人民币汇率与股价关系诠释.docx

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1、人民币汇率与股价关系诠释 摘要：股票市场与外汇市场的关系密切，本论文旨在运用计量的方法从各个角度探究中国股价和人民币对美元汇率之间的影响机制。通过分析得到，在中国股价与汇率(直接法)是负相关的，存在长期均衡关系，短期内的偏离将通过误差修正模型恢复到均衡状态；同时，股价和汇率的因果关系也是单向的。文章最后对人民币汇率进行了预测和预测效果的测定，对于各种结论，本文还给予了详尽的经济学和金融学解释。 关键词：汇率股价计量 无论是从经济学角度还是现实角度，股票市场与外汇市场在投资和融资方面都发挥着非常重要的作用。在世界范围内，多次出现的金融危机都伴随着某些国家汇率和股价的狂泻或崩溃，而新兴国家股市和汇

2、率的坚挺更让人们开始关注股票市场和外汇市场之间的联动关系。论文一百零一事通在我国，随着人民币汇率改革的不断完善和股票市场的不断成熟。股价和汇率逐渐实现了市场化运作，使得两者的关系研究在国内市场上有了可能。研究汇率与股价之间的关系，探求两者之间的影响机制，无论对政策制定者还是投资者都是必要的。同时，如何对汇率与股价之间的关系运用宏观经济学和金融学进行解释，提供理论支持，也是我们研究的重点。 一、数据说明 本文选取了汇改后2022年8月1日2022年1月8日之间人民币对美元汇率(101美元对应人民币数值)以及该时期内上证综合指数价格，各数据均为原始数据。对于各数据，我们采用Eviews5.0计量软

3、件进行处理。 二、实证研究 (一)非平稳数据与长期均衡 在进行回归分析之前，需要对汇率和股价的日度数据进行单位根检验，通过ADF单位根检验我们得出，汇率和股价都存在单位根，即两者都是时间序列不稳定的。而后我们对汇率和股价的一阶差分即ER和SSE进行单位根检验，得到ER和SSE不存在单位根。即两者的一阶差分都是稳定的。虽然原始数据都是不稳定的，但其同阶一阶差分都是稳定的，这种情况下原始数据如果存在协整关系，就可以继续回归分析。通过Johansen协整检验，我们得到上证指数与汇率之间存在协整关系，即股价和汇率之间存在着长期均衡的关系。 通过线性回归模型我们可以得到，2022年8月1日2022年1月

4、8日之间汇率与股价之间的均衡关系：ERf=777.6370-0.0134SSE+u(Eq.2.1)。斜率系数是显著且负的，即当股价上升时人民币相对于美元升值。 对于股价和人民币汇率之间的负相关关系，可以从宏观经济学和金融学多种角度进行解释。从经济的基本面来说，股市是国民经济运行的“晴雨表”，股价的上升反映宏观经济运行良好，即GDP处于增长状态，一国经济实力的增强反映在本国货币上就是本国货币在国际贸易市场上的购买力增强，即本币升值；从资本流动角度来说，股价的上升会吸引外部资金进入，随着外汇市场上的资本流入股市，外汇市场上人民币流动减弱，本币升值。同时，股价上升还会导致资本市场吸收流动性，储蓄利率

5、上升，从而引发国际资本流动，进入境内，也会导致本币升值。 (二)向量误差修正模型 通过协整检验我们得到，汇率与股价之间存在着长期均衡关系，但在短期内必然存在着偏离均衡的现象。如何从偏离状态回归到长期均衡状态是一种动态的考量，对于预测短期走向、了解两者之间的短期关系具有重要的意义。误差修正模型便是用来估计短期内偏离如何回归到长期均衡关系的最佳模型。 在向量误差修正模型中，ut-1的系数表示的是从偏离状态回归到均衡状态的速度。Eq.2.3中ut-1，的系数是负值且显著，即当汇率在均衡值上方时，它将在下一期以0.0009的速度向下向均衡值靠拢；当汇率在均衡值下方时，它将在下一期以0.0009的速度向

6、上向均衡值靠拢，同理，Eq.2.4中ut-1的系数也是负值且显著，即当股价处于均衡值上方时，它将在下一期以0.0093的速度向下向均衡值靠拢：当股价处于均衡值下方时，它将在下一期以0.0093的速度向上向均衡值靠拢。从以上两个式子我们发现，误差修正的速度是比较小的，可能市场上存在着一些障碍阻止了误差的快速回归。 (三)格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验是用来判定各变量的因果关系，即当一个事件X是另一个事件的原因时，事件x的变化会领先于事件Y的变化，从而事件x是事件Y的格兰杰因果原因。通过格兰杰因果关系检验，我们得到从2022年8月1日2022年1月8日股价是汇率变动的原因，但汇率并不是股价

