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波動率范文第1篇

關(guān)鍵詞：風電功率波動特性；概率統(tǒng)計；正態(tài)分布；ARMA模型

隨著資源環(huán)境約束的日趨嚴苛，以化石能源為主的能源發(fā)展模式必須根本轉(zhuǎn)變。近年來，可再生能源開發(fā)的熱潮遍及全球。我國已經(jīng)規(guī)劃了8個千萬kW級的大型風電基地。截至2012年底，我國風電裝機容量已超過7000萬kW，居世界第1位。風力發(fā)電不消耗任何燃料，來源于大氣運動，不會因為開發(fā)風電而枯竭，是一種可再生能源。風電機組發(fā)出的功率主要與風速有關(guān)。由于風的不確定性、間歇性以及風電場內(nèi)各機組間尾流的影響，使得風力發(fā)電機不能像常規(guī)發(fā)電機組那樣根據(jù)對電能的需求來確定發(fā)電。大規(guī)模風電基地通常需接入電網(wǎng)來實現(xiàn)風電功率的傳輸與消納。風電功率的隨機波動被認為是對電網(wǎng)帶來不利影響的主要因素。研究風電功率的波動特性，不論對改善風電預(yù)測精度還是克服風電接入對電網(wǎng)的不利影響都有重要意義。

一、風電功率概率分布模型

1.風電功率分布模型建立

因為風電機組風電功率波動具有隨機性和不可控性，大量的實驗數(shù)據(jù)表明風電功率并不滿足常見的概率分布。我們通過假設(shè)檢驗算法得出最佳概率分布，將處理后數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計算法得出風電功率概率密度曲線和頻率分布直方圖。最后用所得數(shù)據(jù)進行曲線擬合和精度分析。

因為我們所求為電功率波動的概率分布，而對于電功率波動實為單位時間內(nèi)電功率變化情況。對于某風電場中某個1.5MW風電機組中隨機抽取出30天中的60000個數(shù)據(jù)，我們運用一階差分算法。首先分別得出每5秒內(nèi)每個風電機組的功率變化情況，并以此為橫坐標，通過統(tǒng)計算法得出風電功率波動頻率分布直方圖。根據(jù)所得頻率分布直方圖，觀察概率密度曲線回歸擬合結(jié)果。

設(shè)定上述風電機組為第一組，結(jié)果所得此風機的風電功率波動頻率分布直方圖（圖1），我們可以看出此圖對于零點處縱軸左右對稱，并且中央點最高，然后逐漸向兩側(cè)下降，曲線的形式是先向內(nèi)彎，再向外彎。這些特點完全符合正態(tài)分布。我們同時根據(jù)概率分布的理論基礎(chǔ)：如t分布、F分布都是在正態(tài)分布的基礎(chǔ)上推導出來，同時u檢驗也是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)。此外，t分布、二項分布、泊松分布的極限都為正態(tài)分布，在一定條件下，可以按正態(tài)分布原理處理。以此基礎(chǔ)再次確定風機的風電功率符合正態(tài)分布。

圖1 風電功率波動分布

2. 假設(shè)檢驗?zāi)Ｐ徒?/p>

假設(shè)檢驗是事先對總體的參數(shù)或總體分布形式給出一個假設(shè)（即原假設(shè)），然后利用抽取的樣本信息來判斷原假設(shè)是否合理。在假設(shè)檢驗中，給定一個較小的數(shù)α（0

P（拒絕為真）=（拒絕）≤α

這里α稱為顯著性水平，相應(yīng)的假設(shè)性檢驗也稱為顯著性檢驗。

我們假設(shè)任意機組的風電功率波動概率服從正態(tài)分布，于是提出原假設(shè)與備選假設(shè)式中為原假設(shè)，為備選假設(shè)，上式為雙邊假設(shè)算法。

我們并以此構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，明確其分布，并確定臨界值。對于給定的顯著性水平α=0.05，根據(jù)檢驗統(tǒng)計量的分布確定拒絕域臨界值。最后，經(jīng)過MATLAB假設(shè)檢驗計算，得出說明原假設(shè)成立，任意機組的風電功率波動概率服從正態(tài)分布。

3. 風電功率分布模型結(jié)論

3.1 秒級風電功率波動

一般地，風電功率秒級波動的根源在于氣團的局部紊流。紊流氣團具有高度的隨機性，變化量相互獨立。秒級功率波動是風電功率波動的最小單位，所以，建立其概率分布模型有利于從根本上把握風電功率波動的內(nèi)在規(guī)律，據(jù)此也可以推導出更長時間尺度的風電功率波動特點。

3.2 分鐘級風電功率波動

我們通過MATLAB建立核平滑半?yún)?shù)回歸模型分別擬合四臺風電機組分別在秒級和分鐘級時間間隔下風電功率波動（圖2）：

圖2-1第一組概率密度分布對比圖2-2第五組概率密度分布對比

圖2-3第十組概率密度分布對比 圖2-4第十五組概率密度分布對比

如上所示，我們可以看出上述五組風電機組的分鐘級電功率波動較秒級電功率波動明顯平緩。的波動曲線縱坐標最大值明顯大于的波動，并且的波動曲線峰寬較窄，說明時間間隔增大風電功率波動幅度變小，變化量也變小，實際反映時間間隔增大，風電功率輸出能量波動變小。

并且從上圖中我們還可看出風電機組的分鐘級電功率波動范圍較秒級電功率的范圍小，說明時間間隔增大，風電功率波動范圍減小。

二、風電功率的自回歸滑動平均（ARMA）預(yù)測模型

由于時間序列同時蘊含著數(shù)據(jù)順序和數(shù)據(jù)大小，表現(xiàn)出客觀世界的某一動態(tài)過程，能反映出客觀世界及其變化的信息，又由于風電場發(fā)電功率的數(shù)據(jù)具有按時間排序和離散性，因此可以采用時間序列分析方法對風電場的發(fā)電功率進行預(yù)測。在選定模型后，進行模型參數(shù)估計和模型定階，確定適當階數(shù)模型并計算出該階模型的參數(shù)后應(yīng)用該模型進行風電場20臺風電總功率的預(yù)測。

經(jīng)過計算，我們得出自回歸滑動平均模型為：

對于模型參數(shù)估計和模型定階是應(yīng)用時間序列分析法進行建模時很重要和十分復雜的過程，該過程的適當與否直接影響到模型參數(shù)的計算精度和和預(yù)測的好壞。

最后，通過在MATLAB中編程進行計算，確定了模型的階數(shù)為p=10和q=9，并估計出了時序模型的參數(shù)。在此基礎(chǔ)上就可以對各機組進行風電場功率實時預(yù)測。分析圖3-1（a）和3-1（b）可以得出結(jié)論：樣本選取的時間間隔越大，預(yù)測的精度越低，這也從預(yù)測的角度印證了前文得到的結(jié)論。

采用作為樣本得到的未來7天的滾動預(yù)測值如下圖3-2所示，可以看出在未來7天中預(yù)測值波動變化規(guī)律基本固定，結(jié)合風力發(fā)電的特性和生活實際推斷預(yù)測值在一定程度上已經(jīng)失去了精確性和意義，故本文的模型和樣本不適合進行未來長時間段的預(yù)測。

圖3-1（a）ARMA模型預(yù)測值與真實值比較圖3-1 ARMA模型預(yù)測值與真實值比較（B）

分析圖3-1（a）和3-1（b）可以得出結(jié)論：樣本選取的時間間隔越大，預(yù)測的精度越低，這也從預(yù)測的角度印證了前文得到的結(jié)論。

采用作為樣本得到的未來7天的滾動預(yù)測值如下圖3-2所示，可以看出在未來7天中預(yù)測值波動變化規(guī)律基本固定，結(jié)合風力發(fā)電的特性和生活實際推斷預(yù)測值在一定程度上已經(jīng)失去了精確性和意義，故本文的模型和樣本不適合進行未來長時間段的預(yù)測。

三、結(jié)論

風電功率波動特性是指由于風電的主要利用的近地風具有波動性、間歇性、低能量密度等特點而造成風電功率比較明顯的隨機間歇性特征，使風能不具備傳統(tǒng)電廠的強可控性，造成給電網(wǎng)的有功平衡和電壓調(diào)整的壓力，增加了電網(wǎng)規(guī)劃和調(diào)度的難度，成為制約風電進一步發(fā)展的瓶頸。

