中国外储收益率变动原因:分解与回归分析
张斌
中国金融四十人论坛高级研究员
[ 2011-01-21 ]

  (Return of China’s Foreign Exchange Reserve: Decomposition and Regression)

  摘要 本文采用分解和回归的方法,从不同层面考察了2002-2009年期间我国外汇储备资产名义收益率与真实收益率变动的原因。对外汇储备资产收益率的分解表明,储备资产收益率和主要储备货币汇率变动主导了样本期间(美元计价的)名义收益率变化;储备资产收益率和储备货币真实购买力变化主导了(进口篮子商品作为计价单位的)真实收益率变化;币种结构、投资工具结构调整对名义和真实投资收益影响很有限。根据回归分析结果可以推断,美联储宽松的宽松货币政策提高外汇储备名义收益率,但降低真实收益率;欧洲债务危机对外汇储备名义收益率影响不确定,但很可能提高外汇储备真实收益率。美国金融市场风险溢价是决定中国外汇储备名义收益率变动最重要的因素。美元汇率和大宗商品价格是决定中国外汇储备真实收益率最重要的两个因素。

  Abstract: This paper examines the determinants of China’s FX reserve return during the period from 2002 to 2009. The result of deferential decomposition shows that changes in assets return and exchange rate dominate the alternation of nominal reserve return; changes in assets return and purchasing power of the reserve currencies to a basket of China’s import goods dominate the alternation of real effective reserve return; and governor’s adjustments to reserve currency structure and investment instruments have little effect on nominal and real return of China’s FX reserve. Based on the result of the VECM regression model, we conclude that loose monetary policy in United States will increase the nominal return of FX reserve, but impose negative impacts on the real return of FX reserve. Debt crisis in the Euro area have uncertain impacts on the nominal return of FX reserve, but is likely to increase the real return of FX reserve. Among those determinants, risk premium in the US financial markets is most important in determining the nominal return of FX reserve; US Dollar Index and commodity price are two key determinants of the real return of FX reserve.

  关键词:外汇储备;购买力;美元

  JEL   :  F31, E44,

  Keywords:Foreign Exchange Reserve, Purchasing Power, US Dollar

  JEL     :  F31, E44,  

中国外汇储备收益率:分解与回归分析

引言

  中国的外汇储备在2002年以后持续高速增长,截至2010年已经超过2.8万亿美元,而且还在不断快速增长。高额的外汇储备成为中国国民财富的重要组成部分。美联储在实施数量宽松货币政策和财政扩张政策之后,众多国内学者和高级政府官员担心这些政策可能给中国外汇储备价值带来损失。这些担心是否成立?美国货币政策操作对中国的外汇储备价值究竟会带来多大影响?除了美国的货币政策,还有其他什么重要的因素会显著影响到中国外汇储备价值?货币当局可以通过什么样的投资策略调整,实现外汇储备的保值增值?

  中国已有的外汇储备相关学术研究远不足以回答现实提出的问题。过去的研究中没有系统讨论过中国外汇储备收益率变动的决定因素,也没有外部冲击对外汇储备收益率影响的实证分析。过去关于中国外汇储备投资的实证研究主要集中在基于均值-方差模型的,关于外汇储备资产的币种选择问题,但这些研究往往聚焦在美元计价的外汇储备名义收益率最大化,而不是外汇储备真实收益率最大化,这与实现外汇储备保值增值的管理目标并不一致,因此对外汇储备投资的参考价值也不显著。

  下面文章中,我们研究了2002-2009年期间中国外汇储备收益变化的具体原因,明确了究竟是哪些因素解释了美元计价的外汇储备名义收益率(以下简称名义收益率[2]变动,哪些因素解释了以中国进口商品和服务篮子计价的外汇储备真实收益率(以下简称真实收益率) 变动;利用回归分析,考察了美国和欧元区货币政策、美国以及欧洲的金融市场风险、国际大宗商品价格等外部冲击对中国外汇储备名义和真实收益率的影响。这些研究虽然不足以全面回答文章开头部分提出的问题,但可以为一些判断提供证据支持,同时也填补了中国外汇储备基础问题研究中的一些空白。

  文章的主要贡献,是我们在这里区分了名义收益率变动的原因和真实收益率变动的原因。外汇储备的名义收益率虽然不对外公开发布,但是相关外汇储备管理机构内部有明确的数据和长期的管理经验,管理者对于名义收益率变动的原因应该有非常细致的理解,因此,本文中这个部分的分析对于决策者的参考意义并不突出,也许回归分析部分有一些参考价值。但是从实现财富保值增值的角度看,外汇储备名义收益率并不是个好的指标,一个非常典型的例子是美元贬值会导致以美元计价的外汇储备的名义价值提高,但可能降低了以真实财富衡量的外汇储备价值 [3]。外汇储备管理机构和国内学术界对外汇储备真实收益率都缺乏足够关注,也没有关于外汇储备真实收益率和其变动的原因的研究。张斌等(2010)构造了中国外汇储备名义和真实收益率指标并给出了测算结果。这篇文章是在张斌等(2010)基础上的进一步研究,目的在于理解中国外汇储备名义和真实收益率变化背后的原因。

