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国际经济论文:货币国际化与金融市场发展协调推进的风险分析—基于LIBOR利率的视角
货币国际化与金融市场发展协调推进的风险分析—基于LIBOR利率的视角
| 文章出自:范文中心 | 编辑:文学论文 | 点击: | 2014-12-16 12:51:31 |

摘要:通过对1986年1月—2011年9月间欧洲美元市场和欧洲日元3月期的LIBOR利率数据地研究,首先,文章发现这两组时间序列具有随机游走的特点,而且波动的程度还在不断扩大,这在很大程度上会为货币国际化背景下的金融市场正常运行带来风险。其次,从ARCH模型拟合的时间序列中可以看出,欧洲美元市场和欧洲日元市场3月期的LIBOR利率具有群集性特点,存在ARCH效应。最后,关于货币国际化后离岸金融市场中风险的监管模式,文章认为可以引入以稳定同业拆借市场利率波动为目标的监管思路,这样可以在极大程度上避免货币国际化对国际金融市场带来的金融风险。

关键词:货币国际化;金融市场;风险;LIBOR利率;ARCH模型

一、研究的背景
20世纪中期布雷顿森林体系的出现,欧洲金融市场和其他金融创新工具的不断发展,使国际金融市场的自动调节机制已经不可能发挥作用了。特别是随着国际经济一体化程度的不断深入,金融市场一旦出现了波动,就会通过LIBOR、TIBOR或是HIBOR等同业拆借利率扩散开来,这会为金融投机家提供了投机的手段与场所,对于国际化货币发行国和使用国际化货币国家的金融市场而言,产生了金融风险,带来了金融体系的不稳定。

货币的国际化是金融创新的一种具体形式,它是金融体系和金融市场上出现的一种新兴的事物。货币的国际化推进了金融业发展的历史,国际货币运行模式越有效,就越能限制国际货币体系中的货币数量,维持国际货币体系稳定(李建军,2009)[1],让离岸金融市场、跨国银行金融机构、金融衍生金融工具等得到了很好的推广。由于国际化货币的出现,各个金融机构之间、金融部门与其他部门之间、国内市场与国际市场之间相互依赖加深。

但是,这也意味着货币流通的任何环节出了漏洞都会危及整个金融体系,“伙伴风险”是需要关注的一个问题。

*在国际金融市场“伙伴风险”传递的过程中,欧洲货币市场的同业拆借利率起到了非常关键的作用。这是因为银行间的同业拆借市场在国际金融市场中占有重要的地位,其利率被认为是国际金融市场中的基准利率。一般而言,基准利率的形成,是利率市场化的重要前提(于建忠、刘湘成,2009)[2]。一方面,同业拆借市场中的利率市场化,意味着国际金融市场中的利率水平由市场的供求来决定,形成了利率决定、利率传导和利率市场化的机制。

另一方面,同业拆借期限虽短,但对维持银行资金周转与国际金融市场的正常运行具有非常重要的意义。这是因为同业拆借全凭信誉,无需提供抵押品,交易较为方便,存款和放款都是通过电话、电传联系。每笔交易少则几十万英镑,多则高达几百万英镑。所以说,虽然货币国际化的金融创新带来了财富效应、金融市场的业务效应和金融市场的福利效应,但是,从某种意义上而言,这个创新也通过同业拆借市场给国际金融市场带来了新的金融风险。

二、国内外相关研究综述

一般来说,货币国际化以后,金融监管的重点领域,应当是国际化货币流通的国际金融市场。货币金融市场是资金供应者和资金需求者通过金融工具进行交易而融通资金的市场,而同业拆借利率是货币的流通场所和空间的基础,研究同业拆借利率的自身波动是非常必要的。因为同业拆借利率波动为国际金融市场带来了风险,影响了货币国际化的推进。在国际金融市场中,比较典型的、有代表性的同业拆放利率有四种:伦敦银行间同业拆借利率(LIBOR)、东京银行间同业拆借利率(TIBOR)、新加坡银行同业拆借利率(SIBOR)和香港银行同业拆借利率(HIBOR)。而伦敦银行同业拆借市场是世界上最典型的、规模最大的同业拆借市场。

