中國企業的外匯風險暴露問題研究

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430072)

一、緒論

自1973年布雷頓森林體系崩潰后，各國紛紛放棄固定匯率制度，轉向浮動匯率制度，匯率波動成為世界經濟的持久特征，匯率風險成為令人感興趣和關心的話題。匯率波動會加劇經濟環境的不確定性，再加上經濟全球化的不斷加深，匯率風險已成為國民經濟的主要風險因素之一，同時也是企業重要的風險來源。

新中國成立之初，人民幣匯率處于國家的嚴格管控之下，但隨著經濟發展與金融形勢的不斷變動，我國匯率制度歷經多個演變階段——由官定匯率到市場決定、從固定匯率到有管理的浮動匯率。2005年7月21日，我國啟動人民幣匯率形成機制改革，人民幣不再盯住單一美元，而是按照我國對外經濟發展的實際情況，實行以市場供求為基礎的、參考一籃子貨幣進行調節的、有管理的浮動匯率制。在此之前的相當長時間內，我國匯率窄幅波動、缺乏彈性，這不僅制約了市場引導外匯資源配置，也致使市場常常忽略外匯風險。2005年匯率制度改革之后，人民幣匯率波幅逐漸擴大，市場主體開始面臨越來越大且不容忽視的外匯風險暴露。因此，為了降低市場主體因人民幣匯率波動而遭受損失的可能性，我們有必要去考察人民幣匯率變動給中國市場帶來的影響。

很多國外學者對外匯風險暴露這一問題進行了研究。Jorion(1990)以多個美國跨國公司為對象，考察未預期的匯率變動是否會對公司價值產生影響，但并沒有發現兩者存在強烈的相關關系；Choi和Prassad(1995)使用1978-1989年的數據發現，60%的樣本公司存在顯著外匯風險敞口，但無法在行業層面證實外匯風險暴露的存在；Friberg和Nydahl(1999)利用10個工業國家1973-1996的月度數據證明了股票收益率與匯率波動的正相關關系，并指出該正相關關系會隨著國家經濟開放程度的提高而增強；Narayan(2009)在動態框架下研究了墨西哥、馬來西亞、泰國、巴西、阿根廷市場的外匯風險敞口，結果發現，單向因果關系存在于上述所有國家的匯率變動與股票收益間；Chen，Lee和Huan(2016)利用標準普爾500指數成分公司2002-2012年的月度數據，證明匯率波動與股票收益率的確存在相關性，但并不總是朝著同一方向改變。

與國外研究相比，國內對外匯風險暴露問題的研究相對較少，且多出現在近十年。具體而言，羅航、江春(2007)使用增強的市場模型分析了我國企業2005年后的匯率風險敞口，發現匯率變動對A股整體回報率有顯著影響，且人民幣兌美元匯率升值對股票回報率有正面影響；簡明虎(2008)運用VAR方法發現，股市和匯率具備較弱的負相關關系，且兩者朝不同方向變化；李慧(2013)使用三因素模型發現，在2008-2012年間，20個樣本行業中的17個行業存在外匯風險暴露，說明匯率變動對大部分行業都產生了影響。總體而言，國內有關外匯風險敞口的文章是有限的，且大部分都支持外匯風險暴露存在的結論。

二、理論模型

參照Jorion(1990)，我們可以通過以下理論模型來估計公司的外匯風險暴露系數。

Rit=αi+δiRXRt+εit,t=1,2,…,T

其中Rit是公司i在t時的股票收益率，RXRt是匯率變動率，δi是外匯風險暴露系數。

為了明確市場運動，我們可以將市場收益率這一控制變量引入上述公式，得到經典的雙因素模型：

Rit=αi+βiRMt+δiRXRt+εit,t=1,2,…,T

其中RMt是市場收益率，βi是市場敏感系數。特別的，通過上面兩個公司估計的風險暴露系數具有高度的相關性。

在雙因素模型中，我們主要考察的是自變量RXRt對因變量Rit條件期望E(Rit/RXRt)的影響，相當于對因變量Rit的均值回歸，它只能展現出因變量Rit的集中分布趨勢。為了更加全面地認識條件分布，我們可以運用分位數回歸技術。

