第二节 文献综述

关于汇率问题的相关理论很多，经过长期的发展，逐渐成熟。本书关于汇率问题的研究主要包括以下几个方面：均衡汇率决定理论、汇率波动传导机制、汇率与经济动态相关性研究、汇率波动溢出效应及协同波动溢出效应、汇率波动持续性及协同持续性。下面将分别对各个方面的文献进行梳理。

一 均衡汇率决定理论

均衡汇率首先由T.E.Gregory（1934）提出，随后凯恩斯（1935）又对其进行了明确的定义，但是比较完整的定义是由Ragner Nurkse（1945）最早给出的，他认为均衡汇率是在充分就业和国际收支平衡的情况下内外部同时达到均衡时的汇率。均衡汇率决定理论的核心是分析宏观经济基本因素的变化是否对均衡汇率产生影响，如果有影响，那么如何利用它们之间的系统联系估计均衡汇率。

关于均衡汇率决定理论的研究文献很多。最早的均衡汇率决定理论是购买力平价（Purchasing Power Parity，PPP）理论，由Gustav Cassel（1918）提出，该理论认为在任何一段时期内两种货币之间的汇率主要由两个国家的相对物价水平决定。在布雷顿森林体系瓦解之后，购买力平价理论在实际研究中对大多数货币已不再成立。随后又出现了利用宏观经济均衡方法的均衡汇率决定理论，该理论是Swan（1963）在Ragner Nurkse（1945）的工作基础上发展起来的。Swan（1963）将均衡汇率定义为使内外部均衡同时实现的实际汇率。其中，内部均衡定义为与非加速通货膨胀水平相适应的就业水平，外部均衡定义为国际收支达到平衡。该理论不仅给出了均衡汇率实现的条件，还给出了判断内外部失衡的性质和原因以及应该采取的相应对策。

Williamson（1994）用基本要素均衡汇率（Fundamental Equilibrium Exchange Rate，FEER）表示基于持续外部账户的均衡实际汇率。根据Williamson的定义，FEER是同时保证一个国家或一些国家内部和外部均衡的实际有效汇率。内部均衡的定义与Swan（1963）给出的定义相同，即当经济处于潜在产出水平且伴随较低通胀时，达到内部均衡；外部均衡是指国际收支平衡表在中期是可持续的状态，以保证外部债务的可持续。

为了解决FEER方法过于理想化的问题，Clark和MacDonald（1998）提出了一种简约方程理论方法——行为均衡汇率（Behavioral Equilibrium Exchange Rate，BEER）理论。该理论可表示任何特定的汇率模型，从这个意义上看，该方法可被认为是对均衡汇率建模的一般方法。与FEER方法相比，BEER方法的优点是不仅考虑了中期基本经济因素，还考虑了短期和长期经济因素。

自然均衡汇率（Natural Real Exchange Rate，NATREX）理论模型是由Stein（1994，1995，2002）提出的，同样是基于内部—外部均衡框架。与FEER方法比较，NATREX方法将均衡实际汇率分为两个范围，即中期和长期。在中期，实际汇率可以看作是内部与外部均衡同时实现时的汇率，与FEER方法类似。然而，内部均衡的定义与FEER方法有细微的差异，因为该方法是以充分利用生产力来定义的，而不是使用非加速通货膨胀失业率。

持久均衡汇率（Permanent Equilibrium Exchange Rate，PEER）模型将实际汇率分解为持久成分和暂时成分，其中，持久成分用于度量均衡，很多文献都对如何从经济序列中提取持久成分进行了研究。

国际收支均衡汇率（Balance of Payments Equilibrium Exchange Rate，BPEER）理论是Mischal Rubaszek（2004）在研究波兰汇率失调情况时提出的，其和BEER理论类似，但是在实际汇率的定义和理论应用的背景方面有所差异。

均衡汇率决定理论是所有汇率问题研究的理论基础。从理论上讲，汇率的波动问题应该是在均衡汇率确定的基础上，对汇率偏离均衡水平的幅度进行研究，但是截至目前还没有统一的、令人信服的均衡汇率决定理论。国内学者用不同的方法对我国均衡汇率进行研究，得到的结论差异很大。如果我们使用某种汇率决定理论确定均衡汇率，并在此基础上进行汇率波动的研究，很显然是不合理的。因此，我们后续工作没有将重点放在均衡汇率的决定问题上，而是直接考虑汇率收益率序列对其平均水平的偏离。

