“8·11”汇改降低了人民币抛补利率平价的偏离程度吗？

“8·11”汇改降低了人民币抛补利率平价的偏离程度吗？一文创作于：2023-08-16 03:41:44，全文字数：54556。

“8·11”汇改降低了人民币抛补利率平价的偏离程度吗？

132930拒?“8·11”汇改前114079128057144994168328拒绝“8·11”汇改后10376*97697129216177587拒绝注：*表示不拒绝原假设。

2OLS回归方法

由表1可知，从平均值来看，基差在2015年8月之后均更接近于0，其波动幅度也明显下降。在通过t检验验证基差的存在性的基础上，本文构建OLS回归模型，再次验证三个样本基差的存在性，同时考察人民币基差的影响因素。

（1）回归模型设定。借鉴Cerutti?0?2et?0?2al.（2021）?0?2的研究，本文构建如下回归模型?0?2Cerutti?0?2et?0?2al.（2021）使用CIP的变形作为实证分析模型，基于本文的假设，该模型可写为：

1n/12（ft，t+n-st）=α0+λ（it，t+n-i*t，t+n）+η0Xt+ξ0t

在上式左右两边同时减去it，t+n-i*t，t+n，得到bpt，t+n=α+β（it，t+n-i*t，t+n）+ηXt+ξt，其中α=-α0×10000，β=（1-λ）×10000，η=η0×10000。：

bpt，t+n=α+β（it，t+n－i*t，t+n）+ηXt+ξt（3）

其中，t代表时间，n代表期限（n=1、3、6、12），*表示美国；Xt为基差的潜在影响因素；ξt为随机干扰项。如果CIP成立，则α=β=η=0。

（2）变量及数据处理。本部分将简述使用的被解释变量、解释变量与控制变量?0?2各变量的名称、定义以及数据来源留存备索。。

首先，被解释变量bpt，t+n（n=1、3、6、12）为人民币n月期基差（001%形式）。该变量若为正，则投资于人民币将获得更多收益，反之则通过掉期市场投资将获得更多收益（Du?0?2et?0?2al.，2018）。本文通过式（1）、式（2）计算此变量。

其次，基于CIP的公式与理论，本文使用利差作为关键解释变量。当利差扩大，即本国利率相较于外国利率更高时，投资于人民币的收益比通过掉期市场投资收益更高，从而扩大基差，这表明利差应与基差呈正相关关系。本文使用人民币利率（Shibor）减去美元利率（Libor）表示此变量。

最后，根据基差的理论研究和已有文献，本文选择了五个可能对基差产生影响的变量作为控制变量。接下来将简要说明这些控制变量及其对基差的影响：

第一，远期买卖价差（bidaskt，t+n）。当汇率波动加剧时，企业和非银行金融机构的对冲需求上升；即远期合约的需求上升，但由于中介机构杠杆撬动能力有限，远期合约供应相对紧俏，使得远期市场买卖价差扩大，远期市场流动性被限制，套利空间扩大，CIP的偏离程度增加（Pinnington?0?2&?0?2Shamloo，2016）。也就是说，当远期汇率买卖价格差值增加（指标相应减小）时，基差扩大，说明远期买卖价差应与基差呈负相关关系。本文使用远期汇率买价减去卖价表示该变量。

第二，全球风险情绪（lnvix）。全球风险情绪的上升会导致美元货币对冲需求的不确定性与波动性上升，美国可能会通过全面缩减美元对冲供给规模来遏制美元套利行为（Cerutti?0?2et?0?2al.，2021）。当基于美元的套利行为被遏制时，人民币投资收益与通过外汇掉期市场投资的收益差相对上升，使得基差扩大。本文使用VIX指数的对数来表示全球风险情绪的变动。

