貨幣政策變量及其變動對人民幣匯率的影響

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1、貨幣政策變量及其變動對人民幣匯率的影響 　　一、文獻綜述 　　國外學者關于貨幣政策對匯率的影響很早就進行了研究，但在理論和實證研究方面都尚未形成一致的結論。Graham &John(1981)的研究結果表明，1972-1980 年英國貨幣政策對浮動匯率的影響不顯著，只有采用 Dornbusch 模型時，貨幣政策變量對匯率的影響才會顯著，但貨幣政策擾動會導致匯率出現(xiàn)超調現(xiàn)象，采用其他模型研究，結果表明貨幣政策變量對匯率影響不顯著。Martin & Charles(1995)實證研究 1974 年 1 月至1990 年 5 月期間美國貨

2、幣政策對名義美元匯率和真實美元匯率的沖擊效果，結果發(fā)現(xiàn)當實行緊縮性貨幣政策時，名義和真實美元匯率會產生顯著的持久性升值。Jeromin(2004)的研究考察了澳大利亞、加拿大和新西蘭三個開放經濟國家的貨幣政策對匯率的影響，結果表明緊縮性的貨幣沖擊帶來利率上升 100 個基點，帶來匯率上升 2%~3%，但是當外匯市場處于壓力期的時候，利率上升會帶來匯率貶值。Hafedh & Michel(2010)研究了1983-2003 年期間美國貨幣政策對美元匯率 （美元分別相對于G7 國家貨幣） 的影響，結果表明對于擴張的貨幣政策，名義匯率起初過度貶值大約十個月，然后升值到長期均衡水平；貨幣沖擊會

3、導致匯率出現(xiàn)一個很大且持久的偏離拋補的利率平價；方差分解結果表明貨幣政策沖擊能解釋很大比例的匯率波動。 　　國內學者關于人民幣匯率的研究越來越多，但是從貨幣政策的視角研究人民幣匯率變化的卻不多，他們主要研究各種具體經濟因素對人民幣匯率的影響，例如唐旭和錢士春(2007)研究相對勞動生產效率對人民幣匯率的影響；唐海仕和羅新星(2010)考查石油價格的沖擊對人民幣匯率波動的影響；龐曉波和姚遠(2011)探討貿易溢出效應對人民幣匯率的影響。文章試圖在理論模型的基礎上建立計量經濟模型，采用 2005 年 7 月 21 日人民幣匯改以來的數(shù)據，實證分析我國貨幣政策對人民幣匯率的影響。文章第二

4、部分從連續(xù)時間角度研究貨幣政策變量對人民幣匯率的影響，第三部分從離散時間角度研究貨幣政策調整對人民幣匯率的影響。 　　二、貨幣政策變量對人民幣匯率的影響分析 　　1. 理論模型 　　根據 Graham & John(1981)的研究，文章從基本的貨幣模型出發(fā)，認為真實匯率是在給定實際產出水平和利率水平下，國內價格水平在購買力平價(PPP)下與國外價格水平之比。 　　假定貨幣需求是價格水平 P，真實收入 Y 和利率 i 函數(shù)的一般形式，當國內貨幣市場達到均衡時，M=kPYαe-βi(1)其中：M 代表國內貨幣存量。

5、 　　匯率 S 是國際商品市場競爭下國外價格水平與國內價格水平之比，即 PPP 成立：S=k Pf/P (2)其中 k‘是一個常數(shù)，不等于 1，Pf代表國外價格水平，P 代表國內價格水平。 　　由公式(1)和(2)，可得如下理論表達式： 　　 　　2. 數(shù)據來源與數(shù)據分析 　　文章采用的數(shù)據均來源于 CECI 數(shù)據庫，其中 ss 采用人民幣對美元的名義匯率，mc 取人民幣 M2 的貨幣供應量，mu 取美元 M2 的貨幣供應量，yc 取中國工業(yè)生產指數(shù)(IndustrialProduction Index)，yu 取美

6、國工業(yè)生產指數(shù)，ic 取中國銀行間信用隔夜拆借利率，iu 取美國債券市場三個月國債利率。時間從2005 年 8 月 1 日匯率改革開始，截止時間為 2011 年 6 月 31日。參考 Putnam & Woodybury(1980)、Shirakawa(1980)等，取這些變量的月度數(shù)據。 　　圖 1 主要描述貨幣政策變量—貨幣供應量、利率以及匯率在匯率改革之后的變化情況，橫坐標表示時間 （單位：月），縱坐標表示數(shù)值，ss 表示人民幣對美元匯率的自然對數(shù)，mc表示中國貨幣供應量的自然對數(shù)，ic 表示中國市場利率。從圖1 可以看出，人民幣貨幣供應量一直持續(xù)快速增加

