1、計量經濟學課程論文影響我國外匯儲備因素的計量分析影響我國外匯儲備因素的計量分析外匯儲備是一個國家貨幣當局持有的、可以隨時使用的可兌換外國貨幣的資產。狹義而言，外匯儲備指一個國家的外匯積累；廣義而言，外匯儲備是指以外匯計價的資產，包括現鈔、黃金、國外有價證券等。1994 年我國外匯管理體制進行了重大改革：官方匯率和市場匯率并軌，建立銀行間外匯市場，取消企業外匯留成制,實行銀行結售匯制。外匯儲備隨之大幅度增長，從年初 212億美元激增至 516 億美元，凈增 304 億美元，一年內增長 143%；1995、1996 兩年中，盡管政策變動因素減弱，但儲備漲勢依然強勁，到 1996 年底，國家外匯儲備

2、突破 1000 億美元，成為僅次于日本的外匯儲備第二大國。1997 年盡管爆發了亞洲金融危機，但外匯儲備似乎并未受到影響，仍然大幅增長，全年外匯儲備增量超過 1996 年，達到 348 億美元。1998年之后，亞洲金融危機滯后效應開始凸現，而且由于世界經濟形勢放緩，國家外匯儲備增幅明顯減緩，但絕對量仍在增加，到 2001 年年末，突破 2000 億美元大關，達到 2122 億美元。理論上，外匯儲備可以彌補一國國際收支逆差，提高對外支付能力，維護本國匯率穩定，考慮我國的實際情況,，高額的外匯儲備對于我國抵御亞洲金融危機，維護香港經濟穩定，加入世界貿易組織等都曾發揮了重要作用。但與此同時，過高的外

3、匯儲備量也會帶來嚴重的負面影響；儲備規模過大，會造成外匯資源閑置浪費和機會成本上升，更為重要的是，作為連接國際收支和貨幣供給的宏觀經濟變量，超額的外匯儲備會導致利率、匯率、物價上漲率和產出量等經濟變量之間產生激烈的沖突，損害貨幣政策獨立性和有效性，致使國家宏觀調控政策歸于無效。因此，理性的選擇應使實際儲備量和適量儲備量相一致，使兩者達到動態平衡，從而趨利避害，促進經濟穩定地增長和發展。目前，國內外經濟學普遍認為影響一國適度外匯儲備規模的因素有以下幾種：進口規模、貿易差額、實際利用外資數額、國際收支、國家每年外債規模及匯率變動情況。而這些因素對于我國的外匯儲備規模的影響程度如何，下面將進行討論。

4、一選取樣本選取 1989 年至 2004 年為樣本的選取區間，共 16 個樣本。外匯儲備額 Y，它的影響因素為：（1）當年進口規模；（2）進出口貿易差額；（3）實際利用外資額；（4）國際收支經常賬戶差額；（5）國家外債余額；（6）年平均余額（100 美元）；（7）國際資本賬戶差額。數據來源于國家統計局編著的中國統計年鑒，國家外匯管理局網站，中國人民銀行網站以及中經網。年份外匯儲備Y（億美元）當年進口額X（億美元）進出口差額I（億美元）實際利用外資 W（億美元）國際經常賬戶差額 T（億美元）國家外債余額V（億美元）年平均匯價A（100美元）國際資本賬戶差額 R（億美元）198955505914-

5、6610059-43174130376513724199011093533587410289119975255478323225199121712637981211554132760565323380321992194438059435192026401693255146-25119932119910396-12223892-1190383575762023474199451620115625394321276589281861873264419957359713208167048133161810659835103867519961050491388312225480431643116288

6、31423996719971398901423740426440829717130968289821015199814495914024434758557293231460482791-632119991546751657029235265921114151838278351802000165574225092411593562051914573827841922200121216524355225549672174051701182770347152002286507295203043550113542217136827703229120034032514128125535614045875

7、1936682770527262004609932561383198600006866022859682768110660二計量分析1回歸分析選用“當年進口額 X”、“國際經常賬戶差額 T”、“國際資本項目差額 R”、“進出口貿易差額 I”、“實際利用外資 W”、“國家外債余額 V”和“年平均匯價 A”作為解釋變量。 “外匯儲備 Y”作為應變量。通過對 Y 的回歸進行多元線性擬合，大概估計出各解釋變量對應變量的影響程度。Y=0 +1+2+3+4+7R根據表中所列數據，進行多元線性擬合得到：表 1Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 0

8、3/13/07Time: 12:53 Sample: 1989 2004Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-96.42745188.2248-0.5122990.6223X0.7634760.1056647.2255080.0001I1.2905770.4383342.9442750.0186T0.8859530.3556492.4910920.0375W-0.1221550.406348-0.3006170.7714V0.6100450.2995592.0364790.0761A-1.

