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摘 要：自2015年811汇改以来，内有中国经济增速放缓，外有欧美等发达国家之间货币政策分化所带来的外溢效应冲击，导致跨境资本大幅流出中国，人民币波动率明显增大。人民币汇率走贬和美国加息预期等多个因素成为影响当下境内资本流动的主要因素。因此，有必要以人民币汇率变动建立模型，运用多元线性回归法分析国际收支、外汇储备、GDP增长率等对汇率影响显著程度，预测人民币汇率合理估值和走向，并作出相关政策建议。
关键词：人民币汇率 多元线性回归分析 影响因素
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）08（a）-036-02
作为一个宏观经济变量，汇率不仅受国民经济状况、通货膨胀、利率及经济政策等经济因素影响，其自身变动对一国经济也有着多方面的影响。人民币汇率作为联系国内外经济的纽带， 关系到我国的经济稳定和金融稳定。随着人民币国际化进程的推进，人民币汇率在我国和世界经济活动中的重要地位日益增强。自2015年811汇改以来，人民币汇率历经数次大幅贬值，人民币走贬是市场情绪和判断的直接反映，这其中除了政府对人民币的调控以及市场对人民币估价的正常修正引起的波动外，美联储加息周期也影响着人民币汇率，但最本质的原因在于全球市场对中国经济增速放缓以及房地产市场火爆所隐含风险的担忧。这种担忧让人民币持有者配置更多的外币资产，又反向强化了人民币贬值的预期，从而导致资本外流、外汇储备下降。因此研究人民币汇率影响因素成为一个重要的研究课题。
1 人民币汇率影响因素的理论分析
根据利率平价说，两国汇率的水平由两国利率差异决定。本文的研究对象是美元兑人民币汇率，基于目前美元加息的背景，本文采取中国贷款一年期利率与美国贷款一年期利率的差额作为自变量。国民经济核算一般采用GDP，GDP的增长意味着国民财富的增加，则该国货币趋于升值，因此采用GDP年增长率。目前，构成各国国际储备的成分主要有货币性黄金、外汇储备、IMF储备头寸以及特别提款权（SDRs）等，其中又以外汇储备为最主要组成部分，因此，本文以外汇储备量为自变量。购买力平价说指出了以国内外物价的对比作为汇率决定的依据之一，说明货币对内贬值必然引起对外的贬值，揭示了汇率变动的长期原因，因此本文采取年度CPI指数作为自变量。在国际贸易中，一切能够影响国际收支的因素均会影响汇率的变动，且其影响十分明显，因此本文采用进出口贸易差额为自变量。我国将货币供应量划分为三个层次：m0、m1、m2。根据国外经验和我国实际情况，本文采取用M2货币供应量作为自变量。
以上6个因素是本文考虑的主要因素，同时我们考虑到一国的政策因素、突发事情等对汇率有一定的影响，但我国近几年来汇率制度改革不断深入，现阶段人民币贬值趋势明显，由于政策变量不可控、不平稳，因此并没有将政策因素纳入考虑的范围之内，而将之视为随机扰动项。
2 实证分析
2.1 数据收集
本论文所采用的所有数据均来自中国国家统计局统计年鉴，数据期间为2000年～2015年的人民币汇率（年平均价）、中美利差（%）、GDP增加率（%）、外汇储备（亿美元）、CPI指数（%）、进出口贸易差额（亿美元）、货币供应量M2（亿元）。（见表1）
2.2 预分析
预分析主要包括描述性分析和相关性分析，此处主要列出相关性分析。由表2可知人民币汇率与中美利差的Pearson系数为0.703，t统计量的显著性概率0.002小于0.01，故认为这两个变量之间有显著相关关系，同理，人民币汇率与外汇储备、进出口贸易差额、货币供应量M2有显著关系，而人民币汇率与GDP增加率、CPI指数无显著相关。按照Pearson系数绝对值对四个通过显著性检验的变量进行排序：外汇储备>进出口贸易差额>货币供应量M2>利差。
2.3 建立多元线性回归模型
2.3.1 变量表
表3给出了逐步回归过程中变量的引入和剔除过程及其准则，该表显示模型最先引入变量外汇储备，第二个引入模型的是变量进出口贸易差额，没有变量被剔除。
