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摘要随着在全球金融一体化程度不断加深，全球流动性状况对于新兴市场资产价格的影响备受关注.构建了反应主要发达国家与新兴市场国家对全球货币数量影响的广义流动性指标，并以波动率指数作为反映市场情绪的变量将市场分为平稳期和压力期.通过建立非线性面板门限回归模型考察了全球流动性状况对于金砖五国资本市场的非线性影响，结果表明在金融市场繁荣期，流动性过剩对于资产价格起到了明显的正向带动作用；而在市场衰退期间，流动性的释放并没有对资产价格的提升产生显著的影响.
关键词金融工程；波动率指数；面板门限回归模型；全球流动性；新兴市场
中图分类号F810.30文献标识码A
Research on the Returns of the Emerging Capital Market based on the Background of Global Excess Liquidity
Yi ZHANG
（School of Management Science and Engineering，Central University of Finance and Economics，beijing ，100081，China）
AbstractWith the deepening of the degree of global financial integration，the effect of global liquidity surplus on the asset prices of emerging markets has attracted more attention.In this paper，we construct the generalized liquidity index of the main developed countries and emerging market countries on the global monetary environment，and the volatility index is used as a variable to reflect the market sentiment，which can be divided into stationary stage and pressure stage.Using a panel threshold model，we find that in a period of global investors’ high risk appetites，global excess liquidity is a positive determinant of asset prices in emerging market countries.However，the link between the two variables changes when global risk aversion strengthens.
Key wordsfinancial engineering；volatility index；panel threshold model；global liquidity；emerging markets
1引言
2008年全球金融海嘯的爆发对世界经济和金融格局产生了深远的影响，全球经济至今为止仍处在后危机时代的背景下.为了应对此次危机，世界各国央行均以凯恩斯主义经济学为理论依据，采取极端宽松的货币政策向市场注入流动性，以期能阻止金融机构的持续恶化以及实体经济的衰退.这些货币政策就包括大幅降低基准利率，定向收购金融机构有毒资产并向银行注资，增加信贷，增加基础设施建设以及量化宽松等非常规货币政策工具.政府的积极干预取得了一定的效果但也同时令人忧虑，一方面，实体经济的复苏之路并不如想象中的顺利，各个主要经济体的经济增长速度仍远低于危机爆发前；另一方面，在这种宽松的流动性环境下，很多国家的资本市场却再度活跃，美国、英国、法国以及香港等国家和地区的股票指数甚至超过了金融危机前的最高点.这种实体经济与虚拟经济表现的严重背离值得关注和警惕.
实际上，回顾上世纪八十年代以来发生的历次金融危机，每次都经历着金融市场的萧条-复苏-繁荣的循环，这背后往往是货币市场流动性的紧缩-宽松-泛滥的周期过程.流动性对于资产价格的影响越发引起理论界和实务界的关注.为此大量学着做出了富有成效的研究工作.Baks和Kramer（2012）发现G7国家的股票价格显著的受到全球流动性的正向影响[1]，而Belke（2014）的研究则表明11个OECD国家的商品价格并不会受到国际流动性增长的影响[2].Darius和Radde（2013）分别研究了国际资金环境对于本国房地产市场的影响以及股票市场的影响，结果发现其对房地产市场的影响显著而对股票市场的影响不显著[3].以上这些研究者在计量方法上使用的均是VAR模型，并通过脉冲-响应函数进行定量分析.还有其他一些学者研究了国际流动性对于大宗商品价格的影响，如Beckmann（2013）[4]，Ratti和Vespignani（2014）等[5].
针对全球流动性与新兴资本市场间的关系影响的研究工作也较为常见.Chudik和Fratzscher（2010）的研究表明当金融危机爆发的时候，新兴市场过家相较于发达国家更容易受到流动性枯竭的影响，从而对本国资产价格产生剧烈冲击[6].Hansen（2012）对于2003至2009年的相关数据进行了实证研究，结果表明在市场繁荣期间，全球流动性充裕对资本价格的上涨起到了较强的助推作用[7].Matsumoto（2013）仅针对北美新兴市场也得出了类似的研究结论[8].
