论文：人民币实际有效汇率非线性问题的再探讨

目录/提纲：……
一、引言
二、文献回顾
三、模型与数据说明
（一）STAR模型的建立
（二）数据资料说明
四、实证分析
（一）未排除异常值时的实证结果
（二）排除异常值后的非线性检验
（三）预测能力的比较
五、结论
……
论文：人民币实际有效汇率非线性问题的再探讨

摘 要：目前国内利用非线性模型分析包括汇率在内经济现象的文献尽管在逐渐增多，但却很少有文献注意到这种非线性是经济现象本身的所具有的还是样本数据的异常值所引发的这一重要问题。有鉴于此，本文利用中国与16个主要贸易国家或地区的汇率加权所得的实际有效汇率，通过STAR模型，用未排除异常值和排除异常值滞后的数据分别进行了检验，重新探讨了中国汇率的非线性问题，结果发现人民币实际有效汇率未排除异常值时，具有明显的非线性特征，但排除异常值后的数据则只能近似地接近于非线性模型。此外，与线性模型比较起来，虽然其样本内拟合效应较好，但其样本外预测效果并不佳。
关键词：平滑转换自回归（STAR）;实际有效汇率.非线性、异常值

一、引言
近年来，利用非线性模型分析包括汇率在内的经济现象的非线性行为已逐渐多起来，国内外已经进行了大量的研究已经国内的汇率符合STAR模型的非线性趋势，尽管国内利用非线性模型来分析经济现象已经逐渐增多，但大多未能注意到这种非线性是经济现象本身的非线性还是统计数据的异常值所引发，如何把握汇率的非线性特征也已经逐渐成为更好地提高汇率趋势的把握，有鉴于此，本文用中国与16个主要贸易国家或地区的汇率加权所得的实际有效汇率，通过STAR模型，用原值和排除异常值滞后的数据分别进行了非线性检验，重新分析了中国汇率的非线性问题，最后，本文还比较分析了排除异常值和未排除异常值的汇率模型和线性模型的预测绩效。本文希望在给国内的非线性的研究更为严谨和精确提供一点参考和启示，并试图在方法论上提供一些新的思考。

二、文献回顾
自浮动汇率制度形成以来（1973年3月）, 汇率预测已成为
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，获得欧元-美元汇率具有非线性的汇率动态调整之特性，但欧 元 -美 元 汇 率 在 一 特 定区 间 则 呈随 机 漫 步或 近 似 随机 漫 步 的调 整 行为 ，而 汇 率 呈 现 毫 无 界 线 的 移 动 则 受 长 期 政 府 公 债 殖 利 率 利 差 之 限制。此外，Marko 还使用平滑转换误差修正模型以估计误差修正项及殖利率利差间之参数的变异，其结果是殖利率利差背离长期均衡值之动态调整呈非线性行为。
Peel & Venetis(2005)的研究发现，在探讨实际汇率向长期均衡调整的议题上，ESTAR 模型成功地提供快速调整的例证，但其理论基础则受到限制（例如不能应用于适应性预期理论）。Peel & Venetis 另外发展一个在概念上优于 ESTAR 模型的非线性模型，此模型的优点之一是可以求解而且可用 NLS 估计，其调整速度也比较快。
Liew(2004)在 调 查汇 率的 非 线性动 态 调 整至均 衡 的过 程是 否为 对称之研究上发现，依据 Terasvirta & Anderson(1992)建议的连续性检验，以美元计价的印度尼西亚、菲律宾、新加坡及泰国的四国实际汇率皆呈非线性的 LSTAR 模型，此表示这些国家的实际汇率在升贬值时均呈不对称反应。
Baharumshah, Liew & Lau(2003)运用非线性单位根检验来研究亚洲四国汇率，结果发现有强烈证据支持这四国的实际汇率具有非线性均值回复的特性，若使用传统单位根检验，则多数实证结果指出将可能使实际汇率偏离长期 PPP 均衡值。
Liew, Chong & Lim(2003)使用 Luukkonen, Saikkonen & Terasvirta(1988) 所 提 出 的 线 性 检 定 方 法 诊 断 亚 洲 十 一 国 的 实 质 汇 率 行为，实证结果指出线性自我回归模型是不适当的。传统的诊断性检验仅能在三种时间序列数据中，辨识线性模型的不适当性。实证中发现拒绝线性行为，而支持非线性 STAR 模型。在实际汇率数据产生的过程中发现这项非线性的结论，在汇率领域上若使用线性模型进行实证检验可能会导致错误的政策结论。
Liew & Baharumshah(2002)认为 ESTAR 因为其对称分布符合对称的汇率调整行为，所以较 LSTAR 被广泛应用在汇率的研究上。基于两种名义汇率调整过程的经验，发现 LSTAR 在汇率的研究上无法提出与对立假说一致的实证。但在经过再参数化的 LSTAR 模型已能显着改善估计值的有效性，与 ESTAR 模型一样，再参数化的 LSTAR 模型已被认为是最适当的非线性汇率模型。
国内谢赤（2005）采用STAR模型研究1980年1月到1998年12月共228个样本的中国实际有效汇率，结果发现以logistic函数作为过渡函数的STAR模型能很好的描述中国实际有效汇率的趋势，但是他的统计只采用了美国与中国的汇率，而没有考虑跟其它主要贸易国家之间的汇率行为。
特别值得注意的是，Sarantis (1999)认为，汇率呈现非线性走势的原因可能是导因于异常值之结果，此一说法亦即可解读为：若是将异常值之因素排除，则汇率将可能不具非线性之特性。Sarantis (1999)在研究中指出，实际有效汇率的走势呈现非线性可能导因于异常值所影响；钟明宏 (2001)亦探讨亚太地区国家排除异常值后的实际汇率是否仍具非线性走势。两篇文献针对异常值排除后之研究样本，除了少数国家不能以非线性模型解释之外，其余皆呈现非线性特性之走势。但这两篇文献并未实证未排除异常值的序列资料，其走势为何？李季原则在此基础上深入地探讨了排除异常值与否的汇率非线性问题。

