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人民币外汇市场压力与中央银行外汇市场干预：经验估计与比较分析 RMB Exchange Market Pressure and Central Bank Exchange Market Intervention:An Empirical Estimation and Comparative Analysis 刘晓辉 西南财经大学 中国金融研究中心（610074）张 璟 西南财经大学金融学院（610074）刘晓辉（1977-），男，汉族，江苏淮阴人，南京大学经济学博士。西南财经大学中国金融研究中心讲师，硕士生导师。研究方向：汇率经济学、开放经济宏观经济学。通讯地址：西南财经大学中国金融研究中心，邮编，610074。电话：013980572179，Email:。张 璟（1981-），女，汉族，四川成都人，南京大学经济学博士，西南财经大学金融学院讲师。研究方向：金融发展与经济增长。联系电话：013770660720；E-mail:。人民币外汇市场压力与中央银行外汇市场干预 经验估计与比较分析 内容摘要：利用 1999 年 1 月-2008 年 6 月的月度数据，本文在 Weymark（1997）和Sachs（1996）等基础上，分别估计了模型依赖的和非模型依赖的人民币外汇市场压力指数和人民银行外汇市场干预指数。两种方法的结果都表明，人民币近十年来一直处于升值压力之中，并且这种压力在 2005 年后有进一步加强的趋势。但是，利用两种方法所估计的人民币外汇市场压力的大小和人民银行外汇市场干预程度却并不一致。在估计潜在货币危机方面，两种方法所得到的结论也不一致。利用非模型依赖的方法对我国潜在货币危机的研究表明，2005 年以后，我国面临潜在危机的频率提高了，人民币面临过度的升值压力。因此，人民银行应更多地让汇率变化来吸收和化解人民币外汇市场压力，以避免潜在危机的冲击。关 键 词：外汇市场压力；外汇市场干预；模型依赖；非模型依赖 RMB Exchange Market Pressure and Central Bank Exchange Market Intervention:An Empirical Estimation and Comparative Analysis Liu,Xiaohui Chinese Finance Research Institute Southwestern University of Finance&Economics（610074）Zhang,Jing Finance Department Southwestern University of Finance&Economics（610074）Abstract:The paper,using monthly data covering from January 1999 to April 2008,estimates RMB exchange market pressure and central banks intervention index based on Weymark（1997）model-dependent approach and Sachs（1996）model-independent approach respectively.Both approaches show that RMB has been under the pressure of appreciation in the past decade and the pressure is to reinforce after 2005.However,the magnitudes of RMB exchange market pressure and intervention degrees of central bank derived by the two approaches differ from each other significantly.As far as the estimation of potential currency crisis is concerned,the two approaches are also incompatible.The estimation of potential currency crisis