跨境对股价和汇率的

:未知

  摘   要:随着跨境在账户占比,其对股价和汇率的的,但在跨境对股价和汇率的。构建结构自(SVAR)模型,分析了跨境对股价和汇率的,结果,跨境对股价和汇率(人民币升值),但持续性。在政策,建议加强对跨境的监管,渠道,平滑的规模,稳步推进汇率的化改革以及在一定上扩宽的和渠道,跨境波动对与汇率的。
  关键词:跨境;股价;汇率;SVAR模型
  DOI:10.3969/j.issn.1007-0331.2020.04.008
  中图号:F830.73  文献标识码:A          文章编号:1007-0331(2020)07-0307-03
  一,引言
  近年来,不断,特别是沪港通,深港通以及沪伦通相继,将有的资金,基金等,跨境的交易频率正不断增加。由收支平衡表可知,2019年第一,的资金占到了账户总的164.98%,2019年占比为123.23%,且在2018年第一与第四占比又仅50%和60%,这表明跨境在的跨境资本中比重但波动。规模和波动幅度,必然会引起外汇汇率与股价变动,但其还,跨境对股价和汇率的有着鲜明的政策。
  二,文献
  外资本与汇率和股价的文献相对较多,并且其主要资本对股价的,资本对汇率的或资本对股价和汇率的进行分析。
  在资本与汇率之相关。王,(2007),人民币升值对资本有着重要的。朱孟楠,刘林(2010)得出资本将导致人民币汇率的升值。Ibarra(2011)了从1988—2008年墨西哥比索汇率的决定,认为资本会比索的升值。阎美娜(2015)认为资本对人民币汇率波动的倒逼效应并不明显。宿玉海,姜明蕾(2018)认为资本,不利于汇率稳定与人民币化。
  在资本与股价之相关。Tillmann(2012)认为资本对的有显著。Taguchi et al.(2015)认为组合资本对样本经济体的股价显著的。王博,王开元(2018)认为与资本显著的相关性和因果性,资本对于的均作用。
  在资本与股价和汇率之相关。赵进文,张敬思(2013)利用2005年汇改后的数据人民币汇率,资本和股价之,人民币升值会导致资本,人民币贬值会导致资本;股价引起资本,股价资本。吴,傅广敏(2014)利用TVP-SV-VAR模型了汇率,资本和股价之,认为之不是不,表现出时。,陶士贵(2015)资本会引起汇率升值和股价。尹晓民,黄欢(2015)资本对汇率和股价均为作用。Li et al.(2018)认为资本对股价和汇率的正在不断增加,应资本撤离所的。
  对文献的分析可以,现有文献将的重心放在了资本上,而未对资本某(如跨境)与股价和汇率的进行更细致的。2010—2019年数据,选取了资本跨境,建立SVAR模型来更加细致的其对股价和汇率的。
  三,SVAR模型建立与变量选取
  (一)SVAR模型建立
  为跨境对股价和汇率的,宿玉海,姜明蕾(2018)年的建立一个3个解释变量的p阶结构自模型来验证其。
  为阶结构自模型,从p阶自模型开始:
   yt=?祝1yt-1+?祝2yt-2+…+?祝pyt-p+?滋t      t=1,2?…?T(1)
  其中?yt為3×1阶,?滋t为其项,模型同期相关性。
  现将式(1)的两边同时左乘一个非异矩阵A,便到式(2):
  Ayt=A?祝1yt-1+A?祝2yt-2+…+A?祝pyt-p+A?滋t      t=1,2?…?T(2)
  再将式(2)进行,下式(3):
  A(I-?祝1L1-?祝2L2-…-?祝pLp)yt=A?滋t      t=1,2?…?T(3)
  设A?滋t=B?着t?其中B为3×3的矩阵,则结构项?着t的协矩阵被标准化为单位矩阵,结构自的“AB模型”:
  A(I-?祝1L1-?祝2L2-…-?祝pLp)yt=A?滋t=B?着t      t=1,2?…?T(4)   其中??着t3维正态分布即?I3),进行带约束的似然。
  (二)变量选取及数据描述
  用S代表300股价,E代表人民币兑的月汇率(间接标价法),I代表跨境即对的。A为一个主对角线1的下三角矩阵,B矩阵为一个对角矩阵。对A矩阵进行了3个约束:设当期的股价和汇率,不会引起当期的跨境,这是股价和汇率的变动,对跨境的配置一;设当期的股价,不会立即引起的汇率发生,Padhan(2006)认为股价对汇率微弱,这是股价对汇率并无,间接。
  数据选取2010年1月—2019年6月的数据,共计114个数据样本?其中?跨境来源于收支平衡账户数据,原为数据,钟,王雪婷(2019)文献,Eviews频率Quadratic-match average,将跨境数据转化为数据。同时,为各变量的,Census X-12 addictive进行性调整。
