指令流：外匯市場研究的重要變量

摘要：外匯指令流的引入使市場微觀結構理論成為近10年來匯率理論發展的一大亮點。令人驚奇的是，外匯指令流不僅在匯率波動和匯率決定研究中非常重要，而且許多傳統爭議因引進該變量而再次引發經濟學家的興趣，本文致力于介紹西方學術界對該理論的最新運用。

關鍵詞：外匯指令流；匯率制度；金融市場聯動性

中圖分類號：F832.5

文獻標識碼：Ａ

文章編號：1003－9031（2007）11－0040－04

自20世紀90年代以來，外匯市場微觀結構理論作為一個新的匯率研究領域，在西方發展很快，它已經是當前匯率研究的重要一派。目前我國已對該理論作了文獻綜述的作者主要有孫立堅和陳雨露。此外還有許罕多、丁劍平等將重點放在介紹該理論中的關鍵變量——指令流。其中，許罕多介紹了指令流的含義和影響價格的機制。丁劍平等則更加詳細地介紹了關于指令流的實證研究和當前的進展狀況，涉及了以下五個方面：指令流對匯率的解釋能力、不同指令流對匯率解釋能力上的差異、客戶指令流和匯率的短期波動的關系、指令流和宏觀基本面信息以及指令流和中短期匯率的相關性分析。事實上，目前西方關于指令流的研究已經遠遠超出了匯率的決定和匯率的波動性分析。許多領域因為引入了指令流這一新的研究角度，研究活動又開辟出新的天地。鑒于上述情況，本文嘗試對外匯市場指令流的研究新動向做些介紹。

一、指令流的含義和數據來源

所謂外匯市場指令流是指由買方發起的外匯交易量減去由賣方發起的外匯交易量后的差值，或者是由雙方發起的交易額的差值。傳統的匯率分析，只注重基本宏觀變量，如貿易收支、利率和物價等對匯率的作用，但是Meese（1983）表明這些基本宏觀變量對匯率的解釋能力還不如隨機游走模型。這樣的結論讓人震驚，也因此掀起了尋找新的解釋變量的浪潮。正是在這些嘗試中，外匯指令流作為一個新的解釋變量脫穎而出，諸多實證檢驗表明這個變量可以較好地解釋匯率波動。例如Evans等（2002a）的實證檢驗表明指令流可以解釋63％的匯率波動，相比之下，利率因素只解釋了匯率波動的1％；Cai等（2001）比較了央行干預、新聞公布和指令流三類變量對匯率波動性的解釋程度，得出的結論是指令流對匯率波動性的作用要明顯大于新聞公布和央行干預的影響；Evans等（2002b）的實證結論表明，指令流不但傳遞了宏觀變量的對匯率的影響，而且也傳遞了非宏觀變量如央行干預對匯率的影響。

雖然外匯指令流為匯率研究指明了一條又新又活的路，但要運用它還是有一定難度，主要是因為外匯指令流的數據很難獲得。那么西方學者是如何克服這種難處呢？

方法一，使用電子交易系統。90年代早期引入的電子交易系統Reuter D2000-1，提供了中間商外匯交易的詳細記錄，據推測，約90％的中間商之間的直接交易通過這個系統進行。這個系統的出現大大便利了實證檢驗。后來引進的Reuter D2000-2數據系統比ReuterD2000-1囊括進更多的銀行間交易。此外， EBS系統也提供中間商交易的數據可供使用。

方法二，使用私人數據。Lyons等（1995）和Evans等（2005），運用的是花期銀行提供的數據。由做市商提供的私人數據有個非常好的地方在于，利用它可以進行指令流分解。因為做市商銀行對交易有詳細記錄，可以觀察到不同類型交易主體的指令流。利用這些數據，研究不同客戶指令流，可以發現許多有趣的結論。

方法三，使用替代變量。最常見的替代變量是美國外匯市場主要參與者的外匯合約頭寸。美國財政部要求交易規模大的外匯市場參與者每周公布它們的外匯交易狀況，包括即期外匯交易、遠期外匯交易、期貨交易和期權交易。只要每年每季的未平倉外匯合約超過了500億美元，參與者就有義務根據財政部的要求披露交易，而它們的未結算部分將被一些學者視為是外匯指令流的理想代表量。像這樣的替代方法缺陷是不可避免的。就以用得較多的美國財政部公布的數據為例，因為這些公布的交易的未結算部分并不包括全部交易，因此算不上是真正的指令流。此外，這種方法只能提供周數據，不能滿足高頻數據分析的需要。

