基于格蘭杰和GARCH模型對人民幣即期與遠(yuǎn)期引導(dǎo)關(guān)系的研究

原浩+楊常鍇+楊滟+安佳

摘 要：采用格蘭杰分析方法對2011年6月27日至2013年12月31日期間共919對人民幣兌美元境內(nèi)遠(yuǎn)期、香港離岸遠(yuǎn)期對境內(nèi)即期匯率的引導(dǎo)作用進(jìn)行研究，結(jié)果表明，境內(nèi)遠(yuǎn)期市場和香港離岸市場的部分遠(yuǎn)期匯率對境內(nèi)即期匯率有引導(dǎo)作用。其次使用GARCH模型檢驗(yàn)，兩個(gè)遠(yuǎn)期市場對境內(nèi)即期匯率都有一定的溢出效應(yīng)，且期限越小的遠(yuǎn)期匯率溢出效應(yīng)越明顯，香港離岸市場比境內(nèi)遠(yuǎn)期市場溢出效應(yīng)更明顯。

關(guān)鍵詞：即期匯率和遠(yuǎn)期匯率；格蘭杰檢驗(yàn)；GARCH模型

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）19-0129-05

一、問題提出

香港人民幣離岸市場出現(xiàn)之前，由于各種原因，人民幣匯率主要由央行參考中國境內(nèi)銀行間外匯交易市場匯率決定，但新加坡人民幣NDF市場發(fā)揮著一定的引導(dǎo)作用。學(xué)者們著重從人民幣境內(nèi)即期匯率、人民幣境外NDF匯率和人民幣境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率這三個(gè)對象的兩兩相互關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，由于研究結(jié)果的不同，使得人民幣匯率到底被哪個(gè)市場所引導(dǎo)的問題一直都沒有得到統(tǒng)一的答案。2010年，香港離岸不交收人民幣遠(yuǎn)期匯率、2011年香港人民幣離岸即期匯率的出現(xiàn)，使得人民幣匯率到底被哪個(gè)市場控制的問題變得更加復(fù)雜。

國內(nèi)學(xué)者一般運(yùn)用格蘭杰因果分析法或者GARCH模型對匯率進(jìn)行研究。李憲鐸、黃昌利運(yùn)用格蘭杰分析方法分析了人民幣即期匯率與NDF的關(guān)聯(lián)性；黃勇、文蘭嬌、陶建平運(yùn)用格蘭杰分析方法研究了金融危機(jī)前后境內(nèi)人民幣遠(yuǎn)期與NDF匯率關(guān)系；孫映宏、曹顯兵基于GARCH模型對中美匯率實(shí)證分析；仇自成、張立光通過格蘭杰因果分析和MA（1）-GARCH（1，1）模型研究人民幣離岸NDF市場和境內(nèi)人民幣市場的關(guān)系，但結(jié)論各不相同。一般認(rèn)為，結(jié)論不同的主要原因有二：一是數(shù)據(jù)，二是使用的方法。本文討論并驗(yàn)證不同方法在匯率分析中的不同作用。

上述學(xué)者大多采用格蘭杰分析或者GARCH模型來分析海外NDF對人民幣即期匯率的影響，本文研究境內(nèi)人民幣遠(yuǎn)期匯率市場和香港離岸人民幣遠(yuǎn)期匯率市場的各期匯率對境內(nèi)人民幣即期匯率的引導(dǎo)關(guān)系，同時(shí)，借助格蘭杰分析方法和GARCH模型來從不同角度來分析這種波動(dòng)溢出效應(yīng)和信息傳遞關(guān)系。

本文選取了國家外匯管理局公布的境內(nèi)人民幣即期、中國銀行公布的遠(yuǎn)期中間價(jià)，以及香港財(cái)資公會(huì)公布的香港離岸市場人民幣遠(yuǎn)期，其中境內(nèi)遠(yuǎn)期包括7天、1月、3月、6月、9月、12月數(shù)據(jù)，香港離岸遠(yuǎn)期1月、2月、3月、6月、9月、12月數(shù)據(jù)。