based on model-independent approach shows that China has been increasingly faced up with potential crises and RMB is in the excessive appreciation pressure.Therefore,in order to avoid shocks of potential crises,Chinas central bank should,to a larger extent,allow RMB exchange rate changes to absorb or eliminate the pressure.Key Words:Exchange Market Pressure；Exchange Market Intervention；Model Dependent；Model Free JEL Classification:E58；F31；F41 1人民币外汇市场压力与中央银行外汇市场干预 经验估计与比较分析 引言 最近十年来，人民币面临很大的升值压力。我国中央银行（下文简称人民银行）为了维持人民币兑美元双边名义汇率的基本稳定而被迫进行外汇市场干预。然而人民银行究竟应该并且能够多大程度地干预外汇市场呢？这不仅取决于其既定的政策目标，而且在很大程度上，也取决于它对本币在外汇市场上所面临的升值或贬值压力的预测和判断。部分学者从人民币均衡汇率的角度经验地估计了人民币的均衡汇率和长期失衡程度，为中央银行的政策操作提供了理论的指导；部分学者则从汇率制度安排角度讨论了人民币汇率形成机制改革问题。然而对于中央银行短期的外汇市场操作而言，这些方法都不能为人民银行提供一个良好的短期预测指标。目前，关于外汇市场压力问题的研究无论在学界还是决策层面都没有得到充分的重视。对中国当前所面临的经济形势和人民币汇率问题而言，展开这个方面的研究意义重大。外汇市场压力指数的估计不仅有助于我们识别和预测潜在的货币危机，而且它也能够测度中央银行外汇市场的干预程度，估计一国货币在外汇市场上所面临的升值或贬值压力，从而为一国中央银行的外汇市场操作提供比较好的预警机制和预测指标。本文在已有研究基础上，经验地估计了人民币外汇市场压力指数和人民银行的外汇市场干预程度，并在此基础上考察了不同类型的估计方法对潜在货币危机的预测。一、文献回顾 外汇市场压力（exchange market pressure，EMP，下文简称 EMP）通常和官方持有的外汇储备和名义汇率的变化联系在一起。它测度的是，“在给定实际实施的政策所产生的预期的前提下，以汇率水平变化所表示的国际市场上对某种货币的全部超额需求。这种超额需求是在没有外汇市场干预的情况下，汇率水平所应进行的相应变化以消除的超额货币需求（Weymark，1997，第 59 页）。”在完全固定的汇率制度安排下，一国中央银行在面临对本币的超额需求或超额供给时，为维持事先所承诺的汇率平价而被动地进行外汇市场干预；在浮动汇率制度安排下，中央银行理论上来说根本无须干预外汇市场，汇率完全由外汇市场上的供求力量来决定，因此，本币任何的超额供给和需求都由汇率变化反应出来；而现实中，既不存在完全意义上的固定汇率制度安排，也不存在完全意义上的浮动汇率制度安排，“汇率和国际储备的变化常常是相伴而生的，这一事实说明，货币当局倾向于利用中间汇率制度（Weymark，1997）。”在中间汇率制度安排下，本币在外汇市场上所面临的超额供给和超额需求的压力通常则通过官方储备变化和汇率水平变化的某种组合反应出来，因此，如何测度现实的汇率制度安排下一国货币的外汇市场压力就具有重要意义。理论上最早提出并精确界定这一概念的是Girton和Roper（1977）。他们建立了一个EMP指数，该指数是国际储备变化率和汇率水平变化率之和。后来，很多学者利用他们的模型对EMP指数进行了大量的实证检验（Burdekin和Burkett，1990；Kim，1985；Younus，2005）。Boyer（1978）以及Roper和Turnovsky（1980）则沿着Girton和Roper（1977）的思路，以资本完全流动的小国开放经济模型（small open economy，SOE）代替了Girton和Roper（1977）研究中简单的货币主义分析方法，从而拓展了Girton和Roper（1977）的研究。