【外汇市场波动分析】 外汇市场波动

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外汇市场波动分析

外汇市场波动分析 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+β 1X1+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�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.

本文来源:http://m.fi9.net/xindetihui/peixunxindetihui/2019/1124/74403.html

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