二、指令流和匯率制度

固定匯率和浮動匯率的比較一直是匯率研究者的熱門話題，但過去的討論基本都是從宏觀角度出發的。比較有創新意義的是Killeen等（2004）的論述，但卻是從微觀角度來比較兩種匯率制度。他們沿用三回合交易模型，從理論上論證了在兩匯率制度下匯率和指令流呈現出不同的關系。如果一國由浮動匯率制度轉變為實行固定匯率，假設T為公布固定匯率制度的時間，他們認為匯率和指令流在T前后會有不同的關系，正如下面的兩個式子所顯示的。其中（1）描述了在T日前也就是說在浮動匯率制度下任一交易日t的匯價Pt，而（2）給出了在T日公布后即在固定匯率制度下的匯率價格決定式。

其中ΔRτ是兩貨幣的利率差，X是做市商在該交易日外匯指令流。他們從理論上論證了在（1）中λ2（表明匯率和做市商指令流的關系）是個顯著不同于零的正數，但在（2）中λ3是個接近零的數，這意味著匯率和指令流的相關性只在浮動匯率制度下存在。在理論上這個區別并不難說明：在浮動匯率制度下因為存在匯率波動率風險，市場的外匯需求的價格彈性較小，導致為說服客戶吸收多余的頭寸做市商必須要較大幅度地調整匯率；相反，在可靠的固定匯率制度下匯率波動風險很小，外匯需求彈性很大，因此做市商不需對價格做大的調整就可以成功地將自己過多的頭寸轉移給客戶，這樣λ3在數值上就是個接近零的數。

為檢驗理論結果，他們運用EBS做市商電子交易系統，采集了1998年德國馬克和法國法郎的收盤價和做市商指令流，以及兩國的利率。運用1998年的數據是因為在該年兩國的匯率經歷從浮動匯率制度向固定匯率制度的轉變，1998年5月4日是歐盟公布不可撤銷的貨幣轉換比率后的第一個交易日。協整檢驗的結果是：在引進固定匯率制度前，即期匯率和指令流兩個變量雖然都不平穩卻是協整的，協整關系正如像（1）式所預計的；5月4日之后，匯率數據平穩但指令流數據不平穩，這證實了指令流對匯率波動的作用只存在于浮動匯率制度下，并不存在于固定匯率制度中。同時他們的檢驗表明，指令流和匯率的相關性在1998年5月4日之前達0.7，但在5月4日之后，卻下降為零。

三、指令流和流動性

外匯市場上是誰提供了流動性？一般認為做市商是流動性的提供者。但是，Lyons等（1995）告訴我們作為做市商的銀行只持有有限的隔夜外匯頭寸，這意味著做市商并不是長期的流動性提供者，他們只是短期的流動性提供者。那么外匯市場上隔夜的流動性由誰提供呢？為尋找答案，我們必須要知道流動性提供者的特點。Bjonnes等（2005）是這樣描述流動性提供者的特征：第一，流動性提供者的指令流應當和匯率的變動方向相反，當外匯升值時，流動性提供者是在賣出外匯，當外匯處于貶值過程中，他們卻是在買入外匯；第二，他們是被動地和其他人的外匯供給和需求相匹配，也就是說他們的逆向操作的起因并不是他們預料到其他交易者的行為然后預先作出反應。

