人民币升值压力与汇率形成机制弹性测算，本文主要内容关键词为：汇率论文,弹性论文,机制论文,人民币论文,压力论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
2005年7月21日，在持续了近五年的升值压力下，中国人民银行（简称人民银行）进行了新的汇率形成机制改革。是日，人民银行宣称：“我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币不再盯住单一美元，形成更富有弹性的人民币汇率机制。”经过近六年的时间，人民币升值压力是否有所缓解？人民币汇率形成机制是否“更富有弹性”了呢？为了回答这一问题，本文利用外汇市场压力（exchange market pressure，EMP）的概念，从事后定义了汇率制度弹性，建立了汇率制度弹性的测算公式。然后分别利用Weymark（1997）的模型依赖方法和Stavarek（2007）的非模型依赖方法估计了1999年1月至2010年12月人民币EMP和人民币实际的汇率制度弹性指数。在此基础上，本文初步评估了人民币升值压力及人民币汇率形成机制的弹性化程度。
本文的贡献在于：第一，界定了汇率制度弹性或汇率形成机制弹性的基本内涵，建立了汇率制度弹性的测算公式；第二，利用两种方法经验地估计了人民币EMP指数和汇率制度弹性指数。这些工作为我们评估人民币汇率形成机制改革效果提供了经验依据，还为我们界定和识别潜在的货币危机提供了基本手段（Liu和Zhang，2009），进而为货币危机早期预警系统的研究奠定了基础。
文章安排如下：第二部分是文献回顾；第三部分利用EMP方法定义汇率制度弹性，建立汇率制度弹性的测算公式；第四部分利用模型依赖和非模型依赖两种EMP测算方法定义人民币实际汇率制度弹性指数；第五部分利用1999年1月至2010年12月的时间序列经验地测算了人民币EMP和汇率制度弹性指数；第六部分是经验结果解读；最后是结论。
二、文献回顾
本文是从事后建立和测算汇率形成机制是否更加弹性化的。一国事后所表现出来的汇率制度与事前一国公开宣称的汇率制度可能并不一致。①这就引出了汇率制度实际分类的问题。一般来说，汇率制度分类大致包括名义分类法（de jure classification）和实际分类法（de facto classification）两种。前者又称官方分类法，是以一国政府或货币当局所公开宣称的汇率制度为依据而进行的一种汇率制度划分方法。20世纪90年代以前，各国汇率制度的统计和分类工作一直是由国际货币基金组织（IMF）负责的。IMF根据成员国宣布的汇率制度进行记录，定期编制并汇总成员国所宣称的汇率制度。这一分类方法一直为各成员国所沿用，成为20世纪90年代以前大部分汇率制度方面的经验研究所采用的数据集（Levy-Yeyati和Sturzenegger，2005；Rogoff等，2003）。
但是，IMF的名义分类法存在很大的缺陷。一方面，它没有区分主要的汇率制度之间的差异，而这对学术研究来说十分重要（Poirson，2001）；另一方面，这种分类方法无法真正反映一国实际的汇率行为，因为一国政府有可能出现言行不一致的现象（Poison，2001；Rogoff等，2003）。针对这些缺陷，经济学家开发了基于实际的汇率行为和/或官方干预的实际分类方法。这种方法利用可观测的宏观经济指标②，从事后对一国实际的汇率安排进行重新分类，从而掀起了汇率制度实际分类方法的研究热潮。但是，这种方法所得到的结果通常是离散的三分法或两分法等（如划分为固定汇率制度和浮动汇率制度等）。
还有学者同样利用事后可观测的宏观经济变量，构建了实际的汇率制度弹性指数（exchange rate flexibility index，ERFI），形成了以连续变量表示的ERFI。从文献来看，这类研究有两类：一类利用汇率和储备的百分比变化来测算ERFI（Holden等，1979；Poirson，2001），另一类利用汇率和外汇储备的方差来测算实际汇率制度弹性（Hausmann等，2000；Calvo和Reinhart，2002）。前者建立的实际ERFI如下：
