人民币汇率波动与我国通胀、产出波动:一个扩展泰勒曲线的研究

2014-08-10 12:26
金融发展研究 2014年12期
关键词:泰勒汇率波动

殷 波

(浙江工商大学金融学院,浙江 杭州 310018)

人民币汇率波动与我国通胀、产出波动:一个扩展泰勒曲线的研究

殷 波

(浙江工商大学金融学院,浙江 杭州 310018)

发挥市场供求对汇率的调节作用,增强人民币汇率双向浮动弹性,是当前我国汇率体制改革的主要方向。本文在泰勒曲线的框架下考察人民币汇率波动对我国宏观经济波动和货币政策实施的影响。通过实证研究发现,1994—2006年通货膨胀波动对人民币汇率波动是不敏感的,人民币汇率传递效应不显著,人民币汇率波动对宏观经济波动没有显著的影响;2007年以后人民币汇率波动推动泰勒曲线向内移动,因此更大的人民币汇率弹性对货币政策传导和货币政策有效性是有利的,逐步扩大的人民币汇率弹性区间对我国宏观经济运行是适宜和可接受的。另外人民币汇率波动也使得泰勒曲线更加陡峭,稳定通货膨胀所导致的产出缺口波动减小了,因而更有利于货币政策当局追求一个低而稳定的通胀目标。

汇率波动;宏观经济波动;泰勒曲线;马尔科夫转换ARMA-GARCH模型

一、引言

近年来,随着我国积极转变经济发展方式,减顺差、促平衡、扩内需、调结构,经常账户顺差占GDP的比重已从2007年的10.6%下降至2011年的2.8%,小于3%的国际公认标准,这意味着人民币汇率水平已接近均衡区间,继续单向升值的可能性有所下降。因此,随着我国的国际收支恢复基本平衡,人民币对美元持续升值的预期减弱,我国进一步完善人民币汇率的形成机制、增强人民币汇率弹性的条件已日臻成熟。在人民币汇率从钉住汇率制度向更灵活的浮动汇率制度转变的进程中,从宏观经济稳定的角度,我们必须提出并应对如下问题:更大的人民币汇率波动对我国关键宏观经济变量波动会有怎样的影响?更大的人民币汇率波动对货币政策传导和货币政策有效性会有怎样的影响?更大的人民币汇率灵活性增加还是减小了我国央行宏观调控的难度?扩大人民币汇率弹性区间对我国宏观经济运行是适宜的、可接受的吗?

长期以来,现代国际经济学理论对汇率浮动的宏观经济效应和对国民经济福利的利弊得失存在着两种对立的观点:一种观点认为相互依赖的经济体之间受到不对称真实冲击时,灵活的名义汇率变化可以通过对相对价格的迅速调整抵消冲击的不利影响,帮助经济恢复均衡,因此汇率被视为一种积极的凯恩斯主义调整工具①(称为shock-absorber,这种思想可以追溯到弗里德曼1953年的文献和蒙代尔1961年的文献);另一种观点则认为汇率稳定可以降低国际贸易的交易成本和资本流入的风险,有利于经济增长,而且市场汇率往往出现超调并持续偏离其基本价值,汇率波动本身制造而不是缩小了宏观经济波动②(参见1996年奥布斯特费尔德和罗戈夫的文献,这也是建立统一货币区的主要论据),例如麦金农(2005)、施纳布尔(Schnabl,2007)就积极主张小国开放经济以汇率钉住作为稳定经济的货币名义锚,在另一篇文献中麦金农和施纳布尔(2006)则提出对经济赶超国家实行固定汇率制度更有利于劳动者真实工资的提高。总的来看,已有的研究文献或专注于汇率波动对通胀水平和波动的影响(近年来国内有大量的文献研究人民币汇率的价格传递效应);或者专注于汇率波动对产出水平和波动的影响,例如赵永亮、干杏娣和熊德平(2011);尚未有研究者将三者的关系统合在一个简洁的、直观的宏观模型框架中,也尚未提出一个直接简洁的方法和标准判断汇率波动是改善或是恶化了宏观经济波动和货币政策的两难困境。本文在泰勒曲线的框架下考察人民币汇率波动对我国宏观经济波动和货币政策实施的影响,将汇率波动对泰勒曲线的推动方向作为判断汇率弹性是否适宜的标准。本文的判决方法基于坚实的宏观经济理论基础,而且是非常简明的,因此本文的研究有望为汇率理论提供新的研究视角和新的经验证据。

