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人民币汇率对我国经济的影响毕业设计

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人民币汇率对我国经济的影响毕业设计

LUOYANG NORMAL UNIVERSITY

2013届本科毕业论文

人民币汇率对我国经济的影响

院(系)名称数学科学学院

专业名称统计学

学生姓名马瑞华

学号

指导教师詹婉荣

完成时间2013.5

人民币汇率对我国经济的影响

马瑞华

指导老师:詹婉荣

摘要:本文主要研究人民币汇率的变动对我国经济的影响.汇率作为一国进行国际经济活动综合性价格指标,其变动对一国经济活动具有深刻的影响.

首先,我们采用数据拟合的方法对人民币汇率与美元、日元、欧元的汇率关系进行了分析.人民币对日元的汇率变化没有相关性,对美元和欧元的汇率变化有一定相关性.从而得到人民币升值趋势加剧.

其次,我们采用百分比和回归模型分析出人民币汇率对我国各产业的进出口贸易、国内生产总值、进出口贸易额、黄金储备量都具有显著的影响.

通过以上对人民币汇率及我国进出口贸易的分析及当前我国人民币汇率面临的形势,为我国经济快速平稳的发展人民币汇率应作如何调整提出一定的建议和意见.

关键词:汇率;回归模型;贸易额;拟合

1 引言

汇率作为一国进行国际经济活动综合性价格指标,在国际金融和国际贸易活

动中执行着价格转换职能,从而成为调节一国经济运行的重要杠杆.其变动对一国对外贸易的平衡与国内经济活动都具有深刻的影响,可谓“牵一发而动全身”.随着我国与世界经济融合程度的提高,人民币汇率对经济运行的影响越发显著和复杂.因此,对于汇率变动影响国家经济的效果和作用进行研究至关重要.同时,汇率作为外汇市场上各国相互交换的比价,是调节国际贸易的重要杠杆.在全球经济一体化、贸易金融自由化日益加深的今天,汇率水平作为一项重要的经济调节杠杆,

不仅会影响一国的对外贸易、国内需求、国内物价、经济增长等各项经济活动,而且对于保证一国经济内外均衡起到至关重要的作用.

中国历经改革开放的三十多年间,人民币汇率的调整有目共睹,这不仅来自国际经济的影响,同时也是本国经济调整的需要.自1994年外汇管理体制改革以来,中国一直实行“钉住”美元的固定汇率政策,这种汇率在一定程度上减轻了1997年亚洲金融危机所带来的外部冲击,使得人民币汇率仍然保持稳定状态.随着中国经济增长及世界经济增长的贡献度逐渐增加,以及中国对外贸易依存度不断加深,在国际收支领域形成净出口额和外国直接投资“双顺差”压力下的外汇储备不断膨胀的局面,同时基于美元贬值和境外热线大量涌入的外部因素下,人民币不断面临升值压力.在国际上,美国、日本及欧洲等西方发达国家认为人民币存在低估现象,要求升值的呼声不绝于耳.特别在2002年以来,美元伴随着贬值趋势使得人民币汇率也随之下降,随后引发了国际市场上人民币升值预期和市场投机的行为,在学术界内一场针对人民是否需要升值以及如何改善人民币汇率制度的争论愈演愈烈.在各方面意见汇总之后,2005年7月作为中央银行的中国人民银行正式宣布实行有管理的浮动汇率制度,同事宣布人民币对美元一次性升值

2.1%.2010年5月19日,中央决定进一步推进人民币汇率形成机制改革,增强人民币汇率弹性.从6月19日至10月14日近四个月的时间内,人民币对美元中间累计高1693个基点,升值2.48%.在美元继续弱势的背景下,2011年3月25日人民币对美元汇率中间价上行了45个基点,报6.5580,第二次突破6.65关口.这也是人民币对美元汇率中间价第三次刷新汇改以来新高.从改革至今,人民币汇率已经经历多次小幅升值,这种升值趋势非常明显.

从国经验来看,经济大国处于经济高速增长时期往往会遇到内部和外部压力,迫使本币汇率的升值,然而如何审慎地应用相关金融政策匹配汇率升值以及明晰汇率升值可能对宏观经济产生的影响,这两点事应给予足够的重视和研究的.上世纪八九十年代,处于经济“广场协议”后日元大幅度升值.日本中央银行行为防止由汇率升值所造成经济增长放缓而启动一系列货币政策进行经济的干预,然而却引发了国内通货膨胀以及长达十年的泡沫经济.由此而见,汇率升值所造成汇率过度波动会给一国的其他宏观经济变量带来一些深层变化和难以驾驶的波动.在中

国汇率形成机制改革的前三年中,人民币汇率升值对国际收支经常项目,外国直

接投资,外汇储备以及经济增长率未造成严重影响.2008年由美国次贷危机所导致的全球经济形势恶化的背景下,人民币汇率升值趋势已经明显放缓,相对于宏观经济发展影响减弱.然而,这并不证明这种升值效应不存在对国内经济的负面作用,其滞后影响会陆续出现.

