人民币汇率变动和我国股价间协整关系,该文是人民币汇率类有关硕士论文范文与人民币汇率和国股价和关系探讨类论文范例.
人民币汇率论文参考文献：
张颖
（上海立信会计金融学院,上海 201209）
摘 要：前有2016年10月,人民币正式成为SDR中一篮子货币里的成员,这个利好消息稳定了市场的发展,推进了人民币国际化的脚步.后到近日来,随着美元的不断走强,加息预期愈发强烈,人民币也随之下滑,更有破七的乌龙搅乱人心,市场沉浮不定.伴随着我国外汇市场制度的不断改善,市场自由化程度的不断提高,汇率的“双刃剑”影响越发体现.汇率市场与我国证券市场之间的联动关系也变得扑朔迷离,难以捉摸.因此,选取2008年1月到2016年12月的月度数据,试图从几次股灾和大幅的汇率波动中找寻人民币对美元汇率和我国股票市场上股价之间是否存在着某种均衡关系以及彼此之间是否在统计上有因果的对应关系.
关键词：汇率；股票市场；均衡关系；因果
中图分类号：F83
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.05.043
1引言
从2005年7月人民币初次进行汇率制度改革到2015年8月11日中国人民银行最新一轮汇率变革期间,央行先后四次放松了汇率的波动幅度,政府“有形的手”的管制范围不断放开,市场自我发展与调节的程度逐渐提高.汇率的市场化发展不仅大大加快了我国人民币国际化的脚步,而且使得人民币在国际上的地位不断上升,尤其是在国际货币基金组织（IMF）宣布2016年10月起人民币正式被纳入特别提款权（SDR）.但从2016年11月美国大选结束开始,人民币一路贬值,主要由于美国的经济开始复苏以及“特朗普交易”的过度,导致汇率市场大幅波动.另一方面,证券市场素有“经济晴雨表”之称,是反映一国宏观经济的先行指标之一.从2008年美国次贷危机导致的全球性金融危机开始,中国的股票市场跌宕起伏,A股频现暴跌或长期低迷,2008年上证指数曾从5522点跌至1664点,重创整个市场.随着市场的逐渐恢复,在2015年我国股票市场迎来了一波牛市,从2000点涨至最高峰的5000多点,但由于“杠杆牛”的不利影响,市场随后暴跌,打击投资者的投资愿景.尤其是在2016年上半年出现的熔断机制和下半年的债券市场频发的违约现象,彻底打击了投资者的心理.随着我国各个投资市场的逐步完善与市场化,市场之间的联动关系也逐渐体现出来.古语常说“患难见真情”,只有经历过困难与危机的考验才能得出真正的内在关系.从2008年股灾,到2015年股灾,到2016人民币加入SDR到年末债灾,再到眼下汇市异常波动,故选用2008年1月到2016年12月的月度数据,对人民币对美元汇率与股市五大指数所反映的股票进行协整检验分析.
2中外学者文献综述
国内外众多学者之前关于汇率市场对股票、股票市场影响的研究,无论是理论分析还是实证检验均已经比较完善,虽然各个学者根据所选取的数据不同得出的结论大相径庭,但在一定程度上是可以说明汇率市场与股票市场之间产生了一定的联动作用,其随着市场不断的自由化和制度的不断完善,日益明显.
Downburst和Fisher（1980）提出的流量导向模型认为汇率间接影响着股票,汇率变动对股票市场的影响主要通过两个机制：一是实际汇率水平和经济活动之间的作用机制；二是经济活动与股市表现的作用机制.两个机制之间反映了汇率与股票市场是双向影响的.
Agawam（1981）提出从长期水平分析,美元的变化对股票市场的回报率有影响作用.但也有大多数学者并没有发现美元与股票市场收益率之间的关联现象,或者说是只有部分前人确切的研究结果表明有联动影响,并未普遍发现美元与股票市场之间明确的交互影响(GM Bodnar,WM Gentry,1993;E Bartov,GM Bodnar,1994).
Branson和Frank（1983）创立的股票导向模型表示当资产组合达到稳定状态,资产市场也达到均衡状态,从而汇率被决定.当其中某个因素发生变化时,导致投资组合的进一步调整,从而导致汇率在短期内发生波动.
李长清、王春生（1999）研究表明汇率变动与股票市场的价值波动之间存在一定的关联作用.
陈雁云、何维达（2006）通过对汇率与股票建立模型行Arch检验,可以看出人民币汇率的变化与股价之间存在一种反向关系.
李泽广和高明生（2007）认为,人民币和股价之间存在稳定的双向因果关系.
李湛和戴益文（2012）表明汇率和股价之间的均衡关系在不同的时间段交互影响程度不同,效果受来自汇率和股价影响因素的多种制约.
李广众,杨子辉,杨铠维（2014）年通过选取全球主要股票市场的数据,得出自2006年以来全球各大股票市场之间的相互作用明显加强.
