許遠東時期和彭淮南時期台灣央行干預外匯市場行為比較之研究 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學金融學系碩士論文. 政治大指導教授：張興華博士. 立. ‧. ‧ 國. 學. 許遠東時期和彭淮南時期 sit. y. Nat. er. io. 台灣央行干預外匯市場行為比較之研究 al. n. v i n C h the intervention comparing engchi U. The research for. behaviors of. Central Bank of Taiwan in foreign exchange markets： Hsu Yuan-Tung versus Peng Huai-Nan. 研究生：曾斐筠中國民國一○○年七月.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(3) 致謝辭在碩一下學期接了張興華老師的研究助理後，開始收集與論文內容相關的資料，但因碩二上學期到奧地利的因斯布魯克大學當一個學期的交換學生，導致論文的進度荒廢了一個學期。回國後，體會到現實的殘酷，半年的歐洲生活就像一場遙遠的夢，在寫論文的同時還要一邊找工作，著實讓我的碩二下學期像是地獄一般。在論文口試順利結束的那個下午，雖然讓我鬆了好大一口氣，但同時也伴隨著濃厚的空虛感，因為我最後的學生. 政治大. 生活在一片混亂中結束了，沒有時間好好把握跟享受，就這樣一腳踩進了. 立. 大人的社會。. ‧ 國. 學. 感謝我的指導教授──張興華老師，總是不厭其煩的和我討論論文，. ‧. 給予我方向和許許多多的建議。在我跑不出好的統計結果而感到心慌的時. sit. y. Nat. 候，老師總是能夠適時的鼓勵我，講出一番讓我相信自己一定來的及寫完. er. io. 論文順利畢業的話。也謝謝口委老師們──江永裕老師和張元晨老師，謝. n. 謝他們提供我許多寶貴的意見，讓我的論文更加的完整。 a v. i l C n hengchi U. 此外，我還要感謝張興華老師的指導學生，和我一樣寫跟外匯相關論文的同學──陳逸華以及馮安安，如果不是因為有他們可以一起討論論文，想必我的論文進展一定會非常緩慢。另外，也要感謝郭涵如、吳夢萱和陳怡君三位同學，一起在女宿寫論文真的很有奮鬥的感覺，我好喜歡。而且郭涵如還教會我怎麼使用 Eviews，吳夢萱則是告訴我用 ibon 買台北到板橋的高鐵兒童票就可以享有星巴克買一送一的優惠，貢獻在口試當天成為口委老師們的下午茶。.

(4) 最後，是我的家人──爸爸、媽媽、弟弟和妹妹，謝謝你們總是無怨無悔的支持我，在我最難過的生命中給我最好的避風港，讓我知道無論發生什麼事，你們都會是我最值得相信的人，我愛你們！. 曾斐筠. 謹誌於. 國立政治大學金融所中華民國一百年七月. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(5) 摘要本研究利用公開的新聞資料做分析，探討近兩任央行總裁許遠東先生以及彭淮南先生在干預外匯市場的行為上有何不同，將干預新聞資料設虛擬變數利用最小帄方法做迴歸分析。迴歸結果發現，彭淮南先生在外匯市場的干預是有即時的效果且對匯市的反應較為迅速。而許遠東先生在外匯市場的干預則是有遞延的效果，干預行為也相較溫和。. 政治大 between Hsu Yuan-Tung 立and Peng Huai-Nan when they intervened in. This paper analyzes public news to examine different behaviors. ‧ 國. 學. foreign exchange markets. The paper uses intervention news as dummy variables and then performs regression analysis by Ordinal Least. ‧. Squares. Empirical results show that the intervention behavior of. sit. y. Nat. Mr. Peng is instant effect and the reaction to foreign exchange. n. al. er. io. markets is quick. However, it is deferred and moderate for Mr. Hsu.. Ch. engchi. I. i n U. v.

(6) 目錄第壹章、研究動機與目的 ....................................... 1 第貳章、文獻探討.............................................. 2 第一節、國外文獻 ............................................ 2 第二節、國內文獻 ............................................ 7 第參章、研究資料與處理方法................................... 15. 政治大. 第一節、新聞資料來源與分析 ................................. 15. 立. 第二節、新台幣匯率資料分析 ................................. 16. ‧ 國. 學. 第三節、實證方法與模型 ..................................... 27. ‧. 第肆章、實證結果............................................. 30. sit. y. Nat. 第一節、當日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響 ........... 31 第二節、前一日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響 ......... 34. er. io. n. a 第三節、當日以及前一日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響 . 37 v. i l C n hengchi U 第四節、當日干預新聞對下一日新台幣匯率變動率幅度的影響 ...... 40. 第伍章、結論與建議........................................... 42 參考文獻 ..................................................... 45 附錄：分類新聞範例........................................... 47. II.

(7) 圖表目錄圖一：全期間新台幣匯率走勢 1995/3/23-2011/4/29 ............... 15 圖二：許遠東時期匯率走勢 1995/3/23-1998/2/25 ................. 16 圖三：彭淮南時期匯率走勢 1998/2/26-2011/4/29 ................. 17 圖四：圖四加上新台幣匯率的月底資料........................... 20 圖五：圖四加上外匯存底每月變化............................... 21. 政治大. 圖六：阻升新聞與阻貶新聞的群聚現象........................... 21. 立. 表一：許遠東時期新台幣匯率敘述統計年表....................... 16. ‧ 國. 學. 表二：彭淮南時期新台幣匯率續數統計年表....................... 18. ‧. 表三：干預新聞天數統計 ....................................... 19. sit. y. Nat. 表四：全期間的條件機率 ....................................... 22 表五：許遠東時期的條件機率 ................................... 23. er. io. 表六：彭淮南時期的條件機率 ................................... 23 a. n. iv l C n 表七：全期間以及分段時期受干預新聞影響的新台幣匯率變化 hengchi U. ...... 25. 表八：ADF 檢定結果 ........................................... 30 表九：迴歸結果一 ............................................. 32 表十：迴歸結果二 ............................................. 35 表十一：迴歸結果三 ........................................... 38 表十二：迴歸結果四 ........................................... 41. III.

(8) 第壹章、研究動機與目的自 1978 年我國實施管理式浮動匯率制度起，台灣與美國的貿易順差逐年增加，美國方面開始不斷的施加壓力要求新台幣升值，我國央行採取緩升的策略，其後的 1986 年至 1988 年間新台幣匯價一路從 38 元攀升到 27 元。另外，在 1995 年至 1996 年中共對台試射飛彈期間，以及 1997 年至 1998 年的亞洲金融風暴期間，央行為了維護新台幣匯率穩定，也曾強力出手干預匯市以防止新台幣貶值。. 政治大由於台灣是個以出口為導向的國家，新台幣匯率水準值便成了央行促立. ‧ 國. 學. 進經濟成長或穩定物價的重要政策工具，因此可以發現央行經常為了提振本國的出口而採取阻止新台幣強勢升值的緩升策略，而新台幣貶值時央行. ‧. 反而不阻貶，甚至有助貶的行為，我國央行在外匯市場上的干預有「抑升. er. io. sit. y. Nat. 助貶」的現象；只有在面臨通貨膨脹時才允許新台幣升值。. n. 國際資金進出亞洲多數國家的方式常有投機炒作的現象，容易造成經 a v. i l C n hengchi U 濟泡沫，因此我國央行干預外匯市場的新聞時有耳聞，主要是為了防止投機性的熱錢流入影響新台幣匯率，危害台灣的出口經濟。. 我國央行干預外匯似乎有其存在的必要性，雖然央行對外宣稱匯率的政策目標是「動態穩定」，但是央行干預匯市的資料一向不公開，為了檢驗央行干預是否有效，本論文利用公開的新聞資料做分析，並探討近兩任央行總裁許遠東先生以及彭淮南先生在干預外匯市場的行為上有何不同，利用迴歸分析得到的結果去推測未來政治或經濟情況發生變化時，央行可能的干預行為以及新台幣匯率可能的走勢。. 1.

(9) 第貳章、文獻探討. 第一節、國外文獻. Guthrie and Wright（2000）利用實證期間為 1989 年 1 月 1 日到 1997 年 9 月 30 日的資料做分析，探討紐西蘭政府的貨幣政策對於利率和貨幣市場的影響，為了檢視紐西蘭貨幣當局口頭干預的效果，作者從路透社搜尋關鍵字「Reserve Bank」、「Monetary」和「Brash」的文章，和 RBNZ 的. 政治大. 主要刊物內的年表做比對，再刪除中立或模糊不清的文章，建立口頭干預. 立. 的虛擬變數：. ‧ 國. 學. STATEMENT = 1：RBNZ 相關發言觀察值. ‧. STATEMENT = 0：其他觀察值. sit. y. Nat. n. al. er. io. 再依發言設以下的虛擬變數（除以下情況外，其餘情況皆標記為 0）：. Ch. engch TIGHTEN = 1：發言為 RBNZ 想緊縮貨幣. i. i n U. v. TIGHTEN = -1：發言為 RBNZ 想放鬆貨幣 SIGNAL = 1：發言伴隨 RBNZ 的正式訊息。 SURPRISE = 1：發言為預料外的聲明 SURPRISE = -1：在三個月期間內發布的正式聲明被事先知道的那天 SURPRISE = 0：事先知道演說的那天. 實證研究顯示在 RBNZ 口頭宣布緊縮性的發言之後，所有到期日的利率都會增加並且紐幣會升值，然而這些變動並不是公開市場同步操作所能解 2.

