一、实验目的
了解金融风险的交互作用与微观原理
二、准备知识
2.1 金融风险的交互作用
全球金融市场一体化是国际金融市场发展的一个重要趋势。在各国开展金融自由化发展的前提条件下，金融的国界在逐步取消，并且随着计算机、互联网的高速发展并广泛的应用于金融业务中，使得各金融市场之间的联系不断加深。国内金融市场与国际金融市场随着国际贸易、海外直接投资、证券投资等的增长日益融合，形成相互依赖的态势。
对于金融机构所面临的金融风险的成因分析，过去较多地集中于对于借款人的资信不了解、审查不严格以及政策等方面的原因。根据传统经济学的理论，这些因素大多会随着经济发展、技术进步而逐渐减少。但是，经济、技术进步的同时，新的金融风险也随着应运而生，且相对经济技术低水平时期的风险更加复杂更加难以预测计量。近年来，由于博弈论和信息经济学等微观经济学的最新进展，使得经济学家对金融市场的微观行为基础有了更深刻的理解。从经济学的角度考虑，金融风险主要源于金融体系的内在脆弱性、不对称信息和经济环境的影响。金融机构的内在脆弱性是金融风险生成的基础。信息的非对称性是金融风险生成的前提。我国金融风险形成的初始原因也可以归结为金融制度、经济周期和信息不对称。
金融市场包括的内容比较广泛，我们可以主要分为四个大的市场，货币市场、资本市场、外汇市场和黄金市场。而一般都根据金融市场上交易工具的期限，把金融市场分为货币市场和资本市场两大类。其中对于货币市场与资本市场的区分一般都是以1年为界，货币市场是办理1年以下短期资金借贷业务的市场，包括同业拆借市场、回购协议市场、商业票据市场、银行承兑汇票市场、短期政府债券市场、大面额可转让存单市场等；资本市场是期限在1年以上的资金融通活动的总和，包括期限在1年以上的证券市场以及1年以上的银行信贷市场，其中中长期信贷市场是金融机构与工商企业之间的贷款市场，证券市场是通过证券的发行与交易进行融资的市场，包括债券市场、股票市场、保险市场、融资租赁市场等。
本实验中我们主要分析货币市场、资本市场和外汇市场之间的互动关系。这就包括了如下三个关系：货币市场和资本市场的互动关系、货币市场和外汇市场的互动关系以及资本市场和外汇市场的互动关系。
对于货币市场与资本市场的互动关系，目前用得最广的是戈登模型。它是MJ.Gordon于1967年对多国金融市场研究后得出的成果，揭示了股票价格、预期基期股息和股息增长率之间的关系，用公式表示为：
$$P=D/(i-g)$$
其中：p为股票价格，D为预期基期每股股息，i为贴现率，g为股息年增长率。该模型假定股息的年增长率始终为g。
由于股票市场投资风险一般大于货币市场，投资于股票市场的资金势必要求得到一定的风险溢酬，使股票市场收益率高于货币市场，形成一种收益与风险相对应的较为稳定的比价结构，所以戈登模型中的贴现率i应该包括两部分，其一是货币市场利率水平r，其二是股票的风险报酬率$i{}’$，$i=r+i{}’$，故戈登模型可以改为：
$$P=D/(r+i{}’-g)$$
戈登模型在一定程度上表明股票价格p与货币市场利率r成反向关系，r越高，股票市场价格指数就越低，反之亦然。有研究表明我国的同业拆借市场利率与上海股市价格有反方向的变化趋势。
货币市场与资本市场的联系可以从货币政策对两个市场的作用机制来加以分析。在传导渠道畅通的情况下，货币市场利率的下调会使资金向资本市场转移，促使资本市场的资金成本有所下降，资产价格趋于上升。我国金融体系仍是以银行为主导，货币市场是货币政策传导到实务部门的最主要的中介场所。货币政策的一个重要目标就是推动居民的消费，刺激经济的发展。但由于长期以来央行禁止商业银行参与证券市场交易，过分注重金融市场的筹资功能，而忽视其应有的政策功能，我国货币市场与资本市场几乎完全被割裂，两个市场的参与主体不同，造成货币市场利率变动难以有效地传导至资本市场，使得央行实行连续扩张性货币政策，短期内对经济的推动作用并不明显。因此，中央银行的货币政策对资本市场影响不大，资本市场也没有对此做出调整。货币政策通过资本市场传导的渠道被堵塞，削弱了货币政策的效应。
货币市场与外汇市场的联系，较有影响的是英国经济学家凯恩斯的利率平价理论。在一体化程度高、资本自由流动的国际金融市场上，利率和汇率通过套期保值的利率平价公式联系在一起。在开放经济中，无抛补利率平价公式可以表示为：
$$r=r^{*}+f$$
其中：r为本国货币利率，r*为外国货币利率，f为本国货币相对于外国货币的预期贬值率。
利率平价规定，一种货币对另外一种货币的升值（贬值）必将被利率差异的变动所抵消。如果本国货币利率低于国外利率，表明本国货币相对于外国货币预期贬值，势必会引起投机资本和流动资金的外流，表现在外汇市场上“游资”大量抛售本币购买外币，无形中加大了本币的贬值率。但是由于利率平价成立的前提条件是均衡的市场利率加货币的自由兑换，而这两个前提条件在我国均不成立，因此导致利率平价在我国的解释能力不强。
资本市场和外汇市场的联系与一国经济开放的程度有很大的关系。对于经济开放的国家，资本市场与外汇市场的联系是直接的，二者之间存在着一定的相关性，其变化的趋势有一致性：汇率上浮，外资进入，金融市场的“游资”增加，股指上升；反之亦然。
