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    基于門限自回歸模型對(duì)人民幣匯率波動(dòng)的研究

    2024-12-17 00:00:00張茗慧潘金鳳史倩
    中國商論 2024年23期

    摘 要:人民幣匯率的波動(dòng)受多方面因素的影響,為研究人民幣匯率的波動(dòng)情況,進(jìn)一步預(yù)測人民幣匯率的變化,本文以2011年1月—2023年12月的人民幣兌美元的匯率中間價(jià)的月度數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,分別建立了求和自回歸滑動(dòng)平均模型和門限自回歸模型,并對(duì)兩種模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:人民幣匯率的波動(dòng)具有非線性特征,并且門限自回歸模型比求和自回歸滑動(dòng)平均模型準(zhǔn)確度更高,在未來幾個(gè)月人民幣兌美元中間價(jià)略有下降,但能夠維持在相對(duì)穩(wěn)定水平,人民幣略有升值。

    關(guān)鍵詞:求和自回歸滑動(dòng)平均模型;門限自回歸模型;人民幣匯率;股份指數(shù);ARIMA模型

    中圖分類號(hào):F822;F037.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2024)12(a)--06

    在日常生活中,以時(shí)間為一個(gè)序列,通過利用事物發(fā)展的延續(xù)性,結(jié)合已有數(shù)據(jù),可以預(yù)測事物將會(huì)發(fā)生的趨勢。最早開始興起的是線性自回歸(AR)模型,但隨著研究的深入,人們發(fā)現(xiàn)自回歸模型在處理一些實(shí)際問題時(shí)具有局限性,大量宏觀經(jīng)濟(jì)序列存在非線性動(dòng)態(tài)調(diào)整的特征,在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中,增長率、通貨膨脹率、失業(yè)率等在不同商業(yè)周期呈現(xiàn)出不同的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制[1],在資產(chǎn)定價(jià)中,股票價(jià)格、匯率、利率等金融時(shí)間序列均具有非線性的特點(diǎn),這時(shí)使用自回歸模型進(jìn)行建模不再合適。

    把ARMA模型推廣到允許其AR多項(xiàng)式以1作為特征根,則模型變成求和自回歸滑動(dòng)平均模型。求和自回歸滑動(dòng)平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡稱ARIMA模型)是一種單位根非平穩(wěn)的模型,慣用的方法是對(duì)其進(jìn)行差分化處理,使其變?yōu)槠椒€(wěn)的時(shí)間序列模型,進(jìn)一步可應(yīng)用ARMA模型研究其相應(yīng)性質(zhì)。

    門限自回歸模型(Threshold Autoregressive Model,TAR)是一種非線性模型[2],最初由H. Tong和Lim在1978年提出[3],旨在處理具有明顯非線性特征的時(shí)間序列數(shù)據(jù),其思路是將非線性的時(shí)間序列劃分成多個(gè)區(qū)間,在每個(gè)區(qū)間內(nèi)建立線性的自回歸模型,利用門限的控制作用,保證了模型的穩(wěn)定性和廣泛適用性,與多元線性回歸、模糊分析、灰色模型等預(yù)測模型相比,門限自回歸模型更具有穩(wěn)定性和適用性[3]。

    門限自回歸模型廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,在經(jīng)濟(jì)預(yù)測方面,有劉玉鳳等(2014)[4]、石自忠等(2014)[5]所研究的牛肉與羊肉的價(jià)格預(yù)測,利用兩門限自回歸模型對(duì)價(jià)格同比指數(shù)序列進(jìn)行分析;在資產(chǎn)定價(jià)中,有周連強(qiáng)(2016)[6]以上海股票市場和深圳股票市場的每日收盤指數(shù)作為研究對(duì)象,探討兩種股份指數(shù)序列的非線性特征;同時(shí),在匯率的非線性研究中,劉譚秋(2007)[7]利用線性的自我激勵(lì)閾值自回歸模型擬合人民幣實(shí)際匯率歷史數(shù)據(jù),靳曉婷等(2008)[8]利用不同時(shí)間段匯率數(shù)據(jù)建立了門限自回歸模型,得出結(jié)論:2005年7月—2008年1月的人民幣匯率波動(dòng)存在非線性特征。

