人民币汇率变动影响因素实证分析.doc

人民币汇率变动影响因素实证分析【摘要】汇率是国际贸易中最重要的调节杠杆，在国际金融和国际贸易活动中执行着价格转换职能，它的变动对国家对外贸易的平衡与国内经济活动都具有深刻的影响。本文采用计量中的时间序列分析方法和多元线性回归分析方法对19852009年人民币汇率变动影响因素进行研究，分析了国际收支经常项目、外商直接投资、外汇储备、通货膨胀率、经济增长率与财政收支差额对汇率变动的影响，建立计量模型，寻求这些变量与人民币汇率变动的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。得出：影响人民币汇率变动的主要影响因素有外商直接投资，外汇储备以及财政收支状况。结合各因素的现实状况，可以通过调整外汇规模和结构重建国际货币体系，改革人民币汇率形成体制；推进资本开放，加大国内导向型FDI的引进力度；适当控制财政赤字，考虑利用税收调节；加快建设货币市场，完善客观的汇率调控环境；适度增加人民币汇率弹性，增加汇率调控的灵活性。 【关键词】汇率、国际收支、外汇储备、通货膨胀、经济增长、财政因素、实证分析【正文】一、引言汇率是一个国家进行国际活动时最重要的综合性价格指标，是影响一个国家和地区对外贸易发展的重要因素之一。随着我国与世界经济融合程度的提高，汇率变动的影响越发显著。从1981年我国开始实行双重汇率制，1994年人民币确立以市场为供求的有管理的浮动汇率制，1996年实现人民币自由兑换，到亚洲金融危机后的单一的“盯住美元”的汇率制度。从2005年7月21日起，不再盯住单一的美元，实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节和有管理的浮动汇率制度。此后，人民币一路飙升。进入2006年，人民币更是一路“高歌猛进”，2007年，人民币升值速度明显加快，2008年之后升值压力依旧很大。在经历几年的升值之后，人民币汇率行为出现新的特征，未来何去何从，更加引人关注。在这种情况下，通过分析影响人民币汇率变动的影响因素，并进行实证分析，进而提出完善人民币汇率生成机制的对策，不仅对于中国形成合理、有效的汇率本制度意义重大，而且对汇率水平的制定有重要的指导意义。二、文献综述（一）汇率及汇率决定理论汇率亦称“外汇行市或汇价”，是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。汇率在国际金融和国际贸易活动中执行着价格转换职能，它的变动对国家对外贸易的平衡与国内经济活动都具有深刻的影响，是国际贸易研究的永恒主题。西方汇率决定理论主要有国际收支理论、购买力平价理论、资产市场分析理论、汇兑心理说、货币分析说和金融资产说，它们分别从不同的角度对汇率的决定因素进行了分析： 1.国际收支理论认为汇率的变化是由外汇的供给与需求引起的，而外汇的供求主要源于国际借贷，因此国际借贷关系是影响汇率变化的主要因素。2.购买力平价理论认为两国货币汇率的决定基础应是两国货币所代表的购买力之比，也就是说汇率水平应受到物价水平或通货膨胀率的影响。3.资产市场分析理论强调资产市场的存量均衡对汇率的决定性作用，并从资产市场的角度来考察汇率，认为汇率变动是为了实现两国资产市场的存量均衡，均衡汇率即是两国资产存量的供求都达到均衡时的两国货币的相对价格。4.汇兑心理说认为决定外汇供求进而决定汇率最重要的因素是人们对外汇的心理判断与预测。5.货币分析说认为各国物价水平的影响而最终决定汇率水平。6.金融资产说阐述了金融资产的供求对汇率的决定性影响。（二）影响因素的分析1.以国际收支经常项目的贸易部分来看，一国进口增加，该国对外国货币产生额外的需求会引起外汇升值，本币贬值，因此，将国际收支纳入方程的解释变量。2.以国际收支资本项目的资本流入部分来看，主要是外商直接投资，其大量进入会引发本币升值，也将其纳入方程的解释变量。3.外汇储备对于一国汇率的变化也有重要影响，持续的贸易顺差导致一国外汇储备增加，会给该国货币造成升值的压力，将其纳入方程的解释变量。4.当一国发生通货膨胀，该国货币所代表的价值量减少，其实际购买力下降，货币对内贬值，必然引起对外贬值，故将其纳入。5.在其他条件不变的情况下，一国实际经济增长率相对于其他国家上升较快，会导致该国货币汇率下跌，将其纳入。6.财政因素也是影响汇率变动的重要指标。当一国出现财政赤字，其货币汇率变化主要取决于该国政府所选择的弥补财政赤字的措施。各国政府倾向选择增发货币和发行国债，两种方式长期实行也可能会导致该国汇率下降，故将财政因素也纳入解释变量中。综上，纳入方程的解释变量有国际收支中经常项目余额（亿美元）、外商直接投资（亿美元）、外汇储备（亿美元）、通货膨胀率、经济增长率与财政收支差额（亿元）。三、数据收集与模型的建立（一）数据收集表1 人民币汇率变动影响因素模型时间序列年份兑美元汇率经常项目（万美元）外商直接投资(亿美元)外汇储备(亿美元)通胀率(%)经济增长率(%)财政收支(亿元)1985293.66-1141719.5626.449.325.082 0.571986345.28-703522.437320.726.513.966 -82.91987372.2130023.135329.237.317.356 -62.831988372.21-380331.936833.7218.824.747 -133.971989376.51-431833.925755.51812.960 -158.881990478.321199734.8711110.933.19.860 -146.491991532.331327143.6634217.123.416.680 -237.141992551.466401110.0751194.436.423.607 -258.831993576.2-11904275.1495211.9914.731.238 -293.351994861.877658337.665516.224.136.407 -574.521995835.11618375.2053735.9717.126.134 -581.521996831.427242417.25521050.498.317.079 -529.561997828.983696271.5452.57041398.92.810.954 -582.421998827.913147127.9454.62751449.59-0.86.875 -922.231999827.832111413.8403.18711546.75-1.46.250 -1743.592000827.842051924.8407.14811655.740.410.635 -2491.272001827.71740527.5468.77592121.650.710.523 -2516.542002827.73542196.8527.42862864.07-0.89.737 -3149.512003827.74587481.255.0474032.511.212.873 -2934.72004827.686865916.2606.36099.323.917.711 -2090.422005819.1716081831.1724.068188.721.815.674 -2280.992006797.1824986599.5727.1510663.441.516.966 -2162.532007760.437183262835.2115282.494.822.881 508.432008694.5142610739.51083.1219460.35.918.146 -1262.312009683.12971420095023991.52-0.78.552 -7781.6资料来源：国家外汇管理局，国家统计局数据库。