匯率波動與貿易量關係的門檻模型分析亞洲四小龍的實證結果探討 - 政大學術集成
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(2) . 謝詞 首先能完成這篇論文，我的指導教授 饒秀華老師給了我最大的幫助。從一 開始決定論文的方向到論文最後潤稿，他都給了我許多建議，也解決了我在撰寫 論文時遇到的許多疑問。饒老師自我碩士班一年級進去念書時，一直都很照顧我， 這段期間也很開心能擔任老師的教學助理和指導學生。同時也要感謝兩位口試委 員林信助老師和柯冠成老師，不論在口試之前給的建議或是口試時的指教，我都 覺得獲益良多，也能使得這篇論文更加的完整。在此，非常感謝給過我幫助的任 何老師，謝謝老師!. 立. 政 治 大. 再來感謝的是政大國貿所老師和助教們和政大帶給我的一切，因為有你們的. ‧ 國. 學. 幫助，才使得我的碩士生活如此的豐富，這段歲月因為有你們而特別值得紀念。. ‧. 接下來就是一路陪我走過研究所生活的同學和朋友了，感謝同門同學冠丞、. sit. y. Nat. 庭瑄和幸頤的互相幫助；感謝主任和林信助老師的兩位指導學生炳善和虹均提供. io. er. 統計軟體的諮詢；感謝胡聯國老師的學生宗穎、琬君、維筑、珊諾、珮瑜、永玲、 筠珈幫我解答數學推導的問題；還有很多好朋友奕端、柏誠、孟溢、資婷、立文、. al. n. iv n C 瑋勝、順延、良怡、鵬達、毓欣、姿妤、經豔、冠竹和炘毓等其他幫助我許多的 hengchi U 好同學。謝謝你們!. 最後要感謝的是家人的支持，有你們默默的支持和照顧我。才能讓我順利的 完成碩士的學業。我想對你們說得遠比這幾行文字能表達的多。沒有你們就沒有 我。感謝妳們隨時在我左右。謝謝我的家庭! 以這篇文章獻給大家，祝大家都能健康快樂，感謝大家! 學生. 黃子誠謹上 99.07.14. I .
(3) . 摘要 本文主要探討匯率的不確定性對貿易量的影響。利用門檻模型(Threshold model)來檢驗匯率的波動性對於美國和亞洲四小龍的雙邊貿易可能的門檻效果。 利用格狀搜尋法(Grid-searching method)得到門檻點，接著運用時間序列計量方法 來進行估計。資料樣本期間由 1989 年 1 月至 2008 年 12 月，由於考慮到亞洲金 融風暴的影響會使模型的結果產生誤差，將 1997 年的資料屏除在外。相較於國 內其他文獻，本文使用基本模型和門檻效應模型不僅考慮到匯率波動不對稱性的. 政 治 大 設，使得模型使用上的疑慮得以解決。實證結果顯示匯率波動的影響有著非線性 立. 存在的問題，加強了實證結果的可信度；另外更進一步去探討門檻模型本身的假. ‧ 國. 學. 的門檻效應的存在。在本文研究的國家中，在原樣本期間內，實質匯率波動對貿 易量的影響在香港、南韓和新加坡有門檻效果；另外可以看出在 1989 年至 1996. ‧. 年亞洲金融風暴前，當匯率波動超過某些門檻點時，會使得台灣對美國出口貿易. sit. y. Nat. 量下降；最後台灣的 SITC 分類出口按原料區分的製造品產業廠商在實質匯率波. n. al. er. io. 動與貿易量的關係中也有門檻效應的存在，也值得再做延伸探討。. i Un. v. This paper mainly probe to the relationship between exchange rate volatility and trade. Ch. engchi. volume. Use a threshold model to examine a possible threshold model to examine a possible threshold effect in the impact of exchange rate volatility on trade volume for the bilateral trade volumes between the US and the Asian four tigers. A grid searching method is used to obtain the threshold points, and the time-series econometric techniques are applied to estimate. Sample period is from 1989:01 to 2008:12(deduct 1997 because of the Asia financial crisis). Compare to other domestic literature, this paper use basic model and threshold model considering the nonlinearity in the effect of exchange rate volatility to support the empirical result and the background of the threshold model. The results show the existence of nonlinearity in the effect of II .
(4) . exchange volatility. The results show that Hong Kong、Singapore and Korea have the threshold effect in the impact of exchange rate volatility and the increasing exchange rate volatility would decrease the trade volume during the period before the Asian financial crisis in 1997.Last, Taiwan’s manufactured goods classified chiefly by material export classified by SITC also have threshold effect in the impact of exchange rate volatility on trade volume. Future research can extend on this field.. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. III . i Un. v.
(5) . 目錄 緒論............................................................................................................ 1. 第一章. 第一節.. 研究動機與目的................................................................................ 1. 第二節.. 研究內容............................................................................................ 2. 第三節.. 論文架構............................................................................................ 4. 文獻回顧.................................................................................................... 5. 第二章. 第一節.. 匯率不確定性和貿易的關係文獻.................................................... 5. 第二節.. 應用非線性模型研究貿易和匯率波動相關文獻.......................... 12. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 模型設定.................................................................................................. 16. 第三章. 基本模型設定.................................................................................. 16. 第一節. ‧. 門檻效應模型.................................................................................. 16. 第二節. sit. y. Nat. io. n. al. er. 實證結果.................................................................................................. 23. 第四章. Ch. v. engchi. 第一項. 基本模型結果 ............................................................................. 23. 第二項. 門檻模型結果 ............................................................................. 24 台灣不同期間下的匯率波動與貿易量的關係.............................. 32. 第二節. 第一項. 基本模型結果 ............................................................................. 33. 第二項. 門檻效應模型結果 ..................................................................... 36 台灣不同產品出口的匯率波動與貿易量的關係.......................... 42. 第三節. 第一項. 基本模型結果 ............................................................................. 45. 第二項. 門檻效應模型結果 ..................................................................... 46 IV . . i Un. 亞洲四小龍的匯率波動與貿易量的關係...................................... 23. 第一節.
(6) . 目錄(續) 第五章. 結論與建議.............................................................................................. 55. 參考文獻...................................................................................................................... 58. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. V . i Un. v.
(7) . 圖表目錄 圖目次 [圖 一]四國門檻模型方程式條件殘差平方和分佈 ............................................. 25 [圖 二]四國匯率波動(lnVt)和 LM 統計量 ........................................................... 27 [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 ..................... 36 [圖 四]台灣不同樣本期間匯率波動(lnVt)和 LM 統計量 ................................... 38. 政 治 大. [圖 五]1998 年至 2005 年台灣對美國 SITC 分類商品出口比例 ....................... 44. 立. [圖 六]台灣對美國出口的分類商品門檻模型方程式條件殘差平方和分佈 ..... 47. ‧ 國. 學. [圖 七]台灣對美國出口的 SITC 分類商品的匯率波動(lnVt)和 LM 統計量..... 49. ‧ er. io. sit. y. Nat. 表目次. [表 一]用 GARCH 模型來對四國估計實質匯率波動 ......................................... 20. n. al. Ch. engchi. i Un. v. [表 二]資料取得方式整理 ..................................................................................... 22 [表 三]四國基本方程式估計結果 ......................................................................... 23 [表 四]四國估計門檻值 ......................................................................................... 27 [表 五]四國門檻模型方程式估計 ......................................................................... 29 [表 六]四國不同程度實質匯率波動對貿易量的影響 ......................................... 32 [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 ............. 34 [表 八]台灣不同樣本期間基本方程式估計結果 ................................................. 35 VI .
(8) . 圖表目錄(續) [表 九]台灣不同樣本期間的的估計門檻值 ......................................................... 38 [表 十]台灣不同樣本期間門檻模型方程式估計 ................................................. 40 [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 ......... 42 [表 十二]1998 年至 2005 年台灣對美國 SITC 分類商品出口比例 ................... 44 [表 十三]用 GARCH 模型來對 1998 至 2005 台灣樣本資料估計實質匯率波動 .......................................................................................................................... 45. 政 治 大 [表 十四]台灣對美國出口的 SITC 分類商品基本方程式估計結果 .................. 46 立. ‧ 國. 學. [表 十五]台灣對美國出口的 SITC 分類商品的的估計門檻值 .......................... 49. ‧. [表 十六]台灣對美國出口的 SITC 分類商品門檻模型方程式估計 .................. 51. n. al. er. io. sit. y. Nat. [表 十七]台灣不同出口商品產業的不同程度實質匯率波動對貿易量的影響 . 53. Ch. engchi. VII . i Un. v.
