范文一：中美汇率对美国失业率的影响

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中美汇率对美国失业率的影响

作者：陈建涛

来源：《商情》2013年第09期

【摘要】本文利用VECM 模型研究了中美汇率与美国失业率、进出口之间的相互动态影响，结果支持中美贸易结构互补削弱了人民币升值对美国失业率的影响这一假说。

【关键词】 中美汇率；美国失业率；VECM 模型

一、引言

中美之间的人民币汇率之争问题由来已久，美国政府认为中美贸易不平衡是造成美国高失业率的原因之一，而且人民币被低估也是中美贸易中美国赤字的根源。对此，有学者认为由于美国处于产业结构分工的高端以及中美之间贸易结构的高度互补性，因此人民币升值短期内并不能解决美国贸易赤字与高失业率。也有学者认为，人民币汇率只有大范围变动才会产生影响，然而带来的负面结果是给中国以及整个世界经济体带来很大的波动性，因而此派学者主张保持人民币汇率的稳定性。早期关于这方面的研究主要应用的是基于面板数据的最小二乘法，只能得到静态的影响关系，不能刻画汇率波动的动态影响路径以及传导机制。本文将利用VECM 模型对这一问题进行更深入研究。

二、研究数据和实证模型

1.研究数据

由于本文研究汇率如何通过贸易渠道影响美国失业率，所以实证模型包括的变量有：中美汇率，美国失业率，美国对中国市场的进口、出口，美国的工业生产（由于GDP 没有月度数据，用工业产值（industrial production）做GDP 的代理变量反应美国的经济周期，即影响失业率的国内因素）以及美国的货币供给（用M2来表示美国的货币政策对失业率的影响）。这些数据可以从美国劳工统计局、美国统计局、美国联邦储蓄以及OECD 等渠道获得。本文通过中美两国物价指数，将名义汇率调整为实际汇率。

本文采用的模型是VECM ，考虑到我国的汇率政策演化历史比较复杂，所采用的样本时间为1994年1月到2011年11月。

2.初始检验

经过单位根检验，6个变量都是一阶单整的，非平稳序列被用于估计协整方程。为了确定协整方程恰当的滞后阶数，本文首先对这些变量的原始序列进行VAR 回归。根据1到8阶的VAR 模型估计结果的信息准则，选取的滞后阶数为4。基于最大特征值的协整秩检验，结果表明这6个序列之间至少存在两个协整关系。

范文二：中美汇率对美国失业率的影响

中美汇率对美国失业率的影响

【摘要】本文利用vecm模型研究了中美汇率与美国失业率、进出口之间的相互动态影响，结果支持中美贸易结构互补削弱了人民币升值对美国失业率的影响这一假说。

【关键词】 中美汇率；美国失业率；vecm模型

一、引言

中美之间的人民币汇率之争问题由来已久，美国政府认为中美贸易不平衡是造成美国高失业率的原因之一，而且人民币被低估也是中美贸易中美国赤字的根源。对此，有学者认为由于美国处于产业结构分工的高端以及中美之间贸易结构的高度互补性，因此人民币升值短期内并不能解决美国贸易赤字与高失业率。也有学者认为，人民币汇率只有大范围变动才会产生影响，然而带来的负面结果是给中国以及整个世界经济体带来很大的波动性，因而此派学者主张保持人民币汇率的稳定性。早期关于这方面的研究主要应用的是基于面板数据的最小二乘法，只能得到静态的影响关系，不能刻画汇率波动的动态影响路径以及传导机制。本文将利用vecm模型对这一问题进行更深入研究。

二、研究数据和实证模型

1.研究数据

由于本文研究汇率如何通过贸易渠道影响美国失业率，所以实证模型包括的变量有：中美汇率，美国失业率，美国对中国市场的进口、出口，美国的工业生产（由于gdp没有月度数据，用工业产值

范文三：失业率对犯罪模型的影响

失业率对犯罪模型的影响

（一）两者的回归分析

这是一幅剔除了78-83年由于“知青返城”造成失业率异常的值之后作出的失业率与犯罪率的散点图。下面是Excel的输出结果:

SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 方差分析

回归分析 残差 总计

0.886805935 0.786424765 0.778210333 0.000480709

28

df

1 26 27

SS

MS

F

2.2123E-05 2.2123E-05 95.73696103 6.0081E-06 2.31081E-07 2.81311E-05

Coefficients 标准误差 t Stat P-value 0.005600731 3.33E-10

Intercept 0.000468006 0.000154948 3.020401326 X Variable 1 2.132E-06 2.17895E-07 9.784526612 从R^2与P-value中，我们可以看出这是一个比较显著的结果，下面我们做一个总体相关系数的0检验：

我们希望确定这些测量的总体相关系数ρ不为0，即我们想检验 原假设

H0

和备择假设

H1:ρ

利用

n=21, r=0.88

该检验基于统计量

t=

0.88

(n-2)

ρ=0

(1-r2)

=

0.88(21-2)

(1-0.775)

= 8.29

因为自由度是（n-2）=19，

tn-2,? =t19,0.005=2.861<>

因此，在0.5%的显著性水平下，我们拒绝原假设H0，即我们可以确定失业率对犯罪率有很大的影响。结果，我们具有充分证据表明犯罪率与失业率之间正线性相关。

（二）我们的解释：分析失业率对犯罪模型的影响

首先，AP（Aggregate Protection）曲线与AC(Aggregate Crime)曲线相交于均衡点（P1，Q1），失业率上升，AC曲线将会向上而且围绕着一个交点旋转移动，至于为什么，前面的同学已经做了详细的解释。不过可以简单的这样理解，当处于一个较低的成本时所增加的犯罪人数应该是要比高成本水平所增加的人数要多，所以AC曲线需要这样移动。移动的AC曲线与AP曲线相交于一个新的均衡点（P2,Q2）。犯罪率由原来的(Q-Q1)增加到（Q-Q2）,犯罪率也由P1上升到P2。

人均GDP对犯罪模型的影响:

下面是根据我国78~04年间的数据描出的两幅图片——

① 人均GDP增长，对这种商品的需求

曲线向右平移。

② 需求曲线在某种程度上可以代表人们对这种商品的评价。假设在市场上拥有这种商品Q3。伴随需求曲线的向右平移，评价曲线CM会绕Q3向上旋转。

评价曲线CM会绕Q3向上旋转，意味着对商品的保护曲线AP也会绕Q3向上旋转。

③ 另一方面，看犯罪曲线。随人均GDP增长，基尼系数增大，犯罪曲线绕点M向上移动。

④ 最后，两图合并

情况1：当保护曲线AP上升的幅度大于犯罪曲线AC上升幅度时，便是经济学家所说的“当GDP增长到一定水平时，社会犯罪率会减少”。

情况2：当保护曲线AP上升的幅度小于犯罪曲线AC上升幅度时，便是开头所展示的我国目前所处的状况。

范文四：失业率对犯罪模型的影响

失业率对犯罪模型的影响

(一)两者的回归分析

犯罪率与失业率的关系 400

350

300

250

犯罪率200

150

100

50

2.02.53.03.54.04.5 失业率

这是一幅剔除了78-83年由于“知青返城”造成失业率异常

的值之后作出的失业率与犯罪率的散点图。下面是Excel的

输出结果:

SUMMARY OUTPUT

回归统计 Multiple R 0.886805935 R Square 0.786424765 Adjusted R 0.778210333 Square

标准误差 0.000480709 观测值 28

方差分析

Significance df SS MS F F

回归分析 1 2.2123E-05 2.2123E-05 95.73696103 3.33E-10 残差 26 6.0081E-06 2.31081E-07 总计 27 2.81311E-05

Upper 下限 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% 上限 95.0% 95% 95.0%

Intercept 0.000468006 0.000154948 3.020401326 0.005600731 0.00015 0.000787 0.00015 0.000786507

X Variable 1 2.132E-06 2.17895E-07 9.784526612 3.33E-10 1.68E-06 2.58E-06 1.68E-06 2.58E-06

从R^2与P-value中，我们可以看出这是一个比较显著的结果，下面我们做一个总体相关系数的0检验:

我们希望确定这些测量的总体相关系数不为0，即我们想检验 ,

原假设

H0:,,0

和备择假设

,,0H1:

利用样本的信息

n=21, r=0.88 该检验基于统计量

0.88(21,2)0.88(n,2)t,== 8.29

(1,r2)(1,0.775)

因为自由度是(n-2)=19，

19,0.005t =t=2.861<8.29>

因此，在0.5%的显著性水平下，我们拒绝原假设H0，即我们可以确定失业率对犯罪率有很大的影响。结果，我们具有充分证据表明犯罪率与失业率之间正线性相关。

(二)我们的解释:分析失业率对犯罪模型的影响

首先，AP(Aggregate Protection)曲线与AC(Aggregate Crime)

曲线相交于均衡点(P1，Q1)，失业率上升，AC曲线将会向上而且围绕着一个交点旋转移动，至于为什么，前面的同学已经做了详细的解释。不过可以简单的这样理解，当处于一个较低的成本时所增加的犯罪人数应该是要比高成本水平所增加的人数要多，所以AC曲线需要这样移动。移动的AC曲线与AP曲线相交于一个新的均衡点(P2,Q2)。犯罪率由原来的(Q-Q1)增加到(Q-Q2),犯罪率也由P1上升到P2。

失业率对犯罪模型的影响

P

AC’AP

AC

P2

P1

AD

Q2Q1Q人均GDP对犯罪模型的影响:

下面是根据我国78~04年间的数据描出的两幅图片——

犯罪率与人均GDP的关系

0.0045

0.0040

0.0035

0.0030

0.0025

犯罪率50.0020

0.0015

0.0010

0.0005

20040060080010001200140016001800

人均GDP

从图一中可以明显看出这些年间我国的犯罪率和人均GDP之间存在明显的正相关关系，下面我们尝试用我们的模型来解释一下这情况背后的形成原因。

? 人均GDP增长，对这种商品的需求

曲线向右平移。

? 需求曲线在某种程度上可以代表人们对这种商品的评价。假设在市场上拥有这种商品Q3。伴随需求曲线的向右平移，评价曲线CM会绕Q3向上旋转。

评价曲线CM会绕Q3向上旋转，意味着

对商品的保护曲线AP也会绕Q3向上

旋转。

? 另一方面，看犯罪曲线。随人均GDP

增长，基尼系数增大，犯罪曲线绕点

M向上移动。

? 最后，两图合并

情况1:当保护曲线AP上升的幅度大于犯罪曲线AC上升幅度时，便是经济学家所说的“当GDP增长到一定水平时，社会犯罪率会减少”。

情况2:当保护曲线AP上升的幅度小于

犯罪曲线AC上升幅度时，便是开头所

展示的我国目前所处的状况。

范文五：人民币对美元汇率变动对美国失业率的影响

人民币对美元汇率变动对美国失业率的影响

摘要：本文首先分析人民币汇率对中美进出口贸易的影响，分析显示：人民币汇率升值对中国对美国出口有负面影响，这种影响对减少中美贸易逆差具有一定作用；人民币升值对美国对中国出口的影响，即中国进口美国商品与服务贸易额的影响很小。同时由于中美贸易的高度互补性，人民币汇率变化对美国从中国进口商品价格具有传递效应。从这一角度分析，人民币升值对美国失业率的减少具有负面影响。然后直接对人民币汇率和美国失业率直接建立最小二乘估计模型，分析双方的关系，并通过eviews 的分析以及对结果分别进行关于异方差和自相关的检验，发现人民币汇率与美国失业率的相关性在2004年以前并不显著，2005年7月以后，美国失业率也没有随着人民币升值而下降，反而因为金融危机出现大幅上升。本文预测结果意味着人民币升值并不是解决美国就业问题的有效方法，并提出了相关的政策建议。

关键词：人民币汇率；美国失业率；最小二乘法

中图分类号：f822.2 文献标识码：a 文章编号：

1001-828x(2011)04-0166-02

引言

最近，美国政府频繁就人民币汇率问题向中国施压，按照美联储和美国政府的逻辑，人民币兑美元的汇率水平，能够在一定程度上左右美国经济发展，影响美国的贸易赤字和失业率问题。

本文将通过实证分析，采取最小二乘估计，静态分析人民币汇率

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