计量经济学模型论文中国外汇储备的计量模型.docx
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中国外汇储备的计量模型
一个国家的中央银行和其他政府机构所掌握和能支配和外汇总额称为这个国家的外汇储备。
而外汇则是指…国对外结算所使用的外国货币(外币现金)或以外国货币表示的支付凭证。
这些凭证包括以外币支付的支票,汇票,期票,息票和其他有价证券,以及其他可在国外兑换的凭证。
外汇储备是我国国际储备的主要形式。
我国外汇储备规模在1980年以后有了很大的增长,促进了宏观经济的稳定和发展。
一、我国外汇储备的规模变化
1978年以前,我国外汇储备年平均只有5亿美元左右,数量很少。
国家实行的是封闭经济条件下的计划经济,不倾向对外举债,也不吸引外资流入,对外贸易往来很少,外汇储备的积累非常有限。
当时国家实行“量入为出,以收定支、收支平衡、略有节余”的外汇政策,所以,国家外汇结存只有很小的余额。
(1)1979——1993年外汇储备变化
这一时期外汇储备开始增长,由于宏观经济管理的失控,外汇储备出现了大起大落情况。
1981年,外汇储备数量为27亿美圆。
1983年,由于实行外汇留成制度和贸易外汇内部结算价,刺激了出口,使外汇储备增加较快,达到89亿。
1985年后,经济出现过热现象,进猛增,出口增长放慢。
1989年和1990年,为促进经济问升,国家曾两次下调人民币汇率,推动出口增长,同时资本流入继续平稳增长。
到1991年外汇储备翻了两翻,从55.5亿美圆增加到217亿美圆。
(2)1994年外汇体制改革。
1994年,国家大幅度推进外汇体制改革,使外汇储备迅速增长。
国际收支连年顺差,外汇储备成倍增加。
外汇储备从1993年的212亿美圆激增到1997年的1398亿美圆。
这一点也可从数据的变化中看出。
(3)总体分析
我国外汇储备的超常快速增加,在一定程度上也反映了现行汇率体制条件下,中央银行对外汇储备丧失实际控制权,外汇储备的快速增长具有明显的被动性。
在1994年外汇体制改革前有很大部分外汇余额以留存形式存在,作为单位外汇存款。
改革后,由于取消外汇留成,进出口用汇和收汇全部采用银行销售汇,同时国家对外汇指定银行的结算周转余额实行幅度比例管理,多余头寸,必须到中国外汇交易中心卖出,当外汇供大于求,央行就必须全部吃进多余外汇,这成为近年来我国外汇储备增长的一个明显特征。
二、我国合理的外汇储备量的数学模型
(1)中国外汇储备规模理论函数的前提假设
本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数,对我国外汇储备规模进行分析。
回归法对储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式,所以可假定过去时期内储备是适度的,而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。
(2)建立我国外汇储备规模函数应该考虑的变量
第一,进口水平。
进口水平的提高,将导致储备持有额的下降,进II水平与外汇储备呈反相关。
第二,外商直接投资(FDD.我国资本项目的顺差大于经常项目顺差,所以仅从国际收支平衡表分析,FDI应是我国外汇储备的最主要来源。
第三,货币供应量。
这里的货币采用广义货币M2,外汇储备与货币供给呈现正相关关系。
由于《中国
统计年鉴》里公布的M,数值是以人民币记的,所以必须按相应各年人民币兑美元汇率将其换算成以亿美元为单位的数据。
我国货币供应量与外汇储备的相关度极高,
用E-views计算的两者的相关系数为0.99
correlationmatrix
RE
M2
RE
1.000000
0.991555
MA
0.991555
1.000000
第四,汇率.汇率决定了本币与外币交换的价格,所以它必然是影响外汇储备的一个内生变量。
我国汇率经历了几次大的调整,也构成了我国外汇储备几次大的剧烈变动的重要原因。
第五一,对外借款(DEB).对外借款一方面构成外汇储备形成债务性外汇储备的一部分,同时它面临还本付息,也会影响外汇储备的规模。
外汇储备的构成决定了影响外汇储备的.主要因素是进II水平,外商直接投资水平和货币的供应量,对外借款和汇率水平。
(3)确定模型的关系形式和参数的范用
经过散点图观察可知,外汇储备(RE)与进口水平(M)大致呈线性关系,RE~M
外汇储备(RE)与外商宜接投资(FDI)成线性关系,RE-FDI;
外汇储备(RE)与货币供给量(M2)成线性关系,RE~M2;由于M2的统计单位为人民币,将其折算成美元,必须将M2除以汇率e,所以将M2和e合并在一起,用m2取代。
外汇储备(RE)与对外借款(DEB)的关系也大致呈线性。
RE-DEB
首先我假定我国外汇储备规模的函数模型为:
其中M为进口数值,FDI为外商苴接投资,m2=M2/e(其中,M2为广义货币,e为汇率),DEB为我国的对外借款,即外债的数量。
(4) 样本数据的选取:
外汇储备(RE):
摘自《中国统计年鉴2003》;
进口水平(M):
摘自《中国统计年鉴2003》;
外商直接投资(FDD:
此处所选取的是外商直.接投资的存量,即上年末的存量加上该年的FDI增量得到的该年的存量。
数据来源于中国对外贸易网;相对于FDI的增量而言,作为存量的FDI能够更好的解释RE,因为本身也是个存量;
货币供给量(M2):
