人民币实际有效汇率REER月度数据
人民币汇率
从以下的公式中还可以看到，在满足了一定的条件之后，外 部真实汇率和内部真实汇率保持固定的联系
假定本国和国外商品价格总水平都分别是 其贸易品和非贸易品的加权平均，用公式 表示如下： (2.7)
(2.8)
其中，Pgd代表国内物价总水平指数，Pnd代表 国内非贸易品物价指数，a代表非贸易品在全 部商品中所占的比例，Ptd代表国内贸易品物 价指数，1-a代表贸易品在全部商品中所占的 比例，下标f代表国外。 无论是支出法还是成本法，本国外部双边真 实汇率可以表示为：
外部真实汇率和内部真实汇率
以上，分别介绍了外部真实汇率和内部真实汇率的 概念及其不同的度量方法。由于设计的理念和计算 方法有很大差异，这两类真实汇率分别可以服务不 同的功能，对问题研究可以提供不同视角。比如， 无论是贸易品衡量的外部真实汇率，还是内部真实 汇率，都能够解释本国贸易余额的变动，所不同的 是，贸易品衡量的外部真实汇率更侧重从支出或者 是国际竞争力的角度解释贸易余额的变动，而内部 真实汇率从国内贸易品和非贸易品相对激励措施的 角度解释贸易余额波动。
BRER代表外部双边真实汇率，BNER代表 明双边名义汇率。将（2.7）、（2.8）带入 （2.9），可以得到：
Pnd/Ptd正是国内的内部真实汇率,Pnf/Ptf则是
国外的内部真实汇率，而 BNER*Ptd/Ptf是 贸易品衡量的外部真实汇率。
假定一价定律成立，并且不考虑关税、运输 成本，则贸易品衡量的外部真实汇率为1， （2.10）可以进一步变化为：
外部真实汇率
我们通常提到的真实汇率往往是指外部真实汇率，它反 映了一揽子国内商品和国外商品的相对价格变化，和名 义汇率的主要区别在于它在名义汇率的基础上剔除了国 内外价格水平差异的影响。外部真实汇率可以区分为双 边真实汇率（Bilateral Real Exchange Rate，简称 BRER）和贸易加权真实汇率 （Trade Weighted Real Exchange Rate，简称 TWRER），贸易加权真实汇率也就是文献中经常用到 的真实有效汇率（Real Effective Exchange Rate，简 称REER）。所谓有效，其实就是贸易加权的意思
人民币升值对我国贸易结构的影响分析
人民币升值对我国贸易结构的影响分析摘要：本文在汇率非中性假设下，用投入结构差异下汇率变动对贸易结构的影响来考察人民币升值对我国对外贸易结构变化的影响。
在人民币升值过程中，通过分析我国各类商品的贸易特化系数，发现我国贸易结构正处于不断优化过程中，并运用Granger因果关系检验证实了人民币升值确实是我国贸易结构优化的原因之一。
关键词：人民币升值；对外贸易结构；贸易特化系数一、引言汇改以来，人民币实际有效汇率一直处于升值的趋势中，人民币升值不仅影响国际贸易流量，也影响着贸易结构特别是对外贸易结构。
汇率变动对贸易流量的影响可以用比较精确的计量经济学模型进行分析，而汇率变动的贸易结构调整效应一般与可维持的趋势性汇率变动有关，因而建立在简单时间序列基础的计量经济分析是毫无意义的。
所以，汇率变动的贸易流量调整效应得到了更多的实证研究，而汇率变动的贸易结构调整效应没能得到理论界的一致意见。
杜进朝认为，日元升值导致传统产业的衰落，刺激了先进产品生产的发展，促进了日本贸易结构升级；欧元明认为，实际有效汇率与企业内资出口间没有因果关系，人民币汇率的变化对内资出口影响非常小；巴曙松通过Granger检验得出贸易结构的变化会影响人民币实际有效汇率的结论。
基于此，本文将人民币升值的贸易效应分析放在贸易结构上，通过对国际标准分类下十类商品的贸易特化系数和进出口占比的变化情况，对人民币实际有效汇率和贸易特定化系数两者之间Granger因果关系进行检验，来解释汇率变动与贸易结构变化的联系。
二、实证分析1.人民币升值下我国对外商品贸易结构的变化在开放经济条件下，一般用贸易特化系数（TSC）来衡量商品贸易结构。
