人民幣匯率與股指聯動及貨幣政策關聯性分析

潘海峰，費為銀，沈　瀅

（1.中央財經大學 中國經濟與管理研究院，北京 100081；2.安徽工程大學 金融工程系，安徽蕪湖 241000）

人民幣匯率與股指聯動及貨幣政策關聯性分析

潘海峰1，費為銀2，沈瀅2

（1.中央財經大學 中國經濟與管理研究院，北京 100081；2.安徽工程大學 金融工程系，安徽蕪湖 241000）

文章選取2005—2014年匯改之后人民幣兌美元匯率中間價和上證綜指的周數據作為樣本，以國際金融危機為界，將數據劃分為三個樣本區間，基于描述統計、相關性分析、VAR模型、協整檢驗、VEC模型、Granger因果檢驗及脈沖響應等，研究了人民幣匯率與股指的聯動性及不同階段的差異性。進一步，考慮貨幣政策變量M2，以2005—2014年的上證綜指、人民幣兌美元匯率中間價以及M2的月數據作為樣本，在三個樣本區間，基于不同模型下的Granger因果檢驗和脈沖響應，研究了人民幣匯率、股指與貨幣政策的關聯性。

上證綜合指數；匯率；廣義貨幣供應量；向量自回歸模型；向量誤差修正模型

0　引言

2005年的股權分置改革和人民幣匯率形成機制改革促進了股市和匯市的同時上揚，2007年8月的國際金融危機使股市持續了較長時期的下跌，在政府的宏觀調控下，股市逐漸復蘇，而人民幣則基本處于持續升值狀態。在不同的經濟環境下，明確人民幣匯率與股指之間是否存在聯動關系和差異性特征，明晰貨幣政策因素對聯動性是否存在影響，對于匯市、股市及宏觀貨幣政策的協調發展具有重要意義。

本文以我國匯改之后的數據為樣本，劃分匯改至金融危機爆發初期、金融危機發生及金融危機后三個階段，結合描述統計、相關性分析、VAR模型、協整檢驗、VEC模型、Granger因果檢驗及脈沖響應等，研究人民幣匯率、股指與貨幣政策的關聯性及不同階段的差異性。

1　人民幣匯率股指聯動的模型構建

1.1非限制性向量自回歸模型

人民幣匯率與股指VAR(p)模型如下：

其中，C1和C2是 N維截距向量，α1i，α2i，β1i，β2i為N×N階系數矩陣。LNUSDCNY和LNSHCI分別為人民幣匯率和上證綜指的自然對數。

1.2向量誤差修正模型

人民幣匯率與股指VEC模型如下：

其中ect-1為誤差修正向量，反映變量之間的長期均衡關系，可以通過Johansen檢驗中的協整方程得到。系數矩陣λ1和λ2反映了變量之間偏離長期均衡狀態時，將其調整到均衡狀態的調整速度。

2　人民幣匯率的股指聯動的分析

2.1變量選取和數據處理

為考慮人民幣的股指聯動特征和貨幣政策影響，本文首先選取匯率改革之后即2005年7月22日至2014年5月16日，人民幣兌美元匯率中間價和上證綜指的周數據為樣本，去掉節假日，去掉少數市場的缺省數據，共得到890組樣本數據。其次，進一步考慮貨幣政策變量的影響，結合M2數據的可獲得性，選取2005年8月至2014年4月的上證綜指、人民幣兌美元匯率中間價以及M2的月數據作為樣本，共105組數據。為了避免所選擇的時間序列劇烈波動，降低時序的異方差性，分別對人民幣匯率與上證綜指的周數據和月數據以及M2的月數據取自然對數，記為LNUSDCNY、LNSHCI和LNM2。

由于匯率、股指與貨幣供應量在不同的經濟環境下會呈現出不同的聯動關系，故以國際金融危機為界，將數據劃分為三個樣本區間。在股指聯動分析中，具體劃分為：2005年7月22日到2007年7月27日為國際金融危機爆發前，共100個樣本數據；2007年8月3日到2009年2月27日為國際金融危機爆發期間，共79個樣本數據；2009年3月6日到2014年5月16日為國際金融危機爆發后，共266個樣本數據。在股指聯動及貨幣政策分析中，劃分為：2005年8月到2007年7月為國際金融危機爆發前，共24個樣本數據；2007年8月到2009年2月為國際金融危機爆發期間，共19個樣本數據；2009年3月到2014年4月為國際金融危機爆發后，共62個樣本數據。在兩個部分的樣本數據中分別縱向比較三個樣本區間下人民幣匯率和股票價格指數的聯動關系，以及人民幣匯率股指聯動與貨幣供應量的關系。

