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    人民幣對(duì)美元匯率波動(dòng)性的實(shí)證研究

    2015-01-21 01:43:10韓浩李一
    2014年34期
    關(guān)鍵詞:人民幣匯率

    韓浩 李一

    摘 要:改革開放以來,中國的匯率制度經(jīng)歷了由固定匯率到有管理的浮動(dòng)匯率的轉(zhuǎn)變。每一次匯改都帶來了匯率市場(chǎng)的更大幅度的波動(dòng),而匯率的波動(dòng)必然對(duì)我國的貿(mào)易進(jìn)出口和實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深刻的影響。為了增強(qiáng)對(duì)匯率波動(dòng)特征的認(rèn)識(shí),本文運(yùn)用條件異方差模型簇對(duì)人民幣對(duì)美元的直接標(biāo)價(jià)匯率的波動(dòng)性進(jìn)行深入研究。

    關(guān)鍵詞:ARCH模型;TARCH模型;EARCH模型;人民幣匯率;杠桿效應(yīng)

    一、引言

    十八屆三中全會(huì)提出要發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。匯率作為要素市場(chǎng)的重要價(jià)格,是有效配置國內(nèi)國際資源的決定性因素之一,擴(kuò)大人民幣匯率浮動(dòng)幅度有利于不斷優(yōu)化資金配置效率,進(jìn)一步增強(qiáng)市場(chǎng)配置資源的決定性作用,加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和結(jié)構(gòu)調(diào)整。在主要貨幣實(shí)行浮動(dòng)匯率制的當(dāng)代貨幣體系下,各類企業(yè)必然要面對(duì)本幣與其他各種貨幣之間匯率的變化??傮w來看,擴(kuò)大浮動(dòng)幅度有利于企業(yè)和居民更加重視匯率作為市場(chǎng)配置資源的價(jià)格要素的作用,提高資源配置效率,增強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)的彈性。

    二、數(shù)據(jù)來源

    本文所有數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),選取的樣本為2009年11月02日至2014年06月09日所有交易日的人民幣/美元匯率的收盤價(jià),共1112個(gè)觀測(cè)值數(shù)據(jù)。文中xt表示為人民幣/美元匯率的序列。

    三、實(shí)證分析

    3.1樣本基本特征分析

    為避免出現(xiàn)偽回歸的情況,首先需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),若指標(biāo)數(shù)據(jù)不平穩(wěn)則說明有單位根??紤]到檢驗(yàn)的方便,本文將采用ADF檢驗(yàn)。從水平序列開始檢驗(yàn),若存在單位根,則對(duì)序列進(jìn)行一階差分后繼續(xù)檢驗(yàn),直至序列平穩(wěn)為止。檢驗(yàn)由eviews7.2給出。由檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出,xt序列的t值為-1.709432,大于1%的臨界值(-3.436020),因此不能在1%的水平下拒絕原假設(shè)(即人民幣對(duì)美元匯率存在單位根),說明序列非平穩(wěn),這也證實(shí)了我們對(duì)匯率序列不平穩(wěn)的直觀認(rèn)識(shí)。

    由于序列非平穩(wěn),所以我們有必要對(duì)序列做一階差分,看差分后的序列是否平穩(wěn),能否建立序列模型。檢驗(yàn)得到的t值為-35.31400小于1%的臨界值(-3.436025),因此在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)(即人民幣對(duì)美元匯率的一階差分不存在單位根),說明序列平穩(wěn)。為了更好的研究這個(gè)一階差分的性質(zhì),我們構(gòu)造模型rt=lnxt-lnxt-11000,接下來對(duì)Rt的序列性質(zhì)進(jìn)行研究

    3.2差分序列rt的特征分析

    由序列rt的分布圖可見,rt是平穩(wěn)的。為了驗(yàn)證這一結(jié)論,對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,rt序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),即序列rt是平穩(wěn)的。接下來對(duì)rt序列進(jìn)行研究和建模,由rt序列的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性檢驗(yàn),可以看出,滯后36階的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)至少在95%的置信水平下認(rèn)為與0無顯著差異,Box-Ljung統(tǒng)計(jì)量顯示Q36=74.100(在顯著性水平α=0.01時(shí)的臨界值為37.566),所以接受直到第20階自相關(guān)函數(shù)全部為0的原假設(shè),說明RT序列本身的自相關(guān)性很弱,但RT的平方卻表現(xiàn)出很強(qiáng)的自相關(guān)性,通過伴隨概率可以看出,在顯著性水平0.05下,顯著拒絕直到第36階不存在自相關(guān)的原假設(shè),而這種高度自相關(guān)性正好反映了rt序列的波動(dòng)跟隨著大(小)的波動(dòng)的集聚效應(yīng),即顯示了收益率波動(dòng)的集聚性特征。因此rt序列可能存在ARCH效應(yīng),有必要對(duì)其進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。

    3.3ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

    由以上分析可知,rt序列本身有很弱的自相關(guān)性,因此有rt=c+ξt其中c為常數(shù)項(xiàng),ξt為誤差項(xiàng)。

    對(duì)均值方程進(jìn)行估計(jì),有rt=-0.081272+ξt (0.031352***)

