基于TVPVAR模型的油价卢布汇率与RTS股指动态关系研究.docx

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基于TVPVAR模型的油价卢布汇率与RTS股指动态关系研究

《基于TVP-VAR模型的油价、卢布汇率与RTS股指动态关系研究》

摘要：

DK.Exchangeratemovementsandstockmarketreturnsinaregime-switchingenvironment：

EvidenceforBRICScountries[J].ResearchinInternationalBusinessandFinance，2014，31（5）：

46-56.，Estefania BermudezDelgado，SaucedoE.Therelationshipbetweenoilprices，thestockmarketandtheexchangerate：

EvidencefromMexico[J].TheNorthAmericanJournalofEconomicsandFinance，2018，45（5）：

266-275.，Finance，XinjiangUniversityofFinanceandEconomics，Urumqi，Xinjiang830000，China;2.SchoolofEconomics，CentralSouthUniversityofForestryandTechnology，Changsha，Hunan410004，China）

罗瑾，刘文翠

摘要：

依据2000-2018年月度数据，运用TVP-VAR模型，考量国际油价、卢布汇率和俄罗斯RTS指数三者之间的互动关系。

结果表明：

三者之间具有明显的时变性互动关系，且因时间、背景而异。

三者间的联动及溢出效应可能危及金融体系安全，中国应审慎推进资本项目开放，优化汇率制度安排，以自主创新引领产业结构调整与转型升级，防范和化解金融风险。

关键词：

油价;卢布汇率;RTS指数;TVP-VAR模型

中图分类号：

F831.5  文献标识码：

A  文章编号：

1003-7217（2020）04-0046-06

基金项目：

 国家社会科学基金重大招标项目（14ZDA088）、新疆财经大学项目（XJUFE2016K011）

一、引言

石油兼具商品和金融属性，是重要的全球战略资产。

俄罗斯拥有丰富的石油资源，据《BP世界能源统计年鉴》数据，2018年俄罗斯石油产量占全球总产量的12.1%，油气收入约占其财政收入的50%左右。

经济转轨以来，俄罗斯金融体系向着多元化方向不断发展和完善。

随着原油金融属性凸显，原油市场的影响从实体经济渗透到金融市场，油价的波动已明显牵动股市涨跌和汇率变化，并与多个市场形成错综复杂联动，加上一些突发事件叠加，对俄罗斯经济及金融稳定产生了巨大影响。

目前，已有文献大多将研究聚集在油价、汇率与股票价格波动的两两关系，同时关注三者之间动态关系的研究并不多。

因采用的样本、分析方法不同，学者们未能在三者影响机制及作用方向上达成一致。

SvetlanaFedoseeva（2017）认为油价对卢布汇率影响为正[1]。

Wang等（2013）指出原油供需的不确定造成俄罗斯股票收益率下降[2]，而Michael等（2013）发现油价波动显著影响俄罗斯股指[3]。

Chkili和Nguyen（2014）认为除南非外，其余金砖国家的股票市场单向影响外汇市场[4]，而LuSui和LijuanSun（2016）发现短期内金砖国家汇率对股票收益率有显著影响，但反之则不然[5]。

SyedAbulBasher等（2012）认为油价的正面冲击短期内会压低新兴市场股价和汇率，而股票价格的上涨会刺激油价上涨[6]，Delgado等（2018）发现油价上涨刺激了墨西哥比索升值，比索升值导致股指上涨[7]。

通过梳理文献可发现，一些学者在油价、汇率和股指波动之间关系研究方面做出了贡献，但也有些不足。

首先，大部分研究主要分析油价、汇率、股价两两之间的关系，而忽略了三者间的互动。

其次，现有文献大多采用线性模型，油价和资产价格的互动可能会受地缘政治、突发事件、经济决策、资本流动等诸多因素影响，线性模型无法捕捉到三者间的动态机制。

因此，本文希望在前人研究基础上，结合俄罗斯的国情，通过构建时变参数向量自回归模型，将油价、汇率和股指纳入同一个系统，检验三者间的互动关系，深入探讨原油市场和其他金融市场间的风险传染及溢出效应，为防范金融风险蔓延提供决策依据。