遵循Bassett和Koenker(1978)，分位數回歸的基本模型如下：

設θ為特定分位點(0<θ<1)，則條件分位數函數可以寫成以下形式：

可以通過求解以下函數獲得外匯風險暴露系數β的估計值：

令θ={1/10，1/4,1/2,3/4,9/10}，本研究建立了五分位水平，分別代表不同市場條件，最低和最高的分位水平代表極端市場情形(熊市和牛市)，50%分位代表市場處于正常情況，而25%和75%分位則意味著市場處于衰退/繁榮期。這樣以來，我們就可以考察不同市場條件下，匯率變動對股票收益率的影響。

三、實證結果和分析

(一)數據描述

本文從公司層面考察外匯風險暴露情況，樣本數據包括人民幣/美元名義匯率的月度變化率、滬深300指數成分公司的月度股票收益率以及滬深300指數的月度收益率。為了保證回歸結果的可靠性，本文將樣本期設定為2005年12月至2016年12月。由于相關數據的遺漏與缺失，樣本公司總數減少至286家。為了分析匯率變動對不同行業的影響，本文進一步將樣本劃分為金融、房地產、工業、商業、公用事業和綜合六大行業，本文數據均來自國泰安數據庫。在估計企業外匯風險暴露系數之前，需要檢驗各個變量是否存在單位根，因為單位根會導致傳統t檢驗失效。IPS檢驗結果表明，所有序列都不存在單位根。

(二)整體外匯風險暴露情況

本文使用Jorion(1990)的經典雙因素模型以及分位數回歸模型，對我國企業的外匯風險暴露情況進行分析，并統計了存在顯著外匯風險暴露的公司數量及比例。

總的來說，我國存在顯著外匯風險暴露的公司占比不大，無論什么情況下都低于15%，這表明我國企業的確存在一定程度的外匯風險暴露，但暴露程度與理論預期仍存在一定差距。與OLS模型結果相比，分位數回歸通過在不同分位數下分別估計匯率風險系數，提供了更為完善的觀察結果。從具體比例上看，雙因素模型的結果表明具有顯著外匯風險暴露的公司比例為5.94%，而分位數回歸的結果表明8.39%-14.34%的企業存在顯著外匯風險暴露，意味著分位數回歸更能捕捉匯率變動對企業股票收益率的影響。另外，雙因素模型估計得到的外匯風險暴露系數始終為負，表明股票收益率與匯率變動呈負相關關系，而分位數回歸模型的結果表明，外匯風險暴露系數并不恒定，會隨著市場情況的變化而改變。

接著觀察分位數回歸模型的結果，我們發現，第一，在75%分位水平下，我國企業顯著外匯風險暴露的比例較大，意味著經濟繁榮期外匯風險暴露的程度更深。第二，在10%和25%的分位水平下，企業的整體外匯風險暴露系數為正，在其余分位水平下，企業的整體外匯風險暴露系數為負，也就是說隨著分位水平的提高，公司股票收益率與匯率變動率由正相關變為負相關，意味著人民幣相對美元升值在經濟衰退期會對我國企業產生負面影響，在經濟擴張期產生正面影響。

(三)不同行業的匯率風險暴露

為了分析不同行業的外匯風險暴露情況，本文進一步將研究樣本分為金融、房地產、工業、商業、公用事業和綜合六大行業。考慮到研究樣本結構并不均衡，工業企業超過總樣本的50%，而來自綜合行業的公司僅有5家，因而不能簡單地通過公司數量進行判斷。為了更加有效地比較各行業的匯率風險暴露水平，本文將數量這一指標轉換為比例，即具有顯著外匯風險暴露的公司數量占行業總公司數量的百分比。

