在岸—离岸人民币即期汇率动态联动关系研究.doc

1、在 岸 离 岸 人 民 币 即 期 汇 率 动 态 联 动 关 系 研 究2018-02-03 21:49:01 商业研究 2018 年 1 期孙树强 姜伟内容提要：自香港离岸市场人民幣汇率（CNH）形成以来，关于在岸人民币兑美元汇率（CNY）与香港离岸人民币兑美元汇率之间关系的研究，多数认为在岸人民币汇率对离岸汇率具有引导关系。随着内地与香港之间人民币流通渠道不断拓宽，两地之间汇率联动关系的动态变化是一个十分重要的问题。本文运用时变参数的状态空间模型研究 CNY 与 CNH 的动态联动关系：带断点的格兰杰因果关系检验结果显示，在样本初期阶段 CNY 对 CNH 有引导关系，随后两者之间相互引

2、导，近期 CNH 对 CNY 具有引导关系；时变参数的状态空间模型显示，CNH 对 CNY 的影响逐渐增强；考察在岸离岸利差对汇率影响的结果显示，在岸离岸利差增大会导致离岸汇率贬值和在岸汇率升值。本文的主要贡献在于研究方法规避了静态系数回归模型的缺点。关键词：CNY；CNH；格兰杰因果关系；状态空间模型中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2018）01-0087-10一、引言2009 年 7 月开展跨境贸易人民币结算以来，人民币跨境使用规模不断扩大，人民币国际化进程稳步推进。为了推动人民币国际使用，2010 年 7 月香港银行业人民币业务清算协议正式发布，允许香港

3、的银行为金融机构开设人民币账户和提供各类服务，是香港人民币离岸市场发展中的里程碑事件。2011 年 7 月开始香港陆续公布了人民币兑美元即期汇率、远期汇率和银行间拆借利率等数据，标志着香港离岸人民币汇率利率体系正式形成。随着香港人民币资金池规模扩大，香港逐渐成为最重要的离岸人民币市场。相关数据统计显示（参见图 1），在高峰阶段的 2014 年末，香港的离岸人民币存款规模达到了 1 万亿元（不包含存款证）。我国资本项目尚未实现完全可兑换，内地人民币市场和离岸人民币市场存在一定程度分割，受汇率形成机制差异、市场参与主体不同、资本尚未完全自由流动等因素影响，自香港离岸人民币市场形成以来，境内人民币兑

4、美元汇率（以中间价衡量）与香港的人民币兑美元即期汇率（以定盘价衡量）并不完全相同，而是一直存在差异，有时差异还较大。图 2 描述了境内人民币兑美元中间价（CNY）和离岸市场定盘价（CNH）的变化趋势。从图中可以看出，CNY 与 CNH 基本上有着相同的走势，但二者之间在具体数值上则存在一定差异，而且这种差异还有明显的规律：在人民币升值的情况下，离岸市场升的要更高一些，而在人民币贬值的情况下，离岸市场贬的也要更多一些。毫无疑问，虽然在岸和离岸市场人民币汇率存在差异（一种商品两种价格），但由于两个市场存在较大程度的关联性，二者之间必定存在一定联系。从避免汇率非理性波动和资本无序跨境流动的角度，探析

5、在岸和离岸市场人民币兑美元汇率之间的相互关系，研究二者之间关系的动态变化过程，对于适时出台相关政策，采取适当措施，稳定人民币汇率及预期具有十分重要的政策含义。本文致力于研究在岸离岸人民币即期汇率之间的动态联动关系，探究两地汇率联动的时变特征。目前，关于在岸离岸人民币即期汇率、远期汇率之间联动关系的研究并不少，但由于受不同研究所采用的数据样本差异、样本时间段长短及计量方法不同等因素影响，所得出的结论也不尽相同。具体来看，大部分研究从汇率的引导关系分析了在岸和离岸市场之间的联动关系，即谁具有定价权问题。图 2 表明，如果在岸离岸人民币汇率之间存在某种关系，那么这种关系也不是固定不变的，而是在不同时

