基于var模型的人民币有效汇率就业效应论文

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1、基于VAR模型的人民币有效汇率就业效应论文hongguan.htm)。2.实际有效汇率(reer):采用国际清算银行(BIS)公布的人民币实际有效汇率指数(2000年=100),其数值上升代表人民币对外实际升值,下降代表人民币对外实际贬值。3.实际有效汇率的波动率(reervol):本文借鉴Klaassen(1999)和张静、汪寿阳(2005)的方法,将实际有效汇率的季度波动率定义为每季度中各个月份实际有效汇率指数变动百分比的平方和。4.国内市场需求规模(gdp):本文采用经CPI平减的实际GDP指数(2000年=100),表征国内市场需求规模。企业对劳动的需求产生于消

2、费者对企业所生产的商品的需求。一般来说,本地市场需求规模越大,对劳动的需求也越大。CPI和GDP季度数据来自各期《中国人民银行统计季报》。以上变量均取自然对数形式,同时为剔除季节性因素的影响,采用X11方法对所有季度数据进行季节调整,图1给出了各变量时间序列图形。(三)单位根检验为避免对非平稳时间序列进行回归时造成“伪回归”问题,需要对时间序列做平稳性检验。为此采用ADF单位根检验方法,对就业量(empl)、人民币实际有效汇率(reer)、实际有效汇率的波动率(reervol)以及国内市场需求规模(gdp)等变量进行平稳性检验。由于empl、reer和gdp都存在单位根

3、,因而是非平稳序列,但它们的一阶差分Δempl、Δreer和Δgdp均在1%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设,因此empl、reer和gdp均为一阶单整序列。另外,reervol在1%的显著性水平上拒绝了存在单位根的零假设,因而为平稳序列。(四)VAR模型的建立在进一步分析之前,首先估计一个非限制的VAR模型。由于人民币实际有效汇率的波动率为平稳时间序列,作为外生变量进入VAR系统,建立如下VAR(p)模型:yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxt+εt(1)其中y为由empl、reer和gdp构成的3维内生变量向量,x为

4、由reervol构成的1维外生变量向量,A1…Ap和B是待估计的参数矩阵,p为内生变量的最大滞后期,εt为随机扰动项。接下来需要选择VAR模型的最大滞后期p。通常希望滞后期足够长,这样既可以完整地反映所构造模型的动态特征,还可以避免因滞后期太短而导致的严重的误差项自相关和参数估计的非一致性问题。然而从另一方面看,滞后期越长,模型中的待估参数就越多,自由度损失越严重,从而直接影响模型参数估计量的有效性。因此,必须在滞后期与自由度之间寻求某种均衡。实践中,一般根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定滞后期p。据此,经过反复试验比较后发现,在p取2时,AIC值和SC值同

5、时达到最小,因此最大滞后期取2,即VAR(2)是最优模型。对VAR(2)模型的估计结果显示,系统外生变量reervol的系数估计值仅为-0.0003,且未通过显著性检验。这表明人民币实际汇率的波动率对就业量的影响不仅在统计上是不显著的,而且从经济意义上看也是微不足道的。(五)协整检验为进一步考察就业量(empl)、人民币实际有效汇率(reer)和国内市场需求规模(gdp)等变量之间是否存在长期稳定的均衡关系,即这三个变量之间是否具有协整关系,以前面所建立的VAR(2)模型为基础,采用Johanson和Juselius于1990年提出的迹统计量检验方法进行检验。对于协整的

6、具体形式,经过比较后选择序列有线性趋势,但协整方程仅有截距。由于empl、reer和gdp等变量之间存在、且仅存在1个协整关系,标准化的协整方程为:emplt=5.2565-0.1821reert+0.0908gdpt(2)方程(2)揭示了就业量、人民币实际有效汇率和国内市场需求规模之间的长期均衡关系。根据这一长期关系,可以得出结论:第一,人民币实际有效汇率和国内市场需求规模都是就业量的重要决定因素;第二,长期来看,人民币实际升值对就业有显著的不利影响,人民币实际有效汇率指数每上升1%,就业量将下降0.1821%;第三,国内市场需求规模与就业量呈正相关关系,国内市

7、场需求规模每增长1%,就业量将上升0.0908%。三、结论与政策建议本文基于向量自回归(VAR)模型,对人民币实际有效汇率的就业效应进行了实证分析,得出结论如下:1.协整分析结果表明就业量和人民币实际有效汇率之间存在着长期均衡关系,人民币实际升值对就业有显著的不利影响。导致就业量对人民币实际有效汇率水平变动较为敏感的主要原因有三:其一,中国经济的开放程度不断提高,国内经济发展日益依赖于世界市场,我国较高的对外依存度使得国民经济中相当大的比例暴露于汇率风险之中,导致企业经营业绩、进而劳动需求易于受到汇率变动的影响。其二,中国出口产品较高的劳