汇率是国际经济交往的重要价格指标，也是连接各国经济的重要纽带，研究汇率的决定因素及其波动特性一直以来都是国际经济学的重要研究领域。　　在汇率的决定理论中，巴拉萨-萨缪尔森效应是这一领域的一个经典理论，该理论认为一国的实际汇率受到该国与外国的部门相对生产率的影响。由于贸易品部门参与国际竞争，价格与国际价格一致，非贸易品部门由于不参与国际竞争，各国价格不同。但是由于在一国内部劳动力可以在不同部门之间自由流动，因此贸易品部门和非贸易品部门的工资趋于一致。而在贸易品部门中，发展程度不同的国家的劳动生产率水平不同，一般来说发达国家在贸易品部门的生产率较高，发展中国家的生产率水平较低，导致发达国家的贸易品部门工资较高而发展中国家贸易品部门的工资较低。但是在非贸易品部门不同国家的劳动生产率一般差别不大，又由于劳动力自由流动的原因，同一国内不同部门之间的工资趋于一致，因此在相同的非贸易品劳动生产率之下，发达国家的工资较高，导致在发达国家非贸易品价格高于发展中国家。在计算实际汇率时需要考虑两国价格水平之比，由于发达国家的非贸易品价格较高所以使得发达国家总体价格水平较高，所以发达国家的实际汇率被高估，偏离了购买力平价。从一国的纵向比较来看，一个国家在经济发展过程中，随着生产率水平的提高将经历实际汇率升值的过程。巴拉萨-萨缪尔森效应在大多数发达国家的实证研究中都得到了证实，但是针对发展中国家的研究结果则比较模糊，支持巴拉萨-萨缪尔森效应的证据并不明显。　　汇率研究的另一个领域则是使用时间序列模型研究汇率的波动特征，一般的线性时间序列模型无法回答所谓“购买力平价之谜”，即汇率波动的回复速度很慢，长达数年，这与一般的汇率决定理论相违背。因此非线性模型在研究中逐渐受到重视，一般认为汇率波动表现出非线性特征的原因主要是由于交易成本的存在、市场参与者的不同预期和货币当局的干预。非线性波动具体表现为当汇率接近均衡值的时候回复速度较慢，当汇率远离均衡值的时候回复速度较快。一种常用来研究汇率的非线性模型是平滑转移自回归模型(STAR)，该模型是在线性模型的基础上添加了一个非线性系数，根据汇率与均衡值的距离不同非线性系数会发生变化，调节整个模型的系数。模型表现为接近均衡值时近似于随机游走，远离均衡值的时候则表现为平稳时间序列。　　本文的研究思路则主要借鉴了Lothian和Taylor(2008)的研究，在该研究中，作者将巴拉萨-萨缪尔森效应与STAR模型结合考虑，认为STAR模型当中的均衡值受到巴拉萨-萨缪尔森效应的影响，由两国之间的相对部门生产率决定，因此均衡汇率值本身随着两国相对部门生产率的变化发生波动，同时现实汇率又围绕这一均衡值波动，并表现出非线性特征。但是本文在方法上做出的改进在于没有直接拟合STAR模型，而是使用实际汇率对部门相对生产率回归的残差拟合STAR模型，如果STAR模型能够成立则表明实际汇率围绕着由部门相对生产率决定的汇率均衡值波动，并表现出非线性的特征。　　本文的研究对象是7个亚洲国家，分别是中国、日本、韩国、泰国、菲律宾、印度尼西亚、马来西亚。研究对象主要是发展中国家，本文希望考察使用新的方法在亚洲发展中国家中能否找到支持巴拉萨-萨缪尔森效应的证据。7个国家中唯一的例外是日本，作为发达国家也被本文包括在研究对象中，因为日本常常被作为证实巴拉萨-萨缪尔森效应的典型国家(例如Martson(1986)的研究），因此考虑日本是希望将其作为新方法研究结果的一个对比。在数据上考虑到观测期数的需要，本文采取了季度数据，但由于季度数据的可得性的限制，无法找到反映部门相对生产率的数据，因此使用人均实际GDP作为代替变量。如果假设各国的非贸易品部门的生产率相似，且随时间变化不大，那么人均实际GDP可以作为反映部门相对生产率的替代变量。　　在结构上，本文分为七章。在第一章中，本文主要介绍了研究的背景和意义，并简要介绍了本文的基本思路，在方法上的主要创新。　　第二章是巴拉萨-萨缪尔森效应的相关文献回顾，该部分的文献又分为理论文献和实证文献两类。