在生活、工作和学习中，大家都写过作文，肯定对各类作文都很熟悉吧，根据写作命题的特点，作文可以分为命题作文和非命题作文。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的作文呢？如下是爱岗敬业的小编帮大家收集的6篇假币风波的相关文章，欢迎参考阅读，希望对大家有一些参考价值。
关键词：货币国际化；金融市场；风险；LIBOR利率；ARCH模型
一、研究的背景
20世纪中期布雷顿森林体系的出现，欧洲金融市场和其他金融创新工具的不断发展，使国际金融市场的自动调节机制已经不可能发挥作用了。特别是随着国际经济一体化程度的不断深入，金融市场一旦出现了波动，就会通过LIBOR、TIBOR或是HIBOR等同业拆借利率扩散开来，这会为金融投机家提供了投机的手段与场所，对于国际化货币发行国和使用国际化货币国家的金融市场而言，产生了金融风险，带来了金融体系的不稳定。
货币的国际化是金融创新的一种具体形式，它是金融体系和金融市场上出现的一种新兴的事物。货币的国际化推进了金融业发展的历史，国际货币运行模式越有效，就越能限制国际货币体系中的货币数量，维持国际货币体系稳定(李建军，2009)［1］，让离岸金融市场、跨国银行金融机构、金融衍生金融工具等得到了很好的推广。由于国际化货币的出现，各个金融机构之间、金融部门与其他部门之间、国内市场与国际市场之间相互依赖加深。
但是，这也意味着货币流通的任何环节出了漏洞都会危及整个金融体系，“伙伴风险”是需要关注的一个问题。
①
＊在国际金融市场“伙伴风险”传递的过程中，欧洲货币市场的同业拆借利率起到了非常关键的作用。这是因为银行间的同业拆借市场在国际金融市场中占有重要的地位，其利率被认为是国际金融市场中的基准利率。一般而言，基准利率的形成，是利率市场化的重要前提(于建忠、刘湘成，2009)［2］。一方面，同业拆借市场中的利率市场化，意味着国际金融市场中的利率水平由市场的供求来决定，形成了利率决定、利率传导和利率市场化的机制。
另一方面，同业拆借期限虽短，但对维持银行资金周转与国际金融市场的正常运行具有非常重要的意义。这是因为同业拆借全凭信誉，无需提供抵押品，交易较为方便，存款和放款都是通过电话、电传联系。每笔交易少则几十万英镑，多则高达几百万英镑。所以说，虽然货币国际化的金融创新带来了财富效应、金融市场的业务效应和金融市场的福利效应，但是，从某种意义上而言，这个创新也通过同业拆借市场给国际金融市场带来了新的金融风险。
二、国内外相关研究综述
一般来说，货币国际化以后，金融监管的重点领域，应当是国际化货币流通的国际金融市场。货币金融市场是资金供应者和资金需求者通过金融工具进行交易而融通资金的市场，而同业拆借利率是货币的流通场所和空间的基础，研究同业拆借利率的自身波动是非常必要的。因为同业拆借利率波动为国际金融市场带来了风险，影响了货币国际化的推进。在国际金融市场中，比较典型的、有代表性的同业拆放利率有四种：伦敦银行间同业拆借利率(LIBOR)、东京银行间同业拆借利率(TIBOR)、新加坡银行同业拆借利率(SIBOR)和香港银行同业拆借利率(HIBOR)。而伦敦银行同业拆借市场是世界上最典型的、规模最大的同业拆借市场。
关于LIBOR市场波动率的研究，PhilipInyeobJi，FrancisIn(2010)通过对2006年3月1日—2008年11月11日澳洲美元、欧元、英镑、日元和美国美元每天波动的汇率值研究，发现LIBOR利率正在加深对其他国家货币币值波动的影响，特别是2007年以来的国际金融危机，LIBOR利率的波动更为频繁了，这在很大程度上给国际金融市场的金融资产带来了较大的风险。
［3］
Shin－ichiFukuda(2011)通过对2007年全球金融危机以来国际金融市场LIBOR利率和TIBOR利率变化的研究，发现金融危机增加了国家金融市场或区域金融市场贴现率的波动程度，带来了金融风险。由于美元是国际金融市场中重要的工具货币，欧洲美元市场中的LIBOR利率通过以美元计价、结算和储备的金融产品对国际金融市场带来了交易信用风险和资产流动风险。
［4］
另外，如果把影响LIBOR利率的因素联系进来，LIBOR利率的波动就显得更为频繁了，比如陈玮光等(2009)认为当通货膨胀率和道琼斯工业指数的增长率增加时，美元LIBOR的所有利率都上升；联邦基金利率增加时，利率的水平值增加，但长期利率增加幅度小于短期利率的增加幅度。
［5］
可见，波动率在某些时段上较低，说明同业拆借市场的价格保持稳定，带来风险的可能性在降低；而波动率在某些时段上较高，往往意味着同业拆借市场的价格出现了大幅度的变化，一方面，这会不利于国际金融市场的稳定。一般而言，一个稳定、发达、开放的金融市场是货币国际化的必要载体，它可以吸引国际借贷者和证券发行者在本国融资，可以培育丰富的金融产品，增强产品的流动性，为全球投资者提供一个多样化的资产配置平台(杨雪峰，2009)。
［6］
另一方面，银行业在国际金融市场中占有重要的地位，银行业国际金融业务对货币国际地位具有直接的影响(元惠萍，2011)［7］而同业拆借市场利率的剧烈波动会不利于发达银行业的发展。
从以往的研究来看，货币国际化带来了金融市场创新，而这个创新也通过同业拆借市场向国际金融市场带来了新的金融风险。同业拆借市场的价格从一个时期到另一个时期的变化过程中，常常表现为价格的波动，而是否会出现价格波动率聚集的现象，即大幅度波动聚集在某一段时间，而小幅度波动聚集在另一段时间上，这是中外学者重点关注的一个问题。但是，前人的研究并没有站在LIBOR利率的角度上，对货币国际化与国际金融市场发展协调推进带来的风险展开分析，没有对金融风险产生的内在机理进行大胆的探讨，特别是实证研究较少。这也说明本文研究LIBOR利率波动对于稳定货币国际化过程中的国际金融市场具有重要意义。
三、货币国际化与金融市场协调推进对同业拆借市场带来波动率的模型估计通过这一小节上文的分析，可以看出，随着货币国际化的不断推进，欧洲货币市场中LIBOR利率的波动，会对国际金融市场投资的金融产品造成冲击，产生投资的风险。本文试图站在LIBOR利率的角度上，对货币国际化与国际金融市场协调推进带来的风险展开分析。
(一)ARCH模型简述
在金融的时间序列分析中，广泛运用的一种特殊非线性模型就是ARCH模型(Auto－regressiveConditionallyHeteroskedasticity)，最早由Engle于1982年提出。该模型主要的思想是，某一特定时刻t的随机误差方差不仅取决于以前的误差，还取决于自己以前的方差。对于通常的回归模型：yt=x\'tβ+εt(1)如果随机误差项的平方ε2t服从AR(q)过程，即：ε2t=α0+α1ε2t－1+α2ε2t－2+…+αqε2t－q+ηt，t=1，2，…(2)其中，ηt独立同分布，并满足E(ηt)=0，D(ηt)=λ2。则称模型(2)是自回归条件异方差模型，简称ARCH模型。
对于任意时刻t，εt的条件期望为：E(εt|εt－1，…)=槡ht·E(vt)=0(3)条件方差为：E(ε2t|ε2t－1，…)=ht·E(v2t)=ht(4)通过(4)式，可以看出序列条件方差具备随时间而变化的性质。
20世纪90年代以后，为了让ARCH模型的解释能力更为完善，不断有学者对ARCH模型进行完善和扩展，出现了多种变异的ARCH模型，形成了一个ARCH模型族(黄宗远，沈小燕，2007)［8］，包括GARCH模型、ARCH－M模型、非对称ARCH模型、幂ARCH模型、成分ARCH模型等等。由于ARCH模型族可以很好的发现引起波动状态的因素，非常适合于描述金融市场时间序列的波动特征，所以，本文在这一小节中通过ARCH模型展开货币国际化对同业拆借市场带来波动率的模型估计。
(二)数据的说明
货币国际化对同业拆借市场带来的波动，是一个较长的历史时期。随着欧元的诞生，美元在国际货币体系中的地位继续得到了巩固，并形成了以美元为核心、欧元、日元、英镑等为补充的国际货币体系。同业拆借的利率种类较多，期限较长，关于同业拆借市场中的数据，本文在英国同业拆借市场中选取欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率(LJPY)，以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率(LUSD)每个季度的数据在1986年1月—2011年9月之间的数据，共103个观测值，数据来源于欧洲中央银行数据库，为了减缓序列的波动程度，本文选择对这两个时间序列的变化率进行自然对数处理，即djpyt=LN(LJPYt/LJPYt－1)和dusdt=LN(LUSDt/LUSDt－1)，LJPYt表示欧洲日元在t时刻的LIBOR利率，而LUSDt表示欧洲美元在t时刻的LIBOR利率。
(三)LIBOR利率的数据统计特征分析为了对LIBOR利率进行ARCH模型分析，也为了达到较好的模型解释能力，首先需要对数据的基本统计特征展开分析，以观察原始数据是否具有尖峰的分布特征，便于对下文展开分析。从图1中可以看出，欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk=－0.404207，其结果小于零，表明其分布呈现出左偏态。而从峰度来看，K=9.844914，远远大于3，表明更多的变换率取值聚集在均值周围，同时部分变化率又远离均值。与标准正态分布(Sk=0，K=3)相比，欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏，尖峰的分布特征，即“尖峰厚尾”。JB统计量为201.9021，P值接近于0，说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设。
从图2中可以看出，欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk=－1.315755，其结果小于零，表明其分布呈现出左偏态。而从峰度来看，K=8.209290，远远大于3，表明更多的变换率取值聚集在均值周围，同时部分变化率又远离均值。与标准正态分布(Sk=0，K=3)相比，欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏，尖峰的分布特征，即“尖峰厚尾”。JB统计量为144.7616，P值接近于0，说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设。可见，欧洲日元市场与欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率呈现出尖峰的分布特征，可以在下文中对这两个序列进行ARCH模型分析。
