基于變結(jié)構(gòu)Copula模型的股市與匯市間波動(dòng)溢出效應(yīng)研究

吳智昊

摘 ?要：本文采用變結(jié)構(gòu)Copula模型對(duì)我國(guó)股、匯市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。利用二元正態(tài)Copula函數(shù)的時(shí)變相關(guān)系數(shù)得出美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間相關(guān)關(guān)系的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)，再利用混合Copula模型分段檢驗(yàn)波動(dòng)溢出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，匯改以來(lái)，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間存在著長(zhǎng)期而顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。在次貸危機(jī)發(fā)生期間，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間相關(guān)關(guān)系的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)增多，尾部相關(guān)性增強(qiáng)，兩市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。因此，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)波動(dòng)溢出傳導(dǎo)中介的管理，減輕波動(dòng)溢出效應(yīng)的負(fù)面影響。

關(guān)鍵詞：人民幣匯率;波動(dòng)溢出效應(yīng);變結(jié)構(gòu)Copula模型

中圖分類號(hào)：F830.91 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1674-2265（2015）02-0003-05

一、引言

波動(dòng)溢出效應(yīng)是指金融市場(chǎng)的波動(dòng)在受其自身歷史波動(dòng)程度影響的同時(shí)，也受到其他金融市場(chǎng)波動(dòng)程度的制約。外匯市場(chǎng)和股票市場(chǎng)作為開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下的兩個(gè)主要金融市場(chǎng)，在信息充分、資本可自由流動(dòng)的條件下，往往表現(xiàn)出協(xié)同變化、波動(dòng)相互傳導(dǎo)的趨勢(shì)。

2005年的人民幣匯率形成機(jī)制改革和股權(quán)分置改革促使我國(guó)匯市和股市逐步走向規(guī)范化和開(kāi)放化，加強(qiáng)了兩者之間的信息交流與傳導(dǎo)，使兩個(gè)金融市場(chǎng)間的聯(lián)系日益緊密。在此背景下，研究外匯市場(chǎng)和股票市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)將有助于深刻掌握金融市場(chǎng)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制，為防范金融風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)金融市場(chǎng)改革提供參考。

目前國(guó)外對(duì)匯市和股市間波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究，大多基于GARCH族模型展開(kāi)?？{斯（Kanas，2000）采用二元EGARCH模型對(duì)6個(gè)工業(yè)國(guó)家的股市與匯市間的非線性關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)存在從股市到匯市的波動(dòng)溢出效應(yīng)且股價(jià)收益和匯率變化同期負(fù)相關(guān)?？úɡ瓲柕龋–aporale等，2002）以東亞4個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象，通過(guò)BEKK模型進(jìn)行的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，股票市場(chǎng)與外匯市場(chǎng)間存在顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。塔伊（Tai，2007）采用多元 GARCH 模型研究發(fā)現(xiàn)1997年亞洲金融危機(jī)期間亞洲6個(gè)新興金融市場(chǎng)都存在從股市到匯市的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

國(guó)內(nèi)關(guān)于股、匯市間波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究仍處于起步階段。巴曙松、嚴(yán)敏（2009）利用多元EGARCH模型，發(fā)現(xiàn)我國(guó)股市對(duì)匯市存在非對(duì)稱的波動(dòng)溢出效應(yīng)，而匯市對(duì)股市則只存在對(duì)稱的波動(dòng)溢出效應(yīng)。陳云、陳浪南和林魯東（2009）運(yùn)用BVGARCH-BEKK模型并結(jié)合LR似然比檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)，對(duì)匯改前后我國(guó)股、匯市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明匯改前表現(xiàn)為顯著的匯市到股市的波動(dòng)溢出，匯改后主要表現(xiàn)為股市到匯市的波動(dòng)溢出。陳國(guó)進(jìn)、許德學(xué)和陳娟（2009）通過(guò)DCC-MGARCH 模型和 BEKK-MGARCH 模型進(jìn)行的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和波動(dòng)溢出效應(yīng)研究認(rèn)為，短期中存在股市到匯市的波動(dòng)溢出，而長(zhǎng)期中只存在匯市到股市的波動(dòng)溢出。

