【金融改革】
人民币离岸市场与境内市场的
信息传递研究
———基于NDF汇率和即期汇率的实证分析
王
慧1,2,刘宏业3
（1.中国社会科学院世界经济与政治研究所,北京100732;
2.北京联合大学商务学院,北京100025;3.北京银行,北京100032）
摘要：本文研究人民币即期汇率与NDF之间的关系和信息流的传递。利用MA（1）—GARCH（1，1）模型描述人民币即期汇率与NDF的变动，用GARCH模型检验人民币即期汇率与NDF之间的均值溢出效应和波动溢出效应。得到的主要结论为，人民币NDF市场对人民币即期汇率市场有均值溢出效应，人民币即期汇率和NDF之间有双向波动溢出效应。这表明信息流由境外市场传导至境内市场，人民币即期汇率市场受到境外市场因素的影响，离岸人民币NDF市场是境内即期市场的先导。
关键词：无本金交割远期；即期汇率；GARCH模型；离岸市场文章编号：1003－4625（2009）03－0031－04
中图分类号：F821.9
文献标识码：A
Abstract：ThispaperinvestigatestherelationshipandinformationflowsbetweenthespotmarketandNDFmarket.WefindthatdailychangesofthespotandNDFratescanbeapproximatedbyaMA（1）-GARCH（1，1）model.UsingtheGARCHformulation,thispaperteststhespillovereffectsinconditionalmeanandvolatilitybetweenthespotandNDFmarkets.TheresultsshowthatthereisameanspillovereffectfromtheNDFmarkettothespotmarketandandavolatilityspillovereffectexistsinbothdirections.Thismeansinformationintheoffshoremarketistransmittedtothedomesticcurrencymarketandtheforwardmarketplaysanimportantpricediscoveryroleinthisprocess.Thisalsoshowsthedomesticfinancialmarketsareinfluencedbytheoffshoremarkets.KeyWords:Non-deliverableForward;SpotExchangeRate;GARCHModel;OffshoreMarket
一、引言
市场之间的联系和信息流的传递始终是金融经济学的研究问题，其中之一就是对价格变化的短期动态分析和对信息的传导机制的研究。许多研究均发现，在国际股票市场间（KingandWadhwani,1990;
融经济学的研究不仅关注一个市场上的价格变化是否有助于预期另一个市场上的价格变化，而且关注一个市场上的价格波动是否与另一个市场上所观察到的价格波动确有联系。考察资产价格波动的重要性并不仅仅在于对价格波动本身感兴趣，而是对其背后所蕴含的市场信息传递的探究。
本文主要研究人民币境内即期市场与离岸远期市场（无本金交割远期市场）之间的关系和信息传导机制。无本金交割远期交易是外汇衍生产品的一种，主要用于实行外汇和资本项目管制国家的货币，因
Hamaoetal.,1990;EunandShim,19;ParkandFate-mi,1993;Weietal.,1995）、远期市场和即期市场间（Chanetal.,1991;HungandZhang,1995），离岸市场和境内市场间（FungandIsberg,1992;Loetal.,1995），不同市场上的价格波动存在着依存关系。金
收稿日期：2009－02
作者简介：王慧（1977-），女，内蒙古临河人，金融学博士，现为中国社会科学院世界经济与政治研究所博士后，北京联合大学商务学院国际经济系讲师，主要研究方向：汇率理论与；刘宏业（1977-），男，四川绵阳人，管理学博士，现任职北京银行，主要从事公司银行业务研究。
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此交易活跃的货币多为新兴市场国家的货币，如人民币、韩圆、新台币等。无本金交割远期交易由银行充当中介机构，供求双方基于对汇率看法的不同，签订无本金交割远期交易合约，约定远期汇率，合约到期时只需将该汇率与实际汇率差额进行交割清算，结算的货币是自由兑换货币（多为美元），无需对
