Exchange Rate Predictability: A New Test Based on Heterogeneous Panels with Multifactor Error Structures

学校编码：10384 分类号 密级 学号：27720141152761 UDC

硕

士

学

位

论

文

汇率的可预测性：基于含多因子残差结构的异质面板模型的

新检验

Exchange Rate Predictability: A New Test Based on Heterogeneous

Panels with Multifactor Error Structures

张翔宇

答辩委员会主席：

评 阅 人：

2017 年 6 月

指导教师姓名：任

宇 教授

专

业 名 称：数量经济学

论文提交日期：

2017 年 4 月

论文答辩时间：

2017 年 4 月

学位授予日期：

2017 年 6 月

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I

摘要

本文利用来自经济合作与发展组织中 18 个国家和地区的宏观面板数据集对不同设定 的货币汇率模型的样本外预测能力进行了重新检验。针对过往文献中的不足，本研究构建 含多因子残差结构的异质面板计量模型，以控制横截面相关性、个体异质性和遗漏变量偏 误及其引起的内生性问题，并选取合适的研究样本，从而提升实证结果的可靠性并提高货 币模型预测变量的样本外预测能力。本研究针对不同的货币汇率模型设定、在不同的预测 期间、采用不同的预测评价标准、分别在全部样本和不同的分组子样本上对不同计量模型 的预测表现进行检验和对比，充分说明了本文所使用的计量模型的优越性。 本文的实证研究结果表明：在能够对相对货币供给量和相对实际产出作出准确估计的 条件下，货币模型预测变量对于近期、中期和远期汇率的预测能力总体上能够优于随机游 走模型，且对于较近期汇率的预测优势更为显著；而在仅使用当前和过去信息的条件下， 货币模型预测变量对于近期和中期汇率的预测能力优于随机游走模型，但对于远期汇率并 无显著的预测优势。同时，面板中的不同个体之间存在着异质性，这些异质性主要体现于 共同效应对各国的不同边际影响。本文的研究结果为文献中尚无定论的“Meese 和 Rogoff 之谜”提供了新的回答，并补充了新的证据。此外，本文的研究结果也可以为外汇市场的 交易决策提供参考。

关键词：

汇率预测；横截面相关性；异质面板模型

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II

Abstract

This paper re-assesses the out-of-sample forecasting performance of the monetary exchange rate model with different specifications on a panel of 18 OECD countries. In view of the deficien-cies in the past literature, we build the heterogeneous panel models with multifactor error structures which allow for analysis of heterogeneous panels subject to cross-sectional dependence and miss-ing variable bias (that leads to endogeneity), and select the appropriate research samples, so that we can produce more convincing inferences and improve the predictive ability of monetary model predictors. We test and compare the predictive abilities of different specifications of monetary model in different forecast horizons, on all samples and different sub-samples, using different eval-uation methods so that we can fully demonstrate the superiority of the econometric model used in this paper.

Our empirical results show that monetary model predictors can generally perform better in forecasting exchange rates in all horizons than the random walk if we can make accurate estimates of the relative money supplies and the relative real outputs. However, if we only use the current and past information, monetary model predictors can still perform better in forecasting exchange rates in the short and medium horizons but can not perform significantly better in the long horizon. Our findings also suggest that heterogeneities exist between different panel units and these hetero-geneities are mainly reflected in the different marginal effects of the common effects on different countries. Our empirical study provides a new answer with new evidences to the “Meese and Rogoff Puzzle”. Besides, our findings can also provide reference for developing trading strategies in the foreign exchange market.

Key Words: Exchange Rate Prediction; Cross-sectional Dependence; Heterogeneous Panel

