基于VAR模型我國匯市和股市波動性的協(xié)整分析

1、基于VAR模型我國匯市和股市波動性的協(xié)整分析成都信息工程學院 邢景麗、姚丁心、張應鵬目錄摘要3Abstract3一、研究背景4（一）資本市場和外匯市場存在的問題和現(xiàn)狀4（二）對我國匯市和股市波動性研究的文獻分析4二、本文研究思路和創(chuàng)新點5三、實證分析6（一）數(shù)據(jù)選擇6（二）實證結果與分析61.平穩(wěn)性檢驗62.協(xié)整檢驗73.Granger因果關系檢驗84.向量誤差修正模型(VECM)估計95.脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function)分析106.方差分解（Vanriance Decomposition）分析12四、結論與建議13參考文獻15基于VAR模型我國匯市和股市波動

2、性的協(xié)整分析摘要匯率與股價的理論關系在解釋上比較明確，但是實證結果卻各不相同。本文以2008年1月2到2011年5月6日的人民幣對美元匯率、上證綜指和深成指數(shù)為樣本空間，建立了VAR模型，實證分析了匯率與中國滬深兩市主要股票指數(shù)之間的長期和短期相互關系。結果表明，匯率與股指存在穩(wěn)定的長期均衡關系；匯率與股市指數(shù)在不同滯后階數(shù)時存在不同的Granger因果傳遞關系。匯率對股價的影響大于股價對匯率的影響。關鍵詞：人民幣對美元匯率；上證指數(shù)；深成指數(shù) The Cointegration Analysis of Volatility and VAR Modelsbetween foreign exch

3、ange market and stock market in ChinaAbstractThe relationship of stock price and exchange rate in theory is clear, but the empirical results are different. The paper data is based on 1 January 2008 and 6 May 2010, selecting the exchange of Yuan to the dollar, The Shanghai index and Shenzhen composit

4、ion index stock for the sample space, building the VAR model, empirically analysising the relationship of the exchange rate and the Chinese main stock index in short and long-term time. Results show that the stock and exchange rate exists the stability of the long-run equilibrium relationship, there

5、 are different relationships of Granger causality because of different lag orders between Exchange rate and the stock market index. The impact ofexchange rateon thestockpriceis greater thanthe impacton the exchange rate.Keywords: RMB exchange rate for the dollar, The Shanghai index, Shenzhen composi

6、tion index 一、 研究背景（一）我國匯市和股市的熱點問題和現(xiàn)狀外匯市場與證券市場是金融市場的重要組成部分，它們的協(xié)調(diào)發(fā)展直接關系到金融市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。匯率的變動不僅影響著一國宏觀經(jīng)濟運行狀況，同時會影響到微觀經(jīng)濟主體的經(jīng)營行為和公司績效，進而引起公司股價的波動。自2008年下半年以來，資本市場和外匯市場的改革，極大地提高我國金融領域的市場化程度。加強了匯市和股市的聯(lián)系。外匯市場和股票市場的波動聯(lián)動關系越來越受到國內(nèi)外學者的關注和重視。結合后金融危機下的背景，選用更長并且最新的時間數(shù)據(jù)段，采用VAR模型來實證分析我國外匯市場和股票市場的波動聯(lián)動關系。匯率與股價的理論關系在解釋上比較

7、明確，但是實證結果卻各不相同。對當前中國股市與匯市的關系進行深入研究，不僅有助于深刻認識我國的資本市場，對于防范新的金融風險和中國未來資本市場、外匯市場等金融市場的改革也有重要的理論和實踐意義。人民幣匯率與資產(chǎn)價格的關系一直是專家學者們討論的熱點。對匯率與股價之間的長期均衡關系以及波動關系進行分析，不僅有助于深刻認識金融市場之間的關聯(lián)，而且對于防范金融風險、促進市場改革等方面的政策制定也具有重要的參考意義。對于中國這樣一個新興經(jīng)濟體，匯率變動與股價波動之間存在怎樣的互動關系等問題值得深入研究。在金融市場聯(lián)動性越來越強的情況下，對我國的股市、匯市進行綜合研究，發(fā)掘各市場間信息傳遞路徑，測定波動的

