林文勝 翁 騁翁 翹

（1.福建林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 南平 353000；2.南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 南開(kāi)區(qū) 300071；3.南平市科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所，福建 南平 354300）

0 引言

1988年，財(cái)政部允許國(guó)庫(kù)券在61個(gè)城市分兩批試點(diǎn)流通，中國(guó)債券流通市場(chǎng)正式產(chǎn)生。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，我國(guó)已形成了“兩個(gè)中心”的債券市場(chǎng)，即場(chǎng)內(nèi)交易集中于交易所債券市場(chǎng)，場(chǎng)外交易則大部分集中于銀行間債券市場(chǎng)，二者是中國(guó)債券市場(chǎng)的兩個(gè)中心場(chǎng)所。這也意味著我國(guó)尚未形成統(tǒng)一的債券交易市場(chǎng)，市場(chǎng)呈現(xiàn)分割狀態(tài)。債券市場(chǎng)的分割不僅會(huì)使兩個(gè)市場(chǎng)債券收益率曲線(xiàn)出現(xiàn)背離，難以形成統(tǒng)一的價(jià)格，而且場(chǎng)內(nèi)市場(chǎng)和場(chǎng)外市場(chǎng)相互隔離，嚴(yán)重阻礙了我國(guó)債券市場(chǎng)的發(fā)展。因此，改善市場(chǎng)分割、建設(shè)一個(gè)統(tǒng)一、高效的債券市場(chǎng)在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化的進(jìn)程中就顯得尤為重要。

就以上問(wèn)題，我國(guó)學(xué)者近年來(lái)也不斷做出理論和實(shí)證方面的研究，但大部分研究都集中于對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)波動(dòng)性的度量、兩個(gè)市場(chǎng)間相互關(guān)系及信息溢出效應(yīng)和兩個(gè)市場(chǎng)的交易效率差別等，沒(méi)有從宏觀經(jīng)濟(jì)的變化對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)影響的異同來(lái)研究我國(guó)的債券市場(chǎng)分割問(wèn)題。因此，本文采用向量自回歸模型（VAR）和脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)銀行間債券市場(chǎng)和交易所債券市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究，從而得出兩個(gè)市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及相互間的差別，為我國(guó)改善債券市場(chǎng)分割現(xiàn)狀，建設(shè)統(tǒng)一的債券市場(chǎng)提供理論參考。

1 變量選取與數(shù)據(jù)處理

1.1 變量選取

本文選取中央國(guó)債登記結(jié)算公司編制的銀行間國(guó)債指數(shù)和上海證券交易所編制的上證國(guó)債指數(shù)的收盤(pán)價(jià)來(lái)計(jì)算兩個(gè)市場(chǎng)國(guó)債的收益率。兩個(gè)指數(shù)都考慮到了利息和再投資收益，能更真實(shí)地反應(yīng)債券的價(jià)值。

1.2 數(shù)據(jù)處理

本文共選取各變量2007年1月—2012年1月共61個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的月度數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析。銀行間國(guó)債指數(shù)、上證國(guó)債指數(shù)、SHIBOR、上證綜合指數(shù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，工業(yè)增加值、CPI、M1來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

對(duì)各變量進(jìn)行以下處理：

（1）銀行間債券市場(chǎng)收益率（RB）和交易所債券市場(chǎng)收益率（RE）采用對(duì)數(shù)差分的計(jì)算方式。Rt為國(guó)債當(dāng)期收益率，Pt表示當(dāng)期國(guó)債指數(shù)收盤(pán)價(jià)格，Pt-1表示t-1期國(guó)債指數(shù)收盤(pán)價(jià)格。則計(jì)算公式為：

（2）工業(yè)增加值增速（GY）采用公布的月度工業(yè)增加值增長(zhǎng)率來(lái)表示。

（3）貨幣供應(yīng)量（M1）取每月公布的累計(jì)值，對(duì)其做對(duì)數(shù)處理。

（4）居民價(jià)格消費(fèi)指數(shù)（CPI）選取其環(huán)比數(shù)據(jù)，便于與各變量比較。

（5）上證綜指收益率（SZZS）采用與債券市場(chǎng)收益率相同的方法計(jì)算。

表1：各變量的描述統(tǒng)計(jì)表

2 實(shí)證分析

2.1 變量的描述統(tǒng)計(jì)

