新汇改以来人民币汇率参考一篮子货币权重的估计及经验验证

本文首先构建人民币对美元汇率指数和篮子货币汇率指数,根据人民币对美元汇率指数和篮子货币相关性指数最大化可以确定篮子货币的权重和数量,并对新汇改后篮子货币的权重和数量进行测度。我们的研究发现：在参考一篮子货币中,美元的权重最高,英镑的权重最小,但是其他货币权重都占有一定比例,我们的货币篮子和央行的货币篮子线性相关性较高。根据每一种货币的权重大小,我们可以计算出篮子中每一种货币的数量。根据最优货币权重,我们研究发现人民币对美元汇率和篮子货币之间存在长期协整关系,误差修正模型显示人民币汇率参考篮子货币调整的短期弹性和长期弹性比较接近,说明人民币汇率参考篮子货币调整相对比较稳定。本文检验了模型的预测效果,模型拟合度较高,说明我们选取的货币篮子具有较好的代表性。     

数字货币助力人民币国际化

从2009年7月央行启动跨境贸易人民币结算试点算起,人民币国际化战略已经推进了10余年。中国人民银行发布的《2021年人民币国际化报告》指出:2021年一季度,在国际货币基金组织官方外汇储备货币构成中人民币排在第五位,人民币在全球外汇储备中的占比为2.5%,较2016年人民币刚加入特别提款权货币篮子时上升1.4个百分点;环球银行金融电信协会发布的数据显示,2021年6月,在主要国际支付货币中人民币排在第五位,人民币支付金额占所有货币支付金额的2.5%,较上年同期上升0.7个百分点。尽管人民币在这些指标中的排名靠前,但与美元、欧元差距还很大。     

汇改后三种因素影响下的人民币汇率变化新特点

文章旨在通过对美元/人民币、非美元/人民币汇率收益的滞后信息和利空(好)消息影响下的人民币价格走势分析基础上,研究汇改后人民币汇率收益的变化情况.研究中,我们在设定ARMAX-GARCH族模型基础上,选取了美元(日元、欧元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现美元/人民币的汇率收益ARCH特性的特点,同时表明EGARCH模型不一定是最佳选择,并且发现汇改后在上述三种因素影响下,人民币汇率的收益变化及波动呈现出不对称的新特点.     

欧元汇率波动的混沌行为分析

正确分析汇率波动的统计性质和动力学行为是研究外汇市场复杂系统自适应行为的基础,混沌动力学理论提供了分析外汇市场的汇率波动的一种全新分析方法。为了考察欧元汇率是否存在混沌行为,本文以1999年1月4日到2006年8月1日的人民币对欧元的现汇买入价为样本,分析了欧元汇率的非线形特征,通过重标定域(R/S)法计算出Hurst指数,从而确认了欧元对人民币时间序列的混沌行为;最后通过GARCH模型进行一步检验了欧元汇率的非线形特征。     

基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析

自人民币汇率体制改革以来,汇率波动日趋复杂,对我国经济的影响也更加重要.鉴于此,文章运用随机波动(SV)模型对汇改后美元兑人民币汇率进行分析,结果表明杠杆效应对我国外汇市场的影响较小,而人民币汇率收益率与市场风险密切相关.     

人民币与国外主要货币的尾部相依和联动

文章选择1994年1月到2014年11月的人民币、美元、英镑、日元、欧元和港币等六种货币实际有效汇率的月度数据,首先采用AR-GARCH-t过程对收益率进行过滤,然后运用规则藤Copula函数对标准化残差序列进行建模,探讨人民币“第一次汇改”前后六种汇率之间的波动溢出效应,研究汇率之间的尾部相依和联动现象。研究发现：“第一次汇改”前后,人民币与其它五种货币实际有效汇率之间的相依结构发生了变化,且联动中的主导货币也由美元变为以人民币,但仍可用同一类型的规则藤Copula结构来描述;人民币与其它货币之间都存在对称的或非对称的尾部相依,其中人民币与日元之间存在对称的负尾部相依,而与欧元之间则存在负的上尾部相依。“第一次汇改”后,人民币与美元实际有效汇率之间正的尾部相依程度有所增加,且相依性最大,而港币与美元之间正的尾部相依性有较大幅度的下降。此外,人民币与日元之间负的尾部相依关系也有较大幅度的下降。     

