传导估计和汇率指数的选择

传导估计和汇率指数的选择

(PassthroughEstimatesandtheChoiceofan

ExchangeRateIndex)摘要本文运用8个汇率指数研讨了汇率对美国29个制造业的进口价钱的传导。这些指数因所含的货币数量不同而异；因每种货币的权重是基于与美国的总贸易额还是单独基于进口额而异；并且，权重因行业不同而异。研讨结果阐明，传导通常都不完全并且会因行业而异。同时，传导对于汇率指数很敏感。利用bootstrappedJ-检验，我们发现major货币指数比它们对应的broad货币指数表现得更好。在运用major货币指数时，特定行业汇率指数优于总指数。根本框架前言模型数据集构建要点和估计行业选择汇率指数进口价钱其他变量汇率指数有影响吗？汇率指数的对数一阶差分的相关性传导估计运用其他设定的结果选取指数结论前言-1大量的研讨曾经检验了汇率变动影响国际货物贸易价钱的程度。但是，这些研讨中很少有人检验了汇率指数的作用。许多传导研讨的学者面临着运用现成的总指数还是构建特定行业指数的选择。本研讨目的就是为汇率指数的选取提供一些指点。先前的研讨通常发现传导是不完全的，并支持进口价钱相较汇率不易变的观念。Goldberg和Knetter(1997)Antzoulatos和Yang(1996),Olivei(2002)，和Yang(1997)：传导率因行业而异。前言-2对美国微观导向型的传导研讨可以分为两类：第一类通常聚焦于一个国家的企业对美国进口价钱的传导并运用双边汇率。大部分的这类研讨集中于某一特定产品或行业。Feenstra(1989)，Gron和Swenson(1996)，Bernhofen和Xu(2000)，Blonigen和Haynes(2002)。第二类研讨的重点在于一切来源的美国进口并运用综合汇率，Campa和Goldberg(2005)，Feinberg(1989)，Olivei(2002)和Yang(1997)。Feinberg(1991)，Ohno(1989)和Woo(1984)运用两种或以上的综合汇率指数对传导进展了检验。他们的研讨结果阐明传导估计对于所运用的汇率指数很敏感。至今，Goldberg(2004)完成了独一系统的关于汇率指数重要性的分析。她指出非现成的特定行业汇率指数与现成的总体经济汇率指数的跨时变化极为不同。因此，当研讨集中于特定行业时，该当主要思索运用行业汇率。前言-3本研讨经过检验特定汇率指数对于美国进口价钱传导估计的影响来审议不同的汇率指数。本文不仅构建了各种各样的汇率指数〔其中一些是特定行业指数〕，为了实证分析本文还构建了大量的其它变量。利用国际规范工业分类系统〔ISIC〕，本文构建了大量的变量。这些变量包括1978-2000年9个两位编码和20个三位编码的制造业的季度数据。利用上述数据集并基于一个常用的进口价钱模型，本文分析了传导估计对于不同汇率的敏感性。同时，本文系统地比较了各种汇率度量的信息内容以此来解释制造业部门中大量行业的传导。模型-1相对版一价定律〔1〕其中，表示一价定律的偏向且都为常数。遵照Campa和Goldberg(2005)，Olivei(2002)及其他人的研讨方法，让产品x的外国价钱〔pF〕由边沿本钱和加成来决议。加成是特定行业要素〔〕和由汇率〔e〕衡量的普通宏观经济环境的函数。边沿本钱取决于产品x的需求和投入本钱〔w〕。需求，反过来，是国内替代品y的价钱〔py〕以及产品x和y国内消费支出〔IH〕的函数。模型-2利用上述替代关系以对数方式重写方程〔1〕得：