從表1可看出，RB與RE的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差都有著一定的差異，交易所國(guó)債的收益率略高于銀行間債券市場(chǎng)的收益率，而銀行間債券市場(chǎng)收益率的波動(dòng)性與交易所債券市場(chǎng)收益率也有所不同。這就直觀地體現(xiàn)出我國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的分割性。

2.2 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立VAR模型需要變量平穩(wěn)或變量間存在協(xié)整關(guān)系，以避免虛假回歸，造成回歸結(jié)果的不可信。故對(duì)各變量使用ADF單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

表2：各變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表二可知，除了M1、CPI、SHIBOR三個(gè)變量為一階單整序列外，其它變量均為平穩(wěn)序列。因此，可對(duì)M1、CPI、SHIBOR做一階差分后再與其它變量一同建立VAR模型并進(jìn)行脈沖分析和方差分解。

2.3 模型建立

建立VAR模型首先應(yīng)該確定滯后階數(shù)(K)。一般來(lái)說(shuō)，要求滯后階數(shù)足夠大，以便能完整反映所構(gòu)造模型的動(dòng)態(tài)特征；但另一方面，過(guò)大的滯后階數(shù)將會(huì)導(dǎo)致自由度的減少,直接影響模型參數(shù)估計(jì)量的有效性。所以選擇合適的滯后階數(shù)非常重要。一般使用AIC和SC準(zhǔn)則來(lái)確定滯后階數(shù)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)銀行間國(guó)債市場(chǎng)和交易所國(guó)債市場(chǎng)收益率均建立一階VAR模型，模型形式如下：

銀行間國(guó)債市場(chǎng)和交易所國(guó)債市場(chǎng)收益率VAR(1)模型估計(jì)結(jié)果如下表所示：

表3：VAR模型估計(jì)結(jié)果

利用方程的特征根判斷方程穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)方程的特征根均小于1，在單位圓內(nèi)，所以這兩個(gè)方程系統(tǒng)穩(wěn)定。

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

VAR模型的脈沖反應(yīng)函數(shù)(IRF)可以反映來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來(lái)值的影響，刻畫(huà)內(nèi)生變量對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)的動(dòng)態(tài)反應(yīng)，顯示任意變量的隨機(jī)擾動(dòng)(新息Innovation)如何通過(guò)模型影響其他變量，并反饋到自身的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在此，用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各變量分別對(duì)銀行間債券市場(chǎng)和交易所債券市場(chǎng)的沖擊情況。

由圖一可以看到，銀行間債券市場(chǎng)收益率和交易所債券市場(chǎng)收益率對(duì)有些變量的沖擊有相近的反應(yīng)，對(duì)有些變量的沖擊則有大為不同的響應(yīng)。

（1）當(dāng)本期給CPI一個(gè)單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，銀行間債券市場(chǎng)的收益率在第一期并無(wú)反應(yīng)，而到了第2期有了微弱的正向響應(yīng)，并在第4期達(dá)到最大，后又逐漸收斂至0。而交易所債券市場(chǎng)的收益率在第一期立刻有了較大的正向反應(yīng)，并在第2期達(dá)到最大，再逐漸收斂。這說(shuō)明，當(dāng)CPI上升時(shí)，國(guó)債的投資者會(huì)產(chǎn)生通貨膨脹預(yù)期，減少投資支出，從而壓低國(guó)債價(jià)格，國(guó)債收益率也要相應(yīng)上升。并且，交易所債券市場(chǎng)中的投資者多為機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者，比銀行間債券市場(chǎng)中的銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)更為敏感，交易更為活躍，因此對(duì)CPI上漲的信息反應(yīng)也更為激烈。

（2）DGY受到一個(gè)單位正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，兩個(gè)市場(chǎng)都立刻出現(xiàn)了顯著的負(fù)向反應(yīng)，并逐漸增強(qiáng)，在第2期達(dá)到最大。相比較而言，交易所債券市場(chǎng)的反應(yīng)更為猛烈。由于DGY表示的是本期工業(yè)增加值增速的增加值，故沒(méi)有太大的經(jīng)濟(jì)含義，在此不做討論。