完成這一指標轉換后不難發現，大多數行業都存在較高比例的外匯風險暴露，具體而言，公用事業和金融行業的外匯風險敞口較大，綜合和房地產行業的外匯風險暴露比例相對較低。同時，實證結果還支持外匯風險暴露是行業的特定現象這一結論，即外匯風險暴露的行業效應是存在的，這與以往的研究結果相符。此外，本文樣本中的大部分企業具有負向外匯風險暴露，特別是在工業、公用事業和房地產行業，這意味著對大多數企業而言，公司價值與人民幣兌美元匯率變動負相關，即人民幣相對美元升值會導致公司價值的增加。金融行業經常表現出正向外匯風險敞口，即人民幣相對美元貶值對金融企業有利。因此，當人民幣處于升值周期時，投資者可以重點關注工業、公用事業和房地產行業；反之，當人民幣出現貶值預期時，投資者可以關注金融行業。

最后我們來分析不同分位水平下，各個行業的外匯風險暴露情況。從表5.2可以看出，金融、房地產、工業和公用事業這四個行業中，始終有企業存在顯著的外匯風險暴露，說明不管市場處于什么情況，這四個行業始終存在一定程度的外匯風險敞口；相反，商業和綜合行業的外匯風險暴露僅在特定的市場環境下出現：商業行業的外匯風險暴露出現在10%、25%和90%的分位水平，而綜合行業的外匯風險暴露僅出現在50%的分位水平。這樣的分析可以給關注匯率變化的投資者提供一些啟示，對于風險厭惡型的投資者而言，當市場處于正常時期時，可以將投資目光更多地放在商業行業，因為此時商業行業的外匯風險敞口為零；在極端的市場條件下，如熊市或者牛市，則可以更多地投資于綜合行業。

四、結論

本文參照Jorion(1990)的經典模型以及Lin(2011)的拓展模型，使用普通最小二乘回歸、分位數回歸兩種方法，逐一對2005至2016年期間、286家公司的樣本數據進行分析，以考察2005年匯率制度改革后、中國企業的外匯風險暴露情況。此外，本文還拓展了分析范圍，進一步研究中國企業的外匯風險暴露情況是否會受到市場條件的影響。最后，本文致力于解決不同行業是否會表現出不同的外匯風險敞口這一問題。

本文的主要發現有：第一，傳統模型證明中國股票市場上存在一定程度的意外匯率風險，而分位數回歸方法表明，當市場處于繁榮期時，風險敞口最大。第二，匯率風險系數會隨著市場情況發生符號改變，這意味著匯率波動和股票收益并不總是朝著同一方向運動的。第三，結合國內外流行的行業分類方法，對樣本進行分組分析。兩種回歸結果均表明，匯率風險暴露是行業的特定現象，即匯率風險的行業效應是存在的。

上述發現有助于市場參與者擬定相關交易策略。第一，隨著市場行情逐漸變好，股票收益與匯率變動由正相關變為負相關，表明人民幣相對美元升值會在市場蕭條期對中國企業產生負面影響，在經濟擴張期產生正面影響，因此參與者可以依據行情和匯率走勢做出準確的投資決定。第二，大部分企業的外匯風險暴露系數為負，而金融企業則經常表現出正向風險敞口，因此當人民幣處于升值周期時，可以重點關注工業、公用事業和房地產企業；當人民幣呈現貶值趨勢時，投資金融行業是個不錯的選擇。

本文受樣本期的限制，僅研究了2005年匯率制度改革后、中國企業的外匯風險暴露情況，未來研究可以適當延長樣本期限，探討2005年匯率制度改革前后中國資本市場的外匯風險暴露情況。另外，本文以滬深300指數成分公司為研究對象，并將其劃分為六大行業展開實證研究。對比GICS等國際通用分類方法，本文對行業的劃分相對粗略，未來研究可以進一步細分行業，并提高樣本的同質性，以期得到更加細致的估計，使實證結果更具現實指導意義。