貨幣政策對股市波動和相關性的混頻非對稱影響研究

楊 鵬 劉 漢

一、引言與文獻綜述

貨幣政策是指中央銀行(下文簡稱央行)為實現(xiàn)其特定的經(jīng)濟目標而采用的各種調(diào)控貨幣供應量和信用量的方針、政策和措施的總稱，其最終目標是物價穩(wěn)定、充分就業(yè)、經(jīng)濟增長和金融市場穩(wěn)定。作為國家宏觀調(diào)控的重要手段，貨幣政策的傳導機制和目標不可避免地要通過金融市場和資本市場來實現(xiàn)(Jiang等，2019[1])。央行的貨幣政策對金融市場的穩(wěn)定具有影響作用，其中利率與貨幣供應量等不同政策工具的應用，以及公眾對貨幣政策的預期都會影響貨幣政策對股市的傳導作用。其中，貨幣供應量調(diào)節(jié)市場資金的流量，被稱為數(shù)量型工具；而利率主要調(diào)節(jié)資產(chǎn)的價格，被稱為價格型工具(方燕和安興琪，2019[2])。從國內(nèi)外金融市場情況來看，股市作為金融市場的重要組成部分之一，其與貨幣政策之間的關系一直都是金融領域研究的熱點話題，隨著我國市場化改革的不斷推進，貨幣政策的調(diào)控必然會對股市的運行和價格波動產(chǎn)生重要影響。當股市受到貨幣政策的沖擊時，貨幣供應量和利率的波動會引起股票價格和收益的變動，一方面，貨幣政策如貨幣供應量或利率的變化，將會引起市場貨幣供需的變化，使投資者重新調(diào)整投資組合及投資策略；另一方面，貨幣政策的非中性也會引起實體經(jīng)濟發(fā)生變化，進而影響股票的基本面和投資者的信心，最終對股市產(chǎn)生影響。因此，研究貨幣供應量、利率等貨幣政策調(diào)節(jié)手段對股市波動的影響具有重要意義。

貨幣政策與股市波動以及多個股市間相關性存在著怎樣的關系？這個問題是政策制定者與股票投資者多年來共同關注的一個重要問題。從政策制定者的角度來看，調(diào)控股市波動幅度雖然不是其執(zhí)行政策的最終目標，但股市過度波動將會影響貨幣政策的中介目標、傳導機制和最終目標，即會對政策制定和金融市場的調(diào)整效果產(chǎn)生影響，所以央行需要厘清貨幣政策與股市波動性之間的相互關系，以便更有效地執(zhí)行貨幣政策。從股市投資者的角度，若能分析和預見央行貨幣政策的制定與調(diào)整及其市場效果，便可調(diào)整自己的投資組合，獲得較高的投資收益。

有關貨幣政策與股市長期波動以及相關性的研究主要集中在以下幾個方面：第一，在貨幣政策與不同股市波動間關系的研究中，貨幣政策對股市波動的影響主要通過貨幣供應量和利率這兩個貨幣政策工具來實現(xiàn)。Belke和Beckmann(2015)[3]運用協(xié)整向量自回歸(CVAR)模型分析五個發(fā)達經(jīng)濟體和三個新興經(jīng)濟體的股市與貨幣政策之間的長期關系和短期動態(tài)關系，研究認為貨幣供應量對新興經(jīng)濟體和工業(yè)經(jīng)濟體的股市波動存在因果關系，且發(fā)現(xiàn)只有3個經(jīng)濟體的短期利率對股市價格存在直接長期影響。Eksi和Tas(2017)[4]的研究結果證實了美國聯(lián)邦利率變動對股票收益波動產(chǎn)生了顯著的影響。郭金龍和李文軍(2004)[5]利用Granger因果檢驗方法發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)貨幣供應量和利率在短期以及長期中均會對股市價格波動產(chǎn)生顯著影響。汪瀾等(2019)[6]使用TVP-VAR方法研究肯定了郭金龍和李文軍(2004)[5]的結論，還認為股市波動對利率的脈沖響應更加穩(wěn)定，建議央行應當以價格型貨幣政策為主。以上文獻對數(shù)量型和價格型貨幣政策在股市價格波動調(diào)控效果及作用等方面進行了比較分析，然而貨幣供應量和利率政策哪一貨幣政策工具的調(diào)控效果更強，目前學界仍沒有一致的結論，這主要是因為研究的樣本區(qū)間以及貨幣政策的工具變量選取存在較大差異。

