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表3–11 5类汇率安排判别函数特征值
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特征值 方差的百分比(%) 累积贡献率(%) 正则相关性 函数1 173. 402 84. 0 84. 0 0. 997 函数2 31. 378 15. 2 99. 2 0. 984 函数3 1. 725 0. 8 100. 0 0. 796 函数4 0. 016 0. 0 100. 0 0. 127 注:分析中使用了前4个典则判别函数。
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5类汇率安排判别的标准化典则判别函数系数如表3–12所示。
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表3–12 5类汇率安排判别的标准化典则判别函数系数
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指标 函数1 函数2 函数3 函数4 人均GDP(美元现值) –26. 229 7. 198 –1. 357 –3. 652 货币和准货币(M2)与储备总额的比率 23. 443 –3. 474 1. 524 4. 678 GDP平减指数(年变化百分比) 0. 734 7. 005 –3. 332 –0. 330 银行流动准备金和银行资产的比率 0. 859 –3. 452 3. 814 0. 253 货币和准货币(M2)占GDP的百分比 2. 463 –6. 715 –0. 397 –0. 475 对于标准化典则判别函数系数,某系数的绝对值越大,说明与之相应的变量的区分能力越强。在表3–12中,与函数1最相关的指标分别是人均GDP和M2与储备总额的比率,与函数2最相关的指标分别是人均GDP、GDP平减指数和M2占GDP的百分比。
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典则判别函数图可以直观反映判别函数的分类效果,如图3–10所示,函数1和函数2能够较好地判别5类汇率安排,1代表自由浮动,2、3、4分别代表浮动、其他管理安排和软钉住,5为硬钉住。如图3–10所示,自由浮动与硬钉住分离趋势明显,而浮动、其他管理安排和软钉住则较为集中。
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在函数1的方向上,自由浮动与其他4类差别很明显,而浮动、其他管理安排、软钉住和硬钉住则差别不大。如前所述,函数1与人均GDP和M2与储备总额的比率这两个指标相关度高,因此在经济发展水平和金融脆弱性方面,自由浮动安排国家与其他4类国家拉开了距离。
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在函数2的方向上,硬钉住与其他4类差别很明显,而自由浮动、浮动、其他管理安排与软钉住则几乎没有差别。函数2与人均GDP、GDP平减指数和M2占GDP的百分比这三个指标高度相关,人均GDP已经在函数1中体现出了作用,因此在通货膨胀水平和金融发展程度方面,硬钉住汇率安排国家与其他4类国家表现出明显差距。
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图3–10 5类汇率安排典则判别函数图
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分类结果如表3–13所示,对初始分组案例中的96.3% 进行了正确分类,对交叉验证分组案例中的95.0% 进行了正确分类,判别函数的误判率在5%以内,判别效果很好。
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由汇率安排的国家分布可知,属于自由浮动的33个国家中有28个为发达经济体,而其他4类安排的155个国家中只有4个为发达经济体,剩下151个均为新兴和发展中经济体。因此在指标分析中,应该考虑到这种数据分布的自然属性。
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判别分析产生的指标结果是与汇率安排分类相关的因素,而发达经济体与新兴和发展中经济体在很多方面存在明显的差异。为了尽量弱化自然属性造成的这种系统性差异对指标结果产生的影响,本书又对除自由浮动汇率安排外的其他4类汇率安排做判别分析,以得出更完善的结论。
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表3–13 5类汇率安排判别分类结果
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(%)
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初始验证 自由浮动 浮动 其他管理安排 软钉住 硬钉住 自由浮动 100. 0 浮动 100. 0 其他管理安排 100. 0 软钉住 18. 8 81. 3 硬钉住 100. 0 交叉验证 自由浮动 浮动 其他管理安排 软钉住 硬钉住 自由浮动 100. 0 浮动 100. 0 其他管理安排 100. 0 软钉住 25. 0 75. 0 硬钉住 100. 0 4类汇率安排相关经济因素分析
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对4类汇率安排的指标数据进行判别分析的技术路线同5类汇率安排的判别分析一样,最终得出如下4个指标用于构造判别函数,如表3–14所示。
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表3–14 4类汇率安排判别分析所得指标
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指标 注释 GDP(current US$) GDP(美元现值) Inflation,consumer prices(annual %) 消费者价格指数(年变化百分比) External debt stocks as % of GNI 外债总额占GNI(国民生产总值)的百分比 Foreign direct investment,net inflows as % of GDP 外商直接投资净流入量占GDP的百分比 GDP表示国内生产总值,代表了一个国家的经济规模。消费者价格指数是观察通货膨胀水平的重要指标。外债总额占GNI的百分比表明了一个国家的外债负担,它影响着该国的信誉和脆弱性。外商直接投资净流入占GDP的百分比表明了国际资本流入一个国家的程度。这4个指标分别反映了经济规模、通胀水平、债务水平和国际资本流动水平。
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表3–15给出了4类汇率安排判别函数特征值,函数1和函数2的累计贡献率已达到98.1%,因此重点分析函数1和函数2的特征。
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表3–15 4类汇率安排判别函数特征值
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特征值 方差的百分比(%) 累积贡献率(%) 正则相关性 函数1 43. 280 92. 1 92. 1 0. 989 函数2 2. 823 6. 0 98. 1 0. 859 函数3 0. 912 1. 9 100. 0 0. 691 注:分析中使用了前3个典则判别函数。
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4类汇率安排判别的标准化典则判别函数系数如表3–16所示。
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如表3–16所示,与函数1最相关的指标分别是外债总额占GNI的百分比和消费者价格指数,与函数2最相关的指标分别是GDP和消费者价格指数。
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