6、间及汇率不同走势（升值或贬值）情况下存在一定差别。因此，采用全样本的格兰杰因果关系检验及固定系数的计量方法来研究在岸离岸汇率联动关系会损失很多信息，不能很好地描述在岸离岸汇率联动的时变特征，存在以点带面的问题。鉴于现有研究的局限性，本文主要从以下几个方面做出了边际贡献：一是运用时变参数状态空间模型对在岸离岸人民币汇率的动态联动问题进行研究，克服了固定系数的缺陷，能够考察在岸离岸人民币汇率联动的动态特征；二是所运用的样本数据时间段更长，毋庸置疑，数据是实证研究的基础，样本数据的差异可能会导致结果发生变化；三是运用断点格兰杰因果关系检验了在岸离岸汇率在不同时间段的相互引导关系。二、文献综述目前，关

7、于在岸和离岸市场人民币汇率联动问题研究结论不尽相同，综合来看主要结论集中在以下两个方面：一些研究得出在岸人民币汇率对离岸市场人民币汇率有引导作用，另外一些研究则认为离岸市场人民币汇率（包括无本金交割远期 NDF）对在岸市场人民币汇率具有引导关系。大部分研究得出结论认为在岸人民币汇率对离岸人民币具有引导关系，认为离岸人民币具有定价主导权的研究则相对较少。以上述两个研究方向对相关文献进行归纳和评述如下。（一）在岸对离岸人民币汇率具有引导作用贺晓博和张笑梅（2012）通过向量自回归模型（VAR）研究发现，在岸人民币即期汇率对离岸人民币即期汇率具有引导关系。伍戈和裴诚（2012）运用 AR-GARCH

8、 模型研究发现，在岸人民币中间价对离岸人民币定盘汇率具有引导作用，在岸人民币市场在人民币汇率定价上具有主导性。朱钧钧和刘文财（2012）运用误差修正模型（ECM）模型和扩展的格兰杰因果关系检验发现人民币汇率定价权依旧掌握在境内市场，特别是人民币汇率中间价发挥重要的价格发现功能。周先平和李标（2013 ）采用 VAR-MVGARCH 模型研究了人民币对 12 种外币境内外即期汇率之间的联动关系，发现大部分货币对在岸人民币汇率升（贬）值对离岸人民币汇率升（贬）值的影响要远远大于离岸人民币汇率升（贬）值对在岸人民币汇率升（贬）值的影响。刘辉（2014）运用 ARMA-GARCH 模型，探讨了人民币离

9、岸在岸之间的互动效应。分析结果显示， CNH 市场建立之后，CNY 市场、NDF 市场和 CNH 市场之间在绝大多数期限的远期汇率之间均存在溢出效应， NDF 市场的溢出效应和价格引导能力最强，其次是 CNY 市场，最后是 CNH 市场。王芳等（2016 ）采用门限误差修正模型（VECM ）研究了 2010 年 11 月至 2015 年 11 月之间的在岸和离岸人民币收盘汇率联动关系。研究发现，当在岸离岸汇差小于门限值时，市场处于“均衡区制”，在岸汇率对离岸汇率具有引导作用；当在岸离岸市场汇差大于门限值时，离岸汇率呈现均值回归特征，在岸市场呈现追涨杀跌特征。endprint（二）离岸人民币汇率

10、具有引导作用严敏和巴曙松（2010）研究了在岸人民币即期汇率与离岸 NDF 市场之间的引导关系，结果显示，NDF 市场的价格引导力量强于即期市场和境内远期市场，处于市场价格的中心地位。之后，严敏和巴曙松（2010）研究了 NDF 监管政策出台之后的人民币即期汇率与 NDF 及境内远期市场之间的关系，得出了同样的结果，认为 NDF 市场处于价格信息的中心地位。Ding 等（2012）利用广义方差分解和广义脉冲响应函数研究得出结论认为，在岸和离岸人民币即期汇率之间没有相互引导关系，但离岸无本金交割远期（NDF1 个月）对在岸人民币即期汇率有明显的引导作用。 Cheung 和Rime（2014 ）通