〔2〕

假设边沿本钱的加成是常数〔〕，那么传导就是完全的。这就是完全竞争企业的情况。假设企业拥有市场力量那么传导通常是不完全的。假设企业调整它的加成来完全抵消汇率变动对国内价钱的影响〔〕，那么传导为0。数据集构建要点和估计行业选择汇率指数进口价钱其他变量行业选择本研讨以美国作为本国，构造了一个涵盖29个ISIC2.0分类的制造业：9个2位数字编码的行业和20个3位数字编码的行业，如表1所示。一切行业的样本期为1978年第一季度到2000年第四季度，除了以下4个行业的起始期较晚：322(1980Q4)，352(1979Q3)，353(1981Q3)和356(1980Q4)。表1.传导回归中的制造业ISICrev.2说明ISICrev.2说明31食品制造，饮料和烟草

32纺织品，服装和皮革工业33木材及木制品，包括家具

34造纸及纸制品，印刷及出版

35化学品，化工，石油，煤炭，

橡胶和塑料制品

36非金属矿物制品业，除煤炭和石油

37基本金属

38金属制品，机械及设备

39其他制造品

311食品

321纺织品

322服装，鞋类除外

323皮革制品

331木制品，家具除外

341造纸及纸制品

351工业化学品

352其他化学品

353精炼石油产品

354石油及煤的杂项制品

355橡胶制品

356塑胶制品

371钢铁

372有色金属

381金属制品业

382其他非电力机械

383电机

384运输设备

385专业及科研设备390其他制造业产品汇率指数为了确定传导估计中汇率指数选择的重要性，我们思索了8种汇率指数的变形。美联储发明了两种指数，而其他六种指数是针对这次的分析而特别计算的。构造每一种汇率指数的普通计算公式为：

〔3〕其中，b代表特定指数，i是行业，t指时间，j是外币〔外国〕，s是指美圆/外币的双边汇率，而是分派给每一种外币的权重。权重是基于年度贸易数据。每一种指数都是帕氏指数方式，并允许行业指数在样本期内反映美国贸易方式的改动。相反，先前的研讨在运用行业汇率指数时都采取固定权重的方法。e为直接标价还是间接标价？表2.汇率指数——构造特点注：Major指数中的17国为：澳大利亚，奥地利，比利时，加拿大，芬兰，法国，德国，爱尔兰，意大利，日本，卢森堡，荷兰，葡萄牙，西班牙，瑞典，瑞士和英国。斜体的11个国家从1999年1月开场都运用欧元。Broad指数中的36国包括主要指数中的一切国家再加上以下国家：阿根廷，巴西，智利，中国，柬埔寨，香港，印度，印尼，以色列，韩国，马来西亚，墨西哥，菲律宾，俄罗斯，沙特阿拉伯，新加坡，台湾，泰国和委内瑞拉。这些指数的权重不仅基于美国从指数中的每一个国家的进口和对其出口，同时还包括对美国和指数当中每一个国家在其他国家市场上出口竞争的衡量。由方程〔3〕构造的汇率指数在以下四个方面存在差别：1.