平滑转换自回归（star）模型实证研究.doc

拟投数理经济与计量经济学领域 人民币实际有效汇率非线性问题的再探讨 项后军 苏佳 摘 要：目前国内利用非线性模型分析包括汇率在内经济现象的文献尽管在逐渐增多，但却很少有文献注意到这种非线性是经济现象本身的所具有的还是样本数据的异常值所引发的这一重要问题。有鉴于此，本文利用中国与16个主要贸易国家或地区的汇率加权所得的实际有效汇率，通过STAR模型，用未排除异常值和排除异常值滞后的数据分别进行了检验，重新探讨了中国汇率的非线性问题，结果发现人民币实际有效汇率未排除异常值时，具有明显的非线性特征，但排除异常值后的数据则只能近似地接近于非线性模型。此外，与线性模型比较起来，虽然其样本内拟合效应较好，但其样本外预测效果并不佳。 关键词：平滑转换自回归（STAR）;实际有效汇率.非线性、异常值 一、引言 近年来，利用非线性模型分析包括汇率在内的经济现象的非线性行为已逐渐多起来，国内外已经进行了大量的研究已经国内的汇率符合STAR模型的非线性趋势，尽管国内利用非线性模型来分析经济现象已经逐渐增多，但大多未能注意到这种非线性是经济现象本身的非线性还是统计数据的异常值所引发，如何把握汇率的非线性特征也已经逐渐成为更好地提高汇率趋势的把握，有鉴于此，本文用中国与16个主要贸易国家或地区的汇率加权所得的实际有效汇率，通过STAR模型，用原值和排除异常值滞后的数据分别进行了非线性检验，重新分析了中国汇率的非线性问题，最后，本文还比较分析了排除异常值和未排除异常值的汇率模型和线性模型的预测绩效。本文希望在给国内的非线性的研究更为严谨和精确提供一点参考和启示，并试图在方法论上提供一些新的思考。 二、文献回顾 自浮动汇率制度形成以来（1973年3月）, 汇率预测已成为重要的研究课题。不过, 以前的研究结果,一般都不能否定的事实是,汇率模型的预测并不理想。有学者认为,预测失败的原因在于汇率模型忽视非线性调整其均衡值(e.g. Micheal, Nobay and Peel, 1997; Taylor and Peel, 1997; Sarno 2000; Coakley and Fuertes, 2001)。事实上，已有许多文献如Kilian和泰勒提供了真实汇率在调整中存在非线性，并且分析了原因。 总起来说，分析非线性有许多方法和模型，其中平滑转换自回归模型(Smooth Transition Autoregressive；STAR模型)是 Terasvirta and Anderson（1992）所发展的，初期是用来描述景气循环的经济行为，此模型和门限自回归模型(Threshold Autoregressive；TAR)及马可夫转换模型(Markov Regime-Switching)模型对比起来，三个模型的共同点为三者皆是描述同一笔数据在不同的结构(regime)间转换的过程，其不同点在于 STAR 模型较其余两者缓慢且平滑。Terasvirta(1994) 的比较分析还发现， STAR 模型在小样本的情况能合理操作，而在许多实际应用下，STAR 模型相较于门限自回归(Threshold Autoregressive,TAR)模型更具吸引力。 Engel（1994）研究对十八种汇率时间序列资料的研究结果发现马尔可夫转换模型(markov-switching)不能提供较佳的汇率预测。由于马尔可夫转换是离散的，而汇率的变动是连续的。与此类似，Sarantis 在 1990 年的研究，STAR 模型在实际汇率预测上表现优于马可夫转换模型模型，因此本研究选择 STAR 模型作为汇率非线性研究的模型。 Dumas（1992）考虑国家及运输成本因素的国际资本市场均衡模型，分析实际有效汇率的动态过程，证实这个模型产生内生的一个非线性实际有效汇率过程，这个汇率具有恢复平均的性质。 Ahmad Zubaidi BAharumshah Khim-sen Liew(2006)比较了STAR模型与传统的线性自回归( AR )与简单随机游走模型的预测能力。通过利用季度数据对日圆的币值六大东亚国家，发现实际有效汇率存在非线性回归，也就意味着偏离购买力平价( PPP ) . 结果表明,STAR模型由于AR模型的预测能力。 Marko(2005)在检验及解释实际汇率序列是否具有结构转换行为的非线性现象之研究上发现，透过消费者及进口物价指数的调整，汇率与总体经济基本因素间具有某种特定关系。其次，Marko 利用多元 STAR模型检验，获得欧元-美元汇率具有非线性的汇率动态调整之特性，但欧 元 -美 元 汇 率 在 一 特 定区 间 则 呈随