经济增长与人民币升值的相关性分析

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1、经济增长与人民币升值的相关性分析对于经济增长与人民币升值的相关性分析，我们拟采用的是如下的数据来分析。月份汇率（ER）（RMB/USD）总资产（Y）货币供应量（M）工业增加值（EI）2005年7月0.121495054.85276966.285810.952005年8月0.123496643.48281288.225967.512005年9月0.123698844.52287438.276275.252005年10月0.1236100430.56287591.616319.932005年11月0.1237101795.50292350.396590.162005年12月0.123810

2、3676.01298755.486712.432006年1月0.1240108262.3303571.65-2006年2月0.1242108000.58304516.275473.092006年3月0.1245109758.01310490.656679.722006年4月0.1248110367.95313702.346819.782006年5月0.1248112377.92316709.817059.862006年6月0.1249115905.77322756.357817.772006年7月0.1251115879.1324010.767199.842006年8月0.125411

3、7974327885.677355.472006年9月0.1260119739.61331865.367754.062006年10月0.1265121889.85332747.177601.372006年11月0.1271124306.45337504.157936.332006年12月0.1278128574.69345577.917699.157212007年1月0.1284132507.77351498.77-2007年2月0.1290135591.47358659.256436.353842007年3月0.1292139108.3364104.667855.350722007年

4、4月0.1295142281.53367326.458006.421722007年5月0.1304145405.06369718.158337.694662007年6月0.1310148105.37377832.159312.15507资料来源：中国银行5汇率总资产设想基本模型的关键方程组：运用的方法：建立VAR模型（注意：在以下的统计分析中，x为汇率，y为总资产，z为货币供应量，w为工业增加值）根据Eviews5统计分析得：1.汇率的方差分解 VarianceDecompositionofX: PeriodS.E.XYZW 1 0.000220 100.0000 0.000000 0

5、.000000 0.000000 2 0.000338 91.64744 6.930029 0.209783 1.212744 3 8.88295 0.000447 87.6150359 2.546494 0.955516 4 0.000539 86.15901 8.359638 2.822461 2.658895 5 0.000620 85.08484 9.874159 2.490698 2.550298 6 0.000714 83.21328 11.52157 3.090519 2.1746282.总资产的方差分解 VarianceDecompositionofY: PeriodS

6、.E.XYZW 1 900.8947 0.046952 99.95305 0.000000 0.000000 2 1389.966 19.52203 69.26622 2.992433 8.219318 3 1959.798 32.31314 45.34075 16.11792 6.228196 4 2274.802 38.30201 36.38480 13.51393 11.79926 5 2576.241 41.09880 39.05808 10.64233 9.200785简单说明：较大时，意味着第j个因素冲击对汇率的影响大；相反地，较小时，可以认为第j个因素冲击对汇率的影响小。

7、下面给出各项指标的变化对汇率的方差分解图。图中横轴表示滞后期间数（单位：月度），纵轴表示该因素对汇率的贡献率（单位：百分数）。从以上的方差分解中，我们可以得出总资产对于汇率的影响程度是10%-15%左右，货币供应量对于汇率的影响程度是3%-6%左右，工业增加值对于汇率的冲击作用大概是2%-5%。53.各项指标对于汇率的脉冲响应函数图:横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：月度），纵轴表示汇率，实线表示脉冲响应函数，代表了汇率对相应的各项指标的冲击