匯率波動(dòng)對中國向日本出口的門限非線性影響研究

[電子科技大學(xué) 成都 611731]

引言

我國自改革開放以來，國際貿(mào)易這架馬車?yán)瓌?dòng)著我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展。2017年我國進(jìn)出口總值4.1萬億美元，同比上一年增長11%，外貿(mào)依存度達(dá)到了37%，實(shí)現(xiàn)連續(xù)九年保持全球貨物貿(mào)易出口第一大國地位，我國已然成為貿(mào)易大國。在國際貿(mào)易領(lǐng)域，匯率是影響對外貿(mào)易發(fā)展的一個(gè)重要因素。在促進(jìn)本國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民幣國際化進(jìn)程中，人民幣匯率制度進(jìn)行了多次改革。這些改革包括：在2005年央行實(shí)行人民幣匯率以市場為基礎(chǔ)，參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)，有管理的浮動(dòng)匯率制度，在2007年和2012年放寬了匯率中間價(jià)波動(dòng)幅度的區(qū)間，并在2015年對匯率中間價(jià)進(jìn)行了著名的“811”匯率，這些改革措施使得人民幣匯率波動(dòng)幅度得到了增加[1]。由于匯率本身不僅僅受到國內(nèi)政策影響，而在人民幣國際化的進(jìn)程中，國際的利好利空信息也會(huì)對人民幣匯率造成波動(dòng)，且利空信息比利好信息對匯率造成更大的波動(dòng)[2]。據(jù)日本海關(guān)統(tǒng)計(jì)，截止到2018年9月，中國是日本第一大出口貿(mào)易伙伴和第一大進(jìn)口貿(mào)易伙伴。中日的匯率波動(dòng)是否對相互之間的貿(mào)易造成重要的影響呢？眾所周知，波動(dòng)本身意味著不確定性。匯率波動(dòng)增加使得參與國際貿(mào)易的公司和企業(yè)，以及投資者面臨更大的不確定性[3]。因此，合理分析人民幣匯率波動(dòng)對中日貿(mào)易的影響，將有助于規(guī)避匯率波動(dòng)不確定性帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

匯率波動(dòng)對貿(mào)易的影響主要爭論是在匯率波動(dòng)對貿(mào)易的影響方向上，主要有匯率波動(dòng)會(huì)降低國際貿(mào)易[4～5]等研究和匯率波動(dòng)對貿(mào)易有正向的影響兩種情況[6～7]。學(xué)者們在不同國家之間的貿(mào)易受到匯率波動(dòng)的影響方向上發(fā)現(xiàn)了不一致的結(jié)論。例如，Hayakawa等[8]通過對東亞地區(qū)的貿(mào)易進(jìn)行了研究，結(jié)果表明東亞地區(qū)進(jìn)出口明顯受到匯率波動(dòng)的負(fù)向影響。Fang等[9]，Demezd和Ustao?lu[10]對歐洲以及部分發(fā)展中國家的匯率波動(dòng)對出口的研究中，發(fā)現(xiàn)匯率的波動(dòng)對出口貿(mào)易的影響也是負(fù)向。還有Byrne等[11]，Nishimura和Hirayama[12]，Rahman[13]等學(xué)者的研究，結(jié)果都表明了匯率的波動(dòng)對貿(mào)易會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。但是，Mckenzie和Brooks[6], Kasman和Kasman[14]的實(shí)證結(jié)果支持匯率波動(dòng)對出口貿(mào)易有正向影響。

