广西科技大学
（筹）
《金融计量经济学》
院 别 财经学院 专 业 金融学 班 级 金融102
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小组成员的任务分配：
1.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），题目一的案例分析，题目一的总结和建议，查找题目二的数据来源，作业的排版。
2.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整）。
3.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），查找题目一的数据来源，模型的提出。
4.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），题目二的案例分析，查找题目二的数据来源，题目二的总结和建议，作业的排版。
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目录
一、影响恩格尔系数的因素分析
（一）案例分析 …………………………………………………… 4 （二）模型的提出 ………………………………………………… 5 （三）数据的来源 ………………………………………………… 7 （四）建模与分析 ………………………………………………… 7 1、相关性检验 …………………………………………………… 7 2、建立古典线性回归方程 ……………………………………… 8 3、残差项检验 ………………………………………………… 9 （五）总结和建议 …………………………………………… 11
二、关于汇率市场相互影响的分析
（一）案例分析…………………………………………………… 13 （二）模型的提出………………………………………………… 13 （三）数据的来源………………………………………………… 16 （四）建模与分析………………………………………………… 20
1、平稳性检验……………………………………………………………… 20 2、ARMA模型…………………………………………………………………… 24 3、VAR模型………………………………………………………………………26 4、格兰杰因果检验…………………………………………………………… 29 5、脉冲响应………………………………………………………………………30 6、协整……………………………………………………………………… 30
（五）总结和建议…………………………………………… 33
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一、影响恩格尔系数的因素分析
（一）案例分析
2011年，城镇居民家庭恩格尔系数分别为36.3%和40.4%。此前国家统计局发布的数据显示，我国恩格尔总体下降的格局没有改变，但降幅在逐步缩小。同时，部分年份出现反弹，如2008年明显高于2007年。相对于2010年，2011年城镇家庭恩格尔系数35.7%上升0.6个百分点，出现反弹。
恩格尔系数是反映食品支出占家庭支出的比重，随着家庭和个人收入的提高，收入中用于食品方面的支出比例将逐步缩小。根据联合国粮农组织的标准划分，恩格尔系数在60%以上为贫穷，50%-59%为温饱，40%-49%为小康，30%-39%为富裕，30%以下为最富裕。从国外来看，美国自1980年以来，恩格尔系数平均为16.45%,日本1990年以来平均为24.12%。
关键词：恩格尔系数，食品支出，家庭支出，家庭和个人收入 研究主题：从我国的角度分析恩格尔系数的影响因素，初步考虑影响因素为国民生产总值（GDP）、人均可支配收入（PCDI）、消费者物价指数(CPI)、食品工业出厂价格指数(FPPI)。 数据类型：年统计数据 数据频度：年
起止时间：1990年—2010年 主要研究方法：古典线性回归模型
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（二）模型的提出
1﹑国内生产总值（GDP）
国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富，代表着一国的经济增长。经济增长人民的生活水平总体提高，居民不再为解决温饱问题担忧，而更多的是考虑其他方面的消费，越来越注重的是生活的质量，教育医疗保健服务的支出成为主要消费趋向，相比而言恩格尔系数就会下降。一国经济的发达程度在一定程度上决定了该国的恩格尔系数水平。 2﹑人均可支配收入（PCDI）
人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。一般而言，可支配收入越高，居民花在奢侈品的消费比例会提高此时恩格尔系数会降低；相反，越是贫困的地区，人均可支配收入越低，在食品方面的消费占总消费的比重会越高即恩格尔系数越低。1978年中国农村家庭的恩格尔系数约68%，城镇家庭约59%，平均计算超过60%，中国是贫困国家，温饱还没有解决。当时中国没有解决温饱的人口两亿四千八百万人，人均可支配收入343.4元。改革开放以后，随着国民经济的发展和人们整体收入水平的提高，中国农村家庭、城镇家庭的恩格尔系数都不断下降。到2003年，中国农村居民家庭恩格尔系数已经下降到46%，城镇居民家庭约
