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2023年人民币贬值好还是升值好？人民币贬值意味着什么?人民币贬值就意味着货币的价值下降，购买力下降，例如在贬值之前，只需要6.7元人民币就能兑换1美元，贬值后，要7元人民币才能兑换1美元。
人民币贬值好还是升值好?人民币不管是贬值还是升值，都是对老百姓既有好处又有坏处。
人民币贬值：意味着其他货币升值，有利于出口外贸行业，比如，纺织服装、玩具、家电等出口外贸行业。
我国出口产品的大部分是劳动密集型产品，人民币贬值出口增加，企业盈利增加，进一步扩大生产，会增加就业岗位，从而在一定程度上缓解老百姓的就业压力。
但人民币贬值后，同样的金额的人民币兑换成外币金额变少，国人出国旅游或者留学花费变高，老百姓购买国外商品的花费更多。
同时进口成本增加，间接的减少企业的利润，比如，一些交通运输、钢铁、造纸行业。
此外外债较高型行业，在人民币贬值的情况下，一些以本币计算的外债金额就会上升。
人民币升值：本币升值，意味着外币贬值，那人民币的购买力会增强，国外商品价格会相应降低，国人出国旅游或者留学花费变少。
同时进口成本下降，有利于进口企业发展，有利于吸引外资进入国内资本市场。
也有利于人民币国际化进程。
但也会不利于出口型企业发展，升值后进口增加，长期进口可能处于贸易逆差。
随着升值，外汇储备会减少。
而且长期升值可能导致通货紧缩。
抓涨停股技巧涨停战法——N字起步。
N字起步即，股价上涨初级，股票形态为“N”字形态技术条件：1、股价必须是倍量起涨2、调整时要求缩倍量以上3、上涨时用涨停板形成N字。
涨停战法——攻击迫线、所谓攻击迫线，就是指进攻而受到迫击回落的K 线。
技术条件：1、收十字星线;2、放量;3、有跳空缺口，盘中不回补;4、收盘前做买卖决策攻击迫线——变异型他的技术要求和攻击迫线差不多，只是对量要求比较高——不能放大量。
涨停战法——三线金叉。
三线，是指均线，量能线，MACD技术条件：1、股价均线五日金叉十日;2、量能线五日金叉十日;3、MACD金叉。
人民币汇率受什么影响分析人民币汇率受什么影响1.央行的调控：在外汇市场里参与者不仅有买卖双方还有中央银行的干预，而且中央银行在外汇市场参与者眼里是重要的位置，对汇率的走势产生影响。
而且中央银行参与外汇交易是不以盈利为目的的，而是以稳定汇率为目的。
你所购买外汇越多，中央银行干预也越大。
2.货币政策：国内的货币政策一般是根据国内经济和物价走势决定的，所以物价如果一直上涨那么国内的货币政策就会松动，如果物价一直保持稳定就要采取稳增长的措施，货币政策还有松动的空间，对于人民币的供求关系都会受到影响。
3.美元汇率：人民币和美元的比率就是人民币和美元的汇率，如果美元贬值，那么人民币就相对升值，如果美元升值，人民币就相对贬值。
所以美元如果一直升值，那么人民币对于美元来说就会一直贬值。
4.通货膨胀：对于通货膨胀来说，通货膨胀高的国家，其货币的购买力会下降，货币就会贬值。
如果美国的通货膨胀高于我国，那么美元就会贬值，人民币就会升值，但如果我国的通货膨胀高于美国，那么人民币对于美元的价值就会下降，但人民币汇率升高。
5.公众的预期：公众的预期会影响人民币汇率的调整，如果公众期望的是人民币的升值，那么所持有的外汇就会减少，就会尽快进行外汇结算，减少人民币升值带来的损失，这样的话人民币的升值压力就会变大，升值速度也会加快。
6.国际收支情况：当一个国家进口增加而产生逆差时，这个国家对外国货币产生额外的需求时，这个时候，外汇市场就会引起外汇升值，本币贬值，反之则升值。
人民币升值有什么好处？1、降低进口成本：人民币升值可以降低进口商品的成本，使得国内消费者能够以更低的价格购买国外产品，这对于提高消费者的购买力和改善生活水平具有积极作用。
2、控制通胀压力：人民币升值还可以减少商品价格的上涨压力，从而有助于控制通货膨胀。
对于一个国家来说，稳定的物价水平是维护经济稳定和社会和谐的重要因素之一。
3、提高国际声誉：人民币升值能够提高国家的国际声誉和影响力。
从最近几年的人民币汇率走势来看，从13年开始人民币一直处于升值，而从13年后人民币处于贬值通道，从15年8中旬大幅度单边贬值，对于国内外金融与经济产生重大影响，下面我们来分析下，人民币升值贬值原因与利弊：何为人民币升值？俗话讲也就是人民币购买力增强，物价随着其上升而增加，容易引起通胀。
比如1美元=6.5人民币（直接标价法的汇率），如果汇率变成1:6，也就是1美元=6人民币，外汇汇率下跌，也就是人民币升值。
那么我们出国旅游更便宜了，以前需要花6.5人民币买1美元东西，现在只需要6美元，所以人民币升值有利于进口，容易导致贸易逆差，同时不利于我国的出口，因为出口商品的成本和价格升高了，在国际市场上竞争力下降。
通过也会导致外资在华投资的成本增加，减少在华的直接投资和旅游。
人民币升值的原因：1.我国国民经济的飞速发展，国际地位的逐步提高我国的国民经济自改革开放以来一直保持着持续高速增长的强势劲头.2.对外贸易高速增长，热钱流入，人民币需求增加，在经济高速发展的大背景下，我国的对外贸易持续高速的增长着，以致对许多国家长期保持巨额贸易顺差.3. 来自国际的压力，国际社会对人民币升值的强烈预期，我国经济的连年增长，长期的贸易顺差和高额的外汇储备引起了众多世界经济强国的不安，他们通过各种政治外交手段，不断在人民币升值问题上施加压力。
4.我国持有的巨额外汇储备根据“国际收支决定论”认为，一国的国际收支状况是影响汇率最直接的因素之一。