(9) . 第一章. 緒論. 第一節. 研究動機與目的 自 1973 年多數國家施行浮動匯率以來，實質匯率波動對貿易量的影響一直 是許多國家政府機構以及學者們關注的議題。然而不論是理論上的研究或是實證 上的結果對於實質匯率波動所造成的影響卻有著不同的意見。而本文主要探討的 就是門檻效果應用在匯率的不確定性對貿易出口量上是否可以成立。既然確定了 主要的研究模型，接下來要找出研究對象和要加入模型的變數。. 政 治 大. 近來亞洲市場逐漸受到重視，且很有可能成為繼歐盟和北美自由貿易區外另. 立. 一個整合的經濟體。所以本文在選定研究對象時就選擇了亞洲四小龍做為分析的. ‧ 國. 學. 對象。自 90 年代以來，亞洲四小龍已經是大家耳熟能詳的代名詞了。且在之前 一些國外學者的研究就有以亞洲四小龍做為研究的對象，如 Nien(2002)就是有提. ‧. 到以這四國國家做研究的對象。. y. Nat. er. io. sit. 為了和傳統的貿易理論比較，許多位學者如 Asseery&Peel(1991)、Chou(2000)、 Pozo(1992)、Klaassen(2004)、Zhang et.al(2006)都是著重於匯率波動對出口量的影. al. n. iv n C 響之探討。因此本文選定亞洲四小龍做研究對象，探討實質匯率波動對出口量之 hengchi U 影響。就國際金融理論中，匯率貶值會對於出口導向的國家維持其出口產品在國 際上的競爭力有利，但考量到匯率的波動若對出口貿易造成影響的話，同時也須 考慮到其他重要經濟變數如相對物價水準和所得水準對貿易量所造成的影響，因 此需要進一步的探討。 至於如何選定本文所研究的這些出口國的貿易對手國，由於具有做對照的， 所以是挑一個對這四國國家而言都是相當重要的出口地點，美國和中國是都在前 三大的進口國。但以資料的整齊度和方便蒐集性做考量，在此選用美國，本文中 選用美國當進口國。藉由探討亞洲四小龍跟美國的雙邊貿易關係和其實質匯率波 1 .
(10) . 動的關係來研究是否有門檻效果的發生。 以國家經濟發展的角度而言，達成經濟穩定性和成長性當然是主要目標。有 關於貿易的發展和穩定會是一個主要關心的議題。尤其是本文中所探討亞洲四小 龍，貿易對其經濟發展都有很大的影響力。以經濟指標貿易依存度來看，貿易依 存度是指一國的經濟體系對貿易的依賴程度，計算方法為對外貿易總額除於國民 生產總額。台灣自 2004 年時，貿易依存度就突破了 100%；南韓也有 60%~70% 左右的數據；而新加坡和香港則更依賴貿易，貿易依存度皆在 250%以上。因此 制定適合的貿易政策對這些國家而言是一個重要的議題。. 政 治 大. 組織模型架構，收集資料，進行實證分析，了解結果背後隱含的經濟意義，. 立. 進而對此一議題有更進一步的認知和貢獻，能夠對同一研究領域的學者們能夠有. ‧ 國. 學. 參考的價值，接著進行更廣泛或更深層的研究，才是本文的出發點和目的所在。. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat 第二節. 研究內容. Ch. engchi. i Un. v. 本文主要探討的是門檻效果應用在匯率的不確定性對貿易出口量上是否可 以成立。依照以前學者所做過的文獻，已經可以得到實質匯率波動對出口量有影 響。雖然不論在理論文獻或是實證文獻皆無法統整出一個明確的結論。關於這些 分歧點會在文獻探討中詳細說明。在實質匯率波動的估計中，多數文章均採用 GARCH 模型，但還是略有不同之處，而不同的估計方法就有可能導致不同的實 證結果。Pozo(1992)是利用移動平均標準差和 GARCH 模型；Arize(1995)是用線 性模型、變異數移動平均和 ARCH 模型；Klaassen(2004)以移動平均變異數、 GARCH 模型和 AR(2)模型。 雖然 GARCH 模型具有相對不錯的預測能力，但仍有缺陷存在於其僅考量當 2 .
(11) . 衝擊出現時所引起的對稱性的反應，換句話說不論正向或負向的衝擊，在 GARCH 模型下的設定會引起相同程度的波動，而這個設定有點過於簡單，如同 在股票市場一般，在貿易市場很有可能一樣會有”槓桿效果(Leverage Effect)”1的 存在。在 Franke(1991)和 De Grauwe(1988)都指出了實質匯率波動對貿易的這種 非線性的門檻效應的存在。 在本文中的研究將匯率風險定義成在浮動匯率體制下未預料到的匯率變動。 在浮動匯率下，假設一般理性的廠商會假設匯率會變動一定的程度。總結如果當 匯率變動超過一定的門檻值會引起出口商的反應。而這就是本文的研究主題。本 文強調的重點在於:. 立. 政 治 大. (1). 利用門檻模型去捕捉實質匯率波動對貿易量的非線性關係。. ‧ 國. 學. (2). 應用格式搜尋法(grid-searching method)2到估計門檻模型上，同時利用拔靴法 3. ‧. 來建立統計方法的依據。而之前的文獻大多使用 OLS 法來做分析，方法有. sit. y. Nat. 些過於簡略。. al. er. io. (3). 本文的研究對象是亞洲四小龍；資料期間主要為 1989 年一月至 2008 年 12. v. n. 月，去除掉亞洲金融風暴4的發生年度 1997 年的一月至十二月。. Ch. engchi. i Un. (4). 由於除了以國家來做分別外，本文還使用了其他可用來做研究的標的，像是 資料樣本的期間或是不同產業別。加上台灣為本國人民最關心的國家。所以 選定台灣做研究對象，研究不同樣本期間或是不同出口產業別的門檻效應是 1. 參王甡(1995)，『報酬衝擊對條件波動所造成之不對稱效果—台灣股票市場之實證分析』。 . 2. 參 Hansen(2000)，Sample Splitting and Threshold Estimation。在此文的應用方法是將找出某一變 數序列的第 15 百分位數和第 85 百分位數。將其最前面和最後面的兩段去掉後。再將保留下來的 數列分成 1000 個值。 3. 拔靴法是用來重複抽樣原有樣本後得到許多新樣本的一種抽樣技術，常使用在小樣本或是樣本 不足的時候。(參陳旭昇，時間序列分析‐總體經濟與財務金融之應用) 4. 亞洲金融風暴發生於 1997 年，由泰國開始，之後進一步影響了鄰近亞洲國家的貨幣、股票市 場和其它的資產價值。 3 .
(12) . 否存在於實質匯率波動對貿易量的關係。 本文總結門檻模型都可以套用在此四國。顯示在進行模型假設時所考慮的非 線性門檻因素的確存在。除了台灣需要進行資料期間的修正外，其他均使用原先 所假設的期間即可，顯示亞洲金融風暴的影響的確可能存在。另外在本文中的實 證結果終因國家和產業而異的係數正負號，使得其仍然無法有效的判斷實質匯率 波動對出口量的影響到底是正向還是負向，是唯一美中不足的地方。但還是可以 推斷出門檻模型可以有效的使用在此處，是個有效的模型。. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 第三節. 論文架構. ‧. 本文的架構安排如下；本章是緒論，用來敘述一下整篇論文要研究什麼主題. sit. y. Nat. 為什麼要進行此研究以及如何架構整篇論文。第二章進行相關主題的文獻回顧探. io. er. 討，藉由理論文獻和實證文獻對於”匯率的不確定性對貿易的影響”有何不同的看 法並整理歸納不一致見解的原因。. n. al. Ch. engchi. i Un. v. 第三章用來介紹模型和設定資料的取得方式。模型包括基本的出口量回歸方 程式和加入門檻效果考量的門檻模型。對於實證結果而言，資料的收集是相當重 要的，因此是有必要的說明資料的來源與性質。第四章則是討論得到的實證結果 其背後的經濟意涵和探討模型設定有無問題，同時可做基本模型和加入門檻效果 的模型之比較，為此文章的核心所在。最後一章為整篇論文做個總結，並探討未 來可能做延伸的研究方向。. 4 .
