人民幣匯率與股票市場間波動溢出效應的行業異質性

周佰成，張 賀，曹 啟

(吉林大學 經濟學院，吉林 長春 130012)

一、引 言

隨著我國資本市場逐步對外開放，外匯市場和股票市場之間的關聯也越來越強。匯率影響股票市場收益率的途徑主要有兩條：一是通過上市公司進出口原材料以及成品價格影響上市公司運營情況，進而反映在股票市場中，造成收益率的改變；二是匯率的變動能夠影響投資者的財富預期以及對上市公司經營情況的預期，通過在二級市場的買賣影響股價，進而影響股票收益率。而上市公司的股票收益率理論上也會影響該國匯率：其一，當一國股市總體上行時，可能引發國際游資因預期因素進入或退出該國市場，進而影響匯率；其二，上市公司經營狀況可能直接影響其對外幣的持有數量，進而影響該國匯率；其三，一國股票市場的收益率會成為該國貨幣政策的參考指標，當貨幣政策進行調整時，會影響其外匯市場上貨幣的供給量，進而對匯率產生影響。

2015年“811匯改”完善了人民幣兌美元匯率中間價報價機制，使之更加市場化，隨后陸續加入的“一籃子貨幣匯率變化”以及“逆周期因子”更完善了報價機制。這種以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度從理論上使我國人民幣匯率波動更加符合市場預期。對匯改前后的人民幣匯率與股票指數收益率之間的波動溢出效應進行研究，能夠反映現行制度下外匯市場和股票市場之間的信息傳遞能力以及資本市場的總體有效性，從制度建設方面為我國資本市場改革提供建議。由于不同行業之間存在差異性，其股票收益率與匯率之間的波動溢出效應也會有所不同。分行業研究匯率與股票收益率之間的波動溢出效應異質性特征，將有助于投資者及各行業上市公司在預期匯率出現較大變動時，及時做出投資或經營策略，也有利于推進我國開放競爭環境下資本市場的穩定健康發展。

目前，匯率和股票收益率之間的波動溢出效應研究成果豐富，研究結論也存在一定分歧。陳云等(2009)認為在2005年“匯改”前從匯率到股市收益率的單向波動溢出效應顯著，“匯改”后從股市收益率到匯率的單向波動溢出效應顯著，在股價快速上漲階段才存在從匯率到股市收益率的顯著波動溢出效應。[1]陳國進等(2009)通過BEKK-MGARCH模型檢驗得出我國短期內股票市場波動和外匯市場波動存在雙向溢出效應，長期內卻只存在匯率向股市的溢出效應。[2]朱新玲、黎鵬(2011)通過BEKK模型證明我國在2005年7月到2009年6月，匯市和上證指數收益率間存在雙向的波動溢出效應。[3]熊正德等(2015)通過小波多分辨的BEKK-GARCH模型對不同周期下匯市和股市收益率之間的波動溢出關系進行研究，認為匯市和股市之間的短期波動溢出效應比長期更明顯，兩日內股市向匯市有強烈的波動溢出效應，周到月的周期內匯市向股市的波動溢出效應顯著，而長期內股市向匯市有微弱的波動溢出效應，不同周期上的研究部分解釋了為何諸多學者在這個問題上研究結論不同的情況。[4]史芳芳、任小勛(2016)通過VAR-GARCH-BEKK模型驗證了在2014年3月到2016年1月間，我國存在匯率向股市傳導的單向波動溢出效應。[5]劉用明、甘永春(2017)通過BEKK-MVGARCH模型，分析了2010年6月到2016年1月的數據，得出了在此時段僅存在股價向匯率的單向波動溢出效應的結論。[6]肖芝露、尹玉良(2018)建立了股市、債市、和匯市的三元VAR-BEKK-GARCH模型，運用“811匯改”后的數據證明了匯市收益率對股市收益率有明顯的波動溢出效應，而股市收益率對匯市收益率沒有明顯的波動溢出效應。[7]

