外汇市场范文

经过80年代撒切尔夫人的改造，英国经济已脱胎换骨,英镑慢慢转变为一只业绩稳定的“蓝筹股”:经济持续稳定增长，利率水平一直维持七大工业国(包括美国、英国、日本、加拿大、意大利、德国和法国，简称G7)前列。同时，英国即将对跨国企业海外盈利的税收制度进行改革，对英镑构成中长期利好。有鉴于此，英镑的未来走势就保持乐观态势，可重点关注英镑兑美元和英镑兑日元。预计未来一年内，英镑兑美元将上测2.1000关口，英镑兑日元有望见到260.00，投资者可在低位适时买入。

英镑具备“蓝筹”潜质

我们都知道，如果投资股票，关注的是公司的内在质地，即公司过往的业绩和未来的盈利预期。而那些业绩持续良好增长的蓝筹股向来都是股票市场的宠儿。同理，做外汇投资，从宏观来说，就须留心国家整体的经济运行状况。毕竟一个国家，如果经济增长稳定，且能多年保持良好成长记录，其所发行的货币自然是我们投资外币时首先要考虑的问题。从这点来看，英镑无疑是一个好的选择。

英国统计局公布的数据显示，英国2006年的GDP为12009.60亿英镑，年比成长2.8%；今年第一季度GDP季比增长0.7%，年比增长为3.0%。英国已是典型的后工业化国家，服务业产出占整体经济的比重约为74%，其中，商业服务和金融业比重最大，占GDP比重达28%；制造业占经济比重为19%，建筑业占6%，剩余的1%为农业。近年来，英国的制造业受英镑走强影响有所萎缩，但全球金融市场蓬勃发展，股市不断刷新历史高位，带动了英国的金融业复苏。而且，英国房地产市场持续火热。制造业和房地产市场的共同作制造业和房地产市场的共同作用，维续了英国经济的良好运行态势。对英国经济增长不得不提的有利因素还有，英国本身是个出产石油的国家，北海油田有着丰富的产量，能源产量占英国GDP比重达10%，许多欧盟成员国从英国进口石油。因此，国际油价的走高，对英国经济的负面影响有限，甚或是个利好因素。

英国经济所取得的成就，已被越来越多的人所认可。但英国经济的稳定增长，只是令英镑存在走强的潜质，而与其他货币间的利率优势才是英镑获得市场青睐的保证。

高收益有高回报

一个国家经济持续稳定成长，更多的能说明国家的GDP增长稳定，其货币未必坚挺。日元就是一个典型。自2005年以来，日本经济复苏明显，但日元走势却疲软不堪，其中的关键因素之一是，日本的利率水平并未随经济的强劲复苏而调升至相应的高位。就如股票市场上的“蓝筹股”，除了业绩须保持良好增长势头外，更重要的是每年能给投资者带来相应的高回报，有高分红派息。这样看来，一种货币只有将其国家经济的高增长转化为高收益（高利率），才能吸引投资者的眼球。从投资外币的角度说，货币的利率水平就相当于股票的分红派息。一国如果维持较高利率，这就意味着，该国经济增长相较其他国家更为强劲，就可以为投资者提供更高的投资回报。因此，相较于低利率货币，高利率货币通常具有更高的吸引力。

在利率方面，英镑具有明显的优势。七大工业国中，目前英镑的利率水平最高，英国央行今年7月5日再次加息25个基点后，英国银行回购利率升至5.75%，高出美国联邦基准利率（5.25%）50个基点，逾10倍于日本隔夜拆款利率（0.5%）。而英国基础货币供应扩张明显，房市持续火爆，就业市场趋紧，通胀仍面临上行风险，年底前，英国央行有望将利率提升至6.0%的水准，而美联储存在降息预期，日本利率水平难以逾越1.0%，因此英镑对其他货币的利差优势将继续保持。