Model

III

目录

摘要... I Abstract... II 第一章 引言... 1 1.1 研究背景和问题的提出 ... 1 1.2 研究贡献和本文创新点 ... 3 1.3 本文结构 ... 4 第二章 文献综述与研究动机... 6 2.1 关于预测变量的文献综述 ... 6 2.1.1 传统的经济变量 ... 6 2.1.2 近年来出现的预测变量 ... 9 2.2 关于模型设定的文献综述 ... 10 2.2.1 单方程模型设定 ... 10 2.2.2 多元时间序列模型设定 ... 12 2.2.3 面板模型设定 ... 13 2.3 研究动机 ... 15 第三章 模型与数据... 18 3.1 理论模型设定 ... 18 3.2 计量模型 ... 20 3.2.1 含多因子残差结构的异质面板模型与共同相关效应估计量 ... 20 3.2.2 作为比较的其它计量模型 ... 26 3.3 数据 ... 28 第四章 横截面相关性检验与协整关系估计... 31 4.1 横截面相关性检验 ... 31 4.2 面板单位根检验 ... 33 4.3 面板协整检验和协整关系估计 ... 34 第五章 样本外预测... 38 5.1 预测与评价方法 ... 38 5.2 基准模型的预测表现 ... 41 5.3 样本外预测结果：RMSFE 准则 ... 44 5.3.1 货币差分模型 ... 44 5.3.2 货币误差修正模型 ... 48

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IV 5.4 样本外预测结果：变化方向准则 ... 53 5.4.1 货币差分模型 ... 53 5.4.2 货币误差修正模型 ... 56 5.5 稳健性检验 ... 59 5.5.1 基于 RMSFE 准则的预测稳健性检验 ... 59 5.5.2 基于变化方向准则的预测稳健性检验 ... 60 第六章 结论... 62 附录... 64 附录一 基于 RMSFE 准则的预测稳健性检验结果 ... 64 附录二 基于变化方向准则的预测稳健性检验结果 ... 68 附录三 关于本文实证研究中所使用的编程/统计软件包 ... 70 参考文献... 71 致谢... 76

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V

Contents

Chinese Abstract ... I Abstract ... II Chapter 1 Introduction ... 1

1.1 Background and Research Question ... 1

1.2 Contributions and Innovations ... 3

1.3 Paper Structure ... 4

Chapter 2 Literature Review and Motivation ... 6

2.1 Literature Review of Predictors ... 6

2.1.1 Tradictional Economic Predictors ... 6

2.1.2 Predictors Emerging in Recent Years ... 9

2.2 Literature Review of Model Specifications ... 10

2.2.1 Single Equation Model Specifications ... 10

2.2.2 Multiple Time Series Model Specifications ... 12

2.2.3 Panel Model Specifications ... 13

2.3 Motivation ... 15

Chapter 3 Models and Data ... 18

3.1 Theoretical Model Specifications ... 18

3.2 Econometric Models ... 20

3.2.1 Heterogeneous Panel Models with Multifactor Error Structures and Common Correlated Effects Estimators ... 20

3.2.2 Other Econometric Models as Comparisons ... 26

3.3 Data ... 28

Chapter 4 Cross-sectional Dependence Test and Cointegration Estimation ... 31

4.1 Cross-sectional Dependence Test ... 31

4.2 Panel Unit Root Test ... 33

4.3 Panel Cointegration Test and Estimation ... 34

Chapter 5 Out-of-sample Forecast ... 38

5.1 Forecast and Evaluation Methods ... 38

5.2 Forecast Performance of Benchmark Models ... 41

5.3 Out-of-sample Forecast Results: the RMSFE Criterion ... 44

5.3.1 Monetary Difference Model ... 44

VI

5.3.2 Monetary Error Correction Model ... 48

5.4 Out-of-sample Forecast Results: the Direction of Change Criterion ... 53

5.4.1 Monetary Difference Model ... 53

5.4.2 Monetary Error Correction Model ... 56

5.5 Robustness Check ... 59

5.5.1 Forecast Based on the RMSFE Criterion ... 59

5.5.2 Forecast Based on the Direction of Change Criterion ... 60

Chapter 6 Conclusion ... 62

Appendix ... 64

Appendix I Robustness Check Results of Forecast Based on the RMSFE Criterion .. 64

Appendix II Robustness Check Results of Forecast Based on the Direction of Change Criterion ... 68

Appendix III The Statistical Software Packages Used in the Empirical Study of this Paper ... 70