2.2樣本數據的描述統計分析

對三個區間進行基本統計分析，結果如表1所示。

表1　匯率與股指基本統計特征表

由表1可以看出，在2005年7月22日至2007年7月27日期間，上證綜指的偏度大于0，為右偏分布；峰度小于3，相對于標準正態分布是平坦的。人民幣兌美元匯率中間價的偏度小于0，為左偏分布；峰度小于3，分布相對于標準正態分布是平坦的。兩個序列的J-B統計量的概率都過小,不能認為樣本序列來自正態分布。在2007年8月3日至2009年2月27日期間，上證綜指表現為左偏且平坦的。人民幣兌美元匯率中間價表現為右偏且平坦的。兩個序列的J-B檢驗均不能認為樣本序列來自正態分布。2009年3月6日至2014年5月16日期間，兩變量均表現為右偏且平坦的統計特征。

2.3相關性分析

由表2可以看出，在樣本區間1，表明匯率與股指的相關系數為-0.973496，呈現出高度負相關關系，但由于我國采用的是直接標價法，人民幣的升值反而表現為標價的減少，因此表明在國際金融危機前，人民幣升值，中國股票價格也在上升；在樣本區間2，相關系數為0.903622，呈現高度正相關關系，表明國際金融危機對二者聯動關系產生重大影響，人民幣繼續升值，而股價反而下跌；在樣本區間3，相關系數為0.822058，仍然呈現出正相關關系，但相對樣本區間2系數有所降低，表明人民幣持續升值中，中國股價下跌趨緩。

表2　匯率與股指的相關系數

2.4單位根檢驗

根據基本統計分析，兩個變量在三個區間均未呈現正態分布，為非平穩序列。結合EViews軟件進行單位根檢驗，三個樣本區間的兩變量P值均大于0.05，即接受原假設，存在單位根，序列是非平穩的。再對其進行一階差分，檢驗結果顯示，一階差分序列的Prob值均小于0.05，即拒絕原假設，接受不存在單位根的結論，是平穩序列。

2.5人民幣匯率與股指的VAR模型及協整檢驗

通過Eviews建立對數序列匯率與股指之間的VAR（2）模型，其結果如下：

（1）2005年7月22日到2007年7月27日：

進一步結合Eviews軟件，進行Johansen協整檢驗，結果表明：在三個樣本區間，人民幣匯率與股價均存在長期均衡關系。

2.6人民幣匯率與股指之間的VEC模型

通過Eviews建立VEC模型如下：

（1）2005年7月22日到2007年7月27日

由檢驗結果可以看出：三個樣本區間的AIC和SC值依次分別為：AIC=-14.46523，SC=-14.09363；AIC=-12.07189，SC=-11.64255；AIC=14.16731，SC=-13.97715，數值均較小，VEC模型的整體效果較好。

2.7Granger因果檢驗

基于VAR模型的Granger因果假設檢驗結果表明：在三個樣本區間內，P值均比較大，即人民幣兌美元匯率與股指之間不存在因果關系。基于VEC模型下的Granger因果假設檢驗結果表明：在樣本區間1內，人民幣匯率不能引起股指的變化（P=0.3173＞0.05)，股指引起了人民幣匯率的變化（P=0.0077＜0.05)，即存在股指對人民幣匯率的單向因果關系。在樣本區間2內，人民幣匯率引起股指的變化（P=0.0011＞0.05)，股指不能引起人民幣匯率的變化（P= 0.2897＞0.05)，即存在人民幣匯率對股指的單向因果關系。在樣本區間3內，P值均大于0.05，即人民幣匯率與股指不存在因果關系。

2.8脈沖響應函數

分別給予三個樣本區間內人民幣兌美元匯率與股指施加一個單位大小的標準差信息的正向沖擊，從而得出各時序變量對其反應的脈沖響應函數圖。結果如圖1至圖3所示：

圖1　 樣本區間1廣義脈沖響應函數圖

由圖1可以看出，當外界給人民幣匯率施加一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個微弱的負向反應，即股價下跌；在第二期股指的響應接近于0，即股價下跌幅度減弱；之后開始逐漸保持穩定趨勢；當外界給股指施加一個標準差信息的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有負向反應，第二期即轉變成正向響應并增強，第三期又開始減弱，第四期之后開始逐漸增強且長期保持穩定增長。

