我国外汇储备影响因素的实证分析参考勿抄

1、学号班级计量经济学期末课程设计南京审计学院2009级金审院题目：我国外汇储备影响因素的实证分析学生姓名应豪学号专 业金融学班级7班2012年 6 月 3 日我国外汇储备影响因素的实证分析摘要：随着我国对外开放的不断扩大，我国外汇储备呈现快速增长态势。从1980年到1996年，我国外汇储备从零到1000亿，用了16年时间；而第二个1000亿，则是从1996年到2001年，只用了5年时间；从2002年开始，我国每年外汇储备增加额都在2000亿以上。近年来,我国的外汇储备持续快速增加。截至2011年9月，中国外汇储备余额达到32017亿美元。巨额的外汇储备，固然是综合国力的体现，不过持续过快增长，也

2、给经济带来了众多负面影响，特别是世界金融危机给我国外汇储备带了巨额损失。随着外汇储备的快速增长，担心和争论也纷至而来。人们或有怀疑外汇储备规模的合理性，或指责外汇储备的积累输入了通货膨胀，或认为人民币汇率因此而承受了越来越大的升值压力，如此等等。本文基于中国经济发展现状，并用E-views统计软件对1991-2010年中国外汇储备规模影响因素的统计数据进行回归分析，从实证角度揭示了中国外汇储备规模的决定机制，并对优化外汇储备规模提出了相应的政策建议。关键词： 外汇储备 回归分析 模型检验 一、 文献综述（1） 外汇储备的定义外汇储备（Foreign Exchange Reserve），又称为外

3、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。外汇储备是一个国家货币当局所持有的用于弥补国际收支赤字，以维持本国货币汇率稳定的国际间普遍接受的外国货币，外汇储备是国际储备的一部分。国际储备包括外汇储备、黄金储备、国际货币基金组织

4、(IMF)中的普通提款权和特别提款权。外汇储备在储备资产中最为重要。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。外汇储备是我国国际储备的主要形式。我国外汇储备规模在1980年以后有了很大的增长，促进了宏观经济的稳定和发展。（二）我国外汇储备的现状中国外汇储备从1994年汇改时的516.2亿美元，到1996年的首次突破1000亿美元，除了亚洲金融危机的两到三年间，均保持了较快增速。进入本世纪，随着中国对外经济与贸易的快速发展，外汇储备保持了高速增长，2003、2004、 2007年增速超过40%。截至2006年2月底，中国大陆的外汇储备总额为8537亿

5、美元（不包括港澳的外汇储备），首次超过日本，位居全球第一。截止2008年4月末，中国的外汇储备增加到1.76万亿美元，比东北亚其他国家和地区外汇储备的总和还多，有学者认为，这个数字已经超过了世界主要7大工业国(包括美国、日本、英国、德国、法国、加拿大、意大利，简称G7)的总和。随后，中国的外汇储备持续上升，截至2008年9月末，达到创纪录的19056亿美元。受全球金融危机的影响，加之美元、欧元、人民币汇率的波动，2008年10月末，中国的外汇储备已降至1.89万亿美元以下，为自2003年年底以来首次下降，截至2008年12月，中国外汇储备已达19460.30亿。2009年六月，中国的外汇储备超

6、过了2万亿美元，中国成为全世界第一个外汇储备超过2万亿美元的国家。至2010年3月，中国的外汇储备规模达到 24470.84亿美元。至2011年3月底，中国的外汇储备余额已经突破3万亿美元。（三）我国外汇储备的影响中国坐拥万亿美元的高额外汇储备，这是综合国力的具体表现，也为保障国民经济的稳定发展提供上佳的安全系数。超过3万亿美元巨额的外汇储备，意味着我国有着充裕的国际支付能力，在一定程度上也彰显了我国足以影响世界的经济实力。但是，如果外汇储备构成不合理或者增长超过适度区间，就不可避免地降低资源使用效率，甚至给经济发展带来不小的挑战。1、巨额外汇储备对我国经济的积极影响（1）有利于保证我国偿还外