相对于发达国家，我国外汇市场有一定的封闭性。对于外汇市场与资本市场的关系主要是间接联系，主要包括：1、以利率为中介，将货币市场作为桥梁。在利率和汇率完全市场化、资本自由流动的条件下，货币市场便成为资本市场与外汇市场之间联系的桥梁。汇率的自由波动会直接导致利率的变化，利率的变化会促使货币市场做出相应的调整，其变化又会波及资本市场。可以说资本市场与外汇市场之间的联系程度和一国经济的开放程度正相关。而由于我国宏观管制的结果，当前我国利率和汇率基本上保持一种“稳定状态”，这种情况必然会使利率不能完全反映金融市场之间供求关系的变化，因此还不能看做货币市场与资本市场之间的中介。2、货币供应量的影响，货币供应量的调节对金融市场的波动起到了稳定与协调的作用，对于外汇市场这种作用比较明显。3、通过投资者的选择影响资本市场和外汇市场。投资者根据对资本市场和外汇市场收益率预期的变化，将资本在两个市场之间进行调整，从而影响资本市场和外汇市场的波动。4、不同的汇率制度对资本市场的影响。在固定汇率制度下，货币供应量的调节和其他经济政策的调整主要影响资本市场。而在浮动汇率制度下，汇率波动能够调整国内外市场的变化，并促使国内金融市场之间紧密的联系在一起，此时金融市场上的冲击会同时在资本市场与外汇市场体现，资本在各市场之间的自由流动必然会引起市场的及时反应。
2.2 我国金融市场间相互关系的计量分析模型介绍
由前面的分析可知，货币市场、资本市场和外汇市场之间的联系纷繁复杂，因此，我们引入向量自回归（VAR）模型对我国的金融市场间的互动关系进行分析。
向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。其一般数学表达式VAR(p)是：
$$Y_t=A_1Y_{t-1}+\Lambda+A_pY_{t-p}+BX_t+\varepsilon_t \quad t=1,2,\Lambda,T$$
其中：$Y_t$是k维内生变量向量，$X_t$是d维外生变量向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k$\times$k维矩阵$A_1$和k$\times$d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。$\varepsilon_t$是k维扰动向量，他们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。假设$\sum$是$\varepsilon_t$的协方差矩阵，是一个k$\times$k的正定矩阵。则上式可以用矩阵表示为：
$$\begin{pmatrix}y_{1t}\\y_{2t}\\M\\y_{kt}\end{pmatrix}=A_1\begin{pmatrix}y_{1t-1}\\y_{2t-1}\\M\\y_{kt-1}\end{pmatrix}+A_2\begin{pmatrix}y_{1t-2}\\y_{2t-2}\\M\\y_{kt-2}\end{pmatrix}+\Lambda+B\begin{pmatrix}x_{1t}\\x_{2t}\\M\\x_{kt}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\varepsilon_{1t}\\\varepsilon_{2t}\\M\\\varepsilon_{kt}\end{pmatrix},\quad t=1,2,\Lambda,T$$
即含有k个时间序列变量的VAR(p)模型由k个方程组成。
由于仅仅有内生变量的滞后值出现在等式的右边，所以不存在同期相关性问题，用普通最小二乘法能得到VAR简化式模型的一致且有效的估计量。即使扰动向量有同期相关，普通最小二乘法仍然是有效的，因为所有的方程有相同的回归量，其与广义最小二乘法是等价的。由于任何序列相关都可以通过增加更多的Yt滞后项而被消除，所以扰动项序列不相关的假设并不要求非常严格。
三、实验环境介绍
EXCEL2003、EViews5.0
四、实验过程
4.1 变量选取与数据搜集
本实验过程中我们选取的变量分别为：货币市场利率、股指和外汇市场人民币兑美元汇率。其中货币市场利率选取银行同业拆借市场交易期限为1天的加权平均利率，资本市场采用上海最高综合股价指数，外汇市场采用一美元折合人民币的价格（平价数）。考虑到货币供应量对金融市场的影响，我们将M1作为外生变量引入进行分析。样本区间为2003年1月到2008年9月，所有数据均来源于中国人民银行网站。
我们将数据用EXCEL进行初步整理，将所有数据保存在名为jrsc.xls的EXCEL文件中，如图4.1所示。
4.2 EViews工作文件的建立
