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基于随机波动模型的不同市场人民币汇率波动联动效应探析 　　一、研究背景 　　目前我国是一体化经济中不可缺少的部分， 自 2008 年全球化金融危机以来，中国政府有意识加快了人民币国际化的进程。 2009 年 7 月，跨境贸易人民币结算试点工作正式启动，截止至 2015 年 7 月，跨境贸易人民币结算已达 3 万亿。 　　人民币已经成为最具国际化潜力的新兴市场货币。 而在我国资本账户尚未完全开放的情况下， 香港人民币离岸市场( CNH )成为人民币国际化的急先锋和实验点， CNH 市场快速发展于 2010 年 7 月，此后与人民币在岸市场( CNY )进行套利和套汇交易，联系日益紧密，资金可以通过人民币跨境贸易结算、 银行间债券市场、 RQFII 等机制在两个市场间流动。此外， 1996 年人民币无本金交割远期外汇市场( NDF )开始出现，由于其较少的约束条件和日渐增大的交易规模预计允许参与者进行套利活动，能够较为准确的反映海外对人民币汇率升(贬)值的预期，在研究中被广泛用作人民币汇率预期的代理变量。 　　二、文献综述 　　(一)基于随机波动方法的研究 　　相对于 GARCH 模型来说， SV 模型的研究进展则相对缓慢，目前在金融市场波动溢出效应领域的研究成果较少。 而单纯的针对汇率市场间的波动溢出情况研究则更加缺少。Harvey 、 Ruiz 和 Shephard ( 1994 )利用 SV 模型研究汇率市场间波动溢出关系，发现美元分别与英镑、法郎、马克之间存在显著波动溢出效应， 并且验证了 SV 模型比 GARCH 模型能更好刻画金融市场的波动。 　　国内外学者对 SV 模型的研究， 应用于其他金融市场波动溢出的情况较汇率市场的稍多一些。 Vo ( 2011 )分别建立CCC-MSV 模型和 DCC-MSV 模型对研究美国股票市场与原油市场之间的均值溢出和波动溢出情况。 Ding 和 Vo ( 2012 )分别采用 MSV 模型和 MARCH 模型对外汇市场与原油市场之间不存在波动溢出情况，但在金融危机爆发后，两者存在显著的双向波动溢出效应。 魏宇( 2007 )运用 SPA 的检验方法进行比较研究， 表明就中国股票市场而言， SV 模型是预测精度最高的异方差模型。 熊正德和韩丽君( 2013 )使用 GC-MSV模型对我国汇改后汇市和股市间的波动溢出效应进行研究，结果发现汇市与股市间存在负相关的动态价格溢出效应，在人民币持续升值阶段和持续震荡阶段均存在不对称的波动溢出效应，且随时间推移波动溢出效应有所减弱。董艳和梁满发( 2013 )运用 GC-MSV 模型对上海、香港、美国、日本股市间的波动溢出效应进行研究。朱慧明、王延彦和马超群( 2013 )构建了 GC-t-MSV 模型并以沪深 300 股指期货与现货市场的日收益率数据为研究对象进行实证分析， 研究表明 GC-t-MSV模型可以检验波动溢出效应且效果优于 GC-MSV 模型。 　　(二)本文创新 　　1. 在选题上研究的是三个市场人民币汇率波动溢出效应问题，之前的学者对于金融市场的研究，重点大部分放在了国际金融市场之间的联动上， 特别是围绕汇率市场和股票市场、黄金市场等比较多，所选研究对象较为宏观，近些年也有学者对微观的人民币汇率市场进行研究， 但涉及的汇率市场并不全面。 因此，选取在岸即期市场( CHY )、离岸即期市场( CNH )、离岸远期( NDF )三个人民币汇率市场之间的波动溢出效应作为研究对象，以期能够补充前人研究的空白，是本文的一个创新之处。 　　2. 从研究方法上看， 已有的文献研究方法大多数使用( G ) ARCH 类模型族展开实证，在 GARCH 模型中，收益的条件波动方程假定为过去收益波动的一个确定函数， 而随机波动模型在收益条件方差方程中引入一个新的随机误差项，条件方差不再是确定的而是随机的， 使得其似然函数难以精确得到， 但是新加入的随机误差使得随机波动模型很好的反映了波动率内在的随机性， 但由于此模型的参数估计相对困难而鲜少见于文献，随着计算机技术的迅速发展，使用马尔科夫蒙特卡洛参数估计方法使这一难题得以解决，但即使如此，使用 SV 模型进行金融市场间波动性联动的研究也多应用于其他国家的股票市场、黄金市场等市场上，而基于 SV 类模型对多市场人民币汇率波动溢出效应的研究则未在其他文献中出现过，因此，本文创新性的将 MSV 模型应用于测度多市场人民币汇率波动溢出效应， 以期能更为准确的刻画汇率波动和风险在市场间的传导途径，防范汇率风险。 　　三、波动溢出效应模型 　　(一)波动溢出效应理论模型 SV 模型 　　关于金融波动模型的