1、計量經濟學實驗報告 題目：我國外匯儲備影響因素的實證分析 學生姓名 周錚超 學號 1319020112 2016年 6月18日我國外匯儲備影響因素的實證分析摘要：近年來,我國的外匯儲備持續快速增加。巨額的外匯儲備，固然是綜合國力的體現，不過持續過快增長，也給經濟帶來了眾多負面影響，特別是世界金融危機給我國外匯儲備帶了巨額損失。隨著外匯儲備的快速增長，擔心和爭論也紛至而來。人們或有懷疑外匯儲備規模的合理性，或指責外匯儲備的積累輸入了通貨膨脹，或認為人民幣匯率因此而承受了越來越大的升值壓力，如此等等。本文基于中國經濟發展現狀，并用E-views統計軟件對1991-2010年中國外匯儲備規模影響因素

2、的統計數據進行回歸分析，從實證角度揭示了中國外匯儲備規模的決定機制，并對優化外匯儲備規模提出了相應的政策建議。關鍵詞 外匯儲備 影響因素 實證分析一、 文獻綜述（一）外匯儲備的定義外匯儲備，又稱為外匯存底，指一國政府所持有的國際儲備資產中的外匯部分，即一國政府保有的以外幣表示的債權 ，是一個國家的中央銀行和其他政府機構所掌握和能支配并可以隨時兌換外國貨幣的資產總額。狹義而言，外匯儲備是一個國家經濟實力的重要組成部分，是一國用于平衡國際收支，穩定匯率，償還對外債務的外匯積累；廣義而言，外匯儲備是指以外匯計價的資產，包括現鈔、國外銀行存款、國外有價證券等。外匯儲備是一個國家貨幣當局所持有的用于彌補

3、國際收支赤字，以維持本國貨幣匯率穩定的國際間普遍接受的外國貨幣，外匯儲備是國際儲備的一部分。國際儲備包括外匯儲備、黃金儲備、國際貨幣基金組織(IMF)中的普通提款權和特別提款權。外匯儲備在儲備資產中最為重要。外匯儲備是一個國家國際清償力的重要組成部分，同時對于平衡國際收支、穩定匯率有重要的影響。外匯儲備是我國國際儲備的主要形式。我國外匯儲備規模在1980年以后有了很大的增長，促進了宏觀經濟的穩定和發展。（二）我國外匯儲備的現狀1.外匯儲備迅速增長我國外匯儲備余額早在2006年9月末就突破萬億美元，截至2011年9月，中國外匯儲備余額達到32017億美元。歷年外匯儲備表顯示，在1979年之前，我

4、國外匯儲備從來沒有超過l0億美元，甚至在幾個年頭還是負值。但隨著我國改革開放，經濟持續增長，貿易高速發展，以及我國長年內需不足，導致外匯儲備一直保持增長態勢，且增長的速度快，強度大。 2001年以后我國的外儲備增速加大，2003年突破千億美元，進入2006年，在我國實行新的人民幣匯率形成機制之后，外匯儲備增長速度不但未減反而繼續上升，第一季度增加562億美元，總規模超過13本，居世界首位。美國紐約時報的社論曾用“中國的里程碑”來評論中國萬億外匯儲備。2.外匯儲備的幣種結構目前， 全世界主要的儲備貨幣有美元、歐元、日元、英鎊、瑞士法郎等。我國的外匯儲備幣種也主要包括美元、歐元、日元、英鎊這四種貨

5、幣，而且美元的比重較大，歐元的比重正在逐步上升。目前，我國外匯儲備幣種結構大致為美元48.85%-52.35% ， 歐元17.14% -24.5% ， 日元18.15%-24.5% ， 其他主要貨幣7.7% -12.1%。由此可見，我國外匯儲備構成中目前仍以美元作為主要儲備貨幣。（三）我國外匯儲備的影響中國坐擁萬億美元的高額外匯儲備，這是綜合國力的具體表現，也為保障國民經濟的穩定發展提供上佳的安全系數。超過3萬億美元巨額的外匯儲備，意味著我國有著充裕的國際支付能力，在一定程度上也彰顯了我國足以影響世界的經濟實力。但是，如果外匯儲備構成不合理或者增長超過適度區間，就不可避免地降低資源使用效率，甚