本文數(shù)據(jù)樣本取值區(qū)間為2011年6月27日至2013年12月31日，其中，境內(nèi)即期數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局網(wǎng)站（www.safe.gov.cn），境內(nèi)遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)來源于中國銀行網(wǎng)站（www.boc.cn），香港離岸市場遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)來自香港財(cái)資公會(huì)網(wǎng)站（www.tma.org.hk）。由于境內(nèi)、香港節(jié)假日不同且為了保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，用均值法對缺失數(shù)據(jù)取前后兩個(gè)數(shù)據(jù)的平均值補(bǔ)全數(shù)據(jù)。

二、基于格蘭杰因果方法的人民幣匯率引導(dǎo)關(guān)系分析

（一）統(tǒng)計(jì)描述

下頁表1給出了人民幣境內(nèi)即期和境內(nèi)外不同時(shí)間遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述。樣本區(qū)間為2011年6月27日至2013年12月31日，樣本容量為919個(gè)。

從下頁表1中可以看出，除境內(nèi)12月遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)的峰度接近3，其余樣本數(shù)據(jù)的峰度都偏離3，不符合正態(tài)分布，且樣本偏度均小于0，呈現(xiàn)左偏態(tài)。通過Jarque-Bera檢驗(yàn)，拒絕所有樣本序列符合正態(tài)分布的零假設(shè)，采用正態(tài)分布無法擬合序列的平峰厚尾性。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由表1可看出，樣本數(shù)據(jù)都為非零均值且觀察線形圖均呈現(xiàn)下降趨勢，因此采用帶有截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)的ADF單位根檢驗(yàn)來檢驗(yàn)各樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。表2、表3分別給出了境內(nèi)市場和香港離岸市場各樣本的ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果。

表2和表3中各組數(shù)據(jù)的ADF值均大于臨界值，表明各組數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列。對各組數(shù)據(jù)取一階差分后的ADF值均小于1%條件下的臨界值，表明一階差分?jǐn)?shù)據(jù)為平穩(wěn)序列。因此，各組數(shù)據(jù)均為一階單整I（1）序列。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

格蘭杰因果檢驗(yàn)的變量應(yīng)是平穩(wěn)序列，由于本文中所選取的數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，不能直接進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。同時(shí)，由于各組數(shù)據(jù)序列均為一階單整序列，滿足同階單整條件，因此分別對境內(nèi)即期數(shù)據(jù)chns與境內(nèi)、香港遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

本文研究的均為兩者間的協(xié)整關(guān)系，因此采用Engle-

Granger兩步法。首先計(jì)算各組樣本時(shí)間殘差序列et，然后對et在1%置信水平下進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，若et平穩(wěn)，則可證明兩者存在協(xié)整關(guān)系。下頁表4給出了境內(nèi)即期與各遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)的時(shí)間殘差序列et在1%置信水平下進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)下的檢驗(yàn)結(jié)果的P值，并得出是否通過協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)論。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果（見下頁表4）。

（四）格蘭杰因果檢驗(yàn)

同階單整序列只有通過協(xié)整檢驗(yàn)，格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果才有意義。表4中樣本均通過協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)AIC準(zhǔn)則選擇最佳滯后期，進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，在5%置信水平下進(jìn)行判斷。檢驗(yàn)結(jié)果（見表5）。

根據(jù)表5給出個(gè)格蘭杰因果檢驗(yàn)可知，境內(nèi)7d、1m、3m、6m、9m、12m的遠(yuǎn)期匯率均引導(dǎo)境內(nèi)即期匯率，同時(shí)香港1m、2m、3m的遠(yuǎn)期匯率也引導(dǎo)境內(nèi)即期匯率，境內(nèi)即期匯率只引導(dǎo)香港1m遠(yuǎn)期匯率。

三、基于GARCH模型的人民幣匯率引導(dǎo)關(guān)系分析

（一）數(shù)據(jù)處理及統(tǒng)計(jì)性描述

為了降低數(shù)據(jù)的異方差，本文對境內(nèi)即期匯率和境內(nèi)外各期遠(yuǎn)期匯率進(jìn)行對數(shù)化處理，采用對數(shù)差分法計(jì)算得到匯率的日對數(shù)波動(dòng)率。公式如下：Rt=lnxt-lnxt-1其中，Rt表示各樣本的對數(shù)波動(dòng)率。通過統(tǒng)計(jì)特性可看出，境內(nèi)即期匯率波動(dòng)率呈現(xiàn)尖峰厚尾特性，J-B檢驗(yàn)值也較大，進(jìn)一步說明序列不符合正態(tài)分布，滿足GARCH模型的基本條件。endprint