摘自《中国统计年鉴2003》;
汇率e:
摘自《中国统计年鉴2003》,调整为每一美元可兑换人民币的数量;
对外借款(DEB):
摘自《中国国际收支平衡表2001》及《中国统计年鉴2003》;该项数据也是选取了存量,因为相对于外汇储备这个存量而言,表现为存量的对外借款与之有更好的相关性。
这一点也可以从散点图看出。
-3-
以上数据除了汇率外均调整为以亿美元为单位,他们在数据来源处均以美元或者亿美元为单位,故只需调整数字的位数,不涉及到相关指数问题。
由于解释变量与被解释变量都用亿美元来表示,故数据的一致性比较好。
得到的模型参数有较高的可信度。
样本数据列于表1
年份
RE:
外汇储备
M:
进口数值
FDI:
外商宜接投资
m2
DEB:
对外借款
单位
(亿美元)
(亿美元)
亿美元(存量)
亿美元
亿美元(存量)
1985
26.44
422.5
60.6
1880.6
158.3
1986
20.72
429.1
83.04
2104.9
214.8
1987
29.23
432.1
106.18
2414.1
302
1988
33.72
552.7
138.12
2940.9
400
1989
55.5
591.4
172.05
3457.4
413
1990
110.93
533.5
206.92
3462.6
525.5
1991
217.12
637.9
250.58
3918.3
605.6
1992
194.43
805.9
360.65
4992.6
693.2
1993
211.99
1030.6
635.8
6098.4
835.7
1994
516.2
115.61
973.47
5444.4
928.1
1995
735.97
1320.8
1348.68
7274.9
1065.9
1996
1050.29
1388.3
1765.95
9122.8
1162.8
1997
1398.9
1423.7
2201.41
10976.8
1309.6
1998
1449.6
1402.4
2656.03
12621.9
1460.3
1999
1546.75
1657
3059.22
14483.4
1518.2
2000
1655.74
2250.9
3466.37
16260.4
1457.2
2001
2121.65
2435.5
3935.15
19125.5
1701.1
2002
2864.07
2951.7
4462.6
22351.9
1685.38
(5) 参数估计
对于理论的运用OLS进行参数估计,E-V正WS结果如下:
DependentVariable:
REMethod:
LeastSquares
Date:
04/13/05Time:
18:
58
Sample:
19852002
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
M
-0.045756
0.182512
-0.250698
0.8060
FDI
0.339205
0.223330
1.518852
0.1527
M2
0.067729
0.062704
1.080137
0.2997
DEB
-0.088608
0.220976
-0.400988
0.6949
C
-124.3511
151.7889
-0.819237
0.4274
R-squared
0.978580
Meandependentvar
791.0694
AdjustedR-squared
0.971990
S.D.dependentvar
864.0481
S.E.ofregression
144.6097
Akaikeinfocriterion
13.01609
Sumsquaredresid
271855.7
Schwarzcriterion
13.26341
Loglikelihood
-112.1448
F-statistic
148.4794
Durbin-Watsonstat
1.205113
Prob(F-statistic)
0.000000
(6) 模型检验o
对于n=18(观测值的个数),k=4(解释变量的个数),杳表得DI=0.93DU=1.69,而D.W=1.205,且Dl 从该结果中可以看到每个参数的估计值,其中DEM前的参数为负,说明外债的规模越大,我国的外汇储备反而会越小,这与实际的经济意义不相符合。 并且,每个解释变量的显著性水平也很低,t值都比较低,但是模型整体的R-square为0.978,AdjustedR-squared也为0.97,这说明模型整体的解释力还是很强的。 由于我们采用的时间序列数据,所以可以考虑这种情况的原因是: 备解释变量对RE的联合线性作用显著,但各解释变量之间存在共线性而使得它们对RE的独立作用不能分辨,故t检验不明显。 下面首先进行解释变量间的多重共线性的检验。 (7) 多重共线性检验: 先看看个变量间的相关系数矩阵: M FDI M2 DEB M 1.000000 0.944463 0.963061 0.876884 FDI 0.944463 1.000000 0.993047 0.950134 M2 0.963061 0.993047 1.000000 0.942292 DEB 0.876884 0.950134 0.942292 1.000000 从中可以看到: 变量间的相关系数均大于0.8。 