包含的国家/货币不同。2.基于多边和双边的权重。3.以进出口额还是仅以进口为权重。4.以行业贸易还是以总贸易为权重。除了1999年比利时和卢森堡的数据，1978-99一切国家的ISIC行业贸易数据均来源于世界银行贸易和消费数据库。1999年比利时和卢森堡的数据和一切国家2000年的数据均来自结合国商品贸易统计数据库〔COMTRADE〕，并且作者根据OECD开发的协调方法将其从规范国际贸易分类〔SITC2.0〕转换为ISIC2.0。进口价钱通常，传导研讨或和本研讨一样运用进口价钱数据，或运用单位价值数据。进口价钱数据优于单位价值数据，由于后者未思索产品构造和质量的差别。作者从美国劳动统计局〔BLS〕获得美国进口价钱。该数据是基于FOB离岸价，而FOB不包括运费、保险或关税。BLS的数据是基于SITC3.0并被转换为ISIC2.0。其他变量-1美国替代品的价钱，国外投入本钱和消费支出的直接估计在行业程度上并无现成的。本文的研讨遵照传导文献中的普通做法，运用行业程度的消费者价钱指数作为美国替代品价钱的衡量目的。对于国外投入本钱，本文按照多数传导文献的做法，运用国外消费者价钱指数作为衡量目的。然而，本文的研讨对先前的研讨进展了改良，由于本文发明了特定行业的国外消费者价钱指数。至于消费支出，本文发明了尝试反映每一行业消费的产品的国内需求的目的。其他变量-2国外投入本钱的估计采用的是每一国行业程度的消费者价钱数据，这些数据都可得，并且经过与相对应的汇率指数所运用的一样方法来衡量这些数据。行业程度的消费者价钱数据来源于OECD工业活动目的数据库，欧盟统计局和国家来源。当行业数据不可得时，将运用普通的消费者价钱指数来替代。对于每一个指数b〔b=1，…，8，并对应8个汇率指数〕和行业i：〔4〕其中，PPI代表国家j行业i在时间t的消费者价钱指数，是方程〔3〕中运用的权重。每一个国家j的消费者价钱指数在1998年都为100。正如方程〔4〕所示，即使在汇率不因行业而异的情况下〔如Major，MajorM，Broad和BroadM〕，国外消费者价钱指数都是行业特定的。其他变量-3在先前大部分的研讨中，消费支出都以产出作为衡量目的。相反，本文用行业程度的产出加上进口减去出口来衡量消费支出。产出用行业装运数据来衡量，其来源于人口调查局。行业贸易数据来源于人口调查局和美国国际贸易委员会。数据都从SIC为根底转换为ISIC为根底。综上，美国的国内数据——美国进口价钱，国内替代品价钱和消费支出目的——因行业而异，但不因所运用的汇率指数而异。由于思索到各个国家的数据和所包括的国家数量的权重取决于每一个汇率指数所运用的权重，国外消费者价钱指数因行业和所运用的汇率指数而异。其他变量-4对方程〔2〕采取一阶差分方式，并参与季节虚变量来弥补数据季节性调整的缺失。以美国作为本国列出以下根底回归方程：