特別是中国和俄罗斯同属于新兴市场国家，面对较为相似的宏观经济金融环境，如何完善自身金融体系，有效抵御外部冲击对金融体系的负面影响，俄罗斯的经验对中国具有启示意义和借鉴价值。

二、模型建立与变量说明

（一）模型构建

通过构建时变向量自回归模型（TVP-VAR模型），对原油价格、汇率、俄罗斯股指之间的关系进行研究。

TVP-VAR模型如下：

yt=xtβt+A-1t∑tεt，t=s+1，…，n

（1）

假设模型中参数均服从随机游走过程，即

βt+1=βt+μβt，αt+1=αt+μαt，ht+1=ht+μht

（2）

其中ht=（h1t，…，hkt）′，hkt=logσ2jt（j=1，…，k，t=s+1，…，n），βt+1～N（μβ0，∑β0），αt+1～N（μα0，∑α0），ht+1～N（μh0，∑h0），以及

ε

μβt

μat

μht～N0，1000

0∑β00

00∑a0

000∑h（3）

一般采用马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）方法对TVP-VAR进行估计更为精准。

（二）变量说明与数据来源

1.原油价格（fob）。

因俄罗斯乌拉尔原油由英国布伦特原油期货交易价格决定，故选取布伦特原油价格，其原始数据来源于美国能源署（卢布汇率（er）。

采用卢布兑美元汇率，俄罗斯能源出口主要采用美元计价和结算。

数据来源于国际货币基金组织IFS数据库（俄罗斯股指（rts）。

采用俄罗斯交易系统股票指数RTS，以美元计价，原始数据来源于WIND数据库（本文所使用的数据均为月频数据，考虑俄罗斯从2000年开始步入快速增长阶段，油价与经济联系日渐紧密，时间跨度从2000年1月至2018年12月。

对原油价格、汇率和俄罗斯股指三个变量取自然对数，分别用fob、er和rts表示。

三、实证分析

经过ADF单位根检验可知，fob、er、rts三个变量均不稳定，经过一阶差分后在1%的显著性水平下平稳，根据AIC准则设定模型的滞后期数为1。

通过格兰杰因果检验可知：

油价是卢布汇率和RTS股指变动的原因，卢布汇率和RTS股指之间存在双向因果关系。

（一）参数估计结果

通过借鉴和参考Nakajima（2011）的设定对各参数赋初值，其中μβ0=μa0=μh0=0，Σβ0=Σa0=Σh0=10

[email protected]I，（Σβ）i-2～Gamma（40.0.02），（Σa）i-2～Gamma（40.0.02），（Σh）i-2～Gamma（40.0.02），为得到参数的后验分布，借助MCMC方法迭代10000次，前1000次作为预烧值被舍弃，构建有效样本集，得到参数结果，具体如表1所示。

从表1的收敛诊断概率可知：

收敛诊断值均小于5%临界值（1.96），说明抽样样本收敛。

非有效因子均在100以下，抽样结果有效，可以进行后验推断。

（二）时变脉冲响应分析

1.各个时点不同提前期的脉冲响应时变特征。

模型滞后阶数为1，并将等间隔脉冲响应时间间隔设定为4期、8期和12期，在图1中分别用不同线条和符号来描述变量在短期、中期、长期的动态响应。

根据图1（a）三个不同提前期冲击结果可知，短期内国际油价对卢布汇率的冲击具有明显的时变特征，中长期冲击影响逐渐减弱，可能的原因是俄罗斯央行出于维护卢布汇率稳定，对外汇市场进行干预的结果，这与以往学者的研究结论基本一致[8]。