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37%，加权平均约40%，就是说已经达到小康状态，人均可支配收入8472.2元。可见，人均可支配收入是影响恩格尔系数的重要因素。 3﹑消费者物价指数(CPI)
居民消费价格指数指在反映一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。居民消费价格指数上升，那么市场物价上涨，家庭对食品的支出增加，恩格尔系数就会上升。不过一般而言，当居民消费价格指数上升时，政府会采取一些相应措施来维持其稳定，家庭的收入也会有所提高。因此，在家庭收入不变的情况下居民消费价格指数上升，恩格尔系数也上升。如果国家欠发达，比如粮食不足，如果居民消费价格指数下降，家庭反而会囤积粮食，恩格尔反而会上升。 4﹑食品出厂价格指数(FPPI)
食品出厂价格指数是反映不同时期食品价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标。是经济指数的一种，通常以报告期和基期相对比的相对数来表示。食品出厂价格指数是研究食品价格动态变化的一种工具，它为制定、调整和检查各项经济政策，特别是价格政策提供依据。在其他因素不变的情况下，食品出厂价格指数的上升意味着居民的购买能力下降，因此会相应的减少其他消费增加对食品的支出，恩格尔系数上升。但是，在城市化率较低的地区食品出厂价格相对较高，也就是出现了贫困地区恩格尔系数低的反常情况。
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（三）数据的来源
从国家统计局的官方网站查得。
year 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
EC 54.2 53.8 53 50.3 50 50.1 48.8 46.6 44.7 42.1 39.4 38.2 37.7 37.1 37.7 36.7 35.8 36.3 37.9 36.5 35.7 GDP 18667.8 21781.5 26923.5 35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340902.8 401512.8 PCDI 1510.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 5854.0 6280.0 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493.0 11759.45 13785.8 15780.76 17175 19109.44 CPI 101.3 105.1 108.6 116.1 125.0 116.8 108.8 103.1 99.4 98.7 100.8 100.7 99.0 100.9 103.3 101.6 101.5 104.5 105.6 99.1 103.2 FPPI 101.0 103.3 106.2 113.5 123.4 123.4 104.2 99.6 98.6 96.7 95.8 100.5 99.6 101.1 106.5 101.0 100.4 107.5 109.6 98.36 103.8
（四）建模与分析（古典线性回归模型）
1、相关性检验
因为消费者物价指数和食品工业价格指数的相关性是0.929813，
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大于0.5，即存在多重共线性，所以，删去消费者物价指数这个因素。同理，因为国内生产总值和人均可支配收入的相关性是0.995568，大于0.5，也存在多重共线性，所以，也删去国内生产总值这个因素。
经过删掉两个因素后，调整得到以下的表格：
因为人均可支配收入和食品出厂价格指数的相关性是-0.184839，它的绝对值小于0.5，所以，它们之间不存在多重共线性。
2、建立古典线性回归方程
由以上的图表可以看出，常数的P值是0.0266，小于显著性水
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平0.1，即拒绝零假设，即显著地异于零；食品工业价格指数（FPPI）的P值是0.0512，小于0.1，即拒绝零假设，即显著地异于零；人均可支配收入（PCDI）的P值是0.0000，小于0.1，即拒绝零假设，即显著地异于零。
其中，模型的拟合优度是0.751458，调整后的拟合优度是0.723842，可见，模型的拟合优度较好。
该模型的古典线性回归方程为：EC = 27.72117 + 0.223095*FPPI - 0.001032*PCDI+ut。即食品工业出厂价格指数每增加1单位，则恩格尔系数上升0.223095个单位；人均可支配收入每增加1单位，则恩格尔系数下降0.001032个单位。