近年來(lái)，國(guó)外學(xué)者開(kāi)始將Copula模型應(yīng)用到金融市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究當(dāng)中。在金融市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究中，Copula模型體現(xiàn)出了以下優(yōu)勢(shì)：Copula模型通過(guò)將邊緣分布和聯(lián)合分布進(jìn)行連接可以構(gòu)建出更為靈活的多元分布函數(shù);邊緣分布反映單變量的個(gè)體信息，而Copula函數(shù)則反映出變量之間的相關(guān)信息，由此能夠達(dá)到將金融市場(chǎng)隨機(jī)變量的邊緣分布與彼此之間的相關(guān)關(guān)系分開(kāi)研究的目的;通過(guò)選擇與構(gòu)建不同形式的 Copula 函數(shù)，可以準(zhǔn)確捕捉到金融時(shí)間序列間存在的非線性以及非對(duì)稱的相關(guān)關(guān)系，甚至能夠更加有效地捕捉到尾部的相關(guān)關(guān)系。針對(duì)傳統(tǒng)波動(dòng)溢出研究方法不能準(zhǔn)確測(cè)度波動(dòng)之間的非線性關(guān)系的問(wèn)題，采用Copula模型不但能夠度量出波動(dòng)之間的線性關(guān)系，還可以度量出波動(dòng)之間的非線性關(guān)系。因此，本文將采用變結(jié)構(gòu)Copula 模型，對(duì)不同時(shí)期我國(guó)股、匯市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。

二、研究方法

利用變結(jié)構(gòu)Copula模型檢驗(yàn)股、匯市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)大致可分為以下4個(gè)步驟：擬合邊緣分布;診斷相關(guān)系數(shù)的變結(jié)構(gòu)點(diǎn);分階段構(gòu)建混合Copula模型;檢驗(yàn)波動(dòng)溢出效應(yīng)。

（一）邊緣分布的擬合

在實(shí)際中，金融時(shí)間序列經(jīng)常表現(xiàn)出時(shí)變、波動(dòng)、偏斜、尖峰、厚尾等特性。因此可以使用GARCH-t、GARCH-GED等模型進(jìn)行擬合。本文選用[GARCH（1，1）-t]模型，實(shí)證結(jié)果表明該模型可以很好地刻畫(huà)匯率和股指數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。模型形式如下：

[yt=μt+εt] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

[εt=ht12ξt] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[ht=ω+αε2t-1+βht-1] ? ? ? ? ? （3）

其中[υυ-2ζt?tυ]，[tυ]表示服從自由度為[υ]的標(biāo)準(zhǔn)t分布。

（二）變結(jié)構(gòu)點(diǎn)診斷

本文所使用的是韋艷華、張世英（2008）所提出的結(jié)合Z檢驗(yàn)和Bayes時(shí)序診斷的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)診斷法。其基本步驟如下：

1. 構(gòu)建時(shí)變相關(guān)的二元正態(tài)Copula模型（裴頓，2001）：

[C（u，v;ρt）=-∞Φ-1（u）-∞Φ-1（v）12π1-ρt2exp-r2+s2-2ρtrs21-ρt2drds]

（4）

[ρt=Λωρ+βρρt-1+αρ×1qi=1qΦ-1（ut-i）Φ-1（vt-i）] （5）

運(yùn)用兩階段極大似然估計(jì)法估計(jì)得到樣本序列[xtTt=1，ytTt=1]的時(shí)變相關(guān)參數(shù)序列[ρtTt=1]。再對(duì)序列[ρtTt=1]作Fisher變換：

[ρt=12ln1+ρt1-ρt] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

可以得到近似服從正態(tài)分布的相關(guān)參數(shù)序列[ρtTt=1]，相應(yīng)的其均值一定具有時(shí)變的方差。

2. 對(duì)序列[ρtTt=1]運(yùn)用Bayes時(shí)序診斷法進(jìn)行方差的平穩(wěn)性檢驗(yàn)：

作零假設(shè)，

[H0：β=σ22/σ21=1] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（7）

其中[σ22]與[σ21]是2個(gè)隱含體制下的方差。

計(jì)算零假設(shè)下的無(wú)條件概率（P-值），并在將每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)添加到初始樣本上時(shí)重復(fù)進(jìn)行，直到P-值小于預(yù)定的顯著性水平（零假設(shè)被拒絕）為止。如果零假設(shè)被拒絕，就認(rèn)為在樣本上存在一個(gè)方差的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)。將尋找到的第一個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)記作[τ1]。將該點(diǎn)的下一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（即[τ1+1]點(diǎn)）作為樣本的下一個(gè)起始點(diǎn)，重復(fù)上述步驟。當(dāng)零假設(shè)被拒絕時(shí)，在從[t=τ1+1]開(kāi)始的樣本區(qū)間上計(jì)算每一數(shù)據(jù)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，將有著最大后驗(yàn)概率分類的點(diǎn)選為序列的第二個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)[τ2]。重復(fù)這一過(guò)程直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都完成一遍檢驗(yàn)，以此依次找出所有可能存在的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)。將這些點(diǎn)作為二元正態(tài)Copula模型變結(jié)構(gòu)點(diǎn)的備選點(diǎn)，記其集合為[τkKk=1]，其中[K]為可能的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)的總數(shù)。

