異質預期條件下中央銀行溝通對人民幣匯率波動的影響

朱寧+許藝煊+徐奧杰

摘要：在外匯市場交易者預期異質性的假設條件下，以2005年7月-2015年12月期間中國人民銀行溝通頻數和人民幣匯率數據為樣本，采用異質預期匯率模型考察中央銀行溝通對人民幣匯率波動的總體影響。研究發現：（1）在異質預期條件下，中央銀行溝通通過信息機制和協調機制影響外匯市場交易者的異質預期，從而對人民幣匯率波動產生較為顯著的影響；（2）人民幣外匯市場預期存在明顯的異質性（基本面交易者預期與技術分析交易者預期）。中央銀行溝通對基本面交易者預期的影響大于技術分析交易者預期。同時，基本面預期下的匯率波動程度相比技術面決策預期大。由此，中央銀行溝通通過基本面預期管理對人民幣匯率波動的影響程度較大。但由于我國外匯交易者預期向基本面預期轉換的發生概率小于技術分析交易者預期，中央銀行溝通對人民幣匯率波動的平穩作用效力受到一定的局限；（3）中央銀行溝通對技術分析交易者預期和基本面決策交易者預期相互轉換過程的影響較小。

關鍵詞：中央銀行溝通；匯率波動；異質預期

中圖分類號： F832 文獻標識碼：A

引言

自2005年7月21日人民幣匯率制度改革（以下簡稱“匯制改革”）以來，人民幣匯率雙向浮動的特征日益凸顯；人民幣匯率形成機制改革不斷推進和完善；人民幣匯率波動更加趨于靈活且一直處在浮動升值的運行區間內。毋庸置疑，人民幣匯率形成機制的市場化改革一方面將在緩解我國經濟內外失衡上發揮積極作用。但在另一方面，人民幣匯率更加頻繁地波動也將必然導致市場投機行為加劇、外匯風險增加以及貨幣當局的調控監管難度加大等問題。在“日元”和“盧布”先后遭遇大幅貶值危機后，在中國人民銀行為支持實體經濟而加大改革創新力度、推廣信貸資產質押再貸款試點的實況下，新近納入IMF特別提款權（簡稱“SDR”）的人民幣面臨著更加復雜的匯率變化挑戰。短期匯率波動將在更大程度上影響著我國整體經濟運行。綜觀各國中央銀行實踐，中央銀行主要通過溝通政策和實際干預兩大工具對短期匯率波動產生作用。中央銀行溝通是指中央銀行就當下貨幣政策目標、貨幣政策策略、經濟前景以及未來貨幣政策意向等相關信息，向公眾進行披露的過程（Blinder等，2008）[1]。與“窗口指導”不同，中央銀行溝通的操作目的是發揮其對公眾預期的引導和管理作用，而并非商業銀行信貸行為的非正式監管。有限理性的公眾具有異質性預期和不同的風險偏好，導致其對中央銀行貨幣政策的解讀往往存在差異。出于加強公眾預期管理的需要，各國中央銀行高度重視溝通政策這一新型貨幣政策工具在金融市場預期管理中的重要作用。貨幣政策的透明度也因此不斷提高。實際干預是貨幣當局直接作為外匯市場的本幣交易者，買入或賣出外匯來改變外匯市場的供求關系，以期達到匯率政策目標的一種匯率調節方式。近些年來，出于貨幣政策獨立性和外匯占款風險的考慮，中國人民銀行在實際干預的使用時機和頻次上表現更為審慎，更加傾向于使用時滯短且成本低的中央銀行溝通以平穩人民幣匯率短期波動（李云峰和李仲飛，2011）[2]。