11、过门限误差修正模型（VECM ）研究得出，离岸人民币汇率对在岸人民币汇率有较大影响，对在岸人民币中间价具有显著的预测作用。徐高（2016）运用 2015 年 8 月 11 日至 2016年 1 月的数据研究显示， “811 汇改” 之后，离岸人民币汇率对在岸人民币汇率具有引导作用，并由此认为人民币定价权已经旁落海外。戴淑庚等（2017）通过协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应以及方差分解来揭示 CNY 和 CNH 两个市场汇率的联动性，结果表明：人民币中间价机制改革前，CNH 汇率与 CNY 汇率是互相引导关系；人民币中间价机制改革的一段时间内，离岸市场汇率成为人民币市场价格的主导力量。（三）文

12、献评述上述文献关于在岸离岸人民币汇率联动关系研究结论不一致的原因是多方面的。首先，不同的研究采用的数据样本可能存在差异，有些研究采用了在岸中间价和离岸定盘价数据，有些研究采用了收盘数据；其次，不同研究采用的数据样本时间长度存在差异，这就导致其只反映了所研究时间段内的在岸离岸汇率联动关系；再次，不同研究采用的计量方法存在差异，VAR、VECM 、 GARCH 等是常用的计量方法。截至目前，关于在岸离岸汇率联动研究的主要缺陷在于以静态的视角看待两地人民币汇率联动问题，得出了两者之间的引导与被引导关系。但这种引导与被引导关系不是一成不变的，而是因时因势而异，所以要以动态的视角看待在岸离岸人民币汇率联

13、动问题。为此，状态空间模型是一个很好的选择，状态空间模型允许参数动态变化，可以观察变量之间互动关系的时变特征。三、状态空间计量模型首先，建立 CNY 和 CNH 联动关系的状态空间模型。从当前的研究来看，一方面，有研究结论认为 CNY 引导 CNH，也有结论认为 CNH 引导 CNY；另一方面，带断点的格兰杰因果关系检验显示 CNY 与 CNH 的联动关系也是动态变化的，在样本前段 CNY 引导 CNH，之后 CNY 与 CNH 相互引导，最后则是 CNH 引导 CNY。因此，为了更清楚地观察 CNY 与 CNH 联动关系的动态变化路径，我们建立 CNY 与 CNH 双向引导的时变参数状态空间

14、计量模型，研究 CNY 与 CNH 之间的动态联动关系。（一）CNH 的变参数状态空间计量模型量测方程：CNHt=h0+h1tCNHt-1+h2tCNYt+h3tNDFt+h4LCt+ht（ 1）状态方程：h1t=h1+1h1t-1+h1，th2t=h2+2h2t-1+h2，th3t=h3+3h3t-1+h3，th4t=h4+4h4t-1+h4，t（2）其中，CNH 是离岸人民币兑美元即期汇率定盘价，CNY 是在岸人民币兑美元汇率中间价。NDF 无本金交割远期外汇交易，代表离岸市场对人民币兑美元未来走势的预期。LC 是利差，是 1年期的 SHIBOR 利率减去 12 个月的 HIBOR 利率。

15、ht 和 hi，t 是服从正态分布、均值为 0、方差为常数的不相关扰动项。在状态空間模型的量测方程中，我们没有加入 CNY 及 NDF 的滞后项，因为在回归中发现，加入滞后项会产生严重的共线性问题。因此，选择对 CNH 影响最显著的当期 CNY 和 NDF 作为解释变量。下面 CNY 的量测方程（3 ）也存在同样的问题，不再赘述。（二）CNY 的变参数状态空间计量模型量测方程：CNYt=y0+y1tCNYt-1+y2tCNHt+y3tNDFt-1+y4LCt+yt（3 ）状态方程：y1t=y1+1y1t-1+y1，ty2t=y2+2y2t-1+y2，ty3t=y3+3y3t-1+y3，ty4t