風電機組及風電機廠的風電功率波動的一階差分概率分布基本全都符合正態(tài)分布。因風電機組產(chǎn)生時間和空間上分布的不同，故選取不同時間間隔的風電

功率波動概率分布和選取整個風電場的風電功率概率分布都會有顯著不同。對于時間分布，因時間具有相關(guān)性，故選取從s級至min級不同時間間隔的風電功率，其波動情況明顯不同；時間間隔選取越大，波動情況越削減，越趨于平緩。對于空間分布，因每臺風電機組所在風電場中位置不同，故單臺風電機組功率波動較整個風電場乃至風電場群也會有顯著不同；風電機組覆蓋區(qū)域越廣，波動情況越削減，越趨于平緩，產(chǎn)生“平滑效應(yīng)”。

如果可以準確有效地預(yù)測出風電場的輸出功率，不僅可以幫助電力系統(tǒng)調(diào)度運行人員做出最有效決策，還可為電力市場條件下并網(wǎng)發(fā)電提供相關(guān)依據(jù)。有較為準確的預(yù)測才能提高電力系統(tǒng)運行的可靠性，為電網(wǎng)運行調(diào)度提供可靠依據(jù)，有效降低風力發(fā)電成本，減輕風力發(fā)電可能對電網(wǎng)造成的不良影響，提高風電穿透功率極限。

參考文獻：

[1]林衛(wèi)星，文勁宇，艾小猛. 風電功率波動特性的概率分布研究. 中國電機工程學報，2012-01-0038-09

[2]崔楊，穆鋼，劉玉，嚴干貴. 風電功率波動的時空分布特性. 電網(wǎng)技術(shù)， 2011，02-0110-05

[3]楊桂興，常喜強，王維慶，姚秀萍. 對風電功率預(yù)測系統(tǒng)中預(yù)測精度的討論. 電網(wǎng)與清潔能源， 2011，01-0067-05

[4]李劍楠，喬穎，魯宗相，李兢，徐飛. 大規(guī)模風電多尺度出力波動性的統(tǒng)計建模研究. 電力系統(tǒng)保護與控制，2012

[5]韓中庚，數(shù)學建模方法及其應(yīng)用，北京：高等教育出版社，2009年6月

波動率范文第2篇

鑫緣繭絲綢集團股份有限公司(下文簡稱“鑫緣”)，是國內(nèi)絲綢行業(yè)頗具影響力的龍頭企業(yè)。公司的主營業(yè)務(wù)收入和絲類產(chǎn)品的出口額均位居國內(nèi)同行業(yè)前列。作為一個外向度較高，年出口額8000多萬美元的企業(yè)。匯率變動對企業(yè)的影響比較突出。

雙向影響

匯率變化對企業(yè)的影響是雙方面的。負面影響中，影響企業(yè)經(jīng)營的效益和現(xiàn)金流，是最為突出的表現(xiàn)。比如，在今年前半年人民幣不斷升值的情況下，匯兌損失會顯著增加財務(wù)費用，導致利潤的減少；回籠貨款的縮水，會減少現(xiàn)金的流入，加大資金供求矛盾。

在人民幣升值的預(yù)期下，經(jīng)推算，如果不采取有效的匯率避險措施，鑫緣一年的匯兌損失將遠遠超過1000萬元。如果不能有效地規(guī)避風險、降低損失，將繼而影響整個企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和人員就業(yè)，影響公司作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國家重點龍頭企業(yè)發(fā)揮輻射帶動作用。

匯率變化對企業(yè)不僅僅是消極的影響，反過來也促進了鑫緣集團財務(wù)管理的加強。嚴峻的形勢迫使公司財務(wù)部門把匯率風險管理作為財務(wù)管理的重點之一，并滲透到日常管理之中。財務(wù)部門加強了對外匯避險工具的研究和應(yīng)用，提高了對外貿(mào)經(jīng)營活動的參與程度和管理力度。

同時，匯率變化也促進了鑫緣的產(chǎn)業(yè)升級，推動了企業(yè)的科技創(chuàng)新和品牌戰(zhàn)略的實施。為了提高企業(yè)的國際競爭力，掌握企業(yè)產(chǎn)品價格在國際市場的話語權(quán)，主動應(yīng)對匯率變動對企業(yè)的不良影響，公司近年來加大科技創(chuàng)新的力度，提高產(chǎn)品的附加值，加快品牌戰(zhàn)略的實施，提高產(chǎn)品的知名度和影響力，取得了顯著成效。這些都為公司應(yīng)對匯率風險增強了實力。

避險“組合拳”

管理和規(guī)避匯率風險，控制和降低匯率變動帶來的損失，需要使用“組合拳”，綜合運用外匯避險工具，全方位強化外匯收入管理，同時要權(quán)衡各種避險工具和避險措施的利弊，以求得風險最小，收益最大。鑫緣采用的措施主要有：

合理選擇并充分運用國際貿(mào)易融資方式。在匯率變動趨勢明顯。人民幣升值期限預(yù)計較長的情況下，公司較多地使用了出口押匯這一出口貿(mào)易融資方式，即發(fā)運貨物后將全套出口單據(jù)提交給銀行。由銀行向公司預(yù)付這筆出口貨物項下的全部或絕大部分外匯款項，待外匯貨款回籠后，以回籠的貨款歸還銀行預(yù)付的外匯款項。

這樣的押匯融資，加快了資金的周轉(zhuǎn)，將應(yīng)收賬款提前轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金，可以騰出流動資金的貸款規(guī)模。緩解資金供求矛盾。由于辦理出口押匯后從銀行取得的外匯款項可以辦理結(jié)匯手續(xù)，對呈貶值趨勢的外匯來說，避免或降低了未來匯率變動導致的外匯貶值給企業(yè)帶來的損失。在外匯貸款利率較低的時期，押匯取得資金所付的利息，還有可能小于同期人民幣貸款利率下同等數(shù)額借款所應(yīng)支付的利息，降低了財務(wù)費用支出，可謂“一箭三雕”。與其他貿(mào)易融資方式相比，出口押匯操作比較簡便，需要支付給銀行的費用也相對較低。今年以來，公司出口押匯融資總量超過6000萬美元，通過這種方式減少匯兌損失450萬元，節(jié)約利息支出80萬元。

合理選擇出口貿(mào)易的結(jié)算幣種。人民幣匯率變動過程中，不是所有的外幣幣種都同步貶值，有些外幣在一段時間內(nèi)甚至是升值狀態(tài)。因此，在與外商簽訂出口合同時，選擇有利的結(jié)算幣種，也是規(guī)避匯率風險的有效途徑。例如，公司在上半年對歐洲的出口業(yè)務(wù)中，爭得國外進口商的同意，較多地使用了歐元結(jié)算，不但沒有形成匯兌損失，還有一定的收益。

合理選擇出口貿(mào)易的結(jié)算方式。不同的出口貿(mào)易結(jié)算方式，會對貨款回籠時間的長短、到賬外匯的多少、支付費用的多少，以及收匯風險的大小產(chǎn)生不同的影響。因此，合理選擇出口貿(mào)易的結(jié)算方式，也是規(guī)避匯率風險的重要方面。公司在不少業(yè)務(wù)中利用產(chǎn)品的優(yōu)勢，采用前T／T的結(jié)算方式，讓客戶預(yù)付貨款，不僅提前收取了貨款，而且有效地規(guī)避了匯率風險。

合理選擇并審慎使用外匯交易工具。在幣種選擇和結(jié)算方式不能如愿與國外進口商達成一致的情況下，用好外匯交易工具則是出口企業(yè)應(yīng)考慮的重要手段。企業(yè)可以通過遠期、掉期和期權(quán)交易等保值工具，追求外匯收益的最大化。在鑫緣，使用較多的是遠期結(jié)售匯。這種方式起到了較好的鎖定成本、保值避險的作用。

合理確定結(jié)匯的時點。在美元持續(xù)貶值的情況下，公司與銀行簽訂了實時結(jié)匯的協(xié)議。一旦美元到賬，由銀行主動代為結(jié)匯成人民幣，這樣既減少了企業(yè)逐筆辦理結(jié)匯的時間和工作量，也避免了因延誤結(jié)匯時間而增加外匯損失。

靈活多變，在不同時期選擇不同的避險措施和避險工具。匯率避險措施和工具的運用也不是一成不變的。鑫緣根據(jù)外匯市場行情走勢的變化應(yīng)時而動。例如，下半年結(jié)算幣種的選擇不再優(yōu)先考慮歐元；近期美元匯率上下波動，則公司押匯融資的規(guī)模有所控制，結(jié)匯的時點也重新斟酌、選擇。

