人民幣匯率改革的溢出效應研究

人民幣匯率改革的溢出效應研究

一、人民幣匯率波動溢出效應概述經濟全球化和互聯網的廣泛應用促進了全球金融市場的一體化。世界各金融市場相互依賴、彼此影響,使得單個市場的價格運動能夠迅速地擴散到另外的市場。2008年全球金融危機的爆發(fā),使得對金融市場之間風險傳遞的研究成為了一個熱點。隨著中國經濟越來越緊密地融入世界經濟,要求人民幣國際化的呼聲也越來越高。自2005年7月21日人民幣匯率形成機制做出了重大改革以來,人民幣開始了走向國際化的歷程。然而人民幣匯率的市場化必然使得人民幣面臨其他貨幣波動的沖擊,增加人民幣波動的風險。對人民幣和世界主要貨幣之間的相關程度、協(xié)同運動、波動的傳導和溢出等問題進行研究,確定溢出效應的來源和大小,對于市場參與者、管理者和學者們來說都具有緊迫的現實意義。對金融市場間波動傳導機制的研究主要有兩種類型:一是研究收益率序列一階矩之間的動態(tài)聯系,分析金融資產的收益溢出效應,通常使用向量自回歸(VAR)模型和協(xié)整理論。二是研究收益率序列二階矩之間的相互影響,分析金融資產的波動溢出效應,通常使用多變量廣義自回歸條件異方差(MGARCH)模型。本文將二者結合,研究人民幣和歐元、美元及日元之間的收益溢出效應和波動溢出效應,確定溢出效應的來源和大小,評估人民幣匯率的國際化水平,并提出相關建議。二、金融危機期間匯率相關研究對不同匯率的收益率序列之間的動態(tài)聯系的研究很多,特別是Granger(1981,1986)提出協(xié)整分析方法和Engle與Granger(1987)建立向量誤差修正模型以來,已有多位學者利用不同時期不同種類的匯率數據進行了相關研究。Hakkio和Rush(1989)、MacDonald和Talyor(1989)、Baillie和Bollerslev(1989)最早將協(xié)整分析應用于外匯市場的研究。Hurley和Santos(2001)研究表明東盟國家匯率之間存在聯動關系。Nikkinen、Sahlstrom和Vahamaa(2006)研究表明,歐元、英鎊和瑞士法郎等3種歐洲主要貨幣兌美元匯率的隱含波動率之間存在顯著的動態(tài)聯系。Phengpis(2006)對1997年亞洲金融危機期間的歐洲和亞洲貨幣匯率進行了研究。Kühl(2007)發(fā)現在歐元兌美元匯率和英鎊兌美元匯率之間滿足無不套利條件時,二者之間仍然存在長期的協(xié)整關系。Shachmurove和Shachmurove(2008)利用1995～2004年的匯率數據,研究了亞太地區(qū)12種貨幣匯率之間的動態(tài)聯系,研究結果表明,中國人民幣匯率和其他貨幣匯率之間存在相互影響的關系。對金融時間序列波動率研究常用的模型是GARCH模型和MGARCH模型。在Engle(1982)提出的自回歸條件異方差(ARCH)模型的基礎上,Bollerslev(1986)對ARCH模型進行了直接擴展形成GARCH模型。MGARCH模型是對單變量GARCH模型的推廣。對MGARCH模型中的條件方差和條件協(xié)方差矩陣的不同設定,形成了MGARCH模型的不同形式。Bollerslev、Engle和Wooldridge(1988)推廣了指數加權滑動平均方法,提出條件協(xié)方差多變量VECH模型。Engle和Kroner(1995)在綜合Baba、Engle、Kraft和Kroner等工作(1991年未發(fā)表手稿)的基礎上首次提出BEKK模型。Bollerslev(1990)在研究歐洲貨幣體系中5個歐洲國家的匯率協(xié)同變動時提出不變條件協(xié)方差(CCC)模型。Tse與TsuI(2002)提出了動態(tài)條件相關(DCC)模型克服了常相關系數假定的不合理性。