16、=y4+4y4t-1+y4，t（4）公式（3）中的参数与公式（ 1）含义相同，这里不再介绍。 yt 和 yi，t 是服从正态分布、均值为 0、方差为常数的不相关扰动项。四、样本数据描述和格兰杰因果关系检验本文所使用的汇率为采用直接标价法的人民币兑美元汇率。在岸汇率选择中国外汇交易中心每日公布的人民币兑美元汇率中间价，离岸汇率选择香港财资市场公会公布的离岸人民币汇率定盘价数据。之所以选择这两个数据，是因为中间价和定盘价具有政策含义，更能反映市场的真实情况，市场也更关注这两个数据（伍戈和裴诚，2012）。在回归分析中，考察了汇率预期的影响，利用无本金交割远期（NDF）代表对人民币币值走势的预期，选

17、用 12 个月期 NDF 数据代表人民币汇率预期，实际上选用其他期限的 NDF 数据并不影响本文的结果。模型同时考察了境内外利差对汇率的影响，利用境内的 1 年期 Shibor 减去香港 1 年期 CNH Hibor 代表境内外的利差，用字母 LC 表示。本文所用的数据均来源于万得数据库（Wind），数据样本区间为 2011 年 6 月 27 日至 2017 年 4 月27 日。期间存在假期导致数据缺失，我们利用线性插值法来补齐数据缺失的日期。共有 1558 个观测数据，数据样本描述性统计见表 1。endprint在对 CNH、CNY 和 NDF 进行格兰杰因果关系检验和回归估计之前，需要先确

18、定 CNH、CNY和 NDF 是否是平稳的时间序列，对非平稳时间序列进行回归可能会导致伪回归问题。为此，首先对CNH、CNY 和 NDF 进行平稳性检验，结果见表 2。其中，DCNY、DCNH 和 DNDF 分别表示 CNY、CNH 和 NDF 的一阶差分。为了保证结果的稳健性，分别利用 ADF（Augmented Dickey-Fuller）和 PP（ Phillips-Perron）检验对 CNY 和 CNH的平稳性进行检验，结果显示，无论利用哪种检验方法，CNY、CNH 和 NDF 都是非平稳的时间序列。但经过一阶差分之后所得到的时间序列都是平稳的。前面我们已经建立了 CNY 和 CNH

19、 的状态空间方程，但从逻辑上来讲，应该进一步确定 CNY和 CNH 的相互引导关系。为此，利用格兰杰因果关系检验：首先，利用断点最小二乘法（Least Squares with Breaks）来确定 CNY 与 CNH 的影响关系，在这里我们利用 CNY 作为因变量，CNY的滞后一期及 CNH 作为自变量；根据回归，得出 2 个断点，样本时间序列被分为 3 段，2-1024为第一段，1025-1258 为第二段，1259-1558 为第三段，断点回归结果显示在 3 段样本中 CNH 对CNY 的影响逐渐变大；利用上述断点进行格兰杰因果关系检验，结果如表 3。结果显示，在 5%的显著性水平上，第

20、一段 CNY 与 CNH 一阶差分之间没有明显格兰杰因果关系，但是在 10%的显著性水平上， CHY 对于 CNH 具有引导作用。第二段 CNY 与 CNH 互为格兰杰因果关系，第三段则显示 CNH 的变动会引起 CNY 的变动，即 CNH 一阶差分为 CNY 的差分的格兰杰原因；在 5%的显著性水平上，CNY 对于 CNH 不具有引导作用，在 10%的显著性水平上，CNY对 CNH 具有引导作用。需要注意的是，断点格兰杰因果关系检验结果有一点很明显，即 CNH 对于CNY 的引导作用在不断增强。五、状态空间模型结果及分析（一）基础模型时变参数回归结果参考伍戈、裴诚（2012）的研究，在这一部