HuaZhao(2010)運用VAR-MGARCH模型證明了在中國外匯市場和股票市場不存在顯著的均值溢出效應，但存在顯著的雙向波動溢出效應。[8]WalidChkili、ChakerAloui和DucKhuongNguyen(2012)利用CCC-FIGARCH以及CCC-FIAPGARCH模型證明了在英、法、德三國外匯市場和股票市場間均具有雙向溢出效應，其中應用FIAPGARCH模型所得到的結果表明這種溢出效應具有更強烈的非對稱性。[9]Liang-ChunHo、Chia-HsingHuang(2015)利用巴西、俄羅斯、印度、中國市場證明了即使外匯市場和股票市場的均值溢出效應不明顯，也可以存在顯著的波動溢出效應。[10]KhalilJebran、AmjadIqbal(2016)利用EGARCH模型分析了亞洲多國市場，得出在巴基斯坦、中國、斯里蘭卡的外匯和股票市場上存在雙向波動溢出效應、印度只存在股票市場到外匯市場的單向波動溢出效應、日本兩市場波動溢出效應不明顯的結論。[11]AyandaSikhosana、GoodnessC.Aye(2018)通過EGARCH、APARCH等模型證明了南非的匯率和股票市場上存在短期的雙向非對稱波動溢出效應。[12]HockTsenWong(2019)運用非對稱CGARCH模型研究了馬來西亞真實匯率與真實股價之間的波動溢出效應，其將波動分成永久性波動和臨時性波動，證明了永久性和臨時性波動溢出效應均存在，且永久性波動溢出效應要比臨時性波動溢出效應更為顯著。[13]

目前針對匯率和分行業股票收益率之間的波動溢出研究較少，Vincent Bodart、Paul Reding(2001)用比利時、法國、德國、英國、意大利五個國家的銀行業、保險業、零售食品業、后勤服務業、化工行業、電子行業和工程行業的超額收益率和匯率進行GARCH模型建模，最終得出匯率收益率對行業收益率的波動溢出效應顯著的結論。[14]陳虹、劉璐(2019)運用AR-EGARCH-M模型對中國市場上的利率、匯率和分行業股票收益率之間的關系進行研究，得出如下結論：在中國市場上，人民幣兌美元和人民幣兌歐元的匯率變化和行業收益率之間大多不存在顯著的均值溢出效應，但對大多數行業來說，匯率、利率變化和行業收益率之間存在負向的非對稱波動溢出效應，而對交通運輸業、倉儲和郵政業、住宿和餐飲業以及教育業則存在正向的波動溢出效應。[15]

從以上文獻的研究結果中可以看出，關于我國的匯率和股票市場之間的波動溢出效應的研究結果分歧較多，而其他國家的波動溢出效應表現得更為明顯。一方面可能是因為我國資本市場管制更嚴，所以波動溢出效應不明顯；另一方面，可能是針對我國的波動溢出效應研究時段和方法不同的原因導致對我國波動溢出效應的研究結果不一致。本文通過行業視角對我國匯率與股市的波動溢出效應進行更加細化的研究，以期能夠對以往的研究成果進行有益的補充。

二、理論分析

在宏觀經濟學范疇內，匯率的改變會直接影響進出口，通過公式：Y=C+I+G+(X-M)，引起進出口額差值的變化。其中，Y為GDP，C為私人消費，I為投資，G為政府支出，X為出口額，M為進口額。假設充分就業，曲線因為匯率變動導致的凈出口額變動而移動，充分就業的情況下短期內Y不發生變動，物價水平的變化導致私人財富水平變化，私人財富包括投資性證券，使得股票市場受到匯率的影響，進而造成股票市場收益率的改變。而這個影響傳遞過程是可逆的，股票市場收益率的變化將影響私人財富水平，短期內使得物價水平和真實產出達成新的均衡，最終也會造成匯率的變動。

關于匯率市場對股票市場的影響，Rudiger Dornbusch、Stanley Fischer(1980)提出的流量導向模型表明，當匯率發生改變時會影響本國的進出口貿易，進而對企業產出等因素造成影響。這會引起企業利潤、現金流等因素的變化，進而影響股價。[16]William H. Branson(1981) 將貨幣政策、經常賬戶、價格水平等因素納入考量因素，提出的存量導向模型認為股價的變化可以決定匯率的變動。[17]除此之外，一些學者還從行為金融學等角度對外匯市場和股票市場之間的關系做出了解釋，如Roberto Dieci、Frank Westerhoff(2010)從投資者異質性的角度對外匯市場和股票市場之間的關系進行了驗證。[18]

