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国际油价波动对我国对外贸易的影响教材
国际油价波动对我国对外贸易的影响
摘要:
本文以进(出)口总额作为因变量,选取WTI油价、汇率、工业增加值增长速度以及利率作为自变量,建立多元回归模型,初步找到断点,分别利用断点前后的数据样本建立稳定的VAR模型,进行协整检验、Granger因果检验、脉冲响应分析和方差分解,最终发现油价对进、出口的影响存在转折点即断点,以及油价对进、出口的影响存在滞后性,其中断点前后对进口的滞后期数均为2,断点前后对出口的滞后期数分别为2和3。
关键词:
油价,对外贸易,结构断点,VAR模型
Abstract:
Firstly,thispaperwillselectthetotalamountofimport(export)asthedependentvariable.Secondly,weselectWTIoilprices,exchangerates,thegrowthrateofindustrialaddedvalueandinterestratesastheindependentvariable.Thirdly,wecanestablishamultipleregressionmodel,andfindabreakpointinitially.Fourthly,weshouldestablishastableVARmodel.Accordingtothedatasamplesthatareseparatelybeforeandafterthebreakpoint,conductingco-integrationtest,Grangercausalitytest,impulseresponseanalysisandvariancedecomposition.Andeventuallywecanfindthattheimpactofoilpricesontheimportandexporthasaturningpointwhichisthesameasbreakpoint,aswellastheimpactofoilpricesontheimportandexportexistslagging,andthelaggingperiodsonimportis2,beforeandafterthebreakpoint,thelaggingperiodsonexportsarerespectively2and3.
Keyword:
oilprice,foreigntrade,breakpoint,VARmodel
一、引言
截至2013年3月4日,和讯网发布消息,中国已经取代了美国第一石油进口大国的地位,虽然按照年均进口量来计算,美国仍然是最大的石油进口国,但其与中国的差距已日渐缩减。
石油分析师认为,直至2013年底或2014年初,中国将彻底取代美国成为世界上最大的石油进口国。
19世纪60年代之前世界使用的主要能源还是煤炭,60年代之后石油开始取代煤炭的地位成为主要的能源,并且在民用、军事和航空航天等高技术行业成为了不可替代的原料,与国家军事、政治、经济发展等各方面均有不可分割的联系。
随着经济高速发展,国民经济水平不断提高,我国对石油的消费量不断攀升,而国内石油生产量增长速度极为缓慢,供需矛盾逐渐变大,使我国石油缺口不断增加,且增长速度逐年加快(见图1),原油对外依存度增长速度更是惊人,从1996年的不到10%,到2009年首次超过50%达51.3%,再到2012年高达56.4%,预计2013年将突破60%,国际能源署(IEA)更是表示,“中国原油需求增速未来若保持不变,石油进口依存度将在2035年上升至80%。
”原油对外依存度是指一个国家原油净进口量占本国石油消费量的比例,中国原油对外依存度的不断上升体现了中国石油消费对国外石油的依赖程度逐渐增大,并且还有继续扩大的趋势。
数据来源:
《中国统计年鉴》2012
图1:
中国原油生产、消费及缺口走势图
自2003年加入WTO,我国与世界的联系日益紧密。
入市不仅是机遇同时也是挑战,在能源领域,这意味着我们能够积极利用国际市场上的能源,但是国际市场上的能源价格波动对于我国宏观经济的运行也会产生更大的影响。
