汇改视角下的人民币汇率波动性研究

李治远，张 岩，张光兰，温瑞瑞

人民币汇率波动增大和人民币汇率改革基本保持同步.特别是“8.11 汇改”后，人民币对美元中间价多次刷新历史最大降幅，影响了国内的通货膨胀预期，加大了央行制定和执行货币政策的难度，不利于新常态时期我国经济的健康运行［1］.学者们对人民币汇改波动问题进行了广泛的研究.曹秋菊使用1992—2015 年人民币对美元、人民币对日元等数据，构建VAR 模型，使用脉冲响应分析方法和方差分析方法对人民币汇率波动影响因素进行实证研究发现，外商直接投资、外汇储备、货币供应量、进出口总额等因素均对人民币汇率波动具有显著影响［2］.孙少岩等使用ARIMA-GARCH 模型，对人民币加入国际货币基金组织特别提款权（SDR）货币篮子后，人民币汇率波动进行研究，数据时间跨度为2016 年至2018 年，结果显示中国外汇市场中间价波动存在明显的ARCH 效应，复合模型较好地拟合了入篮后人民币汇率波动状况［3］.吴志芳等引入中美利差、中美货币供给量差、外汇干预等因素，构建TVP-VAR 模型探究人民币汇率波动的影响因素，认为传统货币政策对人民币汇率的影响相对较小，货币供给量对汇率波动的影响较大，资本开放和人民币汇率自身对汇率波动影响也较大［4］.

本文以“8.11 汇改”为切入点，使用GARCH模型和非对称的EGARCH、TARCH 模型分析人民币汇率波动性，某种程度上解决单一模型缺乏对结果的对比性情况，具有一定的创新性和现实意义.

1 “8.11 汇改”前后人民币汇率波动性实证检验

1.1 变量选取、数据来源及处理

2005 年以来，外汇储备连续多年增加，最高时一度达到4 万亿美元.但实际上，在2014年1 月以后，人民币对美元就开始缓慢贬值，2015 年以来外汇储备连续多月以近千亿美元的规模下降，但未引起广泛关注，直到2015 年“8.11 汇改”后，人民币出现加速贬值趋势，才使得人民币汇率问题成为热点中的热点.所以，本文使用2014年1月3日至2020年3月18日的人民币对美元每日中间价的1 513 个数据作为研究样本，数据来源于国家外汇管理局.根据已有汇率波动的研究文献，有两种方法计算收益率，其一是简单收益率，使用当日的汇率收盘价减去上一日的汇率收盘价.其二是对数收益率，即当日汇率收盘价的对数减去上一日汇率收盘价的对数，计算方法如下：

其中：RMBt为对数收益 率，Pt为t日的汇率 收盘价，P t-1为t-1 日的汇率收盘价.

1.2 汇率收益率数据统计特征分析

将1 513 个对数收益率数据制成折线图，如图1 所示.

从图1 可以看出，人民币对美元中间价对数收益率呈明显的集聚现象.2014 年至2015年上半年对数收益率较低，波动较大.2015 年第三季度后，对数收益率相对较高，波动性相对较大.说明人民币对美元汇率对数收益率（以下简称人民币汇率收益率）具有明显时间游走特征，特别是“8.11 汇改”之后，人民币汇率收益率波动明显增大.进一步使用Eviews 9.0 绘制对数收益率的统计特征柱状图，如图2 所示.

图1 人民币对美元汇率每日中间价对数收益率折线图

图2 人民币汇率收益率序列的柱状分布图

从图2 可以看出，绝大多数人民币汇率收益率位于-0.002 至0.002 之间，其偏度为0.881，大于0，说明序列是非对称的，呈现出右偏性和尖峰厚尾性.峰度为12.901，高于3，说明序列具有较强的波动性，出现极端事件的可能性大于正态分布条件下极端事件出现的可能性.其JB值为6 371.147，P值为0，说明在1%的显著性水平上强烈拒绝该序列服从正态分布的原假设.

1.3 平稳性检验

使用时间序列进行回归分析，必须关注变量的平稳性，非平稳的时间序列进行回归分析可能导致“伪回归”问题的出现，本文使用ADF 检验方法对人民币汇率对数收益率进行平稳性检验，结果如表1 所示.