3、残差项检验 （1）同方差检验
如图表所示，残差项同方差检验的P值是0.2165，大于显著性
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水平0.1，即不拒绝零假设。所以方程残差为同方差，即残差与方程的变量没有关系。
（2）残差项自相关检验
对残差项进行自相关检验，看残差项之间是否存在相关性。
根据BG检验的结果可知P值为0.0001，小于0.1，则拒绝零假设，即残差项之间存在显著的相关性。
因为残差项之间存在自相关，所以采用一阶差分的方式对其进行修正，可得：
根据BG检验的结果可知修正后的P值为0.1187，大于0.1，则不拒绝零假设，即残差项之间不存在相关性。
（3）残差的正态分布检验
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如图可知，模型残差项的偏度为0.177902，峰度为1.703363，P值为0.453418，因为P值大于显著性水平0.1，所以不拒绝零假设，即残差项为正态分布。
（五）总结和建议
民以食为天，这是一个毋庸置疑的问题。自从我国改革开放以来，人们从不温饱到基本解决温饱问题，到步入小康社会，都离不开有关食品支出的问题。食品支出和人们的生活息息相关，用恩格尔系数来衡量就显得极其重要了。
恩格尔系数是指居民的消费支出之中，食品支出占整个消费支出的比重。它所代表的含义，一般是用来反映消费水平生活质量变化的一个很重要的指标。恩格尔系数随着收入水平的提高、消费水平的提高，食品消费支出的比重会下降。
我们小组在分析影响恩格尔系数的时候，排除了其他因素的影响，通过古典线性回归方程的计量经济模型，选了四个因素来进行恩格尔系数的因素分析。这四个因素分别是：国内生产总值、人均可支
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配收入、消费者物价指数和食品工业价格指数。我们对此进行了一系列的检验，有相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验（其中包括同方差检验、残差项自相关检验、残差的正态分布检验）、RESET检验和邹至庄检验。在检验的过程中，我们也得出了一部分有用的信息。如：食品工业出厂价格指数每增加1单位，则恩格尔系数上升0.223095个单位；人均可支配收入每增加1单位，则恩格尔系数下降0.001032个单位。与此同时，该模型也存在一些问题。如：在检验出来的结果与现实生活有些出入（即我们认为可能会引起很大影响的人均可支配收入因素却几乎没有什么影响），以及RESET检验和邹至庄检验的结果不理想。
从以上的分析结果，我们对此提出了两点建议：
1、从1990-2010年我们国家的恩格尔系数，无论是农村的还是城市的，恩格尔系数都是呈下降的趋势。但是不排除个别年份，因为通货膨胀等因素，恩格尔系数稍微有一些波动，但总的趋势是下降的。那么，我们应该客观地看待恩格尔系数，客观地分析恩格尔系数反弹的问题。
2、最近几年，我国的恩格尔系数徘徊在35%左右，充分说明我们国家随着收入水平的提高，人们由总体小康向全面小康变化，已经摆脱了原来以吃、喝、穿这种生存意义的消费结构。那么，在衡量一个国家居民生活消费水平的时候，我们可以看一个国家的恩格尔系数来判断该国的生活质量。
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二、关于汇率市场相互影响的分析
（一）案例分析
货币是当代人类生产生活中必不可少的一种作为固定通用的一
般等价物和信用符号而进行商品交换和资本流通的工具，在当代世界具有举足轻重的重要地位。每个国家都有本国的货币，在国内进行流通。汇率变动被视为一种国际竞争与扩张的手段：货币贬值可以达到扩大对外销售的目的；货币高估可以实现对外掠夺的目的；因此汇率的频繁波动可以加大发达国家与发展中国家的矛盾。通过几个地区的汇率市场变动情况分析各地区之间的汇率影响极其相互间的作用。 关键词：汇率，中国，欧元，英国，澳大利亚，相互作用
研究主题：分析从2000年1月到2011年12月之间，欧元区，英国和澳大利亚这三个地区的汇率对中国汇率的影响程度，即分析四个变量， Euro，UK, Austria 对China的影响程度。 数据类型：月统计数据 数据频度：月
起止时间：2000年1月—2011年12月
主要研究方法：平稳性检验、 ARMA 模型、VAR 模型、格兰杰因果检验、协整
（二）模型的提出
1、中国（China）
我国人民币现行汇率制度概括起来说就是，以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。以市场供求为基础指的是汇率生