9、4485630.460459-3.1459100.0137R0.6546610.2100383.1168660.0143R-squared0.998180Mean dependent var1516.385Adjusted R-squared0.996588S.D. dependent var1645.826S.E. of regression96.13192Akaike info criterion12.27617Sum squared resid73930.77Schwarz criterion12.66247Log likelihood-90.20938F-statistic626.95

10、28Durbin-Watson stat1.842260Prob(F-statistic)0.000000-96.42745+0.763476+1.2905770.122155+0.885953+0.6100451.448563+0.654661R(188.2248)(0.105664)(0.438334)(0.355649)(0.406348)(0.299559） (0.460459)(0.210038)t=(-0.512299)(7.225508)(2.944275)(2.491092)(-0.300617)(2.036479)(-3.145910) (3.116866)r2=0.9981

11、80 S.E.=96.13912 F=626.9528由626.9528>（7，8）3.50 (顯著性水平=0.05)，表明模型從整體上來看是顯著的2多重共線性由于經濟變量之間可能存在高度相關性，因此我們還需要對變量之間的簡單相關系數進行計算。表2 XITWVARX10.514681599 0.843421165 0.600893174 0.905572951 0.536892449 0.820156021426475865167873162I0.51468159910.736971219 0.733745864 0.748782940 0.712506853 0.19868893942

12、621592209413312T0.843421165 0.73697121910.599693202 0.831830857 0.560975754 0.650956909475215512414103975W0.600893174 0.733745864 0.59969320210.831182255 0.926726490 0.43414225786592512184835553V0.905572951 0.748782940 0.831830857 0.83118225510.778953374 0.647507214167209414184451342A0.536892449 0.7

13、12506853 0.560975754 0.926726490 0.7789533741 0.427415908873413103835451293R0.820156021 0.198688939 0.650956909 0.434142257 0.647507214 0.427415908 1162312975553342293從表 2 中我們可以看出，一些解釋變量之間存在高度的相關性。同時從表 1 中也可以看出， W、V、A 變量的參數 t 值并不顯著(顯著性為 0.05，t0.025(14)=2.145)。表明模型中一些解釋變量確實存在嚴重的多重共線性。對此我們必須進行修正。（1）運用

14、 OLS 法逐一求 Y 對各個解釋變量的回歸。結合經濟意義和統計意義選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。經分析七個一元回歸模型，外匯儲備 Y 對當年進口額 X 線性關系強，擬合程度高，即：表3 Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 03/12/07Time: 21:16Sample: 1989 2004Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-631.9788102.4316-6.1697630.0000X1.1716920.0450

15、3126.019630.0000R-squared0.979740Mean dependent var1516.385Adjusted R-squared0.978293S.D. dependent var1645.826S.E. of regression242.4845Akaike info criterion13.93622Sum squared resid823182.1Schwarz criterion14.03279Log likelihood-109.4898F-statistic677.0209Durbin-Watson stat1.130142Prob(F-statistic

16、)0.000000Y=-631.9788 +1.171692X (102.4316) (0.045031) t=（6.169765）(26.01963)r2=0.979740 S.E.=242.4845 F=677.0209(2) 逐步回歸。將其余解釋變量逐一代入上式中。代入 W:Y=-697.9190+1.151973X+0.236068W(156.4964)(0.057750) (0.415434)t= (-4.459648) (19.94762)(0.568246) r2=0.980231 S.E.=248.5699 F=322.3002W 未通過 t 值檢驗，從模型中刪去。代入 V:Y

17、=-843.4460+1.043349X+0.364493V(182.8661) (0.102814)(0.264674)t=(-4.612369) (10.13809)(1.377140) r2=0.982319 S.E.=235.0746 F=361.1358V 未通過 t 值檢驗，從模型中刪去。代入 A:Y=-737.6959+1.60786X+0.172544A(305.6385) (0.055104)(0.468033)t=(-2.413622) (21.06533)(0.368658) r2=0.979950 S.E.=250.3329 F=317.6853A 未通過 t 值檢驗，

18、且對Y 的影響并不顯著，從模型中刪去。代入 I:Y=-716.3333+1.099851X+1.215557I(78.33419) (0.038366)(0.334106)t=(-9.144580) (28.66728 )(3.638240) r2=0.989961 S.E.=177.1302 F=641.0062I 對 Y 的影響顯著，并通過 t 值檢驗，引入模型中。代入 T:Y=-645.9399+0.984447X+0.559716I+1.271460T (68.61970)(0.052115) (0.360729)(0.459833)t=(-9.413330)(18.88983) (1