关于LIBOR市场波动率的研究,PhilipInyeobJi,FrancisIn(2010)通过对2006年3月1日—2008年11月11日澳洲美元、欧元、英镑、日元和美国美元每天波动的汇率值研究,发现LIBOR利率正在加深对其他国家货币币值波动的影响,特别是2007年以来的国际金融危机,LIBOR利率的波动更为频繁了,这在很大程度上给国际金融市场的金融资产带来了较大的风险。

[3]

Shin-ichiFukuda(2011)通过对2007年全球金融危机以来国际金融市场LIBOR利率和TIBOR利率变化的研究,发现金融危机增加了国家金融市场或区域金融市场贴现率的波动程度,带来了金融风险。由于美元是国际金融市场中重要的工具货币,欧洲美元市场中的LIBOR利率通过以美元计价、结算和储备的金融产品对国际金融市场带来了交易信用风险和资产流动风险。

[4]

另外,如果把影响LIBOR利率的因素联系进来,LIBOR利率的波动就显得更为频繁了,比如陈玮光等(2009)认为当通货膨胀率和道琼斯工业指数的增长率增加时,美元LIBOR的所有利率都上升;联邦基金利率增加时,利率的水平值增加,但长期利率增加幅度小于短期利率的增加幅度。

[5]

可见,波动率在某些时段上较低,说明同业拆借市场的价格保持稳定,带来风险的可能性在降低;而波动率在某些时段上较高,往往意味着同业拆借市场的价格出现了大幅度的变化,一方面,这会不利于国际金融市场的稳定。一般而言,一个稳定、发达、开放的金融市场是货币国际化的必要载体,它可以吸引国际借贷者和证券发行者在本国融资,可以培育丰富的金融产品,增强产品的流动性,为全球投资者提供一个多样化的资产配置平台(杨雪峰,2009)。

[6]

另一方面,银行业在国际金融市场中占有重要的地位,银行业国际金融业务对货币国际地位具有直接的影响(元惠萍,2011)[7]而同业拆借市场利率的剧烈波动会不利于发达银行业的发展。

从以往的研究来看,货币国际化带来了金融市场创新,而这个创新也通过同业拆借市场向国际金融市场带来了新的金融风险。同业拆借市场的价格从一个时期到另一个时期的变化过程中,常常表现为价格的波动,而是否会出现价格波动率聚集的现象,即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另一段时间上,这是中外学者重点关注的一个问题。但是,前人的研究并没有站在LIBOR利率的角度上,对货币国际化与国际金融市场发展协调推进带来的风险展开分析,没有对金融风险产生的内在机理进行大胆的探讨,特别是实证研究较少。这也说明本文研究LIBOR利率波动对于稳定货币国际化过程中的国际金融市场具有重要意义。

三、货币国际化与金融市场协调推进对同业拆借市场带来波动率的模型估计通过这一小节上文的分析,可以看出,随着货币国际化的不断推进,欧洲货币市场中LIBOR利率的波动,会对国际金融市场投资的金融产品造成冲击,产生投资的风险。本文试图站在LIBOR利率的角度上,对货币国际化与国际金融市场协调推进带来的风险展开分析。

(一)ARCH模型简述

在金融的时间序列分析中,广泛运用的一种特殊非线性模型就是ARCH模型(Auto-regressiveConditionallyHeteroskedasticity),最早由Engle于1982年提出。该模型主要的思想是,某一特定时刻t的随机误差方差不仅取决于以前的误差,还取决于自己以前的方差。对于通常的回归模型:yt=x\'tβ+εt(1)如果随机误差项的平方ε2t服从AR(q)过程,即:ε2t=α0+α1ε2t-1+α2ε2t-2+…+αqε2t-q+ηt,t=1,2,…(2)其中,ηt独立同分布,并满足E(ηt)=0,D(ηt)=λ2。则称模型(2)是自回归条件异方差模型,简称ARCH模型。