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成机制是由市场机制决定的，汇率水平的高低是以市场供求关系为基础的；单一性是指中国人民银行每日公布的人民币市场汇价适用于外汇指定银行（中资与外资）进行的所有外汇与人 民币的结算与兑换；有管理性主要体现在银行间外汇市场上，中央银行设有独立 的操作室，当市场波动幅度过大，中央银行要通过吞吐外汇来干预市场，保持汇 率稳定；在零售市场上，中央银行规定了银行与客户外汇的买卖差价幅度；而其 浮动性则一是表现为中央银行每日公布的人民币市场汇价是浮动的； 二是各外汇指定银行制定的挂牌汇价在央行规定的幅度内可自由浮动。 2、欧元区 (Euro)
欧盟的汇率制度有两个层面：一是欧元对欧盟外实行单一的浮动汇率制；二是欧元对欧盟内非欧元成员国实行“欧洲第二汇率机制(ERM2)1”，即欧元与尚未加入欧元区的欧盟成员国货币间的波动幅度保持在15%以内。《马斯特里赫特条约》规定欧洲中央银行具有实施外汇业务的全部权力。欧洲中央银行拥有外汇储备500亿欧元。根据欧洲中央银行体系的法令规定，欧洲中央银行可以自由支配这500亿欧元的外汇储备，在必要时还可以动用成员国中央银行的外汇储备。欧元区成员国中央银行在动用其外汇储备时，必须征得欧洲中央银行的批准，以防止成员国中央银行进行外汇业务时与欧元区汇率政策不一致。欧洲中央银行可在欧洲理事会的指示下，对欧元与美元、日元以及其他货币的汇率进行外汇干预。欧洲中央银行行长理事会确定如何分配外汇干预的职权范围，并根据信誉、报价、资产规模等标准选
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定进行外汇干预的银行和信贷机构。 3、英镑（UK）
英镑是英国官方货币。英镑在欧元被采用后，成为历史最悠久的仍然被使用的货币。目前占全球外汇储备的第三名，在美元和欧元之后。英镑是第四大外汇交易币种，在美元、欧元、和日元之后。虽然英镑和欧元没有固定汇率，然而，英镑和欧元之间经常存在长期的同步走势。英镑与欧洲经济和货币联盟的关系：由于首相布莱尔（Tony Blair）关于可能加入欧洲单一货币-欧元的言论，英镑经常收到打压。英国如果想加入欧元区，则英国的利率水平必须降低到欧元利率水平。如果公众投票同意加入欧元区，则英镑必须为了本国工业贸易的发展而兑欧元贬值。因此，任何关于英国有可能加入欧元区的言论都会打压英镑汇价。 4、澳大利亚 (Austria）
1983年开始，澳大利亚实行浮动的汇率制度，澳元汇率由外汇市场供求决定，但是，为防止汇率过度波动，澳大利亚储备银行仍对外汇市场进行必要的干预。在澳大利亚实行浮动汇率的初期阶段，澳大利亚储备银行外汇干预的主要目的是减少汇率的短期波动。目前澳大利亚储备银行外汇干预主要是防止汇率的长期超调（overshooting），即防止汇率走势长期偏离经济和金融基本状况。澳大利亚储备银行不把干预作为实现特定汇率水平或调整货币政策不平衡的手段。除针对实施经济制裁的特定国家地区、个人和组织外，澳大利亚对跨境交易和资金流动不作限制。澳大利亚对进出境携带现
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金的金额没有限制，但按照《金融交易报告法1988》的要求，普通民众携带等值于10000澳元以上的大额现金进出境时须向澳大利亚交易报告分析中心（Australian Transaction Reports and Analysis Centre，AUSTRAC）进行申报。
（三）数据的来源
从人大经济论坛的网站查得http://bbs.pinggu.org/。
Year
Jan-00 Feb-00 Mar-00 Apr-00 May-00 Jun-00 Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-01 Feb-01 Mar-01 Apr-01 May-01 Jun-01 Jul-01 Aug-01 Sep-01 Oct-01 Nov-01 Dec-01 Jan-02 Feb-02 Mar-02 Apr-02 May-02 Jun-02 Jul-02
Euro
0.987 1.017 1.037 1.058 1.103 1.053 1.064 1.106 1.149 1.172 1.17 1.111 1.067 1.087 1.101 1.121 1.144 1.172 1.162 1.111 1.098 1.104 1.126 1.121 1.132 1.149 1.141 1.129 1.091 1.047 1.008
China
8.279 8.278 8.279 8.279 8.278 8.277 8.279 8.28 8.28 8.278 8.277 8.277 8.278 8.277 8.278 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277 8.277
UK
0.609 0.625 0.633 0.632 0.663 0.663 0.663 0.671 0.697 0.689 0.701 0.684 0.677 0.688 0.692 0.697 0.702 0.714 0.707 0.696 0.684 0.689 0.696 0.695 0.698 0.703 0.703 0.693 0.685 0.673 0.644
Austria