其中，S表示贸易加权汇率；R是一国持有的外汇储备；H表示基础货币。③
与第一类指数构建方法不同，Hausmann等（2000）及Calvo和Reinhart（2002）使用了汇率和外汇储备的波动性指标，而不是两者变化的绝对值来估计ERFI。并且，Hausmann等（2000）还注意到，一国不仅可能利用外汇储备来干预外汇市场，而且可能通过利率手段来干预汇率。因此，在考察一国实际的汇率制度时，他们同时考虑了两类指标，一是汇率波动与外汇储备波动之比，二是汇率波动与利率波动之比。在Hausmann等（2000）的研究基础上，Calvo和Reinhart（2002）定义了一个综合考虑了外汇储备、利率与汇率波动性的ERFI，即：
由上述ERFI指数可知，HHS分类法下的ERFI指数的取值范围为[0，+∞）。指数取值为0时，说明一国汇率没有变化，因此，该国实际上实行的是固定汇率制度；当指数取值为+∞时，则表示一国基本没有发生储备和利率的变化，说明该国实际上实行的是浮动汇率制度；当指数取值介于二者之间时，该国实行的是中间汇率制度。
尽管ERFI指数从汇率制度的定义出发，为研究者提供了定义和测算汇率制度弹性程度的基本思路，但是，该指数仍存在缺陷：第一，该方法难以清晰而准确地定义实际汇率制度弹性。第二，当指数取值不为0或趋于+∞时，如何解释指数是很困难的。第三，由于指数取值总为正，因此，它难以捕捉一国过分干预外汇市场或汇率过度调整的情形，基本原因在于，这种分类法对汇率变化和中央银行外汇市场干预取了绝对值，或者利用汇率和储备的样本方差来刻画实际的汇率制度，因此将这类情形自动地剔除了。第四，相对于第一类指数设计而言，第二类指数设计方法对数据频度要求更高。
三、实际汇率制度弹性的定义与测算：基于EMP的方法
面对这些缺陷，我们必须寻找新的思路来定义和测算汇率制度弹性。幸运的是，现有的关于EMP的研究为我们提供了一个思路。由于本文利用EMP方法来定义和测算汇率制度弹性，因此，在正式定义汇率制度弹性之前，我们必须先了解EMP的基本内涵及经济意义。
1.EMP的引入及其经济含义
“外汇市场压力测度了在给定实际实施的汇率政策所产生的预期前提下，国际市场上对某一货币的全部超额需求。若不存在外汇市场干预，这种超额需求本应是由汇率水平变化来消除的”。（Weymark，1997）因此，固定汇率制度下，一国中央银行在面临本币的超额需求时，为维持事先所承诺的汇率平价而被动地进行外汇市场干预，此时汇率变化为0，外汇市场压力完全是通过储备的变化加以释放的，而在浮动汇率制度下不存在外汇市场干预，因此，这种超额需求都将由汇率变化反映出来。然而，现实中“汇率和国际储备的变化常常是相伴而生的，这一事实说明，货币当局倾向于利用中间汇率制度”。（Weymark，1997）在中间汇率制度安排下，这种超额需求的压力通常是由储备变化和汇率水平变化的某种组合反映出来的。因此，如何测度现实的中间汇率制度下一国货币的EMP就具有重要意义。
理论上最早提出并界定EMP的是Girton和Roper（1977）。他们建立了一个EMP指数，该指数是国际储备变化率和汇率水平变化率之和。Boyer（1978）及Roper和Turnovsky（1980）以资本完全流动的小国开放经济模型代替了Girton和Roper（1977）的货币主义分析方法，拓展了Girton和Roper（1977）的研究。他们的贡献是设定了中央银行的政策反应函数，改进了指数设计。在他们的研究框架下，尽管EMP仍然表现为国际储备变化和汇率水平变化的线性组合，但是，二者不再是等权重地进入该指数了。
