人民幣離在岸匯率相依性比較研究

摘 要：本文建立DCC-GARCH模型并引入啞變量，實證檢驗了在岸即期與離岸無本金交割遠期人民幣匯率間的動態相關系數，研究離在岸匯率與在岸匯率間的相依性。在三個市場中，新加坡市場離岸匯率與在岸匯率的動態相關性最高，倫敦市場最低。2020年，新加坡離岸與在岸人民幣的動態相關性下降，而倫敦相關性上升。

關鍵詞：在岸市場;離岸市場;DCC-GARCH;啞變量;相依性

本文索引：陸誠悅.<變量 2>[J].中國商論，2021（22）：-075.

中圖分類號：F822.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）11（b）--04

2020年，人民幣匯率出現了大幅度的波動。5月底，人民幣對美元匯率跌破近十年來最低;6月以后又持續走高，全年人民幣累計上漲6.9%。人民幣匯率的波動會對國家產生重要影響，關系到國家的金融穩定，是推動經濟高質量發展，維護社會穩定大局的重要前提。通過研究離在岸人民幣匯率的相依性可以理解離在岸市場間的作用關系，更好地實施針對人民幣匯率的中央政策，從而達到穩定國內經濟，促進國內市場發展的目的。因此，人民幣離在岸匯率相依性影響的研究具有現實意義。

1 文獻綜述

目前，學者討論在岸匯率與NDF之間的關系主要分為四類：在岸匯率對NDF有單向影響，NDF對CNY有單向影響，CNY與NDF相互影響以及NDF與CNY的關系隨時間而變化。代幼渝和楊瑩（2007）用Granger因果關系檢驗法對NDF和CNY的關系進行檢驗，發現境內遠期匯率和境內即期匯率是境外NDF匯率的格蘭杰原因，并引導NDF匯率的走勢，CNY對NDF有單向作用。劉華等（2015）使用 Granger 因果關系檢驗、多元GARCH、VAR檢驗離岸市場與在岸市場的關系，發現兩者之間存在明顯的報酬溢出效應，在岸市場與離岸市場間存在雙向波動溢出效應，但在岸市場波動溢出效應要大，NDF對在岸匯率有單向作用。戎如香（2009）通過Granger因果關系檢驗法研究兩個市場匯率的關系發現，就絕對值水平而言，人民幣在岸遠期匯率和離岸NDF匯率互為Granger原因，且相互影響，沒有居于主導地位的信息中心存在，CNY與NDF相互作用。劉春霞和洪麗（2008）用Granger因果關系檢驗法進行研究，認為境內外人民幣遠期價格間通過3種傳導機制相互影響，而當機制受到限制影響時，出現3月期NDF單向引導3月期DF的現象，NDF與CNY的關系隨時間而變化。

雖然兩者之間如何產生影響尚未可知，但是無疑在岸與離岸匯率存在一定的聯系。自從人民銀行禁止境內機構參與NDF市場后，學者關于NDF和CNY的互動機制方面基本得出了類似的結論，即兩個市場主要通過信息溢出的方式互相影響。

2 理論模型

本文選用DCC-GARCH模型對在岸匯率與離岸匯率和股票市場相依性進行研究。因為 CCC-GARCH 模型無法反映市場中相關性的動態變化，Engle（2002）在該模型的基礎上進行改進，得到能夠衡量動態相關性的DCC-GARCH模型（Dynamic Conditional Correlational Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model）。DCC-GARCH模型多應用在金融市場中，通過衡量市場間的動態相關性來把握金融市場間的聯動性（Engle， R. Dynamic Conditional Correlation： A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models. Journal of Business & Economic Statistics， 20， 339-350.）。該模型過程的方程為：

其中，是單變量GARCH模型計算出的條件標準差組成的對角矩陣，為動態條件相關系數。是變量i和變量j在時刻t的動態相關系數，是標準化殘差的無條件方差，是變量i的標準化殘差序列，是變量j的標準化殘差序列，DV（T）為啞變量，α是滯后n階的標準化殘差的系數，β是滯后階的條件協方差的系數，都為非負數，并且同時滿足α+β<1。因此，金融變量之間的動態條件相關系數定義為：

3 數據選擇與處理

在岸人民幣匯率（CNY）選擇中國外匯交易中心公布的人民幣兌美元在岸銀行間即期市場匯率表示;離岸人民幣無本金交割遠期匯率（NDF）選取中國香港、新加坡和倫敦三個市場的匯率：用中國銀行（香港）交易量最大的3月期（hk3）、6月期（hk6）、12月期（hk12）每日收盤價代表中國香港市場的離岸匯率，用巴克萊銀行（新加坡）3月期（sgp3）、6月期（sgp6）、12月期（sgp12） 每日收盤價代表新加坡市場的離岸匯率。由于倫敦市場的開市時間較中國香港市場和新加坡市場晚，所以為了防止市場之間的相互影響，用倫敦綜合3月期（ldn3）、6月期（ldn6）、12月期（ldn12） 每日開盤價代表倫敦市場的離岸匯率。為保證數據的一致性，剔除因節假日等情況造成的數據不匹配，最終中國香港市場選出1161條有效數據，新加坡市場選出1146條有效數據，倫敦市場選出1251條有效數據，數據來源于Bloomberg，本文使用的計量軟件為Rx64 4.0.2。

