汇率波动下人民币区域化影响因素实证分析

■ 姜玉梅 教授 姬振天（西南财经大学国际商学院 成都 611130）

引言

随着中国人民币汇率形成机制的重大变化，截至2012年8月31日，人民币兑美元的名义汇率，已由汇改前的100USD=811.11RMB升值到100USD=634.49RMB。升值幅度达到了21.78%。由于美联储多次实施量化宽松政策，使美元主动贬值。因此单从美元与人民币的汇率走势，无法准确得出人民币升值的结论。结合我国的汇率形成机制改革之后的新变化，分析人民币汇率的走势，必须考虑人民币汇率形成机制中，构成货币篮子的货币兑换人民币的汇率。

为了观察不同国家和地区货币之间的变动走势，以100元的美元、欧元和英镑，1000港币和10000日元兑换相应的人民币。为了反映人民币汇率变动的实际趋势，采用实际汇率值。其中实际汇率e=E*P/Pt。公式中，e为实际汇率，E为名义汇率，P为外国物价指数，Pt为本国物价指数。2005年8月至2012年8月，除日元外，其他货币对人民币的汇率都下降了。其中人民币相对于美元、英镑和欧元的升值较为明显，港币则相对稳定，但是总体仍然呈升值趋势。

在1997年亚洲金融危机和2008年世界金融危机中，人民币以其坚挺引起了人们极大的关注。近年来在世界经济持续动荡的背景下，以出口导向型为主的新兴经济体深刻意识到，单一盯住美元的固定汇率体制存在诸多弊端，各国都开始积极寻求区域金融与货币合作。特别是2008年全球金融危机暴露了现行国际货币体系的诸多缺陷，美国利用其美元地位，通过量化宽松的手段，向全世界征收铸币税，已经引起了世界各国特别是新兴国家的反对。因此切实加强区域内的货币金融合作，已成为各经济体的共识。而人民币由于币值坚挺以及中国政府拥有巨额外汇储备，已经成为东亚区域货币的热门候选。目前，人民币已成为周边国家和地区仅次于美元、欧元的硬通货。但是在人民币区域化进程中，仍然存在许多问题。

模型构建与数据说明

为了分析和比较人民币与其他区域化货币汇率的波动性状况，本文运用GARCH模型族的GARCH-M模型和EGARCH模型对相关问题进行研究。

（一）GARCH-M模型

金融理论表明，具有较高可观测风险的资产可以获得更高的平均收益，其原因在于人们一般认为金融资产的收益应当与其风险成正比，风险越大，预期收益就越高。这种用条件方差表示预期风险的模型被称为ARCH-M模型，由Engle，Lilien and Robins（1987）所引入，表达式为： Yt=a0+ρg（σt）+εt；σ2t=α0+α1u2t-1+α2u2t-2+……+αpu2t-p。其中，参数ρ由条件方差σ2t来衡量。GARCH-M模型在意义上，就是将GARCH所衡量的随时间变动的风险，扩展到在报酬均值方程中加入风险溢价的模型，用以描述金融市场中“高报酬伴随着高风险”的现象。参数ρ为风险溢价系数，是GARCH-M模型观察的重点。ρ是用与条件方差σt有关的风险函数g（σt）来衡量，它表示预期风险波动对资产报酬率Yt的影响程度，反映了风险和收益之间的权衡。若模型估计出的ρ＞0，就表示该国汇率存在GARCH-M效应，即该国汇率存在“高风险伴随高报酬”的风险溢价效应。

（二）EGARCH模型

上式左边是条件方差的对数，这就意味着杠杆影响是指数的，不是二次的，所以条件方差的预测值一定是非负的。杠杆效应的存在能够通过γ<0的假设得到检验。只要γ不为0，冲击的影响就存在着非对称性。参数γ为杠杆效应系数，是EGARCH模型观察的重点。若γ＜0，则该国汇率的波动存在EGARCH效应，即该国汇率波动存在“出现负报酬比出现正报酬时能造成更大波动现象”的杠杆效应。

（三）对使用特别提款权（SDR）的说明

目前，特别提款权已成为IMF和许多国际组织的记账单位。其货币篮子由欧元、日元、英镑和美元根据不同比例构成。它由伦敦市场每天中午汇率报价，按四种篮子货币以美元计值的具体数额之和计算产生。因此，SDR相比于单一的主权货币具有更为广泛的代表性。“欧元之父”Mundell（2010）认为创设与各国GDP规模相符的特别提款权并作为最终建立世界货币的过渡措施，从而建立世界货币的国际货币体系是最优选择。周小川（2009）撰文指出，短期内应考虑进一步发挥SDR的作用，在扩大SDR货币篮子的基础上创造超主权储备货币。由于SDR兑换率数据的可获得性，超越主权货币的独立性以及不受某一单一主权货币汇率因本国汇率政策变动等外生性因素变化而产生的影响。本文采用SDR的兑换率作为分析各目标货币汇率波动性的研究工具。

