基于VAR模型的SHIBOR与上证指数的实证研究

基于VAR模型的SHIBOF与上证指数的实证研究潘骏杰（上海对外贸易学院上海）摘要：本文利用VAR模型实证分析了隔夜SHIBOR利率、一个月SHIBOR利率和上证指数之间的关联。实证结果发现隔夜SHIBOR利率和上证指数之间不存在格兰杰因果关系。尽管一个月 SHIBOR利率不是上证指数的格兰杰因果关系，但是上证指数是 SHIBOR的格兰杰因果关系。其启示是一个月 SHIBOR利率既可以作为判断证券市场波动的依据，同时也可以为金融理财产品提供参照。关键词：上海银行间同业拆借利率上证指数格兰杰因果关系EmpiricalStudyonSHIBORandShanghaiStockIndexBasedonAVRModelAbstract:ThroughVARModel,thepaperfindsthatthereisnostrongrelationshipbetweenSHIBORO/NandShanghaiStockIndex.Ontheotherhand,ShanghaiStockIndexistheGrangerCauseofSHIBOR1M,butSHIBOR1MisnottheGrangerCauseofShanghaiStockIndex.TheimplicationisthatSHIBOR1McanbeusedtopredictthefluctuationofStockindexandisabletobeareferenceforfinancialproducts.Keywords:SHIBORShanghaiStockIndex一、前言利率市场化一直是我国建设金融市场的一项重大工程。因为这直接关系到我国货币市场，乃至债券市场和资本市场的发展壮大。2007年1月4日，在借鉴LIBOR（伦敦银行间同业拆借利率）的基础上，上海银行间同业拆借利率（SHIBOR）正式运营。按照国际基准利率以国际金融中心城市名命名的惯例，SHIBOR以位于上海的全国银行间同业拆借中心为技术平台计算、发布并命名的。SHIBOR自从诞生以来，我国监管层便希望将它打造成为中国的基准利率。当前我国的存贷款利率还处在中央银行的直接指导之下。尽管这样的直接管制有其优势和必然性，但是随着我国经济的逐步健康发展，金融市场迫切需要一个成熟的基准利率体系以便更好地服务经济的进一步发展。本文研究的岀发点是SHIBOR与证券市场的联系，以及它是否可以作为未来金融理财产品创新的一个参考依据。二、文献回顾和问题的提岀

GrangerCause对于SHIBOR的研究自其正式诞生以来就没有停止过。如中国人民银行货币政策司利率处处长郭建伟（2007）撰文指岀SHIBOR与回购市场的主要交易品种利率的走势始终保持一致，与央票利率的走势基本一致。中国人民银行副行长易纲（2008）更是充满信心地认为SHIBOR能比较快地成为货币市场基准，成为中国收益率曲线短端的基准。而在实证研究方面，北方工业大学的刘喜波、赵鹏远等人（2008）认为SHIBOR在基础性、稳定性和相关性等方面总体上要优于银行间债券回购利率，SHIBOR已经初步具备了基准利率的特性。西安交通大学的霍天翔和冯宗宪（2009）则通过VAR模型进行量化分析，认为SHIBOR完全能够承担货币政策传导中介指标的角色，以此来消除我国现行的利率“双轨制”。以上这些研究大致上都集中在SHIBOR与一些回购利率走势的分析上，因为如7天回购利率，央票利率等都被广大市场人士看作是基准利率在使用。但是很少有文献是探索 SHIBOR与资产价格变动的联系。SHIBOR如果真的能够成为中国的基准利率，首当其中的一个条件是其能够与资产市场如房地产、证券市场等价格波动紧密联系在一起。同时作为一个基准利率，其还必须能够成为

一些金融理财产品的参考标准之一，而这些研究目前国内相关的文献较少。本文即通过实证研究找岀SHIBOR与上证指数之间的关联从而总结岀相应的结论。三、实证研究1、 模型设计与数据来源本文选取了2009年全年245个交易日上证指数每天的收盘价作为研究对象，数据来源为钱龙旗舰2010交易平台。在SHIBOR方面则选取了SHIBOR隔夜利率和SHIBOR-月利率为研究对象，数据来源为上海银行间同业拆放利率主页。为了能够更好地研究三者之间的联系，排除其他因素的干扰，本文选择了使用VAR模型来进行量化分析，使用的分析软件为Eviews5.1。