2000-2003年，卢布对美元汇率提高了18.7%，变动相对平稳。

2004年俄罗斯开始实行有管理的浮动汇率制度，2005年2月1日引入了双货币篮子，美元占80%和欧元占20%，2007年调整为美元占55%、欧元占45%。

2008年下半年全球金融危机席卷俄罗斯，油价下挫，卢布贬值，俄罗斯央行规定卢布货币篮子的极限范围为26～41卢布，自由浮动区间加大。

2014年，卢布暴跌，俄罗斯央行出手干预外汇市场，仅3月3日一天就抛售了113亿美元，2014年1～7月，俄央行共抛出外汇409亿美元。

短期看，油价波动对汇率的影响最为剧烈，呈现正负冲击交替现象。

俄罗斯国际收支中经常账户的盈余主要依靠贸易账户，而贸易账户的顺差取决于能源出口。

2000-2003年油价波动冲击影响为负，国际收支整体略有盈余，卢布升值。

2004-2005年油价波动对汇率产生正面影响，因油价上涨导致俄罗斯经常账户盈余，国际收支顺差，促使卢布升值。

2006年油价上涨引起汇率下跌。

虽然油价上涨，因俄罗斯政府宣布卢布可自由兑换，资本流出比例较高，国际收支整体为负，故卢布贬值。

2007-2011年油价波动对卢布产生负面影响，但影响程度不大，期间虽然遭遇了2008年金融危机，因油价较快恢复高位运行，汇率波动幅度不大。

2012-2018年油价波动对卢布的影响为正，持续时间长影响程度深，尤其是2014年国际油价暴跌及西方制裁对卢布汇率形成了正向冲击，卢布大幅度贬值。

俄罗斯RTS股票指数变化很大程度上取决于油价波动，受资本流动影响，并对一些突发事件高度敏感。

盖达尔经济研究所2015年年报显示，2000-2015年间俄罗斯股票市场RTS指数和布伦特原油的决定系数为0.8，相关系数呈现周期性行为模式主要与资本流动的反周期行为（相对于油价的变动）有关。

每当危机触底时，通常伴随着油价的复苏增长开始，外国投资者就开始购买俄罗斯股票。

此时，RTS指数与油价的相关性接近+1。

然而，隨着市场行情看好，外资流入速度变慢，在某个时间点，油价仍在上涨的同时，非居民投资基金开始系统地从俄罗斯股票市场撤离。

因此，油价的峰值通常与从俄罗斯股市撤出资金的最大价值量相吻合。

结果，当油价和股指达到最高点时，RTS指数与油价的相关性降至-1[9]（资本流动的具体数据见表2）。

故短期来看，油价对RTS指数的影响剧烈，具有明显的时变特征（参见图1（b））。

2000-2003年冲击影响为正，油价小范围内的涨幅带动股指稳中有升，期间因2003年的“尤科斯”事件引发轩然大波，股市一路下挫。

2004年油价虽然出现上涨，但因同年夏季出现的银行挤兑风波导致股指出现大幅下跌。

2005年7月到2008年4月油价总体有所上扬，对股指的影响整体为正，RTS指数上涨幅度较大，其中2006年下半年油价有所下跌，股价并未下跌整体影响为负。

从2008年4月到2009年4月油价和股价同时暴跌，油价对股指影响为正，2009年4月到2011年4月油价温和上涨，股指急剧回升，油价对股指影响为正。

2011年5月-2018年12月期间，油价对股指作用在逐步减弱，造成这一现象的原因可能是国际资本大规模外逃。

据盖达尔经济研究所2015年的报道，2011年5月到2015年1月从俄罗斯证券市场流出资金78.71亿美元，尤其是2014年西方对俄罗斯制裁加速了资本撤离。

中长期来看，油价对RTS指数的影响较弱，基本在零附近徘徊。

主要原因是油价波动属于临时性冲击，从基本面来看股指变动不仅取决于宏观因素和投资环境，还取决于上市公司的业绩。

短期内RTS指数对卢布汇率冲击较大，中长期内RTS指数对卢布汇率的影响程度有限。

一般认为股价的上扬会吸引资本流入，从而增加对本币的需求并导致汇率升值。

从图1（c）可知，2000年开始，RTS指数对卢布汇率的短期影响持续上升，说明随着宏观环境逐步改善，激发了投资者兴趣，市场交易活跃，股指上扬，带动卢布升值。

2002年，转为正向冲击，2003-2004年卢布汇率对RTS指数冲击响应剧烈波动后呈下降趋势，因“尤科斯”事件，RTS指数出现剧烈波动对汇率的影响也较为明显。

2005年，转为负向冲击，2006年到谷底后呈上升趋势，可能的原因是同年4月俄罗斯天然气工业公司（GazpromNeft）在美国发行存托凭证，同时油价上涨至历史新高，双重利好刺激俄罗斯股市量价齐涨带动卢布升值。

