時間序列模型對人民幣匯率的作用

 論文欄目:人民幣論文     更新時間:2019/12/6 17:44:28   

一、引言

隨著經濟全球化,金融國際化,極大部分國家都敞開國門以更加開放的姿態面對世界,并在這個趨勢中實現彼此的互利共贏,外匯市場理所當然地發揮愈加重要的作用。從微觀角度而言,外匯市場的發展在為投資者提供風險對沖的機制時,同樣也為其帶來更多的不確定性;從宏觀角度,一個外匯市場發展的程度更是成為反映一個國家經濟實力的符號。我國對匯率的改革自建國以來不斷深化,并不斷推進著資本市場開放和人民幣國際化進程,如在2010年在香港建立了人民幣離岸市場,這些建設舉措都使境內外外匯市場聯系趨于緊密。對于從事貿易的企業和金融機構以及投資者而言,正確的預測外匯市場的波動和了解境內外匯率的聯動效應十分具有現實意義。本文分為兩部分,一部分是單獨分析境內匯率變動,并建立相應的GARCH-M,EGARCH等模型對匯率進行預測;另一部分是結合境內外匯價格(CNY),境內遠期外匯價格(CNYDF)以及香港離岸人民幣價格(CNH)三個市場建立MGARCH-CCC等模型來分析三者之間的波動溢出效應。

二、理論背景

境內遠期匯率由于其便利性,低成本,靈活性決定了其在價格發現方面的優勢,具體變現為投機者。而離岸市場作為新發展起來的市場,其特點是所受的管制極少,其對信息反映很敏感,可以及時地反映供求關系,同樣會對境內市場形成一定的沖擊??梢醞ü騁淄蹲?,直接投資和金融市場等途徑聯系在一起。香港現在已經成為我國最大的離岸市場,而其于2011年6月推出的CNH更是對境內人民幣定價有重要意義。

三、數據收集描述與處理

(一)數據收集

本文數據分別選取境內人民幣兌美元的中間價(數據來源CEIC),以及交易量大并且活躍的人民幣兌美元一年期的遠期匯率(數據來源CEIC),以及香港離岸人民幣兌美元即期的收盤價(數據來源)。由于法定節假日休市和少量數據的缺失,在兩個部分的研究中所用數據個數不同:

(二)數據描述與處理

1.第一個部分數據共有4757個(2000年6月1日到2018年12月12日),數據描述,如圖1所示:圖12000年6月到2018年12月12日匯率變化這反映了我國自2000年6月到2018年12月12日匯率(1美元可兌換的人民幣)變化。觀察其趨勢可以分為以下幾個階段:(1)在2005年以前我國實行單一匯率,人民幣對美元的匯率定為1美元兌換8.70元人民幣。自2005年7月21日起,我國開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度。之后便持續升值。(2)在圖中第二個突變是在2008年左右。人民幣匯率在08年4月之前還是在加速升值的,升值的主要原因是07年全球經濟過熱,08年4月以后,受到美國次債?;⒌撓跋?,財政政策方面,推出了4萬億的刺激計劃;貨幣政策方面,降息降準;匯率政策方面,通過重新讓人民幣和美元實行固定匯率,改變之前快速升值的態勢。因此,2008年至2010年人民幣匯率波動變小是應對美國次債?;瞥齙木么碳ぜ蘋囊徊糠?。(3)第三個點是在2010年。2010年6月19日央行宣布,進一步推進人民幣匯率形成機制改革,增強人民幣匯率彈性,進一步推進人民幣匯率形成機制改革,人民幣匯率結束了持續兩年的固定匯率制,重新開始浮動。(4)第四個突變點是在2015年。2015年8月11日央行宣布下調中間價。源于我國外貿的順差性失衡壓力繼續弱化、逆周期因子加入,美聯儲退出QE進入復蘇周期。(5)第五個下降點出現在2017年左右。(6)最近一次變化出現2018年左右,此次人民幣貶值受貿易戰影響較大。而在研究中選擇在第三個轉折點后進行分析,共有2067個樣本數據(2010年6月19日到2018年12月12日),原因是此時正值2008年金融?;?,全球逐漸恢復經濟進入新一輪的復蘇周期,同樣我國也重新放開匯率市場,故選擇此時。2.第二部分的數據則由于遠期匯率價格的缺失相對較多以及香港離岸人民幣市場建立時間較短,為保持數據的對應關系,使用三組數據共有的日期做數據樣本,共有862個樣本數據(2013年6月18日到2017年6月20日)。

