Hamilton(1989)最早将马尔可夫(Markov)区制转换模型应用到经济周期阶段性的转变研究。Krolzig(1997)在Hamilton(1989)研究的基础上提出了非线性的马尔可夫区制转换向量自回归模型（MS-VAR），即将马尔可夫区制转换模型与向量自回归模型结合起来，在此模型中，模型的参数被假定为随着经济系统的区制转换而变化的形式，符合经济的现实特征。本文利用MSIH(m)-VAR(p)模型，即在VAR(p)模型基础上引入马尔科夫链（MarkovChain）的方法，捕捉汇率与股价关系的转换特征。考虑K维时间序列经济变量 可以构成以下的VAR(p)模型：
 (1)
其中 ~NID(0,∑), 为系数向量， 为滞后阶数。
Krolzig（1998）在上述的VAR（p）模型中引入了马尔可夫链，假定模型中存在着不可观测的m种状态，用s (t=1,…m)来表示，并假定截距项v和误差项u均具有状态转换特征，s 是一组服从马尔可夫链的离散随机变量，其转换概率由下式表示：
 满足 (2)
引入马尔可夫链后，原来的VAR模型可以表示成一个p阶M区制的MS-VAR模型：
 (3)
 当 时，
（二）构建我国汇率与股价关联性的MS-VAR模型
由于要研究汇率和股价这两个价格的关联性，所以通过汇率和股价两个变量来区分它们关联性的不同状态，据此考虑 为时间序列观测数据向量。本文将汇率与股价的关联性分为“低相关”和“高相关”两种状态。并根据AIC和HQ准则选择最优滞后阶数为2，最终建立以下形式的MSIH(2)-VAR(2)模型：
 （4）
 分别表示“高相关”和“低相关”
（三）实证结果与分析
本文选取的数据样本区间为1996年3月到2010年1月，共有167个月度数据。汇率数据来源于国家外汇管理局网站，股价指数的数据来源于WIND数据库。对上述的MSIH(2)-VAR(2)模型（公式（4））进行极大似然估计，利用GiveWin2软件中的OX模块，及由Krolzig提供的MSVAR软件包，采用Hamilton(1989)的EM（ExpectationMaximization）算法估计上述模型及其转移概率，实证结果如下：
表1基于MSIH(2)-VAR(2)模型的实证结果
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exchange
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stock
|
|
Const(Reg.1)
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-0.002179
|
0.044863
|
|
Const(Reg.2)
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-0.000021
|
0.002702
|
|
exchange_1
|
0.235820
|
2.399935
|
|
exchange_2
|
0.179201
|
3.755678
|
|
stock_1
|
0.000037
|
0.015607
|
|
stock_2
|
-0.000205
|
0.130876
|
|
SE (Reg.1)
|
0.004169
|
0.102074
|
|
SE (Reg.2)
|
0.000122
|
0.073840
|
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nonlinear system
|
linear system
|
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log-likelihood
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1254.4033
|
947.9375
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AIC
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-14.7833
|
-11.1969
|
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HQ
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-14.6317
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-11.0983
|
|
SC
|
-14.4099
|
-10.9541
|
|
Chi(5) =[0.0000] ** Chi(7)=[0.0000] **
|
注：状态1：“高相关”；状态2：“低相关”，**代表5%的显著水平。
两组参数的显著性检验结果 Chi(5)=[0.0000]**Chi(7)=[0.0000]**均可以显著拒绝转换概率参数为零的原假设，故可以得到
MSIH(2)-VAR(2)的状态转换概率矩阵如下：
表2状态转换概率矩阵
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状态1
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状态2
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状态1
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0.9611
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0.0389
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|
状态2
|
0.0094
|
0.9906
|
转换概率矩阵反映了汇率与股价关联性转换的可能性。当汇率与股价高相关（状态1）时，继续保持高相关的概率是0.9611,从高相关转为低相关的概率为0.0389,当汇率与股价低相关（状态2）时，继续保持低相关的概率为0.9906,从低相关转为高相关的概率为0.0094。这进一步肯定了汇率与股价的关系存在高相关和低相关两种状态。估计的结果显示，没有一个状态是稳定的，因为所有的转移概率都小于1。表3分别列出了该模型两种状态下的观测值数，遍历概率和预计持续期。
表3状态的性质
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样本数
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频数
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持续期
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状态1
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52.0
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0.1944
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25.73
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状态2
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115.0
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0.8056
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106.62
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上述这张表刻画了汇率与股价关联的特质。状态1所代表的高相关占据了整个时间段的30%，持续时间为25.73个月，而状态2所代表的低相关占据了时间段的70%，持续时间为106.62个月。即我国的汇率与股价高相关的时间长度明显低于低相关的时间长度。具体的状态长度和时间段则通过状态转换概率图进行描绘：
图1状态转换概率图
从图1可以看出，1996年3月到1996年底，汇率与股价处于高相关阶段，这主要由于1994年的汇率制度改革和1994—1996年的经常帐户逐步可兑换。亚洲金融危机爆发后，中国有管理的浮动汇率制度变成了事实上的钉住美元的固定汇率制度,这一制度一直延续到2005年7月。因此1997年1月到2005年7月，汇率与股价处于低相关状态。2005年4月的股权分置改革，同年7月的汇率制度改革，人民币对美元开始了渐进小幅升值，到2008年上半年，累计升值达20%，两个市场的管制逐渐放松，汇率与股价呈现高相关。受美国次级债危机及全球金融危机影响，2008年第三季度，我国又回归到事实上的钉住美元的固定汇率制度，与此同时，我国的股市进入了下跌周期，随着全球证券市场全面杀跌，上证指数又走入下降通道。所以，从2008下半年，汇率与股价又呈现低相关状态。从以上汇率与股价的关联性的一波三折的现状可以看出，我国的汇率与股价的关系不是一成不变的。 2/4 首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页 |
