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汇率和股票价格间的因果关系：以马来西亚和泰国为例

摘要

本文的目的在于研究泰国和马来西亚的汇率和股票价格之间的因果关系。通过分析1993 - 2003年的日度数据，本文试图研究泰国和马来西亚汇率和股票之间在金融危机前后价格的关系。不仅如此，本文还分别使用Johansen-Juselius（1990）协整检验和Toda-Yamamoto（1995）程序来研究长期上述变量之间的关系以及短期动态因果关系。同时还使用了方差分解（VDC）分析用于改善预测误差对汇率（股票价格）变化的可预测部分股票价格差异（汇率）。
关键词：汇率，股票价格，Johansen-Juselius协整检验，Granger因果关系检验

绪论

在20世纪90年代初，亚洲经济吸引了国际基金经理或贷款人投资资本亚洲市场。不幸的是，1997年泰国金融体系的崩溃引起了巨大的恐慌和巨大的资本流出亚洲地区，导致亚洲货币危机。亚洲危机于7月开始于泰国，持续时间为1996年至1997年，泰国的房地产和股市泡沫破灭。同时，汇率在亚洲国家也出现了大幅下滑。股票价格和汇率的崩溃广泛蔓延到所有亚洲国家。然而，在马来西亚和菲律宾这两个一般被认为受到了严重影响的国家，货币的贬值情况几乎和泰国和韩国一样严重。股票市场的下跌加上汇率的下跌率得到更严重的影响，马来西亚被认为是受影响最严重的国家，而菲律宾紧随其后。总之，按照这样的标准，只有韩国，泰国和印度尼西亚受到严重影响的常规理解是错误的。事实上，马来西亚和菲律宾受到的影响几乎相同。甚至日本，香港和新加坡也受到重创。

许多研究人员认为，危机带来了传染效应，即一个国家的货币下降，邻国的货币也会下降。爱德华兹（2002）指出“传染性反映了一种情况下的效果的外部冲击大于专家和分析师的预期”。因此，它表明传染性效果完全不同于各国正常的冲击传播。当泰国货币贬值时，泰国的商品比马来西亚便宜。因此，马来西亚将贬值林吉特(马来西亚元)与泰国竞争。如果投机者有机会，他们就会卖出林吉特（Mohamad，2000），这最终使东亚经济恶化。

一些其他研究者提出了另一个观点，如Mishkin（2000）提出了亚洲金融危机的实际原因就在于受影响国家本身的债务市场的固有结构性弱点。据观察，许多大型亚洲公司主要从银行贷款来进行投资和项目融资，因此，他们的大债务与资本比率非常高。比起单靠纯粹的股本来进行投资，虽然这种高资本流动的策略允许他们投资额增加，但这些高水平的债务本身的脆弱性造成负面宏观经济冲击，例如总需求下降，利率上升甚至货币贬值，这最终导致现金流量减少，加剧了危机。

本文并无意寻找危机的原因，而是主要侧重于找到在马来西亚和泰国的汇率和股票价格之间相互依存的方向，希望我们的实证结果可以给政策制定者一些信息。许多研究人员研究了汇率与股票价格之间的因果关系。特别是，Abdalla和Murinde（1997）研究了印度，韩国，巴基斯坦和菲律宾的汇率 - 股票价格关系。并得出结论：从汇率到股票存在单向因果关系。外汇和证券交易市场这种关系的发现对政策的制订具有重要意义。 Pan et al（2000）发现，每日汇率和每日股价的格兰杰原因基于七个东亚国家的数据即香港，日本，韩国，马来西亚，新加坡，台湾和泰国。他们的数据说明在亚洲货币危机后，汇率对股票的影响更加强烈。Wu（2001）采用协整分析证明新加坡货币升值对美元和马来西亚林吉特和贬值日元和印度尼西亚卢比对股票价格具有积极，长期的影响。

本文不同于其他研究的地方在于，只检查马来西亚和泰国之间的两种影响货币的（MYR和THB）换算（分子和分母）汇率。只使用马来西亚林吉特和泰铢的外汇汇率的目的是研究马来西亚和泰国的直接，相互冲击。用这种方法，我们可以确定马来西亚和泰国外汇之间存在双向因果关系。在东南亚地区，马来西亚和泰国的位置彼此靠近。此外，马来西亚在政治，经济和商业部门与泰国有一些伙伴关系。这些都是本研究只检查MYR和THB的汇率的原因。我们也深入研究两国的汇率如何与股票价格相关（反之亦然）。如果汇率市场被发现引领相应的股市，那么政府应该控制其汇率政府政策。此外，国内经济政策的主要关注点是稳定股市股票市场对交易市场的领先。