    匯率的波動(dòng)會(huì)通過作用進(jìn)出口商品的價(jià)格,通過各種途徑影響到居民的消費(fèi)行為,匯率的短期預(yù)測對(duì)國家出臺(tái)相關(guān)貨幣政策、財(cái)政政策均具有重要意義,對(duì)企業(yè)的進(jìn)出口、投融資具有指導(dǎo)價(jià)值。

    在對(duì)人民幣匯率波動(dòng)的研究中,鐘大勇和張恒(2021)[9]采用廣義自回歸條件異方差GARCH模型對(duì)人民幣匯率的波動(dòng)進(jìn)行研究,李明軒和俞翰君(2020)[10]采用自回歸滑動(dòng)平均ARMA模型與GARCH模型、EGARCH模型、TGARCH模型和GARCH-M模型對(duì)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性進(jìn)行研究;王藝柳(2024)[11]將求和自回歸滑動(dòng)平均ARIMA模型與廣義自回歸條件異方差GARCH模型進(jìn)行組合建模,改良了ARIMA模型的預(yù)測準(zhǔn)確度;康寧,劉霆(2022)[12]通過建立門限分位數(shù)自回歸TQAR模型深入研究人民幣匯率的波動(dòng)情況,研究結(jié)果表明人民幣匯率具有兩階段的非線性特征,同時(shí)呈現(xiàn)典型的異質(zhì)性;蘇玉華(2012)[13]比較了TAR模型、ARIMA模型及GARCH模型對(duì)人民幣匯率預(yù)測的準(zhǔn)確度,認(rèn)為TAR模型更具優(yōu)勢。

    本文以2011年1月—2023年12月的人民幣兌美元的匯率中間價(jià)作為研究對(duì)象。首先,介紹ARIMA模型和TAR模型的相關(guān)理論知識(shí);其次,分別應(yīng)用ARIMA模型和TAR模型對(duì)取對(duì)數(shù)后的匯率中間價(jià)進(jìn)行建模和預(yù)測;再次,比較ARIMA模型與TAR模型的預(yù)測結(jié)果,選出TAR模型作為最終應(yīng)用模型;最后,根據(jù)預(yù)測結(jié)果,給出相應(yīng)的分析結(jié)果與建議。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 ARIMA模型

    ARIMA模型作為一種基本平穩(wěn)時(shí)間序列模型得到了廣泛應(yīng)用。但現(xiàn)實(shí)問題中,觀測序列{Xt}可能不是平穩(wěn)序列,此時(shí)不能應(yīng)用ARMA模型進(jìn)行建模,需對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)化處理。序列差分后變?yōu)槠椒€(wěn)的時(shí)間序列,差分后的序列則可應(yīng)用ARMA模型進(jìn)行建模。此時(shí)原序列則為ARIMA模型。

    求和自回歸滑動(dòng)平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),簡稱ARIMA模型,結(jié)合了AR模型與MA模型,可以更好捕捉到變化趨勢。該模型可表示為:

    并記為ARIMA(p,d,q),其中c為常數(shù)項(xiàng),d,ai,bj是差分階數(shù),AR模型和MA模型的參數(shù),εt為誤差項(xiàng)。

    ARIMA模型建模流程:第一步,對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和白噪聲檢驗(yàn),如果序列非平穩(wěn),但經(jīng)過差分后序列平穩(wěn)且非白噪聲,則進(jìn)行下一步,此步可以確定ARIMA模型中的未知量d;第二步,通過觀察自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖進(jìn)行模型識(shí)別和參數(shù)估計(jì);第三步,對(duì)構(gòu)造的模型進(jìn)行檢驗(yàn);第四步,根據(jù)構(gòu)造模型進(jìn)行模型預(yù)測。