由于我國匯率決定機制是有管理的浮動匯率制度，因此股票市場的溢出效應將會不完全反映到匯率上，而匯率變動帶來的企業進出口原材料及產品的現金流變動將會完全反映在股價的變化上，因此從我國具體情況分析，我國的匯率向股票市場的單向波動溢出效應應強于股票市場向匯率的單向波動溢出效應。由于我國采用直接標價法，匯率上升時，人民幣貶值，利于出口而不利于進口；匯率下降時，人民幣升值，利于進口而不利于出口。因此，行業的進出口特征將會對匯率和股票的溢出效應產生影響。本文基于行業視角，實證中將使用申萬一級行業指數，分為采掘、化工、鋼鐵、有色金屬、建筑材料、建筑裝飾、電氣設備、機械設備、國防軍工、汽車、家用電器、紡織服裝、輕工制造、商業貿易、農林牧漁、食品飲料、休閑服務、醫藥生物、公用事業、交通運輸、房地產、電子、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、綜合等28個行業。除去綜合外，根據行業是否需要原材料、產出產成品，可分為生產型行業和服務型行業，其中服務型行業包括商業貿易、休閑服務、交通運輸、房地產、傳媒、銀行、非銀金融，其余為生產型行業。服務型行業中，由于商業貿易、房地產、銀行、非銀金融帶有金融業屬性，天然會受匯率波動影響，因此當匯率出現波動時，理論上會對以上行業收益率產生波動溢出效應。而休閑服務、交通運輸、傳媒對匯率不敏感，匯率可能對這幾個行業收益率的波動溢出效應較不顯著。而在生產型行業中，國防軍工、農林牧漁、食品飲料、醫藥生物、公用事業這五個行業為必需品行業，由于需求穩定，匯率可能對以上行業收益率的波動溢出效應不顯著。剩余的生產型非必需品行業中，由于匯率出現波動，進出口原材料價格、產成品出售價格、企業現金流、股票市場投資者預期皆會顯著影響行業收益率。因此，理論上匯率會對生產型非必需品行業有顯著的波動溢出效應。通過以上分析，股票市場中多數行業會存在匯率向行業收益率的顯著波動溢出效應。因此，申萬一級行業指數中的綜合收益率也應受到顯著的匯率波動溢出效應影響。另外，基于損失厭惡等行為金融學假設，本文提出人民幣匯率對股票市場收益率的波動溢出可能存在非對稱性特征的假設，該假設須在實證檢驗中予以進一步驗證。為計算簡便，對行業指數收益率每一組時間序列數據求其對數收益率。同時，由于匯率本身不影響投資者對企業運營的預期，影響預期的是匯率的變化值，因此匯率的時間序列取一階差分形成新的匯率逐日變動時間序列。為研究匯率和股票市場之間的波動溢出方向，本文參照Robert F. Engle和Kenneth F. Kroner(1995)的BEKK模型[19]構建GARCH(1,1)-BEKK模型對匯率與行業股指收益率之間的波動溢出效應進行擬合。而為了使模型更加合理，兼顧匯率與行業股指收益率之間的一階矩(即均值)溢出效應，本文加入VAR模型，構成二元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型。且由于本文意圖研究匯率和行業指數收益率之間的非對稱波動溢出效應是否存在，在BEKK模型中需要加入非對稱部分，如式(1)所示：

(1)

(2)

(3)

三、實證檢驗

本文試圖通過實證檢驗研究以下問題：第一，我國匯率日變動值和分行業股票市場收益率之間是否存在波動溢出效應，該效應是否具有行業特征；第二，我國匯率日變動值和分行業股票市場收益率之間如存在波動溢出效應，該效應是否具有非對稱性；第三，我國匯率日變動值和分行業股票市場收益率之間的波動溢出效應是否隨時間變化而變化。為檢驗我國匯率日變動值和分行業股票市場收益率之間波動溢出效應的關系，匯率方面選用人民幣兌美元的日度即期匯率作為樣本，行業股票市場方面選用申萬行業指數(一級)中28個行業指數的日度數據作為樣本。樣本期選用2015年9月1日至2019年8月1日，共954組樣本。數據來源于wind數據庫。