第三，经济政策不确定性（BBD）。政府部门何时、如何以及在何种程度上调整经济政策无法被个体准确预测，并由此产生经济政策不确定性（Gulen?0?2&?0?2Ion，2016）。经济政策不确定性通过对预期的改变来影响实体经济，影响家庭、企业和政策制定者的决定。当经济政策不确定性增强时，市场猜测与恐慌情绪加剧，使得以高投机性、高风险性、高敏感性、高流动性为主要特征的短期国际资本频繁在经济体间流动，货币市场与外汇市场均受到负面影响，因此其对基差的影响方向无法确定。本文采用Baker?0?2et?0?2al.（2016）编制的经济政策不确定指数作为中国经济政策不确定性的代理变量。

第四，资本流动程度（kaopen）。中国作为新兴市场经济体，金融体系较为脆弱，资本流动频繁且波动幅度较大，一旦有突发性的国际资本异动，会对宏观经济的稳定性造成严重冲击。当基差为正值时，一方面，代表当不存在资本管制时，资金在短期内倾向于流入国内获取超额回报，长期则会流出中国，从而使得即期汇率升值、远期汇率存在贬值预期，以此缩小基差，使套利空间被缩窄。而在资本管制之下，此资本流动过程被人为限制，使得资金流动频繁度与波动度下降，基差无法正常回归均衡，只能维持在较高水平（谭小芬和高志鹏，2017）。另一方面，此时资金在中国的收益水平高于国外，资金倾向于流入中国。尽管资本管制会阻碍这一过程，但利率平价的偏离仍会导致短期?本流动，而资本流入流出会影响即期汇率水平，缩窄套利空间，使基差缩小。综合上述分析，本文无法确定资本流动程度对基差的具体影响方向。

参照刘晓辉（2008）的研究，本文将先测算中国短期资本流动规模，然后利用该数据与GDP之比作为中国资本流动程度的代理指标，最后对测算出的资本流动指数做季节调整?0?2关于资本流动程度的衡量，目前可得且样本覆盖范围广、样本期较长的指数主要包含五种。考虑到常用的指数大多为年度数据，难以运用到月度数据的计量中，本文采用事实测算法估计资本流动程度。。其中，短期资本流动规模=储备变动额-经常项目差额-直接投资差额。该指标数值越大，表示资本流动水平越高。

第五，贸易加权美元指数（usdindex）。随着贸易加权美元指数上升，中国的银行及非银行金融机构获取美元信贷的能力下降，这使得通过掉期市场进行投资的成本上升，人民币投资的收益相较于通过掉期市场投资可获得的收益上升，进而使得基差扩大（Avdjiev?0?2et?0?2al.，2019）。但同时由于美元走强，其兑人民币即期汇率及远期汇率存在一定升值（表现为ft，t+n、st数值上升），在掉期市场进行货币兑换时可获取收益相对上升，使得基差有一定程度的缩小，导致无法预测其对基差的最终影响方向。本文使用美联储圣路易斯分行（FRED）的贸易美元加权指数来反映美元的变化。

（3）回归结果。在进行模型回归之前，本文先使用ADF单位根方法分析数据的平稳性，选用SIC准则自动选取最佳滞后阶数（最大滞后阶数为12期）?0?2两个子样本也与总样本相同，存在平稳序列与一阶单整序列。限于篇幅，总样本与子样本的ADF检验结果留存备索。。本文所使用的变量包含平稳序列和一阶单整序列。若直接对存在非平稳时间序列的数据组建立回归，可能存在伪回归问题。解决方法一般有如下两种：一是进行差分回归，二是进行协整检验判断其是否存在长期均衡关系。使用差分进行回归会产生信息损失且难以解释其经济学含义，故本文将使用水平值进行回归分析，并使用JohansenJuselius协整检验（下文简称JJ协整检验）来验证变量之间的协整关系，以避免伪回归现象本文也对差分数据进行了OLS回归，结果与水平值相近，但R2总体而言偏小，故此处还是使用水平值进行回归分析，差

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