央行干预视角下人民币 汇率波动的影响因素研究.doc

1、央行干预视角下人民币 汇率波动的影响因素研究收稿日期：2012-11-20 基金项目：国家社会科学基金重大项目“十二五时期宏观经济运行动态监测分析研究” （10zd&010） ；国家社会科学基金青年项目“中美货币政策背离视角下人民币汇率的波动趋势、特征及升值空间研究”（11CJY100） ；国家自然科学基金项目“基于非参数方法和非线性模型的经济景气和通货膨胀监测预警研究” （71173029） 作者简介：高铁梅（1951-） ，女，江苏盱眙人，教授，博士生导师，主要从事宏观经济分析与经济周期波动等方面的研究。E-mail： 摘 要：本文基于弹性价格货币理论和汇率生成的微观结构模型，使用 199

2、5 年 1 月至 2012 年 6 月数据构建了包含人民币汇率、中美利率差、中美货币供应量差、中美实际收入差、央行干预变量以及汇率基本均衡值 ft 与汇率差的线性回归模型，并应用 EGARCH 过程，衡量了市场的信息冲击对人民币汇率波动的非对称影响。结果表明，利率、货币供应量、实际收入和央行的外汇干预都会对汇率波动产生显著性的影响，但是影响的程度不同。人民币汇率将保持相对稳定，人民币升值幅度将不会超过预期。 关键词： 汇率波动；外汇干预；弹性价格货币模型；微观结构模型；EGARCH 模型 中图分类号：F832.6 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2013）02-0045-09 一

3、、引 言 自 2005 年 7 月 21 日中国人民银行宣布进行汇率制度改革（以下简称“汇改” ）以来，人民币兑美元汇率一次性升值 2%，并且汇率制度不再是盯住美元，而是实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。2008 年美国次贷危机并由此引发的全球性金融危机，加剧了国际外汇市场的动荡，加上国际政治因素和美国量化宽松的货币政策，使得人民币面临着越来越大的升值压力。自 2005 年 7 月汇改以来，人民币汇率就一直处于小幅、平稳、渐进的升值过程中，截至2012 年 6 月底，人民币累计升值达 25%以上，人民币汇率的攀升已经成为政府、企业和学术界关注的热点问题。进入

4、2012 年，人民币汇率出现了阶段性贬值，但在 2012 年 9 月美国推出第三轮量化宽松货币政策后，人民币汇率升值预期又开始形成。 自从 1973 年布雷顿森林体系解体以来，全球浮动汇率制度逐渐被各国广泛接受，汇率的变动更具灵活性，但同时汇率的频繁波动给经济、金融活动带来了许多严重的问题。将本国汇率维持在合理水平、避免汇率过度波动，这是一国汇率政策的核心目标。因此，无论是选择何种汇率制度的国家如固定汇率制度、浮动汇率制度以及有管理的浮动汇率制度，货币当局均采取了积极的汇率管理措施，即进行不定期的外汇市场干预，他们通过买卖外汇以期能够稳定汇率或使汇率走向符合政府意图。人民币自 2005 年 7

5、 月汇改以来持续升值，我国中央银行为稳定汇率，进行频繁的外汇市场干预，避免因汇率的持续升值给我国出口和经济增长造成影响。随着人民币汇率波动幅度的逐渐扩大，人民币升值问题已成为国际的热点。造成人民币升值的因素有很多，除了国际政治因素的影响之外，还受到一些经济变量的内生影响，如国内经济增长、基础货币的供给等。考察人民币汇率在央行干预下其自身的波动特征及影响因素，有助于理解人民币汇率自 2005 年 7 月以来的渐进式升值。 从世界金本位制瓦解后，各国汇率动荡不已。由于各国劳动生产率的差异、信息传递技术的现代化、国际经济往来的日益密切和金融市场的一体化等原因，纸币本位制下的货币汇率决定受到许多方面的

