新冠肺炎疫情下國際油價風險的匯率傳導效應研究
——基于“一帶一路”主要國家的實證檢驗

姚登寶，王靜怡

一、引 言

原油素有“工業血液”之稱，是重要的基礎能源與戰略資源，兼具商品和金融的雙重屬性。國際原油結算一般以美元為主，原油價格波動可以通過以美元為中心的國際外匯清算支付體系向全球傳遞，對各國金融市場和國際貿易產生重要影響。近年來，國際金融市場唱空言論盛行，投資者進行資金轉移，種種因素都使得原油價格出現大幅波動和難以預測的特征(張禮卿，2019)。2014年油價暴跌，導致俄羅斯盧布幣值劇烈波動，對俄羅斯經濟產生了較大沖擊(馬理 等，2016)。隨后，克羅地亞、馬來西亞、波蘭、土耳其等國家匯率也隨之下跌20%以上。可見，國際油價波動往往會導致相關國家匯率發生變化，國際油價風險可通過匯率渠道向各國傳導，引發較為嚴重的風險傳導問題。“一帶一路”沿線國家大多是發展中國家，基礎設施建設、石油貿易等對原油需求量巨大。據國際能源署(IEA)統計(圖1)，2019年“一帶一路”國家油品消耗量增加了39%，遠高于全球油品消耗量的平均增長率13%，尤其是中國、新加坡和俄羅斯等國增長明顯，分別達到48%、25%和19%。隨著“一帶一路”沿線國家對石油的依存度逐年提高，國際油價波動更容易對這些國家經濟發展和金融市場產生影響，尤其是對股市(朱小能 等，2019；王超 等，2021)、匯市(宋清華 等，2021)、實體經濟(程冬 等，2019)等均具有顯著的風險溢出效應。

2020年年初突如其來的新冠肺炎疫情在全球蔓延，導致世界原油需求大幅降低，國際油價再次暴跌近83%，緊隨其后的是多國外匯儲備大幅下降，美元緊缺現象突顯，匯率面臨較大壓力。據國際清算銀行統計，以2020年1月2日為基期，多國名義匯率在2020年出現暴跌，其中俄羅斯匯率下跌23.2%，泰國匯率下跌8.71%，馬來西亞匯率下跌8.02%。隨著疫情在全球非同步擴散和演化，國際油價觸底反彈并屢破新高，2021年10月25日WTI原油期貨價格報收86.96美元/桶，創下近7年最高點，給世界經濟復蘇帶來巨大壓力。因此，在新冠肺炎疫情的疊加下，國際油價風險持續上升，并通過匯率渠道傳導到其他國家，尤其是原油依存度較高的“一帶一路”沿線國家，影響著各國金融市場穩定和經濟復蘇。在當前新冠肺炎疫情給全球經濟復蘇帶來諸多不確定性的背景下，研究國際油價風險對“一帶一路”沿線主要國家的匯率傳導效應，對于這些國家采取積極、科學的風險防范措施，穩定金融市場和盡快恢復經濟具有重要意義。