二 汇率波动传导机制

市场中的信息分为宏观、中观和微观三个层面，宏观层面的信息主要包括各种财政政策与货币政策涉及的内容，中观层面主要包括黄金市场和外汇市场，微观层面主要指股票市场。其中，宏观层面信息和中观层面的信息是影响与反馈的关系，中观层面的信息与微观层面信息之间也存在着双向联系。因此，研究汇率与其他两个层面中的信息之间的传导机制，具有一定的现实意义。

汇率波动对经济的传导主要体现在以下几个方面：价格传导、贸易传导、外国直接投资、就业及利率。

关于汇率波动对进口价格的传导效应的文献最早可以追溯到1987年，Krugman和Dornbusch（1987）通过建立寡头市场模型说明，厂商会根据汇率的波动不断调整产品的价格，但价格的变动对汇率的传导效应不完全。汇率传导（Exchange Rate Pass-Through）较准确的定义由Goldberg和Kneaer（1997）给出：“在商品进口国和出口国之间，汇率变动导致以本国货币表示的进口商品价格的变动程度。”汇率传导的概念随后又得到了扩展。Obsffeld（2000）认为，汇率波动不仅对以本币表示的进口商品价格产生影响，而且还会对国内整体的物价水平产生影响。Obsffeld和Rogoff（2000）将汇率传导分为直接传导效应和间接传导效应两个阶段。Taylor（2000）推测世界范围内的汇率传导呈下降趋势，他推断将汇率行为完全传导给出口价格越来越难。张海波（2011）通过实证分析认为人民币汇率波动会影响物价的波动，但不是最主要的影响；当经济稳定时，汇率波动对PPI的传导效应小于对CPI的传导效应，当经济不稳定时，汇率波动对物价变动的传导效应较明显，同时汇率在我国不同阶段都是不完全传导的。基于新开放宏观经济学理论，梁雅敏（2010）对汇率不完全传导的原因进行了分析：从微观层面上看，主要有因市定价、产品的价格需求弹性、国内产品对进口品的替代程度等；从宏观层面上看，可能的原因有经济开放度、汇率波动性和通货膨胀环境等。

关于汇率对贸易的影响，最著名的理论是布雷顿森林体系瓦解后提出的马歇尔—勒纳（Marshall-Lerner）条件，其主要用来研究汇率贬值对国际收支的影响。Hooper和Kohlagen（1978）认为，汇率波动对贸易价格的影响是不明确的，受出口国与进口国的风险规避的程度以及它们的风险暴露程度的影响。Giovannini（1988）表明，汇率不确定性可以影响预期收益和风险中性的出口国的决策。Kumar（1992）认为，汇率风险可能降低净贸易量，但是会增加产业内贸易。国内也有很多学者研究了汇率波动对贸易条件的传导机制。封福育（2010）通过门限自回归模型研究了人民币实际汇率波动对出口贸易的影响。实证分析结果表明，在不同的波动幅度下，汇率水平变化对我国出口贸易的影响呈不对称特征。当汇率波动幅度小于1.26%时，实际汇率贬值，出口贸易量将增加；若波动幅度大于1.26%，汇率与出口贸易之间关系不显著，实际汇率贬值不能改善我国出口状况。邵冰（2011）在对中亚五国汇率和贸易状况等进行理论分析的基础上，以哈萨克斯坦为例，通过实证分析，认为哈萨克斯坦的汇率波动对我国贸易有一定的影响，人民币相对哈萨克斯坦坚戈的贬值，不能增加我国对哈萨克斯坦的出口，反而会促进进口，这不符合马歇尔—勒纳条件，而中哈的贸易商品结构无疑是形成这种状况的重要原因。谷宇（2007）主要从波动的层面研究汇率波动对贸易的传导效应，利用GARCH模型和误差修正模型分析人民币汇率波动对中国进出口的长短期影响，通过实证分析，得出结论：在长期，汇率波动对进口有正向的冲击，对出口有负向的冲击；在短期，对进口和出口均有负向的冲击。

