“新常態”下人民幣匯率波動研究

蔣古月

[摘要]隨著人民幣國際化、利率市場化程度的不斷加深，人民幣匯率的波動更具有隨機性，對人民幣匯率的波動情況做出預測顯得越來越重要。在分析1995年-2016年各月份匯率變動的基礎上，選取可以代表新常態經濟的2010.01-2016.12的月度面板數據，基于向量自回歸（VAR）模型，研究人民幣匯率的變動狀態。本文建立的VAR模型能夠揭示匯率、貨幣供應量、利率三者之間的聯動關系，有效補充了前人在匯率預測研究中的不足，并給出了相關政策建議。

[關鍵詞]新常態 人民幣匯率 VAIL 模型 Granger 因果檢驗

“新常態”是指運行進入增速放緩、經濟結構大幅調整的發展時期。一、改變了結構，在不久的將來，或許會發生變化的是出口帶動投資促使其上升的模式；二、經濟的增速逐漸由高向中平穩變換，以前是大于10%，現在逐漸變換成6%、7%。三、在將來經濟增速會下放到個人單位與實施創新并舉，不過現在是在逐漸的變換，因為當下的經濟上升力度還是政府掌控的。大部分學者認為新常態下經濟增速放緩是人民幣匯率貶值的重要原因。本文基于VAR模型，利用2010.01-2016.12的月度面板數據，主要研究新常態下人民幣匯率的波動情況，并對變動趨勢做出有效預測。

一、模型變量的選擇

購買力平價理論指出對應的物價水準控制著名義匯率，真正反映貨幣和物價水準供給親密的還是它幕后的貨幣數量理論。利率平價學說指出匯率的不穩定主要是兩類貨幣之間的差價，這就表明匯率受利率水準的干涉。國際收支理論把利率與物價全部總結成作用世界收支的要素，也就是表明利率和貨幣持平會一塊兒作用著名義匯率。縱觀所述，雖然在詳細的意義辦法、作用水準隱含有不一樣的因素，不過利率和貨幣供給扮演者非常核心的作用，名義匯率的決策流程少了這些后果是不可想象的。

所以，這篇文章把以前的實例調研和匯率決定學說當做根基，借助貨幣利率和供給數量兩種要素，和匯率打造三變量VAR模型，一是能夠估摸匯率走向，二是能夠調研三個間彼此作用的非靜態渠道并比較新常態下我國人民幣匯率波動與以往的不同和聯系。

二、模型原理

VAR（vector autoregressive）模型最早是由美國經濟學家Sims于1980年提出的。VAR模型里面，不存在內生變量的區別，全部把變量當成內生變量，沒有制約任何一點的初始模型參數，也就是任何一個方程都存在一樣的解釋變量。聯立方程組，用內生變量的滯后期值回歸，以研究變動的關聯性。其基本形式為：

VAR模型就好比聯立方程，把不少的變量融入到整體一致的模型里面，一塊兒借助很多個變量的參數，和單單借助時間順序的ARIMA模型比較，它涉及到的參數是進一步的完善，可以不錯的模仿實體經濟，所以實施預計的時候可以供給比較溫和真是的估計數值。而且，VAR模型盡管沒有完全將經濟學說當做根基，不過經濟學說卻是模型內生變量的根基，在糾正ARIMA模型的缺陷理論性上發揮了不小的作用。

本文建立的VAR（p）模型直觀形式如下：

可以清楚地看出，VAR模型中將匯率、利率、廣義貨幣的滯后值作為解釋變量，分別對這三者進行回歸。模型中不包含變量之間的同期影響。

三、實證分析

（一）數據平穩性檢驗

VAR模型的實驗基礎是平穩的時間序列數據。假如隨機流程與時間一塊兒改變，也就是假如流程是不穩定的，那么僅借助一個簡便的代數模型是不能夠映射時間順序的將來和之前。假如隨機流程的隨機特性沒有伴隨著時間的改變而改變，那么能夠借助隱含確切參數的方程把時間順序模塊化，方程的參數借助時間順序的歷史資料預測獲得，因此經濟計量模型中對時間序列模型的分析處理首先需要考慮的是平穩性。由圖1可以粗略的觀察到變量時間序列并不平穩，為此對數據的平穩性進一步檢驗，具體采用ADF單位根檢驗法。

由表1可知，銀行同行業間隔夜拆借利率IR時間序列數據比較平穩，人民幣兌美元匯率FOREX和貨幣量M2時間序列數據非平穩，但是FOREX和M2的一階差分數據D（FOREX）和D（M2）都在臨界值a=5%的水平下平穩，說明原序列數據是同階單整序列，方便進行后續研究。

