汇率波动下人民币区域化影响因素实证研究

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1、汇率波动下人民币区域化影响因素实证研究内容摘要：本文以人民币汇率改革以来持续升值的现象为切入点，采用国际货币基金组织（IMF）广泛使用的超主权货币的衡量手段一特别提款权，排除主权货币因素的干扰，运用GARCH-M和EGARCH模型分析了人民币汇率的波动性，并与当前世界上的主要区域化货币进行横向比较，发现人民币汇率波动的同时存在着风险溢价效应和杠杆效应。关键词：人民币汇率波动GARCH-M模型EGARCH模型引言随着中国人民币汇率形成机制的重大变化，截至2012年8月31日，人民币兑美元的名义汇率，已由汇改前的100USD=811.11RMB升值到100USD=634.

2、49RMB。升值幅度达到了21.78%。由于美联储多次实施量化宽松政策，使美元主动贬值。因此单从美元与人民币的汇率走势，无法准确得出人民币升值的结论。结合我国的汇率形成机制改革之后的新变化，分析人民币汇率的走势，必须考虑人民币汇率形成机制中，构成货币篮子的货币兑换人民币的汇率。为了观察不同国家和地区货币之间的变动走势，以100元的美元、欧元和英镑，1000港币和10000日元兑换相应的人民币。为了反映人民币汇率变动的实际趋势，采用实际汇率值。其中实际汇率e=E*P/Pto公式中，e为实际汇率，E为名义汇率，P为外国物价指数，Pt为本国物价指数。2005年8月至2012

3、年8月，除日元外，其他货币对人民币的汇率都下降了。其中人民币相对于美元、英镑和欧元的升值较为明显，港币则相对稳定，但是总体仍然呈升值趋势。在1997年亚洲金融危机和2008年世界金融危机中，人民币以其坚挺引起了人们极大的关注。近年来在世界经济持续动荡的背景下，以出口导向型为主的新兴经济体深刻意识到，单一盯住美元的固定汇率体制存在诸多弊端，各国都开始积极寻求区域金融与货币合作。特别是2008年全球金融危机暴露了现行国际货币体系的诸多缺陷，美国利用其美元地位，通过量化宽松的手段，向全世界征收铸币税，已经引起了世界各国特别是新兴国家的反对。因此切实加强区域内的货币金融合作，

4、已成为各经济体的共识。而人民币由于币值坚梃以及中国政府拥有巨额外汇储备，已经成为东亚区域货币的热门候选。目前，人民币已成为周边国家和地区仅次于美元、欧元的硬通货。但是在人民币区域化进程中，仍然存在许多问题。模型构建与数据说明为了分析和比较人民币与其他区域化货币汇率的波动性状况，本文运用GARCH模型族的GARCH-M模型和EGARCH模型对相关问题进行研究。(一)GARCH-M模型金融理论表明，具有较高可观测风险的资产可以获得更高的平均收益，其原因在于人们一般认为金融资产的收益应当与其风险成正比，风险越大，预期收益就越高。这种用条件方差表示预期风险的模型被称为ARCH

5、-M模型，由Engle,LilienandRobins(1987)所引入，表迗式为：Yt=aO+Pg(ot)+£t;o2t=a0+alu2t~l+a2u2t_2++apu2t_p。其中，参数P由条件万差o2t来衡量。GARCH-M模型在意义上，就是将GARCH所衡量的随时间变动的风险，扩展到在报酬均值方程中加入风险溢价的模型，用以描述金融市场中“高报酬伴随着高风险”的现象。参数P为风险溢价系数，是GARCH-M模型观察的重点。P是用与条件方差ot有关的风险函数g(ot)来衡量，它表示预期风险波动对资产报酬率Yt的影响程度，反映了风险和收益之间的权衡。若模型估计出的P>

6、0,就表示该国汇率存在GARCH-M效应，即该国汇率存在“高风险伴随高报酬”的风险溢价效应。(二)EGARCH模型在资本市场中，资产价格的下跌通常比资产价格的上涨带来更高程度的波动，为了解释这一现象，Engle和Ng(1993)绘制了好消息和坏消息的非对称信息曲线，得出这种资本市场的冲击常常表现出一种非对称效应。这种非对称效应的存在，使波动率对市场下跌的反应比对市场上升的反应更加迅速，因此被称为“杠杆效应”。针对资本市场的“杠杆效应”，Nelson(1991)提出了EGARCH模型。其中，模型的条件方差方程分析的不是o2t而是In(02t),并且分别使用均值方程的干扰

7、项和干扰项的绝对值与干扰项的标准差之比，来捕捉正负冲击给波动性带来的非对称影响。EGARCH模型的具体形式为：Yt=3lXt+£t；log(o2t)=a0+a1st_l/ot_l+Y£t-l/ot-l+PIlog(o2t_l)o上式左边是条件方差的对数，这就意味着杠杆影响是指数的，不是二次的，所以条件方差的预测值一定是非负的。杠杆效应的存在能够通过Y0时，表示存在风险溢价效应。当EGARCH模型中条件方差方程式的不对称项Y<0时，表示存在杠杆效应。由表1可得，人民币与其他货币相比，同时存在着风险溢价效应和杠杆效应。即人民币的汇率报酬率与其风险成正比，