贸易特化系数可以反映一国贸易结构的变化情况，如果初级产品的贸易特化系数呈上升趋势，而工业制成品的贸易特化系数呈下降趋势，说明了该国的外贸商品结构正实现第一层次的优化，再根据工业制成品中各类商品的贸易特化系数的变化来判断是否该国的贸易结构处于第二层次的优化进程中。
人民币汇率长期走势的结构变化检验
人民币汇率长期走势的结构变化检验孟繁伟;胡璇【摘要】为了对人民币汇率形成机制进行更好地检验,文章采用Perron和Yabu(2009)提出的结构变化检验方法,克服了已有相关研究在检验结构变化时经济变量平稳性要求的局限性.研究结果表明,对于人民币年度实际有效汇率,仅在1990年出现了一次明显的结构变化;对于人民币月度实际有效汇率,在1997年亚洲金融危机爆发时出现了明显的结构变化;而2005年汇率改革和2009年金融危机并未产生明显的结构变化.文章结合相关的客观经济事件对检验结果产生的原因进行了分析.【期刊名称】《广西财经学院学报》【年(卷),期】2014(027)004【总页数】6页(P64-69)【关键词】人民币汇率;长期走势;结构变化;Quasi-FGLS【作者】孟繁伟;胡璇【作者单位】东北师范大学经济学院,吉林长春130117;东北师范大学经济学院,吉林长春130117【正文语种】中文【中图分类】F822一、引言从1994年起，中国开始实行有管理的浮动汇率制度，积极推进汇率的形成机制，直到2005年7月21日新一轮汇率制度改革后，建立健全了以市场供求为基础，放弃以美元为唯一参照，转而参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
新一轮的汇率改革使得人民币汇率受政府干预程度降低，受宏观经济冲击导致的汇率波动性增强。
虽然体现出中国市场化程度的提高，但同时由于汇率波动引致的经济不稳定的可能性也增强。
此外，由于中国经济持续快速的增长，要求人民币升值的声音不断传出，尤其发达国家由于贸易保护主义的势力强大，认为人民币汇率在很大程度上被低估，从而在各种场合给中国政府施加压力，要求人民币升值。
事实上，人民币汇率大幅度的上升影响了中国的出口贸易，给宏观经济增长本身带来影响，同时人民币汇率短期波动性过强易给宏观经济政策带来不确定性。
尽管人民币汇率的短期波动会对宏观经济造成一定的冲击，但是分析人民币汇率长期走势更有价值。
“8.11汇改”前后人民币汇率的波动对比研究
“8.11汇改”前后人民币汇率的波动对比研究作者：梁宇飞来源：《大经贸》2018年第06期【摘要】 2015年8月11日，中国央行宣布调整人民币对美元汇率中间报价机制，做市商参考上日银行间外汇市场收盘汇率，向中国外汇交易中心提供中间价报价。
这一调整使得人民币兑美元汇率中间价机制进一步市场化，更加真实地反映了当期外汇市场的供求关系。
本文通过以离岸人民币汇率基于GARCH族模型进行分析，发现（1）811汇改后人民币汇率日收益率更接近于正态分布。
（2）811汇改后人民币汇率日收益率波动幅度更大，并且出现汇改前没有的ARCH效应，即波动的集聚与持续。
（3）811汇改前人民币汇率日收益率不存在自回归效应，但汇改后出现了二阶的自回归。
（4）811汇改后的人民币汇率日收益率序列可以进行GARCH族模型进行拟合。
【关键词】“8.11汇改” 离岸人民币汇率汇率日收益率波动一、引言“8.11汇改”以来人民币加快了迈向市场化的步伐，同时人民币汇率也不同以往的相对稳定，其波动呈现出了新的特点。
自2015年8月11日以来，人民币汇率先后主要经历了单边震荡贬值、双向波动加剧、震荡回升等几个明显的阶段。
本文以汇改前后各三年的人民币对美元离岸汇率作为研究对象，通过分析其波动特点并进行对比，检验“8.11汇改”的成果并讨论其背后成因，能够强化对“8.11汇改”的解读并助力日后相关的理论支撑。
二、实证部分（一）研究方法GARCH模型是通过在条件方差方程里加入条件方差的滞后项，从而能够更好刻画波动的持续性，实现收益率的长记忆过程。