(四)LIBOR利率波动率模型的建立1．LIBOR利率数据的平稳性分析和序列相关分析一般而言，在对时间序列数据进行分析时，首要的问题是判断它的平稳性。如果样本呈现出非平稳的现象，那么往往会导致出现“虚假回归”的问题。这样，样本之间就不会有任何意义的关系，对样本进行回归也会表现出较高的可决系数。本文选择的变量数据是1986年1月—2011年9月之间欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率(LJPY)，以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率(LUSD)每个季度公布的数据，这是明显的时间序列，所以本文首先利用Eviews6．0统计分析软件，对所有的变量进行ADF检验。对于LJPY和LUSD时间序列而言，其ADF数值都小于1%、5%和10%临界值，因此，可以拒绝样本序列存在单位根的原假设，时间序列的数值是平稳的，可以继续进行数据分析。
同时，对LJPY和LUSD时间序列展开相关性分析。通过对LJPY相关系数的分析可以知道，滞后1阶、4阶和6阶的自相关系数较大(取绝对值以后)，因此，本文采用LJPY时间序列建立一个滞后1阶、4阶和6阶的模型。
而LUSD滞后1阶、2阶和12阶的自相关系数较大(取绝对值以后)，因此，本文采用LUSD时间序列建立一个滞后1阶、2阶和12阶的模型。
2．LIBOR利率分布滞后模型的OLS分析从表1中可以看出，只有LUSD(－2)的系数没有通过10%的显著性检验水平，其他系数均通过了1%、5%和10%的显著性检验水平，其他拟合的整体效果似乎不错。
接下来，本文对残差序列进行ARCH效应检验，运用p=1阶的序列自相关LM检验展开分析，显示结果如表2、表3所示：从检验结果中可以看出，F和LM统计量所对应的概率均小于5%，可以知道F和LM的值都在临界值的右边，可以知道拒绝原假设，残差序列存在ARCH(1)效应，也就是该模型的残差序列存在自回归条件异方差详见表4。
3．ARCH(1)模型的拟合结果及分析对比前文OLS的分析结果，LJPY模型回归的参数变得更大了，而且z统计量也变得较为显著了，除了常数项以外，均通过了1%的显著性检验水平。同时，ARCH(1)模型的对数似然值有所增加，AIC和SC值都变小了，说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据，选择ARCH(1)模型是合适的。
而对于LUSD模型，虽然回归的参数LUSD(－2)和LUSD(－12)的z统计量变得不显著了，但是，ARCH(1)模型的对数似然值有所增加，AIC和SC值都变小了，说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据，选择ARCH(1)模型是合适的。
另外，从图3中可以看出，ARCH(1)模型很好的拟合了LJPY序列，残差序列大致被控制在－0.4—0.4之间。
从图4中可以看出，ARCH(1)模型基本拟合了LUSD序列，残差序列大致被控制在－2－2之间。
接下来，再对ARCH模型进行异方差ARCHLM检验，得到结果(详见表5、表6):可见，对于LJPY序列，F和LM统计量所对应的概率分别为0.1958和0.1918，均大于5%，而对于LUSD序列，F和LM统计量所对应的概率分别为0.5089和0.5034，均大于5%，所以说，检验结果接受原假设，残差序列不存在ARCH效应，也就是模型ARCH(1)消除了随机游走残差序列的条件异方差性。
ARCH(1)模型拟合的LJPY序列条件标准差时间序列图5中可以看出，LJPY序列条件标准差时间序列在1994年—2009年大幅震荡，大多数年份中超过了0.4的水平，特别是2000年前后波动加剧，最大时甚至达到了2.0左右。而其他年份波动都较为平缓，基本上在0.2的水平。
从ARCH(1)模型拟合的LUSD序列条件标准差时间序列图6中可以看出，LUSD序列条件标准差时间序列在2000年以后开始大幅波动，大多数年份中超过了0.4的水平，特别是2007年美国次贷金融危机爆发以来，波动幅度甚至超过了0.8，最大时已经接近到了1.0左右。而其他年份波动都较为平缓，基本上在0.1的水平。这与近年来，美国政府及美联储的非常规货币政策缓解金融危机的负面影响，向银行系统注入资金、降息、刺激消费者开支等诸多措施来拯救银行系统是有关系的(陈敏强，2010)。
［9］通过以上的回归分析，可以看出，欧洲货币市场中同业拆借市场的价格从一个时期到另一个时期的变化过程中，常常表现为价格的波动，会出现价格波动率聚集的现象，即大幅度波动聚集在某一段时间，而小幅度波动聚集在另一段时间上。欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以前，以及美元的同业拆借利率在2007年波动率较低，说明同业拆借市场的价格保持稳定，对欧洲货币市场中以美元、日元计价、结算、储备和投资的金融产品带来风险的可能性在降低，这会在很大程度上吸引投资者对以美元或是日元计价、结算的金融产品购买，必然会较好地促进美元与日元的国际化。
但是，欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以后，以及美元的同业拆借利率自2008年以来波动率较高，意味着同业拆借市场的价格出现了大幅度的变化，这必然不利于美元、日元为主体的国际金融市场稳定，货币国际化正通过同业拆借市场向国际金融市场带来了新的金融风险。本文的这个实证分析结果已经拓展了前文国内外相关研究的结果，所以说，金融市场中同业拆借市场利率的剧烈波动会不利于银行业的发展，不利于国际金融市场投资的稳定，这必然影响了美元或是日元货币国际化的深入。同时，本文认为货币国际化与金融协调推进的过程中，需要引入以稳定同业拆借市场利率波动为目标的监管思路，这样可以以防范金融系统性风险为目标来设计金融市场监管的步骤。
四、结论
通过以上的ARCH(1)模型分析，可以大致得到以下几个方面的结论：第一，2000年以来，随着全球离岸金融市场金融一体化程度的不断提高，欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率和欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的时间序列具有随机游走的趋势，而且波动的程度还在不断扩大，这在很大程度上会为货币国际化背景下的金融市场正常运行带来风险。
第二，从ARCH模型拟合的欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率时间序列中可以看出，实际值、拟合值和残差值具有群集性特点，国际金融市场中的LIBOR利率存在ARCH效应。
第三，同业拆借市场中价格的波动对国际金融市场带来的风险，是发行国际化货币国家和使用国际化货币国家决策者和监管当局需要密切关注的对象，这个风险会影响到货币国际化进程地深入。而关于货币国际化后离岸金融市场中风险的监管模式，本文认为可以引入以稳定同业拆借市场利率波动为目标得监管思路，也就是基于防范金融系统性风险的目标来设计监管的体系和步骤。这样，通过有效确定国际化货币的金融市场监管目标，可以在极大程度上加强对同业拆借利率地监控，并且准确无误地把监管目标责任委托给监管机构，以在极大程度上避免货币国际化对国际金融市场带来的金融风险。
我国汇率制度弹性与货币政策的独立性
――基于1994年1月―2011年9月数据的实证研究收稿日期：2012-01-12
作者简介：苏华山（1981-），男，江苏徐州人，北京大学经济学院博士生，南京财经大学经济学院讲师，研究�
苏华山
（北京大学，北京100871）
关键词：汇率制度；改革；货币政策独立性；利率
Flexibility of China’s Exchange Rate Regime and Independence of Monetary Policy
- An Empirical Research Based on 1994―2011 Monthly Data
SU Huashan
(Peking Univeristy, Bejing 100871 China)
Abstract：The paper empirically analyzes China’s monetary independence with monthly data since 1994, and discusses the impacts of the 2005 exchange rate regime reform on the monetary policy independence. China’s official and market interest rates are represented respectively by shortterm deposit interest rate and interbank offered rate. According to the sensitivity of the two domestic interest rates to the world’s interest rate, official interest rate is independent while market interest rate is not. After the exchange rate regime reform, both interest rates are more independent than ever. Since both are imperfect, the paper studies the sensitivity of monetary supply to foreign interest rate. The result shows that monetary policy is moderately independent, while much more independent after the 2005 exchange rate regime reform. By analyzing the relation between currency and foreign exchange reserve, it is found that the sterilization operation still plays an important role.
