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user: 3. 模型与数据分析 3.1. 变量说明(表1) 1) 基本经济情况 拥有雄厚的经济实力是决定一国能否发行被世界范围接受采用的货币的基本前提条件，基本的经济实力在很大程度上影响着中央银行国际储备中的货币份额。在这里用国内生产总值占世界总国内生产总值的比重；进出口额占世界进出口额的比重；对外直接投资(净流出)占国内生产总值的比重这三个指标来衡量。 2) 金融市场发展 一般而言，拥有相对较大纵向深度和横向广度的金融市场，并且该货币发行国的金融市场具有较高的开放程度和较少的管制是影响着一国能否发行被世界范围接受采用的货币的第二大前提条件。在这里用资本账户开放指数(Chinn-Ito Index)，以及股票交易额占国内生产总值的比重这两个指标来衡量。 3) 币值稳定性 币值的稳定性有两重意思，分别是对内与对外保持稳定。一般借助通货膨胀率来衡量国内物价的稳定情况，通常用该数据值来衡量币值对内保持稳定性的情况；一般借助汇率变动率波动情况即实际有效汇率年变化率绝对值来衡量汇率的波动，该数值用来衡量币值对外价值的稳定性。 4) 网络外部性 网络外部性会同时带来正的外部性和货币惯性，其是指当一国的货币被更多的人接受使用，将会进 Table 1 Variable descriptio 变量 变量名 描述 数据来源 因变量 Resv 国际储备货币占官方持有 外汇总储备的比重 世界银行数据库& 国际货币基金组织 《国际金融统计》 自变量 基本经济情况 gdp 国内生产总值 世界银行数据库 iex 进出口占世界进出口总额比重 世界银行数据库 fdi 对外直接投资占国内生产总值的比重 世界银行数据库 金融市场的发展 kpn 资本账户开放程度 世界银行数据库 stock 股票交易额占国内生产总值的比重 世界银行数据库 币值的稳定性 inf 通货膨胀率 世界银行数据库 reer 实际有效汇率指数年变化率的绝对值 世界银行数据库 网络外部性 Lag resv 国际储备货币占官方持有外汇总储备的比重的一阶滞后项 世界银行数据库 表1. 变量说明 一步提高使用者的效用，而此种效用会吸引更加多的使用者，进而这一国的货币就会具备正的外部性。与此同时，网络外部效应也随之会带来货币惯性，由于人们的心理惯性因素，当出现比原来货币更好的一种新的货币时，人们还是更青睐大部分人都正在使用的货币。在此采用国际储备货币份额的一阶滞后项来衡量网络外部性。 3.2. 模型建立 R esv = α + β 1 g d p + β 2 i e x + β 3 f d i + β 4 k p n + β 5 s t o c k + β 6 inf + β 7 r e e r + β 8 l a g r e s v + u 3.3. 实证假设(表2) Table 2 Empirical hypothesi 变量 变量名 假设 估计值 自变量 基本经济情况 gdp H 0 1 : β 1 > 0 + iex H 02 : β 2 > 0 + fdi H 03 : β 3 > 0 + 金融市场的发展 kpn H 04 : β 4 > 0 + stock H 05 : β 5 > 0 + 币值的稳定性 inf H 06 : β 6 < 0 − reer H 07 : β 7 < 0 − 网络外部性 Lag resv H 08 : β 8 > 0 + 表2. 实证假设 3.4. 参数估计(表3) Table 3 Description of the statistic 值 标准偏差 N Resv 0.88425 0.222767 16 gdp 12.18750 1.376893 16 iex 27.31250 5.387872 16 fdi 0.81250 0.543906 16 kpn 0.16000 0.000000 16 stock 92.18750 85.661519 16 inf 3.68750 2.960152 16 reer 4.27858 3.274799 16 Lag resv 0.85000 0.229434 16 表3. 描述统计量 表4相关系数矩阵表，包含了自变量与因变量在内的9个单尾显著性概率和皮尔逊相关性系数。其中这9个单尾显著性概率相对较小，证明这8个自变量与因变量的关系比较密切，是用来衡量人民币储 Table 4 Matrix of correlation coefficient 相关系数 Pearson 相关性 Resv gdp iex fdi kpn stock inf reer Lag resv Sig. (单侧) Resv 1.000 0.811 0.055 0.585 . 0.532 0.096 0.333 0.969 gdp 0.811 1.000 −0.449 0.673 . 0.681 −0.312 0.569 0.850 iex 0.055 −0.449 1.000 −0.183 . −0.213 0.625 −0.204 −0.056 fdi 0.585 0.673 −0.183 1.000 . 0.490 −0.287 0.504 0.566 kpn . . . . 1.000 . . . . stock 0.532 0.681 −0.213 0.490 . 1.000 −0.155 0.424 0.573 inf 0.096 −0.312 0.625 −0.287 . −0.155 1.000 −0.263 0.020 reer 0.333 0.569 −0.204 0.504 . 0.424 −0.263 1.000 0.425 Lag resv 0.969 0.850 −0.056 0.566 . 0.573 0.020 0.425 1.000 N Resv . 0.000 0.419 0.009 0.000 0.017 0.361 0.104 0.000 gdp 0.000 . 0.041 0.002 0.000 0.002 0.120 0.011 0.000 iex 0.419 0.041 . 