人民幣國際化推動了中國與RCEP成員國股票市場協動嗎？
——基于核PCA和SV-TVP-SVAR模型的分析

劉子煜 張左敏暘 李思韻 黃 軻

2022年1月1日《區域全面經濟伙伴關系》（Regional Comprehensive Economic Partnership，以下簡稱RCEP）正式生效實施。這意味著，中國在與其他RCEP成員國間已經建立起較緊密的經貿往來關系的基礎上，將通過RCEP生效實施進一步推動成員國之間的經貿、產業、投資往來，美國彼得森國際經濟研究所預測，到2030年，RCEP將帶動成員國出口凈增5190億美元，國民收入凈增1860億美元①陶鳳，冉黎黎.增長超預期RCEP釋放區域貿易新動能[N].北京商報，2022-08-08（2）.。此外，自2009年《跨境貿易人民幣結算試點管理辦法》公布以來，人民幣國際化進程不斷加深并取得重要突破：至2014年12月，人民幣成為全球第二大貿易融資貨幣、第五大支付貨幣、第六大外匯交易貨幣②陶士貴，胡靜怡，周冠男.穩慎推進人民幣國際化的策略選擇[J].經濟縱橫，2021（7）：110-117.。2015年11月，國際貨幣基金組織（International Monetary Fund，以下簡稱IMF）宣布正式將人民幣納入特別提款權（SDR）貿易籃子。人民幣國際化主要有三項重要含義：第一，人民幣現金在境外有一定流通；第二，以人民幣計價的金融產品被納入各國金融機構的投資工具，對各國金融市場產生影響；第三，人民幣結算在國際貿易中占比提升。在上述兩個背景下，本文認為，RCEP國家深化合作離不開金融市場的支持，特別在新時代經濟開放深化和資本市場逐步放開的背景下，繼續深化人民幣國際化將有利于RCEP國家間經貿協作，同時可能對各成員國金融市場聯動產生影響，特別是中國和RCEP國家股票市場間可能在人民幣深化過程中形成密切的聯動關系。

通常金融市場出現極端行情，比如極端下跌時，往往伴隨某個市場內多個資產標的或跨市場資產收益率相關性在短期內突然變大。金融市場間的密切協動性與金融市場風險傳遞和跨國投資組合風險管理密切相關，對金融市場管理者、金融市場參與者和研究者來說都非常重要。在全球資本市場加速融合之下，2008年金融危機期間全球股票市場發生重要協動關系，市場間的風險傳遞關系吸引了不少學者的關注。通過研究不同國家股票市場協動性特征，測算不同國家市場的風險溢出效應，對各國制定金融市場調控政策和保持股票市場穩定健康發展的政策具有重要的現實意義和應用價值，同時也為區域內投資者制定多元投資組合方案和有效規避風險提供依據。在人民幣國際化進程加深和RCEP生效雙重背景下，中國與RCEP國家股票市場之間很可能發生重要協動乃至風險傳遞。然而，目前學界對于這一主題的研究為數不多，特別是伴隨人民幣國際化進程深化，中國與RCEP國家間股票市場的相關性結構的特征等重要問題亟待解答。吸收率指數（Absorption Ratio，以下簡稱AR指數）用于刻畫資產收益率的協動特征③KRITZMAN M,LI Y,PAGE S,et al.Principal components as a measure of systemic risk[J].The journal of portfolio management,2011(4):112-126.。本文在此基礎上利用機器學習中較新的信息壓縮技術——核PCA，改進了用于評價股票市場協動性和系統性風險的度量方法，構造基于機器學習的吸收率指數（Kernel PCA Absorption Ratio，以下簡稱KAR指數），根據該指數捕捉和刻畫中國與RCEP國家股票市場間的協動性特征，據此建立隨機波動時變參數結構向量自回歸模型（SV-TVP-SVAR），研究人民幣國際化對RCEP國家間股票市場協動性關系的影響。本文重點回答以下問題：中國與RCEP國家股票市場間的協同運動有何特征，隨時間變化有何規律？人民幣國際化通過何種渠道對RCEP國家間股票市場協動造成影響？