第二，在貨幣政策變化對股市長期波動的非對稱性影響方面，相關的研究往往忽視了貨幣政策的非對稱性特征，僅基于貨幣供給或者利率的變化來考察政策的有效性，并未對貨幣政策的擴張或緊縮階段進行細致的分析。Jiang(2018)[7]通過馬爾可夫轉(zhuǎn)換動態(tài)因子模型，發(fā)現(xiàn)擴張性貨幣政策(包含貨幣供應量和利率)會對股市收益率產(chǎn)生正向激勵。鄧創(chuàng)和謝敬軒(2021)[8]利用時變參數(shù)向量自回歸(TVP-VAR)模型發(fā)現(xiàn)中國的貨幣供應量對金融市場穩(wěn)定有顯著的非對稱影響。張小宇等(2013)[9]利用平滑遷移結構向量自回歸模型(ST-SVAR)方法研究了擴張或緊縮型貨幣政策對股市收益的影響，發(fā)現(xiàn)擴張性價格型貨幣政策對股市波動有更強的拉動作用?；仡櫖F(xiàn)有文獻，可以發(fā)現(xiàn)貨幣政策對股市收益的非對稱影響的結論存在較大分歧，主要是因為數(shù)量型和價格型貨幣政策的狀態(tài)劃分尚未有統(tǒng)一的標準來區(qū)分貨幣政策的擴張與緊縮狀態(tài)，這是評價貨幣政策有效性和非對稱性的關鍵。

第三，在貨幣政策對多個股市間相關性的影響方面，多數(shù)研究往往關注發(fā)達經(jīng)濟體的股市與其他股市間的動態(tài)相關性，從而忽略了貨幣政策對股市間動態(tài)相關性的影響。Chebbi和Derbali(2019)[10]使用DCC-GARCH模型探究了美國貨幣政策變化對歐元區(qū)國家股市收益波動的影響。Lee等(2017)[11]考察了美國非量化寬松和量化寬松時期的貨幣政策與亞洲股市的相關性變化。然而，中國內(nèi)地(大陸)、中國香港和中國臺灣由于在語言、人文環(huán)境上的天然聯(lián)系，且隨著海峽兩岸股市的逐漸成熟、金融活動活躍，總量可觀的內(nèi)地(大陸)與港臺股市的相關性正逐漸增加，一體化進程也在逐步深入，勢必會在全球股市中占據(jù)重要地位。因此，研究中國內(nèi)地(大陸)與港臺貨幣政策對股市相關性影響無論是在國家層面，還是在東亞區(qū)域方面都具有非常重要的意義。現(xiàn)有的研究主要關注中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市本身，缺乏相關貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市影響的研究。Hussain和Li(2018)[12]、Chen等(2011)[13]利用DCC-GARCH模型對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的動態(tài)相關性進行探究，均證實了中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市收益波動的相關性呈現(xiàn)時變性，且總體相關性呈現(xiàn)上升態(tài)勢，一體化程度的進程正在加快；Guidi等(2016)[14]、Yang和Chen(2015)[15]、Kim和Lee(2012)[16]揭示了中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市跟美國和英國等發(fā)達國家股市間的長期相關性和短期動態(tài)水平，發(fā)現(xiàn)中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的溢出效應主要發(fā)生在香港和臺灣股市，而內(nèi)地(大陸)股市僅存在微弱的正向溢出影響?，F(xiàn)有研究中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市間相關性的文獻并沒有考慮來自貨幣政策的影響，本文的研究將重點關注這一領域。

本文研究重點關注以下兩個方面的問題：第一，結合MIDAS模型將低頻貨幣政策信息納入中國內(nèi)地(大陸)與港臺高頻股市波動及相關性的研究中，以便更好地闡釋月度貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動性以及相關性的影響；第二，將貨幣政策劃分為擴張性和緊縮性的數(shù)量型和價格型貨幣政策，全面系統(tǒng)地分析不同類型的貨幣政策在不同時期對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動和相關性的非對稱影響?？傊狙芯亢w了不同性質(zhì)、不同類型的貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動性和相關性的非對稱影響，填補了以往文獻研究的不足。

二、模型簡介

本節(jié)基于傳統(tǒng)GARCH-MIDAS模型，在短期成分和長期成分增加了非對稱部分，通過貨幣政策的變化將其分為擴張性和緊縮性的貨幣政策，分別探究不同性質(zhì)的貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的影響；并通過擴展的DCC-MIDAS模型，分析兩種貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期相關性的影響。

(一)GARCH-MIDAS-X模型介紹

首先，下文給出了擴展的GARCH-MIDAS-X模型的表達形式，然后將貨幣政策納入模型中，研究貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動的影響機制。

1.GARCH-MIDAS-X模型。

GARCH-MIDAS模型使用一個MIDAS多項式以便應用于月度、季度等各種頻率的宏觀和金融變量的建模。股市收益率可以表示成如下形式，即：

(1)

