不確定性事件如何影響人民幣匯率波動？

朱寧 鐘佳妤 許藝煊

摘 要：以新冠肺炎疫情為研究窗口，基于匯率決定理論總結不確定性事件影響人民幣匯率的傳導機制，運用事件研究法實證分析發現：不確定性事件能在第一時間通過新聞報道中的危害性信息和結果未知性帶來的負面情緒改變人們的心理預期，進而致使市場主體的風險偏好下降，影響其消費、投資等行為，使得生產、投資和出口下降;由于心理預期的形成需要時間，之后又需經生產、消費和投資的中介傳導才能最終作用在匯率變動上，新冠肺炎疫情對人民幣匯率的負面影響存在時滯效應;由于不確定性事件的類型和匯率制度背景等不同，新冠肺炎疫情與汶川大地震對人民幣匯率的影響也有所差異。

關鍵詞： 不確定性;人民幣匯率;新冠肺炎疫情;事件研究法

中圖分類號：F830.9 ? 文獻標識碼： A ? ?文章編號：1003-7217（2021）04-0016-08

一、引 言

隨著經濟社會發展和環境變化，不確定性事件的發生頻率明顯提升，影響范圍也有所擴大。例如1918年西班牙流感、1994年印度鼠疫、2001年9·11恐怖襲擊、2003年SARS疫情、2005年英國地鐵爆炸、2011年日本核泄漏以及2014年西非埃博拉疫情等不確定性事件，使事件發生地乃至全球的經濟發展和社會運行都受到了不同程度的影響。不確定性事件可能帶來經濟和社會的動蕩，進而通過不同的途徑快速傳導到金融市場。外匯市場作為重要的金融市場之一，也不例外。在我國，外匯市場的發展起步相對較晚，不確定性事件極易對其產生影響。

已有相關研究主要針對不確定性事件對股票和債券市場[1-3]以及一國或地區經濟增長[4，5]的影響展開分析，但尚未得到相對一致的研究結論。就不確定性事件是否會影響金融市場這一問題來看，有研究發現，不確定性事件能夠對金融市場產生正面影響[1];但大部分的研究認為，不確定性事件會對金融市場產生負面影響[2，3，7-9]。具體地，在不確定性事件是否會影響外匯市場的問題上，已有的研究成果不多且存在爭議，有的認為不確定性事件會對外匯市場產生顯著影響[10]，也有的認為影響有限[6，11]。因此，對該問題的回答還有待更多的經驗證據。

對于不確定性事件如何影響人民幣匯率波動，學術界主要存在三類匯率決定理論：非拋補利率平價理論、匯率決定的微觀結構理論以及匯率決定的新聞模型。（1）非拋補利率平價指投資者將資金從低利率貨幣兌換成高利率貨幣時（即套利），沒有進行套期保值，根據自己預期的將來即期匯率計算未來收益，此時，投資者承擔著一定程度的匯率變化風險。如果本國利率高于外國利率，預期本幣將在遠期貶值;如果本國利率低于外國利率，預期本幣將在遠期升值。在實證研究方面，該理論得到了經驗證據支持[12-14]。（2）匯率決定的微觀結構理論認為，外匯市場的微觀因素決定匯率變動，如外匯交易訂單流和外匯買賣價差[15，16]。（3）匯率決定的新聞模型認為，新聞能夠影響外匯市場投資者的心理預期，因此，也是匯率變動的影響因素之一。該模型中，“新聞”指投資者不能預見到的、意外的消息，包括宏觀經濟數據如GDP、通貨膨脹率、失業率以及財政政策、貨幣政策和政治事件等。現有經驗證據支持了匯率的適應性預期、暫時性偏差、央行外匯干預、央行溝通以及中美GDP差異對匯率變動有顯著影響[17-19];外部政治事件和政治壓力均影響了人民幣匯率波動[21]。現有研究雖然分析了單一的傳導路徑，但未綜合考慮不同的匯率決定理論刻畫真實不確定性事件的匯率傳導機制。

為此，本文以新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情事件（簡稱“新冠肺炎疫情”）這一不確定性事件作為研究窗口①，基于非拋補利率平價理論、匯率決定的微觀結構理論和匯率決定的新聞模型等，總結出新冠肺炎疫情對人民幣匯率的影響機制，采用事件研究法分析該事件對人民幣匯率的真實影響。同時，選取另一不同類型的不確定性事件②——汶川大地震作為研究對象，探究不同的不確定性事件對匯率的影響是否具有一致性。