3. 令[τ0=1，τK+1=T]，運(yùn)用Z檢驗(yàn)依次檢驗(yàn)在[t=τk，k=1，2，...，K]點(diǎn)前后2個(gè)相鄰隱含體制下描述變量間相關(guān)關(guān)系的二元正態(tài)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)是否確實(shí)發(fā)生了顯著變化。如果在給定的顯著性水平下二元正態(tài)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)變化顯著，則可認(rèn)為該點(diǎn)是二元正態(tài)Copula模型的一個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)，否則去除該點(diǎn)，對(duì)下一個(gè)備選點(diǎn)進(jìn)行Z檢驗(yàn)。重復(fù)該過(guò)程直到所有備選點(diǎn)均被檢驗(yàn)過(guò)一遍為止。由此得到二元正態(tài)Copula模型的所有變結(jié)構(gòu)點(diǎn)[τk'，k'=1，2，...，K']，其中[K']為二元正態(tài)Copula模型變結(jié)構(gòu)點(diǎn)的總數(shù)。

（三）分階段構(gòu)建混合Copula模型

在得到Copula模型的所有變結(jié)構(gòu)點(diǎn)后，根據(jù)這些變結(jié)構(gòu)點(diǎn)所劃分的時(shí)間段，分別構(gòu)建適合的分階段Copula函數(shù)。本文選擇使用混合Copula函數(shù)來(lái)分階段建立模型。

通過(guò)對(duì)Gumbel、Clayton和Frank三種阿基米德Copula函數(shù)進(jìn)行線性組合構(gòu)建混合Copula函數(shù)，其表達(dá)式為：

[MC（u，v;α，θ，λ）=ωGCG（u，v;α）+ωClCCl（u，v，θ）+ωFCF（u，v;λ）]

（8）

其中[ωG，ωCl，ωF≥0]，[ωG+ωCl+ωF=1]

[MC（u，v;α，θ，λ）]表示由3個(gè)Copula函數(shù)線性組合而成的混合Copula函數(shù)，[CG，CCl，CF]分別表示Gumbel、Clayton和Frank Copula函數(shù)，[ωG，ωCl，ωF]為相應(yīng)的Copula函數(shù)的權(quán)重系數(shù)。用EM算法可以求得混合Copula模型的相關(guān)參數(shù)向量[（α，θ，λ）]和權(quán)重系數(shù)向量[（ωG，ωCl，ωF）]。

（四）波動(dòng)溢出效應(yīng)的檢驗(yàn)

由混合Copula函數(shù)的定義可知，模型中Gumbel和Clayton Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)[α]、[θ]與尾部相關(guān)系數(shù)[λup]、[λlo]存在對(duì)應(yīng)關(guān)系：

[λupCG=2-2α]，[λloCG=0]，[λupCCl=0]，[λloCCl=2-1θ] ? （9）

Frank Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)[λ]與Kendall秩相關(guān)系數(shù)[τ]存在對(duì)應(yīng)關(guān)系：

[τF=1+4λDk（λ）-1]，其中[Dk（λ）=kλk0λtket-1dt]（10）

因此可通過(guò)相關(guān)參數(shù)[α]、[θ]求得上尾相關(guān)系數(shù)[λup]和下尾相關(guān)系數(shù)[λlo]，并據(jù)此分析極端情況下股票和外匯市場(chǎng)間相關(guān)性的變動(dòng)情況。可以通過(guò)相關(guān)參數(shù)[λ]求得各階段的Kendall秩相關(guān)系數(shù)[τ]，再利用Z檢驗(yàn)，通過(guò)Z檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)分析在變結(jié)構(gòu)點(diǎn)前后兩個(gè)市場(chǎng)間相關(guān)性是否發(fā)生了顯著變化，從而判斷股票和外匯市場(chǎng)間是否存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。

