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user: 4. 人民币汇率影响因素的实证分析——模型的构建 4.1. 数据的获取与处理 根据上述影响因素，最终分别选取了1995~2015年的GDP、中美相对价格指数(中国CPI与美国CPI的比例)、本国进出口差额增长率、中美利差作为本文模型建立的相关因素，所有数据都选取于中经数据统计网。本网站里中国CPI都是以上一年为基期，美国CPI以2010年为基期，因此需要把两国CPI数据都换成以1995年为基期，然后计算中美相对价格指数。在利率数据选取中，中国采取一年期银行定期存款利率，美国则采取联邦基金利率，即美国同业拆借的利率，它的波动能够敏感地反映银行的资金情况乃至金融市场短期的资金供求，并传递给工商企业，进而影响消费、投资和国民经济，中美利差即这两个利率的差额。进出口差额数据计算方法是出口总额与进口总额的差额，反映了国家的贸易情况，差额越大说明贸易顺差的局势越明显。本文汇率采取的标价方法都是直接标价法，即1美元等于多少人民币。在这种标价法下，美元兑人民币汇率上升则表示人民币贬值，而美元升值；反之，汇率下降则表示人民币升值，美元贬值(表1)。 4.2. 模型的选取与构建 通过对数据的收集和观察上述四个解释变量与美元兑人民币汇率的关系，本文选取了简单多元线性回归模型来研究影响人民币汇率的影响因素，为了消除单位的影响，采取了对数模型，但是由于变量X 3 ，X 4 存在负数的数据，因此这两个变量就不采用对数，模型表达式为： (1) Table 1 The economic data from 1995 to 201 指标 美元兑人民币汇率 国内生产总值 中美相对CPI 进出口差额增长率 中美利差 地区 全国 全国 中美 全国 中美 频度 年 年 年 年 年 单位 人民币/美元 亿元 % % 1995年 8.3507 61129.80 1.00000 2.0403 5.38 1996年 8.3142 71572.32 1.05287 −0.2741 2.18 1997年 8.2898 79429.48 1.05736 2.2917 0.17 1998年 8.2791 84883.69 1.03207 0.0725 −0.90 1999年 8.2783 90187.74 0.99631 −0.3264 −3.05 2000年 8.2784 99776.25 0.96737 −0.1765 −4.15 2001年 8.2770 110270.36 0.94803 −0.0653 0.43 2002年 8.2770 121002.04 0.92610 0.3498 0.74 2003年 8.277 136564.64 0.91584 −0.1689 1.00 2004年 8.2768 160714.42 0.92721 0.2749 0.09 2005年 8.1917 185895.76 0.91238 2.1394 −1.91 2006年 7.9718 217656.59 0.89774 0.6981 −2.72 2007年 7.6040 268019.35 0.91386 0.4297 −0.10 2008年 6.9451 316751.75 0.93212 0.0265 2.09 2009年 6.8310 345629.23 0.92851 −0.3573 2.13 2010年 6.7695 408902.95 0.94399 −0.0811 2.57 2011年 6.4588 484123.50 0.96402 −0.1821 3.43 2012年 6.3125 534123.04 0.96984 0.4444 2.84 2013年 6.1932 588018.76 0.98127 0.1055 2.91 2014年 6.1428 635910.20 0.98421 0.4618 2.63 2015年 6.2284 689052.00 0.99746 0.5656 1.26 表1. 1995-2015年经济数据 资料来源：中经网统计数据库(http://db.cei.gov.cn)。 其中，Y表示美元兑人民币汇率， 分别表示GDP，中美相对价格指数，进出口差额增长率，中美利差，μ则表示随机误差如政策、心理、政治等定性因素。通过Eviews6.0做回归分析结果如表2所示。 4.3. 模型检验 4.3.1. 经济意义检验 = −0.145914，即GDP每增加1%，美元兑人民币汇率下跌0.145914%，人民币升值。GDP的增长说明国民经济发展良好，人民生活生平提高，百姓购买力提高，内需的扩大，从而增加了投资者们对国内市场的信心此人民币升值。前面我们提到GDP对人民币汇率的影响趋势较难判断，而实证分析结果是经济增长伴随着货币升值，这并不会违背经济学常识，因此该参数是有效的。 = −0.648086，即中美相对CPI指数每增加1%，美元兑人民币汇率下降0.648086%，人民币升值。在本文中，中美相对CPI均为中国CPI与美国CPI相除，根据购买力平价理论，当中国CPI指数大于美国CPI指数时，中国的通货膨胀率大于美国通胀率，同时也意味着本国物价水平上升，因此国内居民的购买力下降，人民币对内贬值同时，由于中国是出口大国，出口物价的上升造成国外人民对于中国商品的购买力也下降，人民币对外升值，从这点上看，该参数符合经济意义，并且加入该变量后模型整体很显著，所以可以保留。 Table 2 The analysis result from Eviews6. The result of multiple linear regression Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 01/18/17 Time: 22:50 Sample: 1995 2015 Included observation: 21 Variable Coefficient Std. Error Prob. C 3.774821 0.076497 0.0000 LNX1 −0.145914 0.006380 0.0000 LNX2 −0.648086 0.099974 0.0000 X3 −0.008792 0.005556 0.1331 X4 −0.007093 0.002064 0.0034 R-squared 0.980339 Mean dependent var 2.014558 Adjusted R-squared 0.975424 S.D. dependent var 0.12252 S.E. of regression 0.019207 Akaike info criterion −4.862824 Sum squared resid 0.005903 Schwarz criterion −4.614128 Log likelihood 56.05965 Hannan-Quinn criter. −4.808850 F-statistic 199.4517 Durbin-Watson stat 1.620703 Prob (F-statistic) 0.000000 表2. Eviews6.0回归分析结果 = 0.008792，即进出口差额增长率每提高1%，美元汇率上升0.008792%，人民币贬值。