摘要隨著人民幣國際化進程的不斷深入，離岸人民幣市場高速發展，與在岸人民幣市場一起組成了中國金融市場重要的一部分，在中國經濟發展中發揮著不可替代的作用，因此，研究離岸市場與在岸市場以及二者之間的聯動性對于市場參與者和政策制定者來說至關重要，有著十分重要的研究意義。本文采用cusum方法進行變點檢驗，檢驗出時間序列的變點個數和位置，并以此為基礎，分段分析兩個市場的均值溢出效應，考察兩個市場的聯動性。文章借助VAR模型，通過格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數、方差分解等方法分析得出結論。通過分析我們得出以下結論：在10年以前并沒有明顯的均值溢出效應，兩個市場之間的聯動性較差，而在10-15年存在著單向的均值溢出效應，在岸市場掌握著一定的話語權，而在15年之后，兩個市場匯率走勢逐漸趨于一致，匯差逐漸縮小。基于上述分析與結論，文章最后為離岸市場發展和人民幣國際化進程提供了行之有效的建議，在保證匯率相對平穩，塑造安全的經濟環境的基礎上，推動在岸市場與離岸市場加速發展。關鍵詞：人民幣離岸市場；人民幣在岸市場；變點檢驗；cusum方法；均值溢出效應；VAR模型AbstractWiththecontinuousdeepeningoftheRMBinternationalizationprocess,theoffshoreRMBmarkethasdevelopedrapidly.TogetherwiththeonshoreRMBmarket,ithasformedanimportantpartofChina'sfinancialmarketandplayedanirreplaceableroleinChina'seconomicdevelopment.Therefore,theoffshoremarkethasbeenstudied.Theonshoremarketandthelinkagebetweenthetwoareveryimportantformarketparticipantsandpolicymakers,andhaveveryimportantresearchsignificance.Inthispaper,weusetheCusummethodtocarryoutthechangepointtesttocheckthenumberandpositionofthechangepointsinthetimeseries,andonthisbasis,analyzetheaveragespillovereffectofthetwomarketsinsectionsandexaminethelinkagebetweenthetwomarkets.WiththehelpofVARmodel,thearticledrawsconclusionsthroughGrangercausalitytest,impulseresponsefunction,variancedecompositionandothermethods.Throughanalysis,wedrawthefollowingconclusions:Therewasnoobviousmeanspillovereffect10yearsago,thelinkagebetweenthetwomarketswaspoor,andtherewasaunidirectionalmeanspillovereffectin10-15years.Withacertainrighttospeak,after15years,theexchangeratetrendsofthetwomarketshavegraduallybecomethesame,andtheexchangerategaphasgraduallynarrowed.Basedontheaboveanalysisandconclusions,thearticlefinallyprovideseffectivesuggestionsforthedevelopmentoftheoffshoremarketandtheprocessofRMBinternationalization.Onthebasisofensuringarelativelystableexchangerateandshapingasafeeconomicenvironment,itpromotestheaccelerationofonshoreandoffshoremarkets’development.Keywords:RMBoffshoremarket;RMBonshoremarket;changepointtest;cusummethod;meanspillovereffect;VARmodel目錄緒論研究背景及意義研究歷史及現狀離岸金融簡介本文主要研究內容和思路基本理論概述2.1.VAR模型介紹2.2.變點問題的研究方法2.3.小結離岸市場基本統計分析3.1.數據選擇3.2.重大金融事件概述3.3.數據分析及主觀預測3.4.小結4.模型建立與分析4.1.人民幣匯率變點檢測4.2.均值溢出效應分析4.2.1.滯后階數確定4.2.2.參數估計與溢出效應分析4.2.3.格蘭杰因果檢驗4.2.4.脈沖響應函數4.2.5.方差分解4.3.小結5.結論與展望5.1.結論5.2.展望第一章緒論研究背景及歷史意義在當今世界，經濟全球化成為世界發展的主要潮流，伴隨著各國經濟，政治聯系的日益緊密，中國的經濟呈現出飛速發展的狀態，在全球的經濟地位和國際影響力也在不斷的提高。而人民幣作為中國官方貨幣，其國際性地位也在水漲船高，人民幣匯率也由一開始國際金融市場的邊緣變量變為現在主要的全球經濟發展情況的指向標。隨著我國改革開放的程度不斷加深，人民幣也逐漸開始擁有自己的一席之地，越來越多的國際貿易開始以人民幣作為結算貨幣，人民幣也越來越頻繁地出現在人們投資和配置資產的組合當中。