其中：ri，t為股票對數(shù)收益率，其條件方差被分解為短期成分gi，t和長期成分τt；μi，t為期望收益率；εi，t為股票對數(shù)收益率方程的誤差項，εi，t|Φi-1，t～N(0，1)。短期波動成分gi，t一般設定為服從如下的GARCH(1，1)過程，即：

(2)

α和β分別表示股票對數(shù)收益率的條件方差中短期成分gi，t所服從的GARCH(1，1)過程中的ARCH項與GARCH項的參數(shù)。對于長期波動τt的建模，可在股市波動的長期成分中納入宏觀變量X來研究宏觀經(jīng)濟變量對股市長期波動的影響，進而研究對整個股市可預期波動的影響，Engle和Rangel(2008)[26]提出了結合宏觀經(jīng)濟變量的GARCH-MIDAS-X模型，形式如下：

(3)

其中，m指股市對數(shù)收益率條件方差的長期成分的均值，θ是MIDAS回歸的系數(shù)。此外，上式中還包含一個權重函數(shù)，一般采取Beta權重。其定義如下：

(4)

最后，股市總的可實現(xiàn)條件方差通過下式計算得到：

(5)

關于GARCH-MIDAS模型，Conrad和Kleen(2020)[27]提出了一個方差比(VR)來衡量長期波動成分的相對重要性，其定義為：

(6)

VR反映了可歸因于長期成分的總對數(shù)波動率所占的比例，VR值越大，說明該類型貨幣政策在中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期成分中越重要，即該類型貨幣政策對總波動的貢獻度越大。

2.非對稱GARCH-MIDAS-X模型。

非對稱性的GARCH-MIDAS(以下簡稱AGM)模型(Amendola等，2019[28]，Wang等，2020[29])的主要特點體現(xiàn)在短期成分和長期成分的設定上，其具體設定如下：

gi,t=(1-α-β-γ/2)+(α+γ·1{ri-1,t-μ<0})

(ri-1,t-μi,t)2/τt+βgi-1,t

(7)

Xt-kI(Xt-k<0)

(8)

(9)

(10)

此時，方程(1)、(7)～(10)構成AGM模型，通過該模型可以刻畫不同區(qū)制下貨幣政策對股市長期和短期波動的影響。

(二)DCC-MIDAS-X模型

根據(jù)Engle(2002)[25]對DCC模型設定，動態(tài)條件相關系數(shù)矩陣Rt可以分解為：

(11)

(12)

ξi，t-1和ξj，t-1為基于GARCH-MIDAS模型獲得的各序列殘差。DCC-MIDAS模型長期相關定義為：

(13)

(14)

這樣式(12)～式(14)構成了具有混頻結構的DCC模型。

(15)

其中

(16)

我們只需要探究宏觀變量對zi，j，t的影響便可推出宏觀變量對各收益率相關系數(shù)的影響方向。m2、θ2以及ω3為待估參數(shù)，由于GARCH-MIDAS和DCC-MIDAS在樣本開始時都需要解釋變量的滯后階數(shù)，我們選擇Kc=36。本文重點關注θ2，該指數(shù)反映不同類型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市動態(tài)相關性的影響，θ2將是衡量數(shù)量型貨幣政策與價格型貨幣政策有效性的重要指標。

三、貨幣政策和中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市的實證研究

(一)中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市及貨幣政策樣本選取

中國內(nèi)地(大陸)股票選擇由上海和深圳證券交易所聯(lián)合發(fā)布的滬深300指數(shù)來反映內(nèi)地(大陸)股市整體走勢，香港股票選擇恒生指數(shù)作為香港股市價格的重要指標，是反映香港股市價漲幅趨勢最有影響的一種股價指數(shù)。臺灣股市選擇臺灣加權指數(shù)，是由臺灣證券交易所所編制的股價指數(shù)，能夠反映臺灣整體市場股票價值的變動。本文采用收益率衡量股市收益，因此各股市收益率可以定義為：SPt=ln(Pt/Pt-1)，其中，SPt表示t時的中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市收益率，Pt表示t時的中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市指數(shù)收盤價，Pt-1表示t-1時的中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市指數(shù)收盤價。