二、不確定性事件對匯率影響的理論機制

首先，不確定性事件發生后，大量的新聞報道出現，具體包括事件發生時刻對事件本身的報道以及事件發生后各種經濟影響的相關報道等。在新聞報道中，人們能夠獲取到的信息是事件本身和影響的危害性信息，不可獲取的信息是事件的發展演變趨勢與長期影響。因此，以新冠肺炎疫情為例，由于疫情突然發生、無法預料并帶有嚴重危害性，對疫情本身的新聞報道一方面催生了交易者的負面情緒，改變其市場預期，即預期市場風險增大，進而市場主體的風險偏好下降，最終改變了外匯市場上交易者的投資行為;另一方面，在內部經濟環境的變化上，疫情相關新聞報道之后，由于傳染病的特性，人們意識到疫情的嚴重性，選擇聽從政府指揮自行居家隔離。這將導致各行業收入減少并且大部分企業停工，如餐飲娛樂行業的全面停工、出行人數和交通流量急劇減少以及由限制出入境措施所致的旅游業停工[22]。由此，拉動經濟增長的三駕馬車——投資、消費、出口都受到影響。在生產方面，對比我國2018年第四季度至2020年第一季度國內生產總值走勢可知，在2020年第一季度，我國GDP明顯下降，并且環比增速為-9.8%，驟降11個百分點③。事實上，每年的第一季度正值春節，人們的產出及消費等應處于上升階段，但此次指標驟降表明因疫情影響，我國生產能力受到了巨大沖擊，生產活動停滯，產出明顯減少。在消費方面，2019年全年社會消費品零售總額增長率整體保持穩定，但2020年前兩個月的社會消費品零售總額增長率從2019年末的8.0%驟降至-20.5%③。這也表明1月疫情的爆發使得趨勢向上的國內消費市場受到了巨大的負面沖擊。新聞報道疫情的直接經濟影響——產出減少和消費下降，又通過影響人們的心理預期對人民幣匯率產生沖擊。2020年2月，我國消費者信心指數和預期指數同比增長也分別從上月的-0.63%和5.66%驟降至-5.63%和-6.26%③，表明了消費者對當時我國經濟發展走勢的預期較為悲觀。

心理預期和生產消費狀況又進一步影響投資行為。如果外匯交易者對市場的信心下降，風險偏好下降，便會實施避險策略，紛紛購買美元等避險資產，而非其他。當前，盡管人民幣國際化的進程不斷加快，但人民幣尚未成為國際貨幣，因此，仍然屬于風險資產貨幣。投資者美元避險策略的實施將導致美元指數呈現走強趨勢，進而引發人民幣匯率的短期貶值。由圖1（a）可知，當新冠肺炎疫情快速在全球蔓延時，全球外匯交易者的避險情緒開始升溫，美元指數走強至高位。從生產來看，一方面，生產消費狀況直接影響了企業投資行為，由于疫情停工、消費需求下降，實體企業收入減少，并且仍需照常交付租金和支付員工薪酬，從而導致了大部分企業資金周轉困難，貸款需求上升。另一方面，生產和消費狀況也促使投資者預期央行可能釋放流動性，進行降息或降準等操作，驅動利率的下降;同時，投資者還預期企業未來收益惡化，因此，出于避險等目的，從股票市場轉而進入利率債市場，利率債市場需求由此增加，也導致了利率下降。對比圖1（b）中2019年9月至2020年3月中美利差（中美十年期國債收益率之差）的變化可以看出，在2019年末中美利差逐漸趨于平緩，2020年1月下旬出現輕微的下降趨勢。圖1（c）展示了我國十年期國債收益率的走勢。可以發現，2020年1月20日疫情升溫后，我國國債利率有所下降，這反映出人們避險情緒升高和對央行釋放流動性的預期。值得注意的是，疫情爆發后，我國出臺各項政策以應對疫情的負面影響，如2020年1月31日中國人民銀行安排3000億元專項再貸款，支持金融機構向疫情防控重點企業提供優惠利率貸款;同年2月1日中國人民銀行、財政部、外匯局等部門聯合發布通知，使用貨幣政策工具和適當下調貸款利率、增加信用貸款等方式，幫助受疫情影響較大的企業緩和疫情沖擊;2020年2月3日節后開市時，中國人民銀行又開展了1.2萬億元公開市場逆回購操作，落實流動性的釋放④。各項政策的落實進一步驅動我國利率下行，中美利差收窄。伴隨全球疫情的快速爆發和蔓延，人們對美聯儲降息預期增強以及市場避險情緒上升，在我國國債利率相對堅挺的情況下，中美利差開始擴大。當我國利率發生變化時，根據非拋補利率平價理論，兩國間利差的變化將導致國家間貨幣資金的流動，從而使得匯率發生變動。在國外利率水平不變的假定下，我國利率下降，中美利差收窄，短期資金流出，人民幣有貶值的可能。

