基于资产组合理论的人民币汇率变动实证研究

石建勋，金　政

（1.同济大学 经济与管理学院，上海 200092；2.中国人民银行上海总部，上海 200120）

基于资产组合理论的人民币汇率变动实证研究

石建勋1，金政2

（1.同济大学 经济与管理学院，上海 200092；2.中国人民银行上海总部，上海 200120）

文章基于资产组合理论，通过构建人民币汇率决定标准化协整方程研究了2009—2015年人民币NDF汇率的变动机制，并对人民币汇率错位水平进行了测算。研究结论表明：资产组合理论可以较好的解释人民币NDF汇率的变动情况，并且2009年之后人民币NDF汇率的变动基本稳定，未出现长期持续的汇率错位现象。

汇率决定理论；人民币汇率；汇率错位

0　引言

近年来基于汇率决定理论来研究人民币汇率变动多集中在两个方面：购买力平价理论（PPP）和利率平价模型（IRP）。其研究存在两方面问题：第一，无论是购买力平价理论还是利率平价理论，对于市场有效性有着严格的假定，并且要求资金可以跨境自由流动，这与当前人民币非自由兑换及我国资本与金融账户管制的实际情况相违背。第二，在模型构建时忽视了人民币的投资功能，而且没有考虑到本外币之间的不完全替代性及不同的资产存在风险溢价这一实际情况。

对此，本文基于资产组合理论，通过构建人民币汇率决定标准化协整方程研究了2009—2015年人民币NDF汇率的变动机制，并对汇率错位水平进行了测算。与现有文献相比，本文在构建人民币汇率决定模型时考虑了本外币货币及非货币资产间的替代效应，并统一以人民币计价来构建模型，有效克服了计价货币不统一所造成的估计精确度不高的问题。

1　模型设定和数据说明

1.1模型设定

当前人民币货币篮子仍然以美元为主导，美元走势对人民币汇率变动起到了决定性作用，因此本文构建中美两国模型来研究人民币汇率决定机制。根据资产组合理论，假定中国公众持有的金融资产由三部分组成：

其中，M表示人民币货币资产；S表示人民币非货币金融资产，即人民币有价证券；F表示中国持有的美国市场非货币金融资产，即美元证券；e表示人民币对美元汇率。同样，假定美国公众持有的金融资产W*的表达式为：

其中，M*表示美元货币资产；S*表示美国持有的人民币证券；F*表示美元证券。变量W*，M*，F，F*均以美元计价，而W，M，S，S*均以人民币计价。基于Cushman（2007）的假定，货币需求仅与国内名义利率和名义收入有关：

其中，i，i*分别表示中美两国名义利率；Y，Y*分别表示中美两国公众的名义收入；a，a*∈(0，1)是名义利率的函数，分别表示中美公众持有的货币资产占其收入的比重。此外，中美公众对于人民币证券资产的需求与中美名义利差(i-i*)有关：

其中，b，b*∈(0，1)是名义利差(i-i*)的单增函数，分别表示中美公众持有非货币金融资产中本国资产所占比例。由于存在资产不完全替代性和风险厌恶，公众更偏好于本国证券资产，因此b＞b*。本文在构建汇率决定模型时统一以人民币计价，这样能有效避免计价货币不统一[1]所造成的估计精确度不高的问题。因此，中美公众持有的美元证券资产可以表示为：

联立方程（4）和方程（5），可以得到人民币汇率决定表达式：

根据汇率决定表达式（6），人民币汇率可以看成是中美名义利差、中美持有的人民币及美元证券资产这5个变量的函数：

对人民币汇率决定表达式取对数，可以构建线性计量模型：

1.2数据说明

本文收集了中美两国变量的日数据和月度数据，时间长度从2009年1月到2015年1月，共6年。此外，本文对日数据进行了变频处理，使其变成月度数据。数据来源为同花顺ifind、美国财政部网站和人民银行数据库等，具体来看：

使用人民币NDF中间价表示汇率e。当前人民币实行有管理的浮动汇率机制，即期汇率不能自由浮动，每日波幅限制在中间价的正负2%之内。而NDF汇率一般用于离岸柜台市场（Offshore OTC Market）外汇交易，以衡量外汇管制国家汇率未来波动的预期，交易不需要对本金进行兑换，并且NDF汇率可以自由浮动。在当前人民币汇率不可自由浮动的前提下，NDF汇率比即期汇率更加精确地反映了当前外汇市场上的人民币供求状况。

使用中美两国货币市场收益率表示名义利率i，i*。本文以隔夜银行间同业拆借利率反映货币市场收益率。

使用股票指数反映中美两国公众持有的本国证券资产S和F*。股票指数在一定程度上反映了股票市场上各种股票市价的总体水平及变动情况，因此股指的波动可以有效反映公众持有的证券资产的市值波动。本文以沪深300指数反映中国A股流通市值的变化，以标普500指数反映美股流通市值的变化。