  对外汇储备收益率分解表明,储备资产收益率和储备货币汇率变动主导了样本期间(美元计价的)名义收益率变化;储备资产收益率和储备货币真实购买力变化主导了(进口篮子商品作为计价单位的)真实收益率变化;币种结构、投资工具结构调整对名义和真实投资收益影响很有限。根据回归分析结果,可以推断美联储宽松的货币政策会提高外汇储备名义收益率,但降低真实收益率;欧洲债务危机对外汇储备名义收益率影响不确定,但很可能提高外汇储备真实收益率。美国金融市场风险溢价是决定中国外汇储备名义收益率变动最重要的因素。美元汇率和大宗商品价格是决定中国外汇储备真实收益率最重要的两个因素。

  文章的结构安排如下:第二部分,简要回顾了外汇储备名义收益率和真实收益率的构造。利用微分分解的方法,分解了名义收益率和真实收益率各个组成部分的变动并提供了计算结果。第三部分,利用回归模型,进一步讨论了外汇储备收益率各个组成部分背后的变动原因,分析了诸如美联储宽松货币政策、欧洲债务危机、大宗商品价格上涨等外部冲击对中国外汇储备名义和真实收益率的影响。第四部分,总结全文,指出了本文的研究局限以及进一步研究的方向。

外汇储备名义和真实收益率分解

        (一)外汇储备名义收益率分解

  张斌等(2010)中的外汇储备的名义收益率计算公式是:

       

  其中, 代表美元计价的外汇储备名义收益率; 代表第n种货币资产在总外汇储备资产中的比重,n=1,2,3,4,分别表示美元、欧元、日元、英镑四种货币资产,这是目前中国外汇储备资产中的四种主要货币资产[4] ; 代表第n种货币资产的(本币计价)名义收益率,它是各种投资工具和期限结构资产的加权收益率。 为第n种货币兑换美元的汇率,上升代表该货币升值。

  根据上面公式,可以将外汇储备的名义收益率其分解为两个部分:(1)由外汇储备中持有的第n种货币资产的比例 变动;(2)以美元计价的各货币资产的加权名义收益率 的变动:

  

  其中,

  以美元计价的各货币的名义收益率 由各货币的本币收益率 和该货币相对美元的名义汇率 变化共同决定。 的变动可以将其分解为:

   (2)

  以本币计价的名义收益率 一方面取决于投资工具,另一方面取决于期限结构。可以将 分解为:

   (3)

  其中j表示储备投资的资产类型(j=1,2,…,6),分别考虑了长期国债、长期企业债、长期公司债和短期国债、短期机构债和短期公司债等六种资产,这不能涵盖中国外汇储备投资的全部资产类型,但构成了外汇储备资产当中的最主要资产类型(张斌等,2010)。 表示投资第n中货币第j种资产的名义收益率,   表示投资于第n中货币第j种资产的比例。

  将式(3)代入式(2),然后将式(2)代入式(1),得到以美元计价的外储名义收益率的分解公式。

  分解过程中所用的货币资产收益率数据来自Barkley全球债券数据库,币种结构和资产期限结构数据来自国际货币基金组织的IFS、美国财政部TIC系统和张斌等(2010)的推算,贸易权重和价格水平数据来自CEIC数据库。关于外汇储备资产比重、投资工具、期限结构的权重设定以及数据描述,这里限于篇幅不再进一步展开,请参见张斌等(2010)。

  附表2和附表3给出了外汇储备名义收益率分解情况。如表中所示,外汇储备名义收益率变动的因素可以归为四类,即币种结构的变动、汇率变动、各货币资产收益率变动和资产结构变动。图1给出了各因素对以美元计价的外汇储备名义收益率变动的贡献大小及方向,主要的发现是:(1)外汇储备管理者被动接受的(当地货币计价的)资产收益率变动和汇率变动,主导了中国外汇储备资产名义收益率变动;(2)外汇储备管理者可以采取主动的币种结构和资产结构调整,对外汇储备收益率的影响很小;(3)外汇储备管理者在样本期内多数时间的币种结构调整对于外汇储备收益率改善做出了贡献。平均而言,汇率的变动解释的外汇储备名义收益率变动为40.2%,各货币资产收益率的变动解释的部分为55.1%,二者的变动解释了95.3%的外汇储备名义收益率的变动。而外汇储备管理者可以主动调整的币种结构和资产结构解释了4.7%的外汇储备名义收益率的变动。考虑中国外汇储备资产中的币种和资产结构数据不公开,张斌等(2010)是根据美国TIC和国际货币基金组织的数据推算得出的中国数据,这些推断与实现状况不完全相符。因此,这里所做的分解分析与现实状况不会完全相符,只能提供一个近似的参考。

图1外汇储备名义收益率分解(方向与占比)

 
 
数据来源:巴克莱债券市场数据库,TIC, 中国金融40人论坛研究部

  (二)外汇储备真实收益率分解

  张斌等(2010)的外汇储备真实收益率计算公式是:

       