本文的貢獻主要體現在新的研究角度、研究結論和引進新方法三個方面。首先，在人民幣國際化和RCEP生效雙重背景下，針對中國與RCEP國家股票市場協動的研究尚屬少數，本文選取了較新穎的研究角度，同時也是對這一領域的深化拓展。其次，本文的研究發現，利用機器學習中的核PCA構造的KAR指數，比傳統的AR指數更敏感能更有效地捕捉到股票市場的脆弱性。在主要國家股市大幅下跌之前，KAR指數都會大幅上升，在KAR指數大幅上升后，股指往往大幅下跌，而在KAR指數急劇下降后，股價則大幅上漲。人民幣國際化對RCEP成員國股票市場協動性具有顯著影響，SV-TVP-SVAR模型的結果表明，人民幣國際化程度越高，中國與RCEP成員國的協動性越低，反映出人民幣在被國際市場接受的過程中充當了“穩定器”的作用。具體而言，當給離岸人民幣一單位沖擊時，即海外市場不看好人民幣時，短期內協動性指標正向變動，意味著當人民幣國際化程度降低時，中國與RCEP成員國股市之間的協動性上升，系統性風險趨同，且影響持續。但是該影響在沖擊期時間拉長之后不明顯。本文一系列研究結果是對這一領域的有益補充。最后，傳統的AR指數它是一組金融資產回報總方差的分數，該方差被固定數量的特征向量解釋或“吸收”。吸收比率指數反映了市場集聚或緊密耦合的程度。然而，該指數使用線性主成分分析，而機器學習中核PCA能夠處理非線性情形中的降維問題，具有獨特的優勢。

一、文獻評估與理論背景

本文的研究與三個方向上的文獻相關。第一，與系統性風險的理論與實踐相關。IMF在其2009年的《全球金融穩定報告》(Global Financial Stability Report)中加入了一章關于監測系統風險的內容，報告指出，“當前的危機表明，需要使用監測系統性風險的工具”以及“能夠在早期階段識別系統事件，可以增強決策者采取必要的特殊措施來遏制危機的能力”。作為一個簡單的起點，IMF報告建議監測金融資產條件(壓力)相關性。在市場崩潰期間相關性會增強，系統風險的一個重要特征是市場狀態的突然轉變①BILLIO M,GETMANSKY M,LO A W,et al.Econometric measures of connectedness and systemic risk in the finance and insurance sectors[J].Journal of financial economics,2012(3):535-559.。投資者早就認識到，經濟狀況經常發生突然變化。經濟通常在以下兩種情況之間相互轉換:以穩定為特征的低波動狀態和以市場動蕩為特征的高波動狀態。本文對主成分進行分析，構造吸收率指數應用于金融市場，并在整個歷史的滾動基礎上，估計由有限數量的因素解釋的總市場方差的比例。本文還引入了吸收比率變化的標準化度量，并分析了這些變化與資產價格和金融動蕩的變化之間的關系。通過在我們的評估過程中應用移動窗口，本文可以考慮到隨著時間的推移風險因素的潛在變化。