当一国有较大的国际收支逆差时，对外汇的需求大于外汇的供给，本币对外贬值；反之则会造成本币升值。
（国际金融学里的知识）而我国目前经常项目和资本项目双顺差的状况，已经使国内的外汇储备节节上升，已经超过了满足正常支付所需的储备水平，故而人民币存在升值压力。
人民币升值的利处（积极影响）：1.有利于我国进口；2.进口原材料成本下降；3.企业对外投资增强；4.在华投资的外商收益增加；5.有利于出国留学培训；6.外债还本付息压力减轻；7.我国国际地位上升；8.国家税收增加；9.中国老百姓购买力增强，出国旅游更划算。
人民币升值与贬值的利弊什么是人民币升值:人民币升值用最通俗的话讲就是人民币的购买力增强,物价随其上升易通胀。
也就是说人民币没升值前你用一美元能换8元人民币,升值后现在只能换6.12元人民币,就是说你以前需用8元人民币才能购买一美元的东西,现在需用6.12元可购买一美元的东西了,老百姓口袋里的钱将更值钱,出国旅游、购买进口奢侈品等都会更加便宜。
因为人民币升值会抑制我国出口。
而我国的主要出口对象是美国。
而近几年美国属于贸易逆差。
升值会减缓这种情况。
相对而言,我国货币价值上升会刺激国外对我国的进口。
人民币升值后,从宏观经济角度来看,到中国直接投资的成本就会加大,外商会减少在华投资,国外游客会减少来华旅游和消费,同时进口商品大量涌进国内市场,会导致国内部分企业需要重新调整,很多人可能会因此失业。
下面列出人民币升值的利与弊: 积极影响1、有利于中国进口2、原材料进口依赖型厂商成本下降3、国内企业对外投资能力增强4、在华外商投资企业盈利增加5、有利于人才出国学习和培训6、外债还本付息压力减轻7、中国资产出卖更合算8、中国GDP国际地位提高9、增加国家税收收入10、中国百姓国际购买力增强负面影响1、人民币在资本帐户下是不能自由兑换的,也就是说决定汇率的机制不是市场,改变没有意义2、人民币升值会给中国的通货紧缩带来更大的压力3、人民币汇率升值将导致对外资吸引力的下降,减少外商对中国的直接投资4、给中国的外贸出口造成极大的伤害5、人民币汇率升值会降低中国企业的利润率,增大就业压力6、财政赤字将由于人民币汇率的升值而增加,同时影响货币政策的稳定主要利弊分析:第一:人民币升值,不利于出口,人们原来10亿美元能从中国买到的商品,人民币升值后,买相同质量和数量的商品,外国进口商就要多付出几百万美元甚至更多才买得到了。
如果升值幅度不是太大的话,由于我国劳动力成本所具有的竞争力,使得我国出口的商品在价格上的竞争优势不会受到太大的冲击其在贸易上的影响只具有媒介炒作时对人们产生的心理作用,也就是说,中国的出口产品因货币升值在他国产生的价格波动,以及对贸易商的利益影响微乎其微,但别有用心者却借此在国际上造成了一种对中国不利的心理效应,即人们或许会不加具体分析地认为,来自中国的产品涨价了,商人们也会认为到中国进口产品会赚不到多少钱了。
人民币汇率上升是意味着贬值吗人民币汇率上升是贬值吗人民币是升值还是贬值，主要取决于汇率上升说的是外汇还是人民币，如果说是外汇，那人民币自然就是贬值，如果说的人民币，那人民币相对外汇就是升值。
例如，一件价值100元人民币的商品，如果美元对人民币汇率为8.25，则这件商品在国际市场上的价格就是12.12美元。
如果美元汇率涨到8.50，也就是说美元升值，人民币贬值，则该商品在国际市场上的价格就是11.76美元。
人民币汇率上涨意味着什么人民币汇率上升就意味着人民币变得更值钱了，也就是说明了人民币的购买力增加，打个比方，原来居民购买一辆进口的轿车需要10万元人民币，汇率上升后，可能现在只需要8万，所以有利于进口，此时也反映出一个国家的经济状况良好，因为在正常情况下，只有经济健康稳定地增长，人民币汇率才有可能升值。
但是呢，凡事都有利弊，人民币汇率长期上涨，也会导致人们长期升值，人民币升值也有一定的弊端，主要表现在：1、人民币升值会给中国的通货紧缩带来更大的压力;2、人民币汇率升值将导致对外资吸引力的下降，减少外商对中国的直接投资;3、给中国的外贸出口造成极大的伤害;4、人民币汇率升值会降低中国企业的利润率，增大就业压力;5、财政赤字将由于人民币汇率的升值而增加，同时影响货币政策的稳定。
人民币汇率上升对进出口影响人民币升值，意味着人民币的购买力增加，简单说就是钱更值钱了，此时有利于进口不利于出口。
人民币升值对进出口企业的利弊在于：人民币的购买力增加，同样多的货物需要支付人民币就会减少，因此企业的成本会下降，所以利好进口企业。
虽然人民币升值利好进口，但长此以往也会出现弊端，因为长此以往的进口产品，可能会导致本国的企业的产品过剩，可能导致本国的一些企业经营困难。
而对出口企业来说，人民币升值外币就会贬值，对外国企业来说，商品价格相对昂贵，所以外国企业进口的成本就会增加，所以不利于出口。
但也存在弊端：会减弱我国出口企业在国际市场的竞争地位。
人民币升值的利弊——升进贬出
利：人民币升值意味着同量人民币可以兑换更多的外币，购买更多的外国商品。
人民币升值有利于中国进口；减少海外旅游费用；刺激国内企业对外投资，促使落后企业加快科技创新。
弊：人民币升值会导致外需减少，不利于中国出口，国内生产下降，失业增加，外贸环境恶化；外商投资成本增大，外资流入减少；不利于我国国民经济的平稳较快发展。
人民币升值的利弊——升进贬出
利：人民币升值意味着同量人民币可以兑换更多的外币，购买更多的外国商品。
人民币升值有利于中国进口；减少海外旅游费用；刺激国内企业对外投资，促使落后企业加快科技创新。
弊：人民币升值会导致外需减少，不利于中国出口，国内生产下降，失业增加，外贸环境恶化；外商投资成本增大，外资流入减少；不利于我国国民经济的平稳较快发展。