21、分只考虑 CNY 与 CNH 的相互影响关系。在解释变量中只加入 CNY（CNH）及其滞后项和 NDF，不考虑其他因素的影响。在拓展模型中，我们会考虑利差对 CNY 与 CNH 的时变影响。由于 CNY、CNH 和 NDF 是非平稳的时间序列，利用非平稳的时间序列进行回归首先需要进行协整检验。量测方程（1）和（ 3）回归得出的残差是平稳的，证明变量之间存在长期均衡（协整）关系。1.CNH 作为因变量的时变回归结果首先，我们将做解释变量包含 CNY、CNH（-1）、NDF 的时变参数回归模型，来考察解释变量对 CNH 的影响是如何随着时间变化而变化的。回归结果见图 3-图 5。图 3 的左图是

22、CNH 滞后一期整个样本区间的时变参数，右图是从第 250 期开始之后的时变参数。结果显示，CNH 滞后一期对当前值有显著影响。离岸人民币兑美元汇率发布初期，市场对人民币汇率走势尚未形成一致判断，CNH 滞后一期对当期值的影响波动较大，但大概 8 个月之后，也就是大概在 2012 年 2 月份开始，滞后一期的影响逐渐提高，并在较长时间内保持稳定。在 2015 年 8月 11 日，在岸人民币兑美元中间价形成机制改革之后，CNH 滞后一期与当期之间的稳定关系被打破，滞后期对当期的解释力逐渐下降，但到目前为止，仍然保持较高水平。虽然格兰杰因果关系检验显示 CNY 对 CNH 在一段时间内具有引导关系

23、，但这种引导关系并不十分重要。从图 4 可以看出，初期 CNY 对 CNH 的影响波动较大，较不稳定，但在一段时间之后，这种影响显著下降，并维持在较低水平。这说明在离岸市场人民币汇率形成初期阶段，离岸市场呈现出“ 薄”的特征，即人民币流动性稀薄、较少；同时，离岸市场的人民币来源主要是通过与大陆的贸易和投资结算，CNH 势必会受到 CNY 的影响。随着跨境人民币政策框架不断完善，两地人民币流动渠道的拓宽，离岸市场人民币流动性逐渐增加，CNY 对 CNH 的引导作用逐渐减弱。同样，图 5 显示一年期 NDF 对 CNH 的影响也呈现出逐渐减弱的特征。这是因为随着离岸市场人民币流动性增加，CNH 市

24、场的交易量逐渐扩大，越来越多的市场参与者向 CNH 市场转移，NDF 对 CNH 市场的引导作用也逐渐减弱。2.CNY 作為因变量的时变参数回归结果图 6 中的下跳点是 2015 年 8 月 11 日汇改日。“811 汇改”完善了中间价形成机制。根据此次汇改规定，做市商报价时“参考上日银行间外汇市场收盘汇率”。这相当于给中间价设置了一个参照系，明确做市商报价来源，把确定中间价的主导权交给市场，也打破了中间价波动较小的特征。由此，人民币汇率朝着市场化迈向了重要一步。在此之前，由于人民币汇率中间价形成透明度不高、供求信息反映不全面、加上中间价波动率较低，导致银行间市场交易价与中间价长期背离。这种长

25、期大幅度的偏离，影响了中间价的市场基准地位和权威性。上图的一个明显特征是“811 汇改”之后，CNY 的连续性明显下降，这也表明了汇改效果明显，汇改的一个重要内容是汇率中间价形成要参考上一日收盘汇率，打破了中间价之间的原有关系。图 7 一个值得注意的现象 CNH 对 CNY 的影响在 2015 年 8 月 11 日汇改之后出现了垂直上跳，并且影响逐渐变大，这也验证了格兰杰因果关系检验的结果。随着跨境人民币业务的发展，境内外人民币流动渠道逐渐拓宽，资金可以通过人民币跨境贸易结算、人民币外商直接投资（RFDI）、三类机构投资境内银行间市场、人民币合格境外机构投资者（RQFII）、沪港通以及最近的“