对于任意时刻t,εt的条件期望为:E(εt|εt-1,…)=槡ht·E(vt)=0(3)条件方差为:E(ε2t|ε2t-1,…)=ht·E(v2t)=ht(4)通过(4)式,可以看出序列条件方差具备随时间而变化的性质。

20世纪90年代以后,为了让ARCH模型的解释能力更为完善,不断有学者对ARCH模型进行完善和扩展,出现了多种变异的ARCH模型,形成了一个ARCH模型族(黄宗远,沈小燕,2007)[8],包括GARCH模型、ARCH-M模型、非对称ARCH模型、幂ARCH模型、成分ARCH模型等等。由于ARCH模型族可以很好的发现引起波动状态的因素,非常适合于描述金融市场时间序列的波动特征,所以,本文在这一小节中通过ARCH模型展开货币国际化对同业拆借市场带来波动率的模型估计。

(二)数据的说明

货币国际化对同业拆借市场带来的波动,是一个较长的历史时期。随着欧元的诞生,美元在国际货币体系中的地位继续得到了巩固,并形成了以美元为核心、欧元、日元、英镑等为补充的国际货币体系。同业拆借的利率种类较多,期限较长,关于同业拆借市场中的数据,本文在英国同业拆借市场中选取欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率(LJPY),以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率(LUSD)每个季度的数据在1986年1月—2011年9月之间的数据,共103个观测值,数据来源于欧洲中央银行数据库,为了减缓序列的波动程度,本文选择对这两个时间序列的变化率进行自然对数处理,即djpyt=LN(LJPYt/LJPYt-1)和dusdt=LN(LUSDt/LUSDt-1),LJPYt表示欧洲日元在t时刻的LIBOR利率,而LUSDt表示欧洲美元在t时刻的LIBOR利率。

(三)LIBOR利率的数据统计特征分析为了对LIBOR利率进行ARCH模型分析,也为了达到较好的模型解释能力,首先需要对数据的基本统计特征展开分析,以观察原始数据是否具有尖峰的分布特征,便于对下文展开分析。从图1中可以看出,欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk=-0.404207,其结果小于零,表明其分布呈现出左偏态。而从峰度来看,K=9.844914,远远大于3,表明更多的变换率取值聚集在均值周围,同时部分变化率又远离均值。与标准正态分布(Sk=0,K=3)相比,欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏,尖峰的分布特征,即“尖峰厚尾”。JB统计量为201.9021,P值接近于0,说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设。

从图2中可以看出,欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk=-1.315755,其结果小于零,表明其分布呈现出左偏态。而从峰度来看,K=8.209290,远远大于3,表明更多的变换率取值聚集在均值周围,同时部分变化率又远离均值。与标准正态分布(Sk=0,K=3)相比,欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏,尖峰的分布特征,即“尖峰厚尾”。JB统计量为144.7616,P值接近于0,说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设。可见,欧洲日元市场与欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率呈现出尖峰的分布特征,可以在下文中对这两个序列进行ARCH模型分析。

(四)LIBOR利率波动率模型的建立1.LIBOR利率数据的平稳性分析和序列相关分析一般而言,在对时间序列数据进行分析时,首要的问题是判断它的平稳性。如果样本呈现出非平稳的现象,那么往往会导致出现“虚假回归”的问题。这样,样本之间就不会有任何意义的关系,对样本进行回归也会表现出较高的可决系数。本文选择的变量数据是1986年1月—2011年9月之间欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率(LJPY),以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率(LUSD)每个季度公布的数据,这是明显的时间序列,所以本文首先利用Eviews6.0统计分析软件,对所有的变量进行ADF检验。对于LJPY和LUSD时间序列而言,其ADF数值都小于1%、5%和10%临界值,因此,可以拒绝样本序列存在单位根的原假设,时间序列的数值是平稳的,可以继续进行数据分析。

