行为金融视角下的人民币汇率决定模型研究(11)

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度越好；二是对模型的拟合残差进行平稳性检验．÷∑［１０９（ｙ，一Ｙｔ＋ｌｌｔ）７Ｐ。（ｙ：一ｙ。。；）］

最终，本文所估计得到的模型的拟合残差平方根。

为０．１４，泰勒不等式系数为０．０１，可见模型具有

（１９）

很好的拟合度．拟合残差的平稳性检验结果显示，待估计的参数母为（ｄ，口，ｐ，，地，¨，７：，０，Ｑ，ＡＤＦ检验统计量值为一３．４４，可以在５％的显著詹）．利用数值算法最大化该样本对数似然函数，性水平上拒绝单位根原假设，也就是说，模型的拟即可估计出各参数值，进而得到式（１）至式（１４）合残差是平稳的，这意味着本文对模型的估计是等相关变量值

合理的．

４．３估计结果与分析

４

实证结果与分析

表１给出了模型参数的估计值表中显示，各参数的估计值都在１％的显著性水平上显著．

４

１

数据选取与处理

结果表明，汇改后人民币外汇市场存在着显著本文的研究样本区间为２００５—０７至２０１０一

的两类异质性预期者，在基本面分析者的预期０９，数据频度为月度人民币汇率ｓ。数据为人民币中，偏离基本面汇率的现实汇率向基本面汇率兑美元每月汇率中间价（直接标价法，下同），来的回归系数为负的１１．１１，而在技术分析者的预源于ＷＩＮＤ数据库．人民币货币资产收益率‘以期中，现实汇率对以往汇率趋势的延续系数为银行间１个月期债券抵押回购利率作为代表，美正的１５．７６，完全符合前文的经济理论假定．在元货币资产收益率ｒ。＋以美国１个月期国债利率风险厌恶系数方面，基本面分析者的风险厌恶作为代表，数据均来源于ＷＩＮＤ数据库．我国央行系数为０．２３，几乎为零，技术分析者的风险厌恶干预因素以外汇储备增加额（月度）予以衡量，数系数为５．９６，可见技术分析者更加厌恶风险，而据来源于ＷＩＮＤ数据库．经常账户净顺差以我国基本面分析者则倾向于风险中性，本文认为，该进出口差额（月度）为代表，数据来源于中经网数结果是符合经济直觉的：技术分析者采用推断据库．外汇储备增加额和进出口差额的数据单位预期，在市场行情好的时候，技术分析者“追为百亿美元．

涨”，而当市场一有“风吹草动”的时候，技术分４．２

模型的估计与检验

析者则“杀跌”，可以说，对于市场的变化，技术本文编写了与上述汇率决定理论模型相应的

分析者非常敏感，表现出较高的风险厌恶特征，Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ卡尔曼滤波估计程序，估计软件为而基本面分析者采用回归预期，认为以往偏离Ｍａｔｌａｂ７．６．在估计过程中，为了尽可能避免对数基本面汇率的现实汇率将会回归到基本面汇率似然值出现局部最大化现象，对于待估计的参数水平，尤其是，现实汇率对基本面汇率的偏离程集０的初始值，本文并不是选取单一的初始值，而度越高，基本面分析者采用“反向”投资策略的是在每个参数的合理范围之内随机生成数值，然意愿更强烈，即使此时所面临的投资风险正在后构成不同的参数集的初始值，多次估计增加，因此基本面分析者倾向于表现出较低的一Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ卡尔曼滤波模型，以使式（】９）的对数

风险厌恶程度．

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