導(dǎo)語(yǔ)：人民幣匯率波動(dòng)探究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：文章將匯改后人民幣匯率的波動(dòng)區(qū)分為“高波動(dòng)”和“低波動(dòng)”的兩個(gè)狀態(tài)，建立了帶馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型，識(shí)別了人民幣匯率波動(dòng)的“高波動(dòng)”和“低波動(dòng)”狀態(tài)及其相應(yīng)的特征，進(jìn)而實(shí)證檢驗(yàn)了人民幣即期匯率在不同波動(dòng)狀態(tài)下對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)所存在的影響。研究發(fā)現(xiàn)匯率波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)存在著明顯的非對(duì)稱性影響，結(jié)果表明，維持人民幣匯率“低波動(dòng)”狀態(tài)有助于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而維持“高波動(dòng)”狀態(tài)則有利于減輕人民幣升值所帶來的國(guó)內(nèi)通貨膨脹壓力。

關(guān)鍵詞：人民幣；匯率波動(dòng)；MS-VAR

一、引言

本文將匯改后人民幣匯率的波動(dòng)區(qū)分為“高波動(dòng)”和“低波動(dòng)”的兩個(gè)狀態(tài)，建立了帶馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的VAR模型，識(shí)別了人民幣匯率波動(dòng)的“高波動(dòng)”和“低波動(dòng)”狀態(tài)及其相應(yīng)的特征，進(jìn)而實(shí)證檢驗(yàn)了人民幣即期匯率在不同波動(dòng)狀態(tài)下對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)所存在的非對(duì)稱性影響。

二、實(shí)證模型：帶馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換VAR模型

假設(shè)長(zhǎng)期購(gòu)買力平價(jià)成立，那么存在以下公式：

et=pt-p*t①

其中et為人民幣兌美元的即期匯率（間接標(biāo)價(jià)法），pt-p*t為中美通脹指數(shù)取對(duì)數(shù)后的差值。進(jìn)一步，假設(shè)中美兩國(guó)的貨幣市場(chǎng)處于均衡狀態(tài)，即存在以下形式：

mt+vt=pt+yt②

m*t+v*t=p*t+y*t③

其中mt和m*t分別為中美貨幣供應(yīng)量的對(duì)數(shù)值，vt和v*t分別為中美貨幣流通速度的對(duì)數(shù)值，yt和y*t分別為中美產(chǎn)出的對(duì)數(shù)值。將②式減去③式，且假設(shè)兩國(guó)貨幣的流通速度相等，則得到：

mt-m*t=pt-p*t+yt-y*t④

結(jié)合①式和④式，并且考慮在實(shí)際中中美兩國(guó)之間購(gòu)買力平價(jià)并不成立，因此在實(shí)證中，我們有必要將兩國(guó)之間的通貨膨脹率差的因素納入實(shí)證模型，于是得到以下實(shí)證方程：

et=c+α（mt-m*t）+β（yt-y*t）+γ（pt-p*t）εt⑤

于是我們建立關(guān)于向量xt=（et，mt-m*t，pt-p*t，yt-y*t）′的MSMH-VAR（P）模型：

ΔXt-a（St）=v+At（Δxt-1-a(St)）+A2(Δxt-2-a(St))+…+Ap(Δxt-p-a(St))+ut

ut~NID(0,∑(St))⑥

其中vt是截距向量，ut是誤差向量，且ut~NID(0,∑)，Ai（i=1,…,p）為系數(shù)向量，p為滯后階數(shù)。a(St)為在不同狀態(tài)下經(jīng)濟(jì)變量的均值，∑(St)為在不同狀態(tài)下誤差向量的方差。在本文中，我們將狀態(tài)分為“高波動(dòng)”狀態(tài)和“低波動(dòng)”狀態(tài)，而且假設(shè)St是一組服從馬爾科夫鏈的離散隨機(jī)變量，主要特征是，St等于某個(gè)值j的概率受過去的影響僅與最近St-1的值有關(guān)；經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)由上期的區(qū)制i向下期各區(qū)制的轉(zhuǎn)換概率之和等于1：

