波動(dòng)率

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波動(dòng)率范文第1篇

關(guān)鍵詞：風(fēng)電功率波動(dòng)特性；概率統(tǒng)計(jì)；正態(tài)分布；ARMA模型

隨著資源環(huán)境約束的日趨嚴(yán)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(guó)已經(jīng)規(guī)劃了8個(gè)千萬(wàn)kW級(jí)的大型風(fēng)電基地。截至2012年底，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)容量已超過7000萬(wàn)kW，居世界第1位。風(fēng)力發(fā)電不消耗任何燃料，來源于大氣運(yùn)動(dòng)，不會(huì)因?yàn)殚_發(fā)風(fēng)電而枯竭，是一種可再生能源。風(fēng)電機(jī)組發(fā)出的功率主要與風(fēng)速有關(guān)。由于風(fēng)的不確定性、間歇性以及風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組間尾流的影響，使得風(fēng)力發(fā)電機(jī)不能像常規(guī)發(fā)電機(jī)組那樣根據(jù)對(duì)電能的需求來確定發(fā)電。大規(guī)模風(fēng)電基地通常需接入電網(wǎng)來實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率的傳輸與消納。風(fēng)電功率的隨機(jī)波動(dòng)被認(rèn)為是對(duì)電網(wǎng)帶來不利影響的主要因素。研究風(fēng)電功率的波動(dòng)特性，不論對(duì)改善風(fēng)電預(yù)測(cè)精度還是克服風(fēng)電接入對(duì)電網(wǎng)的不利影響都有重要意義。

一、風(fēng)電功率概率分布模型

1.風(fēng)電功率分布模型建立

因?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組風(fēng)電功率波動(dòng)具有隨機(jī)性和不可控性，大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明風(fēng)電功率并不滿足常見的概率分布。我們通過假設(shè)檢驗(yàn)算法得出最佳概率分布，將處理后數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計(jì)算法得出風(fēng)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(jìn)行曲線擬合和精度分析。

因?yàn)槲覀兯鬄殡姽β什▌?dòng)的概率分布，而對(duì)于電功率波動(dòng)實(shí)為單位時(shí)間內(nèi)電功率變化情況。對(duì)于某風(fēng)電場(chǎng)中某個(gè)1.5MW風(fēng)電機(jī)組中隨機(jī)抽取出30天中的60000個(gè)數(shù)據(jù)，我們運(yùn)用一階差分算法。首先分別得出每5秒內(nèi)每個(gè)風(fēng)電機(jī)組的功率變化情況，并以此為橫坐標(biāo)，通過統(tǒng)計(jì)算法得出風(fēng)電功率波動(dòng)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(fēng)電機(jī)組為第一組，結(jié)果所得此風(fēng)機(jī)的風(fēng)電功率波動(dòng)頻率分布直方圖（圖1），我們可以看出此圖對(duì)于零點(diǎn)處縱軸左右對(duì)稱，并且中央點(diǎn)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(diǎn)完全符合正態(tài)分布。我們同時(shí)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(dǎo)出來，同時(shí)u檢驗(yàn)也是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)。此外，t分布、二項(xiàng)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(fēng)機(jī)的風(fēng)電功率符合正態(tài)分布。

圖1 風(fēng)電功率波動(dòng)分布

2. 假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?/p>

假設(shè)檢驗(yàn)是事先對(duì)總體的參數(shù)或總體分布形式給出一個(gè)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(yàn)中，給定一個(gè)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(yàn)也稱為顯著性檢驗(yàn)。

我們假設(shè)任意機(jī)組的風(fēng)電功率波動(dòng)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(yàn)統(tǒng)計(jì)量，明確其分布，并確定臨界值。對(duì)于給定的顯著性水平α=0.05，根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分布確定拒絕域臨界值。最后，經(jīng)過MATLAB假設(shè)檢驗(yàn)計(jì)算，得出說明原假設(shè)成立，任意機(jī)組的風(fēng)電功率波動(dòng)概率服從正態(tài)分布。

3. 風(fēng)電功率分布模型結(jié)論

3.1 秒級(jí)風(fēng)電功率波動(dòng)

一般地，風(fēng)電功率秒級(jí)波動(dòng)的根源在于氣團(tuán)的局部紊流。紊流氣團(tuán)具有高度的隨機(jī)性，變化量相互獨(dú)立。秒級(jí)功率波動(dòng)是風(fēng)電功率波動(dòng)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(fēng)電功率波動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律，據(jù)此也可以推導(dǎo)出更長(zhǎng)時(shí)間尺度的風(fēng)電功率波動(dòng)特點(diǎn)。

3.2 分鐘級(jí)風(fēng)電功率波動(dòng)

我們通過MATLAB建立核平滑半?yún)?shù)回歸模型分別擬合四臺(tái)風(fēng)電機(jī)組分別在秒級(jí)和分鐘級(jí)時(shí)間間隔下風(fēng)電功率波動(dòng)（圖2）：

圖2-1第一組概率密度分布對(duì)比圖2-2第五組概率密度分布對(duì)比

圖2-3第十組概率密度分布對(duì)比 圖2-4第十五組概率密度分布對(duì)比

如上所示，我們可以看出上述五組風(fēng)電機(jī)組的分鐘級(jí)電功率波動(dòng)較秒級(jí)電功率波動(dòng)明顯平緩。的波動(dòng)曲線縱坐標(biāo)最大值明顯大于的波動(dòng)，并且的波動(dòng)曲線峰寬較窄，說明時(shí)間間隔增大風(fēng)電功率波動(dòng)幅度變小，變化量也變小，實(shí)際反映時(shí)間間隔增大，風(fēng)電功率輸出能量波動(dòng)變小。

并且從上圖中我們還可看出風(fēng)電機(jī)組的分鐘級(jí)電功率波動(dòng)范圍較秒級(jí)電功率的范圍小，說明時(shí)間間隔增大，風(fēng)電功率波動(dòng)范圍減小。

二、風(fēng)電功率的自回歸滑動(dòng)平均（ARMA）預(yù)測(cè)模型

由于時(shí)間序列同時(shí)蘊(yùn)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(dòng)態(tài)過程，能反映出客觀世界及其變化的信息，又由于風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率的數(shù)據(jù)具有按時(shí)間排序和離散性，因此可以采用時(shí)間序列分析方法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。在選定模型后，進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)和模型定階，確定適當(dāng)階數(shù)模型并計(jì)算出該階模型的參數(shù)后應(yīng)用該模型進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)20臺(tái)風(fēng)電總功率的預(yù)測(cè)。

經(jīng)過計(jì)算，我們得出自回歸滑動(dòng)平均模型為：

對(duì)于模型參數(shù)估計(jì)和模型定階是應(yīng)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行建模時(shí)很重要和十分復(fù)雜的過程，該過程的適當(dāng)與否直接影響到模型參數(shù)的計(jì)算精度和和預(yù)測(cè)的好壞。

最后，通過在MATLAB中編程進(jìn)行計(jì)算，確定了模型的階數(shù)為p=10和q=9，并估計(jì)出了時(shí)序模型的參數(shù)。在此基礎(chǔ)上就可以對(duì)各機(jī)組進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。分析圖3-1（a）和3-1（b）可以得出結(jié)論：樣本選取的時(shí)間間隔越大，預(yù)測(cè)的精度越低，這也從預(yù)測(cè)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(dòng)預(yù)測(cè)值如下圖3-2所示，可以看出在未來7天中預(yù)測(cè)值波動(dòng)變化規(guī)律基本固定，結(jié)合風(fēng)力發(fā)電的特性和生活實(shí)際推斷預(yù)測(cè)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(jìn)行未來長(zhǎng)時(shí)間段的預(yù)測(cè)。

