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利率与汇率的联动关系.doc

利率与汇率的联动关系

为梦2010
2010-01-08 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《利率与汇率的联动关系doc》,可适用于经济金融领域

中美利率与汇率联动关系的实证研究:~(上)  摘要:在经济金融全球化的今天尤其伴随我国金融业全面开放、人民币国际化进程的逐步推进中美利率与汇率联动关系的研究显得日益重要。本文在借鉴经济学有关利率和汇率联动关系的理论模型和传导机制的基础上运用计量经济学理论模型和统计软件Eviews通过对利率与汇率经济变量的平稳性检验、协整关系检验、因果关系检验、冲击反应分析和方差分解检验较为全面地对中美利率与汇率的联动关系进行了实证分析。通过实证分析我们发现中美利率和汇率在长期内存在协整关系但短期联动关系不足我国应加快推进利率市场化进程积极完善人民币汇率形成机制使我国利率政策和汇率政策相互协调促进宏观经济向内外均衡发展。   关键词:利率汇率联动关系实证研究   一、引言   利率作为本国货币对内的价格表现汇率作为本国货币对外的价格表现是宏观经济运行中金融信号的核心。在当今经济金融自由化、一体化、全球化的发展态势下一国要实现宏观经济的内外均衡必须寻求利率政策与汇率政策的协调配合。当前国内外对于利率与汇率联动关系的研究主要集中对利率与汇率关系的经典理论的验证、利率与汇率联动关系以及利率和汇率政策的协调三个方面:   首先对利率与汇率关系的经典理论的验证方面国内外许多经济学家的研究表明利率平价理论在长期内成立而在短期内不显著。其中BerkKnot()通过对美国等国家在世纪年代前的长期债券利差与该国以购买力为基础的汇率关系来验证了非抵补的利率平价是成立的FloodRose()采用个国家在世纪年代金融危机的日数据验证了非抵补利率平价关系在金融危机时期比金融稳定时期更加显著ChinnMeredith()实证验证了非抵补利率平价在西方七国长期内成立但在短期内却不成立。   其次在探讨利率与汇率的联动作用方面。FrankWouters()运用可识别的VAR模型检验了货币传导机制中的汇率渠道发现其对产出和物价的影响规模和持续时间都不同于货币传导机制中传统的利率渠道。而且无论是对于浮动汇率制度下的大型开放经济还是对于有粘性价格和工资的小型开放经济汇率上的变动都会快速地传递反映在物价和GDP统计的各个指标上由此引起了利率的变动SimoneRazzak()通过建立的长期汇率模型验证了美国名义利率与名义汇率之间存在密切的关系MarkMOH()运用非线性可调整动态模型通过美元利率和对其他国家的汇率验证了利率和汇率之间在较长区间内的联动关系大于短区间MacdonaldNagayasu()采用个工业国的面板数据进行了协整检验证实了实际利率与利差之间存在长期均衡关系。   再次对利率与汇率政策协调的选择研究上。国外学者FloodJeanne()通过建立KFG模型分析指出货币当局只提高利率的最佳时期应该是在投机者攻击本国货币之后这样才能有效的维护本国汇率的稳定Suliman()运用了GARCH模型对发生在年至年期间的两次金融危机进行实证研究:墨西哥比索()和日元()发现像墨西哥这种实行盯住汇率制度的国家的汇率波动相对于实行浮动利率的日本更加容易传染自由市场经济引致美国利率的波动国内学者穆怀鹏等()指出经济全球化背景下大致有个因素影响汇率与利率的变化。协调的利率与汇率政策有利于保持经济均衡不适当的利率与汇率政策会扭曲经济结构形成金融危机的隐患郭庆平和王爱俭()运用了计量模型分别对发达国家和发展中国家的名义利率和汇率进行实证分析却得出发达国家的利率与汇率联动性在表面上弱于一些发展中国家但同时指出是因为发达国家的利率与汇率的联动性可能是以更深层次的联系表现出来利率与汇率的自反馈抵消了部分联动关系发达国家利率与汇率政策对整体经济的影响要强于发展中国家。   二、建立实证分析模型   下面本文通过建立计量模型、选择适合的变量并对样本数据进行平稳性检验来建立实证分析模型。   (一)建立计量模型   利率与汇率联动关系的理论模型比较多本文建立的实证计量模型将基于“利率平价理论”来实证验证利率和汇率的联动关系。抵补的利率平价模型为:IRIRf=(FEEt)/Et其中IR和IRf分别为在t到t时期本国货币和外国货币的利率Et代表期汇市场上直接标价法下I时期的即期汇率FE为t时期的远期汇率。