基于var模型我国人民币汇率影响因素分析[参考]

《基于var模型我国人民币汇率影响因素分析[参考]》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于VAR模型我国人民币汇率影响因素分析摘要：本文基于2011年1月至2015年12月的月度数据，选取外汇储备、利率差异、通货膨胀率差异、外商直接投资四个因素为我国人民币汇率的影响因素，构建VAR模型进行分析，找出对我国人民币汇率冲击最大的因素和各因素在长短期对其的影响时间和影响程度。关键词：人民币汇率；VAR模型；影响因素中图分类号：F832.2文献标识码：B文章编号：1674-0017-2017（5）-0074-06一、引言汇率问题一直是世界各国经济来往中关注的焦点，它对各国的经济稳定发展、国际收支和

2、贸易发展的平衡都有着重要的作用。本文结合中国经济与贸易发展的总体实际情况，选取外汇储备、通货膨胀率差异、利率差异、外商直接投资四个因素为我国人民币汇率的影响因素。构建VAR模型进行分析，找出对我国人民币汇率冲击最大的影响因素和各因素在长短期对其影响的时间和程度，更好地防范和化解经济风险，促进经济健康稳定发展。二、实证分析（一）变量的选取与说明本文的样本数据为2011年1月到2015年12月的月度数据，共48个观测值。人民币汇率用人民币汇率中间价月平均汇率表示。对于四个影响因素的选取，因为CPI指数百分比的

3、变化反映了经济中的通货膨胀率，所以通货膨胀率的差异通过中美两国CPI指数百分比变化之差的月度数据表示，最终数值通过同比计算得出；利率方面选择了美国联邦基金利率月度数据和中国银行拆借利率的月加权平均利率；外汇储备、境外直接投资均选取月度数据，单位均为亿美元。人民币汇率数据来源于中国货币网，中国CPI指数月度数据在国家统计局网站取得，外商直接投资、美国CPI指数月度数据在东方财富网取得，联邦基金利率数据取于美联储官方网站，外汇储备数据于国家外汇管理局网站取得。在对数据进行检验分析之前，需要对取得的数据做些预先

4、处理。首先对人民币汇率、外汇储备、外商直接投资分别取自然对数，这样可使各变量数据趋势线性化并且消除时间序列中存在的异方差现象；其次中美两国CPI指数均以2011=100为基期，计算出同比月度增幅数据，并求出两者之差，中美利差通过将两国利率相减得到。另外，对各变量的数据利用X12法进行季节调整，从而消除季节因素影响带来的误差。最后，对各个指标进行数据基本统计，利用eviews8.0进行检验。（二）构建与检验VAR模型本文通过构建VAR模型来分析人民币汇率的影响因素。首先对变量进行平稳性检验，剔除非平稳时间序

5、列；其次确定模型的最优滞后阶数，构建合理的VAR模型；然后对模型进行协整检验与格兰杰因果关系检验，验证各变量的长期均衡关系及各变量之间的因果关系；接着对各内生变量进行脉冲响应函数分析，从而得出各影响因素对人民币汇率的长短期影响；再对各变量进行方差分解，找出对人民币汇率影响程度最大的因素及各因素的影响程度对比；最后进行向量误差修正模型（VEC），验证长期条件下各因素对人民币汇率的影响。1.平稳性检验。本文运用ADF检验来检验时间序列的平稳性，通过eviews8.0实现，检验结果如表2。结果显示，对于原始序列

6、，人民币汇率、中美CPI指数差、外汇储备均不平稳，对于一阶差分序列，所有变量均显示为平稳序列，所以五个变量均为一阶单整，即可构建VAR模型。2.模型滞后阶数的检验与确定。构建VAR模型的另一必要工作是确定模型的最优滞后阶数。模型滞后阶数的确定有两种方法，一种是通过信息指标（赤池信息准则AIC、施瓦茨准则SC等）来确定，使信息指标达到最小值，便能确定模型的最优滞后阶数；第二种方法是通过似然比检验来确定，这种方法能有效解决第一种方法可能带来的矛盾结果。本文通过eviews软件，分别建立滞后期不同的VAR模型，

7、得出各个模型的对数似然函数值及各项信息指标，如表3。结果?@示，SC准则显示最优长度为1，AIC准则、LR准则、FPE准则及HQ准则均表示最优滞后长度为2，信息指标确定滞后阶数出现矛盾结果，此时我们通过似然比进行检验，根据LR统计量确定模型最优滞后阶数，即最终模型最优滞后阶数为2，建立VAR（2）模型。3.协整检验。协整检验分为EG检验和Johansson检验两种，由于Johansson检验的稳定性和完整性，以及本文模型变量多于两个的情况，本文决定采用Johansson协整检验，通过eviews8.0实现

8、。此外，因已确定建立滞后阶数为2的VAR模型，VAR模型为无约束模型，协整检验却是有约束的，所以对于协整检验的滞后期应为VAR模型的最优滞后阶数减去一，检验结果如表4、5。通过表4、5可以看出，在5%显著性水平的条件下，迹统计量检验中，在原假设为变量之间不存在协整关系时，迹统计量153.0118大于5%临界值69.81889，拒绝原假设，即认为模型存在协整关系，且直至“Atmost2”，迹统计量值仍大于5%临界值，拒绝原假设，