研究背景一国的汇率和股票市场的重要性在文献中得到了很好的强调。经常提到的影响汇率和股价波动的因素是石油价格。按照传统观点,短期油价上涨会损害石油净消耗国的汇率,但长期影响并未明确说明。传统观点还认为,油价上涨将增加企业的生产成本并损害其利润。这意味着油价变化与股票价格之间存在反比关系。还有一些理论解释和经验证据,将汇率和股票市场联系在一起,得出了一个压倒一切的结论,即两者之间的关系对经济发展至关重要。以中国为例,该国空前的增长意味着能源在其经济中保持着关键作用。中国目前是世界上最大的能源消费国,据说占全球一次能源需求的23%。毫无疑问,在可预见的未来,中国的能源需求增长可能会继续增长。因此,预计该国在能源价格变动方面将表现出一定的敏感性。为了解决这些问题,最近一次,以上海综合指数衡量的中国股市显示出下降的趋势,尤其是自2015年以来。与此相同,人民币相对于美国已经经历了一些价值损失。美元,尤其是2014年以来的美元。鉴于上述问题,这项研究的重点是中国,目的是检验石油价格（布伦特和西德州石油公司）对汇率（美元兑人民币汇率）和股票价格（上证综合指数）的影响的不对称性。该研究还寻求有关波动性溢出以及汇率与股票价格之间动态相关性的证据。对于非对称分析,使用每月时间序列数据,范围从1995年1月至2020年12月,而对于溢出分析,则使用每周时间序列数据,范围从2005-07-19到2020-09-22。估计使用非线性ARDL（NARDL）模型来测试油价对汇率和股票价格的不对称性。在NARDL模型中,中国的实际利率和贸易平衡被用作控制变量,以捕获可能影响中国汇率或股票市场的国内外力量。使用汇率和股票价格的对数收益率,估计了两个多元GARCH模型（BEKK-GARCH和DCCGARCH）来测试或波动溢出和两个变量之间的动态相关性。研究问题考虑到石油价格变动对外汇（美元兑人民币汇率）和股票市场（上证综指,SCI）的暗示作用,以及两者之间的相互关系,本研究提出了以下研究问题。1)美元兑人民币汇率对油价变化是否具有非对称反应?2)上证综指对油价变化是否有非对称反应?3)美元兑人民币汇率对SCI有溢出效应,反之亦然吗?4)美元兑人民币汇率与SCI之间动态相关的本质是什么?方法型号规格根据研究目的,进行了两种形式的分析。首先,研究使用Shin等人的非线性ARDL（NARDL）模型检验美元兑人民币汇率和中国股价是否对油价走势表现出非对称响应。（2014）。然后,我们执行NARDL模型,使用中国的实际利率和贸易差额作为控制变量,使用汇率和股价的对数回报,估计了两个多元GARCH模型（BEKK-GARCH和DCC-GARCH）以测试或波动溢出以及两个变量之间的动态相关性数据与来源为了进行NARDL分析,我们使用1995年1月至2020年12月的月度数据,包括美元兑人民币汇率,上海综合指数,实际利率,商品进出口以及WTI和布伦特原油价格。上证综合指数数据来自inveting.com,而其他数据则来自FRED网站。对于波动性溢出分析,我们使用每周时间序列的美元-人民币汇率数据和上海综合指数,基于数据可用性,范围为2005-07-19至2020-09-22。汇率和石油价格数据是从FRED网站获得的,而上证综指的数据则是从Yahoo金融网站（finance.yahoo.com）获得的。每月数据用于NARDL分析,因为缺少控制变量之一（即贸易余额）的较高频率数据,而每周数据用于MGARCH分析以提供更大的动态性,这是此类分析的理想选择。结果初步描述性分析表4.1记录了变量的一些统计属性。从标准偏差来看,股票价格相对于汇率的变化似乎更大。例如,原木股票的标准偏差（30%）大于汇率的标准偏差（8%）。对于系列的收益,将观察到这种模式（股票价格为3.81%,汇率为0.63%）。而且,与这些系列的对数和收益率的汇率相比,与股票价格的平均值相比,最小值和最大值之间似乎存在较大的差异。不出所料,布伦特和WTI系列的测井曲线显示出非常相似的特征。它们的平均值和最大值非常接近,但最小值略有不同。同样,根据其标准偏差的值,其数据中的变化看起来也非常相似。在分布方面,可以通过查看其Jarque-Bera（JB）统计数据的p值来拒绝所有变量的正态性假设。偏度统计数据再次证实了这一点,偏度统计表明大多数变量（股票价格的对数和回报,汇率的回报以及布伦特和WTI的对数）都显示左偏。