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1、热钱流动对资产价格波动和金融脆弱性的影响 基于 SVAR 模型的实证分析*马亚明马亚明 赵慧赵慧（天津财经大学经济学院，天津，（天津财经大学经济学院，天津，300222）摘要：摘要：本文在对热钱流动导致资产价格波动进而影响金融脆弱性的进行系统论述的基础上，基于国内 2003 年 1 月至 2011 年 12 月月度股票收益率和房屋价格指数，利用SVAR 模型研究了热钱对我国股票市场和房地产市场价格的影响。结果表明，热钱对股票市场和房地产市场有着长期均衡关系，热钱流入显著推动了股票价格指数上涨，并得到股票收益率波动的 30%是由热钱异动所致，但热钱对房屋价格指数影响相对较小，表现在房价变动中 2
2、0%与热钱流动有关；另一方面发现股价上涨同时对房地产市场价格有着正向影响，被抬高的房价会进一步吸引热钱的流入。基于热钱对金融稳定与脆弱性的影响，提出了完善人民币汇率和利率机制，合理疏导等治理热钱的政策建议。关键关键词词：金融脆弱性；热钱；资产价格波动 Hot Money Flows，Asset Prices Fluctuation and Financial fragility Empirical Study Based on SVAR Model Ma Yaming Zhao Hui(School of Economics,TUFE,Tianjin,300222)Abstract：On th
3、e basis of full discussion influence of hot money flows on financial fragility by means of asset price,this paper analyzes the impacts of hot money on domestic stock and housing prices with the SVAR model,based on stock yield and housing price index from January 2003 to December 2011,empirically tes
4、ting the equilibrium relation between the hot money and assets price.Hot money indeed has been driven by the expected appreciation of RMB,also the trends of stock and housing prices keep rising differently;hot money net inflow significantly drives up stock prices and results in 30%variance in stock
5、yield change,while relatively less effect on housing price,only 20%correlate with hot money;at the same time rising share price has the positive influence to real estate market,and the inflated housing price attract more hot money in return.Finally,some policy suggestions，such as,improving the RMB e
6、xchange rate and interest rate mechanism,directing hot money flows orderly and so on,are presented.Key words:Financial fragility;hot money;Asset Prices Fluctuation 作者作者简介：简介：马亚明，男，天津财经大学经济学院金融系主任，教授，博士生导师，研究方向：资本市场与公司金融。赵慧，女，天津财经大学经济学院金融系硕士研究生，研究方向：资本市场与公司金融。通讯地址：通讯地址：天津财经大学金融系办公室 马亚明（收），邮编：300222，E