他们的突出 Younus（2005）给出了Girton和Roper（1977）框架下EMP经验研究的更为详细的综述。1贡献在于设定了一个中央银行的政策反应函数，从而改进了Girton和Roper（1977）的指数设计。这样，在他们的研究框架下，尽管外汇市场压力仍然表现为国际储备变化和汇率水平变化的线性组合，但是，二者不再是等权重地进入该指数了。在 EMP 指数方面做出突出贡献的是 Weymark（1997）。她在一系列论文中修正了前人的研究缺陷，考虑了价格粘性的因素，建立了一个 IS-LM-AS 类型的小国开放经济模型，引入并经验地估计了 EMP 指数中的参数。该参数是一种转换因子（conversion factor），代表了EMP 指数中汇率变化和干预程度（由国际储备变化来表示）的相对权重。部分学者在她的研究基础上进行了大量的经验分析和估计工作（Kohlscheen，2000；Stavarek，2007；朱杰，2003）。上述研究中，EMP指数及其估计中所涉及的基本参数都是通过模型来定义和估计的，因此，这种指数又称为模型依赖型（model dependent）指数。许多学者对此方法提出了严厉的批评（Eichengreen等，1995）。基本理由在于，汇率的结构主义模型常常很难经验地解释和预测汇率在中短期内的表现和变化。“更新近的研究证实，在预测一年内的汇率运动时，随机游走模型要比更精确的模型（指结构主义宏观经济模型）表现更出色（Krugman和Obstfeld，2003，第 661 页）。”为克服这一缺陷，这些学者提出了一种新的不依赖于模型的EMP指数，它是利率差异、双边汇率百分比变化和外汇储备百分比变化的线性组合。综合上述情况，我们可以把模型依赖和非模型依赖两类 EMP 指数统一表述如下：EMPt=st+w1it+w2rt *其中，s、i和r分别表示本币汇率（单位外币的本币价格，以对数表示）、利率水平和经基础货币（B，水平值）调整后的国际储备，即rt=（Rt-Rt-1）/Bt-1。表示相应变量的一阶差分。根据模型依赖和非模型依赖的EMP指数公式可知，当w1=0 时，*就是Weymark（1997）所定义的EMP指数，且根据Weymark（1997）的定义，有w2=-(st)/(rt)；当w1=0 且w2=-1时，EMP就是Girton和Roper（1977）所定义的EMP指数。既然汇率的结构主义存在严厉的批评，如果这种批评成立的话，那么建立在结构主义模型基础上的模型依赖的 EMP 指数也会面临同样的批评。而非模型依赖的 EMP 指数也并不完美无缺。那么，两类模型的经验估计结果是否吻合或趋于一致呢？目前看来，这还没有引起学者过多的关注。Stavarek（2007）发现，这两类指数并不兼容（compatible），而且会导致不一致的结论和发现。就人民币外汇市场压力方面的研究来看，我们所仅见的只有朱杰（2003）的工作。他在 Weymark（1997）的框架下、利用季度数据经验地估计了人民币外汇市场压力和人民银行的外汇市场干预程度。本文利用 1999 年 1 月-2008 年 4 月的月度数据，同时利用基于模型依赖型的 EMP 指数和非模型依赖型的 EMP 指数来估计人民币外汇市场压力和中央银行的干预程度。由于本文采用了更高频率的月度数据，因此，相对于季度数据而言，这不太可能低估实际的外汇市场干预规模，也有助于我们更为准确地判断人民银行外汇市场干预程度和实际的 EMP 大小。文章其余部分安排如下：第二部分给出模型依赖的和非模型依赖的 EMP 指数定义；第三部分是数据和数据处理；第四部分利用两阶段最小二乘法（2SLS）和相关变量的月度数据分别估计模型依赖的 EMP 指数和非模型依赖的 EMP 指数；第五部分对两种估计结果进行比较分析；最后是结论和研究展望。Roper和Turnovsky（1980）定义的货币当局的政策反应函数见下页脚注。成熟的市场经济中，一国中央银行通过对利率的调控也能够间接影响汇率水平，从而缓解或吸收部分的外汇市场压力。一般来说，货币当局干预外汇市场不外两种手段：直接干预和间接干预。前者指货币当局直接在外汇市场上买卖外汇的行为，后者则指货币当局通过本国货币市场进行的干预行为。这种干预行为一方面可以通过调整本国货币供给量来实现，另一方面也可以通过调整本国基准利率水平来实现。2二、外汇市场压力与外汇市场干预指数（一）模型依赖的 EMP 指数与外汇市场干预指数 本文遵循 Girton 和 Roper（1977）、Weymark（1997）以及 Kohlscheen（2000）的思路和模型设计，采用标准的小国开放经济模型。