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人民币汇率波动对FDI的影响—基于VAR脉冲响应的压力情景实证研究

时间:2013-07-03  作者:苟于国
其中,和是VAR中的内生变量,是随机扰动项或新息。在VAR中,发生变化,不仅会立刻改变的当前值,同时也会通过当前的值影响到变量今后的取值,因为的滞后项在两个方程中都是解释变量。脉冲响应函数就是试图描述这些影响的轨迹,显示任意一个变量的扰动如何通过模型影响所有其他变量,最终又反馈到自身的过程。

3.Granger因果检验

格兰杰因果关系检验的基本原理是:在做Y对其他变量(包括自身的过去值)的回归时,如果把X的滞后值包括进来能显著地改进对Y的预测,我们就说X是Y的(格兰杰)原因;类似地定义Y是X的(格兰杰)原因。为此需要构造:

无条件限制模型:(5)

有条件限制模型: (6)

其中μt为白噪声序列,α,β为系数。n为样本量,m,k分别为Yt ,Xt 变量的滞后阶数,令(1)式的残差平方和为ESS1(2)式的残差平方和为ESS0 。

原假设为H0:βj=0;备择假设为H1:βj≠0 ( j =1,2,…,k)。若原假设成立则:

(7)

即F的统计量服从第一自由度为m,第二自由度为n-(k+m+1)的F分布。若F检验值大于标准F分布的临界值,则拒绝原假设,说明X的变化是Y变化的原因。

(三)压力情景分析

为研究汇率在不同强度波动的情景下对FDI的影响,本文采用压力情景分析方法。所谓压力情景分析,指将整个金融机构或资产组合置于某一特定的极端市场情况下,如假设利率骤升100个基本点,某一货币突然贬值30%,股价暴跌20%等异常的市场变化,然后测试该金融机构或资产组合在这些关键市场变量突变的压力下的表现状况。根据假设情景程度的不同,压力情景按冲击不断增强的顺序一般包括轻度压力、中度压力以及严重压力,其中轻度压力也比目前实际情况更为严峻。假定某项资产的违约率与宏观风险因子的关系可以描述为:

(8)

在给定压力情景下金融论文,宏观风险因子对违约概率的影响如下式:

(9)

其中表示不同的情景,通常使用相关变量加上(减去)其标差的一定倍数来模拟不同强度的压力情景。

四、实证分析

(一)模型建立与检验

影响外商直接投资的因素很多,其中汇率波动是一个重要因素,根据以往研究结果,经济发展状况、基础设施状况、获得高素质劳动力的难易程度等也对外商直接投资有明显的重要的作用。本文以人民币对美元加权平均月度汇率的波动率ER作为汇率因素的代表,FDI表示外商直接投资当月额,以全国劳动力平均报酬PAY表示劳动力获得的难易程度,国家基础建设投额FINV表示基础设施状况,GDP增速表示国内经济增长速度论文的格式。以上指标的数据从2005年8月至2009年9月,来自中经网、国家统计局、商务部等权威机构,为更精确的反应汇率变动对FDI的影响,我们采用月度数据,用线性插值和 cubic样条插值将部分变量的数据缺失进行处理。

将FDI与GDP、ER、FINV、PAY这几个变量进行Granger因果检验,发现汇率ER是FDI的Granger原因,其他几个因素不能Granger引起FDI的变动,表明人民币对美元汇率的变化能格兰杰引起外商直接投资的变动。经过ADF检验,FDI和ER均为平稳序列,用人民币对美元汇率ER为自变量、FDI为因变量,建立VAR模型,利用EVIEWS软件,利用SC和AIC值作为选择滞后期的标准,最终选择2期滞后模型,模型如下:

模型的拟合效果如下表所示:

表1 VAR拟合效果

 

FDI

ER

R-squared

0.850799

0.998188

Adj. R-squared

0.839971

0.998019

Sum sq. resids

1.88404

0.000387

S.E. equation

0.20932

0.003001

F-statistic

88.23901

5921.38

Log likelihood

9.597736

213.3473

Akaike AIC

-9.132572

-8.681138

Schwarz SC

-9.003344

-8.486221

从上表可以看出,两个方程的拟合优度分别为0.851和0.998,模型拟合效果很好。此外进行模型的残差检验和稳定性检验,如图1所示,所有单位根均在单位圆内,VAR模型满足稳定性条件。

未命名.jpg

 

No root lies outside the unit circle.