第二，與國際金融市場風險傳遞的計量方法相關。在此領域多采用不同的金融計量方法展開研究，其中最具代表性的即是基于GARCH族模型的波動溢出研究。不少學者都采用DCC-GARCH模型測算金融危機前后的市場相關系數來研究金融市場之間的傳遞性②唐齊鳴，操巍.滬深美港股市的動態相關性研究：兼論次級債危機的沖擊[J].統計研究，2009（2）：21-27.③王治政，吳衛星.中美股市波動特征比較研究：基于ARCH類模型的實證分析[J].上海金融，2012（9）：77-80，118.。然而，金融市場本身具有“尖峰肥尾”的特征，而GARCH族模型的嚴苛假設往往難以滿足，因此基于Copula函數研究金融市場尾部關系的模型漸入學者們的視野④程宏，潘文捷.基于Copula分位數格蘭杰因果檢驗的股票市場相依性研究[J].數量經濟研究，2018（2）：78-101.。還有學者運用時變Copula發現Copula函數在描述多變量的結構時具備一定穩健性⑤于文華，魏宇，岳焱.次貸危機對亞洲股市尾部極值風險傳導的影響研究[J].預測，2013（3）：13-18.，且SJC-Copula運用于商品期貨市場研究其風險傳遞效應并得出在價格同漲時風險更易傳遞⑥曹潔.基于時變SJC-Copula對商品期貨市場間風險傳染的探究[J].數學的實踐與認識，2017（7）：36-43.。由于Copula族函數千變萬化，不同的假設刻畫的市場并不完全一致。但是目前基于藤Copula方法的應用較為廣泛，不少研究都運用了基于藤Copula的GARCH模型研究貨幣市場間的風險傳遞效應①張國富，杜子平.基于藤copula-貝葉斯網絡的中美股票、債券市場非線性相依關系分析[J].系統工程，2016（7）：35-40.②韓超，嚴太華.基于高維動態藤Copula的匯率組合風險分析[J].中國管理科學，2017（2）：10-20.。針對中國與東盟國家之間的金融風險傳遞也已經有學者對此進行了探索。在中國與東盟國家股票市場聯動方面，研究發現，中國僅與印度尼西亞、泰國和新加坡有聯動效應，而與其他東盟國家沒有關系③JAKPAR S,VEJAYON V,JOHARI A,et al.An econometric analysis on the co-movement of stock market volatility between China and ASEAN-5[J].International journal of business and social science,2013(14):181-197.。同樣地，有學者發現，中國與東盟五國（印度尼西亞、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國）股市間存在顯著的風險傳遞效應④CHIEN M S,LEE C C,HU T C,et al.Dynamic Asian stock market convergence:Evidence from dynamic cointegration analysis among China and ASEAN-5[J].Economic modelling,2015(8):84-98.，在東盟國家中，馬來西亞、菲律賓與中國的風險傳遞效應較強⑤TENG K,YEN S H,CHUA S Y,et al.Time-varying linkages of economic activities in China and the stock markets in ASEAN-5[J].Contemporary economics,2016(2):137-152.。在運用Copula的研究上，有學者運用藤Copula研究了中國與東盟股市的風險傳遞，發現中國與印度尼西亞是連接其他國家的主要節點⑥唐潔塵，姚宜廷.基于藤Copula的中國與東盟股市風險傳染效應研究[J].數量經濟研究，2021（2）：95-114.。金融危機發源國對被傳遞國形成的危機是風險傳遞，從資產價格的聯動變化角度，金融危機傳遞與國家間的基本面聯系無關，將其定義為投資者行為導致危機國際傳播，具體表現為資產價格的聯動變化⑦KAMINSKY G L,REINHART C M.On crises,contagion,and confusion[J].Journal of international economics,2000(1):145-168.，將傳遞定義為當一國受到沖擊后，他國與該國資產價格或者資產交易規模之間的相關性顯著上升⑧FORBES K J,RIGOBON R.No contagion,only interdependence:measuring stock market comovements[J].The journal of finance,2002(5):2223-2261.。

第三，與人民幣國際化影響金融風險的機理相關。已有研究中衡量國際貨幣的影響機理時一般從交易媒介職能、記賬單位職能和價值儲藏職三大職能出發進行討論⑨馬德功，羅雨柯，張洋.人民幣國際化對中國金融風險的影響[J].金融論壇，2020（3）：7-17，47.。這三種職能對應著不同的人民幣國際化對金融風險的影響。從交易媒介來看，主要通過進出口渠道發揮作用；從記賬單位和價值儲藏角度，主要通過影響預期與資本賬戶產生作用。部分國外學者研究認為，貨幣國際化伴隨著資本賬戶的開放和頻繁的資本跨境流動，加劇本國金融系統的脆弱性⑩BERGSTEN C F.The dollar and the deficits-How washington can prevent the next crisis[J].Foreign affairs.,2009(6):20-38.。

根據對已有研究的評估，本文發現已有研究仍存在值得深化之處。首先，從方法上，已有研究風險傳遞的計量模型大都基于傳統Copula模型及其變種，大多只考慮了資產間的數值相關，遺漏了多個資產標的的整體相關性度量，本文使用機器學習方法構造改進的吸收率指數能夠度量股票市場間協動性程度，避免上述缺陷。其次，在理論上，本文運用有經濟理論支撐的SV-TVP-SVAR模型實證人民幣國際化與股市協動性的關系，從經濟機制上探討人民幣國際化與股市協動性關系。根據對已有研究的評估和理論背景的回顧，本文提出以下理論假設：人民幣國際化的本質是人民幣為世界各國所認可與接受，愿意讓人民幣充當貨幣的基本職能，包括交易媒介、記賬單位、價值儲藏等職能。隨著RCEP成員國內部經濟一體化進程的發展，國家之間實體經濟協動性加強，會帶動各國股市之間協動性的加強。理論上，人民幣所被國際市場認可并接受的程度越高，意味著其能滿足他國需求的渠道也就越多。人民幣國際化的發展離不開自由匯兌的放開，對人民幣管制的放松讓他國人民幣持有者有著更大的自主權，能更便利快捷地對人民幣實行處置。因此，人民幣國際化程度的提高，在持幣預期與信心方面都會得到加強，從這一視角出發，本文認為人民幣國際化具有穩定RCEP成員國內部經濟的作用，表現為人民幣國際化程度的提高有抑制區域整體系統性風險的作用。