基本原因在于，1994 年以来，人民币汇率一直是事实上的钉住美元的（de facto pegging），相对美国而言，中国在此期间的情况更符合小国模型假设。并且，标准的开放经济小国模型在我国也得到了一定程度的经验支持。最后，这种模型使我们易于处理，容易得到简化形式的解（reduced-form solution）。模型如下：pt=0+1pt*+2st （1）it=it*+st+1e-st （2）mtd-pt=0+1yt-2it+t，1，20 （3）mts=mt-1s+dt+rt （4）rt=-tst （5）其中，p、i,md、ms、y、d分别表示本国的价格水平、利率、货币需求、货币供给、产出和国内信贷。除利率、国内信贷外和国际储备变量外，其余变量都是以对数形式表示的。d和r分别表示经过基础货币调整后的国内信贷和国际储备的百分比变化。带有星号的变量表示相应的美国变量。式（1）指出了发展中国家汇率的部分传递特征（partial pass-through）；式（2）表示无抛补利率平价（UIP）。st+1e表示预期的汇率变化；本国实际货币需求（3）采用了标准的Cagan类型的货币需求函数；（4）式表明，开放经济条件下，本国货币供给的变化主要由国内信贷和国际储备变化两部分构成。式（5）指出了本国中央银行的反应函数。理论上来说0，这意味着本币面临贬值压力时，中央银行应该卖出外汇储备，回笼本币；反之，本币面临升值压力时，中央银行应该买入外汇储备，增加本币投放。极端的情况下，如果本币面临贬值或升值压力时，中央银行任由这种压力通过外汇市场上的本币汇率变化释放出来，那么本国国际储备变化为 0，即=0，此时本国实行的是浮动汇率制度安排；反之，如果中央银行通过外汇市场干预来全部吸收这种压力，那么有，=+，这意味着本国实行的是固定汇率制度。如果中央银行希望通过汇率变化和外汇市场干预两种渠道的组合来释放这种压力，那么意味着本国实行的是中间汇率制度，此时，（0，+）。但是，在实际的外汇市场操作中，中央银行有可能积极地干预外汇市场，即使在本币贬值（升值）的情况下，仍然买入外汇储备，增加（收缩）本币投放。那么此时，0。将（1）和（2）代入（3）式得到，mtd=0+1pt*+2st+0+1yt-2 it*+st+1e-st+t由（4）式有，mts=dt+rt。在货币市场均衡时有，0+1pt*+2st+0+1yt-2 it*-2st+1e+2st+t=dt+rt （6）从而有，我们这里没有关注预期是如何形成的。因为，“关于预期的所有相关信息早已纳入用以化解本币超额需求的变量的相应变动之中（朱杰，2003）。”这种设定反应函数的思想，最早可能是Boyer（1978）与Roper和Turnovsky（1980）提出的。Boyer（1978）以类似的方式定义了货币当局通过产品市场和货币市场干预汇率的反应函数；Roper和Turnovsky（1980）定义的货币当局的政策反应函数为mt=et。其中，mt表示货币供给（以对数形式表示）与其均衡值的离差；et表示为汇率（单位本币的外币价格，且以对数形式表示）与其均衡值的离差。这种思想后来得到了进一步的发展（Aizenman和Frankel，1985；Aizenman和Hausmann，2001），成为开放经济货币政策研究的一种基本手段。这种思想的基本要点在于抓住了固定汇率制度和浮动汇率制度下汇率水平变化和中央银行外汇市场干预之间的联系。这是标准的教科书式的关于汇率制度定义的具体运用。3st=dt+rt-pt*-1yt+2 it*+2st+1e-t-0-0/(2+2)（6）将（5）代入上式（6）得到，st=dt-pt*-1yt+2 it*+2st+1e-t-0-0/（2+2+t）（7）令=（2+2+t），X=dt-pt*-1yt+2 it*+2st+1e-t-0-0 所以，st=(X+2st+1e)/（7）显然，预期的汇率变化、货币冲击、本国产出的变化、国内信贷的变化以及国外价格的变化都会导致外汇市场上对本币的超额需求或超额供给，从而导致本币的外汇市场压力。由（6）可得，(st)/(rt)=1/(2+2)，根据Weymark（1997）的定义，w2=-(st)/(rt)，我们可以得到，w2=-1/(2+2)。