0.987 1.017 1.037 1.059 1.104 1.052 1.066 1.106 1.15 1.173 1.169 1.114 1.067 1.087 1.101 1.12 1.143 1.172 1.161 1.11 1.097 1.105 1.126 1.122 1.133 1.149 1.141 1.129 1.091 1.046 1.007
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Aug-02 1.023 Sep-02 1.02 Oct-02 1.02 Nov-02 1.008 Dec-02 0.982 Jan-03 0.942 Feb-03 0.928 Mar-03 0.926 Apr-03 0.922 0.865 Jun-03 0.858 Jul-03 0.879 Aug-03 0.898 Sep-03 0.892 Oct-03 0.855 Nov-03 0.855 Dec-03 0.814 Jan-04 0.793 Feb-04 0.791 Mar-04 0.816 Apr-04 0.834 0.834 Jun-04 0.824 Jul-04 0.815 Aug-04 0.821 Sep-04 0.819 Oct-04 0.801 Nov-04 0.77 Dec-04 0.748 Jan-05 0.755 Feb-05 0.768 Mar-05 0.758 Apr-05 0.773 0.788 Jun-05 0.822 Jul-05 0.831 Aug-05 0.814 Sep-05 0.816 Oct-05 0.832 Nov-05 0.849 Dec-05 0.843 Jan-06 0.826 Feb-06 0.838 Mar-06
0.832
8.277 0.651 8.277 0.643 8.277 0.642 8.277 0.64 8.277 0.63 8.277 0.619 8.277 0.621 8.277 0.632 8.277 0.635 8.277 0.616 8.277 0.602 8.277 0.616 8.277 0.627 8.277 0.621 8.277 0.597 8.277 0.592 8.277 0.571 8.277 0.549 8.277 0.536 8.277 0.547 8.277 0.555 8.277 0.56 8.277 0.547 8.277 0.543 8.277 0.55 8.277 0.558 8.277 0.554 8.277 0.538 8.277 0.518 8.277 0.531 8.277 0.53 8.277 0.525 8.277 0.528 8.277 0.538 8.277 0.55 8.23 0.571 8.102 0.558 8.092 0.553 8.089 0.567 8.084 0.576 8.076 0.573 8.066 0.566 8.049 0.572 8.035
0.574
17
1.023 1.02 1.019 0.999 0.981 0.942 0.927 0.926 0.921 0.866 0.857 0.88 0.897 0.888 0.854 0.854 0.813 0.791 0.791 0.816 0.834 0.833 0.823 0.815 0.82 0.818 0.8 0.77 0.746 0.762 0.769 0.758 0.773 0.788 0.823 0.831 0.813 0.818 0.832 0.848 0.843 0.825 0.838 0.831
May-03 May-04 May-05 Apr-06 0.815 May-06 0.783 Jun-06 0.791 Jul-06 0.788 Aug-06 0.781 Sep-06 0.786 Oct-06 0.793 Nov-06 0.776 Dec-06 0.757 Jan-07 0.769 Feb-07 0.765 Mar-07 0.755 Apr-07 0.74 May-07 0.74 Jun-07 0.745 Jul-07 0.729 Aug-07 0.734 Sep-07 0.72 Oct-07 0.703 Nov-07 0.681 Dec-07 0.686 Jan-08 0.679 Feb-08 0.678 Mar-08 0.644 Apr-08 0.635 May-08 0.643 Jun-08 0.643 Jul-08 0.634 Aug-08 0.668 Sep-08 0.696 Oct-08 0.752 Nov-08 0.785 Dec-08 0.734 Jan-09 0.755 Feb-09 0.782 Mar-09 0.767 Apr-09 0.758 May-09 0.734 Jun-09 0.714 Jul-09 0.71 Aug-09 0.701 Sep-09 0.687 Oct-09 0.675 Nov-09
0.671