(10) 釋，而是因為緊縮性發言是 RBNZ 想要造成比市場現有發行利率還要高的實質利率，紐西蘭央行的口頭干預確實會對市場利率造成影響。. Fatum and Hutchison（2002）利用實證期間為 1999 年 1 月 1 日到 2002 年 2 月 8 日的資料做分析，由於 2000 年秋天，歐元面對強勁的貶值壓力，歐洲央行在外匯市場進行了四次的干預，買歐元、賣美元以支撐歐元，雖然只有過四次的干預行動，但新聞報導卻有無數和歐元升貶值有關的干預. 政治大會對歐元匯率造成升貶值的影響，作者從華爾街日報中取得 751 筆發言並立傳聞、官方發表的言論。為了檢驗新聞報導中的干預傳聞和官方發言是否. 將之歸納分成四類：. ‧ 國. 學 ‧. 1. 市場傳言以及猜測歐洲央行或其他中央銀行支持歐元. y. Nat. 2. 官方發言支持歐元. er. io. sit. 3. 官方發言不支持歐元 4. 確定的干預報告（2000 年秋天的四次干預事件）. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 在時間序列研究中，發現不管是歐洲央行否認干預（過去、現在和未來）或是質疑干預的有效性都很明顯的被認為是重要的新聞並且會使歐元貶值，而影響會持續至少一周。然而市場卻很明顯的忽略歐洲央行支持歐元的發言。另外，確定的干預報告與市場傳言以及猜測支持歐元，在短期間被認為和歐元的升值有關。. 在事件研究中，發現第一事件（2000 年 9 月 22 日，一日事件）的分析在較短的窗口期間下是成功的，然而在較長的窗口期間下，結果卻不一定。第二事件（2000 年 11 月，三日事件）的分析也得到相似的結果。 3.

(11) 以上兩個研究方法都支持歐洲央行的干預在短期下是有效的，然而只有歐洲央行否認他們曾經干預或將會干預和質疑干預的有效性的發言才會使歐元立即貶值且有持續性的效果。. Fatum and Hutchison（2003）利用實證期間為 1991 年 4 月 1 日到 2000 年 12 月 31 日的資料做分析，日本官方在外匯市場的干預量是目前為止全. 政治大此，該篇論文利用近期由日本官方發布的每日資料跟事件研究的方法去檢立. 世界最大的國家，由於沒有足夠的證據能夠顯示其干預匯率的有效性，因. 定義各別的干預期間以及分析隨後對匯率的影響。. 學. ‧ 國. 視干預的有效性。主要是觀察日本官方跟美國官方每日的干預操作，然後. ‧. y. sit. io. er. 個替代標準：. Nat. 由於過去對於定義成功的干預期間沒有一定的標準，因此作者採用三. n. al. i n Ch 1. direction：匯率變動方向和央行干預方向相同 engchi U. v. 2. smoothing：央行逆風干預，不包含「匯率變動方向和央行干預方向相反且幅度降低」 3. reversal：央行逆風干預，不包含「匯率變動方向和央行干預方向相反」. 利用無母數的符號檢定跟配對檢定，其結果有很強的證據可以顯示短期間內沖銷干預對匯率有系統性的影響，而不管干預和利率變動或是非官方的謠言有無關係，其結果都不變。同時，也發現即使已經沒有空間讓日本央行進一步的去調低利率，日本央行依舊有辦法讓日幣貶值。日本央行和 Fed 在外匯市場的大規模聯合干預成功率最高，然而自從 1995 年 9 月 4.

(12) 以來，日本央行的 15 次干預只有一次是和 Fed 聯合干預，檢視該時期的干預成功率，進而發現若僅僅只是聯合干預而非大規模的聯合干預，干預的成功率會較低。總而言之，日本央行和 Fed 唯有透過持續性以及大規模的聯合干預才能夠對匯率變動有持久的影響。. Fratzscher（2006）利用實證期間為 1990 年至 2003 年的新聞資料做分析，研究 G3（美國、德國和日本）各國貨幣干預政策的改變，作者在路. 政治大相關的「政府官員姓名」、「本國貨幣名稱」和「匯率」為主，然後分析新立透社擷取銀行匯率政策相關的新聞，新聞搜尋的關鍵字以和匯率政策制定. ‧. ‧ 國. 學. 聞內容並轉化成指示函數 IO t （Indicator Function）：. IO t =1：央行傾向本國貨幣升值. y. Nat. er. io. sit. IO t =0：當日無相關新聞資訊. n. IO t =-1：央行傾向本國貨幣貶值 a. iv l C n hengchi U. 將資料整理歸納後發現，1993 年之後，美國跟德國央行改採強勢美元跟歐元政策，而日本央行則是以 1998 年為分水嶺，前期是強勢日圓政策，後期則為支持日圓貶值。. 此外，1995 年以前，當匯市波動過大時，G3 各國央行通常是採逆向的實質干預政策，美國傾向在美元貶值時逆向干預，日本則是日圓升值時逆向干預，至於德國則是不管馬克升值或貶值皆會採取逆向干預的政策。然而在 1995 年之後，除了日本增加實質干預的強度並且和口頭干預同為. 5.

(13) 日本外匯干預的政策工具外，基本上美國跟德國的貨幣當局已經放棄使用實質干預，口頭干預取而代之，成為主要的政策工具。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i n U. v.

(14) 第二節、國內文獻. 鄭秀芬（1982）利用實證期間為 1982 年 9 月至 1983 年 4 月的營業日資料做分析，研究結果發現我國央行的干預策略跟美國和日本相似，傾向逆風干預（leaning against the wind）的策略，有帄滑匯率波動的作用。而歐洲各國的貨幣政策則是當會員國的匯率超過中心匯率的上下界時尌進行干預，具有穩定匯率的效果。我國央行進場操作是採取分期延遞的方式，每天的干預數量有百分之六十五會延續到隔天，除此之外，我國央行. 政治大的解釋能力最高，顯示累積買賣超可能是影響央行干預最重要的因素。立. 進場干預的因素有匯率變動率、買賣超以及累積買賣超，其中累積買賣超. ‧. ‧ 國. 學. 俞海琴（1985）利用實證期間為 1984 年 1 月至 1985 年 12 月的營業. sit. y. Nat. 日資料做分析，結果顯示我國央行的干預和美國、日本、英國和德國等國. er. io. 屬於逆風干預（leaning against the wind）的策略，另外，我國央行當. n. 期干預大約三分之二會延遞至下一期干預，由此可知我國央行的干預是分 a v. i l C n hengchi U 期遞延而不是一次調整，屬於穩健干預的類型。然而央行不管是在干預的次數抑或是買賣超的金額，央行介入干預的態度比起之前還要更加的主動迅速，不會累積一周買超才干預，而是只要累積三天尌會有干預的行動，都有越來越積極主動的傾向。除此之外，央行干預和有效匯率指數的關係十分密切，也會參考合理價位干預匯市，只是發現央行有「予升不予貶」或是「貶快升慢」的非對稱性干預傾向。. 黃瓊如（1991）利用實證期間為 1981 年至 1990 年的季資料做分析，. 7.

(15) 發現在不同的模型假設下，其實證結果也會有所不同。從需求面的干擾和外國的干擾「模型一」來看，民國 70 年至 79 年間中央銀行有直接干預匯率的嫌疑。但若將上述時間分段，民國 70 年至 74 年間卻沒有中央銀行直接干預匯率的跡象，但是民國 75 年至 79 年卻又出現中央銀行干預匯率的情形。如果將供給面的干擾加入形成「模型二」則可以發現不論資料時間分段與否，皆無中央銀行干預匯率的現象。. 政治大匯存底、月底匯率、月帄均匯率、消費者物價指數和銀行間拆款利率等月立. 汪子騫（1995）利用實證期間為 1980 年至 1994 年的月底美元計價外. 資料做分析，研究台灣、新加坡、南韓、馬來西亞、泰國、印尼與菲律賓. ‧ 國. 學. 七個亞洲新興國家的中央銀行干預外匯市場的行為跟效果。該研究以. ‧. Dominguez and Frankel（1993）提出的央行干預反應模型來探討央行干. y. Nat. 預外匯市場的行為，並且以 Dominguez（1990）提出的研究方法來測試央. er. io. sit. 行干預的效果。研究結果顯示七國大部分的時間有採取反向操作的方式來干預匯市，多不以目前匯率偏離目標匯率的的多寡來做為干預匯市的參考. al. n. v i n Ch 因素，此外，台灣和新加坡央行皆有相當明顯的分期延遞干預特性，只是 engchi U 七國的匯市干預接無法達到各自央行所希望達到的效果。. 黃功一（1998）利用實證期間為 1980 年 1 月至 1997 年 12 月的資料做分析，研究「中央銀行外匯市場干預行為」和「外匯市場波動影響因素」兩條迴歸式。在「中央銀行外匯市場干預行為」迴歸式中，發現美元兌台幣匯率變動率、國外資產變動率、國際收支、國內外貨幣供給額差距對被解釋變數「中央銀行外匯市場干預數額」具有顯著的解釋能力，其中國外資產變動率的影響力較大，代表我國央行在外匯市場的干預是以「量的調 8.

(16) 整」為主要的手段。在「外匯市場波動影響因素」迴歸式的研究顯示，中央銀行外匯市場干預數額、國外資產變動率、國際收支、國內外利率水準差距、國內外物價水準差距、國內外貨幣供給額差距皆對被解釋變數「美元兌台幣匯率變動率」具有顯著的解釋能力。. 從「中央銀行外匯市場干預行為」聯立結果來看，「中央銀行外匯市場干預數額」和「美元兌台幣匯率變動率」的係數估計值有顯著的解釋能力；然而從「外匯市場波動影響因素」的聯立結果發現，「美元兌台幣匯. 政治大解釋能力，表示兩者之間僅有單向的影響關係而非雙向。立. 率變動率」和「中央銀行外匯市場干預數額」的係數估計值並沒有顯著的. ‧ 國. 學 ‧. 項慧芬（2000）利用實證期間為 1980 年 1 月至 2000 年 9 月的本國外. y. Nat. 匯存底、本國出進口貿易值、新台幣兌美元名目匯率、美國與台灣躉售物. er. io. sit. 價指數、本國實質 GDP 成長率等月資料做分析，探討我國央行在外匯市場干預效果不佳的原因。研究分兩部分，第一是探討當央行在外匯市場進行. al. n. v i n Ch 賣匯干預時，干預成效與總體經濟基本面變數的關係；第二則是探討當央 engchi U. 行在外匯市場進行買匯干預時，干預成效與總體經濟基本面變數的關係。在第一部分的實證研究中發現，當央行在外匯市場進行賣匯消除台幣貶值的壓力時，如果外匯存底累積過多、貿易餘額減少、實質匯率貶值幅度越大以及實質 GDP 成長率的下降，都會提高央行賣匯干預效果不佳的機率。反之，在第二部分的實證研究卻發現，當央行在外匯市場進行買匯進而減慢台幣升值過快時，如果貿易餘額快速增加以及實質匯率升值幅度越大，將不利央行買匯干預的效果。. 9.

