XXXXXXXX大学期末论文题目：中国外汇储备的计量模型学院：姓名：学号：日期：评分表：一个国家的中央银行和其他政府机构所掌握和能支配和外汇总额称为这个国家的外汇储备。
而外汇则是指一国对外结算所使用的外国货币（外币现金）或以外国货币表示的支付凭证。
这些凭证包括以外币支付的支票、汇票、期票、息票和其他有价证券，以及其他可在国外兑换的凭证。
外汇储备是我国国际储备的主要形式，影响宏观经济的稳定和发展。
一、我国合理的外汇储备量的数学模型（1）中国外汇储备规模理论函数的前提假设本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数，对我国外汇储备规模进行分析。
回归法对储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式，所以可假定过去时期内储备是适度的，而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。
（2）建立我国外汇储备规模函数应该考虑的变量第一，进口水平。
由散点图可知，两者存在大致线性关系。
第二，外商直接投资（FDI）。
我国资本项目的顺差大于经常项目顺差，所以仅从国际收支平衡表分析，FDI应是我国外汇储备的最主要来源。
由散点图可知，两者存在大致线性关系。
第三，货币供应量。
这里的货币采用广义货币M2,外汇储备与货币供给呈现正相关关系。
由于《中国统计年鉴》里公布的 M, 数值是以人民币记的，所以必须按相应各年人民币兑美元汇率将其换算成以亿美元为单位的数据。
由散点图可知，两者存在大致线性关系。
第四，汇率。
汇率决定了本币与外币交换的价格，所以它必然是影响外汇储备的一个内生变量。
我国汇率经历了几次大的调整，也构成了我国外汇储备几次大的剧烈变动的重要原因。
利用汇率将货币供给量由人民币转化为美元。
一部分，同时它面临还本付息，也会影响外汇储备的规模。
外汇储备的构成决定了影响外汇储备的主要因素是进口水平，外商直接投资水平和货币的供应量，对外借款和汇率水平。
由散点图可知，两者存在大致线性关系。
首先我假定我国外汇储备规模的函数模型为：Re t=c+β1M t+β2FDI t+β3M2t+β4DEB t+μt（4）样本数据的选取：见附录样表一。
（5）参数估计用OLS 进行参数估计，E-VIEWS结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/10/13 Time: 07:44Sample: 1985 2011Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -146.5894 472.5979 -0.310178 0.7593M 0.965345 0.283461 3.405563 0.0025FDI 0.027094 0.275290 0.098421 0.9225M2 0.261819 0.031601 8.285249 0.0000DEB -2.537223 0.975213 -2.601712 0.0163R-squared 0.990308 Mean dependent var 6008.978 Adjusted R-squared 0.988546 S.D. dependent var 9392.768 S.E. of regression 1005.246 Akaike info criterion 16.82943 Sum squared resid 22231416 Schwarz criterion 17.06940 Log likelihood -222.1973 Hannan-Quinn criter. 16.90078 F-statistic 561.9872 Durbin-Watson stat 1.042418 Prob(F-statistic) 0.000000（6）模型检验由上表可知：n=27,k=5,D.W=1.042418，查表可知：DL=1.08，DU=1.76，存在正自相关。
从该结果中可以看到每个参数的估计值，其中DEM前的参数为负，说明外债的规模越大，我国的外汇储备反而会越小，这与实际的经济意义不相符合。
M前系数为正，也不符合经济意义，FDI没有通过检验。
但是模型整体的 R-square 为0.990308，Adjusted R-squared也为0.988546，这说明模型整体的解释力还是很强的。
由于我们采用的时间序列数据，可能存在多重共线。
（7）多重共线检验列 1 列 2 列 3 列 4列 1 1列 2 0.962571 1列 3 0.98064 0.947489 1列 4 0.985986 0.9787 0.977699 1进口水平的提高，将导致储备持有额的下降，进口水平与外汇储备呈反相关。
由于我国统计年鉴中的进口数据是海关统计值，其中包括大量以外商直接投资形式进入中国的实物和机器设备等，而这部分海关统计的所谓“进口”并不需要我国支付外汇，所以在测度动用外汇的进口数值对外汇储备的影响时，理应扣除这部分虚假进口。
而关于“虚假进口”的数据很难获得，在这里假设 FDI 的 90%是以实物形式进入中国，则真实影响外汇储备的进口MM=M-0.9FDI。
由于 FDI 中我们假设有 90%的部分是以实物形式进入中国，并不直接构成外汇储备，则资本项目对外汇储备的贡献只在于其的 10%。
而且随着外商直接投资存量的不断扩大，所需的外汇也将不断增加。