Key words：Exchange rate regime; reform; monetary policy independence; interest rate
一、引言
自1994年人民币汇率并轨以来，我国官方宣布实行管理浮动汇率制，规定人民币对美元的汇率每日波幅为±03%，允许汇率浮动的区间很窄。如图1所示，事实上，长期以来人民币汇率的实际波幅远小于±03%，尤其是1998年东南亚金融危机之后，人民币完全钉住单一美元，波动接近于0。2005年7月21日，我国宣布实行汇率制度改革，与改革之前相比，官方公布的每日汇率波幅仍为03%，然而，根据每日汇率波动数据，波幅明显增大，时常能够达到03%的区间上下限。2007年5月央行将人民币汇率波幅扩大为±05%，汇率波动也时常达到05%的上下限，自2005年至今，人民币对美元已累计升值23%。因此，尽管改革前后，官方宣布的汇率制度并无太大变化，然而，如果根据事实的（de facto）判断标准，可
来源：根据IMF的国际金融统计数据绘制
图11994年1月―2011年10月人民币汇率变动情况根据“不可能三角”理论，资本自由流动、汇率稳定和独立的货币政策三者不能共存，最多只能实现其中两者的组合。近年来，我国对资本管制逐渐放松，跨国资本流动增加，根据“不可能三角理论”，在我国的汇率制度下，理论上货币政策的独立性受到很大限制。此外，汇率制度改革之后，汇率浮动区间增大，理论上货币政策独立性应有所改善。然而，这只是一种大体的判断，由“不可能三角”理论并不能精确地得出我国货币政策的独立性强弱，理由如下：1“不可能三角”理论阐述三种极端状态不能共存，但对于各种中间状态，无法准确判断。我国资本处于部分管制状态，既非完全流动，也非完全管制；汇率制度既不是货币局式的硬固定，也不是完全浮动，汇率制度改革前后，尽管弹性有所变动，但都属于中间汇率制度。根据Frankel(1999)提出的“半独立、半稳定”的可能性，我国货币政策应该处于部分独立的状态，但独立性如何，无法精确判断。2“不可能三角”理论源于蒙代尔―弗莱明模型，该模型的结论最适用于小国。我国作为全球第二大经济体，总产出、国际贸易、外汇储备规模都很庞大。虽然我国货币不是可兑换货币，但是，并不能将我国当做典型的小国来分析。因此，“不可能三角”可能对我国并不完全适用。汇率改革之后，我国汇率弹性增加，但弹性仍然有限，对货币政策独立性有无改善，或者有多大改善，也无法直观判断。
需要通过实证研究的方法，才能更准确地得出上述问题的结论。本文使用1994年―2011年的月度数据，从利率的独立性和货币供给量的独立性两个方面，考察我国货币政策的独立程度，并进一步分析2005年汇率制度改革是否影响货币政策的独立性。
二、文献综述
根据传统的观点，在资本完全流动的情况下，采取固定汇率制，则本国利率必须追随世界利率，以保持汇率稳定，所以本国利率对世界利率是高度敏感的。在浮动汇率制下，则可以通过调节国内利率，调控国内的需求和就业。所以，汇率制度弹性越小，则货币政策的独立性越差。然而，也有一些研究提出，对于新兴市场而言，由于政府缺乏公信力、通货膨胀的高度传递、货币替代、外币债务等问题，因此，这些国家普遍存在“浮动恐惧症”（Hausmann et al 2001; Calvo 和Reinhart, 2002）。无论这些国家的政府宣称采取怎样的汇率制度，都无法采取独立的货币政策。Shambaugh (2004)进一步提出了资本开放与货币独立的两难困境，对于新兴市场而言，只有在封闭的情况下，才能独立实行货币政策。然而，因为这些国家已经实现了资本自由化，所以，很难实现独立的货币政策。即使它们采取浮动汇率制度，也无法有效抵抗国外的冲击。在浮动汇率下，由于存在风险溢价，且风险溢价受到国际利率的影响，与固定汇率制相比，国内利率对国际利率更加敏感（Frankel et al 2002）。
在实证研究方面，一部分文献的结果与三元悖论不一致。例如，Frankel (1999)研究了20世纪90年代拉丁美洲国家的汇率制度和货币独立性，结果是，采取钉住汇率制的国家，与中间汇率制或浮动汇率制国家相比，其货币政策的独立性并没有表现得更差。Hausmann（1999）的研究结果显示，在1997―1999年间，采取钉住汇率制的阿根廷，其货币政策的独立性反而高于采取浮动汇率制的墨西哥。然而，另外一部分文献却又在一定程度上验证了三元悖论。例如，Frankel(2002)使用PSS方法研究了90年代20个发展中国家和工业化国家，探讨对国外利率冲击的反应的调整速度是否一致，结果表明在长期内，无论采取怎样的汇率制度，对国外利率的反应都是完全的。但是，在短期内，采取浮动汇率制的国家对国外利率的反应较慢，表明浮动汇率制下货币政策独立性较强。Shambaugh (2004)在考虑资本管制和其他控制变量的基础上，采取协整的方法，证实采取钉住汇率的国家，货币政策独立性更差。Borensztein et al (2001) 表明在实行固定汇率制的香港，其利率对美国利率的敏感性远大于实行浮动汇率制的新加坡。
上述研究结果表明，汇率制度与货币政策独立性之间，并无稳健一致的结论。但是，这些研究成果却表明了，发展中国家（尤其是新兴市场）具有一些不同于发达国家的特征，对于这些国家而言，照搬“三元悖论”等传统观点，结论可能存在严重偏差。就中国而言，是不是也存在上述新兴市场的两难困境？在缺乏弹性汇率制度下，货币政策独立性如何？2005年汇率制度改革后，是否能够提高货币政策独立性？目前，国外对于我国这些问题缺乏系统的研究，接下来对国内有关研究的情况进行概括。
龚刚和高坚（2007）构造了一个针对中国的特别的模型，试图从理论上阐明，未来资本完全开放之后，通过人为的限制措施，使金融资产之间不可相互替代，这样既可以维持固定汇率制、又能保持货币政策的独立性。然而，即使这个结论能够成立，这些人为的限制措施是否可行也值得怀疑，因为这将降低金融市场交易的效率，所造成的福利损失可能是巨大的。邓永亮和李薇（2010）使用1996年―2008年季度数据，实证研究表明我国货币政策主要通过货币渠道起作用，增大汇率波动弹性，能够减少货币供应量，增强货币政策有效性。然而，此文使用的是实际有效汇率而非名义汇率，因此，所论述的汇率弹性不是标准意义上汇率制度的弹性，也没有探讨汇率制度的变化对货币政策独立性的影响。孙华妤（2007）研究了汇率制度改革之前，我国采取钉住汇率制时，货币政策的独立性。其他文献则主要使用“三元悖论”进行一些定性分析和统计分析。
三、理论分析
（一）利率独立性理论模型
目前，国外分析货币政策的独立性，大多都是根据利率平价条件，分析国内利率对国外利率变化的敏感程度，以判断货币独立性的强弱。这是因为，20世纪90年代以来，发达国家更多地采用利率作为货币政策的中介目标。之所以较少采用货币供给量指标，是因为货币供给量具有多个层次，难以确定哪个层次能够更好地代表货币政策。而且，在金融创新层出不穷的情况下，货币供给量的统计难度提升，准确度下降。所以，对于这些国家而言，利率的升降更能准确的代表其货币政策的走势。利率平价条件如（1）式所示，其中it表示国内利率，i*t表示国际利率，Et(et+1－et)表示预期名义汇率变动，δt表示国家风险升水。在完全固定的汇率制度下，预期汇率变化为0。如果风险升水恒定不变，则国内利率与国际利率的变化完全一致。
it=i*t+Et(et+1－et)+δt（1）
根据上述原理，为了检验国内利率对国际利率的敏感性，可以构造如下计量方程式：
it=α+βi*t+εt（2）
根据（2）估计出的参数β越大，则说明国内利率对国际利率的变化越敏感，货币政策的独立性越差。在资本完全流动的情况下，一国实行固定汇率制，如果国内外资产的风险状况相同，那么资本的跨国套利行为将使国内外利率变化完全相等，即β=1。在浮动汇率制下，国外利率变化时，由于名义汇率可以立即变动，吸收了部分或全部的冲击，所以理论上β较小，甚至接近于0。
然而，（2）式仅考虑了国内利率对于国外利率冲击的反应，没有考虑利率对于国内经济的反应。对于资本管制的情形，由于货币政策未完全失去独立性，因此，央行仍然会根据国内的产出、失业和通货膨胀等情况的变化，调整货币政策。鉴于此，在（2）式的基础上，用产出缺口代表国内的经济状况，将其 其中，yt表示实际产出，y*表示潜在产出，yt－y*表示产出缺口。
it=α+β i*t+φ (yt－y*)+εt（3）
根据奥肯定律，产出缺口和失业率同向变动，因此，也可以用失业率代替产出缺口。此外，根据菲利普斯曲线，通货膨胀率与失业率反向变动，所以，又可以用通货膨胀率代替产出缺口，模型变为（4）式，πt表示通货膨胀率。由于我国产出的月度数据难以获取，失业率的数据质量不高。而通货膨胀率的月度数据完整，质量较高，因此，用（4）式作实证研究可行性更强。当然，由于所用利率为名义利率，所以，通胀率还通过费雪效应影响利率。总之，通胀率能够较好的起到控制变量的作用。
it=α+β i*t+φ πt+εt （4）
（二）我国利率对货币政策的偏离