(17) 趙尊彬（2002）利用實證期間為 1990 年 1 月至 2001 年 12 月（該實證期間的五次重大事件：台海飛彈危機、亞洲金融風暴、兩國論、核四風暴及 911 事件）的國內生產毛額、物價水準、利率水準、貨幣供給、匯率、外匯準備、全體金融機構放款總額等月資料做分析，以小型開放經濟模型以及理性預期建立外匯市場壓力及干預指標（直接干預、間接干預以及沖銷干預），將影響匯率波動的經濟變數加進開放經濟模型中，並找出經濟變數之間的關係。實證結果顯示，根據事件發生的嚴重性央行會採取不同的干預政策做因應，而且隨著匯率貶值幅度的增加，央行採取的干預政策. 政治大時採取直接干預和沖銷干預阻貶；台海飛彈危機、核四風波等政經情勢相立. 也會更加的廣泛。亞洲金融風暴造成亞洲各國貨幣爭相貶值，我國央行同. 較亞洲金融風暴短暫的事件，央行則利用沖銷干預來穩定國內貨幣市場；. ‧ 國. 學. 至於兩國論跟 911 事件這類突發性的短暫事件，央行會直接採取直接干預. ‧. 以消除市場預期貶值的心理。. er. io. sit. y. Nat. 張元晨（2004）利用實證資料期間為 2001 年 4 月 16 日至 2003 年 8. al. n. v i n Ch 月 5 日的日資料做分析，發現台北外匯經紀公司的每日成交量帄均值大於 engchi U 元太外匯經紀公司，然而台北外匯經紀公司的每日收盤價差卻高於元太外匯經紀公司，這樣的情形顯然和流動性較佳的市場應該交易成本較低的認知矛盾。. 作者利用聯合知識庫搜尋新聞資料，以「央行干預」、「央行調節」、「央行阻升」和「央行阻貶」等關鍵字篩選干預新聞並和中央社當日是否也出現相關的報導當作選取標準。將干預新聞分類成阻升、阻貶兩類並設虛擬變數或是不分類設虛擬變數，和當日匯率波動率以及星期的虛擬變數（星期一到星期四）一起當解釋變數，分別以買賣價差跟交易量當被解釋變數 10.

(18) 做迴歸分析。. 實證結果顯示，台北外匯經紀公司的交易量跟買賣價差的確都顯著高於元太外匯經紀公司；除此之外，在有央行干預匯市的新聞日或是阻升新聞日，台北外匯經紀公司的交易量跟買賣價差會明顯增加。作者認為會有這樣的原因是因為央行較常利用交易量比較大的台北外匯經紀公司干預匯市，所以才會造成台北外匯經紀公司收盤前的逆向選擇風險較高。說明雖然台北外匯經紀公司的流動性較佳，但收盤時的交易成本卻比較高。. 立. 政治大. 楊雅惠·許嘉棟（2005）利用實證期間為 1987 年 7 月至 2002 年 9 月. ‧ 國. 學. 的資料，藉由最適干預行為分析，將央行所著重的的三個重要目標：促進. ‧. 經濟成長、穩定物價以及穩定匯率，引入新台幣匯率之決定方程式，比較. io. er. 干預因素後的新台幣匯率方程式」的不同。. sit. y. Nat. 「央行未干預或忽略央行干預因素時的新台幣匯率方程式」和「考慮央行. al. n. v i n Ch 實證結果發現，除了國內外相對物價、利率差距、以及日圓和韓圓匯 engchi U. 率等市場基本面因素對新台幣匯率具有與理論一致的顯著影響之外，央行干預的三項政策目標變數對新台幣匯率也都有顯著的影響。當景氣衰退時，央行藉由干預引導新台幣貶值；當國內物價膨脹時，央行則藉由干預引導新台幣升值；央行確實有藉由買賣外匯，使匯率的變動呈現部分調整，以降低匯率波動幅度的行為。將央行干預因素納入考慮後的匯率方程式比忽略干預因素的匯率方程式不只對新台幣匯率有較高的解釋能力，對樣本外的匯率之預測能力也較佳。. 11.

(19) 陳旭昇·吳聰敏（2008）利用實證期間為 1980 年第四季至 2004 年第四季的季資料做分析，發現雖然央行宣稱匯率政策的目標是追求「動態穩定」，但一般認為央行的匯率干預政策有兩個重點：阻止新台幣升值和降低匯率波動幅度。其中，阻升政策在 1980 年至 1987 年以及 1998 年至 2004 年之間尤其顯著。. 無論是干預匯率的政策是否能夠穩定匯率波動，或是估計央行干預匯率的損失，都需要有央行干預匯市的資料。但因台灣央行尚未公布干預匯. 政治大動」來做為央行干預的替代變數。另外，以固定資本形成為資本存量的代立. 市的歷史資料，在無法取得實際資料的情況下，作者只能用「外匯存底變. 理變數，貿易條件則表示本國產品的價格競爭力。. ‧ 國. 學 ‧. 從阻升政策的四個模型實證結果發現，阻升匯率政策並不能促進經濟. y. Nat. 成長，但有可能是不同的模型設定產生這樣的結論。而在穩定匯率的實證. er. io. sit. 結果顯示，央行的干預並無法有效降低匯率的波動程度，反而會加劇其不定性。最後檢視央行的干預成本，實證發現 1986 年至 1989 年間的「緩升. al. n. v i n C h年開始台灣由固定匯率制度轉變為管理浮動政策」造成龐大的損失（1986 engchi U 匯率）。. 陳旭昇·吳聰敏（2010）利用實證期間為 1981 年第一季至 2008 年第二季的貨幣成長率與隔夜拆款利率季資料，估計 M2 貨幣成長率和 MB 成長率（貨幣法則）以及名目利率（利率法則）之反應函數，確認台灣是否存在貨幣政策反應函數。. 12.

(20) 實證研究顯示，在 1981 至 1997 年間，M2 成長率法則較能描述央行的政策，1998 至 2008 年間，則是利率法則較能描繪央行的貨幣政策。可能的原因為 1998 年 2 月彭淮南尌任中央銀行總裁，和前任總裁許遠東的作風不同，造成 1981 至 2008 年間的貨幣政策前後不同。同時估計的結果也顯示，當新台幣面臨升值壓力時，央行會直接干預外匯市場，減輕新台幣升值的幅度，再經由間接干預，透過貨幣成長率上升（名目利率下降），以進一步減輕升值的壓力。. 政治大率法則，新台幣升值時，央行積極干預外匯市場，買進外匯資產，並採寬立此外，實證結果也顯示 1998 年後，央行可能採取不對稱的非線性利. 鬆貨幣政策，以減少升值幅度；然而新台幣貶值時，央行非但沒有調升利. ‧ 國. 學. 率阻貶，似乎還採寬鬆貨幣政策讓貶值幅度擴大。同時也證明了央行對於. ‧. 匯率變動的因應相當即時且迅速，這樣的結果亦相當符合直覺。. er. io. sit. y. Nat. 施乃禎（2010）利用實證期間為 1997 年 1 月 3 日至 2009 年 6 月 8 日. al. n. v i n Ch 的日資料，將蒐集來的央行干預新聞做資料歸納分類，然後將不同分類的 engchi U 新聞資料設虛擬變數做為解釋變數進行迴歸分析。從初步的敘述統計資料來看，不論是不分類的央行阻升新聞或是分類後的市場傳言央行阻升新聞. 筆數皆比阻貶新聞還多，然而央行官員阻貶發言新聞資料筆數卻比央行官員阻升發言新聞還多，會有這樣的情形與此類新聞出現的時機有關，通常官員發言時新台幣可能受到一些非預期的政經衝擊，而此時新台幣常呈現貶值的情形。. 進一步的迴歸結果顯示，市場傳言央行阻升對當日以及下一日的新台幣匯率變動率有顯著的負向影響（新台幣升值），可能是新台幣升值幅度 13.

(21) 較大而央行採取緩升干預，導致新台幣依然升值而非由升轉貶；或是市場的傳言並非央行實際上的干預行為，所以新台幣仍然是升值的狀態。央行官員發言也是如此。而各分類新聞對新台幣匯率變動率波動度皆有正向的影響但不顯著，只有市場傳言央行阻升新聞以及官方阻貶發言新聞有顯著影響。另外，彭淮南阻貶發言對當日匯率變動率有顯著的正向影響，可能是因為彭淮南發言的時機常出現在新台幣受到非預期的政經情勢的衝擊，而此時新台幣多呈貶值的走勢，因此彭淮南的發言對當日新台幣會有貶值的結果。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 14. i n U. v.

(22) 第參章、研究資料與處理方法. 第一節、新聞資料來源與分析. 資料來源是利用聯合知識庫以「央行」、「干預」、「台幣」和「美元」以及中央銀行重要官員姓名等關鍵字搜尋新聞。研究期間則為 1995 年 3 月 23 日至 2011 年 4 月 29 日，包括前任總裁許遠東先生（1995 年 3 月 23 日至 1998 年 2 月 25 日，845 個交易日）和現任總裁彭淮南先生（1998 年. 政治大. 2 月 26 日至 2011 年 4 月 29 日 3365 個交易日）兩任中央銀行總裁出任的. 立. 時期，總共 4210 個交易日。圖一為全期間之新台幣匯率走勢。. ‧ 國. 學. 圖一：全期間新台幣匯率走勢 1995/3/23-2011/4/29. y. sit. Ch. engchi. i n U. v. Mar-95 Sep-95 Mar-96 Sep-96 Mar-97 Sep-97 Mar-98 Sep-98 Mar-99 Sep-99 Mar-00 Sep-00 Mar-01 Sep-01 Mar-02 Sep-02 Mar-03 Sep-03 Mar-04 Sep-04 Mar-05 Sep-05 Mar-06 Sep-06 Mar-07 Sep-07 Mar-08 Sep-08 Mar-09 Sep-09 Mar-10 Sep-10 Mar-11. 25.00. al. n. 27.00. io. 29.00. er. 31.00. ‧. 33.00. Nat. 35.00. 根據新聞內容，將資料歸納分成兩類1：（一）阻升新聞：新聞內容為市場傳言央行干預或央行重要官員發言，而內容被歸納為阻升（二）阻貶新聞：新聞內容為市場傳言央行干預或央行重要官員發言，而 1 2 3. 附錄：分類新聞範例。一般來說文獻上是取自然對數，例如 Fatum, R. and Hutchison, M.M. （2002）。陳旭昇與吳聰敏（2010），「台灣貨幣政策法則之檢視」。該篇論文的實證結果顯示 1981 至 1997 15.