（二）變量協整檢驗

Johansen協整檢驗是由Soren Johansen于1991年提出的，并于1995年加以完善。其理論十分復雜，但是其基本思想是基于VAR模型將一個求極大似然函數的問題轉化為一個求特征根和對應特征向量的問題。由協整原理可知，變量同階單整可能存在協整關系，協整檢驗用以判斷變量之間是否存在長期穩定性，檢驗結果見表2。

協整方程個數為None時，統計量J=32.25964>a（0.05）=21.12162，而當協整方程個數至多為1或2時，統計量J均小于5%1臨界值。說明變量組（FOREX、IR、M2）至少存在一個協整方程，即各指標之間存在協整關系，驗證了我國人民幣匯率變動長期受到銀行利率和廣義貨幣供給量M2的影響。

（三）方差分解

基于脈沖響應分析，用方差分解法來研究變量之間被解釋信息的貢獻率，以評價各成分沖擊的重要程度。為研究各變量對我國新常態下匯率變動的影響，我們以D（FOREX）作為被解釋變量，建立模型，分別對方差進行分解，結果見圖2。

從圖2基于脈沖響應的方差分解結果看出，匯率給自己帶來的影響從來都是最高的，一開始就能實現100%解釋。伴隨著期數的逐漸提升，對自身解釋的貢獻程度呈現出逐漸下降的趨勢，但是一直升到18期，匯率還是可以闡述自己變化的92%。M2的上升數值變化給匯率變化帶來的作用是慢慢上升的，由最初的完全不解釋狀態到18期的7%的解釋貢獻程度，期間的增長幅度不平穩，由第2期到第3期增長迅猛。并且，貨幣供應量對匯率的影響存在時滯，而且這是一個逐漸的、長期影響的過程。利率的貢獻率從基期到18期在小范圍內逐漸增長，整體不超過1%。

所以，大家能夠闡明匯率變換的格蘭杰原因為什么不是利率與貨幣上升量帶來的。因為從方差分解上可以看到，匯率變動的極大部分波動全部能夠通過自己以前的資料來估計與闡述，利率、M2的不穩定給匯率的闡述帶來的作用不大。而且，還能夠闡述為什么中國不少的專家堅信ARIMA、GARCH等單變量分析方法可以對匯率波動進行有效預測，因為即使在18期以后匯率對自身變動的貢獻率仍然達到92%，但是隨著利率市場化、人民幣國際化的加速進程，利率和貨幣供給量與匯率的雙向選擇和影響作用必然大幅改變，單變量分析模型顯然愈加不適用。

四、基于VAR模型的人民幣匯率預測

運用本文建立的VAR模型對2016年1月-2016年12月的樣本外數據進行預測，并比較真實值與預測值之間的浮動，通過MATLAB軟件作圖，預測結果見圖3。

圖中帶有矩形標記的折線是匯率的實際值，帶有五角星標記的是VAR靜態預測折線，帶有三角標記的是VAR動態預測折線。從圖中可以很明顯的看出靜態預測結果與匯率的實際值之間擬合程度非常高，能夠很好地預測我國人民幣匯率波動情況。然而非靜態估計差別不小，僅僅可以依照歷史值大概估計出匯率的全部方向，沒辦法真實的映射出匯率的非長期變化。

五、結論與建議

（一）主要結論：“新常態”下人民幣匯率的走低

從圖1人民幣匯率時間序列折線圖可以很清晰的看出，新常態概念提出時期，或者說我國經濟進入調整期后開始，人民幣匯率也同時迎來了調整期。調整的整體表現就是人民幣開始起起伏伏但是總的趨勢是貶值。本文通過建立VAR模型明確了利率、匯率、M2之間的互相影響機制，得到影響匯率變動的主要變量是自身的過去信息。在經濟下行的當期，利率的下調以及匯率自身的調整通過復雜的經濟金融市場以及政府參與的雙重作用共同累積作用于當期匯率，導致人民幣近期的長久貶值

（z3相關建議

拿政策發布者來說，貨幣供給量是非常便于掌握的。要確保匯率的平穩性，貨幣供應量上升率必須確保一定的穩定。相反，假如要完成固定的非微觀經濟指標，必須保證影響匯率水準，于是更正貨幣供應數量上升率是一個能夠操控的措施。所以就非短期來說，非狹義貨幣上升率的提升會引發貶值的后果。利率水準也可以作為貨幣單位的操控設備。增強利率水準會引發貨幣的貶值，不過它的作用是不強的，并且沒有持久性。中國目前正在漸漸地改革利率市場，利率受市場水準的影響是漸漸地增大。縱觀所述，和貨幣供給量上升速度比較，匯率受利率水準的作用是不大的且也不長，并且利率的操控性是不高的，它不可以作為貨幣單位影響匯率的有效辦法。此外，在挑選M2影響匯率水準的時候，還必須關注利率和M2間的彼此影響。