今年7月的升息是英国央行在不到1年的时间里第5次紧缩货币政策。之前英国央行数次升息的影响并不明显，英国5月货币供应年率同比去年上升13.9%，年率增幅为2006年10月来最高水平，就是个例证。英国通胀水平超越2.0%已逾1年，2007年3月消费者物价指数（关键的通胀指标之一，简称CPI）曾触及记录高点3.1%，这是英国央行于1997年获得货币决策自以来首次通胀达到最高点。今年5月，英国CPI同比去年上扬2.5%，虽较3月时的高位明显回落，但离英国央行认为适宜的目标水准2.0%仍有一段距离，目前英国的通胀水平很高，英国央行将采取措施改善通胀，可能仍将加息。这决定了英国央行未来的货币政策倾向仍将是紧缩。

英国稳定的经济成长和较高的利率水平，提升了英镑的魅力，令英镑成为全球央行外汇储备的宠儿。国际货币基金会（IMF）今年6月29日公布的报告显示，近年来，英镑占全球外汇储备的比重稳健上升，2007年第一季度已升至4.5%，为全球第三大储备货币，仅次于美元和欧元，这对于英镑无疑是一种肯定。

海外盈利税制改革是“题材”

作为一只外汇市场上货真价实的“蓝筹股”，英镑目前又有了一个新的利好“题材”：英国即将颁布新的跨国企业海外盈利税收制度。2004年12月美国出台《本土投资法》，规定美国公司从境外汇回的利润所得税税率由原来的35%下调为5.25%，有效期为1年。在接下来的2005年，大量资金回流美国本土，美元出现强反弹，美指最大涨幅逾14％。而英国也即将出台相类似的税制措施，将对英镑走势构成中长期利好。

一直以来，英国的税收制度规定，总部设在英国的跨国企业，其子公司在海外获得的利润汇回英国，若该子公司所在国的所得税水平低于英国，将对二者间的税率差额，进行征税。这与欧洲大陆税收法系不同，后者不对跨国企业的海外盈利征税。显然，英国的税制设置对于跨国公司回流盈利是缺乏激励作用的，特别当其海外子公司所在国的税率不及英国本土时。为改变这种状况，营造更好的投资环境，今年6月底英国财政部宣布，将对跨国企业海外收益免征税收的提案进行讨论。这或将是英国企业税历史上最大的改动。

外汇市场范文篇2

按照国际清算银行的分类,外汇市场按照交易工具可以分为：传统的外汇市场和外汇衍生品市场。前者包括的交易为：现汇交易，远期交易和外汇掉期交易；后者包括的交易为：货币互换交易，外汇期权交易，以及其他涉及外汇

的衍生品交易。

传统外汇市场

从表1中可以看出：传统外汇市场日均交易量在逐年大幅攀升，在12年的时间中日均交易量提高了将近2倍。仅以2007年为例。2007年，传统外汇市场日均交易规模达到3.2万亿美元，2004年为1.95万亿美元，增长率为71%。2007年，现汇日均交易规模为1.005万亿美元，远期的日均交易规模为0.362万亿美元，外汇掉期日均为1.714万亿美元；增长率最大的是外汇掉期交易，2007年比2004年增长了近95％。

从表2中可以看出：在1995～2007年中，处于前五位的交易币种始终是：美元、欧元（或者德国马克）、日元、英镑和瑞士法郎，占比高于160%；而且货币对主要是美元和以上几种货币的货币对，占比高于55%。仅以2007年为例。在传统的外汇市场中，2007年，主要的交易货币包括：美元（86.3%），欧元(37%)，日元(16.5%)，英镑(15%)，瑞士法郎(6.8%)，澳元(6.7%)，加元(4.2%)，瑞典克朗(2.8%)，港元(2.8％)，挪威克朗（2.2%）。交易的货币对中，美元货币对占比86%，欧元货币对占比仅为10%．其他货币对占比仅为4%．美元货币对主要包括：美元/欧元(27%)，日元/美元(13%)，美元/英镑(12%)；欧元对主要包括，日元／欧元(2%)，欧元／英镑(2%)，欧元／瑞士法郎(2%)。