图1显示了1993年11月1日至2003年8月31日期间泰国股票价格（SETI）的波动，由于亚洲危机，从1996年到1998年股价呈下跌趋势。危机后，股票价格的波动似乎是稳定的。泰国股票价格在1998年之前呈下降趋势，但在此之后呈现上升趋势。马来西亚股票价格在1997年至1998年之间也面临同样的问题，但在1998年之后变得更加稳定（图2）。即在危机前，价格呈现上涨趋势;然而，在危机期间，它们表现出下降趋势，危机过后又价格继续呈现上涨趋势。

图 1 1993-2003年泰国股价变化

图 2 1993-2003年马来西亚股价变化

从图3可以看出，泰国汇率从1993年到1996年和1999年到2003年稳定波动。汇率是泰铢每马来西亚林吉特。在1996年至1998年期间，波动非常频繁。在图4中，马来西亚汇率表现出类似的状况。马来西亚汇率是每泰国泰铢。该图表明，1997年以前和1998年以后汇率都有增加的趋势。同时，1998年汇率波动得非常频繁。

图 3 泰元兑马来西亚元汇率

图 4 马来西亚元兑泰元汇率

这项研究试图比现有文献更深入的研究在1997年货币危机期间马来西亚和泰国汇率和股票价格之间的关系。这项研究采用的马来西亚的（MYR / THB）和泰国的（THB / MYR）的组合，均基于每日即期汇率。在两个国家（马来西亚和泰国）之间使用两种不同的货币（MYR和THB）的目的是检查这两种不同的货币是否会影响两国股票价格和汇率之间的关系。更具体地说，这项研究旨在通过Johansen的多元协整检验法，以及研究两个变量之间的动态因果关系，并检查其中的调整动量，通过方差分解的因果关系来研究泰国和马来西亚汇率与股价之间的长期关系。

基本理论

汇率和股价的变化是否能相互影响是通过传统和投资组合方法来解释的。根据传统的方法，汇率的变化导致股票价格的变化，反之亦然。从传统方法的观点来看，本地货币升值（贬值）增加（减少）了的外币负债和增加（减少）生产成本，这种情况在发展中经济体中尤为突出。发展中经济体意味着该国的生产很大程度上依赖进口原材料。一个简单的解释是汇率的升值（折旧）会影响企业在国内市场上的表现，作为国际市场销售，这反过来影响企业的股价（Aggarwal，1981）。

投资组合平衡方法强调资本账户交易的作用。就像所有商品一样，汇率由市场决定。在投资组合方法中，股价上涨（失败）会吸引资本来自外国投资者，这可能导致对一个国家货币的需求增加。股票上涨（下跌）价格将导致汇率升值（折旧），因为当地的需求（供应）增加货币。换句话说，国内股票价格的外生性增长将导致国内财富的增加这反过来又会导致货币需求的增加，从而使利率上升。高利率会导致资本流入进而使得本国货币升值（Krueger，1983）。

数据来源以及研究方法

1.数据来源

汇率和股票价格的每日数据均来自DataStream检索，样本的时间范围为1993年11月1日至2003年8月31日。本研究中使用的日末股票指数涵盖曼谷S.E.T 指数和泰国、马来西亚的吉隆坡综合指数。 汇率数据是期末名义值汇率，由MYR / THB和THB / MYR汇率组成。在分析前，所有的数据都经过预先处理变成了自然对数形式。 为了研究亚洲金融危机对变量对这两个国家的关系的影响，样本期分为从1993年11月1日至1997年5月31日（危机前）和1期的两个分期间1998年2月至2003年8月31日（危机后）。

2.研究方法

基于研究方法数据序列基本性质的要求，需要先用Dickey-Fuller（ADF）检验和Phillips-Perr（PP）检验用于检查单位根并评估汇率和库存的整合性的稳健性。 我们首先测试静态和变量的积分顺序，水平以及第一个差异。 更具体地说，我们测试了SP和EX是否是阶数零，I（0）的序列，也就是说，它们是否是平稳的。通过执行ADF测试，基于具有常数和时间趋势的标准回归可以写作下列形式：

其中alpha;₂为p-1，△为第一个差分算子，T为时间趋势，为白噪声残差序列。滞后阶数k的选择使基于Akaike信息准则（AIC），使得所有残差Ht是白噪声。 零假设是Y_t具有单位根（非平稳），即H0：D2 = 0，备择假设是Y_t不具有单位根(即平稳)，H1：D2 lt;0。该检验方法是由Mackinnon分别在1%和5%显著水平上的统计而来的。