7、债。保证对外债的还本付息是每个国家外汇储备的作用之一。我国的外汇储备保留额度，与相应的外债规模和外债结构是息息相关的。国家外汇管理局公布的统计资料显示，截至2007年末，我国外债余额为5840.9亿美元，比上年末增加1200.2 亿美元，上升28.06。外汇收入为18768亿美元，比上年末增加5439亿美元，比上年增长40.81%。其中，中长期外债（剩余期限）余额1732.4亿美元，比上年末增加385亿美元，增长 2.27%，占外债余额的31.56%；短期外债余额3757.0亿美元，增加1164.4亿美元，增长44.91%，占外债余额的68.44%。据初步计算，2010年我国外债偿债率为1.6

8、3%，债务率为29.25%，负债率为9.34%，短期外债与外汇储备的比为21.68%，均在国际标准安全线之内。而我国的现实情况是短期外债比例过大，这将给我国债务偿还带来沉重的压力。因此，我们还必须保持一定的外汇储备规模，并使其与债务结构相匹配，提高清偿能力。 （2）有利于保证国民经济健康发展。这主要体现在以下两点。一是当国际市场出现变化导致出口锐减，或因季节性因素及突发性事件造成临时国际收支逆差时，国家可动用充足的外汇储备来弥补逆差，无须采取压缩进口等影响国内经济正常运行的限制性措施。二是当国际收支发生结构性失衡，需要进行紧急或长期调整时，国家可以动用充裕的外汇储备进行调节，以缓和调整过程中的

9、外部冲击，从而降低各种措施对国内供求均衡所带来的负效应，维持国内经济的正常运行和稳定发展。 （3）有利于推进资本项目开放和人民币自由兑换。我国外汇管理体制改革的最终目标是创造条件，推进人民币资本项目的开放和最终实现人民币完全自由兑换。我国已经实现经常项目开放，履行WTO承诺放松外汇管制，逐步推进资本项目开放，为人民币完全自由兑换做准备，这是我国目前面临的现实问题。而推进资本项目开放，实现人民币自由兑换的一个重要条件是国家必须拥有足够的外汇储备。 （4）有利于实现支持国内企业“走出去”的战略目标。我国进行积极主动的外汇管制调整，进一步放宽境外投资的外汇限制，以支持中国企业“走出去”。国家外汇管理

10、局副局长李东荣早在2006年4月27日就透露，我国正计划取消全国境外投资用汇规模限制，以满足企业购汇进行境外投资的需要。而且将重新颁布境外投资外汇管理规定，以便把近几年境外投资外汇改革的试点经验以规范性文件的方式加以明确和巩固。同时逐步放宽机构和个人对外金融投资的规模、品种等限制，力争在扩大对外金融投资方面取得新进展。因此，充足的外汇储备能为实现支持国内企业“走出去”战略提供强大的资金保证。2、 巨额外汇储备对我国经济的消极影响 （1）增加了人民币汇率升值压力，加剧了我国与贸易伙伴之间的贸易摩擦。持续扩大的国际收支顺差和巨额的外汇储备被认为是增加我国人民币汇率升值压力的最直接、最主要的原因。我

11、国外汇储备急剧增加而带来的人民币升值压力具有一定的虚增因素，很大程度上是强制结售汇制度的产物。强制结售汇制度使中央银行实际上扮演了外汇市场最终出清者的角色，而包括商业银行、企业和居民在内的外汇需求受到高度抑制，造成虚假的“供”大于“求”，难以真实反映外汇供求水平，使由供求形成的价格与实际价格相背离。 （2）延缓了产业结构调整和国际竞争力提高。我国贸易顺差主要来自外商投资企业加工贸易的出口增长，而国有企业加工贸易增长乏力。加工贸易的发展尽管有利于我国的技术进步、出口增长，但也对我国经济发展造成了一定的不利影响。一方面，造成我国贸易依存度过高，致使我国外贸出口缺乏持续增长的潜力。另一方面，阻碍了国

12、内相关原料工业的发展，不利于带动国内产业结构的升级。此外，加工贸易以外商投资企业而非国有企业为经营主体的格局，造成我国原有的大工业基础和技术基础不能充分发挥作用，延缓了加工贸易对产业结构调整的带动作用。 （3）限制了我国货币政策发挥作用的空间。由于国际经济发展不平衡，人民币采取固定汇率制度，在人民币缺乏弹性的汇率政策下，外部资本价格和商品价格的变化等经济问题输入到国内，表现为高价进口和廉价出口。这样使得中国商品的国际销售价格较低，在国内加工制造能力过剩的前提下，每年形成巨大贸易顺差，不断强化人民币升值预期。同时还造成资本项目下外币的国际过剩资本输入到中国，尤其是美元的流动性过剩问题演变成为人民