2023人民币升值还是贬值呢2023人民币升值还是贬值呢1、2023年人民币将大幅贬值是谣言，2022年人民币经历大幅贬值主要是因为资本外流而非贸易差额，人民币兑一篮子货币最低时贬值了近5%，兑美元汇率最低时贬值了近15%，美国和欧盟出口面临较大的阻力预计出现经济衰退，预计2023年人民币贬值有望结束。
2、2023年人民币将不会大幅贬值，2022年上半年，中国股票市场和债券的资金外流曾一度达到每月1000亿美元，下半年降至每月500亿美元左右。
预计2023年中国出口将同比增长1%，以抵消经常账户流入量的收缩。
人民币还是有比较大的概率会升到7以内。
3、2023年人民币将大幅贬值消息不实，随着美联储的加息，对美元指数的支撑可能会减弱，人民币汇率最强的支撑来自于中国经济能不能平稳修复，中国经济表现越来越好，对人民币最强的支撑。
对中国经济的信心回升，所以明年整个下半年人民币应该是升值的。
人民币汇率为何能持续回升继去年年末人民币汇率反弹回升，并于12月夺回7.0关口后，人民币的上涨态势一直延续至2023年。
对此，多方分析认为，近期人民币汇率上涨受多方面因素影响。
“人民币汇率上涨的原因之一是情绪面改善。
”中国银行研究院高级研究员王有鑫接受中新财经采访时表示，随着疫情防控政策的逐渐优化，预计疫情对经济复苏的影响将减弱，经济社会生活将逐渐回归正轨，市场对于2023年经济增长信心更强。
王有鑫指出，汇率上涨得益于交易面的支撑。
年底前后，出于流动性需要，企业结汇有所增加。
境外机构对中国经济加快复苏的预期强化，纷纷看多人民币资产，跨境资本流入也在增加。
不仅如此，政策面的提振效应也在增强。
中国人民银行、国家外汇管理局12月30日发布公告称，自2023年1月3日起，银行间人民币外汇市场交易时间延长至北京时间次日3:00，人民币汇率中间价及浮动幅度、做市商报价等市场管理制度适用时间相应延长。
同日，中国外汇交易中心还调整了CFETS人民币汇率指数和SDR货币篮子人民币汇率指数货币篮子权重，美元、欧元、日元的权重均有所下降。
人民币的升值与贬值到底是怎么回事？
人民币升值是相对于其他货币而言的，就好像1人民币可以买到更多美元，这种升值在国内市场基本无法显示。
通俗的意思就是说，中国人的钱值钱了，比如在国际市场（只有在国际市场上才能体现出人民币购买力增强了）上原来一元人民币只能买到一单位商品，人民币升值后就能买到更多单位的商品了，人民币升值或贬值是由汇率直观反映出来的。
人民币升值用最通俗的话讲就是人民币的购买力增强
换句话说就是你以前用一美元能换8.27元人民币。
现在只能换6.6795元人民币。
相对的来说就是美元贬值，这是个此消彼长的关系。
国际大宗商品都以美元来计价的。
国际大商品有“有铜、铝、天然橡胶、燃料油、黄金、锌等品种；有玉米、黄大豆1号、黄大豆2号、豆粕、豆油、聚乙烯、棕榈油，有强筋小麦、普通小麦、PTA、棉花、白糖、菜籽油等期货品种，美元贬值以美元定价的国际大宗商品都会延续涨势。
就会影响到我国，影响到全世界，发生输入性的通货膨胀，就是物价上涨，人民币就贬值了。
人民币升值与贬值的分析人民币升值的利弊1.从利的方面看①一国货币能够升值，一般说明该国经济状况良好。
因为在正常情况下，只有经济健康稳定地增长，货币才有可能升值。
这种由经济状况良好带来的币值的稳中有升，对外资的吸引力是极大的。
②中国仍然有居高不下的外贸顺差和巨额的外汇储备，中国的经济增长仍然是世界范围内最有看点的风景，因此货币升值的长期趋势不会改变。
③有利于减轻外债还本付息压力，人民币汇率的上升，未偿还外债还本付息所需本币的数量相应减少，从而在一定程度上减轻了外债负担。
④ 人民币升值可以减轻通货膨胀压力，有效地冷却过热的宏观经济。
由于人民币汇率低估，国际上大量热钱流入中国，引起经济过热、房地产泡沫扩大。
而人民币升值正可以比较有效的解决这一问题。
⑤人民币升值也有利于产业升级和促进中国经济结构的改革，有利于产业向中西部贫困地区转移，有利于服务业与非贸易产业的发展。
2.如果人民币升值，也会产生许多不利因素①人民币升值的经济效应就相当于全面提高了出口商品的价格。
其后果当然是抑制了出口，这显然是不利于经济发展的。
②人民币快速升值会削减外国直接投资。
如果人民币升值，那就意味着外国投资者就得多支付相应额度的美元，其后果就是外资减少。
③将导致失业增加。
在中国,出口约占GDP的30%。
如果本币升值，出口企业必然亏损甚至倒闭，从而导致失业，进而增加社会不安定的隐患。
④将导致外债规模进一步扩大。
随着人民币汇率的升值，将吸引大量资本流入中国资本市场，使我国的外债规模相应扩大。
⑤ 影响金融市场的稳定。
资本市场上活跃的多为国际游资，这部分资金规模大、流动快、趋利性强，是造成金融市场动荡的潜在因素。
在我国金融监管体系有待进一步健全、金融市场发展相对滞后的情况下，大量短期资本通过各种渠道，流入资本市场的逐利行为、易引发货币和金融危机，将对我国经济持续健康发展造成不利影响。
现阶段最新的物价、进出口等数据都显示中国经济尚在恶化,且面对百年不遇的全球性金融危机,人民币汇率大幅走高并不合适,应该通过适当贬值来刺激出口。
