影響人民幣匯率的因素分析

明正義+孫瑞澤+侯云漢+王浩

【摘 要】論文建立了多元線性回歸模型，選取1990年到2014年人民幣對美元匯率、進出口差額、外匯儲備等相關因素進行實證分析，分析結(jié)果表明：GDP每增加1%，將會導致人民幣升值5.559%；貨幣供應量（M2）每增加1%，將會導致人民幣貶值3.425%；美國聯(lián)邦基準利率每提高1%，將會導致人民幣貶值0.186%；CPI每提高1個單位，將會導致人民幣貶值0.027個單位。這對政策當局采取合理措施、保持人民幣匯率穩(wěn)定具有很大的參考意義。

【Abstract】This paper established a multiple linear regression model， selected factors from 1990 to 2014 related to the RMB exchange rate against the dollar， import and export balance， foreign exchange reserves etc. to carry on the empirical analysis， the analysis results showed that GDP increased 1% will lead to the appreciation of the RMB 5.559%； money supply （M2） increased 1% will lead to the devaluation of the RMB 3.425%； the federal funds rate of the United States increase 1% will lead to the devaluation of the RMB 0.186%； CPI to raise 1 units will lead to devaluation of the RMB 0.027 units， which has great reference significance to the policy authorities to take reasonable measures to stay the stability of the RMB exchange rate.

【關鍵詞】人民幣；匯率穩(wěn)定；多元回歸模型

【Keywords】RMB； exchange rate stability； multiple regression model

【中圖分類號】F822.1 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）06-0072-03

1 文獻綜述

易綱和范敏（1997）認為，由于發(fā)展中國家經(jīng)濟加速發(fā)展時期采用的財政擴張政策會導致較高的通脹率而其匯率并不按比例貶值，因此，用購買力平價分析發(fā)展中國家時要進行修正，且預期利率平價理論對人民幣走勢的解釋和預測能力會越來越強，[1]為我們研究匯率的影響因素指明了大致方向。趙世舜（2014）運用自適應 Lasso 方法對人民幣匯率影響因素進行有效選擇，同時使用真實數(shù)據(jù)作了實證研究，并與最小二乘法和逐步線性回歸方法進行比較。研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率每增加 1%，將導致人民幣匯率降低約 52.6%；而人民幣匯率的波動受外匯儲備增長率和通貨膨脹率的影響并不大。[2]曹師韻（2016）總結(jié)了2006年以來人民幣匯率的變動趨勢，指出現(xiàn)階段影響人民幣匯率的主要因素有利率、貿(mào)易差額、外匯儲備和GDP。[3]

李靜（2016）以1999年到2013年的年度數(shù)據(jù)為基礎，建立了人民幣匯率與GDP增長率、通貨膨脹增長率等多元回歸模型，研究發(fā)現(xiàn)進出口額的變動可以影響人民幣匯率變動的86.6%，進出口額因素對匯率變動的影響最為顯著。[4]

章昱曦（2016）基于對我國匯率制度演變和人民幣匯率變動的分析，從GDP和居民消費價格指數(shù)（CPI）這兩個方面對人民幣匯率的影響進行分析，研究認為， CPI和GDP下降并不會絕對地導致一國的貿(mào)易條件惡化，進而導致匯率下降，但GDP和CPI上升可以改善一國的匯率條件。[5]

Thorbecke（2011）認為，人民幣升值對出口的影響不能簡單論述為對本國產(chǎn)品出口和代加工產(chǎn)品出口的混合影響。因為出口商品大部分的附加值來自日本、韓國和東亞等零部件生產(chǎn)國，因此，重要的是要控制這些國家的匯率變動。此外，作者基于季度數(shù)據(jù)，采用人民幣均衡匯率DOLS估計方法研究發(fā)現(xiàn)，其他供應鏈國家的匯率升值將比人民幣單邊升值導致更大的加工出口下降。