现实情况中，出口的增加会提高对人民币的需求，美元兑人民币汇率下降，人民币升值，这似乎与回归结果相违背。但是从长远角度看，出口的增加会提高外汇储备，如果调整商品价格，可能会导致人民币贬值。这与经济学常识相符合，可能由于样本容量过小或者其他一些不可控因素该参数检验不通过，但建议保留该参数。 = −0.007093，即中美利差每增长1%，汇率下降0.007093%，人民币升值。在本文中，中美利差为中国一年期银行存款利率和美国联邦基金利率的差额，差额增大说明中国的利率上升或者美国的利率下降，这两者都会导致更多的外币流入本国，短期而言人民币汇率会上升，但是由于利率平价很快会被重新建立，所以人民币汇率会远期贴水，前面说过利差对人民币汇率的影响是很短暂，即影响会比较小， 的参数值也比较小，符合我们的假设，因此可以保留。 4.3.2. 模型整体性检验 由回归参数估计结果可得，样本可决系数R 2 = 0.980339，修正可决系数为0.975424，R 2 的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差，说明本模型对样本的拟合很好。针对： 给定显著性水平 = 0.05，在F分布表中查出自由度为和n − k − 1 = 16的临界值 由OLS回归分析表得到F = 101.0922，由于F = 101.0922 > (4， 16) = 3.01，应拒绝原假设，说明回归方程整体显著。由各参数检验的结果可以看到，参数 的P值 < 0.05，说明这两个变量是显著的。但是参数 的P值为0.1331大于0.05，而模型整体又很显著，且选取的是时间序列的数据，模型可能存在一些问题，因此接下来要对模型进行计量经济学的检验。 4.3.3. 多重共线性检验 由相关系数矩阵表可以看出 各变量间的相关性很小，说明四个变量两两之间不存在相关性，排除了变量间出现相关性的可能(表3)。 4.3.4. 异方差检验 不完全相等 最小二乘法假设的前提是变量间同方差，由怀特检验结果可以看出，nR2(Obs * Square)的值为14.13034，相对应的P值为0.4400 > 0.05，因此不拒绝原假设，即各解释变量的方差相等，说明不存在异方差(表4)。 Table 3 Correlation matri 相关系数矩阵 LNX1 LNX2 X3 X4 LNX1 1.000000 −0.295498 −0.212737 0.356172 LNX2 −0.295498 1.000000 0.138621 0.185388 X3 −0.212737 0.138621 1.000000 0.046105 X4 0.356172 0.185388 0.046105 1.000000 表3. 相关系数矩阵 4.3.5. 序列相关性检验 时间序列容易出现序列相关性问题由方程回归结果看到，D.W值为0.852339，通过查D.W临界值表得到，D U = 1.554，D L = 0.718， D U < D.W = 1.620703 < 4 − D U ，因此无法确定是否存在序列相关性。接下来将会用拉格朗日检验(LM检验)判断模型是否存在相关。 H 0 ：不存在序列相关。 H 1 ：存在序列相关。 由LM一阶检验结果得到，nR 2 = 0.560291，对应的P值为0.4541 > 0.05，则应接受原假设，说明不存在一阶序列相关性(表5)。 Table 4 Heteroskedasticity test results (White Test Heteroskedasticity Test White F-statistic 0.881537 Prob.F (14， 6) 0.6074 Obs * R-squared 14.13034 Prob. Chi-Square (14) 0.4400 Scaled explained SS 6.513113 Prob. Chi-Square (14) 0.9519 表4. 异方差检验结果(怀特检验) Table 5 LM test result Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test F-statistic 0.411178 Prob. F (1， 15) 0.5310 Obs * R-squared 0.560391 Prob. Chi-Square (1) 0.4541 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/18/17 Time: 23:09 Sample: 1995 2015 Included observation: 21 Presample missing value lagged redisuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.009729 0.079408 0.122522 0.9041 LNX1 −0.000677 0.006586 −0.102856 0.9194 LNX2 0.008686 0.102762 0.084529 0.9338 X3 −0.003383 0.007738 −0.437195 0.6682 X4 0.000504 0.002245 0.224583 0.8253 RESID(−1) 0.237664 0.370637 0.641232 0.5310 R-squared 0.026681 Mean dependent var −3.47E−18 Adjusted R-squared −0.297759 S.D. dependent var 0.017179 S.E. of regression 0.019571 Akaike info criterion −4.794629 Sum squared resid 0.005745 Schwarz criterion −4.496194 Log likelihood 56.34360 Hannan-Quinn criter. −4.729861 F-statistic 0.082236 Durbin-Watson stat 1.737518 Prob (F-statistic) 0.994009 表5. LM检验结果 通过经济意义和各种计量经济学检验后发现模型参数符合经济学意义且不存在多重共线性，异方差以及序列相关性，最终得出回归方程为： (2) 其中，Y表示美元兑人民币汇率， 分别表示表示GDP，中美相对CPI，进出口差额，中美利差； 表示随机误差。