表1 不同货币汇率波动性的实证分析结果

（四）人民币汇率波动性横向比较的参照货币选取

首先，美元、日元、英镑和欧元是构成SDR的篮子货币；其次，美元、日元、英镑和欧元都是当前世界各国贸易往来的主要结算货币；最后，美元、日元、英镑和欧元都实现了区域化和国际化。因此将人民币汇率的波动性与它们进行横向比较，才能发现人民币在区域化进程中所面临的问题。

人民币汇率波动的横向比较和实证分析

（一）样本选取和数据来源

本文以人民币、美元、英镑、日元和欧元兑换SDR的日度兑换率为样本。表示方式为一单位本币兑换SDR的数量。由于IMF每五年对SDR篮子的构成进行检查，以确保它反映各种货币在世界贸易和金融体系中的相对重要性，并根据货物和服务的出口价值以及IMF其他成员国持有的各币种储备的数额，对特别提款权篮子中的货币权重进行修订。参考最近两次调整，构成SDR的篮子货币并没有改变，只是货币篮子的比例有所微调。为了保证样本数量和数据连贯性，本文选取2006年1月1日至2012年8月31日，每个交易日的数据为样本对各货币汇率的波动性进行分析。各货币与SDR的兑换率数据均来自IMF数据库。

（二）实证模型构建

本文对当日收盘时汇率的中间价，构成时间序列的变量pt取对数。具体的模型为：rt=ln（pt/pt-1），并且进一步将模型变换为：rt=lnpt-lnpt-1。其中，pt为当日汇率的中间价，rt为本币/SDR的汇率报酬率，用于表示汇率波动状况。

通过单位根检验rt为平稳序列，再由相关图与偏相关图分析并进行Ljung-Box Q检定，使确认估计模型的残差服从白噪音，再以AIC、SBC准则进行模型选择。最后，通过Ljung-Box Q2检定及ARCH-LM检验，确定了模型的最适滞后期。本文主要通过GARCH-M模型分析汇率波动中是否存在风险溢价效应，运用EGARCH分析汇率波动中的杠杆效应。当GARCH-M模型均值方程式中，风险溢价项ρ>0时，表示存在风险溢价效应。当EGARCH模型中条件方差方程式的不对称项γ<0时，表示存在杠杆效应。

由表1可得，人民币与其他货币相比，同时存在着风险溢价效应和杠杆效应。即人民币的汇率报酬率与其风险成正比，风险越大，预期收益就越高。同时，人民币汇率报酬率的下跌会比其上涨带来更高程度的波动，从而使冲击表现出非对称效应。相比于其他货币，除了欧元存在杠杆效应外，其他货币均不存在显著的杠杆效应和风险溢价效应。欧元由于欧元区内部各国家发展不平衡等原因，已经被证实不符合 Mundell（1961）、Mckinnon（1963）、Peter Kenen（1969）、James Ingram（1973）和Marcus Flemins（1971）提出的衡量最优区域货币的要素流动性标准、经济开放性标准、产品多样化标准、国际金融一体化标准和通货膨胀率相似性标准。

在亚洲，习辉（2011）指出日本在广场协议后经济持续衰退，使得日元作为区域内的“锚货币”的作用暂时削弱。但是从图1的实际汇率走势中，近年来日元与人民币一样呈现出持续升值的态势。虽然日本积极倡导的日元区建立遇冷，但是不能否认日元是人民币区域化进程中的重要竞争对手：日本的经济总量与中国相当；日本的外汇储备位居世界第二；日本的资本市场比中国开放，而且日本的金融管制也相对宽松；由实证结果可得，日元汇率的波动不存在杠杆效应和显著的风险溢价效应。因此，人民币要想在东亚乃至亚洲实现区域化，必须克服自身汇率波动所产生的风险溢价效应和杠杆效应。

结论

本文首先运用特别提款权作为兑换标准，其次运用GARCH（1，1）模型排除了样本数据的异方差性。通过GARCH-M模型和EGARCH模型，对人民币、美元、英镑、日元和欧元的汇率波动性进行了分析。结果表明，消除人民币汇率波动中的风险溢价效应和杠杆效应是人民币实现区域化进程中不可逾越的重要问题。

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