8、依賴關系，不論是對于微觀的動態(tài)投資組合和風險管理，還是宏觀的金融監(jiān)管和風險監(jiān)控，都具有重要的參考價值。（二）對我國匯市和股市波動性研究的文獻分析國內(nèi)外許多學者對股價和匯率的相互關系進行了實證研究。從國外看，Aggarwal (1981)1發(fā)現(xiàn)1974-1978年間,美國股價指數(shù)和美元有效匯率之間存在正相關。Bahmani Osk ooee和Sohrabian (1992)2較早使用協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗解釋了兩個變量間相互關系的方向,結果表明股價和匯率間存在雙向因果關系。Apte(2001)3選取1991-2000年的匯率(美元/印度盧比)和股價指數(shù)的收盤價數(shù)據(jù),通過EGARCH模型研究了印

9、度的名義匯率與股市發(fā)散性的關系,發(fā)現(xiàn)存在由外匯市場到股票市場的正向溢出。Fang and Miller(2002)4實證分析了韓國金融危機時期貨幣貶值對韓國股市的影響,結果表明匯市和股市存在雙向的引導關系。Muhammad and Rasheed(2003)5利用誤差修正模型、協(xié)整及因果檢驗研究了印度等南亞四國的月度數(shù)據(jù),結果顯示在這四國的匯率與股價的雙向因果關系。巴基斯坦和印度的匯率與股價之間長期也沒有關聯(lián),然而孟加拉國和斯里蘭卡卻存在匯率與股價的雙向因果關系。從國內(nèi)看，關于我國股價和匯率相互關系的研究,國內(nèi)學者的研究結論并不完全一致。鄧燊和楊朝軍（2007）7通過實證研究發(fā)現(xiàn),只存在著由人

10、民幣兌美元匯率到上證綜合指數(shù)的單向因果關系。張兵等(2008)8、朱新蓉和朱振元(2008)9都曾研究了匯改后中國股市與匯市的關系,結果表明只存在由匯率到股價的單向價格引導關系。吳奉剛和王芙蓉(2008)10采用多元GARCH模型進行研究,結果表明股市與匯市之間存在雙向的波動溢出效應。但是該文設定的模型參數(shù)不穩(wěn)定,結果有待商榷。胡秋靈和趙蕊（2009）11通過實證分析金融危機背景下中國股市和匯市關聯(lián)效應，金融危機發(fā)生前匯率是股價的單向Granger原因，而在金融危機發(fā)生后,匯率和股價存在著雙向的因果關系。嚴武和金濤（2010）12通過建立基于VAR-MGARCH模型來研究我國股價和匯率的關聯(lián)效

11、應。股票價格和匯率之間的內(nèi)在關聯(lián)性并不強，不存在明顯的波動溢出效應和價格溢出效應。二、本文研究思路和創(chuàng)新點從國內(nèi)外的研究結論看，匯市和股市有的存在雙向的Granger關系，有的存在單向Granger因果關系，有的實證分析得出內(nèi)在關聯(lián)性并不強。因為不同的學者利用不同的股票指數(shù)和樣本區(qū)間數(shù)據(jù)將得出不一致的結論。鑒于大都文獻的數(shù)據(jù)比較陳舊和研究結論的不一致，因而本文選取2008年1月2到2011年5月6日最新的數(shù)據(jù)，實證研究后金融危機時代背景下，中國匯市與中國滬深兩市主要股票指數(shù)之間的長期和短期相互關系。這是本文的創(chuàng)新之一。從國內(nèi)外的研究所采取的模型來看，采取模型多為GARCH族模型，有的模型過于繁

12、瑣，沒有得到很好的模擬效果，反而將簡單的問題復雜化。GARCH模型假設為：條件方差不僅是滯后殘差平方的線性函數(shù),而且是滯后條件方差的線性函數(shù)。這就導致了其不能很好的解釋波動之間出現(xiàn)的負相關現(xiàn)象。傳統(tǒng)的經(jīng)濟計量方法是以經(jīng)濟理論為基礎來描述變量關系的模型。但是，經(jīng)濟理論通常并不足以對變量之間的動態(tài)聯(lián)系提供一個嚴密的說明，而且內(nèi)生變量既可以出現(xiàn)在方程的左端又可以出現(xiàn)在方程的右端使得估計和推斷變得更加復雜。協(xié)整檢驗的VAR模型能很好的描述短期波動和長期均衡的綜合。VAR模型，能很好的解釋已有協(xié)整關系的非平穩(wěn)的序列。VAR模型把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構造模型，VAR模