二、人民币汇率波动分解

根据巴拉萨—萨缪尔森效应,生产率增长较快的经济赶超国家有实际汇率上升的长期趋势③,这种汇率升值是由于生产率提高导致贸易品和非贸易品相对价格发生变化,是与经济长期增长和结构转变相适应的内生的、自然的结果,是长期均衡实际汇率变化的需要。这种汇率升值不会对短期宏观经济波动产生影响,所以在分析人民币汇率波动对我国宏观经济波动和货币政策实施的影响时,需要将汇率变化中的长期趋势与短期的、外生的波动成分分离。本文使用协整方法来完成这种分离。我们考虑3个宏观变量:一是人民币汇率,以人民币兑美元汇率代表;二是相对经济增长率,以我国实际GDP增长率相对美国实际GDP增长率代表;三是相对通货膨胀率,以我国CPI变化率相对美国CPI变化率代表。国内宏观数据来自CCER中国宏观经济数据库、人民币汇率数据来自国家外汇管理局网站、国外数据来自IMF数据库,数据均为季度数据,时间跨度为1994年1月到2013年6月。可以粗略地看到当相对GDP增长和相对通货膨胀率较大时汇率升值也较大(如2007—2008年),而当相对GDP增长和相对通货膨胀率较小时汇率升值也较小(如1998—2001年),因此可以大致预判三者之间可能存在一定的长期协整关系。对这3个变量及其一阶差分分别进行单位根检验,检验方法为通常的ADF和PP检验(回归方程中不包含常数项和线性趋势项),检验结果表明人民币兑美元汇率、相对经济增长率和相对通货膨胀率均为一阶单整过程,因此可以进行进一步的协整分析。本文采用3种常用的方法进行协整检验:以VaR为基础的多变量Johansen检验、Engle-Granger单方程检验以及Phillips-Ouliaris单方程检验。可以看到,多变量Johansen检验表明3个变量之间存在1个协整向量,而单方程检验则拒绝了3个变量之间存在协整关系,变量之间可能存在伪回归。之所以出现这些矛盾的结果,一个合理的猜测是变量的协整关系存在结构断点(考虑到1994年以来人民币汇率形成机制的市场化改革),格里高利(Gregory,1996)指出当协整向量存在结构断点时以残差为基础的协整检验效率会显著下降,因此我们有必要使用含结构断点的协整分析方法,这里选择常用的Gregory-Hansen方法(格里高利和汉森,1996)。

Gregory-Hansen方法提出了标准协整回归之外3种断点协整回归的可能:

这里未知参数τ∈(0,1) 代表转变点的相对时点。由于转变点未知,我们计算每一个可能的结构转变时点的协整检验统计量并取其最小值进行检验。可以发现协整关系不存在显著的水平转移,而协整系数向量存在显著的时变性(有一个断点为2005年4季度)。因此由断点协整关系,可以分解出人民币汇率的暂时性短期成分。

三、宏观变量波动性测量

从已有的文献看,宏观经济变量波动性的计算存在着许多困难。一种通常的方法是计算宏观经济变量的无条件波动。这种方法将数据样本分割成小的子样本,然后分别计算每一个子样本的标准差,或者采用滚动窗口计算其标准差。由于宏观经济变量通常是低频数据,数据样本较小,使用子样本方法会大大减小数据量并丢失许多有用的样本信息。滚动窗口方法的缺点是没有一个客观的标准确定合理的时间窗口长度(方差估计的结果通常对时间窗口长度的选择高度敏感,阿尔伯克基和波图加,2006),而且滚动样本法会导致估计的标准差呈现高的相关性,改变了波动的真实相关关系。例如汇率机制可能随时间发生变化,而固定的窗口可能会将不同机制的数据包含其中从而影响估计量的质量。因此本文采用GARCH模型计算宏观变量的条件波动序列,以增强计量检验结果的可靠性。众所周知,1994年以来我国以市场化为目标,不断改革完善有管理的浮动汇率制度,汇率波动过程可能存在结构断点。这里我们的处理方法是建立结构参数内生变化的马尔科夫转换GARCH模型。在马尔科夫转换模型里,变量可以离开一个状态而后以一定概率回到这个状态,而一般结构断点模型往往意味着转变点前后数据的结构没有关联,各个状态(子样本)的数据信息被分割,因此马尔科夫转换模型可以提取更多的样本信息,得到更好的拟合效果。本文运用贝叶斯方法对3个宏观变量(我国经济产出缺口④、通货膨胀、人民币汇率的短期成分)分别估计马尔科夫转换ARMA-GARCH模型并计算其条件方差序列。

