人民币离岸在岸汇率波动特征差异原因影响及对策研究Word文件下载.docx
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货币国际化的过程总伴随着离岸市场的不断发展壮大,人民币国际化进程也离不开人民币离岸市场的支持。
然而,由于我国资本项目尚未完全开放、人民币非完全自由兑换货币,人民币市场汇率一直存在离岸与在岸两种报价,且价差越来越大(具体价差走势图见图1):
图1人民币离岸在岸汇差动态走势图
注:
图1中CNY代表在岸人民币即期汇率,CNH代表离岸人民币即期汇率,CNY-CNH代表人民币离岸在岸汇差,数据均来源于WIND金融数据库。
由图1可知,人民币离岸在岸价差一直显著存在并持续波动,且价差方向并不稳定,2014年8月至2014年11月,价差多为正值,表明在岸市场汇率高于离岸市场汇率,在岸人民币币值低于离岸人民币币值,离岸市场存在人民币升值预期;
2014年12月至2016年底,价差多为负值,表明在岸市场汇率低于离岸市场汇率,在岸人民币币值高于离岸人民币币值,离岸市场存在人民币贬值预期;
2017年始,价差又逐渐趋正,离岸市场逐渐出现人民币升值预期。
那么,人民币离岸在岸价差有哪些波动特征,受哪些因素引导,到底是离岸市场还是在岸市场主导价差方向?
价差的存在是否会对人民币币值稳定和我国宏观经济发展造成不利影响?
该如何消除?
上述问题是本文研究的重难点,也是研究意义和价值所在。
二、文献综述
国内外学者有关离岸在岸价差的研究已相当丰富,选取代表性研究视角如下:
(一)价差存在的必然性及其波动特征研究
Culbertson在1957年较早提出同一货币在分割市场上必然存在两套价格体系,Dumas&
Solnik在1995年也论证了在岸市场与离岸市场存在不同汇率报价的合理性与必然性。
人民币在岸市场汇率与离岸市场汇率一直存在持久、显著地差异(黄学军和吴冲锋,2006;
代幼渝和杨莹,2007;
Ma.GandR.N.McCauley,2008;
严敏和巴曙松,2010;
等)[1][2][3][4],且两者间存在相互的波动溢出效应,即期CNY和CNH汇率波动趋势可以相互追踪(JohnWhalley,2013)[5],但追踪趋势随时可能会发现变化(Dingetal.,2014)[6]。
阙澄宇和马斌(2015)利用VAR-GJR-MGARCH-BEKK模型研究发现离岸汇率波动对在岸汇率波动的溢出效应要大于后者对前者的影响[7];
汤洋和殷凤(2016)则研究认为在岸人民币即期汇率市场的波动溢出效应大于离岸人民币即期汇率市场的波动溢出效应[8];
石建勋和孙亮(2017)研究发现人民币在岸汇率与离岸汇率差异波动呈现丛聚性,且这种现象在“811”汇改后更加明显[9]。
(二)人民币离岸在岸价差存在的原因分析
除前文所述市场分割是离岸在岸价差存在的必然原因外,离岸市场交易规模的扩大也是离岸在岸汇差出现的主要原因(Maetal.,2004)[10];
MaandR.N.McCauley(2008)认为中国的资本管制和市场分割是人民币离岸在岸汇差较大的内在动因[3],金荦和李子奈(2005)、严敏和巴曙松(2010)等也持相似观点[11][4]。
叶允平(2015)将人民币在岸离岸汇率差异归结于CNY与CNH的市场规模、交易主体、交易机制以及监管方式的不同(刘志平,2015)[12][13]。
上述研究均是在市场层面和制度层面分析人民币离岸在岸价差形成的原因,而不同市场升贬值预期以及由此引发的套机行为是推动人民币离岸在岸价差不断扩大的重要原因。
朱孟楠和张雪鹿(2015)研究认为风险偏好不同是境内外人民币汇率差异的主要原因[14];
郭敏和贾君怡(2016)研究认为境内外利差也是人民币离岸在岸汇率差异的主要原因[15];
石建勋和孙亮(2017)研究认为对人民币未来走势判断的差异是人民币离岸在岸汇率差异的主要原因[9];
而多元化境内外汇参与者、提升人民币离岸在岸汇率联动性是消除汇差的有效措施(叶亚飞和石建勋,2016)[16]。
(三)人民币离岸在岸汇率差异造成的影响
自“811”汇改后,人民币离岸在岸汇率差异持续存在且不断创历史记录,对我国宏观经济发展和政策运行都造成了一定影响。
乔依德等(2014)研究提出人民币离岸在岸价差波动会影响人民币币值稳定和国际社会对人民币信心,对人民币国际化进程造成影响[17]。
叶亚飞和石建勋(2016)研究发现随着人民币离岸在岸价差扩大,人民币在岸市场已经不是一个完全的定价中心[16],人民币定价权已部分旁落至离岸市场(李政、梁琪和卜林,2017)[18]。
王芳等(2016)研究发现人民币离岸在岸汇率差异催生了诸多套利行为和投机行为,引发国内资本外流,使央行宏观政策实施效果大打折扣[19]。
为熨平汇率波动、保持人民币币值的稳定,央行不得不增加对市场的干预力度,一方面大量消耗外汇储备进行公开市场操作,另一方面在人民币汇率定价机制中引入“逆周期调节因子”,不利于增加外汇市场的透明度,影响汇率市场化改革进程(肖立晟,2017)[20]。
综上所述,国内外学者有关人民币离岸在岸汇率差异的波动特征、形成原因、引致影响等研究已相当丰富,为本文研究奠定了良好的基础。
然而,目前已有研究还存在几点待完善之处:
一是有关人民币离岸在岸汇率波动溢出效应的方向研究并不一致,究竟是离岸市场还是在岸市场主导价差方向还不确定;
二是有关人民币离岸在岸价差影响因素的研究多从市场、制度、投机等视角分析,忽视了宏观经济基本面因素的影响,而汇率作为宏观经济情况的晴雨表,其价差的波动必然离不开宏观经济的变化;