二、研究設計與方法

（一）基于核PCA的股票市場協動性指數

本文在傳統PCA和核PCA基礎上分別構造傳統AR指數和基于機器學習的KAR指數。吸收率指數用于描述刻畫資產協同運動特征。其研究思路是，考慮一個特定時期內估計的資產回報的協方差矩陣。在傳統PCA分析中第一個特征向量是資產權重的線性組合，它解釋了所有資產總方差的最大部分。第二個特征向量是與第一個特征向量正交的資產權重的線性組合，它解釋了剩余資產方差的最大分數;也就是說，方差還沒有被第一特征向量解釋或吸收。第三個特征向量及其以上用同樣的方法確定。同時特征向量之間呈正交關系。這些特征向量與可觀察的金融時間序列相聯系，比如研究若干個資產的收益率序列整體的協動性。對資產收益率序列做主成分分析，如果第一主成分占比較大，則第一個主成分方向或最大特征值對應的方向是數據投影后方差最大的方向，大多數資產的收益率序列在第一主成分的方向上波動，這一特征反映多數資產的收益率相關性較高。根據以上思路，得到形式化定義：

其中，AR是吸收率指數，N是股票指數數量，n是PCA提取的用于計算AR指數的特征向量個數；是第i個特征向量的方差；是第i個資產的方差。根據式（1）的定義，吸收率指數越大，則資產收益率之間協動性程度越高，系統風險就越高，因為吸收率高意味著風險來源更加統一，同理較低的吸收比率意味著較低的系統性風險，因為它意味著風險的來源更為不同。高吸收率指數能夠表征是市場脆弱性，因為當風險來源緊密相連時，沖擊更有可能迅速而廣泛地傳播，但高吸收率代表的高系統性風險并不必然導致資產貶值或市場動蕩。

作為對傳統吸收率指數的改進，本文使用機器學習中的核PCA方法改造吸收率指數，使用核PCA構造的非線性吸收率指數能夠捕捉傳統線性PCA方法無法捕捉到的隱藏信息。核PCA是機器學習領域較為新穎的方法，已經被用于投資風險關聯相關領域，使用核PCA得到的動態市場風險信號有助于提升信息壓縮性質，有助于更好地捕捉動態風險信號，設計和制定投資組合。核PCA方法是傳統PCA方法的非線性拓展，首先通過非線性核變化將原始數據映射到高維空間，其次利用PCA算法進行降維，主要解決數據在低緯度空間不可線性劃分，轉換至高維空間變成線性可分問題。核PCA的算法如下：考慮一組0均值序列，，PCA方法由得到特征向量v，其中為觀測值的對角化協方差矩陣。核PCA將數據映射到更高緯度的空間，在更高維度容易被分類。該映射主要采用非線性變化，令并計算中心核矩陣。不同的核函數用不同的方式將數據轉換到高維空間，其中以高斯核使用最廣泛①高斯核：，Laplace核：，多項式核 。。

（二）時變參數結構向量自回歸模型

本文通過構建隨機波動率時變參數結構向量自回歸模型（SV-TVP-SVAR），對人民幣國際化對RCEP成員國股票市場間協動性的影響給出量化結論。選用SV-TVP-SVAR模型進行實證檢驗，主要原因是該模型參數能夠描述暫時或永久性轉變，同時能較好反映經濟結構的漸變過程。與一般的靜態SVAR模型不同，時變參數SVAR考慮了結構性轉變，可以較敏銳地捕捉變量之間的沖擊變化關系。SVAR模型的識別需要考慮當期變量之間的影響，理論上當期人民幣國際化程度難以迅速傳導到股市系統性風險上，同樣的，在當期股市系統性風險也難以迅速地反映至人民幣國際化指標，因此模型便退化為SV-TVP-VAR。

本文首先定義包含兩個內生變量的p階SVAR模型，分析人民幣國際化對RCEP成員國協動性程度的短期和長期沖擊

其中，式（2）是SVAR模型的一般形式，

當A0可逆時得到VAR模型的一般形式（3），A0矩陣用于刻畫內生變量間當期關系。

其次，我們構建SV-TVP-SVAR模型。使用該模型能夠較好地解決了參數時變估計條件下，研究變量之間相互關系問題，同時利用時變的波動率處理收益率時間序列異方差問題。

