主要观点

　　纵观人民币七十多年发展史，南华期货发现，人民币汇率的制度变化主要受两方面的影响：一是我国经济体制的变化；二是国际货币制度的变迁。

　　2023年，适逢“811汇改”八周年。数字8，在中国文化中具有深远的意义和象征性，它代表着财富、好运和繁荣，被广泛应用于商业、经济和传统节日中。经研究，“811汇改”对于推动人民币汇率形成机制的市场化和自主性，加强人民币汇率的弹性调整能力，提高人民币在国际货币体系中的地位和影响力均起到了举足轻重的作用。

　　通过对大玩家理论的研究，南华期货发现，在“811汇改”后，我国央行从之前的外汇市场最大参与者逐步退居幕后，人民币汇率逐渐转向更具市场化的趋势。CHOW检验表明，“811汇改”使得人民币汇率中间价和人民币即期汇率发生了结构性变化，表明汇改对人民币汇率产生了重要的影响。CCK模型显示，逆周期因子的引入在一定程度上缓解了市场羊群效应。

　　风险点：对模型的理解不够透彻

　　“811汇改”背景、内容及影响

　　纵观人民币七十多年发展史，可以发现，人民币汇率的制度变化主要受两方面的影响：一是我国经济体制的变化；二是国际货币制度的变迁。

　　2023年适逢“811汇改”八周年，数字8在中国文化中具有深远的意义和象征性。它代表着财富、好运和繁荣，被广泛应用于商业、经济和传统节日中，成为中国人追求幸福和成功的象征之一。借此，我们一探“811汇改”的背景、内容、影响，以及“811汇改”后人民币市场的新亮点与新发现。经研究，南华期货认为，“811汇改”对于推动人民币汇率形成机制的市场化和自主性，加强人民币汇率的弹性调整能力，提高人民币在国际货币体系中的地位和影响力均起到了举足轻重的作用。

　　1.1.汇改背景

　　1.人民币汇率中间价与市场价偏离度加大倒逼改革

　　2005年“721汇改”至2015年“811汇改”期间，中国人民银行(以下简称“央行”)分别在中间价报价机制及汇率日浮动区间上进行了一系列改革。具体来看，经过了2006年的中间价报价机制市场化改革后，境内美元兑人民币的市场汇率和中间价基本保持一致。然而，2012年4月，央行将即期汇率的日浮动区间扩大了0.5个百分点，导致中间价和市场价开始出现明显的分歧。随后，央行在2014年再次将日浮动区间扩大0.5%，但这并没有改善两个价格之间的分歧，反而加大了两者的偏离度。到了2015年，市场价和中间价的偏离度进一步扩大，并维持在1.5%左右。

　　事实证明，浮动区间的扩大并不能改善中间价和市场价的分歧，反而加剧了两者走势的偏离度。南华期货分析看到，在“811汇改”之前，央行对中间价的调控仍具有较大的话语权，这也导致了中间价与市场汇率之间产生了较大的偏离以及两者之间的偏离幅度保持了较长时间，从而影响了中间价的市场基准地位和权威性。因此，根据市场发展的需要，为了解决美元兑人民币在市场价和中间价上的矛盾，人民币汇率中间价报价机制亟需改革。

　　2.积压已久的人民币贬值压力急需进行一定的调整

　　当时，一方面在相对稳定的中间价引导下，在岸人民币即期汇率在“811汇改”前夕持续大幅低于中间价，市场积累了一定的贬值预期。另一方面，2014年年底开始，为了应对国内经济下行压力，央行采取了降息降准的政策以稳增长。一段时间流动性的宽松促进了货币信贷的偏快增长，从而影响了外汇市场的供求关系，给人民币即期汇率带来了一定的贬值压力。与此同时，美元在美联储即将退出宽松政策、逐步加息的预期下一路走强。中美在货币政策上的差异，使得人民币即期汇率积累了一定的贬值需求，人民币的贬值压力急需释放。因此，南华期货认为，上述人民币的贬值压力不能长期持续，亟需通过增强中间价的市场化程度和基准性加以调整，以免失衡过度累积。

　　1.2.汇改内容

　　虽然在“811汇改”后，人民币兑美元汇率中间价整体依旧保持着以市场供求为基础并参考一篮子货币的形成机制，但南华期货发现，其形成机制在更大程度上参考了前一日收盘价，这意味着央行将对中间价的干预权力正式更多地移交给了市场。

　　2015年8月11日，央行发布了关于完善人民币兑美元汇率中间价报价声明，人民币兑美元汇率中间价的形成方式改为：“做市商在每日银行间外汇市场开盘前向中国外汇交易中心提供的报价应主要参考上日银行间外汇市场的收盘汇率，并结合上日国际主要货币汇率变化以及外汇供求情况进行微调。交易中心将全部做市商报价作为人民币兑美元汇率中间价的计算样本，去掉最高和最低报价后，将剩余做市商报价加权平均，得到当日人民币兑美元汇率中间价，权重由交易中心根据报价方在银行间外汇市场的交易量及报价情况等指标综合确定。”