圖3-1（a）ARMA模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較圖3-1 ARMA模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)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(shí)間間隔越大，預(yù)測(cè)的精度越低，這也從預(yù)測(cè)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(dòng)預(yù)測(cè)值如下圖3-2所示，可以看出在未來7天中預(yù)測(cè)值波動(dòng)變化規(guī)律基本固定，結(jié)合風(fēng)力發(fā)電的特性和生活實(shí)際推斷預(yù)測(cè)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(jìn)行未來長(zhǎng)時(shí)間段的預(yù)測(cè)。

三、結(jié)論

風(fēng)電功率波動(dòng)特性是指由于風(fēng)電的主要利用的近地風(fēng)具有波動(dòng)性、間歇性、低能量密度等特點(diǎn)而造成風(fēng)電功率比較明顯的隨機(jī)間歇性特征，使風(fēng)能不具備傳統(tǒng)電廠的強(qiáng)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(fēng)電進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。

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

功率波動(dòng)概率分布和選取整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)電功率概率分布都會(huì)有顯著不同。對(duì)于時(shí)間分布，因時(shí)間具有相關(guān)性，故選取從s級(jí)至min級(jí)不同時(shí)間間隔的風(fēng)電功率，其波動(dòng)情況明顯不同；時(shí)間間隔選取越大，波動(dòng)情況越削減，越趨于平緩。對(duì)于空間分布，因每臺(tái)風(fēng)電機(jī)組所在風(fēng)電場(chǎng)中位置不同，故單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組功率波動(dòng)較整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)乃至風(fēng)電場(chǎng)群也會(huì)有顯著不同；風(fēng)電機(jī)組覆蓋區(qū)域越廣，波動(dòng)情況越削減，越趨于平緩，產(chǎn)生“平滑效應(yīng)”。

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

參考文獻(xiàn)：

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

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

波動(dòng)率范文第2篇

鑫緣繭絲綢集團(tuán)股份有限公司(下文簡(jiǎn)稱“鑫緣”)，是國(guó)內(nèi)絲綢行業(yè)頗具影響力的龍頭企業(yè)。公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和絲類產(chǎn)品的出口額均位居國(guó)內(nèi)同行業(yè)前列。作為一個(gè)外向度較高，年出口額8000多萬(wàn)美元的企業(yè)。匯率變動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響比較突出。

雙向影響

匯率變化對(duì)企業(yè)的影響是雙方面的。負(fù)面影響中，影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(huì)顯著增加財(cái)務(wù)費(fèi)用，導(dǎo)致利潤(rùn)的減少；回籠貨款的縮水，會(huì)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(xiǎn)措施，鑫緣一年的匯兌損失將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過1000萬(wàn)元。如果不能有效地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、降低損失，將繼而影響整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和人員就業(yè)，影響公司作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國(guó)家重點(diǎn)龍頭企業(yè)發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用。

匯率變化對(duì)企業(yè)不僅僅是消極的影響，反過來也促進(jìn)了鑫緣集團(tuán)財(cái)務(wù)管理的加強(qiáng)。嚴(yán)峻的形勢(shì)迫使公司財(cái)務(wù)部門把匯率風(fēng)險(xiǎn)管理作為財(cái)務(wù)管理的重點(diǎn)之一，并滲透到日常管理之中。財(cái)務(wù)部門加強(qiáng)了對(duì)外匯避險(xiǎn)工具的研究和應(yīng)用，提高了對(duì)外貿(mào)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的參與程度和管理力度。

同時(shí)，匯率變化也促進(jìn)了鑫緣的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，推動(dòng)了企業(yè)的科技創(chuàng)新和品牌戰(zhàn)略的實(shí)施。為了提高企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，掌握企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格在國(guó)際市場(chǎng)的話語(yǔ)權(quán)，主動(dòng)應(yīng)對(duì)匯率變動(dòng)對(duì)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(shí)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(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)增強(qiáng)了實(shí)力。

避險(xiǎn)“組合拳”

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

合理選擇并充分運(yùn)用國(guó)際貿(mào)易融資方式。在匯率變動(dòng)趨勢(shì)明顯。人民幣升值期限預(yù)計(jì)較長(zhǎng)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(yùn)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(xiàng)下的全部或絕大部分外匯款項(xiàng)，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(xiàng)。

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(dòng)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(xiàng)可以辦理結(jié)匯手續(xù)，對(duì)呈貶值趨勢(shì)的外匯來說，避免或降低了未來匯率變動(dòng)導(dǎo)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(shí)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(cái)務(wù)費(fèi)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(jiǎn)便，需要支付給銀行的費(fèi)用也相對(duì)較低。今年以來，公司出口押匯融資總量超過6000萬(wàn)美元，通過這種方式減少匯兌損失450萬(wàn)元，節(jié)約利息支出80萬(wàn)元。

合理選擇出口貿(mào)易的結(jié)算幣種。人民幣匯率變動(dòng)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(shí)間內(nèi)甚至是升值狀態(tài)。因此，在與外商簽訂出口合同時(shí)，選擇有利的結(jié)算幣種，也是規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)的有效途徑。例如，公司在上半年對(duì)歐洲的出口業(yè)務(wù)中，爭(zhēng)得國(guó)外進(jìn)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(huì)對(duì)貨款回籠時(shí)間的長(zhǎng)短、到賬外匯的多少、支付費(fèi)用的多少，以及收匯風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)的重要方面。公司在不少業(yè)務(wù)中利用產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)，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(fēng)險(xiǎn)。

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(guó)外進(jìn)口商達(dá)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(yuǎn)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(yuǎn)期結(jié)售匯。這種方式起到了較好的鎖定成本、保值避險(xiǎn)的作用。

合理確定結(jié)匯的時(shí)點(diǎn)。在美元持續(xù)貶值的情況下，公司與銀行簽訂了實(shí)時(shí)結(jié)匯的協(xié)議。一旦美元到賬，由銀行主動(dòng)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(shí)間和工作量，也避免了因延誤結(jié)匯時(shí)間而增加外匯損失。

靈活多變，在不同時(shí)期選擇不同的避險(xiǎn)措施和避險(xiǎn)工具。匯率避險(xiǎn)措施和工具的運(yùn)用也不是一成不變的。鑫緣根據(jù)外匯市場(chǎng)行情走勢(shì)的變化應(yīng)時(shí)而動(dòng)。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(dòng)，則公司押匯融資的規(guī)模有所控制，結(jié)匯的時(shí)點(diǎn)也重新斟酌、選擇。

波動(dòng)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(shí)間序列是隨機(jī)游走的，累積離差的極差應(yīng)與觀測(cè)值個(gè)數(shù)的平方根成正比。為了使這個(gè)度量在時(shí)間上標(biāo)準(zhǔn)化，Hurst用觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差去除極差建立一個(gè)無量綱的比率，這個(gè)比率即現(xiàn)在應(yīng)用比較廣泛的Hurst指數(shù)。ARFIMA模型大量實(shí)證分析表明，金融資產(chǎn)的收益率序列的分布相對(duì)于正態(tài)分布具有尖峰厚尾的特征。對(duì)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(huì)影響該分析方法對(duì)序列長(zhǎng)記憶性特征的分析。