從式（3）簡化為：

三、數據說明與描述性統計

本文選取的研究對象為中國等11個RCEP成員國的股票市場指數（見圖1），主要包括中國（CSI300）、澳大利亞（ASX200）、日本（225N）、新加坡（STI）、馬來西亞（KLSE）、韓國（KS）、泰國（SETI）、菲律賓（PSI）、越南（VNINDEX）等。選擇以上國家股指的理由：根據數據可得性，RCEP15個成員國中，有4個國家難以獲取以上國家股票市場指數數據。各國股指收盤價均來自Wind金融終端，股指價格選定數據集時間范圍從2016年3月1日至2021年11月22日，合計1514個觀測。由于各國股指交易時間不對應，如果簡單采取“共同時間窗”方法處理數據，即刪除各國股指不能匹配的交易時間，將損失大量數據，故本文使用窗口長度為10個交易日的移動中位數替換和補全各國股指缺失值。

圖1 RCEP部分成員國股票市場指數標準化價格

如圖1所示，由于各國股指標度的量綱差異較大，本文對樣本國家股指作標準化處理。容易發現，RCEP成員國股票市場指數具有某種程度的協動性，特別是在2020年一季度，新冠肺炎疫情的爆發，幾乎所有國家股指都出現短期快速下跌和快速反彈特征。圖2是11個RCEP成員國股指收益率簡單相關矩陣，本文發現以下基本特點：第一，中國股票市場與泰國、馬來西亞股票市場的相關性較高；第二，澳大利亞股票市場與其他股票市場的平均相關性在所有RCEP成員國中最高；第三，東南亞國家間股票市場相關性程度在所有國家中最高，比如馬來西亞與老撾、馬來西亞與泰國；第四，RCEP成員國中，澳大利亞、日本、韓國、新加坡等4個主要的發達國家股票市場相關性程度不一，股票市場正相關和負相關并存。

圖2 RCEP部分成員國股票市場指數收益率簡單相關系數矩陣

四、實證研究結果與討論

（一）中國和其他RCEP成員國股市協動性特征及階段劃分

在股票市場中，一般通過構造指數反映股票市場整體指數，可以代表特定市場的系統性模式，也可以作為投資組合和被動投資策略的績效基準，典型指數包括股票市場中的S&P500指數、滬深300指數、日經225指數，以及本文使用的各國股票市場指數。然而，目前尚沒有針對RCEP成員國股票市場構造指數的研究。為了能夠刻畫RCEP成員國股票市場整體變化，本文另外分別使用PCA和核PCA構造“RCEP成員國股票市場指數”。核PCA是傳統PCA方法的非線性拓展，可以在傳統PCA方法基礎上檢測和更明確的提取多維數據可能存在的隱藏信息，同時完全由數據驅動并具有良好的信息壓縮性質。

本文將反映市場協動性程度的KAR和AR指數與基于核PCA和PCA構造的RCEP成員國股票市場指數疊加（見圖3），根據3.1節的介紹KAR和AR指數的算法，兩者都是前K個主成分的方差占比，區別是KAR使用了非線性的方法。我們發現，相比AR指數而言，KAR指數的波動幅度更大能夠更敏感的捕捉到各國股指協動性的變化，這些變化很可能是AR無法捕捉的非線性相關。據此可以發現，在2020年初新冠肺炎疫情爆發期間，KAR指數急劇上升并達到樣本期最高水平，同時市場指數KPCA和PCA出現大幅下跌，顯示各國股指普遍出現拋售。這一事實表明，RCEP成員國股票市場間的協動性受到重大突發事件負面沖擊影響。此外，本文還發現，KAR代表的協動性指數對股票市場指數KPCA存在一定提前量。