（二）建立GARCH（1，1）-Bekk模型

建立隨機(jī)游走模型：Rchnst=γ·Rchnst-1+ut

首先利用最小二乘法估計(jì)，并對式子進(jìn)行條件異方差的ARCH LM檢驗(yàn)，得到了在滯后階數(shù)為5時(shí)ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)，表明具有ARCH效應(yīng)，因此，采用GARCH（1，1）-Bekk非對稱模型進(jìn)行估計(jì)。本文建立二元Bekk方程模型，表達(dá)式為：

Ht=CTC+ATεT

t-1εt-1A+BTHt-1B

其中，C為下三角矩陣，代表常數(shù)項(xiàng)矩陣；A和B都是2×2矩陣，分別代表ARCH項(xiàng)矩陣和GARCH項(xiàng)矩陣。Bekk方差方程具體表現(xiàn)形式為：

h11，t h12，t

h21，t h22，t=c11，t 0

c21，t c22，tT·c11，t 0

c21，t c22，t+α11，t α12，t

α21，t α22，tT·ε1，t-1

ε2，t-1T·ε1，t-1

ε2，t-1·α11，t α12，t

α21，t α22，t+β11，t β12，t

β21，t β22，tT·h11，t-1 h12，t-1

h21，t-1 h22，t-1·β11，t β12，t

β21，t β22，t

對境內(nèi)即期匯率分別與境內(nèi)遠(yuǎn)期和香港遠(yuǎn)期匯率建立Bekk模型，模型系數(shù)檢驗(yàn)均顯著。為檢驗(yàn)匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，對各組變量分別做Wald檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果（如表6所示）。

（三）GARCH（1，1）-BEKK模型估計(jì)結(jié)果

從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在1%的顯著性水平下，都拒絕原假設(shè)，表明境內(nèi)即期匯率和境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間都存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。進(jìn)一步觀察可以看出，遠(yuǎn)期匯率對即期匯率的溢出效應(yīng)普遍大于即期匯率對遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)，同時(shí)，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)即期匯率的溢出效應(yīng)大。遠(yuǎn)期期限越近，即期匯率和遠(yuǎn)期匯率之間的相互溢出效應(yīng)越顯著。

四、結(jié)論

本文通過格蘭杰因果分析和GARCH模型檢驗(yàn)兩種方法，研究了境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率市場和香港離岸遠(yuǎn)期匯率市場對境內(nèi)即期匯率的影響情況。格蘭杰因果檢驗(yàn)表明境內(nèi)7天、1月、3月、6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率的和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率均為境內(nèi)即期匯率的格蘭杰原因；GARCH模型檢驗(yàn)表明境內(nèi)即期匯率與境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間均存在雙向溢出效應(yīng)，同時(shí)反映出遠(yuǎn)期期限越短，即期與遠(yuǎn)期匯率間的溢出效應(yīng)越大，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)大。

兩種方法共同支持了境內(nèi)各期遠(yuǎn)期匯率和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率對境內(nèi)即期匯率具有引導(dǎo)作用，但對香港離岸市場6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率引導(dǎo)（下轉(zhuǎn)137頁）（上接132頁）作用的分析結(jié)果不同。分析兩者結(jié)論的不同，主要是因?yàn)楦裉m杰檢驗(yàn)主要反映均值溢出影響的可信度，而GARCH模型反映了波動(dòng)溢出作用。引導(dǎo)作用不同的結(jié)論，考慮到境內(nèi)市場受國家管理較強(qiáng)，波動(dòng)相對較小，均值和波動(dòng)水平上均溢出，香港較長期限的遠(yuǎn)期匯率波動(dòng)較大，因此在均值水平上兩者并沒有引導(dǎo)作用，但是，在波動(dòng)水平表現(xiàn)出了溢出效應(yīng)。

本文研究表明了境內(nèi)遠(yuǎn)期市場和香港離岸市場對境內(nèi)匯率都有一定的溢出效應(yīng)，且期限越小的遠(yuǎn)期匯率溢出效應(yīng)越明顯，香港離岸市場的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期市場大。結(jié)果表明香港離岸遠(yuǎn)期市場的建立，具有較強(qiáng)的影響作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李憲鐸，黃昌利.人民幣即期匯率與NDF的關(guān)聯(lián)性：對NDF限制政策的實(shí)證研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，（12）.

