人民币汇率波动和货币政策相互影响实证研究

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1、人民币汇率波动和货币政策相互影响实证研究  摘要:货币政策对汇率波动会产生直接或间接的影响。利用1994-2011年相关经济金融数据,通过向量自回归模型(VAR)分析我国货币政策与人民币汇率之间的相互关系。模型分析的结论表明,货币供应量对人民币实际有效汇率的影响不确定,总体大致呈现一定的正相关关系;人民币实际有效汇率对货币供应量的决定也产生影响,但是实际有效汇率却不是货币供应量的格兰杰成因。关键词:人民币汇率;货币政策;向量自回归模型;实证分析中图分类号:F832.6;F822.0;F224一、货币政策与人民币汇率波动相互影响的实证研究综述9对货币政策与人民币汇率波动影响的研究,国外

2、学者研究文献很少,国内学者进行了一些研究。王涛(2004年)研究了人民币实际有效汇率波动的原因。选取的变量为相对产出(本国实际GDP的对数值减去贸易伙伴国GDP的加权平均值)、实际有效汇率和相对价格水平(与相对GDP的计算相同)。在对变量的时间序列进行了平稳性和协整关系的检验后,进行VAR估计和脉冲响应函数估计。实证结论为:一是总供给的增加起初会带来实际汇率的升值,从长期来看,会导致实际汇率的贬值;而总需求的扩大会导致实际汇率的升值;货币冲击短期会导致实际汇率的贬值,从长期来看,没有影响。二是人民币实际汇率与货币供给冲击的关系符合浮动汇率制度下的M-F模型,即本国实际利率的下降会导致

3、资本外流,实际汇率贬值。俞梅(2011年)运用SVAR模型,分析了我国货币政策与人民币汇率的相互作用,发现我国货币政策对汇率冲击的反应具有“逆经济风向”特征,我国货币政策对人民币汇率变动非常敏感,但人民币对货币政策的反应较弱。朱慧、潘琦(2012年)利用2001年1月~2010年12月的相关数据,分析了我国货币政策对人民币汇率的传导机制,认为货币政策变动对实际有效汇率变动影响有限。二、货币政策与实际有效汇率的相互影响对于我国货币政策与实际有效汇率的相互影响关系分析,具体如下。(一)向量自回归模型建立及实证目的9建立向量自回归模型的主要目的是考察货币政策与实际有效汇率之间的相互影响,特

4、别关注货币政策对实际汇率波动的影响。结合我国的实际经济状况,对变量进行设定。首先,对代表货币政策变动变量的选择。与前面模型不同,这里选用货币供应量(M2)代表货币政策的变化,因为货币供应量变量具有时间序列的连续性,且更能够代表我国货币政策的实施状况。选择外汇储备(FER)作为实际经济状况变量,因为外汇储备变动较充分地体现了实施汇率稳定政策的程度。选择实际有效汇率作为汇率波动的变量。建立具体VAR模型如下:whcblgd代表外汇储备对数值的平稳时间序列,reerlgd代表实际有效汇率对数值的平稳时间序列,mtlgd则代表货币供应量对数值的平稳时间序列。α、β、γ则是待估的参数值,μ1t

5、、μ2t、μ3t分别代表来自whcblgd、reerlgd和mtlgd的随机扰动。该计量模型的主要目的是探讨货币政策与汇率波动之间的相互影响,特别是货币政策对汇率波动的影响。(二)数据选取该计量模型数据选用1994年1月到2011年12月的月度数据。实际有效汇率数据来自国际货币基金组织网站的《国际金融统计(InternationalFinanceStatistics),简称IFS》,实际有效汇率以2000年数据为基期确定时间序列,得到实际有效汇率指数;外汇储备数据来自中国外汇管理局网站;货币供应量(M2)数据来自中国人民银行统计季报相关各期。(三)变量时间序列的单位根检验变量时间序列

6、的单位根检验分别为,货币供应量、外汇储备以及实际有效汇率对数值的单位根检验。91.货币供应量对数值的单位根检验由于货币供应量的时间趋势,所以对其进行二阶滞后的ADF检验,得到的结果见表1和表2。货币供应量对数值单位根检验结果可归结为:在1%的显著性水平上,货币供应量的时间序列在滞后期为2【记为I(2),二阶单整】的情况下是平稳的;在5%的显著性水平上,货币供应量的时间序列在滞后期为1【记为I(1),一阶单整】的情况下是平稳的。2.外汇储备对数值的单位根检验在滞后期为4时,包含截距项和时间趋势的检验方程的AIC和SC值较小,此时ADF检验结果如表3所示。检验结果表明,当检验t统计量值为

7、-3.75时,比1%的显著性水平上的临界值大,所以不能拒绝原假设,序列存在单位根,是非平稳的;但是,当检验t统计量值比在5%的显著性水平上的临界值小时,拒绝原假设,序列不存在单位根,是平稳的。因此,在5%的显著性水平上,滞后4期【记为I(4),四阶单整】的外汇储备的时间序列是平稳的。3.实际有效汇率对数值的单位根检验因为实际有效汇率不存在明显的时间趋势,所以检验方程仅仅选择有截距项的方程,在检验方程滞后期为1时的AIC和SC值达到最小,检验结果如表4所示。

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