13、型是處理多個相關經(jīng)濟指標的分析與預測最容易操作的模型之一。故本文采用VAR模型。這是本文的創(chuàng)新之二。本文研究結構如下：首先，對匯市和股市數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。其次，VAR（2）模型基礎上Johansen協(xié)整檢驗。第三，VAR（2）模型基礎上的Granger因果檢驗。第四，脈沖響應函數(shù)分析和方差分解分析。最后，得出結論并提出相應的建議。三、實證分析（一）數(shù)據(jù)選擇本文匯率和股市數(shù)據(jù)的樣本期均為2008年1月2到2011年5月6日，由此更能體現(xiàn)出后金融危機時代背景下股價與匯率的聯(lián)動關系。剔除節(jié)假日，數(shù)據(jù)的長度為813個。數(shù)據(jù)的選擇上，在匯率方面，考慮到美元作為與人民幣聯(lián)系最為緊密的外幣，其匯價具有相當

14、的代表性，因而選用人民幣兌美元的匯率中間價（USRMB）作為研究對象，數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站和國家外匯管理局網(wǎng)站；在股票價格的選擇上，本文選取上證指數(shù)（SZINDEX）和深成指數(shù)（SCINDEX）的收盤價作為研究對象，數(shù)據(jù)來自證券之星網(wǎng)站和搜狐證券網(wǎng)站。為了減少時間序列異方差的問題，在實證分析的過程中對匯率和股價數(shù)據(jù)均取自然對數(shù)，以克服數(shù)量級不同的影響。（二）實證結果與分析1.平穩(wěn)性檢驗為了避免直接使用非平穩(wěn)時間序列進行計量回歸出現(xiàn)的偽回歸，因此，本研究首先要對序列的平穩(wěn)性進行檢驗，同時考察變量的單整階數(shù)，采用單位根檢驗。USRMB、SZINDEX和SCINDEX序列的數(shù)據(jù)圖形類似于隨機游走

15、，故設定ADF的檢驗方程為含截距和趨勢的形式。對原序列和一階差分后的序列進行ADF檢驗。表1 人民幣對美元匯率、上證指數(shù)和深成指數(shù)時間序列的單位根檢驗收益序列ADF統(tǒng)計量1%臨界值結論差分序列ADF統(tǒng)計量1%臨界值結論USRMB-3.853-3.437平穩(wěn)USRMB-26.753-3.438平穩(wěn)SZINDEX0.637-3.437不平穩(wěn)SZINDEX-30.006-3.437平穩(wěn)SCINDEX-1.867-3.437不平穩(wěn)SCINDEX-28.353-3.438平穩(wěn)平穩(wěn)性檢驗的結果見表1所示。USRMB原序列為平穩(wěn)時間序列， SZINDEX與SCINDEX原序列非平穩(wěn)，一階差分后平穩(wěn)序列。為后

16、續(xù)的協(xié)整檢驗創(chuàng)造了條件。2.協(xié)整檢驗要研究匯率變動與股價變動是否存在長期的均衡關系，可以用協(xié)整方法來判斷，若二者存在協(xié)整關系則說明變量之間存在一種長期的均衡關系。協(xié)整是從序列的非平穩(wěn)性入手的，探求非平穩(wěn)變量間的長期均衡關系。對服從I(1)序列的檢驗方法有兩種：EG(Engle和Grange，1987)兩步法檢驗法和JJ法。本文根據(jù)實際的需要，采取JJ法。JJ檢驗法是Johansen 和Juselius(1990)提出的基于VAR模型為基礎的的方法，不僅適用于兩變量，也適用于多變量的情形。為了進一步的確定變量之間的關系，根據(jù)變量的特征構建VAR模型。建立VAR模型。首先確定模型的階數(shù)，對滯后期的