尽管在国外的研究中，利率变动能够很好地代表货币政策的走势，可以用利率的独立性代表货币政策的独立性，但是，由于我国没有完全实现利率市场化，利率变动能否代表货币政策，还需仔细斟酌。我国官方基准利率由央行制定并下达执行，经常滞后于货币政策走势，可能偏离货币的真实供求关系，甚至出现利率和货币供给量同向变化的情况，可 利用非市场化的利率研究货币政策独立性，结果是不准确的。例如，当国际利率上升时，为了维持汇率稳定，央行通过提高准备金率或者公开市场操作回笼资金，减少了货币供给，但是，却保持官方利率不变，这种情况在中国经常出现。由于货币供给减少，市场利率上升。除了银行存贷款之外，其他金融工具的利率市场化程度较高，如银行同业拆借市场、回购市场、债券市场、民间借贷市场等。一部分资金从银行流出到上述国内金融市场，另一部分资金流到国外，但规模可能有限。
如图2所示，在国外利率冲击下，官方利率不变，或变化滞后，但是，货币供给量变化以及国内市场利率的变化，仍可以维持汇率稳定。
图2国外利率冲击下的一种干预的情形基于上述分析，同业拆借利率、回购利率等市场化程度较高的利率（以下简称市场利率）更能反映央行货币政策的动向。分析这些市场化的利率对国外利率的敏感程度，能够更准确地得出我国货币政策独立性的状况。在下文的实证研究中，将分别研究官方利率和市场利率的独立性，通过对比，验证上述假说。
（三）货币供给量独立性理论模型
现阶段我国仍以货币供给量作为货币政策的中介目标，与市场化较低的利率相比，货币供给量能够更好的代表我国的货币政策走势。所以，可以用货币供给量的自然对数mt代替（4）式中的国内利率，得出（5）式：
mt=α+β i*t+φ πt+εt （5）
用货币供给量对国外利率的敏感程度进一步检验我国汇率制度的总体独立性，并分析汇率制度改革对货币独立性产生的影响。至于通胀率与货币供给量之间可能存在的反向因果问题，则可使用工具变量法解决。
四、实证研究
（一）数据来源与描述
本文采用月度数据进行实证研究。月度数据具有两方面的优点：一方面，与年度或季度数据相比，数据频率较高，样本容量较大，能够提高计量分析的质量。另一方面，和日数据相比，能够排除短期噪音的干扰。其中，国内利率、货币供给量、外汇储备数据来自于北京大学CCER经济金融数据库，其他的数据来自于国际货币基金组织的IFS数据库。以3月期活期存款利率i1和7日银行间同业拆解利率i2代表国内的利率水平，以美国短期国债利率i*代表世界利率，以月CPI同比增长率代表通货膨胀率π。银行间7日同业拆借利率的样本区间为1996年1月至2011年9月。其余变量的样本区间均为1994年1月―2011年9月。
（二）变量的平稳性检验
为了避免伪回归和统计检验的失效，在对时间序列数据进行估计之前，需要检验各变量的平稳性。i1和i2分别表示中国3个月期存款利率和银行间7天拆借利率，i*表示美国短期国债利率，π是以CPI同比增长率表示的通货膨胀率，m表示狭义货币供给量M1的自然对数， res表示外汇储备的自然对数。下面使用ADF和KPSS两种方法检验各变量是否平稳，如两种检验结果至少有一种是平稳的，则将该变量作为平稳变量处理。如果两种检验结果都不平稳，则认定该变量不平稳，进一步对其差分进行检验，以确认其是否为1阶单整序列。根据Schwert的建议，最大滞后阶数pmax=12(T/100)1/4，本研究中样本容量T为213，因此最大滞后14阶。然后，根据AIC、SBIC和HQIC等信息准则，在1~14阶之中综合确定最优滞后阶数。检验结果如表1所示，除外汇储备res为1阶单整之外，其余变量均为平稳序列。
表1变量的平稳性检验
变量检验形式（c, t, p）ADF单位根检验KPSS平稳性检验是否平稳i1（c, 0, 4）拒绝单位根假设*拒绝平稳性假设***平Δi1（0,0, 3）拒绝单位根假设***不拒绝平稳性假设平稳i2（c, 0, 8）拒绝单位根假设*拒绝平稳性假设***平稳#Δi2(0, 0, 6)拒绝单位根假设**不拒绝平稳性假设平稳i*(c, t, 8)拒绝单位根假设**不拒绝平稳性假设平稳Δi*（0, 0, 3）拒绝单位根假设***不拒绝平稳性假设平稳π(c, 0, 13)拒绝单位根假设***不拒绝平稳性假设平稳m（c, t, 12）拒绝单位根假设**不拒绝平稳性假设平稳Δm（c, 0, 14）拒绝单位根假设**不拒绝平稳性假设平稳res(c, t, 3)不拒绝单位根假设拒绝平稳性假设***不平稳Δres（c, 0, 3）拒绝单位根假设***不拒绝平稳性假设平稳说明：前缀Δ表示变量的一阶差分，检验形式（c, t, p）中的三项分别表示常数项、时间趋势和滞后阶数。***表示在1%水平拒绝原假设，**表示在5%水平拒绝原假设，*表示在10%水平拒绝原假设。如最后一列标上#，表示只有一种检验认定该变量平稳。
（三）国内利率对国外利率的敏感性
1GMM估计
对上文中的（4）式进行估计，以分析我国的利率究竟对国外利率更敏感，还是对国内经济变动更敏感。因为模型中所有变量都是平稳的，所以，可以直接对其进行GMM估计。美国利率i*和通胀率π之间的相关系数为022，所以，不存在明显的共线性问题。模型可能存在的问题是内生性问题。从理论上讲，因为中国和美国存在紧密的经济贸易联系，那么，一些遗漏变量可能导致国外利率i*t可能与扰动项相关。如果存在内生性问题，则估计的结果是不一致的。为了解决内生性问题，选择美国广义货币供给量USM2，及其1-4阶滞后� 因为美国货币供给直接影响美国利率，与美国利率相关性很高，但是，不会直接影响中国利率。
美国利率i*与USM2及其1-4阶滞后项的相关系数都为 -077，相关性很高。同时，使用Durbin-Wu-Hausman检验，在1%水平拒绝原假设，表明i*确实存在内生性问题。接下来，使用GMM方法进行估计，当存在异方差时，GMM方法更为有效。以i1作为因变量时，对总样本估计之后，进行过度识别检验，Hansen J统计量的p值为068，以i2作因变量时，Hansen J统计量的p值为1，不拒绝所有工具变量均为外生变量的假设。综上所述，工具变量的选取是恰当的。
此后，用同样的方法，再估计汇率制度改革前后的两个子样本，比较汇率弹性增加后，货币政策的独立性是否增强。根据图1，谨慎起见，将改革前子样本的区间定为1997年1月―2005年7月，改革后子样本的区间为2005年8月―2011年9月。估计结果如表2所示：
表2利率独立性的GMM估计的结果
解释变量总样本改革前改革后i1估计值i2估计值i1估计值i2估计值i1估计值i2估计值常数项098***-162***092***-256***162***168***i*032***145***035***173***-002-005π018***006***007***067***019***029***说明：***表示在1%水平显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平显著。
上述6个估计的F检验表明，方程总体上都是显著的。拟合优度R2分别为077、025、023、013、073和072。t检验表明，汇率制度改革，国外利率的系数不显著，且估计出数值接近于0，Wald检验不能拒绝系数β=0的原假设。其余所有参数在1%水平下均显著。
2估计结果分析
首先，从总样本的估计结果来看，使用官方利率和银行间同业拆借利率，估计结果存在明显的差异。以官方利率i1作因变量时，i*的系数为032，数值远小于1，表明总体而言我国官方利率的独立性较强，同时，对π的系数为018，这表明官方利率对国内经济波动做出积极的反应。然而，以同业拆借利率i2作因变量时，i*的系数高达145，同时，π的系数仅为006，几乎接近于0，表明市场化的利率对世界利率的变动极为敏感，但对国内经济波动不敏感，该利率的独立性很弱。这初步验证了第二部分的假说，官方利率市场化程度低，滞后于真实货币政策，甚至于货币政策走势相反。官方利率独立性强，并不能充分表明我国货币政策独立性强。如果用市场化程度较高的同业拆借利率代表货币政策的真实走势，那么，可以说，我国货币政策的独立性很差，唯美国利率马首是瞻，几乎不能用于调控国内经济。
其次，根据汇率制度改革前的子样本的估计结果，两种国内利率对世界利率的敏感程度也存在显著差异，前者独立性较强，后者对世界利率极为敏感。i*的系数都大于总样本，这表明，在完全钉住美元的汇率制度下，货币政策独立性较差。此外，官方利率对国内经济敏感程度很弱，表明改革前官方利率尽管具有一定的独立性，但利率工具并未很好的用于调节国内经济波动。而银行同业拆借利率对国内经济波动较为敏感，表明货币政策仍能够用于调控国内经济。两种利率之间的差异，潜在的反映了官方利率与货币政策走势的偏离。
再次，根据汇率制度改革前的子样本的估计结果，在以i1和i2作因变量的估计中，i*的系数很小，统计上不显著，且不能拒绝等于0的假设。这表明，汇率制度改革后，我国的两种利率独立性大幅提升，几乎完全独立于世界利率。同时，两种国内利率对国内经济波动的敏感度差异缩小了，表明官方利率与货币政策走势背离的情况得到了改善。总而言之，改革前后的子样本估计结果表明，汇率制度弹性的增强显著地提升了我国利率的独立性。
（四）货币供给量对国外利率的敏感性