圖2　 樣本區間2廣義脈沖響應函數圖

由圖2可以看出，當外界給人民幣匯率施加一個標準差的正向沖擊，從第二期開始有負向反應，即股價下跌；當外界給股指施加一個標準差信息的正向沖擊，前三期響應趨于0，在第四期人民幣匯率有負向反應，即人民幣升值。

圖3　樣本區間3廣義脈沖響應函數圖

由圖3可以看出，當外界給人民幣匯率施加一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個微弱的負向反應，即股價下跌；當外界給股指施加一個標準差信息的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有負向反應，第二期之后又逐漸減弱，在第三期響應達到最小值，之后保持長期的負向影響趨勢。

3　人民幣匯率、股指與貨幣供應量關聯性的分析

3.1Granger因果分析

為了進一步研究人民幣匯率股指聯動與貨幣供應量的因果關系，從而為貨幣政策的選擇提出建議，本文分別進行基于VEC模型和VAR模型下的Granger因果檢驗，以便相互印證。

經ADF檢驗，可知在三個樣本區間數據均為1階單整，故均使用一階差分數據做基于VAR模型的Granger因果檢驗。結果表明：在樣本區間1內，P值都大于0.05，即貨幣供應量、股指和人民幣匯率之間均不存在因果關系。在樣本區間2內，貨幣供應量和人民幣匯率均不能引起股指的變化；貨幣供應量和股指均不能引起人民幣匯率的變化；而股指可以引起貨幣供應量的變化，雖然人民幣匯率不能引起貨幣供應量的變化，但是在股指和人民幣匯率的綜合作用下可以引起貨幣供應量的變化，即存在股指對貨幣供應量的單向因果關系。在樣本區間3內，P值都大于0.05，即貨幣供應量、股指和人民幣匯率之間均不存在因果關系。綜上所述，在金融危機期間，存在股指對貨幣供應量的單向因果關系。

基于VEC模型下的Granger因果檢驗結果表明：在樣本區間1內，股指和人民幣匯率均不能引起對貨幣供應量的變化；貨幣供應量和股指均不能引起對人民幣匯率的變化；而匯率可以引起股指的變化，雖然貨幣供應量不能引起股指的變化，但是在貨幣供應量和人民幣匯率的綜合作用下可以引起股指的變化，即存在人民幣匯率對股指的單向因果關系。在樣本區間2內，股指和人民幣匯率均能引起對貨幣供應量的變化，即存在股指和人民幣匯率對貨幣供應量的單向因果關系；貨幣供應量和人民幣匯率均不能引起對股指的變化；貨幣供應量可以引起人民幣匯率的變化，雖然股指不能引起人民幣匯率的變化，但是在貨幣供應量和股指的綜合作用下可以引起人民幣匯率的變化，即存在貨幣供應量對人民幣匯率的單向因果關系。在樣本區間3內，人民幣匯率可以引起貨幣供應量的變化，雖然股指不能引起貨幣供應量的變化，但是在股指和人民幣匯率的綜合作用下可以引起貨幣供應量的變化，即存在人民幣匯率對貨幣供應量的單向因果關系；貨幣供應量和人民幣匯率均不能引起股指的變化；貨幣供應量和股指均不能引起人民幣匯率的變化。

綜上所述，在樣本區間1內，存在人民幣匯率對股指的單向因果關系。在樣本區間2內，存在股指對貨幣供應量的單向因果關系，貨幣供應量和人民幣匯率的雙向因果關系。在樣本區間3內，存在人民幣匯率對貨幣供應量的單向因果關系。

3.2脈沖響應函數

結合Eviews軟件，分別在三個樣本區間進行VEC下的廣義脈沖響應函數，樣本區間1的脈沖響應結果如圖4至圖6所示：

圖4　M2對變量一個標準差信息反應強度

圖5　股指對變量一個標準差信息反應強度

圖6匯率對變量一個標準差信息反應強度

圖4中，左圖描述了M2對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給股指施加一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量有一個負向反應，第二期貨幣供應量的響應為最小值，之后響應逐漸減弱，在第五期即轉變成正向響應，之后逐漸增強且長期保持穩定。右圖描述了M2對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給人民幣匯率一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量為正向反應，在第二期貨幣供應量的響應為最大值，之后響應逐漸減弱，在第七期即轉變成負向響應，之后逐漸增強且長期保持穩定。

圖5中，左圖描述了股指對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個負向反應并逐漸減弱，第二期又逐漸增強并在第三期股指的響應達最小值，之后響應逐漸減弱，在第七期即轉變成正向響應，之后逐漸增強且趨于穩定。右圖描述了股指對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給人民幣匯率一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個負向反應，第二期股指的響應為最小值，之后響應逐漸減弱，在第六期即轉變成正向響應，之后逐漸增強且長期保持穩定。