貨幣政策工具變量可分為數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策，數(shù)據(jù)頻率均為月度，其樣本區(qū)間為2005年4月至2022年2月。其中，數(shù)量型貨幣政策選用M2作為替代變量，M2通常反映的是社會總需求變化和未來通脹的壓力狀態(tài)，能夠全面反映貨幣供給量的變動，對股價變動效應解釋力更強。劉熀松(2004)[31]認為從20世紀90年代后貨幣供應量逐漸成為我國央行的政策目標和控制對象，因此M2也就逐漸成為社會各界了解央行貨幣政策方向的重要窗口。在刻畫非對稱影響時，選擇貨幣供應量環(huán)比增長率M2g測度貨幣政策的松緊。M2g>0表示貨幣供應量上漲，代表擴張性的貨幣政策；M2g<0意味著貨幣供應量下降，代表緊縮性貨幣政策。價格型貨幣政策采用一年期貸款利率作為替代變量，用i表示。利率的調(diào)整將引起投資者投資偏好和公司融資成本的變化，進而影響股價發(fā)生變動，采用一年期貸款利率可充分反映央行對短期利率調(diào)控的效果和市場化程度。類似地，采用利率變化率ig來刻畫價格型貨幣政策的緊縮和擴張狀態(tài)。

我們通過觀察貨幣政策的變化情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)量型貨幣政策與價格型貨幣政策多次發(fā)生變化。因此，我們將貨幣政策分為緊縮性和擴張性的貨幣政策，擴張性貨幣政策的特點是M2增加，ig減少，而緊縮性貨幣政策相反。

(二)基于非對稱GARCH混頻模型實證檢驗

1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計檢驗。

滬深300指數(shù)是由滬深證券交易所于2005年4月聯(lián)合發(fā)布的，在樣本期間滬深300指數(shù)共有4 111個交易日，香港恒生指數(shù)共有4 171個交易日，臺灣加權指數(shù)共有4 174個交易日，由于節(jié)假日等原因，三個市場的交易日存在不一致的現(xiàn)象，因此本文選定三個市場均有交易數(shù)據(jù)的交易日進行分析。下文采用2005年4月至2022年2月的貨幣政策和2005年4月1日至2022年2月28日中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市共計為3 893個交易日的樣本數(shù)據(jù)來研究貨幣政策對股市波動及長期相關性的影響。以上數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

圖1展示了中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市收盤價與收益率以及貨幣政策變化的時間序列圖?？梢钥闯觯瑴?00指數(shù)與臺灣加權指數(shù)的走勢較為接近，香港恒生指數(shù)的波動性較大。中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市在2008年的經(jīng)濟危機期間，都經(jīng)歷了較大的波動，2015年中國內(nèi)地(大陸)股市危機以及2020年暴發(fā)的新冠疫情都對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市收益率造成了較強沖擊。通過數(shù)量型貨幣政策以及價格型貨幣政策的變化序列可以看出，央行對于貨幣政策在樣本區(qū)間內(nèi)進行多次調(diào)整，其調(diào)整時間稍微領先于股市收益率發(fā)生變化的時刻，由此可以看出中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市能夠?qū)ω泿耪邲_擊做出反應。

圖1 指數(shù)日收盤價、日收益率及貨幣政策變化序列

表1給出了中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市收盤價與收益率的序列的描述性統(tǒng)計量。通過均值、標準差、偏度、峰度等結果變量統(tǒng)計可以看出，滬深300指數(shù)的平均收益率最高，但其收益率的波動也相對較大，說明內(nèi)地(大陸)股市的收益率起伏較大。香港恒生指數(shù)和臺灣加權指數(shù)收益均值接近，但臺灣加權指數(shù)的波動更小，說明其收益比較平穩(wěn)。滬深300指數(shù)和臺灣加權指數(shù)偏度都為負數(shù)，說明這兩個股市收益率為負的可能性大于收益率為正的情況，投資者在進行投資時應當謹慎投資，警惕收益風險，調(diào)整投資組合配比。比較數(shù)量型和價格型貨幣政策的標準差可以看出，數(shù)量型貨幣政策相對穩(wěn)定，價格型貨幣政策的波動很大。通過峰度可以看出中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市均不服從正態(tài)分布，這說明使用GARCH-MIDAS模型是非常適合的。

表1 指數(shù)收益率序列及貨幣政策描述性統(tǒng)計

2.GARCH類混頻模型的實證結果。

在本節(jié)中，我們基于AGM模型使用樣本數(shù)據(jù)分析了研究期間內(nèi)不同類型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期波動的影響。

表2為數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策以及兩種貨幣政策共同作用在AGM模型下的估計結果。參數(shù)估計值如表所示，AGM模型參數(shù)如(α，β，m)均顯著，說明數(shù)量型和價格型貨幣政策在AGM模型中能夠較好地擬合股票收益，可用于刻畫股票的波動。α和β之和明顯接近于1，證實中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市存在強烈的波動持續(xù)效應，并表明各股市具有高度的波動持續(xù)性。同時，AGM模型所擴展的大部分參數(shù)也很顯著，這意味著AGM模型的擴展非常適合探究中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的波動情況。香港和臺灣股市的參數(shù)γ為正且均顯著，說明以上地區(qū)股市短期內(nèi)均存在非對稱效應，收益率下降會比收益率上升導致更高的波動率。