References ... 71

Acknowledgment ... 76

第一章 引言 1

第一章 引言

1.1 研究背景和问题的提出

以一种货币表示的另一种货币的价值被称为汇率1 （Exchange Rate），它使得我们能 够比较不同国家生产的商品和服务的价格，因此，汇率在国际贸易中起着至关重要的作 用。汇率，作为外汇的价格，也是一个开放经济体中最重要的价格指标之一。自从 1973

年，以美元为中心的“布雷顿森林体系”（Bretton Woods System）崩溃，各国相继实行

浮动汇率制度，越来越多的研究者开始关注和研究汇率问题。Meese 和 Rogoff（1983a， 1983b）研究指出使用经济模型难以对汇率作出有效预测，相反，随机游走模型通常能对 汇率作出更好的预测。从那以后，汇率的预测研究成为国际金融的核心问题之一。不同研 究者使用不同的预测变量和不同的模型设定来检验经济模型对于汇率的预测能力，然而却 并没有形成一致的结论2 ，同时，无漂移项的随机游走模型也被认为是最难以打败的汇率

预测模型（Rossi（2013））。由 Meese 和 Rogoff（1983a，1983b）引发的这一问题，即经

济模型对于汇率的预测能力并不优于随机游走模型，也被称为“Meese 和 Rogoff 之谜”

（Meese and Rogoff Puzzle）。

为了对汇率变动有一个较为直观的感知，我画出了四种主要货币（包括欧元、英镑、 日元和澳元）相对于美元的名义汇率自 1999 年第一季度至 2016 年第二季度的时间序列图 （如图 1-1 至图 1-4）： 图 1-1：名义汇率 - 美元/欧元(USD/EUR) 1 _{该定义来自于 Krugman 等人（2015）。} 2 _{本文第二章将系统回顾这些文献。}

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第一章 引言 2 图 1-2：名义汇率 - 美元/英镑(USD/GBP) 图 1-3：名义汇率 - 美元/日元(USD/JPY) 图 1-4：名义汇率：美元/澳元(USD/AUD) 同时，为了考察以上汇率序列与随机游走之间的相似性，我对于以上四种汇率的一阶 差分序列，计算了各自的均值，并对各一阶差分序列进行了 Ljung-Box 独立性检验（即 LBQ 检验，Ljung 和 Box（1978）），该检验的原假设为序列是独立分布的（即总体相关系 数为 0），均值计算与 LBQ 检验的结果如表 1-1 所示： 表 1-1：各汇率一阶差分序列的均值与 LBQ 检验结果 美元/欧元 美元/英镑 美元/日元 美元/澳元 差分序列的均值 0.000522 -0.003807 0.000020 0.001646 LBQ 统计量 3.7774 3.9247 9.5132 3.2266 对应 p 值 0.4721 0.4509 0.0577 0.5567 LBQ 检验原假设：序列为独立分布。 由上面统计和检验的结果我们发现，四种汇率的一阶差分序列的均值均较为接近于

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第一章 引言 3 0，且均不能在 5%水平上显著拒绝序列为独立分布的原假设。这的确显示出，以上汇率的 一阶差分序列近似于白噪声序列，也印证了原汇率序列与随机游走序列之间的相似性。 那么，我们究竟能否使用经济模型对汇率进行预测呢？ 通过本文第二章对过往文献的回顾，我发现，使用单方程模型对于传统经济变量（包 括本文研究中所使用的货币模型预测变量）进行预测能力检验的结果对于以上问题的回答 大多是否定的。近年来，随着数据采集标准的逐渐统一以及数据库的不断完善，越来越多 的研究者利用面板模型研究宏观经济问题。而与时间序列模型相比，面板模型在提高回归 估计的自由度、控制个体的异质性、更有效地利用横截面不同个体之间的相互联系等方面 具有独特的优势。而近年来使用面板模型进行样本外预测能力检验的实证结果，也开始支 持包括货币模型预测变量在内的一些传统经济变量对于汇率的样本外预测能力，其中一个 典型的研究成果来自 Cerra 和 Saxena（2010）。 但是，本文发现，在采用面板模型进行汇率的样本外预测检验的现有文献（包括 Cerra 和 Saxena（2010））中，还存在着一些问题，比如：未控制面板中的横截面相关性，未充分 考虑个体异质性，仍存在遗漏变量偏误及其导致的内生性问题，在变量的协整关系检验与 估计中未考虑横截面相关性，以及研究样本的选取不合适等问题3 。这些问题影响了实证检 验结果的可靠性，并影响了模型的样本外预测表现。