人民币汇率真的被低估了吗？

本文运用Bai-Perron内生多重结构突变检验方法和结构突变协整方法,针对2000.01－2008.12的月度数据,对人民币均衡实际有效汇率及其失调程度进行了重新估计。发现样本期间人民币实际有效汇率确实发生了两次结构突变,突变时点分别为2002年12月和2007年4月。进一步分析发现,实际有效汇率数据生成过程为均值突变单位根过程,这意味着2005年7月汇改对汇率数据生成过程确实产生了结构性变化的冲击,其结果是使得汇率均值无法回复到突变前的水平,此外,样本期内汇率仍各发生了两次明显的低估和高估,但其失调程度却并未像一些未考虑结构突变的研究得到的那么严重。而本文最重要的发现则是,升值性汇改政策的实施,不仅基本扭转了汇率长期处于低估的局面,还导致其出现了一定程度的高估(截至2008年底,约高估10%)。这与胡春田(2009) 、刘玉贵（2009）等最近从完全不同的角度对此问题进行研究所得出的结论相当的一致,故我们可以认为,一个时期以来的（汇改后近年来的绝大部分时期内）人民币汇率并不存在低估,更不存在欧、美等国最近以来一直所指责的被严重低估。     

关于人民币汇率改革的实证研究

文章通过Frankel & Wei模型及汇率波动走势图直观对比,研究发现:汇改后,人民币汇率受美元汇率影响程度,不仅没有减弱、反而进一步增强了,存在着某种程度的"超调";人民币波动幅度竟要远远高于同时期内欧元、日元波动幅度,汇率形成机制灵活性与自主性没有具体体现.汇改之初2%升值幅度并不到位,导致了人民币汇率持续单向运动以及央行被迫频繁入市干预.要建立真正参考一篮子货币弹性汇率制,就必须将矫正币值失衡与完善汇率机制两个问题综合考虑,才能做到不顾此而失彼.     

基于ARCH类模型的人民币汇率波动特征比较

文章基于ARCH类模型,利用对2005年7月20日至2011年5月31日的人民币高频日汇率数据进行实证研究,分析了人民币兑美元、欧元、日元、港币与英镑汇率的波动率特征。实证结果表明,人民币兑美元、港币的波动性较其它货币小一个数量级;各汇率序列具有明显的尖峰厚尾与波动率聚集特征;除港币外,人民币汇率波动主要由过去波动引起,并且冲击的影响会持续较长时间,外部效应较弱;日元与其它货币的杠杆效应不同,好消息比坏消息冲击效应更大;风险溢价效应只在人民币兑美元与港币的汇率中显著。这些特征表明人民币汇率应更加市场化。     

汇率预测及其经济基本面：基于多元自适应可变窗算法的构建

在人民币国际化不断推进、人民币汇率双向波动加强的背景下，构建具有优良预测能力的人民币汇率预测模型意义重大。参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确，同时还取决于能否迅速探测参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数。本文构建了多元自适应可变窗算法以及时监测模型参数的时变特征，探测最大化参数同质区间。结果显示：①在中长期（3至24个月）的美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的样本外推预测中，多元自适应可变窗算法能显著优于随机游走模型、购买力平价模型、弹性货币模型、利率平价模型、泰勒规则模型与偏移型泰勒规则模型这六种汇率预测主流模型，其预测能力也显著优于实时窗宽选择算法与自回归模型；在美元兑人民币汇率中长期（3至24个月）预测中，其预测误差MAE度量相比于次优模型能降低 25%～50%。②多元自适应可变窗算法能迅速捕捉美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的拐点，预测人民币汇率走向并刻画人民币汇率的周期性变化，其长期（向前9个月）方向性趋势样本外推预测精度比次优模型提高了16%～40%。③断点前后的汇率动态结构性变化显示“811”汇改促进了经济基本面对汇率预期重要性的显著提升与市场风险偏好的转变。“811”汇改之后，人民币汇率预期更易受外部冲击影响。加速利率市场化建设、提高国内收入、稳定物价、坚持带管制的浮动汇率制度与有效的资本管制相结合等措施对促进汇率市场化、防止汇率风险具有重要意义。     

制度变迁背景下人民币实际汇率趋势研究：1986-2009

 1986年至2009年间,人民币汇率制度几经变迁,人民币/美元名义汇率水平也多次呈现出跳跃性的变动,这使基于CPI等价格指数构造出的人民币/美元实际汇率指数含有明显的异动成分。本文运用异常值分析方法,分离了这段时间人民币/美元实际汇率中的异动成分,并估计了异动成分的性质和大小。这些异动都是人民币/美元名义汇率的贬值造成的实际汇率的永久性贬值。剔除这些异常变动后,人民币实际汇率序列呈现出明显的确定升值趋势。     

人民币升值与国民收入变动对中美贸易的影响

运用1999-2013年中美两国贸易的季度数据,通过建立VAR模型以及对模型的协整检验,拟合了人民币兑美元实际有效汇率、中美两国收入水平及美国对中国贸易逆差的相关关系,发现美国贸易逆差并非由人民币低估引起。通过建立美国进口需求模型和美国对中国出口模型,结果显示:美国国民收入每增加1亿元,美国从中国的进口额就会增加约174万美元,而中国国民收入每增加1亿元,中国对美国的进口额增加约192万美元,这说明美国长期的贸易逆差主要是市场供需调节的结果,人民币汇率与之相关,但并不是主要原因。     