对美元利率的境内外市场的互动关系进行了研究，实证发现美国国内利率引导离岸利率，意味着美国金融市场在国际利率信息传递中的重要地位，信息传递的方向是从境内到境外市场。
关于人民币NDF与即期市场关系的研究，主要有：Hung-Gay-Fung等（2004）最早进行定量研究，他们采用升贴水的大小度量折价程度，分析表明在
NDF的本金（受货币）进行交割。通过交易可以
达到规避受货币汇率风险的目的。随着中国经济的发展，中国成为世界上最大的资本输入国之一，数量众多的公司需要一种工具来规避人民币的汇率风险，而中国国内有缺少真正意义上的外汇远期市场，因此人民币NDF市场应运而生。人民币
2002年11月13日以后的NDF是折价的，原因是
在中美贸易赤字巨大压力下，人民币面临着巨大的升值压力，同时也是国际游资赌人民币升值的结果。
徐剑刚等（2007）以2005年7月25日到2006年6月13日间人民币NDF和即期汇率以MA（1）—GARCH（1，1）模型分析了1年期人民币NDF和即期市场间均值和波动的溢出效应，得到的结论为即期市场对人民币NDF市场没有报酬溢出效应，而人民币NDF市场对即期市场具有报酬溢出效应。
黄学军等（2006）研究了汇改前2003年4月7日到2005年7月20日及汇改后2005年7月22日到2006年4月26日1年期和1月期人民币NDF与即期汇率的关系，采用的计量方法是在检验人民币NDF与即期汇率具有协整关系的基础上进行
NDF市场于1996年产生于新加坡，形成初期交易
不活跃，发展缓慢。近年来，随着人民币升值预期的高涨，人民币NDF市场的交易日益活跃。据国际清算银行（BIS）估计，2004年人民币NDF日均成交量已经达到5亿美元，在亚洲六种NDF中排名第三。尽管人们开始关注人民币NDF市场，但研究人民币
NDF市场与境内即期汇率市场关系的文章并不多。
相同的金融资产在相同的时点不同的金融市场上是否以相同的价格交易是金融学的基本问题之一。在一个完全的市场中，远期市场和即期市场的价格同时反映了相同的信息，两个市场上的价格差异将通过套利迅速被消除。在一个不完全的市场中，由于市场摩擦和投资等因素，境外远期市场与境内即期市场间的关系受到影响。人民币NDF市场与即期汇率市场正是处在一个不完全的市场中，由于汇率管制和资本管制，造成了两个市场的分割，使得对人民币两个市场的关系和信息流传导的研究变得具有现实意义。从层面看，如果两个市场的关系越强，保持国内既定经济的性的难度越大。从利用NDF市场规避汇率风险或投机的投资者角度看，对两个市场关系的准确把握有助于他们做出正确的投资决策。
二、文献回顾
关于即期汇率与远期汇率的因果关系，Callen等（19）主要从外汇市场的有效性及汇率决定论的角度探讨即期汇率与远期汇率的因果关系，其实证的结果表明某些货币的即期汇率与远期汇率存在相互影响和互为因果关系，有些货币的即期汇率与远期汇率并不存在因果关系。
关于离岸市场与境内市场的关系研究，主要围绕欧洲美元市场与美国境内市场展开，其核心假设为美元境内市场是离岸市场的信息中心。Kaen和
Granrger因果检验，主要结论为：改革后，境内现汇市场显现出本土信息优势，表现为即期汇率引导1月期和1年期NDF；1月期NDF引导即期汇率，1年期NDF不引导即期汇率，表明参与1月期NDF是以套期保值者为主，1年期是以投机者为主。
任兆璋等（2005）采用1996年8月到2005年9月的数据，利用EG两步法分析了人民币NDF与人
民币实际有效汇率之间的协整关系。
三、人民币离岸远期市场与境内即期市场的信息传递研究
（一）研究方法
本文主要研究方法为：（1）单位根检验用于检验两个市场汇率数据的平稳性；（2）协整检验用于检验人民币即期汇率和NDF市场汇率的长期均衡关系。（3）建立误差修正模型用于两种汇率之间的因果性检验；（4）ARCH和GARCH模型用于检验两种汇率的条件异方差，并在GARCH模型中加入外生变量研究两个市场间的均值溢出效应和方差溢出效应。
（二）数据
目前人民币NDF的最长期限是1年，合约以6个月和1年期为主。因为投资者不相信人民币短期会有变化，所以做长期的较多，1年期的合约交易活跃。本文采用人民币NDF1年期合约的汇率，数据来源于路透数据终端。人民币对美元的即期汇率（中间
Hachey（1983）、Hartman（1984）以及Swanson（1988）
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汇率）来源于中国人民银行网站。数据区间为：2005年7月22日至2008年6月16日。上述区间的选取主要是考虑2005年7月21日人民币汇率制度进行了改革，人民币汇率的弹性增强。