2 问题的假设

(1)假设数据来源真实可靠.

(2)假设选取的指标有一定的代表性.

(3)假设经济影响中只考虑国内生产总值、进出口贸易额、黄金储备量以及人民币汇率的影响.

(4)假设人民币汇率和商品的进出口贸易百分比之间存在线性关系.

(5)假设不考虑除汇率外其它因素对国家经济的影响,即模型中随机扰动项为0 (6)假设国家政治环境稳定,外汇市场基本稳定.

(7)不考虑战争,自然灾害等人为不能控制因素的影响

3 符号说明

表示进口贸易额;

表示出口贸易额;

表示年份;

表示人民币对其他货币汇率;

(其余没有说明的符号在文中有说明)

4 问题的分析

4.1 研究人民币汇率与主要货币的关系

本文从《中国统计年鉴》选取日元、美元与欧元的汇率与人民币汇率的数据(见附录1) .运用SPSS及EXCEL软件分别探讨人民币与三种主要货币的汇率关系.

4.1.1 人民币对日元汇率的影响

表1人民币与日元的汇率

年份100日元年份100日元年份100日元1997 6.862002 6.62372007 6.4632

1998 6.34882003 7.14662008 6.7427 1999 7.29322004 7.65522009 7.2986 2000 7.68642005 7.44842010 7.7279 2001 6.80752006 6.8572011 8.105

原始数据表示100日元兑换人民币数额,以其为纵轴,年份为横轴绘制散点图,并观察其数据分布如下图1

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图1 人民币对日元汇率散点图

从图中可得知,从图中可明显看出前6年数据中存在异常值,如果不考虑异常值,观察2003年及以后数据分布,发现数据大体呈多项式模型分布,即y1数据分布随时间呈有规律变化,即人民币兑对日元的汇率变化有显著影响.运用EXCEL软件作散点图并进行2,3,4次模型拟合.拟合方程及相关系数如图2

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图2

经过2,3,4次拟合比较得知,模型为4次时拟合程度较好.,不再做更高的变化呈有规律变化,变化规律用拟合方程

8454.45250.34242.12057.00096.02341++-+-=x x x x y 来描述.

4.1.2 人民币对美元汇率的影响

表2人民币对美元的汇率

年份 100美元

年份 100美元

年份 100美元

1997 828.98 2002 827.7 2007 760.4 1998 827.91 2003 827.7 2008 694.51 1999 827.83 2004 827.68 2009 683.1 2000 827.84 2005 819.17 2010 676.95 2001

827.7

2006

797.18

2011

645.88

原始数据表示100美元兑换人民币数额,以其为纵轴,年份为横轴绘制散点图,并观察其数据分布如图3

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图3 人民币对美元汇率散点图

从图中可得知.在1997至2011年中的数据随时间的增长呈现下降趋势,即人民币兑美元汇率具有显著的相关性.分别对其进行多项式模型拟合、对数模型合.拟合方程及相关系数如图4

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图4

对拟合结果进行比较得,多项式模型拟合效果最好,,并作出拟合趋势线

72000000.71737930.122-+-=x x y 来描述人民币对美元的汇率存在一定的相关性.

4.1.3人民币对欧元汇率的影响

表3人民币与欧元汇率

年份 100欧元

年份 100欧元

年份 100欧元

1997 2002 800.58 2007 1041.75 1998 2003 936.13 2008 1022.27 1999 2004 1029 2009 952.7 2000 2005 1019.53 2010 897.25 2001

2006

1001.9

2011

900.11

原始数据表示100元兑换人民币数额,以其为纵轴,年份为横轴绘制散点图,并观察其数据分布.如图5

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图5 人民币对欧元汇率散点图

从上图中我们可以观察到人民币对欧元的汇率随时间的增长呈有规律变化,大体呈多项式模型分布。下面我们采用EXCEL 软件对数据进行拟合.拟合方程及相关系

数如图6

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图6人民币对欧元汇率

模型拟合,对拟合结果进行比较得: 0.9193,即模型为4次时拟合效果较好.说明人民币对欧元汇率有显著影响.可以用拟合方程

00012000000002500000000180000010.6100758.0234-+-+-=x x x x y 来描述. 综合上述分析可得:人民币随时间的增长有升值的趋势。