Bauwens、Laurent和Rombouts(2006)對MGARCH模型的多種形式進行了總結,并分析了每種的適用領域。Kearney和Patton(2000)通過一系列的3變量、4變量和5變量BEKK模型研究了歐元推出之前的歐洲貨幣體系中匯率波動溢出效應。Worthington和Higgs(2006)利用BEKK模型研究了亞洲證券市場中成熟市場和新興市場間的收益、波動率的聯系。Saleem(2009)利用二維BEKK模型研究了俄羅斯證券市場與國際多個市場的聯系。我國學者樊智和張世英(2003)對MGARCH建模及其在中國股市波動分析中的應用進行了考察。丁劍平、趙亞英和楊振建(2009)利用DCC模型對亞洲股市與匯市聯動進行了研究。三、多元混成檢驗本文的主要目的是利用VAR-BEKK模型,研究人民幣、歐元、美元和日元等4種貨幣匯率時間序列的收益率和波動率內在的相互聯系。以每種貨幣匯率的每日收益率為研究變量。考慮多元收益率序列{rt}為n×1矩陣,μt=E(rt|Ft-1)為rt在給定過去信息Ft-1下的條件期望,εt=(ε1t,ε2t,ε3t,…,εnt)′,是收益率序列在t時刻的擾動或新息。假設在給定Ft-1下,εt的均值為0,εt的條件方差矩陣是一個n×n的正定矩陣Ht,定義為Ht=Cov(εt|Ft-1)。多變量GARCH模型就是研究條件方差-協(xié)方差矩陣隨時間演變的過程。不考慮外生變量的影響,本文使用的VAR(p)-BEKK(1,1)模型表示為:rt=μt+εt?εt|Ft?1~N(0?Ht)μt=?0+∑j=1p?jrt?j(1)rt=μt+εt?εt|Ft-1~Ν(0?Ηt)μt=?0+∑j=1p?jrt-j(1)Ht=CC′+A(εt-1ε′t-1)A′+BHt-1B′其中,系數向量?0為n×1矩陣,系數向量?j為n×n矩陣,C是下三角矩陣n×n矩陣,A和B是n×n矩陣。?j表示滯后收益向量rt-j的系數矩陣,其中對角線上的元素表示同一種匯率收益間的溢出效應,?j中非對角線上的元素表示不同匯率收益間的溢出效應。矩陣A和矩陣B中對角線上的元素表示過去的沖擊和方差對同一種匯率條件方差的影響,即市場自身的波動溢出效應。矩陣A和矩陣B中非對角線上的元素表示過去的沖擊和方差對不同匯率條件方差的影響,即市場之間的波動溢出效應。對VAR(p)-BEKK(1,1)模型的估計可以使用極大似然估計法。假設服從多元正態(tài)分布,θ表示式(1)中的所有參數向量,n表示市場個數,T表示觀測值個數,對數似然函數貢獻表示為:L(θ)=?Tn2ln(2π)?12∑t=1Tln(|Ht|)?12∑t=1Tε′tH?1tεt(2)L(θ)=-Τn2ln(2π)-12∑t=1Τln(|Ηt|)-12∑t=1Τε′tΗt-1εt(2)對模型結果使用Ljung-BoxQ統(tǒng)計量進行檢驗。如果模型正確,那么模型結果的標準化殘差序列和標準化殘差平方序列都不應該存在自相關。一元Ljung-BoxQ統(tǒng)計量漸進服從自由度為(m-g)的χ2分布,g為模型中解釋變量的個數,原假設為模型標準化殘差不存在序列自相關,也就是說殘差序列為白噪聲過程。把一元Ljung-BoxQ統(tǒng)計量推廣到多元情形,進行多元混成檢驗,Qk(m)漸進服從一個自由度為k2m的χ2分布。多元Ljung-BoxQ統(tǒng)計量的零假設為h0:ρ1=…=ρm=0,備選假設為Hα:對于某些i∈{1,…,m},ρi≠0。多元混成檢驗是利用Qk(m)統(tǒng)計量檢驗向量序列rt的自相關或交叉相關性,是對向量序列rt的前m個交叉相關矩陣的一個聯合檢驗。如果零假設被拒絕,則需對向量序列rt建立多元模型來研究序列分量之間的引導-延遲關系。四、貨幣匯率序列在外匯市場中,歐元、美元、日元被稱為世界3大貨幣,因此本文選取人民幣匯率形成機制改革以來,人民幣、歐元、美元、日元等4種貨幣匯率的每日數據序列作為研究樣本,匯率均以每種貨幣與1個單位的特別提款權(SDR)的比值表示。