GARCH（q，p）模型的一般表达式为：其中，rt为收益率序列，μ为收益的无条件期望值，εt为残差，σt2为条件方差，vt为独立同分布的随机变量，vt与σt相互独立，ω是常数项，α为滞后期参数，β为方差的参数。
一般而言，价格上涨和下跌的幅度相同，引起的波动幅度却不同，GARCH不能刻画这种收益率条件方差波动的非对称性。
人民币的均衡汇率估计-- 范敏
RIndex = NIndex ×
PC PW
（２）
其中 Ｐｃ 表示中国的物价指数 这里用的是以 ９０ 年为基期的消费物价指数 Ｐｗ 表示世界的物价指数 是用贸易加权 （１） 式中各国的消费物价指数的办 法求得的
2
美国
日本 香港
德国 印尼 马来西亚 新加坡 泰国和韩国
69
１９９８．１
（１）
北京大学中国经济研究中心学刊 1999 年 7 月 第 3 期
人民币官方汇率和市场汇率
Ｏｆｆｉｃｉａｌ Ｒａｔｅ Ｍａｒｋｅｔ Ｒａｔｅ
１９８３．１
１９８３．４
１９８４．３
１９８５．２
１９８６．１
１９８６．４
１９８７．３
１９８８．２
１９８９．１
１９８９．４
１９９０．３
１９９１．２
１９９２．１
１９９２．４
１９９３．３
１９９４．２
１９９５．１
１９９５．４
１９９６．３
外汇储备前三名分别为日本 中国大陆和中国香港 而大陆和香港的经济规模远远小于
美国和欧共体诸国
71
北京大学中国经济研究中心学刊 1999 年 7 月 第 3 期
9.
据 2.
扩张性的财政政策会挤出部分私人投资４ 因政府投资多用于基础设施 建设 而基础设施投资是资本密集型和进口密集型的 财政扩张会引起 实际货币贬值 金融危机虚拟变量 ＤＵＭ ９７ 年第三季度之前为零 而后为 １ ９７ 年 下半年至今的金融危机对人民币有效汇率是一个正面的影响 同遭受危 机的东南亚国家相比较 中国的企业生产力和金融市场未受破坏 人民 币的对外购买力增强 贸易条件 ９４ 年前的 ＧＤＰ 增长率 ９４ 年前的更新改造投资只有年度数 季度数据是通过年度数据平滑得到的
[人民币汇率走势回顾与展望]美元对人民币汇率走势
![[人民币汇率走势回顾与展望]美元对人民币汇率走势](https://img.taocdn.com/s3/m/2c4370a833687e21af45a9f9.png)
[人民币汇率走势回顾与展望]美元对人民币汇率走势20XX年是我国实施人民币汇率形成机制改革后的第一年，尽管人民币汇率面临着国内外多重的政治、经济等方面的压力，但人民币汇率改革依然以稳健的步伐推进。
人民币汇率的未来走势已成为国内外广泛关注的热点问题。
本文通过对20XX年人民币汇率走势的回顾，旨在分析影响汇率变化的因素及其对我国经济的影响，力图把握20XX年人民币汇率政策趋势，并对人民币汇率的未来走势作出基本判断。
一、20XX年人民币汇率走势及其主要影响因素回顾20XX年，人民币汇率的特征可概括为：汇率弹性明显增强、双向波幅扩大、总体呈小幅升值态势;而从影响人民币汇率短期变动的因素来看，美元走势已成为最直接的因素。
(一)20XX年人民币汇率走势随着人民币汇率形成机制逐步完善和金融市场建设不断加强，20XX 年人民币汇率弹性明显增强，初步形成了市场供求关系导向的汇率机制，人民币汇率运行机制更趋市场化。
1.人民币名义汇率呈波动性升值态势人民币汇率屡创汇改以来新高，名义汇率波动性升值。
20XX年5月15日，中国人民银行发布的人民币兑美元汇率中间价为7.9982元，{1}首次破八。
此后人民币汇率保持在小额波动中的稳步上涨，人民币对美元汇率中间价屡创新高。
仅在20XX年11月内，人民币汇率中间价相继突破了7.88、7.87、7.86、7.85和7.84五个整数关口，当月累计升值近400个基点。
20XX年12月28日，人民币汇率更是创出1美元兑7.8149元的新高;与20XX年12月30日1美元兑换人民币8.0702元相比，已上升2553个基点，升值幅度高达3.17%。