  其中, 代表用一篮子进口商品和服务衡量的外汇储备真实收益率; 分别代表第n种货币资产在总外汇储备资产中的权重和第n种货币资产(以本币计价)加权资产收益率; 代表了第n种货币(n=1,2,3,4;代表美元、欧元、日元与英镑)的实际有效汇率,它反映了该一单位该货币相对于中国进口商品和服务篮子购买力变化。以 为例, 上升代表美元相对进口商品和服务篮子的相对价格上升,美元的购买力增加;下降代表美元相对进口商品和服务篮子的相对价格下降,美元购买力下降。 与一般意义上的美元实际有效汇率有两个重要区别:(1)一般意义上的美元有效汇率是根据美国对外贸易权重确定篮子货币中的结构和权重,而这里篮子货币的结构和权重是根据该货币所对应国家或地区在中国进口商品篮子中的比重,经调整后的权重加总为1;(2)一般意义上的美元实际有效汇率代表的是美国商品篮子相对与贸易伙伴国商品篮子的相对价格变化,而这里考虑的是美元相对于商品篮子的相对价格变化,因此这里不调整美国的物价水平,只调整贸易伙伴国的价格水平。

  根据不同的研究目的,篮子的选择可以有很多种方式。这里根据从该国家(或地区)进口占中国全部进口中的比重,确定该国家或地区货币在整个篮子中的权重。这样设定篮子,目的是从进口购买力角度评估该货币的重要性。中国当前外汇储备规模大大超出了常规意义上交易需求和外汇市场干预需求,外汇储备最突出的目标是实现外汇储备真实价值的保值和增值,而保值和增值落在实处,即是满足对进口商品和服务的购买力。我们考虑中国前二十位主要进口经济体[5] ,并分别确定这二十个经济体的权重,经调整后的权重之和为1。 代表货币k对应的经济体在中国进口商品篮子中的比重, 代表货币n相对于货币  的汇率。 表示第k个贸易伙伴的价格水平,这里使用代表贸易品价格的生产者价格指数PPI。

  根据上面公式,首先可以将外汇储备的真实收益率其分解为两部分:(1)外汇储备中持有的第n种货币资产的比例 的变动;(2)各货币资产的真实收益率 的变动:

   (4)

  其中,

  各种货币资产的真实收益率变化来自于该货币资产的本币收益率 变化,以及该货币相对一篮子中国进口商品和服务的购买力 变化。 的变动可以将其分解为:

   (5)

  其中,

  一单位国外货币相对一篮子中国进口商品和服务的购买力 变化主要来自于该货币相对于中国进口贸易伙伴国的加权名义汇率变化、该货币所在国家相对于中国进口贸易伙伴国的加权价格水平变化,以及进口国的权重变化。

   (6)

  将式(6)代入式(5),然后将式(5)代入式(4), 我们就可以得到以一篮子进口商品和服务计价的外储真实收益率的分解公式。

  附表2和附表4给出了外汇储备真实收益率分解情况。如表中所示,外汇储备真实收益率变动的因素可以归为六类,除了决定名义收益率的币种结构变动、汇率变动、各货币资产收益率变动和资产结构变动以外,还增加了进口贸易伙伴的相对价格水平变动,以及中国对外进口的国别结构变动。其中,汇率变动、进口贸易伙伴的相对价格水平变动,以及中国对外进口的国别结构变动的加总代表了该货币对一篮子进口商品的购买力变化,这里用真实有效汇率变化表示。图2给出了各因素对以外汇储备真实收益率变动的贡献大小及方向。主要的发现是:(1)储备资产的本币收益率变动和储备货币的实际有效汇率变动,主导了中国外汇储备的真实收益率变动;(2)外汇储备管理者在样本期内多数时间的币种结构调整对于外汇储备真实收益率改善没有做出显著贡献,资产结构调整对真实收益率变化的影响也很有限。平均而言,实际有效汇率的变动解释的外汇储备真实收益率变动为43.9%,各货币资产收益率的变动解释的部分为52.7%,二者的变动解释了96.6%的外汇储备真实收益率的变动。而外汇储备管理者可以主动调整的币种结构和资产结构解释了3.4%的外汇储备真实收益率的变动。

图2 外汇储备实际有效收益率分解(占比与方向)

 
 
数据来源:巴克莱债券市场数据库,TIC, 中国金融40人论坛研究部

  外汇储备实际有效收益率的变动中,实际有效汇率的变动起着重要作用。进口国价格水平变化和进口贸易权重变化是影响实际有效汇率变动最重要的两个因素。以美元实际有效汇率的变化为例,样本期内美元实际有效汇率呈现下降趋势。贸易伙伴的货币与美元之间的名义汇率和进口贸易伙伴价格水平的变化是引起美元实际有效汇率下降的主要的原因。样本期内进口贸易伙伴价格水平变动解释了43.2%的美元实际有效汇率变动。美元向对于进口贸易伙伴的加权名义汇率的变化解释了49.4%的美元实际有效汇率变动。而进口贸易权重的变化对实际有效汇率的影响相对较小,样本期内进口贸易权重的变化解释了美元实际有效汇率变动的贡献率变动的7.4%。