從現有文獻看，中央銀行溝通對外匯市場預期管理的研究相對較少，主要圍繞兩個問題展開：第一，中央銀行溝通創造信息的能力，下文中稱之為“信息機制”。即中央銀行就某些信息進行溝通，會改變私人部門預期及投資決策，從而影響金融市場，包括外匯市場。針對這一問題的研究大都集中在國外，國內尚存很大的研究空間。Fatum和Hutchison（2002）通過對歐洲中央銀行官員的溝通研究發現，其公開言論能夠對歐元匯率產生一定的短期影響，特別當該觀點是負面時，影響可持續較長時間[3]。在前人的研究基礎上， Beine 等（ 2009） [4]， Radovan Fi?era和 Roman Horváthb（2010）[5]與Ashima Goyal和 Sanchit Arora（2012）[6]選擇了美聯儲、歐洲中央銀行和日本中央銀行捷克和印度的數據對同一問題進行了不同樣本的實證分析。結果均證明了中央銀行溝通對匯率波動有一定的影響。不同與上述學者，?gert和Kocenda（2014）研究發現：在金融危機時期，中央銀行溝通的外匯管理作用更為明顯[7]。第二，中央銀行溝通協調預期的能力，下文中稱為“協調機制”。鑒于中央銀行溝通在金融市場中的作用及地位，溝通信息容易受到市場參與者關注，成為信息“聚焦”，減少了金融市場參與者之間的異質預期和異質信息，進而平穩金融市場中的價格波動。例如Sawicki（2007）[8]和Neuenkirch（2013）[9]的研究都發現公布的貨幣政策委員會會議紀要和通貨膨脹的報告非常明顯地影響了近期的利率預測，尤其是對于當天的預測，并且指出中央銀行溝通是通過減少預期的多樣性來管理預期的。

綜上所述，中央銀行溝通的文獻大多停留在宏觀層面，僅考察中央銀行溝通對外匯市場的有利或不利影響。大部分學者在解釋中央銀行溝通為什么會影響外匯市場或有利于貨幣政策目標的實現時，只是簡單地在“一致性市場預期”假設下提出中央銀行溝通有助于引導和改變公眾預期，繼而影響外匯市場。對于引導預期的具體路徑和效果的闡釋相對模糊。此外，未將中央銀行溝通、異質性的市場預期與匯率波動三者相互聯系以進行系統性的研究，造成了中央銀行溝通的現有理論對現實政策操作的解釋力度較弱。因此，本文以外匯市場交易主體存在異質有限理性預期為研究假設，通過將市場交易主體劃分為基本面決策交易者和技術分析交易者，分析人民幣匯率波動過程中中央銀行溝通、市場異質性預期與外匯交易行為間的邏輯關系，從而推演出更為詳盡的中央銀行溝通對匯率波動的影響機制。與此同時，本文選用異質預期匯率模型，對中央銀行溝通對人民幣匯率波動的總體影響展開相應實證檢驗，試圖在市場交易者預期具有異質有限理性特征的微觀視角下，為中央銀行完善和發展人民幣匯率調控策略提出政策性建議。

理論基礎分析

綜觀當前中央銀行溝通對匯率影響的研究現狀，其影響機制大多為：在“完全理性”與“同質預期”假設下，中央銀行溝通通過信息機制和協調機制影響外匯交易者的預期，進而影響到匯率的波動。黃衛華和周冰（2005）曾指出，時間約束和計劃經濟的他組織結構使得有限理性假設在中國經濟機制轉型研究中成為必要的假設條件[10]。當前，我國仍然處在經濟機制轉型改革的深水區，上述兩個因素的影響依然存在；隨著行為金融學和新制度經濟學的興起與發展，“完全理性”這一相對苛刻的假設作為溝通政策研究的邏輯前提也略顯不足；此外，萬志宏（2015）在回顧2008年全球性金融危機前后各國前瞻指引的政策實踐時指出，對公眾預期管理的深入探討和量化，將是未來研究包括中央銀行溝通在內的貨幣政策前瞻指引的必然趨勢[11]。因此“一致性預期”顯然不是研究中央銀行對外匯交易者行為影響的最優選擇。出于研究合理性和科學性的考慮，我們以異質有限理性預期為假設條件。

本文的理論基礎分析在沿襲前人主要影響路徑研究脈絡的基礎上，將兩大前提假設變為“有限理性”與“異質預期”，并把外匯市場交易者具體分為基本面決策交易者與技術分析交易者，探討中央銀行溝通對交易者的不同預期函數的不同影響。溝通對預期的不同影響反映到其交易行為決策上，使得外匯市場的供求狀況發生改變，最終作用于匯率的波動。圖1為交易異質預期下中央銀行溝通對匯率波動的影響機制圖。

本文根據以上對于中央銀行溝通對匯率波動影響路徑的分析，將Frankel and Froot （1986）基本面分析者-圖表分析者經驗模型（也稱為C&F模型）[12]進一步改進，建立如下理論模型，以探討該路徑的合理性。

