计量经济学论文人民币汇率研究.doc

一、 背景分析

2023年国民经济继续朝着宏观调控预期方向发展，总体保持了平稳较快的运营状态，国际贸易迅速发展，外汇储备再创新高，人民币汇率升值仍然保持一个较高的预期。汇率受到诸多方面的影响，其变动因素较为复杂。
很明显，汇率一方面受到一国外汇储备的制约。汇率是不同货币之间的比率关系，而外汇储备是一个国家拥有的非本国货币的金额。2023年6月，我国外汇储备已经超过2.1万亿美元。如此庞大的外汇储备导致人民币升值的压力进一步加大。在外汇储备不断增长的情况下，流通中的货币量也在增长，央行不得不发行更多的人民币来兑换贸易或投资中得到的外汇。
利益方面，在经济起飞过程中汇率升值的问题是肯定会出现的，汇率和人均GDP之间的影响非常之大.。如韩国,台湾与日本,以起飞过程中汇率都升值了一倍以上.而韩国从2023年到两面仅仅七年时间,汇率就涨了四成.而日本仅在1987年日元的汇率就涨了差不多100%.但中国呢则非常奇怪,在经济起飞的前二十年,1980-1996,中国的汇率不仅不升,反而贬值了560%.1996的时候,中国经济已经高速增长了二十年,按日本四小龙的经验,货币已经开始一倍两倍地大幅升值了,但中国人民币却不动如山的稳定了十年,直到2023.而2023到现在,人民币虽然开始了升值,却仍然是虫子爬行般地升值.而假如从1980年算起综合起来看,人民币在1980-2023年期间,不仅没有升值,反而贬了了差不多500%.这都说明，人民币升值压力加大。
不管中国有何感觉，鉴于本次危机的严重限度，事实上针对中国出口的保护主义力度并不是很大。另一方面，中国低汇率的政策相称于提供出口补贴和以统一的税率征收关税，换句话说，带有保护主义色彩。第三，截至今年9月，中国已积累了2.273万亿美元的外汇储备，由此压低人民币汇率，达成世界经济史上从未曾见的水平。尽管中国的经济增长率和经常账户盈余居世界之首，但中国的实际汇率不高于1998年初的水平，过去7个月，人民币已累计贬值12%。
在人民币升值预期不断加强，国际间贸易摩擦加剧的情况下，汇率问题已经成为了一个热点话题。这不仅仅是国内关注的焦点，更是国际关心的问题。由于一国的汇率不也许只是自己的问题，它必然也会影响其贸易伙伴国，对于中国这种大型经济体尤为如此。因此，不管中国喜欢与否，其严格管理的汇率机制都是贸易伙伴的一项合理担忧。中国的出口规模已超过其它任何一个国家。11月30日，在中欧南京峰会的闭幕式上，温家宝总理反复了中国的传统说辞：“我们将保持人民币在合理、均衡水平上的基本稳定。”但是，这并不能抹掉人民币升值的预期，由于全世界都能感觉到人民币是被低估了的货币，只是说，我们政府故意将这种升值进行的更加合理和均衡。

二、 研究目的
我们根据2023年的中国记录年鉴、中国金融年鉴得到我国从1991年到2023年这2023的汇率、GDP、M2以及外汇储备的数据，并建立了经济模型，由此对各项也许对我国汇率产生影响的因素运用计量经济检查等方法进行了系统进一步的分析。并根据2023年的数据对2023、2023年的人民币汇率进行了预测，与实际值相对比，检查模型的准确性。
未来几年是加入WTO之后我过全面开放，发展国际贸易和本国经济的关键时刻。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记录数据，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，是以一种货币表达另一种货币的价格。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gross domestic product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：一定期期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的所有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。
准货币重要由银行定期存款、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（Foreign Exchange Reserve），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达的债权 。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，涉及现钞、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1991-2023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
7.6
194.4
3
1993
576.2
26364.7
11
212
4
1994
861.9
29813.4
11
516.2
5
1995
835.1
33070.5
11
736
6
1996
831.4
36380.4
11
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
2023
827.8
23072.3
2.3
1655.7
11
2023
827.7
107449.7
2.3
2121.7
12
2023
827.7
117208.3
2
2864.1
13
2023
827.7
128958.9
2
4032.5
14
2023
827.7
141964.5
2
6099.3
15
2023
819.2
169996.4
2.3
8188.3
16
2023
797.2
204556.1
2.3
10663.4
17
2023
760.4
249530
2.3
15282.5
四、 模型参数估计
对模型进行多次实验，最终挑选出模型的形式：

并对模型进行了参数估计，结果如下：
Dependent Variable: LOG(EXCHANGE)
Method: Least Squares
Date: 12/16/09 Time: 22:44
Sample: 1991 2023
Included observations: 17
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
5.070800
0.207903
24.39021
0.0000
GDP
-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
0.0000
R-squared
0.829795
Mean dependent var
6.642979
Adjusted R-squared
0.790517
S.D. dependent var
0.158903
S.E. of regression
0.072729
Akaike info criterion
-2.202325
Sum squared resid
0.068764
Schwarz criterion
-2.005775
Log likelihood
22.71552
F-statistic
21.12611
Durbin-Watson stat
1.226706
Prob(F-statistic)
0.000028
通过参数估计的模型方程为

五、 模型的检查

（一）对模型进行经济意义检查：
表达当没有任何经济变量影响的时候，人民币汇率为5.070800，但数值自身没有任何意义；
表达每当国内生产总值增长一个单位，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；
表达每当货币供应量同比增长率的平方增长一个单位，人民币汇率的对数值会相应增长1.49 E-04 个单位，货币供应量和人民币汇率呈现正相关关系；
表达每当外汇储备的对数值增长一个单位，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查。