(13) . 第二章. 文獻回顧. 在這裡的文獻探討會分成兩部分:第一部分是實質匯率波動和貿易的關係是 正向或負向相互影響的研究探討；第二部分是非線性模型應用在匯率的不確定性 與貿易量上的研究回顧。. 第一節. 匯率不確定性和貿易的關係文獻 本文前面有提到，自 1973 年浮動匯率制度實施起，這類議題不斷的被學者. 治 政 們討論。但就前人的研究看來，無論是理論上的探討或是實證上的結果卻有著不 大 立 同的看法。Clark(1973)發現以追求效用極大化 且風險趨避的理性出口廠商在面 5. ‧ 國. 學. 臨匯率的波動變大時，會使得其出口量下降，同時他指出當遠期外匯市場存在有. ‧. 各種的避險商品且避險商品的買家和賣家皆為完全競爭市場下的價格接受者時，. sit. y. Nat. 其結論仍然相同，也就是實質匯率波動對出口廠商出口量的影響是負向的。主因. io. er. 為加入避險商品後，實質匯率波動變大同時也使廠商的利潤不確定性上升，增加 了進行貿易的風險。Ethier(1973) 和 Hooper&Kohlhangen(1978)皆認為當實質匯. al. n. iv n C 率波動增加時會使得利潤不確定的風險上升，此時風險趨避的廠商會減少貿易量 hengchi U 6 來規避風險。Ethier(1973)是以本國進口廠商 角度來研究；而. Hooper&Kohlhangen(1978)則同時就美國和德國對其他工業國家(英國、法國、加 拿大、日本)的出口供給和進口需求兩個角度來研究，其實證結果指出美英兩國 的雙邊貿易對於實質匯率波動呈現負相關，美國對法國、加拿大、日本和德國對 英國、法國、加拿大、日本的研究結果並不顯著。Cushman(1983)沿用 Hooper&Kohlhangen 的研究對象，不過稍做了一些修正，以實質利潤取代名目利 . 5. 參 Clark(1973)。使用的是極大化利潤的二次效用方程式。U π 利潤 6. bπ a. 0,. 參 Ethier(1973)。本國進口廠商以外國貨幣付款，這樣才會考慮到匯率波動的問題。 5 . . aπ. 0, π.
(14) . 潤為研究對象並以 1965-1977 的樣本期間取代 1965-1975 的樣本期間，實證結果 與 Hooper&Kohlhangen 有些不同的是所有的研究對象國家顯示實質匯率波動的 不確定性上升時，貿易量會反向減少。Hooper&Kohlhangen(1978)和 Cushman(1983) 研究結果不同的原因可能有使用實質和名目變數的差異還有 Cushman 用了較長 的期間使得結果較能反映長期效果。但在文獻上有另一派的學者有不同的見解， 認為匯率波動會增加貿易量。如 Franke(1991)，對出口廠商而言，當匯率波動增 加時。增加出口所帶來的收益會大於已付出的進入成本(entry cost)加上退出市場 的代價(exit cost)，因此出口廠商平均而言會選擇增加出口。. 政 治 大 主。其後包括Assery&Peel(1991)、Pozo(1992)、Arize(1995)、Klaassen(2004)和Zhang 立 上一段以探討在理論文獻上各家說法的分歧為主，本段以實證文獻的整理為. ‧ 國. 學. et al(2006)都是以工業化國家進行匯率波動與出口量的探討，所得到的實證結果 會隨著採取不同的匯率波動變數而有所不同。Asseery and Peel(1991)利用ARIMA. ‧. 模型的殘差估計匯率風險，觀察5個工業化國家匯率風險對出口數量的影響，結. sit. y. Nat. 果顯示所研究的國家中，除了英國外，美國、日本、德國、澳洲的匯率風險和出. n. al. er. io. 口貿易有正向的關係；Pozo則是利用移動平均7標準差和GARCH模型來進行估計. i Un. v. 匯率風險，結果顯示匯率波動增加對於英國對美國的出口貿易有不利的影響。. Ch. engchi. Arize使用線性模型、變異數移動平均和ARCH模型來衡量匯率波動風險，結果顯 示匯率風險與美國的出口貿易有負向的相關性。Klaassen(2004)選取美國對其他 六大工業國(G7)8之匯率波動與出口額之關係，以移動平均變異數、GARCH模型 和AR(2)模型估計匯率波動，實證結果顯示美國對其他六國的匯率波動與出口額 之關係在統計上並不顯著，Klaassen分析了原因可能在於(1) 假設變數呈定態且 沒有考慮到匯率波動不對稱的情況(2) 以已開發國家作為研究對象，由於外匯市 7. 參 NIST/SEMATECH e‐Handbook of Statistical Methods: Single Exponential Smoothing。移動平均法 是一種改良的算術平均法，是一種最簡單的自我適應預測模型。它根據近期數據對預測值影響較 大，而遠期數據對預測值影響較小的事實，把平均數逐期移動。 8. G7(Group of seven)指的是七大工業國，包含美國、加拿大、英國、法國、德國、義大利、日本。 6 . .
(15) . 場相對穩定，所以匯率波動幅度不大。Zhang et.al(2006)同樣以G7為研究主體， 但加入了實質匯率波動不對稱的考量建立門檻模型。其實證結果發現除了義大利 外，匯率風險和出口貿易有顯著的正向的關係。 有些文獻的其他設定與上述研究相同，例如研究的是匯率不確定性和貿易量 的關係和匯率波動的設定等，不同的是其改變了研究的對象。如 Kasman and Kasman(2005)以土耳其為實證對象；Aurangzeb et.al(2005)以巴基斯坦為對象； Grier&Smallwood(2007)將研究對象分成已開發國家和開發中國家9，利用不對稱 GARCH 模型來討論，發現實質匯率不確定對開發中國家之貿易量統計上有顯著. 政 治 大. 負向關係；但對已開發國家而言，統計上卻無顯著的關係。. 立. 國內在匯率波動與貿易之間的關係也有相關的研究: 陳乙銘(1993)探討臺灣. ‧ 國. 學. 於 1984 到 1990 年之間匯率波動對各項產業出口的影響效果。以最小平方法 OLS 及雙對數形式，按各產業部門10進行估計，運用混合時間序列及橫斷面資料. ‧. (Pooling Time Series and Cross-Section Data)方法估計匯率波動對不同出口地區貿. y. Nat. sit. 易量的影響，實證的結果顯示匯率波動對臺灣各項產業於不同出口市場的影響效. n. al. er. io. 果，在 5%的顯著水準下，九項產業中有七項產業具有顯著的影響效果，此結果. Ch. 顯示匯率波動為影響臺灣出口的重要因素。. engchi. i Un. v. 熊勇智(1995)和鄭俊揚(2004)皆使用共整合分析與誤差修正模型來探討匯率 波動對進出口量長短期影響之程度。熊勇智(1995)實證結果顯示對進口需求函數 而言：短期下匯率波動程度提高，進口廠商由於受已簽訂的契約束縛，無法做出 規避風險的舉動。而在長期下，進口廠商為了規避風險與防止進口成本之上升， 會以國內生產來替代國外產品之進口，而使得進口量減少，即在長期下，匯率波 動對臺灣進口量將有明顯之負效果；以出口需求函數而言：因臺灣貿易依存度甚 9. 已開發國家包括澳洲、加拿大、丹麥、日本、挪威、瑞典、瑞士、英國、美國九國；開發中國 家包括阿根廷、巴西、印度、墨西哥、秘魯、泰國、南非、南韓、土耳其九國。 . 10. 按[中華民國商品分類標準]採二分位分類，將出口商品區分為九項類別。 7 . .