表1 变量平稳性检验结果

从表1 可以看出，人民币汇率对数收益率的ADF 检验值为-34.168，低于1%显著性水平下的临界值，其P值也为0，说明应该拒绝原假设，即人民币汇率对数收益率至少在99%的显著性水平上是平稳的时间序列.

1.4 异方差效应检验

为了更加合理地构建GARCH 模型，需要检验人民币汇率对数收益率是否具有自回归条件异方差性，即ARCH 效应.本文使用拉格朗 日 乘数 检验（ARCH LM 检 验）［5-7］，运 用ARMA（1，1）对数据进行初步拟合，基于AIC和SC 准则，得到均值方程如下：

对方程（2）的残差进行ARCH LM 检验，结果如表2 所示：

表2 条件异方差的ARCH LM 检验结果

在1%的显著性水平上强烈拒绝原假设，说明人民币汇率对数收益率模型的残差存在ARCH 效应.计算残差序列的自相关和偏相关系数，如图3 所示.

从图3 可以看出，自相关系数（AC）和偏相关系数（PAC）显著不等于0，Q统计量的值均高于200，且在1%的显著性水平上拒绝原假设，说明方程（2）的残差存在明显的条件异方差效应，故使用GARCH 模型.

图3 人民币汇率对数收益率的自相关与偏相关图

1.5 GARCH 模型的建立

GARCH 模型.使用时间序列进行分析时，ARCH 模型中有些异方差模型可能会存在长期的异方差性，导致模型的回归结果失效，而GARCH 模型可以对模型异方差性进行修正.使用GARCH 模型能够更好地分析金融序列的波动性和相关性，GARCH（p，q）表达式如下：

方程组（3）分别表示均值方程和方差方程，此方程需要满足以下条件：

本文使用GARCH（1，1）模型进行回归，模型的均值方程结果和方差方程结果分别如表3 和表4 所示.

表3 GARCH（1，1）模型的均值方程结果

表4 GARCH（1，1）模型的方差方程结果

TARCH模型.GLOSTEN，JAGANNATHAN 和RUNKLE 提出了非对称的“门限ARCH 模型”，简称为TARCH 模型，假设条件方差如下：

其中：dt-1是虚拟变量，如果ut-1小于0，dt-1等于1，反之dt-1等于0.如果γ不等于0，就说明存在非对称效应，γu2t-1dt-1是非对称项，即TARCH 项，模型的均值方程结果和方差方程结果分别如表5 和表6 所示.

表5 TARCH 模型的均值方程结果

表6 TARCH 模型的方差方程结果

EGARCH模型.NELSON提出了EGARCH，而后逐步发展成了EGARCH 模型，其条件方差方程如下：

EVIEWS 指定的EGARCH 模型［8-11］与一般的NELSON 模型之间存在两点差别：其一是Nelson 假设ut的条件分布服从广义误差分布，而EVIEWS 允许其在正态分布、t分布和广义误差分布三者中进行选择；其二是Eviews 指定的条件方差方程有所不同.具体形式如下：

方程（7）与方程（6）的回归系数β和α的估计量是一致的，不同的是截距项ω，二者的差异是EGARCH 模型的均值方程结果和方差方程结果分别如表7 和表8 所示.

表7 EGARCH 模型的均值方程结果

表8 EGARCH 模型的方差方程结果

本文分别使用了GARCH（1，1）、TARCH、EGARCH 模型对人民币汇率对数收益率波动进行实证研究，对数似然值越大，AIC 和SC 的值越小，模型拟合效果越好，综合这三项指标，本文认为TARCH 模型的拟合效果最好，所以本文实证分析以TARCH为主，GARCH（1，1）和EGARCH 的结果仅为对比.