打开EViews软件，选择File下拉菜单中的New项，在New项的下拉菜单中选择Workfile项，弹出如图4.2所示Workfile Creat菜单窗口，在Date Specification中的Frequency的下拉复选框中选择“Monthly”，在Start和End中分别输入“2003M01”和“2008M09”，然后点击“OK”按钮，弹出如图4.3所示的工作文件窗口，这样就建立了样本期从2003年1月到2008年9月的月度工作文件，点击图4.3中的“Save”按钮，弹出如图4.4所示的保存对话框，选择要保存到的目录，并在“文件名”栏中输入“JRSC”点击“保存”，然后在弹出的对话框（如图4.5）中点击“OK”，则我们就建立了文件名为JRSC的工作文件。
4.3 数据导入
在WHYJ工作文件的菜单项中选择Proc，在弹出的下拉菜单中选择“Import”，然后在二级下拉菜单中选择“Read Text-lotus-Excel”如图4.6所示，则弹出新的open对话框如图4.7所示，在“查找范围”栏中选择刚刚保存的名为jrsc的数据文件所在的路径后双击文件名“jrsc.xls”，弹出如图4.8所示对话框。
在图4.8中选项右边的Upper-left data cell下的空格中填写“B2”，在Names for series or Number if named in file中输入数字：“4”，其他默认，点击“OK”按钮，数据即被导入，在工作文件中以图标形式显示如图4.9所示。
4.4 VAR模型估计及其检验
（1） 模型估计
为了创建一个VAR对象，我们在命令窗口输入“var”并回车，便会出现如图4.10所示的对话框。在Endogenous Variables栏中输入“hl r gj”，在Exogenous Variables栏中输入“c m1”，其他保持默认选择，点击“确定”按钮。我们将得到VAR模型的估计结果如图4.11所示。在4.11所示窗口中点击菜单栏中的Name按钮，在弹出的对话框中（图4.12所示）点击“OK”按钮，则我们将VAR对象窗口命名为var01。
由估计结果我们可以得到：不论是资本市场、货币市场还是外汇市场都受自身滞后值的影响很大，并且主要是受一期滞后值的影响。其中外汇市场除了受自身滞后值影响外还受货币市场影响滞后两期的影响比较大，而资本市场对外汇市场影响不明显；货币市场也主要是受汇率市场影响比较明显，资本市场相对对其影响较小。资本市场除了受本身滞后值影响外主要受货币市场影响；而外生变量m1对货币市场和资本市场影响比较显著。也就是说我国的金融市场中，货币市场和外汇市场之间、货币市场和资本市场之间相互影响比较显著，并且货币市场和外汇市场间的影响是双向的，相互影响。而货币市场与资本市场之间的影响单向的，也就是货币市场影响资本市场，而资本市场对货币市场影响不明显。而外汇市场和资本市场影响不明显。这也说明了在我国金融市场中，资本市场相对比较被动，其变化较大程度上受到外部市场的影响。但本身对其他市场的影响能力有限。
（2） 模型检验
建立VAR模型后，我们接下里应该对其进行相关的检验，以判断模型的恰当性。在图4.11所示窗口对应的菜单栏只点击View，在其下拉菜单中选择Lag Structure对应的二级下来菜单中的AR Roots Table，如图4.13所示，则我们可以得到估计模型的单位根检验，结果如图4.14所示。从结果可以看到对应的根模的倒数都小于1，即位于单位圆内，说明模型整体是稳定的。我们也可以在Lag Structure对应的二级下拉菜单中选择AR Roots Graph，得到单位根的图形表示的结果如图4.15所示。可以看到用图形表示更加直观，所有单位根都落于单位圆内。
接下来我们对数据进行协整检验，判断我国三大金融市场间是否存在长期的均衡关系。在图4.15所示窗口对应的菜单栏中点击View，在其下拉菜单中选择Cointegration Test，（如图4.16所示），则我们可以得到协整检验对话框如图4.17所示，这里我们只是对汇率、利率和股价进行协整检验，所以我们将Exog variables*栏中的m1删除，其他保持默认选择，然后点击“确定”按钮，我们可以得到协整检验结果如图4.18所示。结果显示在5%的显著性水平下三个变量之间存在一个协整关系。
当变量之间存在协整关系时，我们可以对变量建立向量误差修正（VEC）模型，向量误差修正模型是对各变量施加了协整约束条件的向量自回归模型。操作过程如下：我们在命令窗口中输入“var”并回车，又得到如图4.10所示的对话框，在VAR Type栏中选择Vector Error Correction，在Endogenous Variables中输入“hl r gj”，为了说明方便我们在Lag Intervals for D（Endogenous）中输入“1 1”表示只选择一阶滞后期，其他按照默认选择，如图4.19所示，然后点击“确定”按钮，我们就可以得到对应变量的向量误差修正模型的估计结果如图4.20所示。在图4.20所示窗口对应的菜单栏中点击Name，在弹出的对话框中点击“OK”按钮，我们可以将估计结果保存为名为var02的VAR对象。
估计结果中包含了变量之间的协整方程以及变量之间的误差修正模型的估计。从估计结果我们可以看到变量之间的相互影响趋势和VAR模型分析的结果基本一致。
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