人民幣匯率水平不僅成為中國重要合作伙伴的高度關注對象，同時對中國的進出口貿易，本國資本的流動，以及國家物價水平的穩定和經濟穩定的增長有著重大影響，國內外越來越多的知名學者，、開始研究外匯市場上的人民幣匯率波動。回顧我國的人民幣外匯市場的發展進程，其大致可以分為四個階段：第一階段為外匯調劑市場階段（1979-1994），此時我國實行外匯留成制度，這是我國計劃經濟的手段，也是我國支持國家集中使用現匯資金，緩解外匯資金短缺困難下的歷史背景下的產物。然而這時的外匯交易市場化程度很低，市場行為對外匯匯率的影響不大，當時并不存在真正的外匯市場，然而隨著我國經濟體制改革的不斷深化，這種計劃經濟的弊端不斷體現出來，不利于對外經濟的進一步發展。第二階段（1994-2005)我國開始實行以市場供求為基礎、單一的、有管理的浮動匯率制度，并實行銀行對客戶的結售匯制，此時市場化程度仍然不強，仍受到許多管制。第三階段（2005-2015）我國開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度，外匯市場開始逐步發展，并且逐步步入正軌，此后我國央行連續三次調整了人民幣兌美元匯率的波動幅度限制，由開始的千分之三變為現在的百分之二。在此期間跨境貿易人民幣結算的快速發展大大加強了人民幣離岸市場和在岸市場的聯系。第四階段（2015-）從2015“8.11”匯改至今，人民幣匯率形成機制發生了重大改革，使得人民幣市場的透明度和市場化水平不斷提高，在岸人民幣市場的開放程度不斷提高，離岸人民幣市場和在岸人民幣市場的關聯也不斷加強。由于跨國貿易商以及套利等行為的存在，在岸市場和離岸市場在一定程度上相互影響，相互制約。不過由于離岸人民幣市場與在岸人民幣市場相比，市場投資環境較為寬松，受到內地監管程度較小。投資主體主要為投機者和套期保值者，匯率價格取決于外匯的供給與需求，同時較大程度上受到投資者心理預期的影響，因此離岸人民幣市場往往波動更加劇烈，面對重大事件發生，匯率更容易發生巨大波動。本文旨在通過研究人民幣匯率時間序列的波動特征，找出人民幣匯率收益率時間序列的突變點，研究在不同的時間段內離岸人民幣市場和在岸人民幣市場的均值溢出效應，并分析出導致發生結構性突變的現實原因。研究歷史及現狀200年香港離岸人民幣外匯市場建立以后，國內外許多學者參與到了相關研究之中，例如Leung&Fu（2014）指出在2013年之后離岸人民幣市場和在岸人民幣市場之間存在著顯著的雙向溢出效應，但是相互之間作用程度的大小并不相同。吳志明和陳星（2013）認為在岸人民幣市場在人民幣匯率定價上擁有主導權。Gu&Mcnelis（2011）使用向量自回歸的相關研究模型發現境內的即期匯率與離岸即期匯率之間的相互關聯性較強。湯洋和殷風（2016）的研究表明離岸外匯市場和在岸外匯市場即期匯率和遠期匯率均具有雙向的波動溢出效應。也有部分的學者認為離岸市場與在岸市場之間并無關聯，例如馮永琦和裴祥宇（2014）研究認為離岸市場對于在岸市場匯率影響較小，兩者之間不存在直接的聯動關系。在變點問題的研究理論上，陳希孺在《變點統計分析簡介》詳細地討論了幾種重要變點模型中處理的具體方法。對本文的變點檢驗提供了重要參考。1.3.離、在岸金融簡介離岸金融是指在一國金融體系之外，在優惠的稅收制度以及國際化的金融管理體系下，由非居民參與的資金融通活動。離岸人民幣外匯市場屬于離岸金融的一部分，具體是指不受中國金融法規管制，由非居民參與的進行人民幣與國際自由兌換貨幣交易的市場，其匯率的變動完全由市場的供給決定，其運行只受國際慣例的約束。相對應的在岸人民幣外匯市場是指受中國相關金融機構監管的、在中國居民之間進行的人民幣與其他國家貨幣交易的市場。二者的劃分是以制度為依據，即是否受貨幣發行國家或市場所在國的金融管制。目前主要的人民幣離岸市場包括香港、新加坡、倫敦、紐約等等，外匯市場上交易的價格主要是人民幣兌美元匯率，其中作為規模最大的離岸人民幣市場，香港離岸人民幣市場自2004年創辦人民幣業務以來，其人民幣的結算額正在以指數級的速度飛速增長，如今已經替代了NDF市場，成為了最重要的離岸人民幣市場。在岸人民幣市場在近年來的發展勢頭同樣迅猛，不僅體現在其交易量的不斷擴大，還體現在交易產品的不斷豐富與交易制度的不斷完善。兩者共同發發展，共同組成了人民幣的全球交易市場。不過二者仍然具有一定的差別，比如在岸人民幣外匯市場交易的主體主要是大型國有銀行以及政策性銀行，交易主體較為集中，因此其在一定程度上對在岸匯率具有影響力。而離岸市場相對于在岸市場而言，參與主體種類更加豐富，包括海外的對沖基金、國外央行等等，投資者高度分散化，投資主體中很少有機構單獨有能力對匯率產生較大的影響。并且由于離岸人民幣外匯市場的匯價波動并沒有在岸市場的匯價波幅限制，因此在面對經濟沖擊時，離岸人民幣市場匯率的波動往往更加劇烈。經濟沖擊對外匯市場的影響通常是由投資者情緒不安引起的，并且由于投資者在面對不明朗的經濟沖擊時，投資者的態度往往是悲觀的，從而造成市場過度反應，引起外匯市場的波動，由于離岸外匯市場和在岸外匯市場存在某種程度的關聯性，因此在重大事件發生時外匯市場受到沖擊影響，市場聯動性傳導，產生均值溢出效應。1.4.本文主要研究內容和思路本文主要的研究思路的是通過變點檢驗得出變點的個數和具體位置。然后以變點作為分界點，把外匯時間序列數據進行分段研究之間的均值溢出效應得出結論，并提出行之有效的意見和建議。思維路線圖如圖1-1所示：圖1-1思維路線圖本文具體的安排結構如下所示：第一章闡述了本文的研究背景和意義以及國內外有關的文獻綜述，對文章研究的主體-離、在岸外匯市場做了全面而詳細的介紹，研究的目的以及思路結構安排。第二章是對本文進行數據分析所用到的理論模型，以及變點問題的研究方法進行全面的介紹，為下文外匯市場時間序列分析提供有力的數學工具。第三章初步研究了在岸人民幣匯率和離岸人民幣匯率的時間序列。首先陳述了數據選取的理由，其次對可能造成外匯匯率時間序列發生結構性變化的重大事件進行概述，最后繪制在岸人民幣匯率和離岸人民幣匯率的時序圖，對時序圖作出主觀的分析和預測，檢驗了時間序列的穩定性。第四章是在第二章所提出的理論模型的基礎上檢驗出了變點的位置和個數并且分段分析了影響離、在岸人民幣匯率之間的相關性。