汇率波动与亚洲的经济增长附图图1亚洲各经济体的经济增长与衰退的同步现象（1990-2000年）资料来源：TheWorldEconomicOutlook(WEO)DatabaseApril1999；国际货币基金组织主页，
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V[,i,t]=C[,i]+ε[,i,t]ε[,i,t]｜E[,t-1]～N(0,σ[2,t])(1)这里V[,i,t]代表i经济体在t时刻的汇率波动。C[,i]为i经济体的特定值，E[,t]表示在t时刻可获得的信息。然后按照BJ方法即Box-Jenkinsmethodology识别数据和判断模型。根据BJ的相关图(ACF)和偏相关图(PACF)判断结果，再分别运用自回归过程(AR(p)即pthorderautoregressiveprocess),ARCH(AutoregressiveConditionalHeteroscedasticity)模型和上述的GARCH模型。AR(p)认为V[,i,t]依赖于它在先前t-1,t-2,…,t-p时期的值，ARCH则认定汇率波动的误差项的方差不是某个自变量的函数，而是随时间变化并且依赖于过去误差的大小。常常有大的误差与小的误差成群出现的情况。时刻t的ε的方差(=σ[2,t])依赖于时刻(t-1)的平方误差的大小，即依赖于ε[2,t-1]，说明过去意外信息会对预期方差产生影响。它们之间的关系应该是：σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1](2)式(2)为ARCH模型，其中α[,0]＞0，α[,1]≥0，确保条件方差σ[2,t]＞0。同时要求α[,0]+α[,1]≤1，以防σ[2,t]无穷大。ARCH模型的缺点在于，当滞后阶数过大和样本有限时，参数估计方法的效率会降低。也就是说随着阶数的扩大，这种估计将会导致违反那些α[,i](i=1,2,…n)不为负的限定，这是确保条件方差σ[2,t]为正所必须的。为了弥补ARCH的不足，我们用一个或两个σ[2,t]的滞后值代替许多ε[2,t]的滞后值，这就是广义自回归条件异方差模型(GARCH)。也就是用简单的GARCH模型来代表一个高阶ARCH模型，从而使得模型的识别和估计变得比较容易。表明t期的条件方差不仅依赖于过去的平方干扰，而且依赖于过去的条件方差。为了确保GARCH模型的定义完整，所有在ARCH模型中的相应系数σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1]必须为正数。最简单的GARCH模型是GARCH(1,1)模型。σ[2,t]=α[,0]+α[,1]ε[2,t-1]+β[,1]σ[2,t-1](3)由此误差项的方差现在有三个组成部分：一个常数项，前一时刻的平方干扰（ARCH项），以及前一时刻的方差（GARCH项）。为了保证条件方差σ[2,t]＞0，又不趋向无穷大，要求α[,0]＞0，α[,1]≥1，且α[,1]+β[,1]小于1或接近1。α[,1]+β[,1]表示的是“波动的持续性”(Mills,1999)。下页是各经济体的检验结果。Mills(1999)认为，α[,1]+β[,1]可以作为判断时间序列是否稳定的条件，在金融市场上则可以解释为“波动持续性”(volatilitypersistence)强弱的概念。如果α[,1]+β[,1]＜1，则
表明波动对条件方差的影响是有限的，也就是受到冲击后条件方差随时间逐渐向其均值回归，因此GARCH(1,1)模型收敛。如果α[,1]+β[,1]=1，则表明冲击将对条件方差产生持久影响。在此将亚洲各经济体汇市方差和“波动持续性”进行归纳和排序。在某时期内当汇率剧烈波动时，这段时间内的方差就增加；反之，在某段时期内汇率波动平缓。从汇率波幅的方差变化来看，在亚洲金融危机后，方差明显扩大的国家有韩国和泰国。马来西亚作为例外（马来西亚在亚洲金融危机中汇市波动非常剧烈，但是到1998年下半年该国采取了固定汇率制度，所以可以另当别论）。方差比过去稍有扩大的有新加坡和中国台湾，新加坡和中国台湾在亚洲金融危机中受到的冲击相对较小。总体上来说，亚洲各经济体的汇市在金融危机后扩大了方差。然而，方差的扩大是否伴随着汇市对内外冲击(shocks)承受能力的提高？从计算结果来看，除了中国台湾、新加坡和韩国的汇市消化冲击的时间比以前略微缩短之外，其他国家和地区消化汇市冲击的时间都有所延长。从总体上看，汇市在“低增长期”较“高增长期”需要更长的时间来消除冲击的影响。随着方差在经济低增长时期的扩大，波动的影响延续时间也拉长了。例如，在经济高增长时期，外来冲击6天后对亚洲汇市波动造成的影响尚存有()[6]=。而在低增长期则需要11天，冲击残留的影响为()[11]=。附图表2(3)低增长时期各经济体汇市的波动状况附图说明：括号内是t值。以上多数国家的汇市估计使用了AR(p)和GARCH(1,1)模型，但后期的泰国使用的是ARCH模型。表3(1)亚洲各经济体汇市在金融危机前后的方差排序高增长高增长低增长低增长的方差期排序的方差期排序中国台湾-061新加坡-062马来西亚泰国韩国（平均方差）-05表3(2)亚洲各经济体汇市在金融危机前后“波动持续性”强弱的排序