（二）模型设定为了具体分析各要素对人民币汇率变动影响的大小，出于方便，我们有:Y表示人民币兑美元汇率，X1表示国际收支中经常项目余额，X2表示外商直接投资，X3表示外汇储备，X4表示通货膨胀率，X5表示经济增长率，X6表示财政收支差额，ui代表随机扰动项（包括人们的心理预期等其他影响因素）。采用的模型如下：y=0+1x1+2x2+3x3+4x4+5x5+6x6+ui下面通过对该模型的回归分析，得出各个变量与人民币汇率的变动关系。四、模型估计和检验（一）模型初始估计表2 模型初始估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 14:43Sample: 1985 2009Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C390.249387.612294.4542760.0003X18.76E-061.30E-050.6734780.5092X20.7709740.1608644.7927200.0001X3-0.0505210.026939-1.8753620.0771X4-4.0642556.621715-0.6137770.5470X54.4079575.6378040.7818570.4445X6-0.0660620.041136-1.6059260.1257R-squared0.719296 Mean dependent var672.1708Adjusted R-squared0.625728 S.D. dependent var196.4264S.E. of regression120.1693 Akaike info criterion12.64718Sum squared resid259932.0 Schwarz criterion12.98846Log likelihood-151.0897 F-statistic7.687408Durbin-Watson stat1.683978 Prob(F-statistic)0.000333 从表2可以看出，F检验通过，但部分t检验不通过，有必要进行专门的多重共线性检验。（二）多重共线性检验表3 简单相关系数矩阵X1X2X3X4X5X6X1 0.834762 1.000000 0.841126-0.357749-0.143176-0.517297X2 0.945036 0.841126 1.000000-0.328840-0.140168-0.599657X3-0.282747-0.357749-0.328840 1.000000 0.795791 0.494121X4-0.056593-0.143176-0.140168 0.795791 1.000000 0.451037X5 1.000000 0.834762 0.945036-0.282747-0.056593-0.350789X6-0.350789-0.517297-0.599657 0.494121 0.451037 1.000000简单相关系数矩阵已经能够发现，X间相关性很好，解释变量之间存在着线性相关。通过采用剔除变量法，剔除x1继续采用逐步回归法，进行修正：1.分别作Y 对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归结果总结如下：X2X3X4X5X6参数估计值0.3856760.007876-9.574451-4.534632-0.045976t统计量 3.8102611.305768-1.756545-0.866863-2.109519R2 0.3869620.0690160.1182820.0316380.162115F统计量14.518091.7050313.0854500.7514524.450072 2.按R2进行排序，从大到小：X2、X6、X4、X3、X5。3.以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归逐步回归的最后结果，多重共线性的修正结果如下：剔除X4、X5表4 修正多重共线性后的模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 15:33Sample: 1985 2009Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C436.155041.0572910.623080.0000X20.8404250.1371186.1292020.0000X3-0.0326960.007091-4.6111200.0002X6-0.0405820.017067-2.3777650.0270R-squared0.699819 Mean dependent var672.1708Adjusted R-squared0.656936 S.D. dependent var196.4264S.E. of regression115.0503 Akaike info criterion12.47426Sum squared resid277967.9 Schwarz criterion12.66928Log likelihood-151.9283 F-statistic16.31924Durbin-Watson stat1.757206 Prob(F-statistic)0.000010逐步回归的最后结果，应采用方程：Y = 0.840425*X2 - 0.032696*X3 - 0.040582*X6 + 436.1550 （三）异方差检验表5 ARCH检验ARCH Test:F-statistic0.075667 Probability0.785825Obs*R-squared0.082263 Probability0.774254Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 15:46Sample(adjusted): 1986 2009Included observations: 24 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C11198.665861.0111.9107040.0692RESID2(-1)-0.0581990.211576-0.2750760.7858R-squared0.003428 Mean dependent var10541.22Adjusted R-squared-0.041871 S.D. dependent var25685.02S.E. of regression26217.24 Akaike info criterion23.26588Sum squared resid1.51E+10 Schwarz criterion23.36405Log likelihood-277.1905 F-statistic0.075667Durbin-Watson stat2.016225 Prob(F-statistic)0.785825 从上表可以得到数据：(n-p)R2=0.082263,查表得2（p）=7.81473（在0.05的显著性水平上）(n-p)R2=0.082263 2（p）=7.81473,则接受原假设，不存在异方差。