人民币对美元的加速升值，导致人民币对港币也加速升值。
在20XX年底，港币现钞兑换人民币也首次跌破1比1，人民币进入港元区间。
2.人民币汇率双向运行态势显现人民币汇率持续上升之后会出现一定幅度的回调，双向运行态势显现。
20XX年3月6日开始，人民币汇率出现6个交易日的连跌，人民币汇率呈现双向浮动特征;8月中旬和9月下旬，人民币汇率经历了较大回调;11月17日，连续第五个交易日下跌，美元兑人民币汇率中间价已经达到了7.8745。
eviews下的VIF值检验分析报告
eviews下的VIF值检验分析报告【实验目的与要求】熟练使用EViews软件进行计量分析，理解自相关的检验和估计的基本方法【实验准备】1.自相关的基本概念：若Cov(ui,uj)=E(uiuj)=0(i≠j)不成立，即线性回归模型扰动项的方差—协方差矩阵的非主对角线元素不全为零，则称为扰动项自相关，或序列相关（serial correlation）2.自相关的后果：（1）在扰动项自相关的情况下，尽管OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE。
（2）OLS估计量的标准误差不再是真实标准误差的无偏估计量，使得在自相关的情况下，无法再信赖回归参数的置信区间或假设检验的结果。
3.检验自相关的基本方法：残差检验、D.W检验、Q检验4.自相关的修正方法：广义差分法。
【实验内容】1.利用实验数据建立实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
2.利用实验数据，建立中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
3.如果检验结果为存在自相关，根据残差检验和D.W检验估计一阶自相关系数。
4.根据估计出的一阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。
5.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
6.对实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER和中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。
7.如果检验结果为存在高阶自相关，根据残差检验估计高阶自相关系数。
8.根据估计出的高阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。
9.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。
10.对在同样数据基础上得到的不同模型进行比较分析。
【实验数据】以下实验数据为1980-2003年人民币名义有效汇率（NEER）和实际有效汇率（REER）的数据（来源于国际货币基金组织出版的国际金融统计（IFS））和1982-2002年中国出口（EX）和进口（IM）（单位：亿美元）的数据.。
人民币汇率波动对我国价格水平的传递效应——基于2004--2010年数据的实证检验
二、 模型 和 数据
５ ％。Ｇ ｇｏ ０ ａｎ ｎ和 Ｋ ｅ ｅ（ ９５ 检验了汇率变动对美 、 、 德 ｎｔ ｒ１９ ） ｔ 英 日、 影响一 国进 口价格 水平 的因素 主要有 汇率 、 国厂商 生产 外 四 国 汽 车 出 口价 格 的 影 响 ， 现 传 递 效 应 约 为 ３ ％。 Ｍｃ ａｔ 成本 、 国需求状况 、 国货 币供 应等几个方 面 ， 国内价格则 发 ０ Ｃｒｖ ｈ 本 本 而 （０ ０ 利 用 １７ － １９ 年 ９个 工业化 国家 的数 据 比较 了不 同 受到这些 因素 以及进 口价格 的共 同影响 。