我国非抛补利率平价条件中的风险溢价研究

李琳璐

摘要：本文通过构建TGARCH-M模型以及CGARCH-M模型发现，由于外汇风险溢价的存在，我国非抛补利率平价条件失效。并且，TGARCH-M模型中的非对称项系数表明，人民币升值时汇率波动程度比人民币贬值时大;CGARCH-M模型的波动成分表明我国外汇波动主要受经济基本面影响。

关键词：非抛补利率  风险溢价

一、引言

随着国际金融市场的发展，金融工具通过增加发达国家和新兴国家之间的资本流动性，国际间市场联系更加紧密。因此对于所有国际投资者而言，资产平价尤为重要。非抛补利率平价（UCIP）模型是最重要的研究视角之一，UCIP常用于国际金融和宏观经济分析工作，同时也是诸多汇率决定模型的关键假设。

UCIP意味着利率差异应该等于汇率变化。但实际上相对于高利率货币，低利率货币倾向于贬值。这与UCIP理论不一致，并且针对不同国家和时期的广泛文献都确认了这一现象。颜伟和罗扬依子（2010）运用中美相关数据发现了利率平价不能解释人民币实际汇率变化和两国利率差异之间的关系;胡再勇（2013）研究发现非抛补利率平价主要在发达经济体成立，而在新兴经济体不成立。而外汇风险溢价是导致UIP失败的最常见原因之一。因此本文旨在验证我国UCIP条件的有效性，并分析其中的风险溢价表现。

二、理论分析

非抛补利率平价模型中，投资本国货币资产以及外国货币资产的一个无套利条件，可表示为：

其中，表示t时期利率期限k的国内货币利率，表示相应的外国货币利率，S表示直接标价法下的t时期两国货币间汇率，表示t时期预期汇率。对方程（1）两边取自然对数，假设投资者风险偏好中性并且具有理性预期，则可得到以下UCIP实证模型：

其中，是跨期为k的两个时期的即期汇率取对数后的差值，是现在利率期限均为k的本国利率和外国利率之差。如果非抛补利率平价条件成立，则方程（4）中α=0，β=1（原假设）。并且期望方程中的随机误差项为白噪声（服从高斯分布并且稳定）。但是已有的大多实证研究表明，发达经济体中的汇率变化和利率变化呈负相关关系。因此需要结合我国外汇市场情况研究相应的非抛补利率平价条件是否成立有效。

对于非抛补利率平价条件失效的一个解释便是存在时变风险溢价。根据 Domowitz和 Hakkio（1985）以及Tai（1999）的研究，外汇风险溢价的实证模型可以表示为：

其中，是随机误差项标准差的条件成分。外汇风险溢价包括了常量成分（）以及时变成分（也就是条件标准差）。如果和都在统计上与0无显著区别，则认为不存在风险溢价。如果但，则存在恒定的风险溢价。当且仅当γ≠0时才存在时变的外汇风险溢价。已有研究中意味着本国利率和外国利率之差越大，本国货币预期远期升水并且风险溢价增大。投资者会因为持有高风险货币而要求更多的风险溢价补偿并且预期高风险货币未来升值而不是贬值。持有高风险货币的投资者同时得到了高利率和远期升值的补偿。

三、实证分析

（一）数据的选取与处理

本文选取2007年7月至2019年4月的即期美元与人民币中间价（），采用算数平均法提取每月汇率的月度数据，并将其滞后一期作为1个月 后的届时即期汇率（）;同时选取Shibor人民币1月利率作为国内利率以及Hibor美元1月利率作为国外利率，月度数据仍由每月利率日数据算数平均计算后得出。根据实证模型（3）构造内生变量和外生变量。经ADF单位根检验，y和x两个时间序列均为平稳序列，可以直接构建GARCH模型。变量的QQ-plott图表明的分布不服从正态分布;同时其自相关和偏自相关检验结果表明应采用GARCH模型来描述的条件方差。并且，ARCH效应的LM检验结果表明原序列存在ARCH效应（1%的显著性水平拒绝原假设）。

（二）TGARCH（1，1）-M模型建立

用于研究我国非抛补利率平价中风险溢价表现的TGARCH-M模型如下：

实证拟合最终得到TGARCH（1，1）-M模型如下：

各系数估计t检验的相伴概率p值均小于1%的显著性水平，因而系数估计值均显著。均值方程中，代表恒定风险溢价的常数项系数为0.000113，接近于0，需进一步进行Wald检验。而代表时变风险溢价的波动率项系数为-0.222784，表明時变风险溢价影响较大。利率差系数为-0.000043，有别于非抛补利率平价条件成立时系数为1的情形。方差方程中非对称项系数为0.306553（为正），说明当，也就是人民币升值时汇率波动更大。此外，从模型输出结果看，TGARCH（1，1）-M模型得到的残差通过了残差自相关检验（在5%的显著性水平下，不存在残差自相关），同时也通过了ARCH-LM检验（相伴概率接近1，接受不存在ARCH效应的原假设）。