综上，我们将 M 和 FDI 合并在一起，用真实进口 MM 取代 M 和 FDI, 原来得变量DEB 和M仍然放入模型中，新得到的数据见附录样表 2：重新做回归分析，结果如下：Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/10/13 Time: 07:55Sample: 1985 2011Included observations: 27Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -723.3309 450.5538 -1.605426 0.1220MM 0.506934 0.233424 2.171728 0.0404M2 0.274916 0.034311 8.012510 0.0000DEB -0.580836 0.608501 -0.954536 0.3497R-squared 0.987698 Mean dependent var 6008.978 Adjusted R-squared 0.986094 S.D. dependent var 9392.768 S.E. of regression 1107.640 Akaike info criterion 16.99381 Sum squared resid 28217949 Schwarz criterion 17.18578 Log likelihood -225.4164 Hannan-Quinn criter. 17.05089 F-statistic 615.5538 Durbin-Watson stat 0.824416 Prob(F-statistic) 0.000000（8）异方差检验Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 32.90925 Prob. F(9,17) 0.0000 Obs*R-squared 25.53440 Prob. Chi-Square(9) 0.0024 Scaled explained SS 41.69428 Prob. Chi-Square(9) 0.0000Obs*R-squared对应的概率为0.0024，所以拒绝同方差的原假设。
所以存在异方差进行修正利用加权最小二乘法Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 22:44Sample: 1985 2011Included observations: 27Weighting series: 1/ABS(RESID)Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -711.1093 39.91694 -17.81472 0.0000MM 0.487588 0.036027 13.53379 0.0000M2 0.280667 0.007621 36.82653 0.0000DEB -0.614046 0.094623 -6.489370 0.0000Weighted StatisticsR-squared 0.998185 Mean dependent var 832.3174 Adjusted R-squared 0.997949 S.D. dependent var 1176.120 S.E. of regression 58.98191 Akaike info criterion 11.12829 Sum squared resid 80013.92 Schwarz criterion 11.32027 Log likelihood -146.2319 Hannan-Quinn criter. 11.18538 F-statistic 4216.903 Durbin-Watson stat 0.875689 Prob(F-statistic) 0.000000Unweighted StatisticsR-squared 0.987456 Mean dependent var 6008.978 Adjusted R-squared 0.985820 S.D. dependent var 9392.768 S.E. of regression 1118.481 Sum squared resid 28773013 Durbin-Watson stat 0.819065（9）序列相关性检验Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 14.49866 Prob. F(2,21) 0.0001 Obs*R-squared 15.65939 Prob. Chi-Square(2) 0.0004Obs*R-squared对应的概率为0.0024，所以拒绝序列无关的原假设。
所以，存在序列相关。
进行修正Dependent Variable: REMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 22:47Sample: 1985 2011Included observations: 27Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=2)Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -723.3309 309.5579 -2.336658 0.0285MM 0.506934 0.395919 1.280398 0.2132M2 0.274916 0.049488 5.555261 0.0000DEB -0.580836 0.765780 -0.758489 0.4559R-squared 0.987698 Mean dependent var 6008.978Adjusted R-squared 0.986094 S.D. dependent var 9392.768S.E. of regression 1107.640 Akaike info criterion 16.99381Sum squared resid 28217949 Schwarz criterion 17.18578Log likelihood -225.4164 Hannan-Quinn criter. 17.05089F-statistic 615.5538 Durbin-Watson stat 0.824416Prob(F-statistic) 0.000000（二）结论及模型的经济意义经过对数据的回归和相应的模型检验，得到的最终方程如下：RE=-723.3309+0.506934MM+0.274916M2-0.580836DEB表示外汇储备与本国货币供给成正相关，符合经济意义，但 MM前系数为正，DEB前系数为负，不符合经济意义，说明显示经济中复杂度变化，影响了模型效果，我们可能忽视了某些因素对各解释变量和被解释变量的影响。