    1.2 TAR模型

    為限自回歸模型[14],并記為TAR(l,d;τ1,…τi-1;p1,p2,…,pl)中τj, j=1,2,…,l-1限值,l為門限區(qū)間的個(gè)數(shù),d為延遲步數(shù)。a0(j),pj分別為第j個(gè)門限區(qū)間的內(nèi)自回歸模型的系數(shù)和階數(shù)。

    在建立TAR模型前首先需要進(jìn)行非線性檢驗(yàn),其基本思想是:在線性假設(shè)下,一個(gè)合適確立的線性模型的殘差應(yīng)該是獨(dú)立的,任何對(duì)殘差獨(dú)立性的違背都說明現(xiàn)有模型包括線性的假設(shè)不合適[15]。

    建立TAR模型的關(guān)鍵在于確定門限區(qū)間的個(gè)數(shù)l、門限值τ1,τ2,…,τl-1遲步數(shù)d,通過對(duì)門限個(gè)數(shù)l,門限值τ1,τ2,…,τl-1遲步數(shù)d尋優(yōu)確定模型參數(shù)。

    1.3 三類常見的門限自回歸模型

    常見門限自回歸模型(TAR)有單門限、雙門限和三門限模型。

    1.3.1 單門限自回歸模型

    單門限自回歸模型即l=2,門限值為τ1,由于不同門限區(qū)間可能有不同的自回歸系數(shù)和階數(shù),故a0(1),p1記為第1個(gè)門限區(qū)間內(nèi)的系數(shù)和階數(shù),a0(2),p2記為第2個(gè)門限區(qū)間內(nèi)的系數(shù)和階數(shù),故單門限自回歸模型可以表示為

    1.3.2 雙門限自回歸模型

    雙門限自回歸模型,即l=3,門限值為τ1,τ2,雙門限自回歸模型可以表示為

    1.3.3 三門限自回歸模型

    三門限自回歸模型,即l=4,門限值為τ1,τ2,τ3,三門限自回歸模型可以表示為

    在實(shí)際應(yīng)用中,建立門限自回歸模型時(shí),門限個(gè)數(shù)往往選擇1個(gè)、2個(gè)或3個(gè),因?yàn)殚T限個(gè)數(shù)越多越復(fù)雜,越容易導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象,在理論部分不限制門限個(gè)數(shù)。本文實(shí)證分析部分考慮用單門限自回歸模型對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測。

    2 實(shí)證分析

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    人民幣匯率中間價(jià)的變動(dòng)情況,尤其是對(duì)美元的匯率中間價(jià),是觀察人民幣匯率走勢的重要指標(biāo)。本文實(shí)證分析使用國家外匯管理局給出的數(shù)據(jù),標(biāo)價(jià)方法為直接標(biāo)價(jià)法,其含義為100美元所兌人民幣數(shù)量。這個(gè)價(jià)格對(duì)于指導(dǎo)市場預(yù)期、影響外匯交易及宏觀經(jīng)濟(jì)政策都有重要作用。

    數(shù)據(jù)樣本選擇2011年1月—2023年12月的人民幣兌美元的匯率中間價(jià)的月平均值{Xt}建模數(shù)據(jù),為減少數(shù)據(jù)波動(dòng),對(duì)數(shù)據(jù)全部采取對(duì)數(shù)化處理,生成新的數(shù)據(jù) {lnXt}。

    2.2 建立ARIMA模型

    建立ARIMA模型之前,首先需對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

    2.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法包括時(shí)序圖判別法、自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法、分段檢驗(yàn)法、單位根檢驗(yàn)法等。本文只介紹自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法。自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法的原理是:平穩(wěn)的時(shí)間序列是具有短期相關(guān)性的,其自相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)為截尾、拖尾的情形,即自相關(guān)系數(shù)會(huì)隨著延遲期數(shù)的增加快速的變?yōu)榱慊蛞灾笖?shù)形式向零衰減。