峰度揭示了除变量对数汇率和对数布伦特原油价格近似为中间相的大多数变量的轻度分布。图1进一步说明了变量在估计期内的行为。股票价格的回报率和汇率的回报率都表现出了波动性聚类的痕迹,尽管这种情况似乎不太明显。布伦特原油和西德克萨斯中质油的价格可以观察到类似的模式,但是前者显示出相对更大的可变性。如图所示（图4.1）,鉴于原木汇率和原木价格实现的频繁波动,这些系列在估计期内的行为引起了两个可能的问题。首先是在其数据生成过程中存在单位根,这会阻止收敛,因此会产生虚假回归的风险。第二是结构性冲击的发生,使它们永久偏离其通常的时间路径。为了克服可能的虚假回归并考虑结构破坏,执行了单元根测试和适当的结构破坏测试。单位根检验为了解决单位根的问题,我们应用了众所周知的菲利普斯-佩隆（Phillips-Perron）测试来测试所有变量中的单位根,结果汇总于表4.2中。汇总了Phillips-Perron测试的结果。结果表明,股票价格和汇率收益率都在一定程度上拒绝了单位根假设。但是,只有在测试设置包含截距的情况下,股票价格的对数才保持稳定,而无论是仅截距还是具有截距和趋势,对数汇率都保持在一定水平。就石油价格而言,对数布伦特原油价格是两个测试版本所显示的严格不同的平稳序列。结构断裂试验针对多个未知结构断裂的Bai-Perron测试的不同变体（Bai和Perron,1998;2003）已得到广泛应用。在这项研究中,我应用了顺序测试与版本测试。该版本假设在每个测试序列中都存在与中断之间的关系。只要可以接受该假设的任何序列都可以重复该序列,这表明对于特定序列而言,存在更多的中断。一旦该假设被拒绝,该序列就停止。顺序测试的结果（表4.3）显示对数汇率有5个中断,股票价格有4个中断。根据理论,这些中断日期应与一些社会经济事件相关联,这些事件在分析期间将变量从其通常的时间路径中转移出来。9)9)+19)9)+19)9)9)回归结果带有断裂的NARDL不对称效应表4.4列出了带有中断的NARDL回归的长期模型的估计值。我们发现油价上涨和下跌对股票价格的长期影响微不足道。但是,油价上涨的系数符号与理论相符,而下跌的系数符号却与理论相符。长期油价对汇率的影响是显着的,表明无论油价上涨还是下跌,油价都对人民币相对于美元的价值产生有利影响。但是,人民币对油价上涨的反应比对油价下跌的反应要大。NARDL不对称效果不间断我们还将不间断地执行NARDL估计。长期估算见表4.6。与带有中断的模型不同,油价对股票价格的影响很大。但是,结果与估计结果一致,但影响方向有所不同。不管油价上涨还是下跌,石油价格都会对股票和汇率市场产生长期的负面影响,但对股票市场的影响更大。在股市方面,石油价格的上涨使布伦特指数或西德克萨斯中质油指数分别下跌1.86%或1.14%。同样,如果油价下跌一定百分比,则与布伦特原油相关联的股票指数将下降1.06%,如果来自WTI的石油价格下跌百分率,则股票指数将下降1.09%。同样,两种油价措施的美元兑人民币汇率的百分比响应均为负,但WTI的百分比增长（0.184%）高于Brent的百分比增长（0.172%）。WTI（0.179%）的油价下跌对汇率的负面影响也比布伦特（0.169%）更大。尽管不间断模型的长期影响似乎比不间断模型的长期影响更为显着,但需要指出的是,对于以前的模型,无法证明相关性的证据。此外,长期不对称效应的F检验不会不间断地拒绝模型中的原假设。有证据表明,这是可以改善NARDL模型性能的证据。接下来,我们在表4.7中报告短期估计的结果。像带有断断续续的估计一样,结果表明,只有在油价下跌的情况下,中国股票市场才能在短期内对油价做出显着反应。特别是,布伦特原油价格下跌1%或上涨0时,短期内股票指数上涨0.156%。当WTI价格下降1%时为038%。与带有中断的模型一样,没有证据表明油价对汇率的影响具有短期的不对称性,但存在大量的不对称性证据表明布伦特油价对股票价格的影响。股票市场与汇率市场之间的动态协变本节借助多元GARCH模型（对称和非对称BEKK-和DCC-GARCH）分析了汇率和股票市场之间的震荡和波动转移。分析从测试感兴趣系列中的ARCH效应开始,以验证表4.8总结了对股票价格收益率和汇率收益率进行的ARCH检验的结果,还显示了两个ARMA模型自相关的Ljung-Box（LB）统计量。没有ARCH效应的假设被构建的测试的所有版本都遭到了否定,从而验证了GARCH分析的应用。