17、選取應該考慮：一方面想使滯后階數(shù)足夠大，以便能完整反映所構造模型的動態(tài)特征。如果滯后期太少，誤差項的自相關會很嚴重，并導致參數(shù)的非一致性估計（張曉桐，2004）。另一方面，滯后階數(shù)越大，需要估計的參數(shù)也就越多，模型的自由度就減少。所以通常進行選擇時，需要綜合考慮，既要有足夠數(shù)目的滯后項，又要有足夠數(shù)目的自由度。對滯后期的選取一般依據(jù)AIC和SC信息準則和LR檢驗，本文利用AIC、SC信息準則判斷最優(yōu)滯后期p.構建VAR模型的關鍵是確保其穩(wěn)定性，穩(wěn)定的VAR模型要求所有特征根模的倒數(shù)都小于1。用Eviews7.0對兩時間序列數(shù)據(jù)處理，根據(jù)VAR模型的AIC、SC值最小準則，分別選擇最優(yōu)階數(shù)為2,

18、2，用VAR（2）模型表示USRMB和SCINDEX序列關系、用VAR（2）模型表示USRMB和SZINDEX序列的關系，如下:表2 VAR(2)模型統(tǒng)計檢驗結果R2修正的R2 F統(tǒng)計量AICSCUSRMB0.99970.9997690675.9-11.2894-4.5685SCINDEX0.99290.992930924.4-11.2625-4.5416USRMB0.99970.9997692962.9-11.2927-4.7676SZINDEX0.99420.994237841.6-11.2658-4.7407由表2可知，各個模型的可決系數(shù)及修正的可決系數(shù)都超過0.992，且F統(tǒng)計量大于其

19、臨界值，從統(tǒng)計意義上是比較成功的。VAR（2）模型初步給出了匯市和股市之間的聯(lián)系。為了進一步匯市和股市的長期和短期關系，下面將進行基于VAR（2）基礎上的Johansen檢驗。如表3所示。表3 USRMB、SZINDEX和SCINDEX的Johansen檢驗H0HA特征根Max-Eigen臨界值（0.05）r=0r10.06 49.10 21.13 r1r20.01 16.15 14.26 r2r30.00 0.04 3.84 從表3可以看出，實證結果在l%的置信水平下拒絕了并不存在協(xié)整方程的原假設，接受了存在一個協(xié)整方程的原假設，說明人民幣名義匯率和上證綜合指數(shù)、深成指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的均

20、衡關系。并且從標準化的協(xié)整系數(shù)的符號來判斷，人民幣名義匯率和上證綜合指數(shù)之間存在著正向關系，人民幣名義匯率和深成指數(shù)存在負向關系。第一個協(xié)整關系對應了最大的特征根，得出了USRMB、SZINDEX和SCINDEX的協(xié)整關系為：USRMB=0.02 SZINDEX-0.017SCINDEX+(-3.40430) (3.77428) 代表第t期對協(xié)整關系或長期均衡的偏離。這一協(xié)整關系所反應的是系統(tǒng)各變量之間的長期穩(wěn)態(tài)的關系。從長期看，SZINDEX對USRMB的彈性為0.016，SCINDEX對USRMB的彈性為0.017.上證指數(shù)（SZINDEX）每變動1%，人民幣兌美元的匯率中間價（USRMB

21、）變動0.016%。深成指數(shù)（SCINDEX）每變動1%，人民幣兌美元的匯率中間價（USRMB）變動0.017%，而且是向相反的方向變動。滬深股市的變動引起匯市較小幅度的變動，但是匯市的變動引起滬深股市較大幅度的變動。3.Granger因果關系檢驗Granger因果檢驗有兩種形式:一種是傳統(tǒng)的基于VAR模型的檢驗;另一種是最近發(fā)展起來的基于VEC模型的檢驗，兩者的區(qū)別在于各自適用的范圍不同，前面的方法僅適用非協(xié)整序列間的因果檢驗，而后者則是用來檢驗協(xié)整序列間的因果關系?；赩AR（2）模型下進行Granger因果關系檢驗，來判斷USRMB、SZINDEX和SCINDEX變量變化的先后順序。為了

