綠色債券不同指數(shù)與經濟變量之間關系分析

(廣州大學經濟與統(tǒng)計學院 廣東 廣州 510006)

一、引言

根據(jù)已有的文獻資料，對于中國債券指數(shù)與宏觀經濟變量之間關系分析的研究不多，張永民(2008)對債券指數(shù)與股票指數(shù)、人民幣對美元匯率、CPI等宏觀經濟變量之間進行了相關性分析，得到匯改之后，債券指數(shù)與CPI有著顯著的相關關系。顧連書等(2008)考察了不同期限的債券指數(shù)與宏觀經濟變量之間的相關關系，得到債券指數(shù)與經濟變量CPI的相關關系最強，不同期限的債券指數(shù)與CPI的相關性都很高，而且呈負相關。

以上的研究均是圍繞債券指數(shù)進行分析，因為中國綠色債券指數(shù)公布不久，所以關于綠色債券指數(shù)的相關分析研究非常少，本文就中債-中國綠色債券指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券指數(shù)”)、中債-中國綠色債券精選指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選指數(shù)”)、中債-中國綠色債券全價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券全價指數(shù)”)、中債-中國綠色債券精選全價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選全價指數(shù)”)、中債-中國綠色債券凈價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券凈價指數(shù)”)與中債-中國綠色債券精選凈價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選凈價指數(shù)”)等六種不同的指數(shù)，與多個宏觀經濟變量之間進行相關性分析及回歸分析，試圖分析得到六種指數(shù)與宏觀經濟變量存在怎樣的相關關系及回歸關系，而且試圖得到六種指數(shù)中的哪一個指數(shù)更適合與宏觀經濟變量之間進行分析。

二、綠色債券不同指數(shù)的比較

本文的研究數(shù)據(jù)為中央國債登記結算有限責任公司發(fā)布的中-綠色債券指數(shù)、中-綠色債券精選指數(shù)、中-綠色債券全價指數(shù)、中-綠色債券精選全價指數(shù)、中-綠色債券凈價指數(shù)與中-綠色債券精選凈價指數(shù)，所取樣本數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2010年1月1日-2018年9月30日，每種綠色債券指數(shù)均有2189個日數(shù)據(jù)，由于一般宏觀經濟變量的數(shù)據(jù)是以月為單位，因此本文對六種綠色債券指數(shù)的日數(shù)據(jù)計算月度平均數(shù)作為相應的綠色債券指數(shù)的月度數(shù)據(jù)，每種綠色債券指數(shù)得到105個月度數(shù)據(jù)，從而保持與宏觀經濟變量數(shù)據(jù)的可比性。下面的Index1代表中-綠色債券指數(shù)、Index2代表中-綠色債券精選指數(shù)、Index3代表中-綠色債券全價指數(shù)、Index4代表中-綠色債券精選全價指數(shù)、Index5代表中-綠色債券凈價指數(shù)與Index6代表中-綠色債券精選凈價指數(shù)，六種綠色債券指數(shù)的走勢如圖1所示：

圖1 六種綠色債券指數(shù)月度數(shù)據(jù)的走勢

從圖1中可以看到，中-綠色債券(全價、凈價)指數(shù)與中-綠色債券精選(全價、凈價)指數(shù)走勢非常接近，了解到綠色債券指數(shù)在編制時，依據(jù)公開披露的債券募集資金投向以及發(fā)行人所處行業(yè)、主營業(yè)務、主要產品等信息要素判斷，凡滿足上述四項綠色債券標準之一的，即納入中-綠色債券指數(shù)樣本券，對同時滿足四項標準的，即納入中-綠色債券精選指數(shù)樣本券，因此可以得出，滿足四項標準之一的債券，大部分均滿足四項標準，即有時處理數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析，可用中-綠色債券精選指數(shù)代表中-綠色債券指數(shù)。

結合圖1和表1可以看到，Index與Index2的走勢比Index3與Inedx4的走勢大且方差大，Index3與Index4的走勢比Index5與Inedx6的走勢大且方差大，這是因為前兩種指數(shù)是以債券全價計算的指數(shù)值，并且考慮了付息日利息再投資因素，在樣本券付息時利息再投資計入指數(shù)之中；中間兩種指數(shù)是以債券全價計算的指數(shù)值，但債券付息后利息不再計入指數(shù)之中；后兩種指數(shù)是以債券凈價計算的指數(shù)值，不考慮應計利息和利息再投資。同時因為隨著時間的變化，指數(shù)中包含的債券越來越多，因此Index1與Index2偏離Index5與Index6越來越大。六種綠色債券指數(shù)的描述性統(tǒng)計量如表1所示：