ARMA-GARCH模型的参数空间为:

相应的先验分布为:

上式表明转移概率矩阵取Dirichlet先验分布,其他参数取正态先验分布。为了计算给定数据的似然函数,我们需要对隐含状态所有可能路径进行积分,对于高维度状态变量直接积分是不可行的,但是使用贝叶斯方法可以很容易得到后验分布,因为我们可以将状态S[1,T]纳入参数空间,并用MCMC方法对其进行后验抽值。

我们对3个宏观变量(我国经济产出缺口、通货膨胀、人民币汇率的短期成分)分别估计两状态马尔科夫转换ARMA-GARCH模型,然后用参数的后验均值生成条件方差序列,给出了中国经济产出缺口的条件波动时间序列。由结果可知,我国经济产出缺口在1994年高波动状态以后波动持续下降,1999年以后较长时期处于低波动状态,2005—2007年又出现了一个高波动状态,之后到目前又处于低波动状态,而且两种状态的平滑概率差别很大(由于篇幅有限,此处略)。这说明本文的模型较好地识别了产出缺口波动的状态迁移特征。由结果还可知,我国通货膨胀在1994—1995年处于高波动状态,1995年后波动率持续下降,之后波动一直维持在很低的水平,2006年后又出现了一段时期的高波动,2009年下半年以后波动又持续下降到低水平。这说明两状态马尔科夫转换模型较好地刻画了我国通货膨胀在高波动和低波动状态间转换的特点。由结果还给出了人民币汇率短期成分的条件波动时间序列,清楚地反映了2005年我国汇改之后人民币汇率波动迅速上升,2010年以后汇率波动趋于温和。

四、人民币汇率波动与泰勒曲线

我们用时变参数模型估计我国产出缺口波动、我国通货膨胀波动和人民币汇率短期成分波动三者的关系。回归方程如下:

这里v1t为我国通货膨胀波动,v2t为我国产出缺口波动,v3t为人民币汇率短期成分波动,at、β1t、β2t为时变回归参数,时变回归参数服从单变量随机游走过程,γ为v2t和v3t交叉项的常数回归参数,信息{εt,ϑ1t,ϑ2t,ϑ3t}

序列无关且相互独立。β1t反映通货膨胀波动与产出缺口波动的关系,通过β1t值的正负性可以检验我国宏观经济数据是否符合泰勒曲线。β2t反映了人民币汇率波动对泰勒曲线的推动作用,正值表明汇率波动推动泰勒曲线向外移动,则可以推断汇率浮动是宏观波动之源,汇率波动恶化了宏观经济波动和货币政策的两难困境;负值表明汇率波动推动泰勒曲线向内移动,则可推断汇率浮动吸收或弱化了宏观波动。γ值反映了人民币汇率波动对泰勒曲线斜率的影响。从理论上说,泰勒曲线陡峭表明通货膨胀波动下降所引起的产出缺口波动的增加越少,因此一个狭窄的通胀目标区间是适宜的,反之泰勒曲线平坦表明通货膨胀波动下降所引起的产出缺口波动的增加越大,一个宽松的通胀目标区间是适宜的(德泰法尼斯,2004)。因此γ取负值更有利于货币政策当局追求一个低而稳定的通胀水平目标。