首先確定最優的滯后階數，進行均值溢出效應分析，然后進行格蘭杰因果檢驗，脈沖響應函數，方差分解進行進一步的分析。第五章是研究結論和展望部分。在總結本文研究結論的基礎上提出加強離岸人民幣外匯市場的建設，鼓勵在岸市場匯率和離岸市場匯率的政策協調性，從而更進一步的加強人民幣離岸市場和在岸市場的協調發展，并對此提出具有可行性的政策提議。第二章基本理論概述2.1.VAR模型介紹向量自回歸模型，簡稱VAR模型，是基于數據的統計性質建立模型。把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。假設時間序列滿足：其中，為k維內生變量，c為k維常數變量，是一個序列不相關的隨機k維誤差向量序列，滿足：，且協方差矩陣為Σ，協方差矩陣Σ是正定的。是待估系數矩陣，其中度量了的動態相依性。本文采用的VAR模型為二元VAR模型，具體可以表示為：VAR模型的穩定性條件為：其中，定義的是在第j期的自協方差矩陣。本文滯后滯后階數的選擇為信息準則法包括AIC、BIC、FPE、HQIC信息準則：選擇信息準則統計值最小時的滯后階數。2.2.變點問題的研究方法變點問題一直以來都是統計學中一個核心的熱門話題，它在氣候、金融計量及礦難分析等領域有著廣泛的應用，用以檢測數據生成過程中的結構性突變。一般認為，變點就是模型的某個突然變化之點，使模型的本質發生了變化。假設有一系列的觀察值序列，在多數情況下，這些觀察值按照其出現時間的先后進行排列，但是在某個未知的時刻，樣本的數字特征或者其分布參數突然發生了變化，我們就稱這個時刻為變點。變點問題的統計推斷就是依據分析的具體背景，對未知時刻進行估計，并且對檢驗統計量的性質進行統計分析。比如，有一樣本序列X1，...，Xn，其分布函數為F1，...Fn，向量X’=（X1,...,Xn）是關于時間t的觀測值，并且所觀測的樣本時間間隔不必等距，若Fm+1與Fm在某些特征上表現出極大的不同，我們就稱該時間點為變點。如果序列中存在兩個或兩個以上的變點時，我們就稱這種模型為多變點模型。即將X1,...,Xn分成不相交的幾組：（X1,...,Xm1)，（Xm1+1,...,Xm2），...，（Xmq+1,...,Xn），每一組組內觀測值的分布函數保持相對的平穩性，而在m1，...，mq處分布函數性質會發生較大變化，此處即為變點。一般來說，多變點問題的存在，使得有關問題變得非常復雜。變點問題的研究主要內容是對變點的檢測，其基本定義是在一個序列或過程中，當某個統計特性（分布類型、分布參數）在某時間點受系統性因素而非偶然性因素影響發生變化，我們就稱該時間點為變點。變點識別即利用統計量或統計方法將該變點位置估計出來。但是在實際的應用中，也經常會遇到一些事中變點的檢測問題，這主要涉及的是快速檢測變點，以盡量減少延時報警和盡量避免誤報警。在實際應用中研究變點問題時，一般遵循以下步驟：首先對變點的有無進行檢驗，原假設為不存在變點，如果不能拒絕原假設，則認為不存在變點，估計變點到此結束；如果拒絕原假設，我們就認為存在變點，然后就需要進一步進行估計未知變點的個數、位置以及它的收斂速度和漸進分布等。變點問題由于涉及到獨立和非獨立隨機變量的分布，在理論上分析起來比較困難，一些估計和檢測變點問題的方法經過發展得到幾種常用的變點檢驗方法，如：最小二乘法、極大似然法、局部比較法、貝葉斯方法、累計平方和方法等等。最小二乘法最小二乘法就是以觀察值與理論值之差的平方和作為目標函數，以其達到極小值之點作為有關參數的點估計，并不需要假設模型中隨機誤差的分布。以簡單的均值變點的離散模型為例：i=1，2，...，n，，...，其中，，如果，則mj就是一個變點，隨機誤差檢驗的原假設為H0：b1=b2=...=bq+1，即序列不存在變點；備選假設為H1：，即序列至少存在一個變點。時間序列{Xi}的樣本方差為:其中，。把樣本分成兩段，分別為X1，X2，...，Xi-1和Xi，Xi+1，...，Xn然后分別計算其樣本方差并相加，記為：，其中，分別為前后兩段的算術平均值。以S*=min（S2，...，Sn），當S-S*>C時（C為一個適當的界限），否定原假設，認為變點存在。進一步構造目標函數：T=T(m1，…，mq，b1，...，bq+1）=其中，，則為的估計。極大似然法極大似然法主要思想是針對分布變點是否存在，把變點本身看作一個參數，通過求似然函數的極大值去估計變點，運用最多的是利用極大似然法估計正態分布的均值變點。具體模型如下：對于隨機變量X1，X2，...Xn相互獨立，且，i=1,2,...,m-1;，i=m,m+1.,.,n，其中，都未知。考慮假設檢驗問題：（無變點），（有變點），即m就是變點。似然函數為:固定對a1，a2求極大，得到：其中，分別為和的算術平均值。固定m，對求極大，得到：最后只要找出，使得h（m）達到最大，即即可。局部比較法局部比較法的思想就是在鄰近變點的“局部”中，某種量的估計值發生了顯著變化，在非變點附近的局部中，估計值并沒有發生顯著變化。因此我們可以考察某種統計量在不同“局部”內的變化，取其顯著之處作為變點位置的估計。運用局部比較法估計均值變點可以使估計變點區間和檢驗估計的方法更加方便，具體模型如下：其中，是未知參數，為變點，e(t)~F(t)，通過局部比較法，構造檢驗統計量，取l為一個正整數，滿足：令：關于變點的檢驗問題，提出以下檢驗估計量：當得值比較大時，認為變點t0存在，并且得到如下下漸進分布：Bayes方法Bayes方法的思想是包括變點在內的模型中所有參數均被視為隨機變量，通過引進其概率分布，即先驗分布，然后利用樣本分布和先驗分布，定出變點這個參數的后驗分布，并基于后驗分布得出具體的推斷。它的優點在于可以很容易地提供變點的點估計和區間估計以及檢驗變點是否存在；缺點在于先驗分布不容易確定。考慮正態分布均值只有一個變點的檢驗問題，假設變點M(M=1,...,n-1)具有先驗分布：參數具有先驗分布：由此我們可以得到變點的檢驗統計量，當方差已知時，檢驗統計量為：當方差未知時，檢驗統計量為：在原假設H0成立時，即不存在變點時，檢驗統計量T和T*的精確分布是顯然的。