汇改后人民币汇率波动特性的实证分析

魏英辉

[摘要]文章采用GARCH族模型对2005年7月人民币汇率形成机制改革后人民币汇率的波动性进行了研究，发现人民币兑主要货币汇率的日收益率均具有典型的金融时间序列尖峰厚尾的统计特征，且除人民币／日元汇率外，对其它主要货币的名义汇率均存在波动聚集效应。文章认为，由于我国外汇市场仍然不够完善，具有一定的投机性，人民币汇率变化因此具有一定的群体行为性而表现出波动的聚集效应，中央银行应采取灵活干预的策略，把握汇率制度改革的节奏。

[关键词]人民币汇率；波动聚集；ARCH；GAR，CH

[中图分类号]F832.63[文献标识码]A[文章编号]1002-736X(2009)04-0084-04

2005年7月，人民币汇率形成机制的改革标志着人民币汇率形成机制的市场化改革取得重大进展，随后陆续推出的做市商制度和询价交易制度等一系列外汇市场配套改革措施，进一步加快了人民币汇率形成机制的市场化进程。“汇改”至今，伴随人民币由温和升值到快速升值，人民币汇率双边波动幅度也明显加大，人民币汇率成为国内外各界关注的热点。但目前，大多数文献主要集中于对人民币汇率波动对宏观经济变量的影响的研究，直接对人民币汇率波动特性的研究成果较少。主要有：惠晓峰(2003)等运用时间序列的GARCH模型，对1994年我国汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测；王佳妮、李文浩(2005)运用外汇市场预测波动率的常用时变模型，分析了1999-2004年欧元、日元、英镑、澳元等四种货币兑美元的汇率，对汇率波动率进行了预测并对各种预测效果进行评估；丁剑平、于群(2003)针对外部冲击对汇市波动所产生的影响构建了ARCH模型，考察了人民币汇率波动的“弹性”。但上述研究成果或是以“汇改”前的数据进行研究，或是只集中于单一货币对的考察，不能完全反映“汇改”后人民币汇率变化的特点。而“汇改”后，人民币汇率形成机制发生了重大变化，人民币汇率的变化有了新的特点。因此，笔者拟选取2005年7月21日汇率体制改革后的人民币外汇交易数据，对人民币兑美元、欧元、日元、港币等主要货币名义汇率的变化情况进行研究。

一、模型的选择及样本的选取

(一)模型选择

目前，研究汇率时间序列波动性的模型主要包括两大类，一类是ARCH族模型，另一类是随机波动模型(stochasticvolatiltyh)或称之为随机方差(stochasticvariance)模型，简称为Sv模型，针对汇率市场波动性表现出的时变特点与波动率的聚集现象，最常见的是使用ARCH模型族，这类模型采用时变的条件方差来捕捉价格波动的时变性和序列相关性。大量的研究表明，GARCH类模型能很好地刻画金融时间序列的波动聚集行为，适合于对金融时间序列的波动性和相关性进行建模。因此，本研究主要采取ARCH族模型对人民币汇率波动特性进行研究。

(二)样本选取

在此，采用人民币兑美元、欧元、日元、港币等四种货币的日汇率收市价作为观测值，全部数据均来源于中国国家外汇管理局网站(http://www.safe.gov.cn/model_safe/index.html)，时间跨度从2005年7月25日(汇率改革后的第二个交易日)到2007年11月6日，不包括没有交易的日子，共560个观测值。

通过对连续两个工作日的汇率取对数并差分，得到汇率的变化率。其中LNUSD、LNEURO、LNJYEN、LNHKD分别代表美元、欧元、日元、港币兑人民币汇率的对数形式；DLNUSD、DLNEURO、DLNJYEN、DLNHKD分别表示美元、欧元、日元、港币兑人民币汇率对数形式的日变化率。各种货币兑人民币汇率的对数及对数变化的分布情况如图-1所示。

二、实证分析

(一)数据序列的平稳性和正态性检验

1数据序列的平稳性检验。在此，主要采用ADF(Augmented Dickey-Fuller test)单位根检验法对外汇市场上各主要货币兑人民币汇率收益率序列的平稳性进行检验。