圖1 全球部分國家油品消耗量增長率

目前，關于國際原油價格風險與匯率關系的研究主要集中在以下兩個方面：第一，影響機理方面，可以從國際收支平衡和原油貿易條件兩個維度加以解析。對于國際收支平衡維度，Krugman(1983)認為國際原油主要通過國際收支和國內物價兩種路徑影響匯率，油價上漲會使外匯市場供求發生變化，引發供給通貨膨脹，從而影響匯率；Golub(1983)指出油價上漲會使各國產生財富轉移，國際投資組合的決策和對貿易平衡的追求使得匯率產生波動。對于原油貿易條件維度，Amano等(1998)提出了“貿易條件渠道”概念，將原油作為生產過程中的貿易投入，將勞動力作為非貿易投入；Bénassy-Quéré等(2007)在Amano等(1998)模型基礎上引入原油價格、價格水平和實際匯率等因素，認為石油價格對匯率的影響在很大程度上取決于貿易部門和非貿易部門之間的能源密集度。第二，風險傳導效應方面，Rautava(2004)較早使用VaR模型和協整方法分析國際油價和實際匯率對俄羅斯經濟及財政政策的影響。此后，國內學者也采用類似線性方法分析國際油價與人民幣匯率的關系。例如，劉建等(2009)、唐海仕等(2010)和張渝等(2010)分別使用VAR模型、SVAR模型和格蘭杰因果檢驗等方法證明了石油價格變動對人民幣匯率具有傳導作用。為了更加全面地刻畫國際油價與匯率之間的深層次關系，國內外學者開始對線性方法進行拓展。李志斌等(2014)運用廣義方差分解和廣義脈沖響應方法，證明石油價格波動會引起人民幣匯率和貴金屬價格波動；趙茜(2017)建立動態局部均衡資產選擇模型和多時間尺度分析框架，證實原油價格沖擊對匯率具有持續性影響；王盼盼等(2020)使用DCC-GARCH模型和門限回歸方法，指出石油與美元之間具有負向聯動關系；Reboredo等(2013)和Das(2021)均采用小波分析方法，驗證了原油價格與匯率之間存在強聯動性；Bangura等(2021)通過構建EGARCH模型，發現原油價格變動與匯率波動之間存在不對稱性關系。另外，部分學者從非線性視角探討國際原油、匯率和股市等之間的內在聯系。例如，Roubaud等(2018)通過構建MS-VAR模型研究國際原油、美元匯率與股市之間的內在聯系，發現這三者之間存在非線性關系；朱松平等(2019)通過構建SGVAR模型，發現國際原油價格對人民幣匯率具有非線性影響；Baek等(2020)、Jung等(2020)和Chekouri等(2021)使用非線性自回歸分布滯后(NARDL)方法，研究油價變動對匯率波動產生的不對稱的影響關系。

綜上所述，當前文獻大多關注國際原油與美國、歐盟等發達國家或個別單一發展中國家匯率市場之間的動態關聯，缺乏對不同發展中國家進行對比分析。“一帶一路”沿線國家大多是發展中國家，不乏重要的產油國或原油進口依賴國，金融體系相對不夠完善，其匯率自主權和控制力相對較弱，容易受到國際油價風險的輸入性傳導，但針對國際原油價格與“一帶一路”沿線國家匯率之間風險傳導關系的研究較為少見。同時，新冠肺炎疫情作為一個全球性重大突發事件，現有文獻較多分析疫情對股市、匯市等金融市場的影響，極少探究疫情沖擊如何影響國際油價風險的匯率傳導效應。基于此，本文以“一帶一路”沿線15個主要國家為例，分析“一帶一路”倡議提出和新冠肺炎疫情暴發前后國際原油市場與各國匯率市場之間的動態關聯，并構建TGARCH-Copula-CoVaR模型分別從時間維度和空間維度分析新冠肺炎疫情沖擊下國際油價風險的匯率傳導效應，為有效應對疫情沖擊、維護國際原油市場和全球匯率市場穩定提供參考。

二、研究設計

本文將TGARCH模型、Copula函數和CoVaR模型進行有機融合，利用TGARCH模型進行邊緣分布擬合，結合Copula函數刻畫原油與匯率間的時變相關結構，再采用CoVaR模型計算風險傳導值。

(一)TGARCH模型

由于金融收益率序列常常呈現“尖峰厚尾”的特征，且對負面消息產生的波動經常比對正面消息產生的波動更為劇烈，因此，本文選用偏t分布的TGARCH模型來描述金融收益率非對稱性特征，建立ARMA(0,0)-TGARCH(1,1)-偏t模型對各指數收益率序列ri,t進行邊緣分布擬合，模型表達式為：

(1)

其中，ωi>0，σi≥0，βi≥0，εi,t-1<0時，dt-1=1，否則dt-1=0，且σi+βi<1，同時標準化殘差ei,t獨立同分布于峰度參數為ηi、非對稱參數為λi的偏t分布，偏t分布的密度函數為：

(2)

(二)時變Copula函數

(3)

(三)CoVaR模型

與傳統VaR方法相比，CoVaR方法不僅可以彌補VaR易低估損失的缺點，還可以測度其他市場發生風險時所帶來的影響。因此，本文選擇CoVaR模型分析國際原油市場發生極端風險時，“一帶一路”沿線主要國家外匯市場的風險傳導變化。一般地，CoVaR模型的表達式如下：

(4)

(5)