（三）数据的统计性描述
时间序列分析的必要条件是时间序列的平稳性。本文用ADF单位根检验来检验时间序列的平稳性。表1是人民币即期汇率和NDF汇率水平变量的单位根检验结果。
表1人民币即期汇率和NDF的ADF检验变量临界值（1%）水平变量一阶差分变量
1.协整检验
本文采用Johansen(1991)提出的协整检验方法检验人民币即期汇率和NDF汇率水平值之间的协整关系，结果如表3所示，以检验水平5%判断，因为迹统计量的值59.82＞20.26，3.24＜9.16，所以人民币即期汇率与NDF汇率之间存在一个协整关系，即
二者之间存在长期均衡关系。
表3
人民币即期汇率和NDF汇率之间的协
整关系检验
协整方程个数特征值迹统计量临界值(5%)概率
SpotNDF-3.43-3.433.810.98-27.91-25.71
表1中人民币即期汇率和NDF汇率水平值的
ADF统计量均大于临界值，表明它们是非平稳变量，而它们的一阶差分值的ADF统计量均小于临界
值，表明它们的一阶差分变量是平稳的，因此可知人民币即期汇率和NDF汇率均为一阶单整过程，即I（1）过程。在本文的分析中，除了协整检验，所使用的人民币即期汇率和NDF汇率变动百分比均计算如下：Rit=lnyit-lnyi,t-1。
表2人民币即期汇率和NDF汇率的统计描述变量均值标准差偏度峰度JB统计量L-BQ(10)L-BQ2(10)0.000020.260.09099459.82
最多一个0.0054573.249.160.53592.Granger因果性检验
因为人民币即期汇率和NDF汇率之间存在协整关系，因此可以对人民币即期汇率和NDF汇率进行Granger因果性检验，明确二者之间的相互影响关系。根据赤池信息准则（AIC），确定人民币即期汇率和NDF汇率的向量自回归（VAR）模型中最优滞后阶数为4阶。Granger因果性检验结果见表4，Spot不是NDF的Granger原因而NDF是Spot的Granger原因，这说明人民币即期汇率和NDF汇率之间存在
无
统计上的单向因果关系，即人民币即期汇率不影响
△Spot-0.00160.0068-0.1.0836.92(0.00)13.32(0.206)44.51(0.00)△NDF-0.00160.01560.709.211273.02(0.00)24.61(0.006)293.25(0.00)表2给出了人民币即期汇率和NDF汇率变动数据的统计性描述。人民币即期汇率和NDF汇率变动的均值均为负，表明人民币的两种汇率都在升值。人民币NDF汇率变动的方差是人民币即期汇率变动的方差的两倍多，表明NDF汇率的波动幅度大于即期汇率的波动幅度。偏度和峰度统计量值表明，人民币即期汇率和NDF汇率变动不服从正态分布而呈现出高峰厚尾的特征。用JB统计量进行人民币即期汇率和NDF汇率变动的正态分布的检验结果也表明它们不服从正态分布。L-BQ(10)和L-BQ2(10)分别是人民币即期汇率和NDF汇率变动序列和平方序列的Ljung-Box统计量。从这两个统计量可以看出：人民币即期汇率的变动序列不具有自相关性，人民币即期汇率变动的平方序列具有自相关性。
NDF汇率，而NDF汇率会影响人民币即期汇率。
表4人民币即期汇率和NDF汇率Granger因
果关系检验结果
结论P值F值Spot不是NDF的Granger原因1.070310.37029接受原假设NDF不是Spot的Granger原因3.283930.01119拒绝原假设3.两个市场的溢出效应检验
原假设根据前面对数据的统计性描述可知人民币即期汇率和NDF汇率变动序列存在着自相关和条件异方差，因此需要使用ARCH—GARCH模型对人民币即期汇率和NDF汇率变动序列进行估计。通过对多种情况的比较，最终选定使用MA（1）—GARCH（1，1）模型对人民币即期汇率和NDF汇率变动序列进行估计，该模型的表达式为：
Rit=αi+准iεi,t-1+εit
σit=α0i+α1iεi,t-1+β1iσi,t-1
时期的变动，σit代表Rit的条件方差。
2
2
2
2
（1）（2）
NDF汇率变动序列及其平方序列均具有相关性，可以考虑用AR模型。因为人民币即期汇率和NDF汇
率变动的平方序列具有显著的自相关性，所以可以用GARCH模型描述人民币即期汇率和NDF汇率变动的波动集群性。
（四）实证检验
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其中Rit代表人民币即期汇率和NDF汇率在t
