经济增长与人民币升值的相关性分析
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经济增长与人民币升值的相关性分析
对于经济增长与人民币升值的相关性分析,我们拟采用的是如下的数据来分析。
月份 汇率(ER)(RMB/USD) 总资产(Y) 货币供应量(M)
工业增加值
(EI)
2005年7月 0.1214 95054.85 276966.28 5810.95
2005年8月 0.1234 96643.48 281288.22 5967.51
2005年9月 0.1236 98844.52 287438.27 6275.25
2005年10月 0.1236 100430.56 287591.61 6319.93
2005年11月 0.1237 101795.50 292350.39 6590.16
2005年12月 0.1238 103676.01 298755.48 6712.43
2006年1月 0.1240 108262.3 303571.65 -
2006年2月 0.1242 108000.58 304516.27 5473.09
2006年3月 0.1245 109758.01 310490.65 6679.72
2006年4月 0.1248 110367.95 313702.34 6819.78
2006年5月 0.1248 112377.92 316709.81 7059.86
2006年6月 0.1249 115905.77 322756.35 7817.77
2006年7月 0.1251 115879.1 324010.76 7199.84
2006年8月 0.1254 117974 327885.67 7355.47
2006年9月 0.1260 119739.61 331865.36 7754.06
2006年10月 0.1265 121889.85 332747.17 7601.37
2006年11月 0.1271 124306.45 337504.15 7936.33
2006年12月 0.1278 128574.69 345577.91 7699.15721
2007年1月 0.1284 132507.77 351498.77 -
2007年2月 0.1290 135591.47 358659.25 6436.35384
2007年3月 0.1292 139108.3 364104.66 7855.35072
2007年4月 0.1295 142281.53 367326.45 8006.42172
2007年5月 0.1304 145405.06 369718.15 8337.69466
2007年6月 0.1310 148105.37 377832.15 9312.15507
资料来源:中国银行
2
.120
.122
.124
.126
.128
.130
.132
2005M072006M012006M072007M01
90000
100000
110000
120000
130000
140000
150000
设想基本模型的关键方程组:
123
123
123
123
YEREIMERYEIMEIYERMMYEREI
运用的方法:
建立VAR模型
11
1114
22
133414444*niCYYaaCERERCEIEIaaMMC
(注意:在以下的统计分析中,x为汇率,y为总资产,z为货币供应量,w为
工业增加值)
根据Eviews5统计分析得:
1.汇率的方差分解
Variance Decomposition of X:
Period S.E. X Y Z W
1 0.000220 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000
2 0.000338 91.64744 6.930029 0.209783 1.212744
3 0.000447 87.61503 8.882959 2.546494 0.955516
4 0.000539 86.15901 8.359638 2.822461 2.658895
5 0.000620 85.08484 9.874159 2.490698 2.550298
6 0.000714 83.21328 11.52157 3.090519 2.174628
汇
率
总
资
产
3
2.总资产的方差分解
Variance Decomposition of Y:
Period S.E. X Y Z W
1 900.8947 0.046952 99.95305 0.000000 0.000000
2 1389.966 19.52203 69.26622 2.992433 8.219318
3 1959.798 32.31314 45.34075 16.11792 6.228196
4 2274.802 38.30201 36.38480 13.51393 11.79926
5 2576.241 41.09880 39.05808 10.64233 9.200785
简单说明:
较大时,意味着第 j 个因素冲击对汇率的影响大;相反地,
较小时,可以认为第 j 个因素冲击对汇率的影响小。
下面给出各项指标的变化对汇率的方差分解图。图中横轴表示滞后期间数(单
位:月度),纵轴表示该因素对汇率的贡献率(单位:百分数)。
02040608010012345678910Percent X variance due to Y02040608010012345678910Percent X variance due to Z0
20
40
60
80
100
12345678910
Percent X variance due to W
Variance Decomposition
从以上的方差分解中,我们可以得出总资产对于汇率的影响程度是10%-15%
左右,货币供应量对于汇率的影响程度是3%-6%左右,工业增加值对于汇率的冲
击作用大概是2%-5%。
4()jRVCs4()j
RVCs
4
3.各项指标对于汇率的脉冲响应函数图:
-.0004.0000.0004.0008.0012.001612345678910Response of X to Y-.0004.0000.0004.0008.0012.001612345678910Response of X to Z-.0004
.0000
.0004
.0008
.0012
.0016
12345678910
Response of X to W
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
横轴表示冲击作用的滞后期间数(单位:月度),纵轴表示汇率,实线表示脉冲响
应函数,代表了汇率对相应的各项指标的冲击的反应。
(1)从图示中我们可以看到,总资产对汇率的正冲击经市场传递作用于汇率的变动
是正面的,并且此效应是具有长期的持续效应。
(2)当货币供应发生变动时,也会给汇率带来正面的冲击影响,但是冲击作用不是
很明显。
(3)对于工业增加值的冲击,随着中国特有的季节性的波动规律,我们可以发现,
剔除季节性的因素,工业增加值对汇率的冲击作用是正面的。
综合以上论述,我们得出的结论是在既定的时期里,经济的增长会从多方面给
汇率的变动带来正面面的冲击作用,这在一定的程度上我们要避免前人的结论,因
为我们得出的结论是经济的增长促使了人民币的升值,同时人民币的升值也有利于
经济的增长,在目前的时期里人民币的升值与经济增长存在一定的关联性,关联程
度我们在上面的论述中已提到。(详细论文,请联系)