生產和消費狀況不僅直接影響了人們的心理預期，也直接影響了貿易。一方面，疫情導致國內生產下降，使得我國出口額大幅減少，貿易收入也減少，因此外匯流入減少;另一方面，國內消費下降，可能導致進口需求也隨之下降。由圖1（d）可知，因為中美簽署第一階段經貿協議、2019年11月制造業PMI上升等帶來的經濟向好態勢以及企業信心預期，2019年12月進出口額大幅度上升，但突如其來的疫情打破了該上升態勢，2020年1月、2月進出口額同比增長率分別跌至-4.0%和-17.2%③。

由于銀行等從事外匯交易的金融機構在進行外匯買賣交易時，出于利差變動、規避風險和進出口變化的原因，在外匯頭寸較高時降低賣出價，使外匯買賣價差縮小，擴大客戶外匯需求;外匯頭寸不足時降低買入價，從而擴大外匯買賣價差，導致客戶外匯需求減少。根據匯率決定的微觀結構理論，外匯買賣價差的變動會導致外匯供求變動，最終導致匯率的變動。從圖2可以看出，2020年1月20日之前，外匯買賣價差（中國銀行人民幣兌美元的外匯買賣價差）始終呈現縮小趨勢，但之后，外匯買賣價差的縮小趨勢立馬轉變，價差開始擴大。由于銀行在其外匯頭寸較短缺時會適當抬高買入價或降低賣出價，由此可知，疫情爆發后外匯市場中外匯需求較高。

如圖3所示，不確定性事件發生時對事件危害性的新聞報道首先改變了人們的心理預期，并對人們的生產和消費行為造成影響，生產和消費的變動、對事件影響的新聞報道以及未來發展的不可預知也進一步催生了負面情緒，影響心理預期;由于交易者預期市場風險增大導致風險偏好下降，投資者對企業盈利能力產生負面預期，同時，生產和消費變動又進一步影響了投資，進而轉入利率債市場并且采取美元避險策略，利率水平發生變化，由此促使國家間的資金流動;除投資外，生產和消費的變化也直接影響了我國進出口貿易;最終，國家間資金流動、避險交易以及進出口變化使得外匯供求發生改變，進一步使得外匯買賣價差發生變化，人民幣匯率產生波動。

三、研究方法與數據說明

本文運用事件研究法⑤，通過分析新冠肺炎疫情發生后是否存在非正常匯率，測度非正常匯率的大小和方向來檢驗不確定性事件對外匯市場是否產生顯著沖擊，以及沖擊的方向和程度究竟如何。具體地，選取2019年9月1日至2020年2月18日人民幣兌美元匯率中間價，數據來源于國家外匯管理局。首先，以新冠肺炎疫情為研究事件，分析其對人民幣兌美元匯率的影響。其次，確定事件發生日（t=0）、事件窗口[T1，T2]以及估計窗口[T0，T1]（圖4）。選取2020年1月20日作為事件發生日，國務院于該日將新冠肺炎納入法定傳染病，同時，鐘南山院士確認新冠病毒存在“人傳人”現象。事件窗口為不確定性事件前后一段時間區間，用來研究不確定性事件發生后沖擊是否存在及影響程度如何。選取2020年1月20日至2020年2月18日共16個交易日[0，15]作為事件窗口期。估計窗口為2019年9月1日至2020年1月17日共93個交易日[-93，-1]以估計事件窗口期內的正常匯率。此外，為檢驗新冠肺炎疫情對人民幣匯率的影響是否具有特殊性，選取汶川大地震事件進行外部有效性檢驗。數據區間為2008年1月2日至2008年6月2日，并設定事件發生日為2008年5月12日（t=0），估計期為2008年1月2日至2008年5月11日[-85，-1]共85個交易日，事件窗口期為2008年5月12日至2008年6月2日[0，15]共16個交易日。