7、-mail:，电话：，电话：13002289387。*本文为国家社会科学基金项目“资产价格波动与金融脆弱性的互动机制研究”（11BJY140）的阶段性成果。一、一、引言引言 20 世纪 80 年代以来，美国等发达国家在全球范围内积极倡导金融自由化，促使发展中国家加大了金融市场开放的力度。随着金融自由化进程的加快，国际资本频繁流动已成为世界经济的一个显著特征，与此相伴随的是，金融危机在不同国家和地区频繁爆发。80 年代初的拉美债务危机、1994 年的墨西哥金融危机、1997 年的东南亚金融危机，以及 2008 年由美国次贷危机引发的国际金融危机爆发的诱因各不相同，但有一个共同的特征是，都伴随着国
8、际资本的大量流动及资产价格的剧烈波动。在我国资本项目尚未开放的背景下，国际资本的流动在很大程度上表现为热钱在我国的流进与流出。基于“套利”、“套汇”和“套价”的动机，2003 年以来，国际热钱流入我国的规模迅速扩大。2003年至 2004 年，境外热钱较多地涌入到房地产市场，因为那段时间股市低迷，而房地产收益率高达 50%。2005 年至 2006 年，热钱既流入房地产市场也流入股票市场，但股市可能更多。2007 年 10 月以后，美国次贷危机爆发，热钱开始撤出。随着人民币对美元加速升值，在 2008 年初热钱又有回流的迹象。2008 年 4 月，资本市场趋冷，部分热钱进入到民间借贷市场，或直
9、接存入中国的商业银行。2009 年，国家外汇管理局出台关于进一步完善个人结售汇业务管理的通知，堵截热钱流入境内。2011 年，随着人民币兑美元的连续下跌和股市的低迷，大批热钱开始流出。伴随着热钱的流动，我国的房市与股市也经历大幅的波动。上证综指从 2005 年的 1000 多点上升到 2007 年 10 月的 6000点，之后到 2008 年 10 月仅经过一年时间又跌倒 1664 点；房地产价格则一路飙升，仅2009 年上半年，北京、上海、深圳等主要楼盘价格就上涨了 30%-40%。图图 1 2003 年年 1 月到月到 2011 年年 12 月房屋价格指数和股票指数月房屋价格指数和股票指数
10、 资料来源：作者根据 wind 数据库编制 国际热钱的流入与我国股市、房市波动之间到底有无关系？有何关系？热钱的流动对我国金融稳定与脆弱性的影响机理如何？这些问题是学界和实务界共同关心的话题，资料来源：中国经济网综合。90 95 100 105 110 115 120 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul Ja Jul 房屋价格指数 上证综指（月度平均数）也是本文研究的出发点和主要内容。二、文献回顾二、文献回顾 国内外对热钱的研究大体可分为两类：（
11、1）是从国际资本流动的视角，分析热钱的流入动因与途径，如 Renu（2001），张谊浩、裴平、方先明（2007），李衡、周菁、李劭钊（2008）等的研究，他们分析的结论大体一致，认为热钱流入主要基于套利、套汇或套价的动机，流入的途径主要包括在经常账户项下进行实体经济虚假贸易、资本账户项下的虚假投资和通过地下钱庄的形式等，Cheung 和 Qian（2010）在抛补套利平价理论框架的基础上引进多项控制指标，发现抛补套利利差和短期资本流动的历史值是热钱流动最重要的解释因子；（2）考察热钱流入对宏观经济，特别是对资产价格的影响。Ling Feng（2011）通过局部投影分析法证明了热钱的流入会持续抬
12、升股价，但不会对房屋价格形成影响。Kohli（2003）通过对 19931995 和 19992000 两个时期资本流入高发阶段的股票收益率上下浮动情况研究，得出大量短期资本涌入资本市场，导致股价快速上升是由外国投资者对本国证券需求提升引起的。梅鹏军、裴平（2009）分析了 1994-2007年外资潜入对中国股市的冲击，建立货币供应量和外资潜入规模对股票指数的二元回归模型，发现外资潜入会推动国内股价上涨，外资潜入反转时引起国内股价下跌。Peter（1999）指出一个国家股票市场深度越大，对短期资本流入的吸引力就越大。刘刚、白钦（2008）先认为 2003 至 2005 三年里热钱较多流入我国实
13、体经济（房地产市场），2006和 2007 年热钱更多流入股市，随后分析热钱对资本市场安全的影响，提出热钱利用 H股市场的做空机制及 A 股与 H 股的价格联动关系，间接做空 A 股市场，并分析了三种威胁我国房地产市场的传导机制。还有部分学者认为热钱的流动对房地产市场影响大于对股市的影响，如邓永亮（2010）、Michael（2008）分别在热钱问题研究中指出热钱主要流入房市而不是股市，并推动房价的上涨，房价的上涨会进一步吸引热钱的流入，并指出由于受中央银行的货币冲销和宏观经济政策的影响，短期内热钱流入使房价下跌，但长期情况下热钱推动房价上涨；另外，房价对热钱增加的贡献度很大，热钱与房价之间存
