(廣州大學(xué)經(jīng)濟與統(tǒng)計學(xué)院 廣東 廣州 510006)
根據(jù)已有的文獻資料,對于中國債券指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量之間關(guān)系分析的研究不多,張永民(2008)對債券指數(shù)與股票指數(shù)、人民幣對美元匯率、CPI等宏觀經(jīng)濟變量之間進行了相關(guān)性分析,得到匯改之后,債券指數(shù)與CPI有著顯著的相關(guān)關(guān)系。顧連書等(2008)考察了不同期限的債券指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量之間的相關(guān)關(guān)系,得到債券指數(shù)與經(jīng)濟變量CPI的相關(guān)關(guān)系最強,不同期限的債券指數(shù)與CPI的相關(guān)性都很高,而且呈負相關(guān)。
以上的研究均是圍繞債券指數(shù)進行分析,因為中國綠色債券指數(shù)公布不久,所以關(guān)于綠色債券指數(shù)的相關(guān)分析研究非常少,本文就中債-中國綠色債券指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券指數(shù)”)、中債-中國綠色債券精選指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選指數(shù)”)、中債-中國綠色債券全價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券全價指數(shù)”)、中債-中國綠色債券精選全價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選全價指數(shù)”)、中債-中國綠色債券凈價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券凈價指數(shù)”)與中債-中國綠色債券精選凈價指數(shù)(以下簡稱“中-綠色債券精選凈價指數(shù)”)等六種不同的指數(shù),與多個宏觀經(jīng)濟變量之間進行相關(guān)性分析及回歸分析,試圖分析得到六種指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量存在怎樣的相關(guān)關(guān)系及回歸關(guān)系,而且試圖得到六種指數(shù)中的哪一個指數(shù)更適合與宏觀經(jīng)濟變量之間進行分析。
本文的研究數(shù)據(jù)為中央國債登記結(jié)算有限責任公司發(fā)布的中-綠色債券指數(shù)、中-綠色債券精選指數(shù)、中-綠色債券全價指數(shù)、中-綠色債券精選全價指數(shù)、中-綠色債券凈價指數(shù)與中-綠色債券精選凈價指數(shù),所取樣本數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2010年1月1日-2018年9月30日,每種綠色債券指數(shù)均有2189個日數(shù)據(jù),由于一般宏觀經(jīng)濟變量的數(shù)據(jù)是以月為單位,因此本文對六種綠色債券指數(shù)的日數(shù)據(jù)計算月度平均數(shù)作為相應(yīng)的綠色債券指數(shù)的月度數(shù)據(jù),每種綠色債券指數(shù)得到105個月度數(shù)據(jù),從而保持與宏觀經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)的可比性。下面的Index1代表中-綠色債券指數(shù)、Index2代表中-綠色債券精選指數(shù)、Index3代表中-綠色債券全價指數(shù)、Index4代表中-綠色債券精選全價指數(shù)、Index5代表中-綠色債券凈價指數(shù)與Index6代表中-綠色債券精選凈價指數(shù),六種綠色債券指數(shù)的走勢如圖1所示:
圖1 六種綠色債券指數(shù)月度數(shù)據(jù)的走勢
從圖1中可以看到,中-綠色債券(全價、凈價)指數(shù)與中-綠色債券精選(全價、凈價)指數(shù)走勢非常接近,了解到綠色債券指數(shù)在編制時,依據(jù)公開披露的債券募集資金投向以及發(fā)行人所處行業(yè)、主營業(yè)務(wù)、主要產(chǎn)品等信息要素判斷,凡滿足上述四項綠色債券標準之一的,即納入中-綠色債券指數(shù)樣本券,對同時滿足四項標準的,即納入中-綠色債券精選指數(shù)樣本券,因此可以得出,滿足四項標準之一的債券,大部分均滿足四項標準,即有時處理數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析,可用中-綠色債券精選指數(shù)代表中-綠色債券指數(shù)。
