匯改后人民幣匯率波動對宏觀經(jīng)濟的非對稱性影響

1、匯改后人民幣匯率波動對宏觀經(jīng)濟的非對稱性影響 摘要：文章將匯改后人民幣匯率的波動區(qū)分為“高波動”和“低波動”的兩個狀態(tài)，建立了帶馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型，識別了人民幣匯率波動的“高波動”和“低波動”狀態(tài)及其相應的特征，進而實證檢驗了人民幣即期匯率在不同波動狀態(tài)下對宏觀經(jīng)濟所存在的影響。研究發(fā)現(xiàn)匯率波動對宏觀經(jīng)濟存在著明顯的非對稱性影響，結(jié)果表明，維持人民幣匯率“低波動”狀態(tài)有助于我國經(jīng)濟增長，而維持“高波動”狀態(tài)則有利于減輕人民幣升值所帶來的國內(nèi)通貨膨脹壓力。 關鍵詞：人民幣；匯率波動；ms-var 一、引言 本文將匯改后人民幣匯率的波動區(qū)分為“高波動”和“低波動”的兩個狀態(tài)，建立了帶

2、馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的var模型，識別了人民幣匯率波動的“高波動”和“低波動”狀態(tài)及其相應的特征，進而實證檢驗了人民幣即期匯率在不同波動狀態(tài)下對宏觀經(jīng)濟所存在的非對稱性影響。 二、實證模型：帶馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換var模型 假設長期購買力平價成立，那么存在以下公式： et=pt-p*t 其中et為人民幣兌美元的即期匯率（間接標價法），pt-p*t 為中美通脹指數(shù)取對數(shù)后的差值。進一步，假設中美兩國的貨幣市場處于均衡狀態(tài)，即存在以下形式： mt+vt=pt+yt m*t+v*t=p*t+y*t 其中mt和m*t分別為中美貨幣供應量的對數(shù)值，vt和v*t分別為中美貨幣流通速度的對數(shù)值，yt和y*t分別為中

3、美產(chǎn)出的對數(shù)值。將式減去式，且假設兩國貨幣的流通速度相等，則得到： mt-m*t=pt-p*t+yt-y*t 結(jié)合式和式，并且考慮在實際中中美兩國之間購買力平價并不成立，因此在實證中，我們有必要將兩國之間的通貨膨脹率差的因素納入實證模型，于是得到以下實證方程： et=c+（mt-m*t）+（yt-y*t）+（pt-p*t）t 于是我們建立關于向量xt=（et，mt-m*t，pt-p*t，yt-y*t）的msmh-var（p）模型： xt-a（st）=v+at（xt-1-a(st)）+a2(xt-2-a(st)+ap(xt-p-a(st)+ut utnid(0,(st) 其中vt是截距向量，ut

4、是誤差向量，且utnid(0,)，ai（i=1,p）為系數(shù)向量，p為滯后階數(shù)。a(st)為在不同狀態(tài)下經(jīng)濟變量的均值，(st)為在不同狀態(tài)下誤差向量的方差。在本文中，我們將狀態(tài)分為“高波動”狀態(tài)和“低波動”狀態(tài)，而且假設st是一組服從馬爾科夫鏈的離散隨機變量，主要特征是，st等于某個值j的概率受過去的影響僅與最近st-1的值有關；經(jīng)濟系統(tǒng)由上期的區(qū)制i向下期各區(qū)制的轉(zhuǎn)換概率之和等于1： pstjst-1=i,st-2=k,pst=jst-1=i=pij 且pi1+pi2+pim=1 或者表示為轉(zhuǎn)換概率矩陣p： pp?塤pp，p=1，?坌i,j1,m,m=2 現(xiàn)簡單給出ms模型的參數(shù)估計思路。由