7、变动的原因。股价和汇率之间单向的因果关系说明股价变动先于汇率变动，股价对汇率存在着价格溢出效应，但反之不成立，因此，我们可以用当期的股价来预测未来的汇率。 经济学理论认为，股价和汇率的变动是相互反馈的，即股价的上升会引起产出上升以及资本从外汇市场到股票市场的流动，从而引起本币的升值：本币的升值会导致净出口、产出的下降以及资本从国内市场向国际市场的流动，从而引起股价的下跌。但是，从2022年8月1日2022年1月8日的数据来看，在中国，股价和汇率的关系是单向且显著的。其传导机制应用经济学和金融学解释为，股价的变动导致产出的变动以及资金在股票市场和外汇市场之间的流动，从而影响汇率的变动。同时。我们

8、注意到，在我国由于人民币采取有管理的浮动汇率制度，其波动幅度和频率小于股价，股价的变动先于人民币汇率的变动也有机制的原因。 (四)VAR估计 格兰杰因果关系检验得到股价变动先于汇率变动，我们可以利用向量自回归估计模型研究两变量滞后项对当期数据的影响，在这里我们选择了有两期滞后项的VAR(2)进行估计。 Eq.2.5中的系数都是显著的，即股价和汇率的滞后项都会对当期的汇率数据产生影响：但在Eq.2.6中只有股价滞后项的系数是显著的，汇率的滞后项并不显著，即汇率滞后项对当期的股价数据影响并不显著。该结论也进一步证实了股价与汇率之间的单向因果关系，即股价对汇率的单向关系，股价对汇率存在价格溢出效应。

9、 (五)预测回归 通过格兰杰因果关系检验以及VAR(2)，我们得知，股价变化先于汇率变化，反之并不成立。因此。我们可以用当期的股价预测未来汇率的变动。选择日度数据中前一半数据即2022年8月1日2022年1月10日的数据作为新样本数据进行回归，从而得到向量自回归(VAR)估计式，再将后一半数据即2022年1月11日2022年1月8日的数据作为新样本之外的样本外数据，用来验证回归估计式的质量。通过对前一半数据进行向量自回归估计，我们得到回归结果VAR(1)和VAR(2)。表3显示了采用前一半时间序列数据进行回归得到的VAR(1)和VAR(2)对部分后一半数据进行预测的结果以及和真实值的比较。我们

10、可以看到，两种回归式都能较好地对汇率进行预测，同时，VAR(2)的预测结果略好于VAR(1)的预测结果。 在使用向量自回归模型对前一半时间序列数据进行预测后，我们将采用RAISE(rootmeansquarederror)方法对预测质量进行检验，从而确定哪个回归估计式预测值更加准确。当RMSE的值越小，回归式的预测质量越高，反之则越差。其中，ER是t+i期的真实值，ER是t+i期的估计值。通过计算，VAR(1)的RMSE=0.642293，而VAR(2)的RMSE=0.634816。RMSE的值越小，回归式的预测质量越高，因此，VAR(2)的预测质量更高一些，可以采用VAR(2)来预测未来的人

11、民币对美元汇率。 三、结论及政策建议 本文试图寻找并解释近期中国股票市场和外汇市场之间的影响关系、因果关系以及相关的预测，并选择上证综合指数和人民币对美元利率作为主要的分析变量。 分析认为，当期股价和汇率(直接法)之间存在负相关关系，即股价上升伴随着人民币的升值。并分别给予了经济学和金融学方面的解释。通过协整检验和向量误差修正模型，我们得到股价和汇率之间存在长期均衡关系：同时。短期内的偏离将通过误差修正模型恢复到长期均衡状态。格兰杰因果关系检验得到股价变化先于汇率的变化，股价变动是汇率变动的原因，反之不成立，即两者的因果关系是单向的，并给予了经济学和金融学解释，向量自回归模型VAR也支持了这一

12、观点。最后，我们运用向量自回归模型运用股价和汇率的滞后项对汇率进行预测，并通过RMSE方法检验出相对于VAR(1)等模型来说，VAR(2)的预测效果更好。 本文对中国股价和人民币汇率的研究，对于更加清楚地认识股票市场和外汇市场的联动关系以及应用经济学理论与实际的结合起着重要作用。同时。对于投资者的行为以及政策制定具有一定的指导意义。 (一)在中国股价与人民币汇率之间虽然存在着长期均衡，但其误差修正系数很小，即从偏离恢复到长期均衡需要较长的时间，这在一定程度上说明股票市场和外汇市场之间的资金流动机制存在着一些障碍，资金并不能及时随市场信号变动而变动，因此，建立更加自由完善的金融市场，发挥市场规律

13、应该是一个重点。 (二)通过数据分析我们得到股价变动先于汇率变动，股价对汇率存在价格溢出效应，是汇率变动的一个原因，反之并不成立。由于市场和政策运作的原因。股价变动比汇率变动更加活跃，股价的变化在一定程度上先于人民币汇率的变动，而人民币对美元的汇率变动并不明显影响股价变动，从而为我们更加深刻了解中国两个市场的相互作用机制，指导我国人民币汇率改革方向具有重要意义。 (三)通过格兰杰因果关系检验以及向量自相关估计，可以用当前股价来预测未来的汇率变动趋势。通过预测及预测质量检验我们得到，应用股价对未来短期汇率进行预测是较为准确的，从而为投资者和政策制定者在汇率预测方面提供了一个依据。 第9页 共9页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页第 9 页 共 9 页