为了克服利率市场化不足的缺陷，接下来，直接使用狭义货币供给量的自然对数作为因变量，使用上文（5）式的模型进行估计，解释变量和上文中的利率独立性分析中相同。在原有工具变量的基础上，由于货币供给量与通胀率之间存在反向因果关系，所以，通胀率可能与误差项相关。将通胀率的1-5阶滞后项也作为工具，根据经济理论，货币供给不会影响过去的通胀率，同时，通胀率与其各阶滞后项之间的相关系数在095以上，所以，可以用通胀率滞后项作工具变量。总样本的过度识别检验p值为091，表明工具变量与误差项不相关。估计结果如表3所示：
表3m独立性的GMM估计的结果
解释变量总样本改革前改革后估计值标准误估计值标准误估计值标准误常数项1271***0091167***0061230***003i*-049***002-023***002-017***001π-001*000001001002***001说明：***表示在1%水平显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平显著。
从总样本来看，各参数统计上均显著，国外利率和通胀率的参数为负，符合理论预期，即国外利率上升时，表示货币紧缩，国内也随之减少货币供给量。通胀率上升，经济过热，也应该紧缩货币。然而，从参数的大小来看，平均而言，世界利率每提升1%，我国狭义货币供给量紧缩049%，根据费雪方程式和货币数量方程，假设实际利率、总产出和货币流动速度不变，如果利率完全市场化，则等价于国内利率提高049%，货币独立性低于上文使用官方利率的估计结果，但高于使用银行间拆借利率的估计结果。但是，货币供给量对于国内经济波动的反应敏感度偏低。
然后，比较汇率制度改革前后的估计结果，可以看出，货币供给量对国外利率的敏感程度有所下降，表明货币独立性提升，但是，提升的幅度相对较小。改革后，货币政策对国内经济的调节作用轻微提升。
（五）外汇储备、冲销操作和货币政策独立性
接下来，构造计量方程对此进行估计，如（6）式所示。其中，res为外汇储备自然对数。在此模型中，以通胀率的滞后� 改用因变量的1-5阶滞后项作为通胀率的工具变量，通胀率与工具变量的相关系数为-04，Durbin-Wu-Hausman在1%水平下拒绝了CPI外生的假设，表明通胀率与扰动项相关。过度识别检验的p值为03，表明工具变量与误差项不相关，可以采纳。使用GMM方法估计总样本和改革前后的子样本，估计结果如表4所示。
mt=α+β rest+φ πt+εt （6）
表4货币供给与外汇储备对数模型的GMM估计
解释变量总样本改革前改革后估计值标准误估计值标准误估计值标准误常数项707***018357***094485***019res052***002097***013075***002π-006***001-017***005-002**001说明：***表示在1%水平显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平显著。
为了分析是否存在弱工具问题，将估计结果与有限信息极大似然估计法（LIML）的结果比较，参数估计结果相差极小。因LIML方法对弱工具变量仍然稳健，可认为不存在明显的弱工具变量问题。此外，由于模型中外汇储备res不平稳，其他变量均平稳，对估计结果的残差进行ADF检验，在1%水平拒绝单位根假设，表明残差为水平平稳序列，不存在明显的伪回归问题。
从总样本来看，狭义货币供给对外汇储备的弹性为052。对比汇率制度改革前后的子样本，发现汇率制度弹性提高以后，狭义货币供给对外汇储备的弹性从097下降到075，货币供给的独立性显著增强了。但是，从弹性并不能直观判断货币政策独立性的强弱，接下来，将（6）式中货币供给和外汇储备由对数形式改为水平形式，如（7）式所示，M表示狭义货币供给，RES表示外汇储备：
Mt=α+β RESt+φ πt+εt （7）
通胀的工具变量仍未m的1-5阶滞后项，Hansen J 检验p值为046，表明工具变量与扰动项不相关。使用GMM估计的结果如表5所示：
表5货币供给与外汇储备水平模型的GMM估计
解释变量总样本改革前改革后估计值标准误估计值标准误估计值标准误常数项429303***12469158997***54977448892***20856RES76***009199***2873***01π-24456***3194-97038**38039-1726111198说明：***表示在1%水平显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平显著。
由总样本回归结果可知，平均而言，外汇储备每增加1美元，则狭义货币供给量增加76元（人民币）。样本期平均货币乘数，即M1/M0的均值为41，如没有冲销操作，外汇储备每增加1美元，根据8 RMB/USD的平均汇率，则基础货币应增加8元，M1应增加328元。将估计结果与无冲销结果相比，发现我国冲销操作发挥了重要作用，对冲了75%以上的外汇占款，货币政策仍保持了较大的独立性。然而，根据两个子样本回归结果，改革前后的参数估计结果相差一倍以上，表明货币改革显著地提高了货币政策的独立性。
五、总结
鉴于我国利率市场化程度低的特点，官方利率经常滞后于货币政策走势。所以，官方利率的独立性不能完全代表货币政策的独立性状况，为此，本研究采用了市场化程度较高的银行间同业拆借利率对国外利率的独立性、货币供给量对国外利率的独立性进行佐证，以上几种分析各有优势，通过比较，可以得出较为准确的结论。根据总样本的估计结果，在1994年以来，官方利率相对于世界利率的独立性处于中上等的水平，但是同业拆借利率的独立性极差。同业拆借利率更接近于市场利率，更能够代表货币政策动向。但是，由于样本期同业拆借市场仍处于发展完善之中，规模相对较小，可能对国外利率可能存在过度反应。两种利率的独立性差距较大，真实的货币独立性可能介于两者之间，处于中等水平。货币供给量对国外利率的敏感性的估计结果验证了这个猜想。
此外，比较货币政策改革前后的结果发现，汇率制度改革以后，随着汇率波动弹性的增加，官方利率和同业拆借利率的独立性都大幅提升，汇率制度改革后，两种利率几乎完全独立于世界利率，这个结果有些超乎预期。虽然从理论上讲，汇率弹性增加，利率独立性将提高，但是，毕竟我国汇率制度弹性还较小，因此，利率完全独立的可能性不大，这可能与样本容量不够大，以及两种利率本身的缺陷等因素有关。尽管如此，仍可以确认汇率改革显著提高了货币政策的独立性。随后的货币供给量独立性分析表明，汇率制度改革之后，货币政策独立性有所提升，但改善的幅度并不大。
最后，分析货币供给量与外汇储备之间的关系，表明我国冲销操作仍发挥着重要作用，这是我国货币政策仍具有中等独立性的原因之一。汇率制度改革以来，货币供给对外汇储备的敏感度大幅下降，表明汇改以来，随着外汇占款的急速增�
综上所述，本文的研究表明在资本部分管制的情况下，我国的货币政策能够保持中等的独立性，冲销操作发挥了重要作用。汇率制度弹性的增加能够显著地提高我国货币政策的独立性，“不可能三角”理论适用于我国。如果我国外汇储备持续增加，那么单方向冲销操作的空间越来越小，冲销的成本和难度都在增加，加上我国资本开放进程的加快，若要继续维持一定的货币政策独立性，意味着需要进一步提高汇率制度的弹性。
参考文献：
［1］ 邓永亮，李薇。汇率波动、货币政策传导渠道及有效性――兼论“不可能三角”在我国的适用性［J］.财经科学，2010(4):1-9.
［2］ 龚刚，高坚。固定汇率制下的独立货币货币政策――未来中国货币政策管理机制探讨［J］.金融研究，2007(12):35-54.
［3］ 孙华妤。传统钉住汇率制度下中国货币政策的独立性和自主性：1998―2005［J］.世界经济，2007(1):29-38.
［4］ Borensztein, E., Zettelmeyer, J. and Philippon, T., (2001), “Monetary Independence in Emerging Markets: Does the Exchange Rate Regime Make a Difference?”, IMF Working Paper No. 01/1.
［5］ Calvo, G. and Reinhart, C., (2002), “Fear of Floating”,Quarterly Journal of Economics, vol. 117, issue 2, pp. 379-408.
［6］ Frankel, J., (1999), “No Single Currency Regime is Right for All Countries or At All Times”, NBER Working Paper, No. W7338.
［7］ Frankel, J., Schmukler, S. and Serven, L., (2002), “Global Transmission of Interest Rates: Monetary Independence and Currency Regime”, NBER Working Paper 8828.
