对我国外汇储备影响因素的回归分析.docx
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对我国外汇储备影响因素的回归分析
对我国外汇储备影响因素的回归分析
摘要本文通过对影响我国外汇储备的因素进行实证分析,由相关经济理论作为基础,设定回归模型并收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。
最后,我们对所得的分析结果作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。
关键词:
外汇储备、回归模型、汇率、存款准备、货币供应量、外商直接投资
正文
一、问题的提出
据中国央行2011年1月13日公布的2010年金融统计数据显示,2010年末,国家外汇储备余额为83760.46亿美元,同比增长17.7%。
较2009年12月末71162.12亿美元,全年增加了12598.34亿美元,外汇储备继续保持增长。
外汇储备是一国对外经济交往中货币支付结算的结果。
在国际收支平衡表中,外汇储备的增加主要来自于经常项目顺差、资本和金融项目顺差。
国家外汇管理局去年底公布的2010年三季度及前三季度我国国际收支平衡表修订数据显示,2010年前三季度,我国国际收支经常项目顺差2039亿美元,同比增长30%;资本和金融项目顺差1301亿美元,增长2%。
当前充足的外汇储备为我国稳定的金融环境提供了保证。
我国是一个发展中的大国,即使按照传统的适度规模指标衡量,也需要保持一定规模的外汇储备。
充足的外汇储备也是一种信心的保证。
此次国际金融危机就充分证明,充足的外汇储备提升了我国有效应对危机的能力。
同时,充足的外汇储备为国家防范游资冲击提供了基础性保障,兴风作浪的投机资本不敢对储备大国随意造次。
充足的外汇储备,还为我国推行积极的国际发展战略,共同应对金融危机打下基础。
本文拟通过时下对影响外汇储备因素的主要理论观点,归纳出影响一国外汇储备的主要可能因素,并结合中国的宏观及制度背景提出影响中国外汇储备的各种可能因素。
在此基础上,利用中国的有关数据及一定的计量经济学方法,对各种可能因素产生的影响进行实证分析。
二、理论综述
在影响因素中,汇率的决定理论中,最著名的就是购买力平价理论,任何两种货币之间的汇率会调整到反映这两个国家的物价水平变动为止,进一步在进出口中影响到外汇储备。
购买力评价理论只是一价定律在物价水平上的应用,而不是在个别商品上的。
一般来说,一国的物价水平在短期是相对保持不变的,而在长期是绝对变动的,因此,由购买力平价理论解释在长期的汇率的变动是十分有效的。
国际收支平衡的关系式为:
储备资产增减额=经常项目差额+资本与金融项目差额;如果这一等式不相等,则将补齐的平衡数视为净误差与遗漏。
储备资产通常由外汇储备、黄金储备以及特别提款权(SDR)、在IMF的储备头寸,其他债权等3个小项目组成。
由于我国黄金储备的各年变动量不大,特别提款权等3个小项目在储备资产增减额中所占的比重较小,所以储备资产变动主要表现为外-1-汇储备的变动。
以上关系近似为:
外汇储备增减额=经常项目差额+资本项目差额+误差与遗漏。
因此,与外汇储备来源紧密相关的主要因素还有进出口贸易顺差额,外债和外商直接投资。
三、模型的设定
1、模型数据的选择
改革开放之前,我国实行计划经济,对于外汇几乎没有需求也没有多少储备,影响外汇模型的因素有质的变化。
由于在改革开放以后,我国逐步加大对外开放力度,对于外汇的需求与使用才逐渐步入正轨,又由于本文只研究我国外汇储备情况,因此选择从2000—2010年的时间序列数据。
2、影响因素的选择
国内生产总值(GDP):
外汇储备与国内生产总值之比反映了一国经济规模对于外汇储备量的需求。
外汇储备粮与国内生产总值应保持适宜水平。
外商直接投资(FDI):
进入二十世纪九十年代,外商直接投资是我国外汇储备增加的主要结构性因素,对我国外汇储备增量的贡献度日益加大,同时外商投资企业的汇出利润也构成了用汇需要的重要内容。
利用外资可视为举借外债之外的另外一个对外融资方式之一,可大大减轻外汇储备的负担,而且使得经济建设获得跃进式的增长。
汇率:
汇率是不同货币间比率,外汇储备是一国货币当局所持有的外汇量。
外汇储备增多,外汇供应增加,汇率下降。
货币供应量:
在新的外汇管理体制下,当央行买入外汇时,中央银行外汇储备增加,基础货币投放同时增加;当央行卖出外汇收入人民币时,中央银行外汇储备减少,基础货币投放也同时减少。
3、设定模型
根据理论界的研究和官方的政策可知,外汇储备与其相关因素是线性关系,因此建立汇率(X1)、GDP(X2)、货币供应量(X3)、外商直接投资(X4)和外汇储备(Y)等因素之间的回归模型:
Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut
四、估计模型参数
1、数据的收集
年份
Y
X1
X2
X3
X4
2000.01
4694.79
8.2786
20656.96
136407.6
71.3
2000.02
4734.33
8.2748
23091.26
144073.2
100.3
2000.03
4779.05
8.2787
24339.28
147305.01
95.2
2000.04
4908.29
8.2781
31127.05
159441.6
140.9
2001.01
5192.43
8.2776
23299.537
159437.31
79.8
2001.02
5370.16
8.2778
25651.32
160991.7
127.1
2001.03
5703.09
8.2768
26867.34
166135.71