8.016 0.566 8.014 0.535 8.007 0.543 7.991 0.542 7.973 0.528 7.936 0.53 7.903 0.533 7.866 0.523 7.824 0.509 7.79 0.51 7.755 0.511 7.739 0.514 7.726 0.503 7.673 0.504 7.633 0.504 7.58 0.492 7.575 0.498 7.524 0.496 7.501 0.489 7.423 0.483 7.372 0.494 7.248 0.508 7.165 0.509 7.075 0.499 7.001 0.505 6.974 0.509 6.898 0.509 6.838 0.503 6.852 0.513 6.831 0.557 6.832 0.592 6.829 0.652 6.843 0.672 6.838 0.694 6.836 0.694 6.838 0.709 6.831 0.68 6.825 0.649 6.833 0.611 6.832 0.612 6.832 0.604 6.829 0.612 6.828 0.618 6.827
0.603
18
0.815 0.783 0.79 0.788 0.781 0.786 0.793 0.776 0.757 0.769 0.765 0.755 0.74 0.74 0.745 0.729 0.734 0.72 0.703 0.681 0.686 0.679 0.678 0.644 0.635 0.643 0.643 0.634 0.668 0.696 0.752 0.785 0.734 0.755 0.782 0.767 0.758 0.734 0.714 0.71 0.701 0.687 0.675 0.671
Dec-09 0.685 Jan-10 0.701 Feb-10 0.731 Mar-10 0.736 Apr-10 0.746 May-10 0.796 Jun-10 0.819 Jul-10 0.783 Aug-10 0.776 Sep-10 0.765 Oct-10 0.72 Nov-10 0.732 Dec-10 0.757 Jan-11 0.748 Feb-11 0.731 Mar-11 0.725 Apr-11 0.718 May-11 0.718 Jun-11 0.716 Jul-11 0.71 Aug-11 0.703 Sep-11 0.699 Oct-11 0.695 Nov-11 0.691 Dec-11
0.686
6.828 0.616 6.827 0.618 6.827 0.64 6.826 0.665 6.826 0.653 6.827 0.683 6.817 0.684 6.778 0.654 6.79 0.629 6.742 0.642 6.673 0.631 6.656 0.626 6.654 0.641 6.597 0.633 6.571 0.62 6.535 0.619 6.502 0.615 6.474 0.613 6.444 0.611 6.409 0.606 6.379 0.601 6.347 0.598 6.316 0.595 6.286 0.592 6.255
0.588
19
0.685 0.701 0.731 0.736 0.746 0.796 0.819 0.783 0.776 0.765 0.72 0.732 0.757 0.748 0.731 0.725 0.718 0.718 0.716 0.71 0.703 0.699 0.695 0.691 0.686
（四）建模与分析
1、平稳性检验
（1）对China进行平稳性检验：
该平稳性检验的零假设是：China包含有一个单位根。经过平稳性检验，得出P值为0.9971，大于显著性水平0.1，不拒绝零假设，即China不平稳。
使用一阶差分，对其平稳性进行检验，可得：
经过一阶差分后的平稳性检验，得出P值为0.0151，小于显著
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性水平0.1，拒绝零假设，即China的一阶差分平稳。 （2）对Euro进行平稳性检验：
该平稳性检验的零假设是：Euro包含有一个单位根。经过平稳性检验，得出P值为0.7277，大于显著性水平0.1，不拒绝零假设，即Euro不平稳。
使用一阶差分，对其平稳性进行检验，可得：
经过一阶差分后的平稳性检验，得出P值为0.0000，小于显著性水平0.1，拒绝零假设，即Euro的一阶差分平稳。
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（3）对UK进行平稳性检验：
该平稳性检验的零假设是：UK包含有一个单位根。经过平稳性检验，得出P值为0.3647，大于显著性水平0.1，不拒绝零假设，即UK不平稳。
使用一阶差分，对其平稳性进行检验，可得：
经过一阶差分后的平稳性检验，得出P值为0.0000，小于显著性水平0.1，拒绝零假设，即UK的一阶差分平稳。
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（4）对Austria进行平稳性检验：
