匯改后人民幣匯率波動特性的實證分析

魏英輝

[摘要]文章采用GARCH族模型對2005年7月人民幣匯率形成機制改革后人民幣匯率的波動性進行了研究，發現人民幣兌主要貨幣匯率的日收益率均具有典型的金融時間序列尖峰厚尾的統計特征，且除人民幣／日元匯率外，對其它主要貨幣的名義匯率均存在波動聚集效應。文章認為，由于我國外匯市場仍然不夠完善，具有一定的投機性，人民幣匯率變化因此具有一定的群體行為性而表現出波動的聚集效應，中央銀行應采取靈活干預的策略，把握匯率制度改革的節奏。

[關鍵詞]人民幣匯率；波動聚集；ARCH；GAR，CH

[中圖分類號]F832.63[文獻標識碼]A[文章編號]1002-736X(2009)04-0084-04

2005年7月，人民幣匯率形成機制的改革標志著人民幣匯率形成機制的市場化改革取得重大進展，隨后陸續推出的做市商制度和詢價交易制度等一系列外匯市場配套改革措施，進一步加快了人民幣匯率形成機制的市場化進程?！皡R改”至今，伴隨人民幣由溫和升值到快速升值，人民幣匯率雙邊波動幅度也明顯加大，人民幣匯率成為國內外各界關注的熱點。但目前，大多數文獻主要集中于對人民幣匯率波動對宏觀經濟變量的影響的研究，直接對人民幣匯率波動特性的研究成果較少。主要有：惠曉峰(2003)等運用時間序列的GARCH模型，對1994年我國匯率體制改革后的人民幣美元匯率建模進行預測；王佳妮、李文浩(2005)運用外匯市場預測波動率的常用時變模型，分析了1999-2004年歐元、日元、英鎊、澳元等四種貨幣兌美元的匯率，對匯率波動率進行了預測并對各種預測效果進行評估；丁劍平、于群(2003)針對外部沖擊對匯市波動所產生的影響構建了ARCH模型，考察了人民幣匯率波動的“彈性”。但上述研究成果或是以“匯改”前的數據進行研究，或是只集中于單一貨幣對的考察，不能完全反映“匯改”后人民幣匯率變化的特點。而“匯改”后，人民幣匯率形成機制發生了重大變化，人民幣匯率的變化有了新的特點。因此，筆者擬選取2005年7月21日匯率體制改革后的人民幣外匯交易數據，對人民幣兌美元、歐元、日元、港幣等主要貨幣名義匯率的變化情況進行研究。

一、模型的選擇及樣本的選取

(一)模型選擇

目前，研究匯率時間序列波動性的模型主要包括兩大類，一類是ARCH族模型，另一類是隨機波動模型(stochasticvolatiltyh)或稱之為隨機方差(stochasticvariance)模型，簡稱為Sv模型，針對匯率市場波動性表現出的時變特點與波動率的聚集現象，最常見的是使用ARCH模型族，這類模型采用時變的條件方差來捕捉價格波動的時變性和序列相關性。大量的研究表明，GARCH類模型能很好地刻畫金融時間序列的波動聚集行為，適合于對金融時間序列的波動性和相關性進行建模。因此，本研究主要采取ARCH族模型對人民幣匯率波動特性進行研究。

(二)樣本選取

在此，采用人民幣兌美元、歐元、日元、港幣等四種貨幣的日匯率收市價作為觀測值，全部數據均來源于中國國家外匯管理局網站(http://www.safe.gov.cn/model_safe/index.html)，時間跨度從2005年7月25日(匯率改革后的第二個交易日)到2007年11月6日，不包括沒有交易的日子，共560個觀測值。

通過對連續兩個工作日的匯率取對數并差分，得到匯率的變化率。其中LNUSD、LNEURO、LNJYEN、LNHKD分別代表美元、歐元、日元、港幣兌人民幣匯率的對數形式；DLNUSD、DLNEURO、DLNJYEN、DLNHKD分別表示美元、歐元、日元、港幣兌人民幣匯率對數形式的日變化率。各種貨幣兌人民幣匯率的對數及對數變化的分布情況如圖-1所示。

二、實證分析

(一)數據序列的平穩性和正態性檢驗

1數據序列的平穩性檢驗。在此，主要采用ADF(Augmented Dickey-Fuller test)單位根檢驗法對外匯市場上各主要貨幣兌人民幣匯率收益率序列的平穩性進行檢驗。

