《汇改后人民币汇率波动对宏观经济的非对称性影响 》由会员分享，可在线阅读，更多相关《汇改后人民币汇率波动对宏观经济的非对称性影响 （8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 1 / 9汇改后人民币汇率波动对宏观经济的非对称性影响 摘要：文章将汇改后人民币汇率的波动区分为“高波动”和“低波动”的两个状态，建立了带马尔科夫状态转换的向量自回归模型，识别了人民币汇率波动的“高波动”和“低波动”状态及其相应的特征，进而实证检验了人民币即期汇率在不同波动状态下对宏观经济所存在的影响。研究发现汇率波动对宏观经济存在着明显的非对称性影响，结果表明，维持人民币汇率“低波动”状态有助于我国经济增长，而维持“高波动”状态则有利于减轻人民币升值所带来的国内通货膨胀压力。 关键词：人民币；汇率波动；MSVAR 一、引
2、言 本文将汇改后人民币汇率的波动区分为“高波动”和“低波动”的两个状态，建立了带马尔科夫状态转换的 VAR模型，识别了人民币汇率波动的“高波动”和“低波动”状态及其相应的特征，进而实证检验了人民币即期汇率在不同波动状态下对宏观经济所存在的非对称性影响。 二、实证模型：带马尔科夫状态转换 VAR 模型 假设长期购买力平价成立，那么存在以下公式： et=ptp*t 精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 2 / 9其中 et 为人民币兑美元的即期汇率（间接标价法） ，ptp*t 为中美通胀指数取对数后的差值。进一步，假设中美两国的货币市场处于均衡状态，即存在以下形式
3、： mt+vt=pt+yt m*t+v*t=p*t+y*t 其中 mt 和 m*t 分别为中美货币供应量的对数值，vt和 v*t 分别为中美货币流通速度的对数值，yt 和 y*t 分别为中美产出的对数值。将式减去式，且假设两国货币的流通速度相等，则得到： mtm*t=ptp*t+yty*t 结合式和式，并且考虑在实际中中美两国之间购买力平价并不成立，因此在实证中，我们有必要将两国之间的通货膨胀率差的因素纳入实证模型，于是得到以下实证方程： et=c+（mtm*t）+（yty*t）+（ptp*t）t 于是我们建立关于向量xt=（et，mtm*t，ptp*t，yty*t）的 MSMHVAR（P）模
4、型：Xta（St）=v+At（xt1a(St)）+A2(xt2a(St)+Ap(xtpa(St)+ut utNID(0,(St) 其中 vt 是截距向量，ut 是误差向量，且 utNID(0,)，精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 3 / 9Ai（i=1,p）为系数向量，p 为滞后阶数。a(St)为在不同状态下经济变量的均值，(St)为在不同状态下误差向量的方差。在本文中，我们将状态分为“高波动”状态和“低波动”状态，而且假设 St 是一组服从马尔科夫链的离散随机变量，主要特征是，St 等于某个值 j 的概率受过去的影响仅与最近 St1 的值有关；经济系统由
5、上期的区制 i向下期各区制的转换概率之和等于 1： PStjSt1=i,St2=k,PSt=jSt1=i=Pij 且 pi1+pi2+pim=1 或者表示为转换概率矩阵 P： pp?埙pp，p=1，?坌 i,j1,m,m=2 现简单给出 MS 模型的参数估计思路。由式（6）可知，此时 xt 的分布取决于 Xt1、均值向量 a(St)与方差矩阵(St)。如果经济系统处于某一区制 St=i，那么 xt 的条件分布函数为： p(xtSt=i,Xt1)ln(2)lnexp(xtit)i1(xtit) 其中 it=E(xtSt=i,Xt1)，而仅仅基于 t1 期的信息集，xt 的条件分布函数为： p(x
6、tXt1)=p(xtSt1=j,Xt1)=p(xt,St=iSt1=j,Xt1)p（xtSti，St1j,Xt1）精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 4 / 9p（StiSt1=j,Xt1）p(xtSti，St1j,Xt1）p（St1=jXt1)pji11 上式中， p(St1=jXt1)= 12 衡量了经济系统在 t1 时期处于区制 j 的概率，我们称之为平滑概率（Smoothed Probablity） 。式11和12表明 t 时期 yt 的条件分布函数可由 t1 时期 yt1 的条件分布函数和 t2 时期的平滑概率推导而出，因此给定前样本的信息集 X0
7、 与初始时期经济系统所处区制的平滑概率p0，我们可以通过式11和12的迭代得出各期 yt 的条件分布函数：p(xtXt1)、p(xt1Xt2)、，进而得到样本x1、xT的无条件分布函数： p(x1、xT)p(xtxt1)13 f(v1,vm,1,m,A1,Ap,B,p11,pij,pmm,p0)14 最后利用 EM 算法对式13的极大似然函数进行估计，得到式14中未知参数的值，以及相应的各期各区制的平滑概率，依此我们可以做相应的实证分析。 精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 5 / 9三、实证结果与分析 （一）数据选取与平稳性检验 本文的数据样本区间为 20