人民币汇率指数编制及其与宏观经济变量的联动分析

本文在总结国内外汇率指数编制经验教训的基础上,提出了人民币汇率指数编制的基本理论与方法,设计了一套能全方位多角度反映我国在不同市场特征下进出口竞争力状况的包含人民币发达市场汇率指数、人民币新兴市场汇率指数和人民币全市场汇率指数的指数体系编制方案。具体编制时,本文首次引入“第三方市场效应”,以全面反映我国与其他经济体之间的竞争关系,并首次使用“除数修正法”,对指数因成分货币或权重调整引起的非汇率价格因素变动进行修正,以保证指数的连续性。最后,用交叉谱分析实证发现,相对于国内外其他人民币汇率指数,本文编制的人民币汇率指数与主要宏观经济变量之间存在更强的一致性和不同情形的领先响应关系,联动更为紧密。     

人民币汇率变动对国内价格水平的传递效应

 本文运用长期约束的结构VAR,试图从一个崭新的视角实证考察人民币名义有效汇率对我国价格水平的传递效应。文章特点在于考虑了汇率和价格可能都是受各种宏观经济因素影响的内生变量,以深入揭示两者之间的内在关系。研究发现,（1）当发生汇率冲击时,人民币名义有效汇率对国内各价格水平的传递是不完全的。汇率变动对进口价格的影响强于对消费者价格的影响;（2）而一旦考虑了经济体受到其它类型的宏观经济冲击后,估计的人民币汇率价格传递率则显得更为明显;（3）汇改后我国汇率传递效应趋于强化。本文还分析了实证结果背后可能的深层次原因,并讨论相应的政策启示。     

基本面因素与人民币均衡汇率

测算方法的差异使得对人民币均衡汇率水平的不同研究的测度结果大相径庭。本文借鉴新近研究,引入生产率和国外净资产变量,采用经常账户缺口法、基本行为均衡方法的误差修正模型和ML-ARCH模型测度了人民币汇率的均衡区间;并探讨了决定均衡汇率变化的基本面因素。结果证实人民币被低估的水平并不十分显著,生产率的提升、贸易条件变化和增长导向的经济发展模式和外汇储备是决定均衡汇率变化趋势的关键基本面因素;均衡汇率变化的估值效应能够显著影响国外净资产水平。     

人民币汇率与利率之间的动态关系 ——基于VAR-GARCH模型的实证研究

 加强利率政策和汇率政策的协调配合是提高货币政策效果的要求,制定出合理的利率政策其要件之一就是确认人民币汇率弹性增大对利率稳定性的影响程度。本文利用二元VAR-GARCH模型,对人民币汇率与利率之间的动态关系进行实证研究。结果表明,汇率改革前后,汇率与利率之间的动态关系发生了系统性的改变,人民币汇率弹性的增大降低了利率波动的幅度。实证检验证明,从长期来看,汇改后人民币汇率弹性的增大能稳定利率波动,但短期内人民币弹性的增大实际上加剧了利率的波动。     

扩展型泰勒规则与人民币汇率变动：理论机理与实证检验

本文将汇率预期、国际资本流动与风险溢价纳入到扩展的开放型泰勒规则汇率模型之中,从理论上阐释了人民币汇率动态变化的成因,并结合非线性自回归分布滞后模型（NARDL）展开实证分析。研究发现,扩展型泰勒规则对人民币汇率的影响具有显著的非对称性,且在长期与短期内相异。具体而言,中美息差、产出缺口差、物价差及汇率预期（特别是在贬值预期的环境下）能够对人民币即期汇率产生较强的“叠加”影响。在扩展的泰勒规则汇率模型中,国际资本流动影响作用较大,其次是汇率预期,投资者的逆向选择使得风险溢价波动对人民币汇率的影响具有非对称性特征。因此,货币当局应建立可预期的货币政策框架以及有效监管资本流动和降低风险溢价,避免公众形成对人民币汇率的贬值预期并以此维持人民币汇率在合意、均衡的区间内波动。     

The exchange rate risk of Chinese yuan: Using VaR and ES based on extreme value theory

This paper applies extreme value theory (EVT) to estimate the tails of return series of Chinese yuan (CNY) exchange rates. We find that the degree of fitting Pareto distribution to the data of the tail of return series is extremely high. The empirical results indicate that expected shortfall cannot improve the tail risk problem of value-at-risk (VaR). The evidence of back testing indicates that EVT-based VaR values underestimate the risks of exchange rates such as USD/CNY and HKD/CNY, which may be caused by the continuous appreciation of CNY against USD and HKD. However, compared with VaR values calculated by historical simulation and variance–covariance method, VaR values calculated by EVT can measure the risk more accurately for the exchange rates of JPY/CNY and EUR/CNY.