汇率变动影响因素指标体系构建及实证分析

　　一、引言

　　党的十八大报告提出，要深化金融体制改革，健全促进宏观经济稳定、支持实体经济发展的现代金融体系。其中，汇率市场化改革作为完善金融体制，维持经济稳定发展的重要方式被摆在了突出地位。其目标在于逐步建立以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，增强汇率弹性，保持人民币汇率在合理均衡水平。

　　然而，汇率受到多种因素的影响，要完成汇率改革的目标就需要对国际国内的各种影响汇率的要素进行分析，用以预测汇率改革所可能出现的各种情景与结果，做好预案准备，以维护金融市场乃至整个国计民生的稳定发展。因此，汇率变动影响因素指标体系构建及相关实证分析势在必行。

　　二、文献综述

　　国外对汇率的研究起步较早，主要的理论有：威廉姆森（JohnWilliamson，1983）提出了基本要素均衡汇率理论（FEER），根据国内总产出（或总需求）、国外总产出（或总需求）和资本项目，求得实际有效汇率；彼得*克拉克和罗纳德*麦克唐纳（PeterB.ClarkandRonaklMacDonald，1998）提出行为均衡实际汇率理论（BEER），即是利用简约模型代替FEER来估计均衡汇率；斯特因（JeromeLStein，1995）提出了自然实际汇率方法（NATREX），经验地解释在节俭和生产力等基本要素实际变量决定的情况下，实际汇率的中长期的运动；爱德华兹（SebastianEdwards，1989）提出并由IbrahimAElbadawi（1994）和Edwards改进的发展家的均衡实际汇率理论（ERER）；EnriqueAlberola和HumbertoLópez（2001）认为外国资产构成的股票和相关行业物价的变动被认为是实际汇率的基本面；OliverHoltem？ller（2003）认为长期利率和短期利率有三个确定的协整关系，建立向量误差修正模型，并且两次差分后得到二阶协整；Rubaszek（2004）提出的国际收支均衡汇率（BPEER）理论，旨在对FEER理论中的均衡汇率的计量作进一步深入的修正。

　　国内对于汇率的研究主要采用主成分和因子分析对均衡汇率进行研究，由于基本要素均衡汇率模型（FEER）的本身的缺陷，使用较少，国内采用最多的有两种：（1）根据Clark和MacDonald（1998）的BEER理论来研究人民币均衡汇率；（2）根据Edwards（1989）和Elbadawi（1994）的ERER理论来研究人民币均衡汇率。张晓朴（1999），张斌（2003），刘阳（2004），施建淮，余海丰（2005），李棋（2006），陈涂洁，朱仲义（2009），黄昌利（2010）等均以这两个模型为基础，分别选取了不同的解释变量，并利用协整分析，得出了人民币实际汇率与均衡汇率的偏差以及影响人民币均衡汇率的中长期因素；李宏，陆建明（2008）在此模型的基础上，对所选经济基本要素进行了主成分分析，将8个实际经济变量浓缩为三个主成分，而后通过建立误差修正模型，测算出了人民币均衡汇率；肖红叶，王莉，胡海林（2009）在前人研究的基础上，对估算过程进行了技术上的改进，由此将原来的协整方程衍生为三个协整方程，并据此分别测算了人民币均衡汇率的长期失调与短期失调。

　　目前，国内外对汇率的研究理论研究大多集中于理论和单个统计分析方法，将主成分因子和聚类一起使用进行实证研究的还很少，本文通过统计分析方法进行实证分析，找出主要因素，进行相关的分析，得出最终结论。

　　三、汇率变动影响因素指标体系构建

　　（一）评价指标的选择

　　数据集9个变量，33个观测值（数据见附录一）

　　（二）数据分析

　　尽管我国的汇率与其他一些经济指标受政策影响相对较大，然而，由于政策因素的主观性强，其作用更多的是表现在客观数据上；且政策因素本身可量化性较差，故而在本文里将不会探讨政策对汇率变化的影响，只从客观数据方面中发掘出其中的关系，进而联系政策的影响分析汇率变动的影响因素。

