韓浩 李一

摘 要：改革開放以來(lái)，中國(guó)的匯率制度經(jīng)歷了由固定匯率到有管理的浮動(dòng)匯率的轉(zhuǎn)變。每一次匯改都帶來(lái)了匯率市場(chǎng)的更大幅度的波動(dòng)，而匯率的波動(dòng)必然對(duì)我國(guó)的貿(mào)易進(jìn)出口和實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深刻的影響。為了增強(qiáng)對(duì)匯率波動(dòng)特征的認(rèn)識(shí)，本文運(yùn)用條件異方差模型簇對(duì)人民幣對(duì)美元的直接標(biāo)價(jià)匯率的波動(dòng)性進(jìn)行深入研究。

關(guān)鍵詞：ARCH模型；TARCH模型；EARCH模型；人民幣匯率；杠桿效應(yīng)

一、引言

十八屆三中全會(huì)提出要發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。匯率作為要素市場(chǎng)的重要價(jià)格，是有效配置國(guó)內(nèi)國(guó)際資源的決定性因素之一，擴(kuò)大人民幣匯率浮動(dòng)幅度有利于不斷優(yōu)化資金配置效率，進(jìn)一步增強(qiáng)市場(chǎng)配置資源的決定性作用，加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和結(jié)構(gòu)調(diào)整。在主要貨幣實(shí)行浮動(dòng)匯率制的當(dāng)代貨幣體系下，各類企業(yè)必然要面對(duì)本幣與其他各種貨幣之間匯率的變化。總體來(lái)看，擴(kuò)大浮動(dòng)幅度有利于企業(yè)和居民更加重視匯率作為市場(chǎng)配置資源的價(jià)格要素的作用，提高資源配置效率，增強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)的彈性。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所有數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選取的樣本為2009年11月02日至2014年06月09日所有交易日的人民幣/美元匯率的收盤價(jià)，共1112個(gè)觀測(cè)值數(shù)據(jù)。文中xt表示為人民幣/美元匯率的序列。

三、實(shí)證分析

3.1樣本基本特征分析

為避免出現(xiàn)偽回歸的情況，首先需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，若指標(biāo)數(shù)據(jù)不平穩(wěn)則說(shuō)明有單位根?？紤]到檢驗(yàn)的方便，本文將采用ADF檢驗(yàn)。從水平序列開始檢驗(yàn)，若存在單位根，則對(duì)序列進(jìn)行一階差分后繼續(xù)檢驗(yàn)，直至序列平穩(wěn)為止。檢驗(yàn)由eviews7.2給出。由檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，xt序列的t值為-1.709432，大于1%的臨界值（-3.436020），因此不能在1%的水平下拒絕原假設(shè)（即人民幣對(duì)美元匯率存在單位根），說(shuō)明序列非平穩(wěn)，這也證實(shí)了我們對(duì)匯率序列不平穩(wěn)的直觀認(rèn)識(shí)。

由于序列非平穩(wěn)，所以我們有必要對(duì)序列做一階差分，看差分后的序列是否平穩(wěn)，能否建立序列模型。檢驗(yàn)得到的t值為-35.31400小于1%的臨界值（-3.436025），因此在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)（即人民幣對(duì)美元匯率的一階差分不存在單位根），說(shuō)明序列平穩(wěn)。為了更好的研究這個(gè)一階差分的性質(zhì)，我們構(gòu)造模型rt=lnxt-lnxt-11000，接下來(lái)對(duì)Rt的序列性質(zhì)進(jìn)行研究

3.2差分序列rt的特征分析

由序列rt的分布圖可見，rt是平穩(wěn)的。為了驗(yàn)證這一結(jié)論，對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，rt序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即序列rt是平穩(wěn)的。接下來(lái)對(duì)rt序列進(jìn)行研究和建模，由rt序列的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性檢驗(yàn)，可以看出，滯后36階的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)至少在95%的置信水平下認(rèn)為與0無(wú)顯著差異，Box-Ljung統(tǒng)計(jì)量顯示Q36=74.100（在顯著性水平α=0.01時(shí)的臨界值為37.566），所以接受直到第20階自相關(guān)函數(shù)全部為0的原假設(shè)，說(shuō)明RT序列本身的自相關(guān)性很弱，但RT的平方卻表現(xiàn)出很強(qiáng)的自相關(guān)性，通過伴隨概率可以看出，在顯著性水平0.05下，顯著拒絕直到第36階不存在自相關(guān)的原假設(shè)，而這種高度自相關(guān)性正好反映了rt序列的波動(dòng)跟隨著大（?。┑牟▌?dòng)的集聚效應(yīng)，即顯示了收益率波動(dòng)的集聚性特征。因此rt序列可能存在ARCH效應(yīng)，有必要對(duì)其進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。

