論文：人民幣匯率非線性問題的重新研究

目錄/提綱：……
一、引言
二、文獻(xiàn)綜述
（一）匯率調(diào)整的非線性STAR模型文獻(xiàn)
（二）非線性建模中的異常值問題以及殘差t分布問題
（三）國(guó)內(nèi)的研究簡(jiǎn)況
三、模型與數(shù)據(jù)說明
（一）STAR模型的建立與檢驗(yàn)程序:
（二）數(shù)據(jù)來源
四、實(shí)證分析
（一）數(shù)據(jù)未排除異常值時(shí)的實(shí)證結(jié)果
（二）排除異常值之后的樣本數(shù)據(jù)的重新檢驗(yàn)
（三）基于殘差t分布的假設(shè)的模型再估計(jì)
五、結(jié)論
……
人民幣匯率非線性問題的重新研究
——基于數(shù)據(jù)異常值和殘差非正態(tài)分布估計(jì)的分析

摘 要：非線性計(jì)量研究中Sarantis曾經(jīng)指出過，非線性是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身的所內(nèi)蘊(yùn)的還是樣本數(shù)據(jù)的異常值所導(dǎo)致的這一值得注意的重要問題，而且，更值得注意的是，匯率波動(dòng)數(shù)據(jù)所具有厚尾特征使其計(jì)量模型有可能更適配于殘差非正態(tài)分布而不是殘差正態(tài)分布的設(shè)定來進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于上述問題，盡管國(guó)內(nèi)目前利用非線性模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析的文獻(xiàn)逐漸增多，但卻極少有文獻(xiàn)研究過甚至是注意到過。有鑒于此，本文以STAR模型為例，針對(duì)人民幣匯率非線性問題重新進(jìn)行了研究，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，而排除異常值后的數(shù)據(jù)雖然仍然具有一定的非線性特征，但其其平滑轉(zhuǎn)換特征有所減緩而更具有門限模型的快速調(diào)整特征。此外，與殘差正態(tài)分布設(shè)定的模型估計(jì)情況比較起來，殘差t分布非線性模型估計(jì)的預(yù)測(cè)績(jī)效更好一些，這一研究結(jié)果對(duì)國(guó)內(nèi)非線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的深入與細(xì)化可能具有一點(diǎn)啟發(fā)意義。
關(guān)鍵詞：實(shí)際有效匯率、非線性、平滑轉(zhuǎn)換自回歸（STAR）模型、異常值、殘差t分布