人民币汇率到底应该升值还是贬值摘 要 近年来,随着中国经济的发展,中国在世界上起着越来越重要的地位.本文通过分析日元汇率的变化对日本经济的影响,以及人民币与主要货币之间的关系,并在此基础上进一步讨论人民币汇率的变化对我国及世界经济的影响.在问题一中,我们研究了日元汇率的对贸易额的影响,建立了汇率x 与贸易额y 之间的线性回归方程:y a bx U =++.通过网络查找,得到１９９０年－２０１０年日本汇率与日本贸易额数值,运用Mathmatica 拟合出日元汇率x 与日贸易额y 之间的关系:198378.47948.66y x =-.用Ｒ检验法检验回归结果,发现汇率与贸易额之间呈负相关.在问题二中,我们采用数据拟合的方法对人民币与美元.日元.欧元的汇率关系进行了分析.人民币对日元的汇率变化没有相关性,难以拟合出好的方程,因而未给出相关方程,对美元和欧元变化有一定相关性,我们对查找到的数据进行拟合,得到关系式如下: 对美元:234563009.231252.98292.79135.4831 2.344570.07980.0011y x x x x x x =-+-+-+对欧元:234510055330460.93630.68211.656 6.058420.068359y x x x x x =-+-+-在问题三中:我们用回归分析法与置信区间法来说明人民币汇率变化对我国及世界经济的影响,从而找到人民币汇率在()6.175010.3877-之间变动时,我们经济才可持续.快速.稳定发展. 然而人民币的汇率至今也没有到达过对美元10.3877这样的汇率，说明人民币还可以适当贬值，以促进经济发展，但是，最多只能到10.34左右的水平.关键词 线性回归方程；Mathmatica 数据拟合；回归分析法；置信区间法1.问题的提出近年来,有不少经济学家在探讨人民币汇率对我国及世界经济发展的影响.一些学者希望提人民币对一些主要货币的汇率,另一些学者希望稳定人民币的汇率.试建立数学模型解决下列问题:1.以英镑汇率或日元汇率为例研究其变化对该国经济的影响；2.人民币汇率与主要货币（如英镑.日元.欧元等）的汇率关系；3.人民币汇率变化对我国及世界经济的影响. 2.问题的假设1.假设不考虑除汇率外其它因素对国家经济的影响,即模型中U=0.2.在假设人民币汇率对日本汇率影响时,不考虑日本经济对日本汇率的影响.3.假设国家政治环境稳定,外汇市场基本稳定.4.不考虑战争.自然灾害等人为不能控制因素的影响. 3.符号的说明y →表示贸易额；x →表示汇率； X →人民币汇率值；x→表示1990-2010年汇率的平均数；∆→表示抽取的汇率的极限误差；xn→表示抽取的样本数；t→概率度；()F t→表示抽取的样本的可靠程度；r→相关系数；（其余没有说明的符号在文中有说明）4.问题的分析本模型是为了讨论一个国家汇率的变化会对该国经济以及世界经济的影响,重点是为了讨论人民币汇率的变化对我国经济的作用.问题一:我们通过网上资源《中国经济年鉴》查得1990-2010年20年间日元对美元的汇率以及日本20年来的贸易总额,如下表:我们选用了回归模型:y a bx U =++ (,a b 为参数,U 是影响经济的随机变量)即考虑汇率与贸易额的相关性.利用(),x y 数据进行拟合,初步分析汇率与贸易额的影响. 根据统计相关系数x X y Y r --=. 通过线性回归分析和Mathematica 对其拟合,得出他们的关系如下:198378.47948.66y x =-对其进行相关分析,其相关系数 3.963674r =-.再利用excel 统计数据并对结果作出折线型统计图,其相关性和我们得出的结论一致.问题二:我们从《中国经济年鉴》上得到近20年人民币对美元,人民币对日元以及人民币对欧元的汇率,如下表:用及欧元的趋势图,如下:（人民币对美元汇率）（人民币对日元的汇率）（人民币对欧元的汇率）问题三:我们考虑人民币的汇率变化对我国国民生产总值, 进出口贸易总额以及人均购买力比价基础的GDP 这三个方面的影响,采用的模型和问题一类似,通过找到的数据,运用Mathematica 软件拟合得到其关系式如下: 汇率与国民生产总值关系:18816.80.733626y x =- 汇率与贸易进出口关系: 87009.8 5.50311y x =+ 汇率与人均购买力比价基础的GDP 关系:1715.86 1.77948y x =+ 并作出图像对其进行解释.为了进一步说明人民币汇率对我国经济的影响,我们通过统计中置信区间建立了一个人民币的模型:x x x x x x t ⎧-∆≤≤+∆⎪⎪⎨⎪∆≤⎪⎩通过此模型,我们可以得出人民币汇率在()6.175010.3877-范围内变化的时候,我国经济可以持续.快速.稳定发展. 五.模型的建立于求解 问题一:由上述问题的分析,我们给出汇率值x 域贸易额y 之间的线性回归模型:y a bx U =++x 代表汇率值,y 代表贸易值,,a b 为参数,U 是影响汇率的随机变量,在本题中,我们只考虑汇率对贸易的影响,因此0U =,从而上述模型可以简化为:y a bx =+通过对1:运用Mathematica 对进行数据拟合（具体见附表1）得到了汇率值x 与贸易额y 之间的线性函数关系为:198378.47948.66y x =-再根据统计中相关系数:x X y Y r --=算出x 与贸易额y 之间的相互关联的程度,有关计算见表2.表3,如下运用Mathematica 计算出 3.963674r =-,说明汇率值x 与贸易额y 有相关性,且成负相关,符合我们模型所体现出的关系.下面我们用曲线拟合作图来观察1990-2010年日本贸易额变动趋势以及汇率图形说明:横坐标每一个单位表示一年,纵坐标表示日本的贸易额,单位亿美元,该图形即为日本贸易额从1990年到2010年的变化趋势图.1990年图形说明:横坐标每一个单位表示一年,纵坐标表示日本的汇率变化,该图形即为日元的汇率从1990年到2010年的变化趋势图.