中国外汇储备的计量模型

发布时间：2017-03-13 23:11:33

XXXXXXXX大学期末论文

题目：中国外汇储备的计量模型

学院：

姓名：

学号：

日期：

评分表：

选题意义

建模分析

计量检验

研究结论

总分

一个国家的中央银行和其他政府机构所掌握和能支配和外汇总额称为这个国家的外汇储备。而外汇则是指一国对外结算所使用的外国货币（外币现金）或以外国货币表示的支付凭证。这些凭证包括以外币支付的支票、汇票、期票、息票和其他有价证券，以及其他可在国外兑换的凭证。

外汇储备是我国国际储备的主要形式，影响宏观经济的稳定和发展。

一、我国合理的外汇储备量的数学模型

（1）中国外汇储备规模理论函数的前提假设

本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数，对我国外汇储备规模进行分析。回归法对储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式，所以可假定过去时期内储备是适度的，而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。

（2）建立我国外汇储备规模函数应该考虑的变量

第一， 进口水平。由散点图可知，两者存在大致线性关系。

第二， 外商直接投资（FDI）。我国资本项目的顺差大于经常项目顺差，所以仅从国际 收支平衡表分析，FDI应是我国外汇储备的最主要来源。由散点图可知，两者存在大致线性关系。

第三， 货币供应量。 这里的货币采用广义货币M2,外汇储备与货币供给呈现正相关关系。由于《中国统计年鉴》里公布的 M, 数值是以人民币记的，所以必须按相应各年人民币兑美元汇率将其换算成以亿美元为单位的数据。由散点图可知，两者存在大致线性关系。

第四， 汇率。汇率决定了本币与外币交换的价格，所以它必然是影响外汇储备的一个内生变量。我国汇率经历了几次大的调整，也构成了我国外汇储备几次大的剧烈变动的重要原因。 利用汇率将货币供给量由人民币转化为美元。

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

6.4588

6.7695

6.831

6.9451

7.604

7.9718

8.1917

8.2768

8.277

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

8.277

8.277

8.2784

8.2783

8.2791

8.2898

8.3142

8.351

8.6187

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

5.762

5.5146

5.3233

4.7832

3.7651

3.7221

3.7221

3.4528

2.9366

第五， 对外借款 （DEB） .对外借款一方面构成外汇储备形成债务性外汇储备的一部分，同时它面临还本付息，也会影响外汇储备的规模。 外汇储备的构成决定了影响外汇储备的主要因素是进口水平，外商直接投资水平和货币的供应量，对外借款和汇率水平。由散点图可知，两者存在大致线性关系。

首先我假定我国外汇储备规模的函数模型为：

Ret=c+β1Mt+β2FDIt+β3M2t+β4DEBt+μt

（4） 样本数据的选取： 见附录样表一。

（5）参数估计

用OLS 进行参数估计，E-VIEWS结果如下：

Dependent Variable: RE

Method: Least Squares

Date: 12/10/13 Time: 07:44

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

-146.5894

472.5979

-0.310178

0.7593

M

0.965345

0.283461

3.405563

0.0025

FDI

0.027094

0.275290

0.098421

0.9225

M2

0.261819

0.031601

8.285249

0.0000

DEB

-2.537223

0.975213

-2.601712

0.0163

R-squared

0.990308

    Mean dependent var

6008.978

Adjusted R-squared

0.988546

    S.D. dependent var

9392.768

S.E. of regression

1005.246

    Akaike info criterion

16.82943

Sum squared resid

22231416

    Schwarz criterion

17.06940

Log likelihood

-222.1973

    Hannan-Quinn criter.

16.90078

F-statistic

561.9872

    Durbin-Watson stat

1.042418

Prob(F-statistic)

0.000000

（6）模型检验

由上表可知：n=27,k=5,D.W=1.042418，查表可知：DL=1.08，DU=1.76，存在正自相关。从该结果中可以看到每个参数的估计值，其中DEM前的参数为负，说明外债的规模越大，我国的外汇储备反而会越小，这与实际的经济意义不相符合。M前系数为正，也不符合经济意义，FDI没有通过检验。但是模型整体的 R-square 为0.990308，Adjusted R-squared也为0.988546，这说明模型整体的解释力还是很强的。由于我们采用的时间序列数据，可能存在多重共线。

（7）多重共线检验

　

列 1

列 2

列 3

列 4

列 1

1

列 2

0.962571

1

列 3

0.98064

0.947489

1

列 4

0.985986

0.9787

0.977699

1

进口水平的提高，将导致储备持有额的下降，进口水平与外汇储备呈反相关。由于我国统计年鉴中的进口数据是海关统计值，其中包括大量以外商直接投资形式进入中国的实物和机器设备等，而这部分海关统计的所谓“进口”并不需要我国支付外汇，所以在测度动用外汇的进口数值对外汇储备的影响时，理应扣除这部分虚假进口。而关于“虚假进口”的数据很难获得，在这里假设 FDI 的 90%是以实物形式进入中国，则真实影响外汇储备的进口MM=M-0.9FDI。 由于 FDI 中我们假设有 90%的部分是以实物形式进入中国，并不直接构成外汇储备，则资本项目对外汇储备的贡献只在于其的 10%。而且随着外商直接投资存量的不断扩大，所需的外汇也将不断增加。