CUSUM方法CUSUM控制圖標繪每個樣本值與目標值之間偏差的累積和。由于CUSUM控制變量是累積構建的，因此即使是過程均值中的微小波動也會導致累積偏差值的穩定增加（或降低），進而放大觀察數據出現的波動，從而更加迅速敏感地探測到微小的異常情況，檢驗出變點位置。其最大的特點是對系統性變化的敏感性，不需要積累太多的樣本，因而能較好的控制風險。CUSUM作為一個統計量，其由來具有嚴格的數學推理，總的來說，是一個變點假設檢驗通過極大似然法推導得到的統計量，其數學形式為：S其中，xi代表待檢測時間序列在i時點的收益率，k代表允偏量。令yi=C當預警指標分別超過上下閾值h時：C如果多次超過允偏量收益率發生，或者一次非常大的收益率情況發生，使得預警指標Ci2.3.小結總而言之，變點問題作為一個比較新穎的研究領域，有著很大的研究價值和應用價值，值得我們更多更深地進行研究。在理論方面，變點分析在在前人研究的基礎上將會不斷的發展和完善。應用方面，由于金融和經濟數據分析的應用需要，關于金融環境發生突變的預警研究，都是現在和以后研究的熱點問題。因此，將來的變點檢驗問題無論從理論還是到實際應用中都將取得更加豐富的成果。第三章離岸市場基本統計分析3.1.數據選擇隨著世界各國經濟聯系的日益加深和我國經濟地位的不斷提高，外匯市場上人民幣匯率的波動對于我國經濟發展和世界經濟狀況有著越來越大的影響。因此研究人民幣匯率的走勢已經成為當今必要的研究課題。為了使論文具有實際價值，結果世界外匯市場的具體情況，我們選取了在岸市場上人民幣兌美元的即期匯率和香港離岸人民幣市場上人民幣兌美元的即期匯率。所采用的樣本數據的具體時間段是從2004年一月到2019年12月共計192個研究對象。具體原因有以下幾個方面的考量：首先美元作為全球通用貨幣，在國際外匯交易中，占據著絕對重要的地位其作為全球金融交易中最主要的定價和結算貨幣，在市場中的作用不可或缺。其次，由于人民幣離岸外匯市場都處于國際金融中心，這些市場都是高度發達，自由和有效的市場，所以市場的價格基本趨于一致。與新加坡等離岸市場相比，香港人民幣離岸市場作為規模最大的離岸市場，香港離岸人民幣市場上的人民幣匯率具有很好的代表性。最后，由于在05年匯改之前，我國國內實行盯住美元的浮動匯率制度，在岸市場的人民幣匯率基本保持不變，并且鑒于當時的國際環境和我國的發展狀況，離岸市場和在岸市場之間的聯系程度很低。實際參考價值不大。本文采用的數據來源于國家外匯管理局和wind數據庫。3.2重大金融事件概述重大金融事件的概念一直以來都沒有一個清晰的概念界定，相對來說，地區不同、對象不同，對與重大金融事件的定義都是不盡相同的。總的來說，重大事件往往具有以下幾部分特點：首先重大事件發生的概率很小，但是一旦發生，往往牽涉面很廣，多個部門都會被牽涉其中；其次重大事件復雜性很高，因此重大事件發生時，人們往往難以作出準確的判斷；最后重大事件的社會影響非常大，重大事件發生后所涉及到地區、區域的生活習慣和生活方式往往會發生較大變化。因此我們可以將重大事件概述為:一是產生于某一地區或者某一群體之中，但之后往往會迅速波及到其他地區或是其他群體之中；二是重大事件在發生以后一定會對文化、社會、或者經濟直接產生長期的巨大的影響。重大事件準確地來說是人們約定成俗的一個詞語，具體代指所有具有巨大影響力的事件。重大金融事件的特征分類具體表現如下:首先重大事件的類型不同，對經濟、文化、社會產生的影響也不相同。重大事件中既有對社會、經濟、文化造成正面影響的，比如“一帶一路”的開展會對發起國和參與國的經濟交流、社會發展、文化交融起到推動的作用;但是也有造成負面影響的，而且重大事件中大多數事件產生的往往都是負面的影響，比如英國脫歐事件，在經濟層面上對英鎊產生了巨大的沖擊，使英鎊匯率產生了巨大的動蕩，在社會層面上造成人們生活受到巨大影響，生活質量急劇下降。在研究層面上，大部分的學者往往喜歡研究具有負面影響效應的重大金融事件，由于這類具有負面效應的重大事件發生時會照成嚴重的破壞性后果，對整個社會的經濟，人們的生活等都會造成一定的損害，所以人們往往關注于負面性質的重大事件。其次重大事件在時間層面上也可以分為兩種，既有瞬時發生的，也有具有一定時間過程的。重大事件中非常重要的一種就是重大突發事件，突重大發事件屬于瞬時發生事件，具有瞬發性和不確定性。重大突發事件的具體含義如下所示：重大突發事件是指那些在人們預料之外的，突然發生的重大事件，而這些事件能夠對整個社會產生一系列的嚴重的惡性影響，從而引起社會產生一系列的連鎖反應，并且重大突發事件發生后需要多個部門快速反應進行應急處理，這時常規的處理方式面對重大突發事件時已不再適用。重大突發事件包括自然災害類的重大突發事件，如2005年夏天發生在美國的“颶風卡特里娜”以及2007年1月發生在歐洲西北部的12蒲福氏級暴風雪帶來損失十分巨大，除此之外還有包括軍事和政治上的重大突發事件如科索沃戰爭，兩伊戰爭等等，再比如社會生活層面的重大突發事件，比如巴黎恐怖襲擊、美國“911”事件等等，這些事件在時間上都具有突發性和不確定性。另--類重大事件則是在一定時間周期逐步釋放影響的，這類重大事件造成的影響雖然也不能準確的判斷，但是當這類事件發生時，個人以及社會對事情造成的影響以及后果有著自己的心理預期。這類事件包括如美國大選，對事件結果誰當選未知，但社會有一個大概的心理預期，還比如歐佩克減產協議，整個事件都具有一定的時間過程。重大事件的發生往往會造成金融市場發生波動，尤其是重大突發事件發生時，由于人們沒有預料到事件的發生，因此事件發生后，人們往往會做出過激的反應，從而引起金融市場發生劇烈的動蕩，外匯市場作為金融市場的一部分，在面對重大事件沖擊時，受到的影響往往都是最直接的。重大事件對外匯市場的影響往往是以投資者為載體進行傳遞的，當重大事件發生時，其結果造成的影響以及影響程度常常都是不明確的，投資者面對不確定的結果，情緒往往不安，預測也偏向于悲觀，作出最壞的打算，眾多投資者的行為匯集到外匯市場上就會造成外匯市場發生劇烈動蕩。