外汇衍生品市场

2007年，OTC外汇衍生品市场的日均交易规模为0.29万亿美元，2004年为0.14万亿美元，增长率为110%。2007年，货币互换交易日均规模为0.08万亿美元，外汇期权为0.212万亿美元，其中增长率最大的是货币互换，2007年比2004年增长了近300％。

在外汇衍生品市场，主要的货币对为美元货币对和欧元货币对。2007年，美元货币对的日均交易规模为0.233万亿美元，较2004年增长110%，其中货币互换0.076万亿美元，外汇期权0.158万亿美元；欧元货币对的交易规模为0.041万亿美元，较2004年增长95%。

中国外汇市场的交易规模

根据国际清算银行的统计，2007年，中国大陆的日均交易量占国际外汇市场比重，在传统外汇市场上为0.2%，在衍生品市场的占比为0；香港特别行政区占比分别为4.4％，0.9%；台湾的占比分别为0.4%，0.1%。在所有的交易货币中，中国人民币占比仅为0.5%，港元占比2.8％，台币占比为0.4%。

如表3所示：在银行间外汇市场，2007年总的交易额超过了2万亿美元，同比提高了接近90%；外币掉期，2007年交易总量达到0.3万亿美元；远期交易量，2007年交易总量仅为0.02万亿美元。相对于国际外汇市场日均3.2万亿美元的交易量来讲，中国外汇市场的交易规模极为有限。

在银行间市场总交易量中，做市商的交易量占比极高，2006年做市商间交易占比达到了93%，2007年为90%。

2005年7月以来中国外汇市场的发展总结

在外币兑外币和人民币外币两个市场都引入了做市商制度。2005年5月18日，银行间外汇市场外币交易系统上线后，银行间外币对外币的做市商市场逐步形成。2005年末，会员银行30家，10家做市商（中资行3家，外资行7家）。2006年年初在人民币外币市场开始引入做市商制度，做市商提供双边的买卖报价，增加市场的流动性。当时，共有13家做市商，中资银行8家，外资行5家。

交易方式方面的发展：引入了询价交易，延长了交易时间。2006年初，即期外汇市场推出了询价交易，询价交易的结束时间为下午17：30，交易成本仅为竞价交易的1/30，而且人民币远期市场也仅实行询价交易方式。询价交易推出之后，询价交易的规模远远超过了竞价的交易规模。2006年年末，银行间外汇市场即期询价交易量与竞价交易量之比为18.3∶1，2007年全年，该比值为130∶1。2006年10月9日，统一了询价交易和竞价交易的结束时间，闭市时间统一调整为17：30。

人民币汇率中间价确定方式的变化：从前一交易日的收盘价作为中间价变化为通过询价和加权平均的方式确定人民币对美元汇率的中间价。2005年6月末，前一交易日即期交易的加权平均汇率，作为下一工作日人民币对外币交易中间价；2005年7月21日以后，以前一交易日的收盘价，作为下一个工作日该货币对人民币交易的中间价格；2006年1月3日以来，中国外汇交易中心在每个交易日银行间外汇市场开盘前向所有银行间外汇市场做市商询价，并将全部做市商报价作为人民币兑美元汇率中间价的计算样本，去掉最高和最低报价后加权平均，得到当日人民币对美元汇率中间价，权重由中国外汇交易中心根据报价方在银行间外汇市场的交易量及报价情况等指标综合确定。其他币种中间价确定方式：通过人民币兑美元的中间价和国际外汇市场各币种当时的汇率套算得到。

扩大了交易主体：非银行金融机构和非金融公司可以申请成为银行间市场的会员。2005年8月以来，只有2家非银行金融机构和1家非金融公司申请为会员。1家信托投资公司在2005年下半年成为会员，中化集团在2005年10月成为会员，中化财务在2007年4月成为会员。

人民币对美元汇率的变动区间扩大：从0.3%变化为0.5%。2005年7月20日，银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度为0.3%；2007年5月21日，浮动幅度由0.3%变为0.5%。

