第四章 實證結果
第二節 台灣不同期間下的匯率波動與貿易量的關係
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[表六]:
[表 六] 四國不同程度實質匯率波動對貿易量的影響
[加入門檻值估計模型後，不同的實質匯率波動幅度大小對貿易量的影響整理]
國家 台灣 香港 新加坡 南韓
低實質匯率波動 無明顯結論 無明顯結論 降低貿易量 無明顯結論 高實質匯率波動 無明顯結論 降低貿易量 增加貿易量 降低貿易量
[基本模型中的實質匯率波動對貿易量的影響整理]
國家 台灣 香港 新加坡 南韓
實質匯率波動 無明顯結論 降低貿易量 無明顯結論 無明顯結論 來比較基本模型和加入門檻效果的模型的匯率波動效果同異之處:可以看出 結論差異相當大但並不互相矛盾。藉由上述兩表可以歸納出在區分出高低程度匯 率波動影響後，會比原本的未加入門檻值估計的方程式有較多的資訊。往後的學 者研究也可以繼續朝這方面發展。
但雖然另外三個國家皆可以確認出有門檻效果的存在，但台灣卻無法有如此 的結論。所以下一節主要探討的就是在是否有其他因素影響到了台灣在加入門檻 效應的模型下實質匯率波動對貿易量的影響為何沒有門檻效果。
第二節 台灣不同期間下的匯率波動與貿易量的關係
上一節得到一個結論:在 1989 年至 2008 年除去 1997 年的月資料，共 228 個 樣本點時，除了台灣以外的另外三個國家香港、新加坡和南韓皆可以確認出實質 匯率波動與貿易量的影響有門檻效果的存在。所以為了探討台灣的實質匯率波動 與貿易量的門檻效果，以下考量到的一個研究標的就是變更資料的樣本期間是否
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會有不同的結果產生，由於考量到不要受到金融風暴到貿易量和實質匯率波動的 額外影響而扣除到金融風暴的發生年度1997 年的一月至十二月 12 個樣本點。現 在將其分成四種不同的期間來探討，會不會是扣除的樣本點期間不對或是亞洲金 融風暴的影響期間有延長的可能性，以下為四組的樣本期間:
i. 1989 年 1 月至 2008 年 12 月，扣除 1997 年 12 個月的資料 ii. 1989 年 1 月至 1996 年 12 月(亞洲金融風暴前)
iii. 1998 年 1 月至 2008 年 12 月(亞洲金融風暴後)
iv. 1989 年 1 月至 2008 年 12 月，扣除 1996 年 7 月至 1998 年 6 月的資料
第一組就是原本使用的樣本期間；第二組主要研究在 1997 年亞洲金融風暴 前的貿易量與實質匯率波動的關係；第三組主要探討1997 年亞洲金融風暴後的 貿易量與實質匯率波動的關係；最後一組則較原本的樣本間扣除掉更多的樣本點，
以避免金融風暴可能有延長影響的效果。
第一項 基本模型結果
依照前面兩小節的步驟，先從未加入門檻效果的基本模型來分析，也就是就 是前面模型設定所提到的方程式(2)。
ln X α α ln Y α ln P α ln V ε 依照基本的經濟理論可以得知，α 0, α 0, α 則不確定。
首先由於匯率波動採用的是將 GARCH(p,q)模型套用到實質匯率上，得到 GARCH(p,q)模型的條件變異數，即可用條件變異數來估計匯率波動。在選擇 GARCH(p,q)模型的 p 和 q 值時，會參考各個可能的 GARCH 模型的 AIC,BIC 值 和ARCH、GARCH 項的係數顯著性來做出判斷。整理出來的結果呈現在[表七]。
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[表 七]用 GARCH 模型來對不同期間的台灣資料估計實質匯率波動
1.括號內為 t 值。
1.括號內為 t 值。
1.括號內為 t 值。
依照上述的標準，在台灣亞洲金融風暴前的資料中，GARCH(2,1)的係數些 顯著且AIC,BIC 值較 GARCH(1,1)下來的小，所以選用 GARCH(2,1)。其餘的比 較AIC,BIC 值決定使用 GARCH(1,1)。所以除了 1989 年 1 月至 1996 年 12 月(亞 洲金融風暴前)的這組樣本期間使用 GARCH(2,1)模型外，其餘的兩組皆是使用 GARCH(1,1)模型。
同樣利用 OLS 估計出各個變數間的關係，呈現在[表八]。
∆ ln e 0.00029 u
σ 0.000336 0.060536 u 1.038216σ 0.006748σ (1989~1996)
(0.25074)
(3.41072) (9.11972) (‐6.26869) (‐0.03881)
Q‐statistics= 12.59 DW=2.0055 Skewness= ‐0.6364 Kurtosis=6.097
∆ ln e 0.0007027 0.3834049∆ ln e u
σ 0.0001167 0.3179381u 0.1456862σ (1998~2008)
(0.5337) (3.6626)
(3.9241) (3.0869) (0.8857)