  图13对变量的数据进行了描述。
  由图1可知,人民币自2010—2015年,大体值状态,期间也小幅度贬值。自2015年到2019年,人民币汇率幅度明显且波动较大,这与2015年“811汇改”有着重要的。
  由图2可知,300股价变动幅度大,在2012年12月最小值,2139.66点,在2015年6月值,4840.83点,在2015年下半年股价下降。
  由图3可知,跨境在2015年,波动幅度,并且一规律,2015年至2016年第一间,跨境迅速下降,自2016年后,跨境开始。
  四,模型与
  (一)计量
  结构自模型对各时间变量的平稳性有一,即各变量应为平稳的,需各变量进行单位根(见表1)。由表1的结果可以,原时间变量均为不平稳的,而在一阶差分,均变为平稳。SVAR模型将DS,DE,DI变量。
  根据SBIC信息准则,模型滞后阶数为一阶。4所示,SVAR模型特征值均落在单位圆内,SVAR模型是平稳的。
  (二)脉冲响应结果
  为跨境对股价和汇率的,先进行脉冲响应分析,观察各变量在不同时期的,并判断其效应是否长久持续性,图5和图6为跨境对汇率和股价的脉冲效应图,脉冲响应的变量受的滞后为8期。
  由图5可知,的跨境对人民币兑换的月汇率有一个的效应,0期时值,响应值为0.000287(虽然响应值,但相对于人民币兑换的汇率,实一个较)。随后效应自第0期到第8期开始并不断趋向于0,表明跨境对的汇率的不持久性。脉冲响应结果说明,当增加中国时,资本内流导致了升值。
  由图6可知,跨境对300股价有一个的,并且0期的时候了的值,响应值为44.5385,较大。随后从第1期到第8期,8期时值为0.283497,股价跨境的效应趋向于0,说明跨境对股价的持续性。脉冲响应结果表明。从增加对中国的对增加,资金内流也增加,则股价的。
  从以上的脉冲响应分析可以:跨境的,会人民币升值,且对于汇率的较大,但其不持久性,随着增加而不断;跨境的,会股价,其长久持续性,时,影值,随后便不断。
  (三)结果
  可以分析不同时点上变量的为不同解释的。SVAR模型的结果,的都设定为8期。
  由表2可知,汇率跨境变动的明显大于股价变动的,因为股价对汇率的微弱。,1期时,跨境对汇率的为9.5147%,是较,且随着的增加,跨境对汇率的开始增强,8期时,占比为13.4427%,股价占比为0.1461%,可以跨境對汇率的大于股价的,但汇率自身变动的。
  由表3可知,股价跨境与汇率的,且跨境的更大,但股价其自身变动的仍主要。地,随着的增加,股价跨境的,1期时,股价跨境的占比为4.6042%,第8期值时,占9.2617%。股价受其自身变动的,这可能仍,跨境资金不深,主要变动。
  从的结果可以:汇率受跨境和股价变动的,但其跨境变动的更大,因跨境的变动对汇率着的,而股价对汇率的微弱;股价的变动受跨境与汇率的,其中跨境的变动对股价的较大,且随着的增加其在不断增加,汇率的变动对股价一,但,并且随着的增加,在不断。   (四)模型性
  SVAR模型进行,需所的变量次序进行敏感度分析。将的变量次序变换为(S,I,其差分后的变量进行SBIC信息准则的滞后阶数判断仍为1阶滞后,其变换变量次序后的脉冲效应图7所示,脉冲响应未发生显著,可认为SVAR模型。
  五,结语
  第一次跨境的角度,去分析跨境所引起的资金对股价和汇率的,建立SVAR模型,同时进行分析。脉冲响应结果,跨境增加对的股价和汇率在内都着一个的效应,且跨境对股价和汇率持续性。结果,汇率跨境变动的更大,而股价则其,并且股价与汇率都其自身变动的。在相关政策时了一参考,现建议:
  第一,跨境的对汇率有着的促进作用,有利于人民币在。但人民币的过快升值。也会给的一些出口型负面,甚至出现较大。,要加强对跨境的监管与,渠道,中会给汇率较大波动的,从而保证汇率平稳发展。
  ,跨境的对的股价也着促进作用;大规模资金来华在资本进行,,的发展。但发展仍着其不成熟的,扩宽规模,会引起股价波动,不利于平稳发展,增加资本的。,要平滑的规模,开创新的,保证在中输入的能力,才可以使资本发展。
  第三,稳步推进汇率化改革,保持汇率在合理范围。汇率改革,等,确保证汇率在管理范围内自由,同时稳步发展,在一定上扩宽的与渠道,这能资本的大涨大跌,稳发展,稳定人民币汇率。
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注明来源:https://www.acadtouch.com/3/view-15198029.htm

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