14、在正反馈效应。刘轶、史运昌（2009）运用 VAR 模型研究北京、上海、广州和深圳四个城市的房价与热钱流入量的均衡关系，证明了热钱是房价上涨的格兰杰原因，并与房价形成持续的正向冲击。刘莉亚（2008）把房地产市场分为普通住宅和豪华住宅，发现热钱显著推动豪华住宅价格指数上升，并且住宅价格指数变化波动中约 20%是由热钱的异动引起的，即境外投机资金进入国内市场，在等待人民币升值的同时会涌入房地产市场，尤其是豪华住宅商品市场，热钱的变动同时引发商品住宅市场价格异动。Jansen（2003）对泰国金融危机前流入的投机资金进行研究发现境外资本流动对股市影响相对较小，对房价影响显著。上述文献对本文所做的研
15、究具有启发和借鉴意义，但存在三个问题：一是对热钱流动对资产价格波动，乃至金融脆弱性的影响缺乏系统性的论述；二是对热钱的估计值得商榷；三是多数实证研究建立的是VAR或VECM模型，忽视了热钱对当期资产价格的即期影响。本文在对热钱流动导致资产价格波动进而影响金融脆弱性的理论进行详尽分析的基础上，借鉴文献中关于中热钱的估算方法，并考虑了外汇储备变化中由汇率变化引起的资本损益和外汇储备的投资收益，来计算通过非法途径流入的热钱，将热钱流入途径分为合法和非法两部分的基础上对热钱测度，进而建立SVAR模型对热钱对我国资产价格和金融稳定性的影响进行了实证分析，以期对防范国际热钱流入以及维护我国金融的稳定提供一
16、些参考建议。三、三、热钱流动对金融脆弱性的影响机理分析热钱流动对金融脆弱性的影响机理分析 金融资产相对于实物资产具有高度的流动性，这使得金融体系成为经济领域中最容易受到冲击的部门，从而引发金融不稳定问题。世界范围内频繁发生的金融危机也从反面充分论证了这一点，学界把金融领域的这种现象归因于金融本身的脆弱性。戴维斯（Davis，1995）认为，金融体系的脆弱性是指金融市场上出现这样一种冲击，它们导致信贷市场或资产市场上价格和流量发生无法预期的变化，从而使金融机构面临倒闭的风险。金融脆弱性的根源在于银行等金融企业的高负债经营以及金融市场的不完美，在信息不对称的条件下，一国金融也更容易受到外部冲击的影
17、响，从而使整个金融体系表现为脆弱性。热钱流动对金融脆弱性的作用机理主要表现在两个方面：（1）导致资产价格的剧烈波动；（2）影响货币政策独立性（见图 2）。图图 2 热钱流动对金融脆弱性的影响机理热钱流动对金融脆弱性的影响机理 大量的境外热钱涌入会大大增加资本流向国的流动性，当这些由国际热钱所带入的流动性无法被实体经济所吸收时，它就涌向金融市场（股票市场、外汇市场）和房地产市场，从而导致资产泡沫的形成与迅速膨胀。随着泡沫的膨胀过程，市场参与者的预期也变得越来越乐观，并且产生“羊群效应”，使得更多的资金流入股票市场和房地产市场。投资热潮的兴起必然导致银行的授信额度提高和信用扩张，因为当资产价格上涨
18、时，热 钱热 钱流流 入入 货币政策独立性货币政策独立性 金融金融市场流动性市场流动性 预期、羊群效应预期、羊群效应 加剧信息不对称加剧信息不对称 银行信用扩张银行信用扩张 资资产产价价格格剧剧烈烈波波动动 金融金融脆弱脆弱性性 借款者净财富增加，可供抵押资产价值上升，提高了其获取银行贷款的能力，但也扩大了银行资产的风险敞口，加剧了金融体系的脆弱性。一旦热钱大规模外逃，资产价格会大幅度下跌，银行和借款者的资产负债表状况恶化，进而影响到银行的信贷扩张能力和借款者的信用获得能力，造成信贷紧缩，这会导致资产价格的进一步下跌和加速贷款损失，当银行资金本损失殆尽时，严重的金融危机可能发生。此外，热钱的涌
19、入与撤离会加剧信息不对称问题。当资产价格大幅下跌时，借款者抵押品和净资产价值下降，信息不对称问题会恶化，导致信贷收缩和经济紧缩。当金融市场中的道德风险与逆向选择积累到一定程度，如果金融市场不能有效地进行资金配置时，金融不稳定甚至金融危机就会发生。热钱的流入使得一国的外汇储备快速增长，外汇储备的急剧增长,必然会使得外汇占款增加。外汇占款的增长最终导致了基础货币相应的增长,在货币乘数的作用下进而导致了货币供应量的增长。以我国为例，截止 2011 年末，我国外汇储备达 31811.48 亿美元，外汇占款余额为 25.3587 万亿元。中央银行在被动接收外汇的同时,又被动向市场投放人民币,2011 年
