汇率之谜与汇率理论研究新进展（二）

张碧琼 高慧清（中央大学金融学院）

二、汇率过度波动之谜与市场微结构理论

汇率过度波动和交易量放大现象，被称之为汇率过度波动之谜(the“excess volatility”puzzle)。Evans & Lyons(2002a)构造了一个包含指令流的汇率决定模型，成功解释了汇率过度波动现象。指令流是微观结构理论的核心概念，它是指由买方和卖方发起的带符号的外汇买卖交易净量。外汇市场的参与者分为代理商(agents)和做市商(dealer)两类，从而产生客户指令流(customer order flow)和做市商间指令流(interdealer order flow)。对于报价的做市商来说，正的(负的)指令流表现为他卖出的外汇量大于(小于)买入的外汇量，表明他的交易对手对外汇的估值大于(小于)他的卖出(买入)报价。因此，指令流提供了一种在外汇交易中交易双方之间交换信息的重要方法。

(一)指令流对汇率过度波动的解释

传统汇率决定模型很少关注外汇市场的交易是如何发生的，其隐含的假设是交易的细节对汇率的变动并不重要。通过追踪每笔交易，特别是对指令流研究所得出的诸多发现，使得这方面的研究成为汇率决定的微结构分析中具有较大影响的部分。

1.指令流与汇率过度波动。Evans & Lyons(2002a)构造了一个包含指令流的汇率决定模型，使用1996年5月1日至8月31日美元/德国马克和美元/日元的每日数据对汇率贬值与做市商间(interdealer)指令流之间的关系进行了检验，首次证明了以指令流为核心的市场微结构模型的解释能力。他们发现美元/德国马克即期外汇市场第d天累积的做市商指令流可解释汇率贬值变化的64%，同时确认了汇率和累积指令流在短期和长期内的紧密联系。而且这种货币贬值率与做市商指令流之间的关系是稳健的，对许多不同的货币和不同的货币的检验中，做市商指令流与汇率之间的关系都成立(Evans & Lyons，2002b；Payne，2003；Froot & Ramadorai，2005)。Evans & Lyons(2004b)研究也表明，贬值率和一个大银行的客户指令流之间存在显著的同期相关关系。而且，当时间范围从一天扩展到一个月时，这种关系逐渐增强。

Bacchetta & van Wincoop(2006)将异质性信息和指令流引入汇率决定的标准动态货币模型，指出信息的异质性使得汇率在短期内会脱离可观测的宏观经济基本面因素，但在长期则与宏观基本面密切相关。汇率和指令流在所有的时间范围内都有密切联系，为指令流解释汇率波动提供了一个很好的理论支持。外汇市场指令流为市场提供流动性，而市场指令流变化与私人信息有关。Berger et al.(2008)使用1999年1月-2004月12月频率为1分钟的欧元/美元和美元/日元汇率数据，分析指令流和汇率波动之间的相关性，结果表明流动性效应在指令流和汇率变化之间起重要作用，该结论与Bacchetta & Van Wincoop(2006)的研究结果一致。

2.指令流和信息积聚速度。Evans(2007)认为，外汇市场中缓慢的信息积聚速度也许可以解释长期存在的“汇率脱离之谜”。如果经济基本面的变动只有在有关变动的信息通过市场被做市商所认知的情况下才能反映在即期汇率中，那么缓慢的信息积聚速度将会掩盖短期内汇率变动和经济基本面变动之间联系，而且模拟检验表明这种掩盖效应相当大。

Evans(2007)指出，反向操作(feedback trading)产生的偶然性价格指令流会影响信息的积聚速度。例如，止损指令就代表了一种反向操作形式，随着外汇价格的下降，客户为防止出现进一步的资产损失会执行止损指令，从而触发负的指令流。由于关于基本面变动的信息只有通过做市商的认知才能体现在即期汇率中，那么反向操作指令流的出现会使做市商对汇率变动的推断变得复杂。已知形式的反向操作不会增加做市商的推断难度，因为这种指令是由旧的市场信息产生的，但未知形式的反向操作就会降低做市商推断的准确度，从而减缓信息积聚的速度。Osler(2005)指出当报价趋近于止损指令簇(stop—loss orders cluster)时，反向操作会成为指令流的重要部分。在这些点附近，外汇报价的下降会触发自我加强型的价格骤降(self—reinforcing price—cascade)，其原因就在于止损指令流。