估计的对称BEKK模型表明从汇率到股票市场的轻微冲击波溢出。震荡参数的负号表明,来自美国/人民币汇率市场的震荡往往会降低股票价格的波动性,但幅度很小。DCC-GARCH模型的动态相关图表明,在大多数时期内,两个市场都倾向于朝相反的方向移动。调查结果摘要本研究旨在检验油价对汇率和股票价格的不对称性,并确定中国的波动性溢出和汇率与股票价格之间的动态相关性。为了检验油价对汇率和股票价格的影响的不对称性,使用该系列的对数估计了非线性ARDL（NARDL）模型,同时使用两个多元GARCH模型检查了汇率和股票价格之间的关系.（BEKK-GARCH和DCC-GARCH）是使用两个系列的收益估算的。研究的结果可以总结如下:1)估计的NARDL模型表明,只有在考虑到结构性断裂的情况下,解释油价对美元兑人民币汇率和上证综合指数的影响时,才会发生相关性。2)有证据表明,油价（无论是布伦特原油还是WTI）对美元兑人民币汇率的影响是不对称的,但只有从长远来看,并且只有在模型中包括结构性突破时,才有证据。3)有证据表明,油价对上海综合指数的影响是不对称的（对布伦特而言是巨大的,而对西德克萨斯中质油则是微不足道的）,但无论是否考虑结构性断裂,这种影响仅在短期内是不对称的。4)BEKK-GARCH模型的估计结果表明,从美元兑人民币汇率到上海综合指数的波动幅度较小,反之则不然。5)估计的DCC-GARCH模型显示了在估计期内美元兑人民币汇率与上证综合指数之间存在动态的条件相关性的证据,但在大多数期间,两个变量之间的条件相关性均为负。结论根据进行的实证分析发现,可以得出以下与研究目标和理论期望有关的结论。1)石油价格具有非对称性,但对人民币相对于美元的升值影响很大,但从长远来看却如此。这一发现为投资组合再分配假设提供了支持,并暗示着有证据表明,全球投资者对中国投资组合的偏好在不断增加,从而使石油价格是否上涨,中国是石油净消费国这一事实在长期内不会损害其货币。-跑步。2)石油价格对中国股票价格具有非对称影响,但仅在短期内如此。而且,中国股票价格对布伦特原油价格变化的反应比对WTI原油价格变化的反应要大,而且这种影响仅在短期内是显着的负面影响。这一发现不足为奇,因为较高的石油价格通常会增加中国企业的生产成本并降低利润率。反过来,这降低了与理论预期相符的股票价格。但是,由于全球市场对中国出口的需求旺盛,利润的增长速度快于成本的增长,因此长期来看这种影响无法持久。因此,从长远来看,更高的利润率抵消了石油价格冲击对中国股票市场的影响。3)从上证综合指数到美元兑人民币汇率没有溢出的证据证实,汇率在汇率-股票价格框架内是外生的。从汇率到股票价格的温和溢出表明,交易所的冲击将不可避免地影响生产成本,因为用于生产的大多数原材料都是进口的。毫无疑问,为应对汇率冲击而对生产进行的大幅调整将影响利润,进而影响股价。在DCC-GARCH图中显示,在分析期间的大部分时间内,两个市场之间的负相关性体现了这种反比关系。政策含义这项研究的结果揭示了石油价格对中国经济的影响以及汇率和股票价格之间的关系,这对政策考虑至关重要。1)根据证据,股票价格对石油价格冲击的不对称反应表明,政策制定者在制定货币和汇率政策时应特别注意石油价格,特别是因为对石油价格上涨的反应幅度不同于对石油价格上涨的幅度。不同时期的油价下跌。2)此外,汇率与股票价格之间动态相关的证据表明需要重新评估静态政策,并考虑采用动态政策方法来缓和汇率与股票市场之间的相互关系。3)最后,中国的贸易主要是贸易导向型经济,其大部分生产投入是进口的,其制成品的很大一部分是出口的,这要求密切监视汇率市场,特别是人民币对美元的价值。因此,本研究中有关汇率对油价变动的反应的证据对于洞悉制定有效的政策措施以促进中国贸易平衡至关重要.进一步研究的局限性和建议这项研究通过更多地了解油价在中国经济中的作用,为现有文献做出了贡献。具体而言,该研究表明,从长远来看,汇率对油价冲击的反应不对称,而从短期来看,股票价格对油价冲击的反应不对称。但是,所有使用的变量都以非常高的频率（即每天）出现,而该研究使用了每周末的值,这是因为每天缺少大量的观测值。这往往会降低变量之间相互作用的动态性。因此,可以在每天提供足够数据的情况下探索进一步的研究,以便一方面适应更大的动态性,另一方面适应更大的自由度,从而提高分析的推论质量。