而非抵补的利率平价模型是:IRIRf=(EEEt)/EtIR和IRf仍然分别是在t到t时期本国货币和外国货币的利率而Et代表外汇市场上直接标价法下t时期的即期汇率表示投资者在t时期预期的t时期的即期汇率。   无论是抵补还是非抵补的利率平价模型方程的左边都是国内外的利率差而右边则是汇率的变动率。考虑到远期汇率数据难以获取和预期汇率无法数值量化要分析利率与汇率的关系可以结合自回归分布滞后模型(AutoregressiveDistributedLagmodelADL)由于该模型同时包含解释变量与被解释变量的当期和滞后值的特性因而可通过动态分析中美利差与汇率的关系来说明利率和汇率之间的互动关系所以可构建如下实证模型:      方程中IRGAP=IRIRf为中外利率差变量p为滞后期ER为人民币汇率。按照利率平价模型我们只需证明ER与IRGAP之间存在协整关系且在汇率直接标价法下协整向量之间在当期应该是互为反向变动(系数为负)而在滞后期是正向变动(系数为正)。本国利率提高国内外利差的正向扩大使汇率即期升值(直接标价法下表现为反向变动)而远期贬值(直接标价法下表现为正向变动)。没有对模型中变量取自然对数然后回归是考虑到利差IRGAP会出现负值负数的自然对数是没有意义的而且对负数取了自然对数后会造成计量软件将数据视为缺失从而带来错误的分析结果。   (二)变量选择和样本数据说明   由于利率平价模型中利率和汇率均为名义变量而且名义利率与汇率变量相对实际变量来说不仅是货币比价更是强调经济杠杆作用①。同时现有的相关文献中大多证明了实际利率与汇率之间不存在联动关系所以本文并没有将数据处理为实际变量数据。另外为了保证样本量足够大本文所有数据均采用月度数据。模型中的中美利率差为IRGAP=IRIRf其中IR代表我国国内利率在基于数据可得性以及相关文献中所用数据代表性的考虑故所选取的是年月日至年月日的居民个人年定期存款利率而IRf选取的是同期美国联邦基金利率ERt选取的是同期直接标价法下的人民币对美元的名义汇率。所有数据由《中国统计年鉴》、中国人民银行网站(http:wwwpbcgovcn)、美国联邦储备银行网站(http:wwwfederalreservegov)和路透网站(http:cnreuterscom)中的相关数据整理得出。   (三)数据的平稳性检验   迄今为止对于时间序列数据的分析一般都是通过建立以因果关系为基础的结构模型进行的且无论是单方程计量经济学模型还是联立方程计量经济学模型都隐含“数据是平稳的”这一假设。然而实际的时间序列数据往往是非平稳的如果仍要进行OLS回归将会导致伪回归所以在进行下一步的建模和检验之前对时间序列的平稳性进行检验是必要的。下面我们采用统计检验中普遍采用的检验法ADF(AugmentDickeyFullertest)单位根检验法进行检验:   滞后期的选择   在ADF检验中采用滞后长度的选取标准是:在保证残差项不序列相关的前提下同时采用AIC准则与SC准则作为最佳时滞的标准。其中对于残差项是否序列相关我们采用DW值和P值进行检验而最佳滞后期即为在保证残差项不序列相关的前提下二者的值同时为最小。   通过AIC准则和SC准则以及结合DW值、P值的考虑我们最终选择滞后期为期具体结果见表。    ADF平稳性检验   平稳性检验是进行回归之前必经步骤只有通过平稳性检验才知道时间序列的回归有没有意义。下面我们对人民币汇率ER、中美利差IRGAP以及它们的一阶方差作ADF检验具体数值见表。    通过对中美利差IRGAP和人民币汇率ER时间序列样本数据进行ADF平稳性检验发现几乎所有时序样本数据的ADF值均大于至的任何临界值可知利差IRGAP和汇率ER均是不平稳时间序列而将利差和汇率进行一阶差分后作ADF平稳性检验发现所有时序样本数据ΔIRGAP和AER的ADF值部分小于至的临界值结合DW值判定序列相关性可知利差IRGAP和汇率ER均为满足I()的单整过程。 三、利率与汇率的联动关系检验   下面我们通过对利率与汇率之间的协整关系检验、因果关系检验、冲击反应分析和方差分解检验来全面地对中美利率与汇率的联动关系进行了实证分析。   (一)变量间的协整关系检验   若用简单差分变量模型虽避免了非平稳问题但又会由于差分处理而导致长期信息缺失。而协整分析方法则可以弥补这一缺陷。