(16) . 高，且國內需求市場有限，當匯率波動程度提高，出口廠商無法將國外銷售商品 移轉至國內銷售之情況下，將承擔匯率波動風險，所以無論是長期或者是短期下， 匯率波動對臺灣出口量將不會造成明顯的影響。鄭俊揚(2004)選取 1994 年 1 月 到 2004 年 6 月之間的月資料，探討當匯率波動增加時，對台灣不同部門出口與 進口的長期及短期影響。結果顯示雖然匯率波動對台灣總出口及總進口為正向影 響，但細分各部門後研究之實證結果顯示，在長期，匯率波動增加對大多數出口 部門有負向影響，而對大多數進口部門卻有正向影響，在短期，匯率波動對大多 數出口及進口部門有負向影響。由此可看出當研究的國家主體和使用的估計模型 方法相同時，使用不同的樣本期間和產業類別仍有可能導致不同的實證結果。. 政 治 大 胡育豪(1995)針對台灣 1984 到 1995 年的資料進行實證研究, 並且分別就紡 立. ‧ 國. 學. 織類、塑膠化學類、電子類、機械類及基本金屬類五種出口產業對匯率波動的反 應程度做討論，用 Johansen(1988)的方法做長期共整合分析，再利用 Granger. ‧. Representation Theorem11導出短期誤差修正模型。結果發現各產業的出口量皆與. sit. y. Nat. 匯率波動間存在明顯的負相關，其中以電子產業的影響最顯著，基本金屬類影響. n. al. er. io. 最小。分析產品特性發現:當產品出口競爭愈激烈者，或是出口彈性愈大者，相 對而言會對匯率波動的反應較為敏感。. Ch. engchi. i Un. v. 蔡孟純(1999)、吳祥銘(2001)、莊佳穎(2001)則是使用了相同架構的時間序列 模型和計量方法來研究不同的對象，用 GARCH 模型來衡量匯率風險變數，並利 用雙變量 GARCH-M 模型，將所產生的匯率風險變數代入目標方程式中，以 Johansen(1988)提出的共整合檢定有效率的探討匯率風險與貿易之關連性。最後 採用完全訊息最大概似法(full information maximum likelihood，簡稱 FIML)12同時 11. 參 Granger and Weiss(1983)，提出了「格蘭傑表述定理」 （Granger representation theorem） ，證 明了以一組特定的動態方程可以重新表述具有「共整合性」的時間序列變數。 . 12. FIML(完全資訊最大概似法)是對於所有結構方程式同時加以考慮，並加入所有結構方程式誤差 項需符合常態分配之假設，然後再用最大概似法估計參數，但為了求得參數唯一解，必須同時考 慮每一結構方程式所隱含的限制條件。（參石齊平，當代計量經濟學） 8 .
(17) . 對匯率模型之參數進行估計，以求得有效率的估計結果。蔡孟純(1999)探討匯率 波動風險對台灣總出口、各財貨部門及國家別等三種不同分類的影響效果，採用 1990 年 1 月 1998 年 12 月期間的月資料來作實證研究。實證結果顯示：匯率對 台灣的影響在總出口及產業類別出口方面是呈負向不顯著的關係；但在國家類別 出口方面，則是呈現顯著的正向關係。這顯示分類方式對實證結果有著顯著的影 響。吳祥銘(2001) 採用 1990 年 1 月至 2000 年 7 月的月資料探討亞洲新興工業 國家-亞洲四小龍:台灣、南韓、香港、新加坡和亞洲四小虎:泰國、菲律賓、印尼、 馬來西亞的匯率波動及其他相關變數(所得、季節性變數、出口本身)對美國出口 的影響於 1997 年亞洲金融風暴前、後是否有所差異來做實證研究。實證結果顯. 治 政 示在亞洲金融風暴前，由於匯率制度控制程度較高，以致各國匯率風險變數對美 大 立 國出口之影響並無明顯差異存在；亞洲金融風暴發生後，由於各國匯率制度的放 ‧ 國. 學. 寬、本身經濟體質、產業結構及因應能力的差異等，以致各國匯率風險變數對美. ‧. 國出口之影響較亞洲金融風暴發生前有顯著差異。莊佳穎(2001)採用 1990 年 1. sit. y. Nat. 月至 1999 年 12 月期間的月資料做為實證研究依據，並將資料分為總進口、產業. io. er. 別與國家別三種不同分類以探討進口量與匯率波動之間的影響關係，同時加入各 相關變數(如所得、匯率、匯率風險、季節性虛擬變數及進口量遞延期)對進口量. al. n. iv n C 之影響程度。結果顯示匯率對進口量的影響大都呈現負向顯著的關係；而匯率波 hengchi U 動對進口量的影響大多呈現不顯著的影響。. 賴奕豪(2001)設定單變量與雙變量GARCH模型來估計匯率風險，並在自我 迴歸落遲分配(Autoregressive Distributed Lag，ADL)模型架構上13，建立觀察實質 出口貿易與實質國外所得，實質匯率及實質匯率風險間動態關係的實證模型。使 用1989年1月至1999年9月月資料，實證探討匯率風險對台灣出口貿易的衝擊。實 13 參賴奕豪(2001)，認為面對匯率波動帶來的風險，風險趨避的出口廠商不論是以國內市場替代 國外市場，減少出口貿易；在貿易選擇權觀點上增加出口貿易；或是基於風險偏好，增加或減少 出口貿易，皆須評估市場轉換的附加成本，不是立即能完成調整，因此出口數量需經過一段時間 後，才會出現顯著的變動。換言之，出口數量不但受到當期，也受到前期匯率風險的影響。 9 .
(18) . 證結果顯示兩個模型估計的隨時間變動的匯率風險皆負面影響出口，同時匯率風 險對出口的衝擊存在顯著的落遲效果。 周麗君(1997)和趙蒼頡(2005)同樣利用 GARCH 模型及 Johansen 共整合分析 方法來估計匯率波動與貿易的關係。周麗君(1997)探討的是匯率波動檢視匯率波 動與輸出、輸入及貿易經常帳14的關係，結果發現匯率波動與三個國際貿易指標 -輸出、輸入以及經常帳皆呈負向關係，隱含匯率波動確實不利國際貿易的進行。 其中又以輸出的匯率波動彈性最大，可看出台灣商品在國際市場上的替代品甚多， 以致於對匯率波動的敏感度較強。趙蒼頡(2005)藉由 GARCH(1,1)模型的條件變. 政 治 大 灣對新加坡和泰國出口量。實證結果顯示：新加坡之名目匯率波動對台灣出口量 立 異數來衡量匯率波動率。再利用共整合檢定方法來研究 1998 年金融風暴以後台. ‧ 國. 學. 造成正相關，而實質匯率波動則為負相關；泰國的名目匯率波動對台灣出口量造 成負相關，而實質匯率波動則為正相關。由此可知，匯率波動對台灣出口量的影. ‧. 響仍然沒有確定的正相關或負相關存在。. y. Nat. sit. 黃久倫(2008)延續採用 Bahmani-Oskooee(1998)中之對數線性化的函數型態. n. al. er. io. (Log-Linear)的進出口需求函數來探討為台灣與美國、日本、大陸之匯率水準相. i Un. v. 關變數等及其變動對進出口量之影響。由 GARCH(1,1)模型得出匯率波動因子代. Ch. engchi. 入進出口需求函數中，探討匯率變動的相關變數對於進出口量之關係。實證結果 發現本研究所探討的匯率波動對台灣及美國、日本、大陸的進出口量有顯著影 響。 郭佩婷(2008)利用雙變量 GARCH-BEEK 模型得到實質匯率波動與實質出口 量之估計條件變異數後，再利用兩條回歸式分別探討匯率波動對貿易出口量和出 14. 貿易經常帳為一國收支表上的主要項目，內容記載一個國家與外國包括因為商品、勞務進出 口、投資所得、其它商品與勞務所得以及其他因素所產生的資金流出與流入的狀況。經常帳和貿 易帳是反映一國國際收支情況的，當一國國際收支順差是經常項目就會達到正值，反之則會出現 赤字。經常項目赤字的增加會拖累本國貨幣的貶值，反之則會有利於貨幣的升值。(參 N. Geregory Mankiw，Maccroeconomics) 10 .