本文选择2008年以来的最新数据,用eviews9进行实证研究来,试图从新的角度来对汇率与股价之间的关系作出说明.
3数据分析
3.1数据的选取
本次实证检验选用：（1）人民币对美元汇率,其选择标准为人民币兑美元的中间价；数据来源于中国人民银行授权中国外汇管理局所公布的每日汇率.（2）我国股票的市场,其主要从中国两大股票市场：上海证券交易所和深圳证券交易所中具有代表性的指数中随机选取五个（上证综合指数、深证成分指数、上证50、上证180、沪深300指数）作为数据分析研究对象；数据来源于搜狐证券和网易财经.
数据的简单处理：（1）人民币对美元汇率以及各股票指数均以每日变动为基准,但由于考虑年限较长,逐日数据较为冗余,故采用简单平均的方法得出月度数据作为研究分析对象,公式如下:
【*x-】等于∑nt等于1xi
(xi为每天的汇率值或股票指数的).（2）为了减少回归过程中异方差的存在,增加回归的准确性,所有的数据将进行自然对数化处理,并且回归系数也表明了一种弹性的概念,各变量名称及其对应符号见表1.
3.2研究的结果
3.2.1单位根检验
单位根检验是为了检验时间序列数据是否满足平稳弱相依,若数据不平稳即不符合回归的最低标准,所做出的回归结果失真,通常称之为“伪回归”.同时单位根检验是协整检验的基础,只有确定了数据处于同一阶数上,才能进行协整检验.本文主要采用ADF检验,检验过程中均选择无截距项和趋势项.
从表2可以看出,在ADF检验中,变量LNEXR、LNSHZ、LNSEZ、LNSZ180、LNSZ50和LNHS300均为非平稳的,但是其一阶差分为平稳的.除人民币对美元汇率变量在5%的程度下拒绝原假设,其它变量均能在1%程度下拒绝原假设,即该数据组均属于I（1）一阶单整,满足协整检验的基本条件.
3.2.2协整检验
（1）变量间的长期均衡关系也称作非平稳经济变量间的协整关系,常用的协整检验的方法有E-G两步法,即对变量回归后的残差进行平稳性检验；另一种方法是基于VAR（向量自回归）模型的Johansen极大似然法,即检验法.本文选取的是Johansen协整检验的方法,检验结果如表3所示.
各变量组合协整检验的参考对象是5%的显著性水平,原假设为各组合变量之间不存在协整关系.经过参考迹统计量和5%的临界值,可以得出各变量组合均拒绝了原假设,即人民币对美元汇率与五大股票指数（上证综合指数、深证成分指数、上证50、上证180、沪深300指数）之间均存在着长期协整关系.
（2）ECM修正模型.
ECM误差修正模型是对1987年Granger所提出的关于协整方法的一种线性调整,它刻画了经济变量之间的线性调整机制.由于各变量是I(1),故在回归方程加入ecm（-1）来进行误差修正,结果如下所示：
实验结果的各项系数均采用两位小数,可以看到人民币对美元汇率与各大股指之间存在长期正向的回归关系,回归系数在0.06～0.09之间；由于各回归方程中ecm(-1)系数均为正数,表明当股票指数与汇率之间偏离长期均衡水平而发生短期的大幅波动时,内在机制会产生负的修正项使得非均衡状态被拉回到均衡的状态,最终回归于长期均值.
3.2.3格兰杰因果检验
格兰杰因果关系检验为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创,用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系.通过前文已知汇率与五大指数之间存在协整关系,得出各变量之间至少存在一个因果关系,具体的结论则需通过Grange因果检验,见表4所示.
与表4中P值所对应的参考概率是10%,由检验结果得出人民币对美元汇率是上证综合指数、深证成分指数、上证50、上证180、沪深300指数的格兰杰原因,同时上证综合指数、深证成分指数也是人民币对美元汇率的格兰杰原因,但是上证50、上证180、沪深300指数并不拒绝原假设即非人民币对美元汇率的格兰杰原因.说明在一定程度上来说,汇率与股指之间有着双向因果关系,但这种关系与股指所选取的股票种类与股票数量有关,并非广泛适用.
4结论
本文经过单位根检验、协整检验、ECM误差修正模型和格兰杰因果检验,发现人民币对美元汇率与我国股票市场之间存在着长期的均衡关系,并且可以在一定程度上说明这两者之间的因果关系是双向并行的,同时也反映了市场之间影响联动作用的内在机制在不断的发展与完善.从2008年初到2016年末,我国资本市场与外汇市场大起大落,但机遇总是与挑战并行的,收获的是各个市场间的互相影响不断显现,内在调节机制也不断完善,长期均衡关系趋于明朗,市场更加自由化发展.
参考文献
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上文总结：本文是一篇适合不知如何写人民币汇率和国股价和关系探讨方面的人民币汇率专业大学硕士和本科毕业论文以及关于人民币汇率论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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