四、實證檢驗

(一)第一部分境內人民幣匯率預測

1.描述性檢驗,如表1所示2.單位根檢驗。先觀察其序列圖,圖像呈現出隨機游走的非平穩趨勢(不存在明顯的結構性突變),為了保險起見我們先做含有漂移項的檢驗。結果證明不存在漂移項,而存在單位根,進一步調整到隨機游走得到存在單位根,進一步確認單位根個數。檢驗結果如表2所示:故得到結果存在境內即期匯率(C)存在一階單位根。3.ARIMA。接下來我們對其對數差分后序列進行研究(即收益率序列),據觀察,它的序列圖存在前段波動小而后段波動大的特征,很可能存在波動集聚的現象,其Q-Q圖呈現出明顯的尖峰厚尾的分布特征。對其進行模型預測,并進行相應的ARIMA模型構建———AR(1)模型通過檢驗。通過殘差平方檢驗(p=0)可知其收益率序列存在條件異方差情形,故要加入ARCH/GARCH來進行相應的調整。4.GARCH通過構建ARCH(1)、GARCH(1.1)和IGARCH三個模型,結合信息準則,我們可得用GARCH(1,1)效果更好(通過觀察GARCH和ARCH的系數關系發現其相加為0.94十分接近于1則說明其有很強的持續性所以嘗試構建IGARCH模型,發現其效果不如GARCH(1,1),接下來再嘗試構建GARCH-M模型,檢驗結果如上表3所示。模型通過檢驗故說明此區間均值方程中存在風險溢價,這很容易理解,市場中大都是風險厭惡者,他們在面臨不確定時需要有一個風險溢價來對其進行彌補。同樣通過EGARCH檢驗,我們得到其具有杠桿效應。其沖擊效應曲線如上圖2所示。接下來對其殘差序列檢驗看有無殘余的杠桿效應,檢驗結果顯示無殘余的杠桿效應。通過杠桿效應,重新對其條件方差序列圖情況進行分析。如上圖3所示,圖中紅線部分反應的是2015年8月11日時的情況,我們可以明顯看到在這一天其收益率有一個十分劇烈地波動,原因是當日央行宣布下調中間價并實行新的改革。故此時給的沖擊很大,而在一五年以后人名幣進入貶值通道,以及國際局勢惡化導致其波動性急劇上升。故條件方差序列后半部分的波動率很大。通過預測可得其預測效果比較可觀,故可以嘗試運用其預測進行匯率預測從而使投資者加強風險管理。

(二)第二部分波動溢出

但即期匯率市場并不是一個分割的市場,會受到很多市場的影響,而且我國不斷地推進著人民幣的國際化,人民幣收到的影響越來越多元,我國在2010年在香港發展離岸人民幣市場,意味著人民幣國際化邁出了新步伐,這部分試圖分析近些年的遠期匯率市場、離岸人民幣市場和即期匯率市場的關系。構建MGARCH-DBEKK模型,我們可以觀察到三個市場間的關系是十分密切的,其MGARCH-DBEKK檢驗結果如下表4所示由檢驗結果可知三者之間存在波動溢出效應:COV1_2=0.217691958429*RESID1(-1)*RESID2(-1)+0.273651998923*COV1_2(-1)COV1_3=0.0114396766596*RESID1(-1)*RESID3(-1)+0.870426141136*COV1_3(-1)COV2_3=0.0165302101543*RESID2(-1)*RESID3(-1)+0.314001677785*COV2_3(-1)以下反映的是樣本區間中三個市場的相關系數的情況,如下表5所示:通過把2013年到2017年這段區間按年分成四個階段來看三個市場不同時段的相關性,境內遠期和即期的關系更穩定且更緊密,通過觀察其相關系數,其呈現出逐年增長的態勢,且呈現正向波動,可以解釋為在價格發現方面衍生品市場的信息傳導更快,而且隨著我國的市場化改革,市場定價的機制也在逐步成熟;對于境內即期和香港即期離岸人民幣市場之間的相關系數發現也是在不斷地增大但相對不穩定,首先從其機理上看可解釋為當兩市場出現的價差過大時,就會引發套利,從而使兩市場之間保持一種相對關系,再者,其數值的變化可以看出兩市場的聯系隨著我國越來越開放的市場化進程而更加緊密;對于境內遠期匯率與香港即期離岸人民幣市場之間的聯系可以解釋為,離岸市場是自由的,可以真實地反映供求關系,故遠期匯率在定價時也會參考從其市場傳導出來的信息。但我們同樣注意到,雖然逐年增強但整體來說,我國境內市場與境內遠期市場和香港離岸市場的聯系還是很微弱的,說明我國的市場化程度相比于非常成熟完善的程度還是有所差距,以及我國的外匯市場、資本市場開放程度仍需進一步加強。

五、結論

1.就匯率預測部分來說,我國境內匯率收益率有明顯的波動集聚性,其呈現出尖峰厚尾的分布特征,投資者在進行外匯投資時要關注基本面的情況從而可以盡量正確地對未來走勢根據模型作出判斷,但切不可過度依賴于預測結果,否則導致巨大的損失。2.就波動溢出部分,我們可知,在微觀層面作為投資者不僅僅關注國內的情況,要結合相關聯市場做判斷;就宏觀方面,由預MGARCH模型結果可知,境內遠期外匯市場與境內即期市場間的相關系數更大,波動溢出效應更強,而離岸人民幣市場與境內即期和遠期外匯市場聯系較弱,考慮到離岸市場是不受任何政府的影響的,其價格波動直接反映供求關系,而境內市場雖然正在逐步走向開放但仍舊受到限制,資本市場并未完全開放,如QFII制度,故我國的市場深度還不夠、人民幣國際化還在途中,我們仍需堅定不移的推進人民幣國際化、以及我國資本市場開放,加強境內外市場的聯動關系,從而更好地發揮市場作用,形成真實的價格,實現市場的均衡。以及對于即期離岸市場雖然與境內即期市場反映出的溢出效應較弱但是切不可在開放市場時掉以輕心,防范類似于熱錢涌入等行為可能引發的金融風險。

作者:馬思濤 單位:東北師范大學經濟學院

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