結(jié)合圖1和表1可以看到,Index與Index2的走勢比Index3與Inedx4的走勢大且方差大,Index3與Index4的走勢比Index5與Inedx6的走勢大且方差大,這是因為前兩種指數(shù)是以債券全價計算的指數(shù)值,并且考慮了付息日利息再投資因素,在樣本券付息時利息再投資計入指數(shù)之中;中間兩種指數(shù)是以債券全價計算的指數(shù)值,但債券付息后利息不再計入指數(shù)之中;后兩種指數(shù)是以債券凈價計算的指數(shù)值,不考慮應(yīng)計利息和利息再投資。同時因為隨著時間的變化,指數(shù)中包含的債券越來越多,因此Index1與Index2偏離Index5與Index6越來越大。六種綠色債券指數(shù)的描述性統(tǒng)計量如表1所示:
表1 六種綠色債券指數(shù)的描述性統(tǒng)計量
本文選擇以下宏觀經(jīng)濟變量,考察其與綠色債券指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,CPI為居民消費價格指數(shù)(數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局網(wǎng)站),可衡量通貨膨脹水平,代表貨幣價值的物價指數(shù);PPI為工業(yè)品出廠價格指數(shù)(數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局網(wǎng)站),是從生產(chǎn)者立場衡量物價指數(shù);Shibor表示上海銀行間拆借7天利率(數(shù)據(jù)來源:SHIBOR-上海銀行間拆放利率官網(wǎng)),代表市場利率因素;Stock表示上證綜合指數(shù)(數(shù)據(jù)來源:同花順軟件),代表債券投資替代品的因素;Reer表示國際清算銀行根據(jù)貿(mào)易權(quán)數(shù)計算的人民幣實際有效匯率指數(shù)(數(shù)據(jù)來源:國際清算銀行),ExUSD表示人民幣對美元的匯率(數(shù)據(jù)來源:同花順軟件),它們代表國際匯率的因素;M2為貨幣供應(yīng)量(數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局網(wǎng)站),Depoist為《金融機構(gòu)人民幣信貸收支表》中的各項存款總和,PI表示為《金融機構(gòu)人民幣信貸收支表》中的有價證券投資(數(shù)據(jù)來源:中國人民銀行網(wǎng)站),它們可衡量市場上用于債券投資的資金面情況。以上所獲得的數(shù)據(jù)中,Shibor為日數(shù)據(jù),因此本文對Shibor的日數(shù)據(jù)計算月度平均數(shù)作為其月度數(shù)據(jù)。
當宏觀經(jīng)濟變量發(fā)生變化時,六種不同的綠色債券指數(shù)的變化幅度不完全相同,但它們之間明顯存在很強相關(guān)性,下面用相關(guān)系數(shù)對它們量化它們之間的關(guān)系。
表2 六種綠色債券指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)
由表2中可以看出,Index3、Index4分別于其他5種指數(shù)的相關(guān)系數(shù)均值0.700以上,Index3代表中-綠色債券全價指數(shù)、Index4代表中-綠色債券精選全價指數(shù),二者均是以債券全價計算但債券付息后利息不再計入的指數(shù)值。
在對不同綠色債券指數(shù)之間的相關(guān)性進行分析后,因為債券市場的特殊性質(zhì),綠色債券指數(shù)與各個宏觀經(jīng)濟變量存在密切的關(guān)系,下面考察六種綠色債券指數(shù)分別與CPI、PPI、Shibor、Stock、Reer、ExUSD、M2、Depoist、PI的相關(guān)關(guān)系。
表3 六種綠色債券指數(shù)與各宏觀經(jīng)濟變量的相關(guān)系數(shù)
從表3中可以看出,首先,Index5、Index6兩種指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量的相關(guān)關(guān)系均很弱。
其次,Depoist與前四種綠色債券指數(shù)的相關(guān)關(guān)系最強,Depoist為金融機構(gòu)的各項存款總和,說明金融機構(gòu)的存款增加時,金融機構(gòu)對債券市場的投資也會相應(yīng)增多。
再次,M2、PI與前四種綠色債券指數(shù)的相關(guān)程度也較高,M2為貨幣供應(yīng)量,說明貨幣供應(yīng)量增加,可以促進生產(chǎn),扶持物價水平,并且人們?yōu)榱似胶馐找媛?、風(fēng)險、流動性等,從而對債券的需求增加;PI為金融機構(gòu)對有價證券的投資,衡量市場上用于債券投資的資金面情況,金融機構(gòu)投資有價證券中,對債券的投資比重較大,說明用于債券投資的資金面較充裕。
以上三個宏觀經(jīng)濟指標都是衡量市場上用于債券投資的資金面情況,由此說明,市場的資金充裕程度對債券的投資有著很強的作用。
另外,考察宏觀變量與綠色債券指數(shù)的負相關(guān)情況,CPI與前四種綠色債券指數(shù)的相關(guān)程度最高,CPI為居民消費價格指數(shù),衡量通貨膨脹水平,這說明通貨膨脹水平越高,原來發(fā)行債券的實際收益率就越低,債券的價格也就越低。