从表－1可以看出，几种货币对人民币汇率对数序列的均值均不在零附近。另外，从图－1还可以看出，上述人民币汇率的对数变化都具有较明显趋势，因此，我们选择带时间趋势和漂移项的回归模型进行单位根检验，检验结果如表－2。

对于LnY(对数汇率序列)而言，所有的ADF检验统计量(绝对值)都小于它对应的1％临界值(-3.974557)和5％临界值(-3.417879)，所以我们不能在1％和5％水平上拒绝虚拟假设，即对数汇率序列存在单位根。对于DlnY而言，所有的ADF检验统计量绝对值都大于它对应的1％和5％临界值(-3.974587，-3.417893)的绝对值，所以我们在1％和5％的水平上都可以拒绝虚拟假设，即DirtY不存在单位根。一阶差分后的对数(汇率日收益率)序列平稳。

2平稳数据序列的基本统计特征与正态性检验。由前一部分单位根检验可知，一阶差分后的对数序列(即DirtY=InY1

加，差距缩小)，可能违背经典的金融市场理论中关于收益率服从正态分布的假定。因此，用收益率的无条件方差来刻画市场的波动特征是不恰当的，应该寻找更有效的模型和工具，这就是ARCH模型。

(二)关于波动聚集效应的检验

20世纪60年代早期，一些经济学家就开始注意到单纯的正态分布已经不足以刻画金融市场资产收益率的分布状况，并且资产收益率可能随时间推移发生很大变化。曼德尔布鲁特(Mandelbrot，1963)就曾指出“大的波动倾向于伴随着大的波动，或者正向的或者反向的，而小的波动倾向于伴随着小的波动。”这种现象后来被称为波动性的聚集(vohtility clustering)效应。为了进一步了解我国外汇市场人民币汇率波动的持续性特征，这里对人民币汇率进行波动聚集效应的检验。

1自回归条件异方差一拉格朗日乘数检验(ARCH-LMtest)。通过对汇率变化序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)进行判断，并利用Ljung-BoxQ统计量进行诊断，我们发现四组对数汇率序列均不存在明显的高阶自相关性。根据前面的分析，我们采用特殊的单位根过程——随机游走(Random Walk)模型进行描述。模型估计及检验结果如表－4所示。

进一步考察残差平方序列，根据检验ARCH效应的LM统计量，在5％的显著性水平下，除人民币／日元对数汇率偵(lnjyen)外，其余均大于临界值，表明除lnjyen序列外，其余残差序列具有明显的ARCH效应，且残差平方序列存在高阶自相关，因而可以用高阶的ARCH模型来进行刻画。而由于一个高阶的ARCH模型可以由一个低阶的GARCH模型代替，因此，我们还需估计相应的GARCH模型。

2模型拟合。笔者对人民币／美元、人民币／欧元与人民币／港币汇率对数序列分别采用GARCH(1，1)模型、GARCH(1，1)模型与GARCH(3，2)模型进行估计。综合起来，估计结果虹表－5所示。

综合分析表－5，我们可知：(1)ARCH-LM检验表明，上述三个模型的残差平方序列已不再存在序列自相关性，消除了ARCH效应；(2)三个模型的回归结果各项指标令人满意，无论是从AIC信息准则、SC信息准则，还是从极大似然估计来看，估计出的GARCH(1，1)和GARCH(3，2)结果都更加优良。结果表明：人民币汇率存在波动聚集效应。

三、主要结论及分析

(一)主要结论

本研究以人民币汇率的波动变化为主要研究对象，以2005年7月21日人民币汇率体制改革这一重大事件为起点，对“汇改”后第二个交易日(即2005年7月25日)至2007年11月6日近两年半人民币兑美元、欧元、日元、港币等主要货币名义汇率日收益率变化进行实证研究，针对样本数据的统计特征，用ARCH族模型进行拟合来刻画人民币汇率波动特征。从拟合效果和参数估计的结果来看，可以得到以下三个主要结论。

