中国企业的外汇风险暴露问题研究

(武汉大学经济与管理学院 湖北 武汉 430072)

一、绪论

自1973年布雷顿森林体系崩溃后，各国纷纷放弃固定汇率制度，转向浮动汇率制度，汇率波动成为世界经济的持久特征，汇率风险成为令人感兴趣和关心的话题。汇率波动会加剧经济环境的不确定性，再加上经济全球化的不断加深，汇率风险已成为国民经济的主要风险因素之一，同时也是企业重要的风险来源。

新中国成立之初，人民币汇率处于国家的严格管控之下，但随着经济发展与金融形势的不断变动，我国汇率制度历经多个演变阶段——由官定汇率到市场决定、从固定汇率到有管理的浮动汇率。2005年7月21日，我国启动人民币汇率形成机制改革，人民币不再盯住单一美元，而是按照我国对外经济发展的实际情况，实行以市场供求为基础的、参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制。在此之前的相当长时间内，我国汇率窄幅波动、缺乏弹性，这不仅制约了市场引导外汇资源配置，也致使市场常常忽略外汇风险。2005年汇率制度改革之后，人民币汇率波幅逐渐扩大，市场主体开始面临越来越大且不容忽视的外汇风险暴露。因此，为了降低市场主体因人民币汇率波动而遭受损失的可能性，我们有必要去考察人民币汇率变动给中国市场带来的影响。

很多国外学者对外汇风险暴露这一问题进行了研究。Jorion(1990)以多个美国跨国公司为对象，考察未预期的汇率变动是否会对公司价值产生影响，但并没有发现两者存在强烈的相关关系；Choi和Prassad(1995)使用1978-1989年的数据发现，60%的样本公司存在显著外汇风险敞口，但无法在行业层面证实外汇风险暴露的存在；Friberg和Nydahl(1999)利用10个工业国家1973-1996的月度数据证明了股票收益率与汇率波动的正相关关系，并指出该正相关关系会随着国家经济开放程度的提高而增强；Narayan(2009)在动态框架下研究了墨西哥、马来西亚、泰国、巴西、阿根廷市场的外汇风险敞口，结果发现，单向因果关系存在于上述所有国家的汇率变动与股票收益间；Chen，Lee和Huan(2016)利用标准普尔500指数成分公司2002-2012年的月度数据，证明汇率波动与股票收益率的确存在相关性，但并不总是朝着同一方向改变。

与国外研究相比，国内对外汇风险暴露问题的研究相对较少，且多出现在近十年。具体而言，罗航、江春(2007)使用增强的市场模型分析了我国企业2005年后的汇率风险敞口，发现汇率变动对A股整体回报率有显著影响，且人民币兑美元汇率升值对股票回报率有正面影响；简明虎(2008)运用VAR方法发现，股市和汇率具备较弱的负相关关系，且两者朝不同方向变化；李慧(2013)使用三因素模型发现，在2008-2012年间，20个样本行业中的17个行业存在外汇风险暴露，说明汇率变动对大部分行业都产生了影响。总体而言，国内有关外汇风险敞口的文章是有限的，且大部分都支持外汇风险暴露存在的结论。

二、理论模型

参照Jorion(1990)，我们可以通过以下理论模型来估计公司的外汇风险暴露系数。

Rit=αi+δiRXRt+εit,t=1,2,…,T

其中Rit是公司i在t时的股票收益率，RXRt是汇率变动率，δi是外汇风险暴露系数。

为了明确市场运动，我们可以将市场收益率这一控制变量引入上述公式，得到经典的双因素模型：

Rit=αi+βiRMt+δiRXRt+εit,t=1,2,…,T

其中RMt是市场收益率，βi是市场敏感系数。特别的，通过上面两个公司估计的风险暴露系数具有高度的相关性。

在双因素模型中，我们主要考察的是自变量RXRt对因变量Rit条件期望E(Rit/RXRt)的影响，相当于对因变量Rit的均值回归，它只能展现出因变量Rit的集中分布趋势。为了更加全面地认识条件分布，我们可以运用分位数回归技术。

遵循Bassett和Koenker(1978)，分位数回归的基本模型如下：

设θ为特定分位点(0<θ<1)，则条件分位数函数可以写成以下形式：

可以通过求解以下函数获得外汇风险暴露系数β的估计值：

令θ={1/10，1/4,1/2,3/4,9/10}，本研究建立了五分位水平，分别代表不同市场条件，最低和最高的分位水平代表极端市场情形(熊市和牛市)，50%分位代表市场处于正常情况，而25%和75%分位则意味着市场处于衰退/繁荣期。这样以来，我们就可以考察不同市场条件下，汇率变动对股票收益率的影响。

三、实证结果和分析

(一)数据描述

本文从公司层面考察外汇风险暴露情况，样本数据包括人民币/美元名义汇率的月度变化率、沪深300指数成分公司的月度股票收益率以及沪深300指数的月度收益率。为了保证回归结果的可靠性，本文将样本期设定为2005年12月至2016年12月。由于相关数据的遗漏与缺失，样本公司总数减少至286家。为了分析汇率变动对不同行业的影响，本文进一步将样本划分为金融、房地产、工业、商业、公用事业和综合六大行业，本文数据均来自国泰安数据库。在估计企业外汇风险暴露系数之前，需要检验各个变量是否存在单位根，因为单位根会导致传统t检验失效。IPS检验结果表明，所有序列都不存在单位根。