0.248 0.000 0.214 0.005 0.224 0.418 fdi0 0.009 0.002 0.248 . 0.000 0.027 0.140 0.023 0.011 kpn 0.000 0.000 0.000 0.000 . 0.000 0.000 0.000 0.000 stock 0.017 0.002 0.214 0.027 0.000 . 0.283 0.051 0.010 inf 0.361 0.120 0.005 0.140 0.000 0.283 . 0.162 0.471 reer 0.104 0.011 0.224 0.023 0.000 0.051 0.162 . 0.050 Lag resv 0.000 0.000 0.418 0.011 0.000 0.010 0.471 0.050 . Resv 16 16 16 16 16 16 16 16 16 gdp 16 16 16 16 16 16 16 16 16 iex 16 16 16 16 16 16 16 16 16 fdi 16 16 16 16 16 16 16 16 16 kpn 16 16 16 16 16 16 16 16 16 stock 16 16 16 16 16 16 16 16 16 inf 16 16 16 16 16 16 16 16 16 reer 16 16 16 16 16 16 16 16 16 Lag resv 16 16 16 16 16 16 16 16 16 表4. 相关系数矩阵表 备货币占官方持有外汇总储备的比重的较好参照物。而国内生产总值占世界生产总值的比重(gdp)，进出口占世界进出口总额比重(iex)，对外直接投资占国内生产总值的比重(idf)，资本账户开放程度(kpn)，股票交易额占国内生产总值的比重(stock)，通货膨胀率(inf)，实际有效汇率指数年变化率的绝对值(reer)，国际储备货币占官方持有外汇总储备的比重的一阶滞后项(Lag resv)所对应的相关系数分别为0.811；0.055；0.585；0.00；0.532；0.096；0.333；0.969。 表5是输入或者移去的变量表，SPSS软件系统在进行步入回归的过程中产生了一个回归模型，系统将与因变量线性关系相对密切的自变量引入系统中，建立多元线性回归方程。 表6是模型汇总表，从表中的复相关系数R = 0.989；决定系数R 2 = 0.979和调整后的决定系数R 2 = 0.960，可知该模型的拟合优度较好。 表7方差分析表显示了模型的方差分析结果，F值为52.723，显著性概率为0.000，说明在显著性水平为0.05的情形下，即有95%的把握认为人民币储备货币占官方持有外汇总储备(Resv)与而国内生产总值占世界生产总值的比重(gdp)，进出口占世界进出口总额比重(iex)，对外直接投资占国内生产总值的比重(idf)，资本账户开放程度(kpn)，股票交易额占国内生产总值的比重(stock)，通货膨胀率(inf)，实际有效汇率指数年变化率的绝对值(reer)，国际储备货币占官方持有外汇总储备的比重的一阶滞后项(Lag resv)之间有线性关系。 表8回归系数表显示了回归方程中建立起来的方程以及对应的系数。表中的回归系数所对应的t统计量对应的显著性概率都小于0.05。说明回归系数是有意义的。 表9残差统计表显示了标准残差的绝对值的最大值是1.442 < 3，证明了样本数据中不存在奇异数据。 图1残差分布直方图，图2回归标准残差化的标准P-P图显示了残差分析符合正态分布，具有正态性。 Table 5 Entered or removed variomete 输入/移去的变量 a 模型 输入的变量 移去的变量 方法 1 Lag resv， inf， reer， stock， iex， fdi， gdp b . 输入 a. 因变量: Resv b. 已输入所有请求的变量。 表5. 输入或移去的变量表 Table 6 Summary table of model 模型汇总 b 模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 Durbin−Watson 1 0.989 a 0.979 0.960 0.044431 3.087 a. 预测变量: (常量)， Lag resv， inf， reer， stock， iex， fdi， gdp b. 因变量: Resv 表6. 模型汇总表 Table 7 Variance analysis tabl Anova a 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 0.729 7 0.104 52.723 0.000 b 残差 0.016 8 0.002 总计 0.744 15 a. 因变量: Resv b. 预测变量: (常量)， Lag resv， inf， reer， stock， iex， fdi， gdp。 表7. 方差分析表 Table 8 Regression coefficient tabl 回归系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 Beta 1 (常量) −0.826 0.351 −2.354 0.046 gdp 0.077 0.032 0.474 2.362 0.046 iex 0.010 0.004 0.238 2.606 0.031 fdi 0.030 0.031 0.073 0.975 0.035 stock 0.806 0.000 −0.070 −0.965 0.036 inf 0.004 0.005 0.052 0.725 0.048 reer −0.011 0.004 −0.155 −2.357 0.046 Lag resv 0.624 0.144 0.643 4.343 0.002 a. 因变量: Resv 表8. 回归系数表 Table 9 Statistical table of residual 残差统计量 a 极小值 极大值 均值 标准偏差 N 预测值 0.55471 1.14004 0.88425 0.220391 16 残差 −0.062317 0.064067 0.000000 0.032448 16 标准预测值 −1.495 1.161 0.000 1.000 16 标准残差 −1.403 1.442 0.000 0.730 16 a. 