汇率、热钱与资产价格——基于SVAR模型的实证研究

第38卷第1期2018年1月天津商业大学学报Journal of Tianjin University of CommerceVol.38 No. 1Jan. 2018汇率、热钱与资产价格一基于SVAR模型的实证研究石振宇，张慧省(天津财经大学经济学院，天津300222)【摘要】选取人民币实际有效汇率、热钱规模以及股票价格与房地产价格等变量，采用2005年7月至2015年12月的月度数据，建立S V A R模型，实证研究人民币实际有效汇率、热钱流动与资产价格相互间的联动关系。

结果表 明，汇率与资产价格、热钱与资产价格、汇率与热钱以及股价与房价存在非对称的相互影响;各变量均对其自身变动 的贡献率最大;除自身外，热钱对股价变动和汇率变动的贡献率最大,股价对热钱变动和房价变动的贡献率最大。

文 末分别从人民币汇率、热钱流动以及股票市场与房地产市场等方面提出政策建议。

【关键词】汇率;热钱;资产价格;S V A R模型【中图分类号】F82 【文献标识码】A【文章编号】1674-2362( 2018 )01-0025-082005年7月中国汇率制度改革，人民币汇率 不再盯住单一美元，实行以市场供求为基础、参考 一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。

人 民币实际有效汇率在汇改后基本保持不断上涨态 势，与此同时,股票和房地产等资产价格也持续攀 升。

2008年金融危机之后，美国为刺激经济，先后 推出数轮量化宽松货币政策,大量投放基础货币以 及低利率政策使得中美两国利差和汇差不断扩大，热钱不断流人中国，累积人民币升值压力,汇率上 涨预期又强化了热钱涌人。

逐利是热钱的本性，考 虑到热钱的短期投机性，流人中国的热钱势必投人 具有高收益的廳市场和房地产市场（王树同等)[1]。

国际资本流入股票市场和房地产市场对国内资本 具有羊群效应，在国际资本的带动下，大量的国内 资金将转向房地产和股票投资，从而推动房地产和 股票价格进一步上涨(张中华)[2]。

2014年以来，随 着美联储逐步退出量化宽松政策，人民币兑美元汇 率持续贬值，中美汇差和利差逐渐减小，导致热钱 大量流出中国。

热钱的持续流出将对中国金融市场 的流动性产生持续的紧缩效应(边卫红等)[3]。

美国 退出量化宽松货币政策形成的信用紧缩效应可能 冲击资产价格，产生资产价格泡沫破裂风险(谭小 芬等)'随着汇率市场化改革与资本账户逐步开放，热 钱规模的波动幅度不断扩大，其与汇率和资产价格 的作用与反作用力度也将逐渐加大，这将危及金融 市场的稳定。

短期国际资本流动已在很大程度上异 化为专业投机资本，具有髙流动性、隐蔽性和攻击 性，威胁一国乃至世界经济的发展(张谊浩和沈晓 华)'因此，本文通过研究人民币汇率、热钱流动与 资产价格之间联动关系，分析了汇率变动与热钱流 动如何导致资产价格波动、资产价格如何反作用于 汇率与热钱，并研究了汇率与热钱之间、股价与房 价之间如何相互作用，对政策当局有效把控热钱流 动、推进人民币汇率市场化改革以及稳定国内资本 市场等具有重要意义。

1文献综述国内外关于汇率、热钱和资产价格的研究文献 主要包括三类:第一类是研究汇率与资产价格的关 系;第二类是研究热钱与资产价格的关系;第三类 是研究汇率、热钱与资产价格三者的关系。

1.1汇率与资产价格的关系国外方面，Granger等研究1997年亚洲金融危 机中汇率与股价的因果关系，发现汇率与股价之 间存在显著的因果关系，但单向与双向因果关系收稿日期=2017-09-26作者简介:石振宇(1990—)，男，天津人，博士研究生，主要从事国际金融研究;张慧省(1993_)，女，河北衡水人，硕士研究生，主要从事国际金融研究。