20、 12 月末,广义货币供应量 M2 余额为 85.16 万亿元，同比增长 13.6%；狭义货币（M1）余额 28.98 万亿元，同比增长 7.9%。这实际上是一种被迫发行货币,向市场注入流动性的行为，因为 2011 年我国货币政策的基调是从紧的。热钱流入还会降低我国货币政策的独立性,因境外热钱流动方向与货币政策方向和目标往往不一致。当中央银行为抑制通货膨胀而提高利率水平时,境外热钱会大量涌入,迫使其被动增加货币投放量,从而抵消了货币政策的效应。而当中央银行采取放松银根、降低利率的政策时,境外热钱又会转换成外币迅速撤离,使增加货币供应量的政策操作效应减弱,抵消了扩张性货币政策的效果。一旦货币政策
21、的独立性受到影响，其在防范系统性金融风险中的作用就受到一定的制约，从而使金融体系更容易受到外部的冲击。四四、热钱、热钱对我国资产价格影响对我国资产价格影响的实证分析的实证分析 从上文的分析可知，热钱对金融脆弱性的影响主要是通过资产价格渠道，因此，下文运用 SVAR 模型，主要对热钱对我国股票和房地产价格的影响进行实证分析。(一)热钱的估计 关于热钱估计方法的选择一直都是学术界争论的焦点。大部分文献采用“热钱流入规模=外汇储备增量贸易顺差外商直接投资”这一公式（以下称方式一）估算热钱规模，但是方式一对热钱的估计并不完善，主要表现在：（1）没有考虑汇率变化引起的资本损益和外汇储备的投资收益也会导致
22、外汇储备的变化。（2）没有考虑热钱通过外商投资或贸易渠道流入境内这种占有很大比例的方式。（3）国际收支平衡表中除了贸易项目和外商直接投资外，其它项目并不全是热钱。（4）该估计方式没考虑热钱通过地下钱庄等非法渠道流入的途径，将会在计算过程中缺少一定比例的数据。刘莉亚（2008）提 2011 年，我国金融机构外汇占款连续 3 个月下降，其中一个重要的原因可能是部分热钱的撤离。出将与净增外汇相对应的人民币外汇占款折算成美元，作为衡量本期交易净增外汇的指标，这样方式一就调整为“热钱流入规模=外汇占款增量贸易顺差外商直接投资”（方式二），将这两种估算结果对比（见图 2）。图图 3 两种估计方法的结果对比
23、两种估计方法的结果对比 此外，邓永亮（2010）提出由于外汇储备的增长最终导致基础货币的增加，所以用基础货币变化代替热钱流动规模的变动，这一估算方法虽然简便，但与热钱的实际变动量存在相当大的误差。刘轶、史运昌（2009）改进方式一为“热钱流入规模=调整后的外汇储备增量贸易顺差外商直接投资+特殊调整项”，其中调整后的外汇储备增量=外汇储备增量外汇储备中非美元资产的升值受益，该方法排除了由汇率变化带来资本损益的那部分外汇储备增量。还有一些文献研究贸易差额和外商直接投资中的热钱，如张明、徐以升（2008）对国内热钱进行全口径测算，对外汇储备增加额进行调整，并估算通过贸易顺差和外商直接投资流入的热钱规
24、模，他假定 2005 年到 2008 年贸易顺差的真实增长率分别是前一年真实贸易顺差的 30%、35%、40%、45%，每年的外商直接投资税后利润加折旧等于上一年外商直接投资余额的 20%，每年外商直接投资的净现金流入减去汇出利润，等于每年外商直接投资未汇出利润及折旧。基于上文对热钱估计的几种思想，综合考量这些方法的优点，兼顾数据的可获得性等条件，本文在方式二的基础上加入通过非法渠道流动的热钱规模，由于精确的数据是无法得到的，此处用国际收支平衡表中“错误与遗漏项”近似代替，但是从国家外汇管理局我们只能查到半年度或季度的国际收支平衡表数据，于是本文采用插值法对月度数据估计，合法渠道进出的热钱规模
25、可用国际收支平衡表中相关数据得到。考虑到估计的简便性，这里假定贸易投资项目是合法、合规的，并且其交易中外商直接投资与贸易差额都是真实的。综合上述分析，热钱的估计表达式为“热钱流入规模（TZHM）=外汇占款增量贸易顺差外商直接投资+错误与遗漏”（方式三）。本文选取上证综合指数作为研究对象，在实证分析中用收益率度量股票价格的波动-1000-800-600-400-200 0 200 400 600 800 1000 1200 Jan/03 Jun/03 Nov/03 Apr/04 Sep/04 Feb/05 Jul/05 Dec/05 May/06 Oct/06 Mar/07 Aug/07 Jan