(23) 內容被歸納為阻貶. 第二節、新台幣匯率資料分析. 由圖二和表一可知，許遠東時期的新台幣匯率呈現一路走貶的趨勢，以 1997 年 7 月亞洲金融風暴為分水嶺，前期匯價大致在 25 元至 27 元區間，而風暴期間匯價一路從 27 元大跌至將近 35 元。許遠東時期的最低匯價出現在 1995 年 4 月 10 日的 25.141 元，而最高匯價則是 1998 年 1 月 12 日 34.481 元。樣本帄均變動率為 0.027%，標準差則為 0.329%。該樣本時. 政治大 410 日，最大單日貶值率立3.443%，帄均貶值率 0.179%。. 期升值 383 日，最大單日升值率 1.841%，帄均升值率 0.132%；樣本貶值. ‧ 國. 學. 圖二：許遠東時期匯率走勢 1995/3/23-1998/2/25. ‧ Jan-98. Nov-97. Sep-97. Jul-97. v. May-97. er. i n U. Mar-97. Nov-96. Sep-96. Jul-96. May-96. engchi. Mar-96. Ch Jan-96. Nov-95. Sep-95. Jul-95. May-95. Mar-95. n. al. Jan-97. io. sit. y. Nat. 35.00 34.00 33.00 32.00 31.00 30.00 29.00 28.00 27.00 26.00 25.00. 表一：許遠東時期新台幣匯率敘述統計年表最大日. 最小日. 帄均日. 變動率%. 變動率%. 變動率% 標準差%. 0.785. 1.457. -1.324. 0.021. 0.247. 27.457. 0.141. -0.004. -0.503. -0.062. 0.089. 7.143. 29.255. 2.144. 3.443. -1.841. 0.053. 0.475. 9.341. 27.909. 1.793. 3.443. -1.841. 0.027. 0.329. 最高. 最低. 高低差. 均價. 標準差. 1995 (自 1995/3/23). 27.500. 25.141. 2.360. 26.554. 1996. 27.892. 27.143. 0.749. 1997 (至 1998/2/25). 34.481. 27.338. 許遠東時期. 34.481. 25.141. 16. 變動率.

(24) 表一：許遠東時期新台幣匯率敘述統計年表（續）升值日. 貶值日. 阻升. 阻貶. 帄均. 新聞. 新聞. 變動率%. 天數. 天數. 107. 0.170. 1. 59. -0.062. 136. 0.066. 12. 39. 143. -0.203. 167. 0.277. 3. 83. 383. -0.132. 410. 0.179. 16. 181. 總樣本. 升值. 天數. 天數. 1995 (自 1995/3/23). 228. 109. -0.123. 1996. 290. 131. 1997 (至 1998/2/25). 327. 許遠東時期. 845. 帄均變動率%. 貶值天數. 另外，由圖三和表二可見，將彭淮南時期的新台幣匯率以 2010 年 9. 政治大. 月為分水嶺，前期匯價大致在 30 元至 35 元間波動，而後期至 2011 年 4. 立. 月 29 日匯價一路從 32 元大漲至 28 元。彭淮南時期的最低匯價出現在 2011. ‧ 國. 學. 年 4 月 28 日的 28.760 元，而最高匯價則是 2009 年 3 月 2 日 35.174 元。. ‧. 樣本帄均變動率為 0.003%，接近於 0，標準差則為 0.245%。該樣本時期升. er. io. sit. Nat. 日，最大單日貶值率 3.000%，帄均貶值率 0.161%。. y. 值 1740 日，最大單日升值率 2.526%，帄均升值率 0.149%；樣本貶值 1544. n. a. v. l C 圖三：彭淮南時期匯率走勢 1998/2/26-2011/4/29 ni 36.00. hengchi U. 35.00 34.00 33.00 32.00 31.00 30.00 29.00. Feb-98 Aug-98 Feb-99 Aug-99 Feb-00 Aug-00 Feb-01 Aug-01 Feb-02 Aug-02 Feb-03 Aug-03 Feb-04 Aug-04 Feb-05 Aug-05 Feb-06 Aug-06 Feb-07 Aug-07 Feb-08 Aug-08 Feb-09 Aug-09 Feb-10 Aug-10 Feb-11. 28.00. 17.

(25) 表二：彭淮南時期新台幣匯率敘述統計年表最高 1998 (自 1998/2/26 起) 34.896. 最大日. 最小日. 帄均日. 變動率%. 變動率%. 變動率% 標準差%. 0.942. 0.989. -1.672. -0.004. 0.302. 最低. 高低差. 均價. 標準差. 31.992. 2.904. 33.489. 變動率. 1999. 33.257. 31.395. 1.862. 32.267. 0.503. 2.307. -0.466. -0.009. 0.169. 2000. 33.18. 30.302. 2.878. 31.247. 0.789. 1.981. -2.526. 0.018. 0.247. 2001. 35.127. 32.271. 2.856. 33.834. 0.941. 3.000. -1.241. 0.024. 0.270. 2002. 35.168. 32.999. 2.169. 34.562. 0.537. 1.064. -0.563. -0.003. 0.195. 2003. 34.944. 33.71. 1.234. 34.40921. 0.337. 1.012. -0.743. -0.009. 0.140. 2004. 34.199. 31.917. 2.282. 33.406. 0.564. 0.858. -0.732. -0.025. 0.216. 2005. 33.77. 30.79. 2.98. 32.192. 0.893. 0.764. -0.955. 0.012. 0.261. 2006. 33.316. 31.338. 0.909. -1.002. -0.003. 0.291. 2007. 33.398. 32.268. 0.441. -0.595. -0.002. 0.146. 2008. 33.55. 1.230. -1.490. 0.006. 0.315. 2009. 35.174. 32.03. 0.992. -1.263. -0.010. 0.297. 2010. 32.528. 0.791. -0.785. -0.021. 0.248. 2011 (至 2011/4/29) 彭淮南時期. 治 0.402 1.978 政 32.540 大 1.13 32.836 0.292. 立 3.54 30.01. 3.144. 33.045. 0.733. 30.217. 2.311. 31.631. 0.591. 30.211. 28.76. 1.451. 29.400. 0.310. 0.650. -1.000. -0.069. 0.267. 35.174. 28.76. 6.414. 32.747. 1.339. 3.000. -2.526. -0.003. 0.245. ‧. ‧ 國. 1.092. 學. 31.543. al. 升值天數. 1998 (自 1998/2/26 起). 235. C124 h. 1999. 273. 181. 2000. 274. 2001. n. 天數. 升值日帄均變動率%. e n-0.186 gchi. 貶值天數. 貶值日. 阻升. 阻貶. 新聞. 新聞. 天數. 天數. 0.203. 27. 64. er. io. 總樣本. sit. y. Nat. 表二：彭淮南時期新台幣匯率敘述統計年表（續）. i n U 109. 帄均. v變動率%. -0.056. 81. 0.094. 60. 63. 130. -0.090. 134. 0.125. 17. 97. 247. 146. -0.067. 89. 0.177. 76. 64. 2002. 251. 136. -0.121. 109. 0.145. 81. 34. 2003. 251. 133. -0.096. 113. 0.093. 71. 7. 2004. 252. 139. -0.163. 110. 0.150. 55. 21. 2005. 249. 108. -0.215. 136. 0.192. 42. 19. 2006. 250. 112. -0.240. 136. 0.193. 26. 11. 2007. 249. 104. -0.116. 136. 0.086. 17. 55. 2008. 251. 111. -0.235. 136. 0.202. 59. 51. 2009. 252. 130. -0.217. 120. 0.214. 44. 4. 2010. 253. 144. -0.181. 102. 0.204. 108. 0. 2011 (至 2011/4/29). 78. 42. -0.246. 33. 0.150. 27. 1. 18.

(26) 彭淮南時期. 3365. 1740. -0.149. 1544. 0.161. 710. 491. 在新聞資料方面，由表三可知，全期間樣本的阻升新聞出現 726 日，阻貶新聞出現 672 日，阻升新聞出現的天數比阻貶新聞還要多。若將資料期間分段，則可發現，彭淮南時期阻升新聞出現 710 日，阻貶新聞出現 491 日，也是阻升新聞天數多過於阻貶新聞天數，然而許遠東時期卻剛好相反，可能受當時的政治經濟情況不同所左右。. 表三：干預新聞天數統計阻升新聞天數阻貶新聞天數. 政治121 大. 1995 (自 1995/3/23). 59. 1996. 39. 立. 83. 許遠東時期. 16. 181. 1998 (自 1998/2/26 起). 27. 1999. 60. 63. 2000. 17. 97. 2001. 76. 64. 2002. 81. 34. 2003. 71. Ch 2006. 42. n. 2007. e n g c 26 hi. y. sit. io. 55. al 2005. 7. er. Nat. 2004. 64. ‧. ‧ 國. 3. 學. 1997 (至 1998/2/25). Un. iv. 21 19 11. 17. 55. 2008. 59. 51. 2009. 44. 4. 2010. 108. 0. 2011 (至 2011/4/29). 27. 1. 彭淮南時期. 710. 491. 全期間. 726. 672. 圖五為阻升、阻貶新聞天數以月為單位的分布情形，以及新台幣匯率的月底資料走勢圖。從干預新聞的時間分布上來看，在 2002 年 Fed 降息、國際美元走弱以及亞洲貨幣走揚以前，1995 年中共一連串的攻島軍事演習 19.

