人民币汇率与股价决定关系的实证研究
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作者: 王雅迪
一、文献综述
汇率和股票价格作为一种货币和对外的价格存在着密切联系。对此。理论界已就这种联系做出了大量理论和实际分析，目前国际上有两种比较成熟的理论，即汇率决定的流量导向模型和股票导向模型或资产组合平衡模型。汇率决定的流量导向模型，认为存在由汇率到股价的反向关系，而股票导向则认为资本项目决定动态汇率，股价到汇率是正向关系。
实证研究方面，各国对此均有一定研究，但情况各不相同。针对人民币的研究较为普遍，其中，邓粲、杨朝军(2007)利用Granger因果检验的计量方法得到结论：汇率制度改革后中国股市与汇市存在长期稳定的协整关系，人民币升值是中国股市上扬的单向Granger原因。吕江林、李明生、石劲(2007)选取了包括2005年4月至10月期间1571支中国A股、B股和H股股票与人民币此期间汇率建立模型，得到：人民币升值导致了以人民币计价的资产价值包括股价上升的结论。王振杰丛晓赞(2009)通过单位根检验和协整检验得到结论：人民币对美元汇率与上证指数之间存在明显的单向因果关系，股票指数为果。汇率与股价之间呈现紧密的反向关系。
本文选取2008年1月1日到2009年4月17日的人民币对美元中间价和上证指数(收盘)的日度数据，主要通过格兰杰因果检验以及自回归分布滞后模型和ARCH模型的建立，证明人民币汇率与股价之间的因果关系(数据来自国家外汇管理局网站和搜狗财经)。
二、模型建立
(一)格兰杰因果检验
在研究之初，我们首先对两组数据进行简单的比对分析，通过折线图发现，走势基本相同，通过相关关系检验，先关性较高，因此考虑做格兰杰因果分析，初步确定因变量和自变量，格兰杰因果检验可以基本确定两个变量之间的因果关系。
根据前人研究和实际检验，发现滞后3阶后，x不是y的相伴概率最小，为0.17150，具体的滞后阶数取值，我们将在自回归分布滞后模型的建立过程中确定，目前已经可以大致判断，x是y的格兰杰成因。
(二)自回归分布滞后模型的建立
以人民币对美元中间价为自变量(x)，上证指数为因变量(y)，对序列进行自然对数变化后，利用普通最小二乘法建立自回归分布滞后模型。经过反复试验，证明人民币对美元中间价四期滞后，上证指数四期滞后的拟合效果最好。调整的R-squared达到0.992216，F检验通过。由于D.W检验失效，采用LM检验代替，得到x2检验的伴随概率是0.999972，不能拒绝残差序列不存在自相关的零假设。
根据“一般模型”中各解释变量中各个系数的T检验结果，逐步剔除不显著变量，得到的简单模型方程为：
LY=0.9891511617"LY(-1)+3.203500166*LX(-3)一3.190643017*LX(-4)
在一般模型中，假设剔除项系数为零，即：
C(1)=c(2)=c(3)=c(4)=c(5)=c(6)=c(7)=c(8)=0
得到的x2检验结果为0.616，不能拒绝变量所剔除的解释变量系数为零的假设，所以该模型可以较好反映人民币对美元中间价与上证指数之间的关系。
(三)ARCH模型
1 ARCH效果检验
在进行ARCH效果检验时，我们首先要建立的仍然是自回归分布滞后模型，但是为了检验效果更为准确，在这里我们不对数据进行对数转换。
建立的自回归滞后分布模型为：
Y=0.9492231728*Y(-1)+0.1004574352*Y(－3)-0.05403300257*Y(-4)
ARCH(1)结果为0，018458<0，05，这表明残差序列存在ARCH(1)效应。进行ARCH(2)和ARCH(3)等多次试验后证明，只存在ARCH(1)效应。
2 对残差建立ARCH模型
根据以上滞后模型和ARCH检验，得到ARCH模型参数估计及检验结果。
模型拟合的相伴概率为0.992576，具有较好的拟合效果，最终方程为：
Y=17.99055076*X(-3)-17.94827861*X(－4)+0.9865943515*Y(-1)
三、分析结果
本文用多种方法验证了人民币对美元汇率与股价之间的相互关系，结论如下：
第一，人民币汇率与股价之间存在着显著的因果关系，而且汇率为因、股价为果，人民币汇率上升时股价上升的格兰杰原因。
第二，人民币汇率对股价有正向影响。2005改革之后，汇率变化波动变大，但与股价正相关关系依然存在。
结合我国国情来看，2008年金融危机以来，我国的股票市场下跌比较严重，而人民币升值对股市无疑是利好消息，会带动股票市场的上扬。在人民币升值的过程中，我们应当循序渐进，综合考虑各方面因索和各个市场的具体情况，做到正向效益最大，负效益最小。
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