中国自1993年开始由石油净出口国变为石油净进口国,这就说明从1993年开始国际油价波动对中国宏观经济的影响将会更大。
衡量中国宏观经济的指标有很多,包括国内生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI),对外贸易(如进出口总额、出口额、进口额等),金融指标(如汇率、利率),投资指标(如全社会固定资产投资额),消费指标(如社会销售品零售总额),其中国内生产总值是衡量宏观经济最佳的指标。
本文利用GDP代表中国的经济状况,中国对外贸易额占中国国内生产总值的60%以上,也有很多研究表明对外贸易对中国经济增长有很大的贡献,如徐佳(2011)所做的硕士学位论文中指出:
我国对外贸易对经济增长有很大的影响,并且影响越来越大。
近年来,关于国际油价波动对中国宏观经济影响的研究层出不穷,但大多是将对外贸易作为宏观经济中的一个指标进行简单的研究,有些甚至不考虑对外贸易,而专门研究国际油价波动对中国对外贸易的影响的文章更是为数不多。
如上段所述,对外贸易对我国经济发展有极其重要的影响,研究国际油价波动对我国对外贸易的影响必将有利于中国经济的发展。
中国于1993年由石油净出口国转变为净进口国,国际油价波动对转变前后的影响必然会有所不同,本文针对研究中国成为石油净进口国之后国际油价波动对中国对外贸易的影响。
二、文献综述
国外学者对于油价波动的研究开始的比较早,在第一次石油危机之后就有了这方面的研究,其研究有许多都集中于选取些许指标(如通胀率、失业率、GDP)来代表一国经济水平,并探索油价波动与其关系。
AnaGómez-Loscos,AntonioMontañés,M.DoloresGadea(2011)分析了石油价格波动对西班牙GDP增长和经济通货膨胀的影响。
他们使用QP和BP程序,能够确定了石油价格冲击和宏观经济变量(GDP和CPI)之间存在一个非线性关系。
石油价格冲击的影响不是恒定的,而是根据不同的时期而变化的,并且在其中的一些时期,油价没有对生产和价格产生影响。
Hamilton(2008)选取油价与通货膨胀率、失业率、经济增长率等指标进行研究,得到如下结论:
油价与国内生产总值之间存在协整关系,并通过VAR模型和脉冲响应函数得到油价波动对国内生产总值的弹性。
国内学者大多使用Granger因果检验和VAR模型,再加上脉冲响应和方差分解来研究油价波动对中国宏观经济的影响。
张森林、陈惠芬和帅建祥(2010)通过建立向量自回归模型和格兰杰因果检验,指出国际油价上涨与中国国内生产总值、固定资产投资指数以及进出口总额之间存在因果关系,其中对国内生产总值和进出口总额的影响是负面的,并且对进出口的影响最大。
王剑飞(2011)选用了国际石油价格,居民消费者价格指数、利率、汇率、工业总产值、股票收益率为主要研究对象,首先确定门限效应的存在性,接着建立门限模型,然后引用VAR模型中的方差分解和脉冲响应函数对数据进行深入处理,得出如下结论:
国际油价冲击会对中国经济产生非对称性影响,对股票市场存在负面影响,并且会影响中国对外贸易。
现有研究虽然都集中于研究油价波动对宏观经济的影响,但都附带得出这样一个结论:
国际油价波动对中国对外贸易有很大的影响。
三、国际油价波动对中国对外贸易影响的定性分析
国际油价的不断上升会提高投资的成本,降低消费需求,使西方发达国家经济的增长速度变缓,使对原油依存度不断上升的亚洲发展中国家的经济受到很大的冲击,从而减少这些国家从我国进口商品的总额,而出口是拉动中国经济增长的“三驾马车”之一,国外进口的减少必然会使中国的出口受到阻碍,进而减少中国的出口商品总额。
同时,虽然国际油价不断上升,但中国的原油进口量也逐步提升,并且进口成本价格增加,这必然会使中国进口花费增加,同时减少我国国内对外出口的成品油数量,导致贸易失去平衡,压力变大。
图2:
WTI油价与我国出口商品总额走势图
图3:
WTI油价与我国进口商品总额走势图
从图2和图3可以看出,WTI油价与进、出口总额几乎有一样的上升趋势,油价的上升并没有使中国的进、出口减少,这与理论上的油价上升对进、出口会产生负面影响的结论产生了矛盾,并且20世纪七八十年代的经济现实告诉我们油价上涨会导致经济萧条,那么为什么现在会出现如图所示的变化呢?
