5.1 研究結果
比較迴歸估計結果發現，誤差修正項與央行干預都具有顯著的解釋能力。
對照貨幣所得模型與加入央行干預的貨幣所得模型發現，不論是韓元或新台 幣，當預測期數為1、3、6、12 個月時，誤差修正項對匯率變動皆呈現顯著的 負向影響。對照加入央行干預的隨機漫步模型與加入央行干預的貨幣所得模型 發現，在韓國方面，當預測期數為3、6、12 個月時，央行干預對匯率變動皆呈 現顯著的負向影響。在台灣方面，當預測期數為1 個月時，央行干預對匯率變 動皆呈現顯著的正向影響；當預測期數為12 個月時，央行干預對匯率變動皆呈 現顯著的負向影響。比較DM 檢定結果發現，加入央行干預的模型，儘管其預 測能力有所提升，仍僅有少數結果擊敗隨機漫步模型。
5.2 結果討論
一般來說在建立預測模型之前，為了提升模型的預測準確度，都會先參考 樣本內估計的配適度，再依結果建立適合的預測模型。由於文獻鮮少將央行干 預納入匯率模型中考慮，本文進一步探討後發現，儘管加入央行干預的匯率模 型具有顯著的解釋能力，其預測能力仍僅有少數結果能擊敗隨機漫步模型。這 意味著雖然加入央行干預對於解釋匯率變動有所幫助，但是用於匯率預測仍不 盡理想，呼應Meese and Rogoff(1983)的結論，也就是困擾經濟學界已久的六大 難題之一—匯率分離謎題。
此外，我們也發現幣別不同，加入央行干預的匯率模型其預測能力也不盡 相同。美元兌韓元的匯率資料使用加入央行干預的貨幣所得模型其預測能力較 隨即漫步模型佳；美元兌新台幣的匯率資料使用加入央行干預的隨機漫步模型 其預測能力較其他匯率模型佳。以美元兌新台幣為例，加入央行干預的隨機漫 步模型除了具有顯著的解釋能力之外，其預測能力在預測期數為1 個月時亦擊 敗隨機漫步模型。從這層關係上我們認為央行干預是影響匯率變動的重要因
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素，若研究對象是在外匯市場中實施央行干預政策的國家，將央行干預納入匯 率模型中有助於提升匯率的預測準確度，呼應楊雅惠與許嘉棟(2005)的結論。
本文發現加入央行干預有助於預測匯率變動，特別是預測期數為1 個月的 匯率模型其預測能力亦有所提升。由於央行干預的政策目標主要依循經濟基要 而制定，說明央行干預與經濟基要之間存在高度的關聯性，呼應《中央銀行年 報》(2017 年版，頁 89)所稱「…匯率過度波動與失序變動…本行將本於職責維 持外匯市場秩序。」表示央行干預之目的在於為了使短期匯率能正確反映出由 經濟基要所決定的均衡匯率，因此我們推論央行干預是影響短期匯率變動的因 素；至於長期匯率會自然地反映出由經濟基要所決定的均衡匯率，呼應
Mark(1995)主張影響長期匯率變動的因素為受經濟基要影響。另外一方面也呼 應Taylor and Peel(2000)認為匯率變動源自外匯市場參與者所採取的匯率預測方 式。由於央行是市場參與者之一，且央行干預依循經濟基要而制定，如果央行 與其他外匯市場參與者在短期的匯率預測亦跟隨央行干預的政策目標，將會導 致短期匯率逐漸修正至由經濟機要所決定的長期均衡匯率，因此匯率模型加入 央行干預變數後，能提升短期模型的預測準確度。
然而研究結果也發現，加入央行干預來提升短期匯率模型的預測準確度其 效果有限。以美元兌韓元為例，加入央行干預的貨幣所得模型其預測能力在預 測期數為6、12 個月時，顯著優於隨機漫步模型與貨幣所得模型，但是當預測 期數為1 個月時卻無法擊敗它們。我們認為由於央行干預的政策效果具有時間 落後(Time Lag)，也就是從貨幣供給調控到實際影響市場運作所需的延遲時間，
例如成效落後(Effectiveness Lag)；此外，外匯市場參與者也如理性預期理論 (Rational Expectation Hypothesis)所述，從解讀央行干預的訊息到形成理性預期 的決策並逐步修正外匯交易策略所需的延遲時間，例如數據資料落後(Data Lag)、認知落後(Recognition Lag)，兩者皆使短期匯率預測具有侷限性。從研究 方法的層面來說，由於政府未公開央行干預方面的資料，難以估計央行干預造
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成的落後效果；理性預期也難以客觀衡量，兩者亦強化短期匯率預測的困難 度。
5.3 研究限制與建議
本文模型的基本假設為外匯市場為均衡狀態且購買力平價與利率平價成 立。然而當經濟基要產生恆常性變動時，均衡匯率也將發生恆常的改變，即所 謂的結構性變動，將使本文模型之基本假設不成立或使誤差修正項所需的預測 時間大幅增加等模型設定錯誤之因素，進而影響研究結果的正確性。預測期數 的設定與樣本外資料的選取比例也對研究結果產生影響。根據本文設定的預測 期數會減少樣本數，且樣本外資料的選取比例在預測文獻中仍沒有一個定論，
因此兩者皆為影響模型預測能力的研究限制。
本文使用一般迴歸方法估計變數，即固定法(Fixed Scheme)，只會估計出一 個參數，並且根據本文的模型設定會減少樣本數。然而樣本內估計的方法尚有 遞迴法(Recursive Scheme)與滾輪法(Rolling Scheme)，兩者皆會估計出因時而變 的估計式，遞迴法會增加樣本數，滾輪法則會保持固定的樣本數。針對匯率文 獻採用的估計方法，通常資料經過單根檢定為定態後使用固定法估計變數，本 文亦採取相同作法，不過其他估計方法也值得參考。本文使用DM 檢定衡量模 型的預測能力，仍有其他檢定方法值得使用。
我們認為若研究對象為在外匯市場中實施央行干預政策的國家，將央行干 預納入模型中有助於預測匯率。然而國際間很少有央行開放完整的干預資料，
為匯率研究限制之一。此外，依據《中央銀行年報》(2017 年版，頁 89)「近年 國際短期資本大量且頻繁移動，已取代國際貿易或經濟基本面，成為短期左右 匯率變動的主要因素。」顯示除了本文考慮的央行干預因素之外，匯率研究上 仍有許多未衡量到的因素影響匯率變動，例如市場參與者的預期心理。
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