因此 ， ２０ ） ９６ ９ ８ 我们将 下面 的 时期 的汇率传 递效 应 ， 发现汇率传递效应处 于下 降趋势 。 方 程 作 为 本 章 实 证 检 验 的基 础 ： 第三 ， 率传 递 的 影 响 因素研 究 ， 汇 主要 从 微 观 市场 结 构 Ｉ ＝ ｏ ａＮ Ｒ ａ ＭＣ ａＯ Ｌ ａＧ Ｐ ａＭ２ ｅ ＭＰ ａ＋ １ Ｅ ＋ ２ ＋ ３ Ｉ ＋ ４ Ｄ ＋ ５ ＋ （） １ 和 宏 观 开 放 程 度 两 个 角度 进 行 解 释 。Ｄ ｍｂ ｓｈ １ ８ ）Ｙ ｎ ｏ ｕｃ （ ９ ７ 、 ａ ｇ Ｐ Ｉｆ＋ １Ｅ ＋ ２ ３Ｉ＋ ４Ｄ ＋ ５ ＋ ６ ＋ Ｐ＝ ｏ Ｎ Ｒ ｆＭＣ Ｏ Ｌ ｆＧ Ｐ ｆＭ２ｆＩ ｌｆ ｌ ｌ ｌ ｌ ｌ ＭＰ （） ２
人 民币汇 率波动对我 国价格水 平的传递效应
基 于 ２０－ ２ １ ０ ４ ０ ０年 数 据 的 实证 检 验
荣 岩
（ 津 财 经 大 学 ， 津 ３ ０２ ） 天 天 ０ ０２
【 摘 要 】 文章构建 了 Ｖ Ｒ 型，利用 ２０ 年 １月 至 ２ １ Ａ模 ０４ ０ ０年 ６月的月度数据估计 了人民币名义有效 汇率 变动 对我 国进 口价格指数和 国内一般价格水 平的传递效应 ， 发现 汇率 变动对进 口价格的影响较大 ， 国内价格 的影响较小。 对 另 外 ， 章 还 针 对 城 市 和 农 村 Ｃ Ｉ以及 ７类 主 要 的 Ｃ Ｉ 业分 类指 数 进 行 了汇率 传 递 系数 的检 验 。 文 Ｐ Ｐ行 【 键 词 】 人 民币名义有效 汇率； 关 汇率传递 ； 口价格 ；Ｐ 进 ＣＩ 【 中图分类号 】 ７ ６ Ｆ ３ ． Ｆ ２ ；８ ２６ 【 文献标识码 】 【 Ａ 文章编号 】 ０ ４ ２ ６ （０ ２ ０ — ０ ６ ０ １ ０ — ７ ８ ２ １ ）８ ０ ６ — 、 ｕｔＬ ｄｃ和 Ｖ ｇ ｓｏ （０ ６ 、ｌ ｏ （０ ７ 认 为 影 响 １９ ）Ｇ ｓ、ｅｕ ｉ ｕｓｎ ２０ ）Ｓａ ｖ ２ ０ ） ｆ ｖ
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年月人民币实际有效汇率REER Jan-9475.98 Feb-9477.73 Mar-9477.12 Apr-9478.75 May-9480.11 Jun-9479.51 Jul-9478.69 Aug-9482.96 Sep-9486.41 Oct-9486.6 Nov-9486.49 Dec-9488.59 Jan-9589.14 Feb-9590.73 Mar-9587.15 Apr-9586.38 May-9589.01 Jun-9587.08 Jul-9587.03 Aug-9592.13 Sep-9596.42 Oct-9595.52 Nov-9594.91 Dec-9595.19 Jan-9696.11 Feb-9698.64 Mar-9697.94 Apr-96100.07 May-96100.95 Jun-9699.62 Jul-9698.69 Aug-96100.89 Sep-96104.06 Oct-96104.07 Nov-96102.57 Dec-96103.55 Jan-97103.89 Feb-97108.68 Mar-97107.04 Apr-97108.78 May-97107.7 Jun-97104.74 Jul-97104.96 Aug-97108.81 Sep-97111.75 Oct-97110.93
