外汇风险溢酬理论述评，本文主要内容关键词为：述评论文,外汇论文,风险论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
外汇风险溢酬的系统研究始于Fama(1984)提出的“远期外汇贴水之谜”(the forward discount anomaly)①，Hodrick(1987)和Engel(1996)对该领域早期的研究成果做了全面总结。在此基础上，本文结合学界近年来在这一领域，新进展，对这一领域的研究成果进行回顾和述评。
一、外汇风险溢酬问题的提出
早期研究假定外汇市场参与者是“风险中性”的，从理论上排除了对外汇风险溢酬存在性的探讨。由该假定导出的“远期外汇无偏假说”和“无套补的利率平价”(uncovered interest rate parity)至今还在国际金融学教科书中占有重要地位。Fama(1984)对(1)式进行的检验挑战了上述假说：
大量学者使用不同样本重复上述检验，普遍发现β系数显著为负。例如McCallum(1994)估计的β为-4，Baillie和Bollerslev(2000)估计β为-2.23。这些证据表明，远期汇率并非未来即期汇率的无偏估计。相反，远期升贴水与预期汇率变动成负向关系，这就是“远期外汇贴水之谜”。
Fama(1984)回归实际上是对理性预期和远期外汇无偏假说的联合检验，因此，学界从两个角度解读该结果。部分学者对“理性预期”的假定进行了讨论，例如Lewis(1988，1989)认为，“比索问题”和“学习问题”能解释远期汇率与预期的到期即期汇率间的差异；另一部分学者则认为，预期形成机制难以完全解释“远期贴水之谜”。这一现象的原因还在于外汇存在时变的风险溢酬。
二、外汇风险溢酬的度量及其时间序列模型
(一)外汇风险溢酬的度量
考虑无套利条件满足时的远期汇率的决定：
该定义与(4)式的差别在于是否考虑物价变化。(2)式表明，远期汇率中包含了名义利率，已考虑了物价因素，因此，由预期即期汇率与当前远期汇率所确定的风险溢酬无需重复考虑物价的影响。外汇风险溢酬应使用名义汇率而非实际汇率计算。
此外，(4)式右端的方差调整理论上是不可少的项，但Backus等(1993)及McCulloch(1975)都证明，由于汇率波动较小，在经验研究中忽略该调整项不影响外汇风险溢酬的计算。
(二)外汇风险溢酬的时间序列模型
不难看出，(1)式的截距项α实际上就是外汇风险溢酬。Mayfield和Murphy(1992)在研究法国法郎、瑞士法郎和马克的汇率后发现，如允许时变的截距项存在，则无法再拒绝β=1的原假设。
早期简单的时间序列建模表明，外汇风险溢酬具有大方差、高序列相关以及由于波动率聚类带来的条件异方差等特性。例如，Bekaert(1995)、Marrinan和Canova(1993)对德国马克、法国法郎、英镑、日元、瑞士法郎和加元等币种的研究得出了类似的结论。
Hodrick(1987)利用“隐含变量模型”(latent variable method)对外汇风险溢酬的时间序列特征进行了研究。该模型将外汇风险溢酬分解成一系列不可直接观测的变量，再进一步利用统计关系建立不可观测变量与工具变量间的联系。考虑传统的跨期资本资产定价模型：
Hansen和Hodrick(1983)用外汇的超额收益率作为工具变量建模，结果不能拒绝隐含变量模型设定的原假设。Lewis(1990)以1个月外汇超额收益为工具变量，拒绝了隐含变量模型的设定，但以3个月的外汇超额收益作为工具变量时，则无法拒绝隐含变量模型的设定。
将隐含变量模型扩展到随机环境后即成为仿射模型(affine model)。Backus et al.(2001)发现，在多因子模型中，若风险因子相互独立，且要求模型产生完全正的短期利率，则所有仿射模型都不能拟合出Fama(1984)回归的β系数。如允许短期利率为负且允许因子相关，仿射模型能产生负的β系数。Benati(2006)证实了上述结论。
总体来看，对外汇风险溢酬的时间序列建模结论尚不一致。就早期样本(20世纪70年代末至90年代)而言，外汇风险溢酬具有零均值、大方差的特征，并表现出明显的自相关与波动率聚类。然而，不论是隐含变量模型还是仿射模型，都难以刻画外汇风险溢酬的某些时间序列特征。