為研究新冠肺炎疫情對投資、出口和消費——中介變量的影響，首先，選取中國十年期國債收益率日度數據⑥作為投資變化的分析指標，數據區間仍為2019年9月1日至2020年2月18日，并設定同樣的事件窗口、估計窗口展開事件研究;其次，綜合考慮數據的可得性和全面性，將出口總額以及社會消費品零售總額月度數據③作為出口與消費變化的分析指標，數據區間為2017年7月至2020年2月。需要說明的是，國家統計局社會消費品零售總額數據每年1月和2月合并發布。因此，為保證數據類型相同，剔除了2017年、2018年及2019年1月和2月合并數據;而出口總額自2020年起才將1月和2月數據合并發布，因此未作剔除處理。主要指標的描述性統計見表1。從表1中可以看出，新冠肺炎疫情期間與汶川地震時期人民幣兌美元匯率中間價的標準差分別為0.0570和0.1082，表明兩事件發生期間匯率波動都較明顯。新冠肺炎疫情期間，中國十年期國債收益率標準差為0.1119;出口總額標準差為206.87;社會消費品零售總額標準差為2825.90。各個指標的最大值與最小值之差都較大。

四、實證結果分析

（一）實際匯率、正常匯率、非正常匯率的計算

實際匯率即采用人民幣兌美元匯率中間價，記為RE;正常匯率即期望匯率，是在假設無不確定性事件發生時，根據估計窗口期[-93，-1]內的實際匯率值估計出來的事件窗口期[0，15]內的預期匯率，記為EE，采用ARIMA模型對其進行預測;根據ARIMA模型預測出事件窗口期[0，15]內的正常匯率之后，再計算出窗口期內的非正常匯率，記為AE。非正常匯率即實際匯率與正常匯率之差，反映了不確定性事件對人民幣匯率是否產生影響、影響程度和方向究竟如何。計算公式為：

AE=RE-EE （1）

建立ARIMA模型前，首先對時間序列數據進行平穩性檢驗。將人民幣兌美元匯率中間價取對數形式，以消除異方差。單位根檢驗結果顯示lnRE序列不存在單位根。單位根檢驗之后，作出ln RE序列的自相關（ACF）和偏自相關（PACF）系數圖，結合單位根檢驗結果確定模型為ARIMA（1，0，0），即AR（1）模型，然后進行參數估計，得到模型表達式為：

lnREt=0.9998lnREt-1+εt （2）

（二）新冠肺炎疫情對人民幣匯率的影響

對式（2）進行模型預測可以得到事件窗口期內的正常匯率值。從圖5可以看出，倘若無新冠肺炎疫情發生，人民幣匯率仍處于升值趨勢，非正常匯率自兩日后一直為正，表明不可預測的疫情的確打斷了人民幣匯率自中美經貿協議簽訂、國內經濟超預期以來的升值態勢。非正常匯率從2020年1月22日轉為正值，這可能是由于心理預期—行為選擇（包括居家隔離行為和市場交易行為等）—匯率變動需要一定的傳導時間。表2結果顯示：第一，除疫情突發后[0，2]和[0，5]兩個時間窗口的檢驗結果在90%的水平上不顯著外，其余事件窗口均在90%的水平上顯著拒絕原假設，即新冠肺炎疫情對人民幣匯率存在顯著的負面影響。第二，疫情對匯率的影響存在滯后效應，即在事件發生后的2天內，實際匯率與正常匯率差值為負，人民幣還未呈現出明顯的貶值趨勢;事件發生后的5天內，匯率差值已變為正值，人民幣開始趨于貶值，但該時段的檢驗結果在90%的水平上不顯著，因此，在這段時間內新冠肺炎疫情對人民幣匯率的影響仍然不顯著;在事件發生后的7天、10天以及15天內，檢驗結果顯著，說明隨著時間推移與疫情蔓延擴散，其對匯率的負面影響也愈發突出。