（四）序列相关检验由表4可知：DW=1.757206，查表得dL=1.123，dU=1.645，不存在相关性。进行序列相关LM检验：表6 序列相关LM检验Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.133593 Probability0.875761Obs*R-squared0.346685 Probability0.840850Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 17:12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4.50637356.05158-0.0803970.9368X20.0069320.2005010.0345730.9728X3-0.0003650.008614-0.0423910.9666X6-0.0029660.018796-0.1577990.8763RESID(-1)0.0651890.2938310.2218600.8268RESID(-2)-0.1143060.298723-0.3826490.7062R-squared0.013867 Mean dependent var-1.43E-13Adjusted R-squared-0.245641 S.D. dependent var107.6197S.E. of regression120.1125 Akaike info criterion12.62030Sum squared resid274113.2 Schwarz criterion12.91283Log likelihood-151.7537 F-statistic0.053437Durbin-Watson stat1.890282 Prob(F-statistic)0.997904 通过上表可以看出，确实无序列相关，这也说明回归变量的t统计量是显著可信的。（五）Granger因果检验表7 Granger因果检验Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/11/11 Time: 16:13Sample: 1985 2009Lags: 1 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability X2 does not Granger Cause Y24 0.59363 0.44960 X3 does not Granger Cause Y24 1.99705 0.17226 X6 does not Granger Cause Y24 7.4E-05 0.99321从上表可以看出，pro(x2)、pro(x3)、pro(x6)大于0.1，说明x2、X3和X6不是人民币汇率变动的Granger的原因。 （六）显著性和拟合优度检验表8 最终模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/11 Time: 15:33Sample: 1985 2009Included observations: 25VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C436.155041.0572910.623080.0000X20.8404250.1371186.1292020.0000X3-0.0326960.007091-4.6111200.0002X6-0.0405820.017067-2.3777650.0270R-squared0.699819 Mean dependent var672.1708Adjusted R-squared0.656936 S.D. dependent var196.4264S.E. of regression115.0503 Akaike info criterion12.47426Sum squared resid277967.9 Schwarz criterion12.66928Log likelihood-151.9283 F-statistic16.31924Durbin-Watson stat1.757206 Prob(F-statistic)0.000010逐步回归的最后结果，表4反映了模型的最终形式。可以看出，各个回归系数的P值都很低，显然能通过显著性水平为5%的t检验，对该方程的F检验也通过，这表明模型的线性关系较强。应采用如下方程：Y = 0.840425*X2 - 0.032696*X3 - 0.040582*X6 + 436.1550通过以上公式可以看出,各个变量与汇率变动之间的关系与我们前面的分析基本一致外汇储备与兑美元汇率数值呈反向关系,外汇储备的增加会导致货币有升值压力。财政收支差额与兑美元汇率数值呈反向关系，财政赤字越多，可能只是国际收支资本项目的资本流入的主体部分而并非全部，也可能跟本文选取的数据为年度数据有关五、结论分析和政策建议 （一）结论分析 1.外汇储备的不断增加是人民币总是处于不断升值状态的一个主要影响因素。随着中国改革开放的不断深入，中国对外经济交往日益频繁，国际收支规模不断扩大。中国近几年的国际收支保持持续的“双顺差”，且顺差总额不断扩大，持续高额的国际收支顺差必将使中国的外汇储备急剧增加。中国目前外汇储备的各项指标已经远远高于国际警戒线，外汇储备的增加在长期内影响着人民币名义和实际有效汇率，使得人民币面临长期持续的升值压力。 2.外商直接投资的大量进入也是引发本币升值的重要因素。外商大部分投资于贸易品部门，外资的进入引起了我国贸易品部门的的技术进步，从而提高了劳动生产率，进而使我国本币升值。 3.财政因素也是影响汇率变动的重要指标。当一国出现巨额财政赤字，政府就倾向选择增发货币和发行国债，两种方式长期实行都可能引发通货膨胀，导致该国货币汇率下降。（二）政策建议 1.调整外汇规模结构，改造国际货币体系长期以来，我国在外汇储备管理上形成了重量不重质的特点，