1汇率体制改革以来，人民币汇率变化的单边趋势明显，汇率波动幅度不断加大。从人民币汇率变化的时序图中可以看出，自“汇改”以来，人民币对美元和对港币一直遵循单边升值路径，样本期间人民币对美元和对港币累计升值分别达8.2％和8.3％之多。人民币对日元汇率总体处于升值区间，但汇率波动幅度不断扩大。由于近年内欧元区宏观经济基本面持续好转直接拉动了欧洲货币价值的提升，使得欧元在几乎两年半的时间内不断对人民币升值。

2人民币兑主要货币汇率的日收益率均具有典型的金融时间序列尖峰厚尾的统计特征。人民币／美元，人民币／港币汇率波动序列的偏度小于0；人民币／日元，人民币／欧元汇率序列的偏度大于0，表明分别存在右厚尾(人民币／美元，人民币／港币汇率)和左厚尾(人民币／日元，人民币／欧元汇率)。右厚尾说明人民币／美元与人民币／港币汇率日收益率大于平均收益率的天数比小于平均收益率的天数多，而左厚尾说明人民币／日元与人民币／欧元汇率日收益率小于平均收益率的天数更多。另外，四组货币汇率波动率的峰度均大于3(标准正态分布下峰度值为3)，表明均存在尖峰的分布形态。说明汇率收益率的差异幅度较大，更多的收益率取值聚集在均值周围，同时部分收益率又远离均值，即收益率数据存在尖峰厚尾的分布特征。尖峰厚尾特性是存在投机性的金融市场的典型特征，该特性也说明人民币外汇市场并不满足建立在市场参与者理性预期假定基础上的有效市场假说。

3除人民币／日元汇率以外，人民币／美元、人民币／欧元、人民币倦币汇率日收益率的变化都呈现明显的自回归条件异方差(ARCH)效应，表现为汇率变化的波动聚集效应。人民币兑主要几种货币汇率波动均存在ARCH效应，一定程度上反映了人民币汇率市场上的外汇波动较普遍存在聚集现象。但并不是所有的人民币汇率时间序列都有自回归条件异方差(ARCH)效应，比如本研究中所讨论的人民币／日元的对数汇率序列就不具有ARCH效应。‘究其原因，与国际金融市场上投机者对日元的套利交易不无关系。一方面，“汇改”后的两年来，人民币升值预期强劲，引导人民币长期升值走势。另一方面，由于日元是主要的套利交易货币，受随机新闻(基本面政策)因素影响较大，导致汇率波动难以预测，人民币／日元外汇市场存在较大风险。

总之，尽管人民币汇率浮动范围在一定程度上仍然受限，但波动聚集效应依然普遍存在。

(二)结论分析

虽然我国中央银行对外汇市场的干预仍然非常频繁，人民币汇率尚未完全市场化，但在当期人民币升值预期的背景下，我国的外汇市场仍然具有一定的投机性。人民币汇率变化由于具有一定的群体行为性而表现出波动的聚集效应，即市场参与者根据自己对基本面的判断和对其他市场参与者的预期形成各自对汇率变化的判断，而真实汇率变化则被占大多数的市场参与者的预期所主导。当某些来自基本面的信息(如中国经济持续向好，外汇储备不断增加，提高利率)刺激部分市场参与者形成人民币升值预期时，在参与者预期的相互作用下，人民币看涨的市场预期逐渐形成，原来较小的汇率变化幅度会在这种居主导的市场预期的引导下逐渐加大，形成较大的汇率变动。

汇率的适度波动将有利于提高市场流动性，带来市场效率。但是，如果汇率波动幅度过大，企业和金融机构受自身能力限制。短期内不能有效应对，则汇率波动会对外汇市场产生较大负面作用。因此，在人民币升值达一定程度时，中央银行应采取灵活干预的策略，使人民币汇率时升时降，以消除人们对人民币单边升值预期，同时加强资本项目的管理，把握汇率制度改革的节奏，渐近扩大人民币波动幅度范围，以促进我国外汇市场的长期稳定发展。

[责任编辑：唐玉萍]