7、，從 28000多億元增加到 78000 多億元。利率與匯率的變化均呈現(xiàn)階段性趨勢，在金融危機期間都比較穩(wěn)定，而在 2005 年 7 月到 2008年 10 月以及從 2010 年 6 月到 2011 年 6 月兩個階段利率與匯率都在持續(xù)上升，且利率波動比匯率的波動幅度大。 　　3. 平穩(wěn)性檢驗 　?。?） 單位根檢驗 　　在采用連續(xù)時間序列數(shù)據進行回歸分析之前，需要先對時間序列數(shù)據進行平穩(wěn)性檢驗，以避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。文章采用 ADF 檢驗方法，若 ADF 檢驗值小于臨界值，說明時間序列為平穩(wěn)的，反之則為非平穩(wěn)序列。把各變量數(shù)據代入檢驗，結果

8、見表 1，其中 lyc 表示中國工業(yè)生產指數(shù)的自然對數(shù)，lyu 表示美國工業(yè)生產指數(shù)的自然對數(shù)，iu 表示美國貨幣市場利率。 　　從表 1 可以看出，所有變量的原階序列為非平穩(wěn)序列，所有變量的一階差分序列為平穩(wěn)序列。 　　 　?。?） 協(xié)整檢驗 　　 　　高鐵梅曾指出，對于單個序列可能是非平穩(wěn)的，但是同階單整的的序列經過線性組合而成的序列卻有可能是平穩(wěn)的。協(xié)整也就是指若兩個或多個非平穩(wěn)的變量序列，它們在某個線性組合后的序列呈平穩(wěn)性。因此，協(xié)整檢驗是檢驗變量間長期均衡關系的方法。文章采用 Johansen 協(xié)整檢驗各變量之間是否存在長期的均衡關系

9、。Johansen 協(xié)整檢驗是一種以 VAR 模型為基礎的檢驗回歸系數(shù)的方法，可以通過對非零特征根個數(shù)的檢驗來檢驗協(xié)整關系和協(xié)整向量的秩。 　　根據理論表達式(3)建立 VAR 模型，滯后期數(shù)由 AIC 準則確定。文章由因變量人民幣匯率 lss，自變量 lmc 和 ic，控制變量 lmu、lyc、lyu、iu 一共 7 個變量構成的 p 階 VAR 模型可以表示為： 　　 　　根據 AIC 規(guī)則，文章確定 VAR 模型的滯后期為 2。協(xié)整檢驗結果見表 2。從表 2 可以看出，變量之間存在 3 個協(xié)整關系，其中滯后 2 期仍然在 5%的顯著性水平下仍然存

10、在協(xié)整關系，這表明各組變量之間存在長期的均衡關系。 　　 　　4. 回歸分析 　　由于方程式(3)是一個理論表達式，特別是國內貨幣供應量增加或者國外貨幣供應量減少，都會帶來匯率同等比例的貶值，這是由于它是在 PPP 和貨幣需求單位彈性兩個假設都成立的條件下獲得的。但現(xiàn)實情況比這個要復雜得多，匯率對貨幣政策調整存在調整不足或者超調的情況，所以文章建立如下計量模型(5)： 　　 　　把所有變量數(shù)據代入模型，運行 stata10.0，可得到計量結果 （見表 3）。由表 3 可知，中國貨 幣 供 應 量 lmc系 數(shù) 符 號 為

11、正 ，且通過了 1%顯著性水平檢驗，這表明人民幣供應量增加，人民幣匯率產生顯著性貶值，lmc 系數(shù)為0.110627，這表明人民幣貨幣供應量增加 1%，人民幣匯率貶值 0.110627%。中國貨幣市場利率 ic 系數(shù)在 5%水平下顯著性為負，這說明中國銀行間信用隔夜拆借利率上升，人民幣匯率升值，ic 系數(shù)為 -0.008676，這表明銀行間信用隔夜拆借利率上升 1%，人民幣匯率升值 0.8676%。所以貨幣政策的兩個變量 （貨幣供應量和利率） 均能顯著地引起人民幣匯率的變動。 　　除了中國工業(yè)生產系數(shù)沒有通過顯著性檢驗外，其他變量均通過了顯著性檢驗。 　　