　　央行并未公开中间价做市商的具体数量和机构名单。然而，根据易纲在2015年8月13日召开的完善人民币兑美元汇率中间价报价吹风会上的发言以及《2017年第二季度中国货币政策执行报告》的专栏2“外汇市场自律机制在人民币中间价报价模型中引入‘逆周期因子’”，我们可以得到一些线索。易纲在回答记者提问时提到，中间价做市商的数量大约在10-20家之间，但没有给出具体的数值。他还提到，报价商中既有中资银行，也有外资银行。

　　此外，易纲表示央行选择在外汇市场做市规模较大的商业银行作为中间价的报价商，并强调中外金融机构之间的竞争是平等的，游戏规则也是公平透明的。《2017年第二季度中国货币政策执行报告》对于在中间价报价机制中引入“逆周期因子”的调整方案，表示是由外汇市场自律机制“汇率工作组”成员提出，经全部14家人民币兑美元汇率中间价报价行充分讨论并同意后实施的。

　　实证研究:“811汇改”后的新变化与发现

　　2.1.汇改后的变化

　　1.从两因素模型到三因素模型，逐步完善中间价报价机制

　　回顾2015年以来央行使用的汇率预期管理工具，大致可以分为以下三类：汇率沟通、价格形成机制调整、外汇管理政策。人民币汇率中间价作为即期银行间外汇交易市场和银行挂牌汇价的最重要参考指标，自2005年形成以来在市场中成为了管理和浮动的基础。

　　1)中间价新增一篮子变化

　　央行逐步确立了“收盘汇率＋一篮子货币汇率变化”的中间价形成机制。为更好地保持人民币对一篮子货币基本稳定，人民币兑美元中间价报价时不仅需要考虑上日收盘汇率，还要考虑一篮子货币汇率变化。2015年12月11日，央行发布人民币汇率指数，加大了参考一篮子货币的力度，以更好地保持人民币对一篮子货币汇率基本稳定。2017年2月，央行将中间价对一篮子货币汇率的参考时段由24小时调整为15小时，避免了美元汇率日间变化在次日中间价中的重复反映。

　　2)中间价再添逆周期因子

　　2017年5月，央行修改了中间价报价模型，引入“逆周期因子”，目的是对冲市场情绪的顺周期波动，更充分地反映基本面变化。至此，人民币兑美元汇率中间价形成机制从两因素模型转变成三因素模型，变为“收盘价+一篮子货币汇率变化+逆周期因子”。

　　央行在《2017年第二季度中国货币政策执行报告》的专栏2“外汇市场自律机制在人民币中间价报价模型中引入‘逆周期因子’”中介绍了逆周期因子的计算方法。报告表示，在计算逆周期因子时，可先从上一日收盘价较中间价的波幅中剔除篮子货币变动的影响，由此得到主要反映市场供求的汇率变化，再通过逆周期系数调整得到“逆周期因子”。逆周期系数由各报价行根据经济基本面变化、外汇市场顺周期程度等自行设定。经过文字整理，我们得到的逆周期因子计算公式如下：

　　所以，逆周期系数体现的是报价机制中对中间价“人为”干预的部分，但其具体数值和计算方式对于市场来说是不可得知的“黑箱”。

　　综上，从报价机制的角度来看，从两因素模型到三因素模型，中间价报价机制逐步完善。

　　2.市场主体对人民币汇率双向波动的特征逐步适应，各类持汇主体及其涉汇交易行为呈现多元化发展状态

　　随着美元兑人民币汇率双向波动特征逐渐明显，市场对汇率波动的适应性增强。2017年年底之后，银行代客结售汇差额更加平稳，市场主体的结售汇行为与人民币汇率走势之间的相关性有较明显的回落，意味着市场主体顺周期行为的弱化。与此同时，各类持汇主体及其涉汇交易行为呈现着多元化发展的状态。

　　2.2.汇改后的发现

　　那么，在“811汇改”后，中间价形成机制是否充分体现了市场供求对汇率形成的决定性作用，提高了中间价的市场化程度呢？通过实证分析，我们得到了下述结论:

　　2.2.1.Big Player Theory的央行行为研究

　　结论：通过对大玩家理论的研究，南华期货发现，在“811汇改”后，我国央行从之前的外汇市场最大参与者逐步退居幕后，人民币汇率逐渐转向更具市场化的趋势。

　　1.理论基础

　　根据Koppl等人对大玩家的定义，大玩家是指满足下述三个条件的主体：一、具有极大的市场影响力；二、在很大程度上免于竞争压力；三、可自由斟酌使用特权。因此，我们认为政府和中央银行在参与外汇市场时扮演的身份就是典型的大玩家角色。