(19) . 口量變異影響，結果發現美元、日元兌新台幣的匯率波動對於台灣出口美國、日 本兩國數量並無明顯影響。美元兌新台幣的匯率波動對於以台灣出口美國的出口 波動有正向影響；日元兌新台幣的匯率波動對於台灣出口日本的出口波動則無。 下列這些研究為了匯率波動和貿易量的影響分歧做了整理並分析其可能的 原因: Viaene& de Vries(1992)想要為這種匯率波動和貿易量的影響不一致的實證 結論做出合理的解釋，推導模型得出當遠期外匯市場(一種避險的方法)不存在時， 匯率波動會對貿易有負向的影響；當遠期外匯市場存在時，匯率不確定性對出口 量的影響為負向，對進口量的影響則是正向的。Côté (1994)整理了相關的實證文. 政 治 大 貿易量有負向的關係結論的包括De Grauwe and Verfaille(1988), Koray and 立. 獻後，認為匯率的不確定性和貿易量的關係仍無法確定，認為匯率的不確定性對. ‧ 國. 學. Lastrapes(1989), Perée and Steinherr(1989), Bini-Smaghi(1991)和Savvides(1992)認 為匯率的不確定性對貿易量有正向關係結論的包括Asseery and Peel (1991)和. ‧. Kroner and Lastrapes (1993)。Côté (1994)歸納出以下的原因:對於風險趨避的理性. n. al. er. io. 另外匯率波動也可能創造出額外貿易投資的獲利機會。. sit. y. Nat. 廠商而言，可以利用避險工具來規避風險，不一定要減少風險性投資活動的參與，. i Un. v. McKenzie(1999)則整理了關於匯率不確定性對貿易量的影響的理論文獻和. Ch. engchi. 實證文獻，並探討其不一致看法的原因有下列幾點: 首先是理論文獻: (1) 廠商的 假設:有些文獻假設廠商為風險趨避，如Either(1973)和Clark(1991)。有些則假設 廠商為風險中立，如Franke(1991)認為匯率的不確定性對貿易量有正向影響的結 論就與前者不同。(2) 市場的假設:有無加入遠期外匯市場所得出的結論也會不同。 如Viaene& de Vries(1992)。(3) 模型的假設:模型所涵蓋的時間也會有所影響。如 Sercu(1992)的模型假設風險中立的廠商採用較短期的市場期間來決定產產量時， 匯率不確定會使得貿易活動的增加。另外貿易模型的設定也不盡相同，有些學者 使用部分均衡模型；而有些學者使用一般均衡模型。. 11 .
(20) . 再來是實證文獻，McKenzie也歸納出一些可能導致結論不同的原因:(1)匯率 波動變數是名目還是實質的(2)貿易變數資料是國家總體還是產業個別的(3)使用 出口、進口或雙邊的貿易資料以及樣本期間不同(4)貿易方程式的設定不同(5)變 數的不同估計方法15(6)研究對象的不同16。 雖然這些實證結果存在著不一致的結論，但透過以前這些學者研究可以確定 的是匯率波動和貿易量在統計檢定上有顯著的關係。. 立. 政 治 大. 第二節. 應用非線性模型研究貿易和匯率波動相關文獻. ‧ 國. 學. 大多數文獻使用GARCH模型來估計匯率，而且也證明GARCH模型的解釋能. ‧. 力有一定的水準，但GARCH模型設定相同程度的正負向衝擊會引起相同的波動. y. Nat. 程度，而有些研究卻覺得這個設定卻不太周詳並提出了一些看法，如Sercu and. er. io. sit. Uppal (2003)認為早期學者常因忽略產業間產品市場的競爭結構不同，才引伸出 匯率波動與貿易量為對稱的線性模式的看法。事實上，當各貿易財間具有異質性. al. n. iv n C 以及所面對的市場為非完全競爭時，廠商基於國際市場競爭或經營目標的考量， hengchi U 極有可能在匯率升貶值過程中採取極為不對稱的決策，進而造成在匯率波動中不 對稱現象的出現。Dixit (1994)和Baldwin (1988)則分別從供給面與需求面提出滯 延(hysteresis)現象17以詮釋為何會造成匯率波動影響的不對稱現象。Dixit (1994) . 15. 如 Assery&Peel(1991)、Pozo(1992)、Arize(1995)、Klaassen(2004)等研究對匯率波動變數採取不 同的估計方式，所得到的實證結果也有所不同。 . 16. 參 Klaassen(2004)。提出一個變數不顯著的可能原因: 以已開發國家作為研究對象，由於外匯 市場相對穩定，所以匯率波動幅度不大。而在 Kasman and Kasman(2005)、Aurangzeb et.al(2005)、 Grier&Smallwood(2007)與前人(包含 Assery&Peel(1991)、Pozo(1992)、Arize(1995)、Klaassen(2004)) 只使用已開發國家做研究不同的是，就有使用開發中國家作為研究對象。 17. 參張瑞娟、徐茂炫、林君瀅(2006)。滯延(hysteresis)被引用至國際經濟理論表示為:前一個持續 性匯率波動所引起實質改變之效果是無法完全恢復至當初原本的水準的, 在此的實質改變強調 廠商加入市場與退出市場之不對稱情形。 12 .
(21) . 強調的是廠商在付出極高的沉沒成本後,除非匯率長期而劇烈的波動,否則單憑匯 率波動因素，廠商絕不會輕言退出市場。Baldwin (1988)指出當國外消費者已經 習慣使用此項商品時，即使國內出口廠商因匯率升值而調高售價時，國外消費者 並不會因為價格上升而馬上去尋找替代商品；而對國外進口商而言若想要尋覓其 他替代品, 也需付出時間與資源的移轉成本，所以也不會馬上退出市場。由上述 可知，當本國貨幣升值時，由於攻擊面和需求面兩方面的因素，導致退出出口市 場的廠商將不會太多，市場競爭程度也不會改變太多。但在本國貨幣貶值時，加 入出口市場的廠商反而會因為有利可圖而明顯的增加，市場競爭程度的增加進而 改變匯率變動對出口價格的影響。如此即為匯率升貶值對出口貿易有不對稱的影 響。. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. De Grauwe(1988)和 Franke(1991)都指出在匯率波動對貿易的關係中存在著 非線性關係。De Grauwe(1988)強調了非線性的門檻關係的存在，當不做貿易的. ‧. 收益損失很大時，匯率波動超過某一門檻值時，也就是超過廠商預期的匯率波動. sit. y. Nat. 水準時，廠商會選擇增加供給量來彌補損失；Franke(1991)中說明了當貿易的現. n. al. er. io. 金流入現值總和超過了市場的進入以及離開成本，也就是匯率的波動達到某一門. i Un. v. 檻時，匯率波動增加會提升出口量。而本文中所使用的門檻模型恰恰是使用此門 檻的概念去做延伸的。. Ch. engchi. Engle& Ng(1993)指出加入槓桿效果的 EGARCH 和 TGARCH 模型對匯率波 動性的不對稱性都有不錯的解釋能力。Wang&Yang(2006)利用 1996 年 1 月至 2004 年 3 月澳幣、英鎊和日元兌美元的雙邊匯率日資料，得到不同的貨幣，都會有方 向不相同的波動不對稱現象。例如澳幣和英鎊相對於美元貶值時，波動性上升； 而日圓則相反，相對於美元升值時，波動性才上升。Grier&Smallwood(2007)利 用 TGARCH(1,1)模型估計出實質匯率波動因子後，再代入不對稱 GARCH 模型 做實質匯率不確定和加入國外所得變數對出口的影響，實證結果發現實質匯率不 確定對開發中國家之貿易量統計上有顯著負向關係；但對已開發國家而言，統計 13 .
(22) . 上卻無顯著的關係，反倒是研究對象國家的性質造成了不同的結果。 門檻模型就是一個好的研究貿易和匯率波動非線性模型。Zhang et. al(2006) 利用 GARCH 模型估計實質匯率波動因子，再代入基本模型和加上利用格式搜尋 法和 Supremum LM 統計量估計出的門檻值加入的門檻模型來估計 G7 中的日本， 英國和加拿大在 1989 年 1 月至 2002 年 12 月對美國的實質匯率波動與貿易量的 關係；法國、德國和義大利在 1989 年 1 月至 1998 年 12 月對美國的實質匯率波 動與貿易量的關係的實證結果顯示，當匯率波動超過某一門檻值時，出口量和匯 率波動性大致上有正向的關係。. 政 治 大. 國內也有相關應用非線型模型到研究匯率波動性與貿易量的關係的研究:. 立. 林君瀅(2004)以ARCH模型加上平滑轉換回歸模型(Smooth Transition. ‧ 國. 學. Regressive Model，STR模型)探討匯率走勢震盪及匯率走勢平穩時對貿易量是否. ‧. 有不對稱的影響，並進一步比較匯率升貶值對出口貿易量造成的不對稱影響，值. sit. y. Nat. 得一提的是此篇研究是研究台灣兩個代表性產業:機電類和紡織類產業，結果發. io. er. 現機電類產業相較於紡織類產業對於匯率波動所造成出口貿易量改變較快，也就 是對匯率波動幅度來的較敏感；且兩產業實證結果皆發現在匯率升值時，造成不. al. n. iv n C 利於貿易量的幅度皆比貶值時有利於貿易量的幅度來的大。張瑞娟、徐茂炫、林 hengchi U 君瀅(2006)以ARCH估計匯率波動幅度，在加入格子搜尋(grid searching)法設定虛. 擬變數以架構非線性模型以探討匯率走勢震盪及平穩時，對產業內及產業間出口 貿易是否造成不對稱性影響。結果發現無論產業內或產業間，該不對稱影響確實 存在。此結果有助於探討匯率不對稱性影響對整體經濟波動之相關議題。 蘇哲逸(2005)以臺灣與美國為研究對象，探討 1990 年 1 月至 2003 年 12 月，匯率波動對各國出口貿易量的非線性之影響。首先利用ARCH和GARCH模 型分別衡量新台幣實質有效匯率指數和美元實質有效匯率指數的波動程度，最後 再採用Teräsvirta (1994)所提出的平滑轉換門檻誤差修正模型(smooth transition 14 .