12、三、貨幣政策變動對人民幣匯率的影響分析 　　前文采用貨幣政策連續(xù)時間序列數(shù)據分析得到貨幣政策調控目標－利率變量對匯率有顯著性影響。下面文章從歷年貨幣政策調整 （一些離散的點組成） 的角度進一步研究當貨幣政策變動時，人民幣匯率如何變動。根據 Jeromin Zettelmeyer(2004)的研究，得到貨幣政策變動對人民幣匯率變動的影響關系： 　　 　　其中，匯率變動 △e 采用名義匯率的變動，因為在短時間內（一天） 名義匯率的變動與實際匯率的變動相等；利率變動 △i采用市場基準利率—銀行信用拆借利率；α 可用來捕捉人民幣匯率調整

13、趨勢。人民幣匯率的數(shù)據來源于中國銀行網站，銀行間信用拆借利率數(shù)據來源于 Wind 數(shù)據庫，時間從 2005 年 7 月21 日到 2011 年 8 月 31 日，中國人民銀行調整存貸款利率和準備金率一共 52 次，其中調整存貸款利率 18 次，調整存款準備金率 34 次。 　　考慮影響人民幣匯率變化的其他因素，如果交易日前后相差超過 5 天時間，那么這個觀測值去掉，例如 2007 年 9 月 15日宣布調整存貸款利率，IBO1M 發(fā)生交易的前后日期為 2007 年9 月 11 日和 2007 年 9 月 17 日，前后相差 6 個交易日，這導致期間存在其他影響人民幣匯率的因素，所以

14、這個觀測值去掉。 　　這樣文章選用了 IBO001，IBO007，IBO014，IBO1M 四個交易數(shù)據較多的品種，分別按照調整存貸款利率、調整準備金率和整個貨幣政策調整，根據回歸模型(6)做簡單 OLS 回歸分析 （由于我國資本市場中缺乏連續(xù)時間變化的、能夠反映潛在貨幣政策調整意向的變量，所以文章未采用 IV 回歸方法做進一步檢驗。），結果顯示，常數(shù)項 α 的符號都為負數(shù)，這表明在觀測期內人民幣匯率處于升值趨勢。在所有貨幣政策調整欄中，利率變化 Δi 的回歸系數(shù)通過了 5%顯著性水平檢驗。除了 IBO1M交易品種在調整存貸款利率欄中利率變化 Δ

15、i 的回歸系數(shù)通過了 10%顯著性水平檢驗，其它交易品種都沒有通過顯著性檢驗，所以調整存貸款利率對于人民幣匯率沒有顯著性影響關系。在調整準備金率欄中，除 IBO1M 交易品種沒有通過顯著性水平檢驗 （對應的概率為 0.137），其它交易品種都通過了顯著性檢驗，但 IBO001 交易品種的利率變化與人民幣匯率存在負向的顯著性關系，即 IBO001 的利率上升，人民幣匯率升值，而 IBO007 和 IBO014 兩個交易品種的利率變化與人民幣匯率存在正向的顯著性關系，即 IBO007 和 IBO014 的利率上升，人民幣匯率貶值。 　　 　　產生這個結果的原因可能與利率期限結構有關，IBO

16、001 利率是貨幣政策調整日銀行間拆借時間是 1 天時支付的利率，IBO007 利率是貨幣政策調整日銀行間拆借時間是 7 天時支付的利率，IBO014 利率是貨幣政策調整日銀行間拆借時間是14 天時支付的利率，IBO1M 利率是貨幣政策調整日銀行間拆借時間是一個月時支付的利率，所以對于在 1 天之后、7 天之后、14 天之后以及一個月之后投資者 （銀行） 對外來的利率產生不同的預期，貨幣調整的隔夜拆借會導致銀行間貨幣量緊張或者寬松，利率會直接上升或者下降，體現(xiàn)了貨幣政策調整的意圖，但隨著時間的推移，各銀行自身會調整貨幣存量，因此銀行會對未來利率走勢產生預期，從而導致 IBO007、IBO014

17、 和IBO1M 利率與 IBO001 利率在貨幣政策調整日對于匯率有不同的反應。所以在考慮包含匯率調整目標的貨幣政策選取利率調控手段時，文章建議選擇 IBO001 作為調控手段，能夠直接體現(xiàn)貨幣政策的意圖。 　　四、結論和政策建議 　　1. 研究結論 　　文章采用了 2005 年 7 月 21 日我國人民幣匯率改革以來的相關數(shù)據，利用多元回歸模型，分別用連續(xù)時間序列數(shù)據和離散數(shù)據實證研究了我國的貨幣政策對人民幣匯率的影響，得到如下結論： 　　第一，相關研究表明，貨幣政策能夠影響人民幣匯率。無論是從連續(xù)時間貨幣政策變量與匯率之間的關系還是從離散時間