波動率范文第3篇

一、基礎(chǔ)理論

經(jīng)典R/S分析法R/S分析法的基本思想是：如果時間序列是隨機游走的，累積離差的極差應(yīng)與觀測值個數(shù)的平方根成正比。為了使這個度量在時間上標準化，Hurst用觀測值的標準差去除極差建立一個無量綱的比率，這個比率即現(xiàn)在應(yīng)用比較廣泛的Hurst指數(shù)。ARFIMA模型大量實證分析表明，金融資產(chǎn)的收益率序列的分布相對于正態(tài)分布具有尖峰厚尾的特征。對于R/S分析法，Mills（2002）發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)收益率序列分布的厚尾特征可能會影響該分析方法對序列長記憶性特征的分析。

二、實證研究

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取及說明

2005年7月21日，我國對人民幣匯率制度進行了改革，開始實行以市場供求為基礎(chǔ)的、參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度。該形成機制更適合我國經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀，所以論文選取2005年7月21日至2014年2月10日間每個外匯交易日美元兌人民幣中間價作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局。收益率的計算采用對數(shù)收益率的形式，即對匯率中間價序列Pt!"取對數(shù)之后進行一階差分：（5）論文采用比較常用的絕對均值偏離平方2ttR-R刻畫收益波動率。

（二）收益率及收益波動率統(tǒng)計特征及平穩(wěn)性檢驗

對人民幣匯率收益率和收益波動率序列的統(tǒng)計特征分析，論文采用的統(tǒng)計量為均值、標準差、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)、Jarque-Bera統(tǒng)計量、Ljung-BoxQ統(tǒng)計量、ADF和P-P統(tǒng)計量。由表1可知：1.人民幣匯率收益率及收益波動率的偏度系數(shù)都顯著的不為0，說明兩時序均不是圍繞均值對稱分布的，且波動率序列的有偏特征明顯地強于收益率序列；峰度系數(shù)均大于3，均有“尖峰厚尾”的特征，且波動率序列的“尖峰厚尾”特征強于收益率序列；Jarque-Bera統(tǒng)計量相應(yīng)的p值都為0，兩種序列都顯著地拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)?？偠灾瑑蓵r序均不服從正態(tài)分布，且波動率序列的非正態(tài)性特征更加明顯。2.由Ljung-BoxQ統(tǒng)計量自相關(guān)檢驗結(jié)果可知，兩時序均不存在顯著的短記憶性；由ADF檢驗和P-P檢驗結(jié)果，在1%的顯著性水平上均顯著地拒絕了存在單位根的原假設(shè)，可認為兩時序均是平穩(wěn)的時間序列?；诖?，可對兩時序進行長記憶特征的研究。

（三）經(jīng)典R/S分析

由圖1兩種序列的時序圖可知，兩種序列均存在明顯的波動集束現(xiàn)象，因此，進行R/S的分析之前，有必要使用GARCH類模型對序列進行過濾。對人民幣匯率收益率和收益波動率序列序列，論文分別采用GARCH（1，1）-M模型和GARCH（1，1）進行過濾，得到標準化序列，再對標準化序列進行經(jīng)典R/S的分析。結(jié)果如表2所示，它們的In（R/S）-In（N）圖如圖2所示。通過表2可知，分析法估算出的人民幣匯率收益率和收益波動率序列的Hurst指數(shù)均大于0.5，通過最小二乘估計方法擬合的可決系數(shù)均在90%以上，擬合的效果都非常好，可以認為估算的Hurst指數(shù)是較為準確的。收益率序列的Hurst指數(shù)為0.58158，與0.5相差不大，說明收益率序列雖然存在長記憶性，但是一種較為微弱的長記憶性，而收益波動率序列的Hurst指數(shù)為0.91182，明顯大于0.5，表明收益波動率序列的長記憶性特征非常顯著。

（四）ARFIMA模型的擬合

根據(jù)信息準則對模型進行篩選，人民幣收益率和收益波動率序列分別選ARFIMA（1，d，1）和ARFIMA（0，d，0）模型進行擬合。參數(shù)估計結(jié)果如表3所示。由表3可知，各參數(shù)在5%的顯著性水平上是顯著的。人民幣匯率收益率序列分數(shù)差分參數(shù)d=0.01176，0＜d＜0.5，說明收益率序列具有長記憶的特征，但是一種比較微弱的長記憶性。而對于收益波動率序列分數(shù)差分參數(shù)d=0.21796，0＜d＜0.5，說明波動率序列具有比較顯著的長記憶性特征?？傮w而言，ARFIMA模型對序列的擬合結(jié)果和經(jīng)典R/S分析法對序列的分析結(jié)果基本吻合。

三、結(jié)論

波動率范文第4篇

關(guān)鍵詞：利率波動 匯率波動 負債 投資資本比

引言

在市場經(jīng)濟條件下，利率是重要的基本經(jīng)濟因素之一，是經(jīng)濟學中一個重要的金融變量，也是宏觀調(diào)控經(jīng)濟的主要手段，利率的波動一直深受社會各界的關(guān)注。央行可以通過貨幣政策以改變利率，進而影響企業(yè)的投資及國內(nèi)的居民收入水平。因此，適當?shù)睦仕侥苷T發(fā)企業(yè)進行投資，進而達到經(jīng)濟穩(wěn)定成長的目標。此外，當利率波動增加時，會造成企業(yè)對成本與收入估算不確定，進而影響企業(yè)利潤的不確定，最終干擾企業(yè)的投資。

在開放經(jīng)濟條件下，匯率是影響企業(yè)進行實際投資的另一關(guān)鍵因素。主要表現(xiàn)在：經(jīng)由進出口的匯兌損益影響企業(yè)利潤，進而影響實際投資；企業(yè)發(fā)行海外債時，不僅涉及到國外利率與匯率，而且影響企業(yè)的利潤與投資。換句話說，匯率可以通過進出口及財務(wù)方面的債務(wù)影響到企業(yè)的實際投資。2008年國際金融危機以來，匯率波動加劇，在匯率波動加劇的情況下，企業(yè)難以精確地預(yù)測未來收益，進而嚴重影響企業(yè)的利潤和實際投資。

利率的下降（上升），會刺激（降低）企業(yè)投資；匯率的貶值（升值）對于出口企業(yè)投資有利（不利）。在利率波動與匯率波動與企業(yè)投資間的關(guān)系上，總體來看，Carruth、Dickerson和Henley（2003）研究認為，如果企業(yè)或產(chǎn)業(yè)面對的不確定性屬于經(jīng)常性的，那么利率和匯率的波動在綜合水平分析下將會互相抵消掉。Bernake（1983）研究認為，不確定性對企業(yè)投資的影響不能以綜合水平下平均得出。Bernake（1983）的研究理由有兩點：一是利率、匯率、通貨膨脹率的不確定或是貨幣政策及財政政策的沖擊等，在個體水平下的執(zhí)行決策是極為重要的；二是總體的不確定也許是由個別決策者產(chǎn)生而來的。因此，以個體水平（如個別企業(yè)）分析利率或匯率（波動）對投資的影響是相當重要的。

在利率波動對企業(yè)投資的實際影響方面，Ingersoll和Ross（1992）以金融期權(quán)概念研究了利率波動對企業(yè)投資的實際影響，發(fā)現(xiàn)利率波動對于投資影響是不確定的。在Ingersoll和Ross（1992）的研究思路基礎(chǔ)上，Episcopos（1995）研究分析了美國利率不確定性對不可回復性投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，利率波動的增加會降低企業(yè)的固定投資。然而，Calcagnini 和Saltari（2000）調(diào)整了Ingersoll和Ross（1992）對投資的研究假設(shè)，發(fā)現(xiàn)利率波動對于企業(yè)投資的影響并不顯著。

在匯率波動對企業(yè)投資的實際影響方面，Goldberg（1993）以1970-1980年間的美國五大部門產(chǎn)業(yè)為實證研究對象，著重研究分析了匯率波動對企業(yè)總投資的影響。Goldberg分析發(fā)現(xiàn)，只有制造業(yè)的耐久部門是顯著的，且此顯著關(guān)系的符號會隨時間而改變。Darby et al.（1999）以G7國家為實證研究分析對象，用金融期權(quán)價值模型分析了匯率不確定對投資的影響。他們的研究表明，匯率的不確定增加可能刺激投資。Serven（2003）使用GARCH模型分析實質(zhì)匯率波動，以發(fā)展中國家為分析對象，支持匯率不確定與私人投資存在的顯著的負向關(guān)系。