5、式（6）可知，此時xt的分布取決于xt-1、均值向量a(st)與方差矩陣(st)。如果經(jīng)濟系統(tǒng)處于某一區(qū)制st=i，那么xt的條件分布函數(shù)為： p(xtst=i,xt-1)ln(2)lnexp(xt-it)i-1(xt-it) 其中it=e(xtst=i,xt-1)，而僅僅基于t-1期的信息集，xt的條件分布函數(shù)為： p(xtxt-1)=p(xtst-1=j,xt-1)=p(xt,st=ist-1=j,xt-1)p（xtsti，st-1j,xt-1）p（stist-1=j,xt-1）p(xtsti，st-1j,xt-1）p（st-1=jxt-1)pji11 上式中， p(st-1=jxt-1)

6、= 12 衡量了經(jīng)濟系統(tǒng)在t-1時期處于區(qū)制j的概率，我們稱之為平滑概率（smoothed probablity）。式11和12表明t時期yt的條件分布函數(shù)可由t-1時期yt-1的條件分布函數(shù)和t-2時期的平滑概率推導而出，因此給定前樣本的信息集x0與初始時期經(jīng)濟系統(tǒng)所處區(qū)制的平滑概率p0，我們可以通過式11和12的迭代得出各期yt的條件分布函數(shù)：p(xtxt-1)、p(xt-1xt-2)、，進而得到樣本x1、xt的無條件分布函數(shù)： p(x1、xt)p(xtxt-1)13 f(v1,vm,1,m,a1,ap,b,p11,pij,pmm,p0)14 最后利用em算法對式13的極大似然函數(shù)進行估計

7、，得到式14中未知參數(shù)的值，以及相應的各期各區(qū)制的平滑概率，依此我們可以做相應的實證分析。 三、實證結(jié)果與分析 （一）數(shù)據(jù)選取與平穩(wěn)性檢驗 本文的數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2005年7月至2009年6月，頻率為月度。中國和美國的貨幣供應量都以廣義層次的貨幣供應量m2為指標。中國和美國的經(jīng)濟產(chǎn)出為各國的支出法名義gdp，均利用census-x12方法進行了季節(jié)性調(diào)整，數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。人民幣即期匯率的月度數(shù)據(jù)、中國和美國的月度通脹指數(shù)和m2貨幣供應量的月度數(shù)據(jù)均來源于wind數(shù)據(jù)庫。對本文所采用的經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)xt進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結(jié)果見表1，表中的結(jié)果表明差分序列xt的各變量是平穩(wěn)的。 （二）人

8、民幣匯率波動的狀態(tài)特征及轉(zhuǎn)換 于是建立6式所表示年的關于向量的msmh-var（p）模型，根據(jù)aic和hq準則，本文選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為1。由此，對此msmh模型進行極大似然估計，運行軟件為ox-metrics，估計過程中采用了krolzig所編制的ox-msvar模塊，得到的估計結(jié)果見表2。 首先，表2第二欄給出了模型的非線性檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，我們可以在1%的顯著性水平上拒絕原假設：經(jīng)濟系統(tǒng)服從線性var模型。另外，在1%的顯著性水平上，似然比檢驗統(tǒng)計量顯著地拒絕了轉(zhuǎn)換概率參數(shù)為零的原假設，也就是說，模型中經(jīng)濟系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換性質(zhì)顯著，可見模型合理地刻畫了經(jīng)濟變量在不同狀態(tài)之間的相互轉(zhuǎn)換。因此

9、，msmh-var是合理的。 其次，表2中第一欄給出了各模型參數(shù)的估計值。均值向量體現(xiàn)了不同經(jīng)濟變量變動的不同狀態(tài)。從表中的估計值可以看出，在“高波動”狀態(tài)，人民幣匯率的平均波動幅度為-0.036，而在“低波動”狀態(tài)，人民幣匯率的平均波動幅度為-0.01。同時，根據(jù)表2中關于狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率矩陣p的估計結(jié)果顯示，當人民幣處于“高波動”狀態(tài)時，繼續(xù)維持“高波動”狀態(tài)的概率為0.72，向“低波動”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.28；當人民幣處于“低波動”狀態(tài)時，繼續(xù)維持“低波動”狀態(tài)的概率為0.18，向“高波動”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.82。 另外，表3的結(jié)果顯示，在樣本期內(nèi)，匯率波動大概有39%的時間處于“高波

