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1、论文：高利率能否捍卫汇率稳定：基于汇率波动率的预测高利率能否捍卫汇率稳定：基于汇率波动率的预测摘 要： 当高利率的货币政策使经济增长放缓甚至衰退，维持汇率稳定的可信度下降时，投机者就会发动对人民币的投机攻击。基于马尔科夫变换的世代交叠模型可以证明高利率的政策会导致高汇率波动率，通过VAR和Granger因果检验可以证实中国的高利率政策是汇率波动率增加的重要原因。其次运用GARCH 模型预测人民币汇率波动率的结果发现高利率可能会引发货币危机，中央 银行最后不得不放弃现有的汇率制度转而实行浮动汇率制。关键词：汇率波动率；货币政策；利率；预测High Interest Rate Defense on
2、 Exchange Rate Stability: Evidence from Exchange Rate Volatility Forecasting高利率能否捍卫汇率稳定：基于汇率波动率的预测摘 要：当高利率的货币政策使经济增长放缓甚至衰退，维持汇率稳定的可信度下降时，投机者就会发动对人民币的投机攻击。基于马尔科夫变换的世代交叠模型可以证明高利率的政策会导致高汇率波动率，通过VAR和Granger因果检验可以证实中国的高利率政策是汇率波动率增加的重要原因。其次运用GARCH 模型预测人民币汇率波动率的结果发现高利率可能会引发货币危机，中央银行最后不得不放弃现有的汇率制度转而实行浮动汇率制。
3、关键词：汇率波动率；货币政策；利率；预测High Interest Rate Defense on Exchange Rate Stability: Evidence from Exchange Rate Volatility ForecastingAbstract: When high interest rates slow down the economic growth and decrease the credibility of commitment of exchange rate stability, speculator will begin an attack on RMB.
4、 We present a Markov switching OLG model to prove that high interest rate defense induce high exchange rate volatility. With VAR and Granger causality test, High interest rate and exchange rate volatility are found to be highly correlated. Then, we use GARCH model to forecast the volatility of RMB,
5、and find that high interest rate defense could induce a currency crisis. Neve时间来纠正引起投机攻击的经济失衡。Karry（2003）对传统和反对观点都有所怀疑，并进行了跨国数据的实证研究，发现两方的说法都缺乏明确和系统性的证据。Dekle et al. (2001), Goldfajn和Gupta (2003) 则提出了支持传统观点的实证证据。Chen(2006)，Drazen 和Hubrich（2006），Goderis和Ioannidou（2008）提供了新的实证研究证据来支持反对的观点。Caporale （20
6、05）建立了一个双变量VECM模型来检验亚洲金融危机中各国从紧的货币政策是否在投机压力下成功的捍卫了汇率，结果发现高利率政策起了相反的作用。Kim和Ratti（2006）用理性预期模型 说明正是高利率的货币政策增加了亚洲金融危机时期东亚各国的汇率崩溃和经济衰退。Choi 和Park （2007）也检验了亚洲金融危机时期的利率和汇率之间的因果联系，质疑了当时高利率政策的合理性。总的说来，没有那种说法是决定性的，反对的观点正逐渐占上风。从2007年开始，中国人民银行大幅提高利率，实行从紧的货币政策。何孝星和黄海霞（2008）分析了以利率政策为工具进行宏观调控效果有限的原因，指出继续加息的严重危害性
7、。吴丽华和孟照建（2008）评价了中国连续上调法定存款准备金率的宏观经济效果，认为该政策的单独作用是非常有限的，央行应多种货币政策工作并用，再配合其他宏观政策调控政策才能起作用。（三）汇率波动率的预测尽管中央银行干预外汇市场的目的就是要稳定汇率，但Dominguez (1998), Chang和Taylor (1998), Nagayasu (2004) ， Frenkel et al. (2005)都指出中央银行的干预实际上增加了汇率的波动率。Neely（2008）调查了53个国家和地区的中央银行的汇率干预数据，发现中央银行的干预和汇率波动率是正相关的。自从Engle(1982)开创 性地提
8、出波动率的建模和预测的基本问题后，一系列GARCH模型及其变形TGARCH，AGARCH，FIGARCH等就一直是在金融市 场对波动率建模和预测的主力军，尤其以在汇率市场上的运用最为成功（Poon和Granger,2003）。一般认为能预测汇率波动率的有效时间最长为3个月，但Li (2002) ，Scott 和Tucker (1989)则发现即使6至9个月也是可能的。Raunig (2008)探讨了汇率波动率的可预测性。Caporal et al.（2005) 发现在亚洲金融危机中各国的汇率存在明显的GARCH 效应。Schnabl (2008)用41个国家的面板数据分析得出汇率的波动率对经济