我国学者对这个问题也进行了一定的研究.陈继勇和袁威等（2013）分析了1998至2011年间股票市场经历了大涨和大跌背景下货币环境与资产价格的关系，结果表明流动性状况在资产几个行为中扮演了重要的角色[9].戴晓凤和何芳（2012）分析了影响我国股市流动性的因素，研究发现，交易量与流动性正相关，股票价格及股票收益率的波动性与流动性呈负相关关系，但当流动性选取的指标不同时，股票价格对其影响也是存在差异的 [10].朱慧明和樊梦婷（2017）针对国际原油价格对股市波动影响效果，提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据，通过加入结构突变，构建分位回归模型分析股票收益问题，根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析，研究变量之间的相依关系[11]. 主要研究了全球流动性状况对于新兴市场国家资本市场的影响.为了更为全面地衡量全球金融市场的流动性状况，选择全球十个主要发达国家和新兴市场国家的货币总量设定流动性指标.同时，考虑到流动性对于资产价格的非线性影响，以波动率指数作为全球避险情绪的衡量，并以此将金融市場的演化分为平稳期和危机期，通过建立非线性面板门限回归模型，考察了流动性对于资产价格的非线性影响效应.
2数据与变量选择
为了研究全球流动性对于新兴市场资产价格的影响，以股票市场收益率作为被解释变量，所考察的市场包括巴西、俄罗斯、印度、中国以及南非五个最大的新兴经济体市场.这五个国家也被称为金砖五国，其对全球金融市场的影响越来越大，本国的货币政策也会受到全球资本市场的关注.所选择数据为1995年第三季度至2014年第四季度.
在对全球流动性的衡量上，采用如下的方法进行指标设计：首先，搜集全球主要经济体的广义货币总量数据以及GDP数据，这些经济体包括美国、欧盟、英国、日本、巴西、俄罗斯、印度、中国以及南非；其次，将货币总量以及GDP总量均按当季汇率折算成美元，并将折算后的各个经济体数据加总，从而得到“全球货币总量”以及“全球GDP总量”；最后，用“全球货币总量”除以“全球GDP总量”，比率大小即代表了当前全球流动性过剩情况.为了避免内生性，在具体计算每一个新兴市场所面临的全球流动性时，用“全球货币总量”以及“全球GDP总量”分别减去本国的货币总量和GDP总量，然后相除所得到的结果即为市场i在t时刻所面临的全球流动性M0Yit.与此前的相关研究工作相比，的区别在于考虑进了新兴市场货币当局对全球流动性的影响，更加符合现实中的情况，而以往这类研究往往仅关注美联储或是欧洲央行等发达地区货币政策对全球流动性的影响，存在一定的局限性.
图1和图2显示了不同地区以及全球总体的货币供应量情况，可以看出，自上世纪90年代中期开始，全球流动性出现了快速的增长.这主要是由当时的经济以及金融环境所造成的，首先是日本央行为了挽救国内经济的持续萧条，不断地降低利率向市场释放了大量的流动性，此后在1999年随着欧元区的成立，欧洲央行为了促进欧元区国家的经济发展也向市场注入了大量的流动性.在2000年互联网泡沫破灭以及2001年美国遭受911恐怖袭击的背景下，美联储为了提振美国经济又继续在此后数年内维持着接近于0的低利率水平，直到次贷危机爆发.在美国次贷危机所引起的全球金融海啸爆发后，全球经济陷入到衰退中，各国央行不仅实施着极为宽松的货币政策，甚至采用了量化宽松等非常规货币政策手段，导致全球的流动性处于极度扩张的态势.
除了全球流动性变量之外，还选择了若干宏观经济变量作为解释变量，这些变量通常都被选择用于资产定价模型的构建中，这些解释变量包括GDP增长率、通货膨胀率CPI以及3个月的银行同业拆借利率（3Mrate）.最后是区制转换变量的选择，该变量应体现出全球投资者情绪的转换.以往的研究结果表明，标普500指数的隐含波动率指数VLX是一个良好的指标，因此沿用这一做法，将VLX作为区制转换变量.
