除了利差之外,风险溢价和贸易政策预期对短期人民币汇率的影响也比较大
。我们发现美元投资者的杠杆行为、中国住宅市场的风险溢价、中国民间融资的风险溢价与人民币汇率都有较强的相关性;斯坦福大学、芝加哥大学等机构的学者编制[1]的
美国贸易政策不确定性指数
可以衡量关税预期对汇率的影响,当该指数超过一定限度的时候,对人民币兑美元汇率影响较为明显。
我们搭建了一个由国债利差、中国资产的风险溢价、美元投资者杠杆行为和贸易政策不确定性指数组成的模型来拟合美元兑人民币汇率。我们发现,去年10月以来美国贸易政策不确定性是影响人民币汇率短期变化的关键因素。
如果没有政策的有效管理,人民币汇率波动有可能多于观察到的幅度。
如果排除掉对关税政策预期的影响,模型拟合美元兑人民币汇率的拟合值在7.2-7.3,与目前的水平接近
。拉长时间来看,美国贸易政策不确定性或可解释2021年底以来人民币贬值幅度的三成左右
,中美利差与中国风险偏好也是驱动人民币汇率的重要因素。
A股主要成份股中与人民币汇率强正相关的资产不少。
在2015年汇改前上市的中证800成分股中(557支),有169支股票与人民币汇率的相关系数达到了+0.5以上,有40支股票与人民币汇率的相关系数达到了+0.7以上,相关系数在-0.5以下的仅有6支。如果中国内部风险溢价持续下行,或者美国经济与通胀不及预期并导致货币再次宽松,那么人民币兑美元可能出现趋势性上升。
人民币汇率自开年以来波动加大,我们在此前的报告《
中金宏观 | 稳汇率之后的宽松空间
》中讨论过稳汇率对货币政策的影响,近期市场转而聚焦到关税对人民币汇率的影响上。人民币汇率到底受哪些因素影响?关税政策的变化与落地对人民币汇率的影响有多少?现在人民币汇率处于什么水平?近期人民币汇率兑美元有所走强,人民币汇率继续升值需要哪些条件?
新古典经济学对汇率的分析强调的是均衡的概念,比如购买力平价、利率平价等。
虽然从大量的学术文献来看,无抛补利率平价的绝对等式并不成立,例如实证证据指出强利率货币短期可能会获得超过无抛补利率平价的收益[2]。但无可否认的是,无风险利率的利差(比如国债利率利差)变化与汇率变化的方向有较强相关性,这一点对于2015年汇改之后的人民币汇率也是成立的(图表1)。根据我们的计算,2015年8月到2025年1月,中美10年期国债利差与人民币汇率(兑美元)的相关系数达到0.63(图表2)。
凯恩斯主义更加重视投资者风险偏好对资产定价的作用。
以美元为例,以美元计价资产的风险溢价越高,说明投资人越不看好美元资产,对美元的需求也会下降,驱动美元的汇率贬值。对于全球汇率分析来说,尤其是对于新兴市场经济体来说,风险偏好对汇率的影响更大,人民币也符合这一规律,具体来看:
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我们在此前的专题报告《
中金宏观:货币政策如何“超常规”| 漫长的周期系列(一)
》指出了两种比较灵敏的中国风险溢价度量指标
,分别是民间融资利差和住宅租金回报率利差。民间融资利差采用温州小额贷款公司放款利率与10年期国债利率的差额计算,住宅租金回报率利差采用北上广深二手住宅租金回报率均值与10年期国债利率的差额计算。由图表3、图表4可见,两个利差自2021年1季度起趋势上行,目前均已达到2014年以来的最高值,反映出中国风险溢价当前可能处于一个不低的位置。
这两类风险溢价与人民币汇率有着较强的相关性。
我们将这两个利差标准化后计算与人民币汇率的相关性:2015年8月至2025年1月,民间融资利差和住宅租金回报率利差与人民币汇率的相关系数分别为-0.67和-0.48,民间融资利差与人民币汇率的相关性甚至略高于无风险利率利差与人民币汇率的相关性(绝对值,图表2)。我们将这两个利差综合为一个风险溢价指数,这个指数与人民币汇率的相关系数在-0.6左右(2015年8月至2025年1月,图表2)。
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除了对中国风险溢价的度量以外,度量美元资产投资者的风险偏好也很重要