26、债券通”等方式在两个市场流动，离岸与在岸市场之间的反馈机制逐步形成。同时，随着内地人民币汇率形成机制进一步市场化，CNH 对 CNY 的影响进一步显现。图 8 显示 NDF 滞后一期对 CNY 的影响开始阶段不稳定，一段时间之后呈现倒“U” 型趋势，但总体来看影响并不显著。这里的结果与伍戈、裴诚（2012）结论类似，他们也得出结论认为 NDF市场信息向 CNY 市场传递较弱。值得注意的是，我们得出结论认为 NDF 对 CNY 的影响是负的，这与之前的文献结果有一定差别。人民币无本金交割远期外汇市场允许参与者进行套利活动，且该市场基本不受约束，NDF 汇率反映了海外投资主体对人民币未来走势的预期

27、。套利机制的存在使得NDF 市场、 CNH 市场以及 CNY 市场汇率相互影。我们认为存在这样的机制，以存在贬值预期的情况为例，套利操作会在境外买美元卖人民币，而在境内买人民币卖美元，这种境内外反向操作会导致境内人民币币值升水，从而对境内即期人民币汇率产生反向影响。随着境内人民币汇率市场化程度不断加深和产品不断丰富，境外 NDF 对 CNY 的影响逐渐减弱。endprint（二）拓展模型：利差的影响这一部分我们考虑离岸市场与在岸市场利差对汇率的影响，利用一年期 Shibor 减去一年期CNH Hibor 作为两地利差代表 B11。CNH 与 CNY 相互影响结果与基本模型走势类似，我们不在这里

28、列示相关时变图形。不可否认，跨境人民币资金流动有一部分是在境内外寻找套利空间，在岸与离岸利率差异会引导资金流动进而对汇率产生影响。1.利差对 CNH 的时变影响图 9 显示，在岸离岸利差对 CNH 有正的影响，即促使离岸人民币汇率贬值，但这种影响逐渐变弱。这是因为，在岸利率大于离岸利率会引导人民币资金向境内流动，降低离岸人民币及其相关资产的吸引力，促使 CNH 汇率走低。2.利差对 CNY 的时变影响图 10 显示，在岸市场利率高于离岸市场的情况下，利差对 CNY 有负的影响，即有助于 CNY升值。这是因为，在境内利率较高的情况下，会导致离岸人民币向境内流动，境内人民币资产吸引力提高，在岸人民

29、币买盘增多，从而促使境内人民币汇率走高。上述结果显示，在岸离岸利差对两地人民币汇率存在一定影响，但这种影响与基础模型中的其他变量相比并不大。利率是资金的价格，趋利本质必定会引导资金流动，所以应该关注利差对汇率的动态影响。六、结论和政策建议自香港离岸人民币汇率体系形成以来，香港与内地的人民币汇率之间的关系就成为市场和学界关注的焦点。一方面，一种商品两种价格，这两种价格的互动关系本来就是值得研究的问题 B12；另一方面，两地之间的人民币汇率联动关系具有十分重要的政策含义。本文带断点的格兰杰因果关系检验显示 CNY 与 CNH 之间的引导关系是动态变化的：在离岸人民币汇率形成初期的一段时间内，在岸中

30、间价对离岸定盘汇率具有引导作用；之后在岸离岸人民币汇率之间存在双向引导关系；最近的数据则显示离岸人民币汇率对在岸中间价具有引导作用。本文的结果也验证了数据样本选择对计量结果的重要性。之前的研究因为样本选择的不同，所得到的两地之间汇率引导关系也不尽相同。本文利用时变参数的状态空间模型研究 CNY 与 CNH 之间的动态联动系，结果显示，虽然在样本的前段 CNY 对 CNH 有引导关系，但 CNY 对 CNH 的影响一直较弱，反之，CNH 对 CNY 的影响则不断加强，特别是“811 汇改”之后，CNH 对 CNY 的引导作用显著提高。文章的结论具有重要的政策含义。一是央行要密切关注在岸离岸人民汇