由于模型要求數據平穩，因此，對以上涉及的所有數據進行對數收益率處理，公式如下：

其中，為t日變量CNY（i=1）、hk3（i=2）、hk6（i=3）、hk12（i=4）、sgp3（i=5）、sgp6（i=6）、sgp12（i=7）、ldn3（i=8）、ldn6（i=9）、ldn12（i=10）的價格，為t-1日變量i的價格，為在t時刻變量i的對數收益率，原始匯率均采用直接標價法。采用ADF檢驗法對各人民幣離在岸匯率進行平穩性檢驗，ARCH-LM檢驗法進行異方差檢驗以及Ljung-Box檢驗法進行自相關檢驗，結果如表1所示。

在ADF檢驗中，各變量序列在1%的顯著性水平上都拒絕了原假設，不存在單位根，是平穩序列;在ARCH-LM檢驗中，rCNY、rsgp6在5%顯著水平上拒絕不存在arch效應的原假設，rhk12、rsgp6在1%顯著水平上拒絕原假設，存在arch效應;在Ljung-Box檢驗中，各變量均不能拒絕不存在序列相關的假設，因此都不存在自相關性。序列滿足構建GARCH模型的條件，可以建立DCC-GARCH模型。

4 實證設計與結果

對各NDF匯率與在岸即期匯率分別構建DCC-GARCH模型，并且考慮到2020年新冠疫情的全球流行會對市場造成影響，將其作為啞變量引入模型中，啞變量定義為DV（T），以公布“人傳人”消息的時間2020年1月20日為分界，之前變量設為0，之后設為1，記為：

得到各序列模型對應的啞變量系數如表2所示，CNY-ldn3、CNY-ldn6、CNY-ldn12、CNY-hs300的phi_t都在5%水平上顯著，其余phi_t在10%水平上顯著，系數有意義。

對離在岸之間的動態相關性進行分析，各序列的a與b之和均小于1，模型穩定。其中CNY-ldn3、CNY-ldn6和CNY-ldn12的a值不顯著，b值在1%水平上顯著，其余序列的a、b值都在1%水平上顯著，參數有意義。a與b均大于0，說明人民幣在岸市場與各離岸市場之間存在正向的動態相關性。各序列的a都接近于0，而b接近于1，說明殘差滯后項對序列方差相關系數影響較低，而指數波動性對相關性影響較高。同時，各序列的a+b值都接近于1，說明在岸匯率與離岸匯率的相關性具有很強的持續性，其中，各市場3月期的NDF與在岸匯率的持續性相較6月期和12月期較弱。

對動態相關系數進行描述性統計并繪制動態相關系數時序圖，如圖1所示。首先，離在岸匯率的動態相關性在樣本空間內都為正相關，說明離在岸匯率之間的變動整體呈現同步變化的趨勢，但變動的程度有所不同，在總體上新加坡市場與在岸人民幣匯率的相關程度最大，而倫敦市場與在岸人民幣匯率的相關程度最小。其次，hk與ldn各期NDF與在岸匯率的動態相關系數呈現相同的趨勢，且hk的動態相關系數波動更大。最后，2020年后sgp12與在岸匯率的相關性有較大幅度的下降，為近四年來的最低值，同時ldn3、ldn6、ldn12與在岸匯率的相關性有小幅度上升。hk3、hk6和hk12與在岸匯率的動態相關系數在2019年末大幅下降，在2020年末hk3的相關系數有一次明顯下降。

5 結語

本文通過DCC-GARCH模型，對比2020年與五年內的離在岸匯率波動特征以及動態相關性，得到以下結論。

（1）不同市場人民幣離岸遠期匯率與在岸即期匯率的相關性不同。總體上，新加坡市場人民幣離岸遠期匯率與在岸即期匯率的相關性最強，其次是中國香港市場，而倫敦市場的相關性最弱。由于NDF更加市場化，能更及時、有效地反映各種影響人民幣匯率的信息，映射出境外投資者對未來人民幣匯率的預期，因此可能是由于短期內倫敦境外投資者的預期與中央政策的態度不同的結果。

（2）2020年，新加坡的12月遠期匯率與在岸匯率的相依性有所下降，倫敦市場各遠期人民幣匯率與在岸匯率的相依性有所上升，且對離在岸的相依性造成的影響是短暫的。中國香港市場離在岸相關程度沒有觀察到明顯變化。

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A Comparative Study on the Dependence of CNY Offshore and Onshore

Exchange Rates

Shanghai University of International Business and Economics

LU Chengyue

Abstract： This paper establishes the DCC-GARCH model and introduces dummy variables to empirically test the dynamic correlation coefficients between the onshore spot and offshore non-deliverable forward RMB exchange rates， and study the dependence between the offshore exchange rate and the onshore exchange rate. Among the three markets， the Singapore market has the highest dynamic correlation between the offshore exchange rate and the onshore exchange rate， and the London market has the lowest. In 2020， the dynamic correlation between Singapores offshore and onshore renminbi will decrease， while the correlation in London will increase.

Keywords： onshore market; offshore market; DCC-GARCH; dummy variables; dependence