新冠疫情对各国汇率的影响

仅供学习参考，祝大家科研顺利~~

✔假设

H1:新冠疫情爆发严重的国家货币贬值，反之货币走强。

H2:发展中国家的汇率波动在这次疫情中高于发达国家

✔变量设计

变量类型	变量中文名	变量缩写
被解释变量	兑美元汇率	Exchange_rate
解释变量	国家	Country
	时间	Time
控制变量	M2同比	M2
	工业生产指数	IPI
	核心居民消费价格指数	CCPI
	贸易差额	TB
	商业信心	BC
	生产者价格指数	PPI
	实际国内生产总值	RGDP
	政策利率	PR
	新增新冠感染人数	NewCovid

✔模型设计

(1)被解释变量

Exchange_rate——汇率

(2)解释变量

Country——是否受到新新冠疫情影响的国家

（按疫情程度（累计确诊比例）中位数进行划分，高于中位数为实验组，低于中位数为对照组）

Time——是否是新新冠疫情爆发的时间点（定为2019年12月）

Country*Time——国家与时间的交互项

✔实证分析结果
主要变量描述性统计

倾向得分匹配结果

采用最近邻匹配（1:1）进行匹配的结果，各变量在匹配后处理组和控制组之间大部分不存在显著的差异，并且标准偏差的绝对值都小于5%，可以认为匹配效果较好。

.PSM-DID基准回归结果

经济发展水平的异质性分析

发展中国家和发达国家分别进行回归分析

[align=left使用PSM匹配后样本进行回归，从回归结果可以看出，Country×Time的回归系数在5%的水平下显著为负，疫情较为严重的国家在新冠疫情爆发后Exchange_rate降低。在分发展中国家和发达国家回归结果中，发展中国家样本的Country×Time回归系数不显著，而发达国家样本的Country×Time回归系数在1%的水平下显著为负。

稳健性检验——半径卡尺匹配法

稳健性检验——核匹配法

稳健性检验——马氏匹配法

稳健性检验——局部线性回归匹配

✔购买材料