3模型方法
为了检验全球流动性过剩对于新兴市场资产价格的影响，文本采用面板门限模型对相关数据进行分析.Hausman和Wongswan（2014）[12]，Kim和Nguyen（2013）[13]等对该问题也进行了一定程度的研究，结果表明当美联储采用宽松的货币政策时，会对新兴市场资产价格起到抬升的作用.但以往这些研究关注的仅仅是美国或是少数发达国家货币环境对全球资产价格的影响，鲜有文献从全球金融市场的流动性状况出发考虑这一问题，这也是与以往研究的主要区别之一.同时，与以往研究大多采用线性方法分析不同，考虑了全球流动性对于新兴市场资产价格的非线性影响，即当金融市场避险情绪随着外部环境变化而发生逆转的时候，资产价格受流动性影响的门限效应.Kadilli（2014）研究了一组发达国家资产价格可预测性问题，发现包含平稳期和危机期的取值转换模型对数据的拟合效果要明显优于线性回归模型[14]；类似的，Gang和Li（2015）发现S
关键词金融工程；波动率指数；面板门限回归模型；全球流动性；新兴市场
中图分类号F810.30文献标识码A
Research on the Returns of the Emerging Capital Market based on the Background of Global Excess Liquidity
Yi ZHANG
（School of Management Science and Engineering，Central University of Finance and Economics，beijing ，100081，China）
AbstractWith the deepening of the degree of global financial integration，the effect of global liquidity surplus on the asset prices of emerging markets has attracted more attention.In this paper，we construct the generalized liquidity index of the main developed countries and emerging market countries on the global monetary environment，and the volatility index is used as a variable to reflect the market sentiment，which can be divided into stationary stage and pressure stage.Using a panel threshold model，we find that in a period of global investors’ high risk appetites，global excess liquidity is a positive determinant of asset prices in emerging market countries.However，the link between the two variables changes when global risk aversion strengthens.
Key wordsfinancial engineering；volatility index；panel threshold model；global liquidity；emerging markets
1引言
2008年全球金融海嘯的爆发对世界经济和金融格局产生了深远的影响，全球经济至今为止仍处在后危机时代的背景下.为了应对此次危机，世界各国央行均以凯恩斯主义经济学为理论依据，采取极端宽松的货币政策向市场注入流动性，以期能阻止金融机构的持续恶化以及实体经济的衰退.这些货币政策就包括大幅降低基准利率，定向收购金融机构有毒资产并向银行注资，增加信贷，增加基础设施建设以及量化宽松等非常规货币政策工具.政府的积极干预取得了一定的效果但也同时令人忧虑，一方面，实体经济的复苏之路并不如想象中的顺利，各个主要经济体的经济增长速度仍远低于危机爆发前；另一方面，在这种宽松的流动性环境下，很多国家的资本市场却再度活跃，美国、英国、法国以及香港等国家和地区的股票指数甚至超过了金融危机前的最高点.这种实体经济与虚拟经济表现的严重背离值得关注和警惕.
实际上，回顾上世纪八十年代以来发生的历次金融危机，每次都经历着金融市场的萧条-复苏-繁荣的循环，这背后往往是货币市场流动性的紧缩-宽松-泛滥的周期过程.流动性对于资产价格的影响越发引起理论界和实务界的关注.为此大量学着做出了富有成效的研究工作.Baks和Kramer（2012）发现G7国家的股票价格显著的受到全球流动性的正向影响[1]，而Belke（2014）的研究则表明11个OECD国家的商品价格并不会受到国际流动性增长的影响[2].Darius和Radde（2013）分别研究了国际资金环境对于本国房地产市场的影响以及股票市场的影响，结果发现其对房地产市场的影响显著而对股票市场的影响不显著[3].以上这些研究者在计量方法上使用的均是VAR模型，并通过脉冲-响应函数进行定量分析.还有其他一些学者研究了国际流动性对于大宗商品价格的影响，如Beckmann（2013）[4]，Ratti和Vespignani（2014）等[5].
针对全球流动性与新兴资本市场间的关系影响的研究工作也较为常见.Chudik和Fratzscher（2010）的研究表明当金融危机爆发的时候，新兴市场过家相较于发达国家更容易受到流动性枯竭的影响，从而对本国资产价格产生剧烈冲击[6].Hansen（2012）对于2003至2009年的相关数据进行了实证研究，结果表明在市场繁荣期间，全球流动性充裕对资本价格的上涨起到了较强的助推作用[7].Matsumoto（2013）仅针对北美新兴市场也得出了类似的研究结论[8].
我国学者对这个问题也进行了一定的研究.陈继勇和袁威等（2013）分析了1998至2011年间股票市场经历了大涨和大跌背景下货币环境与资产价格的关系，结果表明流动性状况在资产几个行为中扮演了重要的角色[9].戴晓凤和何芳（2012）分析了影响我国股市流动性的因素，研究发现，交易量与流动性正相关，股票价格及股票收益率的波动性与流动性呈负相关关系，但当流动性选取的指标不同时，股票价格对其影响也是存在差异的 [10].朱慧明和樊梦婷（2017）针对国际原油价格对股市波动影响效果，提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据，通过加入结构突变，构建分位回归模型分析股票收益问题，根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析，研究变量之间的相依关系[11]. 主要研究了全球流动性状况对于新兴市场国家资本市场的影响.为了更为全面地衡量全球金融市场的流动性状况，选择全球十个主要发达国家和新兴市场国家的货币总量设定流动性指标.同时，考虑到流动性对于资产价格的非线性影响，以波动率指数作为全球避险情绪的衡量，并以此将金融市場的演化分为平稳期和危机期，通过建立非线性面板门限回归模型，考察了流动性对于资产价格的非线性影响效应.
