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《亚太管理杂志》 第9卷第2期：167-177

亚洲美元和欧洲美元利率传导机制的协整分析

Hung-Gay Fung, Steven C Isberg and Wai K Leung*

1981到1989年期间使用协整分析和误差修正模型对亚洲美元和欧洲美元市场之间传导机制的调查结果显示，20世纪80年代的亚洲美元市场不存在反向因果关系，而在欧洲美元市场，反向因果关系存在于前半期，在后五年却消失了。这两个市场逐渐演变，从之前的利率信息快速融合为当前的利率。这些结果可能是因为市场监管的减少，期货交易的扩大，以及更复杂的电子通信和24小时交易行为。

1.引言

在过去十年，随着世界金融市场的演变，离岸交易对决定利率和资金流量的重要程度在欧洲和亚洲都有所增加。期货市场的扩张，电子通信的进步，以及24小时交易的出现等诸多因素，改变了国际金融市场活动的速度和容量。

了解海外市场之间的关系对理解国际金融市场一体化是很重要的，特别是鉴于亚太金融产业的重要性日益上升。此外，其他发展也对这个产业的变化做出了贡献。例如，新加坡政府为了与香港竞争亚洲美元市场的领导地位，在1968年消除了支付给非居民的利息预扣税的40%，并在1973年减少对亚洲美元境外贷款的银行利润征税。此外，为了促进亚洲美元市场的增长，其他税收被减少或消除，伴随着外汇管制的自由化措施。这些和其他放松管制举措降低了亚洲美元市场的贸易堡垒（Ahkong (1989)）。

各种各样关于国际金融市场一体化问题的研究产生了一些有趣的发现。Fung and Isberg (1992), Swanson (1988), Kaen and Hachey (1987), Schnitzel (1983), Giddy, Dufey and Min (1979) and Levin (1974)分析了欧洲货币和美国利率之间的关系。总的来说，借助观察到的美国和欧洲美元市场之间存在单向因果关系的更少数事例，结果表明国际利率市场发生了结构性的变化。Bhoocha-oom and Stansell (1990)研究了亚洲美元、美国和香港利率之间的联系。他们的发现表明这些金融市场越来越具有流动性和完整性。

*分别是：金融学助理教授，巴尔的摩大学和路易斯安那州立大学。作者希望感谢Zoltan Acs和Elizabeth Cooperman 有帮助的意见和建议，Brett Salazar在数据收集和输入上提供的宝贵协助。任何错误仍是我们自己的。

尽管有这些包含各个范围和细节的研究，在与利率有关的文献中仍然缺少对亚洲和欧洲市场之间关系的一个彻底的检验。因此，本次研究的目的就在于检测亚洲美元（A$）和欧洲美元（E$）之间的联系，以确定两者之间是否存在跨市场因果关系。该方法首先检验了亚洲美元和欧洲美元存款证（CD）利率协整关系的存在。一旦证明有协整关系，用指定的Engle和Granger（1987）方法建立误差修正模型（ECM），然后对1981-1989年这段时期进行估计。

在两个序列有协整关系的情况下，Granger在1986年、Engle和Granger在1987年提出的经济理论是误差修正模型检验因果关系时所需要的。目前关于国际利率传导的研究主要依靠Granger-Sims因果关系检验（Bhoocha-oom and Stansell (1990), Swanson (1988) and Kaen and Hachey (1987)）。由于亚洲美元和欧洲美元本质上是同一种资产确定于不同地区的价格，被指定为解释两个利率序列之间的协整关系的误差修正模型应当产生一个强有力的结论。因此，本次研究通过采用一个不同的但是恰当的方法，检验亚洲美元市场和欧洲美元市场之间的关系，可以为现有的国际利率方面的文献做贡献。

这篇论文剩余的部分由以下几部分组成：第2部分概括了研究方法；第3部分讨论了实证结果；最后一部分为进一步的调查研究提供了一些结论和启示。调查结果显示，亚洲美元市场和欧洲美元市场各自内部和彼此之间的结构性关系在20世纪80年代发生了改变。

2.研究方法

本次研究用到的这个特定的模型是由Granger在1986年以及Engle和Granger在1987年发展起来的。考虑两个时间序列和是非平稳的。为了实现平稳，这两个变量需要进行差分。一般来说这两个时间序列的任意线性组合也是非平稳的。但是，如果和是协整的，那么存在一个常数A，使得：

(1)

是平稳的。参数A称为连接两个时间序列的协整参数。进一步地，关系式

(2)

在经济理论中被认为是一种长期的或“平衡的”关系。因此，关系式（1）描述了系统和偏离平稳的程度，为误差修正模型提供了基础。

在检验两个序列的协整关系之前，有必要确保它们表现出相同顺序的非平稳性，为达到此目的，对每一个序列应用标准单位根检验如下：

(3)

其中，；是常量参数；是白噪声干扰项。如果的自回归表现包含一个单位根（即一阶单整），的t值与假设=0应当是一致的。常规的t分布表对此次假设检验是不合适的，因此，用Dickey和Fuller (1979)的结果以及Fuller列表分布（1976，p373）来解释t值。

假设每一个序列有相同数量的单位根，则协整检验可以用以下形式的OLS回归实现：

(4)

