影响人民币汇率的若干因素的实证检验

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1、影响人民币汇率的若干宏观因素的实证检验奚君羊,谭文收稿日期:2003-10-作者简介:奚君羊(1955-),男,上海市人,上海财经大学现代金融研究中心副主任,教授,博士生导师;谭文(1972-),男,湖南邵阳人,上海财经大学现代金融研究中心博士生。(上海财经大学现代金融研究中心,上海200433)摘要:本文采用协整研究和冲击分解的计量经济学方法,就货币供应量、国内生产总值和实际利率对人民币汇率的影响进行了详细的实证检验。检验结果表明,从长期看,上述因素与人民币汇率之间存在着稳定的均衡关系,货币供应量的增

2、加会导致人民币汇率的下浮,且影响极为显著,而国内生产总值和实际利率的上升则会引起人民币汇率的上浮,但影响程度较弱。关键词:货币供应量;人民币汇率;协整研究;冲击分解一、引言货币供应量的变化对汇率的影响究竟如何?学术界对此并未取得完全一致的结论。克拉里达和嘎里(ClaridaandGali,1994)利用向量自回归模型(vectorautoregression,VAR)对布雷顿森林体系崩溃后的英镑对美元的实际汇率变化的原因进行了研究,结果发现英镑供应量的变化导致英镑与美元实际汇率的波动幅度尚未超过2.8%

3、,而在加拿大,加元供应量的变化对加元与美元的实际汇率的影响甚至更低。但是有些学者的实证研究却得出了截然相反的结论。罗格斯(Rogers,1998)采用1889~1992年的英美两国的有关资料,也同样利用向量自回归的研究方法,从各个不同的角度,详细考察了英美两国货币供应量的变化对实际汇率的影响,结果得出了两国货币供应量的变化导致汇率的波动幅度高达40.6%的结论。我国目前的人民币汇率几乎没有波动,因此,货币供应量的变化对人民币汇率的影响尚未引起学术界的充分关注。1997~2002年,我国的货币供应量(M2

4、)年增长百分比分别为19.58、14.84、14.74、12.27、17.60和16.87,累计增长百分比为143.13,而同期人民币汇率却始终维持在1美元兑8.3594~8.2775元人民币这个异常狭小的区间内。我国货币供应量的变化对人民币汇率究竟是否产生影响?认真探讨这一问题,不仅对理论研究而且对政策制定来说都有着十分重要的意义。,本文采用计量经济学的研究方法,就我国货币供应量的变化对人民币汇率的影响进行实证研究。由于我国实行的是人民币钉住美元的汇率制度,名义汇率不足以反映实际汇率的变化,而能够用来

5、反映实际汇率变化的指标主要有黑市汇率和外汇储备的变化。鉴于黑市汇率资料的准确性较差,故本文以我国外汇储备的变化作为反映人民币实际汇率变化的指标。二、相关变量与人民币汇率长期关系的协整研究(一)计量模型及数据说明1.向量自回归模型本文的研究采用如下的K阶向量自回归模型:Zt=Ⅱ1Zt-1+…+ⅡkZt-k+et式中:Zt=(lnM2,lnreserve,lnGDP,r),M2表示广义货币供应量,reserve表示外汇储备(下文简写为“R”,在本文的研究中作为反映人民币实际汇率变化的指标),GDP表示国内生

6、产总值,ln表示对相关变量取自然对数,r表示实际利率,Ⅱ1,…Ⅱk是4×4矩阵,et表示白噪声。使用VAR模型的好处是不但便于检验模型中各个变量长期之间是否存在稳定的关系,而且不必对模型中变量的内生性和外生性作出事先的假定。2.数据说明本文采用的样本数据均为年度数据,样本期为1980~2000年,样本数据均来源于中经网《中国经济统计数据库》,GDP和M2的计量单位为人民币,外汇储备(R)的计量单位为美元。由于涉及到的经济变量除利率以外都有长期趋势,因此,我们对利率以外的经济变量都取自然对数。这样,一方面

7、可以熨平其长期趋势,另一方面,各个变量均变成了无量纲的单位,以便直接运用模型通过计算机进行估算。另外,本文采用通用软件E-view3.1对所有数据进行计算处理。(二)单整及协整检验传统的回归方法一般假定所使用的时间序列是平稳的,然而许多经济现象的时间序列都是非平稳的,倘若采取传统的普通最小二乘法,就会出现“伪”回归和“无意义”回归的现象。基于这一原因,恩格尔和格兰杰(EngleandGranger,1987)首先提出了一种处理非平稳序列的全新的研究方法——协整(co-integration)研究方法。这

8、种方法的基本思想就是在两个或多个非平稳的变量之间寻找均衡关系。如果两个(或两个以上)的时间序列是非平稳的,但它们的某种线性组合却是平稳的,则这两个(或两个以上)的非平稳的时间序列之间存在长期的均衡关系(或协整关系)。在经济意义上,这种协整关系的存在意味着可以通过一个变量来影响另一个变量的变化,若变量之间没有协整关系,则不存在通过一个变量来影响另一个变量的基础。因此,通过对VAR模型中各个变量进行协整检验,是我们研究货币供应量、国内生产总值以

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