利用winrats10.0軟件建立VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型，其中，匯率變動值設定為序列1，行業收益率設定為序列2。(1)限于篇幅，模型擬合結果無法在此列出，如有需要，可聯系作者索取。BEKK模型擬合完畢后，為檢驗匯率變動和行業收益率之間的波動溢出效應是否存在及是否具有非對稱特征，需要對BEKK參數進行Wald系數聯合檢驗。檢驗結果如表1所示。其中，若Wald聯合檢驗顯著拒絕原假設a12=b12=d12=0，則說明匯率變動對行業收益率有顯著的波動溢出效應；若顯著拒絕原假設a21=b21=d21=0，則說明行業收益率對匯率變動有顯著的波動溢出效應；若顯著拒絕原假設a12=b12=d12=a21=b21=d21=0，則說明匯率變動和行業收益率之間存在波動溢出效應；若顯著拒絕原假設d12=d21=0，則說明匯率變動與行業收益率之間的波動溢出效應有非對稱性特征。表1中數據均為Wald檢驗所得卡方統計量。

從表1中可知，在28個行業中，只有鋼鐵、家電、農林牧漁、食品飲料、醫藥生物、公用事業、房地產、非銀金融8個行業不能顯著拒絕“匯率變動不存在向行業收益率波動溢出”的原假設，其中鋼鐵行業顯著拒絕匯率變動和行業收益率之間不存在波動溢出的原假設。故大多數行業存在匯率變動向行業收益率的波動溢出效應。在這8個行業中，農林牧漁、食品飲料、醫藥生物、公用事業均屬于理論分析中歸類為生產型必需品的行業，其收益率不顯著受匯率變動的波動溢出效應影響存在理論依據。房地產和非銀金融行業屬于服務型金融屬性行業，理論上應受匯率變動的波動溢出效應影響，但就我國實際而言，我國投資渠道較少，無論匯率如何變動，以券商公司為首的非銀金融行業都將吸納我國個人和機構的很大一部分投資，是投資活動中不可或缺的部分；而房地產雖然具有金融屬性，但在中國文化中同時對個人具有必需品特征，因此從必需品行業這個角度來看，非銀金融行業和房地產行業收益率不顯著受匯率變動的波動溢出效應影響也可理解。我國是鋼鐵行業和家電行業的生產大國，以成品鋼材為例，據Wind數據庫顯示，我國2015～2018年度鋼材生產量分別為103 468.41萬噸、104 813.45萬噸、104 642.05萬噸、110 551.65萬噸，總體保持穩定。可推測鋼鐵和家電行業收益率不受匯率變動波動溢出效應顯著影響的原因可能是由于目前國內外需求到達穩定期。在預期匯率出現較大波動時，以上幾個行業股票可作為投資者選擇的避險資產。

表1 Wald聯合檢驗結果

而28個行業全都無法顯著拒絕“行業收益率不存在向匯率的波動溢出效應”，說明各行業收益率不存在向匯率變動的波動溢出，該結論符合理論和實際。一方面，行業不等同于股市，單個行業難以對匯率變動產生影響。另一方面，如前文分析，我國實行有管理的浮動匯率制度，股票市場向匯率的波動溢出的現實基礎薄弱。

最后，從非對稱的角度來看，表1中所有行業均無法顯著拒絕“匯率和行業收益率之間不存在非對稱影響”。說明匯率變動和各行業收益率之間的波動溢出不存在非對稱效應。

此外，為對比不同時段中匯率變動和行業收益率之間的波動溢出效應是否存在差異，又考慮到2015年“811匯改”的因素，本文選擇2013年8月2日至2015年7月31日作為對照時間段，對該時段內匯率變動和28個行業收益率之間的波動溢出效應進行分析。 分析結果表明2013年8月2日至2015年7月31日內，匯率變動和行業收益率之間的波動溢出效應與2015年9月1日至2019年8月1日兩者間的波動溢出效應存在一定差異。第一，在此時間段內匯率變動僅對化工、建筑裝飾、電氣設備、機械設備、休閑服務、電子、計算機、通信8個行業收益率有波動溢出效應。第二，機械設備、輕工制造、商業貿易、電子、計算機、傳媒這6個行業收益率存在向匯率變動的波動溢出效應。造成這兩點差異的原因可能是匯率決定機制、行業發展情況、進出口結構等因素。一方面，2015年“811匯改”使得我國匯率決定機制更加市場化，使得外匯市場和股票市場間的信息傳遞效應可能更加明顯。另一方面，隨著時間推移，我國各企業逐漸做大做強，進出口結構也有顯著變化，匯率的變動對行業及公司、尤其是對跨國經營或更多涉及進出口渠道的行業及公司影響越來越大；而單個行業經營狀況對匯率的影響越來越小。以上兩點標志著我國資本市場相比過去已然更加成熟。