2.3.2 模型拟合度分析
表4给出了模型的拟合情况，模型1的R平方为0.968，但模型2的R平方为0.977大于模型1的R平方，说明模型引入回归方程的第二个变量增加了模型的显著性，故以下内容重点分析模型2是否可用。
2.3.3 显著性分析
表5给出了回归拟合过程中的方差分析结果，模型2的回归平方和为11.652，残差平方和为0.275，模型拟合效果较好，其统计意义为在显著水平0.05的情形下，外汇储备与进出口贸易差额，和人民币汇率之间有线性关系。
2.3.4 回归系数分析
表6給出了所有模型的回归系数估计值，两个模型中的所有变量的显著性概率均小于0.05，均通过显著性检验。故令外汇储备为X1，进出口贸易差额为X2，人民币汇率为Y，得出最终的多元线性回归方程如下：
Y=8.497-0.00005457*X1-0.000116*X2
从模型分析结果可以看出：（1）一国的外汇储备与该国汇率成负相关。经济意义为：其他条件均不变时，外汇储备增加一万美元，人民币汇率上浮0.5457个单位，即贬值0.5457%。（2）进出口贸易差额与该国的汇率成负相关。其经济意义为：其他条件均不变时，进出口贸易差额增加一万美元，人民币汇率上浮1.16个单位，即贬值1.16%。（3）在构建最优模型的过程中，采用逐步回归法排除了中美利差、货币供应量M2、GDP增加率和CPI指数，但通过前文分析可知，中美利差与人民币汇率成正相关关系，货币供应量M2与人民币汇率之间成负相关关系，造成与理论分析相悖的原因可能是样本容量太少。
3 结语
通过以上实证回归分析得出，人民币汇率的影响因素众多，但主要受外汇储备和进出口贸易差额的显著影响。2015年以后，我国多次降低外汇储备来维持人民币汇率的稳定，同时进出口贸易表现不佳，人民币大贬的言论甚嚣尘上，对此，我国货币当局应通过合理渠道维稳外汇储备，并动用各种经济手段和非经济手段，对贸易条件和外汇储备进行适当的干预和调节，以维持人民币币值的对内均衡和对外均衡，稳定国内外市场，在中国转型的阵痛中实现中国经济的可持续发展。
参考文献
[1] 蔡珺.人民币国际化的问题研究[J].中国商论，2016（28）.
[2] 陈永胜，宋立新.多元回归建模以及SPSS软件求解[J].通化师范学院学报，2007（12）.
关键词：人民币汇率 多元线性回归分析 影响因素
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）08（a）-036-02
作为一个宏观经济变量，汇率不仅受国民经济状况、通货膨胀、利率及经济政策等经济因素影响，其自身变动对一国经济也有着多方面的影响。人民币汇率作为联系国内外经济的纽带， 关系到我国的经济稳定和金融稳定。随着人民币国际化进程的推进，人民币汇率在我国和世界经济活动中的重要地位日益增强。自2015年811汇改以来，人民币汇率历经数次大幅贬值，人民币走贬是市场情绪和判断的直接反映，这其中除了政府对人民币的调控以及市场对人民币估价的正常修正引起的波动外，美联储加息周期也影响着人民币汇率，但最本质的原因在于全球市场对中国经济增速放缓以及房地产市场火爆所隐含风险的担忧。这种担忧让人民币持有者配置更多的外币资产，又反向强化了人民币贬值的预期，从而导致资本外流、外汇储备下降。因此研究人民币汇率影响因素成为一个重要的研究课题。
1 人民币汇率影响因素的理论分析
根据利率平价说，两国汇率的水平由两国利率差异决定。本文的研究对象是美元兑人民币汇率，基于目前美元加息的背景，本文采取中国贷款一年期利率与美国贷款一年期利率的差额作为自变量。国民经济核算一般采用GDP，GDP的增长意味着国民财富的增加，则该国货币趋于升值，因此采用GDP年增长率。目前，构成各国国际储备的成分主要有货币性黄金、外汇储备、IMF储备头寸以及特别提款权（SDRs）等，其中又以外汇储备为最主要组成部分，因此，本文以外汇储备量为自变量。购买力平价说指出了以国内外物价的对比作为汇率决定的依据之一，说明货币对内贬值必然引起对外的贬值，揭示了汇率变动的长期原因，因此本文采取年度CPI指数作为自变量。在国际贸易中，一切能够影响国际收支的因素均会影响汇率的变动，且其影响十分明显，因此本文采用进出口贸易差额为自变量。我国将货币供应量划分为三个层次：m0、m1、m2。根据国外经验和我国实际情况，本文采取用M2货币供应量作为自变量。