圖3 RCEP部分成員國股票市場指數PCA（線性）、核PCA（非線性）及反映各國股指協動性的KAR和AR指數

本文進一步用馬爾可夫區制轉換對RCEP成員國股票市場協動性變化進行動態分析和階段劃分。馬爾可夫轉換模型（Markov-Switching model，以下簡稱MS模型）用于研判商業周期轉換。MS模型的本質是自回歸模型，該模型是時間序列分析中的馬爾可夫自回歸過程，通常需要事先制定區制數量和自回歸階數。根據RCEP成員國間協動特定轉換的直觀表現（見圖3），兩個協動性指數均呈現漲跌交錯特征，故本文設定區制數量為2和自回歸階數為4，MS模型反映的過程體現平均值在不同兩個區制之間轉換。在整個樣本的不同時期，區制根據概率矩陣進行轉換，根據模型可以得到兩個區制之間轉換的概率。本文使用通過極大似然估計進行擬合，使用期望最大化（EM）算法尋找起始參數，并用準牛頓（BFGS）算法來快速找到最大值。根據表1和圖4，MS模型確認了兩個區制的合理性，兩個區制的區制系數全部顯著。本文進一步繪制了經過過濾和平滑處理的轉換概率。濾波指基于到包含時間t（但不包括時間t+1，……，T）的數據對時間的概率的估計。平滑指利用樣本中的所有數據對某一時刻的概率進行的估計。從估計的轉移矩陣中，可以計算出RCEP成員國股票市場協動性指數在兩個區制之間轉換預期持續時間。根據估計結果，通常區制轉換時間大概在3個月左右，但重大突發事件來臨時，轉換時間擴長至半年以上。從轉移概率圖中可以明顯地看出有兩個大的時段對應的狀態很明顯。第一個是2017年到2018年，其所對應的KAR指數處于低位，此時各國股指走勢較為平穩，甚至個別呈現上漲趨勢；第二個是2019下半旬到2020上半旬，對應的KAR處于較高狀態，此時各國股指呈現明顯的下跌狀態，這一階段與新冠肺炎疫情暴發期相對應。

表1 RCEP成員國股票市場協動性指數區制轉換檢驗結果

圖4 MS模型計算的RCEP成員國股指協動性指數兩個區制表現

（二）人民幣國際化對其他RCEP成員國股票市場協動性影響

隨著中國經濟的不斷發展，與其他RCEP成員國的貿易往來不斷增加，人民幣作為結算貨幣有一定的基礎，但海外市場如何看待人民幣作為通用的結算貨幣尚未明確。隨著人民幣國際化程度的加深，必然要求人民幣的可自由兌換，那么可以預計人民幣國際化可能造成匯率的波動相比于當下會更大。那么，理論上來說，人民幣國際化的程度通過匯率的渠道導致中國與其他RCEP成員國股票市場協動性加強。同樣的，在沒有政策干預的條件下，股票市場間的協動性增強代表著經濟一體化程度的提升，使得人民幣可接受程度更高，會助長人民幣進一步國際化。由于計算出的KAR指標是日頻數據，如果采用以往學者用的離岸人民幣存款量等指標代表人民幣國際化，那么難以反映出日頻上的實時關系。因此，本文考慮采用即期離岸人民幣兌美元收盤價作為人民幣國際化的代理變量。選取該指標作為代理變量的理由在于離岸人民幣的供求關系代表了市場上及時的價格，背后反映了市場對海外人民幣的認可程度，可以用以衡量人民幣國際化在市場上的表現。該變量以人民幣計價，數值越大，代表美元兌換人民幣的匯率越高，海外供給大于需求，市場不看好人民幣，而數值越小代表人民幣升值，海外需求大于供給，更接受人民幣。

在進行分析之前首先要保證變量的平穩性，本文取兩個時間序列的對數并進行差分，從檢驗結果來看，兩個時間序列都符合一階單整。人民幣國際化的變量為dlnUSDCNH_Close，股市協動性變量為dlnKAR，數據來源于Wind。根據AIC準則，最終決定采用二階滯后模型對數據進行建模。表2是SV-TVP-VAR模型的MCMC模擬結果，模擬次數為10000次，貝葉斯先驗分布采用Nakajima（2011）的先驗分布。從Geweke檢驗統計量來看，小于臨界值1.96，估計有效。表2給出了參數后驗估計的平均值、標準差及95%置信水平的上下限區間。

表2 SV-TVP-VAR參數估計結果

圖5第一行給出了MCMC抽樣估計的自相關系數，中間一行是估計參數的收斂軌跡，最下一行是參數的后驗分布圖。從自相關系數來看，均逐漸收斂于0附近，且從圖上看未發現明顯的估計參數周期性，說明參數符合平穩過程。結合表2和圖5，可以認為MCMC估計的SV-TVP-VAR模型參數有效。