    序列的自相關(guān)系數(shù)圖隨著滯后階數(shù)的增加快速下降為0,該序列為平穩(wěn)序列(此處省略了其自相關(guān)系數(shù)圖)。

    2.2.2 模型建立

    本文利用EViews10軟件,對(duì)ARIMA模型進(jìn)行定階,得到ARIMA(1,0,1)到ARIMA(19,0,1)共38個(gè)建模結(jié)果,通過比較每個(gè)模型對(duì)應(yīng)的AIC值,得到最優(yōu)模型為ARIMA(1,0,1),也就是模型估計(jì)為

    lnXt=0.112+0.983lnXt-1+0.456εt-1(6)

    TAR模型為本文主要考慮的模型,此部分省略了ARIMA模型的模型檢驗(yàn)與模型預(yù)測部分,感興趣的讀者可自行進(jìn)行檢驗(yàn)和預(yù)測。

    2.3 建立TAR模型

    2.3.1 非線性檢驗(yàn)

    門限自回歸模型適用于非線性的時(shí)間序列,故在建模前,對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行非線性檢驗(yàn),以保證該序列適用門限自回歸模型。非線性檢驗(yàn)包括參數(shù)和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量。非線性檢驗(yàn)的基本思想是:在線性假設(shè)下,一個(gè)合適確立的線性模型的殘差應(yīng)該是獨(dú)立的,任何對(duì)殘差獨(dú)立性的違背都說明現(xiàn)有模型包括線性的假設(shè)不合適,所以通過觀察殘差、殘差平方和的自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖可以確定殘差序列是否具有非線性特征,在顯著性水平為α=0.05,如果P值小于0.05則認(rèn)為殘差序列具有自相關(guān)性,即存在非線性特征。

    通過觀察時(shí)間序列圖有助于發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列的非線性特征,也可通過觀察現(xiàn)有模型的殘差和殘差平方和的自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖判斷是否具有非線性特征。這里對(duì)于通過時(shí)間序列圖觀測非線性特征部分不做贅述。

    本文嘗試對(duì)時(shí)間序列建立AR(2)模型,通過觀察AR(2)模型的殘差和殘差平方和的自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖(圖1、圖2)可以看出存在P<0.05,即殘差之間存在自相關(guān),故該序列具有非線性特征。

    2.3.2 模型建立

    建立TAR模型的關(guān)鍵在于確定門限區(qū)間的個(gè)數(shù)l、門限值τ1,τ2,…τl-1遲步數(shù)d,這是對(duì)門限個(gè)數(shù)l,門限值τ1,τ2,…τl-1遲步數(shù)d的尋優(yōu)過程。在每個(gè)門限區(qū)間,還需確定AR模型的階數(shù)p1,p2,…pl數(shù)尋優(yōu)時(shí),可采用AIC準(zhǔn)則來選擇模型階數(shù)和最優(yōu)參數(shù)。因此,AIC是所有2l+1個(gè)參數(shù)的函數(shù),即

    AIC=f (p1,p2,…,pl,l,d,τ1,τ2,…τl-1)(7)

    使AIC值達(dá)到最小參數(shù),即最終的TAR模型的參數(shù)。

    對(duì)于確定的時(shí)間序列{Xt,t=1,…,N}AR模型的常用參數(shù)估計(jì)方法具體步驟如下所示[14]:

    (1)確定區(qū)間個(gè)數(shù)l、延遲步數(shù)d和每個(gè)區(qū)間AR模型階數(shù)p1,p2,…pl界L,D和P。其中,p1,p2,…pl每個(gè)pj的上界均可以不同,但為了方便起見,選擇公共的上界P,并且所確定區(qū)間個(gè)數(shù)一般為1~3個(gè),即L不超過3。

    (2)給出門限值τ1,τ2,…τl-1值,由于門限值的確定過程是逐步尋優(yōu)過程,可將已有的時(shí)間序列取值從小到大排列,分別取0.3n,0.4n,0.5n,0.6n,0.7n所對(duì)應(yīng)的值為門限值,從而確定(-∞,+∞)的剖分{Ωj}。

    (3)把序列{Xt,t=1,…,N}按照Xt-d落在剖分{Ωj}中的情況分為l組。

    (4)對(duì)于落在第j(1≤j≤l)個(gè)區(qū)間內(nèi)的序列,建立AR模型如下:

    分別令其階數(shù)pj取值從1增大到P,可以得到AR模型的參數(shù)ai(j), j=0,1,…,pj機(jī)誤差εt(j)的方差、AIC值,令A(yù)IC為P個(gè)AIC值中的最小值,相應(yīng)的區(qū)間的AR模型的階數(shù),從而得到每個(gè)區(qū)間適用的AR模型。

    對(duì)于落在第j(1≤j≤l)個(gè)區(qū)間內(nèi)AR模型的參數(shù)可由最小二乘法、矩估計(jì)和最大似然估計(jì)方法得到。

    (5)各區(qū)間確定最小AIC值為AIC可以得到整個(gè)時(shí)間序列模型的最小AIC值之和為:

    (6)對(duì)門限值尋優(yōu):固定門限個(gè)數(shù)l和延遲步數(shù)d,按照迭代算法對(duì)確定的門限值τ1,τ2,…τl-1,每次迭代時(shí),重復(fù)步驟3~5,并計(jì)算模型的AIC值,使得AIC值達(dá)到最小的參數(shù)值為給定l和d時(shí)的估計(jì)值,相應(yīng)AIC值記為。

    (7)對(duì)延遲步數(shù)尋優(yōu):固定門限個(gè)數(shù)l,讓d從1增大到D,重復(fù)步驟3~6,使得最小的d即為估計(jì)值應(yīng)的AIC值記為。

    (8)對(duì)門限個(gè)數(shù)尋優(yōu):讓l從2增大到L,重復(fù)步驟3~7,使得最小的l,即為估計(jì)值而得到每個(gè)參數(shù)的估計(jì)值。

    在上述估計(jì)過程中,依次估計(jì)模型的不同參數(shù),即先確定門限值τ1,τ2,…τl-1的估計(jì)值給定的情況下再確定延遲步數(shù)d的估計(jì)值后確定門限個(gè)數(shù)l的最佳取值。

    本文考慮對(duì)建立單門限自回歸模型,即門限區(qū)間個(gè)數(shù)為l=2,即門限值個(gè)數(shù)為1,延遲步數(shù)上界D=2,每個(gè)區(qū)間AR模型的階數(shù)上界P=3。將樣本數(shù)據(jù)從小到大進(jìn)行排列,分別選擇0.3n、0.4n、0.5n、0.6n、0.7n所對(duì)應(yīng)的值作為門限候選值τ1,對(duì)于每一個(gè)確定的延遲步數(shù),均可以得到5個(gè)門限值,如表1所示。

    利用延遲步數(shù)d=1和d=2時(shí)的10個(gè)門限值分別確定剖分{Ωj}, 把序列{Xt,t=1,…,N}按Xt-1和Xt-2落在剖分{Ωj}中的情況分為2組,對(duì)以上區(qū)間的數(shù)據(jù)分別建立AR(1),AR(2),AR(3)模型,可以得到AR模型的表達(dá)式,并計(jì)算AIC值。

    通過迭代法,延遲步數(shù)d=1時(shí),最優(yōu)門限值為τ1=6.464911,此時(shí)AIC(2,1,6.464911),AIC(2)=-543.170;延遲步數(shù)d=2固定時(shí),最優(yōu)門限值為τ1=6.45107時(shí)AIC(2,2,6.45107)=-944.866,AIC(1)=-334.636,AIC(2)=-610.230。

    因?yàn)锳IC(2,1,6.464911)<AIC(2,2,6.45107)最優(yōu)延遲步數(shù)為d=1,最優(yōu)門限值為τ1=6.464911,得到預(yù)測方程:

    2.3.3 模型檢驗(yàn)

    模型的檢驗(yàn)包括兩種:

    (1)對(duì)模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。合適的擬合模型應(yīng)該能提取觀測序列幾乎所有樣本的信息,即殘差序列應(yīng)為白噪聲序列。

    (2)對(duì)參數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于參數(shù)aj的檢驗(yàn),其原假設(shè)和備擇假設(shè)分別為,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