按照协整理论对于非平稳变量只有当变量之间存在协整关系时线性回归才具有现实意义。   具体应用协整理论进行时间序列分析时必须先分别检验各变量时间序列是否单整阶数相同进而判别其协整性。主要的检验方法有EG两步法Johansen极大似然法GregoryHansan法自回归分布滞后模型(ADL)法频域非参数谱回归法Bayes法等等。本文分别采取目前应用最广泛的EG两步法Johansen极大似然法两种方法来验证利率和汇率的协整关系。  两变量的EngleGranger检验   为了检验两变量xt和Y:是否为协整Engle和Granger于年提出了以两步单方程最小二乘法为基础的两步检验法也称EG检验法。第一步用OLS法估计协整回归模型(长期均衡模型):用作均衡误差的估计值。第二步采用OLS法估计回归模型:然后检验ut的单整性如果零假设说明为ut~I()xt和Yt不是协整的反之接受零假设认为xt和Yt是协整的。   ()对IRGAP和ER进行回归得:      其中n=k=显著水平为则DW=<dt=所以该残差项具有一阶正的自相关且R=线性拟合度不是太理想。考虑在模型中加入一阶滞后项得ER与IRGAP的分布滞后模型进行回归得到:      其中n=k=显著水平为则du<DW=<du所以该残差项不具有自相关且R=线性拟合度相当好。此外由变量的系数可知该模型满足“利率评价理论”本国利率提高国内外利差正向扩大人民币汇率即期升水远期贴水(直接标价法)且预期是加剧人民币汇率变动的的主要因素。   ()再对方程①的残差RESID作单位根检验具体数值见表。    通过对残差RESID的ADF检验可以看出在考虑了含有截距项和趋势项的情况下残差项的ADF值均大于至的任何临界值不能拒绝零假设但是在考虑只有截距项以及截距项和趋势项都没有的两种情况下残差项的ADF值均小于至的任何临界值并结合DW值所以拒绝存在单位根的零假设此时可认为时间序列是平稳的即中美利差IRGAP和人民币对美元汇率ER存在协整关系。其长期稳定关系为:      Johansen极大似然估计法检验   EG检验两步法解决时间序列的非平稳性由于此方法易于计算因而早期被广泛采用但其缺点是在小样本下参数估计的误差较大并且当变量超过两个以上时变量间可能存在多个协整关系此方法无法找到所有可能的协整向量其分析结果不易解释。针对上述问题Johansen于年以及年与Juselius一起提出基于向量自回归模型的多重检验方法Johansen检验法。该检验法不仅克服了EG两步法的缺陷而且做多变量检验时还可以精确的检验出协整向量的数目(JohansenJuselius)。下面我们采用Johansen极大似然估计法来检验ER与IRGAP的协整关系。   Johansen协整检验是用被解释变量的一阶差分△yt对自身滞后变量△yt、△ytp,和其他解释变量及其滞后变量进行回归的此时比原序列的最大滞后期数要小故此时协整的滞后区间应该为()。而根据数据的特性及时序图并结合经济意义可知检验协整形式取序列有线性趋势且协整方程只有截距。得到具体检验结果见表。    从表中我们可以看出极大似然比率统计量在水平上拒绝了没有协整关系的原假设。验证了人民币汇率ER和利差IRGAP之间是存在协整关系的这与我们采用EG两步法得到的结论是一样的即ER与IRGAP在长期存在协整关系。   (二)中美利差IRGAP与人民币兑美元汇率ER之间的因果关系检验   当两个变量在时间上有先导滞后关系时能否从统计上考察这种关系时是单向的还是双向的年格兰杰从预测的角度提出了因果关系检验法(Grangertestofcausality)。为了研究IRGAP与ER之间的相互引导关系我们将采用基于Granger的因果关系(causalrelationshiv)检验的方法对中美利差IRGAP与人民币对美元汇率ER之间的因果关系作检验进行Granger因果关系检验。由于Granger因果关系检验对滞后期的阶数非常敏感这里采用依次多滞后几期看结构是否具有同一性的方法我们分别取滞后期为、、、、、、表给出了检验结果。    通过表中的Granger因果关系检验我们可以看出大多数的滞后期中拒绝“IRGAP不是引致ER的Granger原因”换句话说即认为“IRGAP是引致ER的Granger原因”。这和我们一般认为的中外利差的扩大或减少会引起国际投机资本套利套汇进而使人民币汇率即期升值或贬值的现象是吻合的。