利率期限结构是否包含了预测汇率变动的信息？

数量经济研究第9卷第1期2018 年The Journal of Quantitative Economics Yol. 9 No. 12018利率期限结构是否包含了预测汇率变动的信息？邓明吴亮摘要：由于利率期限结构中包含未来经济运行的信息，本文首次利用2006年4月到 2014年12月中美两国利率期限结构的月度数据，通过动态Nelson-Siegel 模型抽取两国 利率期限结构的相对水平、相对斜率和相对凸度三个相对因子，基于三个相对因子检 验其对人民币兑美元汇率的预测能力。

实证研究表明：第一，相对因子模型对汇率在1 个月到12个月的预测期具有可预测性，相对水平因子或相对斜率因子增加1%分别导 致人民币升值1%和2%,而相对凸度因子增加1%会导致人民币贬值1%;第二，基于 CW 检验统计量的滚动窗预测表明，在所考虑的各个滚动窗和预测期下，相对因子模型 的预测能力优于随机游走模型和非抛补利率平价模型。

因此，可以利用利率期限结构 中的信息提高预测汇率变动的精度。

关键词：利率期限结构汇率预测相对因子动态Nelson-Siegel 模型中图分类号：F 832.5文献标识码：ADoes Term Structure of Interest Rate Include Information to Forecast Exchange Rate?Abstract ： Since the term structure of interest rates embodies information about future economic activity, this paper uses dynamic Nelson-Siegel model to extract relative level, slope and cur­vature based on monthly data of interest rate of term structure of China and United States from* [基金项目]本文受国家自然科学基金青年项目“人口老龄化下的技术进步方向与要素收入份额” (71503220)、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“集聚经济下的中国地方政府财税行为研究” (15JJD790029)和厦门大学校长基金“要素市场扭曲、偏向性技术进步与要素收人份额”（20720171028) 的联合资助。

-[作者简介]邓明（1982 -)，男，厦门大学经济学院副教授，博士生导师，主要研究方向为应用计量。

吴 亮（1983 -)，男，阜阳师范学院经济学院副教授，主要研究方向为应用计量。

Deng Ming Wu Liang利率期限结构是否包含了预测汇率变动的信息？39 April 2006 to December 2014 and analyses forecasting ability of relative factors on RMB to US Dollar exchange rate. The empirical study shows that：first, the relative factors model can pre­dict exchange rate changes 1 to 12 months ahead, 1%increase in relative level or slope pre­dicts 1%and 2% annualized appreciation of the Renminbi respectively, l%increase in rela­tive curvature predicts 1% annualized depreciation of the Renminbi; Second, the rolling win­dow forecasting based on Clark-West statistics shows that relative factors model outperforms random walk model and uncovered interest parity model for any given rolling windows and fore­casting periods. The results reveal that we can improve the prediction accuracy of exchange rate by use of the information included in term structure of interest rate.Keywords ：Term Structure of Interest Rates Exchange Rate Predictability Relative Factors Dynamic Nelson-Siegel Model引g汇率是以一种货币表示另一种货币的价格，在全球经济一体化趋势逐渐加强和世 界各国经济之间依赖程度不断加深的今天，汇率无疑是维系国际经济往来的纽带和桥 梁。

汇率的决定和预测一直是经济文献中探讨的焦点问题，经典的汇率决定理论将汇 率当成资产，即各种宏观经济变量（如货币供给、国民收人、顺差等）的贴现值，例 如，Frenkel (1976)的弹性价格货币模型，Dombusch (1976)的黏性价格模型以及在 二者基础上衍生出的许多模型，因此理论上而言，汇率与宏观经济基本面应当存在直 接联系。

然而M eese和Rogoff (1983, 1988)的研究发现，在预测区间小于一年的范围 内，简单的随机游走模型在预测汇率变动时要好于宏观经济模型，即使在改变货币模 型的设定后，这一结论也无法改变。

这种汇率与宏观经济基本面的脱离关系也就成为 国际经济学的一'个继。

此后，Westerlund 和 Basher (2〇〇7)、Cerra 和 Saxena (2〇10)尝 试各种方法和模型，在少于一年的预测期内没有发现任何模型的预测能力能优于随机 游走模型。

Cheung等（2005)系统地总结了过去30年间的汇率模型，包括货币模型、购买力平价模型、非抛补利率平价模型及巴拉萨-萨缪尔森生产率模型及四个模型的 综合模型，对其进行了 1个、4个、20个季度的预测，没有发现任何模型的预测能力 能够稳定超过随机游走模型。

