晋阳学刊 2010年第 5期一、美中贸易逆差与人民币汇率的关系 -基于协整理论的实证分析计量经济理论认为, 如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势 (非平稳数据 , 即使二者之间没有任何经济因果关系, 也能表现出较强的回归可决系数, 从而出现时间序列模型的虚假回归问题 (spurious regression 。
对于绝大多数经济时间数据都是非平稳过程, 这就给经典的回归分析带来很大的限制。
但是传统的因果关系回归模型要比 ARIMA 模型似乎更好一些,原因是回归模型中往往有明确的经济含义。
然而如果两个变量之间存在协整关系, 这就意味着虽然变量都有上升的趋势, 但都以相同的波长变动, 从而具有长期稳定的关系。
这种长期的稳定均衡关系意味着系统不存在破坏均衡的内在机制。
如果变量在某一期受到干扰后偏离其长期均衡点, 则均衡机制会在下一期进行调整使其重新回到均衡状态。
[1]因此, 计量经济学对具有协整关系的经济变量也是可以利用回归模型的。
下面我们就应用1994年 -2009年的月度数据对美中贸易逆差和人民币名义汇率的关系进行协整检验, 以期分析二者是否有长期关系。
(一数据处理中美关于双边贸易逆差统计口径不同, 经双边出口统计部门核算的贸易逆差也有很大的出入。
但笔者认为只要统计口径在考察期内没有大的变动, 在研究双边贸易与汇率的长期关系时任何一边的贸易数据都可以采用。
考虑到数据的可获得性和连续性,本文贸易逆差数据来源于美国普查局, 人民币汇率来源于国家外汇管理局网站。
由于受季节因素影响, 美国对华的进出口贸易表现很强的季节波动, 与同期人民币汇率波动差异较大。
为消除时间序列中的季节因素以便分析其它构成因素的净影响, 首先对美中贸易逆差数据进行季节调整后连同人民币汇率一起取自然对数。
(二单位根检验作为协整分析的前提, 首先要对美中贸易逆差和人民币汇率数据做序列的平稳性检验。
假定美中贸易逆差和人民币汇率数据都是服从 AR (p 过程, 我们应用ADF 检验, 该检验由以下 3个模型完成:模型 1:△ X t =α+δX t-1+mi =1Σβi +△ X t-i +εi模型 2:△ X t =α+δX t-1+m i =1Σβi +△ X t-i +εi模型 3:△ X t =α+δX t-1+mi =1Σβi +△ X t-i +εi实际检验过程从模型 3开始, 依次检验模型 2, 模型 1。