为了能更好的比较日本汇率的变化对经济的影响,我们利用excel,把日元汇率和进出口贸易额数据关系作到一个图上合并起来讨论,如图（3）图（3）我们从该图中可以看出日元汇率的变化与其国家经济发展基本呈现负相关.和我们的模型吻合.问题二:由于我们只考虑了人民币汇率变化对美元汇率的变化.日元汇率的变化以及欧元汇率的变化,我们通过相关数据,见表（4）:根据表中的数据分别拟合出人民币对日元汇率的变化.美元汇率的变化以及欧元汇率的变化之间的图形,(1)人民币汇率对日元汇率的变化,根据上表数据,我们用Mathematica数学分析图形,可以看出人民币汇率对日元的汇率在近期是不断变动的,我们给不出一个线性模型,来说明两者的关系.（2）人民币汇率对美元汇率的变化,根据上表数据,发现1990至1994年数据和其他数据相关性不大,做拟合的时候做不出满意的结果,时间也过早.因而我们舍去这些数据而只取1995年至2010年数据.然后我们用Mathematica数学软件做出点的图象,图形说明:由于直接用年份做自变量数据不利于处理,因此分别用1至21代替表示了1990至2010（下面也一样,不再说明）.从1994年至今人民币与美元的汇率基本上保持了好的相关性.从而我们可以近似地拟合出人民币汇率与美元汇率之间的线性关系:23456 -+-+-+y=3009.231252.98292.79135.4831 2.344570.07985610.00109185.x x x x x x,如图（6）:并用Mathematica（3）人民币汇率对欧元汇率的变化,根据上表数据,我们同样用Mathematica数学软件先做出点的图像,如图（7）:图（7）我们从图形可以看出,在2000年至2005年之间,人民币对英镑汇率基本一直在上升,从2005年开始至今年,人民币对英镑汇率在逐渐下降.从而我们可以近似地拟合出人民币汇率与英镑汇率之间的线性关系:2345 =-+-+-10055330460.93630.68211.656 6.058420.068359.y x x x x x并用Mathematica进行作图拟合（具体见附表3）,发现拟合效果也是比较好的,如图（8）:1.对照图形（1）及实际资料对日本进行分析:美国对日元升值采取纵容态度,致使日元汇率上升,突破 1 美元兑110 日元,1994年6 月日元进一步突破1 美元兑100 日元,1995年4 月突破1 美元兑80 日元.日元的第4次贬值期是在1995年4月以后,由于7国首脑会议发表共同声明表示要“避免导致再次发生对外不均衡的外汇行情变动”,加上日本经济景气恢复乏力,日元汇率下降到1996年的1美元兑110日元水平,1997年的1美元兑120日元水平,由于日本经济形势趋于严峻,1998年6月中旬和8月中旬两次降到1美元兑146日元水平,同年9月又回升到1美元兑135日元上下的水平.总之,从进入浮动汇率制以来,在某一特定时间的日元对美元的汇率可看作是日元升值的长期性基调与日元时升时降的短期性波动的叠加；与日元升值期的时期相比,日元贬值期的时间较短.但是,日元的基本升势在保持了27年（1971—1998年）之后,也可能在今后发生转折.1989—1993年从120日元逐渐升至100日元,1994—1995年从110 日元急升,突破80日元,1995—1998年从80日元步步跌至110日元、120日元、130日元、147日元,随后几年里受到国内外压力又一路升值,而到2002日元又跌到了133,而后又在次年极具升值到116,之后几年都还算比较平稳,而这几年日本经济在飞速发展,到了2008年的金融危机爆发之后,日元再一次急升到2010年的88.日元升值导致的,出口减少,使出口产业蒙受损失.另一方面,却使进口品的价格下降,特别是使,占日本进口约一半的能源、原材料的价格下降,从而有利于包括出口企业在内的所有企业降低其生产成本.2. 对照图形（6）及实际资料对美国进行分析:1984-1993年之前,我国采用官方汇率与外汇调剂市场汇率并存的双重汇率制度.由于1994年实行了人民币变轨同时,1991-1993年的管理浮动制转变为“以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制度”,改变了官方汇率和调剂市场汇率并存的局面,因此人民币兑换美元的汇率由过去的1美元兑换5.8元左右下降到1美元兑换8.7元左右,对外贬值52%.这极大的刺激了出口,限制了进口.1994年全国出口额为1210亿美元,比上年增长了31.9%,高出同期进口增长率21个百分点,贸易顺差达53亿美元.之后的很多年美元对人民币的汇率变化不大,基本保持稳定,这一段时期,中国经济飞速发展,美国的经济也是照样发展很快.但是到了2005年美国大造中国威胁论,要求人民币升值,这一年美元对人民币汇率发生了较大的变化,其实是美国看到中国的发展很快,企图以这个方法压制中国发展.结果却使得自己国家的经济出现负增长,而后美元对人民币一直在升值,到了2008年的金融危机后美国无暇顾及人民币的汇率问题,保持了一美元对6.8人民币左右的汇率至今,美国经济也开始了回暖复苏.问题三:我们运用两种方法来解释人民币汇率对我国经济的影响,即回归分析法和置信区间法,下面就分别给出分析和结果.方法一:回归分析法首先,考虑人民币汇率对我国经济的影响.通过查询资料,我们找到1990—2010年人民币汇率情况,以及国民生产总值.进出口贸易总额.人均购买力比价基运用问题(1)的模型: y a bx=+对该问题进行求解.将1990—2010年人民币汇率分别与国民生产总值.进出口贸易总额.