26、/08 Jun/08 Nov/08 Apr/09 Sep/09 Feb/10 Jul/10 Dec/10 May/11 Oct/11 方式一 方式二 性，市场月收益率定义为：1ln()ln()ttLNAVSPII，其中tI为股票第 t 月的平均价格指数，1tI为股票第 t-1 月的平均价格指数。（二）指标选择与理论分析 2002 年国际收支平衡表中净误差与遗漏项在连续 12 年呈现负数后首次转正（当年为 78 亿美元），净误差与遗漏项的符号转正意味着官方统计之外的资本内流，热钱通过地下渠道由外逃转为流入我国，2002 年以来我国国际收支持续大额顺差、外汇储备快速增长。另外 2002 年底 合格
27、境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法 正式出台，从 2003 年起境外资金流入增加，提高了国内股票和房产的价格。本文将样本选为 2003年 1 月2011 年 12 月的月度共 108 组数据进行分析，以热钱规模（TZHM）、汇率（ER）、股票收益率（LNAVSP）和房地产价格指数（RPD）这四个指标为变量，其中外汇储备数据来自国家外汇管理局网站，人民币外汇占款、一美元折合人民币（每月平均数）来自中国人民银行网站，股票价格指数、房地产价格指数、外商直接投资、进口额和出口额来自中经网产业数据库，同时对数据采用 X-12 方法进行季节调整。本文选择了股票收益率、房地产价格指数作为资产价格研究对象
28、，分析热钱规模对资产价格和人民币汇率之间的波动关系。采用 Sims（1980）提出的向量自回归模型分析变量之间的动态相互关系，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。但是 VAR 模型忽略了变量之间的经济结构关系，把当期关系隐含到了随机扰动项之中（内生变量间存在着同期相关）。为了使模型的经济意义更加明确，在 VAR 模型的基础上构造了 SVAR 模型作为该问题的计量模型。SVAR（p）模型的基本形式为：01122tttptptC YYYY 且tY=(,)TZHM LNAVSP RPD ER,12,ttkt之间不相关。对于 VAR 模型
29、1122tttptptYYYY，移项得到：212(1)()ppttttLLL YL Y 两边同时乘以KK阶矩阵A，得到()ttAL YA，如果ttAB，并且()0,tE(),ttkEI 则称为AB型SVAR模型，这里0,kAC BI。由于SVAR模型存在识别问题，因此需要对0C施加约束，通过 EViews6.0 对矩阵的显著性检验，最终把0,kC I定为：01000010000,0010000001000kNANANANANANACINANANA.（三）实证检验 1.单位根检验 数据平稳性检验是建立计量模型的开始，对变量进行格兰杰因果检验和建立 SVAR模型之前，需要检验变量的平稳性，由于单位
30、根的问题，容易出现伪回归情况，使得模型的回归结果无意义，当变量满足 t 阶单整时，才能进一步分析，下面采用 ADF 单位根检验方法来检验各变量的平稳性，结果如下表所示：表表 1 变量的平稳性检验变量的平稳性检验 检验变量检验变量 检验形式（c,t,1）ADF 检验值 临界值 平稳性 TZHM（c,0,1）-4.346428-3.452764 平稳 RPD（c,0,2）-3.149638-2.889200 平稳 LNAVSP（0,0,0）-6.365535-1.943872 平稳 ER（0,0,1）-3.053134-1.943882 平稳 注：c，t，1 分别表示常数项、时间趋势项和滞后阶数，
31、滞后阶数按 SC 最小原则确定。ADF 结果表明，在 5%的显著性水平下，热钱流入规模、房地产价格指数、股票收益率和人民币汇率均为平稳序列。2.格兰杰因果检验 格兰杰因果关系模型所解释的是变量 Y 和 X 是否具有因果关系，主要看 X 多大程度上能被过去的 Y 解释，如果 Y 在 X 的预测中有帮助，则加入 Y 的滞后项后预测 X 的均方误差将减小，则称 Y 能够格兰杰引起 X。这种关系只是时间上的因果关系，重在影响方向的确认，而非完全的因果逻辑关系。本文分别检验 RPD、LNAVSP、ER 和 TZHM 之间可能存在的格兰杰因果关系，结果见下表：表表 2 格兰杰因果检验结果格兰杰因果检验结果