10、動”狀態(tài)，平均持續(xù)期約為3.5個月，而有61%的時間處于“低波動”階段，平均持續(xù)期約為5.5個月，可見，人民幣匯率處于“低波動”狀態(tài)的時間及持續(xù)期要比“高波動”狀態(tài)來得長。 最后，我們根據(jù)、11、12式，從msmh-var模型計算出了各狀態(tài)的平滑概率，從而得到人民幣匯率自匯改以來所處的“高波動”狀態(tài)和“低波動”狀態(tài)。見圖1。從圖1，我們可以看出，人民幣匯率處于“高波動”狀態(tài)的主要期間為：2006年1月至2006年3月、2007年7月至2008年8月；而其他時間則處于“低波動”狀態(tài)。 （三）脈沖響應函數(shù)分析 由上文可知，本文所采用的msmh-var1模型有效地識別和刻畫了匯改后人民幣匯率波動所處

11、的“高波動”狀態(tài)和“低波動”狀態(tài)，因此基于以上可信的實證模型，本文進一步地利用脈沖響應函數(shù)方法實證檢驗在匯率波動的不同狀態(tài)下人民幣匯率波動所存在的宏觀經(jīng)濟影響。 圖2給出了各宏觀經(jīng)濟變量在不同狀態(tài)下對匯率沖擊的脈沖響應函數(shù)。根據(jù)圖2，顯而易見，匯率沖擊在不同狀態(tài)下對各宏觀經(jīng)濟變量存在著明顯的不一致：首先，在人民幣匯率的“高波動”狀態(tài)下，一個正的匯率沖擊將會使得中美經(jīng)濟產(chǎn)出之差值出現(xiàn)負的變動，在一個月后達到峰值，然后在15個月后影響逐漸消失；而在人民幣匯率的“低波動”狀態(tài)下，一個正的匯率沖擊則會使得中美經(jīng)濟產(chǎn)出之差值出現(xiàn)正的變動，在半年后達到峰值，可見維持人民幣匯率波動的穩(wěn)定有助于我國經(jīng)濟增長；

12、其次，在人民幣匯率的“高波動”狀態(tài)下，面對一個正的匯率沖擊，中美通脹率之差值先出現(xiàn)稍微的正向變動，進而變化為負向的變動，意味著匯率浮動區(qū)間的擴大在一定程度上有利于減輕人民幣升值所帶來的國內(nèi)通貨膨脹壓力；最后，對于中美貨幣供應量而言，無論在人民幣匯率的“高波動”狀態(tài)和“低波動”狀態(tài)下，一個正向的匯率沖擊都會使其出現(xiàn)正向的變動，只是在“低波動”狀態(tài)下的變動程度要低于“高波動”狀態(tài)下，這是因為在“低波動”的狀態(tài)下，央行為了維持匯率的低幅度波動，需要進行較強的外匯市場干預，從而帶來基礎貨幣的擴張以及相應的廣義貨幣供應量的增加。 四、結(jié)論 經(jīng)過一系列分析，本文得出以下結(jié)論：第一，自匯改以來，人民幣匯率波

13、動存在著“高波動”和“低波動”的不同狀態(tài)，處于“高波動”狀態(tài)的主要期間為2006年1月至2006年3月和2007年7月至2008年8月，平均持續(xù)期約為3.5個月，而其他時間則處于“低波動”狀態(tài)，平均持續(xù)期約為5.5個月，而且“高波動”狀態(tài)向“低波動”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.28，由“低波動”狀態(tài)向“高波動”狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率為0.82；第二，匯率波動對宏觀經(jīng)濟存在著明顯的非對稱性影響，實證結(jié)果表明，維持人民幣匯率“低波動”狀態(tài)有助于我國經(jīng)濟增長，而維持“高波動”狀態(tài)則有利于減輕人民幣幣值變動所帶來的國內(nèi)通貨膨脹壓力。 參考文獻： 1、james,hamilton, a new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cyclej.econometrica, 1989(2). 2、hans-martin krolzig, markov-switching vector autoregressions: modelling, statistical inference, and application to business cycle analysism.springer-verlag telos,1997. 其他參考文獻：1.趙慧芝.加強高校科研經(jīng)費