。美元资产投资者风险偏好越强时,越倾向于投资非美元资产尤其是新兴市场资产以寻求超额收益,资金流入非美市场,支撑对非美货币的需求和汇率。中国资产和人民币汇率也适用于这一规律。芝加哥联储编制的美国金融系统杠杆指数可衡量美元资产投资者的风险偏好,该指数综合了38个衡量美国金融系统杠杆情况的指标计算[3],如商业银行贷款资产比、机构债、企业债、ABS等主要固收产品发行量、房价指数等。该指数为正值(负值)代表美国金融系统杠杆情况低于(高于)1971年以来的均值。如图表5所示,杠杆指数降低时,美元资产投资者风险偏好较强、加杠杆,此时人民币有升值压力;杠杆指数走高时美元资产投资者风险偏好较弱、去杠杆,人民币有贬值压力,2015年8月至2025年1月,杠杆指数与人民币汇率的相关系数为-0.31(图表2)。2023年下半年以来二者的相关性有所减弱,可能反映出这段时间的人民币汇率更多受中美基本面因素(如中美利差、中国风险溢价)而非美元投资者风险偏好影响。
需要注意的是,我们强调汇率、无风险利率、风险溢价(以及风险偏好)之间存在相互的对应,并不是说互相之间存在一个清晰的因果关系,我们在这里更多强调的是,对无风险利率和风险溢价起到作用的因素,也会对汇率产生相同的影响,对这些因素的系统性探究并不是本文的重点。在下文,我们会尝试量化美国贸易政策变化对人民币汇率的影响。
为了捕捉美国贸易政策的变化,我们引入美国贸易政策不确定性指数。
贸易政策一开始并不是通过基本面来影响汇率,即使是在贸易政策落地之后,其对基本面的影响也有很多复杂的渠道,很难立刻显示出其全貌。因此,贸易政策一开始往往会通过预期渠道影响汇率。为了捕捉这一预期,我们尝试从新闻媒体对相关内容的报道上找寻量化指标,这是我们引入贸易政策不确定性指数的初衷。
美国贸易政策不确定性指数由来自斯坦福大学、芝加哥大学等机构的学者编制[4],他们通过统计10份美国发行量最大的报纸上(如纽约时报、华尔街日报、华盛顿邮报等)讨论美国政策不确定性的文章频率计算出了财政、货币、贸易、金融监管等多个衡量政策不确定性指标,例如纳入贸易政策不确定性的报纸文章需同时含有“不确定性”和国际贸易相关词汇,如“关税”、“贸易摩擦”、“世贸组织”、“倾销”等。如图表6所示,2018年中美贸易摩擦开始后,美国贸易政策不确定性指数大幅上行,并于2019年8月达到1947点(此为1985年1月有数据以来的最高值),之后开始回落,原因可能是2019年9月后中美贸易摩擦边际缓和(中美同意举行第十三轮经贸高级别磋商,并各自推迟或取消了一部分关税措施)。美国贸易政策不确定性指数在2021-2023年的大多数时间内保持低位,进入2024年美国大选年后,该指数再次上行,并随着特朗普的当选在2024年11月上冲到1402点,在特朗普正式就任的2025年1月,该指数达到1508点,为历史次高。
美国贸易政策不确定性指数会直接影响人民币兑美元汇率,尤其是在该指数达到一定高度的时候
。2018-2019年中美贸易摩擦期间,美国贸易政策不确定性指数从2018年1月的248上冲到2019年8月的1947,同时期内,人民币兑美元从2018年1月的6.29元/美元贬值到2019年8月的7.15元/美元,贬值幅度达到11.9%。根据我们的计算,在美国贸易政策不确定性指数达到280以上[5]时(例如2018年3月-2020年1月,以及2024年11月-2025年1月),其与人民币兑美元汇率的相关系数达到0.59,贸易政策不确定性指数每上升100点,美元兑人民币汇率(人民币/美元)平均上升4个基点(图表7)。
贸易政策不确定性指数对中美国债利差、中国民间融资溢价、中国住宅资产溢价、美元投资者的风险偏好的相关性较低。
从理论上来说,美元资金流入中国的风险溢价可以拆成两个部分,一个是人民币资金对中国资产的风险溢价,另一个是美元资金特有的对中国资产的风险溢价。上文中提到的两类风险溢价,是站在中国内部资金的角度对内部风险的评价,而且主要集中在房地产和债务方面,与贸易的相关性比较间接。根据我们的计算,贸易政策不确定性指数与中美国债利差、住宅租金回报率溢价、中国民间融资利差、美国金融系统杠杆指数的相关性较低,相关系数分别为-0.04,0.08,0.004和-0.12,远低于贸易政策不确定性指数和人民币汇率之间的相关系数(图表8)。