因变量: Resv 表9. 残差统计表 图1. 残差分布直方图 图2. 回归标准化残差的标准P-P图 Table 1 0 Empirical conclusion 变量 变量名 假设 实证结果 自变量 基本经济情况 gdp H 0 1 : β 1 > 0 支持 iex H 02 : β 2 > 0 支持 fdi H 03 : β 3 > 0 支持 金融市场的发展 kpn H 04 : β 4 > 0 支持 stock H 05 : β 5 > 0 支持 币值的稳定性 inf H 06 : β 6 < 0 不支持 reer H 07 : β 7 < 0 支持 网络外部性 Lag resv H 08 : β 8 > 0 支持 表10. 实证结论 3.5. 实证结论 结合表8和表10可得回归模型如下： R esv China ( t ) = − 0. 826 + 0.0 77 g d p t + 0.10 i e x t + 0.0 30 f d i t + 0.0 00 k p n t     + 0 .806 s t o c k t + 0.0 04 i n f t − 0.01 1 r e e r t + 0. 624 l a g r e s v t (1) 对于人民币而言说明国内生产总值占世界生产总值的比重(gdp)解释了自变量(Resv)的7.7%，进出口占世界进出口总额比重(iex)解释了自变量(Resv)的10%；对外直接投资占国内生产总值的比重(fdi)解释了自变量(Resv)的3%；资本账户开放程度(kpn)解释了自变量(Resv)的0%；股票交易额占国内生产总值的比重(stock)解释了自变量(Resv)的80.6%；通货膨胀率(inf)解释了自变量(Resv)的4%；实际有效汇率指数年变化率的绝对值(reer)解释了自变量(Resv)的−1.1%；国际储备货币占官方持有外汇总储备的比重的一阶滞后项(Lag resv)解释了自变量(Resv)的62.4%。 3.6. 趋势预测 通过对2000年至2015年中国人民币占世界储备份额创建时间序列，从图3中心移动平均值生成的 图3. 中心移动平均值生成的序列图 图4. 实测值，拟合值与预测值情况 Table 1 1 Model description tabl 模型描述 模型类型 模型 ID Resv 模型_1 Holt 表11. 模型描述表 序列图可以看出，人民币占世界储备份额的数据被平滑了，同时可以看出该数据的趋势呈现逐年增加趋势，增长的趋势比较符合指数趋势，因而可用指数平滑法处理。结合图4可以得出观测值，拟合值，以及相关的预测数值。 表11是模型描述表，说明采用的是具有线性趋势且没有季节性的序列的Holt模型。其平滑参数是水平和趋势，不受相互之间值的约束。表12是模型拟合情况表，包含8个拟合值情况度量指标，其中“平稳R方”值为0.181，R方为0.821，并且给出了每个度量模型的百分位数。表13是模型统计量表，其中平稳R方值为0.181，数据中没有离群值。表14是指数平滑法模型参数表，其中α值为1，γ值为1，说明两参数具有一定的显著意义。表15是预测数据表，表中给出了2016~2020年人民币占国际总储备比例的预测值，以及上下区间。 Table 1 2 Situation of model fittin 模型拟合 拟合统计量 均值 SE 最小值 最大值 百分位 5 10 25 50 75 90 95 平稳的 R方 0.181 . 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181 R方 0.821 . 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 RMSE 0.034 . 0.034 0.034 0.034 0.034 0.034 0.034 0.034 0.034 0.034 MAPE 1.861 . 1.861 1.861 1.861 1.861 1.861 1.861 1.861 1.861 1.861 MaxAPE 8.699 . 8.699 8.699 8.699 8.699 8.699 8.699 8.699 8.699 8.699 MAE 0.018 . 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 0.018 MaxAE 0.087 . 0.087 0.087 0.087 0.087 0.087 0.087 0.087 0.087 0.087 正态化的 BIC −6.397 . −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 −6.397 表12. 模型拟合情况 Table 1 3 Model statistic 模型统计量 模型 预测变量数 模型拟合统计量 Ljung−Box Q(18) 离群值数 平稳的 R 方 统计量 DF Sig. Resv-模型_1 0 0.181 . 0 . 0 表13. 模型统计量 Table 1 4 Exponential smoothing model parameter 指数平滑法模型参数 模型 估计 SE t Sig. Resv-模型_1 无转换 Alpha (水平) 1.000 0.343 2.912 0.011 Gamma (趋势) 1.000 0.266 0.002 0.048 表14. 指数平滑法模型参数 Table 1 5 Forecast dat 预测 模型 2016 2017 2018 2019 2020 Resv-模型_1 预测 1.1131 1.1262 1.1393 1.1524 1.1655 UCL 1.1867 1.2303 1.2669 1.2998 1.3303 LCL 1.0395 1.0221 1.0117 1.0051 1.0007 表15. 预测数据