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編者按：本文主要從匯率決定新聞模型；檢驗方法；實證研究回顧進行論述。其中，主要包括：匯率決定理論的發展主要建立在兩個新的思想之上、未預見到的即期匯率的變化是由基本經濟變量的“新聞”引起的、常用的幾個新聞模型檢驗簡化式、新聞項的度量、早期的研究是把每一個基本變量作為單變量時間序列來建立模型、匯率公告與事件研究是研究者通過觀察在公告日前后的時間里匯率變動、利率差新聞顯著影響美元對英鎊的匯率、里拉對美元匯率的實際利率差新聞系數也是顯著的、為貨幣供給新聞對匯率的影響不顯著,實際產出和利率新聞的影響是復雜的等，具體請詳見。

摘要:介紹了匯率決定新聞模型檢驗式的選擇和新聞項的度量,以及相關研究文獻的回顧,列舉了文獻中所選擇的檢驗模型、新聞度量方法和得出的結論。從中發現新聞對匯率變動影響的實證檢驗是基本成功的,也存在一些分歧,需要對其實證性研究進行更深入的探索,更加清楚的認識匯率運動中的“新聞”作用。

關鍵詞:新聞模型;匯率決定理論;遠期匯率;即期匯率

1匯率決定新聞模型

20世紀70年代至80年代初,匯率決定理論的發展主要建立在兩個新的思想之上:資產市場分析方法和理性預期假說。匯率決定的新聞分析方法是這兩種思想相結合的產物。新聞模型分析方法的主要目標在于分析新聞對匯率運動的沖擊,從而說明浮動利率制下匯率頻繁變動或不穩定的原因。

匯率決定的“新聞”模型的一般表達式是:

st-Et-1st=r1+λ∑nk=0bk(EtZt+k-Et-1Zt+k)(1)

式中,st表示現在(t時期)即期匯率(自然對數形式);Et-1st

表示利用在t-1時期所獲得的所有相關信息It-1對t時期即期匯率st形成預期;EtZt+k-Et-1Zt+k表示現在(t時期)對于基本經濟變量Zt+k的預期中,在前一個時期(t-1時期)沒有被預見到的部分,即“新聞”。(1)式右邊是未來基本經濟變量“新聞”的加總,(1)式左邊是現在(t時期)的即期匯率中在前一個時期(t-1時期)所沒有預見到的變化。“新聞”模型表明,未預見到的即期匯率的變化是由基本經濟變量的“新聞”引起的。

2檢驗方法

2.1常用的幾個新聞模型檢驗簡化式

在眾多新聞模型實證檢驗文獻中,下述四種形式經常出現:

st=β0+β1ft-1+∑n+1i=2βiNewsi,t+ut(2)

Δst=β0+∑n+1i=1βiNewsi,t+ut(3)

st-ft-1=β0+∑n+1i=1βiNewsi,t+ut(4)

Δst=β0+β1(ft-1-st-1)∑n+1i=2βiNewsi,t+ut(5)

其中,Δst是即期匯率st自然對數形式的一階差分,即Δst=st-st-1;ft-1是t-1時刻的遠期匯率的自然對數形式;ut是白噪聲殘差項;ft-1-st-1被稱為遠期升(貼)水;Newsi,t代表基本經濟變量i在t時刻的新聞。(2)—(5)中的β0是風險溢價ρ,這里假設風險溢價為一個常數,如果檢驗結果顯著不為零,就證明存在風險溢價。

進一步分析上述四個簡化式發現:(2)式的問題是即期匯率、遠期匯率是不平穩的。(3)式的問題是說用前一期的即期匯率st-1表示t-1時刻對t時刻即期匯率st的預期Et-1st。這是根據一些研究認為匯率是隨機游走的,即st=βst-1+εt,且β=1。大量研究也基本支持這一觀點,β接近于1,但是估計的干擾方差是向上有偏的,這導致做出錯誤的結論。(4)式假設遠期匯率的系數是單位1,這似乎說,在線性回歸方程st=α+βft-1+εt中β=1,這表明遠期匯率是即期匯率的無偏估計。很多的研究結果發現,β顯著不為1,遠期匯率不是即期匯率的無偏估計,所以(4)式可能會導致做出錯誤的結論。(5)式是比較理想的檢驗“新聞”模型的簡化形式,但將風險溢價為一個常數可能不準確。

2.2新聞項的度量

從(1)式中可看出,基本經濟變量的“新聞”就是經濟變量公告的實際值與預期值的差額。經濟變量的公告實際值是可獲得的,重點就是基本經濟變量預期如何獲得。一般采用統計方法和調查數據兩種方法。