综上，我们将 M 和 FDI 合并在一起，用真实进口 MM 取代 M 和 FDI, 原来得变量DEB 和M仍然放入模型中， 新得到的数据见附录样表 2：

重新做回归分析，结果如下：

Dependent Variable: RE

Method: Least Squares

Date: 12/10/13 Time: 07:55

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

-723.3309

450.5538

-1.605426

0.1220

MM

0.506934

0.233424

2.171728

0.0404

M2

0.274916

0.034311

8.012510

0.0000

DEB

-0.580836

0.608501

-0.954536

0.3497

R-squared

0.987698

    Mean dependent var

6008.978

Adjusted R-squared

0.986094

    S.D. dependent var

9392.768

S.E. of regression

1107.640

    Akaike info criterion

16.99381

Sum squared resid

28217949

    Schwarz criterion

17.18578

Log likelihood

-225.4164

    Hannan-Quinn criter.

17.05089

F-statistic

615.5538

    Durbin-Watson stat

0.824416

Prob(F-statistic)

0.000000

（8）异方差检验

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic

32.90925

    Prob. F(9,17)

0.0000

Obs*R-squared

25.53440

    Prob. Chi-Square(9)

0.0024

Scaled explained SS

41.69428

    Prob. Chi-Square(9)

0.0000

Obs*R-squared对应的概率为0.0024，所以拒绝同方差的原假设。

所以存在异方差

进行修正利用加权最小二乘法

Dependent Variable: RE

Method: Least Squares

Date: 12/17/13 Time: 22:44

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Weighting series: 1/ABS(RESID)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

-711.1093

39.91694

-17.81472

0.0000

MM

0.487588

0.036027

13.53379

0.0000

M2

0.280667

0.007621

36.82653

0.0000

DEB

-0.614046

0.094623

-6.489370

0.0000

Weighted Statistics

R-squared

0.998185

    Mean dependent var

832.3174

Adjusted R-squared

0.997949

    S.D. dependent var

1176.120

S.E. of regression

58.98191

    Akaike info criterion

11.12829

Sum squared resid

80013.92

    Schwarz criterion

11.32027

Log likelihood

-146.2319

    Hannan-Quinn criter.

11.18538

F-statistic

4216.903

    Durbin-Watson stat

0.875689

Prob(F-statistic)

0.000000

Unweighted Statistics

R-squared

0.987456

    Mean dependent var

6008.978

Adjusted R-squared

0.985820

    S.D. dependent var

9392.768

S.E. of regression

1118.481

    Sum squared resid

28773013

Durbin-Watson stat

0.819065

（9）序列相关性检验

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

14.49866

    Prob. F(2,21)

0.0001

Obs*R-squared

15.65939

    Prob. Chi-Square(2)

0.0004

Obs*R-squared对应的概率为0.0024，所以拒绝序列无关的原假设。

所以，存在序列相关。

进行修正

Dependent Variable: RE

Method: Least Squares

Date: 12/17/13 Time: 22:47

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=2)

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

-723.3309

309.5579

-2.336658

0.0285

MM

0.506934

0.395919

1.280398

0.2132

M2

0.274916

0.049488

5.555261

0.0000

DEB

-0.580836

0.765780

-0.758489

0.4559

R-squared

0.987698

    Mean dependent var

6008.978

Adjusted R-squared

0.986094

    S.D. dependent var

9392.768

S.E. of regression

1107.640

    Akaike info criterion

16.99381

Sum squared resid

28217949

    Schwarz criterion

17.18578

Log likelihood

-225.4164

    Hannan-Quinn criter.

17.05089

F-statistic

615.5538

    Durbin-Watson stat

0.824416

Prob(F-statistic)

0.000000

（二）结论及模型的经济意义

经过对数据的回归和相应的模型检验，得到的最终方程如下：

RE=-723.3309+0.506934MM+0.274916M2-0.580836DEB

表示外汇储备与本国货币供给成正相关，符合经济意义，但 MM前系数为正， DEB前系数为负，不符合经济意义，说明显示经济中复杂度变化，影响了模型效果，我们可能忽视了某些因素对各解释变量和被解释变量的影响。缩减数据个数，提出经济环境变化影响。

最终我们将数据缩减到1985-2002年，重复上述过程，得到最终方程

RE=-25.4439-0.172616MM+0.125179M2+0.073536DEB

各解释变量前变量均符合经济意义，说明在2002年后到现在，经济形势发上了变化，需要研究并调整模型。

对02年以前经济模型做出分析：

其中，MM=M-0.9FDI，表示真实的进口值，用统计年鉴的进口值 M减去外商直接投资的 90%得到,m2 是用人民币表示的广义货币 M2 除以每年的汇率值得到的。DEB直接摘自统计年鉴，是中国每年的对外借款。MM前的符号为负值说明中国的真实进口水平的提高会导致外汇储备持有量的下降，进口水平与外汇储备负相关。进口在抵除直接投资中的虚假部分后成为动用外汇使外汇储备负增长的最主要因素。