增加外汇市场的交易产品：增加远期交易、外币掉期和货币掉期交易。2005年8月15日，银行间市场正式推出远期人民币外汇交易业务；2006年4月24日银行间外汇市场推出人民币与外币掉期业务；2007年8月，人行推出了货币掉期交易；2007年12月10日，人民币外汇货币掉期交易正式在银行间市场上线。

交易系统方面的发展：从多系统发展到统一的集合系统。2005年5月18日，银行间外币对外币的买卖系统上线，2005年8月15日，银行间人民币外汇远期交易正式上线，远期交易实行双边授信、双边清算的询价交易方式。2007年4月9日，中国外汇交易中心新一代外汇交易系统上线，该系统集合以前的各种交易系统，各种外币交易在这一个系统上都能够完成。新系统支持了人民币外汇即期、远期和掉期交易，同时支持人民币对外币和外币对外币两个市场，以及竞价和询价两种交易模式。

丰富了即期外汇市场交易的货币对。2006年8月1日，即期外汇市场增加了人民币兑英镑，至此即期外汇市场共有5个交易货币对：人民币兑美元、港币、日元、欧元和英镑。

中国外汇市场以场内市场为主，发展刚刚起步，交易量有限、客户结构单一、产品品种不多，但是做市商在人民币汇率的决定中发挥着重要的作用。中国外汇市场的交易量相对于国际外汇市场的交易量来讲，规模较小，但是中国外汇市场建设已经取得了一定的成果，为市场进一步发展搭建了较好的平台和基础，而且也为人民币汇率的市场化改革搭建起了一定的制度基础，例如：人民币外币市场做市商制度的引入。

外汇市场范文

关键词:股价;人民币实际汇率;Granger因果;VECM;历史分解技术

一、引言

股市是反映实体经济健康状况的晴雨表,其价格变化能迅速捕获宏观经济变化,反映市场对未来经济走势的预期;而汇率则是一项重要的经济杠杆,其变动不仅影响一国宏观层面国际收支平衡、通货膨胀乃至产出,还波及微观层面公司的绩效、经营行为、股票收益率。作为金融市场资源配置的两个重要信号,汇率和股价之间存在内在联系,汇率的变化可能导致股价的波动,反之亦然。两者间的互相影响一直备受人们关注,特别是20世纪90年代以来,新兴市场国家爆发了一系列以汇市与股市相继崩溃为特征的金融危机,汇市与股市之间的关系成为学术界、金融监管层和国际投资者关注的焦点。深入研究汇市和股市之间的联系,不仅有助于及时预测和防范金融风险和货币危机,而且对于完善我国金融市场改革也具有重要的理论价值和实践意义。本文第二部分回顾文献;第三部分是数据说明;第四部分为实证结果及分析;最后是结论与政策启示。

二、文献回顾

(1)理论研究

目前,已有两种解释汇市和股市间关系的理论。第一种是汇率变动引导股价波动的传统理论。其中,Dornbush和Fisher(1980)提出的汇率波动的流量导向模型具有代表性,该模型从经常项目账户的角度,认为汇率波动对股市产生溢出效应。作为影响对外贸易的重要因素,汇率波动会影响一国的国际竞争力、贸易收支、企业经营业绩,进而对公司现金流和股价产生影响。第二种理论强调股价变动导致汇率波动。Branson(1983)提出资产组合平衡模型,也称股票导向型模型,该模型从资本项目账户来解释股价和汇率之间的关系。股价变动会诱导人们通过调整资产组合来影响汇率。例如,股价持续上涨将吸引外国投资者资金的流入,促使外国投资者卖出外币,买入本币,本币需求的增加将促使本币升值。

