长期期限品种对冲击的响应需要长时间消化，而短期期限品种对冲击的响应则能迅速归于平稳。因此，为强化SHIBOR的基础地位，政府应加快利率市场化进程，并进一步完善报价机制和放松离岸市场限制。
关键词人民币香港银行间同业拆借利率；
上海银行间同业拆借利率；
联动性；
向量自回归 Study on the linkage of Interbank Offered Rate Abstract Keywords 一、引言 随着时代的发展，中国市场自由化程度的提高，利率也逐步市场化。作为基准利率的银行间同业拆借利率，它反映了整个金融市场的利率水平和资金供求情况，因而它对整个金融市场都有着十分重要的作用。2007年1月4号，被视为中国的伦敦银行间同业拆借利率上海银行间同业拆借利率（简称SHIBOR）正式发布，其定价方式使其比中国银行间同业拆借利率（简称CHIBOR）更能代表我国银行间同业拆借利率。中国银行只有通过对SHIBOR进行分析，才能提出具有针对性的利率政策，才能引导社会资金流向，合理调控经济。自我国实行人民币跨境贸易结算以来，大量的人民币开始流向境外，离岸人民币银行间同业拆借业务应运而生，其中香港人民币市场交易量最多。为了进一步促进离岸人民币市场的发展，人民币香港银行间同业拆借利率（简称CNH-HIBOR）问世。CNH-HIBOR反映了离岸人民币市场的利率水平。如果离岸市场与在岸市场利率差价太大，容易引发套利，不利于市场经济的稳定性与安全性。因此，研究银行间同业拆借利率的联动性，有利于政府牢牢掌握人民币定价的主动权，促进人民币国际货币化，提高中国评级。政府只有同时考虑离岸市场和在岸市场，才能保证政策的切实有效。本文在已有研究成果的基础上，利用2013年6月至2015年5月的SHIBOR和CNH-HIBOR的报价来分析离岸市场和在岸市场的联动性。
二、相关文献综述 国外对银行间同业拆借利率的研究有着悠久的历史。1973年，布莱克和斯科尔提出了著名的BS期权定价模型，认为短期利率是对数正态分布的，因而金融产品的定价是随机的。1992年，Chan、Karoli、Longstaff和Saunders对美国不同利率期限结构的产品进行了统一建模，创立了CKLS模型。大量文献表明，金融领域的时间序列模型存在着波动聚集性与尖峰厚尾特征。Bollerslev（1992）首次使用Arch和Garch模型对短期利率进行分析，结果表明利率波动具有很强的连续性。Gray（1996）和Duffee（1999）使用GRS模型来描绘利率的波动性特点，结果表明该模型大大降低了利率波动的连续性。自Engle开始，国外学者在此基础上研究并发展，形成了庞大的Garch族模型Engle和Bollerslev（1986）提出了I-Garch模型，Taylor（1986）和Schwert（1989）提出了T-Garch模型，Zakatan（1990）和Nelson（1991）提出了T-Garch和E-Garch模型。自此，Garch族模型不断发展完善，成为刻画利率波动性方面使用最广泛的模型。
国内对银行间同业拆借利率的研究主要在三个方面。第一，研究银行间同业拆借利率的影响因素。如张茵（2014）认为在长期方面，其与货币供应量增长率、金融机构贷款差以及综合股价指数成反比，与物价指数、国外拆借利率、法定存款准备金率及回购利率成正比；
在短期方面，其与金融机构存贷差成反比，与物价指数、综合股价指数以及法定存款准备金率成正比。第二，研究同业拆借利率与其他利率指标比较是否能成为基准利率。如陈林轶（2012）认为其比一年期存贷款利率、银行间债券回购利率和CHIBOR利率更能反映市场变化，盛芳（2012）认为其比央行票据利率更适合作为基准利率。第三，利用不同的模型研究银行间同业拆借利率的波动性。如冯科、王德全（2009）和何堤（2013）利用了GARCH族模型和Var模型对其进行分析，薛美英（2013）利用了CKLS和CKLSJUMP模型进行分析，李玉锁、齐中英（2006）利用了R/S分析。
三、研究方法与数据说明 （一）研究方法 本文首先对时间序列进行单位根（ADF）检验，然后通过建立VAR模型，利用脉冲响应函数、方差分解方法分析不同期限品种SHIBOR和CNH-HIBOR的相互影响及影响程度。VAR模型常用于预测相关时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。VAR模型的核心思想是把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，VARp模型的数学表达式为 其中，yt为内生变量向量，xt为外生向量变量，p是滞后阶数，T是样本个数，εt为随机扰动项。
（二）数据说明 本文采用2013年6月至2015年5月的SHIBOR和CNH-HIBOR的每日报价，其中SHIBOR数据来自于上海市同业拆借利率的官方网站，CNH-HIBOR利率数据来自于香港财资市场公会网站。所使用的期限结构都是隔夜、一周、两周、一个月、三个月、六个月和一年。并且剔除数据空白日，各期限的样本容量为463。
四、实证结果分析 （一）平稳性检验 在进行格兰杰因果检验之前，需要对SHIBOR利率和CNH-HIBOR利率进行平稳性检验。如果原序列平稳，则用原序列做格兰杰因果检验。如果原序列不平稳，则对其做一阶差分，得到收益率系列，如果收益率平稳，再做格兰杰因果检验。原值平稳性检验如表1，其中“CON”中的“C”表示SHIBOR利率，“ON”表示隔夜拆借利率，“H1W”中的“H”表示CNH-HIBOR利率，“1W”表示一周拆借利率，以此类推。