    為了研究殘差的分布性質(zhì),先對(duì)殘差進(jìn)行研究。由rt的描述性統(tǒng)計(jì)圖可以看出殘差的一些統(tǒng)計(jì)特征:偏度值小于0,峰度值大于3,呈現(xiàn)出明顯的高峰厚尾特征,JB統(tǒng)計(jì)量的值也在1%的置信水平下拒絕了殘差服從正態(tài)分布的假設(shè)。這說明誤差項(xiàng)可能存在條件異方差性。

    為了確切的知道是否存在條件異方差模型,我們接下來對(duì)序列殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),選擇6階滯后,其中LM統(tǒng)計(jì)量為14.18693,顯著性水平α=0.05的臨界值為12.592,且相伴概率為0.0273,小于顯著性水平α=0.05,因此拒絕原假設(shè)H0,認(rèn)為ξt存在高階ARCH效應(yīng),因此可對(duì)誤差項(xiàng)ξt進(jìn)一步建模分析。

    四、GARCH族模型建模分析

    4.1GARCH(1,1)模型建模

    由檢驗(yàn)結(jié)果,得

    GARCH=0.009424+0.337411*RESID(-1)^2+0.754266*GARCH(-1)

    (13.67664***)(19.78571***) (71.34387***)

    可見,rt序列條件方差方程中ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)都是高度顯著的,表明rt序列具有顯著的波動(dòng)集簇性。ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)都小于1,因此GARCH(1,1)過程是平穩(wěn)的,但同時(shí)說明波動(dòng)的持續(xù)性很高。

    4.2GA2C(-M模型建模

    模型估計(jì)如下,

    GARCH=0.008844+0.354071*RESID(-1)^2+0.746433*GARCH(-1)

    (10.09912***)(19.11112***) (65.56046***)

    從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出,條件標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)均值的回復(fù)在5%的水平下顯著,可以認(rèn)為這一時(shí)段的人民幣匯率日收益率存在顯著的均值回復(fù)現(xiàn)象,參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示持續(xù)性很高,且ARCH和GARCH都是高度顯著的,從DW統(tǒng)計(jì)量可以看出,模型殘差不存在一階自相關(guān)。同理,對(duì)誤差項(xiàng)的分布可以采用其他假定分布形式,得到相應(yīng)的模型。

    4.4rt序列波動(dòng)的非對(duì)稱性研究

    4.4.1EARCH模型建模

    對(duì)rt序列進(jìn)行Earch模型建模,參數(shù)估計(jì)如下

    logGarch=-0.325058+0.454258*Resid-1/Garch-1+0.074101Resid(-1)/Garch-1+0.946507logGarch-1各個(gè)參數(shù)都在1%的水平下顯著不為0。

    從參數(shù)估計(jì)結(jié)果看出,條件方差方程的各參數(shù)估計(jì)結(jié)果都是高度顯著的,說明人民幣匯率日收益率顯示出高度的非對(duì)稱性,且C(4)的系數(shù)是正值,說明對(duì)壞消息的反應(yīng)更敏感,存在杠桿效應(yīng)。

    4.4.2TARCH模型建模

    依據(jù)構(gòu)造EGARCH模型的方式,得到TARCH(1,1)-N的估計(jì)結(jié)果如下,

    (GARCH)0.522133=0.041922+0.222935(RESID(-1)+0.168152*RESID(-1))0.522133+0.793519*(GARCH(-1))0.52213各參數(shù)均在1%的水平上顯著不為0.

    參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示,和EGARCH模型估計(jì)結(jié)果相同,TARCH也顯示人民幣匯率日收益率存在明顯的杠桿效應(yīng)。

    五、結(jié)論

    我們運(yùn)用GARCH族模型,對(duì)人民幣對(duì)美元匯率日收益率的波動(dòng)性、波動(dòng)的非對(duì)稱性,做了全面的分析。通過分析,基本可以得出了以下結(jié)論:第一,人民幣對(duì)美元的日收益率本身不存在相關(guān)性,而收益率的平方存在高度自相關(guān)性,且存在明顯的GARCH效應(yīng);第二,人民幣對(duì)美元的日收益率:存在GARCH-M效應(yīng),即條件標(biāo)準(zhǔn)差或方差對(duì)均值有顯著影響;第三,人民幣對(duì)美元的日收益率存在明顯的杠桿效應(yīng),反映了在我國匯率市場(chǎng)上壞消息引起的波動(dòng)要大于好消息引起的波動(dòng)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 李志斌.基于ARCH類模型的人民幣匯率波動(dòng)特征性分析.統(tǒng)計(jì)與決策.[J]2010(2).

    [2] 邱雅.人民幣匯率波動(dòng)性的實(shí)證分析.[J].應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)論.2011,(1).

    [3] 潘紅宇.匯率波動(dòng)率與中國對(duì)主要貿(mào)易伙伴的出口[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究.2007(5).

    [4] 蔡曉春、鄒克.基于ARCH類模型的人民幣匯率波動(dòng)特征比較.[J].統(tǒng)計(jì)與決策.2012(13).

    [5] 惠曉峰、劉鴻生、胡偉.基于時(shí)間序列GARCH模型的人民幣匯率預(yù)測(cè).[J].金融研究.2003(5).

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