其中，i表示行业而t代表季度。在时间t汇率e的添加〔美圆贬值〕应该会提高行业i消费的产品的进口价钱。美国替代品的美圆价钱py的上升，如国外投入本钱的增长一样应该会提高进口价钱。消费支出添加并坚持替代品价钱不变，能够会提高进口价钱，但相较其它变量进口价钱的反响更不确定。汇率指数有影响吗？汇率指数的对数一阶差分的相关性传导估计运用其他设定的结果汇率指数的对数一阶差分的相关性-1表3.汇率指数的对数一阶差分的相关性汇率指数的对数一阶差分的相关性-2当汇率指数不因行业而异时，指数的变化高度相关〔0.90及以上〕，而无论货币的数量或权重方案。当汇率指数是行业特定时，指数中的货币数量会产生差别。例如，2位数字编码的MajorInd和BroadInd的相关性范围从0.53到0.93，3位数字编码从0.40到0.97。当仅运用美国的进口作为权重分派给每一国的货币时，major和broad货币指数〔(MajorIndM和BroadIndM)相关性的范围扩展了。坚持指数中的货币数量不变，总权重或特定行业权重的抉择同样也会产生差别。如表3底部第三部分所示，2位数字编码的总指数和特定行业指数的相关性的范围从0.67到0.997，3位数字编码从0.41到0.996，并且仅以进口为权重的指数之间的相关性通常最低。这些相关性阐明我们该当预期指数间的传导估计是高度类似的，区别仅在于是以出口加进口还是仅以进口作为每一国货币的权重。传导估计-1传导估计-2无论哪一种汇率指数，几乎一切行业的的估计在统计上都是显著的，如表4所示。在2位编码的程度，一切9个行业的传导关系在统计上都显著，除了MajorM，BroadInd和BroadIndM汇率。在3位编码程度，无论哪一种汇率指数，行业341〔造纸及纸制品〕和行业384〔运输设备〕的传导在统计上从不显著。前两个行业的传导系数通常彷徨于0左右。这个结果阐明这两个行业里的企业通常经过调整加成来抵消汇率变动对他们出口价钱的影响，而坚持美国的进口价钱不变。相反，运输设备行业〔384〕的传导估计的范围从24%到39%但在统计上并不显著。该模型并没有提供一个很好的框架来分析这个行业进口价钱的变化，由于为负。当运用仅以进口为权重的行业程度汇率，行业331〔木制品，家具除外〕的传导同样也在统计上不显著。独一另一个传导关系在统计上不显著的情况在行业322〔服装，鞋类除外〕运用BroadIndM指数时出现。传导估计-3方程〔5〕中其他变量的系数在统计上显著的频率较低但普通都会与预期符号相一致。正如预期，我们发现美圆贬值将提高美国进口价钱，而美圆升值降低了美国进口价钱〔详见表4〕。另外，传导几乎总是不完全，。其中有四个行业〔353,382,383，390〕的大部分汇率指数的的假设是不能被回绝的。3位数字编码程度的平均传导总是大于2位数字编码程度，并且总指数的差别最大，如表4所示。在2位数字编码程度，平均传导估计的范围从26%〔Major和MajorM〕到33%〔BroadInd〕。在3位数字编码程度，平均传导估计的范围从33%〔BroadIndM〕到46%〔Broad〕。3位数字编码程度的估计都略微高于Olivei发现的30%的平均传导和Yang发现的32%的平均传导。传导估计-4检验四种行业程度汇率指数，发现当基于出口和进口的指数转向仅基于进口的指数〔MajorInd到MajorIndM和BroadInd到BroadIndM〕时，平均传导略有下降；但当major货币指数转向broad货币指数〔MajorInd到BroadIn和MajorIndM到BroadIndM〕时，差别不大。虽然高度相关，平均传导最明显的差别在于major和broad总指数之间〔Major到Broad和MajorM到BroadM〕。在这些指数中，参与其它货币会使平均传导提高5%到8%。传导估计因行业差别而导致的不同相较因汇率指数的不同而导致的差别要来得大，如表5所示。表5.跨指数和行业的规范差在2位数字编码程度，当坚持行业固定而变化汇率指数时，传导估计的规范误的范围从0.02到0.13。反之，当坚持指数固定而行业变化时，传导估计的范围从0.12到0.18。类似地，在3位数字编码程度，当行业固定指数变化时，规范误的范围从0.03到0.28。当指数固定行业变化时，规范误的范围从0.23到0.34。运用其他设定的结果-1方程〔5〕假设企业只对汇率的季节变动作出反响。但现有合同的存在，订货和收货之间的时间差和价钱变化的本钱能够意味着进口价钱对汇率变动的反响存在滞后景象。为了验证这个能够性，调整方程〔5〕，使其包括滞后多达4期的汇率变动。进口价钱也能够对消费本钱〔w〕和/或美国市场竞争品价钱〔py〕变化的反响存在滞后。为了允许这种能够性，在参与滞后一季度的因变量作为解释变量后，重新检验方程〔5〕。结果阐明，无论是传导在统计上显著的行业数量还是传导的大小，都与初始设定类似。