同时在大多数的滞后期中都接受“ER不是引致IRGAP的Granger原因”即认为“ER不是引致IRGAP的Granger原因”这说明人民币汇率的变动对利率变动的影响比较小。   (三)冲击反应分析和方差分解   特征根检验   格兰杰非因果性检验只能说明利率与汇率之间是否存在因果关系却无法说明变量之间相互影响的方向、作用力度及作用时滞因而需进一步使用脉冲响应函数和方差分解进行分析。仍运用差分序列建立向量自回归模型为了防止此处两个方程的误差项之间存在相关性我们首先进行特征根检验。结果显示所有特征根都在单位圆内(图略)没有数值大于的特征根是一个平稳的系统符合向量自回归模型建模要求表给出了模型估计结果。    脉冲响应函数检验   脉冲响应函数(ImpulseResponseFunction)是指系统对其中某一变量的一个冲击或新生所作的反应它用于研究一个时间序列变量的变化对另外一个变量的影响程度同时也用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。下面分别给各个变量一个标准差大小的冲击得到关于人民币汇率和中美利差的脉冲响应函数图具体见图。    从ER响应图(ResponseofERtoCholeskyOneSDInnovations)可见ER对其自身的一个标准差一开始就有反应第一期急剧上升然后缓慢上升说明了我国人民币升值和预期带来的汇率上升。同时ER对来自IRGAP的冲击第一期就有反应而后影响程度递减说明利差是引起汇率的原因这与格兰杰因果检验的结论相符合从IRGAP响应图(ResponseofIRGAPtoCholeskyOneSDERInnovations)可见IRGAP对其自身的冲击在第一期就有反映第二期开始逐渐缓慢下降持续时间较长也反映了我国利率非市场化下的特性。对来自ER的信息负方向变动而且越来越大、持续时间长。   方差分解检验   脉冲响应函数描述的是模型中一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而如果要分析每一结构冲击对内生变量变化的贡献度有必要进一步对向量自回归模型作方差分解即对脉冲反应函数中的各个冲击项同时对一个解释变量回归所得到的说明系数进行正交化分解以测算出各个冲击项自身对被解释变量的独立的“贡献度”人民币对美元汇率ER和中美利差IRGAP预期误差的Cholesky方差分解结果见表。    从方差分解的检验结果可知人民币汇率ER的方差分解显示中美利差IRGAP的冲击对人民币汇率ER波动的解释微乎其微而对人民币汇率ER波动的解释主要依靠汇率ER自身过去的滞后期数据这与我国金融资本市场不发达及利率和汇率非市场化的现状是基本相符合的从中美利差IRGAP的方差分解来看人民币汇率ER的冲击对中美利差IRGAP波动是有影响的并且随着时间推移影响程度呈增长趋势利差IRGAP波动主要依靠、IRGAP自身过去的滞后期数据这与长期内人们理性预期因素等有关人民币的升(或贬)值趋势国际投机资本涌人(或逃离)国内以及影响人们持有人民币的意愿造成国际资本市场上对人民币需求的波动大量的外汇占款使得国内流动性过剩(或资本外逃使国内资金短缺)从而国内利率上升(或下降)使中美利差波动。与协整分析结果大致相同无论国内利率还是汇率其波动的主要因素是自身过去的历史数据值而利率与汇率之间的联动影响程度比较低。   四、结论和建议   本文通过对中美利率和汇率的联动关系实证研究发现中美利率和汇率在长期之内存在协整关系但短期内联动影响程度比较低其中利率对汇率的传导影响作用要大于汇率对利率的传导影响作用。此外通过实证研究还发现汇率的变动更多的取决于其自身历史数据而不是利率的当前和历史数值。同样利率的变动更多的取决于其自身历史数据而不是汇率的当前和历史数值。总之在有管理的浮动汇率机制下中美利率和汇率联动关系有一定程度的改善然而从整体来看联动关系还是不足。   中美利率和汇率尚不能形成良好的联动效应其主要原因是人民币在资本项目下不能实现可自由兑换、利率还未市场化、弹性的汇率机制尚未形成这必将影响我国经济金融的发展。因此我们应该把握经济金融全球化带来的机遇并结合中国实际继续推进利率市场化进程积极完善人民币汇率形成机制有序推进资本项目开放合理安排金融改革次序以奠定利率和汇率有效联动的基础使我国利率政策和汇率政策相互协调促进宏观经济向内外均衡靠拢和我国国内经济又好又快发展。 

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