又结合OLS的统计结果可知,这四个解释堂量间存在着严重的多重共线性。 下面先从各变量的经济意义上考虑是否能对解释变量进行改进二 第一,进口水平和FDI.进口水平的提高,将导致储备持有额的下降,进口水平与外汇储备呈反相关。 由于我国统计年鉴中的进口数据是海关统计值,其中包括大量以外商直接投资形式进入中国的实物和机器设备等,而这部分海关统计的所谓“进口”并不需要我国支付外汇,所以在测度动用外汇的进口数值对外汇储备的影响时,理应扣除这部分虚假进口。 而关于“虚假进U”的数据很难获得,在这里假设FDI的90%是以实物形式进入中国,则真实影响外汇储备的进口MM=M-0.9FDL 由于FDI中我们假设有90%的部分是以实物形式进入中国,并不直接构成外汇储备,则资本项目对外汇储备的贡献只在于其的10%。 而且随着外商直接投资存量的不断扩大,所需的外汇也将不断增加。 综上,我们将M和FDI合并在一起,用真实进UMM取代M和FDI,原来得变量DEB和M仍然放入模型中,新得到的数据见下表2: 年份 re: 外汇储备 MM=M-0.9FDI m2 DEB: 对外借款 单位 亿美元 (亿美元) 亿美元 亿美元 1985 26.44 367.96 1880.6 158.3 1986 20.72 354.364 2104.9 214.8 1987 29.23 336.538 2414.1 302 1988 33.72 428,392 2940.9 400 1989 55.5 436.555 3457.4 413 1990 110.93 347.272 3462.6 525.5 1991 217.12 412.378 3918.3 605.6 1992 194.43 481.315 4992.6 693.2 1993 211.99 458.38 6098.4 835.7 1994 516.2 -760.513 5444.4 928.1 1995 735.97 106.988 7274.9 1065.9 1996 1050.29 -201.055 9122.8 1162.8 1997 1398.9 -577.569 10976.8 1309.6 1998 1449.6 -988.027 12621.9 1460.3 1999 1546.75 -1096.298 14483.4 1518.2 2000 1655.74 -868.833 16260.4 1457.2 2001 2121.65 -1106.135 19125.5 1701.1 2002 2864.07 -1064.64 22351.9 1685.38 其中,重新对该模型进行OLS估计,E-VIEWS结果如下: 下面采用逐户IE归法对变量进行|可归。 1,只放入MM,结果如下: DependentVariable: REMethod: LeastSquares Date: 04/15/05Time: 21: 55 Sample: 19852002 Includedobservations: 18 Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob. MM -1.184848 0.147701 -8.021938 0.0000 C 599.3262 96.67755 6.199229 0.0000 R-squared 0.800875 Meandependentvar 791.0694 AdjustedR-squared 0.788430 S.D.dependentvar 864.0481 S.E.ofregression 397.4344 Akaikeinfocriterion 14.91238 Sumsquaredresid 2527265. Schwarzcriterion 15.01131 Loglikelihood -132.2114 F-statistic 64.35149 Durbin-Watsonstat 1.556746 Prob(F-statistic) 0.000001 一 一 2,只放入DEB,结果: DependentVariable: REMethod: LeastSquaresDate: 04/15/05Time: 21: 59 Sample: 19852002 Includedobservations: 18 Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob. DEB 1.539827 0.147764 10.42088 0.0000 C -615.0218 154.4841 -3.981134 0.0011 R-squared 0.871584 Meandependentvar 791.0694 AdjustedR-squared 0.863558 S.D.dependentvar 864.0481 S.E.ofregression 319.1630 Akaikeinfocriterion 14.47372 Sumsquaredresid 1629841. Schwarzcriterion 14.57265 Loglikelihood -128.2635 F-statistic 108.5947 Durbin-Watsonstat 0.530220 Prob(F-statistic) 0.000000 ~一 由结果可知,DEB也可以很好的解释被解释变量。 3.