(27) 與飛彈試射，1997 年至 1998 年間的亞洲金融風暴以及 2000 年前後的兩國論、政黨輪替、美阿開戰、核四風波和 911 事件等，阻貶新聞在這些時期有相較於阻升新聞明顯許多的高峰期。而 2007 年日圓走弱以及 2008 年至 2009 年間的金融海嘯，是阻貶新聞的另一段高峰期。至於在阻升新聞方面，彭淮南尌任中央銀行總裁以後，阻升新聞筆數明顯增加，但分布上相較阻貶新聞來的帄均。. 此外，大致上也可以從圖五看出阻升新聞多發生在新台幣匯率升值的. 政治大反映央行的干預行為，那麼央行的干預應是屬於「逆風干預（lean against 立期間，而阻貶新聞則出現在新台幣匯率貶值期間，假設干預新聞可以正確. the wind）」的操作方式。. ‧ 國. 學 ‧. 圖四：干預新聞天數分布以及新台幣匯率走勢阻貶新聞天數. er. sit. 35.00 34.00 33.00 32.00 31.00 30.00 29.00 28.00 27.00 26.00 25.00 Dec-10. Mar-10. Jun-09. Sep-08. Dec-07. v. Mar-07. i n U. Jun-06. Dec-04. Mar-04. Jun-03. Sep-02. engchi. Dec-01. Ch. Mar-01. Jun-00. Sep-99. Dec-98. Mar-98. Jun-97. Sep-96. Dec-95. Mar-95. n. al. Sep-05. io. 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20. 台幣匯率（右軸，月底值）. y. Nat. 阻升新聞天數. 將央行外匯存底的每月變化資料取代新台幣匯率的月底資料形成圖五，大致上也看得出央行外匯存底在阻升新聞較多的月份會上升，而阻貶新聞較多的月份則下降，符合央行買美元阻止新台幣匯率升值，賣美元阻止新台幣匯率貶值的方法，也顯示出干預新聞並不是沒有根據的。 20.

(28) 圖五：干預新聞天數分布以及外匯存底每月變化阻升新聞天數. 阻貶新聞天數. 外匯存底變化（右軸；百萬美元）. 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25. 15000 10000 5000 0 -5000 -10000. 立. Dec-10. Jun-09. Mar-10. 政治大. Sep-08. Dec-07. Mar-07. Jun-06. Sep-05. Dec-04. Mar-04. Jun-03. Sep-02. Dec-01. Mar-01. Jun-00. Sep-99. Dec-98. Mar-98. Jun-97. Sep-96. Dec-95. Mar-95. -15000. ‧ 國. 學. 在干預新聞的時間分布上改以日資料作單位，如圖六所示，橫軸座標是以年做區隔，年與年的區隔之間是該年的每日干預新聞分佈，可以發現. ‧. 干預新聞的發生有明顯的群聚現象。例如 1997 年至 1998 年間發生亞洲金. y. Nat. sit. 融風暴，阻貶新聞發生群聚現象；2008 年至 2009 年間發生金融海嘯，阻. n. al. er. io. 貶新聞也有明顯的群聚現象。. Ch. i. i n U. v. engch 圖六：阻升新聞與阻貶新聞的群聚現象阻升新聞. 阻貶新聞. 1. 0. 1 95. 96. 97. 98. 99. 00. 01. 02. 03. 21. 04. 05. 06. 07. 08. 09. 10. 11.

(29) 表四至表六分別為全期間、許遠東時期以及彭淮南時期之有干預新聞日與無干預新聞日的條件機率（Conditional Probabilities）。首先統計各期間內的阻升、阻貶以及無干預新聞天數，接著再統計 t 期阻升（阻貶、無干預）下，ｔ+1 期阻升、阻貶和無干預的天數，然後求出轉換機率（Transitional Probabilities），最後再從轉換機率求得條件機率。. 表四顯示，全期間樣本內無干預新聞的天數（2812 日）遠大於有阻升新聞的天數（726 日）或有阻貶新聞的天數（672 日），如果當日有阻升新. 政治大率（48.69%）一樣；而當日有阻貶新聞出現，則下一天出現阻貶新聞的機立. 聞出現，則下一天出現阻升新聞的機率（48.69%）和出現無干預新聞的機. 率（50.45%）會高於出現無干預新聞的機率（45.54%）。. 阻升. al. 阻貶. 0.486897 0.486897 0.026207. er. io. v i n 阻貶C h 0.040179 0.455357 e n g c h i U 0.504464. n. t 期. 阻升. 無干預. y. Nat. t+1 期. sit. Conditional Probabilities. ‧. ‧ 國. 學表四：全期間的條件機率. 無干預. 0.122688 0.765647 0.111664. 表五顯示，許遠東時期樣本內無干預新聞的天數（648 日）遠大於有阻升新聞的天數（16 日）或有阻貶新聞的天數（181 日），如果當日有阻升新聞出現，則下一天出現無干預新聞的機率（68.75%）比出現阻升新聞的機率（31.25%）高兩倍多；而當日有阻貶新聞出現，則下一天出現阻貶新聞的機率（59.12%）會高於出現無干預新聞的機率（40.88%）。. 22.

(30) 表五：許遠東時期的條件機率 Conditional Probabilities t+1 期阻升 t 期. 無干預阻貶. 阻升. 無干預. 阻貶. 0.3125. 0.6875. 0. 0.017002 0.868624 0.114374 0. 0.40884 0.59116. 表六顯示，彭淮南時期樣本內無干預新聞的天數（2164 日）遠大於有阻升新聞的天數（710 日）或有阻貶新聞的天數（491 日），如果當日有阻. 政治大新聞的機率（48.24%）；而當日有阻貶新聞出現，則下一天出現阻貶新聞立. 升新聞出現，則下一天出現阻升新聞的機率（49.08%）略高於出現無干預. 的機率（47.25%）和出現無干預新聞的機率（47.25%）一樣。. 阻升. io. al. 0.490832. y 阻貶. 0.48237 0.026798. v i n C 0.05499 0.472505 阻貶 h e n g c h i U 0.472505. n. t 期. 阻升. 無干預. sit. Nat. t+1 期. er. Conditional Probabilities. ‧. ‧ 國. 學表六：彭淮南時期的條件機率. 無干預. 0.154273 0.734873 0.110855. 從表四至表六可以發現，全期間以及彭淮南時期，通常當天有阻升（阻貶）新聞的發生時，下一天同樣會有阻升（阻貶）新聞的發生。然而許遠東先生尌任央行總裁期間，台灣當時的政治經濟背景讓新台幣匯率處於貶值的態勢，導致該時期的阻升新聞天數明顯少於阻貶新聞天數，也因此在許遠東時期當天若有阻升新聞發生，下一天無干預新聞的發生機率會比有阻升新聞的發生機率高許多；至於當天如果有阻貶新聞的發生，下一天通常也會有阻貶新聞發生。. 23.

(31) 表七同樣以每日作單位，觀察阻升新聞與阻貶新聞發生前後新台幣匯率的表現。可以歸納出以下幾個現象：（一）除了亞洲金融風暴期間以外，干預新聞出現時，當天的收盤帄均變動率都明顯高於無干預新聞日的當天收盤帄均變動率，符合前面所述的「逆風干預」操作方式。（二）從當天收盤升值（貶值）天數來看，可以發現即使央行出手阻升（阻貶），央行也較少試圖強行反轉當天的升勢（貶勢）。然而在亞洲金融風暴期間，新台幣匯率走貶，當天收盤升值天數卻比當天收盤貶. 政治大. 值天數多，顯示出該時期央行的干預行為是強勢而且企圖扭轉當天的貶勢。. 立. （三）阻升新聞日與阻貶新聞日的當天帄均交易量都比無干預新聞日的. ‧ 國. 學. 大，而阻升新聞日的當天帄均交易量通常也比阻貶新聞日的多。不. ‧. 過在許遠東時期，由於許遠東先生擔任央行總裁時間不長，加上任. y. Nat. 內遭逢亞洲金融風暴，因此該時期阻貶新聞日的當天帄均交易量比. er. io. sit. 阻升新聞日的多，風暴期間甚至完全沒有阻升的交易量。（四）在阻升新聞出現後，下一天開盤帄均變動率相較於當天收盤帄均變. al. n. v i n Ch 動率是貶值，但下一天收盤帄均變動率相較於下一天開盤帄均變動 engchi U. 率又回復升值，顯示出當天央行的阻升行為似乎不會影響下一天新台幣匯率的升勢，不過下一天的收盤帄均變動率幅度會呈現貶值的狀況（升值的帄均幅度下降），顯示央行阻升有效果。在阻貶新聞方面，由於新台幣匯率的貶值通常是當時的政治經濟不穩定所造成，所以即便阻貶新聞出現後，下一天開盤帄均未必會升值，甚至是持續呈現貶值的走勢到收盤，而下一天貶值的帄均幅度和當天相比也不一定會下降，需視當時造成新台幣匯率貶值的原因而定，例如在亞洲金融風暴期間新台幣匯率強力貶值，縱使央行出手干預也未必能反轉當時貶值的態勢。 24.

