外汇风险溢价：从传统到状态空间分析

时间演化的单变量回归结果美元/英镑和美元/港币见下表5。统计美元/英镑美元/港币-3.119972-1.021640标准错误0。7136260.089838t-stat22-4.371999-11.372000双尾p值0。0000150.000000干扰ADF23 p值0。05.2399431.043281标准错误1。4272520.179676t-stat3。6713515.806441单尾p值240。0001350.000000干扰ADF20 p值0。0000000.000000表5：关于时间变量这两种替代假设在统计学上都被接受，美元/英镑和美元/港币的残差都具有适当的平稳性。从今以后符号与t-stat相对如上所述。带截距和趋势的ADF测试最初获得的美元/英镑双尾p值为0.000270643，美元/港元为2.26e-8。-15是有意义的。因此，可以在一定程度上得出以下结论：随着时间的推移，两种货币对的外汇风险溢价都会出现显著的变化。5.3状态空间结果发现美元/英镑和美元/港币的外汇风险溢价都是可靠存在的和暂时的。此后，利用-状态空间方法进一步检查发现的timeseries属性中未观察到的行为。单独预测的过程为（32），.估计的-具有拟合参数的状态空间模型() （统计结果见表6和表8）如下所示：  具有, 和序列, 所谓的预测状态序列是由模型直接生成的（美元/英镑见图2，美元/港币见图3）。

然后和简单计算如下。  随后，以下前瞻性预测错误消除了系统风险溢价（回顾（31），  ) 可以通过将拟合的理性预期误差相加来计算，, 以及拟合的风险溢价残差，.  （34）如表7和表9所示，稍后将进一步分析此类干扰组合（34）。数值和视觉上，经验结果，包括预测参数(, 和), 最大对数似然(), 模型标准（AIC、SC和HQC），干扰组合( ), 和预测风险溢价() 按货币、美元/英镑、美元/港币列示如下。大体上， 放松并没有产生显著的差异，最终的结果与初步的结果极为相似 方案-16美元/英镑0.5500560.550056p值开启0.0476350.0481700.0007274.953e-120.0001120.000619-0.0004001.109e-55.295e-6936.817739936.817730AIC-4.187523-4.183039SC-4.159943-4.146265HQC-4.176649-4.168540表6：-美元/英镑的状态空间结果表6（属于美元/英镑）显示 不改进模型的理论假设为. 这个 设置在所有p值方面都略优于（越低越好）， （越高越好），以及AIC、SC和HQC（标准越低越好），尽管数量非常有限。然而 有意义地表明，远期和溢价错误(和) 即使微不足道，也要互相反击。此外对于这两种情况，风险溢价系数在5%的水平上具有统计学显著性。

像包含和,显然是为了 但这并不适用于 假设风险溢价方差比理性误差方差更能说明前向预测误差的可变性仅在某种程度上。LAGPACACAC0。088*0.088*0.088*0.088*-0.011-0.003-0.011-0.0030.0330.0310.0330.031-0.0020.004-0.0020.004-0.005-0.005-0.005-0.005-0.058-0.057-0.058-0.057-0.073-0.082*-0.073-0.082*0.0290.015LB Q p值0。0140.0150.0140.015至滞后-0.045-0.047-0.045-0.0470.4720.4720.0680.0600.0680.0600.5770.5770.0080.0240.0080.0240.8100.8100表7：PAC、AC和LB Q p值  对于美元/英镑***，***，*分别使用标准误差表示1%、5%、10%水平的显著性在AC之前表示PAC与统计包不同，以反映然后在里面.具有 调整后，PAC和AC在1%、5%和10%水平的显著性值分别为±0.12211、±0.09291和±0.0779717表7中解释的PAC和AC（通常认为高达5%的显著性水平）和LB Q统计量的不显著性意味着两个干扰项的组合(和) 从-状态空间模型为白噪声。这充分肯定了美元/英镑的模型成功地捕捉到了风险溢价时间演变的本质。换句话说，摆脱风险溢价的系统性部分可以抓住正向误差中的序列相关性。毕竟，这些都与 一般来说图2：美元/英镑 在左侧和 在右图中，上图2支持外汇风险溢价通过相当密集的模式随时间大幅波动，在水平上也显著稳定。总的来说，premia的频率( i、 e。) 和折扣( i、 e。