三是已有有关人民币离岸在岸价差可能带来的影响研究多是理论视角的分析,有关数据支撑的实证研究还相对缺乏;
此外,已有研究多重点分析价差的某一方面,有关价差波动特征、诱因、影响及对策的系统性研究还比较缺乏。
基于此,本文首先利用GIR-BEKK-GARCH模型对人民币离岸在岸价差的波动特征进行描述,并根据波动溢出效应判断价差的主导市场;
然后对价差的形成原因和可能带来的影响进行系统的理论分析,相较于已有研究多采用定性因素分析市场分割的影响,本文采用DCC-GARCH模型测度人民币离岸在岸联动系数衡量离岸在岸市场割裂程度;
在此基础上,构建SVAR模型对理论分析进行实证检验,以期从理论和实证双重视角对人民币离岸在岸价差的诱因和影响有一个充分认识和把握,进而提出针对性、实践性强的政策建议,以促进离岸在岸价差的收敛,稳定人民币币值,助推人民币国际化。
三、人民币离岸在岸汇差的波动特征及其主导市场判断
(一)数据选取及描述性分析
选取在岸即期人民币兑美元汇率中间价CNY和离岸即期人民币兑美元汇率CNH作为汇率的代表性指标,时间区间为2014年11月3日至2017年6月27日,剔除周末、节假日、休市等数据缺失,共688个数据,数据来源为WIND金融数据库(下文数据同上);
对原始序列进行取对数差分处理得到收益率序列,收益率序列的描述性分析见图2和表1:
图2人民币离岸在岸汇率收益率序列描述性分析图
表1人民币离岸在岸汇率收益率序列描述性分析表
Series
Mean
StdError
Minimum
Maximum
RCNH
0.0157512401
0.2676819884
-1.4813263107
.023*******
RCNY
0.0148619626
0.2021436451
-0.9219847923
1.8573624146
由图2可知,人民币离岸在岸汇率收益率序列具有尖峰、厚尾特征;
由表1可知,离岸汇率收益率均值要略大于在岸汇率,表明离岸汇率市场拥有更多的套利机会;
离岸汇率收益率方差也大于在岸汇率收益率方差,表明离岸市场汇率的波动性要高于在岸市场;
对离岸在岸收益率序列进行ARCH效应检验后,发现两者均具有显著地ARCH效应,可建立GARCH模型族进一步检验其波动特征。
(二)人民币离岸在岸汇率波动溢出效应检验
1.GIR-BEKK-GARCH模型简介
本文采用二元GIR-BEKK-GARCH模型的条件方差—协方差方程来刻画人民币离岸汇率与在岸汇率间波动溢出效应。
对于ARCH项和GARCH项滞后阶数均为1的二元GIR-BEKK-GARCH模型如下:
其中,为2*2的正定矩阵,为2*1的白噪声过程,其均值为0,条件方差为2阶单位矩阵。
C为常数项矩阵,,A、B、D均为2*2阶系数矩阵,,,。
为2维列向量矩阵,,且当(i=1或2)为负数时,,否则,,因此,系数矩阵D衡量了在岸与离岸市场的人民币汇率收益率波动的非对称性影响。
将矩阵方程展开为:
其中,,分别代表i市场的汇率收益率和j市场汇率收益率序列的自回归条件方差,代表i市场与j市场之间的条件协方差。
、、分别为系数矩阵C、A、B中的第(i,j)元素,和分别表示第i个市场汇率收益率自身存在波动的ARCH效应和GARCH效应,分别衡量了该市场汇率收益率波动的集聚性和持续性;
(i=1或2,j=1或2,i≠j)表示i市场的汇率收益率波动的集聚性对j市场的汇率收益率波动的溢出效应,(i=1或2,j=1或2,i≠j)表示i市场的汇率收益率的波动持续性对j市场的汇率收益率的波动溢出效应。
(i=1或2)和(i=1或2,j=1或2,i≠j)是衡量非对称性影响的系数,表示i市场汇率收益率波动对自身的非对称效应,表示i市场的汇率收益率波动对j市场的汇率收益率波动的非对称效应。
2.人民币离岸汇率与在岸汇率间的波动溢出效应检验
表2人民币离岸在岸汇率收益率序列波动溢出效应检验表
Variable
Coeff
T-Stat
Signif
C(1,1)
0.005473606
0.006976261
0.78460
0.43268546
C(2,1)
-0.011901086
0.005653559
-2.10506
0.03528599
C(2,2)
0.000000264
0.016973745
1.55276e-005
0.99998761
A(1,1)
0.160665287
0.009550531
16.82265
0.00000000
A(1,2)
-0.142109785
0.035934593
-3.95468
0.00007664
A(2,1)
-0.019844104
0.050420953
-0.39357
0.69389956
A(2,2)
0.544168876
0.068178534
7.98153
B(1,1)
0.981345398
0.003530709
277.94568
B(1,2)
0.018247277
0.007430231
2.45582
0.01405653
B(2,1)
0.035489956
0.019342360
1.83483
0.06653078
B(2,2)
0.825455699
0.034935097
23.62826
D(1,1)
-0.101355288
0.054995147
-1.84299
0.06533105
D(1,
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