Q‐statistics=7.091 DW=2.0061 Skewness= ‐0.5976 Kurtosis=5.354
∆ ln e 0.00020337 0.26273993∆ ln e u
σ 0.00002689 0.03531515u 0.81895265σ (1989~2008 去除 1996 年 7 月至 1998 年 6 月)
(0.2134) (4.2308)
0.8126 1.1155 4.1736
Q‐statistics=10.66 DW=1.9907 Skewness=‐0.5453 Kurtosis=5.482
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1989~1996 1998~2008 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6) 截距 14.6562 ＊
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實質匯率波動性和貿易量的某些關係。接下來考量加入門檻值估計的非線性的門 檻模型。
第二項 門檻效應模型結果
門檻效應模型的意義已經在本章第二節詳細解釋過，在此就不再重複敘述一 次了，只簡單再提出值得注意的地方:重點在於加入門檻值估計出實質匯率波動 和貿易量的非線性關係。以τ值做分界點，意思是當實質匯率波動大於或小於τ值 時，實質匯率波動和貿易量會有不同大小的影響。同樣要利用Hansen(2000)提供 的方法，先用格式搜尋法找到的門檻值可能範圍，然後再找到數個目標方程式中 的最小的條件殘差平方總和。台灣之三個樣本期間的結果如[圖三]。
[圖 三]台灣不同樣本期間門檻模型方程式條件殘差平方和分佈 3.a 1989~1996
0 200 400 600 800 1000
0.940.960.981.00
Sum of squared err o r
1989~1996
門檻值 條
件 殘 差 平 方 和
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3.b 1998~2008
3.c 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6)
在門檻值找到後，經過 1000 次重覆抽樣的拔靴法會得到一個 Supremum LM test 的分配。Supremum LM test 的檢定結果呈現在[表九]。
0 200 400 600 800 1000
1.460000161.470000151.480000141.49000013
Su m of square d er ror
1998~2008
0 200 400 600 800 1000
2.402.452.502.55
Su m of square d er ror
1989~2008 (去除 1996.7~1998.6)
門檻值
門檻值 條
件 殘 差 平 方 和 條 件 殘 差 平 方 和
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[表 九]台灣不同樣本期間的的估計門檻值
門檻值 Supremum LM P-value Regime 2 Regime 1 樣本數 1989~1996 -9.274215 0.2041373 0.002 81 15 96 1998~2008 -8.666685 0.0344883 0.137 59 73 132 1989~2008 (去除
1996.7~1998.6)
-8.498347 0.0782405 0.005 35 181 216
由[表九]可以看出，台灣除了 1998 年 1 月至 2008 年 12 月這組樣本期間以 外的其他樣本期間皆在不論是10%或是 5%的顯著水準下有統計的顯著性。結論 是在除了亞洲金融風暴後以外的其他組樣本顯示有門檻效應的存在。另外同樣可 以從[表九]觀察到，台灣在 1989 年 1 月至 1996 年 12 月這組樣本期間在超過一 半的樣本時間點有實質匯率波動大於門檻點的現象；而台灣在1998 年 1 月至 2008 年 12 月和 1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1996 年 7 月至 1998 年 6 月) 這兩組樣本期間則是有在超過一半的樣本時間點有實質匯率波動小於門檻點的 現象。一個對此現象合理的解釋就是在台灣的出口廠商對實質匯率波動變化的反 應在亞洲金融風暴前比在亞洲金融風暴後敏感。參考[表九]和[圖四]。
[圖 四]台灣不同樣本期間匯率波動(ln V)和 LM 統計量 4.a 1989~1996
0 200 400 600 800 1000
0.080.100.120.140.160.180.20
LM statistics
匯率波動(ln V )
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4.b 1998~2008
4.c 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6)