1.2 研究贡献和本文创新点

本文致力于解决上文所述的过往文献中存在的问题。基于 Pesaran（2006）以及 Kapetanios 等人（2011）的研究成果，本文构建含多因子残差结构的异质面板计量模型 （Heterogeneous Panel Models with Multifactor Error Structures）对货币汇率模型 的样本外预测能力进行了检验，并采用不同的预测评价标准将含多因子残差结构的异质面 板计量模型的样本外预测表现同文献中其他的几种计量模型的预测表现进行了对比，以突 出将含多因子残差结构的异质面板计量模型用于汇率预测的优越性。 本文的研究结论进一步验证并改进了 Cerra 和 Saxena（2010）等文献的研究结果， 同时也为“Meese 和 Rogoff 之谜”提供了一个新的回答，并补充了新的证据。此外，本 文的研究结果还可以为外汇市场上的交易决策提供帮助。 3 _{详见本文 2.3 节中的讨论。}

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第一章 引言 4 本文的创新点主要体现在以下三个方面： 第一，基于 Pesaran（2006）以及 Kapetanios 等人（2011）的研究成果，本文将含 多因子残差结构的异质面板计量模型用于汇率的样本外预测能力检验，通过将面板中的横 截面相关性纳入考虑，并充分考虑个体异质性，和进一步放宽外生性假设，该计量模型的 使用提高了货币汇率模型的样本外预测能力。 第二，本文针对不同的货币汇率模型设定、在不同的预测期间、采用不同的预测评价 标准、分别在全部样本和不同的分组子样本上对使用含多因子残差结构的异质面板计量模 型的预测表现进行检验，并将检验结果与使用其它计量模型的预测表现进行对比，充分说 明了本文所使用的计量模型的优越性。 第三，本文在实证研究中选择了合适的研究样本（包括合适的研究对象和研究时 期），并使用了新的统计数据。

1.3 本文结构

本文共分为六章。 第一章为引言。我简要介绍了研究的背景和问题，并简述了本文的研究贡献和创新 点。 第二章为文献综述与研究动机。我系统地回顾了近年来相关文献的研究方法和主要结 果，并指出了其中存在的问题。接着，我阐明了本文的研究动机并对本文研究进行了概 述。 第三章为模型与数据。我介绍了本文研究的理论模型设定，并介绍了本文所使用的计 量模型，包括含多因子残差结构的异质面板计量模型，以及来自过往文献中的、用于对比 的其他计量模型。接着，我介绍了本文所使用的研究数据，包括研究对象和样本时期的选 取以及数据的具体处理过程。 第四章为横截面相关性检验与协整关系估计。我介绍了本文所采用的横截面相关性检 验、面板单位根检验、面板协整检验和估计的方法，并分别汇报和分析了检验和估计的结 果。 第五章为样本外预测。我首先介绍了本文所采用的预测与评价方法，接着，我使用不 同的理论模型设定和不同的计量模型方法、依据不同的评价标准进行了货币汇率模型的样

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第一章 引言 5 本外预测能力检验，并分别汇报和对比分析了检验结果。最后，我对样本外预测评价结果 进行了稳健性检验。 第六章为本文的研究结论。 附录一和二为本文样本外预测部分稳健性检验的结果表格。 附录三是对本文实证研究中所使用的编程/统计软件包的简要说明。

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第二章 文献综述与研究动机 6

第二章 文献综述与研究动机

自从 Meese 和 Rogoff（1983a, 1983b）开始探讨使用经济模型预测汇率的问题并提出 “Meese 和 Rogoff 之谜4 ”。三十多年来，关于汇率预测的文献层出不穷。在这一章，我将 从预测变量和模型设定两个方面系统地回顾近年来相关文献的研究方法和主要结果。接着， 我通过指出现有文献的实证研究中存在的五个方面的问题来阐明本文的研究动机，本文的 研究正是对这些问题作出了改进。在本章的最后，我概述了本文的研究。