2数据与变量选择
为了研究全球流动性对于新兴市场资产价格的影响，以股票市场收益率作为被解释变量，所考察的市场包括巴西、俄罗斯、印度、中国以及南非五个最大的新兴经济体市场.这五个国家也被称为金砖五国，其对全球金融市场的影响越来越大，本国的货币政策也会受到全球资本市场的关注.所选择数据为1995年第三季度至2014年第四季度.
在对全球流动性的衡量上，采用如下的方法进行指标设计：首先，搜集全球主要经济体的广义货币总量数据以及GDP数据，这些经济体包括美国、欧盟、英国、日本、巴西、俄罗斯、印度、中国以及南非；其次，将货币总量以及GDP总量均按当季汇率折算成美元，并将折算后的各个经济体数据加总，从而得到“全球货币总量”以及“全球GDP总量”；最后，用“全球货币总量”除以“全球GDP总量”，比率大小即代表了当前全球流动性过剩情况.为了避免内生性，在具体计算每一个新兴市场所面临的全球流动性时，用“全球货币总量”以及“全球GDP总量”分别减去本国的货币总量和GDP总量，然后相除所得到的结果即为市场i在t时刻所面临的全球流动性M0Yit.与此前的相关研究工作相比，的区别在于考虑进了新兴市场货币当局对全球流动性的影响，更加符合现实中的情况，而以往这类研究往往仅关注美联储或是欧洲央行等发达地区货币政策对全球流动性的影响，存在一定的局限性.
图1和图2显示了不同地区以及全球总体的货币供应量情况，可以看出，自上世纪90年代中期开始，全球流动性出现了快速的增长.这主要是由当时的经济以及金融环境所造成的，首先是日本央行为了挽救国内经济的持续萧条，不断地降低利率向市场释放了大量的流动性，此后在1999年随着欧元区的成立，欧洲央行为了促进欧元区国家的经济发展也向市场注入了大量的流动性.在2000年互联网泡沫破灭以及2001年美国遭受911恐怖袭击的背景下，美联储为了提振美国经济又继续在此后数年内维持着接近于0的低利率水平，直到次贷危机爆发.在美国次贷危机所引起的全球金融海啸爆发后，全球经济陷入到衰退中，各国央行不仅实施着极为宽松的货币政策，甚至采用了量化宽松等非常规货币政策手段，导致全球的流动性处于极度扩张的态势.
除了全球流动性变量之外，还选择了若干宏观经济变量作为解释变量，这些变量通常都被选择用于资产定价模型的构建中，这些解释变量包括GDP增长率、通货膨胀率CPI以及3个月的银行同业拆借利率（3Mrate）.最后是区制转换变量的选择，该变量应体现出全球投资者情绪的转换.以往的研究结果表明，标普500指数的隐含波动率指数VLX是一个良好的指标，因此沿用这一做法，将VLX作为区制转换变量.
3模型方法
为了检验全球流动性过剩对于新兴市场资产价格的影响，文本采用面板门限模型对相关数据进行分析.Hausman和Wongswan（2014）[12]，Kim和Nguyen（2013）[13]等对该问题也进行了一定程度的研究，结果表明当美联储采用宽松的货币政策时，会对新兴市场资产价格起到抬升的作用.但以往这些研究关注的仅仅是美国或是少数发达国家货币环境对全球资产价格的影响，鲜有文献从全球金融市场的流动性状况出发考虑这一问题，这也是与以往研究的主要区别之一.同时，与以往研究大多采用线性方法分析不同，考虑了全球流动性对于新兴市场资产价格的非线性影响，即当金融市场避险情绪随着外部环境变化而发生逆转的时候，资产价格受流动性影响的门限效应.Kadilli（2014）研究了一组发达国家资产价格可预测性问题，发现包含平稳期和危机期的取值转换模型对数据的拟合效果要明显优于线性回归模型[14]；类似的，Gang和Li（2015）发现S