汇率作为联系国内外商品市场和金融市场的重要纽带，是开放经济中居于核心地位的经济变量。一国汇率制度的变动会直接影响国内经济和对外经济贸易往来以及一国金融体系的稳定完善，主要国家的汇率制度还会直接影响世界经济的发展。因此汇率制度的选择和改革是国际金融领域中一个非常重要的问题，也是我国经济走向开放过程中无法绕开的重大理论与现实课题。2005年7月21日中国人民银行公告，宣布我国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。此次人民币汇率制度改革在我国复杂的社会经济领域和新型发展的金融市场中间翻开崭新的一页。自此，人民币对美元的汇率摆脱长期在8.27附近的徘徊，开始了持续的升值过程。2006年5月15日一举突破1美元兑8元人民币大关，截至2008年第三季度初，与调整初期8.11元的汇价相比，人民币相对美元累计升值15.4%，2010年全年，人民币对美元升值幅度为3.1%，2011年4月29日，人民币对美元汇率中间价一举突破6.50重要整数关口，2011年前4个月人民币对美元汇率中间价累计升幅已达1.9%，加速升值态势明显。值得注意的是，自2011年8月人民币对美元汇率中间价突破6.4关口后，近半年时间人民币对美元汇率中间价始终于6.3至6.4区间反复震荡，双向波动特征十分明显。时至2012年2月10日，银行间外汇市场人民币对美元汇率中间价首度升破6.30，步入6.2时代，再创2005年汇改以来新高。分析人士认为，人民币升破6.3关口一定程度上打开了人民币对美元汇率继续走强的空间。经济学家也表示，美元已进入调整期，在美元走势疲软，中国经济数据好于预期，以及国家领导人访美的因素带动下，人民币中间价之后还有可能不断创出新高，承受升值压力。作为国内外经济“桥梁”的汇率是一个国家进行国际经济活动时最重要的综合性价格指标，在国际金融和国际贸易中执行着价格转换的职能。各种宏观经济变量、微观经济因素及其政策制度的建立都会通过种种途径引起其变动，而它自身变动也会对一国经济产生诸多方面的影响，而一直以来，人民币汇率问题都是中美等国家贸易摩擦的焦点。 汇改后人民币对美元的升值变动，对我国进出口贸易势必产生重要影响，了解这些影响体系，就能够完整认识开放经济的运行特点制定相应的执行政策。本文基于事件研究方法，将“2005年7月21日人民币汇率制度改革”看作特定的经济事件，选取我国对外贸易中的“出口贸易”为研究对象，采用汇改后相关时间段的出口贸易数据，建立统计计量模型，就“汇改事件”对我国出口贸易的影响进行实证研究，最后在研究结果的基础上给出相关政策建议。 1事件研究方法 事件研究［1—4］(eventstudy)方法最早是由Fama和Roll等人在1969年分析股票拆细信息对股票价格的影响时提出。其原理是根据研究目的，选择某一特定事件以研究事件发生前后某一段时间内样本股票价格或者收益率的变化，进而解释特定事件对样本股票价格或收益率的影响。此后事件研究方法被普遍应用于与企业有关事件和经济类事件的分析中，例如公司兼并与收购、盈利公布、新股增发、财务报表公布、资产重组、宏观经济变量和政策的变化等事件对股票价格的影响。综上，事件研究方法主要是指应用社会经济及金融市场的时间序列数据来研究某一特定的经济事件对其中目标对象的影响。就目前国内外研究状况来看，事件研究方法也大都被应用到研究与股票价格相关的特定事件对股价及其收益率的影响［5—10］。一般而言，事件研究包括定义事件以及事件研究窗口、选择研究样本对象、选择度量正常变化值的模型、估计异常变化量、检验异常变化量的显著性、结果与解释等几个步骤。 1.1定义所要研究 的具体事件及其相应的事件窗口根据研究目的选择特定的事件或者信息，然后就研究目标对象对事件或者信息的反应程度，确定对其进行检验的时间区间，这个时间区间称为事件窗。事件分析的时间轴可表示如图1。用t=0表示事件发生日期，t=T0到t=T1表示估计窗口，t=T1到T2表示事件窗。设L1=T1－T0，L2=T－T1分别表示估计窗和事件窗的长度。位于事件窗的异常变化用于衡量因事件发生而对研究对象的影响程度，估计窗口用于衡量事件未发生时的正常变化。