该平稳性检验的零假设是：Austria包含有一个单位根。经过平稳性检验，得出P值为0.7287，大于显著性水平0.1，不拒绝零假设，即Austria不平稳。
使用一阶差分，对其平稳性进行检验，可得：
经过一阶差分后的平稳性检验，得出P值为0.0000，小于显著性水平0.1，拒绝零假设，即Austria的一阶差分平稳。
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2、ARMA模型
（1）建立ARMA模型
将AR（p）模型与MA（q）模型组合，就可得到ARMA（p,q）模型。通过对该ARMA(p,q)模型进行（3，3）之内的检验，可以得出如下的结果：
ARMA(1,1)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.069和-5.007； ARMA(1,1)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.043和-4.939； ARMA(2,1)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.049和-4.965； ARMA(2,2)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.119和-5.015； ARMA(2,3)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.023和-4.898； ARMA(3,1)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.028和-4.923； ARMA(3,2)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.016和-4.890； ARMA(3,3)的信息准则AIC和SBIC分别是-5.165和-5.018。 根据信息准则的最小值原则，该模型采用ARMA(3,3)。
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ARMA(3,3)模型的方程为：
DChina=-0.004763+0.487752*DChina（-1）-0.481633*DChina（-2）+0.846161*DChina（-3）-0.075628*ut（-1）+0.839406*ut（-2）-0.594707*ut（-3）+ut
从以上的图表中可以得出：近三个月的汇率的增加量均对本期汇率的增加量有影响，且上一个月和前三月的汇率的增加量对本期汇率的增加量有正相关的影响，并且前三月的影响较大；前两月的汇率的增加量对本期汇率的增加量有负相关的影响。
从图表中可知，AR部分的逆根小于1，是平稳的；MA部分的逆根小于1，是可逆的。
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(2)对ARMA模型进行预测
图中的实线代表预测值，虚线代表预测误差范围。由图中预测值
的走势可知，中国汇率的增加率呈下降趋势，即未来人民币还是处于升值的状态。
2、VAR模型
通过对该VAR模型进行四阶之内滞后的检验，可以得出如下的结果：
VAR（1）模型的信息准则AIC和SBIC分别是-26.400和-25.984； VAR（2）模型的信息准则AIC和SBIC分别是-26.569和-25.816； VAR（3）模型的信息准则AIC和SBIC分别是-26.448和-25.355； VAR（4）模型的信息准则AIC和SBIC分别是-26.455和-25.020。 根据信息准则的最小值原则，该模型采用VAR(2)。
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该VAR模型的方程组为：
DCHINA = 0.444184*DCHINA(-1) + 0.292794*DCHINA(-2) - 0.216697*DEURO(-1) + 0.428499*DEURO(-2) - 0.218432*DUK(-1) + 0.188653*DUK(-2)
+
0.201091*DAUSTRIA(-1)
-
0.475568*DAUSTRIA(-2) - 0.004169+ut；
DEURO = 0.002683*DCHINA(-1) + 0.003967*DCHINA(-2) - 0.613246*DEURO(-1) - 0.500279*DEURO(-2) - 0.176663*DUK(-1) + 0.361268237047*DUK(-2)
+
1.06924881133*DAUSTRIA(-1)
+
0.168844*DAUSTRIA(-2) - 0.002034+ut；
DUK = 0.095702*DCHINA(-1) - 0.113103*DCHINA(-2) -
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0.381006*DEURO(-1) - 0.928882*DEURO(-2) + 0.111905*DUK(-1) + 0.293003*DUK(-2)