三、實證檢驗與結果分析

(一)變量說明

依據劉映琳等(2019)的思路，原油價格選取WTI原油現貨離岸價格作為國際原油價格的代表。在兼顧數據可得性、耗油量占比和地理覆蓋性等因素情況下，選取“一帶一路”沿線15個代表性國家貨幣實際匯率日度數據，采取間接標價法，以美元為基準貨幣，數據跨度為2011年1月3日至2021年5月28日，刪去非同時交易數據，實際匯率的換算參考劉凌(2010)對匯率數據的處理方式，利用如下公式得出：

(6)

其中，RER為實際匯率，NER為名義匯率，CPI和CPI*分別為各國居民消費價格指數和美國居民消費價格指數。為保證數據的平穩性和消除極端值的不利影響，對樣本數據進行一階對數差分，得到其日收益率，并對每組日收益率均乘以100，以減少計算誤差。數據來源于國際清算銀行和美國能源信息署。

表1 變量說明

(二)描述性統計

各變量的描述性統計如表2所示，從均值來看，只有中國人民幣和菲律賓比索的匯率收益率均值為正，而其他國家的匯率收益率均為負值，這說明中國和菲律賓的貨幣對美元匯率總體升值，國際油價及其他貨幣對美元匯率總體貶值；從標準差來看，WTI油價收益率標準差最大，波動幅度較大，表明國際原油市場具有較高的價格風險；從偏度和峰度來看，各變量偏度異于零，大部分左偏，且峰度均大于3，具有較顯著的非對稱性和“尖峰厚尾”特征。另外，從JB檢驗來看，所有變量序列均不具有正態分布特征，ADF檢驗和ARCH檢驗結果表明各變量序列平穩，且均具有條件異方差性，可以進行GARCH類模型建模。

表2 描述性統計

續表2

(三)邊緣分布擬合

由于各變量序列波動具有非對稱性，即市場對利空消息的反應常常大于利好信息，因此，本文采用TGARCH模型來擬合各變量序列的邊緣分布，結果如表3所示。可以看出，方差方程中的殘差項[RESID(-1)^2]和波動項[GARCH(-1)]參數估計值均大于0，且兩項參數之和接近于1，這表明變量波動具有一定的持續性和異方差性。針對殘差分布，采用偏t分布進行擬合，對殘差序列進行標準化及概率積分轉換，得到非對稱參數為λ和峰度參數為η的累積分布函數。對轉換后的序列進行K-S檢驗，發現序列服從均勻分布，說明skew-t分布較好地擬合了殘差的分布特征。因此，采用殘差項服從skew-t分布的TGARCH(1,1)模型對各變量序列的邊緣分布進行擬合具有合理性。

表3 TGARCH(1,1)模型參數估計結果

續表3

(四)動態相關性分析

討論國際油價與各國匯率之間的動態相關性是分析國際油價風險的匯率傳導效應的前提。在國際油價和各國匯率的邊緣分布擬合后，選擇合適的Copula函數來刻畫國際油價與各國匯率之間的動態相關結構。本文通過對比Gaussian-Copula、T-Copula、Clayton-Copula、SJC-Copula等4種模型的估計結果，最終選擇T-DCC-Copula模型來分析國際油價與“一帶一路”沿線各國匯率之間的動態相關性。

根據方意等(2021)的觀點，選取2011年1月3日—2021年5月28日期間樣本數據，并分別以2013年9月7日和2020年1月20日作為分界點，將所有樣本分為三個時期，其中2013年9月7日是“一帶一路”倡議提出時間，2020年1月20日作為新冠肺炎疫情的起點。“一帶一路”倡議提出和新冠肺炎疫情這兩個關鍵事件發生前后國際油價與各國匯率之間的動態相關性變化情況如表4所示。可以看出，“一帶一路”倡議提出后，國際油價與各國匯率之間的動態相關性均有所減弱，表明該倡議提出在一定程度上有助于各國抵御國際油價風險通過匯率市場進行傳導。然而，新冠疫情沖擊使得這種局面發生較大改變，疫情沖擊強化了國際油價與中國、俄羅斯、印度、印尼、以色列、土耳其和新加坡等國家匯率之間的動態關聯性，這些國家都是主要的產油國或原油消耗量較大國家，疫情一定程度上增加了這些國家風險傳導的可能性，由“一帶一路”倡議而增強的風險抵御能力再次因新冠疫情沖擊而減弱。