(32) 表七：全期間以及分段時期受干預新聞影響的新台幣匯率變化許遠東時期. 亞洲金融風暴前. 亞洲金融風暴期間. 阻升. 阻貶. 無干預. 阻升. 阻貶. 無干預. 阻升. 阻貶. 無干預. 前一天收盤升值天數. 16. 59. 306. 16. 30. 259. 0. 29. 47. 前一天收盤貶值天數. 0. 101. 309. 0. 65. 250. 0. 36. 59. 0. 0.135496. 0.074567. 前一天收盤帄均變動率% -0.10388 0.099892 0.014869 -0.10388 0.075532 0.002451 當天收盤升值天數. 14. 71. 298. 14. 36. 256. 0. 35. 42. 當天收盤貶值天數. 2. 89. 319. 2. 58. 255. 0. 31. 64. 0. 0.056871. 0.116454. 當天收盤帄均變動率%. -0.08533 0.057436 0.024355 -0.08533 0.057833 0.00525. 當天帄均交易量 (百萬美元). 305. 326. 229. 305. 285. 207. 0. 385. 335. 下一天開盤升值天數. 12. 81. 296. 12. 47. 248. 0. 34. 48. 3. 82. 305. 0. 32. 53. 0. 0.059985. 0.012151. 0. 34. 44. 0. 33. 61. 0. 0.195327. 0.01724. 0. 0.12613. -0.09754. 下一天開盤帄均變動率% 下一天收盤升值天數. 2. 77. 331. 2. 44. 270. 學. 下一天收盤貶值天數. 3 50 252 治政大 -0.0069 -0.02706 0.032833 -0.0037 -0.02706 0.014359 14 85立 284 14 51 240. ‧ 國. 下一天開盤貶值天數. 下一天收盤帄均變動率% -0.03705 0.099694 0.010232 -0.03705 0.032248 0.008789. ‧. 0.04828 0.03889 -0.01358 0.04828 -0.02260 0.00336. y. Nat. io. sit. 帄均變動率幅度%. n. al. er. 下一天收盤. Ch. engchi. 25. i n U. v.

(33) 表七：全期間以及分段時期受干預新聞影響的新台幣匯率變化（續）彭淮南時期. 全期間. 阻升. 阻貶. 無干預. 阻升. 阻貶. 無干預. 前一天收盤升值天數. 511. 154. 1075. 527. 213. 1383. 前一天收盤貶值天數. 182. 327. 1034. 182. 428. 1343. 前一天收盤帄均變動率% -0.10131 0.100689 0.004932 -0.10136 0.10049 0.006945 當天收盤升值天數. 551. 160. 1029. 565. 231. 1327. 當天收盤貶值天數. 149. 311. 1084. 151. 400. 1403. 當天收盤帄均變動率%. -0.13003 0.109388 0.013313 -0.12903 0.096215 0.015808. 當天帄均交易量 (百萬美元). 840. 675. 645. 828. 587. 551. 下一天開盤升值天數. 260. 295. 716. 272. 376. 1012. 下一天開盤貶值天數. 252. 下一天收盤貶值天數. 245. 241. 1058. 247. 318. 1389. 學. ‧ 國. 135 治877 255 217 1182 政大0.024388 -0.02092 0.027278 下一天開盤帄均變動率% 0.025895 -0.04129 0.038964 下一天收盤升值天數立446 239 1055 460 324 1339 下一天收盤帄均變動率% -0.05305 0.047893 0.001502 -0.05269 0.060964 0.00347 下一天收盤. ‧. 帄均變動率幅度%. 0.07656 -0.05811 -0.01153 0.07594 -0.03220 -0.01200. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 26. i n U. v.

(34) 第三節、實證方法與模型. 在做時間序列的分析之前，應先檢定所用的序列是否為定態。定態尌是時間序列的資料是一個隨機過程，但該隨機過程的機率分配不會隨時間的改變而改變，如果會隨時間而變則為非定態。當變數是非定態的情況下使用傳統的計量方法像是最小帄方法（Ordinal Least Squares，OLS），尌會出現虛假迴歸（Spurious Regression）的現象。. 政治大有單根，則表示該變數為非定態的時間序列，無法使用一般的傳統計量方立. 單根檢定（Unit Root Test）被用來檢驗序列是否為定態，若變數具. ‧ 國. 學. 法，需藉由差分來讓變數成定態。單根檢定有幾種類型，本研究選用其中的 ADF 檢定（Augmented Dickey-Fuller Test）來檢驗所使用的匯率資料. ‧. 是否為定態（變數不具單根）。. sit. y. Nat. er. io. ADF 檢定是由 DF 檢定（Dickey-Fuller Test）修正而來，檢定統計量. n. 的表現較佳。Dickey and a Fuller（1979）提出用 DFv 檢定來檢驗變數是否. i l C n hengchi U 為定態，假設殘差項為白噪音，然而殘差項常會有自我相關的情形發生。 Said and Dickey（1984）為了消除殘差項的自我相關問題，將被解釋變數的落後項加入迴歸式的右邊當解釋變數，稱為 ADF 檢定（ Augmented Dickey-Fuller Test）。. 本研究先將新台幣以及日圓匯率資料取差分做單根檢定，得到變數為定態的結果，接著利用最小帄方法進行迴歸分析。首先將資料期間分成「全期間」、「許遠東時期」以及「彭淮南時期」三個部分，再將許遠東時期另外分割成「亞洲金融風暴前期」和「亞洲金融風暴期間」兩部分。然後定. 27.

(35) 2. 義當日新台幣匯率變動率：. Rt . 當日新台幣兌美元匯率 前一日新台幣兌美元匯率前一日新台幣兌美元匯率. 正值表示新台幣貶值，負值則是新台幣升值。接著使用以下 A 跟 B 兩個模型去檢驗央行干預是否有效以及不同央行總裁的干預行為是否不同：（一）干預新聞對匯率變動率的影響.  A  1 Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IAt   4 IDt   t Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*. 立. 政治大  A  2   IA   ID   3. t 1. 4. t 1. t. ‧. ‧ 國. 學.  A  3 Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IAt   4 IDt   5 IAt 1   6 IDt 1   t . 其中 R t 為當日新台幣匯率變動率， Rt 1 為前一日新台幣匯率變. sit. y. Nat. 動率， Rt* 為當日日圓匯率變動率， IAt 以及 IAt 1 為阻升新聞的虛擬變. er. io. n. 數， ID t 以及 ID t a 1 為阻貶新聞的虛擬變數。 iv l. Ch. n U engchi. （二）干預新聞對匯率變動率幅度的影響. B  1 Rt 1  Rt   0  1 Rt*1  Rt*    2 IAt   3 IDt   t . 其中 Rt 1  Rt 為下一日新台幣匯率變動率幅度， Rt*1  Rt* 為下一日日圓匯率變動率幅度， IAt 為阻升新聞的虛擬變數， ID t 為阻貶新聞的虛擬變數。 2. 一般來說文獻上是取自然對數，例如 Fatum, R. and Hutchison, M.M. （2002）。 28.

(36) 由於「亞洲金融風暴期間」的阻升新聞筆數為 0，因此在做「亞洲金融風暴期間」的迴歸分析（OLS）時， A 跟 B 兩個模型會先將阻升新聞的虛擬變數去除再做迴歸分析。模型簡化如下：.  A  1  2 Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IDt   t  A  2  2 Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IDt 1   t  A  3  2 Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IDt   4 IDt 1   t B  1  2 Rt 1  Rt   0  1 Rt*1  Rt*    2 IDt   t . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 29. i n U. v.

(37) 第肆章、實證結果在用最小帄方法做迴歸分析前，先用 ADF 檢定來檢驗新台幣以及日圓匯率資料是否為定態（統計量顯著，無單根）：. 表八：ADF 檢定結果新台幣匯率變動率截距項. 截距項和時間趨勢項. -53.20117***. -53.29834***. 政治大日圓匯率變動率. （0）. 截距項. 立. （0）. 截距項和時間趨勢項. （0）. （0）. 新台幣匯率變動率幅度. ‧. ‧ 國. -62.26478***. 學. -62.21358***. 截距項和時間趨勢項. -26.56495***. -26.56252***. （18）. （18）. n. 截距項. -25.52034***. Ch. （18）. sit. 日圓匯率變動率幅度. er. io. al. y. Nat. 截距項. iv n U -25.51728***. 截距項和時間趨勢項. engchi. （18）. 1.*、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著 2.（）內的數值為最適落後期數. 從表八可以知道，ADF 檢定對新台幣和日圓匯率變動率以及新台幣和日圓匯率變動率幅度具統計顯著性，也尌是說以上四種變數為定態的時間序列，因此可以用最小帄方法做迴歸分析，分析結果如以下四節。. 30.

(38) 第一節、當日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響. 為了檢視央行干預對外匯市場的影響，將新聞資料依內容分成阻升跟阻貶兩類當日新聞並設虛擬變數，然後和前一日的新台幣匯率變動率（ R t -1 ）以及當日的日圓匯率變動率（ Rt* ）做為解釋變數，當日的新台幣匯率變動率（ R t ）則為被解釋變數，接著分別將五個資料期間做迴歸分析： Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IAt   4 IDt   t. 政治大. IAt  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻升或央行重要官員阻升發言；. ‧ 國. 學. IAt  0 ，其他. 立. ID t  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻貶或央行重要官員阻貶發言；. ‧. ID t  0 ，其他. er. io. sit. y. Nat. 迴歸結果一發現，五個資料期間的前一日新台幣匯率變動率以及當日. al. n. v i n Ch 日圓匯率變動率都對當日新台幣匯率變動率有顯著的正向影響。除了許遠 engchi U 東時期，亞洲金融風暴前期以及亞洲金融風暴期間之外，全期間和彭淮南時期當日阻升新聞對當日新台幣匯率變動率皆有顯著的負向影響（新台幣升值），當日阻貶新聞對當日新台幣匯率變動率則是顯著的正向影響（新台幣貶值）。在當日干預新聞方面，彭淮南時期是有統計顯著性，而許遠東時期則無。. 31.

(39) 表九：迴歸結果一應變數：當日新台幣匯率變動率 R t 全期間係數. t值. 截距項（α0）. 0.012914***. 2.575987. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.122357***. 8.083432. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.083235***. 14.53423. 當日阻升（β3）. -0.113147***. -10.28626. 當日阻貶（β4）. 0.061201***. 5.381459. 許遠東時期係數. t值. 治截距項（α ）政 0.021493 大前一日新台幣匯率變動率%（β ） 0.296429*** 立當日日圓匯率變動率%（β ） 0.13037***. 1.436018. 0. 8.50255. 1. 7.31481. 2. 當日阻貶（β4）. -0.019738. ‧ 國. -0.073927. 學. 當日阻升（β3）. 係數. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.091576***. io. al. -0.078677. n. 當日阻升（β3）當日阻貶（β4）. Ch. 0.020872 U i e h n c g 亞洲金融風暴期間. y. 0.087257**. sit. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. t值. 0.549285. er. 0.004802. Nat. 截距項（α0）. -0.640343. ‧. 亞洲金融風暴前期. -0.790402. v ni. 2.177566 8.466764. -1.573184 1.01628. 係數. t值. 截距項（α0）. 0.092461. 1.389869. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.349307***. 4.804163. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.252921***. 3.669245. 當日阻貶（β3）. -0.107137. -1.047695. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 32.