8、05 年 7 月至 2009 年 6 月，频率为月度。和美国的货币供应量都以广义层次的货币供应量 M2 为指标。和美国的经济产出为各国的支出法名义GDP，均利用 CensusX12 方法进行了季节性调整，数据来源于中经统计数据库。人民币即期汇率的月度数据、和美国的月度通胀指数和 M2 货币供应量的月度数据均来源于 WIND数据库。对本文所采用的经济变量数据 xt 进行平稳性检验。检验结果见表 1，表中的结果表明差分序列 xt 的各变量是平稳的。 （二）人民币汇率波动的状态特征及转换 于是建立6式所表示年的关于向量的 MSMHVAR（P）模型，根据 AIC 和 HQ 准则，本文选择最优滞后阶数为
9、 1。由此，对此 MSMH 模型进行极大似然估计，运行软件为OXMetrics，估计过程中采用了 Krolzig 所编制的 OXMSVAR模块，得到的估计结果见表 2。 首先，表 2 第二栏给出了模型的非线性检验结果。结果显示，我们可以在 1%的显著性水平上拒绝原假设：经济系统服从线性 VAR 模型。另外，在 1%的显著性水平上，似然比检验统计量显著地拒绝了转换概率参数为零的原假设，也就是说，模型中经济系统的状态转换性质显著，可见模精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 6 / 9型合理地刻画了经济变量在不同状态之间的相互转换。因此，MSMHVAR 是合理的。
10、其次，表 2 中第一栏给出了各模型参数的估计值。均值向量 体现了不同经济变量变动的不同状态。从表中的估计值可以看出，在“高波动”状态，人民币汇率的平均波动幅度为 0.036，而在“低波动”状态，人民币汇率的平均波动幅度为 0.01。同时，根据表 2 中关于状态转换的概率矩阵 P 的估计结果显示，当人民币处于“高波动”状态时，继续维持“高波动”状态的概率为 0.72，向“低波动”状态转换的概率为 0.28；当人民币处于“低波动”状态时，继续维持“低波动”状态的概率为 0.18，向“高波动”状态转换的概率为 0.82。 另外，表 3 的结果显示，在样本期内，汇率波动大概有 39%的时间处于“高波动
11、”状态，平均持续期约为 3.5 个月，而有 61%的时间处于“低波动”阶段，平均持续期约为5.5 个月，可见，人民币汇率处于“低波动”状态的时间及持续期要比“高波动”状态来得长。 最后，我们根据、11、12式，从 MSMHVAR模型计算出了各状态的平滑概率，从而得到人民币汇率自汇改以来所处的“高波动”状态和“低波动”状态。见图 1。从图1，我们可以看出，人民币汇率处于“高波动”状态的主要期间为：2006 年 1 月至 2006 年 3 月、2007 年 7 月至 2008精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 7 / 9年 8 月；而其他时间则处于“低波动”状态
12、。 （三）脉冲响应函数分析 由上文可知，本文所采用的 MSMHVAR1模型有效地识别和刻画了汇改后人民币汇率波动所处的“高波动”状态和“低波动”状态，因此基于以上可信的实证模型，本文进一步地利用脉冲响应函数方法实证检验在汇率波动的不同状态下人民币汇率波动所存在的宏观经济影响。 图 2 给出了各宏观经济变量在不同状态下对汇率冲击的脉冲响应函数。根据图 2，显而易见，汇率冲击在不同状态下对各宏观经济变量存在着明显的不一致：首先，在人民币汇率的“高波动”状态下，一个正的汇率冲击将会使得中美经济产出之差值出现负的变动，在一个月后达到峰值，然后在 15 个月后影响逐渐消失；而在人民币汇率的“低波动”状态
13、下，一个正的汇率冲击则会使得中美经济产出之差值出现正的变动，在半年后达到峰值，可见维持人民币汇率波动的稳定有助于我国经济增长；其次，在人民币汇率的“高波动”状态下，面对一个正的汇率冲击，中美通胀率之差值先出现稍微的正向变动，进而变化为负向的变动，意味着汇率浮动区间的扩大在一定程度上有利于减轻人民币升值所带来的国内通货膨胀压力；最后，对于中美货币供应量而言，无论在人民币汇率的“高波动”状态和“低波动”状态下，一个正向的汇率冲击都会使其精品文档2016 全新精品资料-全新公文范文 -全程指导写作 独家原创 8 / 9出现正向的变动，只是在“低波动”状态下的变动程度要低于“高波动”状态下，这是因为在
14、“低波动”的状态下，央行为了维持汇率的低幅度波动，需要进行较强的外汇市场干预，从而带来基础货币的扩张以及相应的广义货币供应量的增加。 四、结论 经过一系列分析，本文得出以下结论：第一，自汇改以来，人民币汇率波动存在着“高波动”和“低波动”的不同状态，处于“高波动”状态的主要期间为 2006 年 1 月至 2006 年 3 月和 2007 年 7 月至 2008 年 8 月，平均持续期约为 3.5 个月，而其他时间则处于“低波动”状态，平均持续期约为 5.5 个月，而且“高波动”状态向“低波动”状态转换的概率为 0.28，由“低波动”状态向“高波动”状态转换的概率为 0.82；第二，汇率波动对宏观经济存在着明显的非对称性影响，实证结果表明，维持人民币汇率“低波动”状态有助于我国经济增长，而维持“高波动”状态则有利于减轻人民币币值变动所带来的国内通货膨胀压力。 参考文献： 1、James,Hamilton, A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series a