汇率的稳定对一国的经济健康发展起着至关重要的作用,而近年来,关于人民币币值问题的讨论非常激烈,尤其是美元对欧元和其他主要工业国家货币的汇率呈现持续下跌的态势.而由于人民币被公认为与美元挂钩,人民币汇率再一次成为了全球瞩目的焦点.世界上许多经济学家和政府决策者纷纷呼吁中国对人民币重估使其升值.而目前投机风险加重,处理不当经济极易出现震荡.人民币汇率制度与经济发展不协调是出现这种情况的主要原因,从上述分析也可以看出人民币受其他货币的影响.所以必须对人民币汇率机制进行适当的调整,使其与经济发展相一致.

4.2 分析我国产业的进出口贸易的状况 4.2.1 百分比法

根据网上资料《中国统计年鉴》中查的历年进口货物分类总额以及历年出口货物分类总额.采用百分比的方法分析初级产品与工业制成品的进出口贸易额的情况.从而我们能够初步了解我国进出口的利弊.百分比反映的是一国某贸易产业或贸易产品的净出口额与该产品的进出口总额之比. 百分比=

当百分比介于-100%到-30%时,则代表该国产业的进口值远大于出口值,故该产业属于“进口强势”型产业,即该产业在国际市场上占有绝对的比较优势;

当百分比介于30%与30%之间,表示其进口与出口值差异不大,代表该产业在国际上水平较高,属于“水平竞争”型产业;

当百分比介于30%与100%时,表示其出口值远大于其进口值,故该产业在该国处于绝对的劣势,属于“出口强势”型产业.

出口贸易额与该产品的进出口总额的百分比(表)以及图形

表4工业制成品的净出口贸易额与该产品的进出口总额的百分比年份百分比年份百分比

19802000

19852001

19902002

19912003

19922004

19932005

19942006

19952007

19962008

19972009

19982010

1999 2011

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图7 工业制成品百分比

从上面工业制成品百分比图像中,可以看出我国工业制成品贸易百分比曲线基本处于-30%到30%之间,说明了此类产业属于水平竞争型,人民币汇率的升高对其影响不大.但是我们也可以看到在汇率升高的同时其贸易百分比也是呈上升趋势,如果人民币持续升值,该产业又转化成为出口强势型的产业.

初级产品的净出口贸易额与该产品的进出口总额的百分比(表)

表5初级产品的净出口贸易额与该产品的进出口总额的百分比年份百分比年份百分比

198020001340.757793 198520014466.705027 199020022343.913905 199120031968.568146 199220041238.970224 19932005

199********.202796 19952007

19962008

19972009

19982010

19992011-1475.837305

运用EXCEL软件进行分析上述数据如下图:

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图8 初级产品百分比

从上面初级产品百分比图中,可以看出我国初级产品贸易百分比曲线持续下降,说明了该产业主要是通过进口,属于强进口型,其对国外市场依赖过强,因此人民币汇率升值是有利于该产业发展的.

由结果得出如下分析:工业制成品贸易百分比随着人民币的升值而增大,由此可见人民币升值对我国的进出口贸易有着密切影响.是我国的工业类产业的进口值远小于出口值,即“出口弱势”型产业越来越多.对比初级产品和工业制成品可知:我国的工业水品低下,且只能用缺少技术含量的初级产品和廉价的劳动力来弥补进出口差额,国家应加大科技的发展,尽快使工业水平赶上来,加大工业制成品的出口,减少因人民币升值而带来的影响.

4.2.2 一元线性回归模型的建立

从各种贸易行业百分比的变化我们可以大概地看出我国贸易结构调整的方向.

将所有进出口产品分成两类:

初级产品:食品及主要供食用的活动物、饮料及烟类、非食用原料、矿物燃料、润滑油及有关原料、动植物、油脂及蜡,

工业制成品:化学品及有关产品、轻纺产品、橡胶制品、矿冶产品及其制品、机械及运输设备、杂项制品.

运用SPSS软件对初级产品和工业制成品的各个类别进行一元回归分析,分析人民币汇率的变化对我国产业的影响.

设随机变量与一般变量的一元线性回归模型为:

(1)

上式将实际问题中变量与之间的关系用两部分描述.一部分是由的变化引起线性变化的部分,即,另一部分是由其他一切因素引起的,记为.上式称为变量对的一元线性回归理论模型.一般称为被解释变量(因变量),为解释变量(自变量).式中和是未知参数,称为回归常数,为回归系数.表示其他随机因素的影响.一般假定满足:

其中,表示的数学期望,表示的方差.对式(1)两端求期望,得

(2)

称式(2)为回归方程.