Prasad（2015）通過應用非線性格蘭杰因果檢驗，研究發(fā)現(xiàn)在中國和印度，石油價格和匯率之間存在雙向非線性格蘭杰因果關系。研究結(jié)果表明，盡管匯率制度存在差異，油價對匯率的非線性影響仍然顯著。此外，他運用GARCH（1，1）模型進行研究，發(fā)現(xiàn)在中國，石油價格和匯率存在單項因果關系，證明了中國的石油價格波動并不是匯率變動的格蘭杰原因，同時說明石油價格是影響匯率變化的重要因素。

Hu（2016）研究了口頭和實際干預對人民幣匯率的影響，實驗結(jié)果表明，央行溝通會影響人民幣匯率，但效果很弱。由于中國人民銀行發(fā)布的央行間溝通語句大多數(shù)呈中性，所以口頭干預對人民幣匯率的影響低于實際干預。

2 變量選擇與模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)選擇

表1為本文所選數(shù)據(jù)情況表，從表中可以看出，本文共選取了1990—2014年人民幣對美元匯率、進出口差額等共8個時間序列數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)單位作了初步變換，整理后數(shù)據(jù)沒有缺失值。

2.2 模型建立

建立人民幣匯率影響因素的多元線性回歸模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+μ

其中Y表示人民幣對美元匯率，X1表示進出口差額，X2表示外匯儲備，X3表示國民生產(chǎn)總值（GDP），X5表示美國利率年平均水平，X6表示西得克薩斯原油離岸價增長率，X7表示CPI年平均水平。β0為常數(shù)項，β1，β2…β7為回歸系數(shù)。

2.3 模型檢驗

2.3.1 經(jīng)濟意義檢驗

將原始數(shù)據(jù)帶入Eviews軟件，在計算模型回歸系數(shù)的過程中，發(fā)現(xiàn)模型的擬合效果較差，作出變量X1-X7的散點圖，并擬合一條最接近的趨勢線，可以看到，變量之間具有很強的共同變化趨勢，很明顯，模型具有多重共線性，所以導致擬合效果不佳。

為了盡可能減弱模型的多重共線性，對數(shù)據(jù)作如下處理：對變量X2-X5取自然對數(shù)，并將樣本數(shù)減少為20個（即選取1995—2014年的數(shù)據(jù)），則原模型的形式變?yōu)槿缦滦问剑?/p>

Y=β0+β1X1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6X6+β7X7+μ

將數(shù)據(jù)進行處理后，再用Eviews軟件作回歸，得模型估計式（1）（所有數(shù)字均保留3位小數(shù)）：

Y=12.396-0.009X1+0.412lnX2-5.148lnX3+3.183lnX4+0.214lnX5-0.007X6+0.025X7 式（1）

t=（9.006061）（-0.878777）（3.199813）（-8.135862）（6.473172）（4.477695）（-0.050849）（2.982223）

R-squared=0.992796 Ajusted R-squared=0.9885 F=236.245 n=20

結(jié)合模型回歸系數(shù)估計值大小與系數(shù)符號情況，可以判斷模型的設置并沒有違背相關經(jīng)濟理論。盡管用美元表示的外匯儲備增加在模型中仍表現(xiàn)為會導致本幣貶值，但是將外匯儲備用人民幣表示之后，就能很清楚地發(fā)現(xiàn)外匯儲備增加會導致人民幣升值。

2.3.2 多重共線性檢驗

將數(shù)據(jù)進行簡單處理后，通過計算變量間的相關系數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量間的相關關系顯著降低，模型的多重共線性程度顯著減弱。

2.3.3 自相關檢驗

將數(shù)據(jù)進行處理后，作出殘差與滯后一期殘差的散點圖，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理后模型不再存在自相關。

