第四章 實證結果與分析
4.3 共整合檢定
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由表 4 中可以看出，無論是全樣本或兩段子樣本，在 5%顯著水準下，均接 受線性模型為正確的模型。表示我們以線性的共整合模型來進行檢定是合理的。
4.3 共整合檢定
為了研究訊息與外匯市場效率性在金融海嘯前後的關係，我們將資料分成兩 段期間，並分別以 Johansen 共整合檢定檢測其即期匯率與遠期匯率之共整合關 係。我們以 AIC 作為選擇 VECM 設定以及落後期的準則，第一段期間選擇的設 定為 VAR 有常數項而 ECM 有常數項與時間趨勢項，且差分落後項為 5 期；第 二段期間選擇的設定為 VAR 與 ECM 都沒有常數項，且差分落後項為 6 期。其 檢定結果為表 5。
在檢定市場效率性時，我們考慮多個組合，首先，不包含未預料到訊息的對 照組，這可以視為之前文獻上的檢定結果。其餘的模型為實驗組，考慮了未預料 到訊息的影響，分別在模型中加入 I1 至 I8 之未預料到訊息
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。本篇文章中，我們 設定未預料到訊息是以外生變數的形式進入模型。也分別考慮金融海嘯發生前後 的檢定與估計。
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I1 為同時包含美國 impact 1 與歐盟 impact 1 之 2x1 訊息向量，其餘依此類推。
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2004/6/1 – 2007/6/30 2007/12/18 – 2008/12/18 Trace 註: 臨界值是採 MacKinnon-Haug-Michelis (1999)且表格內為 p-values。
其中，
y 為包含即期匯率與遠期匯率的 2x1 向量。
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2004/6/1 至 2007/6/30 2007/12/18 至 2008/12/18 卡方(1) p-value 卡方(1) p-value 不包含訊息 3.912558 0.047927 10.80838 0.00101 包含未預料訊息
I1(通膨指標) 3.806386
0.051058
11.00766 0.000907 I2(製造業指標) 4.076217 0.043491 10.58190 0.001142 I3(景氣指標) 4.048881 0.044201 10.92976 0.000946 I4(銷售指標) 3.923269 0.047622 11.04229 0.000891 I5(國際收支) 3.992038 0.045716 10.61672 0.001121 I6(央行) 3.8102840.050939
6.295484 0.012105 I7(其他類) 3.979505 0.046057 10.63251 0.001111 I8(不分類) 3.7539990.052681
9.994643 0.001570註 : 共整合向量檢定的虛無假設為， H
0:共整合向量為[1,-1]。
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永遠是外匯市場影響力最大的事件，而利率是央行的工具也是表現其政策目標的 手段，直接影響兩國的利差以及市場對目前經濟情勢與匯率的預期。是以，出乎 意料外的利率決議，很顯然會造成匯率出現劇烈的修正。
我們可以發現，未預料到訊息的衝擊，確實會影響外匯市場效率性檢定的結 果。放入 “真的”未預料到訊息的模型，理應當正確的捕捉了原始模型設定中本 來就該是未預料到訊息的部分，此時的市場效率性檢定，應該才是比較合理的檢 定。因此，著眼於市場效率性與訊息的相關研究時，都不應該忽略未預料到訊息 所造成的影響。
另外，當顯著水準為 4%時，金融海嘯前，不論是對照組或是實驗組皆能接 受共整合向量係數為[1,-1]的虛無假設；但在金融海嘯期間，此一結果就不成立。
由表 6 中可以看出，在金融海嘯期間，即使考慮了未預料到的訊息衝擊，模型仍 然是拒絕市場效率性假說的。也就是說，市場處於混亂與不確定性升高的情況下，
即使放入了未預料到的經濟指標訊息，仍無法解釋即期匯率與遠期匯率偏離其均 衡的部分。
這其實是符合直覺的結果，金融海嘯期間由於風險的增溫，造成大部份的投 資者不再關注新聞，改以持有現金為主，所以金融海嘯期間訊息的影響力就不及 非海嘯期間。此外，歷史上許多重大金融危機，如 2007 年的金融海嘯，與 2010 年的歐洲債信問題，皆對匯率產生重大衝擊，但這些危機的核心，很難由定期公 佈的經濟數據表現。在核心問題解決前，即使是有優於預期的經濟數據公佈，也
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只是間接影響，很難對改變市場預期有決定性影響。
因此，金融海嘯爆發後的歐元兌美元外匯市場，可能因為市場的恐慌及不確 定性增加，造成即期匯率與遠期匯率偏離其均衡，市場不為效率。又或者，我們 所考慮的未預料到訊息，只著眼於定期且量化的經濟指標數據，這可能無法涵蓋 所有的市場的訊息，使模型無法正確的捕捉所有的未預料到的訊息。