这样，我们就得到了模型依赖的外汇市场压力EMP和中央银行外汇市场干预程度的指数（下文简称INTER指数）分别为，EMPt=st+w2rt （8）()tttttttrsrrswrINTER+=+=2221 （9）（二）非模型依赖的 EMP 指数与外汇市场干预指数 由于模型依赖的 EMP 指数和中央银行干预指数及其参数估计都是建立在结构性宏观经济模型基础上的，然而，汇率的结构性宏观经济模型在短期内的预测和经验解释能力却并不令人满意，甚至没有简单的随机游走模型做来的好。因此，很多经济学家对模型依赖的 EMP指数提出了批评意见，并提出了不同的测度方法。Eichengreen 等（1995）最早提出了比较简单的、不依赖于模型的 EMP 指数。Eichengreen 等（1995）认为，模型依赖性并不必然地带来 EMP 和中央银行干预指数的合意性。他们从中央银行化解和吸收外汇市场压力的手段和方法着手，提出了非模型依赖的外汇市场压力指数。该指数是利率差异、双边汇率百分比变化以及外汇储备百分比变化的一个线性组合。和 Weymark（1997）的模型依赖指数不同，他们所构建的指数中，权重是通过指数三个构成元素的样本标准差来计算的。由于 Eichengreen 等（1995）和 Sachs 等（1996）所构建的 EMP 指数的构成及其权重的设计都不是由结构模型推导出来的，因此，他们所设计的指数被称为是非模型依赖的（model-independent）。由于两种方法各有利弊，本文利用这两种基本方法测度人民币外汇市场压力和中央银行的干预程度，这在一定程度为人民银行的外汇市场操作提供了参考。Eichengreen 等（1995）最初给出的 EMP 指数定义如下：()*11ttittttrtttiiBRBRSSEMP+=其中，r表示国内外国际储备百分比变化之差的标准差；i表示国内外利率差异的标准差。由于权重 1/r或 1/i可能出现比较大的异常值，为了避免异常值的影响，Stavarek（2007）在吸收Sachs等（1996）思想的基础上，提出了一个改进的EMP指数，定义如下：()*11111111111111ttirsittirsrttirsstiiBRSSEMP+=其中，s表示汇率百分比变化的标准差。Klaassen（2006）认为，利率应该以水平值，而不是普遍使用的一阶差分形式进入EMP。4由于我国利率还没有实现市场化，中央银行通过利率渠道来间接干预外汇市场的可能性或影响可能比较小，因此，本文忽略这一部分的影响（但本文还是根据 Stavarek（2007）的指数做了估计）。这样，本文定义非模型依赖的外汇市场压力指数和中央银行干预程度指数如下：+=11111111ttrsrttrsstBRSSEMP（10）tttrsrtEMPBRINTER+=1111 （11）三、数据 综合考虑到数据的可得性等问题，本文的样本区间设定为 1999 年 1 月-2008 年 6 月，我们采用频率更高的月度数据来估计 EMP 指数和 INTER 指数。本国价格指数采用 CPI 环比指数，1999 年 1 月-2000 年 12 月数据来自宋海林、刘澄（2003）第 55-57 页，其余数据来自中国经济景气月报各期。美国的价格指数来自美国 Dept.of Labor,Bureau of Labor Statistics。该处公布的是以 1982-1984 年为基期的城市居民消费价格指数，为保持和中国 CPI数据的一致性，我们将该数据换算为环比价格指数。双边名义汇率来自中国人民银行网站；国内利率采用 30 天银行间同业拆借利率。其中，1999 年 1 月-2000 年 12 月数据来自中国证券期货统计年鉴2000-2002 年三期，其余数据来自中国人民银行网站。美国利率也采用30 天的联邦基金利率，数据来自美联储网站。由于我国没有公布 GDP 的月度数据，因此，我们采用剔除价格因素后的社会消费品零售总额作为货币需求函数估计的规模变量。1999 年 1 月-2002 年 11 月数据来自西南财经大学中国金融数据中心精华数据库，其余样本期数据来自中国经济景气月报各期。首先，我们将 CPI 指数换算为以 1999 年 1 月份为基期的定基比序列，然后从社会消费品零售总额中剔除价格因素的影响，得到实际社会消费品零售总额，最后我们用 X12 法对实际社会消费品零售总额序列进行季节调整，以剔除季节性因素的影响。本国名义货币供给采用M2指标，数据来自中国人民银行网站。由于国内信贷数据不能直接从人民银行资产负债表中获得，但是，根据国内信贷=资产-国外净资产这一统计恒等式，我们可以利用人民银行资产和人民银行持有的外国净资产来估计国内信贷。