115.1
2001.04
6235.09
8.2767
33836.98
172566.09
146.5
2002.01
6685.36
8.2766
25375.693
178753.8
101.2
2002.02
7150.57
8.277
27965.32
184890.21
144.8
2002.03
7582.54
8.2767
29715.7
195153.6
149.7
2002.04
8265.71
8.2771
37275.98
205975.2
131.9
2003.01
9287.18
8.277
28861.8
213601.11
130.9
2003.02
10128.28
8.2769
31007.1
220022.19
171.7
2003.03
11050.83
8.2771
33460.4
232349.7
99.8
2003.04
12246.04
8.2769
42493.5
245200.59
132.7
2004.01
12821.81
8.2767
33420.6
253177.89
140.7
2004.02
13782.16
8.2768
36985.3
261011.1
198.1
2004.03
14936.89
8.2767
39561.7
267546.6
148.1
2004.04
17262.57
8.2765
49910.7
279139.29
119.4
2005.01
19254
8.2765
38763.6
284637.21
133.9
2005.02
20727.59
8.2765
42443.2
288996.99
151.7
2005.03
22549.46
8.1587
44370.7
298015.8
46.8
2005.04
23979.97
8.0851
57639.9
313156.5
170.8
2006.01
25739.22
8.0551
44419.8
318345
142.5
2006.02
18361.55
8.017
49191.8
327950.7
141.8
2006.03
29145.17
7.9748
50958
344312.7
142.7
2006.04
31147.21
7.8718
67353.9
366040.2
204.4
2007.01
33640.95
7.772
53058.286
382623.6
158.9
2007.02
38718.62
7.6918
59400.01
393801
160
2007.03
42274.52
7.576
61969.34
419822.1
153.3
2007.04
44800.53
7.4599
82877.93
445178.4
275.54
2008.01
49191.21
7.1985
63474.494
455917.8
274.14
2008.02
53624.44
6.9869
71251.29
459846.3
249.7
2008.03
56349.02
6.845
73299.54
467631.3
219.86
2008.04
57104.35
6.8371
92644.68
481238.1
180.22
2009.01
57792.63
6.8384
65745.145
507905.1
217.77
2009.02
62299.77
6.83
74117.06
553377.3
212.29
2009.03
66580.4
6.82
77955
597992.1
207.57
2009.04
71162.12
6.8276
117535.7
640040.4
262.66
2010.01
72868.96
6.8281
81622.3
683274
234.43
2010.02
73842.93
6.8238
91992.7
710987.7
236.1
2010.03
77350.35
6.7696
96619
728826.6
241.18
2010.04
83760.46
6.6227
127749
779355
270.71
其中Y为外汇储备量
X1为汇率
X2为GDP
X3为货币供应量
X4为外商直接投资
2、估计方法的选择与参数估计
选取OLS回归法,对以上数据Eviews分析得如下数据:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/11Time:
09:
38
Sample:
2000Q12010Q4
Includedobservations:
44
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
123650.2
12165.94
10.16364
0.0000
X1
-15835.67
1342.391
-11.79662
0.0000
X2
0.051144
0.035834
1.427254
0.1615
X3
0.080605
0.006269
12.85690
0.0000
X4
-6.934608
9.006060
-0.769994
0.4459
R-squared
0.994882
Meandependentvar
29660.97
AdjustedR-squared
0.994357
S.D.dependentvar
24780.92
S.E.ofregression
1861.579
Akaikeinfocriterion
18.00288
Sumsquaredresid
1.35E+08
Schwarzcriterion
18.20563
Loglikelihood
-391.0634
Hannan-Quinncriter.