一、引言
盡管目前國(guó)內(nèi)利用非線性模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析的文獻(xiàn)逐漸在增多，但卻很少有文獻(xiàn)注意到Sarantis曾經(jīng)指出的，模型呈現(xiàn)出非線性特征是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身的所內(nèi)蘊(yùn)的還是樣本數(shù)據(jù)的異常值所引發(fā)的這一重要問題，而且，更值得注意的是，大多文獻(xiàn)都是直接基于殘差正態(tài)分布的設(shè)定進(jìn)行模型估計(jì)，而未能考慮到匯率波動(dòng)模型的殘差具有厚尾特征從而有可能更適應(yīng)殘差非
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此外，Michael et al（1997）的實(shí)證結(jié)果還顯示實(shí)質(zhì)匯率偏離 PPP 的現(xiàn)象呈現(xiàn)非線性調(diào)整走勢(shì)，認(rèn)為這有可能是市場(chǎng)上存在著交易成本所造成的現(xiàn)象，而實(shí)質(zhì)匯率偏離 PPP 的調(diào)整在交易成本內(nèi)呈現(xiàn)單位根的走勢(shì)，但是當(dāng)偏離程度超過交易成本時(shí)，呈現(xiàn)回復(fù)均值的現(xiàn)象（meanreversion）。同樣地，Chen and Wu（2000）也應(yīng)用 STAR 模型分析臺(tái)灣、日本、美國(guó)之間實(shí)質(zhì)匯率偏離購(gòu)買力平價(jià)說的非線性調(diào)整行為，得出與 Michael et al.（1997）類似的結(jié)論。
Sarantis（1999）應(yīng)用 STAR模型分析十個(gè)主要工業(yè)國(guó)家的實(shí)質(zhì)有效匯率的動(dòng)態(tài)走勢(shì)，分析的期間為 1980 年至 1990 年，實(shí)證結(jié)果顯示有八個(gè)國(guó)家的實(shí)質(zhì)有效匯率呈現(xiàn)非線性走勢(shì)，而其中法國(guó)、比利時(shí)、德國(guó)為羅吉斯平滑轉(zhuǎn)換形式，而其它五個(gè)國(guó)家，加拿大、意大利、日本、英國(guó)和美國(guó)則為指數(shù)平滑轉(zhuǎn)換形式，而瑞士和荷蘭則無法拒絕線性的虛無假設(shè)，且由所估計(jì)的調(diào)整速度得知實(shí)質(zhì)有效匯率在不同區(qū)域的轉(zhuǎn)換速度非常緩慢。
Ahmad Zubaidi等(2006)比較了STAR模型與傳統(tǒng)的線性自回歸( AR )與簡(jiǎn)單隨機(jī)游走模型的預(yù)測(cè)能力。通過利用六個(gè)東亞國(guó)家對(duì)日?qǐng)A匯率季度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)實(shí)際有效匯率存在STAR模型形式的非線性回歸，且結(jié)果表明STAR模型優(yōu)于AR模型的預(yù)測(cè)能力。
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)整問題上，ESTAR 模型成功地提供匯率快速調(diào)整的證據(jù)，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）。
Liew(2004)在 研究匯 率的 非 線性動(dòng) 態(tài) 調(diào) 整至均 衡 的過 程是 否具有對(duì)稱性的研究中發(fā)現(xiàn)，印度尼西亞、菲律賓、新加坡及泰國(guó)的四國(guó)（對(duì)美元）實(shí)際匯率皆呈非線性的 LSTAR 模型，這實(shí)際上意味著表示這些國(guó)家的實(shí)際匯率在升貶值時(shí)均呈不對(duì)稱反應(yīng)。
（二）非線性建模中的異常值問題以及殘差t分布問題
特別值得注意的是，Sarantis (1999)認(rèn)為，匯率呈現(xiàn)非線性走勢(shì)的原因可能是源于數(shù)據(jù)異常值的結(jié)果，或者說，這種非線性其實(shí)質(zhì)是由數(shù)據(jù)的異常值造成的。這意味著如果將樣本異常值排除，則匯率將可能并不再具有非線性特性。中國(guó)臺(tái)灣的鐘明宏 (2001)基于Sarantis的想法探討了亞太地區(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)，但無論是Sarantis還是鐘明宏針對(duì)異常值排除后研究樣本所做的估計(jì)發(fā)現(xiàn)，除了少數(shù)國(guó)家不能以非線性模型解釋之外，其余仍然是呈現(xiàn)非線性特性之走勢(shì)。但這兩篇文獻(xiàn)并未就未排除異常值的樣本資料進(jìn)行估計(jì)和比較。
至于殘差的非正態(tài)假設(shè)，許多實(shí)證結(jié)果顯示匯率報(bào)酬率分配呈現(xiàn)偏態(tài)與高峰態(tài)的現(xiàn)象，與一般研究中所設(shè)定的正態(tài)分布并不相符。例如，臺(tái)灣的王兆佑 (1999)就曾經(jīng)以十種模型來探討臺(tái)幣匯率究竟是屬于何種分配型態(tài)。實(shí)證結(jié)果說明臺(tái)幣兌美元的周報(bào)酬率最符合 t分布模型，但仍存在偏態(tài)與高峰態(tài)現(xiàn)象。
臺(tái)灣的李季原（2004）則上述研究的基礎(chǔ)上不僅深入地比較研究了排除異常值與未排除異常值匯率樣本的非線性問題，且同時(shí)對(duì)模型的殘差t分布設(shè)定也就行了估計(jì)，并與殘差正態(tài)分布時(shí)模型的估計(jì)情況進(jìn)行了比較分析，其工作有相當(dāng)?shù)膯l(fā)性[ 本文的研究思路也正是在很大程度上參考了李季原的研究思路。]。
（三）國(guó)內(nèi)的研究簡(jiǎn)況
至于國(guó)內(nèi)的文獻(xiàn)，盡管張弢等（2002）、謝赤等（2005）、劉潭秋（2007）、王璐（2007）、張衛(wèi)平（2007）、劉柏等（2008）采用STAR模型對(duì)人民幣實(shí)際有效匯率的非線性行為進(jìn)行實(shí)證分析，但不難發(fā)現(xiàn)，尚未有任何文獻(xiàn)針對(duì)Sarantis (1999)提出的重要推測(cè)利用人民幣匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行過驗(yàn)證。而且，更值得注意的是，大多文獻(xiàn)都是直接將模型的殘差設(shè)定為正態(tài)分布直接估計(jì)，更沒有任何文獻(xiàn)考慮到匯率波動(dòng)的殘差有可能并不服從正態(tài)分布而是具有厚尾特征（服從其它類型的分布）等現(xiàn)象。而這些問題，正是本文研究的切入點(diǎn)。

三、模型與數(shù)據(jù)說明
（一）STAR模型的建立與檢驗(yàn)程序:
平滑轉(zhuǎn)換自回歸（smooth transition autoregressive model）STAR模型設(shè)定如下：

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)為logistic函數(shù)：，，稱為L(zhǎng)STAR模型。第二種轉(zhuǎn)換函數(shù)是指數(shù)函數(shù)：，則稱為ESTAR模型。
這兩個(gè)模型隱含著在實(shí)際有效匯率的運(yùn)行或調(diào)整中有兩個(gè)明顯不同的狀態(tài)，LSTAR及ESTAR這兩個(gè)模型分別描述兩種不同類型（不對(duì)稱以及對(duì)稱）兩種動(dòng)態(tài)平滑轉(zhuǎn)換匯率行為。
STAR模型的設(shè)定包括以下三個(gè)步驟[ Granger,C.W.J、Teräsvira,T. 著，朱保華等譯：《非線性經(jīng)濟(jì)的建�！�，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lag參數(shù)，先估計(jì)一階自回歸模型AR（i），求算AIC及SBC，選擇最小的AIC及SBC自回歸模型。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， ……（未完，全文共12423字，當(dāng)前僅顯示2955字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：人民幣匯率非線性問題的重新研究》）