[2] 黃勇，文蘭嬌，陶建平.境內(nèi)人民幣遠(yuǎn)期與NDF匯率關(guān)系[J].廣東金融學(xué)報(bào)，2011，（5）.

[3] 孫映宏，曹顯兵.基于GARCH模型的中美匯率實(shí)證分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2012，（20）.

[4] 仇自成，張立光.人民幣離岸NDF匯率與境內(nèi)人民幣匯率關(guān)系的實(shí)證[J].金融發(fā)展研究，2010，（2）.

[5] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模Eviews應(yīng)用與實(shí)例[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[6] Ruey S.Tsay.金融時(shí)間序列分析[M].王遠(yuǎn)林，王輝，潘家柱，譯.北京：人民郵電出版社，2012.

The Study Based on the Granger Causality and GARCH Model of

the Correlation of RMB Spot and Forward Exchange Rate

YUAN Hao，YANG Chang-kai，YANG Yan，AN Jia

（Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

Abstract：In this paper，the granger causality test is employed to examine the relationship between RMBdomestic spot and forward exchange rate and Hong Kongs RMB offshore forward exchange rate data during 27th June 2011 and 31st December 2013.The results show the evidence of unidirectional causality from some forward rates to domestic spot rate.The results from GARCH model also show the spillover effect from both domestic and offshore forward rates to spot rates.The less the term is，the more obvious the spillover effect is.And Hong Kongs RMB offshore market is more obvious than domestic market.

Key words：spot and forward exchange rate；granger causality test；GARCH model

[責(zé)任編輯 吳明宇]endprint

（二）建立GARCH（1，1）-Bekk模型

建立隨機(jī)游走模型：Rchnst=γ·Rchnst-1+ut

首先利用最小二乘法估計(jì)，并對式子進(jìn)行條件異方差的ARCH LM檢驗(yàn)，得到了在滯后階數(shù)為5時(shí)ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)，表明具有ARCH效應(yīng)，因此，采用GARCH（1，1）-Bekk非對稱模型進(jìn)行估計(jì)。本文建立二元Bekk方程模型，表達(dá)式為：

Ht=CTC+ATεT

t-1εt-1A+BTHt-1B

其中，C為下三角矩陣，代表常數(shù)項(xiàng)矩陣；A和B都是2×2矩陣，分別代表ARCH項(xiàng)矩陣和GARCH項(xiàng)矩陣。Bekk方差方程具體表現(xiàn)形式為：

h11，t h12，t

h21，t h22，t=c11，t 0

c21，t c22，tT·c11，t 0

c21，t c22，t+α11，t α12，t

α21，t α22，tT·ε1，t-1

ε2，t-1T·ε1，t-1

ε2，t-1·α11，t α12，t

α21，t α22，t+β11，t β12，t

β21，t β22，tT·h11，t-1 h12，t-1

h21，t-1 h22，t-1·β11，t β12，t

β21，t β22，t

對境內(nèi)即期匯率分別與境內(nèi)遠(yuǎn)期和香港遠(yuǎn)期匯率建立Bekk模型，模型系數(shù)檢驗(yàn)均顯著。為檢驗(yàn)匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，對各組變量分別做Wald檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果（如表6所示）。

（三）GARCH（1，1）-BEKK模型估計(jì)結(jié)果

從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在1%的顯著性水平下，都拒絕原假設(shè)，表明境內(nèi)即期匯率和境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間都存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。進(jìn)一步觀察可以看出，遠(yuǎn)期匯率對即期匯率的溢出效應(yīng)普遍大于即期匯率對遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)，同時(shí)，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)即期匯率的溢出效應(yīng)大。遠(yuǎn)期期限越近，即期匯率和遠(yuǎn)期匯率之間的相互溢出效應(yīng)越顯著。

四、結(jié)論

本文通過格蘭杰因果分析和GARCH模型檢驗(yàn)兩種方法，研究了境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率市場和香港離岸遠(yuǎn)期匯率市場對境內(nèi)即期匯率的影響情況。格蘭杰因果檢驗(yàn)表明境內(nèi)7天、1月、3月、6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率的和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率均為境內(nèi)即期匯率的格蘭杰原因；GARCH模型檢驗(yàn)表明境內(nèi)即期匯率與境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間均存在雙向溢出效應(yīng)，同時(shí)反映出遠(yuǎn)期期限越短，即期與遠(yuǎn)期匯率間的溢出效應(yīng)越大，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)大。

