多重需求动机下我国外汇储备适度规模研究
内容摘要:近年来,我国巨额的外汇储备受到普遍的关注。本文利用我国1985-2012年的年度数据,考虑到交易性需求、预防性需求、攀比动机和投资性功能,使用多元回归模型进行适度外汇储备的测度。研究表明,我国的外汇储备体现了安全性功能,但忽略了投资性功能。在安全性功能中交易性需求、攀比动机对外汇储备的影响最大,其次是预防性需求。
关键词:外汇储备安全性功能投资性功能
外汇储备作为反映一个国家经济、金融实力的重要宏观经济指标,除充当国际贸易的支付手段外,还具有调整国际收支、维持汇率稳定、提高融资能力、增强本国抵御金融风险等作用。近年来,包括我国在内的东亚国家外汇储备普遍偏高,巨额的外汇储备成为当前理论界和政策制定者关注的焦点。持有外汇储备既要保证发挥防范外部危机风险、稳定本国经济的保障机制作用,又要兼顾成本-收益性,过度的外汇储备会带来巨额的损失,因此外汇储备规模要适度。本文在总结前人研究的基础上,考虑多重动机下我国外汇储备的适度规模。
理论模型
(一)多重需求动机及影响因素
对外汇储备的需求主要包括以下几个方面:一是交易性需求。交易性需求是指一国为满足公共部门或私人部门对外汇支付的交易需求而持有的外汇储备,影响外汇储备交易性需求的代表性因素主要是边际进口倾向。二是预防性需求。预防性需求主要是一国中央银行为缓冲外部因素对国内经济冲击产生的外汇需求,其影响因素主要有国际收支的波动性。三是攀比动机。攀比动机也称为储备需求决定的衣柜理论,指一国的外汇储备量并非完全出于自身需求,而是会参考区域内他国的持储量,一旦他国增加外汇储备,本国也有动力增加自身持储量。因此,攀比动机而形成的外汇储备需求取决于区域内其他国家,尤其是持储大国的外汇储备量。四是投资性需求。投资性需求是指外汇管理当局根据外汇储备的财富性质将超额的外汇储备在国际市场上进行投资以获取回报而产生的外汇储备需求,其影响因素是国内外投资收益率的差别。
(二)变量及理论模型
由于外汇实际储备并不总与最优储备量相一致,外汇管理当局会根据二者的缺口进行调整,尽力使二者相一致。因此,本文借鉴邹宏元等(2011)的研究考虑外汇储备的实际量与最优量的缺口的调整。调整路径如下:
lnRt-lnRt-1=λ(lnRt*—lnRt-1)+μt(1)
λ为调整系数,取值[0,1]。λ=1,实际持储量与最优储备量一致。λ≠1,实际储备量与最优外汇储备量不相等,储备缺口当期未得到完全调整。μt为随机变量,μt~(0,σ2)。
根据上述对外汇储备需求动机及影响因素的分析,最优外汇储备取决于四方面的需求,由此来构建模型。首先选取变量。被解释变量为一国的最优外汇储备规模。解释变量为四大需求动机的各影响因素。对应交易性需求的影响因素的变量为:边际进口倾向m用全年进口额IM与国内生产总值GDP之比表示。预防性需求用经常项目的波动来代表。经常项目的波动CAV用进出口差额的波动率表示,计算方法为:先计算进出口差额BIE对时间t趋势回归得到的估计值γT,BIEt=γ0+γTt+τ(t=1,2,3…T),然后把变化方差与进出口差额均值的比作为表示经常项目波动的变量,即CAVT=。有关攀比动机的外汇储备需求以东亚地区内外汇储备大国的持储量MR作为变量。最后,由于我国外汇储备主要持有的是美国国债,投资性需求对外汇储备的影响用美国一年期政府债券收益率与我国一年期定期存款利率的差ROR来表示。各解释变量及其代码描述汇总如表1所示。
变量选取完成后,因CAV和ROR的负数取值问题,对其他变量进行对数处理,全面考虑外汇储备的安全性功能和投资性功能,则测度我国外汇储备适度规模的上限的模型具体表示为:
lnRst*=α0+α1lnmt+α2CAVt+α3lnMRt+α4RORt+εt(2)
外汇储备适度规模的下限仅考虑安全性功能,满足交易性需求、预防性需求以及攀比动机,不考虑投资性功能,把上限模型中投资性需求对应变量ROR去除即可,则外汇储备适度规模下限的测度模型具体表示为:
(3)
把式(2)和式(3)代入式(1),整理可得到实际外汇储备与各变量的表达式为:
lnRt=β0+β1lnmt+β2lnCAVt+β3lnMRt+β4RORt+β5lnRt-1+ηt(4)
和
lnRt=κ0+κ1lnmt+κ2CAVt+κ3lnMRt+κ4lnRt-1+ηt(5)
式(4)和式(5)中的βi=αi*λs,但是β5=(1-λs),κi=ψi*λx,κ4=(1-λx)。
实证分析
(一)数据的选取
本文的数据为1985-2012年的年度数据。我国1985-2011年的相关数据来自于1996-2012年《中国统计年鉴》和中国外汇储备管理局的统计数据,2012年的相关数据来源于各官方网站。攀比动机中,日本各年的外汇储备为区域内最高值,持储大国为日本,其数据来自于日本财务省网站的统计数据,美国一年期国债收益率数据来自于IMF。
(二)实证分析
由于解释变量和被解释变量均属于时间序列的变量,为避免回归过程中产生“伪回归”现象,首先对变量进行ADF检验来判断数据的平稳性。检验结果如表2所示。
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