一、引言
开放经济条件下，汇率作为核心变量之一，其波动势必对相关经济变量产生重要影响。自2005年7月21日起，我国启动汇率改革，开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。随着汇率改革的稳步推进，汇率市场化程度不断提高，形成机制更富弹性，波动更加复杂。因此，对人民币汇率波动性进行研究，成为学术界、实务界及监管层共同关心的话题。大量的实证研究表明，股票、汇率等金融资产的收益率呈现波动集聚性。为了刻画金融资产收益率与其波动的关系，Engel开创性地提出了自回归条件异方差（简称ARCH）模型[1]，Bollerslev在ARCH模型的基础上提出了广义的ARCH模型，即GARCH模型[2]，其假定随机误差项的条件方差不仅依赖于误差项前期值平方的大小，而且也依赖于误差项条件方差的前期值，由于GARCH模型不适合描述外币冲击对金融市场波动的非对称性，Nelson[3]又提出了EGARCH模型来刻画波动对正负冲击的非对称性，如果波动受负外部冲击的影响大于受正外部冲击的影响，则说明存在着“杠杆效应”。但是在实际的金融分析中往往发现，条件方差的变化往往直接影响条件期望的值，故又提出了ARCH-M、GARCH-M和EGARCH-M模型。国内运用EGARCH-M模型对股票市场进行分析的较多，如封毅等[4]、陈丽娟[5]，等等；而运用该方法对汇率进行分析的较少，如杨瑞成等[6]。本文拟从时间序列角度出发，以人民币兑美元汇率中间价为研究对象，利用EGARCH-M模型对人民币汇率波动性进行实证研究。
二、理论模型介绍
（一）ARCH及GARCH模型
ARCH模型反映了经济变量之间的方差时变性，它描述了在前期的信息集合给定的条件下随机误差项εt的分布。ARCH（q）模型表述如下：（略）。
（二）EGARCH模型
EGARCH模型考虑了波动的非对称性，其条件方差方程为：（略）。可以看出，当θ≠0时，说明干扰的影响是非对称的，若θ<0，说明金融价格波动受负外部冲击的影响大于受正外部冲击的影响，存在杠杆效应。
（三）EGARCH-M模型
EGARCH-M模型为在EGARCH模型的基础上，在均值方程中加入随机项的影响因素，表现形式主要有标准差、方差、对数方差，模型分别如下：（略）。
三、数据处理及实证分析
（一）样本选择及预处理
为了对人民币汇率波动性进行分析，本文选取人民币兑美元汇率中间价作为研究对象，考虑到汇率改革的影响，数据范围为2005年7月22日至2012年6月28日，共1691个观测值，数据来源于Wind咨询。从人民币兑美元汇率中间价走势看，央行启动汇率改革之后，迫于升值压力，人民币开始了升值步伐，2008年经济危机爆发前升值幅度加快，但经济危机的爆发减缓了人民币升值步伐，从2008年6月至2010年6月人民币兑美元汇率中间价维持在一个相对稳定区间水平上，不过此后，人民币又开始了新一轮升值，并且一直上升到6.27水平，之后略有回调。鉴于人民币兑美元汇率中间价的非平稳性，我们运用对数差分方法对其进行处理，记为人民币兑美元的收益率，计算方法为相邻交易日中间价的对数的一阶差分，也就是：（略）。从图1可以看出，人民币汇率收益率呈现波动的聚集效应，在较大波动后面跟着较大的波动，较小波动后面跟着较小的波动，收益率序列具有明显的时变方差的性质。利用Eviews5.1对人民币汇率收益率进行分析，描述统计分析结果表明，人民币汇率收益率均值为-0.000148，最大值为0.003638，最小值为-0.004330，标准差为0.000846，偏度为-0.435434，峰度为5.859834。均值和偏度为负表明分布呈现左偏态分布，峰度值明显大于正态分布的峰值3，表明存在尖峰，这说明人民币汇率收益率存在“尖峰厚尾”和非对称性。Jarque-Bera统计量为629.3182，相伴概率为0，拒绝正态分布假设（见图2）。人民币汇率收益率的QQ图（见图3）存在离群值也支持非正态性这一结论。由于EGARCH-M模型仅适用于对平稳时间序列的建模，故在实证分析之前，首先对人民币汇率收益率进行单位根检验，ADF检验统计量为-39.51288，小于1%显著性水平临界值-3.434018，拒绝存在单位根的零假设，表明序列是平稳的。
（二）EGARCH-M模型实证分析
首先，通过Rt对的自相关和偏自相关分进行析，我 在此基础上，通过对上述方程的残差做ARCH-LM检验，得到F统计量、Obs*R-squared分别为45.08634和43.95170，两者相伴概率均为0；ARCH-LM检验结果还表明，在q值等于5时仍然拒绝原假设，这表明Rt存在高阶ARCH效应。为了更好地刻画Rt的波动特性，选择EGARCH-M模型进行分析。在条件异方差模型中误差的设定方面，一般的模型均采用正态分布假设，这里针对人民币兑美元汇率中间价“尖峰厚尾”的特性，我们采用GED分布，其中GED分布是由JPMorgan在Riskmetrics中提出的，其概率密度函数定义如下：（略）。从估计结果看，EGARCH（1，1）-M（var）自回归系数z检验的统计值为0.639295，相伴概率为0.5226，接受原假设，也就是自回归系数为0；EGARCH（1，1）-M（std）模型中，F统计量概率值为0.061662，在5%显著水平下拒绝原则假设；而EGARCH（1，1）-M（log（var））模型各项统计量都通过显著性水平检验，且自回归系数的显著性水平、R2、DW、F统计量概率要优于其他两组模型，故作为模型最终形式。EGARCH-M项中M� 对EGARCH-M模型估计的残差进行ARCH-LM检验，得到F统计量、Obs*R-squared为0.000798、0.000799，相伴概率分别为0.977469、0.977252，因此接受残差不存在ARCH效应的原假设，这说明模型对样本信息提取的比较完全，比较合理。
本文以2007－2014年非房地产及金融行业的上市公司为研究样本，检验了房地产价格波动对企业非生产性房地产投资的刺激作用，还研究了货币政策对以上作用的影响，并进一步地考察了货币政策的非对称效应。研究结果表明：(1)房地产价格波动与企业非生产性房地产投资存在显著正相关关系；(2)货币政策能够调节企业非生产性房地产投资行为，紧缩的货币政策能够抑制企业的非生产性房地产投资行为；(3)货币政策对于企业非生产性房地产投资的调节效应表现出一定的非对称效应，货币政策调节效应会随企业性质的变化而变化，货币政策调节效应对民营企业更加显著。
关键词：
房地产价格；货币政策；企业非生产性房地产投资
一、文献回顾与假设提出
中房网的统计数据显示，全国住宅均价十年涨幅为145%，其中京、沪、穗、深等城市住在用房平均涨幅达220%。面对房地产价格持续上升对中国社会带来的重大影响，政府十年九调，却依然难以遏制房价持续上涨，房价持续快速上涨对中国经济社会发展产生了深远影响。根据资本逐利性原理，当某个行业的利润率高于全行业平均利润率，且该行业不属于政策限制性行业或者垄断性行业时，该行业就会吸引大量资本进入。对于微观经济个体而言，房地产价格增长率高于银行利率，甚至一度高于产业资本的平均报酬率，房地产的增值收益大于产业资本的平均收益，导致企业的大量资本进入房地产业，利用房产价格的持续上升获取收益。企业过度投资非生产性房地产会对企业自身和宏观经济产生重大不利影响。对于企业自身，其行业地位会受损，同时会面临投资成本损失风险、投资转型成本过高的风险。长期来看，企业过度投资非生产性房地产会使贸易性的虚拟经济挤压实体经济，导致实体产业空心化，并导致房地产行业投机性过热，产业发展结构性失衡，进一步催生房地产泡沫，导致房价畸形上升。基于以上背景，本文拟在房地产价格波动频繁的背景下研究企业非生产性房地产的投资行为，结合国家宏观货币政策变化，研究货币政策对企业非生产性房地产投资的调节效应，并进一步考虑货币政策具体施行环境，探究货币政策在调控企业非生产性房地产投资中所体现的非对称效应。
(一)房地产价格波动与企业非生产性房地产投资已有的大多数研究表明企业房地产投资与房地产价格正相关。Black等(1996)对英国企业进行研究，发现房地产价值越高，企业新增投资越多。Chaney(2012)实证检验发现房地产价值每上升1美元，企业将增加6美分投资。罗时空和周亚虹(2013)的研究结果表明，在中国房地产价格一方面作为成本因素影响企业的投资行为，另一方面又作为流动性溢价而影响企业的投资行为，两种影响机制对企业的投资活动影响方向不同；当企业面临融资约束较大时，房价上涨更可能促进企业投资。房地产行业报酬率高于大多数行业，房地产价格增长率已经超过大部分企业的净资产收益率。因而，在房地产价格持续上升的背景下，从资本逐利性角度出发，企业有动机投资非生产性房地产，赚取房地产价格上升所带来的收益。由此提出假设1:H1:在控制其他因素不变的情况下，房地产价格波动与企业非生产性房地产投资正相关。
