人民幣匯率波動性的實證分析

人民幣匯率頻繁波動，分析其動態特征具備理論和現實意義。以2013年1月至2015年7月間美元兌人民幣中間匯率為分析對象，利用GARCH族模型得出人民幣匯率的波動存在杠桿效應，即壞消息引起的匯率波動大于好消息引起的波動。

一、引言

2017年5月25至6月1日，人民幣連續飆升，短短4個交易日內，在岸人民幣兌美元即期匯率最高觸及6.7878，累計最大升幅1.5%；同期離岸人民幣兌美元即期匯率最高觸及6.7238，累計最大升幅2.2%。匯率波動給社會經濟帶來巨大影響，研究和掌握匯率波動的動態特征具有理論和現實意義。

國內有關人民幣匯率波動的實證研究成果豐富，但大多數文獻集中于利用ARCH模型及其拓展模型對其進行實證驗證。趙樹然（2012）利用非參數GARCH模型對美元和日元兌人民幣匯率的日對數收益率進行預測，并將其結果與參數GARCH族模型的預測結果進行比較，表明非參數GARCH模型具有最強的預測能力。夏強（2012）通過設定雙門限非線性的GARCH模型，結合GJR效應，并且利用基于MCMC算法的貝葉斯推斷，來考察非美元匯率收益的均值和波動不對稱的特點。實證分析結果表明非美元匯率收益的均值和波動同時表現出非對稱的特點。張欣，崔日明（2013）基于非對稱隨機波動模型（ASV）與 MCMC 估計方法，對2005年7月22日至2012年9月5日期間美元兌人民幣匯率的波動特征進行了實證分析，得出人民幣匯率的波動過程不僅存在時變特征，而且其波動過程具有很強的持續性，人民幣匯率波動性對利好利壞的反映存在顯著的非對稱特征。

二、數據的選取與處理

本文選取2013年1月4日到2015年7月31日美元兌人民幣匯率的每日中間價為研究對象，記Rt為日對數收益率，。

觀察對數收益率數據，發現其呈現出群集波動現象。對收益率數據進行J-B檢驗，統計量為287.3433，概率值0，拒絕正態分布的假設。

對收益率Rt進行自相關檢驗，發現Q-統計量的P值都大于5%的置信水平，故收益率序列Rt不存在自相關。由此將均值方程設定為白噪聲。

三、實證分析

（一）收益率序列數據的平穩性檢驗

對人民幣匯率收益率序列進行ADF單位根檢驗，t統計量的值為-24.54367，小于1%、5%、10%顯著性水平下的t統計量的臨界值，拒絕單位根檢驗的原假設，認為人民幣收益率序列是平穩的數據。

（二）ARCH效應的檢驗

對收益率序列數據進行ARCH效應的檢驗，對收益率序列異方差性檢驗可以看出F統計量的值為60.18487，相應的P值為0，觀察值R^2為56.69066，相應的P值為0，所以拒絕ARCH模型殘差項不存在異方差性的假設，即人民幣收益率序列 存在ARCH效應。故綜上所述，對人民幣收益率建立GARCH模3r0Y3pjf/FfXX38vS/xT1Q==型。

（三）建立GRACH模型

常用的GARCH模型由GARCH（1，1），GARCH（1，2），GARCH（2，1），對以上三個模型均進行擬合， 最終結果表明模型GARCH（2，1）的系數沒有通過顯著性檢驗，而GARCH（1，1），GARCH（1，2）均在5%的顯著性水平下通過了檢驗，結合AIC及SC準則，認為GARCH（1，1）模型能夠更好地擬合數據。其條件方差對應的方程為：

對GARCH（1，1）模型擬合后的殘差進行ARCH LM檢驗，發現 F統計量和觀測值的R^2統計量對應的P值明顯大于0.05，故此時模型的已不存在ARCH效應。

（四）建立TGARCH模型

對TARCH（1，1）模型擬合后的殘差進行ARCH LM檢驗，結果表明F統計量以及觀察值和R^2統計量對應的P值均明顯大于置信度0.05，所以接受原假設，認為此時殘差序列已不存在 ARCH效應。此時條件方差對應的模型為：

四、結語

通過對2013年1月至2015年7月間的美元兌人民幣日匯率數據進行分析，得出收益率序列具備群及波動、尖峰厚尾、以及不服從正態分布的特征。對人民幣收益率數據序列進行檢驗發現其殘差序列存在ARCH效應，為了驗證利好利壞消息的非對稱性對數據建立TGARCH模型，通過反復對比發現TARCH（1，1）模型的系數經過了統計檢驗，且擬合結果更好，進一步得出，證實了杠桿效應的存在。

（作者單位為湖北工程學院經濟與管理學院）