二、實(shí)證研究

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取及說明

2005年7月21日，我國(guó)對(duì)人民幣匯率制度進(jìn)行了改革，開始實(shí)行以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)的、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)、有管理的浮動(dòng)匯率制度。該形成機(jī)制更適合我國(guó)經(jīng)濟(jì)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(gè)外匯交易日美元兌人民幣中間價(jià)作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來源于國(guó)家外匯管理局。收益率的計(jì)算采用對(duì)數(shù)收益率的形式，即對(duì)匯率中間價(jià)序列Pt!"取對(duì)數(shù)之后進(jìn)行一階差分：（5）論文采用比較常用的絕對(duì)均值偏離平方2ttR-R刻畫收益波動(dòng)率。

（二）收益率及收益波動(dòng)率統(tǒng)計(jì)特征及平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)人民幣匯率收益率和收益波動(dòng)率序列的統(tǒng)計(jì)特征分析，論文采用的統(tǒng)計(jì)量為均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)、Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量、Ljung-BoxQ統(tǒng)計(jì)量、ADF和P-P統(tǒng)計(jì)量。由表1可知：1.人民幣匯率收益率及收益波動(dòng)率的偏度系數(shù)都顯著的不為0，說明兩時(shí)序均不是圍繞均值對(duì)稱分布的，且波動(dòng)率序列的有偏特征明顯地強(qiáng)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(dòng)率序列的“尖峰厚尾”特征強(qiáng)于收益率序列；Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)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)。總而言之，兩時(shí)序均不服從正態(tài)分布，且波動(dòng)率序列的非正態(tài)性特征更加明顯。2.由Ljung-BoxQ統(tǒng)計(jì)量自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可知，兩時(shí)序均不存在顯著的短記憶性；由ADF檢驗(yàn)和P-P檢驗(yàn)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(rèn)為兩時(shí)序均是平穩(wěn)的時(shí)間序列。基于此，可對(duì)兩時(shí)序進(jìn)行長(zhǎng)記憶特征的研究。

（三）經(jīng)典R/S分析

由圖1兩種序列的時(shí)序圖可知，兩種序列均存在明顯的波動(dòng)集束現(xiàn)象，因此，進(jìn)行R/S的分析之前，有必要使用GARCH類模型對(duì)序列進(jìn)行過濾。對(duì)人民幣匯率收益率和收益波動(dòng)率序列序列，論文分別采用GARCH（1，1）-M模型和GARCH（1，1）進(jìn)行過濾，得到標(biāo)準(zhǔn)化序列，再對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化序列進(jìn)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(dòng)率序列的Hurst指數(shù)均大于0.5，通過最小二乘估計(jì)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(rèn)為估算的Hurst指數(shù)是較為準(zhǔn)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(zhǎng)記憶性，但是一種較為微弱的長(zhǎng)記憶性，而收益波動(dòng)率序列的Hurst指數(shù)為0.91182，明顯大于0.5，表明收益波動(dòng)率序列的長(zhǎng)記憶性特征非常顯著。

（四）ARFIMA模型的擬合

根據(jù)信息準(zhǔn)則對(duì)模型進(jìn)行篩選，人民幣收益率和收益波動(dòng)率序列分別選ARFIMA（1，d，1）和ARFIMA（0，d，0）模型進(jìn)行擬合。參數(shù)估計(jì)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?jǐn)?shù)差分參數(shù)d=0.01176，0＜d＜0.5，說明收益率序列具有長(zhǎng)記憶的特征，但是一種比較微弱的長(zhǎng)記憶性。而對(duì)于收益波動(dòng)率序列分?jǐn)?shù)差分參數(shù)d=0.21796，0＜d＜0.5，說明波動(dòng)率序列具有比較顯著的長(zhǎng)記憶性特征。總體而言，ARFIMA模型對(duì)序列的擬合結(jié)果和經(jīng)典R/S分析法對(duì)序列的分析結(jié)果基本吻合。

三、結(jié)論

波動(dòng)率范文第4篇

關(guān)鍵詞：利率波動(dòng) 匯率波動(dòng) 負(fù)債 投資資本比

引言

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，利率是重要的基本經(jīng)濟(jì)因素之一，是經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個(gè)重要的金融變量，也是宏觀調(diào)控經(jīng)濟(jì)的主要手段，利率的波動(dòng)一直深受社會(huì)各界的關(guān)注。央行可以通過貨幣政策以改變利率，進(jìn)而影響企業(yè)的投資及國(guó)內(nèi)的居民收入水平。因此，適當(dāng)?shù)睦仕侥苷T發(fā)企業(yè)進(jìn)行投資，進(jìn)而達(dá)到經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定成長(zhǎng)的目標(biāo)。此外，當(dāng)利率波動(dòng)增加時(shí)，會(huì)造成企業(yè)對(duì)成本與收入估算不確定，進(jìn)而影響企業(yè)利潤(rùn)的不確定，最終干擾企業(yè)的投資。

在開放經(jīng)濟(jì)條件下，匯率是影響企業(yè)進(jìn)行實(shí)際投資的另一關(guān)鍵因素。主要表現(xiàn)在：經(jīng)由進(jìn)出口的匯兌損益影響企業(yè)利潤(rùn)，進(jìn)而影響實(shí)際投資；企業(yè)發(fā)行海外債時(shí)，不僅涉及到國(guó)外利率與匯率，而且影響企業(yè)的利潤(rùn)與投資。換句話說，匯率可以通過進(jìn)出口及財(cái)務(wù)方面的債務(wù)影響到企業(yè)的實(shí)際投資。2008年國(guó)際金融危機(jī)以來，匯率波動(dòng)加劇，在匯率波動(dòng)加劇的情況下，企業(yè)難以精確地預(yù)測(cè)未來收益，進(jìn)而嚴(yán)重影響企業(yè)的利潤(rùn)和實(shí)際投資。

利率的下降（上升），會(huì)刺激（降低）企業(yè)投資；匯率的貶值（升值）對(duì)于出口企業(yè)投資有利（不利）。在利率波動(dòng)與匯率波動(dòng)與企業(yè)投資間的關(guān)系上，總體來看，Carruth、Dickerson和Henley（2003）研究認(rèn)為，如果企業(yè)或產(chǎn)業(yè)面對(duì)的不確定性屬于經(jīng)常性的，那么利率和匯率的波動(dòng)在綜合水平分析下將會(huì)互相抵消掉。Bernake（1983）研究認(rèn)為，不確定性對(duì)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(diǎn)：一是利率、匯率、通貨膨脹率的不確定或是貨幣政策及財(cái)政政策的沖擊等，在個(gè)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(gè)別決策者產(chǎn)生而來的。因此，以個(gè)體水平（如個(gè)別企業(yè)）分析利率或匯率（波動(dòng)）對(duì)投資的影響是相當(dāng)重要的。