Bo和Sterken（2002）率先強調(diào)利率波動與債務(wù)的交叉項對投資的影響。他們的研究發(fā)現(xiàn)，對于全部舉債公司來說，當物價上漲時，根據(jù)費雪方程式，會產(chǎn)生實質(zhì)負債減少的實質(zhì)負債效果，以及名目利率上升所造成利息負擔增加的利息負擔效果。一般而言，高負債企業(yè)的實質(zhì)負債效果較大；而低負債企業(yè)的利息負擔效果較為重要。在Bo和Sterken（2002）的研究中，他們以結(jié)構(gòu)性模型連接利率不確定與企業(yè)投資，并且運用利率二階動差推導出新古典投資模型。早期文獻中大多以縮減式方法推導投資與不確定的關(guān)系。他們也考慮了企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)，在探討利率波動對企業(yè)投資影響時，加入企業(yè)的財務(wù)杠桿效果。

基于上述分析，依據(jù)Bo和Sterken（2002）所建立的實證研究模型，加入?yún)R率及匯率波動因素（Summer（1981）、Abel（1982）、Hayashi（1982）及Hubbard（1998），以國內(nèi)制造業(yè)上市公司為例，本文試圖探討利率、匯率、負債、利率波動、匯率波動及負債和利率波動的交叉效果如何影響企業(yè)的投資行為，其中強調(diào)交叉效果項。

本文的研究目的主要是：首先，在Nickell（1978）的動態(tài)最優(yōu)化模型基礎(chǔ)上，考慮企業(yè)面對匯率與利率的不確定性以及企業(yè)的投資行為。其次，研究利率波動及負債對企業(yè)投資決策的聯(lián)合影響，以及雙率波動等變量對投資的實際影響；最后，將國內(nèi)制造業(yè)上市企業(yè)區(qū)分高、低債務(wù)類群，以分析不同債務(wù)程度情況下，各相關(guān)變量對企業(yè)投資影響的差異性。

相關(guān)文獻綜述

（一）利率波動與投資之間的關(guān)系

Bernake（1983）、Titman（1985）、Bernnan和Schwartz（1985）、Ekern（1988）、McDonald和 Siegel（1986）等的研究主要以現(xiàn)金流量不確定探討對投資方案的影響，即利用凈現(xiàn)值作為投資決策的衡量指標。Ingersoll和Ross（1992）研究了利率波動與投資的關(guān)系。他們以金融期權(quán)概念分析利率波動對投資的影響。他們的研究認為，在利率不確定條件下，即便是最簡單的投資計劃都存在有選擇權(quán)價值。與Bernake（1983）、Titman（1985）、Bernnan和Schwartz（1985）、Ekern（1988）、McDonald和Siegel（1986）等的研究不同，Ingersoll和Ross的研究強調(diào)利率不確定對于投資的影響，他們認為，利率波動的影響是普遍存在的，且對于總體投資具有關(guān)鍵影響。結(jié)果表明，利率波動對于投資影響是不確定的，利率的不確定增加，一方面有助于提升等待的期權(quán)價值，另一方面會提升執(zhí)行投資的價值，因為折現(xiàn)值是利率的凸函數(shù)。企業(yè)是否等待或進行投資以此兩項效果力量大小而定。

基于Ingersoll和Ross（1992）的研究模型，Episcopos（1995）分析了美國利率不確定性對不可回復性投資的影響。Episcopos考慮五個主要不確定的變量“實質(zhì)利率增長率、總個人消費、股價指數(shù)、GDP平減指數(shù)和十一個領(lǐng)先指標的綜合指數(shù)”，以ARCH模型來估計波動的條件變異，利用固定投資作為不可回復性投資的變量。結(jié)果表明，五個不確定變量與固定投資之間的關(guān)系呈現(xiàn)顯著負向，即利率波動的增加會減少固定投資。

Calcagnini 和Saltari（2000）則修改了Ingersoll和Ross（1992）對投資的定義，設(shè)定為可無限分割且能無限制的投資，分析利率不確定與需求不確定對投資的影響。結(jié)果表明，就需求面來說，當預(yù)期需求增長率上升時，會導致更高的投資；預(yù)期需求波動增加則會抑制投資。此外，利率的升高會減少投資，而利率波動對于投資的影響則不顯著，可能的原因有兩個：一是利率不確定增加，一方面有助于提升等待的期權(quán)價值，因此企業(yè)會減少目前的投資；另一方面由于折現(xiàn)值是利率的凸函數(shù)，所以會提升執(zhí)行投資的價值，進而激勵企業(yè)投資。此兩種反向力量剛好抵消，造成不顯著的結(jié)果。二是由于實證期間介于1980-1995年間，屬于Ornstein-Uhlenbeck的隨機過程，即利率波動的改變是屬于附有條件的固定波動。

Bo和Sterken（2002）考慮企業(yè)面對的風險，采用動態(tài)最優(yōu)化模型，分析企業(yè)的財務(wù)杠桿不確定對投資影響效果上所扮演的角色。他們以1984-1995年的荷蘭上市公司為實證分析對象，運用面板數(shù)據(jù)，將利率區(qū)分為企業(yè)利率與市場利率衡量，用三種不同方法衡量利率波動的形式。結(jié)果表明，企業(yè)利率與市場利率對企業(yè)投資影響皆為負向顯著的，利率波動對于投資的影響效果則不確定。

（二）匯率波動與投資之間的關(guān)系

Aizenman（1992）實證研究分析了各種不同匯率制度下對投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在生產(chǎn)力與貨幣兩者的沖擊下，固定匯率制度較浮動匯率制度能創(chuàng)造更高的總投資。因此，執(zhí)行固定匯率制度可能刺激海外直接投資。然而此項結(jié)論并不意味著固定匯率制度總是優(yōu)于浮動匯率制度。事實上，這是實質(zhì)沖擊下在就業(yè)波動與預(yù)期所得間所作抉擇的結(jié)果。例如，浮動匯率制度是以減少預(yù)期所得和投資為代價來換取穩(wěn)定就業(yè)的。

Goldberg 和Kolstad（1994）以美國、加拿大、日本及英國的1978年第1季度至1991年第3季度的雙邊海外直接投資為分析對象，研究短期匯率波動對于海外直接投資的影響。結(jié)果表明，匯率波動的加劇卻能促進國際間的生產(chǎn)活動與投資。他們認為要證明國內(nèi)總投資因匯率波動的增加而減少，必須證明國內(nèi)資金流出的增加并非由國外資金流入的增加所抵銷。因此，假設(shè)采用浮動匯率制度會導致國內(nèi)投資減少的說法是不正確的。

Goldberg（1993）以1970-1980年代的美國產(chǎn)業(yè)為實證研究對象，將產(chǎn)業(yè)區(qū)分為五大部門分析匯率波動對總投資的影響，其結(jié)果是不明確的，只有制造業(yè)的耐久部門的影響是顯著的，其影響方向是隨時間而改變的。例如，在制造業(yè)的耐久部門中，有些部門在20世紀70年代會擴大投資來反應(yīng)匯率波動的增加；然而在20世紀80年代，匯率波動增加則會抑制其投資。抑制投資來反映匯率波動的增加與某些因素相關(guān)，例如，投資人是風險規(guī)避者、存在投資的不可回復性以及在不完全競爭的利潤凸性等。匯率波動與投資間的關(guān)系隨著時間而改變，可能與產(chǎn)業(yè)的競爭結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換有關(guān)，或者因為對國內(nèi)供給和進口投入依賴的模式已經(jīng)改變。

Campa和Goldberg（1995）基于Goldberg（1993）的研究，引入新的外部風險衡量方法，強調(diào)外部風險可分成出口銷售及進口投入所面對的匯率波動而產(chǎn)生的風險。結(jié)果表明，到20世紀80年代初期，制造業(yè)部門的外部風險主要以進口投入風險為主，原因并非出口銷售的減少而是對進口投入依賴的增加。此外，高成本加成的部門，即較具有獨占壟斷部門的企業(yè)，傾向于自行吸收匯率波動風險而非將其轉(zhuǎn)嫁到企業(yè)的投資行為上。對于美國制造業(yè)部門而言，匯率波動對投資的影響在相對上有微弱且不顯著的效果。匯率波動對投資的影響要以部門的匯率風險符號及大小而定，然而其效果并不大。一是企業(yè)可能透過技術(shù)或企業(yè)廠房位置的選擇將風險規(guī)避掉（Aizenman（1992）、Goldberg和Kolstad（1994））。二是產(chǎn)業(yè)的競爭結(jié)構(gòu)可能是內(nèi)生的（Dixit（1989）、Baldwin和Krugman（1989）、Caballero和Pindyck（1992））。