可见,流量模型强调经常性项目,可能更适用于外贸依存度高的国家;而股票导向模型强调资本项目,可能对金融体系发达和资本项目开放的国家更有解释力。

(2)实证研究

早期实证研究主要关注发达国家。Aggarwal(1981)发现在美国汇率和股价存在正相关关系,然而,Soenen和Hennigar(1988)采用不同的样本区间发现,汇率和股价存在负相关。Bahmani-Oskooee和Sohrabian(1992)最早采用协整和Granger因果检验研究发现,美国股市与汇市之间不存在长期均衡关系,但短期内存在股指到汇率的单向因果关系。随后的研究开始关注新兴市场。Granger等(2000)研究表明,在亚洲大多数国家或地区中,汇率和股价存在很强的互动关系。其中,韩国的经验结果支持流量导向模型,而菲律宾则支持资产组合模型。国内相关的实证研究还较少。邓等(2008)采用协整检验和Granger因果检验,研究了汇改后股市和汇市的关系,结果表明,汇改后我国股市和汇市存在长期稳定的协整关系,人民币升值是我国股市上涨的单向Granger原因。张兵等(2008)实证发现,汇改后汇率和股价存在长期均衡的关系,在短期内股市和汇市存在交互影响,而且还分析了不同板块指数与汇率的关系。可见,国内研究大多关注汇改后股指和汇率的关系。而本文特色在于:(1)采用月度数据,月度数据能捕获长期中宏观变量间的相互影响;(2)采用人民币实际有效汇率来衡量汇率,这是由于实际有效汇率更能反映我国经济竞争力(Chow,1997)。(3)考虑到双变量模型可能因遗漏相关变量而带来估计偏差,采用多变量框架进行实证分析。(4)不仅分析整个样本区间汇率和股价的动态关系,还考察汇改后两者关系是否发生结构变化。

三、数据说明

本文选用1996年1月到2008年12月的人民币实际有效汇率、股票价格指数、外汇储备和货币供给,各有156个样本观察值。首先使用X12对序列进行季节调整,以消除季节影响,为减少异方差,对季节调整后的序列取对数。各变量说明如下:

(1)实际有效汇率(reer):数据来源于国际清算银行统计数据库。采用间接标价法。

(2)外汇储备(RES):外汇储备一定程度反映了我国现有外汇管理体制下的经常性项目和资本项目收支状况。数据来源于外汇管理局数据库。单位为亿美元。

(3)货币供给:采用M2作为货币供给的变量。数据来源于中经统计数据库。

(4)股票价格指数:采用上证综合指数指数反映我国股市的股票价格指数走势,数据来源于北京大学中国经济研究中心数据库。

四、实证结果与分析

(一)单位根检验

首先使用ADF检验和PP检验对变量序列进行平稳性检验。结果显示,所有变量的水平值都不能拒绝单位根的原假设,说明这些变量是非平稳序列;两种方法对差分形式变量的检验结果都显示在1%显著水平上拒绝单位根假设,表明差分后的变量为平稳序列I(0)。

(二)协整检验和Granger因果检验

本文采用Johansen检验进行协整分析。Johansen检验对VAR滞后阶数的选择较为敏感,选择合适的滞后阶数是非常重要的,本文采用FPE准则来确定合适的滞后阶数。双变量协整检验表明,汇率和股票价格指数之间不存在协整关系,这时应该采用变量差分形式的标准Granger因果检验,对两者之间的短期因果关系进行分析(Granger,2000)。结果发现,短期内汇率和股价之间不存在的因果关系。

然而,对以上结果需保持谨慎,理论研究已表明,汇率和股价之间互动关系可能与其它变量相关。Ibrahim(2000)实证研究也发现,在双变量分析框架内,汇率和股价间在马来西亚不存在协整关系。然而,一旦采用多变量分析框架后,汇率、股价、外汇储备和货币供给之间存在长期稳定的关系。对我国而言,考虑到样本中的大部分年份,我国实行强制结汇制度和事实上盯住美元的汇率制度,汇率引导股价的传导渠道可能为:具有竞争力的汇率国际收支顺差强制结售汇外汇储备增加基础货币增加本币的流动性增加增加的流动性进入股市追逐利润推动股市上涨;此外,也可列举股市影响汇率的一些渠道:股指上涨吸引更多热钱流入加大升值压力外汇管制外汇占款流动性过剩进一步推动包括股票在内的资产价格。以上分析表明,不同于西方成熟的市场经济国家,由于我国的汇率制度和政府对市场的干预,控制更多相关变量的分析可能会发现更有意义的结论。此外,从计量模型本身考虑,遗漏相关变量也会妨碍Granger因果分析的有效性。