最后,可以看出,總體來說,Index1、Index2、Index3、Index4與大多數(shù)宏觀經(jīng)濟變量的相關(guān)程度相對較高。
為了選擇綠色債券指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量進行回歸分析,根據(jù)不同綠色債券指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量的相關(guān)性分析,故選擇Index1、Index2、Index3、Index4,進一步根據(jù)不同綠色債券指數(shù)之間的相關(guān)性分析,故選擇Index3、Index4,再進一步進行選擇,選擇Index3。下面構(gòu)建Index3(中-綠色債券全價指數(shù))與宏觀經(jīng)濟變量的回歸模型。本文使用R軟件對模型進行建立。
在R中,以y表示Index3(中-綠色債券全價指數(shù)),為因變量;以x1-x9分別表示為CPI、PPI、Shibor、Stock、Reer、ExUSD、M2、Depoist、PI,為自變量,建立回歸方程。
圖2 回歸系數(shù)
從回歸方程可以看到,x1,x4,x5,x8(CPI、Stock、Reer、Depoist)對中-綠色債券全價指數(shù)y起正影響,x2,x3,x6,x7,x9(PPI、Shibor、ExUSD、M2、PI)對中-綠色債券全價指數(shù)y起負影響,這與定性分析的情況不完全一樣,可能自變量之間存在相關(guān)關(guān)系。
圖3 顯著性的診斷
由圖2可以看到,R2為0.8566 ,P值<2.2e-16≈0.001,由此可知此回歸方程顯著,說明x1-x9整體上對y有著顯著的線性影響。但也看到自變量x1,x3,x4,x5,x7沒有通過顯著性檢驗,需進一步進行自變量篩選。
對回歸模型進行多重共線性診斷:
圖4 方差擴大因子
根據(jù),各變量的方差擴大因子情況,結(jié)合定性分析、顯著性診斷,本文最終選擇自變量x2、x4、x6、x9與y進行回歸模型建立,同時對變量進行取對數(shù)處理,此時:
圖5 回歸系數(shù)
圖6 顯著性診斷
由圖5可以看出, x4,x9對中-綠色債券全價指數(shù)y起正影響,x2,x6對中-綠色債券全價指數(shù)y起負影響,這與定性分析的情況一致。由圖6可以看到,R2為0.836 ,P值<2.2e-16≈0.001,由此可知此回歸方程顯著,說明x2、x4、x6、x9整體上對y有著顯著的線性影響。同時,4個自變量的方差擴大因子分別為2.030725、1.484171、2.289502、1.433799,均小于10,可認為不存在多重共線性。此時回歸方程為:
由此可知,當PPI上升1個百分點時,中-綠色債券全價指數(shù)會相應(yīng)下降0.73239個百分點;當上證綜合指數(shù)上升1個百分點時,中-綠色債券全價指數(shù)會相應(yīng)上升0.03760個百分點;當人民幣對美元的匯率上升1個百分點時,中-綠色債券全價指數(shù)會相應(yīng)下降0.64674個百分點;當金融機構(gòu)對有價證券投資增加1個百分點時,中-綠色債券全價指數(shù)會相應(yīng)上升0.02257個百分點。
通過以上相關(guān)分析,可以得出綠色債券指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量之間有較強的相關(guān)關(guān)系,CPI、PPI、銀行同業(yè)拆借利率、人民幣對美元匯率的上升會導(dǎo)致綠色債券指數(shù)的下降,降低綠色債券市場的活躍度;上證綜合指數(shù)與綠色債券指數(shù)的相關(guān)關(guān)系為正,在一定程度上否認了“股強債弱,債強股弱”的經(jīng)驗結(jié)論,即綠色債券可以與股市同強同弱;貨幣供應(yīng)量、金融機構(gòu)存款、金融機構(gòu)對有價證券的投資的增加,均會增加綠色債券市場的活躍度;引起導(dǎo)致綠色債券指數(shù)的上升。通過以上回歸分析,可以得到,綠色債券指數(shù)與PPI之間有著高度相關(guān),且是負相關(guān)。對此展望,能否參考綠色債券指數(shù),構(gòu)建一個新能源行業(yè)生產(chǎn)價格指數(shù),來衡量新能源行業(yè)產(chǎn)品出廠價格變動趨勢和變動程度。
在人民幣2005年進行匯率改革之后,從國際清算銀行公布的根據(jù)貿(mào)易權(quán)數(shù)計算的人民幣實際有效匯率與綠色債券指數(shù)來看,的確存在較高的正相關(guān)關(guān)系。
其實有時經(jīng)驗的證據(jù)不一定可靠,所以編制綠色債券指數(shù)的相關(guān)機構(gòu)需要加強綠色債券指數(shù)編制與研究工作,讓綠色債券指數(shù)的編制更加科學(xué),從而能夠讓綠色債券指數(shù)成為該市場行情與定價的基準,這樣可以進一步豐富市場,推出綠色債券指數(shù)相關(guān)衍生品(例如新能源行業(yè)產(chǎn)品)等。