22、確保結果的穩(wěn)健性，本文在研究的過程列出了滯后期1-5階的所有檢驗結果，以AIC準則、SC準則確定的滯后階數(shù)為準，同時參考其他的滯后階數(shù)。沒有滯后期時，數(shù)據(jù)的長度是813個。表4 Granger因果檢驗結果原假設滯后階數(shù)12345上證指數(shù)不是匯率的Granger 原因F值36.829 16.851 12.899 8.618 8.020 P值0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 匯率不是上證指數(shù)的Granger 原因F值1.772 1.586 1.120 1.216 1.934 P值0.002 0.205 0.340 0.303 0.086 匯率不是深成指數(shù)的Granger

23、原因F值0.278 0.177 0.100 0.262 0.415 P值0.598 0.837 0.960 0.903 0.839 深成指數(shù)不是匯率的Granger 原因F值32.168 16.400 11.907 8.969 7.784 P值0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 上證指數(shù)不是深指的Granger 原因F值0.417 0.252 0.304 0.589 0.478 P值0.519 0.777 0.823 0.671 0.793 深成指數(shù)不是上指的Granger 原因F值0.762 0.400 0.275 0.297 0.415 P值0.383 0.671

24、0.843 0.880 0.838 由表4可知，在一定的滯后階數(shù)2-5的范圍內(nèi)，人民幣兌美元匯率與上證綜指在1的顯著性水平上，是單向Granger因果關系，上證指數(shù)變動是引起人民幣兌美元匯率變動的原因。但在滯后階數(shù)為1時，人民幣兌美元匯率與上證綜指是雙向的Granger因果關系。在一定的滯后階數(shù)1-5的范圍內(nèi)，人民幣兌美元匯率與深成指數(shù)在1的顯著性水平上，存在單向的Granger因果傳遞關系，深成指數(shù)變動是人民幣兌美元匯率的變動的原因。在一定的滯后階數(shù)1-5的范圍內(nèi)，滬深兩市不存在Granger因果關系。4.向量誤差修正模型(VECM)估計根據(jù)Granger定理，一組具有協(xié)整關系的I(1)變量

25、之間一定有誤差修正模型（ECM）的存在。人民幣匯率與股票價格指數(shù)之間的誤差修正模型(ECM)估計結果如表4所示。表5 人民幣匯率與股票價格指數(shù)之間的誤差修正模型估計匯率與上證指數(shù)匯率與深成指數(shù)匯率方程ECM項系數(shù)-0.0010 -0.0024 T值-5.3372-4.9593股市指數(shù)方程ECM項系數(shù)0.0011 0.0173 T值 0.2283 1.2543從誤差修正項的系數(shù)對應的T值可以得到，匯率方程ECM項系數(shù)在5的顯著性水平上均是顯著的，這表明人民幣兌美元匯率與上證指數(shù)、深證指數(shù)之間顯著地存在對偏離長期均衡的調(diào)整。從修正項系數(shù)的大小來看，股指對偏離長期均衡的調(diào)整力度大于匯率對偏離長期均衡

26、的調(diào)整力度，這表明相對于人民幣匯率短期波動而造成的長期關系失衡，股市指數(shù)短期波動而造成的長期關系失衡，需要經(jīng)過更長時間才能回到均衡位置。5.脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function)分析脈沖響應函數(shù)(IRF)用來衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖動對內(nèi)生變量當前和未來取值的影響。脈沖響應函數(shù)(IRF)是描述一個內(nèi)生變量對誤差的反應。本研究建立基于VEC模型的脈沖響應函數(shù)(IRF)來刻畫變量間的相互影響。已有的文獻基本是采用Cholesky分解技術。但是這種方式存在缺陷就是分解方式的非唯一性。這將導致沖擊識別的任意性。即對系統(tǒng)內(nèi)變量排序方式的不同將導致不同的結果。為此，本研

27、究采用一般的脈沖響應分析（Generalized Impulse Response）。該方法是Pesaran和Shin(1998)提出的。該方法避免了正交化對變量排序方式的依賴。圖1和圖2中橫軸表示沖擊作用的滯后期長度，選10期，縱軸表示內(nèi)生變量對沖擊的響應程度，實線（藍線）表示脈沖響應函數(shù)曲線。圖1 USRMB對SZINDEX、USRMB對SCINDEX的響應圖1 顯示的為USRMB對SCINDEX、USRMB對SZINDEX的響應函數(shù)。USRMB對SCINDEX脈沖響應函數(shù)曲線（藍線）在第5 期由負逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檎?，表明人民幣兌美元匯率的波動對股市指數(shù)的影響在第5期由負向轉(zhuǎn)為正向的影響。同理，