綜合來看，在事件發生日，即2020年1月20日國務院將新冠肺炎納入法定傳染病且確認病毒存在人傳人現象時，大部分人的危機意識還在形成過程中，并且當時為春節前，春節高消費等在一定程度上維持了經濟運轉，因此，疫情對人民幣匯率無顯著影響。但隨著疫情的迅速蔓延，政府開始實行強制隔離措施，企業停工、產出下降和消費下降等繼而出現，使得我國經濟受到了極大沖擊，人們負面情緒加重，消極的心理預期逐漸形成。又經一段時間的經濟停滯，疫情對海外投資和國際貿易的影響越來越大，其對人民幣匯率的負面沖擊逐漸加強。

（三）新冠肺炎疫情對消費、投資和出口的影響

在明確了新冠肺炎疫情對人民幣匯率產生負面沖擊的基本事實后，為印證圖3的影響機制是否合理、可信以及綜合影響是否與人民幣匯率波動的最終影響相符，對三個中間環節——消費、投資和出口變化進行研究。事件發生日、事件窗口和估計窗口與前文新冠肺炎疫情對人民幣匯率的影響研究設定保持一致。投資方面，RR表示實際國債收益率，ER表示ARIMA模型預測的國債收益率。由表3可知：第一，在各事件窗口內，RR-ER的均值均為負值，表明新冠肺炎疫情后，投資者進入利率債市場，促使我國十年期國債收益率下降，即利率水平下降;第二，盡管疫情突發后[0，2]事件窗口內的檢驗結果在95%的水平上不顯著，但其余事件窗口內均在95%的水平上顯著，說明了我國十年期國債收益率的確發生了明顯變化，即利率水平受到新冠肺炎疫情的顯著負向影響;第三，疫情對利率的影響同樣存在滯后效應，但其與人民幣匯率的滯后期相比更短，即利率水平的變化先于人民幣匯率的變化;第四，隨著事件窗口的擴大，即時間的推移，疫情對利率的負向影響越來越顯著。

消費和出口方面，采用ARIMA模型預測出2020年1月和2月的消費和出口額，再將其與實際數據進行比較，見表4。可以看出，若未突發新冠肺炎疫情，2020年1月-2月社會消費品零售總額應達74086.8億元，出口總額應達4314.4億美元，均遠遠高于疫情突發后的52129.8億元和2924.5億美元。因此，新冠肺炎疫情對我國消費和出口均產生了負面影響，消費和出口大幅下降。

至此，不確定性事件影響匯率的傳導機制以及各影響因素的變化方向均得以明確。首先，新冠肺炎疫情發生時的新聞報道使人們產生恐懼和悲傷等負面情緒，改變了人們的心理預期，并對人們的生產和消費行為造成影響，生產和消費的下降及未來發展結果的未知同樣也使人們心理產生負面情緒;其次，由于交易者預期市場風險增大導致風險偏好下降以及生產和消費的下降進一步對投資產生影響，使得投資者對企業盈利能力產生負面預期，紛紛進入利率債市場以及采取美元避險策略，利率水平下降，由此發生國家間的資金流動，導致我國貨幣資金外流;另外，生產和消費的下降也直接影響我國進出口貿易，導致我國出口總額下降;最終，國家間資金流動、美元需求的上升以及出口下降造成的外匯流入減少使得外匯供求發生改變，進一步使得外匯買賣價差發生變化，匯率上升，人民幣貶值。

（四）外部有效性檢驗

新冠肺炎疫情作為不確定性事件的代表是否具有特殊性、其對人民幣匯率的影響和汶川地震等事件的影響是否一致？本文選取汶川大地震進行外部有效性檢驗。研究對象為2008年1月2日至2008年6月2日人民幣兌美元匯率中間價。汶川大地震作為重大突發自然災害事件，對我國當時的經濟發展特別是重災區的經濟產生了重大影響。災后的巨大財產損失和人員傷亡、交通癱瘓以及通貨膨脹都促使人們產生負面的心理預期，因而也影響到人民幣匯率變動。首先，設定事件發生日為2008年5月12日（t=0），估計期為2008年1月2日至2008年5月11日[-85，-1]共85個交易日，事件窗口期為2008年5月12日至2008年6月2日[0，15]共16個交易日。其次，運用ARIMA模型進行正常匯率的預測。對RE序列取對數，進行單位根檢驗。結果表明ln RE為平穩序列。