Nov-97111.39 Dec-97116.14 Jan-98117.68 Feb-98117.82 Mar-98116.09 Apr-98116.12 May-98116.26 Jun-98115.64 Jul-98114.17 Aug-98117.96 Sep-98118.11 Oct-98112.94 Nov-98111 Dec-98109.62 Jan-99107.55 Feb-99111.55 Mar-99111.49 Apr-99111.04 May-99111.1 Jun-99108.78 Jul-99108.34 Aug-99108.77 Sep-99110.69 Oct-99109.36 Nov-99107.65 Dec-99106.8 Jan-00106.37 Feb-00111.12 Mar-00107.86 Apr-00107.8 May-00110.13 Jun-00106.41 Jul-00106.6 Aug-00109.45 Sep-00112.81 Oct-00113.67 Nov-00113.5 Dec-00113.01 Jan-01112.13 Feb-01114.36 Mar-01114.34 Apr-01116.09 May-01115.99 Jun-01114.36 Jul-01114.77 Aug-01114.23 Sep-01115.18
Oct-01116.14 Nov-01115.65 Dec-01116.37 Jan-02116.1 Feb-02119.82 Mar-02115.83 Apr-02114.93 May-02113.19 Jun-02109.17 Jul-02106.54 Aug-02109.15 Sep-02112.24 Oct-02111.98 Nov-02109.35 Dec-02108.83 Jan-03105.84 Feb-03108.31 Mar-03106.07 Apr-03106.14 May-03103.67 Jun-03101.33 Jul-03101.84 Aug-03104.44 Sep-03104.73 Oct-03102.97 Nov-03103.16 Dec-03101.81 Jan-0499.54 Feb-04100.65 Mar-04100.57 Apr-04101.56 May-04103.61 Jun-04100.84 Jul-04100.51 Aug-04103.03 Sep-04104.2 Oct-04102.43 Nov-0498.46 Dec-0496.95 Jan-0596.1 Feb-0599.3 Mar-0596.29 Apr-0597.11 May-0598.08 Jun-0597.81 Jul-0599.61 Aug-05101.42
Sep-05102.53 Oct-05103.85 Nov-05104.07 Dec-05103.82 Jan-06100.85 Feb-06104.04 Mar-06101.58 Apr-06100.92 May-0699.33 Jun-0699.01 Jul-0698.85 Aug-06100.4 Sep-06102.8 Oct-06103.76 Nov-06102.33 Dec-06102.67 Jan-07102.74 Feb-07105.94 Mar-07103.27 Apr-07102.4 May-07104.17 Jun-07104.18 Jul-07104.73 Aug-07107.54 Sep-07108.09 Oct-07106.62 Nov-07105.23 Dec-07107.32 Jan-08107.04 Feb-08112.12 Mar-08108.17 Apr-08109.12 May-08110.69 Jun-08110.04 Jul-08110.15 Aug-08114.63 Sep-08118.49 Oct-08123.01 Nov-08124.21 Dec-08121.19 Jan-09120.94 Feb-09126.09 Mar-09124.74 Apr-09122.46 May-09120 Jun-09116.38 Jul-09116.02
Aug-09117.1 Sep-09116.93 Oct-09115.19 Nov-09114.23 Dec-09113.78。