(二)指令流与宏观基本面之间的关系

Evans & Lyons(2004b)的实证结果支持使用客户指令流和基本面变量(如产出，通胀和货币供给)所做出的汇率预测，不仅为客户指令流包含基本面信息提供了直接证据，也为分析汇率和基本面之间的联系提供了新的视角。Evans & Lyons(2005)使用1999年9月28日至2000年7月24日欧元/美元的数据进行研究，估算出大概2/3的宏观公告的影响通过指令流间接传递给即期汇率，1/3直接传递给了报价。这一研究进一步确认了指令流、即期汇率和宏观基本面变量之间的联系。

Evans(2010)研究了外汇市场代理商所拥有的信息如何通过交易流或指令流积累而传播给交易者，以及这些信息随后如何体现在即期汇率的变动上，并且宏观基本面、指令流和高频汇率收益存在联系。Rime et al.(2010)使用美元、英镑和日元2004年2月13日到2005年2月14日的高频数据，检验指令流是否既拥有对汇率的解释力又拥有对汇率的预测力，研究发现指令流与现期和预期的宏观基本面密切相关，而且指令流是每天汇率波动预测的一个有力的预测量。

(三)中央银行干预对汇率波动的影响

汇率有市场决定的一面，也难以避免国家因素的影响。因此，中央银行干预也体现了市场微观结构中的交易制度对汇率波动的影响。Mende et al.(2005)的分析表明，交易者通常根据指令流是否来自于被告知消息交易者(informed trader)的判断来调整汇率报价。被告知消息交易者的指令流会改变汇率，未被告知消息的交易者(uninformed trader)的行为不会影响市场制定者对汇率的设置行为。他们使用日本银行公布的1993年至2000年官方干预数据，发现日本银行干预和日元/美元汇率波动之间存在正相关，而没有在金融媒体上公布的日本银行干预操作也对汇率波动有影响。Dominguez(2006)使用G3(美国、日本和德国)1989年8月至1995年8月的日波动数据分析了央行干预对汇率波动的影响和交易者对央行干预的反应，发现央行干预对每日的短期汇率波动有影响，但对长期汇率波动的影响并不显著。

Taylor(1994，1995)提出了协调渠道(coordination channel)作为有效的外汇市场干预方法。如果汇率持续性大幅度的偏移是由于非基本面因素的影响，则官方干预可作为一种协调信号，鼓励投机者在同一时间重新进入市场。Reitz & Taylor(2008)将异质性代理商引入汇率波动的微观结构模型，研究在协调渠道的框架下中央银行干预的有效性，结果表明干预操作会提高汇率向均衡点回归的速度，这为央行干预对于稳定汇率的作用提供了依据。Melvin et al.(2009)研究了俄罗斯中央银行干预对汇率波动的影响，发现俄罗斯爬行汇率区间在电子交易平台的实现过程，中央银行目标汇率的有限指令有稳定预期的作用。Nikkinen & Vähämaa(2009)检验了央行干预对JPY/USD，EUR/USD和GBP/USD汇率之间的相关性影响效应，指出中央银行干预会对市场关于未来货币变动的预期产生显著影响。

三、汇率的非线性之谜与代理商异质性预期

汇率收益的非正态分布或厚尾现象，被称之为汇率的非线性之谜(heavy—tailed distribution)。外汇市场聚集了大量具有不同投资预期的投资者，汇率走势是多种因素共同作用的结果。外汇市场中交易者的汇率预期存在较为明显的差异，其原因是交易者预期的异质性，主要表现在两个方面：一是拥有相同信息集的交易者对其所获得的信息有不同信念和偏好，对于不同的投资者而言，其所关注的重要信息集不同。二是市场上交易者所获得的信息存在差异。研究者以此为基础，建立基于非理性异质预期假设的汇率决定模型，以研究汇率动态变化和非线性特征。

(一)异质性代理商与汇率动态

De Grauwe等认为外汇市场交易者是异质性的，大体可以分为基础分析者和图表分析者两大类。前者主要是根据经济、政治或者其他基本面因素的发展变化，确定汇率未来的一个基本走势，然后，决定自己的投资行为；后者主要根据汇率历史的市场价格和波动趋势的图表变化作为重复的模式，来决定自己的投资行为，也称之为技术分析者或者噪声交易者。

