論文：人民幣實(shí)際有效匯率非線性問(wèn)題的再探討

目錄/提綱：……
一、引言
二、文獻(xiàn)回顧
三、模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明
（一）STAR模型的建立
（二）數(shù)據(jù)資料說(shuō)明
四、實(shí)證分析
（一）未排除異常值時(shí)的實(shí)證結(jié)果
（二）排除異常值后的非線性檢驗(yàn)
（三）預(yù)測(cè)能力的比較
五、結(jié)論
……
論文：人民幣實(shí)際有效匯率非線性問(wèn)題的再探討

摘 要：目前國(guó)內(nèi)利用非線性模型分析包括匯率在內(nèi)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的文獻(xiàn)盡管在逐漸增多，但卻很少有文獻(xiàn)注意到這種非線性是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身的所具有的還是樣本數(shù)據(jù)的異常值所引發(fā)的這一重要問(wèn)題。有鑒于此，本文利用中國(guó)與16個(gè)主要貿(mào)易國(guó)家或地區(qū)的匯率加權(quán)所得的實(shí)際有效匯率，通過(guò)STAR模型，用未排除異常值和排除異常值滯后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了檢驗(yàn)，重新探討了中國(guó)匯率的非線性問(wèn)題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人民幣實(shí)際有效匯率未排除異常值時(shí)，具有明顯的非線性特征，但排除異常值后的數(shù)據(jù)則只能近似地接近于非線性模型。此外，與線性模型比較起來(lái)，雖然其樣本內(nèi)擬合效應(yīng)較好，但其樣本外預(yù)測(cè)效果并不佳。
關(guān)鍵詞：平滑轉(zhuǎn)換自回歸（STAR）;實(shí)際有效匯率.非線性、異常值

一、引言
近年來(lái)，利用非線性模型分析包括匯率在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的非線性行為已逐漸多起來(lái)，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究已經(jīng)國(guó)內(nèi)的匯率符合STAR模型的非線性趨勢(shì)，盡管國(guó)內(nèi)利用非線性模型來(lái)分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象已經(jīng)逐漸增多，但大多未能注意到這種非線性是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身的非線性還是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的異常值所引發(fā)，如何把握匯率的非線性特征也已經(jīng)逐漸成為更好地提高匯率趨勢(shì)的把握，有鑒于此，本文用中國(guó)與16個(gè)主要貿(mào)易國(guó)家或地區(qū)的匯率加權(quán)所得的實(shí)際有效匯率，通過(guò)STAR模型，用原值和排除異常值滯后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了非線性檢驗(yàn)，重新分析了中國(guó)匯率的非線性問(wèn)題，最后，本文還比較分析了排除異常值和未排除異常值的匯率模型和線性模型的預(yù)測(cè)績(jī)效。本文希望在給國(guó)內(nèi)的非線性的研究更為嚴(yán)謹(jǐn)和精確提供一點(diǎn)參考和啟示，并試圖在方法論上提供一些新的思考。