国外净资产和中央银行资产数据均来自中国人民银行网站。由于 1999 年 1-11 月间数据仅有季度数据，我们利用简单的算术平均法倒推了其余各个月份数据。外汇储备的数据也存在类似问题，我们做了同样的处理。例如，已知 1998 年 12 月份和 1999 年 3 月份的外汇储备数据分别为 13087.9 和 13107.1，那么我们假设 1999 年 1 月份数据（x）是上一期和下一期（y）的算术平均值，1999 年 2 月份数据（y）则是 1 月份和3 月份的平均值。那么显然有 2x=（13087.9+y），2 y=（y+13107.1），联立求解，可以估计出 1 月份和 2月份数据。其余情况类推。我们认为，亚洲金融危机（更早一点，可以追溯到 1994 年人民币汇率并轨改革）后，我国中央银行利用外汇储备进行外汇市场干预的结果应该在其资产负债表中国外净资产一栏中的“外汇”一栏反应出来。5我们还需要本国基础货币（B）数据。我们采用人民银行资产负债表中的“中央银行资产”这一项作为我国基础货币的近似替代。很多文献直接采用人民银行资产负债表中的储备货币一项，然而，采用这一项数据存在两个问题：一是可能低估基础货币；二是利用储备货币一项的数据会导致开放条件下，“国内信贷+国外净资产=基础货币”这一恒等式在我国不再成立。但很显然，我们这种估计方法又存在高估我国基础货币的可能（采用这种方法，我们至少应该剔除“自有资产”一项，但是这一项在我国中央银行资产负债中占资产的比例非常小，可以忽略不计）。最后，我们利用X12 法对M2、外汇储备、国内信贷和基础货币等指标做了季节调整以剔除季节性因素的影响。四、经验估计 本部分我们首先利用两阶段最小二乘法（2SLS）估计模型依赖的 EMP 指数和 INTER指数估计中所需结构参数的估计值，然后利用已有的月度数据估计非模型依赖的 EMP 指数和 INTER 指数。（一）模型依赖指数的参数估计 1.结构参数估计 由于在模型依赖的EMP估计方法中，模型本身是联立方程模型，并且是过度识别的（over-identified），因此，为了克服联立性问题（simultaneity）和过度识别问题，我们使用两阶段最小二乘法（2SLS）来进行经验估计。首先，2SLS 的第一步要求将模型中等式右边的内生变量对工具变量进行回归，得到各个内生变量的拟合值；第二步是利用各个内生变量的拟合值对原模型进行回归。其次，在时间序列分析中，为了防止伪回归现象，我们对各变量的平稳性进行了检验。我们利用 ADF 和 PP 检验进行的检验结果表明，除了汇率、国外利率和实际产出三个变量不能通过 ADF 检验之外，其他所有变量都能同时通过 ADF 和 PP 平稳性检验。但这三个变量却都能通过 PP 检验。因此，我们可以认为各个序列都是平稳的（表 1）。表 1 各变量平稳性检验 ADF 检验 PP 检验 检验类型(C,T,L)统计量 1%临界值检验类型(C,T,L)统计量 1%临界值 st(C,T,5)-1.006748-4.047795(C,T,0)-6.883920*-4.043609 pt(0,0,10)-11.54838*-2.588292(0,0,0)-38.518891*-2.586154 pt*(0,0,10)-4.758191*-2.588292(0,0,0)-54.89042*-2.586154 dt(C,0,0)-10.37375*-3.490772(C,0,0)-10.38812*-3.490772 rt(C,T,0)-9.254026*-4.043609(C,T,0)-9.252277*-4.043609 it(C,0,0)-12.93913*-2.586154(0,0,0)-22.90339*-2.586154 it*(C,0,2)-1.811351-2.586550(0,0,0)-4.042470*-2.586154 m(0,0,2)-4.410864*-3.491928(C,T,0)-13.58549*-4.043609 y(0,0,11)-1.591198-2.588530(C,T,0)-9.131695*-4.043609 注：*、*和*分别表示所选检验类型在 10、5%和 1%显著性水平上显著。因此，我们利用中央银行资产负债表中资产方的“外汇”一栏数据来表示我国外汇储备。然而在小样本的情况下，2SLS还是可能会导致估计有偏误的（古扎拉蒂，2000，第 695 页）。