28、USRMB對SZINDEX脈沖響應函數(shù)曲線（藍線）在第4期由正逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樨?，并且USRMB對SZINDEX沖擊的響應程度在第3期達到最大。圖2 SZINDEX對USRMB 、SCINDEX對USRMB的響應圖2顯示的為SCINDEX對USRMB、SZINDEX對USRMB的響應函數(shù)。SCINDEX對USRMB脈沖響應正向沖擊在1-3期逐漸減弱，在第3期的程度最弱，超過第3期后逐漸加強。表明滬市的波動在第3期對匯市正向的影響最小。SCINDEX對USRMB脈沖響應在第2期由負向轉(zhuǎn)正向，在第3期正向效應最大，之后逐漸遞減，在第6期脈沖響應由正向轉(zhuǎn)負向。圖1和圖2印證了變量之間的協(xié)整關系。匯市和股市

29、的發(fā)展相互影響，共同發(fā)展。6.方差分解（Vanriance Decomposition）分析脈沖響應函數(shù)(IRF)用來衡量VAR模型中來自隨機擾動項的一個標準差沖動對內(nèi)生變量當前和未來取值的影響。而方差分解（Vanriance Decomposition）是通過分析每一個結構沖擊變化對內(nèi)生變量變化（通常用方差來衡量）的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。為了確定匯市與股市的相互影響程度，我們進行了三變量的方差分解，限于篇幅，現(xiàn)將給出USRMB的方差分解，如表6所示。表6 USRMB的方差分解PeriodS.E. USRMBSZINDEXSCINDEX10.0008 100.0000 0.0

30、000 0.0000 20.0011 99.8622 0.1376 0.0002 30.0014 99.7947 0.1872 0.0181 40.0016 99.8283 0.1538 0.0179 80.0021 99.6685 0.2882 0.0433 160.0029 96.5213 2.9460 0.5327 200.0032 93.5872 5.4179 0.9950 300.0039 83.5636 13.8515 2.5849 由表6可知，SZINDEX、SCINDEX在第20期時對變量USRMB的預測誤差方差的解釋率分別為5.4179%和0.9950%，在第30期的時候分別

31、為13.8515%和2.5849%左右。前期都較小，后期逐漸增大，但是解釋率數(shù)值并不大。反過來，USRMB對SZINDEX、SCINDEX的影響解釋率更大一些。這點從理論上來說由于匯率的變動在宏微觀層面上都會對股價產(chǎn)生影響，影響的途徑相對來說更加明顯和直接，因此認為匯率與股價的關系更多的表現(xiàn)為匯率對股價的影響，即在方差分解分析中，二者應當表現(xiàn)為匯率對股價的解釋率值更大一些。四、結論與建議本文探討了匯率與股價的互動關系，主要有以下研究結論：1.在長期聯(lián)動性方面，股票價格與匯率存在穩(wěn)定的長期關聯(lián)。2.就短期互動關系而言，匯市與股市間的溢出效應是非對稱的。在價格溢出方面，只存在匯率到股價的單向引導關

32、系；波動溢出方面，匯市的波動沖擊會影響到股市的波動，股市的波動對匯市的影響有限；匯率波動對股市的開盤價和收盤價均產(chǎn)生顯著的影響。本研究進行平穩(wěn)性檢驗、VAR（2）模型基礎上的Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應函數(shù)分析和方差分解分析、向量誤差修正模型（VECM）對匯市和股市進行較為詳盡的分析，結論如下，第一，平穩(wěn)性檢驗顯示，一階差分后序列為平穩(wěn)序列。第二，VAR（2）模型基礎上Johansen協(xié)整檢驗顯示，人民幣名義匯率和上證綜合指數(shù)、深成指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。由協(xié)整方程知，人民幣名義匯率和上證綜合指數(shù)之間存在著正向關系，人民幣名義匯率和深成指數(shù)存在負向關系。在

