对中国外汇储备规模影响因素的计量分析

-1-对中国外汇储备规模影响因素的计量分析摘要本文通过对影响我国外汇储备的因素进行实证分析，由相关经济理论作为基础，设定回归模型并收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。关键词外汇储备回归模型正文一、问题的提出据中国央行2011年1月13日公布的2010年金融统计数据显示，2010年末，国家外汇储备余额为28473.38亿美元，同比增长18.7%。较2009年12月末23991.52亿美元，全年增加了4481.86亿美元，外汇储备继续保持增长。外汇储备是一国对外经济交往中货币支付结算的结果。在国际收支平衡表中，外汇储备的增加主要来自于经常项目顺差、资本和金融项目顺差。国家外汇管理局去年底公布的2010年三季度及前三季度我国国际收支平衡表修订数据显示，2010年前三季度，我国国际收支经常项目顺差2039亿美元，同比增长30%；资本和金融项目顺差1301亿美元，增长2%。当前充足的外汇储备为我国稳定的金融环境提供了保证。我国是一个发展中的大国，即使按照传统的适度规模指标衡量，也需要保持一定规模的外汇储备。充足的外汇储备也是一种信心的保证。此次国际金融危机就充分证明，充足的外汇储备提升了我国有效应对危机的能力。同时，充足的外汇储备为国家防范游资冲击提供了基础性保障，兴风作浪的投机资本不敢对储备大国随意造次。充足的外汇储备，还为我国推行积极的国际发展战略，共同应对金融危机打下基础。本文拟通过时下对影响外汇储备因素的主要理论观点，归纳出影响一国外汇储备的主要可能因素，并结合中国的宏观及制度背景提出影响中国外汇储备的各种可能因素。在此基础上，利用中国的有关数据及一定的计量经济学方法，对各种可能因素产生的影响进行实证分析。二、理论综述在影响因素中，汇率的决定理论中，最著名的就是购买力平价理论（ppp理论），任何两种货币之间的汇率会调整到反映这两个国家的物价水平变动为止，进一步在进出口中影响到外汇储备。ppp理论只是一价定律在物价水平上的应用，而不是在个别商品上的。一般来说，一国的物价水平在短期是相对保持不变的，而在长期是绝对变动的，因此，由购买力平价理论解释在长期的汇率的变动是十分有效的。国际收支平衡的关系式为：储备资产增减额=经常项目差额+资本与金融项目差额；如果这一等式不相等，则将补齐的平衡数视为净误差与遗漏。储备资产通常由外汇储备、黄金储备以及特别提款权（SDR）、在IMF的储备头寸，其他债权等3个小项目组成。由于我国黄金储备的各年变动量不大，特别提款权等3个小项目在储备资产增减额中所占的比重较小，所以储备资产变动主要表现为外-2-汇储备的变动。以上关系近似为：外汇储备增减额=经常项目差额+资本项目差额+误差与遗漏。因此，与外汇储备来源紧密相关的主要因素还有进出口贸易顺差额，外债和外商直接投资。三、模型的设定1、模型数据的选择改革开放之前，我国实行计划经济，对于外汇几乎没有需求也没有多少储备，影响外汇模型的因素有质的变化。由于在改革开放以后，我国逐步加大对外开放力度，对于外汇的需求与使用才逐渐步入正轨，又由于本文只研究我国外汇储备情况，因此选择从1985—2009年的时间序列数据。2、影响因素的选择国内生产总值（GDP）：外汇储备与国内生产总值之比反映了一国经济规模对于外汇储备量的需求。外汇储备粮与国内生产总值应保持适宜水平。进出口差额：一国对外经济交易主要通过国际收支平衡表中商品交易和资本往来项目反映。对外经济交易量越大，表明对外开放程度越大，受外界干扰也越大。由于储备的基本用途是作为对外支付准备金，弥补国际收支赤字。因此，我国对外贸易经济的活动规模，尤其我国进出口贸易规模对储备需求的决定是重要的。进出口差额越大，所需要的国际储备量也越大；相反，就越小。外商直接投资（FDI）：进入二十世纪九十年代，外商直接投资是我国外汇储备增加的主要结构性因素，对我国外汇储备增量的贡献度日益加大，同时外商投资企业的汇出利润也构成了用汇需要的重要内容。利用外资可视为举借外债之外的另外一个对外融资方式之一，可大大减轻外汇储备的负担，而且使得经济建设获得跃进式的增长。外债余额：我国是一个发展中国家，资金是最稀缺的资源之一。近年来，随着经济体制改革的推进，我国也大胆采用在国际资本市场筹措资金的做法，对外融资有了长足的发展。截至2005年底，我国外债余额达到了2810．45亿美元，外债规模的扩增适应了国内经济发展的需要，促进了基础设施方面的加速发展。对外融资正越来越成为国家宏观经济调节的一种重要手段，因此，外债的风险、成本、币种结构以及累计余额、清偿能力等都与我国的外汇储备息息相关。汇率制度、外汇政策和外汇管制：固定汇率或稳定的外汇政策对储备的需求比浮动汇率制度大。外汇管制严格的国家其所需的外汇储备相对较少。此外，国内资本市场的活跃程度、是否储备货币发行国、外债规模、出口商品供求弹性、各国政策的国际协调等因素也都会对储各需求量造成影响。3、设定模型根据理论界的研究和官方的政策可知，外汇储备与其相关因素是线性关系，因此建立进出口贸易差额（X1）、国家外债余额（X2）、外商直接投资(X3)、对100美元的年均汇价(X4)和外汇储备规模（Y）等因素之间的回归模型：1223344tXXXX+tY四、估计模型参数1、数据的收集-3-年份X1X2X3X4Y1985696293.66158.319.5626.441986738.5345.28214.822.4420.721987826.5372.2130223.1429.2319881027.9372.2140031.9433.7219891116.8376.5141333.9255.519901154.4478.32525.4534.87110.9319911357532.33605.6143.66217.1219921655.3551.46693.21110.08194.4319931957