汇率决定新闻模型检验方法研究
1 汇率决定新闻模型
20世纪70年代至80年代初,汇率决定理论的发展主要建立在两个新的思想之上:资产市场分析方法和理性预期假说。汇率决定的新闻分析方法是这两种思想相结合的产物。新闻模型分析方法的主要目标在于分析新闻对汇率运动的冲击,从而说明浮动利率制下汇率频繁变动或不稳定的原因。
汇率决定的“新闻”模型的一般表达式是:
st-Et-1st=r1+λ∑nk=0 bk(EtZt+k-Et-1Zt+k)??(1)
式中,st表示现在(t时期)即期汇率(自然对数形式);Et-1st
表示利用在t-1时期所获得的所有相关信息It-1对t时期即期汇率st形成预期;EtZt+k-Et-1Zt+k表示现在(t时期)对于基本经济变量Zt+k的预期中,在前一个时期(t-1时期)没有被预见到的部分,即“新闻”。(1)式右边是未来基本经济变量“新闻”的加总,(1)式左边是现在(t时期)的即期汇率中在前一个时期(t-1时期)所没有预见到的变化。“新闻”模型表明,未预见到的即期汇率的变化是由基本经济变量的“新闻”引起的。
2 检验方法
2.1 常用的几个新闻模型检验简化式
在众多新闻模型实证检验文献中,下述四种形式经常出现:
??st=β0+β1ft-1+∑n+1i=2 βi Newsi,t+ut(2)
Δst=β0+∑n+1i=1βi Newsi,t+ut(3)
st-ft-1=β0+∑n+1i=1βi Newsi,t+ut(4)
Δst=β0+β1(ft-1-st-1)∑n+1i=2 βi Newsi,t+ut??(5)
其中,Δst是即期汇率st自然对数形式的一阶差分,即Δst=st-st-1;ft-1是t-1时刻的远期汇率的自然对数形式;ut是白噪声残差项;ft-1-st-1被称为远期升(贴)水;Newsi,t代表基本经济变量i在t时刻的新闻。(2)―(5)中的β0是风险溢价ρ,这里假设风险溢价为一个常数,如果检验结果显著不为零,就证明存在风险溢价。
进一步分析上述四个简化式发现:(2)式的问题是即期汇率、远期汇率是不平稳的。(3)式的问题是说用前一期的即期汇率st-1表示t-1时刻对t时刻即期汇率st的预期Et-1st。这是根据一些研究认为汇率是随机游走的,即st=βst-1+εt,且β=1。大量研究也基本支持这一观点,β接近于1,但是估计的干扰方差是向上有偏的,这导致做出错误的结论。(4)式假设远期汇率的系数是单位1,这似乎说,在线性回归方程st=α+βft-1+εt中β=1,这表明远期汇率是即期汇率的无偏估计。很多的研究结果发现,β显著不为1,远期汇率不是即期汇率的无偏估计,所以(4)式可能会导致做出错误的结论。(5)式是比较理想的检验“新闻”模型的简化形式,但将风险溢价为一个常数可能不准确。
2.2 新闻项的度量
从(1)式中可看出,基本经济变量的“新闻”就是经济变量公告的实际值与预期值的差额。经济变量的公告实际值是可获得的,重点就是基本经济变量预期如何获得。一般采用统计方法和调查数据两种方法。
2.2.1 统计方法
早期的研究是把每一个基本变量作为单变量时间序列来建立模型。但市场参与者不会只依据有关变量的过去数据对该变量作出预测,而不去考虑变量历史数据以外的所有其他相关信息。所以后来很多研究选用向量自回归模型生成的残差项作为各变量的新闻变量。也有一些学者用其他统计方法生成新闻,如Frenkel(1981)选则二阶段最小二乘法,Bomhoff和Korteweg(1983)应用多国卡尔曼筛选法。
用时间序列方法生成新闻一般都能获得满意的结论,但此方法存在一定的局限性,最明显地就是不能精确衡量市场预期。为了克服用统计方法的局限性,出现了“公告与事件研究”方法。