例如觀察2016年發生的英國脫歐事件，使得投資者對英鎊的信心急劇下跌，表現在外匯市場就是英鎊的迅速貶值，并且英鎊的貶值是持續性的，說明脫歐事件對英鎊匯率產生了一個持續的負面影響。投資情緒的變化決定了投資者投資決策的改變，因此當重大金融事件發生時，投資者情緒發生劇烈波動，理性化的投資決策減少，感性化的投資決策增加，外匯市場波動風險增加。在金融學領域，凱恩斯發現了“羊群效應”，即經濟個體的從眾跟風的心里，而當重大事件發生時，羊群效應往往表現得特別明顯。尤其是在離岸外匯市場和在岸外匯市場之間，由于離岸市場的交易者相較于在岸市場的交易者而言，更容易獲得高質量的信息，因此在岸市場的投資者會傾向于模仿離岸市場投資者的投資決策，從而造成兩個市場的投資行為逐漸趨于一致。對于有可能造成離岸外匯市場和在岸外匯市場的匯率發生劇烈波動，從而造成時間序列發生結構性變化的重大金融事件歸納如下：2005年7月21日人民銀行宣布將人民幣盯住美元的匯率制度改為以市場供求為基礎，參考一籃子貨幣進行調整，實行有管理的浮動制度。匯改原因主要是因為中國經濟持續高速增長，對外開放程度提高，對外貿易額的增加導致我國的外匯儲備迅速增加，此時如果繼續實行盯住美元的匯率制度，將會增加我國的宏觀經濟調控成本，增加我國的宏觀經濟調控負擔。匯改以后我國雖然仍舊難以平衡國際收支，但是大幅度的減少了央行的干預力度，外匯市場的市場化程度進一步提高，帶來了金融創新熱潮，提高了銀行對匯率風險管理的能力，完善了外匯市場的制度，是匯率更多地依賴市場的力量，匯率轉變為根據市場環境的相對穩定。2010年6月19日，人民銀行宣布“進一步推進人民幣匯率形成機制改革，增強人民幣匯率彈性”。此次匯改在形式上體現了向2005年7月21日匯改的回歸——從再度單一釘住美元回到參考一籃子貨幣。2010年6月至9月，人民幣匯率小幅升值，人民幣對美元匯率約從6.82上升到6.70-6.75。原因在于，美元指數持續走強，但歐元區主權債務危機牽制了歐元匯率升值，而人民幣參考一籃子貨幣，雖然有持續走強壓力，但歐元等軟幣所占權重壓低了人民幣匯率。 2015年7月后的人民幣貶值主要是由經濟增速放緩、金融風險上升導致市場對未來中國經濟形勢的樂觀情緒減弱造成，并且中國的國際收支平衡表顯示，2015年前兩季度借貸雙方數額的絕對值呈現一個不斷減少的趨勢。表明的我們國家的資本流動量在縮減，很可能是資本在不斷的游向幣值相對升值的國家使流量減少，人民幣吸引力進一步削弱。? 2018年3月以來，中美貿易摩擦愈演愈烈，使得我國受到的貿易沖擊和經濟下行壓力加大，外部環境明顯惡化，在匯率的影響上則變現為人民幣不斷受到貶值壓力。3.3.數據預分析3.3.1.匯率走勢分析如圖3-1所示，為在岸人民幣市場和離岸人民幣市場人民幣兌美元匯率的走勢圖，圖像展示的是2004年1月-2019年12月周期一月的數據。圖3-1離、在岸人民幣兌美元即期匯率圖3-2離、在岸人民幣收益率時間序列圖從圖3-1可以看出，整體來說離岸人民幣匯率整體走勢和在岸人民幣匯率整體走勢基本上是相同的，但是離岸人民幣匯率的波動浮動明顯比之在岸人民幣匯率波動更加明顯，尤其是在圖3-2中在10年以前二者的收益率波動程度相差極大。這很好地說明了在離岸人民幣市場比在岸人民幣市場的管制因素更少，所以離岸人民幣匯率更加的敏感，所以當受到外部事件沖擊時，離岸人民幣市場往往會產生更大的波動。在2018年前離岸人民幣和在岸人民幣之間的匯差普遍較大而2018年以后靠攏的趨勢非常明顯。并且兩條匯率時間序列線明顯以2012年為分界點，在2012年以前離岸人民幣匯率整體基本都在在岸人民幣匯率線的下方。不過由于外匯市場上投資者在面對重大事件時往往存在心里預期，并且市場在重大事件發生以后又存在一個消化的過程。故本文以變點產生時間為中心點，時間跨度為1年進行搜索，找到變點發生的可能原因，并進行具體分析。3.3.2.平穩性檢驗由于我們采用時間序列構建相關模型的前提是序列必須是平穩的，因此我們必須首先對離岸人民幣匯率時間序列和在岸人民幣匯率時間序列進行單位根檢驗，如果存在單位根過程的話，則表明時間序列為非平穩時間序列，這個時候如果不進行處理直接進行建模過程，得出的結果易出現偽回歸現象，并不具有統計學上的意義，從而得出的實驗數據與結論的準確性和客觀性都會受到影響。單位根檢驗是基于時間序列存在單位根的原假設進行假設檢驗，判斷數據在時間序列上的穩定性。常見的單位根檢驗為ADF檢驗。基本假定為定義隨機序列t=1,2,......是一單位根過程，若,t=1,2,......其中，為一白噪聲序列，且滿足,,(ij)。特別地，如果α=1，則上式就會變成一個隨機游走序列。當α>1時，為一類具有所謂爆炸根的非平穩過程。離岸人民幣匯率和在岸人民幣匯率數據單位根檢驗結果如下：表3-3單位根檢驗數據結果擴展的迪基-富勒檢驗ADF檢驗值1%顯著性水平5%顯著性水平平穩與否取對數一階差分后ADF檢驗值平穩與否OFFshore-1.947817-3.465-2.867否-1.17E+01是ONshore-2.0467-3.465-2.867否-9.90E+00是基于上述表格所給的檢驗結果表明在岸人民幣與離岸人民幣匯率市場數據的ADF統計量均大于1%以及5%的檢驗值，表明相應的匯率時間序列為非平穩過程，不具備時間序列的穩定性，隨后對匯率數據進行取對數一階差分(數據差分后的現實意義為匯率收益率），差分后離岸市場與在岸市場數據的ADF統計量均低于臨界值，數據呈現一階差分平穩。3.4.小結本章節初步研究了在岸人民幣匯率和離岸人民幣匯率的時間序列。首先陳述了數據選取的理由，其次對可能造成外匯匯率時間序列發生結構性變化的重大事件進行概述，最后繪制在岸人民幣匯率和離岸人民幣匯率的時序圖，對時序圖作出主觀的分析和預測，檢驗了時間序列的穩定性。第四章模型建立與分析4.1.人民幣匯率變點檢測 變點識別問題的具體定義為：假設存在一個數據集，每個數據觀測值相互獨立，如果在某一時刻，模型中的某個或某些變量突然發生了變化，即存在一個時間點，在該點之前，數據集符合一個分布，在該點之后，數據集符合另外一個分布，則該點為該數據集的變點。變點識別即利用一定的統計指標或統計方法，對時間序列的狀態進行觀測，以便準確有效的估計出變點的位置。 