基于ｖａｒ模型的人民币汇率与通货膨胀传导效应实证分析

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1、___________________________________________________________________________________________基于ＶＡＲ模型的人民币汇率与通货膨胀传导效应实证分析 　　内容摘要：本文运用向量自回归模型，对美元/人民币汇率与国内通货膨胀之间的传导效应进行了实证分析，认为通货膨胀对人民币汇率不存在传导效应；汇率对通货膨胀存在传导效应，且传导效应为反向；汇率对通货膨胀的传导系统稳定性较差。 　　关键词：人民币汇率通货膨胀传导效应向量自回归模型 　　 　　人民币兑美元汇率在2006

2、年到2008年上半年不断升值，与此同时，国内居民消费价格指数(CPI)也随之上涨，出现了人民币对内贬值和对外升值并存的经济现象。本文运用向量自回归模型（VAR）对人民币汇率与通货膨胀的传导效应做出实证分析，研究二者之间信息的动态传导过程，以期为货币政策的制定提供相关参考。 　　 　　VAR模型的设定 　　 　　1980年向量自回归模型（vectorautoregressivemodel，VAR）由Sims提出，采用多方程联立的形式，它不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动

3、态关系。VAR（2）模型设定如下： 　　Ert=a11Ert-1+a12Irt-1+b11Ert-2+b12Irt-2+c1+μ1，t（1） 　　Irt=a21Ert-1+a22Irt-1+b21Ert-2+b22Irt-2+c2+μ2，t（2） 　　（1）式和（2）式中，Ert和Irt分别为第t期汇率收益率和通货膨胀率，aij，bij，ci（i=1，2；j=1，2）是待估计参数，μ1，t和μ2，t为误差项。模型中各个元素的估计值度量了自身市场和市场间传递效应的重要性，与单变量模型相比，这种多元结构能够度量一个序列变化的冲击对自身和其他市场的影

4、响。 　　 　　数据选取和检验4_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 　　 　　（一）数据选取 　　本文选取1996年1月至2008年3月月度同比居民消费价格指数(CPI)代表通货膨胀率，并选取同时间范围的美元/人民币月加权

5、平均汇率。所有数据均为月度指数形式，有效数据148个。为了减少舍入误差，以美元/人民币汇率的一阶差分作汇率收益率，即Ert=Lnyt-Lnyt-1，其中Ert为汇率的t期收益率，yt为第t期汇率。对CPI进行一阶差分处理，得到第t期通货膨胀率Irt。 　　（二）数据检验 　　平稳性检验。运用ADF统计量对汇率收益率序列Er和通货膨胀率序列Ir进行平稳性检验，可知序列中只含有常数项，不含有时间趋势项，检验结果（见表1）。据表1可知，Er和Ir序列的ADF值均小于1％显著性水平下的临界值，因此序列不存在单位根，汇率收益率和通涨率序列为平稳序列。

6、 　　Granger因果关系检验。Granger非因果性是指其它条件不变，若加上Xt的滞后变量后对Yt的预测精度不存在显著性改善，则称Xt-1对Yt存在格兰杰非因果性关系。对汇率收益率序列Er和通货膨胀率序列Ir进行Granger因果关系检验，结果（见表2）。表2中，K代表滞后期，滞后期的选择分别代表第1、4、8、12个月，括号中是概率值，括号前是F统计值。分析表2可知，滞后期为1个月之内，拒绝原假设，即汇率收益率和通涨率存在双向因果关系；滞后期为4时，通涨率不是汇率变化的原因，汇率是通涨率变化的原因；滞后期为8和12时，通涨率是汇率变动的原因

7、，汇率不是通涨率变动的原因。 　　参数估计和结果分析 　　4_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 　　本文引用VAR模型分析人民币汇率与通货膨胀的传导效应，根据SIC准则可知最优滞后阶数为2。运用Eviews软件对VAR（

8、2）模型进行参数估计，利用脉冲响应函数方法对VAR模型做出分析，考察人民币汇率与通涨率之间的信息传导效应。建立脉冲响应函数，设置追踪期数为10期(月)