（3）當(dāng)本期DM1受到一個(gè)單位正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，兩個(gè)市場(chǎng)也都出現(xiàn)了負(fù)向的反應(yīng)。但不同的是，在1-2期時(shí)交易所債券市場(chǎng)受到的沖擊較強(qiáng)，為-0.747%，但很快就減弱到0。而銀行間債券市場(chǎng)對(duì)沖擊的反應(yīng)則一直較為平均，第3期達(dá)到最強(qiáng)，為-0.225%。這體現(xiàn)出了貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)降低國(guó)債的收益率。其原因是貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)帶來(lái)投資者投資需求的旺盛，從而增加了國(guó)債的購(gòu)買(mǎi)量，推高國(guó)債價(jià)格，國(guó)債收益率降低。并且銀行間債券市場(chǎng)的交易主體是銀行，交易資金受貨幣供應(yīng)量影響交其它投資者更大，因此銀行間國(guó)債市場(chǎng)收到貨幣供應(yīng)量的沖擊會(huì)更持久。

（4）在本期DSHIBOR受到一個(gè)單位正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，兩個(gè)市場(chǎng)有著較為不同的反應(yīng)。銀行間債券市場(chǎng)首先對(duì)沖擊有了負(fù)向的反應(yīng)，在第2期達(dá)到最大后又在第三期轉(zhuǎn)為正，并在之后幾期內(nèi)振蕩收斂。而交易所債券市場(chǎng)在第一期對(duì)沖擊并無(wú)響應(yīng)，直到第2期起開(kāi)始有了正向響應(yīng)，在第3期達(dá)到最大后逐期減弱。DSHIBOR為市場(chǎng)利率增加量，在此并沒(méi)有太多的經(jīng)濟(jì)意義。但實(shí)際上，市場(chǎng)利率是國(guó)家收益率的基礎(chǔ)，隨著市場(chǎng)利率的上升國(guó)債收益率也要同步的上漲。

（5）而當(dāng)本期給上證綜指一個(gè)單位正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，兩個(gè)市場(chǎng)都出現(xiàn)了負(fù)向的反應(yīng)。但銀行間債券市場(chǎng)產(chǎn)生的響應(yīng)較大，在第2期時(shí)達(dá)到了-8.97%，而交易所債券市場(chǎng)產(chǎn)生的響應(yīng)則相對(duì)較弱，在第3期是達(dá)到最大-2.83%。這說(shuō)明，債券市場(chǎng)的收益率和股票市場(chǎng)的收益率呈反方向變化。這是因?yàn)槭袌?chǎng)投資者會(huì)在兩個(gè)市場(chǎng)中選擇較高的投資回報(bào)，若債券市場(chǎng)的盈利機(jī)會(huì)大，投資者就會(huì)將資金多投于債券市場(chǎng)，導(dǎo)致債券價(jià)格升高，收益率下降；而股票市場(chǎng)因資金的流出而價(jià)格下降，收益率上升。反之亦然。銀行間債券市場(chǎng)受到股票市場(chǎng)收益率的沖擊相對(duì)于交易所債券市場(chǎng)更大，是因?yàn)殂y行間債券市場(chǎng)中的資金相對(duì)較多，且交易量大，因此受到相關(guān)市場(chǎng)波動(dòng)的影響也較深。

2.5 方差分解

方差分解表示的是當(dāng)系統(tǒng)的某個(gè)變量受到了一個(gè)單位的沖擊以后，以變量的預(yù)測(cè)誤差方差百分比的形式反映變量之間的交互作用程度.它的主要思想是：把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其成因分解為與各方程信息相關(guān)聯(lián)的幾個(gè)組成部分，從而了解各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。本研究利用方差分解技術(shù)分析各變量對(duì)銀行間債券市場(chǎng)收益率和交易所債券市場(chǎng)收益率的貢獻(xiàn)率。

由表4可知，銀行將債券市場(chǎng)收益率受自身影響最大，從第一期的100%逐期減小，從第8期之后穩(wěn)定在86.0908%。而貢獻(xiàn)度第二的則是股票市場(chǎng)的收益率，占7.6264%。工業(yè)增加值占4.1147%，排名第三。貨幣供應(yīng)量、市場(chǎng)利率和CPI都沒(méi)有較大影響，僅分別占1.5357%、0.5448%和0.0877%。