32、 原假设原假设0H K=1 K=2 K=3 K=4 结论结论 P 值 P 值 P 值 P 值 TZHM 不是 RPD 变化的格兰杰原因 0.6059 0.3029 0.1542 0.1061 接受 RPD 不是 TZHM 变化的格兰杰原因 0.2871 0.3986 0.5847 0.6096 接受 TZHM 不是 LNAVSP 变化的格兰杰原因 0.3064 0.0412 0.1339 0.0680 拒绝拒绝 LNAVSP 不是 TZHM 变化的格兰杰原因 0.6876 0.5290 0.9868 0.9078 接受 TZHM 不是 ER 变化的格兰杰原因 0.1285 0.0153 0.1
33、730 0.0266 拒绝拒绝 ER 不是 TZHM 变化的格兰杰原因 0.1932 0.4402 0.4186 0.2650 接受 LNAVSP 不是 RPD 变化的格兰杰原因 0.0002 0.0190 0.0463 0.0940 拒绝拒绝 RPD 不是 LNAVSP 变化的格兰杰原因 0.3406 0.4925 0.5498 0.2629 接受 ER 不是 LNAVSP 变化的格兰杰原因 0.4396 0.7576 0.1180 0.1704 接受 LNAVSP 不是 ER 变化的格兰杰原因 0.9114 0.9605 0.9803 0.9462 接受 RPD 不是 ER 变化的格兰杰原
34、因 0.5860 0.6687 0.6006 0.6807 接受 ER 不是 RPD 变化的格兰杰原因 0.8694 0.5406 0.7357 0.8764 接受 从格兰杰因果关系的意义上看，热钱流动规模与股票收益率之间存在单项因果关系，说明热钱变动显著影响了股票收益率的变化，同时热钱变动也是人民币汇率的格兰杰原因，此外热钱对房价的影响具有滞后性。从上表还可以看出股票收益率对房价的变动存在显著地因果关系，换言之，股票收益率的变化显著影响了房地产市场价格的变化。另一个问题是对 SVAR 模型滞后阶数的确定，综合考虑 LR 统计量、FPE（最终预测误差）、SC 信息准则、AIC 信息准则与 HQ
35、（Hannan-Quinn）信息准则五个指标和最终模型平稳性等因素，确定了模型滞后阶数为 4。基于以上对 SVAR 模型讨论的基础上，利用极大似然估计方法，得到变量间的同期相关关系矩阵和长期约束矩阵分别为：016.370341 16.655544214.194193.8484000011.377726005.48753800,0013.768574001.138380000010000.021671kCI 至此就可得到SVAR模型中各期滞后变量的系数，其中TZHM（-1）、TZHM（-2）对LNAVSP和RPD的系数分别为0.005334、0.004720和0.003863、0.000227，
36、表明热钱波动对股票收益率的影响较房价大些。为得到更确切的结论，下面进行脉冲响应和方差分解分析。3.脉冲响应分析 脉冲响应函数是用来刻画来自随机扰动项的一个标准差冲击，对内生变量当前和未来取值的影响变动轨迹，通过它可以获知这些变量之间动态关系。为研究房价和股票收益率对热钱的非预期或突发性变化的反应，本文给热钱一个广义脉冲，考察股票收益率、房价和人民币汇率的脉冲响应函数。横轴表示冲击作用的滞后期数（一个单位表示约6个月），纵轴刻画了反应程度，实线表示脉冲响应函数，代表了各影响因素对热钱流入规模冲击的反应，虚线表示正负两倍标准差偏离带。图图4 各变量对热钱变动的脉冲响应函数各变量对热钱变动的脉冲响应
37、函数 从上图可看出热钱流动规模对本身相关的非预期或突发事件反应最为强烈（第一行第一个图），影响持续到第4期后会随着时间逐渐减弱。观测不同变量之间的脉冲响应函数可发现，房价对热钱的非预期或突发性变化的反应并不是十分显著（第二行第一个图），在第2期达到最高点0.42后该冲击迅速衰减至-0.83，反应函数大致呈正弦变化，到第15期以后冲击效果逐渐减弱，这说明热钱的流入并不能显著影响到房价的变化；与房屋价格指数表现不同，股票收益率对热钱的一个正冲击产生正向影响（第一行第二个图），该影响存在一定的滞后性，随着时间的推移大概在第4期（一年半后）达到最高点，之后影响逐渐衰减；人民币汇率对热钱变动存在一定的反