人民幣匯率波動(dòng)對我國的對外貿(mào)易影響而言，原子霞和楊政[15]，張伯偉和田朔[16]等學(xué)者進(jìn)行了研究。其中，張伯偉和田朔[16]、高超和王曉紅[17]等學(xué)者認(rèn)為，人民幣匯率波動(dòng)對出口有顯著負(fù)向影響。而羅爽[18]，封福育[19]等學(xué)者認(rèn)為人民幣匯率波動(dòng)對我國的貿(mào)易沒有顯著影響。匯率波動(dòng)對貿(mào)易的線性影響有比較明確的研究結(jié)論。目前，研究匯率波動(dòng)對中日貿(mào)易影響的研究包括：Nishimura[20]，安輝和黃萬陽[21]的研究，他們認(rèn)為人民幣匯率波動(dòng)對中日貿(mào)易有負(fù)向影響，而周曄和雷云芳[22]則認(rèn)為沒有顯著影響。

本文的研究動(dòng)機(jī)來源于兩個(gè)方面。一方面，匯率波動(dòng)對出口貿(mào)易的影響也可能是非線性的。Arize[23～24]、Chi等[25]、Verheyen[26]和Nishimura[20]等學(xué)者利用自回歸分布滯后、門限自回歸等非線性模型進(jìn)行了研究，目前并沒有一致的研究結(jié)論。中國和日本雖然是東亞鄰國，人民幣對日元的匯率波動(dòng)卻常受經(jīng)貿(mào)之外的原因影響。因此，采用線性回歸模型研究兩者之間的關(guān)系可能并不合適。另一方面，尚未見到利用非線性模型從預(yù)測的角度探討匯率波動(dòng)對出口的影響。本文比較了有匯率波動(dòng)的出口方程和無匯率波動(dòng)的出口方程的預(yù)測能力，進(jìn)一步證實(shí)匯率波動(dòng)在非線性出口方程中的作用。

一、門限回歸模型與方法

（一）門限回歸模型

門限非線性模型由Tong[27]在1983年提出的，Hansen[28～29]，Gonzalo和Pitarakis[30]等學(xué)者對門限模型的估計(jì)方法和檢驗(yàn)理論進(jìn)行了拓展和推廣。在一個(gè)多元回歸模型中，假設(shè)有T個(gè)觀測值和一個(gè)潛在的門限γ，變量X是不隨狀態(tài)發(fā)生改變的變量，而變量Z是指與門限設(shè)定相關(guān)的變量，β、δ為相應(yīng)的估計(jì)參數(shù)，qt為門限變量，則門限回歸模型的設(shè)定為：

其中εt為獨(dú)立同分布的誤差項(xiàng)，其均值為零，方差為σ2。令I(lǐng)(·)為示性函數(shù)，當(dāng)qt≤γ時(shí)，I(γ)=1；當(dāng)qt＞γ時(shí)，I(γ)=0。方程（1）改寫為

在假設(shè)門限值γ已知的情況下，對式（2）利用最小二乘估計(jì)方法得到參數(shù)β，δ的估計(jì)值(γ)和(γ)。由于門限值γ是未知的，參考Hansen[25]方法，利用殘差平方和，得到：

（二）門限效應(yīng)的檢驗(yàn)

在方程（2）中，當(dāng)δ1=δ2時(shí)表明門限回歸模型退化為線性回歸模型，只有δ12時(shí)門限效應(yīng)才存在。假設(shè)誤差是獨(dú)立同分布，按照Hansen[31]的方法，構(gòu)造檢驗(yàn)原假設(shè)H0：δ1=δ2為FT統(tǒng)計(jì)量為：

其中2，2(γ)分別表示線性模型的殘差方差和門限模型的殘差方差。因?yàn)棣檬俏粗?，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近分布是非標(biāo)準(zhǔn)的，Hansen[31]利用bootstrap模擬得到了統(tǒng)計(jì)量的臨界值。幸運(yùn)的是，目前不需要模擬得到FT統(tǒng)計(jì)量的臨界值，因?yàn)橐恍┙y(tǒng)計(jì)軟件直接給出了門限效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，例如Eviews9.0版本。當(dāng)FT統(tǒng)計(jì)量大于相應(yīng)顯著水平的臨界值時(shí)，則拒絕原假設(shè)原假設(shè)H0：δ1=δ2，而接受備擇假設(shè)H1：δ12，也就是數(shù)據(jù)中存在門限非線性效應(yīng)。