二、文獻(xiàn)回顧
自浮動(dòng)匯率制度形成以來(lái)（1973年3月）, 匯率預(yù)測(cè)已成為
……（新文秘網(wǎng)http://jey722.cn省略1146字，正式會(huì)員可完整閱讀）……　
，獲得歐元-美元匯率具有非線性的匯率動(dòng)態(tài)調(diào)整之特性，但歐 元 -美 元 匯 率 在 一 特 定區(qū) 間 則 呈隨 機(jī) 漫 步或 近 似 隨機(jī) 漫 步 的調(diào) 整 行為 ，而 匯 率 呈 現(xiàn) 毫 無(wú) 界 線 的 移 動(dòng) 則 受 長(zhǎng) 期 政 府 公 債 殖 利 率 利 差 之 限制。此外，Marko 還使用平滑轉(zhuǎn)換誤差修正模型以估計(jì)誤差修正項(xiàng)及殖利率利差間之參數(shù)的變異，其結(jié)果是殖利率利差背離長(zhǎng)期均衡值之動(dòng)態(tài)調(diào)整呈非線性行為。
Peel & Venetis(2005)的研究發(fā)現(xiàn)，在探討實(shí)際匯率向長(zhǎng)期均衡調(diào)整的議題上，ESTAR 模型成功地提供快速調(diào)整的例證，但其理論基礎(chǔ)則受到限制（例如不能應(yīng)用于適應(yīng)性預(yù)期理論）。Peel & Venetis 另外發(fā)展一個(gè)在概念上優(yōu)于 ESTAR 模型的非線性模型，此模型的優(yōu)點(diǎn)之一是可以求解而且可用 NLS 估計(jì)，其調(diào)整速度也比較快。
Liew(2004)在 調(diào) 查匯 率的 非 線性動(dòng) 態(tài) 調(diào) 整至均 衡 的過(guò) 程是 否為 對(duì)稱之研究上發(fā)現(xiàn)，依據(jù) Terasvirta & Anderson(1992)建議的連續(xù)性檢驗(yàn)，以美元計(jì)價(jià)的印度尼西亞、菲律賓、新加坡及泰國(guó)的四國(guó)實(shí)際匯率皆呈非線性的 LSTAR 模型，此表示這些國(guó)家的實(shí)際匯率在升貶值時(shí)均呈不對(duì)稱反應(yīng)。
Baharumshah, Liew & Lau(2003)運(yùn)用非線性單位根檢驗(yàn)來(lái)研究亞洲四國(guó)匯率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)有強(qiáng)烈證據(jù)支持這四國(guó)的實(shí)際匯率具有非線性均值回復(fù)的特性，若使用傳統(tǒng)單位根檢驗(yàn)，則多數(shù)實(shí)證結(jié)果指出將可能使實(shí)際匯率偏離長(zhǎng)期 PPP 均衡值。
Liew, Chong & Lim(2003)使用 Luukkonen, Saikkonen & Terasvirta(1988) 所 提 出 的 線 性 檢 定 方 法 診 斷 亞 洲 十 一 國(guó) 的 實(shí) 質(zhì) 匯 率 行為，實(shí)證結(jié)果指出線性自我回歸模型是不適當(dāng)?shù)�。傳統(tǒng)的診斷性檢驗(yàn)僅能在三種時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，辨識(shí)線性模型的不適當(dāng)性。實(shí)證中發(fā)現(xiàn)拒絕線性行為，而支持非線性 STAR 模型。在實(shí)際匯率數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)非線性的結(jié)論，在匯率領(lǐng)域上若使用線性模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的政策結(jié)論。
Liew & Baharumshah(2002)認(rèn)為 ESTAR 因?yàn)槠鋵?duì)稱分布符合對(duì)稱的匯率調(diào)整行為，所以較 LSTAR 被廣泛應(yīng)用在匯率的研究上�；趦煞N名義匯率調(diào)整過(guò)程的經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn) LSTAR 在匯率的研究上無(wú)法提出與對(duì)立假說(shuō)一致的實(shí)證。但在經(jīng)過(guò)再參數(shù)化的 LSTAR 模型已能顯著改善估計(jì)值的有效性，與 ESTAR 模型一樣，再參數(shù)化的 LSTAR 模型已被認(rèn)為是最適當(dāng)?shù)姆蔷�性匯率模型。
國(guó)內(nèi)謝赤（2005）采用STAR模型研究1980年1月到1998年12月共228個(gè)樣本的中國(guó)實(shí)際有效匯率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)以logistic函數(shù)作為過(guò)渡函數(shù)的STAR模型能很好的描述中國(guó)實(shí)際有效匯率的趨勢(shì)，但是他的統(tǒng)計(jì)只采用了美國(guó)與中國(guó)的匯率，而沒(méi)有考慮跟其它主要貿(mào)易國(guó)家之間的匯率行為。
特別值得注意的是，Sarantis (1999)認(rèn)為，匯率呈現(xiàn)非線性走勢(shì)的原因可能是導(dǎo)因于異常值之結(jié)果，此一說(shuō)法亦即可解讀為：若是將異常值之因素排除，則匯率將可能不具非線性之特性。Sarantis (1999)在研究中指出，實(shí)際有效匯率的走勢(shì)呈現(xiàn)非線性可能導(dǎo)因于異常值所影響；鐘明宏 (2001)亦探討亞太地區(qū)國(guó)家排除異常值后的實(shí)際匯率是否仍具非線性走勢(shì)。兩篇文獻(xiàn)針對(duì)異常值排除后之研究樣本，除了少數(shù)國(guó)家不能以非線性模型解釋之外，其余皆呈現(xiàn)非線性特性之走勢(shì)。但這兩篇文獻(xiàn)并未實(shí)證未排除異常值的序列資料，其走勢(shì)為何？李季原則在此基礎(chǔ)上深入地探討了排除異常值與否的匯率非線性問(wèn)題。