在利率波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資的實(shí)際影響方面，Ingersoll和Ross（1992）以金融期權(quán)概念研究了利率波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資的實(shí)際影響，發(fā)現(xiàn)利率波動(dòng)對(duì)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(guó)利率不確定性對(duì)不可回復(fù)性投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，利率波動(dòng)的增加會(huì)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(duì)投資的研究假設(shè)，發(fā)現(xiàn)利率波動(dòng)對(duì)于企業(yè)投資的影響并不顯著。

在匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資的實(shí)際影響方面，Goldberg（1993）以1970-1980年間的美國(guó)五大部門產(chǎn)業(yè)為實(shí)證研究對(duì)象，著重研究分析了匯率波動(dòng)對(duì)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(hào)會(huì)隨時(shí)間而改變。Darby et al.（1999）以G7國(guó)家為實(shí)證研究分析對(duì)象，用金融期權(quán)價(jià)值模型分析了匯率不確定對(duì)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(shí)質(zhì)匯率波動(dòng)，以發(fā)展中國(guó)家為分析對(duì)象，支持匯率不確定與私人投資存在的顯著的負(fù)向關(guān)系。

Bo和Sterken（2002）率先強(qiáng)調(diào)利率波動(dòng)與債務(wù)的交叉項(xiàng)對(duì)投資的影響。他們的研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于全部舉債公司來說，當(dāng)物價(jià)上漲時(shí)，根據(jù)費(fèi)雪方程式，會(huì)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)負(fù)債減少的實(shí)質(zhì)負(fù)債效果，以及名目利率上升所造成利息負(fù)擔(dān)增加的利息負(fù)擔(dān)效果。一般而言，高負(fù)債企業(yè)的實(shí)質(zhì)負(fù)債效果較大；而低負(fù)債企業(yè)的利息負(fù)擔(dān)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(yùn)用利率二階動(dòng)差推導(dǎo)出新古典投資模型。早期文獻(xiàn)中大多以縮減式方法推導(dǎo)投資與不確定的關(guān)系。他們也考慮了企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，在探討利率波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資影響時(shí)，加入企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿效果。

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

本文的研究目的主要是：首先，在Nickell（1978）的動(dòng)態(tài)最優(yōu)化模型基礎(chǔ)上，考慮企業(yè)面對(duì)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(dòng)及負(fù)債對(duì)企業(yè)投資決策的聯(lián)合影響，以及雙率波動(dòng)等變量對(duì)投資的實(shí)際影響；最后，將國(guó)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(duì)企業(yè)投資影響的差異性。

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

（一）利率波動(dòng)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(duì)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(biāo)。Ingersoll和Ross（1992）研究了利率波動(dòng)與投資的關(guān)系。他們以金融期權(quán)概念分析利率波動(dòng)對(duì)投資的影響。他們的研究認(rèn)為，在利率不確定條件下，即便是最簡(jiǎn)單的投資計(jì)劃都存在有選擇權(quán)價(jià)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(qiáng)調(diào)利率不確定對(duì)于投資的影響，他們認(rèn)為，利率波動(dòng)的影響是普遍存在的，且對(duì)于總體投資具有關(guān)鍵影響。結(jié)果表明，利率波動(dòng)對(duì)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(jià)值，另一方面會(huì)提升執(zhí)行投資的價(jià)值，因?yàn)檎郜F(xiàn)值是利率的凸函數(shù)。企業(yè)是否等待或進(jìn)行投資以此兩項(xiàng)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(guó)利率不確定性對(duì)不可回復(fù)性投資的影響。Episcopos考慮五個(gè)主要不確定的變量“實(shí)質(zhì)利率增長(zhǎng)率、總個(gè)人消費(fèi)、股價(jià)指數(shù)、GDP平減指數(shù)和十一個(gè)領(lǐng)先指標(biāo)的綜合指數(shù)”，以ARCH模型來估計(jì)波動(dòng)的條件變異，利用固定投資作為不可回復(fù)性投資的變量。結(jié)果表明，五個(gè)不確定變量與固定投資之間的關(guān)系呈現(xiàn)顯著負(fù)向，即利率波動(dòng)的增加會(huì)減少固定投資。

Calcagnini 和Saltari（2000）則修改了Ingersoll和Ross（1992）對(duì)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(duì)投資的影響。結(jié)果表明，就需求面來說，當(dāng)預(yù)期需求增長(zhǎng)率上升時(shí)，會(huì)導(dǎo)致更高的投資；預(yù)期需求波動(dòng)增加則會(huì)抑制投資。此外，利率的升高會(huì)減少投資，而利率波動(dòng)對(duì)于投資的影響則不顯著，可能的原因有兩個(gè)：一是利率不確定增加，一方面有助于提升等待的期權(quán)價(jià)值，因此企業(yè)會(huì)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(huì)提升執(zhí)行投資的價(jià)值，進(jìn)而激勵(lì)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(shí)證期間介于1980-1995年間，屬于Ornstein-Uhlenbeck的隨機(jī)過程，即利率波動(dòng)的改變是屬于附有條件的固定波動(dòng)。

Bo和Sterken（2002）考慮企業(yè)面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，采用動(dòng)態(tài)最優(yōu)化模型，分析企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿不確定對(duì)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(shí)證分析對(duì)象，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)，將利率區(qū)分為企業(yè)利率與市場(chǎng)利率衡量，用三種不同方法衡量利率波動(dòng)的形式。結(jié)果表明，企業(yè)利率與市場(chǎng)利率對(duì)企業(yè)投資影響皆為負(fù)向顯著的，利率波動(dòng)對(duì)于投資的影響效果則不確定。

（二）匯率波動(dòng)與投資之間的關(guān)系

Aizenman（1992）實(shí)證研究分析了各種不同匯率制度下對(duì)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(dòng)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(xiàng)結(jié)論并不意味著固定匯率制度總是優(yōu)于浮動(dòng)匯率制度。事實(shí)上，這是實(shí)質(zhì)沖擊下在就業(yè)波動(dòng)與預(yù)期所得間所作抉擇的結(jié)果。例如，浮動(dòng)匯率制度是以減少預(yù)期所得和投資為代價(jià)來?yè)Q取穩(wěn)定就業(yè)的。

Goldberg 和Kolstad（1994）以美國(guó)、加拿大、日本及英國(guó)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(duì)象，研究短期匯率波動(dòng)對(duì)于海外直接投資的影響。結(jié)果表明，匯率波動(dòng)的加劇卻能促進(jìn)國(guó)際間的生產(chǎn)活動(dòng)與投資。他們認(rèn)為要證明國(guó)內(nèi)總投資因匯率波動(dòng)的增加而減少，必須證明國(guó)內(nèi)資金流出的增加并非由國(guó)外資金流入的增加所抵銷。因此，假設(shè)采用浮動(dòng)匯率制度會(huì)導(dǎo)致國(guó)內(nèi)投資減少的說法是不正確的。