使用中国持有美国国债余额来反映中国持有的美国证券资产F。由于中国资本与金融账户仍未放开，美国投资者需通过QFII账户才能投资于中国证券市场。从2003年开始QFII额度单向增加，而且美国投资者的QFII额度相对较低，所以本文不考虑美国持有的中国证券资产S对于人民币汇率的影响。

综上，各变量的统计信息见表1：

表1　各变量统计信息

因此人民币汇率决定计量模型可以改写成：

且：β1＜0，β2＞0，β3＞0，β4＜0，β5＜0。

2　实证分析

2.1协整分析

在对人民币汇率决定模型进行估计之前，须对各个时间序列数据的平稳性进行检验，因为若数据不满足平稳性要求，则回归方程很可能是伪回归。本文拟通过ADF统计量检验各个序列平稳性，检验结果见表2：

从表2可以看出，在5%置信水平下，各个变量均未通过ADF检验，因此不是平稳序列。接着对非平稳序列一阶差分进行单位根检验，结果表明所有变量的一阶差分序列是平稳的，因此满足协整分析的要求。此外，在估计协整方程前，还需对诸变量的长期关系进行协整检验。基于对原序列图形的观察，在判断协整检验的形式上选择原序列有确定线性趋势及协整方程有截距，检验结果见表3：

表2　变量单位根检验结果

表3　协整检验结果

基于表3协整检验的结果，Trace统计量和Max-Eigen统计量均表明，在5%置信水平下，各变量之间至少存在2个协整向量，因此在长期至少存在2个均衡关系。基于Johansen检验可以得到标准化协整向量及调整参数向量，具体见表4：

表4　标准化协整向量及调整参数向量

基于表4的结果，得到人民币汇率决定标准化协整方程：

方程估计结果说明资产组合理论可以较好地解释人民币NDF汇率变动情况。观察协整方程，中美名义利率lni和lni*以及中美持有的国内证券资产lnS和lnF*这四个变量的系数与理论一致，且在10%置信水平显著。其中，变量lni的系数显著为负（β1=-0.07），说明国内货币市场名义利率对于人民币NDF汇率lne的变动有着显著的反向拉动作用：名义利率上升1个百分点，人民币NDF汇率下降0.07个百分点。同样，变量lni*的系数显著为正（β2=0.05），说明美元名义利率对于人民币NDF汇率的变动起显著促进作用：美元名义利率上升1个百分点，人民币NDF汇率上升0.05个百分点。这个结论与当前人民币利率平价理论的研究（丁志杰等，2009；金中夏等，2012）相吻合。这可能是因为国内货币市场名义利率下降会降低中国公众对于人民币货币的持有，在其他变量不变的前提下，人民币汇率需要上升以增加中国持有美元证券的人民币价格，以保持稳定的金融资产组合。同样，美元名义利率上升会引发美国公众增加美元的持有，导致美元面临升值压力，从而人民币对美元贬值，人民币汇率上升。此外，变量lnS的系数显著为正（β3=0.04），表明国内证券资产持有对于人民币NDF汇率变动有着显著的促进作用：持有的证券余额上升1个百分点，人民币NDF汇率上升0.04个百分点。同样，变量lnF*对于人民币汇率变动有显著的反向拉动作用（β5=-0.04）：美元证券持有上升1个百分点，人民币NDF汇率下降0.04个百分点。这个结论也验证了Cushman（2007）和Breedon（2010）等的研究。究其原因可能是：对于中国公众来说，在其他变量不变的前提下，持有的国内证券资产市值的上升需要人民币贬值来维持资产组合的平衡，这与国内证券资产市值突然上升往往意味着货币超发，从而导致本币面临贬值压力实际上是同样的道理。同理，美国公众持有的美国证券市值上升会导致美元贬值，使得人民币对美元汇率下降。

协整方程中变量F的系数为正（β5=0.05）且不显著（SE=0.037），说明中国持有的美元证券资产对于人民币NDF汇率没有显著影响。究其原因可能是因为美国证券市场对于美元汇率有多方面的影响。在两国模型中，当其他变量不变时，如果中国投资者持有的美国证券市值上升，往往意味着美元存在贬值压力，反映到汇率决定模型中就是人民币汇率下降。而实际情况是：2009—2015年间正是我国持有美国国债余额迅速增加时期，上升迅速的美债持有往往伴随着快速增加的外汇储备，这也反映了央行在外汇市场大量购入美元以抑制人民币的升值。因此2009年之后央行在外汇市场的直接干预可能导致了变量F对于人民币NDF汇率变动没有显著影响。

2.2人民币汇率决定VEC模型构建

本文通过误差修正模型（VEC）来分析人民币NDF汇率和诸变量间的短期动态关系。根据SBC准则确定ECM模型中的差分项滞后阶数p=1，因此，基于标准化协整方程和调整参数向量求得人民币汇率决定VEC模型：