2.3.4 異方差檢驗

在將原始數(shù)據(jù)進行相關處理之后，作出殘差平方和ei對時間time（即年份，1990—2014年）的散點圖，從圖中可以看出，殘差平方和并沒有隨時間變動而變動的趨勢，可以確認，在將數(shù)據(jù)進行處理之后，模型不存在異方差。

3 實證分析

在得出模型估計式（1）之后，考慮將模型作如下變換（其中，對式（2）、式（3）分別取1990—2014年，1995—2014年兩個時間段數(shù)據(jù)對回歸系數(shù)進行估計，對式（4）取1990—2014年的數(shù)據(jù)估計回歸系數(shù)）：

Y=β0+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5 +β7X7+μ式（2）

Y=β0+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6X6+β7X7+μ式（3）

Y=β0+β1X1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+β6X6+β7X7+μ

式（4）

將1995-2014年數(shù)據(jù)代入Eviews軟件，得式（2）估計式如下：

Y=12.958+0.407lnX2-5.559lnX3+3.425lnX4+0.186lnX5+0.027X7

t=（11.633）（3.316）（-12.587）（8.663）（6.413）（3.540）

R-squared=0.992 Adjusted R-squared=0.989

F=385.514 n=20

將數(shù)據(jù)擴展為1990-2014年時，式（2）估計式如下：

Y=-5.407-0.565lnX2-7.976lnX3+8.316lnX4+0.881lnX5+0.097X7

t=（-1.078）（-0.711）（-2.302）（3.205）（5.074）（2.585）

R-squared=0.654 Adjusted R-squared=0.562

F=7.168 n=25

將1995-2014年數(shù)據(jù)代入Eviews軟件，得式（3）估計式如下：

Y=13.026+0.403lnX2-5.477lnX3+3.358lnX4+0.183lnX5+0.043X6+0.026X7

t=（11.186）（3.168）（-10.820）（7.541）（5.790）（0.372）（3.092）

R-squared=0.992 Adjusted R-squared=0.989

F=279.809 n=20

將1990-2014年數(shù)據(jù)代入Eviews軟件，得式（3）估計式如下：

Y=-5.191-0.507lnX2-8.392lnX3+8.602lnX4+0.908lnX5-0.421X6+0.098X7

t=（-1.010）（-0.618）（-2.302）（3.165）（4.867）（-0.472）（2.561）

R-squared=0.658 Adjusted R-squared=0.544

F=5.766 n=25

將1990-2014年數(shù)據(jù)代入Eviews軟件，得式（4）估計式如下：

Y=-6.4351-0.177X1+0.370lnX2-0.709lnX3+2.062lnX4+1.026lnX5-1.103X6+0.058X7

t=（-1.967）（-5.259）（0.676）（-0.259）（0.970）（8.507）（-1.899）（2.269）

R-squared=0.869704 Adjusted R-squared=0.816053

F=16.210 n=25

在顯著性水平為0.05的條件下，當樣本數(shù)為20時，t檢驗的臨界值為2.08，樣本數(shù)為25時，臨界值為2.06。在以上計算過程中，變換了3次模型形式，將相同數(shù)據(jù)分為兩部分，共得出6個不同結(jié)果，從以上6個結(jié)果的規(guī)律中不難發(fā)現(xiàn)，在代入1990-2014年數(shù)據(jù)時，無論如何改變模型的形式，都會導致模型的擬合程度下降，同時導致一部分變量沒有通過t檢驗，F(xiàn)檢驗值顯著降低。經(jīng)過查閱相關資料，筆者認為與1994年我國進行匯率改革有很大關系，1994年匯率改革以前，中國實際實行的是雙重匯率制度，改革實現(xiàn)了人民幣匯率并軌，并建立了以市場供求為基礎，單一的、有管理的浮動匯率制度。1994年匯率改革之后，伴隨著中國經(jīng)濟市場化進程，匯率對市場因素變動變得更為敏感，而相反，在1994年以前，由于各方面綜合原因，人民幣匯率變動并不能靠市場其他因素的變化來很好解釋，因此導致模型擬合程度顯著降低。