(23) . error correction model，STECM)18來探討出口函數由短期動態調整至長期均衡關 係的非線性過程。實證結果顯示在臺灣的 LSTECM. 19. 模型中，匯率波動除了對. 出口貿易量存在非對稱性的影響之外，亦同時具有正向和負向的關係；而在美國 的 LSTECM模型中，匯率波動對出口貿易量則產生正向和負向的線性影響。此 外亦可發現臺灣的出口貿易量相對於美國而言受匯率波動的影響較為敏感。 黃韻禎(2007)以不同的匯率波動估計模型包括平均變異數、GARCH模型、 門檻GARCH模型(TGARCH)和指數GARCH模型(EGARCH) 來研究台灣對美國 和日本的貿易關係，其中門檻GARCH模型和指數GARCH模型皆屬於非線性的估. 政 治 大. 計模型，結果顯示匯率波動增加會刺激台灣對美國和日本的貿易出口量。. 立. 本文將以Zhang et. al(2006)的模型為基礎架構，建立探討亞洲四小龍在1989. ‧ 國. 學. 年至2008年對美國出口量與實質匯率波動的關聯性的實證研究。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 18. 參 Teräsvirta (1994)，是一種共整合分析的延伸. 19. 參蘇哲逸(2005)，LSTECM : Logistic Smooth Transition ECM. 15 . . v.
(24) . 第三章 模型設定 第一節 基本模型設定 為了研究匯率波動對貿易量的影響，一般在設定出口量的變數時，傳統模型 是將其設定為: f Y , P , V 1. X. 其中X 代表 t 期時某個國家對另一國家的出口量，Y 為進口國的所得水準， P. P p. ,p. 政 治 大. 20是衡量進口國的進口相對價格，而V. 立. 則是 t 期的匯率. 波動。上述三個影響出口量的因子中，在進口財為正常財的一般假設下，所得對. ‧ 國. 學. 出口量預期是有正向的影響，因為進口國人民的所得水準越高，越會增加對正常 財的消費。根據需求法則可以判定相對物價對出口量的影響為負的。至於匯率波. ‧. 動效果根據不同理論就會有不同的結論，可能為正或負。. sit. y. Nat. io. a lα. n. ln X. 依照基本經濟涵義的解釋，α. α ln Y. Ch. α ln P. v ni. α ln V. engchi U. 0, α. er. 依照方程式(1)，根據傳統的文獻定義所設定的出口對數線性方程式為: ε. (2). 0, α 則不確定。. 第二節 門檻效應模型 如同前面所提到的，這篇論文的門檻模型主要是研究匯率在高波動期間和低 波動期間帶給貿易量的影響可能會有不同的影響。模型因此可以定義如下: 20. p. 表示外國進口物價 16 . .
(25) . ln X. α. α ln Y. α ln P. α. ln V. ε. for. ln V. τ. (3). ln X. α. α ln Y. α ln P. α. ln V. ε. for. ln V. τ. (4). τ值代表匯率波動對貿易量變動影響的門檻點，方程式(3)和(4)指出截距項和在方 程式(2)中ln V 的係數會受到ln V 大於或小於 τ 而有所不同，也就是高匯率波動和 低匯率波動。 為了合併這兩條式子成為一條式子，根據 Hansen(2000)，虛擬變數 D 可以 用來捕捉是否有門檻效應的存在。因此方程式(3)和(4)可以合併成下面此式子: ln X. α ln Y. 立. 上述式子中α. α. γ ，α. 政 α治ln V 大γ D. α ln P. γ D ln V. ε (5). α. 學. τ 1 if ln V 0 otherwise. ‧ 國. Where D= . α. γ 。如果門檻效果存在的話，則α 和α. ‧. 會顯著不同，同理α 和α 也會顯著不同。所以根據上述的模型設定和定義，門. sit. y. Nat. 檻效果的存在與否反映在係數γ 和γ 。而利用 Hansen(2000)所提到的最小平方法. n. al. 數γ 和γ 是否顯著異於零則成了首要任務。. Ch. engchi. er. io. (OLS)、最小平方法估計值(least square estimator)和 Supremum LM test 來檢查係. i Un. v. 第三節 變數定義與資料 首先必須定義四個變數: 1.. 出口量X 探討匯率波動和出口貿易的關係時，通常用來代表出口貿易的變數通常為出. 口量或出口額，考量到價格波動的實質影響，多數文獻是採用出口量。在此同樣 17 .
(26) . 使用出口量X 當作被解釋變數。且根據一般文獻上的定義，出口量是由總出口價 值除於出口價格計算而來。. X. . 出口價值 XV 出口價格指數 XPI. ， 再對 X 取自然對數後得到 ln X. 資料選用的過程如下，代表出口價格的變數都會優先使用出口價格指數，若 無法取得此國家出口價格指數的資料時，才會使用出口單位價值指數來替代。而 在本文研究的國家中，台灣對美國的出口價值是從台灣經濟新報資料庫(TEJ 資 料庫)收集而來；而另外三個國家香港、新加坡和南韓則是從美國國際貿易委員. 政 治 大. 會貿易資料庫(USITC Trade DataWeb)擷取而來。台灣的出口價格指數(price index 21. 立. 則是同樣的從台灣經濟新報資料庫(TEJ 資料庫)收集而來；另外三個. 學. ‧ 國. of exports). 國家香港的出口單位價值指數(export unit values)，新加坡和南韓的出口價格指數 都是由國際貨幣基金組織國際金融統計資料庫(IMF International Financial. ‧. Statistics)取得的。. y. sit. io. n. al. er. 所得Y. Nat. 2.. i Un. v. 在研究一個國家的貿易出口量時，進口國的所得水準絕對是一個不可忽視的. Ch. engchi. 重要因素。而且不難理解的，通常會有正向的影響方向，亦即進口國國內的經濟 繁榮會帶動出口國對其的出口量增加；反之則相反。因此在這裡也不例外，本文 也把它當作一個解釋變數來研究。由於 GDP 並沒有以月為頻率的資料，加上要 追求資料頻率的一致性，所以選用工業生產指數(Industry Production Index)22來代 替衡量美國的所得水準，同時對工業生產指數取自然對數得到 ln Y 。 工業生產指數可以由國際貨幣基金組織國際金融統計資料庫取得。 21. 除了採用出口價格指數作為價格變數外，也可採用出口單位價格指數來代替出口價格，參 Chowdhury(1993)、Sukar&Hassan(2001)及 Zhang et. al(2006)。 22. 參 Sukar&Hassan(2001) 及 Zhang et. al(2006)，也是使用相同的變數來代表進口國所得。 18 . .
(27) . 3.. 相對物價P 這裡的相對物價是出口國的出口價格指數除於進口國的進口價格指數。. P. . 出口價格指數 XPI 進口價格指數 IPI. ， 再對P 取自然對數後得到 ln P. 前面已經敘述過出口價格指數的資料來源。而進口國的進口價格指數可以由國際 貨幣基金組織國際金融統計資料庫取得。 4.. 匯率波動因子V. 政 治 大. 求匯率波動因子V 必須先從實質匯率(R )討論起。要計算實質匯率需要有三. 立. 個變數:名目匯率、本國消費者物價指數和外國消費者物價指數。根據國際金融. ‧ 國. 學. 理論，計算方法如下:. 本國消費者物價指數CPI. ‧. 名目匯率 NR. 實質匯率R. 外國消費者物價指數CPI. sit. y. Nat. n. al. er. io. 台灣對美國名目匯率資料由台灣經濟新報資料庫(TEJ 資料庫)取得，消費者. v. 指數則是從 AREMOS 經濟統計資料庫取得。另外三國香港，新加坡和南韓對美. Ch. engchi. i Un. 國的名目匯率、三國國內的消費者物價指數還有外國消費者物價指數都是由國際 貨幣基金組織國際金融統計資料庫取得。 然而這裡的解釋變數是匯率波動，本文採取的衡量方式是根據許多文獻23使 用的方式一樣，採用的是將 GARCH(p,q)模型套用到實值匯率上，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。 以平均數方程式為常數，變異數方程式為 GARCH(p,q)來做例子: 23. 早期的文獻多以實質匯率取對數後的標準差作為匯率波動的衡量依據。但在 Pozo(1992)等文獻 提到用此種方法所得到的變數的分配往往有厚尾的現象，原因是實質匯率通常有持續性的影響。 在近期的文獻中大多採用由實質匯率經 GARCH 模型下所產生的條件變異數來當作估計匯率變動 的變數，如 Zhang et. al(2006)。 19 .