2、 平稳性检验通过ADF单位根检验法对三个时间序列进行平稳性检验，设index为上证指数，int为隔夜SHIBOR利率，int1m为一个月SHIBOR利率，检验结果如下：表1:平稳性检验结果变量检验类型ADF值结论index(c,t,0)-2.1497不平稳bindex(0,0,0)-14.937*平稳int(c,0,2)-1.4509不平稳Aint(0,0,1)-14.032*平稳int1m(c,0,1)-0.1983不平稳△int1m(c,t,1)-9.6078*平稳注：(c,t,d)分别表示所检验方程中含有截距项、趋势项和滞后阶数；滞后阶数按照 SC准则判断；*代表在LagLogLLRFPE0-1447.149NA43.631011-160.83002529.0340.0008682-132.571354.841030.0007383-117.574028.7237*0.000701*4-111.701911.097310.0007205-108.66315.6654880.0007586-106.61723.7622970.0008047-102.43017.5936210.0008388-99.332815.5383940.000882续表2:向量自回归模型滞后期的确定标准LagAICSCHQ012.289412.333412.3071511.464661.640791.53565921.301451.60967*1.425699*31.25063*1.690951.42812341.277131.849551.50787951.327652.032161.61164761.386592.223191.72382971.427372.396071.81786581.477402.578191.921136注：*表示根据相应准则选择的滞后阶数根据表2的结果有三个标准认为滞后期为 3，而两个标准认为滞后期为 2。综合考虑选择滞后期，5%的显著性水平下拒绝原假设 H0即序列是不平稳的。从表1的结果可以看岀，上证指数 index、隔夜SHIBOR利率int和一个月5%的显著性水平下拒绝原假设 H0即序列是不平稳的。从表1的结果可以看岀，上证指数 index、隔夜SHIBOR利率int和一个月SHIBOR利率int1m三个时间序列原始数据都是不平稳的，但是它们的一阶差分在95%勺置信水平下都是平稳的，可见三个序列都是一阶单整。3、向量自回归模型VAR在构建VAR模型之前，首先要确定模型的滞后阶数，见下表：表2:向量自回归模型滞后期的确定标准0.91430.0175146.65-0.2720.02631-240.30.2168-0.023124.720.5845-5.99e ；int'1.3963-7.07e，int1m38.1370.99138:、index#.-0.03263.91e，'〔int \-0.45341.87e°int1m640.2560.0308‘Qndex」-0.49113.13e°]Int 、0.03403-1.7e"int1m-677.6-0.055!.index丿tt-2Int、"0.0312'int1m—-0.0155‘index』£1.195丿冠2t其次，通过检验单位根来考察模型的稳定性，见下图：图1:滞后阶数为3的单位圆和特征根InverseRootsofARCharacteristicPolynomial1.5 1.0-0.5-0.0-■ —t ■■■--0.5-*-1.0--15一■t r 1 1 r r-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5由图3可见，所有的特征根都小于 1,即都落在单位圆内，即该VAR模型的结构是稳定，可以进行下一步格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数分析和方差分解。4、Johansen协整检验由于之前的平稳性检验结果显示，上证指数index、隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率都是一阶单整，满足进行协整检验的先决条件。故而进行Johansen协整检验，结果如下：表3:特征根迹(RankTest)检验结果原假设EigenvalueTraceStatisticNone0.13324247.79421*Atmost10.04496413.47529Atmost20.0100902.433840注：*代表在5%显著性水平下拒绝原假设。表4:最大特征值检验(MaximunEigenvalueTest)结果原假设EigenvalueMax-EigenStatisticNone0.13324234.31892*Atmost10.04496411.04145Atmost20.010090 2.433840注：*代表在5%显著性水平下拒绝原假设。由表3和表4可以得知，原假设没有协整关系在5%的显著性水平下均被拒绝。而相应的最多存在一个协整关系的原假设则在 95%的置信水平下没有被拒绝，所以三个变量之间存在一个长期均衡关系。5、格兰杰因果关系检验为了能进一步确定变量之间的相互关系，下面进行格兰杰因果关系检验，结果如下：表5：Grange因果检验结果原假设Chi-sq值int1m不是int的原因12.74830*index不是int的原因2.067331int不是int1m的原因8.832851*index不是int1m的原因10.66779*int不是index的原因6.509534int1m不是index的原因7.704138注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。由表5我们可以得知一下三点：隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率互为格兰杰因果关系。