只放入M2,结果如下: DependentVariable: REMethod: LeastSquaresDate: 04/15/05Time: 22: 08Sample: 19852002 Includedobservations: 18 Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob. M2 0.135140 0.005541 24.39034 0.0000 C -327.0787 57.06037 -5.732152 0.0000 R-squared 0.793809 Meandependentvar 791.0694 AdjustedR-squared 0.792172 S.D.dependentvar 864.0481 S.E.ofregression 144.1389 Akaikeinfocriterion 12.88387 Sumsquaredresid 332416.5 Schwarzcriterion 12.98280 Loglikelihood -113.9548 F-statistic 594.8889 Durbin-Watsonstat 1.200225 Prob(F-statistic) 0.000000 ”「见M2也能很好的解释被解释变量。 由于MM已经综合了变量M和FDL所以就不对M和FDI分别进行回归了。 下面在MM模型的基础上首先放入M2,有: DependentVariable: RE Method: LeastSquares Date: 04/15/05Time: 22: 18 Sample: 19852002 Includedobservations: 18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. MM -0.384974 0.084599 -4.550589 0.0003 M2 0.092339 0.005377 17.17300 0.0000 L L — — R-squared 0.965140 Meandependentvar 791.0694 AdjustedR-squared 0.962961 S.D.dependentvar 864.0481 S.E.ofregression 166.2906 Akaikeinfocriterion 13.16979 Sumsquaredresid 442440.9 Schwarzcriterion 13.26872 Loglikelihood -116.5281 Durbin-Watsonstat 1.129398 可见,放入两个变量后,R-square由0.8变为0.96,这说明这两个变量都是应该保留的。 下面加入第三个变量DEB: Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. MM -0.172616 0.124348 -1.388172 0.0010 M2 0.125179 0.017047 7.343150 0.0000 DEB 0.073536 0.219674 -0.334752 0.0559 C -25.4493 125.2358 -1.640500 0.1232 R-squared 0.977086 Meandependentvar 791.0694 AdjustedR-squared 0.972176 S.D.dependentvar 864.0481 S.E.ofregression 144.1285 Akaikeinfocriterion 12.97242 Sumsquaredresid 290822.2 Schwarzcriterion 13.17028 Loglikelihood -112.7518 F-statistic 198.9925 Durbin-Watsonstat 1.058453 Prob(F-statistic) 0.000000 DependentVariable: REMethod: LeastSquares Date: 04/16/05Time: 10: 54 Sample: 19852002 Includedobservations: 18 可见,加入第三个变量后,R・square变大为0.977,调整后为0.972,能够通过整体得显著性检验,说明该模型整体的解释性变好。 由D-W值等于1.803402,可知该模型的并不存在序列相关性。 综上,从回归结果分析,方程的拟合优质度R-Square为0972,调整后为0.969能够通过检验;对R-square进行F检验,K=3,n=18,n-K-l=14;所以F0.05(3,14)=3.86,F统计为F-statistic=198.9925人于3.86,所以可以通过F检验在5%的显著性水平上拒绝R2=0的假设; 对解释变量的回归系数作T检验,MM,M2,DEB的检验值都能够通过T检验。 可见该模型并不存在多重共线性了。 并且系数均符合解释变量与被解释变量的经济意义。 逐步问归的结果: 原来的函数模型改进为: -8- (8)为了证实该模型的序列相关性不存在,下面对模型的异方并问题进行一下检验。 WhiteHeteroskedasticityTest: F-statistic 11.29147 Prob
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