Bjonnes等（2005）收集了從1993年1月到2002年6月瑞典外匯交易市場上27家銀行關于瑞典克朗和歐元之間的交易數據。他們將做市商的交易對象劃分為三大類：其他做市商行、金融客戶和非金融客戶。這樣的劃分是受三回合模型的啟發。在三回合模型中，第二個回合的交易發生在做市商之間，第一和第三回合則都是銀行和客戶之間的交易，但是這兩類客戶是不同的，其中在第一回合中的客戶具有主動地位，他們的行為導致了做市商的存貨變動，在第三回合中的客戶卻處于被動之中，他們是被動地幫助平衡做市商的外匯頭寸。當然這樣的三回合劃分只是具有理論意義，在現實中有些做市商在執行了交易指令后就想立即平頭寸，因為他們只想賺取價差，而另一類更具有冒險精神的做市商，他們欲對日內的價格波動進行投機?？紤]到這些，Bjonnes等（2005）提出了另一個框架，在這框架中他們把客戶區分為推動型和拉動型，其中推動型客戶的指令流和價格變動正相關，拉動型客戶的指令流和匯率則是反相關，因為他們是受價格所吸引情愿現在就對做市商的報價做出行動而不是等待一個更好的價格。他們的實證檢驗包括三個步驟：首先對金融客戶和非金融客戶的指令流和匯率進行協整檢驗，其次對不同的期限水平檢驗指令流和匯率是否有正確的相關性，最后證明指令流和匯率成正相關的是推動型客戶，也是第一回合的交易者，指令流和匯率是反相關的是拉動型客戶，也就是第三回合的客戶。檢驗顯示：（1）無論在什么樣的期限水平上，金融客戶的指令流和匯率變動都成正相關。這暗示了金融客戶并不是流動性的提供者。（2）在每日水平上，金融客戶指令流和匯率的正相關性與做市商指令流和匯率變動的反相關性正好相匹配。這暗示了做市商是每日水平上的流動性提供者。（3）如果將非金融客戶的指令流和做市商的指令流放進同一個解釋匯率變動的回歸方程，發現非金融客戶的系數在每日水平沒有通過顯著性檢驗，做市商的系數在每日水平上是負數，這說明做市商在每日水平上是流動性提供者。但在超過1天后，非金融客戶作為流動性提供者的重要性越來越大。（4）如果把金融客戶和非金融客戶放入同一個回歸方程，發現在每日水平上非金融客戶是推動了市場，但在其他長期水平上，卻是表現出拉動型的特征，即在長期水平非金融客戶具有流動性的提供者的特征。總之，非金融客戶表現出了上面所提長期流動性的提供者的第一個特征。為證實非金融客戶是長期流動性的提供者，還需證明它符合第二個特征，即他是被動的交易者，而不是主動的交易者。為此他們運用格蘭杰因果檢驗證實非金融客戶是被動的拉動型，而金融客戶是推動型的交易者。

四、指令流和金融市場間的聯動性

對不同金融市場的聯動性的研究主要有兩個分支，第一種研究認為市場主要是通過投機交易實現整合，不同市場的回報率的差異會吸引一些套利交易，套利的結果會使回報率的差異減少，不同市場的回報率趨于一致。這類理論有無套補利率平價。第二個分支是區域性整合，認為如果相同的資產在不同的市場上交易有相同的價格，那么這些市場就是統一的。Evans等(2002b）提供了第三種分析角度，他們提出了信息整合，認為只要一個市場的交易量的信息會傳遞到另一個市場并影響另一個市場的定價，那么這些市場就可以看成是信息整合的。根據這個概念，為判定不同貨幣的外匯市場是否信息整合，就要看一種貨幣的指令流（在微觀結構理論中指令流是重要的信息來源）是否會影響另一貨幣的匯率。Evans等(2005）借助前面所提的三回合模型，采集了Reuters D2000-1所提供的關于馬克、日元、英鎊、比利時法郎、瑞士法郎、法國法郎、克朗、里拉、荷蘭盾對美元的匯率，時間從1996年5月1日到8月31日。實證結果顯示了一種貨幣的指令流會影響其他貨幣的定價，證實了不同外匯市場的信息相互的確可以借著指令流進行傳遞，同時也證明了不同的外匯市場的確是相互關聯的。

除了不同匯市的聯動性，股市和匯市的也表現出具有相互聯系，典型的例子是Mannesmann事件(注：英國移動公司巨亨Vodafone Air Touch Pcl 收購德國的Mannesmann事件，竟引起歐元對美元的升值，匯率上升幅度達2.5美分，見Francis等（2006）。)。該事件引發了學者們對此關系的研究，研究成果有Francis等(2006)。該文是從指令流的角度來研究兩市之間的相互作用機制。他們承襲了Evans等（2002b）的思想，即不同市場之間的信息傳遞可以通過指令流進行，并把實證檢驗的目標設為是確認兩類市場之間是否存在相互作用的現象，以及這種相互關系在多大的程度上可以用指令流來解釋(注：兩類市場包含了四個市場，包括涉及本國貨幣的的外匯交易市場，涉及外國貨幣的外匯交易市場，本國的股市，外國的股市。)。為了證實信息流是股市匯市兩者的平均收益率以及波動性相互傳遞的媒介，他們建立了兩套模型，以平均收益率的傳遞為例，在第一套模型中，特定市場的平均收益率用其他市場和本市場的滯后的平均收益率來解釋，而在另一模型中，除了上述解釋變量外還加入了各貨幣的指令流。分別對兩模型進行統計檢驗，經過比較，發現在加入指令流作為新的解釋變量后，其他市場平均收益率的解釋系數下降，統計顯著性水平也下降，有的變量從原來的統計顯著變成了統計不顯著。這些是對平均收益率的相互傳遞的檢驗，對于不同市場之間的波動性傳遞也可采用這樣的方法得出類似的結論。這些結果表明：外匯的指令流在很大程度上解釋了股市匯市之間的平均收益率和波動性的傳遞。另一方面，這些檢驗也表明了外匯指令流并不是解釋市場間相互影響的唯一變量。因為在他們的檢驗中，盡管一些解釋變量在加進指令流后系數下降了，卻依然保持了統計顯著性。除了上述工作外，該文還比較了匯市和股市對外匯指令流的敏感性，發現指令流對匯市的影響不如對股市的影響明顯，這似乎暗示了外匯市場之間不像Evans等（2002b）所說的在信息上是整合的。