如果还考虑事件对目标对象以后的更长影响则还可以设定从t=T2+1到t=T3为事件后窗口。 1.2正常预期值和异常变化量的度量 为了评价特定事件对所研究目标对象的影响，需要对异常变化量进行度量。假设事件没有发生或没有这个事件时，此时研究目标对象的值称为正常值，一般用事件没有发生时的预期值E［Vt|It］来表示。但现在由于事件发生了，其值成为事后或实际值Vt，异常值AVt则可表示如下:AVt=Vt－E［Vt|It］，t∈［T1+1，T2］(1)显然如何设计和选择计算正常预期值的模型是整个事件研究法的基础性步骤。在计算正常预期值时，可根据研究事件和对象数据变化的不同选择合适的预期模型。 1.3检验异常变化量的显著性得出研究结论 得到异常变化量AVt序列后，就可以设立合适的统计检验量或者计量统计方法等对其显著性进行检验，根据检验结果可以得到实证研究结论。 2实证研究 根据事件研究方法的基本理论原理，以“2005年7月21日央行宣布人民币汇率制度进行改革”这一公告事件为特定事件，选择对外贸易出口为研究目标对象，通过设定事件各窗口的时间区域选择相应数据建立度量正常预期值的计量模型，然后计算异常变化值，最后检验得出人民币汇率制度改革后汇率持续升值变动对外贸出口影响效应的相关实证结论。 2.1数据选取与分析处理 中国人民银行于2005年7月21日宣布新的人民币汇率制度改革随即人民币升值约2%，考虑传导时滞，选取1999年1月到2005年7月为“汇改事件”的事件估计窗口，区间共计79个我国出口贸易额的月度数据，用于度量预期没有发生“汇改事件”时我国贸易出口额的实际演变状况;因为统计计量模型的预期值会随着区间增大而精度逐渐降低，故选取2005年8月至2008年7月为此“汇改事件”的事件窗口，区间共计36个出口贸易额的月度数据，用之与度量预期的出口额进行比较，以考察其它因素不变的情况下，汇改后人民币浮动对我国出口贸易的影响效益。就国内、外经济环境来看，此研究期间也没有再度发生影响我国进出口贸易状况的“大事件”，因此在研究结果的检验部分统统将之纳入随机扰动范畴。图2为1999年1月至2008年7月我国外贸出口额的月度数据演变趋势图，由图可知，外贸出口额的月度数据有着显著的季节趋势和长期增长趋势，季节趋势中每年春节期间是我国出口贸易额的低谷，其余基本保持循环增长态势。根据出口数据的实际特征，首先对原始出口额月度数据序列EXt进行对数化处理，消除其可能的异方差;再对其进行k=12的季节差分，得到对数同比增长率序列Rt定义如下:代替出口额原始数据，下面全部采用出口贸易额的月度对数同比增长率Rt来进行实证研究。加以区别，将估计窗口区间的对数同比增长率Rt标记为ERt，时间窗口区间的对数同比增长率Rt标记为RRt。因为要用估计窗口区间的数据进行预期度量模型的构建，出于实证数据平稳性的考虑，用ADF单位根检验法来考察估计窗口对数同比增长率ERt及其一阶差分的平稳性如图3所示。从表1可以看出，原序列ERt的ADF检验值都大于各显著性水平下的临界值，显示序列不平稳。而其一阶差分序列ΔERt的ADF检验值在1%显著水平下显著，拒绝存在单位根的原假设，为平稳序列。ERt为一阶单整I(1)序列，下面就通过平稳序列ΔERt进行事件估计窗口中度量模型的构建，然后对事件窗口中“没有事件影响”情况下的出口额对数同比增长率E［RRt|It］进行预期度量。#p#分页标题#e# 2.2预期度量模型的构建与结果检验 ARMA类模型是一种精确度较高的时序短期预测方法，其原理简单，应用方便、易于估计。因此实证将根据事件估计窗口时序数据的具体特征建立ARMA类模型作为预期度量模型，用于对没有“汇改事件”影响下出口贸易额的对数同比增长率进行预期度量。 2.2.1模型介绍 ARMA模型有三种基本类型:自回归(AR:Au-to-regressive)模型、移动平均(MA:MovingAverage)模型以及自回归移动平均(ARMA:Auto-regressiveMovingAverage)模型。(i)自回归(AR:Auto-regressive)模型。时间序列Yt是它的前期值和随机项的线性函数，一个p阶自回归模型AR(p)的表达式为:Yt=c+φ1Yt－1+φ2Yt－2+…+φpYt－p+εt(3)实参数φ1，φ2…，φp称为自回归系数，是模型的待估参数。