为了进一步验证UCIP条件中风险溢价的存在，以及UCIP条件的有效性。提出如下Wald检验的原假设：。三类假设检验结果最终均拒绝原假设，说明均值方程中，常数项系数显著不为0，存在恒定风险溢价;波动项系数显著不为0，存在时变风险溢价;利率差系数显著不为1，则表明我国非抛补利率平价条件失效。

（三）CGARCH-M模型

成分GARCH模型（CGARCH）由Engle和Lee（1999）提出，并且很多学者发现该模型是一更优的波动率模型。他们扩展了GARCH模型来保证波动率在长期并非是固定不变的，同时将波动率分解成长期趋势和短期偏离。CGARCH-M模型具体如下：

其中，是条件方差的的长期成分，反应了经济基本面变化的冲击，并且以的速度收敛于长期波动率水平。因此该永久性成分描述了方差的长期持续性行为。表示短期波动成分，其受市场情绪影响因而波动程度更大。

实证拟合最终得到CGARCH（1，1）-M模型如下：

通过检验发现长期波动成分的自回归系数大于短期波动成分系数之和，因此模型是稳定的并且短期波动收敛的比长期快。系数估计t检验的相伴概率p值均小于1%的显著性水平（除了长期波动方程中的常数项估计值为0且t值伴随概率为0.993393，不显著;以及利率差系数t统计量相伴概率为0.14475，在5%置信水平上显著）。均值方程中，代表恒定风险溢价的波动率项系数为0.000272，接近于0，需要进一步进行Wald检验。而代表时变风险溢价的波动率项系数为-0.289052，表明时变风险溢价影响较大（结果与TGARCH（1，1）-M）模型结果接近）。

方差方程中，长期波动成分的自回归系数估计值为0.997006，接近于1，表明长期波动向恒定水平收敛的速度较慢，长期波动持续时间较长。

此外，从模型输出结果看，CGARCH（1，1）-M模型得到的残差通过了残差自相关检验（在5%的显著性水平下，不存在残差自相关），同时也通过了ARCH-LM检验（相伴概率接近1，接受不存在ARCH效应的原假设）。

与TGARCH（1，1）-M模型中情形相似，为进一步验证UCIP条件中风险溢价的存在，以及UCIP条件的有效性，提出如下Wald检验原假设：。三类假设检验结果最终均拒绝原假设，说明均值方程中，常数项系数显著不为0，存在恒定风险溢价;波动项系数显著不为0，存在时变风险溢价;利率差系数显著不为1，则表明我国非抛补利率平价条件失效。提取汇率波动长期和短期成分，可发现我国外汇波动中短期波动成分领先于长期波动成分，但短期波动成分较小，长期波动成分仍占主导。

四、结论与建议

本文通过构造TGARCH（1，1）-M和CGARCH（1，1）-M模型分析我国外汇市场中非抛补利率平价条件的有效性。实验发现，由于外汇风险溢价的存在（包括恒定风险溢价和时变风险溢价），UCIP条件在我国外汇市场呈现失效。其中，TGARCH（1，1）-M模型中非对称项系数表明，人民币升值时汇率波动程度比人民币贬值时大。而CGARCH（1，1）-M的波动成分分析表明，我国外汇波动中长期波动成分占主导，说明我国外汇波动主要受经济基本面影响，而短期波动成分占比虽小，但领先于长期波动成分，并且于长期波动成分趋势大致相同，一定程度表现出我国市场情绪方面的预期合理性。

结合本文实证结果，给出以下政策建议：央行在维持汇率稳定时，相对于人民币贬值，更应提高对人民币升值时期对汇率波动的关注度;经济基本面的稳定主导了汇率的波动，因此汇率维稳根本上还需稳定经济增长，同时应当继续引导市场合理逾期。

参考文献：

[1]Domowitz，I.，& Hakkio，C.S..（1985）.Conditional variance and the risk premium in the foreign exchange market.Journal of International Economics，19（1-2），0-66.

[2]Engle，Robert & Lee，Gary.（1999）.A Long-Run and Short-Run Component Model of Stock Return Volatility.

[3]Tai C S .Time-varying risk premia in foreign exchange and equity markets： evidence from Asia–Pacific countries[J].Journal of Multinational Financial Management，1999，9（3-4）：291-316.

[4]胡再勇.非拋补利率平价之谜——基于发达经济体与新兴经济体的实证检验[J].当代财经，2013（2）：47-57.

[5]颜伟，罗杨依子.利率平价的实证分析：基于中美两国数据[J].统计与决策，2010（15）：127-129.

（作者单位：东南大学经济管理学院）