18、貨幣政策變動與匯率的關系來看，貨幣政策對匯率都能產生直接的顯著性影響。 　　第二，貨幣政策的兩個變量—貨幣供應量和利率，都能夠對人民幣匯率產生直接的顯著性影響，其中人民幣貨幣供應量增加 1%，人民幣匯率貶值 0.110627%，銀行間信用隔夜拆借利率上升 1%，人民幣匯率升值 0.8676%。 　　第三，采用調整存款準備金率政策能夠引起人民幣匯率的顯著性變化，采用調整存貸款利率政策不能引起人民幣匯率的顯著性變化。當把人民幣匯率增加到貨幣政策調控目標之中時，可以選擇將銀行間隔夜拆借利率 （IBO001 利率） 作為貨幣政策的宏觀調控目標。 　　2.

19、 政策建議 　　綜合上述分析結論，本研究認為：中國在穩(wěn)步推進人民幣匯率制度改革同時，應有效監(jiān)控我國貨幣供應量對匯率的影響，密切關注銀行間拆解利率對人民幣匯率波動的影響，密切關注銀行間拆解利率對人民幣匯率波動的影響，從而促進我國經濟內外平衡和外匯市場的平穩(wěn)健康發(fā)展。據此文章提出以下三點政策建議： 　　一是綜合世界各國匯率改革的經驗和我國的特殊國情，中國的匯率改革應堅持自主、漸進、可控的原則，穩(wěn)步推進人民幣匯率制度改革，適應國際金融體系發(fā)展的需要。 　　二是在人民幣匯率市場化程度不斷提高的同時，中央銀行應有效監(jiān)控我國貨幣存量及發(fā)行量，盡量減少由于貨幣供應量過多或

20、過少所引起的人民幣匯率的大幅波動，從而促進我國經濟內外平衡和外匯市場的平穩(wěn)健康發(fā)展。 　　三是加快利率市場化改革的步伐，完善利率調節(jié)機制。利率改革是匯率改革的前提，建立更加靈活的匯率制度，必須得到利率市場化的配合，充分發(fā)揮利率與匯率的相互協(xié)調作用，從而提高我國貨幣政策的傳導效率。由于銀行間信用隔夜拆借利率對人民幣匯率有顯著影響，因此，可以將銀行間同業(yè)拆解利率作為進出口企業(yè)預測人民幣匯率波動的先導指標，根據我國銀行間同業(yè)拆解利率的變化判斷一年內匯率的波動方向及大小，調整產業(yè)布局策略，防范外貿風險。 　　 　　[1] Graham H.，John T. Exch

21、ange rate and monetary policy：modeling Sterling seffective exchange rate，1972-1980 [J].Oxford Journals，1981：33. 　　[2] Martin E.，Charles L.E. Some empirical evidence on the effects of stocks tomonetary policy on exchange rates [J].Oxford Journals，1995：110. 　　[3] Jeromin. The impact of monetary

22、policy on the exchange rate：evidencefrom three small open economies [J].Journal of monetary economics，2004(51)：635-652. 　　[4] Hafedh B.，Michel N. Fluctuations in the foreign exchange market：Howimportant are monetary policy shocks? [J].Journal of International Econo-mics，2010(81)：139-153. 　　[5] P

23、utnam，B.H.，Woodbury.J.R. Exchange rate stability and monetary policy[J].Review of Business and Economic Research，1979，15(2)：1-10. 　　[6] Shirakawa，M. The monetary approach to the balance of payments and theexchange rate：an empirical study of Japan s case [R].Bank of Japan disc-ussion paper，1980，2. 　　[7] 唐旭，錢士春. 相對勞動生產率變動對人民幣實際匯率的影響分析：哈羅德—巴拉薩—薩繆爾森效應實證研究 [J].金融研究，2007(5). 　　[8] 唐海仕，羅新星. 石油價格沖擊對我國實際匯率波動的影響程度 [J].系統(tǒng)工程，2010(6)：40-44. 　　[9] 龐曉波，姚遠. 貿易溢出效應對人民幣有效匯率的影響 [J].國際金融研究，2011(4)：38-46.