滞后的设定并没有添加在统计上显著的传导估计的数量；对broad行业指数而言，参与汇率滞后变量产生了明显的下降，特别是在3位数字程度。运用其他设定的结果-2平均传导的估计如表6所示。运用4个滞后期的估计可被看做长期传导的衡量目的。无论运用何种指数，这些估计都没有接近完全传导。参与滞后变量同时也降低了2位和3位行业间平均传导的差别。对major货币指数而言，2位程度的长期平均传导估计大约为50%，3位程度为40%-50%。对broad货币指数而言，2位行业程度的长期平均传导的范围从38%〔BroadIndM〕到51%〔BroadM〕，而3位程度为从35%〔BroadIndM〕到近60%〔BroadM〕。本研讨的结果支持了Feenstra〔1989〕，Campa和Goldberg〔2005〕的研讨结果，那就是进口价钱可以迅速地对汇率变动进展调整。大约3/4的2位和3位数字程度行业的长期传导发生在初始季度。80%-100%的长期传导发生在滞后2期内。表6.替代设定的平均传导运用其他设定的结果-3进口价钱滞后回归无论是传导在统计上显著的行业数量还是传导估计的大小，都与初始设定非常类似。当回归包含进口价钱滞后期时，2位数字程度的长期传导估计略高于无滞后期设定的传导，而3位程度的长期传导几乎与原设定结果一样。外国企业对他们的投入本钱〔w〕和汇率〔e〕的变动的反响是对称的，这是传导文献中一个常用假设。因此，不论w和e能否被分开估计，估计的传导系数应该是一样的。本文和Blonigen和Haynes〔2002〕的研讨进展的是分开估计，而Feenstra〔1989〕，Gron和Swenson〔1996〕进展的是结合估计。本文运用Wald检验，发现大部分行业支持对称传导的约束。选取指数-1本文运用Davidson和MacKinnon开发的J-检验来判别特定指数能否优于其它。J-检验比较了以下两个假设：其中，b代表8种能够汇率指数中的任一种，而-b代表其他指数中的任一种。对于H0的J-检验包括：首先估计与H1相关的方程，接着估计与H0相关的方程，其中后者包含前者估计的拟合值并将其作为额外解释变量。假设H1模型中的拟合值在H0模型中拥有解释力的话，那么H0就要被回绝。反之就可以判别H1能否被回绝。选取指数-2J-检验的有限样本分布能够偏离它的规范正态渐近分布，从而导致检验会出现过度回绝。因此，本文运用Davidson和MacKinnon〔2002〕所建议的bootstrappedJ-检验。关于H0的bootstrappedJ-检验包括：估计与与H0相关的方程，然后对重新调整的残差进展重新采样以构成9999个bootstrap样本。bootstrap检验统计量的计算与J-检验统计量一样。选取指数-3图1.配对J-检验选取指数-4第一步，四种major指数中的每一种都与对应的broad货币指数进展比较〔行1，图1〕，其中H0运用major货币指数而H1运用broad货币指数。每一组都对9个2位数字程度行业和20个3位数字程度行业中的每一行业都进展了J-检验。如图1所示，broad货币指数相较major货币指数被回绝得更多。第二步重点关注四种major货币指数。运用bootstrappedJ-检验来判别以出口加进口为权重的major货币指数能否优于仅以进口为权重的major货币指数〔Major与MajorM的比较和MajorInd与MajorIndM的比较，如行2，图1所示〕。引导J-检验的结果略微有利于基于出口和进口的指数。最后一个步骤是要判别最优的指数是基于总体还是行业程度权重——Major或MajorInd指数〔行3，图1〕。运用bootstrappedJ-检验发现，在2位数字程度的行业和3位数字程度的行业中分别有4个和9个行业的Major指数被回绝，而分别有2个和4个行业的MajorInd指数被回绝。这些结果阐明：在8种指数当中，MajorInd指数是首选，特别是在3位数字的行业程度。选取指数-5本研讨进一步研讨major货币指数总是优于broad货币指数的结论，由于该结论似乎只是直觉。样本期内major货币在Broad指数中的平均份额为63%，而在BroadM中为67%。对于行业程度指数而言，major货币在一切行业〔且样本期内平均〕的平均份额在BroadInd指数中为69%，而在BroadIndM指数中为70%。但是，行业间存在宏大的差别。在BroadInd指数中，一切年份平均的major货币份额的范围从行业322〔服装，鞋类除外〕的15%到行业384〔运输设备〕的83%。在BroadIndM指数中，major货币的份额从行业322的12%到行业341〔造纸及纸制品〕的93%。因此，对一些行业而言，major货币的特性极有能够成为决议传导的主要要素的结论是很明显的，而其它行业那么不明显。选取指数-