关于汇率波动对外国直接投资（FDI）的传导效应，主要有相对生产成本效应理论（Cushman，1988）和相对财富效应理论（Froot and Stein，1991），二者均认为一国货币贬值会促进FDI的流入。相对生产成本效应理论认为，汇率贬值会使投资国国内生产成本相对较低，特别是劳动力成本，这样就可以用同样数量的外国资本雇用更多的劳动力，提高资本收益，从而促进FDI的流入。Froot和Stein（1991）认为，本币贬值会降低外国投资者在本国的投资成本，这样的效应被称为“财富效应”，认为本国货币贬值能够提高外国投资者的相对财富，从而更有利于他们并购本国的企业或者建厂。Campa（1993）则认为，货币贬值将会抑制FDI的流入，因为公司的境外投资决策主要取决于对未来收益的预期，一个国家的货币坚挺，国外资金进入该国市场，预期将获得更多的收益，因此会吸引更多的FDI流入，而货币贬值则会使投资者失去信心，阻碍FDI流入，甚至可能会使本国货币流向其他货币坚挺的国家。

汇率对就业的影响一直是学者关注的课题。Branson和Love（1987）利用1970—1986年的季度数据对美国制造业进行实证研究，发现美元升值会显著地降低产量和就业，特别是耐用品部门。Burgess和Knetter（1998）、Belke和Gros（2002）研究了汇率波动对就业的影响，普遍认为，剧烈的汇率波动将增加失业人数。Klein、Schuh和Triest（2003）对美国制造业进行了深入研究，也发现汇率升值会显著地减少就业岗位，但是岗位流动对贬值的反应不明显。Goldberg和Tracy（1999）研究发现，美元升值会使制造业工资和就业同时大幅度下降。Ansgar和Leo（2002）发现，就业和汇率的波动性之间存在负相关关系，汇率的波动性越大，企业推迟投资所产生的等待的价值就越大，因而劳动力市场上对劳动力的需求会降低。Roberto（2004）对阿根廷、巴西和智利等南美洲国家的研究则得出了贬值会促进制造业就业的结论。

国内有些学者也研究了汇率波动与就业之间的关系。曹伟（2011）利用跨期代理人模型，分析了人民币实际有效汇率、工资及贷款利率与社会就业量之间的关系。盈帅（2007）以山东省就业市场为研究对象，实证分析了FDI对区域就业的影响，得出结论：FDI对山东省的就业有显著拉动作用，但就业效应小于国内资本的作用。沙文兵（2005）利用中国东部11省（市）1994—2007年的面板数据建立模型，分析了人民币实际有效汇率的水平及其波动性对就业量的影响。结果发现：人民币实际有效汇率的水平与就业量有显著的负相关关系；在其他条件不变的情况下，人民币实际有效汇率上升1%，就业量将下降0.126%；人民币实际有效汇率的波动性对就业量仅具有轻微的负面影响。万解秋（2004）认为，汇率波动影响进出口商品价格，改变出口企业投资决策，从而会使出口企业的生产规模发生变化，劳动力需求受到影响。当出口在一国经济中占有重要地位时，汇率的调整就将影响就业。实证分析结果表明，人民币升值将抑制就业的增长，加重就业负担。范言慧（2005）认为，实际汇率的变动将会影响出口商品的价格和数量，并改变进口成本，进而影响厂商的劳动力需求。在考虑未来经济的不确定性时，实际汇率的波动还会影响厂商的预期，甚至影响国内投资，进而对厂商的劳动需求产生间接影响。林筱文等（2009）认为，我国出口企业大多属于劳动密集型企业，人民币贬值可以促进商品出口进而增加就业。通过建立向量自回归模型，研究实际有效汇率对我国就业的影响，他们发现实际有效汇率升值对我国劳动力就业存在明显的负面影响。