2.1 关于预测变量的文献综述

在这一部分，我将回顾文献中用于预测汇率的主要经济变量，并将简要地介绍与之相 关的经济理论，这些经济理论解释了为什么可以使用这些经济变量来预测汇率。同时，我 也总结了文献中使用这些预测变量的实证分析结果。 文献中用于预测汇率的主要经济变量有：传统的经济变量，如：利率差异5 ，价格水平 差异，货币量差异和产出差异以及生产力差异等；近年来出现的预测变量，如：泰勒规则 基准变量差异，净国外资产差异，大宗商品价格差异等等。 2.1.1 传统的经济变量

用于预测汇率的利率差异变量，来自于无抛补利率平价（Uncovered Interest Rate Parity，UIRP）理论。根据这一理论，期初时刻将以同一货币计价、同样价值的两笔钱换成 不同的货币存于两个国家，期末时所获得的利息收益换算为同一货币后应当等值。这一理 论最早由 Fisher（1896）提出。Fisher（1896）通过该理论阐明：一单位货币相对另一货 币价值的预期变化与两国利率水平相关联。依据该理论，存在如下预测模型： 0 1 * ( ) t t h t t t E s₊ - =s a +a i i- (2 1)- 4 _{见本文 1.1 节。} 5 _{本章在预测变量中所说的“差异”指的是双边汇率所涉及的两个国家之间相关经济变量的差，以下同理。}

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第二章 文献综述与研究动机 7 其中，_{st h+} 和s 分别为 t+h 期和 t 期本国货币相对于外国货币的汇率的对数值，h 为预测期_t 间，E s_{t t h+} 为 t 期时对 t+h 期汇率对数值的预期值，i 和_t * t i 分别为 t 期本国利率水平和外国 利率水平，并且根据 UIRP 理论，有a₀ = 且₀ a₁ = . 在实证研究中，往往使用估计系数，而₁ 非理论系数。 文献中的实证研究结果并不支持将利率差异用于汇率的预测。Meese 和 Rogoff（1988） 使用利率差异预测汇率，并将预测表现同随机游走模型作对比，结果显示，随机游走模型 具有更好的预测表现。Cheung 等人（2005）以及 Alquist 和 Chinn（2008）检验了利率差 异变量对于不同国家货币汇率的预测效果，发现对于一些国家远期的货币汇率，利率差变 量具有一定的预测能力，但预测能力却并不显著。

价格水平差异预测变量来自于购买力平价（Purchasing Power Parity，PPP）理论。 该理论指出，同样的一篮子商品在不同国家应当具有相同的实际价格，即，这一篮子商品 在一个国家的货币价格通过名义汇率转换成用另一个国家的货币计价后，应当等于这一篮 子商品在后一国家的货币价格。依据该理论，存在如下预测模型： * 0 1( ) t t t t s =b +b p - p + (2- 2) 其中，s 是本国货币相对于外国货币的汇率的对数值，_t p 和_t * t p 分别为本国价格水平的对数 值与外国价格水平的对数值，并且根据 PPP 理论，有b_{0 = 且0} b_{1 = .同样，在实证研究中，1} 往往使用估计系数，而非理论系数。 文献中的实证结果总体上不支持将价格水平差异预测变量用于汇率的预测。Cheung 等 人（2005）研究发现，相对于无漂移项的随机游走模型，价格水平差异预测变量对于远期 的货币汇率具有一定的预测能力，但是预测能力并不显著。 货币量差异和产出差异，也即本文研究所使用的预测变量，来自于 Frenkel（1976）和 Mussa（1976）提出的货币模型。理论中，货币模型具有两种形式，一种是浮动价格货币模

型（Flexible-price Monetary Model），也被称为 Frenkel-Bilson 模型6

，由（2-3）式7 给 出： * * * 0 1( ) 2( ) 3( ) t t t t t t t s =g +g m -m +g i i- +g y -y (2- 3) 6 _{见 Bilson（1978，1979）。} 7 _{该式所示的预测模型来自于实际货币需求的表达式：} 1 2 t t t t m -p =hi +h y 以及（2-2）式的购买力平价预测模型， 即浮动价格货币模型假设购买力平价条件成立。

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