6、影响。Simone 和 Razzak1根据名义汇率和名义利差的关系，使用两种不同的方法证明了名义汇率和长期利差是单位根过程，并且验证了各国汇率和利差之间存在格兰杰因果关系；Wang2用结构 VAR 模型考察了不同类型的宏观冲击对人民币实际汇率波动的影响，发现相对实际需求和供给的冲击能够解释大部分实际汇率的波动；Taylor 3在一个马尔科夫转换模型框架内，使用 1991 年 4 月至 2003 年 12 月的实际美元/日元汇率数据检验了外汇干预的有效性，研究发现，当汇率偏离均衡值时外汇干预能够提高汇率稳定的概率，并且干预的效果随着偏差的增大而显著，但是当汇率在均衡值附近时，外汇干预却会使汇率更

7、加不稳定；Craighead4通过构建一个国际真实的商业周期模型，揭示了相对于其他的宏观经济总量，某些实际刚性能够帮助解释实际汇率的波动如跨部门调整和分销成本的大幅度增加等；Giannellis 和 Papadopoulos5使用欧盟成员国及其候选国的数据评估了货币变量、实际变量以及金融变量对于汇率波动的相对重要性，事前的分析显示，波兰的兹罗提/欧元汇率和匈牙利的福林/欧元汇率受到经济中货币变量的影响，另一方面，事后的分析显示，对于欧洲货币联盟的法国、意大利和西班牙的欧元汇率则受到货币变量和实际冲击的共同影响，而爱尔兰的英镑/欧元汇率却只受实际冲击的影响；Morshed 和 Turnovsky

8、6在两部门依存的经济模型中研究了劳动力的供给弹性与实际汇率动态调整之间的相关性，虽然劳动力的供给弹性与长期均衡的实际汇率之间是独立的，但是分析证实：劳动力供给的性质是实际汇率短期动态调整的一个非常重要的决定因素，其对实际汇率短期动态调整的驱动程度取决于劳动力供给潜在的结构性变化。 近年来，关于人民币汇率变动的影响因素，我国学者也进行了一系列的研究。张玉芹等 7使用 1994 年 1 季度至 2005 年 2 季度的数据，运用 HBS 模型对人民币实际汇率进行建模，认为影响人民币实际汇率波动的主要因素包括生产力差异、对外开放程度以及国际石油价格冲击等。左相国和唐彬文8通过阐述人民币汇率的影响因素

9、，包括我国的经济发展状况、国际收支、利率、通货膨胀率，并分析了它们之间的相关性，最后运用多元回归方法对这些影响因素与人民币汇率的相关性加以验证分析。干杏娣等 9使用事件分析法，并利用我国的相关数据非参数检验了我国央行外汇干预的效果，分析认为，当人民币相对贬值时，支持人民币坚挺的干预效果要优于当人民币相对升值时，阻止人民币升值的干预效果。徐建炜和杨盼盼10利用 1997 年 1 月至 2010 年 9 月的数据对人民币实际汇率进行分解，发现可贸易品偏离一价定律因素可以解释实际汇率波动的 60%80%，而可贸易品与不可贸易品之间的相对价格波动只能解释实际汇率波动的 20%40%，这意味着研究人民币

10、实际汇率需要更多地从可贸易产品出发，不应仅仅强调国内不可贸易品与可贸易品的相对价格变化。李云峰和李仲飞11评估了汇率沟通在人民币汇率变动中的效力，并就其效力与实际干预的效力进行了比较，经验结果表明，汇率沟通时滞短，能使汇率朝着货币当局合意的方向变化，且汇率沟通冲击对人民币汇率变动的解释力较强，然而实际干预时滞较长，其效力明显弱于汇率沟通，对汇率变动的解释力弱。 本文基于央行干预的视角，通过结合弹性价格货币理论和汇率生成的微观结构模型，来考察人民币汇率的波动特征和影响因素。 二、理论分析与框架构建 1.弹性价格货币模型 （The Flexible-Price Monetary Model） 弹性

11、价格货币模型由 Frenkel12提出。弹性价格货币模型的假设是：所有商品价格是完全弹性的；国内和国外居民各自持有本国货币；国内和国外资产可以完全替代；资本完全流动；货币供应和实际收入是外生决定的；一国的实际货币需求是相对稳定的，不受货币市场存量的影响，只受一国实际经济活动的影响。在这样的假设下外汇市场、商品市场和劳动力市场自动实现均衡，货币需求依赖于实际收入、价格水平和利率。因此，弹性价格货币模型是建立在垂直的总供给曲线，稳定的货币需求，购买力平价的基础上的。 根据货币市场均衡条件得到本国和外国货币市场均衡表达式为： Mt/Pt=Yte-rt（1） 其中，M 为货币需求，P 为价格水平，Y