圖6中，左圖描述了人民幣匯率對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有一個正向反應，之后逐漸增強且長期保持穩定。右圖描述了人民幣匯率對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給股指一個標準差的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有一個負向反應，之后逐漸增強且長期保持穩定。

樣本區間2的脈沖響應結果如圖7至圖9所示：

圖7　 M2對變量一個標準差信息反應強度

圖8　股指對變量一個標準差信息反應強度

圖9匯率對變量一個標準差信息反應強度

圖7中，左圖描述了M2對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給股指一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量響應為零，之后逐漸增強轉為負向響應又逐漸減弱，在第五期響應又趨于零，之后響應呈周期性波動并逐漸增強，從第20期開始轉為正向響應并長期保持波動式增長。右圖描述了M2對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給股指施加一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量響應為零，之后響應呈周期性的波動并逐漸增強，第25期開始穩定增長。

圖8中，左圖描述了股指對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，股指的響應由零慢慢轉為負向響應，逐漸增強并長期保持穩定增長。右圖描述了股指對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給人民幣匯率一個標準差的正向沖擊，股指的響應由零慢慢轉為負向響應，逐漸增強并長期保持穩定增長。

圖9中，左圖描述了人民幣匯率對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，人民幣匯率的響應由零慢慢轉為正向響應，逐漸增強并長期保持穩定增長。右圖描述了人民幣匯率對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給股指一個標準差的正向沖擊，人民幣匯率的響應由零慢慢轉為正向響應，逐漸增強并長期保持穩定增長。

樣本區間3的脈沖響應結果如圖10至圖12所示：

圖10　 M2對變量一個標準差信息反應強度

圖11　股指對變量一個標準差信息反應強度

圖12匯率對變量一個標準差信息反應強度

圖10中，左圖描述了M2對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給股指一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量響應為零，在第三期貨幣供應量的響應為最小值，之后響應逐漸減弱且長期保持穩定。右圖描述了M2對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給人民幣匯率一個標準差的正向沖擊，在第一期貨幣供應量有一個微弱的正向反應，在第二期貨幣供應量的響應為最大值，之后響應逐漸減弱，在第三期即轉變成負向響應，之后逐漸增強且長期保持穩定。

圖11中，左圖描述了股指對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個微弱的負向反應并逐漸減弱，之后逐漸增強又逐漸減弱，在第三期響應趨于零，之后響應逐漸增強且趨于穩定。右圖描述了股指對人民幣匯率的一個標準差信息反應強度。可以看出，當外界給人民幣匯率一個標準差的正向沖擊，在第一期股指有一個負向反應，之后響應逐漸增強且長期保持穩定增長。

圖12中，左圖描述了人民幣匯率對M2的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給M2一個標準差的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有一個微弱的正向反應，經過一個波動之后，第四期轉為負向反應并逐漸增強且長期保持穩定。右圖描述了人民幣匯率對股指的一個標準差信息反應強度。可以看出當外界給股指一個標準差的正向沖擊，在第一期人民幣匯率有一個負向反應，之后逐漸增強且長期保持穩定。

4　結論

本文通過ADF單位根檢驗法、Johansen協整、VEC模型、VAR模型、Granger因果檢驗及脈沖響應分析對人民幣匯率的股指聯動進行了實證分析，得出以下結論：

第一，人民幣匯率和股指在金融危機前中后三個時期均存在長期均衡關系。第二，加入廣義貨幣供應量M2這個新變量后發現，人民幣匯率與股指之間在金融危機前，存在人民幣匯率對股指的單向因果關系；在金融危機中，存在股指對人民幣匯率的單向因果關系，股指對貨幣供應量的單向因果關系，貨幣供應量和人民幣匯率的雙向因果關系；在金融危機后，存在人民幣匯率對貨幣供應量的單向因果關系。第三，人民幣匯率與股指之間存在動態的調節機制，且滯后的人民幣匯率對當期的股指影響最大。第四，股指對外部給人民幣匯率的正向沖擊響應強于人民幣匯率對外部給股指的正向沖擊響應。

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（責任編輯/劉柳青）

F820

A

1002-6487（2016）22-0156-5

教育部人文社會科學研究規劃基金項目(12YJA790041)；安徽工程大學金融工程研發中心開放基金項目（JRGCKF201505）

潘海峰（1982—），男，安徽宿州人，博士研究生，研究方向：金融計量。費為銀（1963—），男，安徽蕪湖人，教授，博士生導師，研究方向：金融工程。