本文基于此,研究国际油价波动对
我国进出口的影响。
四、国际油价波动对中国对外贸易影响的模型构建与实证分析
(一)变量选取和数据预处理
由于我国从1993年开始从石油净出口国转变成石油净进口国,故本文着重研究中国成为净进口国之后油价波动对中国对外贸易的影响,即选取1993年至2012年的月度数据共240个数据,并以进、出口商品总额来衡量中国对外贸易状况。
根据参考的诸多文献以及简单的相关分析,笔者认为宏观经济的运行状况、国内货币政策效应、人民币汇率对进出口的影响是比较大的,而衡量宏观经济的最佳指标就是国内生产总值(GDP),又GDP只有季度数据,可以根据各种方式得到月度数据,但不论哪种方式都会有较多的数据信息损失,所以本文采用工业增加值增长速度来替代国内生产总值(GDP),此外,以利率代表国内货币政策效应。
由于本文主要研究的是国际油价波动对进出口的影响,WTI原油期货价格透明度很高,并且流动性很强,因此WTI原油价格在全球原油市场上作为三大基准价格之一。
公众和媒体平时所谈及的油价主要就是指WTI原油价格。
故本文以WTI原油价格来表示国际原油价格,并根据各月度汇率将其转化为元/桶。
在确定各个指标之后对数据做如下处理:
表1:
数据来源和预处理方式
计量
符号
意义
数据预处理方法
数据来源
EX
出口商品总额
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
Resset金融研究数据库、统计年鉴
IM
进口商品总额
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
Resset金融研究数据库、统计年鉴
WTI
油价
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
IEA
ER
汇率
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
IMFIFS,人大经济论坛、国家外汇管理局
IR
利率
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
IMFIFS,中国人民银行
IAVG
工业增加值增长速度
经CPI指数调整(即除以CPI),进行CensusX12季节平滑处理,取对数
Resset金融研究数据库,统计年鉴
注:
其中CPI是来自国家统计数据库
(二)模型的构建
本文采用向量自回归模型(VAR)模型,并结合实际数据进行建模,得到实证分析的基础。
向量自回归模型(VAR)最早由Sims(1980)提出,通常使用最少的经济理论假设,以时间序列的统计特征为出发点,通过对经济系统进行冲击响应分析来了解经济系统的动态特性和冲击传导机制。
虽然建立VAR模型一般要求平稳序列,但当研究的是变量之间的长期均衡关系时不平稳数据也可以建立VAR模型,但必须保证整个模型系统的稳定性。
VAR模型通常表示为:
或
其中,Z是由n个变量组成的向量,p是滞后阶数,ε是由各方程随机项组成的向量,服从多维正态分布,A(L)是滞后多项式矩阵,L是滞后算子。
在建立VAR模型分析之前,对于模型的设定要注意:
(1)变量的选择。
要根据研究问题的重点及数据样本的规模选择合适的变量个数,而不是理论上的变量个数越多越好。
(2)滞后阶数的选择。
对于一个包含n个变量的VAR模型,每增加一个滞后阶数,模型中的参数就增加n2,增加的速度非常快,因此必须选择合适的滞后阶数。
在设定完模型后,需要对模型进行估计,一般采用普通最小二乘估计(OLS)及最大似然估计模型中的参数。
估计完参数以后还需使滞后多项式矩阵
的特征根位于单位圆之外来保证模型的稳定性。
(三)模型估计
1、单位根检验
对多个时间序列数据进行线性回归后不能得到平稳序列,但是新得到的序列具有非常高的拟合优度R2,较低的DW统计量,容易使分析者误判变量之间存在显著线性关系,这时就出现了伪回归,即变量之间本来没有真正的关系,但由于变量均是是非平稳序列而造成的虚假的显著的线性关系。
所以,为了避免所建模型出现伪回归,先对数据做单位根检验。
表2:
单位根检验(ADF检验)结果
变量
t-statistic
p值
结论
EX
5.3070
1
不平稳
IM
4.1808
1
不平稳
WTI
1.1826
0.9391
不平稳
ER
0.4369
0.8075
不平稳
IR
-0.7715
0.3811
不平稳
IAVG
0.2014
0.7439
不平稳
D(EX)
-15.9704
0
平稳
D(IM)
-17.5301
0
平稳
D(WTI)
-14.4205
0
平稳
D(ER)
-11.9638
0
