人民币汇率evie分析.doc

课程论文题目：人民币汇率分析课程名称：经济统计软件分析院 别： 专 业： 姓 名： 学 号： 2010年6月 人民币汇率分析一、背景分析2009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行状态，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，其变动原因较为复杂。很明显，汇率首先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。2009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。在外汇储备不断增加的情况下，流通中的货币量也在增加，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2000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,中国的汇率不但不升,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2005.而2005到现在,人民币虽然开始了升值,却依然是虫子爬行般地升值.而如果从1980年算起综合起来看,人民币在1980-2007年期间,不但没有升值,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，鉴于此次危机的严重程度，实际上针对中国出口的保护主义力度并不是很大。其次，中国低汇率的政策相当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，达到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。因为一国的汇率不可能只是自己的问题，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，温家宝总理重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，因为全世界都能感觉到人民币是被低估了的货币，只是说，我们政府有意将这种升值进行的更加合理和均衡。一、 研究目的我们根据2008年的中国统计年鉴、中国金融年鉴得到我国从1991年到2007年这17年的汇率、GDP、M2以及外汇储备的数据，并建立了经济模型，由此对各项可能对我国汇率产生影响的因素运用计量经济检验等方法进行了系统深入的分析。并根据2007年的数据对2008、2009年的人民币汇率进行了预测，与实际值相对比，检验模型的准确性。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。二、 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)11991532.320250.47.6217.121992551.523134.27.6194.431993576.226364.71121241994861.929813.411516.251995835.133070.51173661996831.436380.4111050.57199782939762.75.71398.981998827.942877.45.21449.691999827.846144.62.31546.8102000827.823072.32.31655.7112001827.7107449.72.32121.7122002827.7117208.322864.1132003827.7128958.924032.5142004827.7141964.526099.3152005819.2169996.42.38188.3162006797.2204556.12.310663.4172007760.42495302.315282.5三、 模型参数估计对模型进行多次试验，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 SquaresDate: 06/22/10 Time: 09:44Sample: 1991 2007Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C5.0708000.20790324.390210.0000GDP-3.08E-065.55E-07-5.5482960.0001M220.0001496.45E-052.3084140.0381LOG(RESERVE)0.2392850.0316787.5535960.0000R-squared0.829795 Mean dependent var6.642979Adjusted R-squared0.790517 S.D. dependent var0.158903S.E. of regression0.072729 Akaike info criterion-2.201825Sum squared resid0.068764 Schwarz criterion-2.005775Log likelihood22.71552 F-statistic21.12611Durbin-Watson stat1.226706 Prob(F-statistic)0.000028经过参数估计的模型方程为四、 模型的检验（一）对模型进行经济意义检验：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；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；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1.49 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、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)=0.0000280.05，整体线性关系显著。3、回归系数显著性检验（t检验）：Prob.=0.00010.05，通过t检验；gdp对log(exchange)线性影响显著。Prob.=0.03810.05，通过t检验；m22对log(exchange)线性影响显著。Prob.=0.00000.05 未检验出存在异方差。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M22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Dependent Variable: LOG(EXCHANGE)Method: Least SquaresDate：06/22/10 Time: 10:14Sample: 1991 1997Included observations: 7R-squared0.993658 Mean dependent var6.649499Adjusted R-squared0.987316 S.D. dependent var0.133113S.E. of regression0.014991 Akaike info criterion-5.267110Sum squared resid0.000674 Schwarz criterion-5.298018Log likelihood22.43488 F-statistic156.6808Durbin-Watson stat1.965270 Prob(F-statistic)0.000856SSR的比值为SSR2/SSR1=0.014222/0.000674=21.10F0.05(3,3)=9.28，拒绝原假设，i存在异方差。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 SquaresDate: 06/22/10 Time: 10:34Sample(adjusted): 1991 2007Included observations: 17 after adjusting endpointsWeighting series: 1/ABS(E)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C5.1230750.19571326.176500.0000GDP-3.00E-063.62E-07-8.2976280.0000M220.0001561.94E-058.0619410.0000LOG(RESERVE)0.2315770.0284238.1476230.0000Weighted StatisticsR-squared1.000000 Mean dependent var6.712539Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var14.87848S.E. of regression0.005674 Akaike info criterion-7.303547Sum squared resid0.000419 Schwarz criterion-7.107497Log likelihood66.08015 F-statistic24.33806Durbin-Watson stat1.308886 Prob(F-statistic)0.000013Unweighted StatisticsR-squared0.826616 Mean dependent var6.642979Adjusted R-squared0.786605 S.D. dependent var0.158903S.E. of regression0.073405 Sum squared resid0.070048Durbin-Watson stat1.184263再一次进行WHITE检验:White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.372977Probability0.905799Obs*R-squared6.025270Probability0.7373870.7373870.05，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。五、 对模型进行预测对08、09年exchange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：GDPM2RESERVE200830076018.880894604720433.6279212200932602318.880894604727114.4497961用2008、2009年的自变量预测值对exchange进行预测：用19912007年的数据预测2008年的人民币汇率用19992008的数据预测2009年的人民币汇率预测结果：（=2.306）GD