三、外汇风险溢酬的决定因素
(一)基于消费的模型
研究者们首先考虑的风险因素是消费。按照资产定价的一般方法，假设代表性投资者的效用取决于消费，效用函数为时间可分(time seperable)，有：
其中γ为风险厌恶系数。(11)式表明，外汇风险溢酬取决于预期汇率的变化与消费变化的相关性。
学界通过估计(11)式模型的参数，以检验消费能否解释外汇风险溢酬的变化。
风险厌恶系数γ成为检验这一模型合理性的重要标准。Mark(1985)估计的γ为17.51(使用非耐用消费品)和43.51(使用非耐用消费品加服务)；Backus等(1993)引入更复杂的效用函数也没有减小对γ的估计。这意味着从实证角度来看，消费模型在为外汇风险溢酬定价时遇到了不小的问题。Matos等(2007)指出，消费模型遭遇的这一困难与“股权溢价之谜”本质上是一致的。
我们认为，消费模型给外汇风险溢酬定价的困难与股权溢价之谜存在本质不同。消费模型的核心在于式(9)的欧拉方程。在推导该方程时，投资者的投资决策与消费决策是相对独立的，资产价格变化只会影响投资者的总收入，间接影响投资者的总体消费决策。在一般的资产定价中(如股票)，这种收入效应已完全描述了资产价格变化对投资者的全部影响。但汇率同时还是两国货币的相对价格，它还能通过影响两国相对价格进一步影响投资者的消费决策。换言之，外汇资产价格的特殊性在于其替代效应，其大小取决于投资者所持货币结构、两国间商品的替代弹性等因素。如何将这些因素成功地纳入汇率定价模型，现阶段尚无文献作专门探讨。
(二)对消费模型的扩展
1.引入微观市场变量
将系统性风险与一系列代表财富变化和投资机会集变化的状态变量挂钩，可得到跨期资本资产定价模型。该模型能够直接建立外汇资产收益率与市场收益率的联系。在这一框架下，Mark(1988)、McCurdy和Morgan(1991)都验证了外汇市场与股票市场间存在时变的β系数。但他们都发现，时变的β系数不足以解释外汇市场超额收益率。
郭炳伸等(2001)检验了新台币对美元的外汇风险溢酬。他们认为，外汇市场确实存在时变的风险溢酬，而且这一溢酬变化与股票的超额收益明显相关，后者能解释12％的外汇风险溢酬。与前人研究不同的是，他们发现对外汇市场超额收益的解释力度达57.5％。
债券市场的波动同样能影响汇率。Lim和Ogaki(2003)认为，国内短期利率的变化将通过影响长期债券的超额收益，改变对国外债券的需求进而影响外汇的风险溢酬。Wu(2007)指出，尽管利率变化不能解释所有的外汇风险溢酬变化，但它无疑是影响外汇风险溢酬的一个重要变量。
2.引入货币政策变量
在汇率研究中一个不能忽略的事实是，汇率变化与一国的货币政策变动有密切联系。因此，大量针对外汇风险溢酬的研究都考虑了中央银行货币政策的影响。
引入中央银行的第一种扩展是资产平衡模型(portfolio balance models)。假定两国间可交易的资产只有两国的无风险债券，对两国投资者分别效用最大化，即可推出外汇风险溢酬与利率变化、投资者风险厌恶程度之间的关系。资产平衡模型在实际应用中却遭遇到了不少问题，其一是理论模型的设定过于简单，其二是通过这一模型计算出来的风险厌恶系数无法拒绝为0的原假设。
引入中央银行的第二类扩展是一般均衡模型(general equilibrium models)。Lucas(1982)从两国经济出发，由投资者的消费决策推出了外汇风险溢酬的决定机制。货币供应量的变化作为模型的内生冲击之一，中央银行只需调节货币供应量就能影响汇率变动。一般均衡模型是所有外汇风险溢酬模型最富有经济含义的模型，是当前国际经济学理论界研究的重点。
除此之外，Kocenda和Poghosyan(2007)对捷克等欠发达经济体的研究发现，货币政策变量能解释很大一部分外汇风险。Meredith和Ma(2002)也发现，正是货币政策对利率和汇率的同时影响，使得汇率的变动表现出与利率很强的相关性。
四、基于随机贴现因子的新框架