圖6中的預測結果以及表5配對樣本t檢驗的事件窗口分析結果表明，汶川地震對人民幣匯率的影響并不顯著;但在事件日15天后產生了一定的影響，時間滯后期較長。究其原因：一是2008年汶川地震時期與新冠肺炎疫情時期相比，疊加了許多其他的沖擊，如奧運會和金融危機等的影響——這也是本文不以其為主要研究窗口的原因;二是不確定性事件的屬性和特征不同，與新冠肺炎疫情相比，地震的傳染性不強，距離震源越近，受影響越大。汶川地震后12個月內（2008年6月至2009年5月），距離地震震中越近的公司，股票收益率越低，并且公司與震中距離每增加1000公里，其年收益率平均升高3%[2]。盡管都是不確定性事件，但是自然災害與公共衛生事件的屬性不同，導致影響范圍和程度、人為可控性不一致。不確定性事件會對個人的心理產生影響，畏懼心理的產生使得人們的效用降低，消費者信心也會受到沖擊，但其影響的顯著性與事件本身的屬性有關[23]，如2003年SARS時期，我國消費者信心指數從當年3月份的97.6下降到4月份的88.7，下降9.1%，5月份更是下跌到了85.7。而2008年汶川地震時期，我國消費者信心指數從當年5月份的110下降到6月份的109.8，僅下降0.18%。因此，新冠肺炎疫情對人民幣匯率的負面影響不具有外部有效性。

五、結論與啟示

以上研究顯示：第一，不確定性事件可以通過影響人們的心理預期來改變其交易行為。新冠肺炎疫情通過對生產活動和人們心理預期的影響，改變消費、投資等行為，從而使得我國消費、投資以及出口下降，導致利率水平降低與外匯價差等的變動，最終導致人民幣貶值。第二，新冠肺炎疫情通過中介路徑對人民幣匯率產生的負面影響有一定的滯后時間。這是因為心理預期的形成需要時間，并且還需經生產、消費和投資等中間環節，才能最終傳導在匯率上。隨著疫情的蔓延，其對匯率的負面影響也愈發顯著。第三，不確定性事件對匯率變化的影響因事件屬性與特征、匯率制度以及國際經濟環境的不同而具有異質性。

基于以上結論，得到如下政策啟示：第一，我國應著力提高匯率的市場化程度，加快外匯市場改革，以期在不確定性事件發生時，外匯管理部門能夠通過更多樣的有效措施避免匯率出現過度的、不可控的變化，穩定交易者心理預期，投資者也能在外匯市場上靈活使用各種創新工具來避免未預期到的匯率風險，以此打破不確定性事件與損失之間的惡性循環。第二，在不確定性事件頻發的匯率市場化改革進程中，外匯監管部門和交易者還需始終以現行的匯率制度為基本點，綜合考慮是否同時受到了不同屬性的不確定性事件沖擊，以及這些事件各自的影響范圍、程度和人為可控性，采取不同組合的“相機”政策。第三，對于不確定性事件帶來的結構性突變，應抓住機遇，積極推進產業結構升級，以提高對外來不確定事件沖擊的抵御能力。在明晰新冠肺炎疫情這一不確定性事件對匯率影響的理論機制基礎上，重點明確疫情發生后人民幣匯率波動的基本事實，驗證現有匯率決定理論及匯率形成機制，嘗試為監管部門和交易者提供一定的決策依據。當然，對影響機制的系統檢驗，還有待后續研究進一步展開。

注釋：

① 以新冠肺炎疫情為研究窗口主要原因有二：一是新冠肺炎疫情屬于突發公共衛生事件，其發生具有不確定性，不可預測。二是新冠肺炎疫情的爆發使得我國經濟社會發展受到重大創傷：疫區交通中斷、假期延長、復工節奏減慢，相關疫情防控措施使得拉動經濟增長的三駕馬車——投資、消費以及凈出口均受到了一定影響。

② 首先，依據《中華人民共和國突發事件應對法》，新冠肺炎疫情屬于公共衛生事件，汶川地震屬于自然災害事件。其次，在2002-2003年SARS疫情時期，我國的匯率制度是以市場供求為基礎的、單一的、有管理的浮動匯率制度。人民幣匯率實際上是盯住單一美元，并且一直維持在8.3左右的水平。因此，SARS疫情與新冠肺炎疫情對人民幣匯率變化的影響可比性較小。