TARCH 模型结果显示：非对称效应γ的值为0.061，P值为0.053，γ的值显著不为0，说明人民币汇率对数收益率波动具有非对称效应.由于γ的值为正，说明“坏消息”比“好消息”产生更大的波动.当出现“好消息”时，μt-1大于0，dt-1等于0，“好消息”会对人民币汇率对数收益率带来0.137 倍的冲击，但是当出现坏消息时，μt-1小于0，dt-1等于1，则“坏消息”会对人民币汇率对数收益率带来0.198倍的冲击，说明杠杆效应存在.模型的ARCH项和GARCH 项系数和小于1，即信息冲击对于人民币汇率对数收益率的影响较为短暂.

对TARCH 模型拟合后的残差进行ARCH LM 检验，结果如表9 所示.

表9 条件异方差的ARCH LM 检验结果

从表9 可以看出，F统计量和T·R2统计量的值分别为0.282、0.282，二者的P值分别为0.596、0.595，P值均 高于0.5，说 明接 受原 假设，即残差序列不存在ARCH 效应，由此说明本文使用TARCH 模型很好地消除了条件异方差性.

2 保持人民币汇率稳健的政策建议

英国脱欧、美联储加息、美股熔断、新冠肺炎疫情席卷全球，世界经济未来走向并不明确.习近平总书记多次指出：“当今世界正处于百年未有之大变局.”在此背景下稳定人民币汇率有利于保持国内经济平稳运行.根据宏观经济学理论，汇率波动的主要影响因素集中于宏观领域，因此保持人民币汇率稳健的政策也应该从宏观领域着手，由此提出以下政策建议.

2.1 坚持汇率改革，选择符合国情的汇率制度

布雷顿森林体系瓦解之后，各国的货币制度呈现多元化局面，经济基础薄弱的国家多使用固定汇率制度，发展中国家多使用和美元挂钩的浮动汇率制度，发达国家则使用浮动汇率制度.我国经济总量已经居世界第二位，是举足轻重的大国，为推动人民币的国际化进程，必须逐渐开放对汇率的浮动控制.但我国人均国内生产总值排名为57 名，依然处于社会主义初级阶段，现阶段不能使用浮动汇率制度，而单一的与美元挂钩会使得我国抵御外部风险的能力下降，所以这一时期要坚持发展以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，不断完善人民币汇率的形成机制.

2.2 理顺外汇供求关系，保持国际收支平衡

国际收支反映了外汇市场变化对人民币汇率的影响，若国际收支盈余，外汇市场外币供给增加，外币贬值，人民币升值.反之国际收入逆差，外汇供给将会降低，外币升值，人民币贬值.央行是货币政策的制定者，也是外汇市场的主要参与者，对汇率波动具有显著影响，应该充分发挥宏观调控作用，加大公开市场操作力度.若人民币处于升值状态，会抑制国内产品的出口，影响经济增长，为稳定人民币汇率，央行要及时在离岸外汇市场上大量投入本币，买入外币，进而稳定人民币汇率.反之，人民币处于贬值状态，央行应该在离岸外汇市场上抛出外汇储备，购买本币，稳定人民币汇率.

2.3 加快人民币国际化进程，提升国际竞争力

人民币成为主要国际货币的经贸基础和金融基础已经具备，但人民币债券市场规模和活跃度仍然难以达到人民币成为主要国际储备货币之一的要求.从世界各国近年来持有的美元储备资产结构看，除国债作为主要的储备资产外，其他资产也可能成为储备资产的一部分，而人民币债券市场除国债外的其他债券规模有限，应该再适度扩大市场规模，从而提高国际市场对人民币储备资产的满足度.同时，稳步推动利率市场化，完善监管结构，从而活跃境内外人民币市场.此外，我们要充分利用全球学术和商业研究成果，并充分借鉴发达国家几十年甚至更长时间内的经验和教训，在改革和创新国际储备资产以至改革和创新货币体系的进程中推动人民币国际化.

3 结语

本文将人民币汇率体制改革后的序列作为研究样本，实证分析主要是采用GARCH、EGARCH 和TGARCH 三种模型，得出当前条件下人民币汇率波动幅度限制不宜过度放开的结论.未来，将在充分考虑人民币汇率收益率波动存在明显的杠杆效应和非对称效应的基础上，主要从非参数和半参数的估计方法上进行改进，考虑构建VAR 等时间序列模型，以寻求更加有效的估计方法.