其中，是平衡参数A的估计值；c是截距（Engle和Granger (1987)提出的截距项的包含）；是干扰项。这个回归结果为两个协整检验的第一个提供了基础，并用Durbin-Watson (DW)值作为检验统计量。如果DW值超过临界值，则拒绝非协整的零假设。

协整回归的干扰项为二次协整检验提供了增广Dickey-Fuller（ADF）检验。借助等式（4）的残差，ADF方法需要以下模型的估计：

(5)

其中和是估计参数，是误差项。等式（5）中选择的滞后数n应当足够大以保证误差项是白噪声。协整检验涉及估计的系数的意义。如果系数的t统计量超过临界值，则协整回归的残差是平稳的，同时变量X和Y是协整的。

如果两个时间序列之间存在协整关系，则应当建立一个误差修正模型来估计这个关系。该误差修正模型可表示为：

(6)

其中，是误差修正项（；是协整回归方程（4）的估计系数），n和m分别是滞后因变量的最优滞后阶数和独立变量的最佳个数，且是误差项。

等式（6）的结果为国内利率变化和国外利率的滞后变化之间的关系提供了一个检验。同样地，将X和Y互换，用相同的方程可以检验国内利率的滞后变化对国外利率的影响。

有关方程式（6）的估计的一个重要的问题就是变量和的滞后结构的选择。在文献中可以找到各种各样解决最优滞后长度的选择问题的方法。其中最多的就是以使预测的均方误差达到最小为目的来选择滞后长度（Akaike (1974), Amemiya (1980), Mallows (1973) and Parzen (1977)）。Geweke和 Meese(1981)发现这些方法的结果之间没有显著差异。本次研究采用Akaike的最终预测误差方法（FPE）来选择最优滞后长度，使得下面等式的值达到最小：

FPE=[(T g 1)/(T-g-1)](SSE/T)， (7)

其中T是观察值的数量，g是自回归的滞后阶数。这个准则已经在文献中被广泛地使用（尤其是Hsiao (1981), Callen, Chan and Kwan (1989) and Fung and Lie (1990)）。

为了应用Akaike检验，首先由所有限制到0确定方程式（6）中的最优顺序。包含着从1到20滞后阶数的自回归是估计的且具有相对的最终预测误差。其次，借助第一步中发现的的最优顺序，估计回归值，计算从m=1到m=20的最终预测误差，以确定跨市场项的最优滞后。

随着1981年各式各样的利率对冲工具被引进和扩展，以及欧洲、亚洲和美国监管态度的变化，有充分的理由怀疑从那时起国际利率传导机制的参数已经发生了改变。因此，一旦估计1981-1989年期间的最优滞后模型，样本将分解成不同的子时期，检验旨在确定传导模型中是否发生结构性的变化。为了检验时间序列关系的结构性变化，于是采用Chow检验。为应用Chow检验，首先在整个采样周期估计模型，然后对每两个时期进行再估计。由整个时期和子时期得到的估计值用来计算Chow统计量。¹

1. Chow检验统计量由下式计算得到：

[(SSE(W) - ((SSE(1) SSE(2)))/(k 1))]/[(SSE(1) SSE(2))/( - 2k - 2)]

其中，SSE(W)是整个时期的误差平方和；1和2表示时期；k为因变量个数；和为前半期和后半期的观察值个数。

为了评价跨市场项对自市场项的影响的重要意义，本文采用Wald检验。每个误差修正模型（式（6））用它的限制形式来估计（即滞后的跨市场项的系数，也就是被限制于0）。然后通过消除限制来用非限制形式估计模型。具有F分布的Wald检验统计量被应用于检验增加的跨市场项的意义。

3.实证结果

本次研究的数据为从1981年1月到1989年12月期间欧洲美元存款和亚洲美元存款三个月到期收益率的每周观察值。欧洲美元数据来自《华尔街日报》，亚洲美元数据来自《远东经济评论》。

单位根检验结果

单位根检验的结果和每个利率序列的一阶差分（式（3））如表1所示。对于利率水平，不能拒绝基于每个序列系数的大小和意义的非平稳的假设。然而在利率一阶差分的情况下，由系数的符号和意义却表明可以拒绝非平稳这个假设。这些结果意味着两个利率序列均表现出一阶协整，验证了协整检验和误差修正模型的应用是有效的。

表1 1981-1989年欧洲美元和亚洲美元每周存款利率的单位根检验

* 显著性水平为1%。当n（样本容量）=500时，5%和1%的显著性水平下的临界值分别为-2.87和-3.44。

2. Wald检验统计量由下式计算得到：

[SSE(R) - SSE(U)]/SSE(U)]*[df(U)/(df(R) - df(U))]

其中，SSE(R)是受限制情况下的误差平方和，U表示不受限制的情况，df为自由度。

协整检验结果

表2展示了亚洲美元和欧洲美元存款利率之间协整分析的结果。亚洲美元和欧洲美元回归的Durbin-Watson（DW）统计量都为1.88，超过1%显著性水平下的临界值0.51（Engle和Granger（1987），表Ⅱ）。于是拒绝单位根假设，说明亚洲美元和欧洲美元利率是协整的。

表2 1981-1989年欧洲美元和亚洲美元每周利率的协整检验