本文將采取CUSUM指標對在岸和離岸人民幣匯率時間序列進行變點檢測，本著數據可得性原則，選取盡可能完整的經濟周期，本文共選取從2004年1月31日開始，至2019年12月31日共192條月頻美元兌在岸人民幣和美元兌離岸人民幣匯率數據，所有數據均來自萬德數據庫，有真實可靠性保障，處理數據以及實施變點檢測所用軟件為Python. 為了得到匯率的收益率序列，我們對原美元兌在岸人民幣和美元兌離岸人民幣進行對數處理后進行差分，得到收益率序列，接著利用CUSUM指標進行變點檢測。在CUSUM變點檢測法中具有兩個參數：允偏量k和閾值h。這兩個參數會決定檢測變點的條件是否足夠嚴格。對于允偏量k值,理論上k=δ/2時控制圖的效果最好，其中，δ即為觀測值x的偏移量。但是實際情形下，δ是未知量，也是我們需要檢測的值，同時δ會隨采樣時間t變化，其大小決定了累積和控制圖參數k的取值，并通過k的變化影響控制圖的統計性能，所以有必要對δ進行動態預測和更新。本文通過已經過檢測的歷史數據擬合計算出均值和標準差，并對歷史數據和待檢測的點進行標準化，則歷史數據的均值為0，而待測點的值為x，按照CUSUM的推導，我們將允偏量k設為x/2。閾值h的設定可根據變點的檢測嚴格程度設置，本文的CUSUM檢測中閾值h設置為5。下圖為變點檢測結果（變點繪制在匯率對數時間序列上）： CUSUM變點檢測結果顯示，在岸人民幣匯率分別在2010年7月、2015年7月、2018年3月和2019年9月出現共4個變點，離岸人民幣匯率分別在2015年7月和2018年3月出現共2個變點。在進行后文相關時序分析，構建向量自回歸模型時，由于2019年9月后數據過少，我們只取前三個變點，對應地將匯率時間序列分為2004年至2010年、2010年至2015年、2015年至2018年、2018年至2019年底共四個時間周期分別進行分析。而幾個匯率變點的出現，在歷史上都能夠找到背后相對應的事件： 2010年6月19日，人民銀行宣布“進一步推進人民幣匯率形成機制改革，增強人民幣匯率彈性”。此次匯改在形式上體現了向2005年7月21日匯改的回歸——從再度單一釘住美元回到參考一籃子貨幣。2010年6月至9月，人民幣匯率小幅升值，人民幣對美元匯率約從6.82上升到6.70-6.75。原因在于，美元指數持續走強，但歐元區主權債務危機牽制了歐元匯率升值，而人民幣參考一籃子貨幣，雖然有持續走強壓力，但歐元等軟幣所占權重壓低了人民幣匯率。 2015年7月后的人民幣貶值主要是由經濟增速放緩、金融風險上升導致市場對未來中國經濟形勢的樂觀情緒減弱造成，并且中國的國際收支平衡表顯示，2015年前兩季度借貸雙方數額的絕對值呈現一個不斷減少的趨勢。表明的我們國家的資本流動量在縮減，很可能是資本在不斷的游向幣值相對升值的國家使流量減少，人民幣吸引力進一步削弱。?另一方面，2015年8月11日，人民幣匯率制度迎來了第二次重大改革，史稱“8.11”匯改，此次的匯改舉措使得人民幣匯率不再盯住單一美元，而是以市場供求為基礎，選擇若干種主要貨幣，賦予相應的權重，組成一個貨幣籃子，維護人民幣匯率在合理均衡水平上的基礎穩定，據此形成有管理的浮動匯率制。并且在2015年下半年以來，美聯儲進入加息周期，新興市場出現貨幣危機，在內外經濟形勢的雙重壓力下，中國經濟進入“L”型下行通道，金融市場脆弱性凸顯。 2018年3月以來，中美貿易摩擦愈演愈烈，使得我國受到的貿易沖擊和經濟下行壓力加大，外部環境明顯惡化，在匯率的影響上則變現為人民幣不斷受到貶值壓力，人民幣匯率很可能出現趨勢性貶值行情。貿易沖突可能會進一步惡化本已疲弱的經濟狀況，一場貿易戰加上經濟勢頭減弱以及一個中立的央行，只要中美貿易戰持續升級，人民幣匯率貶值的趨勢就會持續，但中國央行可能會利用短期工具暫時調整流動性以遏制金融風險。4.2.均值溢出效應分析4.2.1.滯后階數確定在構建的VAR(p)模型里，我們使用變量的滯后期值當做自變量，因此選擇正確的滯后階數p十分重要。如果選擇p的值為3，那么在VAR(3)模型中變量的三階滯后值會在模型中充當解釋變量的角色。當模型所選擇的滯后階數越高，包含的原序列的信息就越全面，但是與此同時帶有n個內生變量的模型每增加一階滯后，就會帶來n2個需要估計的額外參數，直接導致樣本自由度快速下降。本文將按照VAR模型不同階數下的AIC、BIC、FPE、HQIC準則值，綜合選擇合適的模型滯后階數。根據前文CUSUM變點檢驗工作，本文將把匯率時間序列依據匯率出現變點的時間分為2004年至2010年、2010年至2015年、2015年至2018年、2018年至2019年底共四個時間周期分別進行VAR模型的滯后階數選擇和參數估計工作。LagAICBICFPEHQIC04年-10年1-19.88*-19.68*2.33E-09*-19.80*2-19.84-19.512.42E-09-19.713-19.83-19.362.45E-09-19.654-19.8-19.212.52E-09-19.5710年-15年1-20.48*-20.24*1.281e-09*-20.39*2-20.34-19.951.46E-09-20.23-20.38-19.841.41E-09-20.184-20.27-19.561.59E-09-2015年-18年1-18.89*-18.6*6.27E-09*-18.81*2-18.64-18.168.09E-09-18.513-18.49-17.819.60E-09-18.34-18.3-17.421.21E-08-18.0518年-19年底1-19.22-18.94*4.54E-09-19.232-18.83-18.367.02E-09-18.833-18.69-18.038.94E-09-18.74-19.73*-18.883.92E-09*-19.74*出于樣本數據有限的考慮，本文僅考慮構建4階以下的VAR模型，表中帶*的單元代表該準則所選出來的最優滯后階數。