• 26 •天津商业大学学报2018 年因国而异®。

Doong等研究表明1989年至2003年 间韩国、泰国、马来西亚和印度尼西亚的汇率与股 价存在双向Granger因果关系，即期汇率变动基本 与股价负相关m。

Tabak研究发现巴西汇市与股市 之间不存在长期关系,但存在股市到汇市的线性因 果关系和汇市到股市的非线性因果关系' 国内方 面，邓燊和杨朝军研究表明汇改后股市与汇市存在 长期稳定的协整关系，人民币升值是股市上扬的 单向Granger原因巴曙松和严敏研究发现在价格溢出方面仅存在外汇市场到股票市场的短期单 向引导关系;在波动溢出方面，股票市场与外汇市 场存在双向波动溢出效应™。

朱孟楠等运用非线性 Markov区制转换VAR模型研究汇改后人民币汇 率与房价之间的非线性动态关系，结果表明实际房 价上涨将引起人民币实际汇率升值,但存在滞后效 应;人民币汇率升值可能导致房价上涨[11]。

1.2热钱与资产价格的关系国外方面，Edison和Carmen构造了资本流动 与资产价格关系的模型，研究发现在资本管制条件 下资本流动将加剧资产价格波动的幅度[12]。

Jansen 分析了泰国金融危机前境外投机资金流入对房价 和股价的影响，发现境外资本流入的变化对股价的 影响相对较小，对房价的影响则较显著Kim和 Yang运用面板VAR模型研究亚洲短期国际资本 流人与资产价格的关系，发现资本流人导致房价和 股价等资产价格上涨，但影响力度有限[14]。

国内方 面，刘莉亚估计了热钱流动规模及变化趋势，并在 构建热钱与资产价格关系的理论模型的基础上，实 证分析发现热钱流入推动了住宅价格指数的上涨,但对股价指数变化的影响不显著[1\刘轶和史运昌发现房价与热钱流入之间存在长期均衡关系，热 钱是房价上涨的Granger原因，并对房价具有持续 的正向冲击％王擎和张恒研究结果表明股价在短 期内影响热钱流人，而热钱的流人在较长时期影响 股价，二者存在显著地波动溢出效应P'1.3汇率、热钱与资产价格的关系国外方面，Hau和R ey在不完善外汇交易风 险的假设下，建立汇率、资本流动和股价共同决定 的均衡模型，发现存在股市更高回报率的国家通常 将出现本币贬值，净资本流人外汇市场与汇率升值 正相关18]。

国内方面，张谊浩和沈晓华发现人民币 升值是热钱流入和上证综指上涨的原因，但热钱流 入不是人民币升值和上证综指上涨的原因。

陈浪南 和陈云研究表明短期内人民币汇率和房地产收益率对短期国际资本流动存在显著地滞后效应;长期 中人民币汇率预期变化率是影响短期国际资本流 动的显著因素，人民币汇率、股票收益率和房地产 收益率并未对短期国际资本流动产生显著影响[1\赵进文和张敬思认为人民币汇率、短期国际资本流 动和股票价格的动态演化过程为：人民币升值导 致短期国际资本获利流出，股票价格下跌，短期国 际资本继续流出，人民币贬值，短期国际资本流入，股票价格上涨[20]。

袁东等采用45个国家的面板数 据发现实际有效汇率的上升会导致房价上涨;运用 Granger因果检验方法验证了实际有效汇率上涨引 起热钱流入，从而使得房价上涨的机制[21]。

纵观国内外研究文献，关于汇率、热钱与资产 价格的研究已较丰富，但大多仅是研究三者之间的 两两关系，而系统分析三者相互间关系的文献仍较 缺乏。

本文借鉴有向无环图识别变量间的当期影响 关系结果以避免施加约束条件的主观性，比较分析 了人民币汇率、热钱流动与资产价格三者间的相互 作用与反作用关系以及冲击力度与时滞，从人民币 汇率、热钱流动以及股票市场与房地产市场等不同 角度提出政策建议。