(二)货币政策对企业非生产性房地产投资的调节效应1.货币政策的调节效应现有文献基本上都支持货币政策对房地产价格存在调节作用。Iacoviello(2002)的实证结果显示央行利率上涨将抑制房地产价格上涨。Fratantoni和Schuh(2003)研究发现货币政策对企业房地产投资有显著影响，且这种影响呈现明显的区域差异。邓富民和王刚(2012)研究发现，在较长期内，货币政策会显著影响房地产价格。宋勃和高波(2007)的实证结果显示短期的银行实际贷款利率和长期存款实际利率对房价有负面影响。综上论述，本文认为货币政策会对企业非生产性房地产投资行为产生影响，货币政策从紧时，企业融资约束大，资金成本高，非生产性房地产投资规模收缩；货币政策宽松时，企业融资约束小，资金成本低，非生产性房地产投资规模扩张。因此，本文提出假设2:H2:在控制其他因素的情况下，紧缩的货币政策对房地产价格和企业非生产性房地产投资之间的关系具有负向调节效应。2.货币政策调节效应的非对称性货币政策非对称效应理论认为，不同的政策环境会导致货币政策实际效果产生差异。区域金融发展水平会对货币政策的执行效果产生影响。曹永琴(2011)实证检验发现我国存在显著的货币政策区域非对称效应，货币政策在金融欠发达地区具有更好的调控效果。货币政策还存在企业特质维度的非对称效应，企业特质也会影响货币政策效果。马文杰和张世锋(2011)的研究结果显示，货币政策对于民营企业的调控效果更好。国有上市公司受到的融资约束比民营企业弱(辛清泉和林斌，2006)，所面临的融资约束显著小于民营企业(张纯和吕伟，2007)。因此，从企业融资角度分析，相同的货币政策对于国有企业和民营企业的调节效果不同，民营企业对货币政策更敏感，货币政策对民企的调控效果也相对国有企业更好。综上，本文提出假设3和假设4:H3:在其他条件相同的情况下，区域经济发展水平低、区域金融发展欠发达的地区，货币政策对企业非生产性房地产投资行为的调节效果更好。H4:在其他条件相同的情况下，货币政策对于民营企业的非生产性房地产投资行为的调控相对国有企业更有效。
二、研究设计
(一)样本选择与数据来源本文对初选样本进行了筛选，剔除了：(1)ST公司的样本；(2)金融行业上市公司；(3)房地产行业上市公司；(4)异常值和数据缺失样本。对连续变量进行上下1%缩尾处理。经过筛选，本文最终获得了29671个季度观测值。本文大部分研究数据来自上市公司年报、CSMAR和WIND数据库，房价数据来自国家统计局每月的“70个大中城市住宅价格指数(环比)”。
(二)研究模型与变量定义本文的被解释变量是非生产性房地产投资，采用投资性房地产报表数据作为企业非生产性房地产投资的替代变量。本文的主要解释变量是房地产价格波动，采用“70个大中城市住宅价格指数”替代，该指数由国家统计局每月公布，本文将月度数据处理为季度数据进行研究。货币政策参照李青原和王红建(2013)，以广义货币M2供给量的季度增长率为货币政策变量，以该增长率的中位数为标准，小于中位数为紧缩的货币政策，大于中位数为宽松的货币政策。文中用到的其他变量还有股权性质(国有企业取1，否则取0)、区域金融发展水平(参照黄志忠和谢军(2013)，区域竞争指数均值大于6的地区取1，其余地区取0)、现金持有量(货币资金的自然对数)、资产负债率(企业期末总负债除以期末总资产)及企业规模(企业期末总资产的自然对数)，同时本文还对年度和行业进行了控制。
三、实证结果与分析
(一)描述性统计如表1所示，本文列出了实证研究中所涉及的主要变量的描述性统计。从描述性统计分析中可以发现，非房地产上市公司非生产性房地产投资的自然对数均值高达17.30，最小值为9.88，而最大值则达20.61。货币政策为虚拟变量，等于1代表紧缩的货币政策，该虚拟变量均值为0.6988，中位数为1，表明研究样本期间内，货币政策整体偏紧。
(二)相关性分析本文的Pearson相关性分析的结果显示(篇幅有限未列示)，除Cash与Size之间的相关系数达到0.794外，其余变量之间的相关系数均在可接受范围内。进一步地，VIF均小于10，在可接受范围内，因此，本文所构建的研究模型不存在多重共线性问题。Inv与Price显著相关、与MP(货币政策)显著负相关的统计分析结果为本文的研究假设提供了初步数据支持。
(三)多元回归分析本文根据前文所建立的研究模型进行了普通最小二乘OLS回归分析，结果见表2。从表2中模型(1)的回归结果可以看出，在控制了其他影响因素后，房地产价格Price的回归� 实证结果与假设相符，假设H1得到验证。此外，本文检验了货币政策对企业非生产性房地产投资行为的调节效应，结果如表3所示。从表3中模型(2)的回归结果可以看出，货币政策与房地产价格的交乘项在1%水平上统计显著，说明紧缩的货币政策对房地产价格和企业非生产性房地产投资之间的关系具有显著的负向调节效应，紧缩的货币政策能够抑制企业非生产性房地产投资行为。实证结果与假设相符，假设H2得到验证。更进一步地，本文利用模型(3)检验货币政策非对称效应，回归结果如表4所示。表4的数据结果显示，Market的三重交乘项回归系数未能通过显著性检验，假设3未能得到验证。可能的原因是本文采用的区域金融发展水平指标(区域金融业竞争指数)的最新数据为2007年，本文在实证检验以2007年数据替代各年数据进行假设检验。企业性质SOE的三重交乘项相关系数为－0.1652，且在5%水平上统计显著，说明对于民企而言货币政策对企业非生产性房地产投资的调节效应更显著，民企较国企对货币政策更加敏感，假设4得到验证。
(四)稳健性检验在房地产价格指数的计量上，前文回归分析中采用环比住宅价格指数，本文采用当月同比住宅价格指数进行稳健性检验，所得研究结论并未改变。
四、研究结论
“我刚才取出的钱有十张百元假币！”顾客又重复了刚才的话。张霞证实了自己没有听错。顿时汗毛根根直竖，呼吸急促。
又是假币，这倒霉的事怎么总是被我遇到？张霞被眼前这位顾客的话惊呆，一千元，这可是我一个月的工资呀！她的心里咚咚地敲着小鼓。
三年前的那一幕，又重现在张霞的脑海。
那天下午临近下班，一位姓李的女顾客匆匆赶来，冲着柜台，对张霞大声喊叫：“你们信用社发假钱，坑顾客。”紧接着把柜台锤得咚咚直响。
张霞据理力争：“我们绝不会发假钱。”说完脸色涨得通红。储户见张霞不就范，一屁股坐在营业大厅里，哭喊着信用社发了假币，不认账。一时间，营业秩序大乱。随后，那位女顾客又站到营业室大门口，像游行示威者喊口号一样，对着过往顾客，一遍又一遍重复着那句张霞听着剜心的话。顿时，招来过往围观者无数。围观者七嘴八舌，“信用社服务质量差劲”，“信用社人员素质不好”。后来，信用社主任来了，管片民警来了，再后来，民警把张霞叫到派出所。
民警问：“这人今天在你们信用社取了钱吗？”“取了。”
“是你付的钱吗？”“是。”
“你把取钱时的情景陈述一遍。”“今天下午，我一边对当天的现金收付账，一边应付着顾客，当时有三个人存钱，两个人取钱。”
“你存进的钱都验了钞没有？”“大多数都验过，只是最后，由于对账，顾客多了，收了几个人的存款，没有过验钞机。不过我付给她的钱都是验过的。”
“那谁能保证你付给她的钱是验过的呢？顾客数钱时，可没有离开柜台呀！”“由于下班前忙，我们没有时间盯着顾客数钱。我对假币十分敏感，同事们都称我为‘人工牌验钞机’。即使没验，假币我也不会收进来的。”
“我们办案讲证据，有什么证据说明你没过验钞机的钱就不会有假钱？”张霞默然。
最后民警提出调解意见：张霞虽无主观故意，但有收进假币的可能。理由是张霞工作不负责任，收款没过验钞机。假币应由张霞赔偿，发现的假币予以没收。
……
现在，张霞听到顾客说有假币，条件反射一样浑身起了鸡皮疙瘩。顾客在营业大厅内外大吼大叫，简直就是三年前那一次的翻版。
不一会儿，信用社主任来了。面对乱哄哄的营业室和不明真相的人群对信用社的指责，社主任走到那位顾客跟前说：“同志，你冷静一点。我们的工作可能有所疏忽，给你带来了不便。你提出的问题我们马上解决。”
那位女储户用手擦了擦眼泪，对主任复述着取钱、发现假币的经过，说得十分真切。然后一把鼻涕一把泪地说：“领导同志你可要主持公道，把良心放到中间呀！”
张霞站在一旁，就像是做了小偷当场被人抓到一样，她想据理力争，可是越急说话越是语无伦次。
听了顾客的陈述，再看张霞的表情，现场的人都认为是张霞发了假币。
社主任接着对那位顾客说：“如果是我们发出的假钱，我对我们的工作疏忽负责，假一罚十。”
张霞心想，一千元就已是我一个月的工资了，十倍可是一万元。那一次我受了不白之冤，赔了款，这一次要是再稀里糊涂，一年的班可算是白上了。顿时脸色变得苍白，站在墙角，眼泪汪汪。别说是赔钱，就是这发假钱的名声就会使自己被唾沫星子淹死。
可不是吗，上次赔了钱不说，还在全体职工会上作了检讨，这一阴影压得她几年都喘不过气来。现在制度更严，各级管理部门正在开展文明优质服务活动，如果认定她的工作有所疏忽，不仅要赔钱，而且还要砸饭碗。
社主任朝张霞示意：“你发给她的钱过了验钞机没有？”“过了。”
听了张霞的话，社主任不紧不慢地喊来微机管理员，吩咐他打开监控录像机，调到取款时点，指着屏幕对那位女储户说：“你过来也一起看看。”
屏幕十分清晰，张霞付款、记账、验钞、双手将钱递出柜台，所有操作都娴熟、规范。
然后，社主任对那位顾客说：“你都看到了，张霞付给你的钱是验过真假的。”
储户说：“你们验钞机是坏的。”
“将你手中的假钞放在验钞机里来试试。”假钞过机，发出“嘟嘟”的警报声。
女顾客见此情景，仓皇而去。看热闹的人也都唏嘘不已。“这人想诈骗”，“信用社的电子眼，棒”。
【关键词】 汇率波动 人民币升值 现金持有 出口额
一、我国汇率政策历史沿革
