汤月丽1  朱慧明2

1.海南科技职业大学  海南海口 571126

2.湖南大学工商管理学院，湖南长沙 410082

摘要：自2020年年初新型冠状病毒感染肺炎疫情爆发以来，全球经济陷入低迷状态，包括中国在内的很多国家出现经济负增长，以美联储为首的各国央行推行相机决策模式的货币政策，中国需要及时监测防范美联储货币政策转向对国内金融市场的冲击，做好美联储实施提高或降低联邦基金利率等紧缩型或宽松型货币政策的应对措施。在此背景下，文章基于分位回归理论，利用2009年1月至2020年4月有效联邦基金利率和我国金融市场数据，研究发现美联储货币政策转向对中国金融市场的溢出效应存在差异，且在不同的分位点处表现出了非对称性。

关键词：美联储货币政策转向；中国金融市场；溢出效应；分位回归

中图分类号：F831;F124;F822.0　   文献标识码：A    文章编号：1673-5889(2021)06-0000-03

美联储货币政策转向对中国金融市场的溢出效应值得关注。自2017年年初，美国新任总统上台后，推行一系列贸易保护主义政策，加剧美国与中国等发展中国家之间的经贸摩擦。在经济下行的背景下，美联储货币政策进入数据依赖和相机决策模式，这必然带来市场对美联储货币政策的预期和解读的分歧和波动。美联储货币政策的不确定性主要影响金融市场，对别国的影响最先反映在金融市场上，在贸易、资本全球化的背景下，极大地增加市场的不确定性。美国新任总统执政后，无论是美联储顶着新任总统的压力继续加息还是自2019年下半首次减息进入相机决策模式，都与2008年全球金融危机全面爆发之后以利率的前瞻性指引的利率调整不一致。对比美联储货币政策转向对我国金融市场的冲击与应对新形势下联邦基金利率的变动具有较为重要的实践意义。

一、文献综述

美联储货币政策风险溢出效应一直是国内外学者研究的热点话题。Tillmann（2016）过构建VAR模型揭示了美联储对量化宽松的潜在、不可观察的倾向，对新兴经济体产生显著的溢出效应^[1]。李少昆（2017）研究认为美联储货币政策对发展中经济体外汇储备存在显著的正向溢出效应^[2]。曾裕峰、傅盛盛（2017）分别从中国的银行间同业拆借利率、股票市场和债券市场的角度证实中国金融市场会受到美联储货币政策溢出效应的影响^[3]。陈建宇、张谊浩（2019）基于SVAR模型分析美国实施的货币紧缩政策对我国经济增长率、进出口和物价等方面产生一定的负面冲击^[4]。

现有的关于美联储货币政策风险溢出效应的文献大多用的是向量自回归模型和误差修正模型等，研究均值水平上美联储货币政策的风险溢出效应。但是，金融变量具有非对称的特点，美联储货币政策转向对我国金融市场的溢出效应可能在不同的环境下存在差异性。分位回归理论能弥补均值回归的弊端。分位回归理论最早由Koenker和Bassett（1978）提出，该理论通过对自变量与因变量的条件分位数做相关性回归分析，得到自变量对因变量变化范围和条件分布形状的影响^[5]。金融时间序列的条件分布大多数呈现偏斜、波动集群、高峰厚尾等非正态分布特性，而分位回归具有传统回归方法所不具备的稳健性、全面性，分位回归在经济金融领域得到很好的研究成果。Chevapatrakul(2014)基于分位数回归的方法对比分析股票收益在不同分位数下对本国与美国货币政策的敏感性，发现股票收益在低分位数时对本国货币政策更为敏感，而在高分位数下更依赖于美国货币政策^[6]。侯云飞、喻金田(2020)基于分位点向量自回归模型研究发现美联储货币政策对中国宏观经济金融的风险溢出效应表现出了非对称性^[7]。

为应对美联储货币政策的不确定性对中国金融市场的冲击，文章构建回归分析模型，深入分析在不同分位水平下美联储货币政策转向对中国金融市场的溢出机制，为针对美联储货币政策构建系统的风险防范机制提供参考。

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