6最后，我们将模型中所有的外生变量均列为工具变量，然后将原方程等号右边的内生变量替换为第一步所得到的拟合值，再对原方程进行回归，从而得到估计EMP和中央银行外汇市场干预程度指数所需要的结构参数值（结果见表 2）。表 2 方程（1）和（3）的 2SLS 估计结果 方程（1）：pt=0+1pt*+2st方程（3）：mt-pt=0+1yt-2it+t工具变量：pt*；yt；it*；dt参数 估计值 标准误 t 值 参数 估计值 标准误 t 值 00.006046 0.149286 0.04049801.2466270.112353 11.09563 10.236648 0.279618 0.84632710.0320250.069995 0.437537 20.048888 0.020167 2.4241582-0.6954770.550885-1.262472 R2=0.606810；D-W=2.486675 R2=0.194300；D-W=2.430902 J-B=49.2145(0.00000)；LM（2）=8.21792(0.00048)；White=0.88496(0.47566)J-B=1.53667(0.46378)；LM（2）=3.53461(0.03266)；White=0.216494(0.92875)注：LM（2）表示对残差序列相关性的 Breusch-Godfrey 检验，滞后期为 2；J-B 表示对残差正态性的Jarque-Bera 检验；White（无交叉项）表示对残差异方差性的 White 检验。我们利用 Jarque-Bera（J-B）方法来检验残差分布的正态性，用 Breusch-Godfrey（LM）检验残差是否存在序列相关性，用 White（无交叉项）检验来检验残差是否存在异方差性。从回归和检验结果来看，两个方程的回归残差都可能存在一定程度的序列相关，但都不存在异方差性。2.EMP 和 INTER 指数 根据结构参数的估计值，我们可以得到转换系数w2=-1/(2+2)=-1.343427。然后根据（8）和（9）就可以分别计算出人民币EMP指数和人民银行外汇市场干预程度的INTER指数（图 1）。从图 1 可见，1999 年亚洲金融危机过后，EMP指数基本上小于 0，这意味着人民币一直面临升值压力，而人民银行在维持币值稳定的基本目标下，不得不被动地干预外汇市场，这使得 2005 年 7 月 21 汇改之前，INTER指数一直在 1 附近波动。这种过分干预在 2005年 7 月之后出现了松动，人民银行的干预程度有所下降，但不可否认的是，从图 1 可见，由于INTER指数基本在 0.8-1 区间波动，因此，人民币汇率制度安排仍然是缺乏弹性的。-20-15-10-50510990001020304050607EMP_MDLOWERUPPER-1.2-0.8-0.40.00.40.81.2990001020304050607INTER_MD 图 1 模型依赖的 EMP 和 INTER 指数 注：1.EMP_MD 和 INTER_MD 分别表示模型依赖的 EMP 指数和 INTER 指数。在 2SLS第一步回归中，“我们既不检验任何假设，也不准备剔除统计上和理论上不相关的变量。2SLS第一步的全部目的不是得到有意义的诱导型估计方程，而是要生成游泳的工具变量，以便在第二步中替代内生变量（施图德蒙德，2007，第 244 页）。72.图中趋势线为 H-P 滤波趋势，=14400，下同。（二）非模型依赖的 EMP 和 INTER 指数 首先，我们对外汇储备和基础货币等数据做了季节调整，然后求得每个序列的年内标准差（intra-year standard deviation），最后利用公式（10）和（11）估计非模型依赖的 EMP 和INTER 指数。同时，为了便于比较，我们仍然考虑了人民银行通过利率调整来间接影响汇率的渠道。估计的结果见图 2 和图 3。从图 2 和图 3 仍然可以发现，人民币在整个样本区间面临比较大的升值压力，并且 2005年汇率改革之后，这种升值压力更趋明显。而人民银行在 1999 年-2005 年 7 月间的干预非常厉害，致使人民币汇率形成机制缺乏弹性。但是，考虑利率因素在内的 INTER 指数却出现了非常大的变化。