匯改視角下的人民幣匯率波動性研究

李治遠，張 巖，張光蘭，溫瑞瑞

人民幣匯率波動增大和人民幣匯率改革基本保持同步.特別是“8.11 匯改”后，人民幣對美元中間價多次刷新歷史最大降幅，影響了國內的通貨膨脹預期，加大了央行制定和執行貨幣政策的難度，不利于新常態時期我國經濟的健康運行［1］.學者們對人民幣匯改波動問題進行了廣泛的研究.曹秋菊使用1992—2015 年人民幣對美元、人民幣對日元等數據，構建VAR 模型，使用脈沖響應分析方法和方差分析方法對人民幣匯率波動影響因素進行實證研究發現，外商直接投資、外匯儲備、貨幣供應量、進出口總額等因素均對人民幣匯率波動具有顯著影響［2］.孫少巖等使用ARIMA-GARCH 模型，對人民幣加入國際貨幣基金組織特別提款權（SDR）貨幣籃子后，人民幣匯率波動進行研究，數據時間跨度為2016 年至2018 年，結果顯示中國外匯市場中間價波動存在明顯的ARCH 效應，復合模型較好地擬合了入籃后人民幣匯率波動狀況［3］.吳志芳等引入中美利差、中美貨幣供給量差、外匯干預等因素，構建TVP-VAR 模型探究人民幣匯率波動的影響因素，認為傳統貨幣政策對人民幣匯率的影響相對較小，貨幣供給量對匯率波動的影響較大，資本開放和人民幣匯率自身對匯率波動影響也較大［4］.

本文以“8.11 匯改”為切入點，使用GARCH模型和非對稱的EGARCH、TARCH 模型分析人民幣匯率波動性，某種程度上解決單一模型缺乏對結果的對比性情況，具有一定的創新性和現實意義.

1 “8.11 匯改”前后人民幣匯率波動性實證檢驗

1.1 變量選取、數據來源及處理

2005 年以來，外匯儲備連續多年增加，最高時一度達到4 萬億美元.但實際上，在2014年1 月以后，人民幣對美元就開始緩慢貶值，2015 年以來外匯儲備連續多月以近千億美元的規模下降，但未引起廣泛關注，直到2015 年“8.11 匯改”后，人民幣出現加速貶值趨勢，才使得人民幣匯率問題成為熱點中的熱點.所以，本文使用2014年1月3日至2020年3月18日的人民幣對美元每日中間價的1 513 個數據作為研究樣本，數據來源于國家外匯管理局.根據已有匯率波動的研究文獻，有兩種方法計算收益率，其一是簡單收益率，使用當日的匯率收盤價減去上一日的匯率收盤價.其二是對數收益率，即當日匯率收盤價的對數減去上一日匯率收盤價的對數，計算方法如下：

其中：RMBt為對數收益 率，Pt為t日的匯率 收盤價，P t-1為t-1 日的匯率收盤價.

1.2 匯率收益率數據統計特征分析

將1 513 個對數收益率數據制成折線圖，如圖1 所示.

從圖1 可以看出，人民幣對美元中間價對數收益率呈明顯的集聚現象.2014 年至2015年上半年對數收益率較低，波動較大.2015 年第三季度后，對數收益率相對較高，波動性相對較大.說明人民幣對美元匯率對數收益率（以下簡稱人民幣匯率收益率）具有明顯時間游走特征，特別是“8.11 匯改”之后，人民幣匯率收益率波動明顯增大.進一步使用Eviews 9.0 繪制對數收益率的統計特征柱狀圖，如圖2 所示.

圖1 人民幣對美元匯率每日中間價對數收益率折線圖

圖2 人民幣匯率收益率序列的柱狀分布圖

從圖2 可以看出，絕大多數人民幣匯率收益率位于-0.002 至0.002 之間，其偏度為0.881，大于0，說明序列是非對稱的，呈現出右偏性和尖峰厚尾性.峰度為12.901，高于3，說明序列具有較強的波動性，出現極端事件的可能性大于正態分布條件下極端事件出現的可能性.其JB值為6 371.147，P值為0，說明在1%的顯著性水平上強烈拒絕該序列服從正態分布的原假設.

1.3 平穩性檢驗

使用時間序列進行回歸分析，必須關注變量的平穩性，非平穩的時間序列進行回歸分析可能導致“偽回歸”問題的出現，本文使用ADF 檢驗方法對人民幣匯率對數收益率進行平穩性檢驗，結果如表1 所示.