3. Johansen的协整检验方法

之后，我们使用最大似然法来测试两个变量之间的协整通过Johansenamp;Juselius（1990）所提出的方法。这种技术适合于调查协整关系的数量所涉及的变量。该方法的优势是可以预测所有变量以评估其整合顺序。在大多数情况下，变量以相同的顺序进行积分。检验的结果可以对滞后长度相当敏感。最常见的过程是使用无差异数据估计向量自回归。然后使用与a中相同的滞后长度测试传统VAR，估计模型并确定pi;的等级。 Johansen-Juselius检验（参见Johansen（1988）;Johansen和Juselius（1990）），在下文中被称为JJ检验，其是多元扩展并且允许多于一个协整向量或公共随机趋势存在于数据中。 Masih和Masih（2002）也总结JJ方法在协整的测试中的几个优点：（i）JJ过程不预先假设至多存在一个协整关系; （ii）JJ方法建立在统一的框架上估计和测试VECM公式中的协整关系; （iii）JJ提供适当的统计和点分布以测试假设的协整向量的数量和限制的测试系数。

Johansen（1991）模型可以写成如下以矩阵表达的纠错形式：

其中，是n个变量所组成的列向量；和均为系数矩阵；为差分算子；为一常数。如果具有零秩，那么变量之间就没有固定的线性组合。但是，如果的秩rgt; 0，即存在r个可能的线性组合。这时进一步将分解为两个矩阵alpha;和beta;，即=alpha;beta;。在这种表示中，beta;包含了r个协整向量的系数，即使Y_t是非平稳的，beta;Y_t也是平稳的，且alpha;包含速度调整系数。在执行JJ方法之前，要先确定模型的常数，趋势以及滞后阶数。多数情况下，时间趋势对大多数金融市场并不是必要的，但是本案例中的数据有一些趋势（见图1至4），因此应该考虑常数项的存在。 Akaike信息准则（AIC）用于确定每个系列的滞后数。考虑到股票价格和汇率随时间的上下变动趋势，本文所采用的是线性确定性趋势。

4.方差分解（VDCs）

本研究采用方差分解（VDC）方法作为分析工具。 VDC分析也名为为样本外因果关系检验，用于提供系统动态特性的指示。 VDC分析是将某个变量的预测误差的方差划分为可归因于的比例的方便方法创新或冲击在系统中的每个变量。 向量自回归（VAR）可以写为向量移动平均（VMA）。 其中，方程（3）可以反向无限次，以获得方程（4）

其中mu;=（i alpha;₁ alpha;₂ ......）。 alpha;₀是X_t的无条件均值。等式（4）实际上是VMA等式（3）的表示，其中变量（Y_it）是以各当前值和过去值表示的不同类型冲击（ε_it）。 等式（3）的VMA表示是Sims（1980）方法的基本特征允许跟踪包含在VAR系统中的变量上的各种冲击的时间路径。

研究的实证结果

1单位根测试

Dickey-Fuller（ADF）和Phillips-Perron（PP）单元根测试结果分别示于表1和表2。两个测试显示所有变量在1％显着性水平的第一差异处是稳定的。 ADF和PP检验统计能够以一阶差分形式对所有系列的1％显着性水平拒绝零假设，即一阶差分序列是平稳的。将所有这些结果放在透视图中，所有变量都是一阶或I（1）的整合，并允许我们继续协整检验。

表 1 ADF单位根检验结果

表 2 PP单位根检验结果

2 Johansen-Juselius的协整方法

参考表3，结果表明在两个样本周期中变量之间存在协整。证据从痕量和最大特征值测试表明，在危机前最多只有一个协整向量的零假设在危机前时期被拒绝，其中迹线和最大特征值的t统计量为95.5163，79.2681，在统计学意义上意味着两统计量的显著性均为1%。至于危机后时期，跟踪测试表明存在至多两个整合向量的证据，因为拒绝零假设。 t统计量为32.4798，其显著性水平为5%。同时，最大特征值表明有至多一个协整矢量图，t统计量为18.6578。因此，它的显著性水平为1%。两个协整向量或三个随机趋势存在于危机后时期数据中。研究结果还表明变量之间存在长期的关系。虽然协整存在于变量之间，但并不是所有的变量都会进入协整向量系统。这些集成和协整测试的一个重要含义是这些变量之间的动态相互作用需要通过矢量误差校正建模（VECM）。或者说，变量之间的协整关系验证了标准VAR的水平。

表 3 J-J协整检验结果

3因果关系

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