31、率的动态联动关系及其变化趋势。由于 CNY 与 CNH 之间的引导关系是动态变化的，而不是固定不变的。本文所采用的样本数据后段的状态空间模型显示 CNH 对 CNY 的影响逐渐增强，所以，在离岸市场与内地人民币流动渠道日益拓宽的背景下，要注意人民币资金套利活动对离岸市场汇率，进而对境内汇率的影响。二是央行要做好与市场的沟通，有效引导汇率预期。调控汇率就像调控其他资产价格一样，引导预期最为关键。“811 汇改”之后，人民币中间价意外急贬加剧了市场对未来人民币继续贬值的担心。人民币贬值的原因和央行汇改的用意引发市场揣测，人民币贬值预期逐渐形成并在市场弥漫。毫无疑问，短期内，预期对汇率走势有重要影响

32、。这就要求央行要做好预期引导工作，使 CNY 走势符合经济的基本面。三是在离岸市场资金池持续缩小且 CNH 对 CNY 具有重要影响的背景下，密切关注CNH 的变化趋势。离岸人民币资金池变小，导致利率和汇率对资金需求变化较为敏感，在离岸汇率对在岸汇率具有引导作用的情况下，这就可能导致境内汇率随着离岸汇率出现非理性大幅波动。四是要关注在岸与离岸利差变化的影响。由于自 2015 年以来离岸人民币资金池规模不断缩小，在此背景下，很容易因各种汇率利率套利行为造成汇率波动从而影响市场流动性和利率。所以，从长远来看，需要继续开放人民币的流出渠道，丰富离岸市场的人民币投资产品，完善人民币在离岸市场的良性循环

33、，从而稳定和扩大离岸人民币资金池规模，使人民币利率更多由资金供求情况决定。在未来的研究中，我们将会在解释变量中考虑更多因素的作用，例如汇差、相关跨境人民币业务政策（RQFII、沪港通、债券通）等。同时，随着跨境人民币业务发展，考虑人民币跨境资金流动对在岸离岸人民币汇率联动的影响。另外，在岸离岸汇差是值得未来研究的一个重要问题，哪些因素在汇差的形成中起到了主要作用，并影响汇差走势具有十分重要的政策含义。5 月份，在岸人民币汇率中间价形成机制中引入了逆周期调节因子，逆周期调节因子的引入对于两地汇率联动关系的影响也是值得观察和研究的问题。注释：2016 年 10 月 1 日，人民币正式加入国际货币基

34、金组织（ IMF）特别提款权货币篮子（SDR），是人民币国际化过程中的里程碑事件，标志着人民币被国际社会广泛接受。今年 3 月 31日，IMF 发布数据显示，截至 2016 年末，人民币国际储备达 8451 亿美元，占参与官方外汇储备构成报告成员储备资产的 107%。相关数据由香港財资市场公会公布。当然，本文也是在岸离岸人民币汇率联动关系研究的一个节点，这种联动关系未来究竟发生何种变化，还需持续跟踪研究。例如，有些研究的境内外汇率采用了收盘汇率，而有些研究则采用了境内的中间价数据和境外的定盘价数据，本文采用后一种数据样本。这个结论较少的主要原因在于离岸人民币汇率对在岸汇率的引导主要是最近的现象

