通常认为澳元/美元走势受到情绪、大宗商品价格和货币政策的影响；笔者观察到，自2011年至2023年间澳洲央行和美联储之间的利差对澳元/美元走势的解释能力不断下降；自全球新冠疫情大流行以来，金融市场情绪开始成为影响澳元/美元走势的最重要因素；进入后疫情时代，澳大利亚的贸易帐飙升，导致大宗商品价格开始成为澳元走势的关键动力。
笔者用统计学的手段，分析了对澳元/美元走势影响力最大的几个因素，并且得出了下述结论：影响澳元/美元最重要的基本面因素在不同的时代有所不同。
与其他货币对类似，澳元/美元可以受到货币政策差距（即澳大利亚央行和美联储之间的货币政策差距）的影响。但这仅仅是推动澳元走向的众多因素之一。金融市场正在适应不断变化的经济环境，这也意味着影响澳元的因素的重要性会随着时间的推移而出现变化。
例如，影响澳元/美元的另一个因素是金融市场情绪。澳大利亚处于全球供应链的前端，换句话说，是世界商业周期的前端。这就是为什么我们会经常看到澳元汇率受到股市的影响，特别是新兴市场股市。
中国是澳大利亚最大的贸易伙伴，澳大利亚向中国出口大量商品。这也意味着，了解商品价格的动态是决定澳元走势的另一个影响因素。综上所述，有三个重要因素影响着澳元汇率：货币政策的相对差距、市场情绪和商品价格。
有鉴于此，本报告将试图阐明2006年到2023年中期，上述三种因素对澳元影响的变化情况。本次研究的目的是证明，为什么我们应当试图调整基本面分析，以便适应不断变化的环境。下面笔者将向大家阐释如何用数据分析的方式做到这一点。
如何研究？
在36个月的时间范围内，我们用了滚动回归模型分析了以下变量（所有变量都以月为单位）： 澳元/美元，澳大利亚和美国两年期国债收益率利差，MSCI新兴市场指数（EEM）和彭博大宗商品指数（BCOM）。回归分析结束后，我们就得到了解释系数，以及解释系数的影响力随时间变化的走势图。值得注意的是，为了准确衡量这些因素之间的内在关系，一些数据异常值被移除。
澳洲央行和美联储的政策分歧是如何影响澳元/美元的？
我们将从货币政策的相对差异开始。下图中的暗红色线条是国债收益率息差的滚动系数（该系数随时间而变化）。当这条线上升到0以上后，我们可以认为，当EEM和BCOM不变时，澳大利亚2年期债券收益率相对于美国2年期债券收益率提高1个百分点，就会使得澳元/美元出现越来越多的积极反应。
换句话说，澳大利亚相对于美国的利率越高，则意味着澳元升值越强。从下图可以看到，自2011年以来，暗红色线一直在稳步下降，并在2020年前后转为轻微的负值。当暗红色线为0时，这意味着澳美债券收益率的利差和澳元/美元之间几乎没有关系。
那么，二者之间的关系为什么会产生这样的变化？澳大利亚相对于美国的收益率优势曾经在2008年金融危机后慢慢消失了（见浅红线），并且自疫情开始后变成了负值，此后基本保持不变。换句话说，美国的利率变得比澳大利亚的高。随着这种情况的出现，澳大利亚央行的货币政策影响澳元/美元的能力（即政策利率）明显减弱，并在新冠疫情之后的几年里保持这种状态。
新兴市场情绪是如何影响澳元/美元的？
当澳洲央行政策对澳元/美元的预测性越来越低时，新兴市场的情绪变得更加重要。下图中的深绿色线条是MSCI新型市场指数EEM的滚动系数。当这条线上升到0以上时，保持国债收益率利差和BCOM不变，新兴市场月度表现提升1个百分点，澳元/美元的回报率就会越来越高。
笔者将新型市场月度走势与G4央行资产负债表资产（见下图浅绿色线）对比。我们可以看到，随着主要央行在2008年经济衰退后向金融系统注入流动性，情绪成为澳元汇率的一个越来越重要的影响因素。但是，尽管资产持有量激增，深绿色的线条在疫情之前达到了峰值，此后一直保持较低水平，这一点仍值得注意。
这说明在后疫情时代，市场情绪对澳元/美元的影响较小（尽管这种关系仍然是积极的）。笔者将带大家分析这一现象背后的原因。
大宗商品价格如何影响澳元/美元的？
下图中的深蓝色线条是彭博大宗商品指数BCOM的滚动系数（数据仅从2016年开始）。当这条线在0以上不断上升时，在保持国债收益率利差和EEM不变的情况下，BCOM指数的1个百分点提升往往会对澳元/美元产生更强烈的积极影响。有趣的是，深蓝色的线在进入疫情时代后急剧上升，并在此后保持高位。
这是因为澳大利亚的贸易帐在疫情期间出现了爆炸性增长（意味着该国的出口价值大大超过了进口）。换句话说，随着商品价格的飙升，有利于澳大利亚，澳元/美元更多地关注BCOM指数，而较少关注EEM和AU-US债券收益率差。
仔细观察后疫情时代
下面的最后一张图表是将EEM和BCOM的系数放大到2016+。这样做的原因是为了可视化澳元/美元在Covid期间的基本面动态的演变。具体来说，你可以看到在进入大流行期间，商品是如何成为比新兴市场情绪更重要的驱动澳元汇率的因素。这可能是由于全球贸易和价格飙升对澳大利亚经济的影响的重要性，以及因此对汇率的影响。
（Ashley Huo）
原文转自：Dailyfx
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