苏玉华 广西贺州学院
基金项目：贺州学院科研项目（编号：2012zrky09）；广西高等学校科学技术研究项目（编号：2013LX144）摘要：人民币汇率在短期内，浮动较大。并且人民币汇率的波动受很多因素影响，其走势呈现非线性，所以本文采用能对人民币汇率异常波动进行精确分析的门限自回归模型（TAR 模型）。本文首先介绍人民币汇率的基本情况，然后引入影响汇率变动的要素，并结合ARIMA 模型、TAR 模型进行人民币汇率的预测，结果表明TAR 模型对人民币汇率波动的拟合度较高，是一种比较理想的模型。
关键词：门限自回归；人民币；汇率；预测；时间序列
一、人民币汇率发展简述
上世纪70 年代后期，由于我国产品竞争力低下，出口难以增长，外汇储备缓慢，国家为了节约外汇，采取了严重高估人民币的做法，尽量减少进口付汇，同时大量对出口企业进行补贴，所以这一时期的外汇由政府统一按照官方外汇率购入，进口则由政府负责分配，人民币汇率被严重扭曲；1981 年到1984 年，为了刺激出口，打破外贸的垄断经营，建立外贸企业自我运行机制，国务院决定施行外汇留成制度，即出口企业将外汇卖给政府之后，对企业获得外汇的一定比例进行记录，以后企业如果有进口需求，可以向政府申请动用这部分“外汇留成额度”。并且此时的人民币对美元的贸易结算是在当时市场平均换汇成本的基础上，额外增加一定的出口利润率，由于当时官方汇率持续的被高估，所以市场上存在着两种定价汇率：官方汇率、内部结算汇率；1994 年，我国对于人民币汇率制度进行了大改革，人民币汇率首次跟内部结算汇率并轨，并且取消了外汇留成上缴制度，银行成为了外汇结售的场所，而出口企业也不再将外汇上缴给政府。2005 年7 月至今，我国实行了富有中国特色的浮动管理汇率制度：人民币汇率以市场供求为基础，参考一篮子货币，实行有区间的浮动，使汇率在合理的范围内变化，从而促进国际收支的平衡、避免外汇投机行为、维护宏观经济的稳定和金融市场的有序发展。
人民币汇率的发展过程是不断的发现制度局限性，进而不断完善的过程，从最初的计划经济体系下的固定汇率到2005 年后的浮动管理汇率制度，从尚未开放的资本项目到最终会开放的资本项目，我国的金融体系最终会融入国际金融体系中，所以人民币制度的改革势在必行。
二、影响汇率变化的因素
1.国际收支。国际收支对于汇率变化的影响最为关键，当一国处于贸易顺差的时候，外汇的供应量大于需求量，从而使得本币有升值的趋势；反之，如果一国经常处于贸易逆差，则会使得本币有贬值的倾向。官方储备是维持固定汇率制度的保障，如果一国国际收支逆差过大，官方储备损失严重，则政府可能被迫放弃固定汇率制，本币大幅贬值，产生货币危机。
2.相对通货膨胀率。货币的对内价值可以用通货膨胀率来表示，相对来说，汇率是本币的对外价值。在其他条件不变的情况下，如果本国通货膨胀严重，则必定会引起本币对外价值的下降，即本币的贬值。然而，通货膨胀率的差异对汇率的影响不是直接变现出来的，而是通过影响实际汇率从而影响产品竞争力，通过影响人们的预期从而产生跨国资本流动，这样从经常账户方面便表现出来，其作用需要一段时间。
3.相对利率。资本的价格，用利率来表示，利率的高低决定了金融资产的使用成本。如果一国的利率相对较高，那么就会引起国外资本的流入、本国资本流出的减少，从而造成国际收支表下的资本账户顺差，最终会促使本国货币的升值；反之，如果一国的利率相对较低，则会引起本国资本的外流，外国资本流入的减少，使得本国货币的贬值。由于许多发达国家资本项目已开放，资本在国际间转移已比较方便、迅速，因此，利率对汇率的影响快速而直接，往往是决定汇率短期趋势的主要因素。
4.中央银行的干预。外汇市场总存在不确定性，所以各国为了维护汇率的稳定性，可能会进入外汇市场进行外汇的买卖，通过影响市场对外汇的供给和需求，干预汇率。这虽然无法改变汇率变动的长期趋势，但是却对汇率的短期走势产生了重大的影响。20 实际80年代以来，西方各国货币当局对外汇市场联合干预已成为影响汇率的一个不可忽视的因素。
5.外汇市场投机。外汇的上下浮动给了投机者牟利的机会，而投机者总是根据自己对市场汇率的预期进行高买低卖。由于国际外汇市场存在多种汇率制度：固定汇率和浮动汇率并存。投机者会寻找汇率制度中的缺陷、各国政府调节汇率的滞后性，不断进行买入卖出，短时间内会影响汇率的波动。
总之，影响汇率波动的因素有很多，并且这些因素之间关联度较高。从长期来看，汇率的波动主要受制于国际收支和通货膨胀状况，属于主要决定因素。相对利率、中央银行的干预、外汇市场投机在短期内对影响汇率的波动有明显效果，但是属于次要因素。所以一般情况下，各国政府都十分关注于主要决定因素，并且努力维持汇率在有限的范围内波动，以求可以方便于国际债务的清偿、减少汇率波动带来的风险，抑制汇率投机行为。本文研究的目的是为了尽可能利用数理模型来研究人民币汇率波动的情况，力求可以把握人民币的走势，并做好人民币汇率的预测。