  通过分解方法,可以大致看出样本期间中国外汇储备名义和真实收益率变化的主要原因来自两个方面,一是外汇储备资产自身的收益率变动;二是名义汇率/实际有效汇率的变动,币种结构、投资工具结构调整对于外汇储备收益率的影响很有限。此外,反映储备货币资产购买力变化的真实有效汇率在中长期内更多受到中国进口贸易伙伴国价格水平和中国进口贸易结构的变化,该储备货币名义汇率变化的影响反而不突出。

  但是,对名义和真实收益率的分解不足以帮助我们理解诸如美联储货币政策变化、金融市场上的风险偏好变化、或者是大宗商品价格波动这样的外部冲击对外汇储备收益率的影响,不足以回答文章开头部分提出的问题。这些外部冲击会影响到主要货币资产的收益率,影响到汇率和进口商品价格。下面,我们通过回归分析,进一步理解中国外汇储备收益率变动的原因。

外汇储备收益率名义和真实收益率的回归分析

  (一)数据和模型

  除了以上分解过程中使用的数据,下面回归分析中所用的美元指数和联储基准利率来自美联储统计数据库,欧盟基准利率和银行间拆借利率来自欧洲中央银行统计数据库,美元Libor、大宗商品价格指数(CRB)和中国初级产品进口数据均来自CEIC数据库。

  正如Nelson和Plossar(1982)指出,大多数宏观经济变量是非平稳的变量,即存在单位根。在存在单位根的情况下,OLS回归的统计量不服从标准分布,传统的统计检验失效,甚至会造成伪回归的结果。基于此,我们首先对变量做单位根检验。附表1给出了主要变量的单位根检验结果。在此基础上,我们采用Johansen(1988,1991)的协整分析框架,构建误差修正模型,研究变量间的长期均衡关系。具体模型如下:

  

  其中 为包含主要变量的向量,这些变量包括外汇储备名义与真实收益率, 反映汇率影响的美元指数 [6],美联邦基准利率和欧元区基准利率,反映风险的美元Libor与联邦基准利率的差值和欧元Libor与欧元区基准利率的差值,反映价格变动的大宗商品价格指数(CRB),以及反映我国进口商品结构的初级产品进口额占总进口额的比重,这些变量的数据描述见表1。 为外生变量的向量[7] ; 是协整向量,表示变量之间长期的均衡关系; 是调整系数矩阵,表示变量受到外部冲击后,向其均衡水平调整的收敛速度。误差修正模型的滞后阶数p由水平VAR的SIC信息准则确定。

表1各变量数据的统计性描述(%)

变量

观测值

均值

标准差

最小值

最大值

名义收益率

96

5.72

3.67

-1.32

13.30

实际有效收益率

96

1.25

6.29

-7.05

16.50

美元指数

96

111.06

8.78

95.38

129.68

美元Libor

96

3.09

1.52

0.98

5.69

联邦基金利率

96

2.43

1.75

0.12

5.26

欧元Libor

96

3.09

1.12

1.23

5.39

欧盟基准利率

96

2.63

1.04

0.35

4.30

大宗商品价格指数

96

3.23

0.67

2.13

4.67

初级产品进口占比

96

23.34

4.97

15.73

35.04

        (二)外汇储备名义收益率的回归分析

  我们将美元指数(USDX)、美国联邦基准利率(INT)、欧盟基准利率(EUNIA)、美元Libor与联邦基准利率的差额(RISK)和欧元Libor与欧盟基准利率的差额(RISK1)作为以美元计价的外汇储备名义收益率(RETURN)的解释变量,分析汇率变动、货币政策以及风险溢价等因素对外汇储备名义收益率的长期影响。如表2所示,迹统计量和最大特征值统计量均表明RETURN与USDX,INT,RISK,EUNIA和RISK1之间存在一个协整关系,我们将此协整方程识别为外储收益率的决定方程。表3列出了RETURN与USDX,INT,RISK,EUNIA和RISK1之间Johansen协整检验的结果以及基于残差的诊断检验。基于残差的序列相关检验(LM检验)表明残差序列不存在一个序列相关。基于此,我们认为模型设定较为合理。表3给出了协整方程和调整系数的估计。估计结果表明,美元指数、联邦基金利率和美国金融市场的风险溢价的估计参数显著为负,欧盟市场的风险溢价的估计参数显著为正,而欧洲基准利率的估计参数不显著 [8]。从调整系数看,美元指数与风险溢价是外汇储备名义收益率的弱外生变量。协整方程由下式给出:

表2 Johansen协整检验和残差诊断

H0

迹统计量检验

H0

最大值统计量检验

H1

统计量

临界值

H1

统计量

临界值

r=0

r>0

150.65***

103.85

r=0

r=1

63.64***

40.96

r1

r>1

76.02

76.97

r=1

r=2

32.76

34.81

r2

r>2

54.26

54.08

r=2

r=3

27.69

28.59

r3

r>3

26.57

35.19

r=3

r=4

16.20

22.30

r4

r>4

10.36

20.26

r=4

r=5

8.87

15.89

r5

r>5

1.50

9.16

r=5

r=6

1.50

9.16

残差诊断检验

一阶自相关的LM 检验 : Chi-square 统计量的P=0.249

注:“***”、“**”和“*”分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

RETURN=0.54-0.32USDX-4.79INT-24.95RISK+3.02EUNIA+16.47RISK1+e_1

表3协整方程及调整系数估计

RETURN

USDX

INT

RISK

EUNIA

RISK1

C

Cointegration Equation

   

