中国进出口上市公司外汇风险暴露的动态监测研究外文翻译资料

中国进出口上市公司外汇风险暴露的动态监测研究

原文作者 Aline Muller a*, Willem FC Verschoor b*,c*

单位 a 荷兰奈梅亨拉德布德大学奈梅亨管理学院（NSM）

b NSM，荷兰奈梅亨拉德布德大学

C 荷兰马斯特里赫特大学金融经济学研究所（LIFE）

摘要：我们发现，在 1993 年 1 月至 2003 年 1 月期间，大约 25％的亚洲公司经历了对美元的重大经济敞口和 22.5％的日元敞口。亚洲货币对外国货币贬值（升值）对股票收益产生净负面（正）影响。公司承受汇率波动的程度随回报水平而变化；短期接触似乎被相对较好地套期保值，在那里可以找到大量的长期接触证据。流动性头寸较小的公司的敞口较小。J.日本语经济 21（1）（2007） 16-37。荷兰奈梅亨拉德布德大学奈梅亨管理学院（NSM）；NSM，荷兰奈梅亨的拉德布德大学；荷兰马斯特里赫特大学金融经济学研究所（LIFE）。

关键字：外汇风险；亚洲国际活跃公司；对冲政策；间隔；长期接触

介绍

传统观点认为，汇率变动是影响国际活动的公司的盈利能力和价值的宏观经济不确定性的重要来源。标准经济分析暗示汇率变动会影响汇率

公司运营的当前和未来预期现金流量以及用于评估这些现金流量的折现率，这一问题催生了大量的研究。在 1997 年亚洲金融危机期间，广泛的汇率波动引起了人们对国际活跃公司的潜在脆弱性的普遍兴趣，这些脆弱性通常对外汇风险，特别是对亚洲风险的影响。

尽管跨国公司广泛参与国际活动，浮动汇率的波动性和经济理论的影响，但以往关于汇率敞口的经验证据似乎相互矛盾，充其量是混杂的。同期的汇率波动在一定程度上影响着国际股票中观察到的股东财富。1 数据中揭示的悖论反过来又影响了新理论模型和更广泛金融市场中比较研究的发展。例如，文献记载的系统性汇率敞口证据薄弱，这可能是由于难以获得稳定的汇率敞口措施（如 Levi（1994）所建议的），或者是由于对数据样本的限制以及对经济总量的使用过多而造成的。如 Choi 和 Prasad（1995），

Dahlquist 和 Robertsson（2001），Williamson（2001）和 Dominguez 和 Tesar（2001）所建议的那样，或者对间隔效应的无知，如 Chow 等人所建议的。（1997a，1997b），或如 Bartov 和 Bodnar（1994）所建议的那样，是由于投资者错误地估计汇率变动与股票收益之间的联系而导致的系统定价错误。

疲软且看似矛盾的结果值得进一步调查，该调查是基于积极从事国际贸易的单个公司进行的。因此，我们有动力在亚洲市场寻找证据。对亚洲外汇风险敞口进行探索性调查的原因很多。首先，由于亚洲经济是一个非常开放和活跃的经济体，因此特别适合调查货币敞口问题。其次，在过去的几十年中，市值的快速增长以及亚洲在世界贸易中所占份额的重要性日益提高，使亚洲跻身全球领先的经济大国之列。第三，由于亚洲经济体与美国和日本的贸易关系表现出不同的模式，并且在过去十年中经历了许多不同的经济事件，因此它为我们提供了一个广泛而多样化的外部贸易关系对股东的影响的图景。 2最后，据我们所知，目前还没有研究对亚洲国际活跃公司在国外的敞口性质进行全面分析。

本文以几种重要方式扩展了现有文献。我们调查了各个亚洲国际活跃公司的股权价值是否受到汇率变化的影响，所探索的亚洲外汇风险敞口模式是否具有行业特定性，以及该公司的外汇敞口在越来越长的时间范围内是否更为明显 3。后者的动机是 Chow 等人

（1997a，1997b）以及 Di Iorio 和 Faff（2001）的发现，即个体公司的外汇敞口随着股东回报期的延长而增加。短期投资回报可能包含投资者在预测当前汇率变化的长期影响时所犯的错误。在这项研究中，我们还对汇率敞口是否由变量作为企业对冲激励的替代变量进行了确定性研究。实际上，除了遵循传统的调查方法外，我们还分析了套期保值对短期和长期汇率风险敞口的影响。由于对冲活动的数据大多不完整且难以获得（通常不会披露衍生工具头寸的确切性质），因此我们使用现有研究发现对解释企业对冲动机具有重要意义的变量。

因此，本研究为以前的工作提供了有趣的补充，并做出了一些主要贡献。通过对

3634 家亚洲国际活跃公司的抽样调查，我们发现，在 1993 年 1 月至 2003 年 1 月期间，这些公司中约有 25％经历了美元的经济显着敞口，而日元则经历了 22.5％的敞口。我们的证据表明，外币敞口的总体范围与样本无关。亚洲货币对外国货币贬值（升值）对亚洲股票收益产生净负面（正）影响。此外，我们观察到，亚洲行业组中的单个公司显示出很高的正和负风险敞口，这表明风险敞口在总体上不一定具有重要的经济意义。风险影响很小的公司仅集中在少数几个行业中。公司承受汇率波动的程度随回报水平而变化；短期接触似乎被相对较好地套期保值，在那里可以找到大量的长期接触证据。与最佳套期保值理论相一致，我们的结果表明，流动性状况良好的亚洲公司（以较低的股息派发比率或更具盈利能力的公司）对冲的动机较小，因此更容易受到汇率波动的影响。与美国先前的调查结果相反，我们还发现高杠杆率公司或速动比率较低的公司往往面临较高的汇率风险。

