人民币境内外价差探究
邵翔 兴业研究分析师
2017年随着中国经济企稳向好以及美元指数走弱，人民币汇率市场预期趋于平衡。在央行引入逆周期因子以消除非对称升贬机制后，人民币汇率开启双向波动新时代。与之相对应，2015年“811”汇改后人民币境内外价差“大开大阖”的模式也出现了新的变化，本文将探究汇率新波动下价差变化规律。
本文主要针对近三年（2014年11月至2017年11月）美元兑人民币在岸与离岸市场价差进行研究，涵盖即期、远期、掉期和期权市场。如无特殊说明，境内外价差均指境外市场价格减境内市场价格（CNH-CNY）。
总体来看，境内外各市场价差在经过2015年至2016年的显著走阔后，2017年趋势性收窄。具体可以分为三个阶段讨论：第一阶段——2014年11月至2015年的“811”汇改前，政府“保驾护航”下人民币境内外市场整体波动性较小，价差在较低水平上窄幅波动；第二阶段——2015年“811”汇改至2017年2月，央行提高了人民币汇率定价的市场化程度，此后由于贬值压力释放、境内外市场汇率弹性差异，以及跨境监管趋严，人民币汇率即期、远期、掉期和期权市场[1]的境内外价差大幅上升；第三阶段——2017年2月至今，随着经济企稳和市场预期趋于平衡，境内外价差的均值趋势下降、逐步收敛至略高于汇改前水平。其中即期汇率在2017年2月至6月间屡次出现境内外汇率倒挂，即价差均值为负，而自6月以来中枢基本维持在18pips左右；远期价差、NDF（无本金交割远期）与境内远期价差以及掉期价差自2月以来大致围绕543pips、667pips和620pips中枢波动；境内外期权隐含波动率差值均值在1.33%附近，但是自9月以来进一步收敛，逐步回落至汇改前水平（见图表1至4）。接下来我们主要就2017年2月市场渐趋平稳后的价差水平做进一步分析研究。鉴于NDF与境内远期价差和境内外远期价差趋于一致（见图表5），远期市场方面我们主要就后者进行研究。
从具体价差分布来看，2017年2月以来，除期权市场外其他三个市场的境内外价差主要分布在一个宽度不超过400pips的区间内。即期价差主要分布在-160pips至140pips的范围内；远期价差和掉期价差为正值，主要波动区间分别为350pips至750pips和420pips至720pips；境内外期权波动率价差则集中在0.55%在1.8%之间（见图表6至10）。
从偏离区间的方向看，即期价差出现低于区间下限异常值的概率更大，而远期、掉期和期权市场则正好相反。即期价差高于140pips，而远期、掉期和期权波动率价差低于相应区间下限的频率不超过5%；相反，即期价差低于-160pips，远、掉和期权市场价差高于相应区间上限的频率都超过10%（见图表6至10）。
接下来我们进一步分析价差突破上述大概率区间后持续时间[2]。正常情况下，境内外即期、远期和掉期价差突破主体区间的持续时间平均为1至2个交易日，一般不超过6个交易日（见图表11）。但是当人民币汇率定价机制发生改变或是境外人民币流动性以及境内外利差出现“异常”情况时，境内外价差倾向于大幅走阔，而且持续时间会更长（见图表12）。例如在5月央行引入逆周期定价因子期间，价差一度连续9个交易日低于-160pips。
除了上述所说的特定事件可能会造成境内外价差异常扩大，季节性特征在把握价差的年内变化上同样重要。
岁末年初波动性[3]最大，八九月“多事之秋”。从分布的月度特征来看（见图表12），即期、远期、掉期和期权市场的价差均体现出年初（1月和2月）、年末（11月和12月）波动性加大的特点；而8月和9月在近三年可以称得上“多事之秋”——异常值较为集中。
从交易机会看，一般而言波动性较大的月份，价差偏离中值和均值的可能性和幅度更大，持续的时间也可能更长。而异常值尽管也提供了不错的机会，但是由于其发生的偶然性，且持续时间较短，在实际操作中对及时性要求较高。除此之外，境内外远期、掉期价差以及期权隐含波动率差值均呈现出“U”形模式——价差均值水平在年初和年末扩大、年中走低，存在跨月交易机会。
随着人民币汇率进入“双向波动新时代”，2017年2月以来境内外价差出现了趋势性下降，当前处于窄幅区间波动状态：
即期、远期和掉期价差在正常情况下体现出较好的均值区间回复性——突破主体区间的时间较短。
季节性特征暗示，境内外价差走阔更多出现在年初和年末；八九月可能出现黑天鹅造成价差异常扩大；而对于远期和掉期市场来说，注意把握价差在年初过后的跨月收敛机会。
事件冲击是境内外价差走阔的重要契机。主要包括汇率定价机制改变，境外流动性趋紧造成的境内外利差异动，以及在跨境监管仍较为严格下国际重大事件的冲击。
注：
[1]远期、掉期和期权主要以一年期品种为分析样本；期权市场境内外价差，我们使用相应期限的隐含波动率之差来表示。
[2]异常值持续时间指的是从价差突破区间上限或下限后，再次回归到主要分布区间所花费的时间。
[3]本节使用样本的上四分位数减去下四分位数的差值来表示样本的波动性特征。