因此,本文将外汇储备和货币供给导入模型中来分析汇率和股指之间的因果关系。多变量协整检验结果表明,股指、汇率、外汇储备和M2之间存在一个协整关系,说明长期均衡关系可能存在于四个变量之间。Granger(1988)证明,若服从一阶单整过程的时间序列存在协整关系,则变量间必定存在某个方向的Granger意义因果关系。因而,可进一步分析股指和汇率间的因果关系。

Wankeun和Kihoon(2004)等认为,若非平稳序列间存在协整关系,应考虑采用向量误差修正模型(VECM)进行因果关系分析,否则,得出的结论可能有偏差。因此,本文采用VECM对变量间的长、短期Granger因果关系进行分析。

由表1可知,在实际汇率方程中,短期内股指收益、货币供给和外汇储备都是汇率变化的Granger原因(由Wald卡方检验可知)。误差修正项系数具有显著性,说明汇率在短期会进行调整,以修正其与变量之间长期均衡关系的暂时偏离。而在股指收益方程中,短期内实际汇率、外汇储备和货币供给都不是股票收益率的Granger原因。但是,ect在10%水平上显著,表明股指收益受到长期均衡关系的影响。

表1基于VECM的Granger因果检验结果

自变量D(LNREER)D(LNSZINDEX)D(LNM2)D(LNRES)ect

因变量X2统计值X2统计值X2统计值X2统计值T统计值

D(LNREER)\6.564337**5.074792***5.538806***-3.354*

D(LNSZINDEX)0.288556\1.3012530.338094-1.896***

D(LNM2)4.1653090.545157\1.663260-0.838

D(LNRES)4.932558***0.7580711.274572\-1.332

注:1.VECM模型滞后阶数为2;2.*、**、***分别表示1%、5%和10%的显著性水平。ect为误差修正项,可通过长期协整关系得到。D()为变量的差分形式。Wald检验自由度为2。

(三)方差分解

Granger因果检验适用于考察样本期间以内的因果关系,但为了评估在样本期间以外各种变量冲击对解释汇率和股价波动的相对重要性,需采用方差分解。结果发现,对于实际汇率,自身的冲击在前24期内能解释实际汇率大部分的预测方差,随着时间的推移,股指冲击对汇率预测方差的解释力逐渐增强,到第101期股指冲击的贡献度超过了50%并逐渐稳定。而其它变量的冲击对汇率波动的解释力则较弱。这结果与Granger因果检验的发现一致;对于股指的变动,汇率冲击的解释程度最大达14%并保持稳定,说明长期中流量导向模型在我国具有一定解释力。

(四)历史分解

方差分解已表明,短期内汇率冲击对上证综指的波动没有太大的解释力,但随着时间的推移,其影响在逐步加强。实际上,自2005年股权分置和汇改以来,股市和汇市一度联袂上扬。与此同时,经济开放度也在进一步增加,这些表明我国股市和汇市内在的联系可能发生结构变化,有必要追溯2005年7月汇改以来各种变量冲击对股市和汇市的影响。为此,本文采用历史分解技术。VAR模型中期的变量可以分解成:

基于上证指数历史分解的结果,对于上证综指,2005年7月到2006年11月期间的实际值低于预测值,其自身冲击和汇率冲击对预测误差具有重要的贡献;2006年12月到2008年6月期间实际值高于预测值,平均来看,预测误差最主要归结为汇率冲击,其次为股指冲击。对于实际汇率,2005年7月到2008年期间的实际值基本上高于预测误差,其自身冲击对预测误差具有最重要的贡献,但从2007年3月起,上证综指对预测误差的解释力逐步增大,而外汇储备、货币供给对预测误差的贡献则较小。历史分解结果揭示了汇改后人民币升值对推动曾经火爆的股市有较大的解释力,而股指上涨对解释人民币升值也起了一定的作用。