2.2.1統計方法

早期的研究是把每一個基本變量作為單變量時間序列來建立模型。但市場參與者不會只依據有關變量的過去數據對該變量作出預測,而不去考慮變量歷史數據以外的所有其他相關信息。所以后來很多研究選用向量自回歸模型生成的殘差項作為各變量的新聞變量。也有一些學者用其他統計方法生成新聞,如Frenkel(1981)選則二階段最小二乘法,Bomhoff和Korteweg(1983)應用多國卡爾曼篩選法。

用時間序列方法生成新聞一般都能獲得滿意的結論,但此方法存在一定的局限性,最明顯地就是不能精確衡量市場預期。為了克服用統計方法的局限性,出現了“公告與事件研究”方法。

2.2.2公告與事件研究

匯率公告與事件研究是研究者通過觀察在公告日前后的時間里匯率變動,研究公布的宏觀經濟的“新聞”對匯率運動所產生的影響,以解釋匯率的短期的波動。研究中用到的基本經濟變量的預期值以調查數據來度量,通常是貨幣市場服務(MMS)提供的。這些數據是一流的市場參與者和學術專家們作出的預測的平均值,利用這些數據能夠很容易把公告內容分成預期到的和未預期到的兩部分。這比是用時間序列方法生成“新聞”的方法更簡便,而且更符合真實的情況。

3實證研究回顧

Frenkel(1981)選用的是(2)式的形式,將有價證券利差作為唯一的相關新聞變量,用二階段最小二乘法生成新聞,結果表明利率差新聞顯著影響美元對英鎊的匯率,但對于美元對法國法郎和美元對德國馬克的匯率,利率差新聞的影響則不顯著。

Edwards(1982a,1982b,1983)也是選擇的(2)式形式,其研究中的新聞變量包括了貨幣供給、實際產出、利率(月數據),用自回歸方法得出新聞,結果發現法郎對美元和馬克對美元匯率的貨幣供給差新聞的系數顯著為正,英鎊對美元匯率的實際產出差新聞系數為正,另外里拉對美元匯率的實際利率差新聞系數也是顯著的。

Hakkio和Pearce(1985)選用(3)式形式,以通貨膨脹率、貨幣供給和實際活躍度作為相關新聞變量,預期值用的調查數據,得到的結果表明匯率只受貨幣供給新聞的影響。Hardouvelis(1988)將(3)式中的新聞變量個數擴展到了15個,預測值來自于調查數據,從而得到新聞,結果發現M1、非借入準備金和耐久品訂購新聞變量系數是顯著的。

Tanner(1997)和Karfakis,Kim(1995)用(3)式的變形,檢驗了匯率的高頻數據。通過分析德國馬克對美元的匯率,Tanner(1997)發現貿易赤字和CPI新聞影響是顯著的,而工業生產量、PPI、失業率和貨幣供給新聞影響則不明顯。Karfakis,Kim(1995)分析了澳洲經常項目新聞,發現在所選的五個匯率中經常項目新聞的影響都是顯著的。

Kim(1999)也是用(3)式的變形建立了EGARCH模型,基本經濟變量的預期來自于MMS的調查數據,結果發現高于預期的經常項目赤字和失業率的公告會使AUD貶值,而未預期到的的較高的GDP增長公告導致AUD升值。

Hoffman(1985)使用的是(4)式的變形檢驗7個匯率模型中新聞的顯著性,結果認為貨幣供給新聞對匯率的影響不顯著,實際產出和利率新聞的影響是復雜的。Mossa(2002)分別用(2)式和(4)式進行檢驗,結果顯示用VAR模型代表的新聞變量對匯率沒有顯著的影響。

Jackson、Thompson和Zheng(2005)也是用的(4)式形式,將第三國債券加入到匯率新聞模型中,檢驗第三國的新聞對匯率的影響,用ARIMA方法生成新聞項,結果發現第三國新聞對匯率有影響。

Napolitano(2000,2001)選用(5)式形式,檢驗了外匯市場的有效性和在不同時間區間歐元對英鎊匯率的新聞作用。用VAR模型生成新聞項,選取了1999年1月—2000年8月的日數據。實證結果拒絕了外匯市場有效性假設和遠期外匯匯率是未來即期匯率無偏估計的假設,得出新聞對短期匯率變動有顯著影響。

Newby(2002)選用的也是(5)式形式,但認為不能代表風險溢價,他分別用ARCH方法和面板數據兩種方法來說明風險溢價,選擇德、意、加、日和美五國的貨幣供應量、產出和利率的未預期變動作為新聞變量,檢驗了在考慮風險溢價時,新聞對匯率的影響,結果發現新聞對匯率影響不顯著。