3.3ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

由以上分析可知，rt序列本身有很弱的自相關(guān)性，因此有rt=c+ξt其中c為常數(shù)項(xiàng)，ξt為誤差項(xiàng)。

對(duì)均值方程進(jìn)行估計(jì)，有rt=-0.081272+ξt （0.031352***）

為了研究殘差的分布性質(zhì)，先對(duì)殘差進(jìn)行研究。由rt的描述性統(tǒng)計(jì)圖可以看出殘差的一些統(tǒng)計(jì)特征：偏度值小于0，峰度值大于3，呈現(xiàn)出明顯的高峰厚尾特征，JB統(tǒng)計(jì)量的值也在1%的置信水平下拒絕了殘差服從正態(tài)分布的假設(shè)。這說(shuō)明誤差項(xiàng)可能存在條件異方差性。

為了確切的知道是否存在條件異方差模型，我們接下來(lái)對(duì)序列殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，選擇6階滯后，其中LM統(tǒng)計(jì)量為14.18693，顯著性水平α=0.05的臨界值為12.592，且相伴概率為0.0273，小于顯著性水平α=0.05，因此拒絕原假設(shè)H0，認(rèn)為ξt存在高階ARCH效應(yīng)，因此可對(duì)誤差項(xiàng)ξt進(jìn)一步建模分析。

四、GARCH族模型建模分析

4.1GARCH（1，1）模型建模

由檢驗(yàn)結(jié)果，得

GARCH=0.009424+0.337411*RESID（-1）^2+0.754266*GARCH（-1）

（13.67664***）（19.78571***） （71.34387***）

可見，rt序列條件方差方程中ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)都是高度顯著的，表明rt序列具有顯著的波動(dòng)集簇性。ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)都小于1，因此GARCH（1，1）過程是平穩(wěn)的，但同時(shí)說(shuō)明波動(dòng)的持續(xù)性很高。

4.2GA2C（-M模型建模

模型估計(jì)如下，

GARCH=0.008844+0.354071*RESID（-1）^2+0.746433*GARCH（-1）

（10.09912***）（19.11112***） （65.56046***）

從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出，條件標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)均值的回復(fù)在5%的水平下顯著，可以認(rèn)為這一時(shí)段的人民幣匯率日收益率存在顯著的均值回復(fù)現(xiàn)象，參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示持續(xù)性很高，且ARCH和GARCH都是高度顯著的，從DW統(tǒng)計(jì)量可以看出，模型殘差不存在一階自相關(guān)。同理，對(duì)誤差項(xiàng)的分布可以采用其他假定分布形式，得到相應(yīng)的模型。

4.4rt序列波動(dòng)的非對(duì)稱性研究

4.4.1EARCH模型建模

對(duì)rt序列進(jìn)行Earch模型建模，參數(shù)估計(jì)如下

logGarch=-0.325058+0.454258*Resid-1/Garch-1+0.074101Resid（-1）/Garch-1+0.946507logGarch-1各個(gè)參數(shù)都在1%的水平下顯著不為0。

從參數(shù)估計(jì)結(jié)果看出，條件方差方程的各參數(shù)估計(jì)結(jié)果都是高度顯著的，說(shuō)明人民幣匯率日收益率顯示出高度的非對(duì)稱性，且C（4）的系數(shù)是正值，說(shuō)明對(duì)壞消息的反應(yīng)更敏感，存在杠桿效應(yīng)。

4.4.2TARCH模型建模

依據(jù)構(gòu)造EGARCH模型的方式，得到TARCH（1，1）-N的估計(jì)結(jié)果如下，

（GARCH）0.522133=0.041922+0.222935（RESID（-1）+0.168152*RESID（-1））0.522133+0.793519*（GARCH（-1））0.52213各參數(shù)均在1%的水平上顯著不為0.

參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示，和EGARCH模型估計(jì)結(jié)果相同，TARCH也顯示人民幣匯率日收益率存在明顯的杠桿效應(yīng)。

五、結(jié)論

我們運(yùn)用GARCH族模型，對(duì)人民幣對(duì)美元匯率日收益率的波動(dòng)性、波動(dòng)的非對(duì)稱性，做了全面的分析。通過分析，基本可以得出了以下結(jié)論：第一，人民幣對(duì)美元的日收益率本身不存在相關(guān)性，而收益率的平方存在高度自相關(guān)性，且存在明顯的GARCH效應(yīng)；第二，人民幣對(duì)美元的日收益率：存在GARCH-M效應(yīng)，即條件標(biāo)準(zhǔn)差或方差對(duì)均值有顯著影響；第三，人民幣對(duì)美元的日收益率存在明顯的杠桿效應(yīng)，反映了在我國(guó)匯率市場(chǎng)上壞消息引起的波動(dòng)要大于好消息引起的波動(dòng)。

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