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第二章文獻回顧
有關於影響 UIP 是否得以成立的因素以及其限制，Bansal and Dahlquist (2000) 指出遠期溢價之謎(The forward premium puzzle)並非普遍現象，必須在(1)已開發 之高所得國家(2)利率相對美元利率低(易被作為融資貨幣)兩個條件。且與某些國 家特定因子似乎有緊密關係，包括人均國民生產總值、平均通貨膨脹率以及信用 風險。此外也發現未受拋補的利率平價說(UIP)在高通膨時期時最容易成立。而 根據 Lustig and Verdelhan (2004)的研究，以往從資料中認為實質匯率與總和消費 之間無相關性，但此文中得出實質匯率的變化與消費成長的變動存在強烈相關性。
而除了消費成長外也作者也考量了違約風險、資本帳的自由化、國家風險(將開 發中國家挑出來後發現消費風險可解釋大約 63-88%的報酬波動)等等的因素。結 果發現在低消費成長時，低利貨幣的升值提供了國內投資者對於消費成長風險的 避險效果。同時低利貨幣相對高利貨幣面對消費成長變動時對於匯率的變動影響 較小(當與美元之間的利差過大時甚至出現負影響)。此外作者依照 Quinn (1997) 的分類剔除掉資本自由程度最差的五分之一後，依照利差將所有貨幣分成八個投 資組合，但其中利差最高的投資組合卻因為通貨膨脹而無法達到最高的報酬，然 而也發現除了高通膨的貨幣之外，未受拋補的利率平價說(UIP)通常不成立。而 Brunnermeier et al. (2009)則主張資本流動的僵固導致短期內貨幣對於基本面的 變動反應不足，即流動性的危機造成貨幣崩盤，並證實貨幣利差與貨幣崩盤風險 (Currency crash risk) 之間存在高度連結，其重要發現包括：
1) 匯率的波動往往不是因為基本面的新聞宣告而是來自於利差交易投資者的 平倉行為。
2) 證明貨幣崩盤與 VIX 指標、泰德價差的增加之間存在正相關。
3) 相似利率的貨幣因為受利差交易的影響同步性也愈高。
4) 平均而言利差交易會在 VIX 指標上升時發生虧損，但在一段時間後將會帶
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來更高的報酬；而另一方面泰德價差與 VIX 指標的結果相仿但較不顯著。
此外亦發現貨幣利差與利差交易投機者在標的貨幣的淨部位有關，但同時利差交 易投機者的部位也會增加貨幣崩盤風險。而全球風險或是風險趨避的增加(如同 VIX指標所衡量的股票選擇權隱含波動度)與利差交易投資者利差部位的減少(即 平倉)以及利差交易損失往往會同時發生。整體而言，利差交易行為的報酬減少 了報酬的偏態，引來了更多投機者及愈來愈大的部位，而隨著利差交易部位的增 加則會使得貨幣的崩盤風險持續上升，崩盤風險或許會勸阻投機者持有夠大的部 位以加強未受拋補的利率平價說(UIP)，因此崩盤風險亦可能有助於解釋實證上 證據充足的UIP Puzzle。
另一方面，在過去也有許多文獻提出各式因子嘗試解讀利差交易的超額報 酬，Chung and Hong (2007) 利用 model-free statistical evaluation procedure，以六 種主要貨幣的即期與遠期匯率資料證實，透過外匯的歷史報酬與利差，外匯報酬 的方向是可預測的，而此報酬方向的可預測性可被其高相依性的歷史報酬之波動 性、偏態和峰態所解釋。此外作者也進行了兩種外匯匯率間的同步性測試，尤其 針對同步的巨大變動，結果仍有強烈證據顯示聯合變動(joint change)的方向可由 歷史報酬與利差進行預測，至於其他的因素包括聯合貨幣報酬的水準、個別報酬 的波動性也能顯著有效預測聯合變動的方向。而 Menkhoff et al. (2012)將 48 國貨 幣依照利率高低分成五個投資組合，再利用賣出利率最低的投資組合並買入利率 最高的投資組合形成另一個 H/L 投資組合，從中發現利差愈高的投資組合有著 愈高的超額報酬與愈來愈低的報酬偏態。此外，作者依照全球市場外匯波動性將 所有月份分成四組，發現 H/L 投資組合在波動度最大的月份組合中超額報酬小 於零，明顯異於其它三個擁有正超額報酬的月份組合。相較於先前同樣利用波動 性嘗試解釋利差交易超額報酬的研究，作者利用證券市場較常使用的資產定價方 法成功得出結果指出全球外匯波動度可解釋約 90%的利差交易超額報酬，發現高 利率貨幣與全球外匯波動度存在顯著的負同步性，同時低利率貨幣能為未預期到
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的波動度變化提供避險。而進一步的研究亦指出流動性風險也可以解釋部分的超 額報酬但程度不如前者。
其中 Doukas and Zhang (2013)，同時也是我們主要跟隨的研究文獻，作者特 別依照進行利差交易的商品分類，比較無本金交割遠期外匯(Non-Deliverable Forward; NDF)的利差交易與交割本金遠期外匯(Deliverable Forward; DF)的利差 交易，其中由於 NDF 的貨幣幾乎都是開發中國家，因此更進一步將後者分為已 開發國家的 DF 利差交易與開發中國家的 DF 利差交易，從而比較三者的報酬表 現，其重大發現包括：
1) 以 NDF 從事利差交易相對於使用 DF 有較高的報酬夏普值(0.0638/0.02)，