（二）对模型进行记录检查：
1、拟合优度检查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，拟合限度比较好。
2、整体线性关系检查（F检查）：Prob(F-statistic)=0.000028<0.05，整体线性关系显著。
3、回归系数显著性检查（t检查）：
Prob.=0.0001<0.05，通过t检查；gdp对log(exchange)线性影响显著。
Prob.=0.0381<0.05，通过t检查；m2^2对log(exchange)线性影响显著。
Prob.=0.0000<0.05，通过t检查，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查：
1、异方差检查
①图示法检查：
通过作图分析，模型也许存在递增的异方差。但这并不能充足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 检查

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
1.490830
Probability
0.306152
Obs*R-squared
11.17166
Probability
0.264126
尾端面积PROB.=0.26412>0.05 未检查出存在异方差。

③进一步进行G-Q检查
选取在上述OLS结果中未能通过T检查的M2^2进行G-Q检查。
把M2的数据按升序排列，并将其提成三部分，选取第一部分1991-1997的数据和第三部分2023-2023年的数据分别按原方程进行回归。

子样1

Dependent Variable: LOG(EXCHANGE)
Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 20:35
Sample: 1991 1997
Included observations: 7
R-squared
0.993658
Mean dependent var
6.649499
Adjusted R-squared
0.987316
S.D. dependent var
0.133113
S.E. of regression
0.014991
Akaike info criterion
-5.267110
Sum squared resid
0.000674
Schwarz criterion
-5.298018
Log likelihood
22.43488
F-statistic
156.6808
Durbin-Watson stat
1.965270
Prob(F-statistic)
0.000856

子样2

Dependent Variable: LOG(EXCHANGE)
Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 20:36
Sample: 2023 2023
Included observations: 6
Excluded observations: 1
R-squared
0.913623
Mean dependent var
6.647565
Adjusted R-squared
0.784058
S.D. dependent var
0.181469
S.E. of regression
0.084328
Akaike info criterion
-1.873490
Sum squared resid
0.014222
Schwarz criterion
-2.012317
Log likelihood
9.620469
F-statistic
7.051470
Durbin-Watson stat
0.689236
Prob(F-statistic)
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。

Dependent Variable: LOG(EXCHANGE)
Method: Least Squares
Date: 12/17/09 Time: 19:22
Sample(adjusted): 1991 2023
Included observations: 17 after adjusting endpoints
Weighting series: 1/ABS(E)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
5.123075
0.195713
26.17650
0.0000
GDP
-3.00E-06
3.62E-07
-8.297628
0.0000
M2^2
0.000156
1.94E-05
8.061941
0.0000
LOG(RESERVE)
0.231577
0.028423
8.147623
0.0000
Weighted Statistics

R-squared
1.000000
Mean dependent var
6.712539
Adjusted R-squared
1.000000
S.D. dependent var
14.87848
S.E. of regression
0.005674
Akaike info criterion
-7.303547
Sum squared resid
0.000419
Schwarz criterion
-7.107497
Log likelihood
66.08015
F-statistic
24.33806
Durbin-Watson stat
1.308886
Prob(F-statistic)
0.000013
Unweighted Statistics

R-squared
0.826616
Mean dependent var
6.642979
Adjusted R-squared
0.786605
S.D. dependent var
0.158903
S.E. of regression
0.073405
Sum squared resid
0.070048
Durbin-Watson stat
1.184263

⑤再一次进行WHITE检查:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.372977
Probability
0.905799
Obs*R-squared
6.025270
Probability
0.737387

0.737387>0.05，接受原假设，怀特检查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、自相关检查
①图示法检查：

通过图示检查，从图中表白的数据可以看出，残差值有逐年减小的趋势，预示着也许呈现序列负相关性，需要进行更进一步的检查。

②对上面的模型进行D-W检查:

参数估计表得到：
Durbin-Watson stat
1.308886
N=17,k=4
dl：0.9 du：1.71 4-dl：3.1 4-du：2.29
dl：0.9<1.308886< du：1.71不能拟定是否存在自相关
③进行LM检查,检查是否存在一阶自相关:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Obs*R-squared
1.982677
Probability
0.159109
LM检查：Probability=0.159109>0.05，说明模型不存在自相关。

六、 模型的报告式：

七、 考察模型的预测能力

（一）用1991—2023年的数据对模型进行内差检查

做出历史模拟图：

平均绝对比例误差MAPE=4.84,模型适合进行短期的预测。

（二）用1991—2023年的数据预测2023年的人民币汇率,进行外推检查
去除2023的人民币汇率值,得到2023预测值776.07536534.
相对误差=.
所以模型外推检查结果良好,模型预测能力较强。

八、 对模型进行预测
对08、2023exchange进行预测
在Estimate equation中输入：gdp c gdp(-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：

GDP
M2
RESERVE
2023
300760
18.
20433.6279212
2023
326023
18.
27114.4497961
用2023、2023年的自变量预测值对exchange进行预测：
用1991—2023年的数据预测2023年的人民币汇率

用1999—2023的数据预测2023年的人民币汇率

预测结果：（=2.306）
GDP
M2
RESERVE:

预测值
（在预测后的盒子里）
下限
上限
300760
18.8808
20433.627
715.8101
12.8649
686.1437
745.4766
326023
18.8808
27114.449
708.4070
13.5521
677.1559
739.6581

九、 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,2023 , (4) .
[2 ]刘斌1 我国货币供应量与产出、物价间互相关系的实证研究[J ]1 金融研究,2023 , (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，2023年

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