(28) . ∆ ln e u. σ. Ω. η. u. ~~N 0, σ. (6). λu. λ. γσ. 方程式(6)中的∆ ln e 為實質匯率做一階差分，σ 為誤差項u 的條件變異數， 且∑. γσ. 是 GARCH 項。在 GARCH 模型的定義下，條件變異數是跟時間有. 關連的，可以用來捕捉實質匯率的持續性作用。利用軟體整理出來的結果呈現在 [表一]，根據 Bollersiev et. al (1992)的研究指出，GARCH(1,1)已經能夠捕捉到條. 治 政 件波動的情形了。所以本文中主要都是使用 GARCH(1,1)來進行 GARCH 模型下 大 立 的運作。當然還是會參考 AIC,BIC 值和 ARCH、GARCH 項的係數顯著性來做出 ‧ 國. 學. 模型使用上的判斷。依照上述的標準，在南韓的資料中，GARCH(2,1)的係數皆. ‧. 顯著且 AIC,BIC 值較 GARCH(1,1)下來的小，所以選用 GARCH(2,1)。香港和新. y. Nat. 加坡的資料使用其他 GARCH 模型時在係數顯著性就已經不顯著了。而台灣的資. er. io. sit. 料不同的 GARCH 模型的係數皆是顯著的狀態，所以是用比較 AIC,BIC 值來做 模型使用的判別。所以台灣、香港和新加坡皆使用 GARCH(1,1)，而南韓則是使. n. al. 用 GARCH(2,1)模型。. Ch. i Un. engchi. v. [表 一]用 GARCH 模型來對四國估計實質匯率波動 台灣 ∆ ln e. 0.0005761. 0.2363475∆ ln e. u . (0.6307) (3.5331) σ. 0.0002343. 0.2369738u. . 0.3227582σ. . (7.2885) (3.5424) (‐4.0214) Q‐statistics= 5.1285 DW=1.9896 Skewness= ‐0.6057 Kurtosis=5.632 . 1.括號內為 t 值。2.樣本期間皆為 1989 年一月至 2008 年十二月，去除 1997 整年。. 20 .
(29) . 香港 ∆ ln e. 0.0003353. 0.2916∆ ln e. 0.213∆ ln e. u . (‐0.6882) (4.0525) (2.4704) 3.714. σ. 10. 0.08494u. 0.8418σ. . (1.1938) (2.23) (8.6254) Q‐statistics=17.6149 DW=2.0160 Skewness= ‐0.3787 Kurtosis=5.593 . 1.括號內為 t 值。2.樣本期間皆為 1989 年一月至 2008 年十二月，去除 1997 整年。. 新加坡. 治 u 政0.00109108 (‐1.181) 大 立 σ 0.00003991 0.0858277u 0.6994405σ ∆ ln e. . ‧ 國. 學. 1.735 1.748 . 4.238. Q‐statistics=3.2462 DW=1.9907 Skewness=0.2436 Kurtosis=6.011 . ‧. 1.括號內為 t 值。2.樣本期間皆為 1989 年一月至 2008 年十二月，去除 1997 整年。. n. 0.001259. 0.2988∆ ln e. 3.088. 10. er. io. al. n U i e h 0.5359un g c 0.3413σ. Ch. (‐1.972) (3.824) σ. sit. y. Nat ∆ ln e. 南韓. iv. u . 0.8556σ. . (1.887) (3.482) (‐2.179) (23.462) Q‐statistics=7.4429 DW=1.9942 Skewness=0.7501 Kurtosis=14.23 . 1.括號內為 t 值。2.樣本期間皆為 1989 年一月至 2008 年十二月，去除 1997 整年。. 5.. 資料期間 本文中所研究的國家包括亞洲四小龍；台灣、香港、新加坡和南韓。所針對. 的進口國都是美國。資料期間包含了整個九十年代和大部分的千禧年後的八年。 香港、新加坡和南韓都是由 1989 年 1 月至 2008 年 12 月，由於想要避免掉亞洲 21 .
(30) . 金融風暴的影響，所以扣除掉 1997 年 1 月至 12 月的資料。而台灣的資料因為後 面實證的結果所導致使用的期間有下列數種。 i.. 1989 年 1 月至 2008 年 12 月，扣除 1997 年的資料. 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. 資料取得方式整理如下表[表二]:. 政 治 大. 學. 對美國出口價值. TEJ. USITC. 出口價格指數或出口單位價值指數. TEJ. IFS. 名目匯率. TEJ. IFS. n. al. Ch. 所得. IFS. 進口價格指數或進口單位價值指數. IFS. 消費者物價指數. IFS. 22 . 南韓. USITC. USITC. IFS. IFS. sit. v ni. AREMOS IFS. e n美國 gchi U. er. io 消費者物價指數. 新加坡. y. 香港. Nat. 台灣. ‧. ‧ 國. [表 二] 資料取得方式整理 立. IFS. IFS. IFS. IFS.
(31) . 第四章 實證結果 第一節 亞洲四小龍的匯率波動與貿易量的關係 第一項. 基本模型結果. 基本模型就是前面模型設定所提到的方程式(2)，用來衡量亞洲四小龍對美 國的雙邊實質出口量: α. ln X. α ln Y. α ln P. α ln V. 治 政 根據前一章節的基本的經濟理論可以得知，α 0,大 α 立 然對數則是讓各個變數的係數能夠作為彈性來解釋。. ε. (2). 0, α 則不確定。取自. ‧ 國. 學. 利用最小平方法 OLS 估計各國變數的關係呈現在[表三]。24. ‧. 14.8345 ＊. io. 截距. al. n. (0.2194) 0.0032 (0.0141) 0.4792 ＊. 匯率波動 所得. (0.0430) 相對物價水準 -0.2013 ＊. 新加坡. α. α ln Y. 南韓. 14.5077 ＊. 13.6417 ＊. 8.6108 ＊. (0.6037) -0.1325 ＊. (0.7371) -0.0741 (0.0466) 0.4599 ＊. v ni. (0.4430) -0.0144 (0.0122) 1.8458 ＊. (0.1197) -0.4517 ＊. (0.0809) -0.5032 ＊. Ch. U i e h n c g (0.0497) 0.0045 (0.1040) 0.8836 ＊. (0.0768) (0.1747) (0.1276) R square 0.4222 0.2973 0.4446 樣本數 228 228 228 註:括號內為標準差，＊為在 5%顯著水準下顯著 方程式:ln X. y. 香港. sit. 台灣. er. Nat. [表 三]四國基本方程式估計結果 樣本期間:1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1997 年 1 月至 12 月)月資料. α ln P. α ln V. (0.0570) 0.8833 228. ε. . 24. 參 Zhang et. al(2006)。引用 Hansen(2000)的 stationary threshold model；而 nonstationary threshold model 的研究過於艱難，所以無法完全弄懂。 23 .
