计量经济学

[摘要] 人民币汇率制度改革经历了四个阶段，即：人民币从单一汇率到复汇率再到单一汇率的演变（1979——1984年）；官方牌价与外汇调剂价格并存，向复汇率回归（1985——1993）；实行有管理的浮动汇率制（1994——2005年6月）；建立以市场供求为基础的、有管理的浮动汇率制度（2005年七月至今）。08年经济危机以来，人民币汇率越来越引起全球人们的关注。

[关键词] 人民币汇率外币

[引言] 为了简要探讨我国现在实行的一篮子货币汇率形成机制的问题，如何确定各个货币的汇率权重是十分重要的。通过分析篮子里的外币之间汇率的关系，测算一篮子货币的配置从而得出各个货币所对应的我国外汇储备规模。

一、实验数据与模型

人民币与我们的生活息息相关，人民币汇率的波动时时刻刻影响着生活的各个方面。经济危机以来人民币面临升值的压力，人民币的升值会给我们的生活带来一系列的影响，如出口受阻失业人数增加，进口商品价格优势增加等等。人民币与美元、港元、日元、欧元之间的汇率存在什么样的关系呢？需要通过具体数据模型分析。搜集数据如下表：

表1 人民币汇率(年平均价)单位：人民币元

年份100美元100日元100港元100欧元

1985 293.66 1.2457 37.57 -

1986 345.28 2.0694 44.22 _

1987 372.21 2.5799 47.74 -

1988 372.21 2.9082 47.70 -

1989 376.51 2.7360 48.28 -

1990 478.32 3.3233 61.39 -

1991 532.33 3.9602 68.45 -

1992 551.46 4.3608 71.24 -

1993 576.20 5.2020 74.41 -

1994 861.87 8.4370 111.53 -

1995 835.10 8.9225 107.96 -

1996 831.42 7.6352 107.51 -

1997 828.98 6.8600 107.09 -

1998 827.91 6.3488 106.88 -

1999 827.83 7.2932 106.66 -

2000 827.84 7.6864 106.18 -

2001 827.70 6.8075 106.08 -

2002 827.70 6.6237 106.07 800.58

2003 827.70 7.1466 106.24 936.13

2004 827.68 7.6552 106.23 1029.00

2005 819.17 7.4484 105.30 1019.53

2006 797.18 6.8570 102.62 1001.90

2007 760.40 6.4632 97.46 1041.75

2008 694.51 6.7427 89.19 1022.27

2009 683.10 7.2986 88.12 952.70

注：欧元自2002年开始进入市场流通。

资料来源：中国统计年鉴2010

设定如下形式的计量经济模型：

Yt=β1+β2*X2t+β3*X3t+β4*X4t+μt ，其中Yt，X2，X3，X4,分别代表人民币对美元、日元、港元、欧元的汇率。

二、多重共线性的检验及修正

（一）相关系数矩阵检验

利用Eviews生成模型中数据并进行OLS回归，结果如下表：

表2 回归结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/18/11 Time: 23:39

Sample: 1985 2009

C 0.955289 1.742463 0.548241 0.5893

X2 -1.579398 0.687852 -2.296130 0.0321

X3 7.855422 0.059067 132.9926 0.0000

R-squared 0.999911 Mean dependent var 672.1708

Adjusted R-squared 0.999898 S.D. dependent var 196.4264

S.E. of regression 1.980819 Akaike info criterion 4.350545

Sum squared resid 82.39655 Schwarz criterion 4.545565

Log likelihood -50.38181 F-statistic 78661.34

由此可见，该模型R^2=0.9999,修正的可决系数为0.9999都很高，F检验值78661.34，明显显著。但当α=0.05时，tα/2=2.080,c、X2的系数t检验不显著，这表明可能存在多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X2 X3 X4 数据，点view/correlation 得相关系数矩阵（下表）：

由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性.

（二）容许度和方差膨胀因子检验

由于VIFj=1/(1-R^2j)，随着Xj与其他回归元的共线性增加，VIF也增加并且以无穷大为极限。为了得到R^2j的值，我们做回归输出结果如下：

表4 回归结果

Dependent Variable: X2

Method: Least Squares

Date: 06/22/11 Time: 20:27

Sample: 1985 2009

C -1.386712 0.451970 -3.068148 0.0056

X3 0.082160 0.005324 15.43303 0.0000

R-squared 0.928733 Mean dependent var 5.784460

Adjusted R-squared 0.922255 S.D. dependent var 2.201917

S.E. of regression 0.613958 Akaike info criterion 1.974385

Sum squared resid 8.292767 Schwarz criterion 2.120650

Log likelihood -21.67981 F-statistic 143.3499

Durbin-Watson stat 0.948963 Prob(F-statistic) 0.000000