本文假設外匯市場上的交易者分為基本面分析者和技術分析者，通過交易者的行為分析得出兩種類型的交易者基于各自的預期規則形成預期：基本面分析者根據均衡匯率模型計算經濟基本面決定的匯率值，通過考察即期匯率與基本面匯率值的背離形成匯率回歸預期，其預期函數中心理系數是常數。技術分析者根據歷史匯率計算移動平均線的差值形成匯率預期，技術分析者認為匯率運動趨勢形成后，其運動的空間結構符合某一黃金比率，技術分析者的預期函數中心理預期系數是符合某一黃金比率的變量。技術交易者不考慮基本面匯率信息，單純根據過去匯率的波動預測未來匯率變化，也被稱為噪音交易者。

計量模型的建立

內含中央銀行溝通變量的異質預期匯率模型（C&F模型）

自上世紀九十年代以來，異質預期模型被越來越廣泛地應用于國際金融研究，尤其是在過分波動和尖峰厚尾的條件異方差收益研究上。在異質預期條件下，為進一步實證檢驗中央銀行溝通對匯率波動的影響，本文承接前文理論模型，建立內含中央銀行溝通變量的異質預期匯率模型（C&F模型）。匯率（取對數）是以外國貨幣表示本國貨幣的價格。它與購買外幣的投資組合經理的預期匯率和一系列的同期變量相關。因此匯率可表示為：

是初期匯率波動?e_t的條件均值， 為時間變量系數，用以度量基本面交易者對過去收益連續或反轉的情緒。 表示不考慮中央銀行溝通時，基本面交易者預期匯率調整到基本面匯率的速度。 表示的是中央銀行溝通對匯率回歸均衡速度的影響。I_t是中央銀行溝通變量。 是期匯率波動?e_t的條件均值， 為時間變量系數，用以度量技術面交易者對過去收益連續或反轉的情緒。 表示不考慮中央銀行溝通時，技術面交易者預期匯率調整到基本面匯率的速度。 表示的是中央銀行溝通對匯率回歸均衡速度的影響。

實證過程與解釋

（一）主要變量數據與來源

2005年7月21日，我國開始對完善人民幣匯率形成機制進行改革，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。考慮到研究結果的可參考性和中央銀行溝通的發展時段，本文選取2005年7月21日至2015年12月31日美元兌換人民幣的匯率中間價格作為匯率市場數據。相關數據是中國外匯交易中心網站上發布的中央銀行中間價日數據。下圖為Log（dollar/rmb）遠期匯率與200天移動平均時間序列圖。

參照國外界定中央銀行溝通的方法（如Reeves，2007[16]和Sawicki，2007[8]），本文將書面溝通數據和口頭溝通數據都進行了相應的統計，匯總后作為中央銀行溝通樣本數據。書面溝通的數據來源于中國人民銀行官網上發布的貨幣政策執行報告、貨幣政策公告以及中央銀行報告的統計頻數。而口頭溝通則是采取“中國人民銀行溝通窗口信息統計為主，百度和谷歌等搜索引擎上以中央銀行主要領導（特別是有國家外匯管理局工作經歷的行領導）+貨幣政策/宏觀經濟展望為關鍵詞進行檢索為輔”的方法，統計2005年7月～2015年12月31日中國人民銀行主要領導的口頭溝通次數及對應時點。

表2和表3給出了中央銀行溝通變量、匯率市場變量及PPP轉換因子的描述性統計分析結果和 ADF 單位根檢驗結果。在正態檢驗方面，通過變量的峰度，偏度和 J-B 統計值可以看出所有變量均不服從正態分布。由于本文運用時間序列分析，要考慮相關序列是否平穩。通過 ADF 檢驗可以發現，表中涉及的所有變量都是平穩的。

（二）RS-CF模型與RS-CF-Com模型參數估計

在標準機制轉換的RS-CF模型中，基本面交易者和技術分析交易者的參數 和 的估計，對本文計量模型其他的相關參數的估計而言，有著重要的基礎性意義。由參數 和 ，我們按照前面的模型設定，通過利用MATLAB7.0工具，計算得到前文建立的RS-CF模型和RS-CF-Com模型所有的相應參數估計結果，如表4所示。