1

0.10**

5.93***

39.23***

-2.56

-31.99***

-0.34***

Adjustment  Coefficient

   

-0.002

-0.004

0.004***

-0.002

-0.006***

0.001

 

(0.017)

(0.016)

(0.001)

(0.002)

(0.001)

(0.001)

 

注:“***”、“**”和“*”分别表示1%、5%和10%的显著性水平,括号内为标准差。

  回归方程中,美元指数、联邦基金利率和美国金融市场的风险溢价上升会导致(以美元计价的)外汇储备名义收益率下降;欧洲市场的风险溢价上升会显著提高外汇储备名义收益率。

  美元指数反映了美元汇率的综合变化。在其他条件不变的情况下,美元升值带来以美元计价的欧元、英镑和日元资产价值下降,因此带来以美元计价的外汇储备名义收益率下降。美联储提高基准利率通过两个渠道影响影响中国外汇储备收益率。一方面,美联储提升基准利率会降低美国资产价格,导致美元债券收益率下降;另一方面,利率上升在多数情况下会带动美元升值,降低美元计价的非美元资产收益率。在控制了汇率的影响之后,我们在这里看到美联储提高基准利率依然会显著地导致美元计价的中国外汇储备收益率下降。欧洲央行提高欧洲基准利率也从两个渠道影响中国外汇储备收益率。一方面,欧洲央行提升基准利率会降低欧元区资产价格,导致欧元债券收益率下降;另一方面,欧元区利率上升可能带动欧元升值,从估值角度提高美元计价的欧元资产收益率。在回归方程中,我们发现在控制了汇率的影响以后,欧元区提升基准利率对中国外汇储备收益率的影响不显著。

  美国金融市场的风险溢价上升主要从两个渠道影响中国外汇储备收益率。一方面,美国金融市场的风险溢价上升导致美国资产对投资者的吸引力下降,美元债券价格下降,非美元资产价格上升,由于美元资产在整个外汇储备资产池子当中占据平均超过65%的比重,美国金融市场的风险溢价上升更有可能带来中国外汇储备资产收益率下降;另一方面美国金融市场的风险溢价上升带动美元贬值,这会通过估值效应提高非美元资产的收益率,进而提高整体外汇储备资产收益率。根据模型估计结果,在控制了汇率的影响之后,美国金融市场的风险溢价上升会显著地带来美元计价的中国外汇储备收益率下降。欧元区金融市场风险溢价上升也从两个渠道影响中国外汇储备收益率。一方面欧元区金融市场风险溢价上升导致欧元区资产价格下降和非欧元区(尤其是美元资产)价格上升,考虑到外汇储备资产当中美元资产比重占据主导地位,这可能会导致中国外汇储备资产收益率上升;另一方面是欧元贬值,带动整体外汇储备资产收益率下降。在控制了汇率的影响之后,欧元区金融市场的风险溢价上升会显著地带来美元计价的中国外汇储备收益率上升。

  为衡量各因素对外汇储备名义收益率影响的相对重要性,我们在误差修正模型的基础上,对外汇储备名义收益率进行了滞后12期的方差分解。我们发现,除自身因素的解释部分,美国和欧洲金融市场的风险溢价分别解释了其余部分的39.3%和25.6%,美元指数和美联邦基准利率分别解释了其余部分的23.4%和11.1%,欧洲基准利率解释能力最低,仅为0.6%。

  上述实证分析可以帮助我们判别外部冲击对于外汇储备名义收益率的影响。(1)美联储采取宽松的货币政策,会提高外汇储备名义收益率。一方面,宽松货币政策带来的低利率有助于维持较高的美国债券价格;另一方面,宽松货币政策带来的美元贬值会通过美元计价造成的估值效应提高非美元资产的名义收益率。(2)欧洲债务危机对外汇储备名义收益率的影响不确定。一方面,欧洲债务危机可能降低欧洲债券价格并提高美国债券价格,总的影响不确定;另一方面,欧洲债务危机造成欧元贬值,在估值效应下导致外汇储备名义收益率下降。(3)除了利率和汇率,金融市场上对风险态度的变化是外汇储备名义收益率波动的重要影响因素。

   (三)外汇储备真实收益率的回归分析

  根据对外汇储备真实收益率构成的分解,除了外汇储备名义收益率背后的决定因素,外汇储备真实收益率还会受到进口贸易结构和进口国价格水平的影响。我们在考虑美元指数(USDX)、美国联邦基准利率(INT)、欧盟基准利率(EUNIA)、美元Libor与联邦基准利率的差额(RISK)和欧元Libor与欧盟基准利率的差额(RISK1)的基础上,加入了大宗商品指数(PRICE)和中国初级产品进口占总进口的比重(PRIMARY)两个变量,分析汇率变动、货币政策、风险溢价、大宗商品价格和进口产品结构等因素对外汇储备真实收益率(RETURN1)的影响。