Campa和Goldberg（1999）以1970-1993年間美國、加拿大、英國、日本的產(chǎn)業(yè)為分析對象，在考慮企業(yè)的成本加成程度下，分析匯率波動對投資的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，匯率波動對于產(chǎn)業(yè)投資的影響，低成本加成的產(chǎn)業(yè)較高成本加成的顯著，可能因為高成本加成的產(chǎn)業(yè)比低成本加成的產(chǎn)業(yè)更能吸收匯率波動對企業(yè)利潤或投資所造成的沖擊。因此，匯率永久性改變與企業(yè)利潤間的關(guān)系對高成本加成產(chǎn)業(yè)是不重要的。Nucci和Pozzolo（2001）基于Campa和Goldberg（1999）的研究思路，以1984-1995年的意大利制造業(yè)企業(yè)為研究樣本，探討匯率波動對企業(yè)投資的影響。結(jié)果表明，具有低獨占力的企業(yè)對于匯率波動較為敏感，此證明Campa和Goldberg（1999）以產(chǎn)業(yè)水平分析匯率波動與投資間的關(guān)系。此外，投資支出規(guī)模愈小的企業(yè)對于匯率波動也是更為敏感的。

Bell 和Campa（1997）以1977-1989年間的美國和歐盟的化學產(chǎn)業(yè)為研究對象，探討波動對不可回復性（投資的不可回復性意味著企業(yè)一旦進行投資，如果市場狀況不如預(yù)期時，則企業(yè)務(wù)必遭致部分成本無法回收的損失，即使將機械、廠房等重復出售也必須經(jīng)過折價的動作）的投資的影響，其中波動來源為匯率波動、投入價格波動及產(chǎn)品需求波動。結(jié)果表明，就投入價格波動及產(chǎn)品需求波動對投資影響而言，在美國與歐盟的化學產(chǎn)業(yè)均不顯著。然而匯率波動對歐盟的化學產(chǎn)業(yè)投資具有顯著的負向效果，可能因為存在風險規(guī)避因素，或是在不完全競爭產(chǎn)業(yè)下高度的投資不可回復性所造成。此外，投資決策會受到周邊市場范圍的影響，例如美國的產(chǎn)業(yè)相對是孤立的，因為美國將大部分產(chǎn)品銷售到鄰近的邊界國家；然而歐盟產(chǎn)業(yè)則相對開放許多，因為其產(chǎn)品銷往全球各地，導致歐盟產(chǎn)業(yè)面臨較大的匯率波動風險。

Darby et al.（1999）以G7國家為實證研究對象，利用金融期權(quán)價值模型分析匯率不確定對投資的影響，提出匯率波動的增加有可能刺激投資。投資對不確定的反應(yīng)要以投資的廢棄價值與等待的機會成本而定。當投資的廢棄價值較低時，匯率波動的增加會刺激投資，因為額外的波動會減少無法擺脫閑置投資的機會。而等待的機會成本愈大，愈有可能導致企業(yè)投資的增加。結(jié)果表明，美國、德國與法國的匯率波動對投資影響是負向顯著的。

Darby et al.（2002）延續(xù)Darby et al.（1999）的研究，采用其他方式來衡量匯率波動，在計算實質(zhì)匯率波動之前先剔除掉波動的趨勢成分，結(jié)果顯示美國的匯率波動對投資的影響為正向顯著的，Darby et al.（1999）與Darby et al.（2002）對于美國估計結(jié)果的不一致，說明匯率波動的衡量方式不同具有重要性。

Hallett、Peersman和Piscitelli（2004）批評Darby et al.（1999）和Darby et al.（2002）的總體水平分析無法捕捉產(chǎn)業(yè)之間的差異，因此考慮以個別產(chǎn)業(yè)差異的面板數(shù)據(jù)來延伸分析，從9個OECD國家中挑選13種不同產(chǎn)業(yè)為實證對象，期間為1970-2000年。名義匯率波動對投資的影響有6個是負向顯著、4個是正向顯著、3個是不顯著；然而，采用實質(zhì)匯率所估計的結(jié)果與名義匯率是不一致的。

Serven（2003）以開發(fā)中國家為對象，利用GARCH模型衡量實質(zhì)匯率波動，強烈地支持匯率不確定對于私人投資有顯著的負向效果。此外，實質(zhì)匯率波動對私人投資的影響與貿(mào)易開放、金融發(fā)展程度有關(guān)，高度貿(mào)易開放與不健全的金融體系較容易得到匯率不確定與投資的負向關(guān)系。

Atella、Atzeni和Belvisi（2003）認為，已有研究著重強調(diào)貶值對投資的影響，就匯率影響企業(yè)投資過程來說，不同形態(tài)企業(yè)對匯率敏感度有差異，因此應(yīng)該探討匯率波動而非匯率水平對投資的影響。另外，已有研究多數(shù)以總體或產(chǎn)業(yè)面分析匯率波動對投資的影響。Atella、Atzeni和Belvisi（2003）以1989-1994年間的意大利企業(yè)為樣本，采用面板數(shù)據(jù)估計匯率波動與投資之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，匯率波動的增加會抑制投資，而且隨著企業(yè)市場占有率的減少，愈容易受到匯率波動的影響。此外，在假設(shè)風險規(guī)避的情況下，穩(wěn)定的匯率可以幫助企業(yè)正確地估計每單位投資所帶來的邊際利潤，增加企業(yè)投資的誘因。

實證研究設(shè)計

Nickell（1978）在研究文獻中推導出了關(guān)于企業(yè)在不確定條件下的動態(tài)目標函數(shù)。本文運用Nickell（1978）的動態(tài)最優(yōu)化模型，給出描述企業(yè)投資行為的具體投資函數(shù)。本文假設(shè)企業(yè)的目標在于追求未來現(xiàn)金流的最大化。式（1）描述了某個企業(yè)的目標在于追求其價值實現(xiàn)的最大化，而此價值就等于未來現(xiàn)金流量扣除由現(xiàn)金流量所產(chǎn)生的相關(guān)風險成本的現(xiàn)值。

（1）

式（1）中，Vj（0）表示為企業(yè)j在時間t=0時的現(xiàn)金流量折現(xiàn)值；e-rt表示為連續(xù)折現(xiàn)因子；E0表示為預(yù)期因子，代表時間t=0時所獲得的信息預(yù)期值；r表示為企業(yè)面對的折現(xiàn)率，以實際價格衡量；CFjt表示為企業(yè)j在時間t=0時的現(xiàn)金流量；Var（CFjt）表示為現(xiàn)金流量的變異數(shù)，用于代表企業(yè)未來現(xiàn)金流量所面臨的風險；θ表示為投資在面臨不確定條件下所衡量的單位風險市場價格，且假設(shè)θ為正，即假設(shè)企業(yè)為風險規(guī)避者。

在企業(yè)追求價值最大化的過程中，企業(yè)分別面對式（2）中的資本積累過程和現(xiàn)金流量定義的條件約束。在式（2）中，第一個等式說明企業(yè)的資本累積過程；第二個等式將企業(yè)的現(xiàn)金流進行定義，描述為企業(yè)的營業(yè)利潤扣除掉人工成本及利息支付再加上資本折舊額。

（2）

式（2）中，Kt表示為資本存量的變動；It表示為毛投資；δ表示為資本的折舊率；F（Kt，Lt）表示為企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，Kt和Lt分別表示為企業(yè)在時間t的資本存量與勞動投入；pt和wt分別表示為企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場價格和工人工資；A（Kt，It）表示為資本的調(diào)整成本，是毛投資和資本存量的函數(shù)；i表示為利率；Bt（It，IWt）表示為企業(yè)的債務(wù)水平，實際為毛投資與內(nèi)部可用資金的函數(shù)，IWt表示為內(nèi)部可用資金，且滿足Bt（It，IWt）/It>0和Bt（It，IWt）/Wt

如果假設(shè)企業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)品處于完全競爭性的市場，那么該企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場價格是已知且固定的，而現(xiàn)金流量的不確定則來自于利率的波動。為了方便分析，本文運用傳統(tǒng)二次調(diào)整成本函數(shù)與線性負債函數(shù)進行研究，可以得到描述企業(yè)投資行為的具體投資方程式。