33、長期聯(lián)動性方面，股票價格與匯率存在穩(wěn)定的長期關聯(lián)。第三，VAR（2）模型基礎上的Granger因果檢驗顯示，在滯后階數(shù)2-5范圍內(nèi)，人民幣兌美元匯率與上證綜指是雙向的Granger因果關系。在一定的滯后階數(shù)1-5的范圍內(nèi)，人民幣兌美元匯率與深成指數(shù)在1的顯著性水平上，存在單向的Granger因果傳遞關系。在一定的滯后階數(shù)1-5的范圍內(nèi)，滬深兩市不存在Granger因果關系。第四，脈沖響應函數(shù)(IRF)分析結果顯示，股市的波動對匯市產(chǎn)生的影響有正向也有負向。股市的波動對匯市產(chǎn)生的影響也是。匯市和股市的影響在曲折中相互促進和影響，共同發(fā)展。第五，方差分解分析表明，SZINDEX、SCINDEX對變

34、量USRMB的預測誤差方差的有一定的解釋率，但是數(shù)值并不大，而USRMB對SZINDEX、SCINDEX的影響解釋率更大一些。匯率對股價的影響大于股價對匯率的影響。通過以上的結論分析，在宏觀實踐中，后金融危機時代背景以來，人民幣兌美元匯率總體上呈現(xiàn)逐步上揚態(tài)勢，當下，已經(jīng)為6.49。由上面研究的結論知，就短期互動關系而言，匯市與股市間的溢出效應是非對稱的。匯率對股價的影響大于股價對匯率的影響。在價格溢出方面，只存在匯率到股價的單向引導關系；波動溢出方面，匯市的波動沖擊會影響到股市的波動，股市的波動對匯市的影響有限；匯率波動對股市的開盤價和收盤價均產(chǎn)生顯著的影響。這與范致鎮(zhèn)18（2010）的研究

35、結論相一致。我們需要更加關注人民幣兌美元匯率升值帶來的兩面性。更加關注匯市波動對股市的影響。因為兩市存在著相應的波動影響關系，可以通過相應的匯市措施來抑制國際投機資本在股市的泛濫?，F(xiàn)實的套利價值吸引了大量國外的投機資本進入中國證券市場。隨著利率市場化的增強，匯率的改革及管制的放松，上證指數(shù)和深成指數(shù)的波動反過來通過市場利率、對外貿(mào)易、貨幣供應量和心理預期等中介推動人民幣匯率上升的作用。金融危機以來，我們要更加關注金融風險在外匯市場和證券市場之間的相互傳播,這對于防范和化解金融風險有著重要的意義。這就要求我們既重視外匯市場,也要加快中國證券市場的建設,優(yōu)化和完善中國證券場的結構,加強對證券市場的

36、監(jiān)管以及構建和完善外匯市場和證券市場之間的風險傳播控制。人民幣匯率是開放經(jīng)濟環(huán)境下維護國家經(jīng)濟安全的政策工具，股票市場是籌集資金的重要場所，金融市場的穩(wěn)定是國民經(jīng)濟的健康快速發(fā)展的重要保證。隨著我國金融市場改革的深入，對外開放程度的提高，市場之間的聯(lián)系會越來越緊密，這樣，股市和匯市之間的波動傳遞和風險傳遞會越來越明顯。構建多層次資本市場體系的過程，監(jiān)管部門要關注市場間的聯(lián)動性和信息傳導特征，以提高市場監(jiān)管以及協(xié)調(diào)的效率，并且降低整個經(jīng)濟運行的系統(tǒng)風險。金融危機期間，更要重視外匯市場這個重要的風險源頭，不能屈服于外界壓力過分地調(diào)整人民幣的匯率，以減小匯率波動對股票市場的沖擊，實施更為有效的風險管

37、理。參考文獻1 Aggarwal, R., Exchange Rates and Stock Prices: A Study of U. S. Capital Market under Floating Exchange Rates.AkronBusiness and Economic Review, Vol12, 1981, pp7-12.2 Bahmani-Oskooee, M.Sohrabian, A., Stock Prices and the Effective Exchange Rate of the Dollar. Applied Economics, Vol24, 1992, pp. 459-464.3 Apte., 2001.The Interrelationship between Stock Markets and the Foreign Exchange Markets.Prajnan, Vo.l 30, No. 1: 17-29.4 Fang W. S. and S. M. M i