)似乎均匀发生，偶尔出现一些明显的群集。美元/港元0.5483980.548398p-开启值0.011632NA281.667e-61.667e-67.218e-77.218e-7-0.0000591.325e-71.325e-71093.8852741093.885274AIC-10.008121-9.998947SC-9.961546-9.936847HQC-9.989309-9.973864表8：-美元/港元的状态空间结果单位根ADF测试的p值（带截距和趋势）低至2.41e-21。EViews无法迭代并生成更高的 出租后 得出一些不一致的结果。因此，该p值不可用（NA）。             - 18类似于美元/英镑的情况， 从模型选择标准来看，美元/港币的泛化不太有利，因为其产生的AIC、SC和HQ完全高于强加 （见表8）。再次强调，无论重要性如何和是相反的。此外，参数该过程的可靠性为5%，甚至接近1%的显著性水平。

对于（关于两者 和) 如美元/英镑, 风险溢价的发生率远低于远期误差变化中的理性误差变化。LAGPACACAC0。184***0.184***0.184***0.184***-0.085-0.049-0.085-0.049-0.018-0.043-0.018-0.0430.0120.0040.0120.0040.0770.0820.0770.0820.0330.0630.0630.0010.0090.0010.009-0.023-0.031-0.031LB Q p值-0.035-0.047-0.035-0.047至滞后0.0280.0200.0280.0200.3810.381-0.0100.013-0.0100.0130.5150.5150.0730.0720.0720.5420.542表9:PAC、AC和LB Q p值  对于美元/港币***，***，*分别使用标准误差在1%、5%、10%的水平上表示显著性尽管如此-状态空间法在处理美元/港币风险溢价的时间序列特性方面并不完全成功，因为PAC和AC在滞后顺序1上持续显著（见表9）。尽管令人失望，但根据几个相关滞后处计算的LB Q统计p值，模型的剩余组合被视为白噪声，这与.图3：美元/港币 在左侧和 右侧，在AC之前表示PAC，不同于统计数据包，以反映然后在里面.具有7调整后，PAC和AC在1%、5%和10%水平的显著性值分别为±0.17486、±0.13305和±0.11166。             - 19然而，面对单变量回归发现的重大风险溢价时间变化，图3表明，美元/港币的风险溢价在统计水平上保持平稳，与美元/英镑的风险溢价相比，波动性较小，但更具集群性。premia的发生( i、 e。) 和折扣( i、 e。) 与前者相比，两者不太平衡。

自1997年亚洲金融危机之后，1998年至1999年初，远期折扣相对较大。这可能是由于在基于货币的经济冲击之后，立即出现过高的贬值预期。相反，在随后的几年中，美元/港元变得相当溢价，抵消了之前未到期的风险折扣。令人鼓舞的是，随着时间的推移，特别是通过太平洋地区的支付和交易，货币结算变得更加稳定。结论传统的扎根单变量回归显著地揭示了外汇风险溢价的存在性和时变性特征。进一步来说，状态空间结构在一定程度上可以有效地研究风险溢价时间可变性的不可观测性和基本原理。特别是，滞后投影时间序列上的估计参数具有统计意义，并且从信号和状态方程中汇集的干扰是可靠的白噪声。关于这些信号和状态残差之间的关联，即前向误差和溢价误差，它们的协动为负，而实验建议协方差为零。此外，随着时间的推移，固定风险溢价会通过一些聚类发生变化。尽管如此，这种风险溢价可变性并没有被公正地认为是远期误差波动的主要因素。具有截距和趋势的单位根ADF测试的p值低至5.28e-1120参考书目Cheung，Y.W.，1993年。汇率风险溢价。《国际货币与金融杂志》，12（2），第182-194页。Fama，E.F.，1984年。远期和即期汇率。《货币经济学杂志》，14（3），第319-338页。Gujarati，D.N.和Porter，D.，2009年。第22章时间序列计量经济学：预测。基础计量经济学。麦格劳·希尔国际版，第773-800页。汉密尔顿，J.D.，1994年。

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