一方面，正如前文理論傳導路徑推演的結果所示，中央銀行溝通對匯率變化的影響是通過基本面交易者預期和技術面交易者預期實現的。盡管RS-CF-Com模型是由標準的RS-CF模型修正得來，但是其假設估計也同樣可以由極大似然估計函數（log-likelihood）和兩種交易預期的統計實現（參見表4）。由表中極大似然估計函數值的變化我們可以發現：加入了中央銀行溝通虛擬變量后的模型較標準模型在極大似然估計函數值上有所改進。由此，實證結果拒絕了“中央銀行溝通對匯率預期無影響”的原假設。除此之外，我們由參數估計的結果可以推斷出中國人民銀行和人民幣外匯市場交易者均在一定程度上參考移動平均交易規則進行人民幣交易市場活動。虛擬系數 的估計結果對中央銀行有著非常重要的意義，表明了當中央銀行溝通發生時（即I_t=1），通過技術分析交易者預期，匯率變化有明顯的反應，系數有所增加。然而，其增加的幅度卻相對有限，這說明了中國人民銀行的溝通對匯率波動的影響程度相對有限。而的估計結果也表明了中央銀行溝通通過基本面決策交易者預期對匯率波動有較為顯著的影響，但相比前者技術分析交易者預期，中央銀行溝通對基本面分析交易者預期的影響程度更大。總而言之，中央銀行溝通對基本面決策交易者預期的影響大于對技術分析交易者預期的影響。

另一方面，根據模型預測估計發現：首先，基本面交易者預期至多可以持續不足3個工作日，而技術面卻至少可以持續14個工作日。這樣的結果表明了在人民幣交易市場，技術分析交易預期轉換中可能存在著較強的路徑依賴，而基本面交易者預期轉換卻沒有；其次，在不同匯率波動程度的時期內，機制依賴的異方差性可能存在顯著的差異：基本面交易者預期所引起的匯率波動大約是技術分析交易者預期的四倍有余，說明了基本面交易者預期對匯率波動的影響程度高于技術分析交易者預期。這與前面理論基礎分析中技術分析交易者相比基本面交易者更容易在較低程度的匯率波動中收益的結論也一致。

根據上述結論，我們可以推斷：在基本面決策交易者占支配地位的人民幣外匯交易市場，中央銀行溝通對匯率波動的影響效果相比在技術分析交易者占支配地位的人民幣外匯交易市場更為合意。

然而，現實的情況卻并不令人滿意。一方面，由上表可知：在不考慮基本面交易者預期和技術分析交易者預期的間轉換機制的情況下，上述兩個模型的交易者預期轉換概率P和Q存在較大的差異，即技術分析交易者預期轉換概率Q（約為0.93）明顯大于基本面分析交易者預期轉換概率P（約為0.53）。這正說明了無論是否存在中央銀行溝通操作，在人民幣外匯交易市場，向技術分析預期轉換的發生概率遠大于基本面預期。換言之，技術分析交易者在人民幣外匯交易市場上占據著支配地位，進而導致中央銀行溝通對人民幣匯率波動的平穩作用效力受到了一定的局限。另一方面，我們在統計溝通數據時發現：中國人民銀行官方溝通窗口建設較晚，因此，溝通信息數量較少且不全面。而更多的中央銀行溝通信息統計來源于百度等搜索引擎。后者統計的中央銀行溝通信息，準確性較低、公信力不強，可能導致中央銀行溝通對人民幣匯率波動的影響程度減小。

最后，雖然本文的實證結果證明了中央銀行溝通通過市場預期的傳導，能夠對人民幣匯率波動產生顯著影響，但是，對比RS-CF模型和RS-CF-Com模型的參數估計結果（特別是轉換概率P和Q的細微變化）可知：中央銀行溝通機制對基本面分析交易者預期和技術分析交易者預期相互轉換的過程影響相對較小。

（三）Ljung-Box Q檢驗

在上述參數估計結果的分析基礎上，本文在此將進行Ljung-Box Q檢驗，以再次確認計量模型的序列相關和自回歸條件異方差性。表5中Ljung-Box Q檢驗的結果顯示：本文的計量模型通過預期機制轉換能夠較好地契合短期匯率的平均波動和條件異方差性。

結論與政策啟示

本文研究發現：（1）在異質預期條件下，中央銀行溝通通過信息機制和協調機制影響外匯市場交易者的異質預期，從而對人民幣匯率波動產生較為顯著的影響；（2）在人民幣外匯交易中，市場預期存在明顯的異質性，并且基本面決策預期下的匯率波動程度相比技術面決策預期較大，中央銀行溝通對技術分析交易者預期的影響小于基本面分析交易預期，溝通發生時向技術分析預期轉換的發生概率大于基本面預期，從而致使中央銀行溝通對人民幣匯率波動的平穩作用效力受到一定的局限；（3）中央銀行溝通對兩種異質性預期相互轉換過程的影響較小；（4）在中國人民銀行的操作實踐中，溝通政策工具發展的局限也可能致使其在匯率預期管理和平穩人民幣波動上的作用效力有所減弱。