前期波动高增长后期波动低增长持续性期排序持续性期排序中国台湾新加坡韩国马来西亚泰国（平均波动持续性）说明：“波动持续性”是指GARCH(1,1)或ARCH模型中的系数之和。如何解释亚洲地区汇市波动的方差扩大和波动持续性延长的现象？Ogawa和Ito(2000)又从博弈论角度分析了东南亚货币篮子。他们建立了一个相互贸易（与美国、日本和邻国）的理论模型，提出新兴市场国家的汇率制度依赖于邻国的选择，两国货币篮子中的美元等货币的权重取决于“纳什均衡”。在（亚洲金融危机前的）高速经济增长期，大多数的货币基本上钉住美元，货币篮子调整较小，故可以推测各国汇率波动方差较小。亚洲金融危机之后，各国吸取教训，不断调整货币篮子以保持竞争力，这种调整扩大了方差（见表4）。从表4可以看出危机以后区域内货币之间相关性有所加强。在危机之前货币有50%以上有正相关性的为6个，而危机后则增加到14个。一国调整货币篮子，邻国也会跟着调整，这就相应地扩大了汇率的波幅。特别是一些有竞争性的产业更为敏感。日元下浮促进日本汽车业的出口，韩元也会跟着下浮与日本在第三国市场上展开“汽车大战”。但是还没有充分数据证明这些货币篮子的调整是企业还是政府行为导致的。表4亚洲各经济体汇率的相关性检验一协方差结果附图资料来源：美国联邦储备网站
显著的相关关系，只存在某种趋势。在高增长期突如其来的外资涌入会造成名义汇率上浮（如韩国、马来西亚、泰国、菲律宾和印度尼西亚）以及外部形成的人为升值压力（日本所经历的“广场协议”）会让一国经济一蹶不振。在“广场协议”后日元持续升值与日本经济的衰退恰巧形成了相同趋势（见图2）。附图图2日元名义汇率与国民生产总值的趋势资料来源：日元汇率来自日本银行网页
机。McKinnon(2001)把这种错失良机形容为“祸根”。当一国经济环境处于较好的状态时，例如资本内流，贸易收支顺差，这些国家不愿意让名义（或实际）汇率浮动起来；而当环境不好时，由于美元化的外部债务，又担心贬值会引起汇率体系崩溃。此外，一国的汇率市场化必须处于世界对该国货币拥有信心的时候，而这种信心取决于该国持续的经济增长势头和中央银行的独立性。因为如果中央银行为了执行政府的某项政策，它们的干预汇市行为反而会加剧汇率的波动。人民币的区域化和国际化需要中国经济的持续高速增长作为后盾，而只有区域化和国际化的货币才能从根本上降低企业的外汇风险，这样才能实现人民币汇率真正意义上的市场化。【参考文献】1黄瑞玲(2002)：《钉住汇率制：发展中国家的金融隐患—兼谈人民币汇率制度的取向》，《世界经济与政治论坛》第4期。2Andersen,(1998):"DeutscheMark-DollarVolatility:IntradayActivityPatterns,MacroeconomicAnnouncements,andLongerRunDependencies",TheJournalofFinance,,,,(2002):"FearofFloating",QuarterlyJournalofEconomics,,2,,Sebastian(1994):"RealandMonetaryDeterminantsofRealExchangeRateBehavior:TheoryandEvidencefromDevelopingCountries",inJohnWilliamson(ed),:InstituteforInternationalEconomics,,Mamoru(2002):"PerilsofUndervaluedYuan",TheJapanTimes,Monday,,(2001):InternationalEconomics,TheoryandPolicy,FifthEdition,AddisonWesleyLongman,清华大学出版社，第424-425页。7McKenzie,Michael(2002):"TheEconomicsofExchangeRateVolatilityAsymmetry",InternationalJournalofFinanceandEconomics7,(3),,RonaldI.(2001):"AftertheCrisis,theEastAsianDollarStandardResurrected:AnInterpretationofHighfrequencyExchangeRatePegging",inJosephStiglitzandShahidYusef(ed),RethinkingtheEastAsianMiracle,,TerenceC.(1999):TheEconomicModelingofFinancialTimeSeries,Cambridge:CambridgeUniversityPress,,
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