截至2008年底,我国外汇储备余额已经达19460亿美元。外汇储备是否越多越好?过多地外汇储备对经济会有什么负面影响?我国该如何利用巨额外汇储备?如何减少美元贬值对我国外汇储备造成的损失?对这些问题的思索是目前理论界关注的热点问题。　　 作为经济开放度日益提高的大国,中国如何确定外汇储备的最优规模,目前的外汇储备余额是多还是少,是理论界和货币当局的聚焦点。本文试图依据经济学理论、结合中国具体情况,运用规范分析和实证分析相结合的方法,对影响我国外汇储备需求的近期因素和远期因素进行深入的分析,从而得出外汇储备最优规模的相应结论。　　 本文的第一章是绪论,重点阐述了作者选择这一问题作为博士论文的原因、相关的文献综述以及本文的相关结构。　　 本文的第二、第三、第四章重点分析了中国外汇储备最优规模的问题。　　 归纳起来,判断外汇储备最优规模的标准有两个方面：其一是外汇储备熨平国际收支波动的能力;其二是持有外汇储备资产的成本收益的对比。　　 在实证分析过程中,本论文就是在上述两个标准的基础上,分别采用缓冲存货模型和漂移控制模型这两个分析框架,结合中国的实际情况展开具体分析。首先,利用修正的FJ缓冲存货模型(简称FJ-模型)来具体测算中国的外汇储备最优规模问题。FJ-模型认为一国外汇储备的最优规模取决于两个因素:第一,该国国际收支余额的波动所带来的与之相关的政策调整成本;第二,持有外汇储备的机会成本。因此,使得这两个成本之和最小化的外汇储备规模,便是最优规模。但是,由于FJ-模型在前提假设方面存在一个重大缺陷,这就使得应用该模型对现实问题进行实证分析时,得出的结论是存在偏差的,用计量术语表示,就是“模型设定存在偏度,导致所估计的系数存在偏差”。因此,在具体分析中国的情况时,本文对传统的FJ-模型进行了修正,即假定传统的FJ-模型的残差是符合非对称的EGARCH分布的,而不是标准正态分布。因为这一假设非常恰当的考虑了中国政府在外汇储备管理方面所存在的非对称性政策。在接下来的实证分析中,所得结果也验证了上面的论断。随后,基于这个修正的FJ-模型,本文对中国的外汇储备最优规模进行了测算。　　 其次,利用漂移控制模型(又称DC模型)来分析外汇储备最优规模问题。FJ-模型只是DC模型的一种特例。尽管传统的FJ-模型简练易操作,但是,其中的一些假设条件已经远远不能适应当今世界的实际情况,而DC模型则更好的模拟了外汇储备实际存量的变动趋势,并且给货币当局提供了更多、更实际的可操作工具。DC模型认为与外汇储备相关的成本有三个:持有成本、管制成本以及转换成本。外汇储备最优规模就是使总成本最小化的储备规模水平。DC模型给了货币当局四种可供选择的政策工具:外汇储备持有规模的上限、外汇储备持有规模的下限、外汇储备实际存量的增长速度、外汇储备实际存量的下降速度。因此,在实际应用中,货币当局可以同时利用这四种政策工具来使得外汇储备处于最优规模。通过实证分析,我们得出结论:相对于FJ-模型,在DC模型中,货币当局能够更有效的控制外汇储备最优规模,并且其控制成本会更低。　　 与此同时,自2001年新一轮外汇储备余额大规模增长以来,有两个新的因素成为本轮外汇储备增长的重要特征:人民币升值预期以及国内货币市场非均衡因素的影响。　　 因此,本文的第五、第六章详细分析了人民币升值预期以及国内货币市场非均衡因素对中国外汇储备最优规模的影响。　　 第五章重点分析了人民币汇率预期、国际游资的流入与中国外汇储备超常规模增长之间的逻辑关系。简单的表述为,自2002年以来,国际金融市场上对人民币汇率存在强烈的升值预期,导致国际游资大规模的流入我国境内,以期从人民币升值中获利,在现行的强制结售汇制度下,直接表现为中国外汇储备超常规模增长。在理论分析之后,作者进行了实证分析。在模型设定时,本文放弃了传统的固定参数模型,而是采用了时变参数模型,运用状态空间模型的表示形式,并采用卡尔曼滤波算法,对参数进行了估计。结果表明,自2000年以来,由于对外开放程度的日益加深,尤其是加入WTO之后,人民币汇率预期对中国外汇储备余额的影响力度不断加大。在此基础上,我们估算了自1999年以来流入中国的国际游资数量,结果发现,自2003年以来流入中国的热钱数量不断增加,这成为近期中国外汇储备超额增长的一个重要原因。文章的最后,作者给出了相关的政策建议。　　 第六章是关于中国外汇储备需求与货币市场非均衡关系的分析。　　 本章是在国际收支的货币分析法的理论框架下,将中国货币市场非均衡因素纳入到对外汇储备需求的分析当中。并运用季节性误差修正模型求出了我国外汇储备实际存量的动态调整速度,以此检验我国经济自身对外汇储备失衡的自我纠正能力。最终找到了能准确解释我国外汇储备变动的原因所在,即在短期内对外汇储备实际存量的波动影响最大的是货币市场非均衡因素,而从长期来看，应对外部经济世界冲击的预防性动机对外汇储备实际存量的影响最大。