12、为实际收入，r 为利率，对式（1）两端取对数，得： mt-pt=yt-rt（2） m*t-p*t=y*t-r*t（3） 根据购买力平价理论，有： St=Pt/P*t（4） 其中，St 为直接标价法表示的汇率，Pt 为本国的价格水平，P*t 为外国的价格水平，式（4）两端取对数，得： st=pt-p*t（5） 其中，st、pt 和 p*t 为汇率、本国的价格和外国价格的对数。 将式（2）和式（3）带入式（5） ，可得弹性价格货币模型： st=（mt-m*t）-（yt-y*t）+（rt-r*t） （6） 由式（6）可知，当中央银行采用非冲销干预时，若卖出（或买入）外汇时，市场上货币供应量减少（或增

13、加） ，在其他条件不变的情况下，国内价格将随之下降（或上升） ，本币出现升值（或贬值） 。由此可以看出，中央银行的非冲销干预可以有效影响汇率水平。而采取冲销干预，由于货币供应量的变化被抵消，不能对汇率产生影响。 由于本币资产和外币资产可以完全替代，因此，非抵补的利率平价成立： rt-r*t=Etst+1-st+ut+1（7） 其中，ut+1 是随机误差项。 中央银行的冲销干预会对市场参与者产生预期效应，通过影响投资者的投资行为达到改变汇率的目的。从式（7）可以看出如果中央银行购买了外国债券进行冲销干预，则投资者会认为货币当局将采取扩张性的货币政策，这种对汇率贬值的预期，使得本国的利率高于外国的

14、利率，进而引起本国货币的贬值。 2.汇率生成的微观结构模型 外汇市场是一个有组织的场外交易市场，在这个市场里，众多交易者（大多是银行）随时准备购买和出售以外币计值的存款。外汇市场的交易可分为两个阶段：第一个阶段是普通交易者通过各种途径直接了解经济基本面的情况，根据这些信息，普通交易者决定其在外汇市场上的交易需求，即交易者的订单提交行为，它分为知情交易者和不知情交易者的订单提交行为；第二个阶段是从事外汇交易的银行从订单流的变动上得出关于经济基本面以及市场动态等方面的信息，并进而根据这些信息来决定如何对外汇进行报价，从而影响到了汇率的生成。 Reitz 和 Taylor13假定即期汇率为一个对数线

15、性价格函数，其中 t +1 时刻的汇率变化可以表示为一个来自于知情交易者和不知情交易者的净订单流的函数，并加上一个白噪音项，表达式为： st+1=st+ak（DIt+DUt）+t+1（8） 其中，st 表示 t 时刻即期汇率的对数，它表示以外币为单位的本国货币的价格，ak 表示由交易者决定的反应系数。DIt，DUt 表示分别来自于知情交易者和不知情交易者的净订单流。由式（8）可以看出可区分汇率变化的三种来源：第一，噪音项捕捉了直接影响交易者定价决策的公开有效信息；第二，公开的有效消息通过诱导订单流进行操作，即知情交易者的订单提交行为；第三，汇率变化由订单流引起，而与公开的有效消息无关，即不知情

16、交易者的订单提交行为。Evans 和 Lyons14发现三种来源都能显著地解释所观察汇率的变动。 风险中性的投机者提交订单取决于预期的超额收益。外汇市场预期的超额收益包括汇率和利率差的预期变动。根据非抵补的利率平价（UIP）理论，预期的未来汇率变动率等于两国货币利率之差，在非抵补利率平价成立时，如果本国利率高于外国利率，则意味着市场预期本币在远期将要贬值；再例如，在非抵补利率平价已经成立的情况下，如果本国货币当局提高利率，则当市场预期未来的即期汇率不变时，本币的即期汇率将升值。然而，当计算预期的汇率变动时，因投机者获取信息的不同从而使预期的汇率变动也会受到影响。 在现实世界中的金融市场，不知情