2模型构建2.1变量选取、数据处理与单位根检验2.1.1变量选取本文的汇率变量，选取人民币实际有效汇率，由中国与其他国家剔除通货膨胀后的实际贸易总 额权重对相应的双边汇率加权平均测算，较双边汇 率能更真实反映一国的汇率水平;热钱规模变量由 外汇储备增加量、贸易顺差和外商直接投资测算；股票价格变量，选取沪深300指数，较上证综指和 深证成指更好反映中国股市的整体走势;房地产价 格变量由房地产销售额与销售面积测算。

2.1.2数据处理由于2005年7月，汇率制度改革后，人民币实 际有效汇率持续上涨，热钱大量流人国内，进而影 响到资产价格，为保证数据的完整性和连贯性，本 文将样本期间选为2005年7月至2015年12月。

文中所用热钱规模为外汇储备增加额减贸易顺差 减外商直接投资;房地产价格指数计算方法为，先 将房地产开发企业商品房销售额除销售面积，再将 二者的商转换为环比数据;为全面反映股票价格的 走势信息，本文选取沪深300股价指数的日线数 据，并将其月内平均值作为股票价格的月度数据。

第1期石振宇，等:汇率、热钱与资产价格•27 •具体数据处理过程如下：首先，将环比居民消费价格指数、环比房地产 价格指数和股票价格指数以2005年7月为基期定 基，并将通货膨胀率定义为定基居民消费价格指数 的环比增长率。

其次，将热钱规模、房地产价格指数 和股票价格指数除定基居民消费价格指数，以消除 通货膨胀。

再次，将全部变量的实际数据运用X12 方法季节调整，以消除季节因素。

最后，将人民币实 际有效汇率、房地产价格指数和股票价格指数取对 数，以消除异方差。

本文所用数据均为实际数据，以反映变量间的 本质关系。

其中，人民币实际有效汇率数据来自国 际清算银行，外汇储备、进出口额、外商直接投资以 及房地产销售额与销售面积数据来自中经网统计 数据库，沪深300指数数据来自大智慧软件。

2.1.3单位根检验由于运用非平稳时间序列数据进行计量分析 可能导致伪回归，因此需先对数据进行平稳性检 验。

取各变量数据的一阶差分，分别解释为汇率变 动热钱变动以及股价变动S P和房价变 动F P，运用ADF方法检验各变量数据的平稳性，截距项和趋势项根据各变量趋势图确定，滞后阶 数根据S C信息准则确定，检验结果如表1所示，各变量均在1%的显著性水平上拒绝变量不平稳的 原假设。

表1数据平稳性检验变量(C,T,N)ADF统 i f*1%临界值5%临界值结论ER(〇,〇,〇)-7.372 680-2.583 744 -1.943 427平稳HM(0,0,1)-13.697 60-2.583 898 -1.943 449平稳SP(〇,〇,〇)-7.199 199-2.583 744 -1.943 427平稳H P(〇,〇,〇)-13.627 14-2.583 744 -1.943 427平稳2.2模型设定与稳定性检验2.2.1模型设定由于VAR模型能够较好刻画变量间相互影响 的联动关系，但该模型经济意义不显著，且假定变 量间不存在当期影响，这与现实经济运行不符，而 SVAR模型则是在VAR模型的基础上根据经济理论设定约束条件，从而考虑变量间的当期影响。

因此，本文运用SVAR模型进行后文的实证研究。

由VAR模型推导出SVAR模型的具体过程如下：VAR模型的数学表达式为：少,—!+ 仏:F h+ …+ %}%+ e,(1)其中K为m维数内生变量;p为滞后阶数;e,为m 维扰动项，且不存在序列相关，但允许存在同期相 关;仏、历…凡为待估参数矩阵。