《人民币离在岸汇差波动性的特征分析》
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摘 要：自2015年8月11日汇改以来,人民币汇率市场化程度日益加深,受国际金融环境影响,人民币离岸市场与在岸市场汇率出现双向波动态势.本文通过运用马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR）对人民币离在岸汇差波动性进行探究.结果表明：市场条件、预期偏好和汇率政策改革均会对人民币离在岸汇差波动产生影响.
关键词：离岸市场 在岸市场 汇差波动 MS-VAR模型
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）04（b）--03
随着中国经济发展以及对外开放战略的推进,人民币在国际市场的影响力不断增强,人民币国际化进程的稳步推进,带动人民币离岸业务不断发展.在我国人民币离岸市场与在岸市场目前还尚未完全实现资本自由流动,在诸多方面存在差异最终使人民币离在岸汇差发生波动.为进一步探究2015年“8.11”汇改后,人民币离在岸市场汇差在“逆周期因子”的作用下呈现出的波动性特征,本文采用马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR）进行实证分析,探究不同波动状态下人民币离在岸汇差波动性的特征.
1 实证分析
在人民币汇率形成机制日益市场化的背景下,人民币离岸汇率与在岸汇率波动呈现随机性和复杂化等特点,而马尔可夫区制转换模型（Markov）可以很好地拟合序列的变换过程（郭敏和贾君怡,2016;石建勋和孙亮,2017）.本文基于马尔可夫区制转换模型原理,借助马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR）对人民币离在岸汇差波动性的具体特征进行实证探究.
1.1 样本数据选取
本文的样本数据为2012年5月至2019年10月的周度数据,包含变量为人民币离岸市场与在岸市场汇率差值、全球风险偏好水平、境外市场流动性、人民币未来预期以及人民币境内外市场利差.所有数据均来源于Wind数据库.
目前,国内外有关人民币离在岸汇差波动性的研究中,大多采用人民币离岸市场与在岸市场汇率差值作为被解释变量（严兵、张禹等,2017;Liang et al., 2019）.因此本文沿用此变量设定方法,用Div表示人民币离在岸市场汇差,定义Div等于（CNH-CNY）*10000.其中CNH选取中国香港离岸市场人民币兑美元的即期汇率,CNY选取中国外汇交易中心公布的人民币兑美元即期汇率,均采用直接标价法.
全球风险偏好水平（VIX）为全球恐慌指数,取值为S&P500指数期权隐含波动率的加权平均值;离岸市场流动性（Lin）为香港人民币银行同业隔夜拆息,取值上升代表流动性降低,反之则相反;人民币未来预期（Exp）选取3个月人民币无本金交割远期汇率（NDF）进行衡量,取值上升代表人民币存在升值预期,反之则相反;人民币离在岸市场利差（DRe）为上海银行间同业隔夜拆借利率（SHIBOR）与伦敦银行间同业隔夜拆借利率（LIBOR）的差值.
1.2 单位根检验
首先利用ADF来检验数据变量的平稳性.结果显示,在1%的置信水平下,人民币离在岸汇差（Div）、全球风险偏好（VIX）、境外市场流动性（Lin）拒绝原假设,均为平稳数据.人民币未来预期（DExp）和境内外利差（DRe）为经过一阶差分处理后的平稳数据.本文采用上述5个变量作为实证分析变量.
1.3 MS-VAR模型的選择
1.3.1 VAR模型的区制和滞后阶数的确定
根据人民币离在岸汇差波动特性,本文选取三个区制进行探究,划分如下分析：在区制1状态下,人民币离在岸汇率差值整体表现较为平稳,波动幅度较小;在区制3状态下,人民币离在岸汇率差值整体表现最为活跃,波动幅度最大;区制2状态则大多处于区制1及区制3状态之间,即人民币离在岸汇率差值出现中等波动状态.
针对滞后阶数相关数据,2阶滞后阶数在LR、FPE、AIC准则下显著,1阶滞后阶数在SC、HQ准则下显著,因此确定VAR模型的最优滞后阶数为2阶.
1.3.2 确定最优MS-VAR模型类型
本文根据AIC、SC、HQ准则以及LogL值确定最优的MS-VAR模型,结果表明,模型MSIH （3）-VAR（2）拟合效果最优,即模型存在3个区制,滞后阶数为2阶,且截距和方差随着区制的转化而变化.
2 MSIH（3）-VAR（2）模型分析
实证表明,区制1和区制2维持区制稳定的概率分别为91.73%和86.02%,相较于区制3具备较高的稳定性.发生区制间转移时,低波动区制1很难实现直接转入高波动的区制3,更多情况下进入中度波动区制2进行过渡.区制2转移至区制1和区制3的可能性较低,概率分别为5.11%和8.87%.而区制3更易向区制2转移,说明人民币离在岸汇差处于波动较大的状态时,易通过区制2实现缓冲.