Goldberg（1993）以1970-1980年代的美國(guó)產(chǎn)業(yè)為實(shí)證研究對(duì)象，將產(chǎn)業(yè)區(qū)分為五大部門分析匯率波動(dòng)對(duì)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(shí)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(jì)70年代會(huì)擴(kuò)大投資來反應(yīng)匯率波動(dòng)的增加；然而在20世紀(jì)80年代，匯率波動(dòng)增加則會(huì)抑制其投資。抑制投資來反映匯率波動(dòng)的增加與某些因素相關(guān)，例如，投資人是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者、存在投資的不可回復(fù)性以及在不完全競(jìng)爭(zhēng)的利潤(rùn)凸性等。匯率波動(dòng)與投資間的關(guān)系隨著時(shí)間而改變，可能與產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換有關(guān)，或者因?yàn)閷?duì)國(guó)內(nèi)供給和進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)衡量方法，強(qiáng)調(diào)外部風(fēng)險(xiǎn)可分成出口銷售及進(jìn)口投入所面對(duì)的匯率波動(dòng)而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，到20世紀(jì)80年代初期，制造業(yè)部門的外部風(fēng)險(xiǎn)主要以進(jìn)口投入風(fēng)險(xiǎn)為主，原因并非出口銷售的減少而是對(duì)進(jìn)口投入依賴的增加。此外，高成本加成的部門，即較具有獨(dú)占?jí)艛嗖块T的企業(yè)，傾向于自行吸收匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)而非將其轉(zhuǎn)嫁到企業(yè)的投資行為上。對(duì)于美國(guó)制造業(yè)部門而言，匯率波動(dòng)對(duì)投資的影響在相對(duì)上有微弱且不顯著的效果。匯率波動(dòng)對(duì)投資的影響要以部門的匯率風(fēng)險(xiǎn)符號(hào)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(fēng)險(xiǎn)規(guī)避掉（Aizenman（1992）、Goldberg和Kolstad（1994））。二是產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)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(guó)、加拿大、英國(guó)、日本的產(chǎn)業(yè)為分析對(duì)象，在考慮企業(yè)的成本加成程度下，分析匯率波動(dòng)對(duì)投資的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，匯率波動(dòng)對(duì)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?yàn)楦叱杀炯映傻漠a(chǎn)業(yè)比低成本加成的產(chǎn)業(yè)更能吸收匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)利潤(rùn)或投資所造成的沖擊。因此，匯率永久性改變與企業(yè)利潤(rùn)間的關(guān)系對(duì)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(dòng)對(duì)企業(yè)投資的影響。結(jié)果表明，具有低獨(dú)占力的企業(yè)對(duì)于匯率波動(dòng)較為敏感，此證明Campa和Goldberg（1999）以產(chǎn)業(yè)水平分析匯率波動(dòng)與投資間的關(guān)系。此外，投資支出規(guī)模愈小的企業(yè)對(duì)于匯率波動(dòng)也是更為敏感的。

Bell 和Campa（1997）以1977-1989年間的美國(guó)和歐盟的化學(xué)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，探討波動(dòng)對(duì)不可回復(fù)性（投資的不可回復(fù)性意味著企業(yè)一旦進(jìn)行投資，如果市場(chǎng)狀況不如預(yù)期時(shí)，則企業(yè)務(wù)必遭致部分成本無法回收的損失，即使將機(jī)械、廠房等重復(fù)出售也必須經(jīng)過折價(jià)的動(dòng)作）的投資的影響，其中波動(dòng)來源為匯率波動(dòng)、投入價(jià)格波動(dòng)及產(chǎn)品需求波動(dòng)。結(jié)果表明，就投入價(jià)格波動(dòng)及產(chǎn)品需求波動(dòng)對(duì)投資影響而言，在美國(guó)與歐盟的化學(xué)產(chǎn)業(yè)均不顯著。然而匯率波動(dòng)對(duì)歐盟的化學(xué)產(chǎn)業(yè)投資具有顯著的負(fù)向效果，可能因?yàn)榇嬖陲L(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因素，或是在不完全競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)業(yè)下高度的投資不可回復(fù)性所造成。此外，投資決策會(huì)受到周邊市場(chǎng)范圍的影響，例如美國(guó)的產(chǎn)業(yè)相對(duì)是孤立的，因?yàn)槊绹?guó)將大部分產(chǎn)品銷售到鄰近的邊界國(guó)家；然而歐盟產(chǎn)業(yè)則相對(duì)開放許多，因?yàn)槠洚a(chǎn)品銷往全球各地，導(dǎo)致歐盟產(chǎn)業(yè)面臨較大的匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

Darby et al.（1999）以G7國(guó)家為實(shí)證研究對(duì)象，利用金融期權(quán)價(jià)值模型分析匯率不確定對(duì)投資的影響，提出匯率波動(dòng)的增加有可能刺激投資。投資對(duì)不確定的反應(yīng)要以投資的廢棄價(jià)值與等待的機(jī)會(huì)成本而定。當(dāng)投資的廢棄價(jià)值較低時(shí)，匯率波動(dòng)的增加會(huì)刺激投資，因?yàn)轭~外的波動(dòng)會(huì)減少無法擺脫閑置投資的機(jī)會(huì)。而等待的機(jī)會(huì)成本愈大，愈有可能導(dǎo)致企業(yè)投資的增加。結(jié)果表明，美國(guó)、德國(guó)與法國(guó)的匯率波動(dòng)對(duì)投資影響是負(fù)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(dòng)，在計(jì)算實(shí)質(zhì)匯率波動(dòng)之前先剔除掉波動(dòng)的趨勢(shì)成分，結(jié)果顯示美國(guó)的匯率波動(dòng)對(duì)投資的影響為正向顯著的，Darby et al.（1999）與Darby et al.（2002）對(duì)于美國(guó)估計(jì)結(jié)果的不一致，說明匯率波動(dòng)的衡量方式不同具有重要性。

Hallett、Peersman和Piscitelli（2004）批評(píng)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(gè)別產(chǎn)業(yè)差異的面板數(shù)據(jù)來延伸分析，從9個(gè)OECD國(guó)家中挑選13種不同產(chǎn)業(yè)為實(shí)證對(duì)象，期間為1970-2000年。名義匯率波動(dòng)對(duì)投資的影響有6個(gè)是負(fù)向顯著、4個(gè)是正向顯著、3個(gè)是不顯著；然而，采用實(shí)質(zhì)匯率所估計(jì)的結(jié)果與名義匯率是不一致的。

Serven（2003）以開發(fā)中國(guó)家為對(duì)象，利用GARCH模型衡量實(shí)質(zhì)匯率波動(dòng)，強(qiáng)烈地支持匯率不確定對(duì)于私人投資有顯著的負(fù)向效果。此外，實(shí)質(zhì)匯率波動(dòng)對(duì)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(fù)向關(guān)系。

Atella、Atzeni和Belvisi（2003）認(rèn)為，已有研究著重強(qiáng)調(diào)貶值對(duì)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(duì)匯率敏感度有差異，因此應(yīng)該探討匯率波動(dòng)而非匯率水平對(duì)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(dòng)對(duì)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(jì)匯率波動(dòng)與投資之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，匯率波動(dòng)的增加會(huì)抑制投資，而且隨著企業(yè)市場(chǎng)占有率的減少，愈容易受到匯率波動(dòng)的影響。此外，在假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)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(jì)每單位投資所帶來的邊際利潤(rùn)，增加企業(yè)投資的誘因。

實(shí)證研究設(shè)計(jì)

Nickell（1978）在研究文獻(xiàn)中推導(dǎo)出了關(guān)于企業(yè)在不確定條件下的動(dòng)態(tài)目標(biāo)函數(shù)。本文運(yùn)用Nickell（1978）的動(dòng)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(biāo)在于追求未來現(xiàn)金流的最大化。式（1）描述了某個(gè)企業(yè)的目標(biāo)在于追求其價(jià)值實(shí)現(xiàn)的最大化，而此價(jià)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(fēng)險(xiǎn)成本的現(xiàn)值。