运用SPSS软件进行处理得到:(假设)人民币汇率与食品及主要供食用的活动物的显著水平为,即人民币汇率对食品及主要供食用的活动物有显著影响.

同样的方法得到人民币汇率对非食用原料()、矿物燃料、润滑油及有关原料()、动植物、油脂及蜡()、机械及运输设备()都有显著影响.

从上面的分析的可以看出,人民币汇率的变化对我国的大部分产业都有显著的影响.也就是说,人民币持续升值对我国各行各业都会产生决定性改变,因此,为了稳定中国国民经济稳步发展.在人民币不断升值的情况下,我国政府应该在一定保证人民币汇率在小范围的增长.对于那些出口型的产业特别是工业制品,我们应该提高产品的技术优势,而不是通过廉价的劳动力去争取国际市场的优势.对于那些进口型的产业要从提高国内资源的利用率和经济效率的角度出发,以减少对国际市场的依赖程度,特别是那些矿物润油类.最后要不断加强我国产业结构的调整经济制度的调整,利用人民币汇率的小范围的增长来优化我国产业,同时来促进我国企业竞争力.从而保证我国经济快速而又稳步的发展.

4.3 我们来解释人民币汇率对我国经济的影响.

首先,考虑人民币汇率对我国经济的影响.通过《中国统计年鉴》查询,我们找到2001—2011年人民币汇率情况,以及人均国内生产总值、进出口贸易总额、黄金储备量(见附录2).

4.3.1人民币汇率对人均国内生产总值、进出口贸易总额、黄金储备量的影响.

表6 人民币汇率国内生产总值、进出口贸易总额、黄金储备量.

年份人民币汇率国内生产总值进出口贸易额黄金储备量2001827.7109655.1742183.61608

2002827.7120332.6951378.21929

2003827.7135822.7670483.51929

2004827.68159878.3495539.11929

2005819.17184937.37116921.81929

2006797.18216314.431409741929

2007760.4265810.31166863.71929

2008694.51314045.43179921.471929

2009683.1340902.81150648.063389

2010676.95401512.80201722.153389

2011645.88472881.56236401.993389

建立运用一元线性回归模型:

的数据运用SPSS软件进行分析.得到如下的线性关系:

表7线性关系

回归方程解释

国内生产总值0.944 1483000

-

y汇率对其影响显著

=x

1+

862

.

1620

黄金储备量0.701 汇率对其影响显著进出口贸易额0.797 676

769

3+

=x

y汇率对其影响显著

-

.

.

718972

633

根据对回归模型的检验,我们的回归方程的拟合程度都接近于1,这说明我们可以用此模型来分析说明人民币汇率对我国经济的影响.从而我们可以通过人民币汇率来预测和控制我国经济的发展,促进我国经济的可持续发展.

5 现状与政策建议

根据上面对人民币汇率以及人民币汇率的影响分析,面对目前我国人民币汇率存在的问题及影响,造成人民币汇率制度与经济发展不协调是出现这种情况的主要原因,所以必须对人民币汇率机制进行适当的调整,为我国经济快速平稳的

发展人民币汇率应作如何调整提出一定的建议和意见.

5.1.1 目前人民币汇率制度存在的问题

(1)中央银行干预外汇市场的被动性.

(2)汇率变化缺乏弹性.

(3)汇率的形成机制不健全.

(4)形成汇率的外汇市场不完善.

目前我国外汇市场存在交易主体过于集中、交易工具单一的问题.

(5)超额外汇储备造成了资源浪费.

我国的外汇储备大部分用来购买美圆债券,而近年来美圆债券利率持续低迷,我们从中得到的利息收益非常有限,这造成巨大的浪费.

5.1.2 人民币汇率变动对我国经济产生的影响

(1)人民币升值的影响.

①投机带来了不可预测的危险,如果人民币升值的幅度是够大,就会扰乱中国的货币供给,;而如果人民币升值幅度不够大,则将吸引更多的热钱流入.

②削弱中国商品在国际市场上的竞争能力.

③外国企业来华投资数量将减少.缺少外资,或者是外资骤减,将对中国的持续发展非常不利.

④对发展中国的国内旅游业不利.

⑤中国庞大的外汇储备将大幅度缩水.中国的外汇储备以美元为主,只要人民币升值,大量的美元储备便会缩水.

⑥中国经济有可能失控.

⑦导致其购买力提高,从而导致严重的通货紧缩.并有可能导致一些社会问题.

(2)人民币贬值的影响.

