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基于VAR模型的人民币汇率对我国通货膨胀的影响研究 　　摘要：研究人民币汇率对我国通货膨胀的影响有助于制定合理的货币政策，确保物价稳定并为汇率政策进一步改革提供参考。采用VAR模型实证分析人民币汇率、进出口与通货膨胀之间的动态关系发现：人民币汇率对通货膨胀的直接影响较弱并具有一定滞后性，更多的是通过影响进出口，进而对通货膨胀程度产生反向作用;此外，出口对通货膨胀具有正向影响，而进口对通货膨胀短期呈现较强负效应，但长期会使通货膨胀恶化 关键词：人民币汇率;通货膨胀;VAR模型 中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-00000-02 一、引言 1994年1月，我国开始实行以市场供求为基础的管理的浮动汇率制度，人民币对美元小幅升值。但亚洲金融危机后，因出口增长受阻，政府控制汇率浮动区间，使汇率保持相对稳定。直至2005年7月，我国再次进行汇率制度改革，形成参考一篮子货币进行调节的汇率制度，人民币汇率整体小幅上升。于此同时，我国国内物价水平也发生了相应的变化。除去金融危机的影响，CPI指数在较长时期内呈现持续走高的趋势。由此可以看出，随着我国汇率制度改革不断推进和对外开放程度的加强，人民币汇率对我国通货膨胀的影响正逐步凸显，从而引起各方学者的广泛关注。总体来讲，人民币汇率可以通过两个渠道对通货膨胀产生影响。首先，人民币汇率的变动会引起进出口额变化，进而影响通货膨胀程度。其次，人民币汇率变动直接引起进口商品价格变化，从而传递到国内物价水平 基于以上经济背景和理论基础，本文运用数量经济方法进一步地研究人民币汇率对我国通货膨胀的影响，为制定制定合理的货币政策，确保物价稳定并为汇率政策进一步改革提供参考 二、人民币汇率、进出口和通货膨胀的动态分析 （一）模型选择 传统的计量经济学方法通常依赖经济理论来描述变量之间的关系，从而建立计量模型。但在经济理论的约束条件下，研究变量之间的动态变化关系则会遇到多种限制，此时就需要采用非结构性的计量方法弥补这一不足。VAR模型正是一种基于数据统计性质所建立的非结构化模型。它可以用来分析和预测相互关联的经济变量并解释各冲击对变量的影响。因此，本文选用VAR模型来研究人民币汇率对我国通货膨胀产生的影响 （二）变量选取及数据来源 本文选取2001年1月至2016年1月的月度数据进行人民币汇率对我国通货膨胀影响的实证分析。其中，通货膨胀由国际广泛使用的消费者价格指数（CPI）来衡量。CPI原始数据取自于国家统计局网站。为了保证月度数据之间的可比性，首先将以上月为基期的环比CPI转化为以2001年1月为基期的定基数据，随后利用X12方法进行季节调整来消除季节因素的影响。由于所探讨的是对通货膨胀的影响，人民币汇率采用国际清算银行公布的名义有效汇率（NEER）衡量，并对原始数据进行季节调整。由于一国名义有效汇率等于其货币与所有贸易伙伴国货币双边名义汇率的加权平均数，因而更具有代表性。另外，进出口数据来源于国家统计局网站，分别用IM和EX表示，同样进行季节调整。为了避免实际数据的异方差性，再对以上变量数据进行对数变换，分别记为LNCPI、LNNEER、LNIM和LNEX （三）模型的建立与分析 1.变量的平稳性检验 在进行时间序列分析时，为避免序列不平稳造成的伪回归问题，需要在进一步分析前检验序列的平稳性，对非平稳序列平稳化。本文采用ADF检验法检验序列平稳性，在滞后阶的选择上采用AIC信息准则和SC信息准则。检验结果显示LNNEER、LNIM、LNEX和LNCPI在5%的显著性水平下都不平稳，而一阶差分后的序列在5%的显著性水平下是平稳的 2.确定最佳滞后阶数 VAR系统中各变量的排序会影响到模型估计结果，因此需对加入模型的变量进行排序。考虑到本文研究的是人民币汇率对通货膨胀的影响，且当人民币汇率发生变动时，进出口额和消费者价格指数均会受到影响，因此将人民币汇率放在第一位，消费者价格指数放在最后一位 基于DLNNEER、DLNIM、DLNEX和DLNCPI初步构建4维向量自回归模型，运用AIC、SC、FRE、LR以及HQ准则来确定滞后长度。多数检验指标将滞后2期确定为最优滞后期，因此建立滞后2期的VAR模型，即VAR（2）模型，具体形式如下 其中：Φ0、Φ1和Φ2表示待估的系数矩阵，εi，t表示误差项 3.格兰杰因果检验 本文采用格兰杰因果检验的方法，验证人民币汇率、进口额、出口额及通货膨胀之间是否存在格兰杰因果关系。同时，以模型的最佳滞后阶数来确定格兰杰因果检验的滞后阶 由检验结果可知，在5%的显著性水平下DLNNEER是DLNIM和DLNEX的Granger原因;DLNI