兩種方法共同支持了境內(nèi)各期遠(yuǎn)期匯率和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率對境內(nèi)即期匯率具有引導(dǎo)作用，但對香港離岸市場6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率引導(dǎo)（下轉(zhuǎn)137頁）（上接132頁）作用的分析結(jié)果不同。分析兩者結(jié)論的不同，主要是因?yàn)楦裉m杰檢驗(yàn)主要反映均值溢出影響的可信度，而GARCH模型反映了波動(dòng)溢出作用。引導(dǎo)作用不同的結(jié)論，考慮到境內(nèi)市場受國家管理較強(qiáng)，波動(dòng)相對較小，均值和波動(dòng)水平上均溢出，香港較長期限的遠(yuǎn)期匯率波動(dòng)較大，因此在均值水平上兩者并沒有引導(dǎo)作用，但是，在波動(dòng)水平表現(xiàn)出了溢出效應(yīng)。

本文研究表明了境內(nèi)遠(yuǎn)期市場和香港離岸市場對境內(nèi)匯率都有一定的溢出效應(yīng)，且期限越小的遠(yuǎn)期匯率溢出效應(yīng)越明顯，香港離岸市場的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期市場大。結(jié)果表明香港離岸遠(yuǎn)期市場的建立，具有較強(qiáng)的影響作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李憲鐸，黃昌利.人民幣即期匯率與NDF的關(guān)聯(lián)性：對NDF限制政策的實(shí)證研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，（12）.

[2] 黃勇，文蘭嬌，陶建平.境內(nèi)人民幣遠(yuǎn)期與NDF匯率關(guān)系[J].廣東金融學(xué)報(bào)，2011，（5）.

[3] 孫映宏，曹顯兵.基于GARCH模型的中美匯率實(shí)證分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2012，（20）.

[4] 仇自成，張立光.人民幣離岸NDF匯率與境內(nèi)人民幣匯率關(guān)系的實(shí)證[J].金融發(fā)展研究，2010，（2）.

[5] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模Eviews應(yīng)用與實(shí)例[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[6] Ruey S.Tsay.金融時(shí)間序列分析[M].王遠(yuǎn)林，王輝，潘家柱，譯.北京：人民郵電出版社，2012.

The Study Based on the Granger Causality and GARCH Model of

the Correlation of RMB Spot and Forward Exchange Rate

YUAN Hao，YANG Chang-kai，YANG Yan，AN Jia

（Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

Abstract：In this paper，the granger causality test is employed to examine the relationship between RMBdomestic spot and forward exchange rate and Hong Kongs RMB offshore forward exchange rate data during 27th June 2011 and 31st December 2013.The results show the evidence of unidirectional causality from some forward rates to domestic spot rate.The results from GARCH model also show the spillover effect from both domestic and offshore forward rates to spot rates.The less the term is，the more obvious the spillover effect is.And Hong Kongs RMB offshore market is more obvious than domestic market.

Key words：spot and forward exchange rate；granger causality test；GARCH model

[責(zé)任編輯 吳明宇]endprint

（二）建立GARCH（1，1）-Bekk模型

建立隨機(jī)游走模型：Rchnst=γ·Rchnst-1+ut

首先利用最小二乘法估計(jì)，并對式子進(jìn)行條件異方差的ARCH LM檢驗(yàn)，得到了在滯后階數(shù)為5時(shí)ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)，表明具有ARCH效應(yīng)，因此，采用GARCH（1，1）-Bekk非對稱模型進(jìn)行估計(jì)。本文建立二元Bekk方程模型，表達(dá)式為：