13、币的流动性过剩问题，使国内利率政策、其他金融和财政政策失去原本的效力，造成国民福利的损失。中国经济外部不均衡引发了国内人民币流动性过剩，人民币汇率弹性不足等问题，并且我国已经为此付出了代价。 （4）加大了持有外汇储备的风险。持有外汇储备的风险主要是利率风险，它是指货币市场和资本市场利率的波动通过存款、贷款、拆借等业务影响商业经营成本和收益的可能性。2007年中国向国外借债3736.18亿美元，存在着高额的机会成本损失。外汇储备实际是对国外实际资源的购买力，它们若得到有效利用，就可以增加国内投资和加快经济发展。因此，一国持有的外汇储备，实质是将这些实际资源储备起来，牺牲和放弃利用它们来加快本国经

14、济发展的机会。这是一种经济效益的损失，是持有外汇储备的机会成本，也就是使用国外实际资源的投资收益率的损失。由于外汇储备的机会成本等于其用于国内外投资发展经济的收益率，超过需求的外汇储备则意味着收益的减少和机会成本的加大。我国每年要引进大约600亿美元的外商投资，同时，我国又持着近7000亿美元的外汇储备闲置不用。这一方面是国家财政收入的减少，另一方面却是借钱给国外，其潜在的机会成本是巨大的。综上所述，外汇储备既不能过少，也不宜过多，外汇储备规模必须合理适度。因此，有必要了解外汇储备的发展规律，从而调整外汇储备的政策取向，彻底摒弃外汇储备越多越好的陈旧观念，采取有效的措施，适度控制外汇储备的增长

15、速度。对于外汇储备的变化规律，可以通过对外汇储备进行回归分析，建立数量模型来观测。二、模型设定（一）前提假设 本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数，对我国外汇储备规模进行分析。回归法对外汇储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式，所以可假定过去时期内储备是适度的，而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。（二）模型变量的设定 1. 净进口水平（NM）。净进口额=进口总额-出口总额，净进口水平的提高，将导致外汇储备持有额的下降，净进口水平与外汇储备呈反相关。 2. 外商直接投资（FDI）。在外商直接投资额中，有一部分并未实际利用起来，为了模型

16、能够更科学合理，这里FDI选用的数据为实际使用的外资。我国资本项目的顺差大于经常项目顺差，所以仅从国际收支平衡表分析，FDI应是我国外汇储备的最主要来源。3.货币供应量（M2）。 这里的货币采用广义货币M2,由于中国统计年鉴里公布的M, 数值是以人民币记的，所以必须按相应各年人民币兑美元汇率将其换算成以亿美元为单位的数据。即已将汇率对外汇储备的影响考虑进来了。汇率决定了本币与外币交换的价格，所以它必然是影响外汇储备的一个内生变量。我国汇率经历了几次大的调整，也构成了我国外汇储备几次大的剧烈变动的重要原因。M2的统计单位为人民币，将其折算成美元，必须将M2除以汇率e,所以在下面的分析中，M2均指

17、经过汇率调整后一美元表示的货币供给量。我国货币供应量与外汇储备的相关度极高，用E-views计算的两者的相关系数为0.99 correlation matrixREM2RE1.0000000.992880M20.9928801.000000 4， 对外借款（DEB）.对外借款一方面构成外汇储备形成债务性外汇储备的一部分，同时它面临还本付息，也会影响外汇储备的规模。在本模型中，影响外汇储备的主要因素是净进口水平，外商直接投资水平和货币的供应量，对外借款和汇率水平，整合后选取以下四个变量：净进口水平（NM）、外商直接投资（FDI）、货币供应量（M2）和对外借款（DEB）。（三） 确定模型的关系形式