（3）

（4）

如果假設(shè)利率為內(nèi)生變量，其余變量皆是外生的變量，將式（4）中的第二個約束等式帶入到（3）中，且在式（4）第一個約束條件下，可以設(shè)立以下Hamiltonian函數(shù)：

（5）

如果假設(shè)企業(yè)的調(diào)整成本為（6）中描述的毛投資和資本存量的二階函數(shù)，并且企業(yè)的債務(wù)對毛投資微分為式（7）描述的一個常數(shù)項。

（6）

（7）

式中，α1和α2皆為常數(shù)，且0

（8）

為了簡化式（8），以新的參數(shù)形式表示為式（9）：

（9）

式中，εt表示為模型回歸的誤差項，β0、β1、β2表示為待估計的參數(shù)，Var（it）是利率的變異數(shù)，It/Kt表示為投資對資本比例。

式（9）僅僅說明了利率及利率波動與債務(wù)的交叉項對于投資的影響，Bo和Sterken（2002）關(guān)心利率波動與債務(wù)個別對投資對資本比例的影響，將式（9）中的解釋變量加入利率波動效應(yīng)及債務(wù)效應(yīng)兩項。此外，由于本文利用面板數(shù)據(jù)進行實證分析，為考量個別企業(yè)之間的差異性，在模型中加入固定效應(yīng)項。

（10）

式中，fj為企業(yè)效應(yīng)或固定效應(yīng)；β1、β3、β4分別代表利率、利率波動與債務(wù)對投資對資本比例的邊際效應(yīng)；β2表示為利率波動與債務(wù)對投資對資本比例的聯(lián)合影響效應(yīng)。在實證分析上，負債是以負債除以總資產(chǎn)來表示，以消除因企業(yè)規(guī)模大小不同所產(chǎn)生的規(guī)模效應(yīng)。

以Summer（1981）、Abel（1982）、Hayashi（1982）及Hubbard（1998）的投資調(diào)整模型為基礎(chǔ)，將匯率及匯率波動等加入投資理論模型中，可以得到下列估計模型：

（11）

式（11）中，ext、Var（ext）分別是匯率與匯率波動，其它變量定義如同式（10）；β5和β6分別代表匯率、匯率波動對投資對資本比例的邊際影響。

對于式（11），本文使用面板數(shù)據(jù)下的混合回歸模型推測各相關(guān)變量對企業(yè)投資的敏感性影響。對于面板數(shù)據(jù)，混合回歸模型被定義為如下方程：

Yit=α+X`itβ+εit，i=1，2，3，…，N；t=1，2，3，…，T （12）

式（12）中，Yit表示為被解釋變量；α表示截距項；Xit為由解釋變量組成的k×1階列向量；β為由方程回歸系數(shù)組成的k×1階列向量；εit為方程估計誤差項。

上述模型如果能夠被正確設(shè)置，那么方程中的解釋變量與誤差項不存在相關(guān)性，即滿足Cov（Xit，εit）=0，不管是N趨于無窮大，還是T趨于無窮大，方程中的參數(shù)的混合最小二乘估計量肯定是一致估計量。對于任何個體和截面，上述的混合回歸模型的核心特點在于方程估計的參數(shù)α和β都相同，不會由于個體和截面的差異不同而變化。

研究數(shù)據(jù)及相關(guān)處理

制造業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，是我國經(jīng)濟增長的主導部門。制造業(yè)在我國實體經(jīng)濟中占據(jù)著重要的地位，并且我國進出口企業(yè)以制造型企業(yè)居多，因此研究制造行業(yè)中各子行業(yè)匯率變動對公司價值的影響具有代表意義。兼顧所掌握的數(shù)據(jù)信息資料情況和樣本估計時的數(shù)據(jù)要求，本文重點選擇了1998-2010年間我國制造業(yè)中41個子行業(yè)的上市公司的年度數(shù)據(jù)進行面板數(shù)據(jù)模型分析。在剔除了樣本期間內(nèi)企業(yè)所屬行業(yè)性質(zhì)改變以及樣本期間數(shù)據(jù)不完整的樣本后，共選取了國內(nèi)滬深兩市372家上市公司作為研究對象。具體的行業(yè)選擇如表1所示。

本文選擇國內(nèi)的制造業(yè)上市公司作為實證樣本。實證期間為1998-2010年，共計13期，上市企業(yè)數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)。金融機構(gòu)人民幣貸款基準利率數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官方網(wǎng)站。人民幣兌美元匯率數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局官方網(wǎng)站。企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫CSMAR。實證上所采用的變量包括：投資對資本比例、利率、利率的波動、負債、利率波動乘以負債、匯率及匯率波動。其中，選取國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率作為企業(yè)投資借貸的重要參考依據(jù)。上述變量具體被定義為如表2所示的含義。

實證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計

表3給出了不同變量的描述性統(tǒng)計。i1-3、i3-5、i5、Var（i1-3）、Var（i3-5）、Var（i5）、ex、Var（ex）分別表示為1至3年的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率、3至5年的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率、5年以上的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率、1至3年的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變異系數(shù)、3至5年的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變異系數(shù)、5年以上的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變異系數(shù)、人民幣年平均匯率、人民幣年匯率變異系數(shù)。

（二）全體樣本企業(yè)實證結(jié)果

表4給出了全體樣本企業(yè)的三種模型的估計結(jié)果。模型I表示為企業(yè)投資與5年期以上的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的敏感性分析。模型II表示為企業(yè)投資與3至5年期的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的敏感性分析。模型III表示為企業(yè)投資與1至3年期的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的敏感性分析。在不同模型分析中，企業(yè)債務(wù)、匯率及匯率的變異系數(shù)等變量不發(fā)生變化，都參與分析。

在10%的顯著水平下，利率對投資具有負向的影響。平均來說，對于不同期限的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率，利率每增加一個單位，企業(yè)的投資對資本比例分別將下降0.0207595、0.0219802、

0.0247421個單位。1至3年期限的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變動對企業(yè)的影響最大、最敏感?？梢?，就國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變動來說，企業(yè)可能最為關(guān)注短期貸款利率的調(diào)整。

在10%的顯著性水平下，利率波動對企業(yè)投資有正向作用，利率波動增大，對企業(yè)投資越有利。就國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的波動來說，利率波動每增加一個單位，對企業(yè)投資的影響將分別增加0.0088458、0.0089013、0.0138006個單位。1至3年期限的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的波動對企業(yè)的影響最大、最敏感?？梢?，就國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的波動來說，企業(yè)可能最為關(guān)注短期貸款利率的頻繁調(diào)整。主要原因可能是利率代表企業(yè)的借貸成本，這關(guān)系到企業(yè)的利潤或收益水平。

在負債變動方面，只有短期債務(wù)對企業(yè)的投資對資本比例有影響，通過10%的顯著性水平。全體企業(yè)不會因為長期債務(wù)的變動明顯改變其投資。在利率波動與債務(wù)的交叉項對企業(yè)投資的影響方面。只有短期債務(wù)和利率的交叉項在10%的顯著性水平下是正向的。這意味著，全體樣本企業(yè)雖然因為利率上升使得利息支出增加，但是可能因為其它因素導致實際負債的減少，例如通貨膨脹上升的實際影響。這種結(jié)果導致企業(yè)的實際負債減少程度相比于利息支出來說增加的幅度要大些，最終造成企業(yè)愿意增加投資。交叉項每增加一個單位，企業(yè)的投資對資本比例就會上升。

在匯率方面，在1%顯著性水平下均是負向影響。數(shù)據(jù)顯示匯率上漲（下跌）將使得企業(yè)預(yù)期收益減少（增加），對出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對來說比較敏感。在匯率波動方面，在5%顯著性水平下均是負向影響。數(shù)據(jù)顯示匯率波動增加（減?。⑹沟闷髽I(yè)預(yù)期收益減少（增加），對出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對來說比較敏感。

（三）區(qū)分債務(wù)水平的實證結(jié)果

為了分析不同變量對企業(yè)投資的影響是否因為企業(yè)的債務(wù)規(guī)模不同而存在差異，進一步根據(jù)企業(yè)債務(wù)水平以中位數(shù)方式將樣本企業(yè)區(qū)分高、低債務(wù)類群，以分析不同債務(wù)程度情況下，各相關(guān)變量對企業(yè)投資影響的差異性?；貧w估計結(jié)果顯示參數(shù)估計數(shù)值上變化較小和影響方向沒有變化，可見，債務(wù)水平高低不是影響前述分析變量有差異的重要因素。