表2 不同類型貨幣政策下AGM模型估計結果

我們關注參數(shù)θ+和θ-，數(shù)量型和價格型貨幣政策的估計結果中我們觀察到中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的θ+都為正，θ-都為負并且十分顯著，這表明當貨幣供應量增加(即擴張的數(shù)量型貨幣政策)將增加內(nèi)地(大陸)與港臺股市下個月的波動，當貨幣供應量減少(即緊縮的數(shù)量型貨幣政策)同樣會刺激內(nèi)地(大陸)與港臺股市的波動；價格型貨幣政策的估計結果與數(shù)量型貨幣政策的估計結果相同。當央行同時推行數(shù)量型和價格型貨幣政策時，貨幣政策對香港和臺灣股市波動的影響與單獨使用數(shù)量型和價格型貨幣政策時相同，而緊縮性數(shù)量型貨幣政策和擴張性價格型貨幣政策保持內(nèi)地(大陸)股市波動的穩(wěn)定。產(chǎn)生這種結果可能的原因是，由于央行決定減少貨幣供應量，造成金融市場上貨幣流通量變少，使得投資者和企業(yè)從業(yè)者對于股市投資將變得更為謹慎；與此同時，擴張性價格型貨幣政策促使投資者傾向于將現(xiàn)金或資金轉(zhuǎn)入銀行進行儲蓄，以獲得更加“穩(wěn)定、安全”的收益。這表明當央行實行緊縮的數(shù)量型和擴張的價格型貨幣政策時，內(nèi)地(大陸)股市投資者會將目光轉(zhuǎn)移到身為國際金融中心的香港和臺灣股市，考慮外匯或其他途徑進行投資，從而會抑制內(nèi)地(大陸)股市的波動，這一舉動也將加大香港和臺灣股市收益率波動。此外，由于央行提供的貨幣供給為人民幣，其消費主體主要為內(nèi)地(大陸)股票投資者，而香港和臺灣股市作為國際金融中心，其使用貨幣除人民幣外還有其他幣種，因此，數(shù)量型貨幣政策對香港和臺灣股市長期波動的影響較為穩(wěn)固。當政府推行擴張或緊縮的貨幣政策時，會使得投資者進入香港和臺灣股市時變得更加謹慎，影響投資者的決策，投資者為了規(guī)避風險不得不重新調(diào)整投資組合，“安全投資轉(zhuǎn)移”效應出現(xiàn)，迫使股市原有的均衡被打破，進而造成股市波動發(fā)生動蕩。因而如果僅有內(nèi)地(大陸)股票市場波動出現(xiàn)變化，采取緊縮性數(shù)量型和擴張性價格型貨幣政策能有效控制該情況。

不同性質(zhì)的貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動的影響強度可由eθφ(w1，w2)ΔX-1計算出。只考慮數(shù)量型貨幣政策時，當擴張性數(shù)量型貨幣政策增加0.01單位，分別對內(nèi)地(大陸)、香港和臺灣股市波動的長期成分增加3.62%、3.22%以及5.33%；而緊縮性數(shù)量型貨幣政策增加0.01單位，分別對內(nèi)地(大陸)、香港和臺灣股市波動的長期成分增加2.28%、0.06%和7.16%。當只考慮價格型貨幣政策時，當擴張性價格型貨幣政策增加0.01單位，分別對內(nèi)地(大陸)、香港和臺灣股市波動的長期成分增加0.05%、0.08%以及0.1%；而緊縮性價格型貨幣政策增加0.01單位，分別對內(nèi)地(大陸)、香港和臺灣股市波動的長期成分增加0.06%、0.17%和0.17%?？梢钥闯觯煌再|(zhì)的貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動存在非對稱性。其中，內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動受價格型貨幣政策影響較小，受數(shù)量型貨幣政策影響較大，當貨幣供給量發(fā)生變化時，內(nèi)地(大陸)股市投資者可能以外匯等方式將資本流向香港和臺灣股市，使得兩地股市波動大幅增長。當同時考慮數(shù)量型和價格型貨幣政策對內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期波動的影響時，非對稱性仍然顯著。