18.07807
F-statistic
1895.186
Durbin-Watsonstat
1.444138
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=123650.2-15835.67X1+0.051144X2+0.080605X3-6.934608X4
(12165.94)(1342.391)(0.035834)(0.006269)(9.006060)
T=(10.16364)(-11.79662)(1.427254)(12.85690)(-0.769994)
R2=0.994882,
2=0.994357,F(4,39)=1895.186,DW(43,4)=1.444138
由此可见,R2=0.994882,
2=0.994357,可决系数和调整可决系数均大于0.9,很高;F检验值为1895.186,在1%的显著性水平下大于4.5,可见X1、X2、X3、X4联合对Y的解释能力显著。
但X1系数的伴随概率大于α=5%的显著水平,则X2、X4对Y的解释能力欠佳,需要进一步的检验。
外商直接投资系数为负值,这与经济意义相悖,说明很可能存在多重共线。
五、模型参数的检验与优化
多重共线性检验与优化
1、多重共线性检验
计算各解释变量的相关系数,利用Eviews得到相关系数矩阵,如下表:
Y
X4
X3
X2
X1
Y
1.000000
0.818989
0.987481
0.947871
-0.973257
X4
0.818989
1.000000
0.811977
0.821293
-0.810151
X3
0.987481
0.811977
1.000000
0.949640
-0.935766
X2
0.947871
0.821293
0.949640
1.000000
-0.902751
X1
-0.973257
-0.810151
-0.935766
-0.902751
1.000000
由相关系数矩阵可以看出,各解释变量之间的相关系数较高,由此确定存在多重共线性。
2、多重共线的优化——逐步回归法
首先用Y分别对X1X2X3X4进行回归,其可决系数分别为:
R21=0.947230,R22=0.898459,R23=0.975118,R24=0.670742
加入X3的方程的R最大,以Y对X3的回归方程Y=-17989.82+0.137643X3为基础,顺次加入X1、X2、X4变量逐步回归:
Y=-17989.82+0.137643X3,加入X1后:
R2=0.994591,F=3769.432,明显改进F值,且t检验显著,所以保留X1。
加入X2后,R2=0.973155,有提高。
又在众多经济理论中,GDP与外汇储备有重大的直接关系,所以予以保留。
再加入X4后,R2=0.949937,t检验不显著,所以应剔除X4。
当方程加入X1、X2后,X2的t检验不显著,所以应剔除X2。
则此时结果为:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/11Time:
11:
06
Sample:
2000Q12010Q4
Includedobservations:
44
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
123211.1
11639.00
10.58606
0.0000
X1
-15821.68
1302.298
-12.14905
0.0000
X3
0.086025
0.004540
18.94700
0.0000
R-squared
0.994591
Meandependentvar
29660.97
AdjustedR-squared
0.994327
S.D.dependentvar
24780.92
S.E.ofregression
1866.470
Akaikeinfocriterion
17.96723
Sumsquaredresid
1.43E+08
Schwarzcriterion
18.08888
Loglikelihood
-392.2791
Hannan-Quinncriter.
18.01234
F-statistic
3769.432
Durbin-Watsonstat
1.326360
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=123211.1-15821.68X1+0.086025X3
T=(10.58606)(-12.14905)(1894700)
R2=0.994591,
2=0.994327,F(2,41)=3769.432,DW=1.326360
异方差检验与优化
1、异方差的检验
(1)首先我们以图示法观察X1、X3分别与resid^2的关系:
由图可知,y的离散程度随X1的增加而逐渐减小,随X3的增加而逐渐增大,所以存在异方差。
(2)、White检验
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
2.210359
Prob.F(5,38)
0.0733
Obs*R-squared
9.913581
Prob.Chi-Square(5)
0.0777
ScaledexplainedSS
15.57857
Prob.Chi-Square(5)
0.0082
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/11Time:
11:
37
Sample:
2000Q12010Q4
Includedobservations:
44
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1.56E+09
1.63E+09
0.952561
0.3468
X1
-3.28E+08
3.60E+08
-0.911352
0.3679
X1^2
17069873
19908409
0.857420
0.3966
X1*X3
199.7825
157.6198
1.267496
0.2127
X3
-1757.699
1428.930
-1.230081
0.2262
X3^2
0.000346
0.000296
1.167810
0.2502
R-squared
0.225309
Meandependentvar
3246184.
AdjustedR-squared
0.123376
S.D.dependentvar
6247375.
S.E.ofregression
5849306.
Akaikeinfocriterion
34.12767
Sumsquaredresid
1.30E+15
Schwarzcriterion
34.37097
Loglikelihood
-744.8087
Hannan-Quinncriter.
34.21790
F-statistic
2.210359
Durbin-Watsonstat
1.913613
Prob(F-statistic)
0.073271
可以看出,nR2=9.913581,有White检验知,在α=10%下查X2分布表,得临界值X20.1(5)=9.23635,表明模型存在异方差。
(3)异方差的修正
运用加权最小二乘法,分别选用W1=1/X1,w2=1/x1^2,w3=1/sqr(x1)得
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/17/11Time:
21:
43
Sample:
2000Q12010Q4
Includedobservations:
44
Weightingseries:
W1
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
127333.6
10788.77
11.80242
0.0000
X1
-16260.97
1208.845
-13.45165
0.0000
X3
0.084016
0.004211
19.95070
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.995284
Meandependentvar
31661.28
AdjustedR-squared
0.995054
S.D.dependentvar
28863.87
S.E.ofregression
1838.853
Akaikeinfocriterion
17.93742
Sumsquaredresid
1.39E+08
Schwarzcriterion
18.05907
Loglikelihood
-391.6232
Hannan-Quinncriter.
17.98253
F-statistic
4326.044
Durbin-Watsonstat
1.306860
Prob(F-statistic)
0.000000
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