從表－1可以看出，幾種貨幣對人民幣匯率對數序列的均值均不在零附近。另外，從圖－1還可以看出，上述人民幣匯率的對數變化都具有較明顯趨勢，因此，我們選擇帶時間趨勢和漂移項的回歸模型進行單位根檢驗，檢驗結果如表－2。

對于LnY(對數匯率序列)而言，所有的ADF檢驗統計量(絕對值)都小于它對應的1％臨界值(-3.974557)和5％臨界值(-3.417879)，所以我們不能在1％和5％水平上拒絕虛擬假設，即對數匯率序列存在單位根。對于DlnY而言，所有的ADF檢驗統計量絕對值都大于它對應的1％和5％臨界值(-3.974587，-3.417893)的絕對值，所以我們在1％和5％的水平上都可以拒絕虛擬假設，即DirtY不存在單位根。一階差分后的對數(匯率日收益率)序列平穩。

2平穩數據序列的基本統計特征與正態性檢驗。由前一部分單位根檢驗可知，一階差分后的對數序列(即DirtY=InY1

加，差距縮小)，可能違背經典的金融市場理論中關于收益率服從正態分布的假定。因此，用收益率的無條件方差來刻畫市場的波動特征是不恰當的，應該尋找更有效的模型和工具，這就是ARCH模型。

(二)關于波動聚集效應的檢驗

20世紀60年代早期，一些經濟學家就開始注意到單純的正態分布已經不足以刻畫金融市場資產收益率的分布狀況，并且資產收益率可能隨時間推移發生很大變化。曼德爾布魯特(Mandelbrot，1963)就曾指出“大的波動傾向于伴隨著大的波動，或者正向的或者反向的，而小的波動傾向于伴隨著小的波動?！边@種現象后來被稱為波動性的聚集(vohtility clustering)效應。為了進一步了解我國外匯市場人民幣匯率波動的持續性特征，這里對人民幣匯率進行波動聚集效應的檢驗。

1自回歸條件異方差一拉格朗日乘數檢驗(ARCH-LMtest)。通過對匯率變化序列的自相關函數(ACF)和偏自相關函數(PACF)進行判斷，并利用Ljung-BoxQ統計量進行診斷，我們發現四組對數匯率序列均不存在明顯的高階自相關性。根據前面的分析，我們采用特殊的單位根過程——隨機游走(Random Walk)模型進行描述。模型估計及檢驗結果如表－4所示。

進一步考察殘差平方序列，根據檢驗ARCH效應的LM統計量，在5％的顯著性水平下，除人民幣／日元對數匯率偵(lnjyen)外，其余均大于臨界值，表明除lnjyen序列外，其余殘差序列具有明顯的ARCH效應，且殘差平方序列存在高階自相關，因而可以用高階的ARCH模型來進行刻畫。而由于一個高階的ARCH模型可以由一個低階的GARCH模型代替，因此，我們還需估計相應的GARCH模型。

2模型擬合。筆者對人民幣／美元、人民幣／歐元與人民幣／港幣匯率對數序列分別采用GARCH(1，1)模型、GARCH(1，1)模型與GARCH(3，2)模型進行估計。綜合起來，估計結果虹表－5所示。

綜合分析表－5，我們可知：(1)ARCH-LM檢驗表明，上述三個模型的殘差平方序列已不再存在序列自相關性，消除了ARCH效應；(2)三個模型的回歸結果各項指標令人滿意，無論是從AIC信息準則、SC信息準則，還是從極大似然估計來看，估計出的GARCH(1，1)和GARCH(3，2)結果都更加優良。結果表明：人民幣匯率存在波動聚集效應。

三、主要結論及分析

(一)主要結論

本研究以人民幣匯率的波動變化為主要研究對象，以2005年7月21日人民幣匯率體制改革這一重大事件為起點，對“匯改”后第二個交易日(即2005年7月25日)至2007年11月6日近兩年半人民幣兌美元、歐元、日元、港幣等主要貨幣名義匯率日收益率變化進行實證研究，針對樣本數據的統計特征，用ARCH族模型進行擬合來刻畫人民幣匯率波動特征。從擬合效果和參數估計的結果來看，可以得到以下三個主要結論。