Frankel & Froot(1987，1990)等通过调查分析认为，由于外汇市场交易者异质性预期的存在，使得汇率在短期内波动性增加且在短期内极大程度地偏离由基本面决定的汇率水平。而在长期中，交易者倾向于选择基本面分析方法或基本面分析者的比重不断增加，因此预期汇率趋向于回归由基本面决定的均衡汇率水平。Benassy—Quere et al(2001)分别分析了四种不同汇率预期模型(外推模型、适应性模型、回归模型、混合模型)，从而更好地说明了外汇市场汇率预期异质性的存在。

Reitz & Westerhoff(2003)假设技术分析者的权重不变，基本面分析者的权重依赖于市场汇率与基本面决定的汇率的偏离程度，说明了技术分析者和基本面分析者的预期转换机制的存在。Manzan & Westerhoff(2007)假设市场参与者对汇率拥有异质性预期，一组交易者(基本面分析者)考虑基本面因素，而另一组交易者(技术分析者)考虑非基本面因素，如过去收益等。假设交易者们根据汇率对一个固定值的绝对变化大小在两种类型之间进行转换。然后根据技术分析者—基本面分析者方法，建立汇率决定的实证模型。其估计结果支持绝大多数的样本内预测，但仅对六种货币中的两种提供较为准确的样本外预测。

Dreger & Stadtmann(2008)在认同汇率预期具有异质性的基础上，还考查了可能引起汇率预期异质性的具体信息来源。Menkhoff et al.(2009)采用300个预测者15年的预期数据，研究预期异质性的潜在决定因素，风险溢价也会对异质性预期产生影响。De Jong et al.(2010)针对EMS(European Monetary System)建立动态异质性代理商模型，选取EMS七种货币1979年3月—1998年12月的数据进行测算，分析结果表明异质性代理商之间相互作用可以为EMS期间汇率的动态变化提供较好的解释，并且动态异质性代理商模型在样本外预测方面胜过随机游走模型和静态异质性代理商模型。

总之，这些研究证明了异质性代理商模型中交易者异质性和交易者分析理念转换的存在，汇率收益变化出现非正态分布现象。

(二)汇率非线性特征描述方法研究

实际经济活动中，异质性交易者对普通信息的非均匀处理就会诱发非线性收益。混沌模型可以较好地解释经济指标波动的非线性特征，神经网络和小波分析等方法也被较多地引用到非线性组合模型中。实证分析者也大量运用这些非线性的统计方法描述汇率波动的非线性特征。

G.J.Deboeck(1994)认为，外汇市场乃至所有金融市场都是复杂演化的动态市场，是高噪声、非平稳、带有确定性混沌的系统。Hsteh(1988)的研究表明，汇率系统具有复杂的非线性特征，一方面它受确定性规律支配，另一方面它又具有随机波动的特点，因而汇率波动具有时变性、随机性和模糊性的特点。Shiller(1984)在非线性汇率模型中引入理性聪明货币交易者(rational smart money trader)和普通投资者，假设普通投资者对汇率的影响效应为零。在1900—1983年期间，聪明货币交易者的比例变化非常大。

DeGrauwe & Dewachter(1991)首次将混沌理论运用于汇率研究，提出汇率决定的混沌货币模型，认为投资者异质性预期假设是产生混沌吸引子的根本原因。Hann等在1996年预测美元兑德国马克的文章中指出，如果使用周数据，神经网络预测效果优于货币模型和随机游走模型；如果使用月度数据，神经网络预测效果甚至不如简单的线性回归模型。因此，任何依靠单一方法和模型的技术很难一致地预测外汇汇率，并一致地取得较好的预测效果。

外汇市场需求和供给以及交易者的投资行为则为混沌的最终实现提供了可能的路径。De Grauwe & Grimaldi(2006)将汇率预测规则简化为基本面分析与技术分析两种。运用这种基本面一技术面汇率模型(chartist—fundamentalist model)，不仅证明了汇率可能偏离其基础值，呈现出混沌的运动状态，而且其所描述的汇率变动还与真实汇率表现出相同的特征。

责任编辑：甲午