2.2.2 公告与事件研究
汇率公告与事件研究是研究者通过观察在公告日前后的时间里汇率变动,研究公布的宏观经济的“新闻”对汇率运动所产生的影响,以解释汇率的短期的波动。研究中用到的基本经济变量的预期值以调查数据来度量,通常是货币市场服务(MMS)提供的。这些数据是一流的市场参与者和学术专家们作出的预测的平均值,利用这些数据能够很容易把公告内容分成预期到的和未预期到的两部分。这比是用时间序列方法生成“新闻”的方法更简便,而且更符合真实的情况。
3 实证研究回顾
Frenkel(1981)选用的是(2)式的形式,将有价证券利率
差作为唯一的相关新闻变量,用二阶段最小二乘法生成新闻,结果表明利率差新闻显著影响美元对英镑的汇率,但对于美元对法国法郎和美元对德国马克的汇率,利率差新闻的影响则不显著。
Edwards(1982a,1982b,1983)也是选择的(2)式形式,其研究中的新闻变量包括了货币供给、实际产出、利率(月数据),用自回归方法得出新闻,结果发现法郎对美元和马克对美元汇率的货币供给差新闻的系数显著为正,英镑对美元汇率的实际产出差新闻系数为正,另外里拉对美元汇率的实际利率差新闻系数也是显著的。
Hakkio和Pearce(1985)选用(3)式形式,以通货膨胀率、货币供给和实际活跃度作为相关新闻变量,预期值用的调查数据,得到的结果表明汇率只受货币供给新闻的影响。Hardouvelis(1988)将(3)式中的新闻变量个数扩展到了15个,预测值来自于调查数据,从而得到新闻,结果发现M1、非借入准备金和耐久品订购新闻变量系数是显著的。
Tanner(1997)和Karfakis,Kim(1995)用(3)式的变形,检验了汇率的高频数据。通过分析德国马克对美元的汇率,Tanner(1997)发现贸易赤字和CPI新闻影响是显著的,而工业生产量、PPI、失业率和货币供给新闻影响则不明显。Karfakis,Kim(1995)分析了澳洲经常项目新闻,发现在所选的五个汇率中经常项目新闻的影响都是显著的。
Kim(1999)也是用(3)式的变形建立了EGARCH模型,基本经济变量的预期来自于MMS的调查数据,结果发现高于预期的经常项目赤字和失业率的公告会使AUD贬值,而未预期到的的较高的GDP增长公告导致AUD升值。
Hoffman(1985)使用的是(4)式的变形检验7个汇率模型中新闻的显著性,结果认为货币供给新闻对汇率的影响不显著,实际产出和利率新闻的影响是复杂的。Mossa(2002)分别用(2)式和(4)式进行检验,结果显示用VAR模型代表的新闻变量对汇率没有显著的影响。
Jackson、Thompson和Zheng(2005)也是用的(4)式形式,将第三国债券加入到汇率新闻模型中,检验第三国的新闻对汇率的影响,用ARIMA方法生成新闻项,结果发现第三国新闻对汇率有影响。
Napolitano(2000,2001)选用(5)式形式,检验了外汇市场的有效性和在不同时间区间欧元对英镑汇率的新闻作用。用VAR模型生成新闻项,选取了1999年1月―2000年8月的日数据。实证结果拒绝了外汇市场有效性假设和远期外汇汇率是未来即期汇率无偏估计的假设,得出新闻对短期汇率变动有显著影响。
Newby(2002)选用的也是(5)式形式,但认为不能代表风险溢价,他分别用ARCH方法和面板数据两种方法来说明风险溢价,选择德、意、加、日和美五国的货币供应量、产出和利率的未预期变动作为新闻变量,检验了在考虑风险溢价时,新闻对汇率的影响,结果发现新闻对汇率影响不显著。