1匯率體制改革以來，人民幣匯率變化的單邊趨勢明顯，匯率波動幅度不斷加大。從人民幣匯率變化的時序圖中可以看出，自“匯改”以來，人民幣對美元和對港幣一直遵循單邊升值路徑，樣本期間人民幣對美元和對港幣累計升值分別達8.2％和8.3％之多。人民幣對日元匯率總體處于升值區間，但匯率波動幅度不斷擴大。由于近年內歐元區宏觀經濟基本面持續好轉直接拉動了歐洲貨幣價值的提升，使得歐元在幾乎兩年半的時間內不斷對人民幣升值。

2人民幣兌主要貨幣匯率的日收益率均具有典型的金融時間序列尖峰厚尾的統計特征。人民幣／美元，人民幣／港幣匯率波動序列的偏度小于0；人民幣／日元，人民幣／歐元匯率序列的偏度大于0，表明分別存在右厚尾(人民幣／美元，人民幣／港幣匯率)和左厚尾(人民幣／日元，人民幣／歐元匯率)。右厚尾說明人民幣／美元與人民幣／港幣匯率日收益率大于平均收益率的天數比小于平均收益率的天數多，而左厚尾說明人民幣／日元與人民幣／歐元匯率日收益率小于平均收益率的天數更多。另外，四組貨幣匯率波動率的峰度均大于3(標準正態分布下峰度值為3)，表明均存在尖峰的分布形態。說明匯率收益率的差異幅度較大，更多的收益率取值聚集在均值周圍，同時部分收益率又遠離均值，即收益率數據存在尖峰厚尾的分布特征。尖峰厚尾特性是存在投機性的金融市場的典型特征，該特性也說明人民幣外匯市場并不滿足建立在市場參與者理性預期假定基礎上的有效市場假說。

3除人民幣／日元匯率以外，人民幣／美元、人民幣／歐元、人民幣倦幣匯率日收益率的變化都呈現明顯的自回歸條件異方差(ARCH)效應，表現為匯率變化的波動聚集效應。人民幣兌主要幾種貨幣匯率波動均存在ARCH效應，一定程度上反映了人民幣匯率市場上的外匯波動較普遍存在聚集現象。但并不是所有的人民幣匯率時間序列都有自回歸條件異方差(ARCH)效應，比如本研究中所討論的人民幣／日元的對數匯率序列就不具有ARCH效應?！科湓?，與國際金融市場上投機者對日元的套利交易不無關系。一方面，“匯改”后的兩年來，人民幣升值預期強勁，引導人民幣長期升值走勢。另一方面，由于日元是主要的套利交易貨幣，受隨機新聞(基本面政策)因素影響較大，導致匯率波動難以預測，人民幣／日元外匯市場存在較大風險。

總之，盡管人民幣匯率浮動范圍在一定程度上仍然受限，但波動聚集效應依然普遍存在。

(二)結論分析

雖然我國中央銀行對外匯市場的干預仍然非常頻繁，人民幣匯率尚未完全市場化，但在當期人民幣升值預期的背景下，我國的外匯市場仍然具有一定的投機性。人民幣匯率變化由于具有一定的群體行為性而表現出波動的聚集效應，即市場參與者根據自己對基本面的判斷和對其他市場參與者的預期形成各自對匯率變化的判斷，而真實匯率變化則被占大多數的市場參與者的預期所主導。當某些來自基本面的信息(如中國經濟持續向好，外匯儲備不斷增加，提高利率)刺激部分市場參與者形成人民幣升值預期時，在參與者預期的相互作用下，人民幣看漲的市場預期逐漸形成，原來較小的匯率變化幅度會在這種居主導的市場預期的引導下逐漸加大，形成較大的匯率變動。

匯率的適度波動將有利于提高市場流動性，帶來市場效率。但是，如果匯率波動幅度過大，企業和金融機構受自身能力限制。短期內不能有效應對，則匯率波動會對外匯市場產生較大負面作用。因此，在人民幣升值達一定程度時，中央銀行應采取靈活干預的策略，使人民幣匯率時升時降，以消除人們對人民幣單邊升值預期，同時加強資本項目的管理，把握匯率制度改革的節奏，漸近擴大人民幣波動幅度范圍，以促進我國外匯市場的長期穩定發展。

[責任編輯：唐玉萍]