五、小結

外匯指令流為理解匯率提供了一個新的視角，加入指令流這個變量，我們對匯率的變動和匯率的波動的解釋能力有大大的增強。但是正如本文所介紹的，外匯指令流的研究價值遠遠超過這些，它可以被用于比較匯率制度，也可以用于鑒定流動性提供者的身份，讓我們區分誰是市場的短期流動性提供者，誰是長期的流動性提供者，外匯指令流甚至可用于說明匯市之間以及匯市和股市之間是怎樣建立相互聯系的。外匯市場的指令流也為不同金融市場的整合性和同一性提供了新的解釋。隨著全球金融一體化的步伐不斷加快，相信外匯市場的指令流的研究會越來越有價值。

參考文獻：

[1] 曾振宇.短期匯率波動的微觀解釋[J].上海金融，2003，（6）.

[2] 陳雨露，候杰.匯率決定理論的新近發展文獻綜述[J].當代經濟科學究，2005，（5）.

[3] 丁劍平，曾芳琴.指令流的再分解[J].國際金融研究，2005，（11）.

[4] 孫立堅.外匯市場微觀結構理論[J].國際金融研究，2002，（11）.

[5] 奚君羊，曾振宇.匯率形成的微觀分析[J].廣東社會科學，2005，（1）.

[6] 許罕多.匯率理論中的訂單流研究[J].工業技術經濟，2006，（4）.

[7] Bjonnes， G.， D. Rime， and H. Solheim， 2005. Liquidity provision in the overnight foreign exchange market. Journal of International Money and Finance24， 175-196.

[8] Cai，J.， Y. Cheung， R.， Lee， and M. Melvin， 2001. Once-in-generation yen volatility in 1998: fundamentals， intervention and order flow. Journal of International Money and Finance20， 327-347.

[9] Domingnez， K. and F. Panthaki， 2006.What defines ‘news’ in foreign exchange markets? Journal of International Money and Finance 25， 168-198.

[10] Evans， M. and R. Lyons， 2002a. Order flow and exchange rate dynamics. Journal of Political Economy 110， 170-180.

[11] Evans， M. and R. Lyons， 2002b.Informational integration and FX trading. Journal of International Money and Finance 21，807-831.

[12] Evans，M.and R. Lyons， 2005.Do currency markets absorb news quickly? Journal of International Money and Finance 24， 197-218.

[13] Francis， B. and I. Hasan， 2006. Dynamic relations between international equity and currency markets:the role of currency order flow. The Journal of Business 79， 219-257.

[14] Froot， K. and T. Ramadorai， 2005. The Journal of Finance 60， 1535-1567.

[15] Killeen， W.， R. Lyons and M. Moore， 2004. Fixed versus flexible: lessons from EMS order flow. NBER Working Paper 8491， September 2004.

[16] Meese， R. and K. Rogoff， 1983. Empirical exchange rate models of the seventies. Journal of International Economics 14， 3-24.

[17] Osler， C.， 2003. Currency orders and exchange rate dynamics:an explanation for the predictive success of technical analysis. The Journal of Finance 58， 1791-1820.

[18] Payne， R.， 2003. Informed trade in spot foreign exchange market: an empirical analysis. Journal of International Economics 61， 307-329.

Applications ofNew Variable：Order Flow of Foreign Exchanges

ZHENG Zhong

(Shanghai University， Shanghai 200444，China)

Abstract：Order flow， a key variable in microstructure finance， can be applied to many studies in addition to the study on the determination of exchange rate. This paper reviews literature that apply order flow of currencies to the following issues:(1) the fixed-versus-flexible debate， (2)liquidity provision in the overnight foreign exchange market， and(3)international financial integration. Moreover， this paper presents ways used by many to collect data concerning order flow in foreign exchange markets.

Key Words：Order Flow；Exchange Rate Regime； Financial Integration