平稳
D(IR)
-16.6416
0
平稳
D(IAVG)
-5.9465
0
平稳
由表2可知,序列出口(EX)、进口(IM)、国际油价(WTI)、汇率(ER)、工业增加值增长速度(IAVG)、利率(IR)都不能通过单位根检验,即都是不平稳的,故分别计算这些序列的一阶差分D(EX)、D(IM)、D(WTI)、D(ER)、D(IAVG)、D(IR),丙对其进行单位根检验,发现一阶差分后的序列均是平稳的,即序列EX、IM、WTI、ER、IAVG、IR都是一阶单整的。
2、Chow断点检验
将处理后的EX、IM分别与WTI、ER、IR、IAVG进行OLS回归,得到模型如下:
(1)
(8.7235)(25.6439)(-7.7089)(-2.6559)(-10.7817)
(2)
(5.3706)(38.0090)(-3.3335)(-2.5809)(-8.2983)
两个模型中的系数均通过了t检验,即都是显著的,分别对以上模型进行Chow断点检验,发现出口总额在2008年7月的断点检验是通过的,即在2008年7月存在断点,而进口总额在2001年8月的断点检验是通过的,即在2001年8月存在断点。
表3:
对出口总额的断点检验结果
ChowBreakpointTest:
2008M07
NullHypothesis:
Nobreaksatspecifiedbreakpoints
F-statistic11.1509Prob.F(5,230)0.0000
Loglikelihoodratio51.9241Prob.Chi-Square(5)0.0000
WaldStatistic55.7547Prob.Chi-Square(5)0.0000
表4:
对进口总额的断点检验结果
ChowBreakpointTest:
2001M08
NullHypothesis:
Nobreaksatspecifiedbreakpoints
F-statistic98.5165Prob.F(5,230)0.0000
Loglikelihoodratio274.7405Prob.Chi-Square(5)0.0000
WaldStatistic492.5825Prob.Chi-Square(5)0.0000
(四)模型建立
1、VAR模型滞后期数的选择
本文选择进(出)口总额、油价、汇率、利率、工业增加值增长速度作为向量自回归模型的内生变量,将进(出)口分别按照断点前后进行分析,并且根据AIC、SC等准则来选择VAR模型的滞后期数,建立VAR模型要求保证其稳定性,即要求特征多项式的根均在单位圆内,据此最终确定了最优滞后期数,其中关于出口2008年7月前最终选择了VAR
(2),7月后选择了VAR(3),进口在2001年8月前后均选择了选择了VAR
(2)。
具体估计结果如下:
出口:
1993年1月至2008年6月VAR模型
(3)
从这个方程中可以看到WTI油价滞后1期和2期对出口影响系数分别是0.0116和0.0274,均在0和1之间,这表明油价上涨没有使出口发生很大的变化,只是使出口额的增长速度变快;出口滞后1期和2期对油价的影响系数分别是0.1192和-0.0405,表明出口的增长对油价的影响发生了反向变化,滞后1期的出口额增加会使油价上升,而滞后2期的出口额增加会使油价下跌,但是这两个值的绝对值均在0和1之间,也就是说虽然影响发生了反向变化,但是出口是油价上升和下降的幅度并不是很大。
2008年7月至2012年12月VAR模型
(4)
从这个方程中可以看到WTI油价滞后1期和2期对出口影响系数分别是0.2849和-0.1910,这与上述方程的结论是不一样的,表明在此阶段油价对出口的影响发生了反向变化,滞后3期的油价对出口的影响系数又变为0.0352,所以滞后3期的油价上涨又会使出口减少,但减少幅度小于滞后1期的油价;出口滞后1期、2期和3期对油价的影响系数分别是-0.0462、0.2920和-0.0284,均在-1和1之间,这表明出口的增长没有使油价发生很大的变化,但其变化方向与油价对出口的影响刚好相反,但相比而言变化幅度较小。
上述分析表明,2008年7月前后油价和出口之间的关系发生了改变,7月之前出口对油价的影响更为显著,7月之后油价冲击对出口额的影响更显著,这初步表明选择2008年7月作为结构断点是合理的。
此外,2008年7月之前出口滞后1期对油价的影响是正的(0.1192),滞后2期对油价的影响是负的(-0.0405),而2008年7月之后出口滞后1期对油价的影响是负的(-0.0462),滞后2期对油价的影响是正的(0.2920)这表明7月前后出口对油价的影响发生了实质性的转变,前期滞后1期出口的增加会使国际油价上升,而后期滞后1期出口的增加会使油价下降。