18、和参数的范围 经过散点图观察可知，外汇储备(RE) 与净进口水平（NM）大致呈线性关系,RENM外汇储备(RE)与外商直接投资（FDI）成线性关系，REFDI:外汇储备(RE)与货币供给量（M2）成线性关系，RE M2:外汇储备(RE)与对外借款（DEB）的关系也大致呈线性。REDEB:首先我假定我国外汇储备规模的函数模型为：REt=c+a1NMt+a2FDIt+a3M2t+a4DEBt+t, t=1991,1992,2010 (1)其中NM为净进口额，FDI为外商直接投资，货币供给量M2=广义货币供给量/汇率，DEB 为我国的对外借款，即外债的数量。三、 收集数据年份RE外汇储备（亿美元）N

19、M净进口(亿美元)FDI外商直接投资（亿美元）存量M2货币供给量(亿美元)DEB对外借款（亿美元）存量1991217.12-81.20250.583918.3605.61992194.43-43.50360.654992.6693.21993211.99113.20635.86098.4835.71994516.2-1094.49973.475444.4928.11995753.97-167.001348.687274.91065.919961050.29-122.201765.959122.81162.819971398.9-404.202201.4110976.81309.61998144

20、9.6-434.702656.0312621.91460.319991546.75-292.303059.2214483.41518.220001655.74-241.103466.3716260.41457.220012121.65-225.503935.1519125.51701.120022864.07-304.304462.622351.91713.620034032.51-254.684997.626727.41936.3420046099.32-321.005621.0530592.52629.920058188.72-1020.006224.2936470.52965.52006

21、10663.4-1775.206918.9743353.33385.9200715282.49-2643.447602.1953056.63892.2200819460.3-2981.238526.1368417.53901.6200923991.52-1956.879426.4688746.24286.5201028473.38-1815.1010483.86107212.45489.4四、参数估计运用OLS 进行参数估计，E-VIEWS 结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 13:54Sam

22、ple: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1867.668313.8458-5.9509110.0000NM-1.3643840.193121-7.0649310.0000FDI-0.8399430.152458-5.5093510.0001M20.2970750.01445920.546190.0000DEB0.9892100.5092151.9426190.0711R-squared0.998085 Mean dependent var6508.618Adju

23、sted R-squared0.997574 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression424.2283 Akaike info criterion15.15074Sum squared resid2699545. Schwarz criterion15.39967Log likelihood-146.5074 F-statistic1954.264Durbin-Watson stat1.890433 Prob(F-statistic)0.000000五、模型检验（一）多重共线性检验1.先看各个变量间的相关系数矩阵：RENMFDIM2DEBRE 1

24、.000000-0.836213 0.925884 0.992880 0.966114NM-0.836213 1.000000-0.795097-0.790799-0.831100FDI 0.925884-0.795097 1.000000 0.947973 0.978351M2 0.992880-0.790799 0.947973 1.000000 0.972550DEB 0.966114-0.831100 0.978351 0.972550 1.000000 从中可以看到：变量间的相关系数绝大部分都大于 0.8。又结合 OLS 的统计结果可知，这四个解释变量间存在着严重的多重共线性。2.多

25、重共线性的修正（1）变量改进 净进口水平和 FDI. 净进口水平的提高，将导致储备持有额的下降，净进口水平与外汇储备呈反相关。由于我国统计年鉴中的进口数据是海关统计值，其中包括大量以外商直接投资形式进入中国的实物和机器设备等，而这部分海关统计的所谓“进口”并不需要我国支付外汇，所以在测度动用外汇的进口数值对外汇储备的影响时，理应扣除这部分虚假进口。而关于“虚假进口”的数据很难获得，在这里假设FDI的90%是以实物形式进入中国，则真实影响外汇储备的净进I=NM-0.9FDI。 由于FDI中我们假设有 90%的部分是以实物形式进入中国，并不直接构成外汇储备，则资本项目对外汇储备的贡献只在于其的10

26、%。而且随着外商直接投资存量的不断扩大，所需的外汇也将不断增加。 综上，我们将 NM 和 FDI 合并在一起，用真实净进口 I 取代 NM 和 FDI (I=NM-0.9FDI)新得到的数据见下表： 年份RE外汇储备（亿美元）I=NM-0.9FDI (亿美元)M2货币供给量(亿美元)DEB对外借款（亿美元）存量1991217.12-306.723918.3605.61992194.43-368.094992.6693.21993211.99-459.026098.4835.71994516.2-1970.615444.4928.11995753.97-1380.817274.91065.919

