第一节 外汇趋势的计量分析

第一节  外汇趋势的计量分析

一、美元兑人民币的计量分析

这个部分的目标是要找出影响美元兑人民币汇率趋势的主要经济指标。所以,首先做相关性分析,即把与美元兑人民币汇率趋势相关的主要经济指标按照相关度排序。其次,做偏相关分析,即把相关系数较低的经济指标作为控制变量,旨在找出美元兑人民币汇率趋势影响系数最大的经济指标。如果相关系数达到0.9以上,可以做线性回归。计量结果见表10-1。

上面的分析结果表明,在美元兑人民币汇率趋势成因中,Pearson相关系数的绝对值大于0.5的经济指标分别是PPI(0.771),中国工业增加值(0.756),社会消费品零售总额(-0.581),CPI(0.510),也就是说,它们四个要素对美元兑人民币汇率趋势有影响。为了进一步研究它们对美元兑人民币汇率趋势影响程度,把其余的两个因素(制造业PMI和非制造业PMI)作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-2。

根据以上偏相关分析结果可知,当把制造业PMI和非制造业PMI作为控制变量,中国工业增加值和PPI的相关系数分别是0.721和0.719。再继续把杜会消费品零售总额和CPI作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-3。

根据以上偏相关分析可知,对美元兑人民币汇率趋势产生重要影响的经济指标是PPI。由此可见,中国央行的汇率政策主要服务于中国的工业。

二、美元兑日元的计量分析

这个部分的目标是要找出影响美元兑日元汇率趋势的主要经济指标。所以,首先做相关性分析,即把与美元兑日元汇率趋势相关的主要经济指标按照相关度排序。其次,做偏相关分析,即把相关系数较低作为控制变量,旨在找出美元兑日元汇率影响系数最大的经济指标。如果相关系数达到0.9以上,可以做线性回归。计量结果见表10-4。

上面的分析结果表明,在美元兑日元汇率趋势成因中,Pearson相关系数绝对值大于0.5的经济指标有7个。也就是说,它们7个要素对美元兑日元汇率趋势均有不同程度的影响。为了研究他们对美元日元汇率趋势影响程度,把Pearson相关系数相对较小的两个指标(贸易差额和商业环境指数)作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-5。

根据以上偏相关分析可知,工业产出指数1、工业产出指数2、企业服务价格指数、CPI这四个经济指标的偏相关系数十分接近。再继续深入研究日本经济指标对美元兑日元汇率的影响,把Pearson相关系数绝对值在0.5以下的作为控制变量,研究美元兑日元汇率与CPI之间的相关关系。结果见表10-6。

根据以上的偏相关分析可知,CPI与美元兑日元汇率趋势相关系数的绝对值小于0.5,这种情况说明美元兑日元汇率在此时间段内的走势基本上与CPI线性关系不大,也可以说,总体上美元兑日元汇率与日本的经济指标几乎不存在线性关系,究其原因,2010年至2012年全球经济动荡,欧洲深受主权债务危机的影响,美国经济复苏步履蹒跚,此时外汇市场把日元当做避险货币进行追捧,因此当时美元兑日元汇率反映的是世界经济混乱格局而不是日本的经济状况。

三、澳元兑美元的计量分析

在这个部分目标是要找出影响澳元兑美元汇率趋势的主要经济指标。所以,首先做相关性分析,即把与澳元兑美元相关的主要经济指标按照相关度排序。其次,做偏相关分析,即把相关系数较低的经济指标作为控制变量旨在找出澳元兑美元影响系数最大的经济指标。如果相关系数达到0.9以上,可以做线性回归。计量结果见表10-7。

根据以上的分析结果可知,在澳元兑美元汇率趋势成因中,Pearson相关系数的绝对值大于0.5的经济指标分别是AIG建筑业表现指数(一0.586)、失业率(一0.842)、私营企业贷款月率(-0.604),也就是说,它们三个经济指标对澳元兑美元汇率趋势有影响。为了研究他们对澳元兑美元汇率趋势影响程度,把其余的三个因素作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-8。

根据以上偏相关分析结果可知,当商品及服务贸易账、西太平洋领先指数、NAB商业景气指数三个经济指标作为控制变量,失业率与澳元美元汇率之间偏相关系数最大。因此,再继续把AlG建筑业表现指数和私营企业贷款月率作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-9。

根据以上偏相关分析可知,在澳元兑美元汇率趋势里影响最重要的经济指标是澳大利亚的失业率。由此可见,澳大利亚央行的汇率政策主要服务于本国的经济,主要参考的经济指标是失业率和建筑业等关于民生领域的经济指标。

四、英镑兑美元的计量分析

这个部分的目标是要找出影响英镑兑美元趋势的主要经济指标。所以,首先做相关性分析,即把与英镑兑美元汇率趋势相关的经济指标按照相关度排序。其次,做偏相关分析,即把相关系数较低的经济指标作为控制变量,旨在找出英镑兑美元影响系数最大的经济指标。如果相关系数达到0.9以上,可以做线性回归。计量结果见表10-10。

根据上面的分析结果可知,在英镑兑美元汇率趋势成因中,Pearson相关系数的绝对值大于0.5的分别是失业率(-0.515)、CPI年率(-0. 676)和建筑业PMl(0.562),也就是说,它们三个要素对英镑兑美元汇率趋势有影响。为了研究他们对英镑兑美元趋势影响程度,把Pearson相关系数稍小的两个因素(制造业PMI和工业产出指数年率)作为控制变量,进行偏相关分析,结果见表10-11。

根据以上偏相关分析可知,对英镑兑美元汇率趋势产生重要影响的经济指标是CPI年率。由此可见,英国的汇率政策主要是为了调控本国的物价水平,即针对英国的CPI指标,英国央行采取相机抉择的汇率政策。

五、欧元兑美元的计量分析

这个部分的目标是要找出影响欧元兑美元汇率趋势的主要经济指标。所以,首先针对整个欧元区的经济指标做相关性分析,即把与欧元兑美元汇率相关的主要经济指标按照相关度排序。其次,做偏相关分析,即把相关系数较低作为控制变量,旨在找出欧元兑美元汇率影响系数最大的经济指标。如果相关系数达到0.9以上,可以做线性回归。计量结果见表10-12。

根据以上结果可知,欧元兑美元汇率趋势有明显影响的经济指标有八个,按照Pearson相关系数绝对值排序,它们分别是工业产出(0.870)、经济景气指数(0.838)、服务业PMI(0.808)、制造业PMI(0.772)、Eentix投资者信心指数(0.739)、消费者信心指数(0.701)、零售销售(0.574)和失业率(-0.516)。再继续深入研究欧元区整体经济指标对欧元兑美元汇率的影响,把Pearson相关系数在0.8以下的经济指标做控制变量,做偏相关分析。分析结果见表10-13。

由以上分析结果可知,到欧元兑美元影响汇率趋势影响的主要经济指标是工业产出,为了进一步验证工业产出这一经济指标对欧元兑美元影响汇率趋势的影响,再继续把服务业PMI和经济景气指数作为控制变量,做偏相关分析,分析结果见表10-14。

以上结果可以表明,欧元区整体的工业产出对欧元兑美元汇率的趋势有明显的影响。除此之外,法国INSEE商业信心指数也对欧元兑美元汇率的趋势有明显的影响。通过以上分析可知,大多数欧元区国家经济增长的动力源自工业制造业,但是法国的经济增长源于消费,经济增长动力的不同取决于各个国家的禀赋。