国内外外汇储备规模探究进展分析

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1、国内外外汇储备规模探究进展分析【摘要】文章分析了外汇储备规模国内外研究动态及研究趋势:国外研究按比例分析法、成本收益法、回归分析法和定性分析法等进行归纳;国内研究从外汇储备过大论、过小论和适度论等角度进行综述。最后提出了外汇储备规模发展的几点建议。【关键词】外汇储备规模;比例分析法;成本收益法;回归分析法;定性分析法近年来,我国外汇储备持续攀升,截止2011年6月,已经接近3.2万亿美元。如何衡量我国外汇储备规模,成为学者研究重点。本文从国内外研究进展、研究趋势及结论建议等几个方面叙述。1.国外研究进展

2、国外主要以比例分析法、成本收益法、回归分析法和定性分析法等方法研究外汇储备规模。1.1比例分析法早在1960年,RobertTriffin提出利用外汇储备与进口额之间的比率来研究外汇储备规模的进口比例法。他认为:一国外汇储备应与其进口额度保持一定比例,40%最合适但不低于20%,且低于30%后应采取调节措施,一个国家至少保持三个月进口额度以上的外汇储备规模[1]。约翰逊等人以外汇储备与广义货币的比例为研究指标。他们认为一国国际收支不平衡是一种货币现象:当一国国内的货币供应量大于需求时,供给剩余的货币就会

3、流向国外,从而使得该国出现国际收支逆差,外汇储备规模减小。遗憾的是约翰逊等人没有给出比率的一个合理界限。比例分析法是静态分析,具有很强的操作性和可行性。此法只从单一因素出发考虑外汇储备需求,未全面考虑外汇储备规模影响因素,具有片面性。所以采用比例分析法研究外汇储备时应采用多项指标对外汇储备规模进行衡量。1.2成本收益法成本收益法又称机会成本法,代表人物有Heller.Fleming、Agarwal等人,主要代表模型有:1.2.1Heller模型该模型假定一国国际收支逆差的概率为50%,融通t时间内一国国

4、际收支逆差的储备需求量R=Ht=Hlg(rm)/lgO.5,其中H为一国外汇储备的平均变动量、m为边际进口倾向、r为资本社会收益率与持有储备本身收益率之差,表示持有储备的边际机会成本。Heller从外汇储备收益最大化定义外汇储备规模,模型中r的测量比较困难[2]。1.2.2Agarwal模型该模型公式为:其中R为外汇储备最适量;w为国际收支逆差,用以往年份经常项目最高逆差额表示;p是国际收支逆差出现的概率;k是资本一产出比的倒数;是追加资本的进口含量;是进口生产性物品占总产出的比例[3]。成本收益法对机

5、会成本的计算很难精确量化,个别参数难确定。它仅考虑交易性和调节性用汇需求,具有一定片面性。但Agarwal模型考虑了发展中国家特点,适用研究发展中国家外汇储备。1.3回归分析法回归分析法又称需求函数分析法,由M.J.Flanders,J.A.Frenkel.M.A.Iyoha等人在20世纪60年代末期提出。他们利用经济计量技术方法结合影响外汇储备的因素建立需求模型进行回归分析,结合发展中国家与发达国家的不同国情,构造不同的储备需求函数,从而确定一国外汇储备适度规模。这标志着对外汇储备研究进入了动态分析,

6、主要代表模型有Flanders模型、Iyoha模型和Frenkel模型,对应储备需求函数为:1.3.1Flanders模型其中L/M表示国际清偿力与进口额度的平均比率;F/L表示一定时期内官方储备与清偿力的年平均比率;表示储备变动率;GR表示生活水平指数减去通胀的GNP比率;D表示本币贬值程度;Y表示该国人均GNP占美国人均GNP的比率;X表示出口变动率。Flanders结合实际对发展中国家的储备需求函数进行了较全面的研究,具有一定代表性。但该模型具有一定猜测性,不能准确测算一国外汇储备需求[4]。1.

7、3.2Iyoha模型其中R表示一国外汇储备需求;表示预期出口收入;表示进口支出变动比率;r表示持有外汇储备的利率;0表示一国经济开放程度;和表示前一期和前二期的外汇储备规模oIyoha利用发展中国家实际数据对模型的检验比较理想,该模型对发展中国家外汇储备需求研究有很大成效[5]。1.3.3Frenkel模型其中,R表不外汇储备需求量;m表不进口倾向;表示国际收支变动比率;M表示以进口额表示的一国国际交易规模;分别表示R对m、和M的变动弹性。通过对需求函数参数的估计,Frankel发现发展中国家的储备需求

8、量对该国国际交易规模变动的弹性大于发达国家,而对国际收支变动的弹性小于发达国家。所以,Frankel认为应分别分析这两类国家的储备需求函数[6]。Frenkel模型虽然对发达国家与发展中国家储备水平的差异性进行了实证分析,但仍以静态分析为主,未反应外汇储备需求与相关因素的动态关系。1.4定性分析法定性分析法由R.J.Carbaugh和C.D.Fan等人20世纪70年代中期提出。他们通过分析影响外汇储备需求量的因素定性分析一国外汇储备,归结为

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