（三）預(yù)測方法與指標(biāo)

根據(jù)Wang等[32]和Zhang等[33]文獻(xiàn)，選擇了動(dòng)態(tài)預(yù)測與靜態(tài)預(yù)測兩種方法對出口變化率進(jìn)行預(yù)測。動(dòng)態(tài)預(yù)測將會(huì)從變量的第一期開始進(jìn)行多步預(yù)測，先前的變量預(yù)測值將會(huì)被用來預(yù)測后面的變量值，而靜態(tài)預(yù)測則使用一步向前的預(yù)測方法，用變量的當(dāng)前期的實(shí)際值對前一期進(jìn)行預(yù)測。為了評價(jià)匯率波動(dòng)和門限效應(yīng)對出口的影響，本文選擇解釋變量中無匯率波動(dòng)的線性回歸模型，包含匯率波動(dòng)的線性回歸模型，以及門限回歸模型的三種模型對出口進(jìn)行預(yù)測。這里采用了均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）和絕對均值誤差（Mean Absolute Error，MAE）兩個(gè)常用指標(biāo)作為預(yù)測評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。它們的表達(dá)式分別是：

其中表示預(yù)測值，yt為真實(shí)值。這兩個(gè)指標(biāo)的值越小，表明預(yù)測的效果越好。

二、出口方程與數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）出口方程與變量選取

參考Senadza[34]、Asteriou[35]和Tunc[36]等對不同國家的匯率波動(dòng)影響貿(mào)易的研究，選取了本研究的解釋變量，包括中日名義匯率，中日名義匯率的波動(dòng)率，日本的GDP，中國和日本的CPI指數(shù)，建立了如下的線性出口方程。

其中Y代表中國對日本的出口增長率，G代表日本的GDP增長率，R代表中日名義匯率變化率，H代表匯率R的GARCH波動(dòng)率，C代表中國的CPI指數(shù)增長率，J代表日本的CPI指數(shù)增長率。把匯率波動(dòng)率作為研究的門限變量，建立門限回歸模型如下：

其中（10）式中各變量定義與（9）式相同。

（二）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

實(shí)證研究中，數(shù)據(jù)區(qū)間為1995年2月～2018年1月，除中日名義匯率為日數(shù)據(jù)外，其余數(shù)據(jù)為月度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，其中中國對日本的出口額數(shù)據(jù)來源于中國海關(guān)總署，中日名義匯率的日度和月度數(shù)據(jù)、日本GDP數(shù)據(jù)來源于WIND，中國CPI指數(shù)和日本CPI指數(shù)來源于FRED。為了得到平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。其中出口增長率Y由出口額取對數(shù)差分得到，日本GDP數(shù)據(jù)利用線性插值法將其轉(zhuǎn)為月度數(shù)據(jù)，再經(jīng)季節(jié)性調(diào)整和對數(shù)差分后，得到平穩(wěn)序列G。中國和日本的CPI指數(shù)，經(jīng)過季節(jié)性調(diào)整后，再取對數(shù)差分后得到平穩(wěn)序列C和J。匯率的月度數(shù)據(jù)經(jīng)過差分后得到平穩(wěn)序列R，匯率的波動(dòng)率由中日名義匯率的日度匯率數(shù)據(jù)，利用GARCH模型估計(jì)得到日度的匯率波動(dòng)率，再取月度的平均值獲得匯率的波動(dòng)率H。人民幣對日元波動(dòng)率的如圖1所示。