以上6个因素是本文考虑的主要因素，同时我们考虑到一国的政策因素、突发事情等对汇率有一定的影响，但我国近几年来汇率制度改革不断深入，现阶段人民币贬值趋势明显，由于政策变量不可控、不平稳，因此并没有将政策因素纳入考虑的范围之内，而将之视为随机扰动项。
2 实证分析
2.1 数据收集
本论文所采用的所有数据均来自中国国家统计局统计年鉴，数据期间为2000年～2015年的人民币汇率（年平均价）、中美利差（%）、GDP增加率（%）、外汇储备（亿美元）、CPI指数（%）、进出口贸易差额（亿美元）、货币供应量M2（亿元）。（见表1）
2.2 预分析
预分析主要包括描述性分析和相关性分析，此处主要列出相关性分析。由表2可知人民币汇率与中美利差的Pearson系数为0.703，t统计量的显著性概率0.002小于0.01，故认为这两个变量之间有显著相关关系，同理，人民币汇率与外汇储备、进出口贸易差额、货币供应量M2有显著关系，而人民币汇率与GDP增加率、CPI指数无显著相关。按照Pearson系数绝对值对四个通过显著性检验的变量进行排序：外汇储备>进出口贸易差额>货币供应量M2>利差。
2.3 建立多元线性回归模型
2.3.1 变量表
表3给出了逐步回归过程中变量的引入和剔除过程及其准则，该表显示模型最先引入变量外汇储备，第二个引入模型的是变量进出口贸易差额，没有变量被剔除。
2.3.2 模型拟合度分析
表4给出了模型的拟合情况，模型1的R平方为0.968，但模型2的R平方为0.977大于模型1的R平方，说明模型引入回归方程的第二个变量增加了模型的显著性，故以下内容重点分析模型2是否可用。
2.3.3 显著性分析
表5给出了回归拟合过程中的方差分析结果，模型2的回归平方和为11.652，残差平方和为0.275，模型拟合效果较好，其统计意义为在显著水平0.05的情形下，外汇储备与进出口贸易差额，和人民币汇率之间有线性关系。
2.3.4 回归系数分析
表6給出了所有模型的回归系数估计值，两个模型中的所有变量的显著性概率均小于0.05，均通过显著性检验。故令外汇储备为X1，进出口贸易差额为X2，人民币汇率为Y，得出最终的多元线性回归方程如下：
Y=8.497-0.00005457*X1-0.000116*X2
从模型分析结果可以看出：（1）一国的外汇储备与该国汇率成负相关。经济意义为：其他条件均不变时，外汇储备增加一万美元，人民币汇率上浮0.5457个单位，即贬值0.5457%。（2）进出口贸易差额与该国的汇率成负相关。其经济意义为：其他条件均不变时，进出口贸易差额增加一万美元，人民币汇率上浮1.16个单位，即贬值1.16%。（3）在构建最优模型的过程中，采用逐步回归法排除了中美利差、货币供应量M2、GDP增加率和CPI指数，但通过前文分析可知，中美利差与人民币汇率成正相关关系，货币供应量M2与人民币汇率之间成负相关关系，造成与理论分析相悖的原因可能是样本容量太少。
3 结语
通过以上实证回归分析得出，人民币汇率的影响因素众多，但主要受外汇储备和进出口贸易差额的显著影响。2015年以后，我国多次降低外汇储备来维持人民币汇率的稳定，同时进出口贸易表现不佳，人民币大贬的言论甚嚣尘上，对此，我国货币当局应通过合理渠道维稳外汇储备，并动用各种经济手段和非经济手段，对贸易条件和外汇储备进行适当的干预和调节，以维持人民币币值的对内均衡和对外均衡，稳定国内外市场，在中国转型的阵痛中实现中国经济的可持续发展。
参考文献
[1] 蔡珺.人民币国际化的问题研究[J].中国商论，2016（28）.
[2] 陈永胜，宋立新.多元回归建模以及SPSS软件求解[J].通化师范学院学报，2007（12）.