我們可以參考VR值去定量分析數(shù)量型和價格型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動的貢獻，從滬深300指數(shù)來看，滬深300指數(shù)波動受數(shù)量型和價格型貨幣政策的影響在內(nèi)地(大陸)與港臺股市中最大，達到15.7%和44%；兩種類型貨幣政策對香港恒生指數(shù)的影響很小，僅為10%左右，價格型貨幣政策對臺灣加權指數(shù)的影響程度較大，約為31%，數(shù)量型貨幣政策的影響約為28%。當考慮兩種貨幣政策工具作用的情況下，內(nèi)地(大陸)與港臺各股市的VR值均有所提升，這說明對于貨幣政策而言，考慮單一貨幣政策的影響作用是不全面的。此外，通過VR值可以判斷香港和臺灣股市受內(nèi)地(大陸)金融環(huán)境的影響較小，可能原因是股市制度不同，香港和臺灣作為國際金融中心，其股市波動受國際金融形勢的影響程度較大。總體來說，數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的影響會因為各股市所處的地理位置、股市制度的不同而對各股市產(chǎn)生不同程度的影響。因而央行在制定貨幣政策時，應當因地制宜，針對特定市場采取不同類型的貨幣政策組合，從而能夠在面臨國際金融環(huán)境沖擊時不影響或盡可能小地影響中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的長期穩(wěn)定。

圖2為中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市受貨幣政策影響下的條件波動及其長期成分圖像。如圖所示，我們同時給出了基于數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市條件波動及其長期成分曲線圖，當我們同時考慮數(shù)量型和價格型貨幣政策時，內(nèi)地(大陸)與港臺各股市的長期成分曲線能更好地擬合條件方差的波動。如圖所示可以看出內(nèi)地(大陸)與港臺股市都呈現(xiàn)出了明顯的周期性變化。在2008年金融危機爆發(fā)之前，內(nèi)地(大陸)與港臺股市的波動序列的走勢基本相同，其中臺灣加權指數(shù)的波動序列的起伏較大，隨后產(chǎn)生巨大的波動，到達近幾年來的峰值；2012年央行對基準利率進行調(diào)整，內(nèi)地(大陸)與港臺股市均出現(xiàn)明顯的起伏；2015年中國股市開始出現(xiàn)暴跌，內(nèi)地(大陸)股市由此達到一個波動高峰，內(nèi)地(大陸)股市波動程度更大，持續(xù)時間相對較長；隨著COVID-19疫情的暴發(fā)，各地股市波動情況再度爆發(fā)，波動起伏的態(tài)勢一直持續(xù)。從整體上看，滬深300指數(shù)的波動曲線主要受內(nèi)地(大陸)金融環(huán)境的影響，受國際金融危機的影響程度相對較小，而香港恒生指數(shù)和臺灣加權指數(shù)的波動主要受國際金融因素的影響；在COVID-19疫情期間，內(nèi)地(大陸)及香港股市為疫情沖擊最早的地區(qū)，臺灣地區(qū)由于防疫措施不完善，股市也產(chǎn)生了較大的波動。

圖2 中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市條件波動及其長期成分

3.DCC-MIDAS-X模型實證結果。

在討論貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺長期波動的影響機制后，接下來將采用DCC-MIDAS模型繼續(xù)研究貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市間長期相關性的影響。首先討論內(nèi)地(大陸)與港臺各股市之間的靜態(tài)相關性，通過運用EViews軟件得到表3。

表3 中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市收益率靜態(tài)相關性

表3為中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市間收益率的靜態(tài)相關系數(shù)。由表3可以看出，由于內(nèi)地(大陸)股市與香港、臺灣股票發(fā)行時間、發(fā)行體制不同，內(nèi)地(大陸)與港臺各股市之間的靜態(tài)相關性并不是很高，尤其是滬深300指數(shù)與臺灣加權指數(shù)相關性系數(shù)僅有0.336，香港恒生指數(shù)與滬深300指數(shù)、臺灣加權指數(shù)的相關性系數(shù)分別達到了0.505和0.621。這說明在中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市場中，香港恒生指數(shù)與臺灣加權指數(shù)的相關性是最大的，而滬深300指數(shù)與臺灣加權指數(shù)的相關性則相對較小。

表4、表5分別為基于數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策DCC-MIDAS模型的動態(tài)相關性估計結果。相關系數(shù)的動態(tài)調(diào)整系數(shù)a和b均顯著，說明各個股市間的相關系數(shù)比較穩(wěn)定，中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市間的持續(xù)性和穩(wěn)定性很強，聯(lián)動關系平穩(wěn)；中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的聯(lián)動關系能抵御一定程度的貨幣政策的沖擊。w的顯著性與估計值則充分體現(xiàn)了數(shù)量型和價格型貨幣政策對長期相關性的貢獻作用。通過觀察參數(shù)θ，數(shù)量型和價格型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市間長期相關性存在顯著的非對稱性效應，從使用單一貨幣政策效果來看，擴張性貨幣政策和緊縮性貨幣政策往往都會減少中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市間長期相關性系數(shù)。表6綜合考慮了數(shù)量型貨幣政策與價格型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺各股市長期相關性的結果，我們發(fā)現(xiàn)，結果與單獨考慮數(shù)量型貨幣政策與價格型貨幣政策相似，均能有效減少內(nèi)地(大陸)與港臺股市間長期相關性。其中，擴張性數(shù)量型貨幣政策能有效地增加香港、臺灣股市之間的長期相關性。這是因為香港和臺灣股市彼此間擁有很多同步的商業(yè)周期，存在直接的輪動關系，央行貨幣供給量的增加使得內(nèi)地(大陸)投資者將資本流向香港和臺灣股市，使得兩股市之間相關性增強。此外，兩種資產(chǎn)的相關性越強就越容易受到共同經(jīng)濟政策沖擊。從這一點考慮，如果中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市在共同抵御國際金融沖擊時采用數(shù)量型和價格型貨幣政策更為合適。