圖5 SV-TVP-VAR參數估計結果

圖6展示了固定初始點脈沖響應圖，選取了第1期、第3期和第5期作為響應。從圖上可以看出當給代表協動性指標的dlnKAR一個單位的沖擊時，即協動性增加，系統性風險趨同，短期內離岸人民幣價格正向響應，意味著海外人民幣市場供給大于需求，人民幣國際化程度降低，市場不看好人民幣，而3期和5期的沖擊幾乎沒有影響，意味著只有短期該效應顯著。當給離岸人民幣一單位沖擊時，即海外市場不看好人民幣時，短期內協動性指標正向變動，意味著當人民幣國際化程度降低時，中國與其他RCEP成員國股市之間的協動性上升，系統性風險趨同，且影響持續。同樣的，當沖擊期時間拉長之后，幾乎沒有影響。

圖6 固定初始時點脈沖響應

為了考察不同時點沖擊的脈沖響應，選取2016-2021年人民幣國際化進程上比較重要的事件點進行脈沖響應分析。2019年2月18日國務院印發《粵港澳大灣區發展規劃綱要》，提出將澳門建設成為葡語國家人民幣清算中心，研究在澳門建立以人民幣計價結算的證券市場；2019年8月6日國務院印發《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區總體方案》，提出要大力提升人民幣跨境金融服務能力，拓展人民幣跨境金融服務深度和廣度；2019年9月，摩根大通宣布，以人民幣計價的高流動性中國國債將于2020年2月28日起被納入其旗艦全球新興市場政府債券指數系列。這3個典型事件都意味著人民幣國際化進程可能更進一步，選取這3個事件點進行脈沖響應分析。從圖7可以看出，在這3個時間點上，中國與其他RCEP成員國協動性趨同時，海外市場對人民幣態度不盡相同，呈現出震蕩形態，而后影響收斂于0。而當人民幣在這3個時點都給一單位正向沖擊時，中國與其他RCEP成員國股市協動性增強而后影響收斂于0。總體而言，基于SV-TVP-VAR模型的實證分析表明人民幣國際化程度與國家之間系統性風險趨同關系呈現負相關關系。從經濟理論上看，當對人民幣具有較強信心時，海外人士愿意持有人民幣，中國與其他RCEP成員國同質性降低，系統性風險趨同程度降低。

圖7 不同時點脈沖響應

五、結論與政策啟示

本文綜合運用機器學習中較新穎的核PCA方法，改進了用于描述刻畫資產協同運動特征的吸收率指數，結合馬爾可夫區制轉換模型分析中國與RCEP成員國間股票市場的協動性特征和階段劃分，在此基礎上我們建立時變參數結構向量自回歸模型，給出人民幣國際化對其他RCEP成員國股票市場間協動性的影響的量化結論。在人民幣國際化和RCEP生效雙重背景下，本文的研究是對中國與其他RCEP成員國股票市場協動性、系統性風險和跨國投資組合風險管理領域文獻的深化拓展，本文的結論具有較為豐富的經濟理論與實踐意義。

本文得到以下結論：第一，利用機器學習中的核PCA構造的KAR指數，比傳統的AR指數更敏感，能有效地捕捉到股票市場的脆弱性。在主要國家股市大幅下跌之前，KAR指數都會大幅上升，在KAR指數大幅上升后，股指往往大幅下跌，而在KAR指數急劇下降后，股價則大幅上漲。第二，人民幣國際化對RCEP成員國股票市場協動性具有顯著影響，SV-TVP-SVAR模型的結果表明，人民幣國際化程度越高，中國與其他RCEP成員國的協動性越低，反映出人民幣在被國際市場接受的過程中充當了“穩定器”的作用。當給離岸人民幣一單位沖擊時，即海外市場不看好人民幣時，短期內協動性指標正向變動，意味著當人民幣國際化程度降低時，中國與RCEP國家股市之間的協動性上升，系統性風險趨同，且影響持續。但沖擊期時間拉長之后影響不明顯。