人均购买力比价基础的GDP进行数据分析,根据问题（1）的模型并使用Mathematica拟合得到如下的线性关系（具体分别见附表4、附表5、附表6）: 人民币汇率与国民生产总值关系:18816.80.733626=-y x人民币汇率与贸易进出口关系:87009.8 5.50311=+y x人民币汇率与人均购买力比价基础的GDP关系:1715.86 1.77948=+y x回归模型的检验:拟合优度法拟合优度法是指根据回归模型推算出的汇率变动值与实际发生值之间的一致程度拟合优度法等于1时,推算预测值与实际值完全一致:拟合优度法等于0时,推算预测值与实际值完全没有一点一致性,通常拟合优度小于0.5时,表示不能我们选用了2003—2005年的数据进行计算拟合优度的计算,发现我们拟合得到的三个方程的拟合优度都很好,除了个别数据不是很满意,但是总体上还是与实际数据很吻合的,因此我们可以用这个模型来分析人民币的汇率对我国经济的影响,尤其人均购买力比价基础的GDP这个数据能更好的说明国家经济的发展和人民生活水平的高低.方法二:置信区间法为了找出人民币汇率的变化对我国经济可持续发展的影响,我们试图找到人民币汇率X稳定在一定范围内变动,能使我国经济持续.快速发展.我们运用统计中置信区间法来建立模型:x x x x x x t ⎧-∆≤≤+∆⎪⎪⎨⎪∆≤⎪⎩置信区间就是用一定的概率来保证抽样误差不超过某一给定的最大的可能范围.在重复抽样下,从以前年份中抽取取最近年份的人民币汇率,以其与美元之比的汇率为研究对象,抽取1990年—2010年人民币的汇率,数据见表（7）.我们抽取的是1990年—2010年人民币的汇率的数据,我们希望抽样的数据可靠程度()F t 越大越好,但现实中抽样数据的可靠程度不可能为1,我们取了()0.9973F t =,通过查表,可得3t =.再根据函数关系x t ∆=使用Mathematica 数学软件,算出2.1063x ∆=.x 我们取1990年—2010年人民币汇率的平均值,因为从图（6）中我们发现,人民币汇率从1995—2005年开始基本上保持不变,这样我们求得的数据更具有代表性.按照此原则,计算到8.2814x =.再根据x x x x x -∆≤≤+∆,得出人民币汇率应保持的一定范围是6.175010.3877X ≤≤依此,我们可以说明,我国的人民币汇率保持在()6.175010.3877-之间,我国的经济可以持续.快速发展.从而我们可以通过人民币汇率来预测和控制我国经济的发展,促进我国经济的可持续发展.人民币汇率对世界的影响:首先,肯定的是人民币应当保持一个基本的动态稳定,这样有利于保持亚洲乃至世界经济的健康发展.在亚洲金融危机的时候,人民币的汇率稳定组织了危机的扩大就很能说明这一点.其次,时至今日,世界上很多国家都在强烈要求人民币升值.因此,在这里主要讨论一下人民币升值对世界经济的影响.第一:影响国际收支的平衡和金融市场的稳定.由于我国金融监管体系不健全,金融市场发展相对滞后,在人民币升值的市场预期的影响下,国际套汇投机资本会通过各种渠道进入我国.如果人民币升值,将使这些投机资本的套汇成为可能,并将导致国际套汇投机资本的继续进入,对人民币升值形成新的压力.这部分具有投机性质的资本,不太可能投向实业,而是流入变现容易、流动性极高的金融证券市场.在这种情况下,大量短期资本通过各种渠道,流入证券市场的逐利行为,将成为金融市场动荡的潜在因素,容易引发货币和金融危机,对我国经济持续健康发展造成不利影响.第二:人民币升值不利于世界贸易经济,尤其是亚洲经济的稳定增长.众所周知,中国在国际供应链中的地位十分独特,它正在成为韩国、新加坡、日本等国高技术产品零配件的最大市场,而这些零配件经过中国组装后,往往以中国产地的名义出口到美国和全球市场.史蒂芬•罗奇认为,打破人民币与美元的挂钩将使全球化的新型生产模式所必需的供应链遭到破坏,它将给带头前往中国采购的日本、美国和欧洲企业造成严重的负面影响.快速增长的中国经济吸收了全球大量的汽车配件、电脑芯片和机器设备等,而人民币升值会导致中国出口下降,从而抑制中国对原材料和机器设备的进口需求,并进一步造成中国需求增长放缓,不利于世界贸易的增长,进而使全球经济受到影响.从总体上看,亚洲国家的出口近年来一直与中国出口同步增长,中国从东亚地区（包括香港、印度尼西亚、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、台湾和泰国）的进口从1980年的6.2%增加到2001年的40.9%.这些国家和地区对中国的贸易盈余正日益成为其经济增长的源动力.中国在日益融合的东亚地区起着重要的经济稳定器的作用.美元贬值期间,亚洲各国的货币保持了相对稳定,从而维持了稳定的对外贸易.若人民币升值,有可能打破亚洲货币的稳定,影响亚洲经济增长格局.韩国已经明确表态不支持人民币升值,以免损害该国的出口.被市场称之为“日元先生”的日本前财务省次官神原英姿也曾指出,人民币升值将引起中国经济不稳定并进而威胁亚洲地区的经济增长；最后,我们看亚洲金融危机以来,中国加入世贸组织、世界经济不景气、美国发生“9·11”、2008年由美国次贷危机引起的全球性金融危机爆发等重大事件相继发生,经济不确定性因素增加,导致了人民币汇率改革环境不确定性增加,但是2008年至今人民币的汇率保持了较好的稳定,并率先走出了金融危机,并且促进了世界经济早日回暖.这就说明保持汇率稳定对中国以及世界是重要的,因此我们认为人民币汇率应该保持在某个范围内()6.175010.3877-,以保持汇率的基本动态稳定.