金融危机之后，利率、汇率的联动关系发生了很大的变化，人民币汇率和利率之间价格的信息传导关系（即价格溢出）和波动的信息传导关系（即波动溢出）的变化引起学术界的广泛关注。关于利率与汇率关系的研究，最早的经典理论有Keynes（1923）给出的利率平价理论，该理论指出，当利率发生变化影响物价水平时，通货膨胀的程度随之变化，进而引起汇率水平的变动。利率平价理论是国际金融理论中最直接表述利率与汇率关系的学说，其从动态角度分析了二者的关系，认为汇率的变动是由利率差异决定的，利率水平的差异引发国际资本的跨界流动，进一步导致外汇供求的变动，并由此决定汇率变动，而汇率的变动会抵消两国间的利率差异，最终使金融市场处于均衡状态。国际收支理论认为短期内利率通过资本账户影响汇率。Edward（1989）认为发展中国家的实际汇率和经济增长的关系密切。一种观点认为，二者之间存在负相关关系。Frenkel和Mussa（1980）、Frenkel和Rose（1995）发现固定汇率是以其他经济变量的波动为代价的。Reinhart（2001）认为，浮动汇率的一个好处就是减轻了货币当局维持固定汇率的负担，使利率更加稳定。另一种观点认为，二者存在正相关关系。Cooper（1999）主张实行固定汇率制，认为汇率的波动往往是过多的，而且与基本经济变量无关。McKinnon（2001）认为汇率弹性本身就存在着外汇风险，从而可能阻碍国际商品和金融资金的往来。近年来，越来越多的学者开始研究利率与汇率风险联动的特性。赵华（2007）基于向量自回归的多元GARCH模型对人民币汇率和利率的动态关系进行了实证分析，认为人民币汇率和利率之间不存在价格溢出效应；就波动率而言，人民币兑美元汇率与利率之间不存在波动溢出效应，而人民币兑欧元、日元等存在双向波动溢出效应。蒋治平（2007）运用DCC多元GARCH模型研究了人民币汇率与利率之间的动态相关关系。赵天荣、李成（2010）利用二元VAR-GARCH模型实证研究了人民币汇率与利率之间的动态关系，结果表明：从长期看，汇率改革后人民币汇率弹性增大能够稳定利率的波动，但是在短期内人民币弹性的增大反而会加剧利率的波动。陈守东（2012）运用二元N-GARCH模型和二元GED-GARCH模型对金融危机前后利率和汇率的波动溢出效应进行了研究，认为二元GED-GARCH预测效果更好，并得出结论：在金融危机前利率与汇率之间存在着汇率到利率的溢出效应，而在金融危机之后，利率与汇率具有双向的波动溢出效应。

研究汇率传导机制的文献很多，学者们利用不同的理论可能会得到不同的结论，究竟哪种结论更具有说服力，更能刻画实际问题，这就要与国际与国内的实际经济背景相结合，不同国家的经济环境与社会差异使得方法的适用性研究尤为重要。

三 人民币汇率与中美经济动态相关性

随着金融危机后人民币汇率改革的重新开启，我国扩大了汇率的波动区间，汇率的波动不仅体现了人民币币值的变化，也反映了我国与国外宏观经济变量的变化。Kim（2009）在适应性学习下研究了汇率与宏观基本面之间的关系，认为适应性学习模型，特别是常数收益模型能更好地刻画汇率的波动性及持续性。Markiewicz（2012）利用学习的方法研究了英镑兑美元汇率与潜在的基本宏观经济变量之间的时变动态相关性，通过实证分析得出结论：在汇率的不同波动时期，二者之间具有不同的动态相关性，需要运用不同的模型进行刻画。很多研究希望可以将这些汇率波动的变化与宏观经济变量的动态性联系起来。但是，一些学者如Gerlach（1998）、Flood（1995）和Rose（1995）等研究发现，在一些低通货膨胀率的国家，大部分宏观经济变量不受汇率波动区制的影响。然而，在理论上，货币模型中汇率作为一个变量反映潜在的经济冲击，很难找到宏观经济变量与汇率之间的关系是因为参数的不稳定性。

国内学者陈平（2010）引入适应性学习来研究汇率改革后人民币汇率的货币模型，表明引入适应性学习后，传统的货币模型并没有完全失效，仍然适合刻画汇率改革后人民币汇率的短期走势。但是，因为汇率改革时间较短，我国汇率并没有发生较大波动，所以该文只是考虑了参数的学习过程。经过近几年的发展，汇率市场的发展逐渐成熟，同时，国际与国内经济环境也发生了较大的变化，人民币兑美元汇率的波动呈现出不同区制特征，我们需要使用模型学习的方法对汇率与中美宏观经济的动态相关性进行研究。