其中一個重大的原因為 DF 的利差交易在 2008 年金融海嘯時期遭受嚴重 虧 損 ， 相 反 地 NDF 卻 幾 乎 不 受 影 響 ； 但 即 使 排 除 金 融 海 嘯 時 期 (2007/8/1-2009/3/31)，NDF 利差交易的報酬夏普值(0.1498)仍高於已開發 與未開發國家的 DF 利差交易報酬夏普值(0.0092/0.1116)。
2) 利差交易報酬可拆解為受拋補的利差(Covered interest differential;下稱 CID)、外匯風險溢酬、預測偏誤三個部份，而以 NDF 進行利差交易的超 額報酬主要是來自於對貨幣兌換限制以及資本控制的風險(即政治風險) 的補償。
3) 確認市場流動性、全球外匯波動度與崩盤風險三個因子對於兩種利差交 易皆有負面影響，反而全球換匯風險(Global convertibility risk)的影響相 對有限，僅對於 NDF 的利差交易有顯著影響。
此外，依據其多元迴歸模型的結果顯示，反映資本控制程度的 CID 僅對於 NDF 利差交易報酬有影響，且非常顯著並提供相當高的解釋能力；泰德價差對 於利差交易有負面影響，但相對於 NDF，其對於在已開發國家的 DF 利差交易報 酬較為顯著；全球外匯偏態對於開發中國家的 DF 利差交易報酬有顯著負面影響 但對於 NDF 及已開發國家的 DF 利差交易報酬則無顯著影響；至於全球外匯波
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動度的部分，作者僅針對月資料以及同期的週資料進行迴歸，而其中僅有前者對 於非金融危機時期的 NDF 報酬有顯著負面影響。鑒於 CID 對於 NDF 利差交易 報酬的重大影響，在本篇中我們一樣將之視為一重要因子，而其以受拋補的利差 來作為衡量資本受控制程度的代理變數在過去亦有許多文獻使用，Hutchison et al.
(2012)利用 NDF 價格計算出 CIP 的背離程度以檢視印度市場的資本控制情形，
檢測其資本控制的方法在不斷自由化的環境中對於國際資本套利是否能有效限 制。作者根據貨幣當局對於資本控制的宣告及總體環境將樣本期間分為六期，並 利用 SETAR 模型檢測在套利限制下資本自由化的效率以及調整速度。結果顯示 在 1998 年至 2011 年期間，儘管印度在法律上以及實際上的資本控制不斷變化，
但整體資本自由化的趨勢仍然相當明顯。而其資本移動的限制在針對資本移出與 資本移入上並不對稱，從以往主要針對資本移出進行限制到後期有效地限制資本 流入。整體來說，隨著國內貨幣與境外市場的發展以及市場流動性的增加，實際 上的資本控制其實也愈來愈開放，導致印度的資本控制亦不斷地自由化。除此之 外，當作者利用相同方法對於人民幣進行檢測時，卻發現了一個完全不同的狀況，
人民幣的資本控制相當具有約束力並且嚴格地限制了資本移入與利率套利，同時 也導致了中國經常帳的龐大盈餘，在追求獨立的貨幣政策與嚴格的匯率政策下造 成其國際儲備的不斷累積。
而就利差交易的進行方式而言，除了依照以貨幣利率來排序之外，也可以 貨幣的遠期貼水來排序，Burnside et al. (2007)中做了詳盡的說明，其將 10 種已 開發國家貨幣自所有國家 (63 國) 貨幣獨立出來並比較兩種貨幣組成的利差交 易投資組合的報酬，其重要發現包括：
1) 含有開發中國家貨幣的利差交易投資組合會有較高的報酬夏普值，其中 兩者的平均報酬皆為 0.001，主要是因為小樣本的報酬標準差(0.01)約為 大樣本(0.0054)的兩倍，因此將兩者的差異歸因於大樣本因為投資的貨 幣較多所以擁有較高的風險分散效果。
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2) 開發中國家貨幣的買賣價差約為已開發國家貨幣的二至四倍。
3) 兩種利差交易的報酬與美國證券市場的報酬皆不具有相關性。
此外根據利差交易貨幣的挑選方式作者將其分為：
i. 單純利差交易(Naïvecarry trade)
𝑥𝑡{+1 𝑖𝑓 𝐹𝑡 > 𝑆𝑡
−1 𝑖𝑓 𝐹𝑡 < 𝑆𝑡
ii. 考量交易成本後的利差交易(Transaction-cost-based carry trade)
𝑥𝑡 = {
+1 𝑖𝑓 𝐹𝑡𝑏 > 𝑆𝑡𝑎
−1 𝑖𝑓 𝐹𝑡𝑎 < 𝑆𝑡𝑏 0 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
其中𝑆𝑡𝑏與𝑆𝑡𝑎分別代表在 t 期時的即期匯率的買價及賣價，𝐹𝑡𝑏與𝐹𝑡𝑎分別代表在 t 期時的遠期匯率的買價及賣價，而𝑆𝑡 = (𝑆𝑡𝑎+ 𝑆𝑡𝑏)/2、𝐹𝑡 = (𝐹𝑡𝑎+ 𝐹𝑡𝑏)/2，+1、
－1、0 則分別代表在各自的情況下買進遠期外匯、賣出遠期外匯、不持有任何 部位。在比較兩種挑選策略的結果後發現在單純利差交易下可以得到相當高的夏 普值(0.27)，然而在考量交易成本後將使得利差交易的報酬夏普值變成-0.05，因 此確認買賣價差(交易成本)確實會嚴重影響到利差交易的報酬，因此挑選時主要 是採用考量交易成本後的利差交易，其夏普值為 0.18。在本篇中我們將與 Doukas and Zhang (2013)同樣參照此交易模式作為調整前的利差交易。
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