表4 基于數(shù)量型貨幣政策下DCC-MIDAS-X模型估計結果

表5 基于價格型貨幣政策下DCC-MIDAS-X模型估計結果

表6 基于貨幣政策下DCC-MIDAS-X模型估計結果

圖3和圖4分別為基于數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策下的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市動態(tài)相關圖。兩種貨幣政策對內(nèi)地(大陸)與港臺各股市間長期動態(tài)相關性曲線的趨勢出現(xiàn)明顯不同。如圖3、圖4所示，可以看出內(nèi)地(大陸)與港臺股市間短期動態(tài)相關曲線表現(xiàn)出較強的時變特征并且與表4中靜態(tài)相關系數(shù)結果相近。但在圖3中，數(shù)量型貨幣政策并不能顯著地影響內(nèi)地(大陸)與港臺各股市間的長期動態(tài)相關性。根據(jù)圖4可以明顯看到，價格型貨幣政策同樣能夠顯著地影響滬深300指數(shù)與其他股票指數(shù)的長期動態(tài)相關性。其原因是股票的內(nèi)在價值是對未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)，利率變化將會影響各企業(yè)的貼現(xiàn)率，最終導致企業(yè)股票價格的波動。因此，價格型貨幣政策會導致企業(yè)未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)值降低，使得股價產(chǎn)生波動。

圖3 基于數(shù)量型貨幣政策的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市動態(tài)相關性

圖4 基于價格型貨幣政策的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市動態(tài)相關性

圖5 基于貨幣政策的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市動態(tài)相關性

通過動態(tài)相關性曲線得知，滬深300-恒生指數(shù)相關性直到2015年下半年一直相對穩(wěn)定，保持在0.6左右；由于內(nèi)地(大陸)股市暴跌，影響波及香港股市，導致相關性有所下降；而隨著粵港澳地區(qū)不斷加強合作，深入交流，兩地股市相關性開始上升；隨后在2020年由于新冠疫情再次下跌，但仍維持在較高水平。滬深300-臺灣加權指數(shù)長期相關性相對較低，一般低于0.5；在2008年金融危機之前一直穩(wěn)步上升；隨著金融危機的到來，兩地股市間的相關性變得復雜，在2015年內(nèi)地(大陸)股市暴跌后達到最低值；在央行及時對利率進行了新一輪的調(diào)整后兩地股市相關性雖然有所起伏，但仍然呈上升的趨勢；在新冠疫情期間，作為受到疫情沖擊最早的地區(qū)，滬深300指數(shù)與臺灣加權指數(shù)均受到巨大沖擊，相關性指數(shù)達到最高值0.7；最后由于新冠疫情兩地防疫措施的不同，造成內(nèi)地(大陸)股市與臺灣股市相關性降至0.2左右，幾乎為歷史最低值。通過恒生指數(shù)-加權指數(shù)長期相關性曲線可以看出，考慮到央行頒布的貨幣政策對其相關性曲線的刻畫并不趨同，說明央行貨幣政策并不能直接影響香港和臺灣股市間的聯(lián)系，這與內(nèi)地(大陸)與港臺股市制度不盡相同有關。香港和臺灣股市的相關性在2015年內(nèi)地(大陸)股市暴跌之前一直都處于0.6以上的高水平，其原因可能是香港和臺灣股市起步較早，金融市場制度較為相似，都屬于國際金融市場的中心地區(qū)，因此相關性長期保持在較高水平；2018年隨著國際金融形勢的變化，以及實體經(jīng)濟聯(lián)系等原因，兩地之間的相關性發(fā)生了一些起伏；同樣在2020年新冠疫情暴發(fā)后，動態(tài)相關系數(shù)達到峰值接近0.8，隨后逐步降低，其中原因有待在以后的研究中進一步探討。