表1 變量平穩性檢驗結果

從表1 可以看出，人民幣匯率對數收益率的ADF 檢驗值為-34.168，低于1%顯著性水平下的臨界值，其P值也為0，說明應該拒絕原假設，即人民幣匯率對數收益率至少在99%的顯著性水平上是平穩的時間序列.

1.4 異方差效應檢驗

為了更加合理地構建GARCH 模型，需要檢驗人民幣匯率對數收益率是否具有自回歸條件異方差性，即ARCH 效應.本文使用拉格朗 日 乘數 檢驗（ARCH LM 檢 驗）［5-7］，運 用ARMA（1，1）對數據進行初步擬合，基于AIC和SC 準則，得到均值方程如下：

對方程（2）的殘差進行ARCH LM 檢驗，結果如表2 所示：

表2 條件異方差的ARCH LM 檢驗結果

在1%的顯著性水平上強烈拒絕原假設，說明人民幣匯率對數收益率模型的殘差存在ARCH 效應.計算殘差序列的自相關和偏相關系數，如圖3 所示.

從圖3 可以看出，自相關系數（AC）和偏相關系數（PAC）顯著不等于0，Q統計量的值均高于200，且在1%的顯著性水平上拒絕原假設，說明方程（2）的殘差存在明顯的條件異方差效應，故使用GARCH 模型.

圖3 人民幣匯率對數收益率的自相關與偏相關圖

1.5 GARCH 模型的建立

GARCH 模型.使用時間序列進行分析時，ARCH 模型中有些異方差模型可能會存在長期的異方差性，導致模型的回歸結果失效，而GARCH 模型可以對模型異方差性進行修正.使用GARCH 模型能夠更好地分析金融序列的波動性和相關性，GARCH（p，q）表達式如下：

方程組（3）分別表示均值方程和方差方程，此方程需要滿足以下條件：

本文使用GARCH（1，1）模型進行回歸，模型的均值方程結果和方差方程結果分別如表3 和表4 所示.

表3 GARCH（1，1）模型的均值方程結果

表4 GARCH（1，1）模型的方差方程結果

TARCH模型.GLOSTEN，JAGANNATHAN 和RUNKLE 提出了非對稱的“門限ARCH 模型”，簡稱為TARCH 模型，假設條件方差如下：

其中：dt-1是虛擬變量，如果ut-1小于0，dt-1等于1，反之dt-1等于0.如果γ不等于0，就說明存在非對稱效應，γu2t-1dt-1是非對稱項，即TARCH 項，模型的均值方程結果和方差方程結果分別如表5 和表6 所示.

表5 TARCH 模型的均值方程結果

表6 TARCH 模型的方差方程結果

EGARCH模型.NELSON提出了EGARCH，而后逐步發展成了EGARCH 模型，其條件方差方程如下：

EVIEWS 指定的EGARCH 模型［8-11］與一般的NELSON 模型之間存在兩點差別：其一是Nelson 假設ut的條件分布服從廣義誤差分布，而EVIEWS 允許其在正態分布、t分布和廣義誤差分布三者中進行選擇；其二是Eviews 指定的條件方差方程有所不同.具體形式如下：

方程（7）與方程（6）的回歸系數β和α的估計量是一致的，不同的是截距項ω，二者的差異是EGARCH 模型的均值方程結果和方差方程結果分別如表7 和表8 所示.

表7 EGARCH 模型的均值方程結果

表8 EGARCH 模型的方差方程結果

本文分別使用了GARCH（1，1）、TARCH、EGARCH 模型對人民幣匯率對數收益率波動進行實證研究，對數似然值越大，AIC 和SC 的值越小，模型擬合效果越好，綜合這三項指標，本文認為TARCH 模型的擬合效果最好，所以本文實證分析以TARCH為主，GARCH（1，1）和EGARCH 的結果僅為對比.