6、至給經濟發展帶來不小的挑戰。1.積極影響（1）、充足的外匯儲備使我國國際支付能力顯著增強，提高了我國的綜合國力。外匯儲備是體現一國綜合國力的重要指標。因此，維持充足的外匯儲備，不僅使我國的綜合國力得到提高，而且為我國在國際貿易中保持國際支付能力、調節國際收支提供了有效保障。（2）、充足的外匯儲備使我國的償債能力增強，提高了我國的國際信譽。國際金融機構和銀行在對外貸款時，往往要事先調查借債國償還債務的能力。一國持有的外匯儲備狀況是資信調查、評價國家風險的重要指標之一，因此必須持有足夠的外匯儲備，以防范債務和信用危機。（3）、充足的外匯儲備使我國能夠有效干預外匯市場，維持本幣匯率穩定。一國所擁有的

7、外匯儲備的多少表明了其干預外匯市場和維持本幣匯率的能力。我國目前實行的是以市場供求為基礎的有管理的浮動匯率制度，充足的外匯儲備對于我國有效防范金融危機、維持人民幣幣值穩定和投資者信心具有重要作用。2.消極影響（1）、高額的外匯儲備造成持有成本過高，導致資源和資金的閑置。持有外匯儲備表示暫時放棄一定量實際資源的使用，從而也就喪失了這些資源投入所引起的經濟增長和收入水平的提高。因此，在借入儲備比例過高時，過多的持有外匯儲備既不經濟，也將影響國內經濟的增長。（2）、外匯儲備的迅速增長加劇了人民幣升值的壓力，進而影響我國出口商品的競爭力。在我國外貿出口當中，企業多以低價格優勢占領國際市場，而在人民幣匯

8、率持續上升的形勢下，很多中小外貿企業由于價格上失去優勢而紛紛破產倒閉。因此，人民幣匯率的上升對我國出口增長顯然是不利的。（4）、高額的外匯儲備，增加了儲備資產管理的難度和風險。在金融全球化的今天，由于國際資本迅速大規模的流動，金融市場的利率與匯率波動十分激烈。中國的外匯儲備主要是投資美國的國債，這樣帶來了兩個相關的問題：一是美元近幾年呈現出弱勢的發展趨勢，匯率下跌，美元持續貶值，那么中國的外匯儲備的美元資產就會隨之“縮水”，造成巨額損失。二是中國的外匯儲備一半以上購買了美國的國債，客觀上容易受制于人。（5）、超額外匯儲備的增長使我國的貨幣政策近乎失效。由于最近兩年我國經濟發展過熱，各種固定資產

9、投資過快，消費品物價不斷上漲，中央銀行為了控制這一勢頭，采取了一些從緊的貨幣政策，不斷提高利率和金融機構存款準備金率，旨在控制流動性過剩問題。但是外匯儲備不斷增加，從而也要相應的投放基礎貨幣，這樣就會大大削弱貨幣政策的效果，即一方面，從緊的貨幣政策要吸收過多的貨幣，另一方面，巨額外匯儲備的增多又會投放大量的基礎貨幣。綜上所述，外匯儲備既不能過少，也不宜過多，外匯儲備規模必須合理適度。因此，有必要了解外匯儲備的發展規律，從而調整外匯儲備的政策取向，徹底摒棄外匯儲備越多越好的陳舊觀念，采取有效的措施，適度控制外匯儲備的增長速度。對于外匯儲備的變化規律，可以通過對外匯儲備進行回歸分析，建立數量模型來

10、觀測。二、模型設定（一）前提假設 本文將使用多元回歸與相關分析的計量方法建立我國外匯儲備規模的函數，對我國外匯儲備規模進行分析。回歸法對外匯儲備規模的分析是根據以往的一些數據得出當時儲備的變動模式，所以可假定過去時期內儲備是適度的，而且儲備的適度性在過去的變動趨勢也適用于將來的情況。（二）模型變量的設定 1. 凈進口水平（NM）。凈進口額=進口總額-出口總額，凈進口水平的提高，將導致外匯儲備持有額的下降，凈進口水平與外匯儲備呈反相關。 2. 外商直接投資（FDI）。在外商直接投資額中，有一部分并未實際利用起來，為了模型能夠更科學合理，這里FDI選用的數據為實際使用的外資。我國資本項目的順差大于

11、經常項目順差，所以僅從國際收支平衡表分析，FDI應是我國外匯儲備的最主要來源。3.貨幣供應量（M2）。 這里的貨幣采用廣義貨幣M2,由于中國統計年鑒里公布的M, 數值是以人民幣記的，所以必須按相應各年人民幣兌美元匯率將其換算成以億美元為單位的數據。即已將匯率對外匯儲備的影響考慮進來了。匯率決定了本幣與外幣交換的價格，所以它必然是影響外匯儲備的一個內生變量。我國匯率經歷了幾次大的調整，也構成了我國外匯儲備幾次大的劇烈變動的重要原因。M2的統計單位為人民幣，將其折算成美元，必須將M2除以匯率e,所以在下面的分析中，M2均指經過匯率調整后一美元表示的貨幣供給量。我國貨幣供應量與外匯儲備的相關度極高，