表1 六種綠色債券指數(shù)的描述性統(tǒng)計量

三、綠色債券不同指數(shù)與經濟變量的相關性分析

本文選擇以下宏觀經濟變量，考察其與綠色債券指數(shù)的相關關系，CPI為居民消費價格指數(shù)(數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局網站)，可衡量通貨膨脹水平，代表貨幣價值的物價指數(shù)；PPI為工業(yè)品出廠價格指數(shù)(數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局網站)，是從生產者立場衡量物價指數(shù)；Shibor表示上海銀行間拆借7天利率(數(shù)據(jù)來源：SHIBOR-上海銀行間拆放利率官網)，代表市場利率因素；Stock表示上證綜合指數(shù)(數(shù)據(jù)來源：同花順軟件)，代表債券投資替代品的因素；Reer表示國際清算銀行根據(jù)貿易權數(shù)計算的人民幣實際有效匯率指數(shù)(數(shù)據(jù)來源：國際清算銀行)，ExUSD表示人民幣對美元的匯率(數(shù)據(jù)來源：同花順軟件)，它們代表國際匯率的因素；M2為貨幣供應量(數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局網站)，Depoist為《金融機構人民幣信貸收支表》中的各項存款總和，PI表示為《金融機構人民幣信貸收支表》中的有價證券投資(數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行網站)，它們可衡量市場上用于債券投資的資金面情況。以上所獲得的數(shù)據(jù)中，Shibor為日數(shù)據(jù)，因此本文對Shibor的日數(shù)據(jù)計算月度平均數(shù)作為其月度數(shù)據(jù)。

(一)不同綠色債券指數(shù)之間的相關性分析

當宏觀經濟變量發(fā)生變化時，六種不同的綠色債券指數(shù)的變化幅度不完全相同，但它們之間明顯存在很強相關性，下面用相關系數(shù)對它們量化它們之間的關系。

表2 六種綠色債券指數(shù)之間的相關系數(shù)

由表2中可以看出，Index3、Index4分別于其他5種指數(shù)的相關系數(shù)均值0.700以上，Index3代表中-綠色債券全價指數(shù)、Index4代表中-綠色債券精選全價指數(shù)，二者均是以債券全價計算但債券付息后利息不再計入的指數(shù)值。

(二)不同綠色債券指數(shù)與宏觀經濟變量的相關性分析

在對不同綠色債券指數(shù)之間的相關性進行分析后，因為債券市場的特殊性質，綠色債券指數(shù)與各個宏觀經濟變量存在密切的關系，下面考察六種綠色債券指數(shù)分別與CPI、PPI、Shibor、Stock、Reer、ExUSD、M2、Depoist、PI的相關關系。

表3 六種綠色債券指數(shù)與各宏觀經濟變量的相關系數(shù)

從表3中可以看出，首先，Index5、Index6兩種指數(shù)與宏觀經濟變量的相關關系均很弱。

其次，Depoist與前四種綠色債券指數(shù)的相關關系最強，Depoist為金融機構的各項存款總和，說明金融機構的存款增加時，金融機構對債券市場的投資也會相應增多。

再次，M2、PI與前四種綠色債券指數(shù)的相關程度也較高，M2為貨幣供應量，說明貨幣供應量增加，可以促進生產，扶持物價水平，并且人們?yōu)榱似胶馐找媛?、風險、流動性等，從而對債券的需求增加；PI為金融機構對有價證券的投資，衡量市場上用于債券投資的資金面情況，金融機構投資有價證券中，對債券的投資比重較大，說明用于債券投資的資金面較充裕。

以上三個宏觀經濟指標都是衡量市場上用于債券投資的資金面情況，由此說明，市場的資金充裕程度對債券的投資有著很強的作用。

另外，考察宏觀變量與綠色債券指數(shù)的負相關情況，CPI與前四種綠色債券指數(shù)的相關程度最高，CPI為居民消費價格指數(shù)，衡量通貨膨脹水平，這說明通貨膨脹水平越高，原來發(fā)行債券的實際收益率就越低，債券的價格也就越低。

