计量经济学论文人民币汇率研究汇编Word下载.docx

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为促进我国对外贸易健康稳定，本国经济保持高速发展，本论文根据搜集到的最新统计数据，运用多元线性回归模型分析汇率和各影响因素之间的内在联系，对未来我国汇率发展趋势和宏观经济走势进行分析和预测，并提出了相应的问题和对策。

选择变量的涵义如下：

选择变量

变量涵义

EXCHANGE

（人民币汇率）

汇率亦称“外汇行市或汇价”，是国际贸易中最重要的调节杠杆。

一国货币兑换另一国货币的比率，是以一种货币表示另一种货币的价格。

由于世界各国货币的名称不同，币值不一，所以一国货币对其他国家的货币要规定一个兑换率，即汇率。

GDP

（国内生产总值）

GDP即英文grossdomesticproduct的缩写，也就是国内生产总值,（港台地区有翻译为国内生产毛额、本地生产总值）。

通常对GDP的定义为：

一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值。

M2

（货币和准货币）

准货币（quasi-money）----又叫亚货币或近似货币，是一种以货币计值，虽不能直接用于流通但可以随时转换成通货的资产。

准货币虽不是真正意义上的货币，但因可随时转化为现实的货币，故对货币流通有很大影响，是一种潜在货币。

准货币主要由银行定期存款、储蓄存款以及各种短期信用流通工具等构成，如国库券储蓄存单、外汇券、侨汇券、金融卡等。

RESERVE

（外汇储备）

外汇储备（ForeignExchangeReserve），又称为外汇存底，指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分，即一国政府保有的以外币表示的债权。

是一个国家货币当局持有并可以随时兑换外国货币的资产。

狭义而言，外汇储备是一个国家经济实力的重要组成部分，是一国用于平衡国际收支，稳定汇率，偿还对外债务的外汇积累。

广义而言，外汇储备是指以外汇计价的资产，包括现钞、国外银行存款、国外有价证券等。

外汇储备是一个国家国际清偿力的重要组成部分，同时对于平衡国际收支、稳定汇率有重要的影响。

三、理论模型的设计

假设影响人民币汇率的因素有，国内生产总值，货币和准货币M2，外汇储备三个变量，为方便量化，用货币供应量同比增长率来描述货币和准货币M2，用与100美元等值的人民币数值来近似描述人民币的汇率水平。

搜集1991-2007年的数据如下：

年份

序号

项目

国内生产总值（亿元）

货币和准货币M2（货币供应量同比增长率）

外汇储备（亿美元）

人民币汇率人民币元（=100美元）

1

1991

532.3

20250.4

7.6

217.1

2

1992

551.5

23134.2

194.4

3

1993

576.2

26364.7

11

212

4

1994

861.9

29813.4

516.2

5

1995

835.1

33070.5

736

6

1996

831.4

36380.4

1050.5

7

1997

829

39762.7

5.7

1398.9

8

1998

827.9

42877.4

5.2

1449.6

9

1999

827.8

46144.6

2.3

1546.8

10

2000

23072.3

1655.7

2001

827.7

107449.7

2121.7

12

2002

117208.3

2864.1

13

2003

128958.9

4032.5

14

2004

141964.5

6099.3

15

2005

819.2

169996.4

8188.3

16

2006

797.2

204556.1

10663.4

17

2007

760.4

249530

15282.5

对模型进行多次试验，最终挑选出模型的形式：

LOG（EXCHANGE）=β0+β1*GDP+β2*M2^2+β3*LOG（RESERVE）+υ

四、模型参数估计

并对模型进行了参数估计，结果如下：

DependentVariable:

LOG（EXCHANGE）

Method:

LeastSquares

Date:

12/16/09Time:

22:

44

Sample:

19912007

Includedobservations:

17

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

5.070800

0.207903

24.39021

0.0000

-3.08E-06

5.55E-07

-5.548296

0.0001

M2^2

0.000149

6.45E-05

2.308414

0.0381

LOG（RESERVE）

0.239285

0.031678

7.553596

R-squared

0.829795

Meandependentvar

6.642979

AdjustedR-squared

0.790517

S.D.dependentvar

0.158903

S.E.ofregression

0.072729

Akaikeinfocriterion

-2.201825

Sumsquaredresid

0.068764

Schwarzcriterion

-2.005775

Loglikelihood

22.71552

F-statistic

21.12611

Durbin-Watsonstat

1.226706

Prob（F-statistic）

0.000028

经过参数估计的模型方程为:

LOG（EXCHANGE）=5.070800—（3.08E-06）*GDP+0.000149*M2^2+0.239285*LOG（RESERVE）

五、模型的检验

（一）对模型进行经济意义检验：

C表示当没有任何经济变量影响的时候，人民币汇率为5.070800，但数值本身没有任何意义；

β1表示每当国内生产总值增加一个单位，人民币汇率的对数值会相应减少3.08E-06个单位，国内生产总值和人民币汇率呈现负相关关系；

β2表示每当货币供应量同比增长率的平方增加一个单位，人民币汇率的对数值会相应增长1.49E-04个单位，货币供应量和人民币汇率呈现正相关关系；

β3表示每当外汇储备的对数值增加一个单位，人民币汇率的对数值会相应增长0.24个单位，外汇储备和人民币汇率呈现正相关关系。

符合经济学知识,模型通过经济意义检验。

（二）对模型进行统计检验：

1、调整后的拟合优度检验R2=0.790517，

说明人民币汇率中79.05%可由国内生产总值，货币和准货币M2，外汇储备解释，拟合程度比较好。

2、整体线性关系检验（F检验）：

Prob（F-statistic）=0.000028<

0.05，整体线性关系显著。

3、回归系数显著性检验（t检验）：

Prob.=0.0001<

0.05，通过t检验；

gdp对log（exchange）线性影响显著。

Prob.=0.0381<

m2^2对log（exchange）线性影响显著。

Prob.=0.0000<

0.05，通过t检验，log（reserve）对log（exchange）线性影响显著。

回归系数95%的置信区间：

：

（4.630046,5.511554）；

（-4.3E-06,-1.9E-06）；

（1.23E-05,0.000286）；

（0.172128,0.306442）。

（三）对模型进行计量经济学检验：

1、异方差检验

①图示法检验：

通过作图分析，模型可能存在递增的异方差。

但这并不能充分证明该模型存在异方差性，要想得到异方差的形式并加以消除，还需要更进一步的采用其他方法。

②对上面的模型进行WHITE检验

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.490830

Probability

0.306152

Obs*R-squared

11.17166

0.264126

尾端面积PROB.=0.26412>

0.05未检验出存在异方差。

③进一步进行G-Q检验

选取在上述OLS结果中未能通过T检验的M2^2进行G-Q检验。

把M2的数据按升序排列，并将其分成三部分，选取第一部分1991-1997的数据和第三部分2001-2007年的数据分别按原方程进行回归。

子样1

12/17/09Time:

20:

35

19911997

7

0.993658

6.649499

0.987316

0.133113

0.014991

-5.267110

0.000674

-5.298018

22.43488

156.6808

1.965270

0.000856

子样2

36

20012007

6

Excludedobservations:

1

0.913623

6.647565

0.784058

0.181469

0.084328

-1.873490

0.014222

-2.012317

9.620469

7.051470

0.689236

0.126725

SSR的比值为SSR2/SSR1=0.014222/0.000674=21.10>

F0.05（3,3）=9.28，拒绝原假设，μi存在异方差。

④对原方程进行加权数1/abs（e），消除异方差，并进行回归。

19:

22

Sample（adjusted）:

17afteradjustingendpoints

Weightingseries:

1/ABS（E）

5.123075

0.195713

26.17650

-3.00E-06

3.62E-07

-8.297628

0.000156

1.94E-05

8.061941

0.231577

0.028423

8.147623

WeightedStatistics

1.000000

6.712539

14.87848

0.005674

-7.303547

0.000419

-7.107497

66.08015

24.33806

1.308886

0.000013

UnweightedStatistics

0.826616

0.786605

0.073405

Sumsquaredresid

0.070048

1.184263

⑤再一次进行WHITE检验:

0.372977

0.905799

6.025270

0.737387

0.737387>

0.05，接受原假设，怀特检验通过且结果较消除异方差前更为良好。

加权后的模型不存在异方差。

2、自相关检验

通过图示检验，从图中表明的数据可以看出，残差值有逐年减小的趋势，预示着可能呈现序列负相关性，需要进行更进一步的检验。

②对上面的模型进行D-W检验:

参数估计表得到：

N=17,k=4

dl：

0.9du：

1.714-dl：

3.14-du：

2.29

0.9<

1.308886<

du：

1.71不能确定是否存在自相关

③进行LM检验,检验是否存在一阶自相关:

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

1.982677

Probability

0.159109

LM检验：

Probability=0.159109>

0.05，说明模型不存在自相关。

六、考察模型的预测能力

（一）用1991—2007年的数据对模型进行内差检验

做出历史模拟图：

平均绝对百分比误差MAPE=4.84,模型适合进行短期的预测。

（二）用1991—2006年的数据预测2007年的人民币汇率,进行外推检验

去除07年的人民币汇率值,得到07年预测值776.07536534.

相对误差=

.

所以模型外推检验结果良好,模型预测能力较强。

七、对模型进行预测

对08、09年exchange进行预测

在Estimateequation中输入：

gdpcgdp（-1）,做自变量gdp的自回归模型,得到gdp的预测值。

同理得到M2和RESERVE的预测值：

2008

300760

18.8808946047

20433.6279212

2009

326023

27114.4497961

用2008、2009年的自变量预测值对exchange进行预测：

用1991—2007年的数据预测2008年的人民币汇率

用1999—2008的数据预测2009年的人民币汇率

预测结果：

（

=2.306）

RESERVE:

预测值

（在预测后的盒子里）

下限

上限

18.8808

20433.627

715.8101

12.8649

686.1437

745.4766

27114.449

708.4070

13.5521

677.1559

739.6581

八、参考文献网站：

[1]陈国伟,人民币实际汇率的变动对总产出影响的实证分析[J]1经济科学,2002,（4）.

[2]刘斌1我国货币供应量与产出、物价间相互关系的实证研究[J]1金融研究,2002,（7）.

[3]廖明球、李雪等，计量经济学简明教程，北京：

首都经济贸易大学出版社，2007年

九、给您的信

尊敬的孙老师：

您好！

跟您在一起一个学期了，虽然最后几个礼拜没有见面，但我深深的感受到您是一个很负责人的老师，因为很少老师带病坚持上课，当我们听不懂时，您又会一遍一遍不厌其烦得给我们讲。

这让我真的很感动。

。

一日为师终生为师。

衷心的祝愿您身体早日康复！

！

您可爱的学生

贾鸣浩