綜合考慮各個準則，我們對于04-10年構建VAR(1)模型、10-15年構建VAR(1)模型、15-18年構建選擇1階滯后階數，對于18-19年底，根據AIC準則建議選擇4階滯后，建立VAR(4)模型。4.2.2.參數估計與溢出效應分析向量自回歸（VAR）模型與聯立方程相似，但不同之處在于向量自回歸模型中不包括外生變量。向量自回歸方程中的所有解釋和被解釋變量都由自身滯后項、其余內生變量的滯后項和誤差項所解釋。本文中的VAR模型具有兩個變量，美元兌在岸人民幣匯率onshore和美元兌離岸人民幣匯率offshore，均為內生變量，模型中不包括外生變量，onshore的解釋變量包括onshore的滯后項和offshore的滯后項；offshore的解釋變量包括offshore的滯后項和onshore的滯后項。假設滯后階數為p，VAR模型的數學形式可以以聯立方程表示為：ons?ore其中，const、const'為常數項，αi、αi用矩陣形式表示VAR模型參數估計結果，帶*號系數表明在5%置信水平下系數顯著。2004年-2010年：ons?ore 2010年-2015年：ons?ore 2015年-2018年：ons?ore 2018年-2019年：ons?ore 對各個VAR模型進行特征根檢驗，由于輸入模型的序列已經經過ADF檢驗未平穩序列，因此VAR模型所有特征根模的倒數都在單位圓內，說明模型是穩定的。 從模型系數的顯著性分析，在2004年-2010年間，在岸人民幣匯率與離岸人民幣匯率之間不存在顯著的均值溢出效應，這與我國當時的離岸人民幣市場沒有完全放開的事實相符。分析2010年-2015年間的VAR模型系數可以看出，在岸人民幣匯率對離岸人民幣匯率以及后者對于前者的均值溢出效應均顯著。離岸人民幣匯率對在岸人民幣匯率的均值溢出效應為-0.175，在岸人民幣對離岸人民幣匯率的均值溢出效應為0.674，在岸匯率對離岸匯率的均值溢出效應要大于后者對于前者的均值溢出效應，這說明在在岸和離岸人民幣匯率市場中，在岸市場掌控著一定程度上的話語權與“定價權”，這一點在后續的格蘭杰因果檢驗中也將進一步得到證實。4.2.3.格蘭杰因果檢驗為了更好地揭露美元兌在岸人民幣匯率與美元兌離岸人民幣匯率之間的關系，我們可以采用格蘭杰因果檢驗的方法。格蘭杰因果關系并不是人們常說的在邏輯上的因果關系，而是指在時間上存在發生先后順序的事件，先發生的一方能夠幫助解釋后發生的事件。而向量自回歸模型的原理是通過多個內生變量的滯后項來對當期變量的變化進行解釋，因此用格蘭杰因果檢驗能夠從一種角度來衡量該做法的合理性。格蘭杰因果性檢驗結果如下表：04年-10年原假設F統計量5%顯著性p-value是否拒絕原假設offshore不是onshore的原因0.2853.9060.594否onshore不是offshore的原因0.27443.9060.601否10年-15年原假設F統計量5%顯著性p-value是否拒絕原假設offshore不是onshore的原因2.6463.9270.107否onshore不是offshore的原因6.8373.9270.01是15年-18年原假設F統計量5%顯著性p-value是否拒絕原假設offshore不是onshore的原因0.18324.0010.67否onshore不是offshore的原因0.001454.0010.97否18年-19年原假設F統計量5%顯著性p-value是否拒絕原假設offshore不是onshore的原因0.71544.1490.404否onshore不是offshore的原因0.05124.1490.822否 從格蘭杰檢驗的表中我們可以看出，只有在10年-15年里在岸人民幣匯率是離岸人民幣匯率的格蘭杰原因，說明在岸人民幣匯率的變化有助于解釋離岸人民幣匯率的變化情況，而其余檢測顯示兩者并不存在格蘭杰因果關系。匯率作為連接國際貿易與經濟形勢的重要一環，影響其變動的因素紛繁復雜。本文實證結果所表明的在岸人民幣匯率與離岸人民幣匯率在某些時期格蘭杰因果關系不顯著可能與我國的特殊經濟環境息息相關。最早的人民幣離岸市場是香港人民幣離岸市場。在2004年2月24日,香港合格銀行開始經營人民幣個人業務,這被認為是離岸人民幣業務的開端。但是由于我國資本賬戶沒有完全開放，離岸人民幣即期交易于2010年7月19日才開始放開,這可能導致了2004年至2010年時間區間內在岸人民幣與離岸人民幣的走勢相差甚遠，自然不會存在格蘭杰因果關系。而在開放之后，在岸人民幣匯率成為離岸人民幣的格蘭杰原因，說明很可能離岸人民幣的走勢盯緊了在岸人民幣的走勢情況，而這可能是由市場供求關系、套利者的套利操作以及貨幣當局的適當管控共同造成的。在15年之后兩者的格蘭杰關系再度不顯著，可能是因為國際經濟形勢變得更為復雜、國際合作關系不斷深化等多種不同的因素共同沖擊下造成的結果。4.2.4.脈沖響應函數脈沖響應分析會反映當VAR模型某個變量受到"外生沖擊"時，模型中其他變量受到的動態影響。我們會根據這些變量受到此沖擊后的一段時間內的動態變化畫出沖擊5期后的脈沖響應圖形。2004-2010年： 2010-2015年： 2015年-2018年： 2018年-2019年： 從四個時期的脈沖響應圖形中可以看出，在2004年至2015年間，離岸人民幣匯率發生一個單位標準差的正向沖擊時，在岸人民幣會受到反向的沖擊，影響幅度在第一期達到最大值，并隨著時間推移逐漸減小，在第三或第四期影響消失。而在2015年之后，這一影響效果發生翻轉，在岸人民幣會受到離岸人民幣變化的正向沖擊，同樣是在第一期達到峰值。 同樣以2015年為分界點，可以看出在岸人民幣匯率對于離岸人民幣的影響在該時點之前為正向沖擊，在第一時期達到沖擊的最高點，之后影響趨弱。在2015年之后，該沖擊逐漸由之前的正向沖擊轉為幾乎沒有沖擊影響，再轉變為負向沖擊。這之間的共同點在于，所有沖擊都在第一時期達到峰值，而之后以非常快的速度衰弱，說明離岸人民幣與在岸人民幣匯率之間的沖擊影響時效性非常之強，且不具有長時期持續性。4.2.5.方差分解由于VAR模型參數的普通最小二乘估計量只具有一致性，單個參數估計值的經濟解釋是很困難的。