四、結論

本文選取2005年4月1日至2022年2月25日的中國內(nèi)地(大陸)與港臺股票指數(shù)(滬深300指數(shù)、香港恒生指數(shù)以及臺灣加權指數(shù))以及該區(qū)間內(nèi)的月度貨幣政策工具變量(數(shù)量型貨幣政策為M2，價格型貨幣政策為一年期貸款利率)，首先基于拓展的非對稱GARCH-MIDAS模型，利用混頻計量模型探究低頻的貨幣政策變量對高頻股票波動的影響，這在研究中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的文獻中尚屬首次。同時也豐富了有關貨幣政策與高頻股市長期波動相互關系的文獻空白。其次，使用AGM模型探究不同類型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期波動的非對稱邊際影響。最后，通過DCC-MIDAS模型，對比分析數(shù)量型和價格型貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期相關性的影響，研究證實了價格型貨幣政策對股市間相關性有顯著影響。

本文的主要結論有以下幾點：(1)數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策無論是在短期還是長期，均對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動產(chǎn)生顯著影響。相關非對稱的參數(shù)表明，單獨考慮數(shù)量型和價格型貨幣政策將會加大內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期波動；同時考慮數(shù)量型和價格型貨幣政策時，緊縮性數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策將會抑制內(nèi)地(大陸)股市波動。(2)通過中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市長期波動圖可以看出，根據(jù)突發(fā)性事件(如2008年金融危機、2015年內(nèi)地(大陸)股市暴跌以及COVID-19疫情)暴發(fā)時間分析，滬深300指數(shù)主要受內(nèi)地(大陸)金融環(huán)境的影響，香港和臺灣的股市波動則主要受國際金融環(huán)境變化的影響。(3)根據(jù)長期相關性曲線可以看出，滬深300指數(shù)與香港恒生指數(shù)的相關性相對穩(wěn)定，數(shù)量型和價格型貨幣政策對其相關性曲線的影響效果相近；香港恒生指數(shù)與臺灣加權指數(shù)相關性處于較高的相關水平，但受貨幣政策影響較?。粩?shù)量型貨幣政策能較好地擬合滬深300指數(shù)與臺灣加權指數(shù)相關性曲線，其數(shù)值較低，并且起伏較大。

本文的實證研究表明：首先，在不同的經(jīng)濟時期、股市地理位置，數(shù)量型和價格型貨幣政策對股市波動率的沖擊都不穩(wěn)定，呈現(xiàn)出周期性特征。其次，我國股市監(jiān)管部門和宏觀政策制定者可以正確認識到不同性質(zhì)的數(shù)量型和價格型貨幣政策對內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動及其動態(tài)相關性的影響情況，有效地制定恰當?shù)呢泿耪?，并且努力保障貨幣政策健康穩(wěn)定的實施，促進內(nèi)地(大陸)與港臺股市穩(wěn)定有序的發(fā)展。投資者應當多關注貨幣政策(特別是價格型貨幣政策)的發(fā)布及其變化，對其造成的市場效果進行有效的分析與預見，以便及時調(diào)整自己的投資組合，通過對股市的追蹤做出正確的決策，獲得最大收益。最后，關于股市的調(diào)控方面，建議央行應繼續(xù)加強貨幣政策改革，促進內(nèi)地(大陸)股市與香港、臺灣等股市互通互聯(lián)，政府應繼續(xù)開發(fā)新的金融工具，加強貨幣政策調(diào)整的多元化，提高政策對股市建構的傳導效率，減少不穩(wěn)定的國際環(huán)境對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市的影響。同時央行應當關注內(nèi)地(大陸)與港臺股市間長期相關系數(shù)的走勢，保持內(nèi)地(大陸)與港臺股市間的一定的相關性，但仍要警惕高相關性所帶來的“互相影響”，可能會形成一種額外的金融沖擊。值得強調(diào)的是，政府在干預經(jīng)濟時應更加謹慎，并強調(diào)金融市場的自我監(jiān)管，以促進內(nèi)地(大陸)與港臺股市的健康發(fā)展。

中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市是一個值得關注的區(qū)域性股市，隨著海峽兩岸股市的不斷發(fā)展壯大，內(nèi)地(大陸)與港臺股市的總量將非?？捎^，將在世界股市上占據(jù)重要的位置，因此，研究中國內(nèi)地(大陸)與港臺貨幣政策對股市相關性影響無論是在拉動經(jīng)濟增長，還是在抵御金融風險方面都具有非常重要的意義。當然，本文僅僅考慮了貨幣政策對中國內(nèi)地(大陸)與港臺股市波動及長期相關性的影響，在以后的研究中可以嘗試考慮其他宏觀經(jīng)濟政策對內(nèi)地(大陸)與港臺股市的影響，也可以嘗試同時加入多個經(jīng)濟政策對內(nèi)地(大陸)與港臺股市的綜合影響。