2007年，金融危机前转为正向冲击后迅速下降，2008-2010年金融危机及修复期为负向影响。

2011年转为正向冲击，时值RTS和MICEX两家交易所合并，市场规模扩大。

中长期RTS指数对卢布汇率影响较弱，处于平稳波动状态。

可能是俄罗斯央行干预卢布汇率，在一定程度上消弱因股价上涨而带来资本流动的作用[5]。

短期内卢布汇率对RTS指数的冲击效应较显著，中长期内卢布汇率对RTS指数的影响程度有限，如图1（d）所示。

短期内，卢布汇率对RTS指数的影响程度具有显著时变性。

具体来看，可分为两个阶段：

2000-2013年均为负向冲击，2013年以后为正向冲击，可能源于俄罗斯2013年开始确定转向自由浮动的汇率制度，投资者预期卢布升值，大量资本流入，带动股指上扬。

如果投资者预期卢布贬值，大量资本流出，带动股指下挫。

中长期内，卢布汇率对RTS指数的影响随着时间推移而逐渐减弱，通过梳理文献发现中长期内卢布汇率主要通过以下三种途径影响RTS指数：

一是卢布汇率的变化通过影响上市公司的进出口规模而影响股价。

二是卢布汇率通过影响资本流动而影响股价，三是卢布汇率通过利率波动而影响股价，这三种机制互相作用的结果是中长期，卢布汇率对RTS指数冲击效应有限。

2.特定时点的脉冲响应时变特征分析。

图2反映特定时点上冲击形成的脉冲响应。

通过比较2005年10月、2008年9月和2015年1月三个时点（分别代表油价快速上涨期、金融危机油价快速下跌期及2015年西方制裁后油价低迷期），刻画不同时段三者交互影响特征，以期发现是否存在规律为政策制定提供依据。

从图2可见，对三个不同时点上的冲击，汇率对油价的脉冲响应在变化趋势上相近，但滞后影响方向却不同。

汇率当期对油价的冲击响应为负值，随后上升，第6期趋近于零。

2015年1月的油价冲击，汇率的脉冲响应在第2期为正值;而2005年10月和2008年9月油价冲击，汇率的脉冲响应在第1期到第5期始终为负，说明冲击的时间不同，冲击的滞后影响方式也有差异。

股价对油价的脉冲响应也表现为最后趋势相近，其中2005年10月与2015年1月油价冲击对股价的影响相似，均为当期就有响应，而且达到最大值，随后逐渐变小，第6期接近零。

不过2015年1月油价冲击，股价的脉冲响应值在第2期至第5期在正负之间变动，2005年10月的油价冲击，股价的脉冲响应值在第3期就趋于零。

但2008年9月的脉冲响应与前面两者不同，当期有响应后第2期缩减至最小值，第3期有小幅度回升，第6期接近零。

股价对卢布汇率在三个不同时点上脉冲响应的表现不尽相同，对于2005年10月汇率冲击，RTS指数当期就有响应值，第1期达到最小值，然后逐渐增大趋于零。

而对于2008年9月汇率冲击，股价响应值在第1期到第2期在正负之间变动，第2期维持在正值水平，第6期回落到零。

而2015年1月汇率冲击，股价的脉冲响应值在第1期降至最低点，并迅速上升到第2期为正值，第7期趋于零。

汇率当期对RTS指数冲击就做出响应，达到最小值，随后逐渐变大，然后脉冲响应接近零，中间的变化情况在三个时点的表现并不相同，对于2005年10月的股价冲击，汇率的响应程度始终为负值;而对于2008年9月的股指冲击，汇率在第2期到第4期表现为正值，之后趋于零;2015年1月的RTS指数冲击，卢布汇率在第2期到第5期表现为正值，之后接近零。