19、.551622)(2.765044) r2=0.993868 S.E=144.0897 F=648.3365T 值提高了模型的擬合程度，但導致 I 的 t 值不顯著。說明 T、I 之間有嚴重的多重共線性。再將T 代入只含 X 的模型中試驗。Y=-597.9176+0.960644X+1.740598T (64.47387) (0.052433)(0.364726)t=(-9.273797) (18.32130)(4.772350) r2=0.992638 S.E.=151.6897 F=876.4106T 對Y 的影響顯著，其擬合程度高于 I，因此從模型中刪除 I。代入：=-600.8364+

20、0.969378X+1.7314600.044784 (68.94821)(0.072956) (0.382488)(0.248684)t=(-8.714315)(13.28712) (4.526840)(-0.180084) r2=0.992658S.E.=157.6708F=540.7979 對的影響不顯著，從模型中刪去。經過上述逐步回歸分析，表明對、的回歸模型最優。表Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 04/12/07Time: 22:35 Sample: 1989 2004Included observations: 16V

21、ariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-597.917664.47387-9.2737970.0000X0.9606440.05243318.321300.0000T1.7405980.3647264.7723500.0004R-squared0.992638Mean dependent var1516.385Adjusted R-squared0.991505S.D. dependent var1645.826S.E. of regression151.6897Akaike info criterion13.04891Sum squared

22、 resid299127.1Schwarz criterion13.19377Log likelihood-101.3913F-statistic876.4106Durbin-Watson stat2.351867Prob(F-statistic)0.000000圖示為2001000-100-200-300909294969800020480006000400020000-2000ResidualActualFitted3自相關性。由表知2.351867，在給定顯著性水平為 0.05，查表，n=16,k(解釋變量)=2，得下限臨界值 dL=0.982,上限臨界值 du=1.539, 因為 du

23、<DW<4-du,根據判定區域知，隨機誤差不存在一階自相關4異方差檢驗為保險起見，將 White 檢驗和 ARCH 檢驗結合起來。（1）White 檢驗先在 Eviews 中打開X、T 對 Y 的回歸方程，然后在view 中選擇 Residual Tests White Heteroskedasticity (cross terms)。得：表 5White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.448020Probability0.804597Obs*R-squared4.839574Probability0.435771Test Equatio

24、n:Dependent Variable: RESID2 Method: Least SquaresDate: 05/12/07Time: 16:14 Sample: 1998 2004Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C109392.7115356.90.9482980.5169X-52.01210142.5064-0.3649810.7772X20.0033210.0392270.0846740.9462X*T0.1802500.4347350.4146200.7498T-35.7858

25、3736.6944-0.0485760.9691T2-1.2433182.528455-0.4917300.7091R-squared0.691368Mean dependent var17608.10Adjusted R-squared-0.851794S.D. dependent var18665.83S.E. of regression25400.58Akaike info criterion22.89131Sum squared resid6.45E+08Schwarz criterion22.84494Log likelihood-74.11957F-statistic0.44802

26、0Durbin-Watson stat3.191289Prob(F-statistic)0.8045970.05計算 n*R2=7*0.691368=4 .839576< c 2(5) =11.0705,接受原假設，隨機誤差不存在異方差。（2）ARCH 檢驗。加入 Y 的殘差平方和 E2（=resid2）在工作表中。在 OLS 對話框里鍵入：E2 C E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4)輸出結果為：表 6Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 05/12/07Time: 16:48Sample(adjuste

27、d): 1998 2004Included observations: 7 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-23408.6477933.21-0.3003680.7922E2(-1)0.9069170.6924781.3096700.3205E2(-2)-0.2796221.127537-0.2479930.8273E2(-3)0.8932310.6002681.4880550.2751E2(-4)0.0595431.1792400.0504930.9643R-squared0.64

28、9682Mean dependent var20858.81Adjusted R-squared-0.050954S.D. dependent var20698.15S.E. of regression21218.93Akaike info criterion22.93898Sum squared resid9.00E+08Schwarz criterion22.90035Log likelihood-75.28644F-statistic0.927274Durbin-Watson stat1.442716Prob(F-statistic)0.577914計算(n-p)r2=(7-4)*0.649682=1.949046< c 2 0.05(4)=9.48773,故模型隨機誤差項不存在異方差。三模型分析從上面的模型中可以得知對我國外匯儲備規模增長的決定因素主要是當年進口額和國際收支經常項目下差額。另外，從表中也可以看出，進出口貿易差額、年平均匯率 、外債余額、資本項目差額與外匯儲備的相關系數分別為 1.290577、0.610045、