在EMP方面作出重要贡献的是Weymark（1997）。她修正了前人研究的缺陷，考虑了价格粘性的因素，建立了一个IS-LM-AS类型的小国开放经济模型，引入并经验地估计了EMP指数中的参数。该参数是一个转换因子（conversion factor），可以将储备变化与汇率变化统一到一起，从而以等价的汇率单位（in exchange-rate-equivalent units）的形式测算EMP。Weymark（1997）定义的EMP指数如下：
2.汇率制度弹性的定义、内涵与测算
ERFI指数的设定、Girton和Roper（1977）及Weymark（1997）EMP思想的提出为我们从事后定义和测算一国汇率形成机制是否更具有弹性（本文称为实际汇率制度弹性）提供了基本方法。本文定义实际汇率制度弹性如下。
定义：实际汇率制度弹性是指一国通过本币汇率变化所释放的外汇市场压力（EMP）的比例或遇过本币汇率变化所释放的外汇市场压力占全部外汇市场压力的比重。
考虑到本国可能通过利率手段调节来干预间接外汇市场，从而释放部分EMP，因此，本文首先定义一个一般化的EMP公式：
根据对汇率制度弹性的定义，我们可以定义实际的汇率制度弹性指数（ERFI）为：
正常情况下，该指数取值为[0，1]。当ERFI--0时，说明本币所面临的EMP完全是通过中央银行外汇市场干预释放的，因此，本国实行的是固定汇率制度；当ERFI=1时，说明本国EMP完全是通过汇率变化释放的，中央银行并没有进行任何外汇市场干预，因此，本国实行的是浮动汇率制度；当ERFI∈（0，1）时，说明本币EMP是通过汇率变化和外汇市场干预两个渠道共同释放的，因此，本国实行的是中间汇率制度。显然，指数越接近1，说明汇率制度越趋近浮动汇率制度，汇率制度越有弹性；反之，指数越接近0，说明一国实际经济运行中所表现出来的汇率制度越缺乏弹性。
显然，本文定义和建立的实际ERFI的优点在于：第一，该定义具有明确且易于解释的经济含义；第二，该定义能反映中央银行过度干预和汇率过度调整的情形；第三，具体测算时，本文所定义的方法对数据的频度要求较低。一般而言，月度数据即可满足。对像中国这样的转型经济体而言，日度的储备数据常常难以获得。
四、人民币EMP指数和ERFI指数设定
由前文可知，本文定义的ERFI的测算依赖于具体的EMP测算方法。EMP的经验测算方法有两类：一是模型依赖方法，二是非模型依赖方法。因此，在具体定义人民币实际汇率制度弹性时，我们还应分别考察这两种方法。
1.模型依赖的指数
考虑到中国自1998年后主要是单一的盯住美元的汇率制度，并且经验证据也表明IS-LM-AS模型在中国是能成立的（刘晓辉，2008），因此本文遵循Girton和Roper（1977）、Weymark（1997）的思路，采用标准的小国开放经济模型来测算人民币EMP。模型如下：
其中，
分别表示本国的价格水平、利率、货币需求、货币供给、产出和国内信贷。除利率、国内信贷和国际储备等变量外，其余变量都是以自然对数形式表示的。/d和△r分别表示经过基础货币调整后的国内信贷和国际储备的百分比变化。带有星号的变量表示相应的外国变量。
式（1）指出了发展中国家汇率的部分传递特征（pass-through）。式（2）表示无抛补利率平价（UIP），
表示预期的汇率变化，该式表明，在资本完全流动条件下，以同一种货币表示的投资于本币资产和外币资产的预期收益应趋于一致。式（3）采用了标准的Cagan类型的货币需求函数。式（4）表明，开放经济条件下，本国货币供给的变化主要由国内信贷和国际储备变化两部分构成。
式（5）指出了本国中央银行的反应函数。理论上来说，ρ≥0，这意味着本币面临贬值压力时，中央银行应卖出外汇储备，回笼本币；相反，本币面临升值压力时，中央银行应买入外汇储备，增加本币投放。具体来说：第一，如果本币面临贬值或升值压力，中央银行任由这种压力通过外汇市场上的本币汇率变化释放出来，那么本国国际储备变化为0，即ρ=0；第二，如果中央银行通过外汇市场干预来全部吸收这种压力，那么有ρ→+∞；第三，如果中央银行希望通过汇率变化和外汇市场干预两种渠道的组合来释放这种压力，那么有ρ∈（0，+∞）。但在实际的外汇市场操作中，中央银行有可能积极地干预外汇市场，即使在本币贬值（升值）的情况下，仍然买入（卖出）外汇储备，增加（收缩）本币投放。此时，ρ＜0。