①人民币名义有效汇率的下降可能招致主要贸易伙伴国家对中国更多的贸易制裁.这些国家实行贸易保护政策对中国出口带来负面影响,将大于人民币有效汇率下降带来的收益.

②人民币将面临更大的升值压力.

③目前中国通货膨胀压力依然较大,有效汇率的贬值将增添通货膨胀压力,因为货币贬值提高了进口商品的价格,历史数据显示人民币贬值通常会带来消费

价格的上升.国内通货膨胀相对贸易伙伴的上升将抵消人民币随美圆贬值出口竞争力的作用.

5.1.3 政策及建议

(1) 应增强汇率弹性和灵活性.

改进人民币汇率的形成机制,提高汇率生成机制的市场化程度,应将目前国内企业的强制结售汇制逐渐过渡到意愿结汇制.

(2)培育健全的外汇市场.

由于我国目前实行实质性的盯住汇率,汇率风险较小,一旦采用较灵活的管理浮动汇率制,汇率波动幅度将增大,加入WTO之后,涉外经济活动增多,汇率风险问题会显得更为突出,开办这些金融业务可满足企业套期保值的需求.另外,远期外汇交易形成的远期汇率代表了银行和企业对汇率的预期,有助于即期汇率的确定.

(3)制定合理的汇率波动区间,增加人民币汇率灵活性.

(4)人民币汇率波动区间大小的确定,应综合考虑一系列因素,包括:实际有效汇率;月度交易余额;季度国际收支余额的变化;国际储备的充足性与变化趋势;人民币利率水平等等.

(5)(4)扩大联系汇率的基础.

为求汇率的稳定,有必要扩大联系汇率的基础.

(5)变动联系汇率的权重.

在联系汇率机制中,决定人民币升值还是贬值,以及升值或贬值多少的主要因素是各币种所占的权重.根据各币种间汇率的变动及时调整各币种的权重,即可使人民币保持理想的升值幅度.

(6)改进和完善中央银行的干预机制.

减少央行干预外汇市场的频率.中央银行应减少市场干预频率,除非当市场汇率由于各种因素的影响,形成趋势性的、较长时期内的低估或者高估,并可能对经济运行产生不利影响时,中央银行才入市干预.

(7)协调好资本项目开放与人民币汇率制度改革的关系.

与资本项目开放的收益相比,开放的成本相对较高,因此,资本项目的开放应贯彻积极稳妥、收益大于成本的原则,在资本项目尚未完全放开之前人民币汇率应继续实行有管理的浮动,在资本项目完全放开之后再采用独立浮动的汇率制

度.

参考文献

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[7] 人民币升值加剧全球经济失衡的风险,

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[12] 徐国祥,统计预测与决策,上海财经大学出版社,2005.

[13] 薛薇,统计分析与SPSS的应用,中国人民大学出版社,2011.

RMB exchange rate impact on China's economy

MARuihua

Instructor: ZhANWan rong

Abstract: This paper studies the impact of the RMB exchange rate changes on China's economy. Exchange rate as a price index of international economic activity, the changes a country's economic activity.

First, we use the method of data fitting analysis of the RMB exchange rate to the U.S. dollar, the Japanese yen, the euro exchange rate relationships. RMB against the yen exchange rate changes, changes in exchange rates of the dollar and the euro. RMB appreciation trend intensified.

Second, we use multiple regression models to analyze the RMB exchange rate against our industry, gross domestic product (GDP), import and export trade, the amount of gold reserves.

Through the above analysis of the RMB exchange rate and China's import and export trade and the current situation facing China's RMB exchange rate, China's rapid economic stable development of the RMB exchange rate should be suggestions and comments.

Key Words: exchange rate ;multiple regression model ;trade volume

附件

历年人民币年均价

年份100美元100日元100港元100欧元1985293.66 1.245737.57

1986345.28 2.069444.22

1987372.21 2.579947.74

1988372.21 2.908247.7

1989376.51 2.73648.28

1990478.32 3.323361.39

1991532.33 3.960268.45

1992551.46 4.360871.24

1993576.2 5.20274.41

1994861.878.437111.53

1995835.18.9225107.96

1996831.427.6352107.51

1997828.98 6.86107.09

1998827.91 6.3488106.88

1999827.837.2932106.66

2000827.847.6864106.18

2001827.7 6.8075106.08

2002827.7 6.6237106.07800.58 2003827.77.1466106.24936.13 2004827.687.6552106.231029 2005819.177.4484105.31019.53 2006797.18 6.857102.621001.9 2007760.4 6.463297.4591041.75 2008694.51 6.742789.191022.27