余额宝收益率与shibor间均值溢出效应研究

摘要：本文构建DGC-t-MSV模型，实证研究余额宝收益率与shibor间均值溢出效应。结果表明：一是余额宝七日年化收益率和一月期shibor序列具有“厚尾”特征，两个序列容易受自身前期波动的影响，波动持续性较强;二是余额宝七日年化收益率变动与一月期shibor变动存在着显著的时变相关性。

关键词：shibor;余额宝收益率;均值溢出效应;DGC-t-MSV模型

2013年6月，阿里巴巴集团推出余额宝。经过6年多的发展，余额宝以其庞大的资产规模成为互联网货币基金的代表。在此期间，余额宝收益率的波动与银行间同业拆借市场上短期资金利率的波动较为相似。余额宝七日年化收益率与shibor的波动相似性，引发了人们的广泛关注，金融领域出现了互联网货币基金收益率走势引领市场利率的观点。这一观点的提出，引发人们的争议：市场利率决定余额宝收益率，还是余额宝为代表的货币基金收益率决定市场利率？亦或是二者相互影響？

为此，本文将深入研究余额宝收益率与shibor间均值溢出效应的特征，一方面，可从本质上解答上述问题;另一方面，可为稳定金融市场提供建议。

一、文献综述

余额宝于2013年问世，一直以来，研究其与shibor相关性的文献不多，研究方法包含Granger因果检验、向量自回归（VAR）、线性回归、协整检验等。梳理发现，研究结论可分为三类：一是认为shibor影响了余额宝收益率，而后者并未影响前者。二是认为shibor未影响余额宝的收益率，余额宝的收益率影响了shibor。三是认为shibor与余额宝收益率之间互相影响。

我国学者的研究主要集中于余额宝收益率与shibor的相关性方面。但是，上述基于线性回归等方法的研究无法刻画余额宝收益率与shibor间的动态相关性。为此，本文构建DGC-t-MSV模型，实证研究余额宝收益率与shibor间的均值溢出效应。

二、实证研究

1.DGC-t-MSV模型构建

Yu等（2006）利用传统多元随机波动（MSV）模型，将格兰杰因果检验引入模型之中，构建了包含Granger检验的多元随机波动模型（Granger Causality-MSV）模型。本文构建出含有Granger检验的时变相关系数的多元随机波动（DGC-MSV）模型，用于刻画余额宝七日年化收益率和shibor间的时变相关性和方向性;同时引入了t分布，来刻画余额宝七日年化收益率序列和shibor序列的尖峰肥尾特征。DGC-t-MSV模型的基本形式为：Rt=αtεt。其中，Rt=（R1t，R2t）′，αt=diag[eht2]，εt～i.i.dT（0，∑ε，t，d），∑ε，t=1ρtρt1，ρt=eqt-1eqt+1。Rt为收益率矩阵，R1t，R2t分别表示t时刻余额宝收益率和shibor。εt为随机扰动项。ht=（h1t，h2t）′是t时刻两者间的潜在波动序列。pt是一个随机过程，受到随机干扰项vt影响，pt=ψ0+ψ（qt-1-ψ0）+ζvt。ψ为动态相关系数的持续性参数。

2.样本数据的区间选择及预处理

本文以余额宝七日年化收益率与一月期shibor作为研究对象，分析两者间的均值溢出效应。数据来自于wind数据库，余额宝七日年化收益率与一月期shibor均为日数据。数据时间段为2017年1月3日至2019年12月3日，删除两者间不匹配的数据，共计得到718个观测值。

为了保证余额宝七日年化收益率序列与一月期shibor序列的平稳性，以防出现伪回归，对余额宝七日年化收益率以及一月期shibor取对数再进行差分后，得到两者收益率序列：

运用eviews10软件画出两个序列的时序图，两序列均出现了波动集聚现象，两个序列波动频率基本保持一致。

运用eviews10软件得到二者序列描述性统计特征如表所示。

根据表中数据所知，依据二者序列的JB统计量，两个序列均不服从正态分布。为了进一步验证，画出两个序列的Q-Q图发现存在显著的厚尾特征。尖峰厚尾的非正态分布特征，SV族模型可以很好地解释刻画。因此，本文构建DGC-t-MSV模型对余额宝收益率序列与shibor序列间的均值溢出效应进行实证研究。为保证两个序列的平稳性，本文运用eviews10软件对二者进行ADF单位根检验，结果表明两个序列都为平稳序列，即可以构建DGC-t-MSV模型对R1t、R2t进行实证分析。

3.动态相关性分析

本文借助WinBUGS软件进行统计建模和参数估计，发现余额宝收益率与shibor的相关系数随时间而变化，具有时变性，其相关系数在-0.6152～0.8082间波动，相关系数随时间的变化如图1所示。对于动态相关性，固定相关系数模型无法有效地刻画。而本文构建DGC-t-MSV模型能够很好地刻画。二者间动态相关系数的持续性ψ的均值为0.8691，这说明余额宝七日年化收益率序列与shibor序列间的波动呈现出持续性较高、有长期记忆的特点。此外，序列本身前期波动相关性会对后期波动相关性产生影响，且这种影响的去除需要一定时间。

三、结论

本文构建DGC-t-MSV模型，对余额宝收益率和shibor间均值溢出效应进行实证研究，得到以下结论：

第一，对于余额宝七日年化收益率序列和一月期shibor序列，可以发现三个特点：一是两个序列均呈现出波动聚集性的特点，二是具有“厚尾”特征，三是两个序列自身前期波动均会对当期产生影响。

第二，余额宝七日年化收益率变动与一月期shibor变动存在着显著的时变相关性。shibor作为我国当前最具公信力的货币市场基准利率，其对互联网货币基金市场的收益率的影响不可忽视。

参考文献：

[1]YuJ，MeyerR.Multivariatestochasticmodels：Bayesianestimationandmodelcomparison[J].EconometricRe-views.2006，25（2-3）：361～384.

[2]潘文荣，程旭.中美豆类期货市场的溢出效应研究：基于DGC-T-MSV模型[J].南方金融，2018，（08）：77～83.

[3]吴峥.数字普惠金融发展下的商业银行风险防控[J].全国流通经济，2020，（02）：158～159.

作者简介：

邹政伟，江西财经大学统计学院学生;研究方向：金融统计。