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注：写完一篇《自己动手计算在科学发展观指导下的国民财富》之后，一直来打算实证分析货币与国民经济之间的规律，可惜必要的数据无法正常获取，所以在接下来的这一篇文章里，主要是探讨汇率变动对中国出口贸易的影响，算是在学习经济计量分析理论和相关软件工具的一个小结。
自己动手计算汇率变动对中国出口贸易的传递效应
回顾过去的2010年，货币和汇率仍是国民经济生活中的热点话题。年初，二月份国家相关部委对多行业进行人民币汇率变动压力测试，三月份奥巴马**便对人民币汇率施压；年中，可能是出于配合朝鲜半岛复杂形势的一种策略，中国在汇率问题上的立场没有明显的松动；年未，中国经济切切实实地进入“6.5时代”，受传统节日氛围的影响，人们对CPI指标的关注更强烈些。从整个2010年汇率变动的趋势来看，我国**的政策基调是：让汇率飞――在有限范围内的波动，不排除持续升值的可能性。
分析方法
相对于马克思主义经济学和西方主流经济学，这两个理论流派的实证分析和规范性分析，在本文中采取的是一种纯粹的、基于时间序列上的数理模型分析方法，不引用抽象化的“价值”概念，不利用标有“萨缪尔森”或“蒙代尔”之流大名的模型来作推导。
模型建立
我们知道经济现象之间普遍是存在多因素，即多变量相互影响，所以在这里创建一个多变量计量预测模型，假设中国的出口贸易线性模型为：
Z = a + bX + cY
式中：
Z为中国对美国贸易出口总额（亿美元）
X为人民币汇率（美元比人民币）
Y为美国国民收入（亿美元）
a、b、c为参数
上面的函数关系可以理解为：人民币汇率的高低决定出口货物的价格，而商品价格的升高会引致需求量的减少，反之亦然，变化最终还是反映在贸易出口总额的数量上；至于贸易伙伴的国民收入的增加或减少，也即是外国购买力的变化，直接影响到中国对外贸易出口总额的数量。
数据引用
我们将引用到中国国家统计局在2000至2009年度统计年鉴（《我国同各国(地区)海关货物进出口总额》、《人民币汇率 (年平均价)》）中数据，具体如下表：
年份
| 人民币汇率（美元比人民币）X
| 美国国民收入（亿美元）Y
| 中国对美国贸易出口总额（亿美元）Z
|
2000
| 8.2784
| 98170
| 520.9922
|
2001
| 8.2770
| 101280
| 542.8269
|
2002
| 8.2770
| 104700
| 699.4579
|
2003
| 8.2770
| 109610
| 924.6677
|
2004
| 8.2768
| 116860
| 1249.4203
|
2005
| 8.1917
| 124220
| 1628.9075
|
2006
| 7.9718
| 133989.3
| 2034.4842
|
2007
| 7.6040
| 140618
| 2326.7655
|
2008
| 6.9451
| 143690.8
| 2523.8355
|
2009
| 6.823
| 141190.5
| 2208.0222
|
回归分析
根据上面的数据，接下来我们来做显著性检验，主要是使用 Matlab 计量软件工具来做分析：
1.获取相关系数
程序代码：
RateMoney=[8.2784 8.2770 8.2770 8.2770 8.2768 8.1917 7.9718 7.6040 6.9451 6.823];
USAGDP=[98170 101280 104700 109610 116860 124220 133989.3 140618 143690.8 141190.5];
CHNBUS=[520.9922 542.8269 699.4579 924.6677 1249.4203 1628.9075 2034.4842 2326.7655 2523.8355 2208.0222];
Rate=log(RateMoney); %取汇率 X 矩阵的自然对数
USA=log(USAGDP); %取美国国民收入 Y矩阵的自然对数
CHN=log(CHNBUS); %取对美出口总额 Z 矩阵的自然对数
corrcoef(Rate,CHN);
corrcoef(USA,CHN)
运行的结果是：
lnX与lnZ的 r= -0.7261，处于0.5 < | r | < = 0.8 区间，属显著性相关；
lnY与lnZ的 r = 0.9902 ，处于0.8 < | r | < = 1 区间，属高度性相关。
考虑到从2005年开始，中国才放弃长期以来一直实行“盯住美元的有效管理的浮动汇率”制度，所以从现实来说 X、Y及Z之间的相关性在统计上还是有意义的。
2.获取回归方程
程序代码：
RateMoney=[8.2784 8.2770 8.2770 8.2770 8.2768 8.1917 7.9718 7.6040 6.9451 6.823]';
USAGDP=[98170 101280 104700 109610 116860 124220 133989.3 140618 143690.8 141190.5]';
CHNBUS=[520.9922 542.8269 699.4579 924.6677 1249.4203 1628.9075 2034.4842 2326.7655 2523.8355 2208.0222]';
Rate=log(RateMoney);
USA=log(USAGDP);
CHN=log(CHNBUS);
x=[ones(10,1),Rate,USA]; %作二元线性回归
[b,bint,r,rint,stats]=regress(CHN,x)
运行程序，输出结果如下：
b =
-51.1805
1.4268
4.7337
bint =
-59.7153 -42.6457
0.3306 2.5231
4.1678 5.2997
stats =
0.9917 417.6371 0.0000 0.0040
计算出 a 、b 、c 三个参数的数值分别为 -51.1805 、1.4268和4.7337，方程的拟合优度R2=0.9917，P检验的显著性水平为0.0000（< 0.05），由此线性回归方程为：
Z = -51.1805 + 1.4268*X + 4.7337*Y
根据此方程我们可以预测未来对美出口贸易总额的大概数据，以及估算出人民币对美元的汇率升值对我国出口经济所造成的影响，加深理解“若人民币在短期内升值3%，家电、汽车、手机等生产企业利润将下降30%至50%”压力测试的现实意义。
一点思考
先说一件有趣的事：经济学界人士普遍地认为，自07年以来中国经济一直存在通货膨胀现象，而专家学者们在分析其成因时，在归属于 “成本型”抑或“输入型”等教科书的固定类型上争论不休；习惯性地滥用主流经济学上的现成模型来解释现实生活中的经济现象，而经过筛选的数据应用于同一个模型，却让专家们得出一堆不同的观点。
主流经济学令人着迷之处，是它试图将经济现象用一个通用的数理模型来析构，比如曾经困扰房地产行业的“总理大？还是总经理大？”问题，在数学家眼里或许不过是“此消彼长”的正负性相关系数效应。有着200年发展历史的主流经济学，似乎仍然无法摆脱其“庸俗经济学”的帽子――我们关注的是人，不是无法囊括全部的现实因素而又爱玩历史跨越的数理关系。
（龙先觉 2010.01.27 15：51）
另：附《2010年中国GDP,美国GDP,日本GDP，2010年-2060年GDP国内生产总值预测》资料(http://www.8pu.com/）
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