综上,我们搭建了一个由中美10年期国债利差、中国风险溢价指数(民间融资利差和住宅租金利差的综合)、美元投资者风险偏好(以美国金融系统杠杆指数衡量)、美国贸易政策不确定性指数组成的回归模型,来拟合美元兑人民币的汇率
。模型使用的样本时间为2016年1月至2024年12月[6]。我们这里想指出的是,影响无风险利差和风险偏好的各类因素也会作用在美元兑人民币的汇率上。因此这个模型的直观含义是,给定其他资产的定价情况和美国贸易政策的不确定性,人民币的汇率可能在什么位置。如前文所述,美国贸易政策不确定性指数与其他变量的关系较弱。因此,这个模型设定的好处在于,我们可以把美国贸易政策不确定性的影响独立出来,从而可以得到如果没有贸易政策对预期的极端扰动、由其他资产变化拟合的人民币汇率(图表9)。
模型显示,去年10月以来美国贸易政策不确定性是影响人民币汇率短期变化的重要因素。
2024年10月以来,人民币对美元累计贬值了2.0%,我们的模型显示,这段时期内美国贸易政策不确定性的上升是影响人民币兑美元汇率的主要因素,同时中美利差扩大、中国风险溢价指数上行、美元投资者风险偏好边际回落也部分拖低了人民币汇率。如果没有模型外其他因素的作用,比如我国央行实施的一系列稳汇率措施[7]、本次中美贸易摩擦比市场早前预期更温和等,人民币汇率波动有可能多于观察到的幅度。
如果排除掉对美国关税政策预期的影响,我们的模型显示,美元兑人民币汇率的拟合值可能在7.2-7.3元/美元,与当前的汇率水平大体接近。
根据我们的模型,如果不考虑美国贸易政策不确定性上升的影响,当前的人民币兑美元汇率的拟合值可能在7.20元/美元左右。假设模型不考虑美元投资者风险偏好(如前文所述,衡量美元投资者风险偏好的美国金融系统杠杆指数与人民币汇率的相关性自2023年下半年以来有所减弱),则当前不考虑美国贸易政策不确定性的人民币兑美元汇率拟合值可能在7.30元/美元左右。
拉长时间来看,美国贸易政策不确定性或可解释2021年底以来人民币贬值幅度的三成左右。
2021年12月以来,人民币兑美元累计贬值了12.2%,我们的模型表明,贬值幅度的32%可由美国贸易政策不确定性上升解释,而中美利差、中国风险溢价、美元投资者风险偏好则分别可解释37%、32%和-4%[2]。美元投资者风险偏好贡献为负,原因是这段时间内美元投资者风险偏好走强,从历史经验来看是有利于人民币升值的。事实上,美元投资者风险偏好走强也提振了同时期内新兴市场的股市表现,如巴西、印度、印尼、中国台湾等(图表10)。
A股主要成份股中与人民币汇率强正相关的资产不少。
我们统计了2015年汇改之前就已经上市的中证800成分股,共有557支。这557支股票2016-2025年的涨幅与人民币汇率密切相关的数量并不少。根据我们的测算,在557支股票中,有169支股票与人民币汇率的相关系数达到了+0.5以上,而相关系数在-0.5以下的仅有6支。更值得关注的是,有40支股票跟人民币汇率的相关系数达到了0.7以上(图表11、图表12)。当然,这种简单的相关性计算并不能说明股票和汇率之间的因果联系,也可能是其他因素驱动二者同向变化。
近期美国贸易政策的不确定性似乎有所下降,其对汇率的直接影响有所减弱。
市场接下来会观察已经公布的贸易政策的变化是否会通过基本面进一步影响到人民币的汇率,比如出口的变化会影响总体经济增长,而增长的变化可能会转化为中美利差的变化等等。我们在专题报告《
中金:解码出口新常态
》中指出,2020-2024年中国出口份额一直保持全球较高水平、持续超市场预期,一个原因是新兴市场的工业化成为推升中国中间品出口的重要力量,今年中国出口仍有超市场预期的可能性。
对于人民币汇率来说,从过去几年的经验来看,出口的持续超预期并不能带来人民币的持续升值。
如果人民币汇率趋势性升值,背后可能有什么因素起作用?