理论文献介绍了巴拉萨-萨缪尔森效应的思想渊源和基本理论模型，实证文献回顾则基本按照时间顺序总结了自巴拉萨-萨缪尔森效应提出以来对该理论的一系列实证检验。包括各个实证研究的基本思路、方法、研究对象和所考察的数据及其时间跨度等等。还介绍了中国国内学者在该领域内的贡献，包括对巴拉萨-萨缪尔森效应在理论上的改进和中国学者利用中国数据对中国的巴拉萨-萨缪尔森效应的实证检验。并在最后进行了简单的总结。　　第三章则是关于STAR模型的文献回顾。与第一部分类似，文献也包括了理论和实证两类。理论文献主要包括最早提出STAR模型的文献，以及后来的介绍STAR模型建模过程和相关检验方法的文献。第二类文献则主要是利用STAR模型进行实证研究的文献。STAR模型在实证领域主要用于两类研究，一类是用于拟合经济增长率、失业率等宏观经济变量。主要用STAR模型反映宏观经济周期波动中表现出的不对称特性，用于这一类研究的STAR模型主要是LSTAR模型(logistic STAR)，另一类研究则是应用于汇率波动领域，在该领域STAR模型主要用于反映汇率在与均衡值有不同距离时表现出的不同的回复速度，本文的研究也属于这一类。由于汇率的波动一般表现为对称性，应用于这一领域的STAR模型也表现为对称性波动模型，称为ESTAR模型(exponential STAR)。　　第四章介绍了本文使用的主要计量模型——STAR模型，内容包括STAR模型的一般结构和建模程序，包括从最初的建立线性模型，到对线性模型进行线性检验，并且决定非线性模型的具体形式，到使用非线性最小二乘法估计模型参数需要注意的要点等等以及建模完成之后的常用检验方法，其中最主要的检验方法包括残差自相关检验、额外非线性检验和参数稳定性检验，还介绍了使用已经估计并且通过各种检验的非线性模型对未来数据进行预测的常用方法。最后还对近年来关于STAR模型的相关计量方法的最新进展做了简要介绍，主要包括对基本的STAR模型的各种扩展形式和与STAR模型相关的单位根检验方法。　　第五和第六章为实证部分，在第五章中，本文首先对建模之前的原始的实际汇率和生产率数据进行了预处理。主要考虑了各国的两组数据的平稳性，通过观察各国的数据折线图，本文首先注意到各国实际汇率和劳动生产率数据的一个重要特点，即1997年至1998年的亚洲金融危机对大部分国家的数据都存在明显的冲击，从而导致数据可能存在结构性突变，而结构性突变很可能影响到对于数据进行平稳性检验的结果。因为相关的研究已经指出对存在结构突变的时间序列数据使用标准方法进行单位根检验很可能降低检验识别单位根的能力。因此本文针对结构突变使用经过修正的方法重新检验数据的平稳性，发现考虑了结构突变的情况之后，部分国家的数据平稳性特征有所改善，并且使用相关的结构突变检验方法进一步检查数据发现金融危机对数据之间的关系产生了冲击，在冲击前后数据关系发生了变化。所以对于平稳数据和非平稳数据本文采用了不同的处理方法，对于非平稳数据使用协整方法处理，而对于平稳数据则使用添加代表结构冲击的虚拟变量的方法进行回归。　　第六章是本文的主要部分，在这一章中，本文使用第四章中介绍的模型构建程序处理第五章中回归所得到的残差，检查其非线性特征，对于存在非线性特征的残差数据建立STAR模型，并且使用第四章介绍的各种检验方法对估计所得到的模型进行检验。结果显示有部分模型没能通过检验，因此又进一步对初步估计所得的模型进行改进，并且再次进行检验以确定改进过的模型不存在误估计问题。在所有的七个亚洲国家中，经过改进最终有三个国家的数据能够建立STAR模型。最后使用最终确定的模型对未来数据进行了预测，结果显示对于本文所构建的STAR模型，其预测效果大部分情况下优于一般的线性模型，并且非线性模型还能够更好的体现数据的特殊分布特征。　　第六章中本文对研究的结果做出了结论，重点分析了非线性模型及其预测结果对了解中国实际汇率波动和走势的意义，提出了本文的研究值得改进的地方并且对未来的研究做出了展望。