17、交易者就相当于技术交易者。尽管存在大量不同的技术交易规则，但是这些预测方法通常都依赖于历史汇率。考虑到技术交易的重要部分依赖于趋势跟踪和外推方法15，因此不知情交易者的订单可以构建为一个关于滞后一期的函数再加上一个利率差项： DUt=aU（st-st-1）+bU（rt-r*t） （9） 其中，r*t， rt 分别代表外国货币和本国货币存款的利率，aU， bU为常数。 知情交易者根据汇率基本面的分析来预期未来汇率的变动。一般来说，这归结为一个时变的长期均衡值 ft 的计算。首先，如果汇率和其时变的长期均衡值 ft 之间的距离增加，那么基本面分析就错误地预测了汇率变动的符号，ft 的差代表了可用于

18、投机目的的暂时性偏差，如果汇率趋势偏离基本均衡值，那么交易者将面临基本面风险，并且违背趋势可能造成大量的损失，因此知情交易者变得越来越不愿意提交订单；相反，如果偏差很小，基本面分析则提供了正确的预测，汇率会恢复均衡值，因此可以合理的假设，可用于投机目的的暂时性偏差会对汇率的变动产生影响。其次，货币当局在外汇市场上的交易活动会影响知情交易者的订单提交行为。如果货币当局出售广泛被认为高估的货币，则它揭示了其更低汇率的承诺。在市场微观结构文献中，认为央行具有关于汇率基本价值的信息优势，因为它们提前观察到基本面数据序列的更新，并且能够评估它们对未来汇率收益的影响。知情交易者根据央行干预所发出的协调信号

19、，相信汇率将要恢复到它的基本均衡值，从而参与交易。市场越来越多地侧重于基本面，因此干预被认为是协调交易者预期的手段，并影响知情交易者的订单提交行为。因此知情交易者的订单可以写为： 三、建立我国人民币汇率波动的影响因素模型 1.变量选择与处理 虽然外汇交易可以涉及任何两种货币，但大多数银行间的交易都主要是和美元的交换，美元在外汇交易中充当着载体货币的作用，并且中美两国已互为第二大贸易伙伴，中美两国经济依存日益紧密，同时鉴于数据的可得性，本文以中美两国经济为例来研究影响人民币汇率波动的具体因素。本文使用的样本期间为 1995 年 1 月至 2012 年 6 月，涉及到6 种数据：汇率、利率、货币供

20、应量、实际收入、央行干预变量以及汇率基本均衡值 ft。 （1）汇率、利率和货币供应量 本文采用直接标价法表示的人民币兑美元汇率的月度平均值，本文数据如无特殊说明，中国数据均来自于中国经济信息网数据库（宏观月度库） ，；美国数据均来自于国际货币基金组织 IMF出版的国际金融统计 （International Financial Statistics，IFS） 。记为 St，取对数后用小写字母表示记为 st；中国利率采用一年期的存款利率，美国采用一年期的联邦基金利率，分别记为 rt，r*t；中国和美国的货币供应量均采用狭义的货币供应量 M1，为了统一，将美国的货币供应量转换成人民币（亿元） ，即

21、M1*tSt，分别记为 Mt，M*t，取对数后用小写字母表示，分别为 mt，m*t。本文将汇率取对数差分后的序列，即st 作为因变量，st 近似于汇率的增长率序列。 （2）实际收入 实际收入采用各国的实际 GDP 。美国实际季度 GDP 来自于国际金融统计 （International Financial Statistics，IFS） ，以 2005 年为基期的不变价，单位是十亿美元；由于中国统计局发布季度名义累计GDP、实际累计 GDP 同比增长率以及 2011 年后实际当季 GDP 环比增长率，所以需要进行数据处理才能得到中国以 2005 年为基期的实际 GDP 序列。本文首先由 2011 年实际当季 GDP 环比增长率和 2011 年 1 季度 GDP 数据推算出 2011 年各季的实际值，并转换成季累计值；然后根据 2011 年各季的实际累计值和实际累计 GDP 同比增长率，向前向后推算各年的实际季度累计 GDP，得到 2011 年不变价的累计 GDP 序列，并将其转换为当季值；进一步转换为以 2005 年为基期的实际 GDP 序列。为了统一，将美国