　　1.描述性统计分析

　　利用SPSS19.0对这9个变量的简单统计量进行描述性分析，结果见表1。从表中可以看出，从1978年到2010年间，各变量的标准差相差比较大，说明各项经济指标分布的分散程度较为不一，因此需要对数据进行无量纲化处理。

　　表1描述统计量

　　2.评价指标无量纲化处理

　　这里采用极值处理法。具体的评价指标有两种类型：X1、X2、X3、X4、X6、X8是正指标，即指标越大，汇率水平越高；X5、X7是逆指标，即指标越小，汇率水平越高。

　　正指标的无量纲化处理方法为：

　　■

　　逆指标的无量纲化处理方法为：

　　■，■

　　其中mj是第j个变量的最小值，Mj是第j个变量的最大值。

　　3.评价指标模型的建立

　　由于汇率影响因素的评价涉及多个指标变量，而且指标变量之间还存在不同程度的相关关系，这时最好能从中提取少数的综合变量，使其能够包含原变量提供的大部分信息，同时这些综合变量尽可能地彼此不相关，因子分析通过降维将相关性高的变量聚在一起，用少数几个不可观测的“抽象”公因子来表达原指标的数据结构，它不仅便于提取容易解释的特征，而且降低了需要分析的变量数目和问题分析的复杂性。这恰恰能解决该指标体系的问题。即可建立影响汇率变动主要影响因素的因子分析模型：

　　■j=1、2、…、n，k≤n

　　式中，Aj为因子载荷矩阵，Fk为公共因子；■为特殊因子。

　　为提高因子的解释性，常常对因子矩阵作旋转变换，最常用的因子旋转是最大方差正交旋转。

　　四、汇率变动影响因素的实证分析

　　（一）数据来源

　　本文使用的数据来自于《统计年鉴2011》和《经济年鉴》等

　　（二）实证分析过程

　　由表1可见汇率的均值为5.676361，最小值为1.4960，最大值为8.6187，标准差为2.6669202。为了更好地分析汇率变化的走势，由SPSS19.0绘出了1978年到2010年汇率的时序图，如图1所示：

　　图1汇率变化时序图

　　从上图可以看出汇率变化的大体趋势，，从1978年到1994年，汇率呈现的是三段式上升的，其中1984年、1985年、1990年贬值速度明显加快，说明这几年经济发展转型期间，经济发展不是很稳定，连续的贬值是为了适应我国经济战略的转变。1994年单一汇率改革，使人民币汇率瞬间达到8.7的历史最高水平，其后1995-2005年，币值相对稳定，而从2005年至2010年期间，则是呈下降趋势，这里的突变主要是因为2005年我国实施了汇改，改变了原先的盯住美元的汇率制度，汇率开始有管理的浮动，其后人民币开始缓慢的升值，到2010年二次汇改时，人民币汇率稳定在了6.8左右。

　　（三）变量降维

　　1.主成分分析

　　首先对标准化后的原始数据进行主成分分析，主成分数量的选取一般采用2种方法：一种是根据累积贡献率达到一定程度（如85%以上）来确定；另一种是选取特征根大于1的个数。输出结果显示，采用第一种方法，本文取前3个主成分，其累计贡献率达到了90.263%，用这三个主成分可以很好地概括这组数据。按照第二种方法，采用特征根大于1的主成分，可取2个主成分。综合考虑实际意义和理论意义，本文采取第二种方法中选择前2个主成分来概括本组数据。

　　由此，根据因子载荷矩阵和各主成分的特征根的值可得这两个主成分表达式为

　　（Y、X1-X8为标准化后的值）

　　■

　　从回归结果可以看到，对第一主分量而言，除X5、X7为负外，所有变量的系数都是在0.4左右，故可以将Z1视为描述经济总体的变量，称之为宏观经济因子；对第二个主分量而言，X5、X7、X8的系数为正值且明显大于其他分量，所以基本上可以将Z2归结为经济变动因子。

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