38、应，当热钱发生非预期变化时，人民币汇率在第3期有一个小波动，之后反应持续加强，说明以套利为目的的热钱非常重视通过汇率差赚取利润（第二行第二个图）。不难发现以上脉冲响应函数分析结果与格兰杰因果检验相一致。下面，考察热钱流动对资产价格的非预期或突发事件的反应，由下图可看出热钱对房地产市场和股票收益率的一些突发性或非预期性事件的反应较为显著，特别是热钱对房价的正冲击产生正向影响（右图），该影响一直持续到第10期左右才逐渐减弱，说明被抬高的房价会进一步吸引热钱的流入。-1 0 001 0 02 0 024681012141618Response of TZHM_SA to Shock1-2-10123
39、24681012141618Response of LNAVSP_SA to Shock1-2-1012324681012141618Response of RPD_SA to Shock1-.04-.02.00.02.04.0624681012141618Response of ER_SA to Shock1Response to Structural One S.D.Innovations 2 S.E.图图5 热钱对资产价格变动的响应热钱对资产价格变动的响应 4.方差分解分析 Sims方差分解是把系统中的每个内生变量的波动按其成分分解为与各方程新息相关联的组成部分，从而了解新息对模型内生变
40、量的相对重要性。相应的方差分解图如下：图图6 热钱规模、股票收益率、房屋价格指数变化的方差分解图热钱规模、股票收益率、房屋价格指数变化的方差分解图 从图6可观察到热钱发生波动变化基本上是由自身新信息造成，与股票市场和房地产市场的变动没有显著关系（图6第一行）；造成股票收益率剧烈变化的有60%左右与股票市场本身的信息有关，30%是与热钱波动有关（图6第二行）；最后，造成房屋价格指数变动有70%左右与房地产本身的新信息有关，20%左右与热钱流动规模有关（图6第三行）。-40-200204024681012141618Response of TZHM_SA to Shock2-40-20020402
41、4681012141618Response of TZHM_SA to Shock3Response to Structural One S.D.Innovations 2 S.E.02040608010012345678910Percent TZHM_SA variance due to Shock102040608010012345678910Percent TZHM_SA variance due to Shock202040608010012345678910Percent TZHM_SA variance due to Shock302040608010012345678910Per
42、cent LNAVSP_SA variance due to Shock102040608010012345678910Percent LNAVSP_SA variance due to Shock202040608010012345678910Percent LNAVSP_SA variance due to Shock302040608010012345678910Percent RPD_SA variance due to Shock102040608010012345678910Percent RPD_SA variance due to Shock202040608010012345
43、678910Percent RPD_SA variance due to Shock3Variance Decomposition五、结论和政策建议 本文通过建立SVAR模型，对热钱对股票、房地产等资产的价格变动进行了实证分析，结果表明：首先，格兰杰因果检验显示热钱是股票收益率和人民币汇率变化的格兰杰原因，其中热钱对股票价格的格兰杰因果检验P值尤为显著，且持续时间长。热钱对房地产价格指数变化的格兰杰检验具有滞后性，说明热钱对房地产价格的影响不是即期的，具有一定的时滞，这与房地产建设有一定的周期是吻合的。但是股票收益率的变化与房价之间存在因果关系，表明股票收益率变化影响到房地产市场。总的来说热钱
44、大量涌入股票市场，致使股价上升，股价上升的同时带动房地产市场的发展，加之人民币升值预期又吸引大量热钱流入国内。其次，脉冲响应分析观测到股票收益率对热钱的一个正向冲击反应尤为显著，持续到第7期后才逐渐减弱，而房价对热钱的正向冲击反应相对较弱，说明大量热钱主要流入股票市场使股价提升；反过来观察热钱对房价的突发性或非预期事件冲击反应的脉冲图像，可得到热钱对房价产生正向影响，说明被抬高的房价进一步吸引热钱的流入。最后，方差分解分析使结论量化，造成股票价格指数变化的原因中有30%源于热钱流动规模，房屋价格波动原因中20%左右来自热钱流动规模。结合全文发现，热钱对股票市场和房地产市场有着长期均衡关系，特别