方差分解通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動項的相對重要性的信息。下面是方差分解結果的表格：2004年-2010年：FEVDforonshore_diff1FEVDforoffshore_diff1onshore_diff1offshore_diff1onshore_diff1offshore_diff100.1660770.833923 1.0000000.00000010.1748340.825166 0.9970160.00298420.1766240.823376 0.9958410.00415930.1770180.822982 0.9954920.00450840.1771130.822887 0.9953960.00460450.1771380.822862 0.9953700.00463060.1771440.822856 0.9953640.00463670.1771460.822854 0.9953620.00463880.1771460.822854 0.9953610.00463990.1771460.822854 0.9953610.004639 2010年-2015年：FEVDforonshore_diff1FEVDforoffshore_diff1onshore_diff1offshore_diff1onshore_diff1offshore_diff101.0000000.0000000.3760210.62397910.9591220.0408780.3524630.64753720.9590270.0409730.3515840.64841630.9589200.0410800.3514830.64851740.9589190.0410810.3514780.64852250.9589180.0410820.3514770.64852360.9589180.0410820.3514770.64852370.9589180.0410820.3514770.64852380.9589180.0410820.3514770.64852390.9589180.0410820.3514770.648523 2015年-2018年：FEVDforonshore_diff1FEVDforoffshore_diff1onshore_diff1offshore_diff1onshore_diff1offshore_diff101.0000000.0000000.8715150.12848510.9942220.0057780.8723600.12764020.9940270.0059730.8723910.12760930.9940190.0059810.8723920.12760840.9940190.0059810.8723920.12760850.9940190.0059810.8723920.12760860.9940190.0059810.8723920.12760870.9940190.0059810.8715150.12848581.0000000.0000000.8723600.12764090.9942220.0057780.8723910.127609 2018年-2019年：FEVDforonshore_diff1FEVDforoffshore_diff1onshore_diff1offshore_diff1onshore_diff1offshore_diff101.0000000.0000000.9444320.05556810.9692110.0307890.9380790.06192120.9691160.0308840.9380940.06190630.9690890.0309110.9380890.06191140.9690880.0309120.9380890.06191150.9690880.0309120.9380890.06191160.9690880.0309120.9380890.06191170.9690880.0309120.9380890.06191180.9690880.0309120.9380890.06191190.9690880.0309120.9380890.061911 從方差分解的結果我們可以看出，無論是對離岸匯率還是在岸匯率，影響最大的還是匯率本身，大部分時間和情況下內幾乎95%左右的自身變動都能夠被自身所解釋。這一結果正可以解釋為什么實證結果表明大多情況下在岸人民幣匯率與離岸人民幣匯率不互相構成格蘭杰因果原因。因為從方差分解的數據上看，兩種匯率的主要部分都被自身過去的值所解釋預測，而另一種匯率對于自身的解釋力較小。 與格蘭杰因果檢驗相對應，在2010年-2015年間，在岸人民幣匯率是離岸人民幣匯率的格蘭杰原因，在這一期間在岸人民幣對離岸人民幣的解釋力明顯強于其他時期，其初始解釋率為37.6%，而直到第九期之后依然有35.1%，并且最終穩定在該值，說明在這一特定時間段在岸人民幣與離岸人民幣之間的聯系要比其他時段更為強烈。4.3.小結本章是在第二章所提出的理論模型的基礎上通過cusum方法檢驗出在岸人民幣匯率分別在2010年7月、2015年7月、2018年3月和2019年9月出現共4個變點，離岸人民幣匯率分別在2015年7月和2018年3月出現共2個變點。并且將匯率時間序列分為2004年至2010年、2010年至2015年、2015年至2018年、2018年至2019年底共四個時間周期分別進行離岸人民幣匯率收益率和在岸人民幣匯率收益率的均值溢出效應分析。首先確定最優的滯后階數分別為1階、1階、0階（這里我們選用1階繼續分析）、4階，接下來進行均值溢出效應分析，確定參數方程，然后進行格蘭杰因果檢驗發現只有在10年-15年里在岸人民幣匯率是離岸人民幣匯率的格蘭杰原因，說明在岸人民幣匯率的變化有助于解釋離岸人民幣匯率的變化情況，而其余檢測顯示兩者并不存在格蘭杰因果關系，脈沖響應函數分析發現岸人民幣與在岸人民幣匯率之間的沖擊影響時效性非常之強，且不具有長時期持續性。