随机项εt是相互独立的白噪声序列，为E(εt)=0，Var(εt)=σ2的正态分布。随机项εt与滞后变量Yt－1，Yt－2，…Yt－p不相关。记Bk为k步滞后算子，即BkYt=Yt－k，则式(3)模型可表示为:Yt=φ1BYt+φ2B2Yt+…+φpBpYt+εt(4)令φ(B)=1－φ1B－φ2B2－…－φpBp，式(3)模型可简化为:φ(B)Yt=εt(5)AR(p)平稳性条件为特征方程φ(B)=1－φ1B－φ2B2－…－φpBp=0的根均在单位圆外，根倒数全在单位圆内。(ii)移动平均(MA:MovingAverage)模型。时间序列Yt是它的当期和前期随机误差项的线性函数，一个q阶移动平均模型MA(q)表达式为:Yt=μ+εt+θ1εt－1+θ2εt－2+…+θqεt－q(6)实参数θ1，θ2，…，θq为移动平均系数，是模型的待估参数。引入滞后算子，并令θ(B)=1－θ1B－θ2B2－…－θqBq，则上述模型可简化为:Yt=θ(B)εt(7)(iii)自回归移动平均模型ARMA(p，q)。时间序列Yt是它的当期和前期随机误差项以及前期值的线性函数，即自回归移动平均过程ARMA(p，q)是由移动平均MA模型和自回归模型AR组合而成的，ARMA(p，q)表达式为:Yt=c+φ1Yt－1+φ2Yt－2+…+φpYt－p+εt+θ1εt－1+…+θqεt－q(8)实参数φ1，φ2…，φp为自回归系数，θ1，θ2…θq为移动平均系数，都是模型的待估参数。引入滞后算子上述模型简化为:φ(B)Yt=θ(B)εt(9)ARMA(p，q)过程的平稳性完全取决于回归参数(φ1，φ2，…，φp)，而与移动平均参数无关。即ARMA(p，q)过程的平稳性条件为特征方程φ(B)=1－φ1B－φ2B2－…－φpBp=0的根均在单位圆外，根倒数全在单位圆内。上述AR(p)序列的偏自相关函数(PACF)是p阶截尾的，自相关函数(ACF)呈指数或者正弦波衰减;而MA(q)序列刚好相反，ACF是q阶截尾的，PACF呈指数或者正弦波衰减;ARMA(p，q)的PACF和ACF均是拖尾的。因此PACF和ACF是识别ARMA类模型及其定阶的主要工具。 2.2.2模型识别、参数估计及检验 由图4中ΔERt序列的AC—PAC分析图可以看出，ΔERt序列的样本自相关系数(AC)和偏自相关系数(PAC)都表现为拖尾性，因此选用ARMA类模型拟合ΔERt序列;又AC在lag=1、7、11、12都明显不为0，PAC在lag=1，2，3，6，9，11时都明显不为0，因此需要利用Eviews5.0统计计量软件对所有可能滞后期的ARMA(p，q)模型进行多次试验拟合，最后以AIC、CS最小准则和模型参数通过显著性t检验为选择依据，筛选得到最优模型的参数估计及相关检验参考值如表2。由表2各估计系数都通过了显著性检验，同时拟合模型的判定系数R2=0.712907较大，AIC=－3.156843、CS=－2.937862，得到最小，DW=2.231502，特征方程根的倒数都在单位圆内，拟合最后，应该对拟合模型的适合性进行进一步检验，即对模型的残差序列εt进行白噪声检验，若残差序列不是白噪声序列，则意味着残差中还存在有用信息没有被提取，需要进一步改进模型。常用的检验方法为Ljung-Box-Q统计量的χ2检验［12］。图5中最后两列用于χ2检验，包括Q统计量和检验的相伴概率。该残差序列样本量n为55不是很大，最大滞后期m可以取［n/4］即14，从图中k=14一行找到检验统计量Q的值为6.4377，从Prob列读出相应的拒绝原假设所犯第一类错误的概率为0.598，所以不能拒绝残差序列εt是白噪声序列的零假设，检验通过。 2.2.3异常增长率检验与实证结果 经过对度量模型类别的识别、定阶、参数估计和模型检验，获得较大满意的序列模型后，就可以对2005年8月至2008年7月事件窗区间中假定不受“汇改事件”影响的正常预期增长率序列E［RRt|It］进行预测度量，进而可以和实际增长率序列RRt进行比较，最后得到因为“汇改事件”的发生而影响的异常增长率序列ART．