45、是热钱对股票价格指数有着明显的正向影响。由此可见，热钱确实是影响我国股票和房地产价格剧烈波动的一个重要推动因素，境外资金的大量涌入导致房价、股价持续攀升，在预期机制的作用下，导致大量民间资本纷纷进入资本市场，而实体经济则出现产业“空心化”。热钱的流入造成我国宏观经济失衡，形成资产泡沫，一旦热钱大量撤离本国，股市和房市价格就会发生剧烈波动，加剧了我国金融体系的脆弱性。因此，对热钱的治理和监管，是关系我国金融稳定和安全的重要举措。（一）加强对热钱的监测，合理疏导。对热钱的监测主要是加强对外汇收支账户的监管，审查各种进出口交易是否真实存在，了解这些企业资金流动的意图，对大额、频繁异常流动的资金要进行
46、重点跟踪，建立专门的信息监测网络并设置预警系统。由于热钱具有短期、投机的特性，对一国经济金融秩序冲击较大，所以要以“堵”为主。但在“堵”的同时，还要强调疏堵结合，合理引导，使其投资周期长期化、投资方式合理化。例如，国家可以加紧产业结构的调整，出台相关政策吸引热钱进入到新兴产业等实质的投资领域，为我国经济发展发挥积极作用。（二）进一步完善人民币汇率和利率机制，减少热钱套汇和套利的空间。热钱涌入我国的一个重要原因是国际投机资本基于人民币升值的预期。只要打破人民币单边升值趋势，适当扩大人民币汇率的浮动区间,增大人民币汇率弹性,实现其双向浮动，并在一定的可控范围内有升有降，境外热钱就无法获足够回报，其
47、涌入我国的动力就会大大削弱。同时，要提高我国的利率市场化水平，强化市场利率的杠杆效应,疏导货币政策的利率传导机制,挤压热钱的套利空间,使得短期热钱被控制在合理的规模之内。（三）运用税收手段，增加热钱进出的风险和成本，缩小其获利空间。如对短期跨境流入的资本征收“托宾税”，针对投机性购房需求，应逐步开征房地产税，大幅度提高增值税、交易税等。参考文献参考文献 1 Sims C A.Macroeconomics and realityJ.Econometrica,1980(48):1-48.2 Davis E P.Debt,Financial Fragility and Systemic Risk,C
48、larendon Press,1995.3 Peter M.and Carmen M.Reinhart.Do capital controls and macroeconomic policies influence the volume and composition of capital flows?J.Journal of International Money and Finance,1999（18）：619635.4 Renu Kohli.“Capital Flows and Their Macroeconomic Effects in India,”IMF Working Pape
49、rs,2001,International Monetary Fund.5 Jansen,W.J,2003,“What do capital inflows do?Dissecting the transmission mechanism for Thailand,1980-1996”,Journal of Marcoeconomics,25,457-480.5 Renu KohliReal exchange rate stabilization and managed floating：exchange rate policy in India，1993-2001JJournal of As
50、ian economics，2003（3）6 Michael F.Martin and Wayne M，Morrison Chinas“Hot Money”ProblemsR.Open CRS,2008,21(July):1-7.7 Cheung,Y.M.and Qian,X.“Capital Flight:ChinaExperience.”Review of Development Economics,2010,14(2),PP.227-247.8 LingFeng,Ching-YiLin,ChunWang,Do Capital Flows Matter to Stock and Housi