将式（1）和式（2）代入式（3）得到：
显然，预期的汇率变化、货币冲击、本国产出的变化、国内信贷的变化以及国外价格的变化都会导致外汇市场上对本币的超额需求或超额供给，从而导致本币的外汇市场压力。
2.非模型依赖指数
上述关于EMP和ERFI指数的设定中，EMP指数及其估计过程中所涉及的基本参数都是通过结构模型来定义的，因此，这种指数是依赖于模型的。许多学者对这种方法提出了严厉的批评。Eichengreen等（1994，1995，1996）认为，汇率的结构主义模型常常很难经验地解释和预测汇率在中短期内的表现和变化。“更新近的研究证实，在预测一年内的汇率运动时，随机游走模型要比更精确的模型（指结构主义宏观经济模型）表现更出色”。（Krugman和Obstfeld，2003）并且，模型依赖的指数估计结果本身也依赖于具体的模型设定，模型设定的差异很可能导致估计结果的差异，这种差异的影响如何，目前似乎还没有得到明确的解决。
为克服上述缺陷，一些学者提出了一种新的不依赖于模型的EMP指数，它是利率差异④、汇率百分比变化和外汇储备百分比变化的线性组合。和模型依赖指数不同的是，非模型依赖的EMP指数中的各个构成部分的权重是由各自的样本标准差来计算的，而不是由模型推导出来的。正是由于非模型依赖的EMP指数中各构成要素的权重是人为规定的，因此具有ad hoc特征，这导致各个研究者所选择的权重差异很大。Eichengreen等（1994，1995，1996）最初给出的EMP指数的权重难以避免异常值的影响⑤，后来，Stavarek（2007）在吸收Sachs等（1996）权重选择方法的基础上，提出了一个改进的EMP指数。本文采用Stavarek（2007）的定义来估计非模型依赖的人民币EMP指数和ERFI指数。考虑到中国利率期限结构缺失和至今仍无基准利率等现实，本文定义非模型依赖的EMP指数和ERFI指数如下：
式（10）说明人民币EMP主要是通过人民币汇率变化和储备变化的组合来释放的，因此，（10’）显然表明，在面临外汇市场压力时，人民银行允许多大程度的人民币汇率变化来吸收压力。这一指数可以理解为对实际的汇率形成机制弹性程度的近似估计。
五、经验测算与估计
本节利用1999年1月至2010年12月的宏观经济时间序列数据，在模型依赖方法和非模型依赖方法基础上，估计人民币EMP指数和ERFI指数。
1.数据及处理
本文样本区间设定为1999年1月至2010年12月。本国价格指数采用CPI环比指数，其中，1999年1月至2000年12月的数据来自宋海林和刘澄（2003），其余数据来自《中国经济景气月报》各期。由于该序列具有明显的季节性特征，因此，本文采用X12法进行了季节调整。美国的价格指数来自美国St.Louis Fed.。该处公布的是以1982年至1984年为基期的经过季节调整的城市居民消费价格指数（序列ID：CPIAUCSL）。为保持和中国CPI数据的一致性，我们将该数据换算为环比价格指数。人民币兑美元双边名义汇率和人民币名义有效汇率分别来自人民银行和国际清算银行（BIS）网站；国内利率采用30天银行间同业拆借利率。其中，1999年1月至2000年12月的数据来自《中国证券期货统计年鉴》（2000至2002），其余数据来自人民银行网站。美国利率也采用30天的联邦基金利率，数据来自St.Louis Fed.。
由于我国没有公布GDP的月度数据，因此，我们采用剔除价格因素后的社会消费品零售总额作为货币需求函数估计的规模变量。1998年1月至2002年11月社会消费品零售总额数据来自西南财经大学中国金融数据中心《精华数据库》，其余数据来自《中国经济景气月报》各期。首先，我们利用X12法对该序列进行季节调整。其次，我们将CPI指数换算为以1998年1月份为基期的定基比序列。最后，从经过季节调整后社会消费品零售总额中剔除价格因素的影响，得到实际社会消费品零售总额。