1980年以前：严格管制—固定不变—币值高估。这段期间，国家参考西方及美国主要国家的汇率，制定人民币汇率，限制用途。这段时间人民币大幅度贬值，相对于1971年，贬值39%，人民币明显价值明显低估。1981—1993年：两个市场—双重汇率—不断贬值。这段时间主要目标是扶持出口，国家调剂与汇率自动调节并存，人民币实际走势是大幅度的贬值。1993年相比于1983年人民币升值285%，汇率高估情况大幅度缓解。1994—2005年：单一市场—盯紧美元—稳中有升。这段时间是盯紧美元市场，紧跟美元走势。1994年一次性升值49%，之后基本保持不变。到2005年，1美元兑8.0702人民币，人民币11年间仅升值6.4%，人民币升值压力不断累积。2005年至今：市场调节—管理浮动—不断升值。这一阶段目标是维持人民币基本稳定，放宽居民用汇限制，逐步释放人民币升值压力。2013年美元对人民币汇率为6.11，自2005年以来累积升值25%，升值压力基本得到了释放。
二、文献回顾及研究假设
20世纪90年代，公司现金持有政策方面得到了理论界和实证界的广泛关注。西方学者主要是从优序融资、静态权衡、融资约束、委托、公司治理以及银企关系等方面展开的研究，并取得了十分丰硕的研究成果。其中大部分研究立足于公司财务特征和公司治理结构来研究现金持有政策，仅有少数研究触及到宏观经济对企业现金持有政策的影响。比如，Opler et al.（1999）研究发现，在经济上行期，企业的现金持有量较少，而在经济衰退期，企业为应对经济衰退带来的影响，会增加持有的现金。Kim等（1998）构建模型采用美国上市公司的数据，发现当外部融资成本较高，经济波动较大以及有形资产收益率较低时，企业会持有较高的现金。祝继高、陆正飞（2009）根据中国人民银行的“货币政策指数”，从企业现金持有的提供方入手，研究国家货币政策和企业现金持有的关系实证发现，企业的现金持有水平会随着货币政策紧缩程度呈现负相关关系，即从紧时企业现金持有量增加，宽松时现金持有量降低。张永升、荣晨（2011）利用中国人民银行网站上货币政策执行报告公布的“货币政策偏紧指数”和“货币政策偏松指数”实证研究了货币政策的松紧程度对房地产上市公司的现金持有水平的影响。研究发现，当货币政策偏紧时，房地产上市公司会提高现有持有水平。而当货币政策偏松时，房地产公司会降低现金持有水平。陈志斌、刘静（2010）以财政政策为研究对象，将其对公司现金持有的影响分为财政政策在宏观方面的传导，财政政策在宏微观之间的传导，以及财政政策在微观之间的传导，分层次研究了财政政策对企业现金持有水平有影响。章晓霞和吴冲锋（2006）从融资约束角度研究了企业持有现金的预防性动机。Han and Qiu（2007）研究发现融资约束公司 罗琦和张克中（2007）指出企业为了抵御外部融资约束、出于预防性动机而持有的现金反映了市场缺陷程度的信息，因而与宏观经济存在密切的关系。
通过对已有文献的梳理和回顾，我们发现，宏观经济变化通过影响企业的外部融资环境，改变公司的融资约束状况，进而影响公司的融资路径选择（主要是内部留存、债券融资、股权融资），并最终影响公司的现金持有决策。汇率也是宏观经济政策的一个方面，鉴于以往的研究还没有学者从汇率角度来研究企业现金持有政策，本文将从汇率这一宏观经济的一个方面来重点研究人民币的升值对出口企业的影响问题。
汇率政策是国家一项重要的宏观经济政策，一国汇率的高低直接影响国家的进出口业务，进而影响进出口类型的企业。当一国汇率上升的时候，即本国货币升值的时候，有利于进口不利于出口，这会导致有出口业务的企业面临的经济环境恶化，融资约束加剧。
汇率政策改变，影响企业现金持有政策。由于汇率政策的改变，直接影响出口企业的市场环境，根据宏观数据的分析，出口额增幅逐年降低，很多出口企业转做内销，这必然会对非出口企业带来一定的市场压力，挤占非出口企业的市场份额，从而间接地恶化了非出口企业的市场环境，因此，当汇率政策改变后，出口企业和非出口企业都会相应的增加现金持有量。基于以上分析，提出本文假设一：假设1：人民币升值后，企业的现金持有量都会增加。
人民币升值对出口非出口企业的现金持有政策影响程度不同。人民币升值影响企业现金持有政策。Bernanke和Gertler（1989）指出，企业的外部融资能力与宏观经济环境密切相关。人民币升值后，有利于进口，不利于出口，人民币的升值，使原本利润率就很低的出口企业的利润进一步压缩，企业业绩下滑，由于自身经营状况的恶化，又没有信贷政策方面的优惠，银行会降低其信贷额度，出口企业融资约束加剧。另外，已经签订的和将要签订的订单合同面临着汇率波动的不确定风险，很多订单的签订模式改为三个月或更短的时间，甚至终止合同来降低汇率风险，这无疑降低了企业的业绩。综合来说，内部业绩下滑，加上人民币升值吞噬企业利润，外部信贷资金减少，使出口企业的处境更加艰难。因此相对于非出口企业，出口企业受人民币升值的影响更加直接，程度更加深，为了应对不利环境，出于预防性动机，出口企业会增加现金持有量。根据以上分析，提出本文假设二：假设2：企业的现金持有政策和企业是否有出口有关。
三、研究设计
1、样本选取和数据来源
本文选取2003—2011年沪深A股上市公司为样本，并进行了如下处理：选取2003—2011年合并财务报表数据齐全的公司，并且筛选去在这9年均有分地区销售额的数据的公司。经过处理后最终得到139家上市公司总计10444个样本数据。财务数据来源于深圳国泰安（GTA）经济金融业那就数据库（CSMAR数据库）和国家统计局官方网站公布的宏观经济统计数据。
2、变量定义和回归模型
（1）变量定义。本文将重点分析人民币升值因素对企业现金持有率的影响，被解释变量现金持有率（CASH，期末货币资金+期末短期投资）/期末总资产），解释变量中包括汇率（HL，取全年平均值）、出口哑变量（CK，当年出口不为0，其值为0，否则为1），采用Opler al.（1999）回归模型中使用的各项公司特征变量结合本文具体情况选取其中一些作为控制变量，如公司规模（GSGM，当年资产总额， 本文所研究的出口哑变量是指当年有出口额的公司为出口企业，标记为0，当年没有出口额的企业定义为非出口企业，标记为1。
（2）回归模型。为了检验人民币升值对企业现金持有水平的影响，本文借鉴OPSW（1999）模型的基础上，建立了如下回归模型：CASHit=？茁0+？茁1HLt+？茁2CKit+？茁3GSGMit+？茁4CWGGit+？茁5ZB
ZCLit+？着it。其中，CASHit表示i样本数据在t年的现金持有率，it表示样本i在t年的值。
3、实证检验和结果分析
根据表1，样本总体的现金持有率均值为0.17，分开来看，出口企业的均值为0.16，非出口企业的为0.18，总的来说，出口企业的现金持有率低于非出口企业，这是因为出口企业面临国际、国内两种环境，当一种环境恶化后可以选择企业环境进行销售，面临的市场风险比仅做国内销售的企业低，预防性动机持有的现金量要小于国内企业。因此，出口和非出口的企业现金持有政策不同，出口企业现金持有量低，非出口企业现金持有量高。
通过模型的回归分析（见表2），企业的现金持有率与汇率和企业类型都有关系，与汇率的关系是负相关的，当汇率上升的时候（即人民币贬值的时候），企业的现金持有量下降，当汇率下降的时候（即人民币升值的时候），企业的现金持有量上升。这一结论很好的验证了假设1：企业现金持有政策和汇率有关系。此外，企业类型这一变量的系数为0.027，显著性为0.000，验证了企业的现金持有政策与企业是否有出口有关系。
四、研究结论及政策建议
本文以汇率波动为研究背景，通过对139家上市公司1044个样本数据的实证研究，检验了2003—2011年汇率波动对企业现金持有政策的影响。通过实证分析，本文得到如下结论：汇率波动对企业现金持有政策有影响，当汇率上升时，企业现金持有率下降，当汇率下降时，企业现金持有率上升，并且企业现金持有政策与企业当年是否有出口有关。
本文的创新主要是将汇率因素引入现金持有的模型，实证检验了汇率政策对企业的现金持有影响，另外，将企业区分为当年有出口和当年没有出口两种类型，引入回归模型，实证发现，企业的现金持有政策与企业当年是否有出口有一定关系。通过以上两点的研究，本文得到一些启示：要提高汇率管理部门在制定汇率政策时要多方面考虑企业的承受能力，科学准确地评估汇率波动对企业带来的影响，制定相应的措施来使汇率带来的负面影响降到最低。另外，企业应根据自己当年是否有出口来准确评估汇率波动将给自己带来的影响，及时调整现金持有政策，提高现金使用效率，有效应对汇率波动带来的不利影响。当然，本文研究也存在一定的局限性，如汇率波动对企业现金持有的影响的传导机制和作用机理纷繁复杂，本研究未能全面予以分析，相关结论还有待进一步的经验证据确认。未来对于汇率对企业现金持有的影响机制的深入研究更值得我们期待。
【参考文献】
[1] 江龙、刘笑松：经济周期性波动与上市公司现金持有行为研究[J].会计研究，2011（9）.
[2] Baum C F，Caglayan M，Ozkan N，Talavera O. The Impact of Macroeconomic Uncertainty on Non financial Firms′Demand for L iquidity [J]. Review of Financial Economics，2006，15（4）.