Ht=CTC+ATεT

t-1εt-1A+BTHt-1B

其中，C為下三角矩陣，代表常數(shù)項(xiàng)矩陣；A和B都是2×2矩陣，分別代表ARCH項(xiàng)矩陣和GARCH項(xiàng)矩陣。Bekk方差方程具體表現(xiàn)形式為：

h11，t h12，t

h21，t h22，t=c11，t 0

c21，t c22，tT·c11，t 0

c21，t c22，t+α11，t α12，t

α21，t α22，tT·ε1，t-1

ε2，t-1T·ε1，t-1

ε2，t-1·α11，t α12，t

α21，t α22，t+β11，t β12，t

β21，t β22，tT·h11，t-1 h12，t-1

h21，t-1 h22，t-1·β11，t β12，t

β21，t β22，t

對境內(nèi)即期匯率分別與境內(nèi)遠(yuǎn)期和香港遠(yuǎn)期匯率建立Bekk模型，模型系數(shù)檢驗(yàn)均顯著。為檢驗(yàn)匯率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，對各組變量分別做Wald檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果（如表6所示）。

（三）GARCH（1，1）-BEKK模型估計(jì)結(jié)果

從表6的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在1%的顯著性水平下，都拒絕原假設(shè)，表明境內(nèi)即期匯率和境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間都存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。進(jìn)一步觀察可以看出，遠(yuǎn)期匯率對即期匯率的溢出效應(yīng)普遍大于即期匯率對遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)，同時(shí)，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)即期匯率的溢出效應(yīng)大。遠(yuǎn)期期限越近，即期匯率和遠(yuǎn)期匯率之間的相互溢出效應(yīng)越顯著。

四、結(jié)論

本文通過格蘭杰因果分析和GARCH模型檢驗(yàn)兩種方法，研究了境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率市場和香港離岸遠(yuǎn)期匯率市場對境內(nèi)即期匯率的影響情況。格蘭杰因果檢驗(yàn)表明境內(nèi)7天、1月、3月、6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率的和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率均為境內(nèi)即期匯率的格蘭杰原因；GARCH模型檢驗(yàn)表明境內(nèi)即期匯率與境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率和香港遠(yuǎn)期匯率間均存在雙向溢出效應(yīng)，同時(shí)反映出遠(yuǎn)期期限越短，即期與遠(yuǎn)期匯率間的溢出效應(yīng)越大，香港離岸遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期匯率的溢出效應(yīng)大。

兩種方法共同支持了境內(nèi)各期遠(yuǎn)期匯率和香港離岸1月、2月、3月遠(yuǎn)期匯率對境內(nèi)即期匯率具有引導(dǎo)作用，但對香港離岸市場6月、9月、12月遠(yuǎn)期匯率引導(dǎo)（下轉(zhuǎn)137頁）（上接132頁）作用的分析結(jié)果不同。分析兩者結(jié)論的不同，主要是因?yàn)楦裉m杰檢驗(yàn)主要反映均值溢出影響的可信度，而GARCH模型反映了波動(dòng)溢出作用。引導(dǎo)作用不同的結(jié)論，考慮到境內(nèi)市場受國家管理較強(qiáng)，波動(dòng)相對較小，均值和波動(dòng)水平上均溢出，香港較長期限的遠(yuǎn)期匯率波動(dòng)較大，因此在均值水平上兩者并沒有引導(dǎo)作用，但是，在波動(dòng)水平表現(xiàn)出了溢出效應(yīng)。

本文研究表明了境內(nèi)遠(yuǎn)期市場和香港離岸市場對境內(nèi)匯率都有一定的溢出效應(yīng)，且期限越小的遠(yuǎn)期匯率溢出效應(yīng)越明顯，香港離岸市場的溢出效應(yīng)比境內(nèi)遠(yuǎn)期市場大。結(jié)果表明香港離岸遠(yuǎn)期市場的建立，具有較強(qiáng)的影響作用。

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The Study Based on the Granger Causality and GARCH Model of

the Correlation of RMB Spot and Forward Exchange Rate

YUAN Hao，YANG Chang-kai，YANG Yan，AN Jia

（Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

Abstract：In this paper，the granger causality test is employed to examine the relationship between RMBdomestic spot and forward exchange rate and Hong Kongs RMB offshore forward exchange rate data during 27th June 2011 and 31st December 2013.The results show the evidence of unidirectional causality from some forward rates to domestic spot rate.The results from GARCH model also show the spillover effect from both domestic and offshore forward rates to spot rates.The less the term is，the more obvious the spillover effect is.And Hong Kongs RMB offshore market is more obvious than domestic market.

Key words：spot and forward exchange rate；granger causality test；GARCH model

[責(zé)任編輯 吳明宇]endprint