(二)整体外汇风险暴露情况

本文使用Jorion(1990)的经典双因素模型以及分位数回归模型，对我国企业的外汇风险暴露情况进行分析，并统计了存在显著外汇风险暴露的公司数量及比例。

总的来说，我国存在显著外汇风险暴露的公司占比不大，无论什么情况下都低于15%，这表明我国企业的确存在一定程度的外汇风险暴露，但暴露程度与理论预期仍存在一定差距。与OLS模型结果相比，分位数回归通过在不同分位数下分别估计汇率风险系数，提供了更为完善的观察结果。从具体比例上看，双因素模型的结果表明具有显著外汇风险暴露的公司比例为5.94%，而分位数回归的结果表明8.39%-14.34%的企业存在显著外汇风险暴露，意味着分位数回归更能捕捉汇率变动对企业股票收益率的影响。另外，双因素模型估计得到的外汇风险暴露系数始终为负，表明股票收益率与汇率变动呈负相关关系，而分位数回归模型的结果表明，外汇风险暴露系数并不恒定，会随着市场情况的变化而改变。

接着观察分位数回归模型的结果，我们发现，第一，在75%分位水平下，我国企业显著外汇风险暴露的比例较大，意味着经济繁荣期外汇风险暴露的程度更深。第二，在10%和25%的分位水平下，企业的整体外汇风险暴露系数为正，在其余分位水平下，企业的整体外汇风险暴露系数为负，也就是说随着分位水平的提高，公司股票收益率与汇率变动率由正相关变为负相关，意味着人民币相对美元升值在经济衰退期会对我国企业产生负面影响，在经济扩张期产生正面影响。

(三)不同行业的汇率风险暴露

为了分析不同行业的外汇风险暴露情况，本文进一步将研究样本分为金融、房地产、工业、商业、公用事业和综合六大行业。考虑到研究样本结构并不均衡，工业企业超过总样本的50%，而来自综合行业的公司仅有5家，因而不能简单地通过公司数量进行判断。为了更加有效地比较各行业的汇率风险暴露水平，本文将数量这一指标转换为比例，即具有显著外汇风险暴露的公司数量占行业总公司数量的百分比。

完成这一指标转换后不难发现，大多数行业都存在较高比例的外汇风险暴露，具体而言，公用事业和金融行业的外汇风险敞口较大，综合和房地产行业的外汇风险暴露比例相对较低。同时，实证结果还支持外汇风险暴露是行业的特定现象这一结论，即外汇风险暴露的行业效应是存在的，这与以往的研究结果相符。此外，本文样本中的大部分企业具有负向外汇风险暴露，特别是在工业、公用事业和房地产行业，这意味着对大多数企业而言，公司价值与人民币兑美元汇率变动负相关，即人民币相对美元升值会导致公司价值的增加。金融行业经常表现出正向外汇风险敞口，即人民币相对美元贬值对金融企业有利。因此，当人民币处于升值周期时，投资者可以重点关注工业、公用事业和房地产行业；反之，当人民币出现贬值预期时，投资者可以关注金融行业。

最后我们来分析不同分位水平下，各个行业的外汇风险暴露情况。从表5.2可以看出，金融、房地产、工业和公用事业这四个行业中，始终有企业存在显著的外汇风险暴露，说明不管市场处于什么情况，这四个行业始终存在一定程度的外汇风险敞口；相反，商业和综合行业的外汇风险暴露仅在特定的市场环境下出现：商业行业的外汇风险暴露出现在10%、25%和90%的分位水平，而综合行业的外汇风险暴露仅出现在50%的分位水平。这样的分析可以给关注汇率变化的投资者提供一些启示，对于风险厌恶型的投资者而言，当市场处于正常时期时，可以将投资目光更多地放在商业行业，因为此时商业行业的外汇风险敞口为零；在极端的市场条件下，如熊市或者牛市，则可以更多地投资于综合行业。

四、结论

本文参照Jorion(1990)的经典模型以及Lin(2011)的拓展模型，使用普通最小二乘回归、分位数回归两种方法，逐一对2005至2016年期间、286家公司的样本数据进行分析，以考察2005年汇率制度改革后、中国企业的外汇风险暴露情况。此外，本文还拓展了分析范围，进一步研究中国企业的外汇风险暴露情况是否会受到市场条件的影响。最后，本文致力于解决不同行业是否会表现出不同的外汇风险敞口这一问题。

本文的主要发现有：第一，传统模型证明中国股票市场上存在一定程度的意外汇率风险，而分位数回归方法表明，当市场处于繁荣期时，风险敞口最大。第二，汇率风险系数会随着市场情况发生符号改变，这意味着汇率波动和股票收益并不总是朝着同一方向运动的。第三，结合国内外流行的行业分类方法，对样本进行分组分析。两种回归结果均表明，汇率风险暴露是行业的特定现象，即汇率风险的行业效应是存在的。

上述发现有助于市场参与者拟定相关交易策略。第一，随着市场行情逐渐变好，股票收益与汇率变动由正相关变为负相关，表明人民币相对美元升值会在市场萧条期对中国企业产生负面影响，在经济扩张期产生正面影响，因此参与者可以依据行情和汇率走势做出准确的投资决定。第二，大部分企业的外汇风险暴露系数为负，而金融企业则经常表现出正向风险敞口，因此当人民币处于升值周期时，可以重点关注工业、公用事业和房地产企业；当人民币呈现贬值趋势时，投资金融行业是个不错的选择。

本文受样本期的限制，仅研究了2005年汇率制度改革后、中国企业的外汇风险暴露情况，未来研究可以适当延长样本期限，探讨2005年汇率制度改革前后中国资本市场的外汇风险暴露情况。另外，本文以沪深300指数成分公司为研究对象，并将其划分为六大行业展开实证研究。对比GICS等国际通用分类方法，本文对行业的划分相对粗略，未来研究可以进一步细分行业，并提高样本的同质性，以期得到更加细致的估计，使实证结果更具现实指导意义。