結(jié)論

綜上所述，本文運用Bo和Sterken（2002）的實證研究模型，并略加以修改及混合估計方法中的固定效應(yīng)模型，以1998-2011年間的國內(nèi)制造業(yè)中的372家上市企業(yè)為實證分析對象，分析了國內(nèi)利率、人民幣美元匯率、企業(yè)負債和雙率變動等變量對企業(yè)投資的實際影響，以及利率波動與債務(wù)對企業(yè)投資的交叉影響效應(yīng)?；窘Y(jié)論主要有以下幾點：

一是利率對企業(yè)投資具有負向的影響。1至3年期限的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的變動對企業(yè)的影響最大、最敏感。企業(yè)可能最為關(guān)注短期貸款利率的調(diào)整。

二是利率波動對企業(yè)投資有正向作用，利率波動增大，對企業(yè)投資越有利。1至3年期限的國內(nèi)金融機構(gòu)的貸款基準利率的波動對企業(yè)的影響最大、最敏感。企業(yè)可能最為關(guān)注短期貸款利率的頻繁調(diào)整。主要原因可能是，利率代表企業(yè)的借貸成本，這關(guān)系到企業(yè)的利潤或收益水平。

三是只有短期債務(wù)對企業(yè)的投資對資本比例有影響。全體企業(yè)不會因為長期債務(wù)的變動明顯改變其投資。只有短期債務(wù)和利率的交叉項在10%的顯著性水平下是正向的。

四是匯率上漲（下跌）將使得企業(yè)預(yù)期收益減少（增加），對出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對來說比較敏感些。匯率波動增加（減?。⑹沟闷髽I(yè)預(yù)期收益減少（增加），對出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對來說比較敏感些。

影響企業(yè)投資的最重要的因素變量是匯率、利率及雙率波動。債務(wù)水平對投資亦相當重要，但債務(wù)水平高低不是影響解釋變量有差異的重要因素。不過，短期利率波動、利率波動與債務(wù)的交叉項及匯率波動均影響企業(yè)的投資決策。

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波動率范文第5篇

關(guān)鍵詞：匯率波動；進出口；外匯風險；企業(yè)影響

中圖分類號：17830；F740　文獻標識碼：A　文章編號：1001-6260(2010)01-0084-05

2005年7月21日，我國開始實行以市場供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度，人民幣不再盯住單一美元，形成富有彈性的人民幣匯率機制，人民幣對美元、日元、歐元、港元、英鎊等主要貨幣呈現(xiàn)有升有貶的特征，人民幣兌美元和港元呈現(xiàn)出明顯升值的態(tài)勢，人民幣兌歐元則是一個貶值的態(tài)勢，人民幣兌日元和英鎊是一個波動態(tài)勢，可以說人民幣匯率呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性波動而不是單一的趨勢，可見匯改后人民幣匯率呈現(xiàn)出更加復雜的結(jié)構(gòu)性特征。

匯改以來，我國進出口企業(yè)已深切地感受到匯率波動帶來的壓力和風險，而且這種狀況將長期存在，因為人民幣兌美元、日元、歐元、港元、英鎊等關(guān)鍵貨幣的匯率波動幅度將會日益加大，走向趨勢也更加復雜，所以對匯率波動的企業(yè)影響理論進行研究具有重要的現(xiàn)實意義，以便幫助企業(yè)深刻認識人民幣匯率波動帶來的影響、選擇積極有效的應(yīng)對策略、提升我國企業(yè)的國際競爭力。以下從國外、國內(nèi)學者的研究兩個方面進行述評。

一、國外學者有關(guān)匯率波動對企業(yè)影響的研究

自從1973年布雷頓森林體系瓦解、世界各國普遍采用浮動匯率制度以來，國際上眾多學者就對匯率波動對企業(yè)的影響進行了一系列研究，歸納起來主要有兩個方面。

(一)從匯率波動的風險或企業(yè)價值角度進行的研究

Smith等(1981)把匯率波動對企業(yè)價值的影響分為交易風險、換算風險和經(jīng)濟風險三種形式。研究發(fā)現(xiàn)，交易風險和換算風險(直接風險暴露)能夠通過套期保值等方式做到有效的管理。Miller等(1998)認為匯率波動的企業(yè)經(jīng)濟風險是企業(yè)價值對外匯匯率波動敏感性的反映，他們運用企業(yè)數(shù)據(jù)從微觀角度分析了美元對多種貨幣的匯率波動給企業(yè)帶來的經(jīng)濟風險，并提出了應(yīng)對策略。Bartram(2004)以德國公司抽樣來研究匯率風險對公司價值的影響，認為匯率風險是否與公司價值存在線性關(guān)系和考察的匯率變動是雙邊還是多邊匯率有一定的關(guān)系，同時也取決于公司的外銷比例、公司流動資金量的控制措施、公司所處的行業(yè)等。Dominguez等(2007)探討匯率變動和公司價值的關(guān)系，通過研究發(fā)達國家和新興市場的八家上市公司，發(fā)現(xiàn)這些企業(yè)中的大多數(shù)存在匯率風險，與以往的研究文獻最顯著的不同是發(fā)現(xiàn)采用貿(mào)易加權(quán)算出的匯率有可能低估了風險暴露的程度。

Fraser等(2004)、Bartram(2007)對上千家美國非金融公司外匯風險與企業(yè)股票價值、現(xiàn)金流量的關(guān)系進行研究后發(fā)現(xiàn)，少數(shù)的公司與至少一種外匯匯率波動呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性，大部分公司的股價和收益與匯率波動沒有呈現(xiàn)出一定的關(guān)系，但總體來說，對現(xiàn)金流和股價的影響比較相似并且和企業(yè)的行業(yè)特性有關(guān)。Muller等(2007)通過對1993年1月到2003年1月亞洲公司的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，25％的公司風險暴露與美元波動有關(guān)、22.5％的公司風險暴露與日元匯率波動有關(guān)，流動資金比較少的企業(yè)受到的匯率波動影響也比較小。

(二)從匯率波動對企業(yè)競爭力及企業(yè)出口額的影響角度等進行的研究

Grauwe(1988)認為，匯率波動對企業(yè)的影響是由替代效應(yīng)和收入效應(yīng)決定的，匯率波動對企業(yè)的最終影響取決于替代效應(yīng)與收入效應(yīng)的大小。Obsffeld(2002)認為匯率波動對進出口企業(yè)的影響主要表現(xiàn)在商品相對價格上，在不同類工業(yè)商品之間存在相當大的差異。Velazquez―Hemandez(2002)研究了匯率風險暴露下廠商的出口決策行為，特別是比較了套期保值與沒有套期保值廠商的區(qū)別。

一些學者從匯率變動對貿(mào)易量的影響角度進行研究，麥金農(nóng)等(1999)認為匯率波動與貿(mào)易量之間的相關(guān)程度非常弱，Tenreyro(2004)也認為匯率風險對出口貿(mào)易的影響不顯著。但是也有一些學者提出了不同的見解，Bohara等(2001)則認為匯率風險可能刺激國際貿(mào)易，而Choudhry(2005)認為匯率風險可能減少出口貿(mào)易。