樣本數據期間為2005年7月21日至2010年12月31日。數據來源于國際貨幣基金組織數據庫公布的各國官方匯率數據。為了減少各國法定節(jié)假日對各國貨幣匯率數據序列的影響,我們對缺失的數據采用插值法進行了補充。經調整后每個序列有1420個數據。以P代表各貨幣每日匯率值,收益率序列Rt的計算公式為:Rt=100×[ln(Pt)-ln(Pt-1)]。令RC、RE、RJ和RU分別表示人民幣、歐元、日元和美元收益率。本文數據模型估計使用S-plus8.0軟件。表1顯示了各種貨幣序列的描述統(tǒng)計結果。從表1中可以看出,歐元、日元和人民幣的收益均值為負,而美元的收益均值為正,這表明美元經歷了一個貶值的過程,而歐元、日元和人民幣經歷了升值的過程。美元收益均值最大,為0.00409;而日元收益均值最小,為-0.01867。由累計收益可知,數據樣本期間的人民幣累計收益為-16.482,日元的累計收益為-26.49,而美元的累計收益為5.807,說明日元升值幅度最大,人民幣升值幅度次之。標準差和累計標準差統(tǒng)計數顯示日元在數據樣本期間波動最大,而人民幣波動最小。這與人民幣匯率實行有管理的自由浮動政策相符,相比于其他幾種貨幣匯率來說人民幣匯率的波動最小。偏度統(tǒng)計顯示,人民幣、美元和歐元具有正偏度,意味著這幾種貨幣匯率序列分布具有長的右拖尾。而日元序列分布有著負的偏度,表明日元有著左偏的特征。峰度統(tǒng)計表明4種貨幣匯率序列都具有“尖峰厚尾”的分布特性,其中人民幣的峰度值最大。J-B統(tǒng)計量和P值都表明4種貨幣匯率序列的分布顯著不同于正態(tài)分布。表2顯示了數據樣本期間4種貨幣匯率每日對數收益率序列之間的相關系數。由表2可知,各收益率序列變量之間存在明顯的相關關系。人民幣和美元之間表現出高度的正相關,相關系數高達92.33%;而人民幣和歐元之間表現出高度的負相關,相關系數為-67.89%;人民幣和日元之間的相關性較小,但也存在明顯的正相關,相關系數高達18.45%。同時,美元和歐元之間存在高度的負相關,相關系數為-72.35%。這說明全球匯率市場之間存在著相互影響的關系。五、t之際人民幣匯率市場主要受到其他機構的限制本文首先對各種貨幣匯率對數序列和各種貨幣匯率的日對數收益率序列進行單位根檢驗,以確定其平穩(wěn)性。檢驗方法選用ADF檢驗方法。參照SC準則選擇滯后期數。ADF單位根檢驗的結果顯示各幣種匯率的對數序列含有1個單位根,而對數收益率序列不含單位根為平穩(wěn)序列。利用Ljung-BoxQ統(tǒng)計量Q(m)分別對RC、RE、RJ和RU序列進行序列相關檢驗,以確定各個序列的自相關性。一元統(tǒng)計量檢驗結果表明,人民幣、歐元、日元和美元等4個序列中,只有日元存在自相關性;而多元混成檢驗結果顯示了4個序列之間存在明顯的引導-延遲關系。根據多元混成檢驗結果可知,需對RC、RE、RJ和RU序列建立多元模型來研究序列分量之間的引導-延遲關系。為了確定均值方程VAR(p)模型的階數,我們利用了多種信息準則。SC準則顯示選擇VAR(1)模型,HQ信息準則顯示選擇VAR(2)模型,而LR似然比檢驗和AIC信息準則都顯示應選擇VAR(5)模型。參考各種統(tǒng)計量結果,本文均值方程選擇VAR(2)模型。表3顯示了VAR(2)-BEKK(1,1)模型的條件均值方程估計結果,表4顯示了VAR(2)-BEKK(1,1)模型的條件方差方程的估計結果。表3結果表明:t時刻人民幣收益不受t-1時刻和t-2時刻自身的影響,而t-1時刻的歐元、美元和日元的收益對t時刻人民幣收都有顯著的影響,并且t-2時刻的歐元和日元的收益對t時刻人民幣收益仍然有顯著的影響,其中t-1時刻的美元收益對t時刻人民幣的收益影響最大,t-1時刻的日元收益對t時刻人民幣的收益影響最小。