外匯儲(chǔ)備是一國(或地區(qū))貨幣當(dāng)局持有的可以隨時(shí)使用的可兌換貨幣資產(chǎn)，是儲(chǔ)備資產(chǎn)中最為重要的組成部分之一。自上世紀(jì)90年代中期以來，我國外匯儲(chǔ)備進(jìn)入高速增長時(shí)期，近十年以來更是以前所未有的速度增長，達(dá)到前所未有的規(guī)模。本文是一篇公共經(jīng)濟(jì)學(xué)論文,論述了我國外匯儲(chǔ)備的短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析，以供大家參考和下載。經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊推薦　《中國經(jīng)貿(mào)》雜志由中華人民共和國商務(wù)部主管，中國對(duì)外貿(mào)易經(jīng)濟(jì)合作企業(yè)協(xié)會(huì)主辦。經(jīng)國家新聞出版署核準(zhǔn)創(chuàng)辦的大型經(jīng)貿(mào)類綜合性月刊，1996年創(chuàng)刊，國 內(nèi)外公開發(fā)行。雜志社為廣大學(xué)術(shù)界人士、各高校師生提供學(xué)術(shù)交流的國家級(jí)經(jīng)濟(jì)類綜合性刊物。

　　摘 要：為了能夠更好地管理我國的外匯儲(chǔ)備，對(duì)2000年以來的外匯儲(chǔ)備數(shù)據(jù)進(jìn)行ARIMA法建模，并預(yù)測(cè)短期內(nèi)我國外匯儲(chǔ)備的增長趨勢(shì)，可以對(duì)我國外匯儲(chǔ)備的增長趨勢(shì)有更確切的把握。

　　關(guān)鍵詞：公共經(jīng)濟(jì)學(xué)論文,外匯儲(chǔ)備,時(shí)間序列分析,ARIMA模型,短期預(yù)測(cè)

　　研究背景和意義

　　1、研究背景

　　進(jìn)入21世紀(jì)之后，伴隨全球國際收支失衡的惡化，全球外匯儲(chǔ)備規(guī)模不斷上升，而全球外匯儲(chǔ)備的增長又集中體現(xiàn)在發(fā)展中國家外匯儲(chǔ)備的增長，尤其是東亞國家和石油輸出國。在發(fā)展中國家中，中國外匯儲(chǔ)備的增長速度更加迅猛。 1999年年底中國外匯儲(chǔ)備約為0.16萬億美元，占全球規(guī)模的9%，2007年年底上升至1.53萬億美元，占全球規(guī)模的24%，增長了8.6倍。中國已經(jīng)超越日本成為全球外匯儲(chǔ)備的最大持有國。2008年至2010年，中國的外匯儲(chǔ)備繼續(xù)增加，到了2008年年底，中國的外匯儲(chǔ)備達(dá)到了1.94萬億美元，2009年年底，中國的外匯儲(chǔ)備達(dá)到了2.4萬億美元，比2008年增長了23%。到了2012年6月，我過的外匯儲(chǔ)備達(dá)到了32400.05億美元。

　　2、研究意義

　　外匯儲(chǔ)備是一個(gè)國家國際清償力的重要組成部分，同時(shí)對(duì)于平衡國際收支、穩(wěn)定匯率有重要的影響。一定的外匯儲(chǔ)備是一國進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)、實(shí)現(xiàn)內(nèi)外平衡的重要手段。當(dāng)國際收支出現(xiàn)逆差時(shí)，動(dòng)用外匯儲(chǔ)備可以促進(jìn)國際收支的平衡;當(dāng)國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)不平衡，出現(xiàn)總需求大于總供給時(shí)，可以動(dòng)用外匯組織進(jìn)口，從而調(diào)節(jié)總供給與總需求的關(guān)系，促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的平衡。同時(shí)當(dāng)匯率出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，可以利用外匯儲(chǔ)備干預(yù)匯率，使之趨于穩(wěn)定。因此，外匯儲(chǔ)備是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)均衡穩(wěn)定的一個(gè)必不可少的手段，特別是在經(jīng)濟(jì)全球化不斷發(fā)展，一國經(jīng)濟(jì)更易于受到其他國家經(jīng)濟(jì)影響的情況下，更如此。但外匯儲(chǔ)備并不是越多越好，超額的外匯儲(chǔ)備給國家?guī)�來大量的持有成本，將�?huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利的影響。如何根據(jù)我國國情確定適度的外匯儲(chǔ)備規(guī)模成為當(dāng)前外匯管理的一項(xiàng)極為重要的任務(wù)。

　　樣本數(shù)據(jù)和模型簡述

　　1、樣本數(shù)據(jù)