五、结论与政策启示

本文采用Granger因果检验、方差分解以及历史分解,实证研究1996年1月到2008年12月期间人民币实际汇率和上证综指的互动关系。基于实证结果,得出以下结论:

第一、上证综指、实际有效汇率、外汇储备和货币供给之间存在长期均衡关系;短期内股票收益率是导致实际汇率变化的Granger原因,这可能表明,我国资本项目逐步开放背景下,国际资本流动规模逐步变得巨大,通过国际金融渠道的外部冲击对外汇市场有显著影响;汇率变化率不是导致股指收益的短期Granger原因,对此的解释为,我国劳动力成本极低,出口产品极具竞争力,而贸易结构以加工贸易为主,这些因素导致短期内汇率波动不会显著影响我国贸易竞争力。

第二、方差分解结果表明,长期中,股指冲击对汇率变动的解释力较强,汇率冲击对股指波动也有一定解释力;历史分解的分析发现,近年来股市与汇市之间的相互影响在加大,尤其是汇改后,人民币升值趋势对股市上涨起了较大推动作用,而股指也对解释人民币升值也具一定作用,这表明,近年来两者间关系发生了结构变化,相对于汇改之前,两者的内在联系更为紧密。

总之,随着我国经济融入全球化进程的加速,特别是金融市场的进一步发展,汇率和股价的互动关系也将日益紧密。因此,健全外汇管理体制、优化汇率形成机制、完善股票市场制度建设,以及加强金融市场的监管,有助于防范和化解金融子市场之间的风险传染。

参考文献

[1]邓、杨朝军:《汇率制度改革后中国股市与汇市关系实证研究》[J],《金融研究》2008年第1期。

[2]张兵、封思贤、李心丹、汪慧建,2008:《汇率与股价变动关系:基于汇改后数据的实证研究》[J],《经济研究》第9期。

[3]Aggarwal,R.,1981,ExchangeRatesandStockPrices:AStudyoftheUSCapitalMarketsunderFloatingExchangeRates[J],AkronBusinessandEconomicReview,12:7~12.

[4]Branson,W.H.,1983,MacroeconomicDeterminantsofRealExchangeRateRisk”inR.J.Herring(ed.)ManagingForeignExchangeRateRisk[M],CambridgeUniversityPress,Cambridge,MA.

[5]Bahmani-Oskooee,M.andA.Sohrabian.,1992,StockPricesandtheEffectiveExchangeRateoftheDollar[J],AppliedEconomics24:459~464.

[6]Chow,E.H.,Lee,W.Y.,Solt,M.S.1997.Theexchangerateriskexposureofassetreturns.JournalofBusiness70,105~123.

[7]Dornbursh,R.andFischer,S.,1980,ExchangeRatesandCurrentAccount[J],AmericanEconomicReview70:960~971.

[8]Granger,C.W.J.,1988,SomeRecentDevelopmentsinaConceptofCausality[J],JournalofEconometrics,39:199～211.

[9]Granger,CWJ.,Huang,BN.andYang,CW.,2000,ABivariateCausalityBetweenStockPricesandExchangeRates:EvidencefromRecentAsianFlu[J],QuarterlyReviewofEconomicsandFinance,40:337~354.

[10]Ibrahim,M.,2000,CointegrationandGrangerCausalityTestsofStockPriceandExchangeRateInteractionsinMalaysia[J],ASEANEconomicBulletin,17:36~47.

[11]Johansen,S.andK.Juselius.,1990,Maximumlikelihoodestimationandinferenceoncointegration-withapplicationtothedemandformoney[J],OxfordBulletinofEconomicsandStatistics52:169~210.

[12]Soenen,L.andE.Hennigar,1988,AnAnalysisofExchangeRatesandStockPrices――TheU.S.ExperienceBetween1980and1986[J],AkronBusinessandEconomicReview19:7~16.