27、961050.29-1711.569122.81162.819971398.9-2385.4710976.81309.619981449.6-2825.1312621.91460.319991546.75-3045.6014483.41518.220001655.74-3360.8316260.41457.220012121.65-3767.1419125.51701.120022864.07-4320.6422351.91713.620034032.51-4752.5226727.41936.3420046099.32-5379.9530592.52629.920058188.72-6621

28、.8636470.52965.5200610663.4-8002.2743353.33385.9200715282.49-9485.4153056.63892.2200819460.3-10654.7568417.53901.6200923991.52-10440.6888746.24286.5201028473.38-11250.58107212.45489.4(2)重新对该模型进行OLS估计，E-VIEWS结果如下：下面采用逐步回归法对变量进行回归只放入I, 结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Tim

29、e: 14:07Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3878.0281113.155-3.4838180.0027I-2.2460130.191645-11.719670.0000R-squared0.884133 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.877696 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression3012.180 Akaike info cr

30、iterion18.95336Sum squared resid1.63E+08 Schwarz criterion19.05293Log likelihood-187.5336 F-statistic137.3507Durbin-Watson stat0.325053 Prob(F-statistic)0.000000只放入M2, 结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 14:13Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoeffici

31、entStd. Errort-StatisticProb. C-2052.335337.8788-6.0741750.0000M20.2915620.00824535.363260.0000R-squared0.985811 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.985022 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1054.101 Akaike info criterion16.85340Sum squared resid20000303 Schwarz criterion16.95298L

32、og likelihood-166.5340 F-statistic1250.560Durbin-Watson stat0.433564 Prob(F-statistic)0.000000由结果可知，M2也可以很好的解释被解释变量。只放入 DEB,结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 14:18Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6360.050957.

33、8850-6.6396800.0000DEB5.9939800.37745215.880100.0000R-squared0.933377 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.929676 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression2284.089 Akaike info criterion18.39996Sum squared resid93907109 Schwarz criterion18.49953Log likelihood-181.9996 F-statistic252.1775D

34、urbin-Watson stat0.431450 Prob(F-statistic)0.000000由结果可知，DEB也可以很好的解释被解释变量。由于I已经综合了变量 NM 和 FDI,所以就不对 NM 和 FDI 分别进行回归了。下面在一元线性回归 I 模型的基础上首先放入M2, 结果如下： Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 14:27Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-Statistic

35、Prob. C-2083.117432.3853-4.8177330.0002I-0.0254380.212597-0.1196550.9062M20.2886040.02613611.042430.0000R-squared0.985823 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.984155 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1084.204 Akaike info criterion16.95256Sum squared resid19983473 Schwarz criterion

36、17.10192Log likelihood-166.5256 F-statistic591.0468Durbin-Watson stat0.416515 Prob(F-statistic)0.000000可见，放入两个变量后，R-square 由 0.88 变为 0.98, 这说明这两个变量都是应该保留的。下面加入第三个变量DEB，结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 14:33Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoeffici

37、entStd. Errort-StatisticProb. C-2058.085825.1648-2.4941500.0240I-0.0358380.362299-0.0989180.9224M20.2895720.0380357.6132890.0000DEB-0.0472971.312147-0.0360450.9717R-squared0.985824 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.983166 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1117.527 Akaike info c

38、riterion17.05248Sum squared resid19981851 Schwarz criterion17.25163Log likelihood-166.5248 F-statistic370.8834Durbin-Watson stat0.415846 Prob(F-statistic)0.000000 可见，加入第三个变量后，R-square 变为 0.986,调整后为 0.983，能够通过整体的显著性检验，说明该模型整体的解释性变好。综上，从回归结果分析:a) 方程的拟合优质度 R-Square 为 0986, 调整后为 0.983 能够通过检验；b) 对R-squar

39、e 进行F 检验，K=3, n=20, n-K-1=16; 所以F0.05 (3, 16)= 8.69, F统计为F-statistic=370.8834>8.69, 所以可以通过F检验在5%的显著性水平上拒绝R2=0的假设；c) 对解释变量的回归系数作 T 检验，I , M2, DEB 的检验值都能够通过 T 检验。可见该模型并不存在多重共线性了。并且系数均符合解释变量与被解释变量的经济意义。逐步回归的结果：原来的函数模型改进为： REt=c+a1It+ a2M2t+a3DEBt+t, t=1991,1992,2010 (2)（二）异方差检验运用E-views进行White检验，结果分