　　根据众多文献显示，通过重标极差分析法(Rescaled Range Analysis)，可以分析由大玩家干预引起的市场价格波动的持久性和波动集群程度。这种方法是基于水文学家Hurst的大量实证研究提出的，并在之后由Mandelbrot(1972，1975)、Mandelbrot、Wallis(1969)、Lo(1991)等人逐步完善。根据重标度极差法，Hurst指数可以用来描述时间序列的分形维度和持续性或反持续性程度。我们将全区间观察期限设置为2005年7月22日至2023年8月11日，并以2015年8月11日为界，将人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率的日度数据分为汇改前(2005年8月22日至2015年8月10日)和汇改后(2015年8月11日至2023年8月11日)两组。通过这样的观察，我们可以研究我国央行在“811汇改”前后在外汇市场中的参与身份。

　　2.研究过程及结果

　　从图2.2.1和图2.2.2显示的“811汇改”前后人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率的收益率曲线图可以看出，两个指标在汇改前的形态更具有波动率聚类效应，汇改后的波动率变化几乎看不出明显的聚类效应，整体形态类似于白噪声序列的表现，收益率分布更均匀。两个指标的收益率分布从汇改前的波动率类聚效应转变为汇改后的白噪声序列，意味着央行的大玩家身份在“811汇改”之后有所减弱。

　　我们进一步使用Hurst指数来测量人民币汇率中间价的波动持久性和集群程度。当H值为0.5时，时间序列为布朗运动；当0

　　2.2.1.CHOW检验的汇改对汇市影响研究

　　与大玩家理论章节的研究相同，我们同样将全区间观察期限设置为2005年7月22日至2023年8月11日，并以2015年8月11日为界，将人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率的日度数据分为汇改前(2005年8月22日至2015年8月10日)和汇改后(2015年8月11日至2023年8月11日)以进行分段研究。

　　经研究，南华期货得到了以下几点结论：

　　1.全区间(2005年7月22日至2023年8月11日)内的人民币汇率中间价和即期汇率之间存在协整关系，且汇率中间价是即期汇率的单项Granger原因，表明人民币汇率中间价在一定程度上确立了基准汇率地位。

　　首先，我们对人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率进行时间序列的平稳性检验。经过统计分析，我们发现在全区间观察期内(2005年7月22日至2023年8月11日)、汇改前(2005年8月22日至2015年8月10日)和汇改后(2015年8月11日至2023年8月11日)，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率均为一阶单整序列。

　　其次，我们使用E-G两步法进行协整检验。结果显示，在全区间观察期内，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率之间存在长期均衡关系。进一步进行误差修正模型(ECM)分析后，南华期货发现，当短期均衡偏离长期均衡时，会有近0.048的力度进行调整。

　　“811汇改”使得人民币汇率中间价和人民币即期汇率发生了结构性变化，表明汇改对人民币汇率产生了重要影响。

　　为了进一步观察“811汇改”是否导致人民币汇率中间价和人民币即期汇率发生结构性改变，我们使用Chow检验进行验证，将突变点设定为2015年8月11日。通过Chow检验的结果，我们可以看到，“811汇改”使得中间价和即期汇率产生了结构性突变。

　　在“811汇改”前，中间价和即期汇率之间不存在协整关系，而“811汇改”后，中间价和即期汇率之间存在协整关系。在“811汇改”前中间价和即期汇率不存在Granger原因，而“811汇改”后，汇率中间价对即期市场汇率起到单向引导作用。以上结果表明，随着中间价定价机制的日益完善，中间价与市场汇率之间的关系越发密切。

　　为了解“811汇改”后人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率之间的关系是否发生了变化，我们对汇改前(2005年7月22日至2015年8月10日)和汇改后(2015年8月11日至2023年8月11日)的人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率的日度数据进行了协整关系检验和Granger因果检验。南华期货观察到，在“811汇改”前，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率之间不存在长期均衡关系。Granger因果检验显示，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率之间不存在Granger因果关系，这与我们在章节1.1汇改背景中对“811汇改”前人民币汇率中间价与市场价有一定偏离的事实描述相符。而在“811汇改”后，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率之间存在长期均衡关系。当短期均衡偏离长期均衡时，会有近0.35的力度进行调整。Granger因果检验显示，人民币汇率中间价和在岸人民币即期汇率互为Granger因果关系，显示“811汇改”后，中间价对稳定市场预期起到了一定的作用。

　　2.2.2.CCK模型的外汇市场羊群效应研究

　　南华期货得出结论：逆周期因子在一定程度上缓解了市场羊群效应。

　　1.理论基础

　　“羊群效应”是行为金融学中的一种经典行为偏差，常见于外汇市场。为了检验人民币汇率市场是否存在羊群效应，并进一步检验逆周期因子的引入是否起到了效果，我们可以使用CCK模型进行分析。CCK模型的核心思想是当市场发生羊群效应时，收益率相关性增强，离散程度减弱。CCK模型的公式如下：

　　2.研究过程及结果

　　南华期货将观察期限设置为2005年7月22日至2022年8月11日，从表2.2.12可以得知，每次逆周期因子淡出使用时，CHOW检验均不显著，即没有发现显著的结构性突变，表明逆周期因子对人民币市场羊群效应有一定的影响。需要注意的是，CHOW检验的结果可能受到多种因素的影响，包括观察期限的选择、模型设定等。因此，在解释结果时需要综合考虑其他因素，并进行进一步的分析和讨论。

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