+
0.627080*DAUSTRIA(-1)
+
0.722415*DAUSTRIA(-2) - 0.000345+ut；
DAUSTRIA =0.000582*DCHINA(-1) + 0.006979*DCHINA(-2) + 0.070809*DEURO(-1) - 0.144422*DEURO(-2) - 0.181562*DUK(-1) + 0.363078*DUK(-2)
+
0.381442*DAUSTRIA(-1)
-
0.195049*DAUSTRIA(-2) - 0.002064+ut。
3、格兰杰因果检验
因为格兰杰因果检验的零假设是某一个变量不是另一个变量的原因，所以，当P值小于显著性水平0.1的时候，即拒绝零假设，也就是说，某一个变量是另一个变量的原因。
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由以上的图表可以知道，UK汇率市场和China汇率市场存在着双向的因果关系，UK汇率市场和Euro汇率市场存在着双向的因果关系，UK汇率市场和Austria汇率市场存在着双向的因果关系。可知，UK汇率市场影响着其他三个汇率市场的变化发展，所以，UK汇率市场是核心市场，其他三个为跟随市场。
4、脉冲响应
此图为脉冲响应图。UK汇率市场的增加量对其他三个汇率市场的
增加量都有较明显的波动程度，因此，我们可以说，UK汇率市场为这四个汇率市场的核心市场。
5、协整
由前面的平稳性检验可知，UK、Euro、China和Austria这四个
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变量都不平稳，都是取一阶差分后才平稳，所以取UK、Euro、China和Austria这四个变量（按重要程度的先后顺序来进行排序），看它们是否存在长期的共同趋势。
由以上的图表可以得出：从上往下看P值，当零假设是没有协整的时候，P值是0.0001，小于0.1，拒绝零假设，也就是说有大于0个的协整关系；当零假设是存在1个协整关系的时候，P值是0.0102，小于0.1，拒绝零假设，也就是说有大于1个的协整关系；；当零假设是存在2个协整关系的时候，P值是0.9102，大于0.1，不拒绝零假设，也就是说有2个的协整关系。
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方程为：
1China +10.32717UK-1177.474Euro+1171.890Austria=0，即1China =-10.32717UK+1177.474Euro-1171.890Austria，也就是说，China和UK、Austria存在负相关的关系，与Euro存在正相关关系。
方程为：
1China =6106.359Euro-6099.629Austria 1UK=-477.2734Euro+477.1625Austria
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方程为：
1China =34.1323Austria 1UK=-2.252777Austria 1Euro=1.004488Austria
（五）总结和建议
该问题主要分析了从2000年1月到2011年12月中国、英国、欧元区以及澳大利亚的汇率之间的相互影响。并以中国汇率为研究主体，进行汇率间影响的分析。在四个地区的汇率一阶平稳的基础上，分别进行ARMA检验，VAR模型检验，格兰杰因果检验，脉冲响应以及协整检验分析。通过检验可以发现，各地区之间的汇率具有相互影响的关系，尤其以欧元区汇率市场对其他汇率市场的影响反应最强烈。虽然中国的汇率市场对其他地区的汇率市场影响不特别显著，但依然随国际趋势变化而变化，且中国汇率市场内部也受前期汇率及其
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他多种因素的影响。总之，在经济全球化迅猛发展的现况下，中国与其他国家的贸易往来越来越密切，应更加注重世界汇率市场的变化对中国汇率市场带来的影响。
随着当今生产资本日益国际化,发达的国际资本市场的形成或正在形成。在未来的经济发展中，中国应加快转变经济发展方式，2011年我国将实施稳健的货币政策,由此前的“适度宽松”转向“稳健”。这一调整,是抑制流动性过剩和通胀预期压力的有效举措,可为经济发展提供稳定的货币环境。正如温家宝总理今年10月在布鲁塞尔出席第六届中欧工商峰会演讲时所说:如果人民币汇率升值20%-40%,中国出口企业将大量倒闭,工人将失业,农民工将返乡,社会很难稳定。中国经济出现危机对世界绝不是好事。人民币持续存在升值压力、国内货币长期存在被动投放问题的背后,是中国经济过度依赖投资和出口、国内要素市场改革滞后等一系列因素综合作用的结果,这充分反映出加快转变经济发展方式的紧迫性。
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