　　從1997年至今，我國的外匯管理制度未做過大的調(diào)整，一直處于國家的宏觀控制之中，近年來才逐步放松對(duì)外匯的管制，進(jìn)行小幅的調(diào)整而較小的調(diào)整幅度對(duì)數(shù)據(jù)的連續(xù)性沒有過大的影響，所以選用1997年到2012年中國外匯儲(chǔ)備作為建立模型的數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源于2013年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的我國外匯儲(chǔ)備這一指標(biāo)(單位：億美元)。

　　2、模型簡述

　　ARIMA模型是一類常用的隨即時(shí)間序列模型，是由博克思和詹金斯于70年代初提出的一著名時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法，該方法不考慮以經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)的解釋變量的作用，而是依據(jù)變量自身的變化規(guī)律，利用外推機(jī)制描述時(shí)間序列的變化，能達(dá)到最小方差意義的最優(yōu)預(yù)測(cè)，是一種精度較高的時(shí)序短期預(yù)測(cè)。

　　ARIMA模型通過對(duì)不平穩(wěn)的時(shí)間序列進(jìn)行d階差分，將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后建立ARMA模型。

　　數(shù)據(jù)分析

　　基于以上各年我國外匯儲(chǔ)備數(shù)據(jù)，利用時(shí)間序列分析方法，使用SAS軟件，擬合ARIMA模型，并對(duì)其進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。

　　1、外匯儲(chǔ)備預(yù)處理

　　1.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

　　利用sas繪制出的1997-2012年中國外匯儲(chǔ)備時(shí)序圖，根據(jù)時(shí)序圖可以看出我國的外匯儲(chǔ)備有顯著的上升趨勢(shì)，初步判斷其為非平穩(wěn)時(shí)間序列。為了更好的判斷該時(shí)間序列的平穩(wěn)性，我們進(jìn)行一階自相關(guān)ADF檢驗(yàn)。原假設(shè)：該時(shí)間序列非平穩(wěn)。

　　在檢驗(yàn)結(jié)果中，根據(jù)第五列、第六列輸出的結(jié)果我們可以判斷當(dāng)顯著性水平為0.05時(shí)，接受原假設(shè)，改時(shí)間序列為非平穩(wěn)。

　　1.2對(duì)序列的差分運(yùn)算

　　因?yàn)槲覈�外匯儲(chǔ)備時(shí)間序列呈現(xiàn)出近似線性趨勢(shì)，我們對(duì)其嘗試一階差分和二階差分。繪制出的一階差分后序列時(shí)序圖。

　　通過比較，可以發(fā)現(xiàn)二階差分效果更優(yōu)，選擇二階差分。且時(shí)序圖顯示差分序列在均值附近比較穩(wěn)定地波動(dòng)，為了進(jìn)一步確定平穩(wěn)性，考察差分后序列的自相關(guān)圖。自相關(guān)圖顯示序列有很強(qiáng)的短期相關(guān)性，所以可以初步認(rèn)為二階差分后序列平穩(wěn)。

　　1.3對(duì)平穩(wěn)的二階差分序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)

　　為了了解對(duì)數(shù)二階差分時(shí)間序列是否存在分析價(jià)值，我們需要對(duì)其進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。原假設(shè)：該序列是白噪聲序列。

　　由該序列的白噪聲檢測(cè)圖可知，延遲六階的P值為0.0007，小于0.05，所以拒絕原假設(shè)，該二階差分序列蘊(yùn)含著很強(qiáng)的相關(guān)信息，不能視為白噪聲序列，差分后序列還蘊(yùn)涵著不容忽視的相關(guān)信息可供提取。

　　2、對(duì)平穩(wěn)非白噪聲差分序列擬合ARIMA模型

　　2.1 相對(duì)最優(yōu)定階

　　由上面數(shù)據(jù)的分析處理可以知道，原外匯儲(chǔ)備時(shí)間序列是一個(gè)非平穩(wěn)序列，經(jīng)過二階差分處理后得到的二階差分時(shí)間序列滿足了平穩(wěn)性要求且不是白噪聲序列，具有分析的價(jià)值。因此，我們使用ARIMA(p，d，q)模型對(duì)其進(jìn)行模型擬合。

　　通過觀察差分后時(shí)間序列自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，可以看出其自相關(guān)系數(shù)拖尾，偏自相關(guān)系數(shù)一階截尾的性質(zhì)，可以考慮用ARIMA(1，2，0)模型擬合原時(shí)間序列。

　　2.2 參數(shù)估計(jì)

　　輸出未知參數(shù)的估計(jì)結(jié)果，其t統(tǒng)計(jì)量的p值小于0.0001，未知參數(shù)顯著。

　　2.3 殘差自相關(guān)檢驗(yàn)

　　為了更好的判斷模型的擬合程度，我們對(duì)含常數(shù)項(xiàng)擬合模型的殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值都顯著大于顯著性檢驗(yàn)水平0.05，殘差序列已為白噪聲序列，信息提取充分，該模型可以用于擬合與預(yù)測(cè)。

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