人民幣匯率波動(dòng)性的實(shí)證分析

人民幣匯率頻繁波動(dòng)，分析其動(dòng)態(tài)特征具備理論和現(xiàn)實(shí)意義。以2013年1月至2015年7月間美元兌人民幣中間匯率為分析對(duì)象，利用GARCH族模型得出人民幣匯率的波動(dòng)存在杠桿效應(yīng)，即壞消息引起的匯率波動(dòng)大于好消息引起的波動(dòng)。

一、引言

2017年5月25至6月1日，人民幣連續(xù)飆升，短短4個(gè)交易日內(nèi)，在岸人民幣兌美元即期匯率最高觸及6.7878，累計(jì)最大升幅1.5%；同期離岸人民幣兌美元即期匯率最高觸及6.7238，累計(jì)最大升幅2.2%。匯率波動(dòng)給社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來巨大影響，研究和掌握匯率波動(dòng)的動(dòng)態(tài)特征具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)有關(guān)人民幣匯率波動(dòng)的實(shí)證研究成果豐富，但大多數(shù)文獻(xiàn)集中于利用ARCH模型及其拓展模型對(duì)其進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證。趙樹然（2012）利用非參數(shù)GARCH模型對(duì)美元和日元兌人民幣匯率的日對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將其結(jié)果與參數(shù)GARCH族模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，表明非參數(shù)GARCH模型具有最強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。夏強(qiáng)（2012）通過設(shè)定雙門限非線性的GARCH模型，結(jié)合GJR效應(yīng)，并且利用基于MCMC算法的貝葉斯推斷，來考察非美元匯率收益的均值和波動(dòng)不對(duì)稱的特點(diǎn)。實(shí)證分析結(jié)果表明非美元匯率收益的均值和波動(dòng)同時(shí)表現(xiàn)出非對(duì)稱的特點(diǎn)。張欣，崔日明（2013）基于非對(duì)稱隨機(jī)波動(dòng)模型（ASV）與 MCMC 估計(jì)方法，對(duì)2005年7月22日至2012年9月5日期間美元兌人民幣匯率的波動(dòng)特征進(jìn)行了實(shí)證分析，得出人民幣匯率的波動(dòng)過程不僅存在時(shí)變特征，而且其波動(dòng)過程具有很強(qiáng)的持續(xù)性，人民幣匯率波動(dòng)性對(duì)利好利壞的反映存在顯著的非對(duì)稱特征。

二、數(shù)據(jù)的選取與處理

本文選取2013年1月4日到2015年7月31日美元兌人民幣匯率的每日中間價(jià)為研究對(duì)象，記Rt為日對(duì)數(shù)收益率，。

觀察對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出群集波動(dòng)現(xiàn)象。對(duì)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行J-B檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量為287.3433，概率值0，拒絕正態(tài)分布的假設(shè)。

對(duì)收益率Rt進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Q-統(tǒng)計(jì)量的P值都大于5%的置信水平，故收益率序列Rt不存在自相關(guān)。由此將均值方程設(shè)定為白噪聲。

三、實(shí)證分析

（一）收益率序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)人民幣匯率收益率序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，t統(tǒng)計(jì)量的值為-24.54367，小于1%、5%、10%顯著性水平下的t統(tǒng)計(jì)量的臨界值，拒絕單位根檢驗(yàn)的原假設(shè)，認(rèn)為人民幣收益率序列是平穩(wěn)的數(shù)據(jù)。

（二）ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)

對(duì)收益率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)，對(duì)收益率序列異方差性檢驗(yàn)可以看出F統(tǒng)計(jì)量的值為60.18487，相應(yīng)的P值為0，觀察值R^2為56.69066，相應(yīng)的P值為0，所以拒絕ARCH模型殘差項(xiàng)不存在異方差性的假設(shè)，即人民幣收益率序列 存在ARCH效應(yīng)。故綜上所述，對(duì)人民幣收益率建立GARCH模3r0Y3pjf/FfXX38vS/xT1Q==型。

（三）建立GRACH模型

常用的GARCH模型由GARCH（1，1），GARCH（1，2），GARCH（2，1），對(duì)以上三個(gè)模型均進(jìn)行擬合， 最終結(jié)果表明模型GARCH（2，1）的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，而GARCH（1，1），GARCH（1，2）均在5%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，結(jié)合AIC及SC準(zhǔn)則，認(rèn)為GARCH（1，1）模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。其條件方差對(duì)應(yīng)的方程為：

對(duì)GARCH（1，1）模型擬合后的殘差進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn) F統(tǒng)計(jì)量和觀測(cè)值的R^2統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值明顯大于0.05，故此時(shí)模型的已不存在ARCH效應(yīng)。

（四）建立TGARCH模型

對(duì)TARCH（1，1）模型擬合后的殘差進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn)，結(jié)果表明F統(tǒng)計(jì)量以及觀察值和R^2統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值均明顯大于置信度0.05，所以接受原假設(shè)，認(rèn)為此時(shí)殘差序列已不存在 ARCH效應(yīng)。此時(shí)條件方差對(duì)應(yīng)的模型為：

四、結(jié)語

通過對(duì)2013年1月至2015年7月間的美元兌人民幣日匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出收益率序列具備群及波動(dòng)、尖峰厚尾、以及不服從正態(tài)分布的特征。對(duì)人民幣收益率數(shù)據(jù)序列進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其殘差序列存在ARCH效應(yīng)，為了驗(yàn)證利好利壞消息的非對(duì)稱性對(duì)數(shù)據(jù)建立TGARCH模型，通過反復(fù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)TARCH（1，1）模型的系數(shù)經(jīng)過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，且擬合結(jié)果更好，進(jìn)一步得出，證實(shí)了杠桿效應(yīng)的存在。

（作者單位為湖北工程學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）