表4 Johansen协整检验和残差诊断

H0

迹统计量检验

H0

最大值统计量检验

H1

统计量

临界值

H1

统计量

临界值

r=0

r>0

207.81***

169.60

r=0

r=1

55.55**

53.19

r1

r>1

132.26

134.68

r=1

r=2

46.90

47.08

r2

r>2

102.36

103.85

r=2

r=3

32.20

40.96

r3

r>3

70.16

76.97

r=3

r=4

25.97

34.81

r4

r>4

44.19

54.08

r=4

r=5

18.87

28.59

r5

r>5

25.33

35.19

r=5

r=6

12.48

22.30

r6

r>6

12.85

20.26

r=6

r=7

8.42

15.89

r7

r>7

4.43

9.16

r=7

r=8

4.43

9.16

残差诊断检验

一阶自相关的LM 检验 : Chi-square 统计量的P=0.117

注:“***”、“**”和“*”分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

  表4列出了RETURN1与USDX,INT,RISK,EUNIA,RISK1,PRICE和PRIMARY之间Johansen协整检验的结果以及基于残差的诊断检验。基于残差的序列相关检验(LM检验)表明残差序列不存在一个序列相关。我们据此认为模型设定较为合理。如表所示,迹统计量和最大特征值统计量均表明变量间存在一个协整关系,我们将此协整方程识别为外储实际有效收益率的决定方程。表5给出了协整方程和调整系数的估计。美元指数、欧洲金融市场风险溢价、与初级产品进口比重的估计系数显著为正,美联邦基金利率、美国金融市场风险溢价和大宗商品价格的估计系数显著为负,欧洲基准利率的估计系数不显著。协整方程由下式给出:

  RETURN1=-0.83+0.64USDX-4.85INT-40.35RISK+2.42EUNIA+41.91RISK1-10.66PRICE+2.49PRIMARY+e_2

表5协整方程及调整系数估计

RETURN

USDX

INT

RISK

EUNIA

RISK1

PRICE

PRIMARY

C

Cointegration Equation

       

1

-0.64**

4.85**

40.35**

-2.42

-41.91**

10.66**

-2.49**

0.83**

Ajustment Coefficinet

       

-0.012

-0.036**

0.006***

-0.004

-0.004**

0.003**

0.001

0.009

 

(0.019)

(0.013)

(0.001)

(0.003)

(0.002)

(0.001)

0.001

0.013

 

注:“***”、“**”和“*”分别表示1%、5%和10%的显著性水平,括号内为标准差。

  回归方程中,美联邦基金利率与美国金融市场的风险溢价上升会导致外汇储备真实收益率下降,欧洲金融市场风险溢价上升带来外汇储备真实收益率上升,这些变量对名义和真实收益率的影响方向一致。美元指数上升导致真实收益率上升,而不是下降,这一点有别于对名义收益率的影响。大宗商品价格上升导致真实收益率下降,初级产品进口比重上升伴随真实收益率上升。

  在以上各变量对外汇储备名义收益率作用机制分析的基础上,这里还需要作三点补充解释。首先,美元指数上升提高了美元对于一篮子中国进口商品购买力,在多数情况下 [9]同时伴随非美元储备货币对一篮子中国进口商品购买力下降,考虑到美元资产在中国外汇储备资产中的较高的比重,总的来看美元指数上升会提高外汇储备对一篮子进口商品的购买力,提高外汇储备真实收益率,这是区别于美元指数上升通过估值效应压低外汇储备名义收益率的主要区别。第二,国际大宗商品价格上升,也往往意味着储备货币对于大宗商品价格贬值,考虑到大宗商品在我国进口中占据较高比重,也同时意味着储备货币相对于中国进口一篮子商品的购买力下降,因此带来外汇储备真实收益率下降。第三,初级产品进口比重上升,会引起进口商品篮子的国别权重发生变化,这里的符号为正有两种解释:一是美元等储备货币相对于对中国的主要初级产品出口国的货币在样本期内升值,这些初级产品出口国比重的上升会到来储备货币购买力增加;二是初级产品出口国内的相对价格水平较低,这也有助于储备货币购买力增加。总的而言,考虑到初级产品进口在总进口中比重的变化较小,且这个比重与真实收益率的系数也较小,进口结构变化对外汇储备真实收益率的总体影响较小。

  为衡量各因素对外汇储备真实有效收益率影响的相对重要性,我们在误差修正模型的基础上,对外汇储备真实有效收益率进行了滞后12期的方差分解。我们发现,除自身因素的解释部分,美元指数和大宗商品价格成为影响外汇储备真实收益率最重要的两个因素,美元指数和大宗商品价格分别解释了其余部分的50.1%和25.8%。美联邦基准利率对外汇储备真实有效收益率的影响并不大,仅解释了其余部分的4.3%。欧洲基准利率、欧洲金融市场风险溢价、美国金融市场风险溢价、初级产品进口比重分别解释了其余部分的8.7%、8.4%、1.4%和1.3%。