本文首先用极大似然法估计以上状态空间模型,并用卡尔曼平滑方法获得时变参数(即状态向量序列)。可知1995—2005年β1t的取值基本为正,说明这一时期我国宏观经济处于不稳定状态并没有运行在一个标准的泰勒曲线上,其原因可能在于这一时期的货币政策不是最优的,当然也可能是由于价格冲击出现了结构断点使泰勒曲线发生了位移⑤。2003年以后β1t的值迅速变小,2005年以后β1t的取值显著为负,这说明这一时期我国宏观经济处于比较稳定的状态,货币政策基本是最优的。在整个1995—2012年的样本期内β2t取值基本是小于零的,从2倍均方根误差区间看1994—2006年时期β2t不显著异于零,2007年以后β2t显著取负值,由此可以得出两个观点:一是1994—2006年通货膨胀波动对汇率波动是不敏感的,人民币汇率传递效应不显著,汇率波动对宏观经济波动没有显著的影响;二是2007年以后汇率波动推动泰勒曲线向内移动,因此更大的汇率弹性对货币政策传导和货币政策有效性是有利的,逐步扩大的人民币汇率弹性区间对我国宏观经济运行是适宜和可接受的。另外我们的回归结果表明γ值显著为负,因此人民币汇率波动也使得泰勒曲线更加陡峭,稳定通货膨胀所导致的产出缺口波动减小了,因而更有利于货币政策当局追求一个低而稳定的通胀目标。

五、稳健性检验

由于人民币汇率是高频数据,前文仅采用季度频率的样本数据来进行分析,在理论上可能会丧失一些人民币汇率的真实波动信息,因此有必要再通过计算季度内波动指标以检验前文结论的可靠性。由于1994年以来人民币兑美元名义汇率基本呈单向升值态势,我们使用高希等(Ghosh等,2003)提出的z-score测度来估计。这种测度既可以反映汇率围绕一定水平双向波动的程度,也可以反映汇率围绕一个渐进升值或贬值趋势波动的程度,计算公式为:

这里μt为在t季度内人民币兑美元名义汇率日变化率的算术平均值(百分点),εt为在t季度内人民币兑美元名义汇率日变化率的标准差(百分点)。由1994年1季度到2012年2季度人民币汇率的z-score值可知,与前文计算的人民币汇率短期成分条件波动相比,二者的变化趋势基本吻合。将此z-score值代入回归方程(11)所得到的回归参数β2和γ均为负值,也证实了前文的基本结论。之所以如此,主要由于人民币汇率的日波动幅度非常小,在1994年1季度到2012年2季度人民币兑美元名义汇率日变化率的样本均值为-0.007%,日变化率绝对值的样本均值为0.025%,而且人民币汇率变化主要呈单向的缓慢升值状态。因此采用季度频率的样本数据进行条件方差分析,并不会扭曲人民币汇率高频波动的基本特征。

虽然使用HP滤波方法计算产出缺口是一种比较普遍的计算方法,但从已有文献来看还存在其他许多不同的计算方法,以下我们选择几种有代表性的方法计算我国经济的产出缺口,以检验前文结论的可靠性。

(一)SVAR模型

该模型是由布兰卡德和奎阿(Blanchard和Quah,1989)提出的,他们在产出和失业变量经济含义的基础上,利用统计方法建立向量自回归方程,以此估算产出的趋势成分。其基本思想是,趋势变动来源于永久冲击,而周期波动主要来源于短暂冲击,比如可以认为趋势变动是由于技术革新引起,而周期波动则是需求冲击的结果。在这种情况下,有必要从数据中提取两种不同类型的结果。布兰卡德和奎阿(1989)建议对一个非平稳变量以及一个或若干个平稳变量如失业率等进行分析,通过对残差进行分解,得到相互独立的趋势成分和周期成分,周期成分即产出缺口。在应用布兰卡德和奎阿的模型估计我国的产出缺口时,由于我国对失业率的统计不够准确,因此我们没有使用失业率数据建立SVAR模型。考虑到通货膨胀率也是反映短期经济周期波动的指标,因此本文使用实际GDP与通货膨胀率数据建立SVAR模型,并估计产出缺口。

(二)BK滤波方法

BK滤波是贝克斯顿和金(Baxton和King,1995)提出的,它是理想带通(band-pass) 滤波的线性近似。带通滤波方法把产出序列分解为趋势、周期和不规则成分,分别对应谱中低频、中频和高频成分。由于经济周期长度通常在6—32个季度之间,BK滤波正是过滤掉频率低的趋势成分和频率高的不规则成分而保留中间频率的周期成分。与HP滤波不同,BK滤波是一种对称权数、绝对可加的移动平均,其公式为。其中的关键在于K值的选择。较大的K值过滤效果较好,但观察值损失较大。我们根据杨天宇和黄淑芬(2010)的建议选择K值为4。