說明世界主要貨幣對人民幣具有顯著的收益溢出效應,而人民幣自身的收益溢出效應并不顯著。人民幣和美元關系密切,美元對人民幣的收益溢出效應最大。t時刻歐元收益受t-1時刻自身收益和日元收益的顯著影響。t-1時刻的美元收益和歐元收益,以及t-2時刻4種貨幣收益都對t時刻美元收益影響顯著。t-1時刻的美元收益、歐元收益和日元收益,以及t-2時刻美元收益和日元收益都對t時刻日元收益影響顯著。說明歐元、美元和日元都存在顯著的自身收益溢出效應,而人民幣對其影響較弱。t-2時刻人民幣的收益率僅對t時刻的美元收益率有顯著影響,而對t時刻的歐元和日元的收益率沒有顯著影響。也就是說,歐元、美元和日元對人民幣存在明顯的收益溢出效應,但是反向的溢出效應并不顯著。人民幣匯率市場相對于世界主要貨幣匯率市場來說影響力還較小,還難以與世界主要貨幣相抗衡。只有t-1時刻的歐元和日元收益率對t時刻歐元的收益率有顯著影響,說明歐元收益率較為穩(wěn)定,受其他匯率變化的影響較小。表1顯示歐元收益率均值在4種匯率收益率之間也是最小的,幾乎為零。t時刻美元和日元的收益率主要受到t-1時刻和t-2時刻的美元、歐元和日元收益率變化的影響,表明世界主要貨幣之間的動態(tài)調整關系較為緊密。表4估計結果顯示出:矩陣A和矩陣B中對角線元素估計值的統(tǒng)計結果均顯著,表明4種貨幣匯率存在顯著的自身波動溢出效應,并且t-1期自身殘差和條件方差對本序列t期的條件方差影響最大。也就是說,每種貨幣匯率的波動主要受到本幣匯率前期波動的影響。在0.05的顯著水平下,A(1,i)行和B(1,i)行的所有估計參數均顯著不同于零,表明當期t人民幣匯率對數收益序列的條件方差(簡稱人民幣條件方差)顯著受到上一期t-1的各變量殘差乘積、條件方差和條件協(xié)方差的影響。在A(1,i)行所有參數中A(1,1)最大,為0.40163,表示在t-1期4種貨幣匯率序列殘差中,人民幣自身殘差對t期的條件方差影響最大。B(1,i)行參數顯示,B(1,1)值最大,為0.77872,表示在t-1期4種貨幣匯率序列的條件方差和條件協(xié)方差中,人民幣自身的條件方差對t期的條件方差影響最大。美元、歐元和日元對人民幣存在顯著的波動溢出效應。在0.1的顯著水平下,RC列的所有元素中只有A(I,1)和B(I,1)的估計參數顯著,表明t-1期人民幣殘差和條件方差對t期歐元、美元和日元的條件方差均不存在直接或間接的顯著影響,僅對t期人民幣條件方差有顯著影響。說明不存在人民幣對歐元、美元和日元的波動溢出效應。A(2,i)行顯示除歐元外,其他貨幣t-1期殘差對t期歐元條件方差既不存在直接的顯著影響,也不存在間接的顯著影響。B(2,i)行顯示出t-1期歐元和日元的條件方差以及條件協(xié)方差對t期歐元條件方差有顯著的影響。RE列表明,歐元能夠直接或間接地顯著影響對除日元外的其他貨幣的條件方差。A(3,i)行和B(3,i)行表明,在4種貨幣中,只有人民幣對美元沒有顯著的影響。RU列的參數估計結果顯示出美元對自身和人民幣存在明顯的波動溢出效應,而對日元和歐元沒有顯著影響。RJ列估計結果表明,日元匯率波動僅受到自身殘差和前期波動的顯著影響。對模型結果的標準化殘差檢驗表明,在0.05的顯著性水平下,RUS的標準化殘差序列拒絕了原假設,表明RUS的標準化殘差序列存在自相關性,其他變量的標準化殘差序列不能拒絕原假設,表明模型已經消除了標準化殘差序列的自相關性。而對標準化殘差平方序列檢驗和多元混成檢驗結果都不能拒絕原假設,表明模型結果可以接受。VAR(2)-BEKK(1,1)模型很好地模擬了4種匯率序列波動率之間的動態(tài)相依性。六、人民幣匯率市場不穩(wěn)定本文利用向量自回歸模型和多變量廣義自回歸條件異方差模型,研究了人民幣匯率改革以來至2010年年底,以特別貨幣提款權(SD