40、析如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic4.064216 Probability0.019673Obs*R-squared15.70612 Probability0.073278Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 14:55Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3741927.36

41、27943.1.0314180.3266I799.83412390.2040.3346300.7448I2-2.0137311.220685-1.6496730.1300I*M2-0.1222150.152615-0.8008070.4419I*DEB-7.3260235.085177-1.4406620.1802M2-41.35244286.9451-0.1441130.8883M22-0.0344400.017193-2.0031530.0730M2*DEB0.8756720.5142661.7027620.1194DEB1855.70711705.470.1585330.8772DEB2

42、-15.4143511.32895-1.3606150.2035R-squared0.785306 Mean dependent var999092.5Adjusted R-squared0.592082 S.D. dependent var1064427.S.E. of regression679833.6 Akaike info criterion30.00394Sum squared resid4.62E+12 Schwarz criterion30.50180Log likelihood-290.0394 F-statistic4.064216Durbin-Watson stat2.1

43、62542 Prob(F-statistic)0.019673 从表中可以看出，nR2=15.70612,由White检验知，在=0.05下，自由度p=9，查2分布表，得临界值16.9190，则nR2<20.05（9），所以接受原假设，即认为模型不存在异方差。（三）序列自相关检验运用E-Views进行OLS估计，结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 06/03/12 Time: 15:12Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd.

44、Errort-StatisticProb. C-2058.085825.1648-2.4941500.0240I-0.0358380.362299-0.0989180.9224M20.2895720.0380357.6132890.0000DEB-0.0472971.312147-0.0360450.9717R-squared0.985824 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.983166 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1117.527 Akaike info criterion

45、17.05248Sum squared resid19981851 Schwarz criterion17.25163Log likelihood-166.5248 F-statistic370.8834Durbin-Watson stat2.003380 Prob(F-statistic)0.000000DW=0.415846,n=20,k=3,Dl=0.998，Du=1.676，则Du<DW<4-Du,误差项之间不存在自相关。（四）因果关系检验Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 16:55Sample: 19

46、91 2010Lags: 2 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability I does not Granger Cause RE181.417600.27738 RE does not Granger Cause I2.590800.11299 M2 does not Granger Cause RE188.171570.00503 RE does not Granger Cause M22.493370.12118 DEB does not Granger Cause RE184.710610.02893 RE does not Granger Cau

47、se DEB2.981950.08592M2与RE：0.05的显著性水平下，拒绝原假设M2与RE之间不存在因果关系，即认为存在因果关系，检验通过（五）相关性检验从回归分析结果上看， 模型拟合较好，可决系数R2= 0.998085，表明模型在整体上拟合较好。（六）显著性检验(1)在显著性水平0.05，T分布表在自由度N-4=16下临界值t0.025(16)=2.120对于a2，t统计量7.613289，对比t> t0.025(16),所以拒绝原假设，说明M2对RE有显著性影响；(2)对于F=370.8834>F(3,16)=8.69(显著性水平为0.05），表明模型从整体上看RE与个

48、解释变量之间线性关系显著。六、模型的修正经过上述多重共线性修正后，新建立的模型能够使解释变量更合理科学准确的解释被解释变量，修正后的模型为：RE=+ 0.289572M2-0.047297DEB+ (3)回归分析结果为：RE= -2058.085 - 0.035838I + 0.289572M2 - 0.047297DEB （-2.494150）（-0.098918） （7.613289） （-0.036045） 七、模型应用（一）经济解释I 前的符号为负值说明中国的真实净进口水平的提高会导致外汇储备持有量的下降，净进口水平与外汇储备负相关。货币供应量前的符号为正值，说明外汇储备与货币供给量呈正相关。进口在抵除直接投资中的虚假部分后成为动用外汇使外汇储备负增长的最主要因素。 尽管如此，外汇储备在总体趋势上仍保持了强劲的上升趋势，这说明我国正面临着一种不正常的收支格局。一方面在引进外资，一方面正实现着连年的贸易顺差。就是说我们正在引进外国资本的同时将国内资源以出口形式输往国外，这种情况下实现的外汇储备积累又作为我国的海外债权借给其他国家。（二）政策建