表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)和ADF檢驗(yàn)值。從表1可以看到：在均值上，日本的CPI指數(shù)較中國的CPI指數(shù)低，一方面由于日本作為發(fā)達(dá)國家，GDP增速放緩，社會(huì)經(jīng)濟(jì)比較穩(wěn)定；另一方面也與日本經(jīng)濟(jì)“泡沫”破滅后，長期低迷有關(guān)。另外也可以看到人民幣對日元的匯率變化率的標(biāo)準(zhǔn)差較其他宏觀變量數(shù)值偏高，匯率的波動(dòng)顯得比較明顯。最后一列我們給出了各個(gè)變量的ADF檢驗(yàn)值，可以看到在1%的顯著性水平下各變量均拒絕了非平穩(wěn)的原假設(shè)。另外考慮了匯率取差分后的序列R可能與匯率波動(dòng)H存在共線性，對匯率差分項(xiàng)和匯率波動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行了相關(guān)性分析，得到兩變量的相關(guān)系數(shù)為0.142，故兩變量之間不存在明顯的共線性。

三、門限回歸模型的檢驗(yàn)和估計(jì)

（一）門限效應(yīng)的檢驗(yàn)

在估計(jì)匯率波動(dòng)對出口的非對稱影響前，需要對出口方程進(jìn)行門限效應(yīng)的檢驗(yàn)。門限變量選取為匯率波動(dòng)的滯后一階Ht-1，根據(jù)AIC準(zhǔn)則選取了滯后階數(shù)p=2的回歸方程。關(guān)于出口方程的門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。標(biāo)準(zhǔn)化的F統(tǒng)計(jì)量為41.77顯著大于5%水平的臨界值（32.16），檢驗(yàn)結(jié)果說明具有單門限效應(yīng)，進(jìn)一步考慮存在兩個(gè)門限的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，得到標(biāo)準(zhǔn)化F統(tǒng)計(jì)量為31.45小于5%水平的臨界值（33.85），檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕原假設(shè)，說明出口方程不存在多個(gè)門限，只具有單門限效應(yīng)。

表 1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)和單位根檢驗(yàn)

表 2 門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（二）實(shí)證估計(jì)結(jié)果

通過門限效應(yīng)檢驗(yàn)之后，估計(jì)了存在單個(gè)門限效應(yīng)的門限回歸模型。為進(jìn)一步說明匯率波動(dòng)對出口的影響，對比了三個(gè)回歸模型的估計(jì)。模型1中不含匯率波動(dòng)項(xiàng)的線性回歸，模型2中加入?yún)R率波動(dòng)項(xiàng)的線性回歸，模型3則加入了匯率波動(dòng)項(xiàng)的門限回歸。三個(gè)回歸模型的估計(jì)結(jié)果如表3所示。

從回歸結(jié)果來看，模型1和模型2的估計(jì)系數(shù)從預(yù)期符號(hào)方向，數(shù)值大小和顯著性等方面的差異不大，也就是說在線性回歸模型中是否加入?yún)R率波動(dòng)項(xiàng)對參數(shù)估計(jì)幾乎沒有影響，只有擬合優(yōu)度R2有少許增加。在模型2中，重點(diǎn)關(guān)注的匯率波動(dòng)率Ht-1和Ht-2并不顯著。其他變量的估計(jì)結(jié)果顯示，出口增長率Yt-1和Yt-2的系數(shù)估計(jì)值在1%水平上顯著，說明中國對日本的出口增長率具有自相關(guān)性，由于估計(jì)系數(shù)的符號(hào)為負(fù)，出口表明增長率有均值回復(fù)的趨勢。日本GDP增長率滯后2期Gt-2的估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著，并且系數(shù)為正，表明日本GDP增長率有利于促進(jìn)中國對其出口。中國和日本的CPI增長率對出口增長率都有一定的正向影響，因?yàn)檫m度的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)能夠刺激經(jīng)濟(jì)的活躍性，有利于經(jīng)濟(jì)的增長，從而促進(jìn)出口的增加。