三、模型与数据说明
（一）STAR模型的建立
平滑转换自回归[林进意：“STAR*模型在Ohlson股权评价模型上的运用——美国道琼上市公司之实证研究”，台湾中原大学国际贸易学系硕士论文学位，2006 年7月。]（smooth transition autoregressive model）STAR模型形式如下：
⑺
其中，，。是反映模型的转换性特征的函数，介于0和1之间。第一种转换函数是logistic函数：
， ⑻
第二种转换函数是：
⑼
其中衡量从一个状态转换到另一个状态的速度，而c是代表介于这两个情况中间的点。
STAR模型其转换函数如果是logistic函数，则称为LSTAR模型，这个模型描述以下形式情况：尽管经济收缩阶段与经济扩张阶段的动态特征相对不同，但从一个阶段到另一个阶段的转换可能是光滑的；如果其转换函数是是指数函数，则称为ESTAR模型，而LSTAR及ESTAR这两个模型分别描述两种不同类型的动态汇率行为。
STAR模型按以下三个步骤进行检验[ Granger,C.W.J、Teräsvira,T. 著，朱保华 等译：《非线性经济的建模》，上海财经大学出版社，2006年6月。]：
⑴确定线性AR模型，估计在不同order之下AR模型，，并决定出系数。
⑵依据延迟参数d的不同展开线性检验，拒绝线性假设的同时，也确定d的值。
⑶利用嵌套假设的序贯检验选择LSTAR模型或ESTAR模型。
首先，要决定滞后（lag）参数，先估计一阶自我回归模型AR（1），求算AIC及SIC，选择最小的AIC及SIC自我回归模型。
Teräsvira（1994）提出了一个普通的可以检验非线性行为的框架构想，这个检验是基于普通STAR模型的泰勒级数展开式而进行的。对于LSTAR模型，我们可以把写为：
⑽
所以，。
求对＝0处的3阶泰勒级数近似式，这与展开式是相同的。
LSTAR模型的近似式[ 关于LSTAR近似式的推导请看附录二。
]是：
⑾

因为仅仅依赖于的值，所以， ……（未完，全文共13527字，当前仅显示3218字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：人民币实际有效汇率非线性问题的再探讨》）