滞后2期则相反。
这点更证明了出口对油价的影响发生了转折,即断点是合适的。
进口:
1993年1月至2001年7月VAR模型
(5)
该模型显示:
滞后1期和滞后于2期的油价对进口的影响系数分别是0.1155和0.0160,均在0和1之间,这表明油价对进口的影响没有发生很大的变化,只是使进口的增长速度变得缓慢。
而进口的滞后1期和滞后2期对油价的影响系数分别是0.1880和-0.0252,即进口对油价的影响发生了反向改变。
2001年8月至2012年12月VAR模型
(6)
该模型显示:
滞后1期和2期的油价对进口的影响系数分别是0.3655和-0.2912,
油价对进口的影响发生了反向变化,而滞后1期和2期的进口对油价的影响系数分为
0.3525和-0.1247,这与模型(5)中揭示的进口对油价的影响变化方向是一致的。
比较模型(5)和(6)可以认为油价对进口的影响发生了很大的改变,因而选择2001年8月作为断点是合适的,即该时刻是油价对进口影响的转折点。
此外,2001年8月前后滞后1期和2期的汇率对进口的影响系数分别从0.6122和-0.4637改变为-1.2225和0.9429,正负号完全改变,这也就是说断点前后汇率对进口的影响同样发生了质的变化,
滞后1期的汇率对进口的影响从正向变为了负向,而滞后2期的汇率对进口的影响从负向变成了正向,这点更证明了选择2001年8月作为结果断点的合理性。
2、协整检验
在单位根检验中,已经确定了各个变量序列均是一阶单整的,即所有序列均是非平稳的,那么这些非平稳序列之间是否有长期的稳定关系呢?
如上使用这些序列建立了VAR模型,其假设研究的就是这些变量之间的长期均衡关系,并且根据滞后阶数检验,已经证明各个VAR模型均是稳定的。
本文采用Johansen协整分析法来检验多个变量之间的长期均衡关系,而Johansen协整有迹检验和最大特征值检验两种,本文选择了迹检验。
表5:
协整检验结果
出口
进口
Hypothesized
No.ofCE(s)
1993:
1-2008:
6
2008:
7--
2012:
12
1993:
1-2001:
6
2001:
7--
2012:
12
Statistic
Prob.**
Statistic
Prob.**
Statistic
Prob.**
Statistic
Prob.**
None
106.554
0.0000
102.416
0.0000
94.1918
0.0002
96.6636
0.0001
Atmost1
49.5057
0.0347
61.9316
0.0014
45.0118
0.0903
39.1535
0.2542
Atmost2
25.8853
0.1322
28.0372
0.0787
20.0324
0.4207
20.8438
0.3675
Atmost3
13.0007
0.1148
9.6502
0.3086
4.6311
0.8467
6.6488
0.6188
Atmost4
1.1573
0.2820
0.3748
0.5404
0.5514
0.4578
0.3170
0.5734
表5显示在atmost1处的p值均大于0.05,接受原假设,表明不论是出口还是进口,各阶段的协整检验结果表明这些序列之间至少存在一个协整关系,即出口(EX)、进口(IM)与国际油价(WTI)、汇率(ER)、工业增加值增长速度(IAVG)、利率(IR)之间存在长期均衡关系。
3、Granger因果关系检验
从上面的分析,知道出口(EX)、进口(IM)、国际油价(WTI)、汇率(ER)、工业增加值增长速度(IAVG)、利率(IR)虽然都是不平稳序列,但是它们之间存在长期均衡关系,也就是说可以进行Granger因果关系检验。
检验结果显示:
对于出口,在2008年7月之前出口对油价有影响,油价对出口的影响几乎没有,而在2008年7月及之后出口对油价的影响消失了,油价开始影响出口,这就印证了之前所做的Chow断点检验,2008年之前WTI油价的上升幅度比较小2008年油价起伏很大,7月上升至最高点133.48美元/每桶,而12月又降到最近四年的最低42.04美元/每桶,油价巨大的波动幅度使得这前后的时间段内油价和出口之间的关系产生了变化。
对于进口,2001年8月之前油价对进口是单方面的影响,在2001年8月及之后油价和进口之间的存在双向影响关系,也就是说油价和进口之间的关系发生了改变,这也证明了上文的Chow断点检验。
2001年中国加入WTO,奥运申办成功,这些重大事件对中国的经济产生了影响,进而影响中国的进出口贸易,2001年中国的原油进口量在历年持续增长的情