如何处理利率和汇率的差异？

在某些特定类型的利率波动中，利率差额的偏差看起来是较不严重的。在恶性通货膨胀酝酿期间，名义利率从很小变成很大，对这段期间偏差的检验，结果呈现出β为正值，且接近于1。除此之外，较不正式的横断面的检验也证明利率差额会产生合理的预测：高通货膨胀率的国家，比如意大利，通常的名义利率会比美国高，而且它们的货币也的确有长期贬值的倾向。相反地，在低通货膨胀率的国家，例如联邦德国，其利率也相对较低。换言之，利率差额的平均水平指出了预测长期汇率变动的正确方向，虽然在预测短期汇率变动上，短期的相关性通常指向错误的方向。

这一证据可以被视为支持用缓慢学习假说或比索问题来解释偏差的理论，因为这两种解释都预测，平均而言，利率差额能正确地预测长期汇率变动（即使看起来在短期预测上也有偏差）。然而，按照相同的逻辑，这些解释应该也会引导我们预期β系数的估计值平均而言应该等于1。同时，如果缓慢学习假说是偏差的原因之一，我们应该看到β系数的估计值在后来的子样本中愈加接近1，但是没有这类演化的迹象存在。(www.xing528.com)

β系数小于1的强烈证据普遍出现在不同的子样本、货币、预测区间、资产市场上，再加上比索问题对20世纪80年代早期美元行为的解释能力几乎被否定，缓慢学习假说的有效性也蒙上了怀疑的阴影。为了保持这些解释的完整性，人们可能推说这些β系数的估计值之间的独立性很小。或许，可能有些重要事件还没有发生，比如完全的核毁灭，会对投资人的预期产生影响，从而造成偏差。然而，当时间序列及横断面统计样本规模持续扩大时，这类观点就会显得越发牵强。