在本文的其余部分安排如下。下一节将讨论汇率波动与单个亚洲公司的股票收益之间的关系。第 3 节介绍了样本程序和描述样本公司和汇率数据的描述性统计数据。第 4 节

描述了我们分析的主要经验结果。第 5 节研究了在不断增加的回报计量间隔内的交易所

敞口的性质。在第 6 节中，我们探讨了亚洲外汇风险敞口的决定因素。第 7 节总结了论文。

1. 衡量汇率风险

根据广泛的有关外汇汇率敞口的文献（例如，参见 Adler 和 Dumas（1984）和 Jorion

1. ），我们定义了公司特定的汇率敏感性，

之所以称为公司特定风险敞口，是因为汇率变化对公司价值的影响超过了全球市场对汇率变动的反应。因此，可以通过以下增强市场模型来衡量公司的外汇敞口：

Ri,t = alpha;i beta;i Rm,t gamma;i Xt εi,t (1)

其中 Ri，t 表示 t 期中公司 i 的总收益，Rm，t 表示 t 期中整个股票市场的收益，beta;i公司 i 对市场波动的收益敏感性，Xt 表示两种最活跃交易货币的收益率相对于- agrave;-相对于本国（亚洲）货币（以外币的亚洲交易价格衡量），gamma;i 公司 i 承受的汇率变动风险独立于这些变动对整个市场的影响，而εi，t 表示白噪声错误项。因此，gamma;i 是汇率风险度量，因为它描述了股票收益对汇率意外变化的敏感性。亚洲货币的升值使出口商品的外币价格更加昂贵，这可能导致外国需求和外国销售收入下降。另一方面，进口公司将从亚洲货币的升值中受益，因为其进口商品在本国货币。因此，gamma;i 系数对于净出口者应为正，而对净进口者应为负。4 此外，汇率的变化改变了以外币计价的固定资产和负债的本币价值；亚洲公司净对外敞口

当本币升值时，以负债计价的负债将增加，而以外国计价的净资产计价的公司亏损。财务每周时间序列最重要的特征之一是可能存在异方差。实际上，我们在上述模型（等式（1））中隐含地做出的恒定方差假设经常被常见的财务每周时间序列（如汇率和股票回报序列）所拒绝。5 异方差会使检验统计量无效，我们决定从检验残差εi，t是否表现出随时间变化的异方差开始。我们使用从拉格朗日乘数原理导出的检验恩格尔

（Engle）来检验 εi，t 不存在异方差的零假设的有效性。如果我们不拒绝原假设，我们将执行普通的最小二乘回归。否则，我们将 GARCH（1,1）规范添加到基本回归模型

（公式（1））。GARCH（1,1）规范的选择得到了许多经验研究的支持，这些研究表明 GARCH（1,1）规范对于建模金融时间序列的方差生成过程非常有价值。因此，我们在后一种情况下使用的回归模型可以描述为：

Ri,t = alpha;i beta;i Rm,t gamma;i Xt εi,t

其中 εi，t =mu;i，t lowast;（hi，t）1/2 而 hi，t =delta;i tau;iε2

i,t minus;1 nu;ihi，t -

1

(2)

(3)

Ri,t,t T = alpha;i,T beta;i,T Rm,t,t T gamma;i,T Xt,t T εi,t,t T . (4)

为了充分利用数据中包含的信息，本分析中使用了重叠的收益观察值来确定超过一周的收益范围。观测值的这种重叠产生了移动平均误差项 mu;i，t，其将与阶 T minus; 1 自相关。此外，在某些情况下，对一周返回视野的方程式（2）的估计在某些情况下可能表明该假设标准化创新mu;i，t 的条件正态性未得到严格验证。如 Weiss（1984，1986）所示，即使mu;i，t 的分布不是高斯分布，高斯对数似然函数的最大值仍可提供参数（alpha;i，beta;i，

gamma;i，delta;i，tau;i，nu;i）的一致估计。但是，估计方差-协方差矩阵不一致并且使假设检验无效。因此，我们使用一个近似方差-协方差矩阵，该矩阵对于mu;i，t 的概率密度的错误指定具有鲁棒性：

V = Aminus;1B0Aminus;1 (5)

0 0

其中 A0 矩阵是由在真实参数矢量（alpha;i，beta;i，gamma;i，delta;i，tau;i，nu;i）处评估的信息矩阵逆的样本对应点一致地估计的，而 B0 同样是由期望值的样本对应点测量的在真实参数矢量（alpha;i，beta;i，gamma;i，delta;i，tau;i，nu;i）上评估的梯度的外积的平方。White（1982）提出了这种方差-协方差矩阵，他将该方法描述为准最大似然估计。6 重叠数据问题和残差εi，t 并不严格遵循高斯白噪声过程在普通最小二乘回归中也考虑了。在这种情况下，我们使用 Newey-West（1987）方差估计器来计算自相关和异方差一致的标准误差。

1. 亚洲国际活跃企业的样本选择，经济因素和统计摘要

我们对亚洲公司样本的选择程序包括两个步骤。首先，我们确定由 Datastream International 提供的香港，印度尼西亚，韩国，马来西亚，菲律宾，新加坡和泰国的总市场指数的构成。在这些国家没有注册办事处的公司将被排除在外。总共确定了 4573家公司。7 我们的第二步选择是调查这些公司在 Datastream International 数据库中是否至少连续两年有每周股票收益数据。由于我们只包括满足此最后条件的公司，因此我们总共排除了 939 家公司。8 然后，根据前四个标准行业分类将最终样本中的 3634 个公司分类为 20 个行业组。

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