根据式(1)，定义异常增长率序列ARt=E［RRt|It］－RRt。通过Eviews5.0计量软件可以预测得到2005年8月至2008年7月事件窗区间内的正常预期增长率序列E［RRt|It］，图6为正常预期增长率序列E［RRt|It］和实际增长率序列走势变化图。由图6可以直观地看出，没有“汇改事件”也就是说不考虑此事件影响下的我国对外贸易出口增长率序列的正常预期值大多位于实际出口增长率的上方且垂直间距逐渐增大。前面已经说过二者之间有差距，还并不能说明“汇改事件”对我国出口贸易有影响效应，因为二者间可能存在现实环境下各种各样的随机扰动影响及实证研究操作误差。还须进一步对ARt序列是否为随机扰动的白噪声进行检验，如果为白噪声序列则说明在研究期间内“汇改事件”对我国出口贸易没有影响，反之若检验不通过，则说明2005年的汇率制度改革对我国对外贸易中的出口贸易产生影响。图7是对异常增长率ARt序列进行白噪声的χ2检验结果图，由图可以看出，所有检验的相伴概率与0无异，检验不通过，即可以认为异常增长率ARt序列不是随机扰动的白噪声序列。由此说明此次“汇制改革”确实对我国外贸的出口贸易产生影响。根据图6，出口增长率序列的正常预期值大多位于实际出口增长率的上方，且随着时间的推移差距有增大的趋势，说明这个影响为负向影响即有抑制出口贸易的效应，且随着时间推移影响有逐渐增大的趋势。但从图中也可以看出二者间的垂直差距不是太过大，通过计算ARt的均值仅为0.022370，同时说明了这种抑制负效应在短期内还不是很强烈。#p#分页标题#e# 3结论分析与政策建议 本论文基于事件研究方法，将“2005年7月21日人民币汇率制度改革”作为特定的经济事件，通过构建恰当的预期统计计量模型，进而检验外贸出口异常增长率的显著性，就“汇改事件”对我国外贸出口的影响效应进行研究分析。研究结果表明，汇制改革后人民币对美元的升值变动，对我国出口贸易的增长有抑制约束效应，且随着升值幅度的加大和时间的推移，有逐渐增大的抑制约束趋向，不过这种抑制负效应不是很强烈。人民币对主要货币美元的升值变动对我国出口贸易的增长有抑制约束效应，根据相关经济学理论不难理解。人民币升值必将提高我国出口商品的外币价格，直接削弱出口产品的价格竞争优势，影响相对比较优势的发挥，加大开拓国际市场的难度，从而从整体上降低我国出口产品的出口竞争力，尤其是对技术含量低、附加值低、劳动密集型的行业企业造成较大的冲击。同时，由于对人民币升值速度和幅度缺乏判断依据，加大了出口产品定价难度，为出口企业带来汇率风险，因而也会影响出口企业的出口积极性。随着人民币汇率持续升值和升值区间的加大，我国出口产品的价格相对外币会进一步抬高，价格优势进一步地削弱，波动区间加大伴随的外汇风险也进一步地增强，无疑这种抑制约束效应也将不断增大。 至于短期内影响不是很强烈，一方面因为我国的经济增长方式一直是外贸主导型，内需不旺，我国过剩的产品对国际市场形成很强的依赖性，即使人民币升值，企业也难以通过提价将升值效应转移给国外进口商，只能牺牲利润换取市场份额;另一方面，与我国出口贸易方式的特殊性有关，在我国的出口贸易中，加工贸易占一半以上的比重，人民币升值又使得进口中间产品和原材料的成本降低，因此出口额不一定会减少。 鉴于以上研究结论与分析，为了应对新汇制下人民币升值波动给我国外贸出口带来的不利影响，我国应该加快外贸增长方式和经济增长方式的转变且继续深化改革与我国经济发展相适应、相协调的汇率机制。最主要的，我国的企业尤其是出口导向型企业要加快转变生产方式和经营机制。一方面可从目前的产品入手，通过技术革新，减少能耗、降级成本，以保持既有的竞争优势。另一方面要把更多精力放在研发高科技和高附加值产品上，通过加强技术创新，提高产品的技术含量和质量，创造品牌效应，调整结构，优化配置，从而得到改变出口结构，提高出口效益。做到把依赖增加数量和依靠价格竞争的出口模式转移到主要依靠提高产品质量、技术含量和经济效益的模式上来。同时，也可以利用人民币升值对进口有利的机会，引进先进技术和高新技术，增强自主创新能力和开拓出口品牌，以提升出口竞争力、提高国际竞争力和抵抗风险的能力，在以后的中美战略与经济对话及其它国际贸易活动与金融实务中赢得更多的合理性与更大的主动权。