最后，可以看出，總體來說，Index1、Index2、Index3、Index4與大多數(shù)宏觀經濟變量的相關程度相對較高。

四、構建綠色債券指數(shù)與經濟變量的回歸模型

為了選擇綠色債券指數(shù)與宏觀經濟變量進行回歸分析，根據(jù)不同綠色債券指數(shù)與宏觀經濟變量的相關性分析，故選擇Index1、Index2、Index3、Index4，進一步根據(jù)不同綠色債券指數(shù)之間的相關性分析，故選擇Index3、Index4，再進一步進行選擇，選擇Index3。下面構建Index3(中-綠色債券全價指數(shù))與宏觀經濟變量的回歸模型。本文使用R軟件對模型進行建立。

(一)顯著性檢驗

在R中，以y表示Index3(中-綠色債券全價指數(shù))，為因變量；以x1-x9分別表示為CPI、PPI、Shibor、Stock、Reer、ExUSD、M2、Depoist、PI，為自變量，建立回歸方程。

圖2 回歸系數(shù)

從回歸方程可以看到，x1，x4，x5，x8(CPI、Stock、Reer、Depoist)對中-綠色債券全價指數(shù)y起正影響，x2，x3，x6，x7，x9(PPI、Shibor、ExUSD、M2、PI)對中-綠色債券全價指數(shù)y起負影響，這與定性分析的情況不完全一樣，可能自變量之間存在相關關系。

圖3 顯著性的診斷

由圖2可以看到，R2為0.8566 ，P值<2.2e-16≈0.001,由此可知此回歸方程顯著，說明x1-x9整體上對y有著顯著的線性影響。但也看到自變量x1，x3，x4，x5，x7沒有通過顯著性檢驗，需進一步進行自變量篩選。

(二)多重共線性的診斷及自變量篩選

對回歸模型進行多重共線性診斷：

圖4 方差擴大因子

根據(jù)，各變量的方差擴大因子情況，結合定性分析、顯著性診斷，本文最終選擇自變量x2、x4、x6、x9與y進行回歸模型建立，同時對變量進行取對數(shù)處理，此時：

圖5 回歸系數(shù)

圖6 顯著性診斷

由圖5可以看出， x4，x9對中-綠色債券全價指數(shù)y起正影響，x2，x6對中-綠色債券全價指數(shù)y起負影響，這與定性分析的情況一致。由圖6可以看到，R2為0.836 ，P值<2.2e-16≈0.001,由此可知此回歸方程顯著，說明x2、x4、x6、x9整體上對y有著顯著的線性影響。同時，4個自變量的方差擴大因子分別為2.030725、1.484171、2.289502、1.433799，均小于10，可認為不存在多重共線性。此時回歸方程為：

由此可知，當PPI上升1個百分點時，中-綠色債券全價指數(shù)會相應下降0.73239個百分點；當上證綜合指數(shù)上升1個百分點時，中-綠色債券全價指數(shù)會相應上升0.03760個百分點；當人民幣對美元的匯率上升1個百分點時，中-綠色債券全價指數(shù)會相應下降0.64674個百分點；當金融機構對有價證券投資增加1個百分點時，中-綠色債券全價指數(shù)會相應上升0.02257個百分點。

五、結論與展望

通過以上相關分析，可以得出綠色債券指數(shù)與宏觀經濟變量之間有較強的相關關系，CPI、PPI、銀行同業(yè)拆借利率、人民幣對美元匯率的上升會導致綠色債券指數(shù)的下降，降低綠色債券市場的活躍度；上證綜合指數(shù)與綠色債券指數(shù)的相關關系為正，在一定程度上否認了“股強債弱，債強股弱”的經驗結論，即綠色債券可以與股市同強同弱；貨幣供應量、金融機構存款、金融機構對有價證券的投資的增加，均會增加綠色債券市場的活躍度；引起導致綠色債券指數(shù)的上升。通過以上回歸分析，可以得到，綠色債券指數(shù)與PPI之間有著高度相關，且是負相關。對此展望，能否參考綠色債券指數(shù)，構建一個新能源行業(yè)生產價格指數(shù)，來衡量新能源行業(yè)產品出廠價格變動趨勢和變動程度。

在人民幣2005年進行匯率改革之后，從國際清算銀行公布的根據(jù)貿易權數(shù)計算的人民幣實際有效匯率與綠色債券指數(shù)來看，的確存在較高的正相關關系。

其實有時經驗的證據(jù)不一定可靠，所以編制綠色債券指數(shù)的相關機構需要加強綠色債券指數(shù)編制與研究工作，讓綠色債券指數(shù)的編制更加科學，從而能夠讓綠色債券指數(shù)成為該市場行情與定價的基準，這樣可以進一步豐富市場，推出綠色債券指數(shù)相關衍生品(例如新能源行業(yè)產品)等。