然而人民币的汇率至今也没有到达过对美元10.3877这样的汇率，说明人民币还可以适当贬值，而在前面说过汇率和经济发展是成负相关的，也就是继续的贬值可以促进国民经济的发展，从而得到结论，人民币还可以贬值，不过最多只能到兑美元10.4左右的数值.六、模型的评价与推广省略参考文献省略附表1:L={{144.07,55952.56},{134.39,59289.46},{127.39,58171.37},{110.81,59847.15},{1 02.12,68704.94},{93.62,70985.58},{108.82,71253.00},{120.84,70633.49},{130.38,7 5452.59},{113.56,80874.58},{114.91,80690.74},{121.56,69264.70},{132.86,78679.2 8},{116.39,92327.43},{104.12,105927.09},{117.97,103841.74},{118.95,119713.26}, {118.46,137597.34},{103.94,175736.39},{94.17,114733.98},{88.11,122950.36}}f=Fit[L,{1,X},X]ListPlot[L,PlotStyle {RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/2]gp=Plot[f,{x,80,150},AspectRatio->1/1]Show[%,%%]{{144.07,55952.6},{134.39,59289.5},{127.39,58171.4},{110.81,59847.2},{102.12,6 8704.9},{93.62,70985.6},{108.82,71253.},{120.84,70633.5},{130.38,75452.6},{113. 56,80874.6},{114.91,80690.7},{121.56,69264.7},{132.86,78679.3},{116.39,92327.4 },{104.12,105927.},{117.97,103842.},{118.95,119713.},{118.46,137597.},{103.94,1 75736.},{94.17,114734.},{88.11,122950.}}198378. -948.657 X附表2:L={{5,861.87},{6,835.07`},{7,831.42`},{8,828.98`},{9,827.91`},{10,827.96`},{11,8 27.84`},{12,827.7`},{13,827.7`},{14,827.74`},{15,827.68`},{16,819.49`},{17,781.36`},{18,760.71`},{19,686.46`},{20,682.45`},{21,683.63`}}f=Fit[L,{1,x,x^2,x^3,x^4,x^5,x^6},x]ListPlot[L,PlotStyle→{RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/1]gp=Plot[f,{x,5,21},AspectRatio→1/1]Show[%,%%]{{5,861.87},{6,835.07},{7,831.42},{8,828.98},{9,827.91},{10,827.96},{11,827.84}, {12,827.7},{13,827.7},{14,827.74},{15,827.68},{16,819.49},{17,781.36},{18,760.7 1},{19,686.46},{20,682.45},{21,683.63}}3009.23 -1252.98 x+292.791 x2-35.4831 x3+2.34457 x4-0.0798561 x5+0.00109185 x6附表3:L={{11,766.87},{12,740.8},{13,779.89},{14,867.87},{15,1040.36},{16,1085.9},{17 ,1019.53},{18,1041.75},{19,1022.27},{20,952.7},{21,925.21}}f=Fit[L,{1,x,x^2,x^3,x^4,x^5},x]ListPlot[L,PlotStyle→{RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/1]gp=Plot[f,{x,11,21},AspectRatio→1/1]Show[%,%%]{{11,766.87},{12,740.8},{13,779.89},{14,867.87},{15,1040.36},{16,1085.9},{17,10 19.53},{18,1041.75},{19,1022.27},{20,952.7},{21,925.21}}100553. -30460.9 x+3630.68 x2-211.656 x3+6.05842 x4-0.068359 x5附表4:L={{478.38,3902.8},{532.27,4091.7},{551.49,4882.2},{576.19,6132.2},{861.87,559 2.2},{835.07,7279.5},{831.42,8560.8},{828.98,9526.5},{827.91,10194.8},{827.96,1 0832.8},{827.84,11984.8},{827.7,13248.1},{827.7,14538.3},{827.74,16409.6},{827. 