美联储货币政策冲击对人民币汇率的影响

美联储货币政策冲击对人民币汇率的影响一文创作于：2023-08-16 03:37:43，全文字数：41090。

美联储货币政策冲击对人民币汇率的影响

��变化，但这种方法没有控制影响汇率收益率的其他变量，并且无法反映货币政策冲击对汇率波动性的影响。GARCH模型（Bollerslev，1986；Engle，1982）能够较好地拟合高频数据所表现出的条件方差的时变特性，即波动性特征。已有研究表明，人民币汇率的时间序列具有方差时变性，具体表现为波动率聚集、高峰厚尾、持续记忆等特征（隋建利等，2013）。本文使用GARCH模型，通过在均值方程和方差方程中引入货币政策冲击变量，进一步探究美国货币政策冲击对人民币汇率收益率和条件波动性的影响。

（一）GARCH模型设置

考虑到货币政策冲击指标为非连续性指标，在非货币政策公告日并没有数据，为了利用非货币政策公告日的信息，保持回归样本的连续性，本文参照Bu?0?2et?0?2al.（2021）以及?0?2Jarociński?0?2&?0?2Karadi（2020）的做法，对公告发布时期之外的货币政策冲击赋值为零。本文在GARCH模型的均值方程中引入Bu?0?2et?0?2al.（2021）?y算的美联储货币政策冲击指标值brwt，以反映冲击本身对汇率收益率的影响；在方差方程中引入冲击的绝对值brwt，以反映冲击的程度对汇率波动性的影响。具体的模型设置如下：

均值方程：ret=μ+φret－1+θbrwt+λXt+εt（5）

方差方程：ht=ω+αε2t－1+βht－1+γbrwt（6）

其中，ret为两类人民币汇率（USDCNY、CNYNDF1Y）的收益率，ret－1为汇率收益率的滞后项，反映主要由市场微观结构性因素或非交易日等因素导致的汇率时间序列的自相关性（Funke?0?2et?0?2al.，2015）。本文预期θ>0，即一个正向的美国货币政策冲击（紧缩性冲击）会导致人民币汇率收益率上升（人民币贬值）；ht是εt的条件方差，α反映的ARCH效应代表冲击产生的短期持续性，β反映出GARCH效应，α+β代表冲击产生的长期持续性，GARCH（1，1）模型要求α+β<1。brwt是美国货币政策冲击指标的绝对值，当γ>0时，货币政策冲击强度越大，其对于人民币汇率的波动性影响越大。Xt是选取的控制变量，参考Jia?0?2et?0?2al.（2021）的做法，Xt具体包括：

（1）人民币汇率预期变化的滞后项（expchanget－1）。汇率预期理论表明，人民币汇率预期的变化影响人民币汇率波动。由于预期影响可能存在滞后性，并且为了克服内生性问题，本文使用汇率预期变化的滞后项作为控制变量，从而控制预期变化导致的汇率变动。借鉴Ding?0?2et?0?2al.（2014）的做法，本文构建该变量为expchanget=Δln（NDFt/spott），即expchanget上升意味着外汇市场上人民币贬值预期强化（或升值预期减弱）。考虑到汇率预期本身是由NDF和即期汇率所构建，在NDF汇率回归中不包括该变量。

（2）中间价与即期汇率偏离程度（differt）。Cheung?0?2et?0?2al.（2018）指出中间价制度是人民币汇率形成机制中特殊的制度安排，每个交易日开盘前中国人民银行利用中间价的设置对外汇市场进行引导，当日的人民币汇率在波动区间2007年5月21日，日波动区间幅度由±03%扩大为±05%；2012年4月16日，波动区间幅度扩大为±1%；2014年3月17日，日波动区间幅度进一步扩大为±2%。?0?2内围绕中间价波动。因此，本交易日的中间价相对上个交易日汇率的偏离可以反映中国人民银行对人民币汇率的引导。考虑到该偏离产生的影响，本文参照Funke?0?2et?0?2al.（2015）和Jia?0?2et?0?2al.（2021）构建中间价与即期汇率偏离相对指数作为控制变量。具体公式为differt=ln（pcentralparity，t/spott－1）/bandt。其中，pcentralparity，t是t日的中间价汇率，spott-1?0?2为t-1日的人民币在岸即期汇率，bandt是t日即期汇率相对于中间价的波动区间幅度。

（3）中美利差的变化（bgchanget）。根据利率平价理论，两国之间的利率差导致资金从低利率国家流向高利率国家，即高利率国家货币即期汇率升值，低利率国家货币汇率贬值（Fisher?0?2&?0?2Huh，2016；Dornbusch，1976）。本文使用中美十年期国债利率计算利差变化来控制由于中美利差变化可能产生的影响，计算公式为：bgchanget=（rust－rcnt）－（rust－1－rcnt－1），其中rust和rcnt分别为t日美国和中国十年期国债市场收益率。

（4）美元指数收益率（rusdxt）。美元被认为是一种避险资产，当市场恐慌情绪上升时通常表现为美元升值、美元指数上升（Fratzscher，2009）。Cheung?0?2et?0?2al.（2018）发现即使在国际金融市场较为平稳的时期，美元指数的上升往往带来人民币兑美元贬值。为了控制美元指数造成的影响，本文使用美元指数的对数差分形式作为美元指数收益率控制变量，计算公式为：rusdxt=ln（usdxt/usdxt－1）。

（二）GARCH模型基准回归结果

和事件研究法一致，本文将人民币即期汇率划分为2005年7月21日至2008年7月19日（阶段1）和2010年6月19日至?0?22020年12月16日（阶段2）两个阶段。表3的列（1）、列（2）显示了在岸市场即期汇率CNY的GARCH模型基准回归结果。其中，均值方程中brwt的系数均显著为正，说明一个正向美国货币政策冲击在两阶段均会带来人民币汇率收益率的上升，即美联储超预期的货币紧缩导致人民币兑美元贬值。不过，阶段1的系数仅在10%的置信水平上显著，并且系数值远小于阶段2，说明阶段1的市场参与者对美联储的货币政策冲击并不敏感。这可能与此时人民币兑美元呈现出小幅单边升值态势、汇率波动区间狭窄等原因有关。从方差方程的结果来看，brwt的系数显著为正，意味着货币政策冲击的程度越大，即期汇率的波动性越强。可见，美联储货币政策冲击不仅导致人民币即期汇率收益率变化，也加剧了即期汇率波动性。列（4）显示了离岸市场NDF的基准回归结果。与在岸即期汇率CNY的结果类似，正向货币政策冲击导致离岸市场人民币汇率贬值，且冲击强度越大，汇率波动性越高。尤其是在2010年汇改后，两个市场的表现非常接近，这可能与在岸市场汇率市场化改革的推进和两个市场间的信息和资金交流强化有关。

从控制变量回归结果来看，表3列（1）、列（2）中expchanget－1系数显著为正，即人民币贬值预期的强化会带来人民币即期汇率贬值，说明在岸即期汇率变动受到汇率预期的影响，这和Jia?0?2et?0?2al.（2021）的结果是一致的。differt和rusdxt的系数均显著为正，说明中间价与上一交易日即期汇率的正偏离和美元指数上升导致两个市场人民币汇率的贬值，这符合预期。不过，bgchanget系数不显著，说明两国间长期利差的变化并未对汇率变动产生影响，这可能是由于货币政策冲击包含了部分利差变化，如货币政策冲击带来了美国债券包括长期国债收益率的变化（Swanson，2021；Nakamura?0?2&?0?2Ste

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