  上述实证分析可以帮助我们判别外部冲击对于外汇储备真实收益率的影响。(1)美联储采取宽松的货币政策虽然有助于提高外汇储备名义收益率,但会降低外汇储备真实收益率。虽然数量宽松货币政策有助于提高美国债券资产价格,并因此提高收益率,但是宽松货币政策同时会带来美元贬值和国际物价水平上升。后两者的影响从经验上来看是主导性的,因此总体来看美联储宽松的货币政策会对我国的外汇储备真实收益率造成威胁。国内学者和官员对美国数量宽松货币政策的担心完全合理。(2)欧洲债务危机可能提高中国外汇储备收益率。首先,欧洲债务危机降低欧洲债券价格并提高美国债券价格;第二,欧洲债务危机促使美元升值;第三,欧洲债务危机压低全球大宗商品价格。三个因素加起来,更大的可能性是提高中国外汇储备收益率。(3)中国外汇储备真实收益率波动的最主要来源是美元汇率和大宗商品价格,美国货币政策对此有重大影响,也因此对中国外汇储备真实收益率有重要影响。

结论

  本文采用分解和回归分析的方法,从不同层面考察了2002-2009年期间我国外汇储备资产名义收益率与真实收益率变动的原因。对外汇储备资产收益率的分解表明,储备资产收益率和储备货币汇率变动主导了样本期间(美元计价的)名义收益率变化;储备资产收益率和储备货币真实购买力变化主导了(进口篮子商品作为计价单位的)真实收益率变化;币种结构、投资工具结构调整对名义和真实投资收益影响很有限。根据回归分析结果,美联储宽松的宽松货币政策会提高外汇储备名义收益率,但降低真实收益率;欧洲债务危机对外汇储备名义收益率影响不确定,但很可能提高外汇储备真实收益率。美国金融市场风险溢价是决定中国外汇储备名义收益率变动最重要的因素。美元汇率和大宗商品价格是决定中国外汇储备真实收益率最重要的两个因素。

  中国没有公开发布外汇储备资产的币种、投资工具、期限结构等方面的数据,文章中使用的这些数据来自于基于外部数据的推断,与现实并不完全相符。因此,文章中的分解结果与现实并不完全相符,只能提供一个近似的参考。对这些数据的使用需要保持谨慎。此外,回归模型的设定以及具体的选取,还有改善余地,留待进一步的研究。

(作者:张斌 王勋[1])

注:

[1]张斌来自中国社会科学院世界经济与政治研究所。王勋来自北京大学国家发展研究院。这项研究是中国社会科学院2011年度重点课题“中国外汇储备多元化战略研究”的组成部分,作者感谢中国金融四十人论坛对这项研究前期基础工作的支持。

[2]关于中国外汇储备资产真实收益率的概念、构造等问题请参考张斌等(2010),关于外汇储备资产计价单位选择问题的更详细讨论参考Roger(1993)、徐永林、张志超(2010)的综述性研究。

[3]这一点在后面文章中得到了验证。

[4]由于中国官方没有公开发布相关数据,无论是这里的币种构成,还是下面涉及到的不同货币资产的权重、投资工具的种类以及权重等都是从美国财政部、国际货币组织等外部机构公开发布数据间接推算得到,这些推算与现实不完全相符。

[5]贸易伙伴按照权重大小排序为美国、日本、欧盟、香港地区、台湾省、韩国、泰国、马来西亚、新加坡、 印度尼西亚、印度、加拿大、巴西、俄罗斯、南非、英国、澳大利亚、沙特阿拉伯、伊朗、阿根廷。

[6]在下面的分析中我们采用了两种不同的美元指数。由于外汇储备名义收益率是根据四种主要货币资产的名义收益率计算得到的,因此,我们在模型中采用根据四种主要货币计算的美元指数;而外汇储备真实有效收益率涉及实际有效汇率的计算,因此我们在模型中采用根据更多国家货币计算的美元指数。

[7]考虑到遗漏变量问题,我们引入了美国金融危机的虚拟变量作为外生变量,外部冲击的影响,即将2007年7月后设为1,其它时间为0。

[8]由于协整方程中的变量均为不平稳的变量,大样本下t统计量兵不收敛于标准分布。传统的用于检验变量显著性的t检验无效。检验协整向量的合理方法为似然比(LR)检验,误差修正项作为整体具有平稳性,因此调整系数的显著性检验为传统的t检验。

[9]美元指数上升,是美元相对一篮子货币的升值,并以必然伴随美元对于欧元、日元、英磅双边汇率的升值,因此,我们这里只能说欧元、日元、英磅“在多数情况下”相对美元贬值。

参考文献

Johansen, Soren. 1988, Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control. 12, 231-254.

Johansen, Soren. 1991, Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, 59, 1551-1580

Nelson, C. and C. Plosser. 1982. ‘Trends and Random Walks in Macroeconomics Time Series: Some Evidence and Implications’. Journal of Monetary Economics, 10: 139-162

Roger, S.(1993):“The management of foreign exchange reserve”, BIS Economic PapersNo.38. Bank for International Settlements

徐永林 张志超(2010):“外汇储备币种结构管理:国际研究综述”,《世界经济》2010年9期,第3-27页

张斌, 王勋, 华秀萍(2010): 中国外汇储备的名义收益率和真实收益率.经济研究, 2010年第10期,第115-128页

附录

附表1、变量的单位根检验

变量

模型类型

滞后阶数

ADF(P-Value)

PP(P-Value)