表1 原序列平稳性检验结果 变量 检验类型c,t,k ADF检验值 1％显著性水平 P值 平稳性 CON c,0,1 -3.913484 -3.444311 0.0021 平稳 HON c,0,0 -5.562968 -3.444280 0.0000 平稳 C1W c,0,1 -5.541480 -3.444311 0.0000 平稳 H1W c,t,0 -5.490480 -3.978045 0.0000 平稳 C2W c,0,1 -4.628744 -3.444311 0.0001 平稳 H2W c,t,1 -5.449076 -3.978089 0.0000 平稳 C1M c,t,1 -4.946792 -3.978089 0.0003 平稳 H1M c,t,1 -4.842680 -3.978089 0.0004 平稳 C3M c,t,2 -1.481312 -3.978133 0.8348 非平稳 H3M c,t,1 -2.729492 -3.978089 0.2251 非平稳 C6M c,t,2 0.630989 -3.978133 0.9996 非平稳 H6M c,t,3 -1.503460 -3.978177 0.8274 非平稳 C1Y c,t,3 1.091609 -3.978177 0.9999 非平稳 H1Y c,t,3 -1.283292 -3.978177 0.8905 非平稳 注1检验类型c，t，k，其中c表示常数项，t表示趋势项，k表示滞后阶数。2滞后期的选择标准以SIC值最小为依据。
由表1看出，从三个月的期限品种开始，SHIBOR利率和CNH-HIBOR利率均不平稳，有必要对其做一阶差分，得到收益率序列，再检验收益率序列的平稳性，结果见表2，从中看出，三个月及以后的期限品种的收益率序列是平稳的。
表2 收益率序列平稳性检验结果 变量 检验类型c,t,k ADF检验值 1％显著性水平 P值 平稳性 RC3M c,0,1 -6.282518 -3.444342 0.0000 平稳 RH3M c,0,0 -17.48414 -3.444311 0.0000 平稳 RC6M c,0,1 -5.565521 -3.444342 0.0000 平稳 RH6M c,0,2 -9.695278 -3.444373 0.0000 平稳 RC1Y c,0,2 -5.082247 -3.444373 0.0000 平稳 RH1Y c,0,1 -12.66927 -3.444342 0.0000 平稳 （二）格兰杰因果检验 在平稳性检验的基础上，本文决定对三个月以前的期限品种，使用其原序列进行格兰杰因果检验，三个月及以后的期限品种则使用收益率序列。由于格兰杰因果检验对滞后期的敏感性比较高，本文采取1至5阶滞后来检验两者的联动性。
由表3看出，在10的显著性水平下，对于1W期限品种，只有滞后1阶和滞后2阶拒绝“C1W不是H1W的格兰杰原因”；
对于2W期限品种，只有滞后2阶拒绝“C2W不是H2W的格兰杰原因”；
对于1M期限品种，只有滞后1阶和滞后3阶拒绝“C1M不是H1M的格兰杰原因”，只有滞后1阶和滞后2阶不能拒绝“H1M不是C1M的格兰杰原因”；
对于3M期限品种，所有滞后阶数均拒绝“RC3M不是RH3M的格兰杰原因”，只有滞后3阶和滞后4阶拒绝“RH3M不是RC3M的格兰杰原因”；
对于6M期限品种，只有滞后4阶和滞后5阶不能拒绝“RC6M不是RH6M的格兰杰原因”，只有滞后1阶和滞后2阶不能拒绝“RH6M不是RC6M的格兰杰原因”；
对于1Y期限品种，所有滞后阶数均拒绝“RH1Y不是RC1Y的格兰杰原因”，只有滞后1阶拒绝“RC1Y不是RH1Y的格兰杰原因”。而对于ON期限品种，两者之间没有格兰杰因果关系。
表3格兰杰因果关系检验结果 原假设 P值 滞后1阶 滞后2阶 滞后3阶 滞后4阶 滞后5阶 HON≠＞CON 0.1111 0.2555 0.1894 0.3142 0.5290 CON≠＞HON 0.3871 0.2192 0.6053 0.4839 0.5497 H1W≠＞C1W 0.3338 0.4311 0.6333 0.5384 0.5590 C1W≠＞H1W 0.0774 0.0926 0.2939 0.1524 0.3259 H2W≠＞C2W 0.5182 0.6131 0.7134 0.7706 0.7950 C2W≠＞H2W 0.3221 0.0392 0.2197 0.1645 0.3811 H1M≠＞C1M 0.7211 0.4227 0.0666 0.0004 0.0073 C1M≠＞H1M 0.0252 0.1026 0.0242 0.1334 0.1034 RH3M≠＞RC3M 0.4421 0.7246 0.0105 0.0338 0.3896 RC3M≠＞RH3M 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0002 RH6M≠＞RC6M 0.2349 0.3270 0.0232 0.0135 0.0223 RC6M≠＞RH6M 0.0130 0.0072 0.0811 0.1332 0.2126 RH1Y≠＞RC1Y 0.0033 0.0173 0.0