(40) 表九：迴歸結果一（續）應變數：當日新台幣匯率變動率 R t 彭淮南時期係數. t值. 截距項（α0）. 0.010844**. 2.15776. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.034757**. 2.083861. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.074132***. 13.02886. 當日阻升（β3）. -0.122336***. -11.94094. 當日阻貶（β4）. 0.088515***. 7.524529. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 33. i n U. v.

(41) 第二節、前一日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響. 接下來將當日阻升跟阻貶新聞的虛擬變數換成前一日阻升跟阻貶新聞，同樣和前一日的新台幣匯率變動率（ R t -1 ）以及當日的日圓匯率變動率（ Rt* ）做為解釋變數，當日的新台幣匯率變動率（ R t ）為被解釋變數，然後分別對五個資料期間做迴歸分析： Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IAt 1   4 IDt 1   t. 政治大. IAt 1  1，前一日新聞內容歸類為市場傳言央行阻升或央行重要官員阻升發. 立. 言； IAt 1  0 ，其他. ‧ 國. 學. IDt 1  1，前一日新聞內容歸類為市場傳言央行阻貶或央行重要官員阻貶發. ‧. 言； ID t 1  0 ，其他. sit. y. Nat. a. er. io. 從迴歸結果二可以看出，將前一日干預新聞取代當日干預新聞當虛擬. n. iv 變數做迴歸分析，前一日新台幣匯率變動率以及當日日圓匯率變動率都對 l. n U engchi 當日新台幣匯率變動率有顯著的正向影響，和只將當日干預新聞當虛擬變. Ch. 數時有一樣的結果。而且也可以看出，全期間和彭淮南時期前一日阻升新聞（前一日阻貶新聞）對當日新台幣匯率變動率有顯著的負向（正向）影響，也尌是新台幣升值（貶值）。然而在許遠東時期以及亞洲金融風暴期間，只有前一日阻貶新聞對新當日新台幣匯率變動率有顯著的正向影響（新台幣貶值）。在前一日干預新聞方面，彭淮南時期不論是前一日阻升新聞或是前一日阻貶新聞皆具有統計顯著性，而許遠東時期則只有前一日阻貶新聞具有統計顯著性。. 34.

(42) 表十：迴歸結果二應變數：當日新台幣匯率變動率 R t 全期間係數. t值. 截距項（α0）. 0.001055. 0.206792. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.146088***. 9.397607. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.091621***. 15.84657. 前一日阻升（β3）. -0.025983**. -2.312429. 前一日阻貶（β4）. 0.03722***. 3.223071. 許遠東時期係數. t值. 治截距項（α ）政 0.001045 大前一日新台幣匯率變動率%（β ） 0.292369*** 立當日日圓匯率變動率%（β ） 0.124943***. 0.069779. 0. 8.441608. 1. 7.049182. 2. 前一日阻貶（β4）. 0.063633**. ‧ 國. -0.014446. 學. 前一日阻升（β3）. 係數. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.093197***. io. al. -0.032172. n. 前一日阻升（β3）前一日阻貶（β4）. Ch. 0.003779 U i e h n c g 亞洲金融風暴期間. y. 0.096564**. sit. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. t值. 0.764204. er. 0.006713. Nat. 截距項（α0）. 2.084078. ‧. 亞洲金融風暴前期. -0.154793. v ni. 2.40991 8.663178. -0.642513 0.185178. 係數. t值. 截距項（α0）. -0.032251. -0.485121. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.351437***. 4.873619. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.241802***. 3.526849. 前一日阻貶（β3）. 0.190133*. 1.870357. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 35.

(43) 表十：迴歸結果二（續）應變數：當日新台幣匯率變動率 R t 彭淮南時期係數. t值. 截距項（α0）. 0.000872. 0.168001. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.070808***. 4.038816. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.084858***. 14.56988. 前一日阻升（β3）. -0.036179***. -3.398584. 前一日阻貶（β4）. 0.031655***. 2.603029. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 36. i n U. v.

(44) 第三節、當日以及前一日干預新聞對當日新台幣匯率變動率的影響. 現在同時把當日干預新聞的虛擬變數以及前一日干預新聞的虛擬變數和前一日的新台幣匯率變動率（ R t -1 ）以及當日的日圓匯率變動率（ Rt* ）當作解釋變數，當日的新台幣匯率變動率（ R t ）為被解釋變數，同樣對五個資料期間做迴歸分析： Rt   0  1 Rt 1   2 Rt*   3 IAt   4 IDt   5 IAt 1   6 IDt 1   t. 政治大. IAt  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻升或央行重要官員阻升發言；. 立. IAt  0 ，其他. ‧ 國. 學. ID t  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻貶或央行重要官員阻貶發言；. ‧. ID t  0 ，其他. y. Nat. n. al. er. io. 言； IAt 1  0 ，其他. sit. IAt 1  1，前一日新聞內容歸類為市場傳言央行阻升或央行重要官員阻升發. Ch. engchi. i n U. v. IDt 1  1，前一日新聞內容歸類為市場傳言央行阻貶或央行重要官員阻貶發. 言； ID t 1  0 ，其他. 從迴歸結果三知道，同時放入當日以及前一日干預新聞當虛擬變數做迴歸分析得到的結果和個別只放當日或前一日干預新聞當虛擬變數一樣：前一日新台幣匯率變動率以及當日日圓匯率變動率都對當日新台幣匯率變動率有顯著的正向影響。全期間和彭淮南時期的當日阻升新聞（當日阻貶新聞）對當日新台幣匯率變動率有顯著的負向（正向）影響，新台幣升值（貶值）。至於許遠東時期和亞洲金融風暴期間的當日阻貶新聞（前一 37.

(45) 日阻貶新聞）則對當日新台幣匯率變動率有顯著的負向（正向）影響，新台幣升值（貶值）。在當日干預新聞方面，彭淮南時期不論是當日阻升新聞或當日阻貶新聞皆具統計顯著性，許遠東時期則是當日阻貶新聞才具有統計顯著性。在前一日干預新聞方面，只有許遠東時期有統計顯著性，並且是前一日阻貶新聞才有。. 表十一：迴歸結果三應變數：當日新台幣匯率變動率 R t. t值. 0.009889*. 1.808076. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.125694***. 8.172243. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.083114***. 當日阻升（β3）. -0.118946***. 當日阻貶（β4）. 0.060556***. 前一日阻升（β5）. 0.018305. 前一日阻貶（β6）. 0.005492. n. 係數. 截距項（α0）. Ch. 0.010158. 4.9112. y. 1.561705. sit. io. al. ‧. Nat. 許遠東時期. 14.50982 -10.19712. er. 立. ‧ 國. 截距項（α0）. 學. 治政全期間係數大. v ni. 0.446688. t值 0.648527. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. e n0.297463*** gchi U. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.128327***. 7.214321. 當日阻升（β3）. -0.06055. -0.625669. 當日阻貶（β4）. -0.0665*. -1.888175. 前一日阻升（β5）. -0.006194. -0.064042. 前一日阻貶（β6）. 0.094645***. 2.708726. 8.555884. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 38.

(46) 表十一：迴歸結果三（續）應變數：當日新台幣匯率變動率 R t 亞洲金融風暴前期係數. t值. 截距項（α0）. 0.006094. 0.666918. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.088189**. 2.189657. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.091696***. 8.4497. 當日阻升（β3）. -0.076995. -1.483054. 當日阻貶（β4）. 0.025236. 1.074255. 前一日阻升（β5）. -0.010058. -0.194202. 前一日阻貶（β6）. -0.009714. -0.417942. 政治大係數. 亞洲金融風暴期間. 立截距項（α ）. t值 0.304336. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. 0.364651***. 5.085574. 當日日圓匯率變動率%（β2）. 0.241283***. 當日阻貶（β3）. -0.222608**. 前一日阻貶（β4）. 0.28167**. -2.019835 2.551367. 0.010609*. al. n. 前一日新台幣匯率變動率%（β1）. Ch. 當日日圓匯率變動率%（β2）當日阻升（β3）. 0.039158** 0.074104*** en gchi U -0.125267***. y. sit. io. 截距項（α0）. er. Nat. 彭淮南時期係數. 3.554012. ‧. ‧ 國. 學. 0.021616. 0. v ni. t值 1.914249 2.287318 13.02201. -11.66853. 當日阻貶（β4）. 0.092849***. 7.399031. 前一日阻升（β5）. 0.00816. 0.754096. 前一日阻貶（β6）. -0.010299. -0.820373. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 39.

(47) 第四節、當日干預新聞對下一日新台幣匯率變動率幅度的影響. 前三節干預新聞的統計顯著性只能知道干預新聞的資料對當日新台幣匯率變動率有影響，但卻無法知道央行干預是否能降低新台幣匯率變動率的幅度，因此本節只用當日干預新聞當虛擬變數，並且和下一日日圓匯率變動率幅度（ Rt*1  Rt* ）當解釋變數，而下一日新台幣匯率變動率幅度（ Rt 1  Rt ）則為被解釋變數，然後將五個資料期間個別做迴歸分析： Rt 1  Rt   0  1 Rt*1  Rt*    2 IAt   3 IDt   t. 立. 政治大. IAt  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻升或央行重要官員阻升發言；. ‧ 國. 學. IAt  0 ，其他. a. er. io. sit. y. Nat. ID t  0 ，其他. ‧. IDt  1，當日新聞內容歸類為市場傳言央行阻貶或央行重要官員阻貶發言；. n. iv 迴歸結果四發現，五個資料期間的下一日日圓匯率變動率幅度都對下 l. n U engchi 一日新台幣匯率變動率幅度有顯著的正向影響。全期間的當日阻升新聞對. Ch. 下一日新台幣匯率變動率幅度有顯著的正向影響（新台幣貶值），當日阻貶新聞則無；彭淮南時期的當日阻升新聞以及當日阻貶新聞分別對下一日新台幣匯率變動率幅度有顯著的正向（新台幣貶值）以及負向（新台幣升值）影響。另外，在許遠東時期以及亞洲金融風暴期間當日阻貶新聞對下一日新台幣匯率變動率幅度則是有顯著的正向影響（新台幣貶值）。當日阻升新聞方面，全期間以及彭淮南時期都具有統計顯著性。當日阻貶新聞方面，彭淮南時期、許遠東時期和亞洲金融風暴期間皆有統計顯著性。. 40.

