境下，各行業的股市表現差異較大。大部分行業在牛市和熊市的表現相反，易受股市整體行情和劇烈波動的影響。

[1]Kollias C,Mylonidis N,Paleologou SM.The Nexus Between Exchange Rates and Stock Markets:Evidence From the Euro-Dollar Rate and Composite European Stock Indices Using Rolling Analysis[J].Journal of Economicsand Finance,2012,36(1).

[2]Ratner M.A Cointegration Test of the Impact of Foreign Exchange Rateson USStock MarketPrices[J].Global Finance Journal,1993,4(2).

[3]張兵,封思賢,李心丹等.匯率與股價變動關系——基于匯改后數據的實證研究[J].經濟研究,2008,(9).

[4]劉林,倪玉娟.人民幣匯率與我國股價的非線性因果關系檢驗[J].山西財經大學學報,2011,(6).

[5]沙文兵,劉紅忠.人民幣國際化、匯率變動與匯率預期[J].國際金融研究,2014,(8).

[6]鄧燊,楊朝軍.匯率制度改革后中國股市與匯市關系實證研究[J].金融研究,2007,(12).

[7]郭彥峰,黃登仕,魏宇.人民幣匯率形成機制改革后的股價和匯率相關性研究[J].管理學報,2008,(1).

（責任編輯/劉柳青）

F832

A

1002-6487（2016）19-0147-04

國家自然科學基金資助項目（71440055）；江蘇省社會科學基金資助項目（14JD003）；江蘇省高校哲學社會科學研究基金項目（2014SJB760）

陳曉瑩（1993—），女，浙江杭州人，碩士研究生，研究方向：金融市場、金融計量。李志斌（1973—），男，江蘇揚州人，博士，教授，研究方向：財務管理、會計控制。