（1）

式（1）中，Vj（0）表示為企業(yè)j在時(shí)間t=0時(shí)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(shí)間t=0時(shí)所獲得的信息預(yù)期值；r表示為企業(yè)面對(duì)的折現(xiàn)率，以實(shí)際價(jià)格衡量；CFjt表示為企業(yè)j在時(shí)間t=0時(shí)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(fēng)險(xiǎn)；θ表示為投資在面臨不確定條件下所衡量的單位風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)價(jià)格，且假設(shè)θ為正，即假設(shè)企業(yè)為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者。

在企業(yè)追求價(jià)值最大化的過程中，企業(yè)分別面對(duì)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(gè)等式說明企業(yè)的資本累積過程；第二個(gè)等式將企業(yè)的現(xiàn)金流進(jìn)行定義，描述為企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)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(dòng)；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(shí)間t的資本存量與勞動(dòng)投入；pt和wt分別表示為企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)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(shí)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(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)，那么該企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)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(dòng)。為了方便分析，本文運(yùn)用傳統(tǒng)二次調(diào)整成本函數(shù)與線性負(fù)債函數(shù)進(jìn)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(gè)約束等式帶入到（3）中，且在式（4）第一個(gè)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(duì)毛投資微分為式（7）描述的一個(gè)常數(shù)項(xiàng)。

（6）

（7）

式中，α1和α2皆為常數(shù)，且0

（8）

為了簡(jiǎn)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(xiàng)，β0、β1、β2表示為待估計(jì)的參數(shù)，Var（it）是利率的變異數(shù)，It/Kt表示為投資對(duì)資本比例。

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

（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(dòng)與債務(wù)對(duì)投資對(duì)資本比例的邊際效應(yīng)；β2表示為利率波動(dòng)與債務(wù)對(duì)投資對(duì)資本比例的聯(lián)合影響效應(yīng)。在實(shí)證分析上，負(fù)債是以負(fù)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(dòng)等加入投資理論模型中，可以得到下列估計(jì)模型：

（11）

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

對(duì)于式（11），本文使用面板數(shù)據(jù)下的混合回歸模型推測(cè)各相關(guān)變量對(duì)企業(yè)投資的敏感性影響。對(duì)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(xiàng)；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(jì)誤差項(xiàng)。

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(xiàng)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(jì)量肯定是一致估計(jì)量。對(duì)于任何個(gè)體和截面，上述的混合回歸模型的核心特點(diǎn)在于方程估計(jì)的參數(shù)α和β都相同，不會(huì)由于個(gè)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(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主導(dǎo)部門。制造業(yè)在我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)中占據(jù)著重要的地位，并且我國(guó)進(jìn)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(dòng)對(duì)公司價(jià)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(jì)時(shí)的數(shù)據(jù)要求，本文重點(diǎn)選擇了1998-2010年間我國(guó)制造業(yè)中41個(gè)子行業(yè)的上市公司的年度數(shù)據(jù)進(jìn)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(guó)內(nèi)滬深兩市372家上市公司作為研究對(duì)象。具體的行業(yè)選擇如表1所示。

本文選擇國(guó)內(nèi)的制造業(yè)上市公司作為實(shí)證樣本。實(shí)證期間為1998-2010年，共計(jì)13期，上市企業(yè)數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)。金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款基準(zhǔn)利率數(shù)據(jù)來源于中國(guó)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(guó)家外匯管理局官方網(wǎng)站。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)CSMAR。實(shí)證上所采用的變量包括：投資對(duì)資本比例、利率、利率的波動(dòng)、負(fù)債、利率波動(dòng)乘以負(fù)債、匯率及匯率波動(dòng)。其中，選取國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)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(shí)證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3給出了不同變量的描述性統(tǒng)計(jì)。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(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率、3至5年的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率、5年以上的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率、1至3年的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的變異系數(shù)、3至5年的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的變異系數(shù)、5年以上的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)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(shí)證結(jié)果

表4給出了全體樣本企業(yè)的三種模型的估計(jì)結(jié)果。模型I表示為企業(yè)投資與5年期以上的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)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(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)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(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)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(duì)投資具有負(fù)向的影響。平均來說，對(duì)于不同期限的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率，利率每增加一個(gè)單位，企業(yè)的投資對(duì)資本比例分別將下降0.0207595、0.0219802、

0.0247421個(gè)單位。1至3年期限的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的變動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響最大、最敏感。可見，就國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的變動(dòng)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(dòng)對(duì)企業(yè)投資有正向作用，利率波動(dòng)增大，對(duì)企業(yè)投資越有利。就國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的波動(dòng)來說，利率波動(dòng)每增加一個(gè)單位，對(duì)企業(yè)投資的影響將分別增加0.0088458、0.0089013、0.0138006個(gè)單位。1至3年期限的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的波動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響最大、最敏感。可見，就國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的波動(dòng)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(rùn)或收益水平。

在負(fù)債變動(dòng)方面，只有短期債務(wù)對(duì)企業(yè)的投資對(duì)資本比例有影響，通過10%的顯著性水平。全體企業(yè)不會(huì)因?yàn)殚L(zhǎng)期債務(wù)的變動(dòng)明顯改變其投資。在利率波動(dòng)與債務(wù)的交叉項(xiàng)對(duì)企業(yè)投資的影響方面。只有短期債務(wù)和利率的交叉項(xiàng)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?yàn)槔噬仙沟美⒅С鲈黾樱强赡芤驗(yàn)槠渌蛩貙?dǎo)致實(shí)際負(fù)債的減少，例如通貨膨脹上升的實(shí)際影響。這種結(jié)果導(dǎo)致企業(yè)的實(shí)際負(fù)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(xiàng)每增加一個(gè)單位，企業(yè)的投資對(duì)資本比例就會(huì)上升。

在匯率方面，在1%顯著性水平下均是負(fù)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(duì)出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導(dǎo)致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對(duì)來說比較敏感。在匯率波動(dòng)方面，在5%顯著性水平下均是負(fù)向影響。數(shù)據(jù)顯示匯率波動(dòng)增加（減小）將使得企業(yè)預(yù)期收益減少（增加），對(duì)出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導(dǎo)致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對(duì)來說比較敏感。

（三）區(qū)分債務(wù)水平的實(shí)證結(jié)果

為了分析不同變量對(duì)企業(yè)投資的影響是否因?yàn)槠髽I(yè)的債務(wù)規(guī)模不同而存在差異，進(jìn)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(duì)企業(yè)投資影響的差異性。回歸估計(jì)結(jié)果顯示參數(shù)估計(jì)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(yùn)用Bo和Sterken（2002）的實(shí)證研究模型，并略加以修改及混合估計(jì)方法中的固定效應(yīng)模型，以1998-2011年間的國(guó)內(nèi)制造業(yè)中的372家上市企業(yè)為實(shí)證分析對(duì)象，分析了國(guó)內(nèi)利率、人民幣美元匯率、企業(yè)負(fù)債和雙率變動(dòng)等變量對(duì)企業(yè)投資的實(shí)際影響，以及利率波動(dòng)與債務(wù)對(duì)企業(yè)投資的交叉影響效應(yīng)。基本結(jié)論主要有以下幾點(diǎn)：