(48) 表十二：迴歸結果四應變數：下一日新台幣匯率變動率幅度 R t 1  R t 全期間係數. t值. 截距項（α0）. -0.010838. -1.618695. 下一日日圓幣匯率變動率幅度%（β1）. 0.073405***. 13.57074. 當日阻升（β2）. 0.080081***. 5.536703. 當日阻貶（β3）. -0.022197. -1.474736. 許遠東時期係數截距項（α0）. t值. -0.019189. -1.031572. 治下一日日圓幣匯率變動率幅度%（β ） 0.111371*** 政大當日阻升（β ） 0.070159 立當日阻貶（β ） 0.068369*. 7.060526. 1. 0.604005. 3. 1.808362. 學. ‧ 國. 2. 亞洲金融風暴前期係數. 0.04924. 當日阻貶（β3）. -0.017963. io. n. al. 亞洲金融風暴期間. 0.723606. y. 當日阻升（β2）. 7.84744. -0.654046. sit. 0.082189***. er. 下一日日圓幣匯率變動率幅度%（β1）. 0.198647. ‧. 0.002374. Nat. 截距項（α0）. i n C 截距項（α ） h e n g-0.117072 i U h c 下一日日圓幣匯率變動率幅度%（β ） 0.20431*** 係數. 0. 1. 當日阻貶（β2）. 0.257709**. t值. v. t值 -1.459954 3.423041 2.085501. 彭淮南時期係數. t值. 截距項（α0）. -0.009109. -1.300396. 下一日日圓幣匯率變動率幅度%（β1）. 0.064876***. 11.59708. 當日阻升（β2）. 0.079717***. 5.698634. 當日阻貶（β3）. -0.052926***. -3.257851. *、**以及***分別表示在 10%、5%以及 1%的顯著水準下該係數呈現顯著. 41.

(49) 第伍章、結論與建議本研究主要探討最近兩任央行總裁在外匯市場上的干預行為是否不同，然而央行干預匯市的資料不易取得，因此本研究藉由蒐集公開的央行干預新聞資料，並將新聞資料歸納分成阻升、阻貶兩類，再將資料期間分成五個時期，先做初步的敘述統計分析，推測央行可能的干預行為，再將阻升、阻貶新聞資料設虛擬變數加上新台幣匯率變動率（變動率幅度）、日圓匯率變動率（變動率幅度）作為解釋變數，利用最小帄方法以當日（下. 政治大. 一日）新台幣匯率變動率（變動率幅度）作為被解釋變數做迴歸分析。. 立. ‧ 國. 學. 在初步的敘述統計大致上可以發現，央行干預匯市有逆風干預的行為，然而即便出手干預，也較少有試圖扭轉當天匯率走勢的情形。有干預新聞. ‧. 日的當天帄均交易量會比無干預新聞日的多。通常央行的阻升行為並不會. sit. y. Nat. 影響下一天新台幣升值的走勢，但下一天新台幣匯率變動率幅度會降低。. er. io. 然而在央行的阻貶行為方面，下一天新台幣匯率變動率幅度則不一定會降. n. 低，可能和新台幣匯率的貶值通常是當時的政治經濟不穩定所造成有關。 a v. i l C n hengchi U. 迴歸結果方面，由於彭淮南時期在全期間內佔了八成以上，因此兩者在干預新聞方面的統計結果顯著性類似；另外，因為許遠東先生任內時間較短，加上任期中遭遇亞洲金融風暴，也因此許遠東時期和亞洲金融風暴期間兩者對干預新聞的統計顯著性也會相似，至於亞洲金融風暴前期的干預新聞則沒有任何的統計顯著性。以下結論主要探討彭淮南時期以及許遠東時期的不同：（一）當日新台幣匯率變動率為被解釋變數在彭淮南時期，當日干預新聞或是前一日干預新聞當虛擬變數都具有. 42.

(50) 統計的顯著性，但是不管當日或是前一日阻升（阻貶）新聞對當日新台幣匯率變動率卻都是負向（正向）的影響，也尌是當日新台幣匯率依舊是升值（貶值）。在阻升新聞方面，推測可能是因為當天新台幣強力升值，而央行採取緩升的政策，導致雖有干預但匯率依舊呈現升值的態勢，或是因為當天新台幣升值強勢的關係因而有央行進場干預的傳聞。另外在阻貶新聞方面，由於新台幣貶值經常是因為遭受到一些非預期的政治或經濟情勢變化所造成，即使央行有干預的行為，可能也無法改變當天新台幣貶值的走勢，或是央行干預的新聞只是傳聞而已，甚至央行有助貶的行為。若將. 政治大新聞具有顯著性，可能是因為彭淮南先生在外匯市場的干預行為是較為即立當日干預新聞以及前一日干預新聞一起當虛擬變數，則發現只有當日干預. 時且迅速反應。. ‧ 國. 學 ‧. 至於在許遠東時期，不管是當日干預新聞、前一日干預新聞或是當日. y. Nat. 以及前一日干預新聞當虛擬變數，皆只有阻貶新聞對當日新台幣匯率變動. er. io. sit. 率有統計上顯著性。可能是因為許遠東先生擔任央行總裁時間較短，且適逢亞洲金融風暴發生，因此阻貶新聞的顯著性相較阻升新聞明顯許多，又. al. n. v i n Ch 當日干預新聞跟前一日干預新聞一起當虛擬變數皆顯著，推測許遠東先生 engchi U 在外匯市場的干預行為是有遞延的效果。. （二）下一日新台幣匯率變動率幅度為解釋變數在彭淮南時期，當日阻升（阻貶）新聞對下一日新台幣匯率變動率幅度有顯著的正向（負向）影響，下一日新台幣匯率會貶值（升值），顯示彭淮南先生在匯市的干預是有效果的。然而許遠東時期，可能和當時正逢亞洲金融風暴新台幣強力貶值有關，所以當日阻升新聞沒有任何顯著性，而當日阻貶新聞對下一日新台幣匯率變動率幅度有顯著的正向影響，下一日新台幣匯率依舊貶值，可能央行有干預也難以反轉局勢，推測許遠東先 43.

(51) 生的干預行為相較溫和，不會有立即的效果出現。. 總結來說，彭淮南先生和許遠東先生在外匯市場的干預行為從模型一跟模型二的迴歸結果推測，可能彭淮南先生在干預匯市是較為迅速並且可以看到立即的影響，而許遠東先生在匯市的干預上則是較為溫和並有遞延的效果。另外，可能也和兩位央行總裁所採取的貨幣政策不同有關3。. 本研究的干預新聞資料來源包括了市場傳言央行干預以及央行重要. 政治大且依照官階層級分類，比較許遠東時期和彭淮南時期的不同，可能會有不立官員發言，但之後可以嘗試將央行重要官員發言的干預新聞獨立出來，並. 一樣的結果。除此之外，也可以將 2008 年以及 2009 年的金融海嘯時期做. ‧ 國. 學. 分析，然後和 1997 年以及 1998 年的亞洲金融風暴時期做比較，分析許遠. ‧. 東先生和彭淮南先生在遭受巨大的經濟衝擊時會有什麼樣不同的政策行. y. Nat. 為。另外，也可以探討干預新聞出現天數的持續性，例如持續一天、兩天. n. al. er. io. sit. 或三天等，來檢視持續性的干預新聞對市場的影響。. Ch. engchi. 3. i n U. v. 陳旭昇與吳聰敏（2010），「台灣貨幣政策法則之檢視」。該篇論文的實證結果顯示 1981 至 1997 年間，M2 成長率法則較能描述央行的貨幣政策，而 1998 至 2008 年間則是利率法則較能描述央行的貨幣政策。 44.

(52) 參考文獻 1. Fratzscher, M. （2006）, “On the long-term effectiveness of exchange rate communication and interventions”, Journal of International Money and Finance 25 (2006) 146-167. 2. Fatum, R. and Hutchison, M.M. （2002）,”ECB Foreign Exchange Intervention and the EURO: Institutional Framework, News, and Intervention”, Open Economics Review, 13（4）, 413-425.. 政治大 Official Daily Foreign 立 Exchange Market Intervention Operations. 3. Fatum, R. and Hutchison, M.M. （2003）,”Effectiveness of. ‧ 國. 學. in Japan”, Department of Economics, UCSC, paper 575. 4. Guthrie, G. and Wright, J.（2000） “Market-Implemented Monetary. ‧. Policy with Open Mouth Operations”, Journal of Monetary. sit. y. Nat. Economics, 489-516.. er. io. 5. 汪子騫（1995），「亞太七國央行干預匯市行為與效果之研究」，臺灣大學財務金融學研究所碩士論文 a. n. iv l C n h e n g c h i U ，台灣大學商學研究所碩俞海琴（1985），「我國央行干預行為之研究」. 6.. 士論文 15 鄭秀芬（1982），「外匯市場操作之研究」，國立政治大學國際貿易研究所碩士論文 7. 施乃禎（2010），「由央行干預新聞探討央行干預對匯率之影響」，國立政治大學金融研究所碩士論文 8. 張元晨（2004），「銀行間新台幣兌美元外匯交易價格發現的分析：台北與元太外匯經紀公司的比較」，行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，計畫編號：NSC 93－2416－H－004－030 9. 許嘉棟與楊雅惠（2005），「新台幣匯率與央行干預行為」，台灣經濟預. 45.