如果將時間序列數(shù)據(jù)以1994年為分割點分為兩部分，則可以明確判斷模型在1994年發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。為此，特假設1994年為轉(zhuǎn)折點，進行鄒至莊轉(zhuǎn)折點檢驗，鄒至莊轉(zhuǎn)折點檢驗的F統(tǒng)計量為348.743，，Wald統(tǒng)計量為1394.971，二者的相伴概率均小于0.05，因此我們拒絕1994年不存在轉(zhuǎn)折點的原假設，認為模型在1994年確實發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。

在將1995年至2014年數(shù)據(jù)帶入模型之后，從式（2）可以看出，模型的擬合程度達到0.98，每個變量都通過了t檢驗，F(xiàn)檢驗值也很大。從回歸系數(shù)的絕對值來看，國民生產(chǎn)總值（GDP）的系數(shù)最大，說明我國國民生產(chǎn)總值的變化是影響人民幣匯率的最主要因素，GDP每增加1%，將會導致人民幣升值5.559%。此外是貨幣供應量（M2），從結(jié)果分析，M2每增加1%，將會導致人民幣貶值3.425%；美國聯(lián)邦基準利率每增加1%，將會導致人民幣貶值0.186%；CPI的值每增加1單位，將會導致人民幣貶值0.027個單位。

從式（3）結(jié)果分析來看，將變量X6（西得克薩斯原油離岸價增長率）加入模型后，模型的擬合效果仍然較好，而且只有X6沒有通過t檢驗，其他變量的回歸系數(shù)幾乎沒有發(fā)生變化，從幾次變換模型、改變數(shù)據(jù)計算得出的結(jié)果來看，變量X6從未通過t檢驗，因此，可以判斷，以西得克薩斯原油價格為代表的國際原油價格變動對人民幣匯率變動并沒有顯著影響。同樣的，從式（4）計算結(jié)果來看，由于受1990-1994年數(shù)據(jù)影響，模型的擬合效果受到影響，盡管X1通過了t檢驗，結(jié)果也沒有太大說服力。

4 結(jié)語

實證分析發(fā)現(xiàn)，國民生產(chǎn)總值（GDP）的變化是影響人民幣匯率最為重要的因素，貨幣供應量（M2）變化對人民幣匯率的影響也較為關鍵，其次，美國聯(lián)邦基準利率、CPI對人民幣匯率的影響也不容小覷。因此，要保持人民幣匯率的基本穩(wěn)定，首先就要保持經(jīng)濟平穩(wěn)健康增長，在任何時候，只有經(jīng)濟平穩(wěn)健康增長才能保持匯率基本穩(wěn)定。其次要合理控制貨幣總規(guī)模，實施穩(wěn)健的貨幣政策，才能夠保證人民幣貶值幅度總體可控。再次，積極穩(wěn)妥推進匯率制度改革，積極應對美聯(lián)儲貨幣政策的正常化，抓緊時間進行匯率制度改革。最后，合理抑制通脹，既要保持匯率穩(wěn)定，也要為經(jīng)濟增長提供基礎。

【參考文獻】

【1】易綱，范敏.人民幣匯率的決定因素及走勢分析[J].經(jīng)濟研究，1997（10）：26-35.

【2】趙世舜，麻海煜，胡濤.基于變量選擇方法下的人民幣匯率影響因素分析[J].哈爾濱商業(yè)大學學報（社會科學版），2014（05）：30-36.

【3】曹師韻.人民幣匯率變動的影響因素分析與對策淺談[J].太原城市職業(yè)技術學院學報，2016（06）：51-53.

【4】李靜.基于多元回歸模型的人民幣匯率的影響因素分析[J].統(tǒng)計與管理，2016（1）：65-67.

【5】章昱曦.淺析人民幣匯率的影響因素[J].中國商論，2015（31）：85-87.