P{St＝j(luò)｜St-1=i,St-2=k,…}＝P{St=j｜St-1=i}=Pij⑦

且pi1+pi2+…+pim=1⑧

或者表示為轉(zhuǎn)換概率矩陣P：

p…p┆?塤┆p…p，p=1，?坌i,j∈{1,…,m},m=2⑨

現(xiàn)簡(jiǎn)單給出MS模型的參數(shù)估計(jì)思路。由式（6）可知，此時(shí)Δxt的分布取決于ΔXt-1、均值向量a(St)與方差矩陣∑(St)。如果經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于某一區(qū)制St=i，那么Δxt的條件分布函數(shù)為：

p(Δxt｜St=i,ΔXt-1)ln(2π)ln｜∑｜exp{(Δxt-Δit)′∑i-1(Δxt-Δit)}⑩

其中Δit=E(Δxt｜St=i,ΔXt-1)，而僅僅基于t-1期的信息集，Δxt的條件分布函數(shù)為：

p(Δxt｜ΔXt-1)=p(Δxt｜St-1=j,ΔXt-1)=p(Δxt,St=i｜St-1=j,ΔXt-1)＝p（Δxt｜St＝i，St-1＝j(luò),ΔXt-1）p（St＝i｜St-1=j,ΔXt-1）＝p(Δxt｜St＝i，St-1＝j(luò),ΔXt-1）p（St-1=j｜ΔXt-1)pji{11}

上式中，

p(St-1=j｜ΔXt-1)=

{12}

衡量了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在t-1時(shí)期處于區(qū)制j的概率，我們稱之為平滑概率（SmoothedProbablity）。式{11}和{12}表明t時(shí)期Δyt的條件分布函數(shù)可由t-1時(shí)期Δyt-1的條件分布函數(shù)和t-2時(shí)期的平滑概率推導(dǎo)而出，因此給定前樣本的信息集ΔX0與初始時(shí)期經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)所處區(qū)制的平滑概率p0，我們可以通過式{11}和{12}的迭代得出各期Δyt的條件分布函數(shù)：p(Δxt｜ΔXt-1)、p(Δxt-1｜ΔXt-2)、…，進(jìn)而得到樣本{Δx1、…ΔxT}的無條件分布函數(shù)：

p(Δx1、…ΔxT)＝p(Δxt｜Δxt-1){13}

＝f(v1,…,vm,∑1,…,∑m,A1,…,Ap,B,p11,…pij…,pmm,p0){14}

最后利用EM算法對(duì)式{13}的極大似然函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到式{14}中未知參數(shù)的值，以及相應(yīng)的各期各區(qū)制的平滑概率，依此我們可以做相應(yīng)的實(shí)證分析。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)選取與平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文的數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2005年7月至2009年6月，頻率為月度。中國(guó)和美國(guó)的貨幣供應(yīng)量都以廣義層次的貨幣供應(yīng)量M2為指標(biāo)。中國(guó)和美國(guó)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出為各國(guó)的支出法名義GDP，均利用Census-X12方法進(jìn)行了季節(jié)性調(diào)整，數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。人民幣即期匯率的月度數(shù)據(jù)、中國(guó)和美國(guó)的月度通脹指數(shù)和M2貨幣供應(yīng)量的月度數(shù)據(jù)均來源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)本文所采用的經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)Δxt進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表1，表中的結(jié)果表明差分序列Δxt的各變量是平穩(wěn)的。

（二）人民幣匯率波動(dòng)的狀態(tài)特征及轉(zhuǎn)換

于是建立{6}式所表示年的關(guān)于向量的MSMH-VAR（P）模型，根據(jù)AIC和HQ準(zhǔn)則，本文選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為1。由此，對(duì)此MSMH模型進(jìn)行極大似然估計(jì)，運(yùn)行軟件為OX-Metrics，估計(jì)過程中采用了Krolzig所編制的OX-MSVAR模塊，得到的估計(jì)結(jié)果見表2。

首先，表2第二欄給出了模型的非線性檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，我們可以在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)：經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)服從線性VAR模型。另外，在1%的顯著性水平上，似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量顯著地拒絕了轉(zhuǎn)換概率參數(shù)為零的原假設(shè)，也就是說，模型中經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換性質(zhì)顯著，可見模型合理地刻畫了經(jīng)濟(jì)變量在不同狀態(tài)之間的相互轉(zhuǎn)換。因此，MSMH-VAR是合理的。

其次，表2中第一欄給出了各模型參數(shù)的估計(jì)值。均值向量α體現(xiàn)了不同經(jīng)濟(jì)變量變動(dòng)的不同狀態(tài)。從表中的估計(jì)值可以看出，在“高波動(dòng)”狀態(tài)，人民幣匯率的平均波動(dòng)幅度為-0.036，而在“低波動(dòng)”狀態(tài)，人民幣匯率的平均波動(dòng)幅度為-0.01。同時(shí)，根據(jù)表2中關(guān)于狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率矩陣P的估計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)人民幣處于“高波動(dòng)”狀態(tài)時(shí)，繼續(xù)維持“高波動(dòng)”狀態(tài)的概率為0.72，向“低波動(dòng)”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.28；當(dāng)人民幣處于“低波動(dòng)”狀態(tài)時(shí)，繼續(xù)維持“低波動(dòng)”狀態(tài)的概率為0.18，向“高波動(dòng)”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.82。