-2.5-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5990001020304050607EMP_MILOWERUPPERTREND-2.5-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.0990001020304050607EMPNON_MILOWERUPPERTREND 图 2 非模型依赖的 EMP 指数 注：EMP_MI 和 EMPNON_MI 分别表示考虑利率因素和不考虑利率因素影响的非模型依赖 EMP 指数。-3-2-10123990001020304050607INTER_MITREND0.00.20.40.60.81.01.21.4990001020304050607INTERNON_MITREND 图 3 非模型依赖的 INTER 指数 注：1.INTER_MI 和 INTERNON_MI 表示考虑利率因素和不考虑利率因素的非模型依赖 INTER 指数。2.考虑利率因素的影响后，中央银行外汇市场干预指数在部分时点出现了异常值，为了降低异常观测值的影响，我们将超过 2 的指数值（含 2）取值为 2，小于-2（含-2）的指数值取值为-2。五、两种方法的比较分析 前面已经指出，汇率的结构主义模型在预测汇率短期内的变动时受到了很多批评，这使得建立在结构主义模型基础上的模型依赖的 EMP 指数和 INTER 指数也同样遭到了批评，这种批评认为，EMP 指数短期内可能并不能很好地描述一国货币的外汇市场压力大小。本部 8分根据前面的估计结构来对比分析两种估计方法。（一）基本差异 我们已经从图 1-图 2 看出，在人民币外汇市场压力发展趋势方面，不同的估计方法得到了基本相近的结论：1999 年以来 EMP 指数都基本小于 0 的，意味着人民币近十年一直面临比较大的升值压力。并且这种升值压力在 2005 年 7 月的汇率改革之后更加显著。但是，在 EMP 指数和 INTER 指数大小方面，不同方法得到的结论却相差很大。两种方法基本的差异情况见表 3 和表 4。表 3 EMP 估计的统计描述 EMP 指数 INTER 指数 EMP_MD EMP_MI EMPNON_MIINTER_MDINTER_MI INTERNON_MI平均值-1.71-0.16-0.25 0.93 0.30 0.81 中值-1.56-0.11-0.14 1.00 0.45 0.98 最大值 7.80 0.36 0.60 1.15 6.52 2.32 最小值-16.29-1.54-2.46-1.00-24.08 0.07 标准差 3.39 0.28 0.37 0.25 2.60 0.40 资料来源：作者估计。表 4 不同估计方法的相关系数 EMP_MD EMP_MI EMPNON_MI EMP_MD 1.00 0.23 0.37 EMP_MI-1.00 0.84 EMPNON_MI-1.00 INTER_MD INTER_MI INTERNON_MI INTER_MD 1.00 0.03 0.40 INTER_MI-1.00-0.03 INTERNON_MI-1.00 资料来源：作者估计。显然，就估计数值的大小而言，上述两类方法所得到的结果之间差异是非常显著的。模型依赖的 EMP 指数不仅在数值上显著高于非模型依赖的 EMP 指数，而且其波动性也高于非模型依赖的 EMP 指数。在非模型依赖型 EMP 指数中，考虑利率和不考虑利率因素的影响对估计结果的影响并不大。而在 INTER 指数估计上，不同的方法之间也存在不一致性。但是，在 INTER 指数估计上，即使是同一种方法下，考虑和不考虑利率因素的影响所得到的指数序列之间基本不相关，而模型依赖的干预指数与非模型依赖且不考虑利率因素影响的干预指数之间的相关性要高于模型依赖的干预指数与非模型依赖且考虑利率因素影响的干预指数之间的相关系数。这可能说明，由于利率并非完全市场化，因此，利率因素确实不是人民银行干预外汇市场的一种有效手段。（二）货币危机预测 对于EMP指数，我们应该认识到，一方面，它表示了本币所面临的升值或贬值压力；另一方面，EMP的大小反应了外汇市场失衡的程度，而这种失衡本应该由相应的汇率变化来消除的（Stavarek，2007）。由于本币汇率水平没有对这种失衡做出反应（这可能是因为中央银行不愿意汇率过分波动而过分干预外汇市场所致），因此，外汇市场上潜在的汇率变化压力有可能导致本国发生货币危机。从这个意义上来讲，EMP指数能够为我们提供一种危 9机预警指标，为我们识别和预测潜在的货币危机提供理论指导。本文