四、結 論

本文從理論和實證角度，對我國匯率變動和各行業指數收益率的波動溢出情況進行分析。隨著我國匯率決定機制的市場化、透明化，匯率與各行業股票市場之間的關系必然更加緊密。而各行業根據自身產業基本特征、進出口情況等因素可分為生產型必需品行業、生產型非必需品行業、服務型金融屬性行業、服務型非金融屬性行業，各類行業因其行業差別，受到來自匯率波動溢出效應的影響也應存在異質性。單個行業的收益率很難在我國有管理的浮動匯率制度下對匯率產生顯著溢出效應。在實證研究中利用基于t分布的VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型研究匯率變動和行業收益率之間的波動溢出效應也證明了上述結論。實證結果表明：2015年9月1日至2019年8月1日，28個行業中僅有鋼鐵、家電、農林牧漁、食品飲料、醫藥生物、公用事業、房地產、非銀金融8個行業收益率不受匯率變動的波動溢出影響，所有行業收益率均不存在向匯率變動的波動溢出效應。同時本文也驗證了這期間人民幣匯率變動和行業收益率之間的波動溢出效應不存在非對稱性。此外，本文將以上結論和“811匯改”前的實證結果進行對比，認為“811匯改”切實地讓我國匯率更加貼近市場，使得外匯市場和股票市場之間的聯系增強，同時也說明隨著我國行業、企業的發展以及進出口結構的完善，單一行業經營狀況對匯率的影響越來越小，這標志著我國資本市場相比過去更加完善，總體有效性不斷提升。

資本市場整體有效性的提升同時意味著跨市場風險傳染能力的增強，2020年以來，國際矛盾加劇，國際市場不穩定性與不確定性增強，疫情防控常態化也將成為我國經濟的不安定因素之一，我國面臨著來自國際市場的巨大風險，我國各企業的經營狀況也必將受到外部干擾。在此背景下，美元兌人民幣的即期匯率與中國股市均呈現較大波動，這在一定程度上佐證了前文的結論。國家應密切關注外匯市場情況，適時引入如逆周期調節因子等工具穩定市場和投資者情緒，保障資本市場穩定發展；大力刺激內需，提升居民消費水平，為國內企業轉型、構建國際國內雙循環、推進科技創新提供動力；以貨幣、財政政策保障國內企業融資規模正常增長，提升國際競爭力，重點扶持小微企業，提升普惠金融服務力度；銀保監會、地方政府應引導商業銀行、保險機構適時開展如信保融資、銀保企合作業務，優化金融資源配置，為企業發展提供融資保障的同時降低企業經營風險，力求產業平衡發展，企業安全經營。

對于各行業而言，受匯率波動溢出效應影響較大的企業生產銷售模式可能更傾向國外循環，面對不穩定性因素增強的局面，應適時調整生產結構，加強與國內上下游企業的溝通交流，加速創新，提升產品競爭力，以國際市場外循環推動國內市場內循環；利用期貨等金融工具規避企業生產經營過程中的外匯風險，穩定生產鏈條，防范風險爆發。而對于受匯率波動溢出效應影響較小的企業，目前應穩健發展，不盲目擴張，但全球市場一體化是不可逆轉的趨勢，這些企業應在國際局勢平穩后加速打入國際市場，更好地參與國際產業鏈的合作競爭。另外，對于證券市場投資者而言，在人民幣匯率波動較大的背景下，可以利用受匯率波動溢出效應影響較小的行業構建證券投資組合，或者投資這些行業的指數基金，以謀求較為穩定的收益。