尽管如此，外汇储备在总体趋势上仍保持了强劲的上升趋势，这说明我国正面临着一种不正常的收支格局。一方面在引进外资，一方面正实现着连年的贸易顺差。就是说我们正在引进外国资本的同时将国内资源以出口形式输往国外， 这种情况下实现的外汇储备积累又作为我国的海外债权借给其他国家。

货币供应量前的符号为正值，说明外汇储备与货币供给量呈正相关。汇储备的增减而投放的国内货币 F 形成国内货币供给的两大渠道，而近几年来我国外汇占款成为国内货币供给的主要渠道。模型中 m2对外汇储备规模的影响程度较低与我国汇率长期盯住美元，固定不变有关系。而实际上外汇储备与货币供给之间的关系是十分密切的，表现出很高的相关度。国际收支平衡是一种货币现象，货币的过度需求是国际收支赢余，外汇储备增加的原因。这一点在我国是可以得到证实的，尤其是在目前，过度的货币需求与现实的货币供给之间的差距可能是导致我国通货紧缩的原因之一。

我国国际收支的非理性状况以及外汇储备增长的被动性是我国宏观经济调控以稳定汇率和保证国民经济增长速度为目标的副产品速度，我国现行的结售汇制度形成了官方外汇和民间外汇集中于中央政府的局面， 这一方面是为保证在内需不振的情况下通过增加出口保持经济推动改革，另一方面也坚定了国人对经济状况的信心。

附录：

样表一

年份

RE:外汇储备

M：进口数值

FDI：外商直接投资

M2

DEB：对外借款

单位

亿美元

亿美元

亿美元（存量）

亿美元

亿美元（存量）

1985

26.44

422.5

60.6

1880.6

158.3

1986

20.72

429.1

83.04

2104.9

214.8

1987

29.23

432.1

106.18

2414.1

302

1988

33.72

552.7

138.12

2940.9

400

1989

55.5

591.4

172.05

3457.4

413

1990

110.93

533.5

206.92

3462.6

525.5

1991

217.12

637.9

250.58

3918.3

605.6

1992

194.43

805.9

360.65

4992.6

693.2

1993

211.99

1030.6

635.8

6098.4

835.7

1994

516.2

115.61

973.47

5444.4

928.1

1995

735.97

1320.8

1348.68

7274.9

1065.9

1996

1050.29

1388.3

1765.95

9122.8

1162.8

1997

1398.9

1423.7

2201.41

10976.8

1309.6

1998

1449.6

1402.4

2656.03

12621.9

1460.3

1999

1546.75

1657

3059.22

14483.4

1518.2

2000

1655.74

2250.9

3466.37

16260.4

1457.2

2001

2121.65

2435.5

3935.15

19125.5

1701.1

2002

2864.07

2951.7

4462.6

22351.9

1685.38

2003

4032.51

4127.6

4997.6

26727.4

2193.6

2004

6099.32

5612.29

5603.9

30701.1

2629.9

2005

8188.72

6599.53

6207.2

36470.5

2965.4

2006

10663.44

7914.61

6837.4

43353.3

3385.9

2007

15282.49

9561.16

7585.1

53056.6

3892.2

2008

19460.3

11325.67

8509.0

68417.5

3901.6

2009

23991.52

10059.23

9454

88746.2

4286.5

2010

28473.38

13962.44

10511.4

107223.8

5489.4

2011

31811.48

17434.84

11671.51

131849.7

6950

样表二：

年份

RE:外汇储备

MM=M-0.9FDI

M2

DEB：对外借款

单位

亿美元

亿美元

亿美元

亿美元（存量）

1985

26.44

367.96

1880.6

158.3

1986

20.72

354.364

2104.9

214.8

1987

29.23

336.538

2414.1

302

1988

33.72

428.392

2940.9

400

1989

55.5

436.555

3457.4

413

1990

110.93

347.272

3462.6

525.5

1991

217.12

412.378

3918.3

605.6

1992

194.43

481.315

4992.6

693.2

1993

211.99

458.38

6098.4

835.7

1994

516.2

-760.513

5444.4

928.1

1995

735.97

106.988

7274.9

1065.9

1996

1050.29

-201.055

9122.8

1162.8

1997

1398.9

-557.569

10976.8

1309.6

1998

1449.6

-988.027

12621.9

1460.3

1999

1546.75

-1096.3

14483.4

1518.2

2000

1655.74

-868.833

16260.4

1457.2

2001

2121.65

-1106.14

19125.5

1701.1

2002

2864.07

-1064.64

22351.9

1685.38

2003

4032.51

-370.267

26727.41

2193.6

2004

6099.32

568.753

30701.12

2629.9

2005

8188.72

1013.068

36470.54

2965.4

2006

10663.44

1760.959

43353.27

3385.9

2007

15282.49

2734.597

53056.58

3892.2

2008

19460.3

3667.552

68417.53

3901.6

2009

23991.52

1550.63

88746.2

4286.5

2010

28473.38

4502.18

107223.8

5489.4

2011

31811.48

6930.481

131849.7

6950

中国外汇储备的计量模型

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