表4 T-DCC-Copula的動態相關系數

續表4

(五)國際油價風險對“一帶一路”沿線國家的匯率傳導效應

表5給出了國際油價風險對“一帶一路”沿線主要國家的匯率傳導效應情況，可以看出：第一，從VaR值來看，國際原油市場中WTI原油價格的在險價值為-3.91，大于沿線各國匯市在險價值，說明國際原油市場的價格波動幅度及風險程度要明顯高于各國匯率市場。第二，從CoVaR值來看，中國和菲律賓的CoVaR值較小，而俄羅斯、土耳其、馬來西亞和印度尼西亞較大，這表明國際原油市場對中國和菲律賓的匯率市場具有較低的風險協同作用，而由于俄羅斯、馬來西亞和印度尼西亞都是石油輸出國，土耳其因其獨特的地理位置是重要的石油轉運國，這四個國家匯率與國際油價關系較為密切，導致國際原油市場對它們的匯率市場具有較高的風險協同效應。第三，從%CoVaR值來看，國際原油市場對“一帶一路”沿線各國匯率市場具有顯著且較強的單向風險傳導效應，而國際油價風險受到各國匯率波動的影響較弱。同時，國際油價風險對各國匯率波動具有“同漲同跌”正向傳導作用，當國際油價暴漲或暴跌時也會導致各國匯率產生同向波動，這也與王楠等(2009)認為國際油價對人民幣匯率具有單向因果關系的觀點相吻合，而本文將該結論拓展到“一帶一路”沿線的15個國家，使得結論更具普遍性。

表5 國際油價風險對“一帶一路”沿線國家的匯率傳導效應

續表5

為了更加清晰地分析新冠肺炎疫情沖擊對國際油價風險匯率傳導效應的影響，以2020年1月20日作為新冠肺炎疫情的分界點，將研究樣本區分為非疫情時期和疫情時期，并以%CoVaR值為評價標準，分別從時間維度和空間維度對這兩個時期國際油價風險的匯率傳導效應進行研究。

1.國際油價風險的匯率傳導：時間維度

圖2從時間維度給出了國際油價風險對“一帶一路”沿線主要國家的匯率傳導變化趨勢。

圖2 國際油價風險的匯率傳導效應(時間維度)

總體來看，國際油價風險對各國匯率的正向傳導要明顯高于各國匯率對國際油價風險的逆向傳導，具有顯著的單向傳導效應。從變化趨勢來看，國際油價風險的匯率傳導效應具有較顯著的時間階段性，尤其是疫情前后各國風險傳導效應具有較明顯的結構性差異。具體來說：

首先，對于非疫情時期，傳導效應變化大體經歷了歐債危機時期(2011—2013年)、地緣政治沖擊時期(2015—2016年)、原油管道污染時期(2019年)三個較為顯著的集聚階段。在歐債危機時期，國際油價大幅波動，油價風險對各國匯率市場的傳導作用呈現先增強、后減弱的特征。在地緣政治沖擊時期，全球經濟放緩，頻繁爆發的地緣政治風波(例如，ISIS擴張威脅伊拉克、沙特等國安全，美聯儲加息，沙特等產油國在2015年OPEC會議宣布石油增產等)導致國際油價暴跌，使得國際油價風險對各國匯率的傳導作用逐漸增強。在原油管道污染時期，德魯日巴線管道污染問題導致原油供應一度中斷，伴隨OPEC減產使得國際油價呈現先上漲后下跌的震蕩現象，加劇了國際油價風險對各國匯率的傳導效應。

圖3 疫情前后風險傳導網絡圖

其次，對于疫情時期，新冠肺炎疫情沖擊大幅增強了國際油價風險對“一帶一路”沿線主要國家的匯率傳導效應，傳導強度在2020年4月達到峰值。圖3直觀地描述了疫情前后國際油價風險匯率傳導效應所具有的差異性，圖中線條粗細表示風險傳導的強弱，箭頭表示傳導方向。可以看出，隨著新冠肺炎疫情在全球不斷蔓延，國際油價風險通過匯率渠道在“一帶一路”沿線國家的風險傳導強度明顯加強，疫情因素已經成為推動國際油價風險通過匯率市場向各國傳導的重要力量。其原因可能是：第一，新冠肺炎疫情屬于突發性公共衛生事件，該事件容易導致全球經濟不同程度地下滑，尤其是對國際原油市場產生較大沖擊，而“一帶一路”沿線國家大多屬于發展中國家，其經濟發展對原油依賴程度高，而金融體系不夠完善容易導致國際油價風險通過匯率渠道傳導至本國市場；第二，新冠肺炎疫情在全球范圍內擴散和大量的新聞報道會催生人們的消極心理和悲觀預期，導致國際油價的市場預期和投資決策發生顯著變化，疫情中的隔離措施大幅降低消費行為和原油需求，導致國際油價大幅震蕩，而投資者購買美元的避險行為也會促使各國匯市進一步走低，形成“油價波動—匯率震蕩”的惡性循環，進一步增強國際油價風險的匯率傳導強度。