四、结论与启示

自经济转轨以来，俄罗斯经历过三次金融危机，其中2008年和2014年两次危机和原油价格的剧烈波动有直接关系。

本文构建TVP-VAR模型，研究油价、卢布汇率和股价之间的关系，主要结论如下：

首先，油价是卢布汇率和俄罗斯股价变动的重要原因，油价的异动加剧了俄罗斯金融体系动荡。

卢布充当原油的关联货币，短期内油价对卢布汇率的冲击具有明显的时变特征。

出于稳定汇率的考虑，俄罗斯央行选择合适的汇率制度并对外汇市场进行干预，以避免引发金融风险，但此举容易诱发市场套利行为，导致其货币政策效果大打折扣。

同时，油价对股价的冲击不仅受原油自身价格变动的影响而且与资本流动的方向、规模高度相关，并和一些突发事件交织在一起形成共振，比如2003年的“尤科斯”事件、2014年的乌克兰危机。

油价对股价的短期冲击具有时变性。

从某种程度上来讲，突发事件只是俄罗斯金融不稳定的助推器，其背后的深层原因依然是经济发展过度倚重原材料出口、金融体系脆弱等陈年旧疾。

其次，卢布汇率和RTS指数互为因果关系，说明金融市场间存在着风险传递。

研究表明，短期内卢布汇率对RTS指数冲击正负交错，而中长期内卢布汇率对RTS指数的影响则随着时间推移逐渐减弱;短期内RTS指数对卢布汇率的冲击起伏波动，而中长期内RTS指数对卢布汇率的影响程度有限。

最后，油价、卢布汇率和RTS股指在油价上涨、下跌、低迷期互动程度和持续时间各异。

这也反映了俄罗斯作为新兴市场国家面临的窘境，只能被动地应对外部冲击，加之可采取的政策措施有限，政策效果不甚理想。

这也不难理解油价震荡引发金融市场的连锁效应也是本国经济结构内外失衡的表征。

俄罗斯的经验对中国有如下启示：

首先，以自主创新引领产业结构调整与转型升级。

俄罗斯过度倚重油气资源出口的发展模式已饱受诟病，能源价格起到牵一发而动全身的作用，却因没有石油定价权而被动承受油价剧烈波动的后果。

当前，中国通过供给侧改革化解低端产能过剩问题中，应加快提升自主创新能力，尽快使制造业迈向全球价值链中高端。

同时，中国应积极发展国内石油期货市场，争取世界原油市场的话语权。

其次，根據金融市场的广度和深度审慎推进资本项目开放。

俄罗斯的经验表明，金融市场发展不成熟的情况下开放资本项目，一国难以承受较大外部冲击，导致风险在其不同市场间传染，形成的联动效应可引发金融体系动荡甚至酿成金融危机。

因此，在推进资本项目稳步开放中，中国应加强金融市场建设，提高金融体系运行效率和市场监管有效性。

最后，基于具体国情优化汇率制度安排。

俄罗斯较早实行了浮动汇率制度，出于稳定汇率的考虑，俄罗斯央行会主动干预外汇市场，尽量降低汇率风险。

中国在深化汇率制度改革进程中，应完善人民币汇率市场化机制，增强汇率弹性，加强与区域和国际性金融组织合作，防范和化解金融风险。

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辽宁大学，2011.

[9]GaidarInstitute.Russianeconomyin2015：

Trendsandoutlooks[M].Moscow，GaidarInstitutePublisher，Issue37，2016.

（责任编辑：

钟瑶）

ResearchontheDynamicRelationshipBetweenOilPrice，RubleExchangeRateandRTSStockIndexbasedonaTVP-VARModel

LUOJin1，2，LIUWencui1

（1.SchoolofFinance，XinjiangUniversityofFinanceandEconomics，Urumqi，Xinjiang830000，China;2.SchoolofEconomics，CentralSouthUniversityofForestryandTechnology，Changsha，Hunan410004，China）

Abstract：

Basedonmonthlydatafrom2000to2018，thispaperusestheTVP-VARmodeltostudytheinteractionamongtheinternationaloilprice，therubleexchangerateandtheRussianRTSindex.Theresultsshowthatthereisanobvioustime-varyinginteractionamongthem，anditvarieswithtimeandthebackground.Theinteractionandthespillovereffectsmayendangerthesecurityofthefinancialsystem.Chinashouldprudent