三、股市與匯市波動(dòng)溢出效應(yīng)實(shí)證研究

本文選取2006年1月1日至2013年12月31日，美元對(duì)人民幣直接標(biāo)價(jià)法下匯率日數(shù)據(jù)，以及滬深300指數(shù)日交易數(shù)據(jù)為樣本。數(shù)據(jù)來(lái)自PACIFIC Exchange Rate Service（http：//fx.sauder.ubc.ca/data.html）和萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證各樣本長(zhǎng)度相同，剔除非共同交易日的數(shù)據(jù)，最終樣本長(zhǎng)度為1937。本文的金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)均采用對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)。即[Rt=（lnPt-lnPt-1）×100]，其中[Pt]為匯率或股票指數(shù)第t個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)。

通過(guò)EViews 8.0軟件，對(duì)選取的兩個(gè)序列進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表1。

從偏度上看，兩組數(shù)據(jù)的偏度均小于0，說(shuō)明這兩組數(shù)據(jù)的分布下尾比上尾密集，具有明顯的左偏特征。從峰度上看，兩組數(shù)據(jù)的峰度均大于3，表明其分布具有明顯的尖峰厚尾的特征。從兩組數(shù)據(jù)的JB統(tǒng)計(jì)量和P值來(lái)看，可知其不滿足正態(tài)分布。

使用GARCH（1，1）-t模型，利用R軟件進(jìn)行編程，對(duì)各序列建立邊緣分布模型。結(jié)果如表2。

從表2中可以看到， 美元對(duì)人民幣匯率收益率自由度較滬深300指數(shù)收益率更高，這說(shuō)明美元對(duì)人民幣匯率收益率分布的尾部更厚，出現(xiàn)極端情況的概率相對(duì)更大。此外從表2中可知，對(duì)各殘差序列作概率積分變換后所得的序列進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，均不能拒絕服從均勻分布的原假設(shè)。因而可以認(rèn)為利用GARCH（1，1）-t建立模型是適當(dāng)?shù)?，較好地?cái)M合了各邊緣分布。

結(jié)合Bayes法和Z檢驗(yàn)，對(duì)匯率與股指相關(guān)關(guān)系的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)進(jìn)行診斷，結(jié)果如表3。

從表3中可以看到，2006—2008年間，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間相關(guān)關(guān)系的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)發(fā)生間隔相對(duì)較長(zhǎng);但在2009年1月至7月間變結(jié)構(gòu)點(diǎn)集中出現(xiàn)了3次，時(shí)間間隔在3個(gè)月左右，說(shuō)明在這段時(shí)期美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間的相關(guān)關(guān)系變化較為劇烈。2009年后兩市間相關(guān)關(guān)系較為平穩(wěn)，在2012年才再次出現(xiàn)過(guò)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)。

根據(jù)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)將美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)收益率序列進(jìn)行分段，并對(duì)所劃分的時(shí)間段利用混合Copula模型進(jìn)行分段擬合，結(jié)果如表4。

表4：美元對(duì)人民幣匯率收益率與滬深300指數(shù)收益率序列分段混合Copula模型

[時(shí)間區(qū)間＼&Copula函數(shù)＼&參數(shù)估計(jì)值＼&對(duì)應(yīng)尾部

相關(guān)系數(shù)＼&權(quán)重＼&2006-01-04

—2006-03-08＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.0011＼&Clayton＼&1.7398e-06＼&0＼&0.0011＼&Frank＼&-6.1146＼&0＼&0.9978＼&2006-03-09

—2006-07-12＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.3569＼&Clayton＼&1.4504e-06＼&0＼&0.3569＼&Frank＼&-3.1131＼&0＼&0.2862＼&2006-07-13

—2007-04-27＼&Gumbel＼&1.0970＼&0.1189＼&0.3938＼&Clayton＼&1.4502e-06＼&0＼&0.2952＼&Frank＼&-0.6079＼&0＼&0.3110＼&2007-04-30

—2008-04-23＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.2597＼&Clayton＼&1.4508e-06＼&0＼&0.2597＼&Frank＼&-1.9857＼&0＼&0.4806＼&2008-04-24

—2009-01-08＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.3131＼&Clayton＼&0.4161＼&0.1890＼&0.3448＼&Frank＼&0.9400＼&0＼&0.3321＼&2009-01-09

—2009-04-17＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.3102＼&Clayton＼&1.6567e-06＼&0＼&0.3102＼&Frank＼&-9.0053＼&0＼&0.3796＼&2009-04-20

—2009-07-21＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&3.8642e-08＼&Clayton＼&0.5952＼&0.3121＼&0.9373＼&Frank＼&-47.9434＼&0＼&0.06267＼&2009-07-22