2.國際油價風險的匯率傳導：空間維度

一些重大突發事件沖擊會導致國際油價暴漲暴跌，并通過支付結算體系和匯率市場向各國進行風險傳導。從圖2分析可知，歐債危機、地緣政治沖擊、原油管道污染和新冠肺炎疫情等重大事件均會對國際油價風險的匯率傳導過程產生較大影響。因此，本文參考隋建利等(2020)的做法，依據地理位置將上文涉及的“一帶一路”沿線15個國家分為東盟國家、亞洲非東盟國家、歐盟和獨聯體國家、南美國家，以%CoVaR絕對值為評價標準，從空間維度繪制重大突發事件沖擊時期與正常時期各國風險傳導散點圖(圖4)和風險傳導表(表6)。同時，為了反映國際油價風險對“一帶一路”沿線國家匯率市場的傳導效應與其在國際原油市場中地位、原油對外依存度之間的關系(見表7)，分別構建原油市場相對重要性和原油對外依存度兩個指標。其中，原油市場相對重要性指標選擇2011—2021年共11年各國的原油進出口均值與15個國家原油進出口均值總和的比值，當該比值越大時，說明該國的原油市場相對重要性越強，其在國際原油市場地位也越高；原油對外依存度指標選擇2011—2021年共11年各國原油進口均值與油品消耗量均值的比值，當該比值越大時，說明該國的原油對外依存度越高。

圖4 國際油價風險的匯率傳導效應(空間維度)

表6 “一帶一路”沿線主要國家的風險傳導效應

表7 “一帶一路”沿線主要國家的風險傳導與原油依存度、相對重要性之間的關系

續表7

從圖3和表6～7可以看出，同一重大突發事件沖擊下國際油價風險對“一帶一路”沿線主要國家的匯率傳導效應存在較大差異，具有明顯的國家異質性，風險傳導強度往往與該國在國際原油市場中的地位及原油對外依存度密切相關。

首先，國際油價風險對同一個區域內國家的匯率傳導強度具有較強的同質性。除印尼外，東盟國家風險傳導分布比較集中，基本都在圖形的右上方，屬于高風險傳導國家。歐盟和獨聯體國家以及亞洲非東盟國家基本靠近圖形的中間區域，屬于中風險傳導國家。而智利始終處于圖形左下角，且接近45°線，屬于低風險傳導國家。結合表7可知，形成這種空間分布格局的主要原因與各匯率市場的原油對外依存度密切相關，匯率市場的整體對外依存度越高，受到的風險傳導強度越大。從劃分的四大區域來看，區域整體的原油對外依存度越高，其油價風險的匯率傳導強度越大，風險傳導強度呈現“東盟>亞洲非東盟>歐盟和獨聯體>南美”排序，其原油對外依存度也呈現相同排序，而相對重要性則大體呈現類似排序。從各個區域內國家來看，東盟國家中，新加坡和泰國的風險傳導強度最高，其原油對外依存度和相對重要性也最高；菲律賓和馬來西亞的原油依存度較高且實行浮動匯率制度，其相對重要性較低，風險傳導強度處于中等水平；印尼的原油對外依存度和相對重要性均較低，其風險傳導強度也較低。亞洲非東盟國家中，原油對外依存度呈現“以色列>印度>土耳其”排序，而三國的相對重要性均較低，對國際油價缺乏一定控制力，容易受到國際油價的風險傳導。中國雖然對外依存度在亞洲非東盟國家中并不是最高，但由于原油進出口量遠遠超過其他國家，相對重要性較高，所以所受風險傳導強度也最大。歐盟和獨聯體國家中，除俄羅斯外，其余四國的原油對外依存度較高且較為接近，其相對重要性也較低，導致其風險傳導強度也比較接近；俄羅斯作為全球第二大原油出口國，具有較高的相對重要性且較低的原油對外依存度，使得其較容易受到國際油價風險的沖擊，風險傳導強度在歐盟和獨聯體國家中具有較高水平。對于南美地區的智利來說，原油進出口量和對外依存度均不高，且智利經濟政策靈活高效，宏觀經濟運行平穩，外部沖擊對其影響較小，受到國際油價的風險傳導強度較低。