风险溢价的下行是一个重要因素,内部来看,进一步解决企业债务问题有助于实现这一点。
我们在此前的报告《
中金宏观:货币政策如何“超常规”| 漫长的周期系列(一)
》中指出,风险溢价走高一方面会直接提升企业面临的外部融资成本,另一方面也会使资产净值降低,使企业资产负债表承压,两方面作用的结果是企业融资困难,现金流紧张:2025年1月,企业总存款同比增速为-2.2%,企业活期存款同比增速为-21.0%,均处于历史较低的水平(图表13)。促进我国风险溢价下行的一个抓手可能是阻断企业流动性紧张对企业资产负债表产生的潜在负面影响[1]:由于应收账款账期变长,企业将其短期变现需要付出的折扣可能更高,企业或不得不变卖其他资产来获得流动性,结果是资产价格下跌,进一步拖累企业净资本,有些企业可能会退出市场。2024年中国市场主体总数同比增长3.1%,处于我们所找到的数据中较低的水平(图表14)。
外部来看,
虽然美元指数相比历史上的高峰还有距离,但目前美元的实际有效汇率已经处于历史高位(图表15),因此市场对美联储放松货币政策引导汇率下行有一定的期待。市场上的一个假设是,如果关税不再出现明显变化,同时美国货币放松(包括降低联邦基金利率与量化宽松),短端与长端利率下降,美元贬值,那么资金可能回流中国,带动人民币升值、A股上涨。
我们认为这个假设存在一定的合理性,但不全面,其中比较重要的是美国增长与通胀的动态变化。
如果美联储的独立性受到损害,超市场预期进行宽松政策,短期内市场利率下降、美中利差收敛,人民币汇率可能出现阶段性升值。但是如果美国降息与QE的结果是通胀预期进一步走高,美国市场利率可能会重新抬头,人民币兑美元汇率的不确定性将上升。
此外,
出口结汇率目前处于较低水平(图表16),而人民币海外信贷增速较高(图表17),这些人民币空头如果出现回补,人民币汇率可能会得到支撑。但是,这些资金与日元空头的形成因素(使用日元作为低息融资货币并投资于其他市场)可能并不一致,其流出或本身就有一定的避险考虑。
[1] 参见这几位学者发布政策不确定性数据的网站(https://www.policyuncertainty.com/index.html)以及他们发表的论文:Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593-1636.
[2] Engel, Charles. 2016. "Exchange Rates, Interest Rates, and the Risk Premium." American Economic Review 106 (2): 436–74.
[3] https://www.chicagofed.org/research/data/nfci/about
[4] 参见这几位学者发布政策不确定性数据的网站(https://www.policyuncertainty.com/index.html)以及他们发表的论文:Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593-1636.
[5] 280为美国贸易政策不确定性指数在2018年3月至2019年8月期间的最低值
[6] 正如前文提到的,美国贸易政策不确定性指数与人民币兑美元汇率的强相关在不确定性指数高于280时才能较明显的体现出来,因此在回归模型中,我们将不确定性指数低于280时的观测值替换为0,高于280时的观测值不变
[7] 包括上调跨境融资宏观审慎调节参数、发行离岸央票、暂停公开市场国债买入操作等
[8] 在回归模型中,我们使用直接标价法的汇率(人民币/美元)作为被解释变量,因此这里我们计算的也是各个变量对直接标价法汇率变化的贡献比例
[9] 参见我们此前的报告《货币政策如何“超常规”| 漫长的周期系列(一)》
本文来自:2025年2月22日已经发布的《关税扰动对汇率影响多大》
周 彭 分析员 SAC 执业证书编号:S0080521070001 SFC CE Ref:BSI036
张文朗 分析员 SAC 执业证书编号:S0080520080009 SFC CE Ref:BFE988
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