人民币汇率变动对山东省烟台市农产品进出口贸易的影响——基于VAR模型的实证分析
发布时间：2021-08-02 06:40
文章在国内外学者研究的基础上,选取了2000—2017年人民币对美元汇率、烟台市农产品进出口总额等数据,通过构建VAR模型进行实证分析,探求人民币汇率与烟台农产品进出口贸易的关系,并提出了相关的政策建议。
【文章来源】：中国市场. 2020,(07)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
出口额对于汇率的一个正向标准差脉冲响应
图3 出口额对于汇率的一个正向标准差脉冲响应从分析结果中可清晰发现,出口额对自身波动的影响强、时间长,且具有很强的惯性,直至第十期,其自身贡献度还维持在70.64949%的高出口水平,说明了这种动态循环机制使得烟台市出口额显现出自我强化的路径依赖特征。其原因可能有:第一,占取国际份额。即使汇率升值时不利于出口,由于对国际市场的依赖,企业不得不以牺牲当下利益来换取其在国际市场中的份额占比;第二,沉没成本。企业在生产经营中投入的固定资产、无形资产、递延资产等均属于沉没成本。因此,即使当汇率升值时,在企业仍可承受时,不会考虑退出市场。
将进口额、出口额和汇率看作三个解释变量,通过协整检验来反映三者的关系。如表2所示,协整检验显示三者之间至少存在两个协整关系,说明三者存在长期均衡关系。表2 协整检验 Series:LNEX LNRATE LNIMLags interval(in first differences):1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) HypothesizedNo.of CE(s) Eigenvalue TraceStatistic 0.05Critival Value Prob.** None* 0.526942 29.99294 29.79707 0.0475 At most 1* 0.515279 18.01633 15.49471 0.0204 At most 2* 0.330912 6.42926 3.841466 0.0112 Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level**MacKinnon-Haug-Michells(1999)p-values
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VAR模型的人民币汇率变动与中国谷物类农产品进出口关系研究[J]. 陈倩. 粮食科技与经济. 2019(06)
[2]新形势下人民币汇率与我国进出口贸易动态关系——基于VAR模型的实证分析[J]. 黄广群. 淮海工学院学报(自然科学版). 2019(02)
[3]基于VAR模型对广西进出口、人民币汇率及GDP的实证研究[J]. 宋杰,李全胜. 金融经济. 2018(20)
[4]人民币汇率对烟台市进出口贸易影响的实证分析——基于2005-2014年数据[J]. 杨晓丽. 知识经济. 2016(24)
硕士论文
[1]人民币汇率变动对我国进出口贸易的影响研究[D]. 张景倩.安徽大学 2019
[2]人民币汇率升值对山东省农产品进出口的影响分析[D]. 张晓伟.山东大学 2012
本文编号：3317094
【文章来源】：中国市场. 2020,(07)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
出口额对于汇率的一个正向标准差脉冲响应
图3 出口额对于汇率的一个正向标准差脉冲响应从分析结果中可清晰发现,出口额对自身波动的影响强、时间长,且具有很强的惯性,直至第十期,其自身贡献度还维持在70.64949%的高出口水平,说明了这种动态循环机制使得烟台市出口额显现出自我强化的路径依赖特征。其原因可能有:第一,占取国际份额。即使汇率升值时不利于出口,由于对国际市场的依赖,企业不得不以牺牲当下利益来换取其在国际市场中的份额占比;第二,沉没成本。企业在生产经营中投入的固定资产、无形资产、递延资产等均属于沉没成本。因此,即使当汇率升值时,在企业仍可承受时,不会考虑退出市场。
将进口额、出口额和汇率看作三个解释变量,通过协整检验来反映三者的关系。如表2所示,协整检验显示三者之间至少存在两个协整关系,说明三者存在长期均衡关系。表2 协整检验 Series:LNEX LNRATE LNIMLags interval(in first differences):1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) HypothesizedNo.of CE(s) Eigenvalue TraceStatistic 0.05Critival Value Prob.** None* 0.526942 29.99294 29.79707 0.0475 At most 1* 0.515279 18.01633 15.49471 0.0204 At most 2* 0.330912 6.42926 3.841466 0.0112 Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level**MacKinnon-Haug-Michells(1999)p-values
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VAR模型的人民币汇率变动与中国谷物类农产品进出口关系研究[J]. 陈倩. 粮食科技与经济. 2019(06)
[2]新形势下人民币汇率与我国进出口贸易动态关系——基于VAR模型的实证分析[J]. 黄广群. 淮海工学院学报(自然科学版). 2019(02)
[3]基于VAR模型对广西进出口、人民币汇率及GDP的实证研究[J]. 宋杰,李全胜. 金融经济. 2018(20)
[4]人民币汇率对烟台市进出口贸易影响的实证分析——基于2005-2014年数据[J]. 杨晓丽. 知识经济. 2016(24)
硕士论文
[1]人民币汇率变动对我国进出口贸易的影响研究[D]. 张景倩.安徽大学 2019
[2]人民币汇率升值对山东省农产品进出口的影响分析[D]. 张晓伟.山东大学 2012
本文编号：3317094
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