TARCH 模型結果顯示：非對稱效應γ的值為0.061，P值為0.053，γ的值顯著不為0，說明人民幣匯率對數收益率波動具有非對稱效應.由于γ的值為正，說明“壞消息”比“好消息”產生更大的波動.當出現“好消息”時，μt-1大于0，dt-1等于0，“好消息”會對人民幣匯率對數收益率帶來0.137 倍的沖擊，但是當出現壞消息時，μt-1小于0，dt-1等于1，則“壞消息”會對人民幣匯率對數收益率帶來0.198倍的沖擊，說明杠桿效應存在.模型的ARCH項和GARCH 項系數和小于1，即信息沖擊對于人民幣匯率對數收益率的影響較為短暫.

對TARCH 模型擬合后的殘差進行ARCH LM 檢驗，結果如表9 所示.

表9 條件異方差的ARCH LM 檢驗結果

從表9 可以看出，F統計量和T·R2統計量的值分別為0.282、0.282，二者的P值分別為0.596、0.595，P值均 高于0.5，說 明接 受原 假設，即殘差序列不存在ARCH 效應，由此說明本文使用TARCH 模型很好地消除了條件異方差性.

2 保持人民幣匯率穩健的政策建議

英國脫歐、美聯儲加息、美股熔斷、新冠肺炎疫情席卷全球，世界經濟未來走向并不明確.習近平總書記多次指出：“當今世界正處于百年未有之大變局.”在此背景下穩定人民幣匯率有利于保持國內經濟平穩運行.根據宏觀經濟學理論，匯率波動的主要影響因素集中于宏觀領域，因此保持人民幣匯率穩健的政策也應該從宏觀領域著手，由此提出以下政策建議.

2.1 堅持匯率改革，選擇符合國情的匯率制度

布雷頓森林體系瓦解之后，各國的貨幣制度呈現多元化局面，經濟基礎薄弱的國家多使用固定匯率制度，發展中國家多使用和美元掛鉤的浮動匯率制度，發達國家則使用浮動匯率制度.我國經濟總量已經居世界第二位，是舉足輕重的大國，為推動人民幣的國際化進程，必須逐漸開放對匯率的浮動控制.但我國人均國內生產總值排名為57 名，依然處于社會主義初級階段，現階段不能使用浮動匯率制度，而單一的與美元掛鉤會使得我國抵御外部風險的能力下降，所以這一時期要堅持發展以市場供求為基礎，參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度，不斷完善人民幣匯率的形成機制.

2.2 理順外匯供求關系，保持國際收支平衡

國際收支反映了外匯市場變化對人民幣匯率的影響，若國際收支盈余，外匯市場外幣供給增加，外幣貶值，人民幣升值.反之國際收入逆差，外匯供給將會降低，外幣升值，人民幣貶值.央行是貨幣政策的制定者，也是外匯市場的主要參與者，對匯率波動具有顯著影響，應該充分發揮宏觀調控作用，加大公開市場操作力度.若人民幣處于升值狀態，會抑制國內產品的出口，影響經濟增長，為穩定人民幣匯率，央行要及時在離岸外匯市場上大量投入本幣，買入外幣，進而穩定人民幣匯率.反之，人民幣處于貶值狀態，央行應該在離岸外匯市場上拋出外匯儲備，購買本幣，穩定人民幣匯率.

2.3 加快人民幣國際化進程，提升國際競爭力

人民幣成為主要國際貨幣的經貿基礎和金融基礎已經具備，但人民幣債券市場規模和活躍度仍然難以達到人民幣成為主要國際儲備貨幣之一的要求.從世界各國近年來持有的美元儲備資產結構看，除國債作為主要的儲備資產外，其他資產也可能成為儲備資產的一部分，而人民幣債券市場除國債外的其他債券規模有限，應該再適度擴大市場規模，從而提高國際市場對人民幣儲備資產的滿足度.同時，穩步推動利率市場化，完善監管結構，從而活躍境內外人民幣市場.此外，我們要充分利用全球學術和商業研究成果，并充分借鑒發達國家幾十年甚至更長時間內的經驗和教訓，在改革和創新國際儲備資產以至改革和創新貨幣體系的進程中推動人民幣國際化.

3 結語

本文將人民幣匯率體制改革后的序列作為研究樣本，實證分析主要是采用GARCH、EGARCH 和TGARCH 三種模型，得出當前條件下人民幣匯率波動幅度限制不宜過度放開的結論.未來，將在充分考慮人民幣匯率收益率波動存在明顯的杠桿效應和非對稱效應的基礎上，主要從非參數和半參數的估計方法上進行改進，考慮構建VAR 等時間序列模型，以尋求更加有效的估計方法.