近年来，针对外汇风险溢酬研究的新趋势是引入随机贴现因子框架，整体讨论各因子对外汇风险溢酬的影响。随机贴现因子理论是资产定价领域的一般定价框架，其基本定价公式是：
其中，各小写字母代表大写字母对应变量的自然对数形式。(14)式表明：投资者的外汇风险溢酬取决于本国贴现因子与预期汇率的协方差。若贴现因子与预期汇率同向变动，投资者索要风险溢酬较低；若这两者反向变动，投资者要求较高的风险溢酬。
Smith和Wickens(2002)在SDF框架下研究各风险因子对外汇风险溢酬的定价效果。他们发现，货币因素对外汇风险溢酬的解释力度最强，而机制转换模型比不含机制转换的模型效果好。
Backus等(2001)讨论了汇率与随机贴现因子之间的关系。他们发现，当市场完全时，汇率是两国间随机贴现因子的比值，即：
其中，加星号的代表国外的SDF。Brandt等(2006)认为，即使在不完全市场中，只要能找到最小方差贴现因子，(15)式依然成立。
Cappiello和Panigirtzoglou(2007)首先估计SDF，并通过式(15)计算出外汇风险溢酬。他们发现用这种方法计算出的外汇风险溢酬，特别在金融危机时，确实反映了汇率变化的真实情况。Eisenberg和Rudolf(2007)综合利用(14)、(15)两式探讨了不同国家风险价格的相关性。他们认为，不同国家对风险资产定价的差异在于风险价格，汇率是对风险价格差异的反应。
五、结论与进一步的研究方向
本文对现有外汇风险溢酬的研究文献进行了全面回顾。总的来看，从资产定价角度来研究外汇风险溢酬尚未获得一致结论。例如，当变换币种、更换样本期以及更换不同期限的远期汇率后，Fama回归的结果有可能出现变化；又如，早期的研究都认为外汇风险溢酬是一个自回归、条件异方差的平稳序列，可以用普通的GARCH模型刻画，然而针对不同样本期的研究却发现，外汇风险溢酬并不一定是平稳序列，部分样本期表现出单整或分数单整。
这些争议出现的根源在于，目前针对外汇风险溢酬的研究偏向于统计分析，缺少有经济含义的模型来全面解读外汇风险溢酬蕴含的信息。不论是消费模型、ICAPM模型还是引入中央银行的模型都侧重分析某一因素在外汇风险溢酬中是否得到定价，但他们都不能完全解释外汇风险溢酬的所有变化。需要注意一个基本事实是，汇率是两国货币的比价，因而汇率事实上蕴含的是两个国家相对的系统性风险，单一考虑一国某一类风险很难准确给出外汇风险溢酬所包含的全部信息。要有效解读外汇风险溢酬，必须从两国的相对系统性风险这一角度入手。这也是近年来随机贴现因子的框架在该领域被广泛应用的原因。随机贴现因子反映了整体的系统性风险变化，但就目前研究来看，从随机贴现因子角度的研究还略嫌零散，未成系统。
因此，一个亟待研究的课题是将这两种思路结合起来，既把汇率作为投资性资产的价格，又考虑汇率作为两国货币的相对比价，研究外汇风险溢酬与两国经济波动、两国经济相关性到底存在哪些内在联系，从理论上厘清外汇风险溢究竟受什么因素的影响。在此基础上，我们可以进一步细化针对贴现因子的研究，探讨贴现因子中可能包含的信息，逐一解读外汇风险溢酬的风险因子，讨论除了消费、股票市场收益、债券市场收益以及货币政策变化外，还有哪些因素可能引起外汇风险溢酬的变化。最后，在分析清楚外汇风险溢酬的影响因素之后，我们可以考察这些因素变化会带动外汇风险溢酬的统计特征出现怎样的变化，不同的样本期外汇风险溢酬会否表现出不同的时间序列特征。我们认为，这种从宏观整体到微观因素再到数据特征的研究思路有助于更好地理解外汇风险溢酬的本质，能为现有纷繁芜杂的经验研究结论提供一个统一的理论框架。
注释：
①该词译法各文献差异很大，有文献也将其称为“forward premium puzzle”。“discount”可译为“折价”，亦可译为“贴水”；同样，“premium”不仅可译为“升水”，还可译为“风险溢酬”。国外文献在提到“forward discount anomaly”和“forward premium puzzle”时，均指外汇升贴水与预期汇率变动间的关系，因而我们在文中译为“远期外汇贴水之谜”(等价于“远期外汇升水之谜”)。
②如无特别说明，本文所有的汇率均直接标价法下特定货币兑美元的汇率。