表 3 三個(gè)回歸模型的估計(jì)結(jié)果

與線性模型2的估計(jì)相比較，模型3的擬合優(yōu)度R2在線性模型2的基礎(chǔ)上，整體提升了近20%。門限回歸模型的估計(jì)顯示門限值為0.00176。由于門限值把出口增長率分為兩個(gè)機(jī)制，低于門限值（即Ht-1≤0.00176）時(shí)，Ht-2在10%水平上顯著，可以認(rèn)為在匯率波動(dòng)較小的時(shí)候，匯率的波動(dòng)率對出口增長率有顯著影響，且滯后兩期對當(dāng)期的影響為負(fù)，滯后一期影響不顯著，其余結(jié)果與線性模型相近。而當(dāng)匯率波動(dòng)高于門限（即Ht-1＞0.00176）時(shí)，匯率波動(dòng)滯后兩階都不顯著，Gt-1和Gt-2都比較顯著，除此之外Jt-1顯著，其余變量則不顯著。這表明當(dāng)匯率波動(dòng)較大時(shí)，匯率波動(dòng)對出口貿(mào)易沒有顯著影響，而日本的CPI增長率和日本的GDP增長率影響較為顯著，且都為正。因此，在人民幣對日元匯率處于低波動(dòng)時(shí)，匯率波動(dòng)率對中國向日本的出口是負(fù)向影響；當(dāng)人民幣對日元匯率處于高波動(dòng)時(shí)，匯率波動(dòng)的影響卻不顯著。

為什么高波動(dòng)時(shí)，匯率波動(dòng)率對出口的影響卻不顯著呢？進(jìn)一步觀測匯率波動(dòng)率被門限值劃分的低波動(dòng)和高波動(dòng)兩個(gè)機(jī)制，如圖2所示。在國際貿(mào)易中，匯率市場參與者和企業(yè)都敏感于匯率的風(fēng)險(xiǎn)[4]，這些風(fēng)險(xiǎn)可能來自于匯率改革、金融危機(jī)、地緣政治摩擦等。圖2中虛線代表了門限值（=0.00176），可以明顯地看到有四個(gè)高波動(dòng)的區(qū)間，用陰影表示，分別是區(qū)域I的1995年日本大地震，區(qū)域II的1997～1998年的亞洲金融危機(jī)和區(qū)域III的2008年的全球金融危機(jī)帶來的人民幣對日元的匯率的大幅波動(dòng)，除此之外區(qū)域IV的2012年釣魚島事件與靖國神社事件也對匯率造成了較大的波動(dòng)。在匯率波動(dòng)低于門限的部分主要集中在2013年9月～2016年3月，2013年開始在日元大幅貶值和人民幣升值的大背景下，人民幣對日元匯率波動(dòng)反而變緩和。原因有兩方面，一方面得益于2013年9月開始，赴日中國大陸游客同期持續(xù)了3個(gè)月的增長，2014年前11月赴日游客較2013年增長了80%，2015年的前11月中國大陸游客累計(jì)約465萬人次，同比增加109%創(chuàng)下新高，旅游對貨幣消費(fèi)和需求的增加，對沖了一部分日元匯率貶值的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，2014～2015年兩國領(lǐng)導(dǎo)人會(huì)晤，外長會(huì)談等，打開了新的友好的政治局面，對市場釋放了積極的信號(hào)使得匯率波動(dòng)維持在較小的區(qū)間。這表明在經(jīng)濟(jì)形勢穩(wěn)定和政治和諧的情況下，中國對日本的出口受匯率波動(dòng)率的負(fù)面影響，出口方程中經(jīng)濟(jì)原理在起作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡劣或者兩國關(guān)系緊張時(shí)，影響出口的不是經(jīng)濟(jì)理論中的匯率或波動(dòng)率，而是宏觀的全球經(jīng)濟(jì)影響和政治環(huán)境在起作用。