由此得出以下兩點啟示：第一，中國人民銀行應重視利用中央銀行溝通工具來平穩人民幣波動，并且強化其操作的規范性和系統性，建設好官方網站的溝通交流對外窗口，發揮中央銀行溝通作為有效貨幣政策工具的作用，推進人民幣國際化和金融市場有序發展。第二，從預期管理角度看，中國人民銀行應更加注重加強溝通對人民幣匯率技術分析交易者的預期引導效力，提高溝通在異質預期轉換中的影響力，以提升中央銀行溝通政策工具的整體有效性。

參考文獻

[1] Blinder Alan S. “Central Banking in Theory and Practice”， Published by Cambridge， MA，The MIT Press. 1998.

[2]李云峰和李仲飛，《中央銀行溝通、宏觀經濟信息與貨幣政策有效性》，《財貿經濟》第 1 期，2011第 56-63 頁。

[3] Fatum，R，Hutchison，M.“ECB Foreign Exchange Intervention and the Euro： Institutional Framework， News，and Intervention” ，Open Economies Review， M，2002，13， pp.413-425.

[4] Beine，Janssen，and Lecourt C， “Should Central Bank Talk to the Foreign Exchange Markets？”， Journal of International and Finance， 2009，28，pp.776-803.

[5] Radovan Fiser， Roman Horváth， “Central bank communication and exchange rate volatility， a GARCH analysis”，Working Paper. 2010.

[6] Ashima Goyal and Sanchit Arora， 2011， “The Indian exchange rate and Central Bank action， An EGARCH analysis” Journal of Asian Economics Volume 23， Issue 1， February 2012， pp. 60–72.

[7] ?gert， B. and Kocenda， E.， The impact of macronews and central bank communication on emerging European forex markets. Economic Systems， Vol.38，No.1，2014.

[8] Sawicki， M.， Do financial markets react to bank of England communication？. European Journal Of Political Economy， Vol.23，No.1，2007.

[9] Neuenkirch， M.， Monetary policy transmission in vector auto regressions： A new approach using central bank communication. Journal Of Banking & Finance，Vol.37，No.11，2013.

[10]黃衛華和周冰，轉型研究和有限理性假設的適用性，南開經濟研究， 2005（04）：28-33。

[11]萬志宏，貨幣政策前瞻指引：理論、政策與前景，世界經濟，2015（09）：166-192。

[12] Frankel， J. and K. Froot “Understanding the US Dollar in the Eighties： The Expectations of Chartists and Fundamentalists.” The Economic Record 1986 62：24–38.

[13] Engel， Ch. and J. Hamilton “Long Swings in the Dollar： Are They in the Data and Do Markets Know It？” American Economic Review1990 80：689–713.

[14] Baillie， R. and W. Osterberg “Central Bank Intervention and Risk in the Forward Market.”Journal of International Economics 1997 43：483–497.

[15] Dominguez， K. “Central Bank Intervention and Exchange Rate Volatility.”Journal of International Money and Finance 1998 17：161–190.

[16] Reeves Rachel and Michael Sawicki， “Do Financial Markets React to Bank of England Communication？” European Journal of Political Economy， 2007， 23（1）， pp.207-227.

Abstract： With consumption of open economic environment and heterogeneity expect of foreign exchange market traders， this paper attempts to introduce the variable of central bank communication indicator into the traditional heterogeneous exchange rate forecasting model to conduct theoretical derivation analysis. Take the People's Bank of China communication and RMB exchange rate from July， 2005 to December， 2015 as sample， use the heterogeneous anticipated exchange rate model which adopts the transformation rules of central bank communication mechanism to implement empirical test regarding the overall impact of central bank communication on exchange rate fluctuation. In this paper， the study found： （1）Under heterogeneous expectation， the central bank affects the expectations of foreign exchange market traders through information and coordination mechanism， thus making influence on the RMB exchange rate fluctuation；（2）In RMB foreign exchange market， expectation exists obvious heterogeneity. The expected fluctuation of exchange rate under fundamental decisions is larger than chartism. Central bank communication has more influence on fundamentalist expectation than chartism， but the traders are more likely to convert their expectations into fundamentalist than to chartism. Thus， this limits the effectiveness of central bank communication on stabilizing RMB exchange rate；（3）Central bank communication has relatively less influence on the inter conversion of chartism and fundamentalist expectations. Research shows that the central bank communication can promote the stability of exchange rate through expectation.

Keywords：Central bank communication；Exchange fluctuations；Heterogeneous expectations