③ 數據來源：國家統計局（www.stats.gov.cn）。

④ 數據來源：中國人民銀行（www.pbc.gov.cn）。

⑤ 事件研究法（event study method）最初被用于檢驗某一事件如并購、股票和債券發行等的突然發生，對公司股價造成的影響，后來也被廣泛地應用于禽流感、SARS等不確定性事件對金融市場影響的研究。

⑥ 數據來源：英為財情（www.investing.com）。

參考文獻：

[1] 李曉林，李仕明，李成剛，等.非常規突發事件對股票市場收益率與債券市場收益率的影響研究——基于ARIMA模型的實證[J].電子科技大學學報：社會科學版，2013，15（6）：41-46.

[2] 山立威.心理還是實質：汶川地震對中國資本市場的影響[J].經濟研究，2011，46（4）：121-134.

[3] Brounen D，Derwall J.The impact of terrorist attacks on international stock markets[J].European Financial Management，2010，16（4）：585-598.

[4] 胡鞍鋼.SARS危機對我國經濟發展的影響分析[J].管理評論，2003，15（4）：3-5.

[5] Bleakley H.Disease and development：Evidence from hookworm eradication in the American south[J].Quarterly Journal of Economics，2007，122（1）：73-117.

[6] Maitah M，Mustofa J，Ugur G.The impact of terrorist attacks on foreign exchange rate：case study of ?Turkish lira versus pound sterling[J].Economies，2017，5（1）：1-8.

[7] Mnasri A，Nechi S.Impact of terrorist attacks on stock market volatility in emerging markets[J].Emerging Markets Review，2016，28：184-202.

[8] Worthington A，Valadkhani A.Measuring the impact of natural disasters on capital markets：An empirical application using intervention analysis[J].Applied Economics，2004，36（19）：2177-2186.

[9] Kaplanski G，Levy H.Sentiment and stock prices：The case of aviation disasters[J].Journal of Financial Economics，2010，95（2）：174-201.

[10]王璐，黃登仕，馬鋒，等.重大突發事件對國際外匯市場影響分析：基于英國脫歐公投事件[J].數理統計與管理，2020，39（1）：174-190.

[11]郭維.外部政治壓力對人民幣匯率的傳導機制研究——基于市場預期的視角[J].當代經濟管理，2020，42（1）：84-91.

[12]易綱，范敏.人民幣匯率的決定因素及走勢分析[J].經濟研究，1997（10）：26-35.

[13]肖祖沔，向麗錦.資本管制與中國非拋補利率平價扭曲[J].世界經濟研究，2019（4）：17-28.

[14]唐東波.人民幣匯率與通貨膨脹率的動態關系研究[J].經濟科學，2008（4）：39-51.

[15]張曉莉，孫琪琪，吳瓊.匯率預期、指令流與人民幣匯率價差[J].金融與經濟，2019（12）：4-11.

[16]邢天才，尹航.異質性交易者、混合策略與人民幣匯率決定機制[J].宏觀經濟研究，2017（4）：55-64.

[17]高鐵梅，楊程，谷宇.央行干預視角下人民幣匯率波動的影響因素研究——基于中美兩國經濟的實證分析[J].財經問題研究，2013（2）：45-53.

[18]朱寧，許藝煊，徐奧杰.異質預期條件下中央銀行溝通對人民幣匯率波動的影響[J].財經理論與實踐，2017，38（1）：10-16.

[19]馬國軒，于潤.人民幣均衡匯率波動的影響因素分析[J].經濟科學，2013（5）：76-87.

[20]郭維.美國政治施壓事件對人民幣匯率的影響研究：2005-2016年[J].世界經濟研究，2017（1）：28-40.

[21]胡再勇，劉曙光.外部政治壓力影響人民幣對美元匯率嗎？[J].國際金融研究，2013（12）：26-34.

[22]何誠穎，聞岳春，常雅麗，等.新冠病毒肺炎疫情對中國經濟影響的測度分析[J].數量經濟技術經濟研究，2020，37（5）：3-22.

[23]唐文進，廖榮榮，劉靜.突發公共事件經濟影響研究述評[J].經濟學動態，2009（4）：112-116.

（責任編輯：寧曉青）