(三)小波去噪方法

小波分析是一种先进的时频分析方法。用小波分析估计产出缺口的基本原理是:如果我们把实际产出序列看作是一个被“污染”的信号,它包括两个部分,一部分是趋势成分,另一部分是周期成分。周期成分只是暂时性的扰动,对产出没有长期影响,因而可以看作是“噪声”。通过小波变换抑制噪声,以从产出序列中提取出不可观测的潜在产出,并估计产出缺口,这一过程就是小波去噪。要实现这个过程,需要用到小波变换,然后依据阀值调整小波扩展系数,最后用小波逆变换得到去噪的信息。小波变换是一种可同时在时频两域表征信号局部特征的时频局部化分析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,这是它的主要优越性。我们用matlab软件的wden函数进行去噪分析,该函数需要选择阀值选取方式、阀值处理设置(软阀值或硬阀值)、分解层次、小波基函数4个参数。本文尝试不同的参数组合,然后选择重构的真实产出与实际产出的方差最小的参数组合。

经过以上方法的依次估计可以发现,用HP滤波、SVAR模型、BK滤波和小波去噪方法(WLD)估计出的我国经济产出缺口运动趋势非常一致,而且数值的差异也不大。因此表明我们前文的结论是稳健可靠的。

最后我们对本文所使用的主要计量模型—马尔科夫转换ARMA-GARCH模型的先进性和必要性做简要说明。首先,1994年以来人民币汇率制度经历了多次重大调整,例如取消强制结售汇制度、逐步放宽对交易价格的浮动限制等。在此背景下人民币汇率数据呈现出非线性、时变性和持续性的特点,汇率在不同时间段呈现出不同的运动状态,其波动特征也相应发生了较大的变化。在这样复杂多变的经济环境下,建立单一的传统线性时间序列模型显然已经不合适。因此,从理论上说,用带有马尔科夫转换的方法来建模才能更好地揭示汇率数据在不同状态下的波动特性。其次,本文用估计稳定性标准来实证判断不同模型的拟合优越性,这里我们主要比较常规GARCH模型与马尔科夫转换ARMA-GARCH模型。基本算法是每一期得到新的数据指标后,重新估算得到新的变量波动率是否与上一期估计的变量波动率一致。例如我们用1994年1季度到2008年4季度的数据估计的波动率,与1994年1季度到2009年1季度的数据估计的波动率做比较,计算Theil不等系数(TIC):

这里yt是原样本估计的波动率,ŷt是新样本估计的波动率。计算结果表明,用马尔科夫转换ARMA-GARCH模型估计的TIC值远远优于常规GARCH模型。这是因为新加入的数据很可能是来自于一个新的数据生成过程。如果仍然用一个不变的线性模型估计波动率,会扭曲原有的估计结果,使原有估计与新估计产生很大的差异,因此得到的Theil不等系数会很不理想。总之,无论是从理论上还是实证检验来看,我们使用的计量研究方法是合理的、科学的。

六、结论

从2005年人民币汇率制度进行重大改革以来,在主动性、逐渐性及可控性三大原则下,人民币汇率改革一直在稳步推进。发挥市场供求对汇率的调节作用,增强人民币汇率双向浮动弹性,保持人民币汇率在合理、均衡水平上的基本稳定是当前我国央行汇率改革政策的主要方向。自2012年4月16日起扩大人民币对美元汇率波幅以来,我国外汇市场总体运行平稳,市场行情呈现出弹性增强、价格连续性提升等特点,新的汇率浮动区间的运行已经表明有利于人民币汇率的稳定及有效价格机制的形成。因此,进一步推进汇率形成机制改革,增加汇率对市场供求的弹性,已经成为政府、学术界和金融市场主体多方的共识。但是从宏观经济稳定的角度,我们必须提出并应对如下问题:更大的人民币汇率波动对关键宏观经济变量波动会有怎样的影响?更大的人民币汇率波动对我国货币政策传导和货币政策有效性会有怎样的影响?更大的人民币汇率灵活性增加还是减小了我国央行宏观调控的难度?扩大人民币汇率弹性区间对宏观经济运行是适宜的、可接受的吗?本文在泰勒曲线的框架下考察人民币汇率波动对我国宏观经济波动和货币政策实施的影响。我们的结论是:(1)1994—2006年通货膨胀波动对汇率波动是不敏感的,人民币汇率传递效应不显著,汇率波动对宏观经济波动没有显著的影响。(2)2007年以后汇率波动推动泰勒曲线向内移动,因此更大的汇率弹性对货币政策传导和货币政策有效性是有利的,逐步扩大的人民币汇率弹性区间对我国宏观经济运行是适宜和可接受的。另外人民币汇率波动也使得泰勒曲线更加陡峭,稳定通货膨胀所导致的产出缺口波动减小了,因而更有利于货币政策当局追求一个低而稳定的通胀目标。总体上看,人民币汇率浮动减缓了不可能三角法则对国内货币政策的约束,增大了我国货币政策实施的自由度,同时有意识的汇率管理也对国内货币政策起到补充和辅助作用。展望未来,随着人民币汇率弹性的进一步增强,我国应加快外汇市场的体系完善和产品创新,扩大外汇市场规模和深度,提升外汇市场流动性,稳健推动人民币国际化进程,进一步增强市场主体自主定价和风险管理能力,更加有效地发挥汇率弹性促进宏观经济发展弹性、促进宏观经济平稳运行的积极功能。

