人民币汇率影响因素分析
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一.问题的提出
近期，由于受到中美贸易战不断升级的影响。虽然中国政府已经采取多项措施疏缓强美元和贸易战下人民币的贬值压力，人民币有所回升，但与2016年强美元下人民币汇率国际影响力逆势上升不同，此次人民币贬值中其汇率的国际影响力持续受压。因此，本文对美元兑人民币汇率的影响因素进行了进一步的分析，旨在为维持汇率稳定提供可行性的建议。
二.研究数据及数据处理
1.样本数据
本文的数据来源于investing网站、国家统计局以及东方财富等统计数据库。选取了2014年1月至2018年12月美元兑在岸人民币汇率及中美利差、CPI指数、外汇储备、进出口差额、货币供应量M2以及外商直接投资额等要素。
2.研究方法
本文将运用计量经济学方法，探究多个经济变量对人民币汇率水平变动的影响，以期能更加全面、准确地反映人民币汇率水平的影响机制[1]。应用EViews软件，对数据进行回归分析，通过消除多重共线性、异方差及自相关等问题，得出影响美元兑在岸人民币汇率的主要因素，下文所述美元兑人民币汇率中的人民币均是指在岸人民币。
3.自变量分析
（1）中美利差：本文所指中美利差是中国十年期国债利率与美国十年期国债利率之间的差额。如果中国十年期国债利率相对于美国利率上升，美国的资本便会流入中国，从而导致人民币升值，美元兑人民币汇率会下降。
（2）CPI指数：CPI指数可以侧面反映通货膨胀水平。如果CPI上涨导致人民币的购买力减弱，人民币贬值，从而导致美元兑人民币汇率升高。
（3）外汇储备：外汇储备增加，说明有大量的外国资本流入，本文即美元流入，说明人民币的需求大于供给，从而使人民币升值，导致美元兑人民币汇率下降。
（4）进出口差额：一般情况下，国际贸易逆差表明外汇供不应求。因此，在浮动汇率的体制下，国际贸易逆差导致人民币贬值，美元升值，即美元兌人民币汇率上升。
（5）货币供应量M2：货币供应量是影响货币价值和货币购买能力的主要因素。本国货币减少，货币对内升值，从而造成商品价格下降，美元兑人民币汇率相应降低，反之亦然。[2]
（6）外商直接投资：外商直接投资的增加，一方面会带来本国出口量的扩大，经常项目的顺差增加，另一方面，外商直接投资的技术外溢效应也提高国内企业商品的出口竞争力，扩大出口量，最终导致了美元兑人民币汇率降低。[3]
4.计量经济学模型及处理
（1）建立回归模型及回归参数估计
调整拟合优度为72.0425%，说明拟合度较好，其中X1至X6分别表示中美利差、CPI指数、外汇储备、进出口差额、M2以及外商直接投资。从上述输出结果可以看出X1至X6自变量系数的P值分别为0.1087、0.7773、0.0000、0.6489、0.3009、0.9874，其中只有X3是显著的。而且我们发现X4、X5以及X6与预期的符号不符合，说明在现实生活中由于影响汇率的因素有很多，当这些因素混杂在一起一同影响汇率时，个别因素可能会受到其他因素的影响，从而产生与其单独影响汇率时不同的结果。DW值为0.251556，查阅相关的表，当K=6，N=60时，DW的两个临界值dL和dU分别为1.37和1.81，因此拒绝原假设，即存在序列相关性。由于系数的显著性较低，因此笔者推测可能还存在多重共线性和异方差性问题。
（2）检验并修正
?简单的相关系数
从上述简单的相关系数可以看出X1和X3、X5存在明显的多重共线性，其中X1、X3、X5分别表示中美利差、外汇储备以及M2。但是由于相关系数高可以推出存在多重共线性的可能，但存在多重共线性不一定有一个较大的相关系数的绝对值，因此笔者采用逐步回归的方法来解决多重共线性问题。
②逐步回归
发现逐步回归保留了中美利差、外汇储备以及M2这三个变量，说明单纯地判断简单相关系数的绝对值大小并不能完全反映多重共线性问题。从上表的输出结果看出进行完逐步回归后发现自变量的显著性明显提高了，但是我们发现X5的符号与经济理论不符合，因此我们进一步进行序列相关性检验和异方差性检验。
③检验序列相关性
根据逐步回归完成后的DW值显示为0.258945，查阅相关表格得到K=3，N=60，临界值分别为1.48和1.69，由于0.258945小于1.48，拒绝原假设，即存在序列相关性，因此进行序列相关性的修正。
④修正序列相关性
笔者采用AR法进行序列相关性的修正，发现自变量的显著性有所降低，但是DW值变大，说明存在序列相关性情况有所改善。
⑤检验异方差性
采用white检验的方法，NR的P值为0.5767大于0.05，因此不能拒绝原假设，即不存在异方差性。
⑥单独检验M2与Y的关系
由于经过序列相关性修正和异方差性修正后，X5的符号还是与经济理论相违背，因此笔者将其与Y进行单独检验，来探究其与汇率的关系。
系数的符号为正，这与预期的经济含义相同，即当M2增加时，本国货币增加，导致人民币对内贬值，从而导致商品价格上升，美元兑人民币汇率上升，而且自变量的P值为0，说明显著，拟合优度也较好。这也进一步验证了上文所述，当多种因素混杂在一起影响汇率时，因素之间可能会存在相互影响，从而使得原先对汇率影响较小的因素可能会受到其他因素的影响，从而使其得到影响结果与经济理论相违背，因此在现实生活中当多种因素同时影响汇率时，我们要重点关注各因素相互之间的关系，不能盲目着眼于一个单一的变量。
三.结论
第一，由模型可以看出，汇率和中美利差、外汇储备以及M2存在很强的相关性。虽然逐步回归的结果中X5的符号与预期不符合，但是当单独检验X5和Y之间的关系时，我们发现X5的系数变为正数，而且非常显著，因此认为M2还是和汇率存在很强的正相关关系。
第二，逐步回归剔除了进出口差额以及外商直接投资这两个变量，这可能主要由于外商直接投资的增加影响的事本国出口量，说明其与进出口差额存在较强的联系。若存在进口大于出口的现象，则说明外储备减少，从而导致外币升值，汇率升高；同理外商直接投资也会间接影响外币储备，这与前面的外汇储备变量存在交叉影响，因此被剔除。
总的来说，人民币汇率的影响因素不仅仅只局限于这几个自变量，它受到很多因素的影响，因此值得我们在未来进行深度地研究。本文的研究希望为稳定人民币汇率提供了一些新的思路，当遇到人民币汇率不稳定的情况时，可以采用调整外汇储备、利率以及M2等手段来维持稳定，这对经济的稳定发展也有至关重要的作用，而且在未来对因素间的相互影响的研究也不容忽视。
参考文献
[1]戚钰爽.基于多元线性回归全对数模型的人民币汇率水平影响因素分析[J].消费导刊，2019，9：163-163.
[2]赵世舜，麻海煜，胡涛.基于变量选择方法下的人民币汇率影响因素分析[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2014，5：30-36.
[3]曹宇峰.人民币实际有效汇率与外商直接投资关系的实证分析[J].现代电子科技，2014，18：44-47.
作者简介：周佳翀（1997.12-），女，浙江绍兴人，本科在读，专业：资产评估，研究方向：国际金融和计量分析；
吴祎玮（1983.04-），女，江苏南京人，讲师，硕士，研究方向：国际经济与金融。
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