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1703698771 长期均衡方程

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1703698773 首先，将实际有效汇率指数作为因变量，其他基本面数据作为自变量构建多元回归模型，结果如表6–5所示，尽管模型拟合效果较好，且可以通过F检验，但部分自变量的系数并不显著，如国内信贷过度供给、政府支出水平占GDP的比重以及贸易条件。将这些变量剔除后，重新进行多元回归，结果如表6–6所示，剩余三个自变量均能通过显著性检验，并且模型整体拟合效果较好，可得到如下回归方程

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1703698775 LNREER_LN_SA = –0.2473×LNM2 + 0.1155×LNNFA – 0.4886×LNOPEN + 3.1729

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1703698777 表6–5 多元回归模型拟合结果

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1703698779     系数   标准误   t 统计量  概率   常数   2. 923 846   0. 345 787   8. 455 625   0. 000 0   LNEXC   –0. 004 392   0. 025 244   –0. 174 003   0. 863 7   LNGOVG   –0. 026 478   0. 063 274   –0. 418 461   0. 680 3   LNM2   –0. 248 637   0. 062 967   –3. 948 686   0. 000 9   LNNFA   0. 139 706   0. 038 883   3. 593 000   0. 001 9   LNOPEN   –0. 471 242   0. 110 631   –4. 259 597   0. 000 4   LNTOT   0. 117 785   0. 125 968   0. 935 039   0. 361 5   R方   0. 955 920            调整R方   0. 942 000            回归标准差   0. 025 362            残差平方和   0. 012 221            F统计量   68. 672 920            概率（F统计量）   0. 000 000           表6–6 剔除变量后的多元回归模型拟合结果

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1703698781     系数   标准误   t统计量   概率   常数   3. 172 872   0. 104 544   30. 349 660   0. 000 0   LNM2   –0. 247 344   0. 048 599   –5. 089 518   0. 000 0   LNNFA   0. 115 476   0. 026 457   4. 364 684   0. 000 2   LNOPEN   –0. 488 610   0. 097 513   –5. 010 729   0. 000 1   R方   0. 952 968            调整R方   0. 946 555            回归标准差   0. 024 346            残差平方和   0. 013 039            F统计量   148. 590 400            概率（F统计量）   0. 000 000           该回归方程即为长期均衡方程。长期均衡方程反映了人民币均衡汇率与这些基本经济变量之间的长期均衡关系。估计结果表明，国外净资产对人民币实际有效汇率有正向的影响，而经济开放程度和广义货币存量对人民币实际有效汇率指数则为负向的影响。与经典理论的结论相符。

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1703698783 短期动态方程

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1703698785 将残差项命名为ECM，并进行平稳性检验，结果如表6–7所示，ADF检验的t统计量为–3.167 378，在5%的显著性水平下，拒绝原假设，即残差项序列平稳。长期均衡关系成立。

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1703698787 表6–7 残差项的平稳性检验

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1703698789        t统计量   概率   ADF检验统计      –3. 167 378   0. 034 3   检验统计值：   1%   –3. 724 070         5%   –2. 986 225         10%   –2. 632 604     因此，可建立短期动态方程，以实际有效汇率指数的一阶差分为因变量，以残差项EMC及其他基本面变量的一阶滞后项为自变量，构建多元回归方程，模型拟合结果如表6–8所示。

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1703698791 表6–8 短期动态方程

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1703698793     系数   标准误   t统计量   概率   常数   0. 015 035   0. 007 579   1. 983 640   0. 061 2   ECM（–1）   –0. 678 848   0. 208 598   –3. 254 328   0. 004 0   DLNM2   –0. 147 553   0. 049 663   –2. 971 115   0. 007 6   DLNNFA   –0. 146 361   0. 117 347   –1. 247 252   0. 226 7   DLNOPEN   –0. 346 921   0. 072 464   –4. 787 474   0. 000 1   R方   0. 631 350            调整R方   0. 557 621            回归标准差   0. 019 126            残差平方和   0. 007 316            F统计量   8. 563 017            概率（F统计量）   0. 000 339           误差修正模型把变量的长短期参数集于一体，描述了变量之间的长期均衡关系对短期变动“负反馈”的调整机制。误差修正模型的结果显示，一阶滞后误差修正项的弹性系数为–0.678 848，反映了误差修正模型自我修正的动态机制，系数的绝对值反映了系统自我修正功能的强弱。

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1703698795 基本面因素的长期均衡

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1703698797 根据长期均衡方程中人民币实际有效汇率指数和各个变量之间的关系，可以计算出人民币均衡汇率指数的长期趋势。但是，长期均衡方程并没有解决各个影响因素本身是不是均衡的问题。因此需要处理各个影响因素变量从而得到其长期趋势，从而测算长期的均衡汇率水平。本书采取H-P滤波法对各个变量做平滑处理，由各变量的长期趋势值可以计算出人民币均衡汇率的长期趋势值。利用H-P滤波处理，各个变量的长期趋势图见图6–5。

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1703698799 人民币均衡汇率指数

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1703698801 由各个解释变量的长期趋势值可以计算出人民币均衡汇率的长期趋势值。根基ECM模型所体现的人民币均衡汇率值和经H-P滤波后的均衡实际汇率指数与实际有效汇率指数的对比如图6–6所示。其中高估程度根据下式计算得到

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1703698809 图6–5 基本面要素的H-P滤波（参数Lambda=1600）

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1703698814 图6–6 人民币均衡汇率指数

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1703698816 如图6–6所示，人民币实际有效汇率和人民币长期均衡汇率及滤波后的均衡汇率结果对比分析，表明人民币实际有效汇率总是围绕均衡汇率上下波动，均衡汇率的变动总在引导着实际汇率的变动，这说明人民币汇率和宏观经济要素的变动具有相当的一致性。人民币汇率的高估发生在2009年前后：受金融危机影响，世界主要国家货币纷纷贬值。在以美国为首的西方国家的压力下，人民币兑美元一度迅速升值。但在此之前和之后，人民币基本均处于被低估的状态，但被低估的程度并不高。在2006年第一季度至2012年第四季度的研究区间内，人民币实际有效汇率指数最高被低估了4.4%，发生在2011年第二季度。实际上，人民币在整体趋势上一直处于升值过程中，而在2009年左右经过一个快速升值过程后，人民币已经不存在大幅低估问题。

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