由表5的方差分解結(jié)果可知，交易所債券市場(chǎng)收益率同樣是影響自身最大的因素，占總貢獻(xiàn)度的81.4746%，其它幾個(gè)變量的貢獻(xiàn)度則隨著滯后期的增加而有所上升，在第8期左右穩(wěn)定。與銀行間債券市場(chǎng)不同的是，工業(yè)增加值是對(duì)除了交易所債券市場(chǎng)自身以外對(duì)其影響最大的因素，占9.9120%，貨幣供應(yīng)量排名第三，為5.1272%。而排名后三位的分別是股票市場(chǎng)收益率（1.9714%）、市場(chǎng)利率（0.9257%）和CPI（0.5892% ）。

3 結(jié)論與建議

本文通過(guò)分別對(duì)銀行間債券市場(chǎng)收益率、交易所債券市場(chǎng)收益率建立和多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解檢驗(yàn)了兩個(gè)市場(chǎng)與不同經(jīng)濟(jì)變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，得出以下主要結(jié)論：

表4：銀行間債券市場(chǎng)收益率的方差分解結(jié)果

表5：交易所債券市場(chǎng)收益率方差分解結(jié)果

（1）通貨膨脹水平、貨幣供應(yīng)量、工業(yè)增加值、市場(chǎng)利率和股票市場(chǎng)收益率等變量對(duì)銀行間債券市場(chǎng)和交易所債券市場(chǎng)的收益率都有較顯著的影響。具體來(lái)說(shuō)，CPI、工業(yè)增加值和市場(chǎng)利率的上揚(yáng)會(huì)帶來(lái)債券收益率的升高，而貨幣供應(yīng)量、股票市場(chǎng)收益率的提高則會(huì)使債券收益率產(chǎn)生方向變化，同步下降。

（2）兩個(gè)債券市場(chǎng)對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量沖擊而產(chǎn)生動(dòng)態(tài)反應(yīng)有一定差異，交易所債券市場(chǎng)對(duì)各變量沖擊的響應(yīng)相較于銀行間債券市場(chǎng)來(lái)說(shuō)更為猛烈，波動(dòng)性較強(qiáng)，但沖擊的作用時(shí)間也相對(duì)較短；而銀行間債券市場(chǎng)對(duì)除股票市場(chǎng)收益率以外的各沖擊的波動(dòng)都較為平穩(wěn)，但作用時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。這反映了當(dāng)前我國(guó)債券市場(chǎng)的分割現(xiàn)狀。交易所債券市場(chǎng)參與者范圍較廣，采用集合競(jìng)價(jià)的交易方式，能較好地反映債券價(jià)格的連續(xù)性，因此對(duì)信息的反應(yīng)更為迅速。而銀行間債券市場(chǎng)由于參與主體大部分為銀行，有較為相似的投資需求，且交易極不連續(xù)，導(dǎo)致了債券收益率的波動(dòng)幅度較大，消化信息的時(shí)間也較為緩慢。

（3）影響兩個(gè)市場(chǎng)收益率波動(dòng)的因素不同。根據(jù)方差分解結(jié)果，雖然兩個(gè)市場(chǎng)的收益率都受自身的影響最大，但銀行間債券市場(chǎng)還主要受到股市收益率的影響，而工業(yè)增加值則對(duì)交易所債券市場(chǎng)收益率波動(dòng)有著較大的貢獻(xiàn)率。

根據(jù)以上結(jié)論，為債券市場(chǎng)的下一步改善提出以下幾點(diǎn)建議：

（1）進(jìn)一步放寬兩個(gè)市場(chǎng)中交易主體的準(zhǔn)入范圍。擴(kuò)大交易主體范圍能提高市場(chǎng)的信息質(zhì)量和交易效率，減少風(fēng)險(xiǎn)投機(jī)和市場(chǎng)間的價(jià)差，從而促進(jìn)兩個(gè)市場(chǎng)的統(tǒng)一。

（2）增加債券品種，鼓勵(lì)兩市場(chǎng)間債券跨市發(fā)行和交易，改善現(xiàn)有的轉(zhuǎn)托管制度，以此減少兩市場(chǎng)間的套利行為。

（3）完善交易所競(jìng)價(jià)機(jī)制和銀行間債券市場(chǎng)的做市商機(jī)制，使債券價(jià)格得到合理定價(jià)。

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