    在給定的顯著水平α下,如果P<α,則可以1-α的置信水平拒絕原假設(shè),認(rèn)為該模型參數(shù)顯著;反之則該模型不顯著。

    2.4 模型預(yù)測

    根據(jù)以上得出的ARIMA模型(1)和單門限自回歸模型(2),可以得到預(yù)測結(jié)果(表2)。

    由表2可得兩個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果,并得到ARIMA模型的平均絕對(duì)誤差值為0.004571,TAR模型的平均絕對(duì)誤差值為0.003241,TAR模型的預(yù)測準(zhǔn)確性更高。

    根據(jù)式(2)給出了模型的預(yù)測方程,可以得到模型的擬合與預(yù)測圖,當(dāng)lnXt-1≤6.464911合圖為圖4,當(dāng)lnXt-1> 6.464911合圖為圖5。

    通過圖3和圖4可以看出,預(yù)測值和實(shí)際值擬合效果較好,通過表2可以看出,預(yù)測值的絕對(duì)誤差較小,說明該預(yù)測模型比較合適。

    通過表2預(yù)測結(jié)果可以看到,2024年5月人民幣兌美元中間價(jià)為709.959552,6月人民幣兌美元中間價(jià)為709.742338,7月人民幣兌美元中間價(jià)為709.511709,8月人民幣兌美元中間價(jià)為709.299889。從短期來看,人民幣兌美元中間價(jià)較2024年初有所下降,人民幣升值,但整體維持在相對(duì)穩(wěn)定的水平,更有利于中國的經(jīng)濟(jì)和金融市場的穩(wěn)定發(fā)展。

    3 結(jié)語

    本文基于門限自回歸模型的基本理論,研究了人民幣匯率的波動(dòng)預(yù)測模型,匯率的波動(dòng)會(huì)通過作用進(jìn)出口商品的價(jià)格,通過各種途徑影響到居民的消費(fèi)行為[16],預(yù)測人民幣匯率的波動(dòng)并及時(shí)做出相應(yīng)政策調(diào)整,有利于企業(yè)和國家的進(jìn)一步發(fā)展。

    通過對(duì)人民幣匯率的研究表明,在未來3個(gè)月,人民幣兌美元中間價(jià)略有下降,但將繼續(xù)穩(wěn)定在合理均衡水平,人民幣略有升值。有相關(guān)專家認(rèn)為這歸因于以下三個(gè)方面[17]:首先,2023年12月以來,通貨膨脹壓力減輕,全球多國央行停止加息,開啟降息周期,美元指數(shù)或繼續(xù)回落,人民幣升值;其次,美國經(jīng)濟(jì)顯現(xiàn)出韌性,中美貨幣政策仍存在一定程度的錯(cuò)位;最后,人民幣匯率中間價(jià)逆周期因子釋放信號(hào),當(dāng)前在岸及離岸匯率較人民幣中間價(jià)偏離幅度較大,中間價(jià)或在美元強(qiáng)勢之下被動(dòng)調(diào)整。

    人民幣匯率變化首先對(duì)進(jìn)出口的影響最大,人民幣升值,對(duì)于等值的外幣會(huì)兌換更少的人民幣,相關(guān)文獻(xiàn)[18]認(rèn)為人民幣升值會(huì)抑制我國企業(yè)的出口。其次,貨幣政策也會(huì)隨著人民幣匯率的變化而改變,人民幣升值,貨幣政策將延續(xù)強(qiáng)化逆周期和跨周期調(diào)節(jié)思路,繼續(xù)加大對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持,刺激消費(fèi)、擴(kuò)大內(nèi)需[19]。人民幣升值還有利于擴(kuò)大國內(nèi)群眾對(duì)進(jìn)口產(chǎn)品的需求、增加居民消費(fèi)的多樣性,減輕企業(yè)進(jìn)口的成本,同時(shí)會(huì)對(duì)出口企業(yè)產(chǎn)生不良影響,有利于“倒逼”國內(nèi)企業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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