四 刻画汇率波动分布特征模型

刻画汇率波动分布特征的模型有很多，主要包括GARCH模型、随机波动模型、STAR模型、Markov区制转移模型及神经网络模型等。

Kenneth D.West和Dongchul Cho（1995）使用单变量异方差模型、GARCH模型、自回归和条件方差的非参数模型对五种货币兑美元双边汇率波动预测能力进行了比较分析。Meyer和Yu（2000）运用SV模型研究了英镑汇率的波动特征，研究结果表明英镑汇率波动性存在着杠杆效应。Granger和Teräsvirta（1993）提出了STAR模型，该模型主要用于描述经济、金融时间序列对均衡的偏离和回复现象，他们发现这个模型可以很好地模拟商业周期、汇率以及失业率的时间序列。Hamilton（1989）将Markov区制转换模型引入经济问题的分析中，研究外汇等金融资产在不同状态下的特征及行为的转换。Engel和Hamilton（1990）、Klaassen（2002）、Bergman和Hansson（2005）通过研究汇率的转换行为，表明在许多方面状态转移模型要优于单状态模型。Bollen（2000）应用状态转移模型研究外汇期权定价问题。Wilfling（2009）研究了欧洲货币联盟成员汇率波动状态的转移过程，认为在加入货币联盟前后所有汇率波动均发生了转换。这对未来将加入货币联盟的国家具有借鉴意义。

国内的相关研究成果也很多。谢赤、刘潭秋（2003）利用两区制Markov转移模型研究了1980年1月至1998年12月的人民币兑美元的实际月度汇率，结论显示，无论是升值过程还是贬值过程，都具有高度的持续性。2005年人民币汇率改革后，刘潭秋（2007）运用非线性自激发门限自回归模型和平滑转换自回归模型拟合实际汇率的历史数据，效果较好。靳晓婷、张晓峒等（2008）利用门限自回归模型分析了汇率改革后到2008年1月的人民币汇率，得到了汇率波动的非线性趋势。李敏等（2010）运用三区制转移自回归模型分析了1991—2008年人民币实际有效汇率的波动路径，发现存在“过度贬值”“适度贬值”和“升值”的显著三区制特征。赵华燕、焦枝（2010）采用MS-GARCH模型分析了2005年汇率改革后人民币汇率波动的状态转换行为，发现两区制转换GARCH模型的拟合和预测效果均优于单状态GARCH模型。

关于汇率波动特征的建模方法虽然很多，但是大多都是针对单变量特征进行研究的；关于多个汇率市场及汇率市场与其他金融市场之间的波动相关特征的计量方法不够完善，已有的多元波动分析方法也多用于股票市场的分析，而多个汇率市场之间波动相关问题的研究较少。所以，本书将从多元的角度刻画多个汇率市场之间的波动相关特征。

五 汇率波动溢出效应及协同波动溢出效应

关于汇率协同波动的研究已有很多。Engle和Kozicki（1993）提出了协同ARCH因子的概念，并用该方法检验了汇率的协同波动。Carol（1995）利用协同ARCH因子方法分析了1982年1月2日至1992年12月10日的澳元、德国马克、西班牙比塞塔、英镑、意大利里拉、日元及荷兰盾的每日及每周的汇率协同波动。王昭伟（2011）利用GARCH模型检验了中国、日本和韩国三国实际汇率的协同波动现象，发现三国汇率皆具有正向协同波动关系，其中日本和韩国之间的协同波动特征最为显著。他在此基础上还考虑了联合干预对汇率协同波动的作用。

关于波动溢出的研究成果也非常丰富。Baele（2005）研究了全球与区域一体化如何增加股票市场之间的依赖性，也对整个欧洲及美国市场对13个欧洲本土股票市场的波动溢出进行了定量研究。Liu和Pan（1997）研究了美国与日本对亚洲四个股票市场（中国香港、新加坡、中国台湾和泰国）的均值收益与波动的溢出效应。安烨、张国兵（2012）采用非线性Fourier函数方法，分析了2005年7月以来人民币兑美元及非美元货币（欧元、日元）汇率之间的关系。

