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基于STAR模型的人民币实际有效汇率波动分析 　　摘 要：人民币实际有效汇率指数的波动分析，对于汇率风险的防控具有重要作用。本文基于非线性STAR模型对人民币实际有效汇率时间序列的动态行为进行研究，结果显示，人民币实际有效汇率存在显著的非线性特征，在长期内呈现均值回复现象，并且LSTAR模型能较好地描述人民币实际有效汇率的非线性波动特点。 　　关键词：人民币实际有效汇率；STAR模型；非线性 　　中图分类号：F822 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2016）09-0023-06 　　一、引言 　　2015年12月11日，中国外汇交易中心首次发布了CFETS人民币汇率指数及权重，这是继2015年11月30日人民币获准正式纳入SDR之后的又一重大事项。以往经济金融领域的关注对象较为集中于单一汇率，与之相比，参考一篮子货币更能反映一国商品和服务的综合国际竞争力，也更能发挥汇率调节进出口贸易、投资及国际收支的作用。人民币汇率指数的发布将有助于引导市场改变过去主要关注人民币兑美元双边汇率的惯性，有利于促进人民币国际化进程的平稳推进。 　　回顾我国的汇率制度改革进程，大致经历了四个阶段：第一阶段是1981―1984年，两种汇率并存，一种是供非贸易结算使用的官方汇率，另一种是供国际交易使用的外汇内部结算汇率；第二阶段是1985―1993年，逐渐实施官方汇率与调剂汇率并存的人民币汇率制度；第三阶段是1994―2005年，实行以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制度；第四阶段是2005年至现在，实行的是以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。在每个阶段，为保持汇率的稳定性，货币当局均对外汇市场进行了不同程度的调节，因此，要用一个模型来准确地描述人民币实际有效汇率的变动并不容易。基于以上分析，本文以人民币实际有效汇率为研究对象，探索其波动特征，以期为汇率研究的完善提供参考。 　　二、相关文献综述 　　现实经济活动中，汇率波动由于受经济基本面、汇率制度等多方面因素的影响，呈现出非线性的特征。20世纪90年代末以来，采用非线性方法研究汇率波动的成果逐渐增多。非线性时间序列模型主要分为混沌论模型（Chaos Model）和机制转换模型（Switching Regime Model）两种。而后者主要由三种不同的机制转换行为：马尔可夫机制转换模型（Markov Switching Regime Model，MSR）、门限自回归模型（Threshold Auto Regression Model，TAR）和平滑转换自回归模型（Smooth Transition Auto Regression Model，STAR），三者的共性是都考虑了各种不同形式的机制转换行为（Switching Regime Behavior），主要的区别在于如何处理机制转换结构中的信息（王俊、孔令夷，2006）。 　　关于人民币汇率的研究方面，部分学者研究证实人民币汇率波动存在非线性特征。靳晓婷、张晓峒、栾惠德（2008）采用2005年汇改后到2008年1月的人民币兑美元的名义汇率进行了计量研究，通过建立基于不同时间段汇率数据的门限自回归模型（ TAR），揭示了汇改两年多来人民币汇率波动存在门限的非线性特征。刘潭秋（2007）采用不同的线性和非线性模型对人民币实际汇率的波动行为进行了研究，结果显示人民币实际汇率具有明显的非线性动态行为特征。刘柏、赵振全（2008）采用平滑转换自回归模型对中国实际汇率进行分析和预测，结果显示，中国实际汇率走势是非线性的，并体现了非对称性的特征。另有部分学者对人民币汇率的非线性特征的具体表现形式进行了深入研究。迈克尔、诺贝和皮尔（Michael、Nobay和Peel，1997）研究发现，交易费用会使得真实汇率表现出ESTAR过程。萨兰蒂斯（Sarantis，1999）采用STAR模型分析了主要发达国家的汇率走势特征，结果显示，除了荷兰和瑞士，其他国家的实际有效汇率有三个呈LSTAR模型的特征，有五个国家符合ESTAR模型的轨迹特征。张卫平（2007）对近年来国际上对实际汇率的非线性均值回复领域的研究进行了回顾和总结，并选取带有约束的ESTAR模型对人民币实际汇率的非线性行为进行了实证分析，结果显示实际汇率可能遵循某种非线性均值回复行为。谢赤、戴克维、刘潭秋（2005）采用平滑转换自回归模型研究了人民币实际汇率的动态行为，结果显示LSTAR模型能够很好地描述人民币实际汇率的非线性行为，在两种不同的制度下人民币实际汇率表现出了不同的动态过程，且在两个不同的制度之间转换是迅速的。王璐（2007）采用非线性STAR模型对人民币、港币、日元和英镑四种汇率进行了研究，结果显示除人民币以外，其他三种货币汇