其次，相比正常時期，在歐債危機時期大多數國家處于在45°線周圍，且偏離的程度較小，其風險傳導強度略低于正常時期。在地緣政治沖擊、原油管道污染和新冠疫情時期，大多數國家處于45°線上方，且偏離的程度較大，其風險傳導強度高于正常時期。此外，對比四次重大事件沖擊，國際油價風險的匯率傳導強度為新冠疫情時期>地緣政治沖擊時期>原油管道污染時期>歐債危機時期。

最后，對比四次重大突發事件時期國際油價風險對不同類型國家匯率市場的傳導效應，可以看出，歐債危機和地緣政治沖突對亞洲非東盟國家影響更大，原油管道污染事件對歐盟和獨聯體國家的影響更大，新冠疫情對東盟國家的影響更大。但是，所有國家均對新冠疫情的敏感度更高，在新冠肺炎疫情時期在上方偏離45°線的程度更高。在非疫情時期，東盟國家、亞洲非東盟國家、南美國家匯率市場對地緣政治沖突的敏感度更高，這些國家在地緣政治沖擊時期更加偏離45°線。歐盟和獨聯體國家對原油管道污染事件的敏感度更高，在原油管道污染時期在上方偏離45°線的程度更高，而在面對其他事件沖擊時，基本接近45°線。亞洲東盟國家隨時間逐步向45°線上移動，這可能是因為在2015年之后，東盟諸國的能源治理結構發生較大改變，伴隨著東盟共同體的建成，全球能源發展理念進一步得以確認，東盟與全球能源發展趨勢日益融合，導致國際油價風險更容易通過東盟匯率市場進行傳導。

四、結論與啟示

新冠肺炎疫情作為近年最為嚴重的全球突發事件，對國際原油市場和全球匯率市場都造成了極大沖擊。本文以新冠肺炎疫情為背景，選取“一帶一路”沿線15個國家，通過構建TGARCH-Copula-CoVaR模型從時間維度和空間維度分析了國際油價風險的匯率傳導效應。主要結論包括：(1)新冠肺炎疫情的全球蔓延增強了國際油價與各國匯率之間的動態關聯，成為國際油價風險通過匯率渠道向“一帶一路”沿線國家進行單向傳導的重要原因。(2)從時間維度上，國際油價風險的匯率傳導存在較顯著的時間階段性，新冠肺炎疫情前后各國風險傳導具有較明顯的結構性差異，疫情沖擊大幅增強了國際油價風險的匯率傳導效應。(3)空間維度上，國際原油風險對同一區域內國家的匯率傳導強度具有較強的同質性，且傳導強度和各區域國家在國際油價市場中地位及原油對外依存度密切相關，其中東盟國家屬于高風險傳導國家，歐盟和獨聯體國家、亞洲非東盟國家大多屬于中風險傳導國家，智利屬于低風險傳導國家；同時，新冠肺炎疫情沖擊下國際油價風險對不同區域內國家匯率的傳導效應存在較大差異，尤其是對東盟國家的影響最大。

根據以上研究結論，可以得出如下啟示：第一，“一帶一路”沿線國家需要關注國際油價風險通過匯率渠道進行輸入性傳導，增強匯率市場自主權和控制力，防范國際原油價格暴漲暴跌帶來的匯率升值貶值壓力，做好資產管理的多元化配置和風險控制。第二，國際機構和組織應為“一帶一路”沿線國家提供必要的抗擊新冠肺炎疫情的幫助，持續加強全球疫情防控和金融治理的國際合作，穩定國際原油市場和全球匯率市場，最大限度地減少新冠肺炎疫情在風險傳導中的強化作用。第三，中國應在科學有效防控新冠肺炎疫情的同時，以金融供給側結構性改革為契機，深化匯率市場改革和調整金融開放政策，密切關注國際原油市場動態，將新冠肺炎疫情因素納入金融風險預警體系之中，預防國際油價風險向中國匯率市場傳導，切實維護中國金融安全與穩定。