MEM模型首先由Engle（2002）提出，其作为GARCH模型的扩展，主要研究非负金融时间序列数据的建模，该方法将正值过程确定为条件自回归形式的度量因子与一个取正值的更新过程的乘积。Engle和Russell（1998）提出的自回归条件持续（ACD）模型也是MEM模型的特殊形式。Engle和Gallo（2006）使用三个不同的波动度量方式，包括绝对收益、日收盘开盘价差与已实现波动研究股市波动问题，在波动方程中引入度量因子的滞后指标，进而分析指标之间的相互作用，结果表明变量之间存在着显著的交互作用。Fabrizio Cipollini等（2007）利用Copula函数估计度量因子的参数和更新过程的相关系数。曹刚（2012）利用MEM模型对股指期货进行了建模。国内关于MEM模型的研究主要集中于单变量情形，关于多变量MEM模型的研究成果较少。本书试图对多变量MEM模型进行深入研究并利用向量MEM模型度量多个汇率市场之间波动的溢出效应。

关于协同波动溢出效应，相关研究文献较少。张瑞锋（2007）首先使用主成分分析方法刻画了多个金融市场之间波动的相关问题，再利用GARCH模型研究了多个金融市场对一个金融市场的共同协同波动溢出。随后，张瑞锋（2008）又引入独立成分分析方法，使用GARCH模型研究多个股票市场对一个股票市场的协同波动溢出。本书将使用该方法研究多个汇率市场之间的协同波动溢出效应。

六 汇率波动持续性及协同持续性

波动的持续性最早由Engle和Bollerslev（1986）提出，他们通过IGARCH模型解释条件方差的持续性。对于向量GARCH模型，不但要研究其持续性问题，还要研究多个变量方差持续性之间的关系，即方差协同持续问题。Bollerslev和Engle（1993）探讨了VGARCH模型持续性问题，提出了协同持续的思想，即序列间可能具有一种长期的线性均衡关系。他们还给出了协同持续性的定义，“如果向量GARCH过程中的每个分量都是持续的，而向量GARCH过程各分量的线性组合却表现出非持续性，则称向量GARCH过程是协同持续的，它给出了方差与协方差意义下的长期均衡关系，即方差自身的协整关系”，协同持续性概念是协整概念的扩展。

关于金融市场的长记忆性，有很多文献进行了探讨。Goetzmann（1993）、Mills（1993）及Tolvi（2003）等分别运用了Hurst指数、经典R/S统计量及修正R/S等分析方法进行研究，但没有说明英国等欧盟国家股票市场收益率序列有长记忆性。而Rarkoulas等（2000）、Panas（2001）以及Sibbertsen（2004）等利用相似的方法证明希腊和德国等国家的股票市场的收益率序列存在着显著的长记忆效应。Crato和de Lima（1994）用修正R/S分析方法对美国股市收益残差进行了计量分析，发现收益率序列存在显著的长记忆效应。So（2000）也同样证明了美国股票市场收益率序列存在长记忆效应，并且认为该长记忆效应对波动率的预测及衍生产品定价具有重大影响。

关于汇率波动的长记忆性的研究也很多。Baillie（1996）发现，与IGARCH模型相比，FIGARCH模型能够更清楚地刻画美元以及德国马克汇率收益率序列中条件方差的长期记忆效应。Brooks和Simon（1998）根据给定的标准，选择适当的GARCH模型细致刻画了美元汇率收益率的波动。Torben等（2001）通过分析德国马克和日元兑美元的日度汇率的波动分布和相关性问题，进一步改进了GARCH模型在实际使用过程中对样本数据具体分布的约束条件。

大量的研究结果表明，汇率市场是具有持续性特征的。国内朱新玲（2011）通过单整GARCH模型和脉冲响应函数分别对人民币汇率波动风险的持续性和持续期进行了研究。结论认为，人民币兑美元的名义双边汇率表现出了明显的持续性特征，一个标准差大小的随机冲击对汇率波动影响的持续期大约为4天；并给出了建议，即风险规避应在协同持续的基础上进行。

在实际金融分析角度，波动的协同持续性特征说明，对于具有风险持续影响的金融过程，在一定条件下可以通过组合配置的方式消除风险的持续影响。因此，对协同持续性进行研究是很有现实指导意义的。