Mark (1995)在一个更长的区间内（1973 -1991年）对 货币模型进行了检测，比较了预测区间长度为1个、4个、8个、12个、16个季度的 效果，发现预测区间为1个季度和4个季度时，货币模型无法打败随机游走模型；当预测区间为8个、12个、16个季度时，结果则大为改观，其预测能力明显超过随机游 走模型，其中预测区间为16季度时，货币模型的均方根误差只有随机游走模型的1/2, 因此得出结论，货币模型只具有长期预测效果，而对1年内的预测几乎无效。

我国在2005年7月21日对人民币汇率制度进行了改革，提出建立以市场需求为基 础，参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，人民币汇率与宏观经济基本40数量经济研究面走势更为紧密。

但是，对人民币汇率的研究同样认为，宏观经济变量与汇率变动之 间似乎并无确定性的关系。

陈平和李凯（2010)对宏观经济信息与人民币汇率之间的 关系进行了考察，在四种汇率决定的宏观经济模型（货币模型、泰勒规则模型、非抛 补套利模型及购买力平价模型）中，只有泰勒规则模型的预测能力明显优于随机游走 模型，宏观经济模型在预测汇率变动中似乎毫无用处。

金成晓和李雨真（2015)分析 了货币政策对利率期限结构的影响，得出诸多有益结论。

汇率的货币模型在短期内解释力差的一个原因是未能引入货币政策的相关变量，如利率和通货膨胀率，而这些变量恰恰与短期汇率变动息息相关。

Taylor(1993)根据 美国经济运行的历史数据总结出一个经验性利率反应函数（Interest Reaction Function),为引入这些变量提供了理论基础，称之为泰勒规则。

Engel与West(2005)首先将泰勒 规则引人美元兑马克实际汇率的研究，通过分别建立两国泰勒规则方程，成功模拟了 两国汇率在1978 ~19卯年的波动状况。

Engel与West(2〇06)在此基础上使用泰勒规 则模型对更多国家的汇率进行了样本外预测的检验。

Molodtsova和Papell(2〇09)使用 泰勒规则模型检验了欧元和美元之间的波动关系，发现泰勒规则模型的样本外预测能 力明显强于货币模型。

但是Rogoff和Stavmkeva(2〇〇8)发现如果变换预测区间，泰勒 规则模型的预测能力优于随机游走模型的结论并不稳健，因此对泰勒规则模型在其他 作者文中的成功应用持保留态度。

虽然泰勒规则模型并未取得对随机游走模型的压倒性优势，但其研究路线对我们 如何将实际变量与汇率预测联系起来提供了思路，我们可以尝试将汇率模型与包含货 币政策相关变量的模型结合起来，寻找有助于提髙汇率预测精度的宏观经济变量信息。

基于这样的研究出发点，本文利用Diebold和Li(2006)提出的动态Nelson-Siegel模 型，构建中美两国利率期限结构的相对因子模型，并将其与预测汇率的非抛补利率平 价模型结合起来，以此来预测人民币兑美元汇率。

本文的研究结果表明，相对因子模型对汇率在1个月到12个月的预测期具有可预 测性，相对水平因子或相对斜率因子增加1%分别导致人民币升值1%和2%,而相对 凸度因子增加1%会导致人民币贬值1%，这说明利率期限结构中确实包含了有助于预 测汇率的信息。

此外，基于CW检验统计量的滚动窗预测表明，在所考虑的各个滚动 窗和预测期下，相对因子模型的预测能力优于随机游走模型和非抛补利率平价模型；同时，当滚动窗宽较小时，TU统计量也支持相对因子模型在预测汇率上的精度优势。

由此可以看出，我们可以利用利率期限结构中所蕴含的宏观经济信息来提高预测汇率 的精度。

本文余下内容安排如下：第1节介绍构建两国利率期限结构的动态相对因子模型，第2节为本文的经验研究，第3节为本文的结论。

1研究设计我们选取非抛补利率平价（Uncovered Interest Rate Parity，UHIP)模型作为本文研利率期限结构是否包含了预测汇率变动的信息？41究的基准汇率预测模型，这是因为利率平价理论作为国际金融学的基本理论之一，虽然其形式简单，但在一定程度上反映了国际资本高度流动下汇率决定的影响因素及外 汇市场上汇率波动的特点。