四、預(yù)測比較

為進(jìn)一步說明匯率波動(dòng)率在門限回歸模型中的作用，對出口進(jìn)行預(yù)測比較。這里使用了動(dòng)態(tài)和靜態(tài)的預(yù)測方法。通過對不同時(shí)期的樣本進(jìn)行分組預(yù)測，回歸樣本拆分為三組，分別為1995M1～2011M1，1995M1～2012M1和1995M1～2013M1，相應(yīng)的預(yù)測區(qū)間的時(shí)間序列分別為2011M2～2018M1，2012M2～2018M1，2013M2～2018M1。在預(yù)測的評價(jià)指標(biāo)中，選取了均方誤差（RMSE）和絕對均值誤差（MAE）兩個(gè)指標(biāo)對線性模型和門限模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，模型1表示不含有匯率波動(dòng)率項(xiàng)的線性回歸模型，模型2表示含有匯率波動(dòng)率項(xiàng)的線性回歸模型，模型3表示含有匯率波動(dòng)率項(xiàng)的門限回歸模型，相應(yīng)的預(yù)測指標(biāo)結(jié)果如表4所示。

表 4 模型預(yù)測指標(biāo)結(jié)果

從表4看到，除了模型1在靜態(tài)預(yù)測的MAE最小以外，模型3在RMSE和MAE上具有最優(yōu)的預(yù)測效果。無論在哪個(gè)預(yù)測區(qū)間，無論是靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)預(yù)測，都可以看到門限回歸模型的預(yù)測指標(biāo)，比線性模型的預(yù)測指標(biāo)有比較顯著的改進(jìn)，有效地降低了RMSE和MAE的值，在加入?yún)R率波動(dòng)項(xiàng)的模型2預(yù)測表現(xiàn)反而沒有無匯率波動(dòng)項(xiàng)的模型1好，但模型3較模型1和模型2都有提升，說明模型2加入?yún)R率波動(dòng)項(xiàng)，沒有更好地捕捉到非線性的特征。從預(yù)測的角度，再次驗(yàn)證了門限回歸模型比線性回歸模型更適合描述匯率波動(dòng)率對中國向日本出口的影響。

五、結(jié)束語

本文利用GARCH模型度量了人民幣對日元的名義匯率波動(dòng)率，通過建立線性回歸模型，門限回歸模型和預(yù)測檢驗(yàn)三個(gè)方面分析，線性回歸結(jié)果表明匯率波動(dòng)對出口的影響不顯著，但通過門限模型，將匯率的波動(dòng)分拆成了高波動(dòng)和低波動(dòng)兩部分，結(jié)果表明低于門限值部分的匯率波動(dòng)對出口有負(fù)向影響，高于門限值的部分影響不顯著。高波動(dòng)往往意味著出口貿(mào)易受到政治、經(jīng)濟(jì)等事件的影響，從而匯率對貿(mào)易的影響機(jī)制遭到破壞，匯率及匯率波動(dòng)不再是影響出口貿(mào)易的主要因素，使得高波動(dòng)時(shí)對出口貿(mào)易影響不顯著。隨后從預(yù)測的角度，進(jìn)一步說明了門限模型較線性模型對匯率波動(dòng)影響出口貿(mào)易的問題上有更好的解釋能力，在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)情況中，非線性模型是更理想的模型。

人民幣國際化的過程中，常常受到外圍的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，政治事件的影響，如最近的中美貿(mào)易戰(zhàn)，使人民幣的匯率產(chǎn)生了較大的波動(dòng)，產(chǎn)生了更大的匯率風(fēng)險(xiǎn)，因此穩(wěn)定匯率是非常重要的工作。中日關(guān)系正值改善階段，貿(mào)易作為兩國重要的橋梁，匯率又作為重要的貨幣工具，基于研究我們有如下建議：（1）中日兩國應(yīng)建立更加深化的長效溝通機(jī)制，積極管控各種意外事件，減少對兩國匯率市場的沖擊，避免產(chǎn)生較大的波動(dòng)；（2）合理利用我國充足的外匯儲(chǔ)備，匯率波動(dòng)較大時(shí)進(jìn)行一定的干預(yù)，從而減小匯率波動(dòng)。