摘要:本文用中国与东盟五个具有代表性国家的汇率日度数据，时间从2005年7月20日至2016年7月27日，构建GAＲCH、EGAＲCH和BEKK－MGAＲCH模型，检验了单个国家的波动特征、杠杆效应以及人民币对东盟五国货币的波动溢出效应。结果发现，六国货币汇率都具有显著的波动集聚特征;泰铢存在显著的杠杆效应，但其他五国都不存在杠杆效应;人民币对新加坡元不存在显著的波动溢出效应，但与其他四国货币之间存在显著的波动溢出效应。
一、引言
中国与东盟在保持汇率稳定上进行合作是中国与东盟金融合作的重要内容。本文选择了东盟十个国家中具有代表性的五个国家，分别是印度尼西亚、泰国、马来西亚、新加坡、菲律宾。选择这五个国家的原因，一是这五个国家的GDP是东盟各国的前五名，总额占东盟GDP的一半以上;二是这五个国家是清迈协议及其前身，东盟货币互换安排的主要参与国家。因此，选择这五个国家作为研究中国与东盟国家货币汇率协同动传导关系具有一定代表性。研究国家之间的汇率协同问题，多元GAＲCH模型是较为常用的模型。但是目前关于中国与东盟国家货币汇率协同问题的研究还比较匮乏，随着中国与东盟经济、金融合作的深入，本文试图在这一问题上做一些基础性的研究。
二、实证分析
本文使用中国与东盟主要的五个国家:印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国，一共六个国家货币兑美元的汇率为样本。样本范围从2005年7月20日至2016年7月27日的日均汇率价格，单个变量有2876个样本，一共有17256个样本，数据来源于investing.com。
(一)单位根检验
由于研究样本为时间序列数据，因此首先对样本进行ADF和PP单位根检验。根据结果显示，对于原假设H0:存在单位根，只有人民币是在1%下显著，印尼卢比、马来林吉特和新加坡元都无法拒绝原假设，即存在单位根。为了进一步对数据进行AＲCH族模型的相关检验，需要将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。通常做法是将六国的汇率数据取一阶差分。就经济意义而言，数据一阶差分后代表了各国汇率的报酬率水平。对取一阶差分后的汇率数据进行单位根检验，结果显示，各国汇率在取一阶差分后都在1%的水平下拒绝原假设，即不存在单位根，说明序列平稳。
(二)单变量GAＲCH模型
本文首先对中国及东盟五国货币汇率的对数进行单变量GAＲCH实证检验，发现其共有特征。国内外大量研究表明一阶滞后形式的GAＲCH模型对条件方差有很好的描述，因此本文不再扩展到高阶，而选择GAＲCH(1，1)模型和EGAＲCH(1，1)模型。基于GAＲCH和EGAＲCH模型，对六个国家汇率对数的汇率进行回归的合并结果见表1。(1)GAＲCH模型估计结果显示，六种货币汇率收益率的条件方差及残差参数α和β和在1%水平下显著，存在明显的波动性群集特征。α+β也接近于1，说明这些货币汇率对于意外冲击产生的影响具有持续性。(2)EGAＲCH模型估计结果显示，六种货币汇率主要参数均在较高水平下显著。其中，参数g的符号决定了被解释变量是否具有杠杆效应。人民币、印尼卢比、马来林吉特、菲律宾比索、新加坡元的g值都显著为正，泰铢的g值显著为负。说明大多数国家不存在杠杆效应。也就是说，当坏消息冲击外汇市场的时候，这几个国家的汇率反而将更加稳定，波动幅度会更小。这也与大量研究其他国家汇率波动特征的文献结论一致。而泰铢则存在杠杆效应。(3)印尼卢比、马来林吉特及泰铢在进行GAＲCH估计中出现了α+β＞1的情况。但是结合单位根检验都拒绝原假设和EGAＲCH中代表波动持续性的β值均小于1，仍然可以确定时间序列是稳定的。可能在估计中存在系统误差造成了α+β＞1的结果。从结果来看，中国与东盟五国的货币汇率存一系列的共同特征，各国货币对于外生冲击都存在显著的波动聚集与持续，并且，这些国家都寻求在出现可能导致汇率贬值的坏消息时，对本国汇率进行更严格的波动管理，以防止金融风险，这是中国与东盟国家进行货币金融合作的基础。同时，我们应该看到中国在与其他几个国家比较中，对于冲击的反应都是相对非常小的，这表明中国经济的整体实力能够更好的保证人民币汇率在一个相对平稳的环境下运行，这也是中国在与东盟国家进行货币金融合作时发挥建设性作用的保证。
(三)多元变量BEKK－MGAＲCH模型
本文用BEKK－MGAＲCH(1，1)模型分析人民币与东盟五国货币汇率间的波动波动持久性特征，并用Wald检验，检验这些国家货币之间的波动溢出特征。限于篇幅，本文以人民币与马来西亚林吉特为例，报告实证的过程和结果。基于模型Ht=CC＇+Aet－1e＇t－1A＇+BHt－1B＇的参数矩阵估计结果如表2所示。根据表2的结果，a11、a22、b11、b22的估计结果都显著的大于0，说明人民币和林吉特都存在着显著的时变方差特征，并且两种货币的波动具有持续性特征。接着，对模型的估计结果进行约束性Wald检验，考察两种货币之间的波动溢出性特征。三个原假设:H0:α12=β12=0、α21=β21=0和α12=β12=α21=β21=0，均在α=1%条件下显著拒绝原假设，即人民币与林吉特之间存在着显著的相互之间的波动溢出效应，一种货币汇率的波动都会显著影响到另一种货币汇率的稳定性。运用相同的方法，我们将人民币与剩下四国货币分别进行BEKK－MGAＲCH检验。人民币与剩下四种货币之间的模型参数估计结果中，对角参数都在α=1%条件下显著的不为零，并且这些货币与人民币之间都存在着协同的持续性特征。然后考察人民币与他们的波动性溢出特征时，人民币与印尼卢比、人民币与菲律宾比索、人民币与泰铢都在α=1%条件下显著拒绝原假设，意味着人民币与这些货币之间存在着显著的波动性溢出，汇率的波动会造成相互的影响。但是，人民币与新加坡元则无法在任意显著水平下拒绝原假设，所以新加坡元和人民币之间不存在这汇率协同的关系。
三、结论
本文研究了2005年7月20日人民币汇率改革以来，人民币及马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、新加坡、泰国五国货币的波动特征、杠杆效应以及人民币与这五国货币间的波动传导特征。总的来说，中国与东盟五国货币汇率波动特征的实证研究反映了中国与东盟金融合作的基本情况，即中国与东盟存在着追求汇率稳定的共同目标，但东盟内部各个国家的具体情况错综复杂。中国由于其巨大经济体量，是东盟各国稳定汇率的重要避险选择之一，中国与东盟各个国家之间的汇率协同联动与金融合作在不断加深，但要达成高水平的区域间经济、金融一体化还存在许多障碍。中国与东盟国家的金融合作存在着危机推动的特征。要进一步地深化中国与东盟之间的金融合作，就需要在把握区域寻求汇率稳定这一大趋势的基础上，通过加强自身经济与金融市场建设，保证我国经济自身的健康与稳定，才能在与东盟的金融合作中发挥更加积极的带动作用。
参考文献:
徐国祥、杨振建，《人民币分别与发达市场和新兴市场货币汇率波动传导效应研究———基于多元BEKK－MGAＲCH模型的波动传导测试》，《金融研究》，2013.6。
王昭伟，《外汇市场的协同波动与联合干预》，《国际金融研究》，2011.6。
作者：高元厚