還有一些學者對不同行業(yè)企業(yè)的匯率波動效應(yīng)進行了研究。Campa(2004)運用西班牙有代表性的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究了出口對匯率變化的反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)沉沒成本假設(shè)在企業(yè)進出入某行業(yè)中起著重要的影響，而且進入市場的沉沒成本大于退出市場的沉沒成本，而匯率的變化對其影響不大，即使考慮滯后的因素，匯率對總貿(mào)易量的影響相對來說也是比較小的，數(shù)據(jù)顯示本幣10％的貶值對出口的促進只有1.4％。Cheong等(2005)運用英國制造業(yè)出口企業(yè)數(shù)據(jù)分析了匯率波動、貿(mào)易量、產(chǎn)品價格競爭力之間的動態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明，當有意外的匯率波動時，出口商為了彌補風險，可以采用提高出口價格的方法，但實際上出口商寧可貿(mào)易額減少，也不愿直接提高價格，每個出口商的反應(yīng)程度取決于其貨物貿(mào)易市場的性質(zhì)。Bolkesjo等(2006)研究匯率對森林產(chǎn)品貿(mào)易的影響，數(shù)據(jù)主要來源于美國1989年1月至2004年11月主要森林產(chǎn)品的月度進出口額，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：從短期來看，出口對匯率波動非常有彈性，而進口彈性則是中性的；從長遠來看，進出口彈性都在下降，但仍然比較大(出口和進口都為0.5)，可見匯率對進出口的影響是對稱的假設(shè)是難以被否定的。Veronica(2006)利用1987年1月至2004年12月間烏干達制造業(yè)每月產(chǎn)出數(shù)據(jù)對匯率波動與制造業(yè)產(chǎn)出之間的關(guān)系進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，實證結(jié)果表明，本國貨幣貶值，對總生產(chǎn)量及食品、煙草、飲料、木材和其他工業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生負面影響，各個行業(yè)的非一致反應(yīng)模式表明，匯率變動對進出口比重比較大的行業(yè)的影響是非常顯著的。Mallick等(2008)分析了印度20世紀90年代匯率機制改革以來印度各出口行業(yè)出口價格對印度貨幣盧比兌其關(guān)鍵貨幣匯率波動的反應(yīng)，數(shù)據(jù)分析顯示大部分企業(yè)成功應(yīng)對了匯率波動帶來的影響，只有少數(shù)企業(yè)利潤及競爭力由于匯率波動有所減少。Wong等(2008)主要研究匯率波動對按SITC產(chǎn)品類別劃分的馬來西亞前5名的電力出口企業(yè)出口需求的影響，結(jié)果表明匯率波動對馬來西亞的電力出口方式和出口需求產(chǎn)生非常不利影響，這也促使政府、企業(yè)共同努力使馬來西亞電力企業(yè)向高科技工業(yè)化過渡。而Muller等(2006)、Francis等(2008)研究認為盡管匯率變動對產(chǎn)業(yè)競爭力的影響在理論上成立，但對美國產(chǎn)業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)并非如此。

從以上分析可以看出，雖然關(guān)于匯率波動風險對進出口貿(mào)易影響的研究比較多，但是不同國家、不同部門、不同產(chǎn)品得出了不同的結(jié)論，沒有獲得一個一致驗證的結(jié)論，這充分說明了匯率波動影響企業(yè)

經(jīng)營的復雜性和多變性。

二、國內(nèi)學者有關(guān)匯率波動對企業(yè)影響的研究

在我國，也有不少學者針對匯率波動對企業(yè)的影響及避險策略進行了討論和研究。匯改以前我國學者對匯率波動影響關(guān)注的焦點在企業(yè)的不多，因為匯改前人民幣匯率比較穩(wěn)定，而且企業(yè)實行的是強制結(jié)售匯，企業(yè)沒有自，但2005年匯改后匯率波動使企業(yè)受到的影響越來越大，有關(guān)研究也越來越多，基本上也是從貿(mào)易額的變化和匯率風險兩個方面進行研究。

(一)進出口貿(mào)易額變化方面的研究

楊帆(2005)把眾多學者計算的進出口需求價格彈性之和分為兩大類：一類是我國進出口彈性之和小于或接近于1，明顯不符合馬歇爾一勒納條件；另一類則正好相反，認為我國進出口彈性之和大于1，基本符合馬歇爾一勒納條件，根據(jù)馬歇爾一勒納條件會得出相反的結(jié)論。而盧向前等(2005)用自回歸方法研究了人民幣實際匯率波動對我國進出口的影響，結(jié)論是人民幣實際匯率波動對我國進出口的影響十分顯著，ML條件成立，并且存在J曲線效應(yīng)。

姚大慶(2007)從構(gòu)建具有微觀基礎(chǔ)的經(jīng)濟學模型人手，從理論上研究匯率波動對我國出口加工型企業(yè)的影響機制及其效應(yīng)，結(jié)論是匯率波動幅度增加對企業(yè)出口決策的影響取決于企業(yè)生產(chǎn)的附加值，匯率波動幅度的上升會增加高附加值企業(yè)的產(chǎn)出和出口水平，減少低附加值企業(yè)的產(chǎn)出和出口水平。王根蓓(2008)采用彈性分析方法分析了匯率調(diào)整、定價模式與代表性出口加工企業(yè)的盈利能力變動之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，匯率調(diào)整對出口加工企業(yè)的盈利能力會產(chǎn)生不確定的結(jié)果；其次，進出口的匯率彈性和進口投入的產(chǎn)出彈性是決定匯率調(diào)整對企業(yè)盈利能力影響程度與方向的基礎(chǔ)因素；最后，證明了當出口加工企業(yè)面臨不完全競爭的國際市場且可以自由選擇計價貨幣時，本幣的升值會提高其盈利能力。

封思賢等(2008)通過實證分析表明，不同類商品的進出口需求對匯率變化的反映程度存在較大差異。在各國或同一國的不同時期，其國際貿(mào)易收支的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在著較大差異，貿(mào)易構(gòu)成的差異和不同商品匯率彈性的巨大差異是上述爭論產(chǎn)生的根本原因。吳武清等(2008)利用1990年1月至2007年8月間月度數(shù)據(jù)從時間序列數(shù)據(jù)的季節(jié)效應(yīng)分解、自回歸建模和動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)三個角度分析了人民幣匯率升值對中國對美國出口的經(jīng)濟影響，揭示了人民幣匯率升值會減少中國對美國的出口，還發(fā)現(xiàn)匯率波動的增加會減少出口貿(mào)易的增速；通過動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)實際匯率對出口的解釋能力為20％-30％。曾寅初等(2007)也把匯率變動造成的影響分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)：匯率變動對企業(yè)出口應(yīng)收賬款造成了貶值損失，同時，人民幣升值導致企業(yè)出口量減少，這種效應(yīng)有一定的滯后性，來自山東省膠東地區(qū)企業(yè)層面的證據(jù)表明，這兩種效應(yīng)都比較顯著。

(二)匯率風險方面的研究

陳龍江等(2007)從匯率水平和匯率風險兩個角度考察了匯率變動對出口的影響，討論了匯率影響出口的凈效應(yīng)，得出當前的人民幣升值對浙江農(nóng)產(chǎn)品實際出口帶來負面效應(yīng)，而升值過程中匯率波動所帶來的匯率風險則反而有刺激農(nóng)產(chǎn)品出口的正效應(yīng)的結(jié)論。

陳六傅等(2007)通過分析發(fā)現(xiàn)，不論是短期還是長期，實際匯率風險對企業(yè)出口都存在正面或負面沖擊，但負面沖擊更具顯著性。沖擊程度在各企業(yè)間存在差異，這種差異與各類企業(yè)風險意愿類型、風險規(guī)避能力以及出口產(chǎn)品質(zhì)量等因素有關(guān)。張辰利等(2007)采用數(shù)量分析的方法對外匯風險進行解析，在明確外匯風險的構(gòu)成(外匯暴露、匯率的不確定性和持有期)的基礎(chǔ)上，對外匯風險的概念做出相對完善的描述，在此基礎(chǔ)上再展開對外匯風險的衡量及組成要素的針對性管理的探討。

栗書茵(2007)通過分析2005年度與2006年中期上市企業(yè)各行業(yè)匯兌損益對企業(yè)財務(wù)費用和利潤的影響，發(fā)現(xiàn)匯率的波動遠大于匯改之前，由此給企業(yè)形成的匯兌損益將會更加不穩(wěn)定，在此基礎(chǔ)上得出匯兌損益和企業(yè)利潤存在正相關(guān)關(guān)系的結(jié)論，并提出了企業(yè)控制外匯風險、減少匯兌損失的相關(guān)措施。陳仲常等(2007)認為匯率變動直接影響匯兌損益，而匯兌損益又是影響外幣借款成本的重要因素，在分析匯率變動對借款成本所產(chǎn)生的影響的基礎(chǔ)上，闡述了匯率變動所帶來的風險及其防范措施。任再萍等(2008)通過對上市企業(yè)從2001年到2006年12個半年間匯兌損益的分析，以及運用重復抽樣技術(shù)(bootstrapping)計算出行業(yè)的風險價值VaR并進行分析，研究我國企業(yè)本幣升值背景下外匯風險產(chǎn)生的深層次原因及應(yīng)對措施。

可以看出，2005年7月21日匯改后我國學者才更多地關(guān)注與研究匯率波動的企業(yè)影響效應(yīng)，從不同行業(yè)、不同企業(yè)得出的結(jié)論也不盡相同，但極大地豐富了匯率波動的企業(yè)影響理論。