(32) . (1)首先注意到進口國所得對出口量的係數符號，可以發現所有國家都是正， 但是只有南韓和新加坡的係數且具統計上之顯著性。符號的正負號符合預期。 (2)相對物價的係數符號除了香港外，其他國家皆是負的且具統計上的顯著 性；而香港的相對物價的係數符號為正也顯著。原因可能有下列幾點，香港自 1997 回歸中國大陸，其出口結構也受到影響，影響到貿易相對物價；且在 1997 年時，索羅斯繼泰國後鎖定的攻擊對象即是香港，其受金融風暴傷害較深。 (3)最後則是實質匯率波動的係數，可以發現並沒有一個一致的結論。除了 台灣為正的係數外，其他國家都是負的係數，且只有香港的係數估計具統計上之. 政 治 大. 顯著性。結果和之前許多學者不一致的結論相同，有不一致的正負向影響結論。. 立. 整體而言，可以發現除了香港外的其他三國台灣、新加坡和南韓各項變數皆. ‧ 國. 學. 符合經濟上的直覺。但如以前學者所提到的實質匯率波動性可能的非線性效果，. 門檻模型結果. sit. y. Nat. 第二項. ‧. 因此可能會無法捕捉到實質匯率波動性和貿易量的某些關係。. n. al. er. io. 門檻效應模型指的是實質匯率波動和貿易量的關係並不是單純的線性關. Ch. i Un. v. 係，意思是當實質匯率波動大於等於τ值時，會有附加的影響用虛擬變數和虛擬. engchi. 變數乘虛擬變數來表示，此時虛擬變數值等於 1；當實質匯率波動小於τ值時， 就不會有附加的影響，此時虛擬變數值等於 0。如果τ值時已知的，那方程式(3) 和(4)的估計就非常容易了。但事實上τ值卻是不知道的，這也增加了利用此模型 估計的複雜性。Hansen(2000)提供了一個解決的方法，利用最小平方估計值以達 到接近的特性，Hansen 的估計方法是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，也就是方程式(5)中的最小的條件殘差平方總和。 四國的門檻模型方程式(5)(如下)的條件殘差平方總和分佈結果如[圖一]。 ln X. α. α ln Y. α ln P. α. 24 . ln V. γ D. γ D ln V. ε .
(33) . Where D= . 1 if ln V τ 0 otherwise. (5). 2.715 2.710. 200. 400. y. al. engchi. i Un. v. 6.9000001. 7.0000000. Ch. 6.8000002. Sum of squared error. . sit. Taiwan. n 0. 200. 400. 600. 門檻值 . 1000. er. io. 條 件 殘 差 平 方 和 . 800. 門檻值. Nat. 1.b 香港. 600. ‧. 0. ‧ 國. Sum of squared error. 2.705. 立. 政 治 大. 學. 條 件 殘 差 平 方 和 . 2.720. 2.725. [圖 一]四國門檻模型方程式條件殘差平方和分佈 樣本期間:1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1997 年 1 月至 12 月)月資料 1.a 台灣. 25 Hong Kong. 800. 1000. .
(34) . 5.8 5.7 5.6 5.5. 立. 600. Singapore . . y. sit. 3.60. 1000. ‧. io. al. n. Ch. engchi. i Un. v. 3.40. 3.45. 3.50. 3.55. 800. 門檻值. Nat. Sum of squared error. 400. 學. 1.d 南韓. 條 件 殘 差 平 方 和 . 200. ‧ 國. 0. 政 治 大. er. 條 件 殘 差 平 方 和 . 5.4. Sum of squared error. 5.9. 1.c 新加坡. 0. 200. 400. 600. 門檻值. 800. 1000. . Korea 在門檻值找到後，利用 Hansen(1996)的 Supremum LM test 來檢驗門檻值的 統計顯著性。經過 1000 次重覆抽樣的拔靴法會得到一個 Supremum LM test 的分 26 .
(35) . 配。Supremum LM test 的檢定結果一樣呈現在[表四]。 [表 四]四國估計門檻值 樣本期間:1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1997 年 1 月至 12 月)月資料 Supremum LM. 門檻值 台灣 香港 新加坡 南韓. -8.616504 -9.91049 -8.579764 -9.604742. P-value. 0.078 0.235 0.269 0.081. Regime 2 Regime 1 樣本數. 0.197 0.001 0.001 0.004. 141 56 57 142. 87 172 171 86. 228 228 228 228. 由[表四]可以看出，除了台灣以外的其他國家皆在不論是 10%或是 5%的顯 著水準下有統計的顯著性；台灣則是不具統計上的顯著性。結論是在除了台灣以. 治 政 大 外的其他國家的資料樣本顯示有門檻效應的存在。另外，可以從[表四]觀察到的 立. 是，南韓和台灣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. ‧ 國. 學. 香港和新加坡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。顯示台灣和南韓的出口廠商對實質匯率波動變化的反應比香港和新加坡的出. sit. y. Nat. 口廠商對實質匯率波動變化的反應來的較敏感。結果可以參考[表四]和[圖二]. io. [圖 二]四國匯率波動(ln V )和 LM 統計量. n. al. er. 樣本期間:1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1997 年 1 月至 12 月)月資料 2.a 台灣. engchi. i Un. v. 0.012 0.010 0.008 0.006. LM statistics. 0.014. Ch. 0. . 200. 400. 600. 27 匯率波動(ln V ) . Taiwan . 800. 1000. .
(36) . 0.15 0.10 0.05. 立 200. 600. 匯率波動(ln V ) . . ‧ y. sit. al. n. Ch. engchi. i Un. v. 0.10. 0.15. 0.20. 0.25. 1000. Hong Kong . io. LM statistics. 800. Nat. 2.c 新加坡. 400. 學. ‧ 國. 0. 政 治 大. er. LM statistics. 0.20. 2.b 香港. 0. 200. 400. 600. 匯率波動(ln V ) . 800. 1000. Singapore 28 .
(37) . 0.06 0.05 0.04. LM statistics. 0.07. 0.08. 2.d 南韓. 立. 0. 200. 政 治 大 400. 600. ‧ 國. Korea. 1000. . 學. 匯率波動(ln V ) . 800. sit. y. Nat. 式呈現在[表五]。. ‧. 利用最小平方法 OLS 即可用來對方程式(5)來做估計，可以給這四國估計出關係. 截距 匯率波動 所得. al. n. 台灣. 14.7803. ＊. (0.2421) -0.0030 (0.0183) 0.4812 ＊. (0.0430) 相對物價水準 -0.2205 ＊ 虛擬變數(γ ) 交叉項(γ ) R square 樣本數. (0.0776) 0.3684 (0.2927) 0.0455 (0.0345) 0.4295 228. er. io. [表 五]四國門檻模型方程式估計 樣本期間:1989 年 1 月至 2008 年 12 月(去除 1997 年 1 月至 12 月)月資料 香港 新加坡 iv n C 15.9436 U ＊ h e n g＊c h i 10.2887 (0.9697) 0.0099 (0.0941) 0.0052 (0.1004) 0.7998 ＊. (1.6291) -0.4637 ＊. 10.0242 ＊. (0.1620) 0.4533 ＊. (0.5349) 0.0406 (0.0325) 1.6330 ＊. (0.1146) -0.5384 ＊. (0.0929) -0.4627 ＊. (0.1686) -5.7934 ＊. (0.1246) 6.1364 ＊. (0.0555) -0.7888 ＊. (1.4134) -0.5949 ＊. (1.5011) 0.7283 ＊. (0.3281) -0.1032 ＊. (0.1428) 0.3602 228. (0.1732) 0.5266 228. (0.0358) 0.8946 228. 29 . 南韓.
(38) . 註:1.括號內為標準差，＊為在 5%顯著水準下顯著 2.虛擬變數是指當匯率波動大於門檻值時，就為 1；其他情況就為 0 的虛擬變數。 交叉項是指虛擬變數乘匯率波動變數 方程式: ln X Where D= . α. α ln Y. α ln P. α. ln V. γ D. γ D ln V. ε . 1 if ln V τ 0 otherwise. 由[表四]可得知: (1) 對於進口國所得對出口量估計的係數符號，可以發現所有國家都是正，. 政 治 大. 而且只有香港的係數不具統計上之顯著性，其他三國此項變數係數都為顯著，符 號的正負號符合預期。. 立. ‧ 國. 學. (2) 相對物價的係數符號除了香港外，其他國家皆是負的且具統計上的顯著. ‧. 性；而香港的相對物價的係數符號為正也顯著。符號大致上符合預期。. sit. y. Nat. (3) 值得探討的是實質匯率波動的係數，可以發現加入門檻值估計後會使得. n. al. er. io. 跟原本沒加入門檻值估計時的結果改變了許多。台灣原先為正的係數且具統計上. i Un. v. 的顯著性，加入門檻值估計後，變成負的係數且不具統計上的顯著性；香港原先. Ch. engchi. 為負的係數且不具統計上的顯著性，加入門檻值估計後，變成正的係數且不具統 計上的顯著性；新加坡是唯一一個符號沒有改變的國家，但在沒有加入門檻值估 計前實質匯率波動的係數是不具有統計上之顯著性的，而加入門檻值估計後實質 匯率波動的係數則是具有統計上之顯著性的；南韓原先為負的係數且不具統計上 的顯著性，加入門檻值估計後，變成正的係數且同樣也不具統計上的顯著性。此 結果表示在四國中的三國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，除了新加坡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，大多數國家的貿易出口商會對實 質匯率波動較不敏感。 30 .
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