货币政策对双边贸易的影响.doc

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1、货币政策对双边贸易的影响摘要:本文基于2000年1月至2018年6月中国货币供给的增长率、美国货币供给的增长率、美国进出口价格指数、中国进出口价格指数等相关季度数据,运用VAR模型通过单位根检验、脉冲响应函数等计量经济分析方法对中美货币政策对其双边贸易动态影响进行实证研究,研究结果表明:中国货币政策的扩张将有利于中美贸易余额的调整,而美国的货币政策和汇率政策在中美贸易余额的调整过程中能够发挥的作用相对有限。关键词:货币政策;VAR模型;中美贸易一、引言21世纪以来,中美贸易顺差的不断扩大成为了众多学者所关注的焦点。

2、目前国内外流行的一个主要观点是,中美顺差是由于中国通过货币政策将人民币汇率控制在很低的水平上引起的,也即中国货币政策是一个“以邻为壑”政策。Obstfeld和Rogoff(2005)等研究者认为,美元贬值或人民币升值可以通过支出转换效应促进美国出口和中国进口增加,从而减少中美贸易失衡程度。然而,实际情况是,在2005至2008年期间,中美贸易顺差并未随着人民币快速升值下降,顺差反而持续积累。2008年全球金融危机之后,随着美国量化宽松货币政策的推出,中美贸易失衡有所调整,中国对外贸易顺差也明显下降。我们不禁要问,美

3、国宽松货币政策对美元指数的影响有多大?该政策在中美经贸往来中是否体现了“以邻为壑”?本文旨在探究中美货币政策对其双边贸易差额的影响,本文基于2000年1月至2018年6月的季度数据,选取中国货币供给的增长率、美国币供给的增长率、美国进出口价格指数、中国进出口价格指数等变量,利用eviews9.0软件,采用单位根检验、脉冲响应函数等计量分析方法,对中美货币政策对其双边贸易的动态影响进行实证研究。二、模型构建与数据说明5货币政策对双边贸易的影响摘要:本文基于2000年1月至2018年6月中国货币供给的增长率、美国货币供

4、给的增长率、美国进出口价格指数、中国进出口价格指数等相关季度数据,运用VAR模型通过单位根检验、脉冲响应函数等计量经济分析方法对中美货币政策对其双边贸易动态影响进行实证研究,研究结果表明:中国货币政策的扩张将有利于中美贸易余额的调整,而美国的货币政策和汇率政策在中美贸易余额的调整过程中能够发挥的作用相对有限。关键词:货币政策;VAR模型;中美贸易一、引言21世纪以来,中美贸易顺差的不断扩大成为了众多学者所关注的焦点。目前国内外流行的一个主要观点是,中美顺差是由于中国通过货币政策将人民币汇率控制在很低的水平上引起的,

5、也即中国货币政策是一个“以邻为壑”政策。Obstfeld和Rogoff(2005)等研究者认为,美元贬值或人民币升值可以通过支出转换效应促进美国出口和中国进口增加,从而减少中美贸易失衡程度。然而,实际情况是,在2005至2008年期间,中美贸易顺差并未随着人民币快速升值下降,顺差反而持续积累。2008年全球金融危机之后,随着美国量化宽松货币政策的推出,中美贸易失衡有所调整,中国对外贸易顺差也明显下降。我们不禁要问,美国宽松货币政策对美元指数的影响有多大?该政策在中美经贸往来中是否体现了“以邻为壑”?本文旨在探究中美

6、货币政策对其双边贸易差额的影响,本文基于2000年1月至2018年6月的季度数据,选取中国货币供给的增长率、美国币供给的增长率、美国进出口价格指数、中国进出口价格指数等变量,利用eviews9.0软件,采用单位根检验、脉冲响应函数等计量分析方法,对中美货币政策对其双边贸易的动态影响进行实证研究。二、模型构建与数据说明5(一)模型构建。VAR模型是研究中美货币政策对其贸易差额变动的常用模型,是一种运用非结构性方法来建立各个变量关系的模型,克服了传统模型在估计和推断上的复杂性。VAR(p)模型的数学表达式为:yt=a1

7、yt-1+...+apyt-p+bxt+εt其中,yt、xt是内生变量,p是滞后阶数,εt是随机扰动项。如果模型中不含有外生变量,模型即为简化的VAR模型。本文采用时间序列计量分析模型对中美货币政策对其双边贸易动态影响进行实证研究,采用VAR模型通过单位根检验、脉冲响应函数计量学方法,从定量分析的角度来判别变量之间的关系,以达到有理、有据,定性与定量分析的统一。(二)数据说明。本文选取2000年1月至2018年6月的季度数据,变量选取了中国的货币供给增长率(M2c)、美国的货币供给增长率(M2u)、美国进口价格指数

8、(IPIU)、美国出口价格指数(EPIU)、中国进口价格指数(IPIC)、中国出口价格(EPIC)以及中美贸易差额(TB)和中美双边实际汇率(ER)。中美双边实际汇率以双边名义汇率与中美消费者物价指数(CPI)之比的乘积来计算,公式为:ER=EER(P1/P)其中,EER是人民币兑美元的名义汇率。P1和P分别表示美国和中国的消费者物价指数(CPI)。(数据来

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