12、用E-views計算的兩者的相關系數為0.99 correlation matrixREM2RE1.0000000.992880M20.9928801.000000 4， 對外借款（DEB）.對外借款一方面構成外匯儲備形成債務性外匯儲備的一部分，同時它面臨還本付息，也會影響外匯儲備的規模。在本模型中，影響外匯儲備的主要因素是凈進口水平，外商直接投資水平和貨幣的供應量，對外借款和匯率水平，整合后選取以下四個變量：凈進口水平（NM）、外商直接投資（FDI）、貨幣供應量（M2）和對外借款（DEB）。（三） 確定模型的關系形式和參數的范圍 經過散點圖觀察可知，外匯儲備(RE) 與凈進口水平（NM）大致

13、呈線性關系,RENM外匯儲備(RE)與外商直接投資（FDI）成線性關系，REFDI:外匯儲備(RE)與貨幣供給量（M2）成線性關系，RE M2:外匯儲備(RE)與對外借款（DEB）的關系也大致呈線性。REDEB:首先我假定我國外匯儲備規模的函數模型為：REt=c+a1NMt+a2FDIt+a3M2t+a4DEBt+t, t=1991,1992,2010 (1)其中NM為凈進口額，FDI為外商直接投資，貨幣供給量M2=廣義貨幣供給量/匯率，DEB 為我國的對外借款，即外債的數量。三、 收集數據（一）數據的選取：本模型樣本數據為1991-2010年項目的數據外匯儲備(RE)：摘自中國統計年鑒201

14、1；凈進口水平（NM）：取自中國統計年鑒2011中的進口總額和出口總額，NM為前者減后者所得差額；外商直接投資（FDI）：此處所選取的是外商直接投資的存量，即上年末的存量加上該年的FDI增量得到的該年的存量，數據來源于中國統計年鑒2011。相對于FDI的增量而言，作為存量的FDI能夠更好的解釋RE, 因為本身也是個存量；貨幣供給量（M2）: 摘自中國統計年鑒2011;匯率e: 摘自中國統計年鑒2011，調整為每一美元可兌換人民幣的數量；對外借款（DEB）：摘自中國統計年鑒2011；該項數據也是選取了存量，因為相對于外匯儲備這個存量而言，表現為存量的對外借款與之有更好的相關性。這一點也可以從散點

15、圖看出。以上數據除了匯率外均調整為以億美元為單位，他們在數據來源處均以美元或者億美元為單位，故只需調整數字的位數，不涉及到相關指數問題。由于解釋變量與被解釋變量都用億美元來表示，故數據的一致性比較好，得到的模型參數有較高的可信度。（二）樣本數據：年份RE外匯儲備（億美元）NM凈進口(億美元)FDI外商直接投資（億美元）存量M2貨幣供給量(億美元)DEB對外借款（億美元）存量1993211.99113.20635.86098.4835.71994516.2-1094.49973.475444.4928.11995753.97-167.001348.687274.91065.919961050.2

16、9-122.201765.959122.81162.819971398.9-404.202201.4110976.81309.619981449.6-434.702656.0312621.91460.319991546.75-292.303059.2214483.41518.220001655.74-241.103466.3716260.41457.220012121.65-225.503935.1519125.51701.120022864.07-304.304462.622351.91713.620034032.51-254.684997.626727.41936.3420046099.3

17、2-321.005621.0530592.52629.920058188.72-1020.006224.2936470.52965.5200610663.4-1775.206918.9743353.33385.9200715282.49-2643.447602.1953056.63892.2200819460.3-2981.238526.1368417.53901.6200923991.52-1956.879426.4688746.24286.5201028473.38-1815.1010483.86107212.45489.4201131811-2691160.11201233116-307

18、1117.16四、參數估計運用OLS 進行參數估計，E-VIEWS 結果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 13:54Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1867.668313.8458-5.9509110.0000NM-1.3643840.193121-7.0649310.0000FDI-0.8399430.152458-5.5093510.0001M2

19、0.2970750.01445920.546190.0000DEB0.9892100.5092151.9426190.0711R-squared0.998085 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.997574 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression424.2283 Akaike info criterion15.15074Sum squared resid2699545. Schwarz criterion15.39967Log likelihood-146.5074 F-statist