三、ARIMA 模型和TAR 模型简介
1.ARIMA 模型。ARIMA 模型是根据差分运算和ARMA 模型的优点，然后将差分后的时间序列转化为稳定的序列的过程，一般的步骤分为：
（1）平稳性检验（ADF 检验）。平稳性检验是出于时间序列存在伪回归的考虑，因为在数理软件中，即使没有经济关系的数据组合，都可以得出拟合度较高的模型。而平稳性检验不仅可以杜绝这种情况，还可以检验出平稳时的情况。
（2）确定ARIMA 模型中AR(p)、AM(q)参数的数值。ARIMA 模型中的差分阶数、移动阶数的确定需要进行相关系数、偏自相关系数的检验，并且尽量减少模型中的参数数量。
（3）估计ARIMA 模型的未知参数，并检验参数的显著性和模型的拟合度。模型中参数的检验需要通过t 检验，并且对于模型的平稳性检验需要使得模型的特征根倒数小于1，对于模型残差的检验需要残差序列为白噪声。
2.TAR 模型。由于TAR 模型的具有分段拟合时间序列、预测精确度较高、操作方便的优点，所以在经济研究方面得到了普遍的应用。
TAR 模型的结构如下：
xt=a0+i=1P1aixt-i+εt xt-d≤r a0+i=1P2aixt-i+εt xt-d >r注：r 为TAR 模型的阀值
TAR 模型的目标是为了求得阀值r，为了确保有一个准确的r值，本文首先在检索中排出了最高、最低的样本，而这些是根据实际经济情况来处理的。然后针对求得的众多r 估计值，逐一构建TAR模型，在残差平方和最小的时候，确定最终的r 值。
四、实证部分
1.数据的选择。本文使用的软件是Eviews 6.0,样本数据来源于同花顺客户端，采用了2005 年6 月1 日到2013 年5 月30 日美元兑人民币的汇率数据。
从图中可以看出，美元兑人民币的汇率的变化趋势呈现非线性，并且有逐渐下降的趋势，这些都表明时间序列是非稳定的，所以必须进行稳定性检验。
（1）原序列的平稳性结果：
由于ADF 检验中的[来自www.Lw5U.coM]t 值并未通过检验，所以原序列接受了原假设，说明原序列是一个非稳定的时间序列，所以要进行一阶差分处理。
（2）原序列一阶差分后的结果：
从表中可以看出，经过一阶差分后的序列通过了t 值的检验，并且原序列拒绝了假设，所以差分后的序列是稳定的可以进行下一步的研究。
3.ARIMA 模型的构建。ARIMA 模型的构建的关键步骤是求得ARMA 模型的（p,q）值，本文综合考虑了模型计算中的AIC 和SC 准侧、以及调整后的可决系数，选取了当AIC 和SC 的值较小时的（p,q），最终选取最优的ARMA（5,1）。
4.TAR 模型的构建。TAR 模型，其实就是对于ARIMA 模型的细化和分段，以使得模型对于实际数据的拟合度更高，而关键是求得门限值，我们对原始数据进行了处理：
Xt=1.000 t=1AtAt-1 t=2,3,4…注：At 为汇率数值。
（1）平稳性检验的结果：由于对原始数据进行了处理，所以我们又一次进行了平稳性检验，并且结果与上文一样，新序列是1 阶单整。
（2）自回归模型的确定。经过反复的比较不同r 值下的不同残差平方和的大小，最后确定r 值为0.995。
5.模型的预测
从表中看，模型的预测效果明显，基本上汇率的实际序列线和模型的预测线相重合，并且预测的相对误差只有0.046935，这说明TAR 模型适合实际汇率的预测。
五、总结
随着经济的发展和人民生活水平的提高，全球经济格局有了深刻的变化，人民币作为国际上有影响力的币种，在区域发展中有突出的作用，而维护人民币汇率的有效浮动尤为重要。从1997 年的亚洲金融危机，到2005 年具有划时代的人民币“汇改”，以及2008 年的次贷危机对于人民币汇率的突然冲击，人民币汇率制度的演变，始终为实体经济提供了一个抵抗外来侵袭的“屏障”。
由于人民币汇率的时间数据呈现非线性的变化，传统的线性时间模型在拟合时间序列的时候，存在明显的不足。所以本文采用了优化的非线性门限自回归模型，并且TAR 模型模拟实际数据的误差较小，对于人民币的预测较为理想。
本文的结果虽然拟合度较好，但是TAR 模型还有很多的不足，例如门限值的选取会影响误差的大小，在预测的过程中，可能会存在较大的误差，并且如果实际的经济体中出现意外突发事件，会使得TAR 模型的预测受到影响，甚至会使预测失效，所以还需要对TA[来自wwW.lw5u.cOm]R 模型进行更深入的研究，来完善人民币汇率的预测，为实体经济做出贡献。
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作者简介：苏玉华（1979- ），女，副教授，研究方向院金融统计