9、增长，汇率稳定，资本流入和宏观经济稳定高度正相关的结论。Clements et al. (2008) 通过对5个国家货币对美元的当天汇率收益波动率的检验发现带有自回归异方差性质的模型有很好的预测结果，即使在有偏移的情况下。Neely (2008) 也持相近的观点。二、基于马尔科夫变换的世代交叠模型（一）模型的假设根据交易者行为的微观市场结构理论（Jeanne和Rose，2002），考虑一个世代交叠模型的设定。假设只存在两个国家，外国和本国，外国的价格水平稳定，而且两国各自只发行一种债券，分别以美元和本国货币计价。在债券市场，国际交易者可以同时持有以本国货币计价和美元计价的债券，美元债券的供给是
10、完全弹性的。共有个风险厌恶型的交易者，交易者的生命周期为2期，在每一期的初始禀赋为W。交易者在生命周期的第1期不消费并把他的资金投资组合在国内和美元债券市场上分配，在第2期用证券投资组合来为消费融资，并试图使财富的预期效用最大化。交易者分两种，一种是专业交易者，没有进入成本和信息成本。另一种是噪音交易者，需要付出成本才能进入本国债券市场。交易者需要风险溢价才会持有本国债券因为他们是风险厌恶者，而且汇率是随机波动的，并假定本国债券的供给水平是常量。把进入决定定义为虚拟变量，进入，不进入，每个交易者决定是否进入本国债券市场的条件取决于：(1)这里代表交易者j在t 时刻的效用，表示交易者j 在t1时
11、刻的条件期望，这里假定交易者在t时刻做出进入市场的决定。假定交易者当他进入时在国内债券上投资，因此，交易者j的最大化问题可以表示如下：s.t. (2)这里是进入本国债券市场的成本，是交易者j在第二期的财富，a是正的常量，e 为汇 率，国内债券市场 上的风险溢价可以被定义为： (3)是国内债券的利率，是美元债券的利率，假定美元利率为稳定不变的。在每一代有个专业交易者和个噪音交易者，。专业交易者可以根据理性预期做出决策而不需承担任何进入成本：(4)和分别是本国债券市场超额回报的期望收益和条件方差。相反的，假定噪音交易者在第二期能够正确得知在本国债券市场上存在超额回报，但在第一期却因和经济基本状况无
12、关的噪音信息无法得知，也就是说：（5）这里是超额回报或风险溢价的均值，是随机的独立同分布的正常冲击。的方差被假定为同汇率的方差成正比： 。还可以进一步假设噪音交易者有秩序的进入而且进入成本并不小。就是：（6）假设本国中央银行采取如下的利率政策：（7）是参数， 0，也就是政府提高利率来捍卫汇率，是目标汇率，是独立同分布变量，代表其他被忽略掉的可能影响货币政策的因素。（二）模型的推导均衡可以分两步得出，先是均衡汇率。首先，当噪音交易者的数目n给定，可以解出平均风险溢价和汇率的方差如下：（8）（9）需要指出的是增加基础变量方差（或）会导致汇率的方差亦即汇率波动率增加。其次，内生性的噪音交易者数量n的
13、增加也会导致汇率的方差增加，并且噪音交易者数量增加对平均风险溢价的影响是非单调的。换句话说，更大的n使式（8）中直接变小，使变大，进而也使变小。即噪音交易者在模型中起了两方面的作用：他们创造了风险并同时承担风险。噪音交易者j当进入的净收益（GB ）高过进入成本时进入本国债券市场，即：（10）模型的结果会出现多重均衡。当基础变量的方差（或）足够高时，就会有一个单一均衡那就是所有的噪音交易者都涌入本国债券市场。当基础变量的方差足够低时，就会存在本国债券市场没有任何噪音交易者的均衡。特别是当基础变量的方差处于中间水平时，就会出现多重均衡，就是噪音交易者进入的数目可能有高有低即汇率波动率可能会有高有低
14、，基础变量的波动率和汇率的波动率之间没有简单的联系，两个国家可能会展现出不同的汇率波动率即使他们有相似的基础变量。在模型中考虑到式（7）中的作为政策参数可以显示利率对汇率冲击的响应。可以预测，在一定条件下，如果中央银行实行高利率来捍卫汇率的政策，当的值越大时，表示政策制定者提升利率越高，就会有更高的汇率波动率。（三）分析结果通过模型的分析可以得知高利率会导致高风险溢价，并且会吸引寻利的噪音交易者的涌入，这样会使得风险溢价更高。最后会因高汇率波动率和高风险溢价的均衡导致所有的噪音交易者加入。简而言之，从紧的货币政策会像传统的非抵补的利率平价理论所预测的那样导致资本的大量流入。如果理性交易者和噪音
15、交易者都在金融市场上共存，高利率会导致超额回报，吸引更多的噪音交易进一步加剧汇率波动率，最后使中央银行无法承受投机压力，转而实行浮动汇率三、利率与汇率波动率之间的相关性（一）变量与数据来源本文全部数据来自Wind资讯数据库。使用2005年7月至2008年5月的银行间同业拆借市场7天加权平均利率月平均值作为基准利率，用LR表示基准利率的对数值。使用2005年7月至2008年5月的人民币对美元汇率每日汇率中间价作为汇率指标，以每月汇率对数值差分的标准差（百分比形式）作为汇率的波动率指标，用SDLA代表这一波动率。（二）单位根检验表1 变量序列ADF 单位根检验结果变量 ADF-t值 p值LR -2
16、.691793* 0.0868SDLA -3.126049* 0.0349注：*、*、*分别表示在10%、5%、1%置信水平上拒绝原假设。从检验结果中可知，LR和SDLA 的水平序列均拒绝原假设（存在单位根）。因此，各变量的水平序列不存在单位根，均为平稳序列。（三）向量自回归（VAR）模型由于LI和SDLA 都是水平平稳序列，故可以采用VAR模型来分析它们的当前值及滞后期值间的相互关系。建立汇率波动率SDLA和利率LR之间的VAR 模型如下：（1）（2）（四）模型估计结果对考察汇率波动率SDLA和利率LR 之间关系的VAR 模型即（1）和（2）式进行估计，综合考虑AIC准则、SC准则及LR准则，选取最佳滞后阶数，估计结果如下：表2 VAR模型的估计结果因变量自变量 0.376749* 0.199884-0.08404 0.548895-0.02991 0.2977390.129019* 0.3302440.001639 0.191794统计量 0.330235 0.408963F-statistic