同时,对LJPY和LUSD时间序列展开相关性分析。通过对LJPY相关系数的分析可以知道,滞后1阶、4阶和6阶的自相关系数较大(取绝对值以后),因此,本文采用LJPY时间序列建立一个滞后1阶、4阶和6阶的模型。

而LUSD滞后1阶、2阶和12阶的自相关系数较大(取绝对值以后),因此,本文采用LUSD时间序列建立一个滞后1阶、2阶和12阶的模型。

2.LIBOR利率分布滞后模型的OLS分析从表1中可以看出,只有LUSD(-2)的系数没有通过10%的显著性检验水平,其他系数均通过了1%、5%和10%的显著性检验水平,其他拟合的整体效果似乎不错。

接下来,本文对残差序列进行ARCH效应检验,运用p=1阶的序列自相关LM检验展开分析,显示结果如表2、表3所示:从检验结果中可以看出,F和LM统计量所对应的概率均小于5%,可以知道F和LM的值都在临界值的右边,可以知道拒绝原假设,残差序列存在ARCH(1)效应,也就是该模型的残差序列存在自回归条件异方差详见表4。

3.ARCH(1)模型的拟合结果及分析对比前文OLS的分析结果,LJPY模型回归的参数变得更大了,而且z统计量也变得较为显著了,除了常数项以外,均通过了1%的显著性检验水平。同时,ARCH(1)模型的对数似然值有所增加,AIC和SC值都变小了,说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据,选择ARCH(1)模型是合适的。

而对于LUSD模型,虽然回归的参数LUSD(-2)和LUSD(-12)的z统计量变得不显著了,但是,ARCH(1)模型的对数似然值有所增加,AIC和SC值都变小了,说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据,选择ARCH(1)模型是合适的。

另外,从图3中可以看出,ARCH(1)模型很好的拟合了LJPY序列,残差序列大致被控制在-0.4—0.4之间。

从图4中可以看出,ARCH(1)模型基本拟合了LUSD序列,残差序列大致被控制在-2-2之间。

接下来,再对ARCH模型进行异方差ARCHLM检验,得到结果(详见表5、表6):可见,对于LJPY序列,F和LM统计量所对应的概率分别为0.1958和0.1918,均大于5%,而对于LUSD序列,F和LM统计量所对应的概率分别为0.5089和0.5034,均大于5%,所以说,检验结果接受原假设,残差序列不存在ARCH效应,也就是模型ARCH(1)消除了随机游走残差序列的条件异方差性。

ARCH(1)模型拟合的LJPY序列条件标准差时间序列图5中可以看出,LJPY序列条件标准差时间序列在1994年—2009年大幅震荡,大多数年份中超过了0.4的水平,特别是2000年前后波动加剧,最大时甚至达到了2.0左右。而其他年份波动都较为平缓,基本上在0.2的水平。

从ARCH(1)模型拟合的LUSD序列条件标准差时间序列图6中可以看出,LUSD序列条件标准差时间序列在2000年以后开始大幅波动,大多数年份中超过了0.4的水平,特别是2007年美国次贷金融危机爆发以来,波动幅度甚至超过了0.8,最大时已经接近到了1.0左右。而其他年份波动都较为平缓,基本上在0.1的水平。这与近年来,美国政府及美联储的非常规货币政策缓解金融危机的负面影响,向银行系统注入资金、降息、刺激消费者开支等诸多措施来拯救银行系统是有关系的(陈敏强,2010)。