根据表1可知：在区制1和区制2中,人民币离在岸汇差（Div）与人民币预期（DExp）的相关性最强,而在高波动状态的区制3中,人民币离在岸汇差（Div）则与全球风险偏好（VIX）存在较强的相关性,说明在经济波动活跃的状态下,人民币离在岸汇差更容易受到国际市场风险情况的影响.另外,在三个区制状态下,香港人民币银行同业隔夜拆息与人民币离在岸汇差均呈现负相关性,其中在区制3中的相关性较高,说明当人民币离在岸汇差在高波动状态下,香港人民币银行同业隔夜拆息越低,意味着人民币离岸市场流动性越强,人民币在外汇市场上的供求关系发生改变,促使人民币离在岸汇差迅速拉大.
根据三区制转换概率图,对比不同区制的重要时间节点与我国外汇政策制度的变革,可进一步探讨2012年以来不同汇率相关制度变化对人民币离在岸汇差的影响作用.在“8.11”汇改后,外汇市场上的人民币预期以及离岸市场流动性均受到影响,使人民币离在岸汇率差值由区制2转入区制3,在短期内产生了较大幅度的波动,而后又转回区制2状态下,波动程度有所回归.
2015年12月11日至18日,我國外汇市场处于波动较大区域,人民币离在岸汇率差值由区制2转入区制3,主要原因与人民币被纳入特别提款权货币篮子（SDR）和CFETS人民币指数的颁布有关.随着人民币国际地位提升,市场投资者对于人民币的预期随之变动,导致离岸人民币供求关系变化变动,最终导致人民币离在岸汇率差值产生较大波动.
2017年5月26日首次引入逆周期因子,人民币中间价报价调整为“收盘价+一篮子货币汇率变化+逆周期因子”,并通过区制2的过渡,有效缓解了市场顺周期行为并稳定了市场预期.2018年1月,随着跨境资本流动和外汇供求趋于平衡,央行暂停“逆周期因子”,然而随着我国外部经济环境的不确定性上升,中美贸易摩擦逐步升级,为正确引导市场不确定预期,缓解单边“羊群效应”,央行于同年8月份重启“逆周期因子”,使离在岸人民币汇差在短期出现巨幅震荡,使我国外汇市场出现较大波动.
因此,人民币离在岸市场汇率差值发生较大波动的时间节点多与人民币汇率制度改革有关,且持续时间较短,均通过区制2实现过渡与缓冲,逐步发挥政策效果,达到提升人民币离在岸汇率差值稳定性的目的.
3 脉冲响应函数分析
脉冲响应分析可以反映各经济变量之间短期动态冲击关系,可分析考察不同变量之间的关系.
如图2所示,当人民币预期（DExp）受到一个标准差的正向冲击后,在三个区制中,人民币离在岸市场汇差波动均会迅速做出响应,且响应曲线大体一致.其中,高波动状态区间的响应效果最明显,原因在于预期变动导致货币供求关系失衡,促使汇差的冲击效应得到扩大.
当向香港银行间离岸人民币拆借利率施加一个正向冲击,即离岸市场流动性（Lin）降低,人民币离在岸汇差在三个区制中对香港银行间离岸人民币拆借利率的冲击均直接产生较大幅度的负向效应,反应剧烈且持续时间短暂.通过对比,发现区制3的响应程度最大,且回归稳定的时间相对较长,说明人民币在高波动区间受离岸市场流动性的影响更明显,同时波动也较为持久.
当全球风险偏好（VIX）受到外部一个标准差的正向冲击后,会在短期内将对人民币离在岸汇差产生巨大冲击,且恢复平稳状态较为缓慢,表明波动会持续较长时间.因此人民币离岸市场需求增大,供求关系在短期内偏离均衡状态,波动越高的状态区间越易出现较大程度的冲击效应.
当在人民币离在岸市场利差（DRe）上施加一个标准差的正向冲击时,不同于区制1和区制3,区制2中人民币离在岸汇差则首先出现较小的正向效应,随后立即转为负向效应,并逐渐减弱至第60期回归稳定.说明随着人民币境内外市场利差敞口增大,人民币离在岸市场汇率差值在短时间内出现较大冲击响应,且趋于平稳的过程也较为缓慢.
4 结论与建议
本文对影响人民币离在岸汇差波动的几个因素进行实证分析发现,央行汇率相关政策变动会导致人民币离在岸汇差产生较大波动.2015年“8.11”汇改后人民币离在岸汇差的波动程度有所上调,由低波动状态转入中波动状态;2019年人民币离在岸波动性有所降低,其原因在于央行重启“逆周期因子”后,央行对于市场预期进行了合理引导,削弱了原有的顺周期效应.其次,人民币离在岸汇差在高波动区间,易受全球市场的风险偏好影响,而在中低波动区间,易受未来预期影响.最后,人民币预期、离岸市场流动性、全球风险偏好以及境内外市场利差均会在短期对人民币离在岸汇差产生冲击效应.
因此,为避免人民币离在岸汇差产生过度震荡,应不断调动人民币离岸市场的积极作用.立足于本国实际国情,深入分析国际经济环境,及时进行干预决策,合理调整管控力度.应积极推进人民币在岸市场发展和资源优化配置,丰富金融产品的多样化,实现外汇交易市场国际化、多样化.加强宏观审慎监管,深化利率市场化和人民币汇率形成机制改革,合理调控境内外利率差值,避免由恶行套汇套利行为引发资本大量流失,最终实现人民币稳定发展.
参考文献
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