另外，表3的結(jié)果顯示，在樣本期內(nèi)，匯率波動(dòng)大概有39%的時(shí)間處于“高波動(dòng)”狀態(tài)，平均持續(xù)期約為3.5個(gè)月，而有61%的時(shí)間處于“低波動(dòng)”階段，平均持續(xù)期約為5.5個(gè)月，可見，人民幣匯率處于“低波動(dòng)”狀態(tài)的時(shí)間及持續(xù)期要比“高波動(dòng)”狀態(tài)來得長(zhǎng)。

最后，我們根據(jù)⑩、{11}、{12}式，從MSMH②-VAR①模型計(jì)算出了各狀態(tài)的平滑概率，從而得到人民幣匯率自匯改以來所處的“高波動(dòng)”狀態(tài)和“低波動(dòng)”狀態(tài)。見圖1。從圖1，我們可以看出，人民幣匯率處于“高波動(dòng)”狀態(tài)的主要期間為：2006年1月至2006年3月、2007年7月至2008年8月；而其他時(shí)間則處于“低波動(dòng)”狀態(tài)。

（三）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由上文可知，本文所采用的MSMH-VAR{1}模型有效地識(shí)別和刻畫了匯改后人民幣匯率波動(dòng)所處的“高波動(dòng)”狀態(tài)和“低波動(dòng)”狀態(tài)，因此基于以上可信的實(shí)證模型，本文進(jìn)一步地利用脈沖響應(yīng)函數(shù)方法實(shí)證檢驗(yàn)在匯率波動(dòng)的不同狀態(tài)下人民幣匯率波動(dòng)所存在的宏觀經(jīng)濟(jì)影響。

圖2給出了各宏觀經(jīng)濟(jì)變量在不同狀態(tài)下對(duì)匯率沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)。根據(jù)圖2，顯而易見，匯率沖擊在不同狀態(tài)下對(duì)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量存在著明顯的不一致：首先，在人民幣匯率的“高波動(dòng)”狀態(tài)下，一個(gè)正的匯率沖擊將會(huì)使得中美經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之差值出現(xiàn)負(fù)的變動(dòng)，在一個(gè)月后達(dá)到峰值，然后在15個(gè)月后影響逐漸消失；而在人民幣匯率的“低波動(dòng)”狀態(tài)下，一個(gè)正的匯率沖擊則會(huì)使得中美經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之差值出現(xiàn)正的變動(dòng)，在半年后達(dá)到峰值，可見維持人民幣匯率波動(dòng)的穩(wěn)定有助于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；其次，在人民幣匯率的“高波動(dòng)”狀態(tài)下，面對(duì)一個(gè)正的匯率沖擊，中美通脹率之差值先出現(xiàn)稍微的正向變動(dòng)，進(jìn)而變化為負(fù)向的變動(dòng)，意味著匯率浮動(dòng)區(qū)間的擴(kuò)大在一定程度上有利于減輕人民幣升值所帶來的國(guó)內(nèi)通貨膨脹壓力；最后，對(duì)于中美貨幣供應(yīng)量而言，無論在人民幣匯率的“高波動(dòng)”狀態(tài)和“低波動(dòng)”狀態(tài)下，一個(gè)正向的匯率沖擊都會(huì)使其出現(xiàn)正向的變動(dòng)，只是在“低波動(dòng)”狀態(tài)下的變動(dòng)程度要低于“高波動(dòng)”狀態(tài)下，這是因?yàn)樵凇暗筒▌?dòng)”的狀態(tài)下，央行為了維持匯率的低幅度波動(dòng)，需要進(jìn)行較強(qiáng)的外匯市場(chǎng)干預(yù)，從而帶來基礎(chǔ)貨幣的擴(kuò)張以及相應(yīng)的廣義貨幣供應(yīng)量的增加。

四、結(jié)論

經(jīng)過一系列分析，本文得出以下結(jié)論：第一，自匯改以來，人民幣匯率波動(dòng)存在著“高波動(dòng)”和“低波動(dòng)”的不同狀態(tài)，處于“高波動(dòng)”狀態(tài)的主要期間為2006年1月至2006年3月和2007年7月至2008年8月，平均持續(xù)期約為3.5個(gè)月，而其他時(shí)間則處于“低波動(dòng)”狀態(tài)，平均持續(xù)期約為5.5個(gè)月，而且“高波動(dòng)”狀態(tài)向“低波動(dòng)”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.28，由“低波動(dòng)”狀態(tài)向“高波動(dòng)”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.82；第二，匯率波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)存在著明顯的非對(duì)稱性影響，實(shí)證結(jié)果表明，維持人民幣匯率“低波動(dòng)”狀態(tài)有助于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而維持“高波動(dòng)”狀態(tài)則有利于減輕人民幣幣值變動(dòng)所帶來的國(guó)內(nèi)通貨膨脹壓力。