RETURN

c,t

2

0.141

0.481

△RETURN

c,0

2

0.016

0.000

RETURN1

c,t

1

0.198

0.478

△RETURN1

c,0

1

0.003

0.004

INT

c,t

1

0.354

0.354

△INT

c,0

1

0.001

0.001

EUNIA

c,t

1

0.547

0.446

 △EUNIA

c,0

1

0.004

0.004

RISK

c,t

1

0.47

0.93

△RISK

c,0

1

0.05

0.04

RISK1

c,t

2

0.11

0.08

△RISK1

c,0

1

0.00

0.00

PRICE

c,t

2

0.29

0.47

△PRICE

c,0

1

0.00

0.00

PRIMARY

c,t

1

0.17

0.16

△PRIMARY

c,0

1

0.00

0.00

注:单位根检验的原假设为变量存在单位根.滞后阶数取决于SIC信息准则.
 
附表2外汇储备收益率及各因素同比变动情况, %

年度

外汇储备收益率

币种结构

资产结构

汇率

贸易权重

价格水平

名义

实际有效

美元

欧元

国债

欧元

日元

美国

欧盟

日本

美国

欧盟

日本

2003

5.821

-2.554

-1.01

1.09

3.66

19.13

0.06

-0.93

0.07

0.41

1.53

-3.65

-4.02

2004

-8.093

-9.804

-1.29

0.2

-0.63

10.75

0.07

-0.07

-0.32

-1.01

3.88

-0.13

-1.26

2005

-1.162

1.97

1.71

-1.57

-0.63

-1.07

-0.03

-0.49

-1.06

-1.38

3.4

3.26

1.77

2006

-3.292

-2.319

0.1

-0.33

-3.2

2.71

-0.04

0.32

0.66

-0.34

3.68

3.73

2.91

2007

5.716

3.331

-5.08

3.67

-0.14

11.38

-0.01

-0.15

0.33

-0.61

5.23

1.53

2.15

2008

2.763

0.358

-2.57

2.55

-5.01

9.14

0.12

0.03

0.37

-0.71

6.88

2.77

-5.92

2009

-3.823

14.221

2.01

-1.53

17.65

-7.57

0.09

0.59

1.21

-0.6

-5.8

-0.96

-9.91

平均

-0.296

0.743

-0.87

0.58

1.67

6.35

0.04

-0.1

0.18

-0.61

2.69

0.94

-2.04

附表3 外汇储备名义收益率分解情况(同比月度变动, %)

年度

外储收益率

币种结构

资产结构(长期)

汇率

名义

美元

欧元

英镑

日元

国债

机构债

公司债

欧元

英镑

日元

2003

5.821

-0.099

0.363

0.093

-0.063

0.279

0.231

-0.124

5.081

0.261

0.092

2004

-8.093

-0.042

0.03

0.139

0.009

-0.04

-0.055

-0.003

2.281

0.436

0.097

2005

-1.162

0.07

-0.133

-0.005

0

-0.084

-0.045

0.074

-0.138

-0.051

-0.034

2006

-3.292

0.001

-0.009

0.033

0.017

-0.003

0.058

0.015

0.491

0.107

-0.04

2007

5.716

-0.325

0.363

0.078

0.009

-0.007

0.242

-0.194

2.217

0.405

-0.015

2008

2.763

-0.265

0.283

0.002

0.033

-0.415

0.335

0.012

1.948

-0.416

0.248

2009

-3.823

0.139

-0.067

0.037

0.046

0.343

-0.846

-0.07

-1.158

-0.575

0.204

平均

-0.296

-0.075

0.119

0.054

0.007

0.01

-0.011

-0.041

1.532

0.024

0.079

附表4外汇储备实际有效收益率分解情况(同比月度变动, %)

年度

外储收益率

币种结构

资产结构

汇率

贸易权重

价格水平

实际有效

美元

欧元

国债

非国债

欧元

日元

美国

欧盟

日本

美国

欧盟

日本

2003

-2.554

-0.03

0.273

0.262

0.101

-2.035

-1.319

-0.988

0.048

0.498

-0.168

0.548

1.047

2004

-9.804

0.072

0.011

-0.036

-0.053

-0.831

-1.162

-0.061

-0.266

-1.074

-0.371

0.017

0.298

2005

1.97

-0.028

-0.036

-0.079

0.027

0.072

0.494

-0.53

-0.963

-1.618

-0.316

-0.401

-0.413

2006

-2.319

-0.004

0.008

-0.003

0.069

-0.213

0.747

0.342

0.567

-0.419

-0.336

-0.449

-0.664

2007

3.331

0.034

0.094

-0.007

0.044

-0.774

0.165

-0.174

0.292

-0.823

-0.48

-0.185

-0.5

2008

0.358

-0.011

0.009

-0.379

0.315

-0.495

-2.282

0.081

0.364

-0.968

-0.563

-0.343

1.572

2009

14.221

0.29

-0.159

0.378

-0.959

0.945

-1.682

0.802

1.281

-0.866

0.656

0.136

2.905

平均

0.743

0.046

0.029

0.019

-0.065

-0.476

-0.72

-0.075

0.189

-0.753

-0.225

-0.097

0.606

 


 

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