35、，较早的文献利用早期样本数据则集中于认为在岸人民币汇率对离岸人民币汇率具有引导作用。赵胜民等（2013）认为人民币汇率不存在定价权旁落问题，并且没有发现境内人民币即期汇率与香港人民币即期汇率存在因果关系。数据样本长度是关键。当然，也可以利用 CNH 作为因变量进行断点回归确定断点的位置。我们感兴趣的是 CNY与 CNH 之间的相互影响的时变特征，而非具体的断点位置，所以 CNY 作为因变量进行断点回归也只是一个试验性结果。这里我们只汇报由 CNY 作为因变量所得到断点作为格兰杰因果关系检验的断点结果。而且结果显示，CNH 的引导作用逐渐增强。endprint三类机构指境外中央银行或货币当局、香

36、港、澳门地区人民币业务清算行、跨境贸易人民币结算境外参加银行。最近，中国人民银行与香港金管局就“债券通”达成了一致意见，并择机率先开通“北向通”业务。债券通将会率先开展“北向通”业务，“南向通”业务会择机放开。B11 选用其他期限的利差对文章结果的影响不大。B12 在人民币完全自由流动的情况下，套利机制会抹平内地与香港之间的汇率价差。参考文献：1高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews 应用及实例M. 北京：清华大学出版社，2016.2贺晓博，张笑梅.境内外人民币外汇市场价格引导关系的实证研究基于香港、境内和NDF 市场的数据J.国际金融研究，2012（6 ）.3王芳，甘静芸，钱宗鑫，等.

37、央行如何实现汇率政策目标 基于在岸离岸人民币汇联动的研究J. 金融研究，2016（4）.4徐高.人民币定价权旁落海外 央行如何重夺EB/OL.2016.财新网，http： / 2012（9 ）.6严敏，巴曙松.境内外人民币远期市场间联动与定价权归属：实证检验与政策启示J.经济科学，2010 （1）.7赵胜民，谢晓闻，方意.人民币汇率定价权归属问题研究：兼论境内外人民币远期外汇市场有效性J.经济科学，2013（4） .8朱钧钧，刘文财.境外和境内人民币即期汇率：究竟谁发现了价格？J.上海金融，2012（8 ）.9Cheung Y.W. and Rime D. The offshore RMB E

38、xchange Rate： Microstructure and Links to the Onshore MarketJ.Journal of International Money and Finance，2014，49：170-189.10David K. Ding，Yiuman Tse， Michael R. Williams. The Price Discovery Puzzle in Offshore Yuan Trading： Different Contributions for Different ContractsJ.Journal of Futures Markets，2

39、012，34（2）：102-123.11He Dong.One Currency Two Markets： Causality and Dynamic between the CNY and CNH MarketsR.HKMA working paper，2011.A Study of the Dynamic Linkage Relationship between Onshore and Offshore RMBSpot Exchange Rate： An Analysis based on Time-varying Parameter StateSpace ModelSUN Shu-qia

40、ng1，JIANG Wei2（1. Shenyang Branch， The Peoples Bank of China，Shenyang 110001，China；2. School of Economics， Qingdao University， Qingdao 266100，China）Abstract：Since the formation of RMB exchange rate of Hong Kong offshore market （CNH）， the most study of domestic currency against the dollar （CNY ） and

41、CNH think that CNY has a leading role. With the continuous widening of RMB circulation channels between Mainland China and Hong Kong， the dynamic change of exchange rate linkage between the two places is a very important issue. In this paper， the dynamic linkage relationship between CNY and CNH is s

42、tudied by using the time-varying parameters state space model： the results of Granger Causality Test with breakpoint show that CNY has a guiding relationship to CNH in the early stage of the sample， and then the two are guided by each other， recently， CNH has a guiding relationship with CNY； the sta

43、te space model of time-varying parameters shows that the influence of CNH on CNY gradually increases； the study of the effect of onshore-offshore rate differentials on the exchange rate shows that an increase in offshore interest rate will lead to the depreciation of the offshore exchange rate and the appreciation of the onshore exchange rate. The main contribution of this paper is the research method avoids the disadvantages of the static coefficient regression model.Key words：CNY； CNH； Granger causality relationship； state space model