VAR satisfies the stability condition.

图1 模型稳定性检验

图2 混合自相关检验

如图2所示,通过混合自相关检验,滞后期内不存在序列相关问题。

(二)压力情景分析

为研究人民币对美元汇率波动ER对FDI的影响,这里根据压力情景分析原理,采用脉冲响应函数来模拟人民币对美元汇率的不同强度波动对FDI的影响,对ER施以轻度(1倍标准差)、中度(3倍标准差)、重度(5倍标准差)三种不同强度的冲击分别表示ER的轻微、中度和过度波动的压力情景,进而分析FDI的变化情况。

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图3 脉冲响应图

根据所得到的VAR模型,使用EVIEWS 软件建立ER对FDI的脉冲响应函数,其结果如图3所示。当人民币对美元汇率波动在受到不同强度的正向冲击的情景下,FDI在先下降后上升,并在第二期下降最大。ER在轻度压力情景下,即发生轻微波动,FDI在第二期受到的最大冲击为-0.0285;ER在中度压力情景下,即发生中度波动,FDI在第二期受到的最大冲击为-0.0854;ER在重度压力情景下,即发生过度波动时,FDI在第二期受到的最大冲击为-0.1475。经过整理,得到图4所示的结果。

图4 压力情景分析结果

(三)结论

通过VAR模型的脉冲响应分析,我们发现当汇率处在波动过大的重度压力情景下时,会在其滞后第二期,对外商直接投资FDI一个很大的冲击金融论文,可能达到-14.75%。根据相关理论,这主要是外国直接投资的风险规避效应所致,因为当人民币汇率短时间内剧烈变化,会使计划投资于国内的外商难以形成确定的预期,使外商直接投资的不确定性风险增大,进而会导致FDI的下降,这种下降会在第二期最为明显,第三期开始汇率过度波动的影响逐渐减小。一方面,相对于国内投资,进行跨国直接投资活动,受到各国经济制度、政治制度的不同,以及经济政策的不同,投资管理更加复杂,同时受到利率和汇率波动等因素的影响,国际直接投资风险远远大于国内投资。另一方面,相对于间接投资,直接投资所形成的土地、房屋、机器、设备等资产,流动性较差,而不能像金融投资等间接投资那样容易进行资产转移,容易形成沉淀成本,一旦直接投资形成,这部分成本将无法挽回。因此对外直接投资对于汇率本身并不敏感,而对于汇率的波动非常敏感,本实证以人民币兑美元汇率为例也表明,经常的、剧烈的汇率波动将严重外国直接投资。


参考文献:
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[2]Paul krugman,Exchange Rate Instability[M],CambridgeMIT Press,1989
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[4]李晓,丁一兵.人民币汇率变动趋势及其对区域货币合作的影响.国际金融研究,2009,(03).
[5]张正平.我国上市商业银行汇率风险的实证研究——基于2005年汇改以来数据的分析[J].北京工商大学学报(社会科学版), 2009,(03)
[6]毕玉江,朱钟棣.人民币汇率变动的价格传递效应——基于协整与误差修正模型的实证研究[J]. 财经研究, 2006,(07)
[7]张成思.人民币汇率变动与通货膨胀动态走势.国际金融研究,2009,(05)
[8]徐风雷.人民币汇率波动对外商投资企业的经济影响及对策.投资研究,1993,(11)
 

 

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