其中，误差修正项ecmt为：

在模型（11）中，人民币NDF汇率的短期变动Δlnet可分为两个部分，一部分受到lnet、lnit、、lnSt、lnFt和等变量前1期变动的影响，另一部分变动是人民币NDF汇率lnet向长期均衡的调整所致。具体来看：第一，前1期人民币NDF汇率每增加1个百分点，即Δlnet-1上升1个百分点，本期人民币NDF汇率平均上升0.279个百分点，即Δlnet上升0.279个百分点；同样，Δlnit-1，，ΔlnFt-1和Δln每增加1个百分点，Δlnet则分别下降0.001、0.001、0.009和0.010个百分点；ΔlnSt-1每增加1个百分点，Δlnet平均上升0.008个百分点。第二，Δlnet的另一部分是lnet向长期均衡的调整所致，反映在误差修正项ecmt-1的系数，其大小反映了对偏离长期均衡的调整速度，从系数估计值（-0.015）来看，当人民币NDF汇率偏离长期均衡1个百分点时，市场将以0.015个百分点的速度将非均衡状态拉回到均衡状态。

2.3人民币汇率错位水平测算

本文基于人民币汇率决定协整方程的估计结果对实际人民币错位水平进行测算。首先采用H-P滤波方法对变量i、i*、S、F、F*进行分解，得到各个变量的长期趋势值，并将其带入协整方程中，得到人民币NDF汇率的长期均衡值eˉ。用人民币NDF汇率实际值与长期均衡值之比来表示人民币汇率错位水平M：。测算出的人民币NDF汇率实际值、均衡值及人民币汇率错位水平见图1：

图1　人民币汇率实际值、均衡值及人民币错位水平

从图1中可以看到，人民币NDF汇率在2009年之后变动基本稳定，并未出现较严重的汇率错位，其偏离汇率均衡值的最大幅度在3%左右。具体来看，2009年1月到2010年1月、2011年8月到2012年5月、2013年5月到2014年3月这三个阶段，人民币NDF汇率的实际值低于均衡值，原因可能是这三个时期国内货币供应量增长迅速，并经国内货币市场利率影响到了外汇市场上的人民币供求及预期，从而导致人民币NDF汇率的实际值低于均衡值。此外，人民币NDF汇率从2010年1月到2011年8月、从2012年5月到2013年5月、从2014年3月到2015年1月这三个时间段内出现了实际值高于均衡值的现象。究其原因可能在于相较其他时间段，这三个时间段我国外汇储备和持有的美债余额增长幅度放缓，尤其是2014—2015年这一年内，政府对于物价水平的控制非常严格，这两方面原因通过货币市场利率表现出来，从而影响到外汇市场的人民币供求及预期，导致人民币NDF汇率实际值高于均衡值。

3　结论

本文基于资产组合理论，通过构建人民币汇率决定标准化协整方程研究了2009——2015年人民币NDF汇率的变动机制，并对汇率错位水平进行了测算。本文的研究结果如下：第一，资产组合理论可以较好地解释人民币NDF汇率的变动情况。第二，中美货币市场利率对人民币汇率变动分别起显著的反向和正向作用；中美公众持有的国内证券资产对人民币汇率变动分别起显著的反向和正向作用。中国持有美元证券资产余额的变动对人民币汇率的影响不明显，这可能是因为央行在外汇市场上的直接干预所致。第三，人民币NDF汇率在2009年之后的变动基本稳定，未出现长期持续的汇率错位现象。

[1]Cushman D O.A Portfolio Balance Approach to the Canadian-U.S. Exchange Rate[J].Review of Financial Economics，2007,（16）.

[2]Breedon F，Vitale P.An Empirical Study of Portfolio-Balance and In⁃formation Effects of Order Fow on Exchange Rates[J].Journal of Inter⁃national Money and Finance，2010,（29）.

[3]Ferdinand N.Portfolio Balance Model of Exchange Rate Behavior：A Peso-Dollar Example[J].ICFAI Journal of Financial Economics，2008，6（2）.

[4]丁志杰，郭凯，闫瑞明.非均衡条件下人民币汇率预期性质研究[J].金融研究，2009,（12）.

[5]陈蓉，郑振龙.结构突变、推定预期与风险溢酬：美元/人民币远期汇率定价偏差的信息含量[J].世界经济，2009,（6）.

[6]金中夏，陈浩.利率平价理论在中国的实现形式[J].金融研究，2012,（7）.

[7]赵华.人民币汇率与利率之间的价格和波动溢出效应研究[J].金融研究，2007,（3）.

（责任编辑/刘柳青）

F830.92

A

1002-6487（2016）22-0144-04

国家社会科学基金规划项目（10BGJ019）

石建勋（1963—），男，陕西渭南人，教授，博士生导师，研究方向：货币市场理论、汇率理论。金政（1987—），男，安徽马鞍山人，博士，研究方向：货币市场理论、汇率理论。