注:

①梅金和罗德(Makin和Rohde,2012)构造了一个理论模型以评价小国开放经济体的汇率机制选择。他们认为当经济更多地受到真实宏观经济冲击时,浮动汇率可以减少产出和就业波动,当经济更多地受到名义冲击(货币冲击)时,固定汇率有助于价格、产出和就业稳定。

②卡佛里(Cavoli,2009)认为汇率高波动对新兴市场经济体的负面作用更为显著,因为他们存在更大的金融和实体经济脆弱性,造成了普遍存在的“浮动恐慌”现象。其主要原因包括:(1)汇率波动不利于新兴市场经济体进行国际贸易活动和吸引国外直接投资;(2)相比发达经济国家,新兴市场经济体的汇率向国内价格的传递效应更大;(3)汇率波动对新兴市场的产品出口竞争力影响更大;(4)货币错配(债务美元化)使汇率波动产生不利的资产负债表效应。因此新兴市场经济体往往更频繁地干预外汇市场。

③格鲁埃和施纳布尔(De Grauwe和Schnabl,2005)认为对经济赶超国家不同的汇率政策选择会产生不同的经济后果。当汇率固定时,经济赶超国家的相对生产率提高会导致工资和价格上升;当汇率自由浮动时,经济赶超国家的相对生产率提高会导致名义汇率升值,虽然二者的结果都造成了真实汇率升值,但浮动汇率下持续的升值预期会增加劳动市场和资产市场的不确定性,并对经济增长产生影响。

④本文用HP滤波方法计算趋势产出,然后计算相对产出缺口。

⑤奥尔森、恩德斯和瓦厄(Olson、Enders和Wohar,2012)用时变参数模型估计了美国经济泰勒曲线,发现20世纪70年代美国产出缺口波动和通货膨胀波动的关系不是负相关,他们认为原因是该时期美联储没有很好地遵循泰勒利率规则,货币政策处于消极的非最优状态。

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CNY Exchange Rate Volatility,Inflation Volatility and Chinese Output Volatility:An Augmented Taylor Curve Method

Yin Bo
(School of Finance,Zhejiang Gongshang University,Zhejiang Hangzhou 310018)

Exerting market demand-supply’s effect on exchange rate adjustment and strengthening exchange rate regime flexibility is the main reform direction of China’s central bank.This paper investigates the effect of CNY exchange rate volatility on Chinese macroeconomic function under the framework of Taylor curve.Our conclusions are,firstly in 1994-2006 inflation volatility was insensitive to CNY exchange rate volatility,CNY exchange rate passthrough is not significant and exchange rate volatility had no strong effect on macroeconomic stability;secondly,after 2007 CNY exchange rate volatility push Taylor curve inward,which means bigger exchange rate elasticity is beneficial for monetary policy effectiveness.Additionally CNY exchange rate volatility have made Taylor curve steeper,which is favorable for the central bank to pursue lower and more stable inflation target.

exchange rate volatility,macroeconomic volatility,Taylor curve,MS-ARMA-GARCH model

F822.5

1674-2265(2014)12-0012-07

(特约编辑 齐稚平;校对 RR,SJ)

2014-11-15

本文获得浙江省高校人文社科重点研究基地浙江工商大学金融学研究中心项目的资助。

殷波,经济学博士,浙江工商大学金融学院。

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