利率期限结构理论可以解释这一点。在95%置信水平下，隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率不是上证指数的格兰杰因果关系。由于篇幅有限，未能写岀各个检验结果的 p值，事实上，隔夜SHIBOR和一个月SHIBOR不是index的格兰杰原因在10%显著性水平下被拒绝。由此可见SHIBORX寸于上证指数的缺乏引导力。上证指数是一个月SHIBOR的格兰杰因果关系，但不是隔夜SHIBOR的格兰杰因果关系。也就是说上证指数的变动能够引导一个月 SHIBOR利率，或者说一个月SHIBOR利率能够反应上证指数的变化，但是隔夜SHIBOR利率却做不到这一点。6、脉冲响应函数VAR模型的系数往往难于解释，一般情况下不分析一个变量的变化对另一个变量的影响。常用的是脉冲响应函数，即分析随机扰动项一个标准差新息的冲击对内生变量的影响。下面给出上证指数受到一个正单位的冲击下， 上证指数自身、隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率的脉冲响应函数。横轴表示冲击作用的滞后期（单位为天）实线表示脉冲响应函数，虚线表示标准差偏离带。图2:上证指数对自己的冲击ResponseofINDEXtoCholeskyOneS.D.INDEXInnovation70由图2可见上证指数对于来自自身的一个冲击反应是正向的，在第3天到达最大值后逐步收敛t图3:上证指数对隔夜SHIBOR利率的冲击ResponseofINTtoCholeskyOneS.D.INDEXInnovation图3表明对于来自上证指数的一个正向冲击，隔夜SHIBOR利率一开始受到的影响为负，也差不多在第3天到达最低点后开始反弹， 但是之后在30天左右时影响趋于稳定。可见上证指数对于隔夜SHIBOR利率的影响是短期的，中长期影响不大。图4:上证指数对一个月SHIBOR利率的冲击ResponseofINT1MtoCholeskyOneS.D.INDEXInnovation.04图4表明上证指数受到一个正向单位的冲击后，一个月SHIBOR利率刚开始2-3天没有什么变化，但是之后这一冲击对一个月 SHIBOR的作用与日俱增，知道第50天后才开始逐步趋于平稳。尽管来自上证指数的一次正向单位冲击都能对隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率产生影响，但是从脉冲响应函数的表现来看， 一个月SHIBOR受到的作用更为明显，也更为持续。其脉冲响应值最高接近0.2，而对于隔夜SHIBOR利率而言，最高不过0.1左右。7、方差分解分析方差分解分析是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化的贡献度。现在假设对一个月SHIBOR利率进行方差分解，其结果如下：表7:方差分解表lagintint1mindex10.00000099.898810.10119320.15499599.800150.04485131.25172798.623720.1245521710.6271480.111339.2615311810.9892878.8153910.195331911.3221777.5445411.133295814.5247047.7306637.744645914.5207147.3353938.143906014.5158346.9517438.53244限于篇幅，没有把60期方差分解的全部数据列于表7内，但是从选择性列岀的各期数据来看上证指数对于一个月SHIBOR利率变化贡献度逐日递增，在差不多第19期时和隔夜SHIBOR利率持平,之后大幅上涨，至60期时已经达到38.53%。

四、结论与启示本文通过建立反应变量间动态关系的 VAR模四、结论与启示型，实证研究了上证指数、隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率之间的关系。现在得岀以下结论：1） 无论是隔夜SHIBOR利率还是一个月SHIBOR利率，都没有足够的证据表明这两者对于上证指数具有引导作用，在本文中格兰杰因果关系检验中两者只能通过10%显著性水平下的检验，无法通过5%显著性水平下的检验。2）上证指数的变动对于隔夜 SHIBOR有短期内的影响，但是不存在中长期的引导作用，隔夜SHIBOR利率无法很好地反映岀上证指数的变动情况。3）上证指数的变动对于一个月 SHIBOR利率的作用是明显而又持续的。换言之，一个月 SHIBOR利率能够反应岀上证指数的变动情况。这一点在脉冲响应函数和方差分解分析中尤为显著。建立在上述结论之上可以得岀如下启示：1） 历来流动性是影响中国证券市场的一个重要因素。一个月SHIBOR利率又能够很好地反应岀上证指数的变动。利率是资金价格的反应，利率的不断上涨给流动性带来的压力是显而易见的。故而投资者可以将一个月 SHIBOR利率的涨跌作为股市周期性波动的一个依据。从这一点上来说一个月SHIBOR利率表