由于国内信贷数据不能直接从人民银行资产负债表中获得，因此，我们根据“国内信贷=资产-国外净资产”这一统计恒等式，利用人民银行资产和其持有的国外净资产来估计国内信贷。国外净资产和人民银行资产数据来自人民银行网站。由于1999年1月至11月间仅有季度数据，我们利用简单的算术平均法倒推了其余各个月份的数据。⑥外汇储备数据也存在类似问题，我们做了同样的处理。⑦我们选择
作为货币供给，数据来自人民银行网站。最后，利用X12法对、外汇储备和国内信贷等指标做了季节调整以剔除季节性因素的影响。
2.模型依赖指数的参数估计
（1）结构参数估计
由于在模型依赖的EMP估计方法及相应的ERFI指数估计中，模型本身是联立方程模型，并且是过度识别的（over-identified），因此，为了克服联立性问题（simultaneity）和过度识别问题，我们使用两阶段最小二乘法（2SLS）对所需的参数进行经验估计。
首先，为防止伪回归，我们利用ADF检验和PP检验进行平稳性检验。其中，ADF检验的滞后期选择标准为AIC信息准则最小时所对应的阶数，PP检验根据Newey-West自动选择带宽（bandwidth）。检验结果表明，所有变量在5%显著性水平下都能同时通过ADF和PP平稳性检验。因此，我们认为各序列都是平稳的，不会引起伪回归。⑧
其次，我们利用2SLS方法进行参数估计。该方法的第一步要求将模型中等式右边的内生变量对工具变量进行回归，得到各内生变量的拟合值；第二步是利用各内生变量的拟合值对原模型进行回归。在第一步中，我们将模型中所有的内生变量和外生变量的滞后1至12期的值看做工具变量（Kohlscheen，2000），以这些工具变量作为解释变量对所有内生变量进行回归。⑨然后，将原方程等号右边的内生变量替换为第一步所得到的拟合值，再对原方程进行回归，从而得到估计EMP和ERFI指数所需的结构参数值（表1）。
回归结果表明，汇率水平变化对本国价格水平的影响系数统计上并不显著地异于0。在分别纠正了回归残差后，滞后36期的Q统计量p值都大于1%显著性水平，表明回归残差不存在显著的序列相关。White异方差检验也表明，两个方程的回归残差都不存在异方差。但是，利用Jarque-Bera（J-B）对残差的正态性检验表明，价格回归方程的残差不服从正态分布，而货币需求方程的回归残差服从正态分布。
（2）人民币EMP和ERFI指数
根据表1中得到的相关参数的估计值，我们可以得到转换系数
。然后，根据式（8）和（9）分别计算出人民币EMP指数和人民币ERFI指数（图1）。
3.非模型依赖的EMP和ERFI指数估计
首先，我们对外汇储备和基础货币等月度数据进行季节调整，然后求得每个序列的样本标准差，最后，利用式（10）和式（10’）估计了非模型依赖的人民币EMP和ERFI指数。估计结果见图2。
六、人民币升值压力与汇率形成机制的经验解读
1.人民币升值压力仍在持续吗？
首先，由图1、图2可见，利用模型依赖方法和非模型依赖方法得到的人民币EMP指数在数值上存在非常大的差异。（11）但是样本期内，两种估计结果基本上都小于0，表明人民币确实存在持续的升值压力。
其次，所估计的两个序列相关系数为0.70，经H-P滤波后的两序列的趋势值的相关系数为0.74。结合图3可知，虽然两种方法得到的估计结果在水平值上存在较大差异，但是两种估计结果却都表明人民币所面临的升值压力趋势是基本相同的。最迟在2007年底之后，人民币持续增加的升值压力已得到根本缓解。虽然此后人民币仍存在升值压力，但其趋势序列表明，这种升值压力正在减弱。
2.人民币汇率形成机制弹性更具弹性了吗？