[9]通过以上的回归分析,可以看出,欧洲货币市场中同业拆借市场的价格从一个时期到另一个时期的变化过程中,常常表现为价格的波动,会出现价格波动率聚集的现象,即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另一段时间上。欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以前,以及美元的同业拆借利率在2007年波动率较低,说明同业拆借市场的价格保持稳定,对欧洲货币市场中以美元、日元计价、结算、储备和投资的金融产品带来风险的可能性在降低,这会在很大程度上吸引投资者对以美元或是日元计价、结算的金融产品购买,必然会较好地促进美元与日元的国际化。

但是,欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以后,以及美元的同业拆借利率自2008年以来波动率较高,意味着同业拆借市场的价格出现了大幅度的变化,这必然不利于美元、日元为主体的国际金融市场稳定,货币国际化正通过同业拆借市场向国际金融市场带来了新的金融风险。本文的这个实证分析结果已经拓展了前文国内外相关研究的结果,所以说,金融市场中同业拆借市场利率的剧烈波动会不利于银行业的发展,不利于国际金融市场投资的稳定,这必然影响了美元或是日元货币国际化的深入。同时,本文认为货币国际化与金融协调推进的过程中,需要引入以稳定同业拆借市场利率波动为目标的监管思路,这样可以以防范金融系统性风险为目标来设计金融市场监管的步骤。

四、结论

通过以上的ARCH(1)模型分析,可以大致得到以下几个方面的结论:第一,2000年以来,随着全球离岸金融市场金融一体化程度的不断提高,欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率和欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的时间序列具有随机游走的趋势,而且波动的程度还在不断扩大,这在很大程度上会为货币国际化背景下的金融市场正常运行带来风险。

第二,从ARCH模型拟合的欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率时间序列中可以看出,实际值、拟合值和残差值具有群集性特点,国际金融市场中的LIBOR利率存在ARCH效应。

第三,同业拆借市场中价格的波动对国际金融市场带来的风险,是发行国际化货币国家和使用国际化货币国家决策者和监管当局需要密切关注的对象,这个风险会影响到货币国际化进程地深入。而关于货币国际化后离岸金融市场中风险的监管模式,本文认为可以引入以稳定同业拆借市场利率波动为目标得监管思路,也就是基于防范金融系统性风险的目标来设计监管的体系和步骤。这样,通过有效确定国际化货币的金融市场监管目标,可以在极大程度上加强对同业拆借利率地监控,并且准确无误地把监管目标责任委托给监管机构,以在极大程度上避免货币国际化对国际金融市场带来的金融风险。

参考文献:

[1]李建军.当代国际货币体系运行的理论框架模式和面临的风险[J].国际金融研究,2009(7):65-72.[2]于建忠,刘湘成.Shibor定价理论模型研究及其应用[J].金融研究,2009(2):40-53.[3]PhilipInyeobJi,FrancisIn.Theimpactoftheglobalfinancialcrisisonthecross-currencylinkageofLIBOR–OISspreads[J].JournalofInternationalFinancialMarkets,InstitutionsandMoney,2010,20(5):575-589.[4]Shin-ichiFukuda.Market-specificandCurrency-specificRiskDuringtheGlobalFinancialCrisis:EvidenceFromtheInter-bankMarketsinTOKYOandLONDON[C].NBERWorkingPaper,2011,No.16962.[5]陈玮光,赖明勇,林忠晶.国外同业拆借利率期限结构影响因素的实证分析———以美元LIBOR为例[J].经济数学,2009(2):30-34.[6]杨雪峰.国际货币的决定因素及人民币国际化研究[J].求是学刊,2009(4):59-63.[7]元惠萍.国际货币地位的影响因素分析[J].数量经济技术经济研究,2011(3):3-19.[8]黄宗远,沈小燕.ARCH模型在我国金融市场的应用情况研究[J].广西师范大学学报:哲学社会科学版,2007(1):21-25.[9]陈敏强.2009年美、欧、英、日央行非常规货币政策及其效应比较分析[J].国际金融研究,2010(7):4-18.

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