576.2835.73275.15211.9919942366.2861.87928.06337.67516.219952808.6835.11065.9375.21735.9719962898.8831.421162.75417.261050.2919973251.6828.981309.6452.571398.919983239.5827.911460.43454.631499.619993606.3827.831518.3403.191546.7520004742.9827.841457.3407.151655.7420015096.5827.71701.1468.782121.6520026207.7827.71713.6527.432864.0720038509.88827.71936.34535.054032.51200411545.5827.682285.96606.36099.32200514219.1819.172810.45603.258188.72200617603.96797.183229.88630.2110663.44200721737.3760.43736.18747.6815282.49200825632.6694.513746.61923.9519460.3200922072.35683.114286.47900.323991.52其中X1为进出口贸易差额X2为国家外债余额X3为外商直接投资X4为对100美元的年均汇价Y为外汇储备量2、估计方法的选择与参数估计选取OLS回归法，对以上数据Eviews分析得如下数据：-4-432140264.10523498.463434.16031811.0781.4601ˆXXXXY（1382.526）（0.200978）（3.300194）（1.464820）（4.548371）t=（3.328531）（-0.158283）（-5.040414）（3.088091）（2.287113）2R=0.970191，2R=0.964229，F（4，19）=162.7328，DW（24，4）=1.101795由此可见，2R=0.970191，2R=0.964229，可决系数和调整可决系数均大于0.9，很高；F检验值为162.7328，在1%的显著性水平下大于4.5，可见X1、X2、X3、X4联合对Y的解释能力显著。但X1系数的伴随概率大于=5%的显著水平，则X1对Y的解释能力欠佳，需要进一步的检验。进出口差额系数为负值，这与经济意义相悖，说明很可能存在多重共线。五、模型参数的检验与优化多重共线性检验与优化1、多重共线性检验计算各解释变量的相关系数，利用Eviews得到相关系数矩阵，如下表：由相关系数矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，由此确定存在多重共线性。2、多重共线的优化——逐步回归法-5-首先用Y分别对X1X2X3X4进行回归，其可决系数分别为：2R1=0.9265122R2=0.0691682R3=0.8734192R4=0.683123加入X1的方程的2R最大，以Y1对X1的回归方程Y1=-1427.395+0.829132X1为基础，顺次加入X3、X4、X2变量逐步回归：Y1=-1427.395+0.829132X1，加入X3后：2R=0.926693，t(b2)=0.8182,t(b0)=0.0698,t绝对值明显下降，则没有通过t检验。应剔除X3.加入X4后：2R=0.927654，有提高。又在众多经济理论中，人民币年均汇率与外汇储备有重大的直接关系，所以予以保留。再加入X2得：2R=0.955977，t检验显著。予以保留。则此时结果为：42114396.1583159.13475065.0492.4536ˆXXXYT=（0.0115）（0.0024）（0.0071）（0.0014）2R=0.955977，2R=0.949688，F（3，20）=152.0083，DW=1.438249异方差检验与优化1、异方差的检验-6-（1）首先我们以图示法观察X1、X2、X4分别与resid^2的关系：上图中残差平方项与解释变量几乎无关，初步可得知该残差序列不存在异方差现象。（2）进一步White检验：-7-无交叉项检验交叉项检验无交叉项检验中Obs*R-squared的伴随概率为0.011563，在交叉项检验中Obs*R-squared的伴随概率为0.005367。前者小于5%，后者甚至小于1%的2检验的显著性水平。所以接受同方差的假定。自相关的检验与优化1、自相关的检验（1）、，观察残差和滞后一期残差的图示如下：其中：RES为残差项，RESS为滞后一期的残差项-8-残差项与与其滞后一期的残差值不存在相关关系，所以初步断定不存在自相关现象。（2）进一步检验在德宾——瓦特森检验中，DW=1.438249，在5%的显著性水平下，dL=1.10，dU=1.66;由于dLDWdU，怀特检验不能确定残差项是否自相关。AC和PAC对于自相关的识别——残差序列分析图观察残差序列的分析图，AC和PAC全部落在各自的虚线范围之内，不存在明显的叠尾和拖尾现象。可以认为残差序列为纯随机序列。图中右边的2数学检验的伴随概率均大于0.9，也支持随机序列的结论。。利用回归检验法没有找到理想的自相关模型。故不存在自相关。模型的结构变化检验邹氏断点检验法在邹氏断点检验中，以1997年为分界点，将样本分为容来那个相等的两份。F统计量的伴随概率非常小，说明模型的结构没有发生实质性的变化。模型的结构稳定性检验与预测-9-以1997年为断点将原样本断分。在邹氏模型预测功效检验中，F=15.16982，在5%的置信水平下，小于标准值，所以模型较稳定。因此，经过分析和优化，最终的回归方程为：42114396.1583159.13475065.0492.4536ˆXXXYT=（0.0115）（0.0024）（0.0