一是利率對(duì)企業(yè)投資具有負(fù)向的影響。1至3年期限的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的變動(dòng)對(duì)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(dòng)對(duì)企業(yè)投資有正向作用，利率波動(dòng)增大，對(duì)企業(yè)投資越有利。1至3年期限的國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的貸款基準(zhǔn)利率的波動(dòng)對(duì)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(rùn)或收益水平。

三是只有短期債務(wù)對(duì)企業(yè)的投資對(duì)資本比例有影響。全體企業(yè)不會(huì)因?yàn)殚L(zhǎng)期債務(wù)的變動(dòng)明顯改變其投資。只有短期債務(wù)和利率的交叉項(xiàng)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(duì)出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導(dǎo)致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對(duì)來說比較敏感些。匯率波動(dòng)增加（減小）將使得企業(yè)預(yù)期收益減少（增加），對(duì)出口型企業(yè)來說不利（有利），最終導(dǎo)致企業(yè)減少（增加）投資。短期影響相對(duì)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(dòng)。債務(wù)水平對(duì)投資亦相當(dāng)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(dòng)、利率波動(dòng)與債務(wù)的交叉項(xiàng)及匯率波動(dòng)均影響企業(yè)的投資決策。

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波動(dòng)率范文第5篇

關(guān)鍵詞：匯率波動(dòng)；進(jìn)出口；外匯風(fēng)險(xiǎn)；企業(yè)影響

中圖分類號(hào)：17830；F740　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：1001-6260(2010)01-0084-05

2005年7月21日，我國(guó)開始實(shí)行以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)、有管理的浮動(dòng)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(jī)制，人民幣對(duì)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(shì)，人民幣兌歐元?jiǎng)t是一個(gè)貶值的態(tài)勢(shì)，人民幣兌日元和英鎊是一個(gè)波動(dòng)態(tài)勢(shì)，可以說人民幣匯率呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性波動(dòng)而不是單一的趨勢(shì)，可見匯改后人民幣匯率呈現(xiàn)出更加復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性特征。

匯改以來，我國(guó)進(jìn)出口企業(yè)已深切地感受到匯率波動(dòng)帶來的壓力和風(fēng)險(xiǎn)，而且這種狀況將長(zhǎng)期存在，因?yàn)槿嗣駧艃睹涝⑷赵W元、港元、英鎊等關(guān)鍵貨幣的匯率波動(dòng)幅度將會(huì)日益加大，走向趨勢(shì)也更加復(fù)雜，所以對(duì)匯率波動(dòng)的企業(yè)影響理論進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，以便幫助企業(yè)深刻認(rèn)識(shí)人民幣匯率波動(dòng)帶來的影響、選擇積極有效的應(yīng)對(duì)策略、提升我國(guó)企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。以下從國(guó)外、國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行述評(píng)。

一、國(guó)外學(xué)者有關(guān)匯率波動(dòng)對(duì)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(guó)普遍采用浮動(dòng)匯率制度以來，國(guó)際上眾多學(xué)者就對(duì)匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響進(jìn)行了一系列研究，歸納起來主要有兩個(gè)方面。

(一)從匯率波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)或企業(yè)價(jià)值角度進(jìn)行的研究

Smith等(1981)把匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響分為交易風(fēng)險(xiǎn)、換算風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)三種形式。研究發(fā)現(xiàn)，交易風(fēng)險(xiǎn)和換算風(fēng)險(xiǎn)(直接風(fēng)險(xiǎn)暴露)能夠通過套期保值等方式做到有效的管理。Miller等(1998)認(rèn)為匯率波動(dòng)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)價(jià)值對(duì)外匯匯率波動(dòng)敏感性的反映，他們運(yùn)用企業(yè)數(shù)據(jù)從微觀角度分析了美元對(duì)多種貨幣的匯率波動(dòng)給企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，并提出了應(yīng)對(duì)策略。Bartram(2004)以德國(guó)公司抽樣來研究匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)公司價(jià)值的影響，認(rèn)為匯率風(fēng)險(xiǎn)是否與公司價(jià)值存在線性關(guān)系和考察的匯率變動(dòng)是雙邊還是多邊匯率有一定的關(guān)系，同時(shí)也取決于公司的外銷比例、公司流動(dòng)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(dòng)和公司價(jià)值的關(guān)系，通過研究發(fā)達(dá)國(guó)家和新興市場(chǎng)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(fēng)險(xiǎn)，與以往的研究文獻(xiàn)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(fēng)險(xiǎn)暴露的程度。

Fraser等(2004)、Bartram(2007)對(duì)上千家美國(guó)非金融公司外匯風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)股票價(jià)值、現(xiàn)金流量的關(guān)系進(jìn)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(dòng)呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性，大部分公司的股價(jià)和收益與匯率波動(dòng)沒有呈現(xiàn)出一定的關(guān)系，但總體來說，對(duì)現(xiàn)金流和股價(jià)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(duì)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(fēng)險(xiǎn)暴露與美元波動(dòng)有關(guān)、22.5％的公司風(fēng)險(xiǎn)暴露與日元匯率波動(dòng)有關(guān)，流動(dòng)資金比較少的企業(yè)受到的匯率波動(dòng)影響也比較小。

(二)從匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力及企業(yè)出口額的影響角度等進(jìn)行的研究

Grauwe(1988)認(rèn)為，匯率波動(dòng)對(duì)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(dòng)對(duì)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(rèn)為匯率波動(dòng)對(duì)進(jìn)出口企業(yè)的影響主要表現(xiàn)在商品相對(duì)價(jià)格上，在不同類工業(yè)商品之間存在相當(dāng)大的差異。Velazquez―Hemandez(2002)研究了匯率風(fēng)險(xiǎn)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(xué)者從匯率變動(dòng)對(duì)貿(mào)易量的影響角度進(jìn)行研究，麥金農(nóng)等(1999)認(rèn)為匯率波動(dòng)與貿(mào)易量之間的相關(guān)程度非常弱，Tenreyro(2004)也認(rèn)為匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出口貿(mào)易的影響不顯著。但是也有一些學(xué)者提出了不同的見解，Bohara等(2001)則認(rèn)為匯率風(fēng)險(xiǎn)可能刺激國(guó)際貿(mào)易，而Choudhry(2005)認(rèn)為匯率風(fēng)險(xiǎn)可能減少出口貿(mào)易。