在RCEP生效實施一周年即將到來之際，本文的研究結果對持續深化RCEP成員國間的戰略合作，乃至我國社會經濟良好發展和與國際社會的有效互動提供新的啟示。

（一）對跨國股票市場的系統性風險和投資組合的風險管理具有啟示意義

系統性風險是各種因素影響下的產物，涉及政治、經濟、文化和社會環境等方方面面，包括政治中的政權交替、戰爭沖突，經濟中的通貨膨脹、經濟政策、經濟周期，文化中的宗教沖突、地域限制，以及社會制度的更替和體制變更，這些因素來自外部且無法完全避免，系統性風險帶來的股票市場動態是劇烈且致命的。自新冠肺炎疫情爆發以來，疫情給全球社會的方方面面帶來了不同程度的影響，這一影響包括對股票市場，面對波及全球的新冠肺炎疫情，股票市場不時會出現極端下跌行情，這一過程中一國股票市場內多個股票資產收益率，存在經濟聯系的多個國家間的跨國股票市場的股指收益率會在短期內突然變大，而與此同時本文提供的證據表明，跨國股指的協動性突然提升對股市崩盤有預警作用。因此，本文的研究為市場管理者、金融市場參與者和研究者提供了一個探討跨國股票市場密切協動性與金融市場風險傳遞和跨國投資組合風險管理密切相關的思路。本文的研究能夠通過數量建模方式，量化刻畫RCEP不同成員國股票市場協動性特征，測算不同成員國市場的風險溢出效應，我們建議使用本文改進的基于核PCA構造的吸收率指數，實時監測部分RCEP成員國股票市場指數的協動性程度，預警股票市場崩盤和流動性風險，設計系統性風險管理的“防火墻”機制和投資組合風險閾值熔斷機制，在面臨重大突發事件沖擊下，實現系統性風險截斷和投資組合的風險對沖管理。熔斷機制避免了股票市場價格的急劇過度波動，在極端單邊行情的情況下暫停交易，可以警示投資者和管理者，抑制可能產生的羊群效應，爭取更為充分的時間來傳播和擴散有效信息以有效改變信息不對稱的不利局面，從而防止股票價格的劇烈波動，防止給非理性的投資者帶來進一步的不安和恐慌情緒。

（二）給RCEP成員國之間貿易往來，推動區域貨幣國際化提供理論與實踐啟示

2022年以來，俄烏沖突加劇，地緣政治風險在集聚上升，全球金融市場動蕩不安，加之美聯儲貨幣政策對全球經濟市場的外溢效益增大，使我們越來越意識到推動和諧的貿易互動往來并不是一件容易的事情。在“逆全球化”有抬頭趨勢的當下，如何保障各貿易往來國的合法利益是一個嚴肅的問題。推動人民幣國際化的其中一個意義也是為了更好地進行多邊貿易，實現各貿易伙伴良好的貿易關系，而一個具備良好信用的主權貨幣是進行國際間貿易結算的基礎。就目前推進情況來看，人民幣作為貿易結算貨幣占比還相對偏低，人民幣國際化進程尚有較大的突破與飛躍空間。加上中國作為一個大國，在愈加嚴峻的外部環境中參與大國的競爭和博弈，穩步推進人民幣國際化有利于充分利用國內外資源，配置全球資源服務于我國的宏觀經濟政策、政治策略以及國際影響力的樹立。黨的二十大報告中提出要有序推進人民幣國際化，這也是提示我們把握時代變更的時機，積極探索與其他RCEP成員國之間的雙邊貨幣結算合作模式，提高人民幣在其他RCEP成員國市場中支付和結算的比例，持續完善和提升離岸人民幣的流動性供給，豐富人民幣交易和服務產品，推動離岸人民幣和在岸人民幣的良性互動發展，在完善跨境資本流動的同時審慎監管構建金融安全屏障。使得人民幣國際化在國內國際雙循環的發展格局中成為促進貿易和投資活動深層次發展的有力助推器。

（三）樹立中國構建人類命運共同體的負責任大國形象

本文的分析表明我國與其他RCEP成員國關系已經密不可分，不僅如此，中國與世界早已密不可分。人民幣國際化的使命不僅僅是解決經濟中往來的企業貿易問題、金融協同問題，更是為了構建人類命運共同體而作出的努力。在信用貨幣時代，美元的霸權地位現如今依然不可撼動，但是作為一個負責任的大國，不應仰仗自身的地位而肆意濫發貨幣，以現代貨幣理論（MMT）支撐的貨幣政策無疑是對世界其他國家的掠奪。人民幣國際化不是希望取代美元成為新一種霸權貨幣，而是希望以負責任的大國形象樹立于世界，讓人民幣的信用深入人心，以能更好地促進國與國的往來。不僅僅在經濟上，更是在政治上、文化上等各個方面進行全方位的合作與進步，而人民幣國際化正是其中必要的一環，以人民幣國際化為前提的構建人類命運共同體的戰略才是可信與可維持的。

盡管逆全球化有反彈的勢頭，但是中國堅持多邊合作，構建人類命運共同體的信念不會改變，與其他RCEP成員國保持良好的貿易與金融關系，攜手共創合作共贏的人類命運共同體是堅定不移的前進方向。本文的研究僅僅是從股市與貨幣的角度進行闡述，仍有許多值得深化拓展之處，值得未來進一步深入研究。