最小平方法OLS 即可估計出變數間關係式。結果呈現在[表十]。
0 200 400 600 800
0.000.010.020.03
LM statistics
1998~2008
0 200 400 600 800
0.020.040.060.08
LM statistics
1989~2008 (去除 1996.7~1998.6)
匯率波動(ln V ) 匯率波動(ln V )
‧
1989~1996 1998~2008 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6)
截距 13.3379 ＊
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沒加入門檻值估計時的結果會有所不同。在1989 年 1 月至 1996 年 12 月這組樣 本期間時，係數的符號在加入門檻值前後估計皆是負，但從不具統計上的顯著性，
加入門檻值估計後，變成具統計上的顯著性；1998 年 1 月至 2008 年 12 月這組 樣本期間則是不影響，此項係數都為正的係數且不具統計上的顯著性；1989 年 1 月至2008 年 12 月(去除 1996 年 7 月至 1998 年 6 月)這組樣本期間原先為正的係 數且具統計上的顯著性，加入門檻值估計後，變成負的係數，但不具統計上的顯 著性。此結果表示1998 年 1 月至 2008 年 12 月和 1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去 除1996 年 7 月至 1998 年 6 月) 這兩段樣本期間當實質匯率波動的幅度小於門檻 值時，實質匯率波動的係數是不具統計上的顯著性的，除了1989 年 1 月至 1996 年12 月這組樣本期間是負的且具統計上的顯著性的。這樣的結果顯示當處於較 低程度的實質匯率波動下，台灣的貿易出口商會對實質匯率波動較不敏感。
(4)另外從[表十]可以看出由實質匯率波動變數乘虛擬變數的交叉項台灣除 了1998 年 1 月至 2008 年 12 月這段樣本期間符號為負，且不具統計上的顯著性 外，其他組樣本期間符號皆為正，具有統計上的顯著性。而且除了1998 年 1 月 至2008 年 12 月這段樣本期間外其他樣本期間的交叉項的係數斜率都大於在低實 質匯率波動期間的實質匯率波動斜率。由虛擬變數項和交叉項的係數具有統計上 的顯著性與否可以用來判斷門檻效應的存在與否。而由[表九]的虛擬變數項和交 叉項在1989 年 1 月至 1996 年 12 月和 1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1996 年 7 月至 1998 年 6 月) 這兩段樣本期間的這兩項係數都具統計上的顯著性可以看出 對台灣而言，有強烈的證據支持在這兩段期間內有門檻效應的存在，也就是說在 這兩段期間內貿易量會受到實質匯率波動幅度不同而影響大小有所不同。
結論是台灣在1989年1月至1996年12月是屬於出口快速成長的時期，所以可 以從係數大小看出相對物價水準對出口量有著很大的影響力；而台灣在1998年1 月至2008年12月時，景氣卻變成一個影響出口量的決定性因素，可能是由於產業 結構由勞力密集轉向資本密集與技術密集，出口量的成長大不如前，資本密集與
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技術密集為主的產業發展提升了景氣對出口量的影響力。另外台灣1989年1月至 1996年12月和1989年1月至2008年12月(去除1996年7月至1998年6月) 這兩段樣 本期間時面對較高程度的貿易波動，會提昇貿易量來增加收益，顯示出高程度的 匯率波動會對貿易量有正面的影響，同樣證實了由Franke(1991)、De Grauwe(1988) 和Zhang et. al(2006)所提出的說法。而在亞洲金融風暴後的樣本期間實質匯率波 動對貿易量的影響沒有門檻效應的存在，而其他兩組有，則可以推斷出這段期間 的樣本可能導致了原始樣本期間1989年1月至2008年12月，扣除1997年在分析時 同樣沒有門檻效應。結果如下表[表十一]。
[表 十一] 台灣不同樣本期間的不同程度實質匯率波動對貿易量的影響 [加入門檻值估計模型後，不同的實質匯率波動幅度大小對貿易量的影響整理]
台灣 1989~1996 1998~2008 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6) 低實質匯率波動 增加貿易量 無明顯結論 無明顯結論
高實質匯率波動 降低貿易量 無明顯結論 降低貿易量
[基本模型中的實質匯率波動對貿易量的影響整理]
台灣 1989~1996 1998~2008 1989~2008 (去除 1996.7~1998.6) 實質匯率波動 無明顯結論 無明顯結論 無明顯結論
但除了期間的改變外，還有一個可以研究的方向。就是研究的對象由總體資 料轉變成個別產業資料的分析。下一節就以進行台灣的產業別的模型分析為主。