還有一些學(xué)者對(duì)不同行業(yè)企業(yè)的匯率波動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了研究。Campa(2004)運(yùn)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(duì)匯率變化的反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)沉沒成本假設(shè)在企業(yè)進(jìn)出入某行業(yè)中起著重要的影響，而且進(jìn)入市場(chǎng)的沉沒成本大于退出市場(chǎng)的沉沒成本，而匯率的變化對(duì)其影響不大，即使考慮滯后的因素，匯率對(duì)總貿(mào)易量的影響相對(duì)來說也是比較小的，數(shù)據(jù)顯示本幣10％的貶值對(duì)出口的促進(jìn)只有1.4％。Cheong等(2005)運(yùn)用英國(guó)制造業(yè)出口企業(yè)數(shù)據(jù)分析了匯率波動(dòng)、貿(mào)易量、產(chǎn)品價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明，當(dāng)有意外的匯率波動(dòng)時(shí)，出口商為了彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)，可以采用提高出口價(jià)格的方法，但實(shí)際上出口商寧可貿(mào)易額減少，也不愿直接提高價(jià)格，每個(gè)出口商的反應(yīng)程度取決于其貨物貿(mào)易市場(chǎng)的性質(zhì)。Bolkesjo等(2006)研究匯率對(duì)森林產(chǎn)品貿(mào)易的影響，數(shù)據(jù)主要來源于美國(guó)1989年1月至2004年11月主要森林產(chǎn)品的月度進(jìn)出口額，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：從短期來看，出口對(duì)匯率波動(dòng)非常有彈性，而進(jìn)口彈性則是中性的；從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，進(jìn)出口彈性都在下降，但仍然比較大(出口和進(jìn)口都為0.5)，可見匯率對(duì)進(jìn)出口的影響是對(duì)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(dá)制造業(yè)每月產(chǎn)出數(shù)據(jù)對(duì)匯率波動(dòng)與制造業(yè)產(chǎn)出之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果表明，本國(guó)貨幣貶值，對(duì)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(fù)面影響，各個(gè)行業(yè)的非一致反應(yīng)模式表明，匯率變動(dòng)對(duì)進(jìn)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(jì)90年代匯率機(jī)制改革以來印度各出口行業(yè)出口價(jià)格對(duì)印度貨幣盧比兌其關(guān)鍵貨幣匯率波動(dòng)的反應(yīng)，數(shù)據(jù)分析顯示大部分企業(yè)成功應(yīng)對(duì)了匯率波動(dòng)帶來的影響，只有少數(shù)企業(yè)利潤(rùn)及競(jìng)爭(zhēng)力由于匯率波動(dòng)有所減少。Wong等(2008)主要研究匯率波動(dòng)對(duì)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(dòng)對(duì)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(rèn)為盡管匯率變動(dòng)對(duì)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響在理論上成立，但對(duì)美國(guó)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(dòng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)進(jìn)出口貿(mào)易影響的研究比較多，但是不同國(guó)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(gè)一致驗(yàn)證的結(jié)論，這充分說明了匯率波動(dòng)影響企業(yè)

經(jīng)營(yíng)的復(fù)雜性和多變性。

二、國(guó)內(nèi)學(xué)者有關(guān)匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)影響的研究

在我國(guó)，也有不少學(xué)者針對(duì)匯率波動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響及避險(xiǎn)策略進(jìn)行了討論和研究。匯改以前我國(guó)學(xué)者對(duì)匯率波動(dòng)影響關(guān)注的焦點(diǎn)在企業(yè)的不多，因?yàn)閰R改前人民幣匯率比較穩(wěn)定，而且企業(yè)實(shí)行的是強(qiáng)制結(jié)售匯，企業(yè)沒有自，但2005年匯改后匯率波動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面進(jìn)行研究。

(一)進(jìn)出口貿(mào)易額變化方面的研究

楊帆(2005)把眾多學(xué)者計(jì)算的進(jìn)出口需求價(jià)格彈性之和分為兩大類：一類是我國(guó)進(jìn)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(rèn)為我國(guó)進(jìn)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(huì)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(shí)際匯率波動(dòng)對(duì)我國(guó)進(jìn)出口的影響，結(jié)論是人民幣實(shí)際匯率波動(dòng)對(duì)我國(guó)進(jìn)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(jì)學(xué)模型人手，從理論上研究匯率波動(dòng)對(duì)我國(guó)出口加工型企業(yè)的影響機(jī)制及其效應(yīng)，結(jié)論是匯率波動(dòng)幅度增加對(duì)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(dòng)幅度的上升會(huì)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(jià)模式與代表性出口加工企業(yè)的盈利能力變動(dòng)之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，匯率調(diào)整對(duì)出口加工企業(yè)的盈利能力會(huì)產(chǎn)生不確定的結(jié)果；其次，進(jìn)出口的匯率彈性和進(jìn)口投入的產(chǎn)出彈性是決定匯率調(diào)整對(duì)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(dāng)出口加工企業(yè)面臨不完全競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)際市場(chǎng)且可以自由選擇計(jì)價(jià)貨幣時(shí)，本幣的升值會(huì)提高其盈利能力。

封思賢等(2008)通過實(shí)證分析表明，不同類商品的進(jìn)出口需求對(duì)匯率變化的反映程度存在較大差異。在各國(guó)或同一國(guó)的不同時(shí)期，其國(guó)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(zhēng)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(shí)間序列數(shù)據(jù)的季節(jié)效應(yīng)分解、自回歸建模和動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)三個(gè)角度分析了人民幣匯率升值對(duì)中國(guó)對(duì)美國(guó)出口的經(jīng)濟(jì)影響，揭示了人民幣匯率升值會(huì)減少中國(guó)對(duì)美國(guó)的出口，還發(fā)現(xiàn)匯率波動(dòng)的增加會(huì)減少出口貿(mào)易的增速；通過動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)實(shí)際匯率對(duì)出口的解釋能力為20％-30％。曾寅初等(2007)也把匯率變動(dòng)造成的影響分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)：匯率變動(dòng)對(duì)企業(yè)出口應(yīng)收賬款造成了貶值損失，同時(shí)，人民幣升值導(dǎo)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(fēng)險(xiǎn)方面的研究

陳龍江等(2007)從匯率水平和匯率風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度考察了匯率變動(dòng)對(duì)出口的影響，討論了匯率影響出口的凈效應(yīng)，得出當(dāng)前的人民幣升值對(duì)浙江農(nóng)產(chǎn)品實(shí)際出口帶來負(fù)面效應(yīng)，而升值過程中匯率波動(dòng)所帶來的匯率風(fēng)險(xiǎn)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(zhǎng)期，實(shí)際匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)出口都存在正面或負(fù)面沖擊，但負(fù)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(fēng)險(xiǎn)意愿類型、風(fēng)險(xiǎn)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(duì)外匯風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行解析，在明確外匯風(fēng)險(xiǎn)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(duì)外匯風(fēng)險(xiǎn)的概念做出相對(duì)完善的描述，在此基礎(chǔ)上再展開對(duì)外匯風(fēng)險(xiǎn)的衡量及組成要素的針對(duì)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(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用和利潤(rùn)的影響，發(fā)現(xiàn)匯率的波動(dòng)遠(yuǎn)大于匯改之前，由此給企業(yè)形成的匯兌損益將會(huì)更加不穩(wěn)定，在此基礎(chǔ)上得出匯兌損益和企業(yè)利潤(rùn)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(fēng)險(xiǎn)、減少匯兌損失的相關(guān)措施。陳仲常等(2007)認(rèn)為匯率變動(dòng)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(dòng)對(duì)借款成本所產(chǎn)生的影響的基礎(chǔ)上，闡述了匯率變動(dòng)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)及其防范措施。任再萍等(2008)通過對(duì)上市企業(yè)從2001年到2006年12個(gè)半年間匯兌損益的分析，以及運(yùn)用重復(fù)抽樣技術(shù)(bootstrapping)計(jì)算出行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR并進(jìn)行分析，研究我國(guó)企業(yè)本幣升值背景下外匯風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的深層次原因及應(yīng)對(duì)措施。

可以看出，2005年7月21日匯改后我國(guó)學(xué)者才更多地關(guān)注與研究匯率波動(dòng)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(dòng)的企業(yè)影響理論。