外汇市场波动分析

外汇市场波动分析 本文关键词：外汇市场，波动，分析

外汇市场波动分析 本文简介：一、引言在目前的开放经济条件下，我国外汇市场发展迅速,并且在国民经济中占有非常重要的地位，已有越来越多的学者开始研究外汇市场波动的影响因素。例如，朱孟楠和刘林(2010)认为，我国货币当局对外汇市场的干预是有效的。陆前进和温彬(2013)利用2000—2012年数据，通过建立VAR模型和GMM模型，

外汇市场波动分析 本文内容：

一、引言

在目前的开放经济条件下，我国外汇市场发展迅速,并且在国民经济中占有非常重要的地位，已有越来越多的学者开始研究外汇市场波动的影响因素。例如，朱孟楠和刘林(2010)认为，我国货币当局对外汇市场的干预是有效的。陆前进和温彬(2013)利用2000—2012年数据，通过建立VAR模型和GMM模型，研究得出外汇市场压力是影响通货膨胀的重要因素。张振义(2014)认为外汇市场波动的影响因素有利率、国内外政治局势、国际收支状况、中央银行的干预和新闻媒体这几个因素。本文主要研究外汇储备、消费者价格指数、国际收支差额、国家财政预算和外商直接投资金额对外汇市场波动的影响。

二、模型概述

(一)多元线性回归模型对于多元线性回归模型其中,p为解释变量数目，β0称为回归常数，βj(j=1,2,…，p)称为回归系数;εi为随机扰动项,且满足条件：在对数据处理时,为了克服指标量纲不同对统计分析结果带来的影响,一般在使用某种统计分析方法前,将每个指标标准化,公式变换如下:(二)普通最小二乘估计(参数估计)随机抽取n组观测值(Yi,Xij),i=1,2,…，n,j=1,2,…，p,使其以E(Yi)近似Yi的观测值yi时产生的均方误差为如果有使得Q()=minQ(β),则称β^为β的最小二乘估计，且参数估计值为：β^=(X"X)-1X"Y。(三)显著性检验在实际问题的研究中，事先并不能断定随机变量y与变量x1,x2,…，xp之间确有线性关系，因此，在求出线性回归方程后，还需对回归方程进行显著性检验。主要包括回归拟合程度的拟合优度检验，回归方程显著性的F检验和回归系数显著性的t检验。

三、实证分析

本文从国家外汇管理局官网选取2014年3月～2016年11月美元兑人民币汇率月平均数据及同期间的中国外汇储备月数据,并且进行标准化处理,分别记为ATD和X1。还从国家统计局官网上选取了同一时期的消费者价格指数、进出口差额当期值、国家财政收入与支出差额、实际利用外商直接投资金额当期值，并对这四个变量指标进行标准化处理，分别记为X2,X3,X4,X5。

(一)时序图检验

为了更好地分析数据,绘制出了ATD序列图，如图1所示。由图1时序图可知，2014年3月～2015年7月汇率较稳定，2015年7月之后逐渐上升，但是在2016年11月左右有下降的趋势，外汇市场有所波动。

(二)参数估计(最小二乘法)以ATD为因变量,以X1，X2,X3,X4,X5为自变量建立多元线性回归模型ATDi=β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋β4X4＋β5X5,模型参数估计结果如表1所示。

由表1的数据分析结果可知，多元线性回归模型为：

(三)总体显著性检验

对上述回归模型做出总体的显著性检验，检验结果如表2所示。

由表2的分析结果可知,R軍2＝0.862561,较接近于1,说明得到的回归模型拟合程度较高,模型较为准确。F=41.16620,P=0＜0.05，拒绝原假设，即说明在总体上解释变量与被解释变量之间存在显著线性关系。

(四)回归系数显著性检验

回归系数的显著性检验，即检验各解释变量对被解释变量是否存在显著影响，以及各解释变量的影响程度。若P＜0.1，拒绝原假设，说明该解释变量对被解释变量存在显著影响。由表1可知，变量X1，X2，X3，X4，X5的P值分别为0.0000，0.0498，0.0596，0.0168，0.0837，即这5个变量的P值均小于0.1，应拒绝原假设，说明变量X1，X2，X3，X4，X5对被解释变量均有显著影响。

(五)自相关检验

由表2可知,根据实践经验，D-W统计量的值在1.5～2.5，一般表示模型不存在显著的自相关问题。D-W检验统计量的值为1.481750,接近于1.5,可以认为本文中的5个解释变量之间不存在显著的自相关问题。

四、结论

研究影响外汇市场波动的因素对经济发展具有现实意义。本文以美元兑人民币汇率为例,建立多元线性回归模型来估计外汇储备、消费者价格指数、国际收支差额、国家财政预算和外商直接投资金额等经济指标对外汇市场波动的影响。结果显示,这五种经济指标对外汇市场波动都有一定的影响，进而为管理当局采取必要的经济手段使人民币汇率在合理均衡水平上小幅波动提供依据。

参考文献：

[1]朱孟楠，刘林.中国外汇市场干预有效性的实证研究[J].国际金融研究，2010（1）：52-59.

[2]陆前进，温彬.中国外汇市场压力与通货膨胀：理论分析与实证研究[J].财政研究,2013（11）：45-56.

[3]张振义.外汇市场影响因素分析[J].青年科学,2014（12）：35-36.

[4]何晓群,刘文卿.应用回归分析(第四版)[M].北京：中国人民大学出版社，2015：20-63.

[5]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京：中国人民大学出版社，2008：172-196.

作者：魏红燕 卢艳琴 赵臻

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