三、模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明
（一）STAR模型的建立
平滑轉(zhuǎn)換自回歸[林進(jìn)意：“STAR*模型在Ohlson股權(quán)評(píng)價(jià)模型上的運(yùn)用——美國(guó)道瓊上市公司之實(shí)證研究”，臺(tái)灣中原大學(xué)國(guó)際貿(mào)易學(xué)系碩士論文學(xué)位，2006 年7月。]（smooth transition autoregressive model）STAR模型形式如下：
⑺
其中，，。是反映模型的轉(zhuǎn)換性特征的函數(shù)，介于0和1之間。第一種轉(zhuǎn)換函數(shù)是logistic函數(shù)：
， ⑻
第二種轉(zhuǎn)換函數(shù)是：
⑼
其中衡量從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一個(gè)狀態(tài)的速度，而c是代表介于這兩個(gè)情況中間的點(diǎn)。
STAR模型其轉(zhuǎn)換函數(shù)如果是logistic函數(shù)，則稱為L(zhǎng)STAR模型，這個(gè)模型描述以下形式情況：盡管經(jīng)濟(jì)收縮階段與經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段的動(dòng)態(tài)特征相對(duì)不同，但從一個(gè)階段到另一個(gè)階段的轉(zhuǎn)換可能是光滑的；如果其轉(zhuǎn)換函數(shù)是是指數(shù)函數(shù)，則稱為ESTAR模型，而LSTAR及ESTAR這兩個(gè)模型分別描述兩種不同類型的動(dòng)態(tài)匯率行為。
STAR模型按以下三個(gè)步驟進(jìn)行檢驗(yàn)[ Granger,C.W.J、Teräsvira,T. 著，朱保華 等譯：《非線性經(jīng)濟(jì)的建模》，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2006年6月。]：
⑴確定線性AR模型，估計(jì)在不同order之下AR模型，，并決定出系數(shù)。
⑵依據(jù)延遲參數(shù)d的不同展開線性檢驗(yàn)，拒絕線性假設(shè)的同時(shí)，也確定d的值。
⑶利用嵌套假設(shè)的序貫檢驗(yàn)選擇LSTAR模型或ESTAR模型。
首先，要決定滯后（lag）參數(shù)，先估計(jì)一階自我回歸模型AR（1），求算AIC及SIC，選擇最小的AIC及SIC自我回歸模型。
Teräsvira（1994）提出了一個(gè)普通的可以檢驗(yàn)非線性行為的框架構(gòu)想，這個(gè)檢驗(yàn)是基于普通STAR模型的泰勒級(jí)數(shù)展開式而進(jìn)行的。對(duì)于LSTAR模型，我們可以把寫為：
⑽
所以，。
求對(duì)＝0處的3階泰勒級(jí)數(shù)近似式，這與展開式是相同的。
LSTAR模型的近似式[ 關(guān)于LSTAR近似式的推導(dǎo)請(qǐng)看附錄二。
]是：
⑾

因?yàn)閮H僅依賴于的值，所以， ……（未完，全文共13527字，當(dāng)前僅顯示3218字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：人民幣實(shí)際有效匯率非線性問(wèn)題的再探討》）