MA（1）—GARCH（1，1）模型的估计结果如表5所示。Q(10)和Q2(10)统计量表明该模型刻画了人民币即期汇率和NDF汇率变动序列存在着自相关和条件异方差。所有的t值中只有人民币即期汇率变
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动序列中的MA（1）的t值不具显著性，这是因为人民币即期汇率变动序列不存在自相关性，这与前面对于该序列的统计性描述得到的结果一致。
表5变量率，而人民币即期汇率不影响NDF汇率。其次，在人民币即期汇率和NDF之间存在着双向的波动溢出效应，这表明两个市场之前交易所反映的信息都会对对方市场产生影响。这一结论表明人民币即期汇率的市场机制已经建立，人民币境外市场因素正在对人民币即期汇率产生更多的影响。特别值得一提的是，随着人民币汇率从固定走向浮动，人民币
MA（1）—GARCH（1，1）模型的估计结果
回归参数αi(t值)△Spot-0.001(-6.11)△NDF-0.0016(-2.67)准1α0α1β1(t值)(t值)(t值)(t值)-0.0483.16e-050.1760．124(-1.18)(12.26)(3.97)(1.82)0.03.84e-060.1120.877(1.76)(3.15)(6.67)(48.95)Q(10)[p值]19.218[0.023]8.54[0.48]Q2(10)[p值]8.863[0.45]14.178[0.116]NDF市场因为发挥了对人民币汇率的引导作用而
被更多的金融市场参与者所关注。实证的结论支持了这一做法的正确性，人民币境内市场汇率和境外市场的NDF之间的信息传导关系为信息由境外市场传递至境内市场。
四、结论
本文主要研究了人民币即期汇率与NDF之间的关系和信息流的传递。利用MA（1）—GARCH（1，1）模型描述人民币即期汇率与NDF的变动，用
在ARCH模型家族中，外生变量可以被引入均值方程和ARCH或GARCH方程中。为了进一步考察人民币汇率境内市场与境外市场的信息传递关系，下面采用Hamao、Masulis和Ng（1990）的模型检验人民币汇率在两个市场上的溢出效应，模型的表达式如下：
GARCH模型检验人民币即期汇率与NDF之间的均值溢出效应和波动溢出效应。结论为，人民币NDF
市场对人民币即期汇率市场有均值溢出效应，人民币即期汇率和NDF之间有双向波动溢出效应。
这一结论表明：人民币即期汇率与NDF之间存在长期均衡关系，信息流由境外市场传导至境内市场，人民币即期汇率市场受到境外市场因素的影响，离岸的人民币NDF市场是境内即期市场的先导。这同时也说明国内金融市场已经不可避免的受到离岸金融市场的影响，在这种情况下追求经济的性的努力变得更加困难。
参考文献：
Rit=αi+δiRj,t-1+准iεi,t-1+εit
σit=α0i+α1iεi,t-1+β1iσi,t-1+γiεj,t-1
2
2
2
2
（3）（4）
方程（3）中的Rj,t-1表示j市场中前一交易日的汇率变动，将其放入方程（3）中的目的是考察j市场对i市场是否存在溢出效应（spillovereffect），若δi具有显著性，则说明j市场对i市场存在溢出效应。方程（4）中的εj,t-1表示j市场利用MA（1）—GARCH（1，1）模型得到的前一交易日的平方误差项，将其放入方程（4）中的目的是考察j市场对i市场是否存在波动溢出效应（volatilityspillovereffect），若γi具有显著性，则说明j市场对i市场存在波动溢出效应。对溢出效应的估计结果如表6所示。
表6
人民币即期汇率和NDF之间的均值和
回归参数波动溢出效应变量2
Ri=△spotRj=△NDFRi=△NDFRj=△spotαiδ-0.0010.14(-6.49)(9.74)-0.002-0.03(-2.8)(-0.49)准-0.068(-1.87)0.06(1.73)β1α0α19.78e-080.0170.98(1.21)(2.45)(126.55)3.46e-060.110.87(2.68)(6.48)(43.69)γ0.001(1.97)0.02(2.09)从表6中可以看出，首先，存在着从人民币
NDF市场向人民币即期汇率市场的均值溢出效应而不存在人民币即期汇率市场向人民币NDF市场的均值溢出效应。这与Granger因果性检验的结论一致，即人民币即期汇率和NDF汇率之间存在统计上的单向因果关系，NDF汇率会影响人民币即期汇
金融理论与实践
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（责任编辑：贾伟）
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