—2012-09-18＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.2525＼&Clayton＼&4.0152e-07＼&0＼&0.2525＼&Frank＼&-2.3172＼&0＼&0.4950＼&2012-09-19

—2013-12-31＼&Gumbel＼&1.0000＼&0＼&0.3018＼&Clayton＼&1.4507e-06＼&0＼&0.3018＼&Frank＼&-1.1312＼&0＼&0.3962＼&]

從兩個(gè)市場(chǎng)間上下尾部相關(guān)關(guān)系的角度進(jìn)行分析，在2006年1月4日至2013年12月31日之間，在根據(jù)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)所劃分的9個(gè)階段中，有6個(gè)時(shí)間段美元對(duì)人民幣匯率收益率與滬深300指數(shù)收益率間上下尾部相關(guān)系數(shù)均為0，即在這些時(shí)間段期間，對(duì)美元對(duì)人民幣匯率收益率和滬深300指數(shù)收益率來(lái)說(shuō)，其尾部不存在相關(guān)關(guān)系。但在2006年7月13日—2007年4月27日期間，兩者間的上尾相關(guān)系數(shù)上升到了0.1189，混合Copula模型中Gumbel Copula函數(shù)的權(quán)重也有所上升。從現(xiàn)實(shí)角度來(lái)看，在該段時(shí)期中，投機(jī)于我國(guó)金融市場(chǎng)的國(guó)際短期資本出現(xiàn)了連續(xù)6個(gè)月的凈流出，從而使得人民幣匯率有持續(xù)上升的壓力，央行為保持匯率浮動(dòng)不超出管理區(qū)間而實(shí)施的貨幣政策導(dǎo)致了貨幣供應(yīng)量的變化，并最終通過(guò)財(cái)富效應(yīng)等傳導(dǎo)至我國(guó)股市?？梢哉J(rèn)為，此期間美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間上尾相關(guān)關(guān)系的增大是符合實(shí)際的。而在2008年4月24日—2009年1月28日，以及2009年4月20日—2009年7月21日兩個(gè)時(shí)間段中，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間的下尾相關(guān)關(guān)系出現(xiàn)了大幅上升，混合函數(shù)中Clayton Copula函數(shù)的權(quán)重也有不同程度的上升，尤其是后一個(gè)時(shí)間段，Clayton Copula函數(shù)的權(quán)重更是大幅上升到了0.9373。從現(xiàn)實(shí)角度看，2008年4月—2009年7月這段時(shí)間正是美國(guó)次貸危機(jī)從全面爆發(fā)到接近結(jié)束的時(shí)期。在此期間，美國(guó)股市因次貸問(wèn)題而大幅下挫，投資者的恐慌情緒持續(xù)蔓延，并擴(kuò)散至美國(guó)國(guó)外，從而引起全球金融市場(chǎng)走低，并引起外匯市場(chǎng)的波動(dòng)，與包括我國(guó)股市在內(nèi)的各金融市場(chǎng)一同表現(xiàn)出下跌走勢(shì)相互傳染的現(xiàn)象。

根據(jù)混合Copula模型中Frank Copula函數(shù)的參數(shù)可以計(jì)算得到各個(gè)階段的Kendall秩相關(guān)系數(shù)[τ]，再對(duì)每個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)利用相關(guān)系數(shù)[τ]進(jìn)行Z檢驗(yàn)，通過(guò)Z檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)分析各變結(jié)構(gòu)點(diǎn)前后美元對(duì)人民幣匯率收益率與滬深300指數(shù)收益率間的相關(guān)關(guān)系是否發(fā)生顯著變化，進(jìn)而判斷我國(guó)外匯市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間是否存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。結(jié)果如表5。

表5：美元對(duì)人民幣匯率收益率與滬深300指數(shù)收益率波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

[變結(jié)構(gòu)點(diǎn)位置＼&日期＼&秩相關(guān)系數(shù)[τ]＼&Z統(tǒng)計(jì)量＼&38＼&2006-03-08＼&-0.5201＼&-1.2291＼&123＼&2006-07-12＼&-0.3170＼&-1.9761*＼&317＼&2007-04-27＼&-0.0673＼&1.5253＼&557＼&2008-04-23＼&-0.2125＼&-3.1914*＼&732＼&2009-01-08＼&0.1035＼&5.7843*＼&797＼&2009-04-17＼&-0.6369＼&4.6158*＼&861＼&2009-07-21＼&-0.9194＼&-10.0388*＼&1631＼&2012-09-18＼&-0.2448＼&-2.1568*＼&]