68,19316.5},{819.49,22569.2},{781.36,27129.2},{760.71,34942.4},{686.46,45199.5 },{682.45,49847.3},{683.63,57451.3}}f=Fit[L,{1,x},x]ListPlot[L,PlotStyle→{RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/1]gp=Plot[f,{x,470,850},AspectRatio→1/1]Show[%,%%]{{478.38,3902.8},{532.27,4091.7},{551.49,4882.2},{576.19,6132.2},{861.87,5592.2 },{835.07,7279.5},{831.42,8560.8},{828.98,9526.5},{827.91,10194.8},{827.96,1083 2.8},{827.84,11984.8},{827.7,13248.1},{827.7,14538.3},{827.74,16409.6},{827.68, 19316.5},{819.49,22569.2},{781.36,27129.2},{760.71,34942.4},{686.46,45199.5},{ 682.45,49847.3},{683.63,57451.3}}18816.8 -0.733625 x附表5:L={{478.38,11544},{532.27,13570},{551.49,16553},{576.19,19570},{861.87,23662 },{835.07,28086},{831.42,28988},{828.98,32516},{827.91,32395},{827.96,36063},{827.84,47429},{827.7,50965},{827.71,62077},{827.74,85098},{827.68,115455},{8 19.49,142190},{781.36,176040},{760.71,217373},{686.46,256325},{682.45,220730 },{683.63,297000}}f=Fit[L,{1,x},x]ListPlot[L,PlotStyle→{RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/1]gp=Plot[f,{x,470,850},AspectRatio→1/1]Show[%,%%]{{478.38,11544},{532.27,13570},{551.49,16553},{576.19,19570},{861.87,23662},{ 835.07,28086},{831.42,28988},{828.98,32516},{827.91,32395},{827.96,36063},{82 7.84,47429},{827.7,50965},{827.71,62077},{827.74,85098},{827.68,115455},{819. 49,142190},{781.36,176040},{760.71,217373},{686.46,256325},{682.45,220730},{ 683.63,297000}}87009.8 +5.50311 x附表6:L={{478.38,795.69},{532.27,888.20},{551.49,1026.38},{576.19,1082.38},{861.87,1 350.24},{835.07,1512.57},{831.42,1677.94},{828.98,1847.69},{827.91,1996.00},{8 27.96,2161.52},{827.84,2375.73},{827.7,2612.63},{827.71,2877.93},{827.74,3217.4 6},{827.68,3614.10},{819.49,4102.50},{781.36,4748.66},{760.71,5553.39},{686.46, 6187.71},{682.45,6778.09},{683.63,7571.72}}f=Fit[L,{1,x},x]ListPlot[L,PlotStyle→{RGBColor[0,1,0],PointSize[0.02]},AspectRatio->1/1]gp=Plot[f,{x,470,850},AspectRatio→1/1]Show[%,%%]{{478.38,795.69},{532.27,888.2},{551.49,1026.38},{576.19,1082.38},{861.87,1350. 24},{835.07,1512.57},{831.42,1677.94},{828.98,1847.69},{827.91,1996.},{827.96,2 161.52},{827.84,2375.73},{827.7,2612.63},{827.71,2877.93},{827.74,3217.46},{82 7.68,3614.1},{819.49,4102.5},{781.36,4748.66},{760.71,5553.39},{686.46,6187.71} ,{682.45,6778.09},{683.63,7571.72}}1715.86 +1.77948 x。