20、ic1954.264Durbin-Watson stat1.890433 Prob(F-statistic)0.000000五、模型檢驗（一）多重共線性檢驗1.先看各個變量間的相關系數矩陣：RENMFDIM2DEBRE 1.000000-0.836213 0.925884 0.992880 0.966114NM-0.836213 1.000000-0.795097-0.790799-0.831100FDI 0.925884-0.795097 1.000000 0.947973 0.978351M2 0.992880-0.790799 0.947973 1.000000 0.972550DEB

21、0.966114-0.831100 0.978351 0.972550 1.000000從中可以看到：變量間的相關系數絕大部分都大于 0.8。又結合 OLS 的統計結果可知，這四個解釋變量間存在著嚴重的多重共線性。2.多重共線性的修正（1）變量改進凈進口水平和 FDI. 凈進口水平的提高，將導致儲備持有額的下降，凈進口水平與外匯儲備呈反相關。由于我國統計年鑒中的進口數據是海關統計值，其中包括大量以外商直接投資形式進入中國的實物和機器設備等，而這部分海關統計的所謂“進口”并不需要我國支付外匯，所以在測度動用外匯的進口數值對外匯儲備的影響時，理應扣除這部分虛假進口。而關于“虛假進口”的數據很難獲得

22、，在這里假設FDI的90%是以實物形式進入中國，則真實影響外匯儲備的凈進I=NM-0.9FDI。由于FDI中我們假設有 90%的部分是以實物形式進入中國，并不直接構成外匯儲備，則資本項目對外匯儲備的貢獻只在于其的10%。而且隨著外商直接投資存量的不斷擴大，所需的外匯也將不斷增加。綜上，我們將 NM 和 FDI 合并在一起，用真實凈進口 I 取代 NM 和 FDI (I=NM-0.9FDI)新得到的數據見下表： 年份RE外匯儲備（億美元）I=NM-0.9FDI (億美元)M2貨幣供給量(億美元)DEB對外借款（億美元）存量1991217.12-306.723918.3605.61992194.4

23、3-368.094992.6693.21993211.99-459.026098.4835.71994516.2-1970.615444.4928.11995753.97-1380.817274.91065.919961050.29-1711.569122.81162.819971398.9-2385.4710976.81309.619981449.6-2825.1312621.91460.319991546.75-3045.6014483.41518.220001655.74-3360.8316260.41457.220012121.65-3767.1419125.51701.1200228

24、64.07-4320.6422351.91713.620034032.51-4752.5226727.41936.3420046099.32-5379.9530592.52629.920058188.72-6621.8636470.52965.5200610663.4-8002.2743353.33385.9200715282.49-9485.4153056.63892.2200819460.3-10654.7568417.53901.6200923991.52-10440.6888746.24286.5201028473.38-11250.58107212.45489.4(2)重新對該模型進

25、行OLS估計，E-VIEWS結果如下：下面采用逐步回歸法對變量進行回歸只放入I, 結果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 14:07Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3878.0281113.155-3.4838180.0027I-2.2460130.191645-11.719670.0000R-squared0.884133 Mean dependen

26、t var6508.618Adjusted R-squared0.877696 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression3012.180 Akaike info criterion18.95336Sum squared resid1.63E+08 Schwarz criterion19.05293Log likelihood-187.5336 F-statistic137.3507Durbin-Watson stat0.325053 Prob(F-statistic)0.000000只放入M2, 結果如下：Dependent Variable:

27、REMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 14:10Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2052.335337.8788-6.0741750.0000M20.2915620.00824535.363260.0000R-squared0.985811 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.985022 S.D. dependent var8613.125S

28、.E. of regression1054.101 Akaike info criterion16.85340Sum squared resid20000303 Schwarz criterion16.95298Log likelihood-166.5340 F-statistic1250.560Durbin-Watson stat0.433564 Prob(F-statistic)0.000000由結果可知，M2也可以很好的解釋被解釋變量。只放入 DEB,結果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time:

29、14:08Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6360.050957.8850-6.6396800.0000DEB5.9939800.37745215.880100.0000R-squared0.933377 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.929676 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression2284.089 Akaike info crite

30、rion18.39996Sum squared resid93907109 Schwarz criterion18.49953Log likelihood-181.9996 F-statistic252.1775Durbin-Watson stat0.431450 Prob(F-statistic)0.000000由結果可知，DEB也可以很好的解釋被解釋變量。由于I已經綜合了變量 NM 和 FDI,所以就不對 NM 和 FDI 分別進行回歸了。 下面在一元線性回歸 I 模型的基礎上首先放入M2, 結果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresD

31、ate: 12/22/11 Time: 14:12Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2083.117432.3853-4.8177330.0002I-0.0254380.212597-0.1196550.9062M20.2886040.02613611.042430.0000R-squared0.985823 Mean dependent var6508.618Adjusted R-squared0.984155 S.D. dependent var