注：*表示5%的顯著性水平。

從表5中可以看到，8個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)中，有6個(gè)可以認(rèn)為存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，并且主要集中在金融危機(jī)時(shí)期。其中2008—2009年美國(guó)次貸危機(jī)期間的幾個(gè)變結(jié)構(gòu)點(diǎn)的波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯強(qiáng)于之前變結(jié)構(gòu)點(diǎn)的波動(dòng)溢出效應(yīng)，可以認(rèn)為在金融危機(jī)時(shí)期，美元對(duì)人民幣匯率收益率與滬深300指數(shù)收益率間相關(guān)關(guān)系的變化比其他時(shí)期更為頻繁而劇烈，一個(gè)市場(chǎng)發(fā)生的變化很容易從各種中介傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)。

四、結(jié)論與建議

本文通過(guò)變結(jié)構(gòu)Copula模型嘗試對(duì)我國(guó)股、匯市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析。從實(shí)證結(jié)果可知，匯改以來(lái)，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間存在著長(zhǎng)期而顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)，這與美元作為我國(guó)國(guó)際貿(mào)易結(jié)算和外國(guó)投資主要貨幣的地位是相符的。而在次貸危機(jī)發(fā)生期間，美元對(duì)人民幣匯率與滬深300指數(shù)間相關(guān)關(guān)系的變結(jié)構(gòu)點(diǎn)增多，尾部相關(guān)性增加，兩市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。這說(shuō)明金融危機(jī)能夠顯著改變外匯市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間關(guān)聯(lián)機(jī)制的內(nèi)在運(yùn)行過(guò)程，造成市場(chǎng)間相關(guān)關(guān)系的劇烈變化。一個(gè)市場(chǎng)的極端變化容易通過(guò)投資者預(yù)期、資本流動(dòng)等中介引起另一個(gè)市場(chǎng)發(fā)生相似的反應(yīng)，從而使兩個(gè)市場(chǎng)同時(shí)出現(xiàn)暴跌的可能性增大。

伴隨著人民幣匯率形成機(jī)制與股權(quán)分置改革的進(jìn)一步深化，以及國(guó)際金融一體化和自由化的不斷發(fā)展，我國(guó)股票市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)間的信息流動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)傳遞效果將愈發(fā)明顯，兩個(gè)市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)也會(huì)隨之更加頻繁。因此，通過(guò)完善制度，對(duì)波動(dòng)溢出的傳導(dǎo)中介進(jìn)行更為有效的管理，是減輕波動(dòng)溢出效應(yīng)的負(fù)面影響、維護(hù)金融市場(chǎng)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要。相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)股票市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制的建設(shè)，完善對(duì)波動(dòng)溢出的監(jiān)管與控制;建立波動(dòng)預(yù)警機(jī)制，提高市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期能力和對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)與外匯市場(chǎng)波動(dòng)的警惕性。完善股票市場(chǎng)機(jī)制，引導(dǎo)投資者進(jìn)行價(jià)值投資，削弱市場(chǎng)中羊群行為的發(fā)生。健全外匯管理體制，增強(qiáng)人民幣匯率的彈性，適當(dāng)擴(kuò)大人民幣匯率浮動(dòng)區(qū)間，繼續(xù)推進(jìn)人民幣資本項(xiàng)目可兌換。逐步實(shí)現(xiàn)自愿結(jié)售匯制度取代強(qiáng)制結(jié)售匯制度，提高人民幣在跨境貿(mào)易及投資中的使用，鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)資本赴海外投資。

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Empirical Study on the Volatility Spillover Effect between Exchange Market and Stock Market ： A Variable Structure Copula approach

Abstract：The paper presents a variable structure Copula to study volatility spillover effect between China stock market and exchange market. Base on the structural change points derived from time-varying coefficient of the correlation between the dollar to the RMB exchange rate and the CSI 300 Index，using M-Copula model to analyze the volatility spillover effects on each segment. The empirical results suggest the existence of a long-term and significant volatility spillover effect between China stock market and exchange market since the reform of RMB exchange rate formation mechanism. During the subprime crisis，the number of structural change points increased and the tail dependence between two markets enhanced. So the authority should manage the mediating variables of volatility spillover effect effectively to reduce the negative impact.

Key Words：exchange rate，volatility spillover effect，variable structure copula