32、8613.125S.E. of regression1084.204 Akaike info criterion16.95256Sum squared resid19983473 Schwarz criterion17.10192Log likelihood-166.5256 F-statistic591.0468Durbin-Watson stat0.416515 Prob(F-statistic)0.000000可見，放入兩個變量后，R-square 由 0.88 變為 0.98, 這說明這兩個變量都是應該保留的。下面加入第三個變量DEB，結果如下：Dependent Variable:

33、REMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 14:13Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2058.085825.1648-2.4941500.0240I-0.0358380.362299-0.0989180.9224M20.2895720.0380357.6132890.0000DEB-0.0472971.312147-0.0360450.9717R-squared0.985824 Mean depende

34、nt var6508.618Adjusted R-squared0.983166 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1117.527 Akaike info criterion17.05248Sum squared resid19981851 Schwarz criterion17.25163Log likelihood-166.5248 F-statistic370.8834Durbin-Watson stat0.415846 Prob(F-statistic)0.000000可見，加入第三個變量后，R-square 變為 0.986,調

35、整后為 0.983，能夠通過整體的顯著性檢驗，說明該模型整體的解釋性變好。綜上，從回歸結果分析:a) 方程的擬合優質度 R-Square 為 0986, 調整后為 0.983 能夠通過檢驗；b) 對R-square 進行F 檢驗，K=3, n=20, n-K-1=16; 所以F0.05 (3, 16)= 8.69, F統計為F-statistic=370.88348.69, 所以可以通過F檢驗在5%的顯著性水平上拒絕R2=0的假設；c) 對解釋變量的回歸系數作 T 檢驗，I , M2, DEB 的檢驗值都能夠通過 T 檢驗。可見該模型并不存在多重共線性了。并且系數均符合解釋變量與被解釋變量的經

36、濟意義。逐步回歸的結果：原來的函數模型改進為： REt=c+a1It+ a2M2t+a3DEBt+t, t=1991,1992,2010 (2)（二）異方差檢驗運用E-views進行White檢驗，結果分析如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic4.064216 Probability0.019673Obs*R-squared15.70612 Probability0.073278Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 14

37、:15Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3741927.3627943.1.0314180.3266I799.83412390.2040.3346300.7448I2-2.0137311.220685-1.6496730.1300I*M2-0.1222150.152615-0.8008070.4419I*DEB-7.3260235.085177-1.4406620.1802M2-41.35244286.9451-0.1441130.8883M22-0.

38、0344400.017193-2.0031530.0730M2*DEB0.8756720.5142661.7027620.1194DEB1855.70711705.470.1585330.8772DEB2-15.4143511.32895-1.3606150.2035R-squared0.785306 Mean dependent var999092.5Adjusted R-squared0.592082 S.D. dependent var1064427.S.E. of regression679833.6 Akaike info criterion30.00394Sum squared r

39、esid4.62E+12 Schwarz criterion30.50180Log likelihood-290.0394 F-statistic4.064216Durbin-Watson stat2.162542 Prob(F-statistic)0.019673從表中可以看出，nR2=15.70612,由White檢驗知，在=0.05下，自由度p=9，查2分布表，得臨界值16.9190，則nR220.05（9），所以接受原假設，即認為模型不存在異方差。（三）序列自相關檢驗運用E-Views進行OLS估計，結果如下：Dependent Variable: REMethod: Least Sq

40、uaresDate: 12/22/11 Time: 14:22Sample: 1991 2010Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2058.085825.1648-2.4941500.0240I-0.0358380.362299-0.0989180.9224M20.2895720.0380357.6132890.0000DEB-0.0472971.312147-0.0360450.9717R-squared0.985824 Mean dependent var6508.618Adju

41、sted R-squared0.983166 S.D. dependent var8613.125S.E. of regression1117.527 Akaike info criterion17.05248Sum squared resid19981851 Schwarz criterion17.25163Log likelihood-166.5248 F-statistic370.8834Durbin-Watson stat2.003380 Prob(F-statistic)0.000000DW=0.415846,n=20,k=3,Dl=0.998，Du=1.676，則DuDW t0.025(16),所以拒絕原假設，說明M2對RE有顯著性影響；(2)對于F=370.8834F(3,16)=8.69(顯著性水平為0.05），表明模型從整體上看RE與個解釋變量之間線性關系顯著。六、模型的修正經過上述多重共線性修正后，新建立的模型能夠使解釋變量更合理科學準確的解釋被解釋變量，修正后的模型為：RE=-2058.085-0.035838I+ 0.2895