利用两种方法估计的结果表明（图1、图2），2005年汇率形成机制改革之前，人民币汇率形成机制确实是非常“僵硬”的，人民币面临的EMP基本是通过外汇市场干预来吸收的。2005年7月之后，人民币汇率形成机制的弹性不断增强。但是2007年、2008年初的金融危机打断了这一进程，人民币汇率形成机制重又回到事实上的固定汇率制度（图1、图2、图4）。因此，2005年的汇率形成机制改革确实在一定程度上在一定时期内使人民币汇率形成机制“更富有弹性”了，但是，从最近的现实来看（2009-2010年），人民币汇率形成机制的弹性化程度是不断下降的（图4），部分月份人民银行甚至逆风干预外汇市场。总体而言，2009-2010年，相对于名义上宣称的有管理的浮动汇率制度，从近1—2年事后的实际经济情况来看，人民币汇率形成机制是缺乏弹性的，表现出“害怕浮动”的迹象。
七、结论与展望
本文在已有研究基础上，定义了汇率制度弹性，并给出了实际汇率制度弹性测算的公式。本文的定义和公式具有清晰的经济学含义，同时，这一方法在数据要求方面相对较低，具有很强的可操作性。这一方法能为我们提供一国实际汇率制度弹性的时间序列数据，为我们评估一国实际的汇率制度提供了基本方法。本文利用1999年1月至2010年12月的月度数据的经验估计结果表明：第一，2007年底、2008年初以后，人民币面临的长期的持续的升值压力已经出现根本性的逆转，2008年以后人民币升值压力逐渐减弱。第二，2005年7月的人民币汇率改革确实在一定程度上在一定时期内增加了人民币汇率形成机制的弹性，改变了1999年以来人民币事实上的单一的、盯住美元的固定汇率制度格局。然而，2007年底、2008年初以来，人民币汇率制度弹性也出现了趋势性变化，2009年至2010年间人民币汇率形成机制的弹性持续下降。相对于人民银行名义上所宣称的有管理的浮动汇率制度而言，实际的或事实上的人民币汇率形成机制表现出了害怕浮动的现象。在人民币升值压力渐趋减弱的条件下，人民银行应抓住时机，进一步放宽人民币汇率波动区间，推进人民币汇率形成机制改革。
本文还存在一定的缺陷。首先，本文没有考虑人民银行冲销干预和资本项目管制的影响；其次，本文只考虑中美之间的双边名义汇率也是有失偏颇的；最后，更重要的是，模型依赖的EMP测算严重依赖于Mundell-Fleming类结构主义汇率模型，而此类模型又主要依赖货币政策的货币传导机制，但对中国而言，或许货币政策更主要是通过信贷渠道传导的。因此，如何将信贷传导机制纳入理论模型，并在此基础上定义和建立人民币EMP和ERFI测算方法可能更贴近中国的现实。这些都留待后续研究解决。
①在约一半的历史时期中，各国实际的汇率制度和所宣称的汇率制度是不同的（Rogoff等，2003）。
②这些指标主要是汇率、利率和外汇储备等。选择这些变量的基本原因是隐藏在汇率制度的定义后面的：固定汇率制度下，一国货币当局有义务维持宣称的固定的汇率平价。当市场汇率偏离所宣称的平价时，一国将动用外汇储备进行干预，维持平价的稳定。因此，固定汇率制度下，一国的外汇储备波动较大，但是汇率变化却很小（理论上来说，汇率变化为0）。浮动汇率制度下，中央银行不干预市场汇率的形成，因此，外汇储备的波动为0，而汇率的变化或波动却相对较大。因此，将汇率和外汇储备等指标综合起来考虑就足以确定一国在既定时点上实际的汇率制度安排了（Levy-Yeyati和Sturzenegger,2005，第1604页）。
③HHS（1979）定义的指数中，n取值为23，并且他们使用的是一国进出口总额而不是基础货币作为储备项的分母。Poirson（2001）采用Holden等（1979）、Calvo和Reinhart（2002）及Levy-Yeyati和Sturzenegger（2005）的方法，但利用一国月度名义汇率贬值率的绝对值和外汇储备变化的绝对值来定义ERFI。
④发达市场经济中，一国中央银行通过对利率的调控也能影响汇率水平，从而吸收部分的外汇市场压力。一般来说，货币当局干预外汇市场有两种手段：直接干预和间接干预。前者指货币当局直接在外汇市场上买卖外汇的行为，后者则指货币当局通过本国货币市场进行的干预行为。这种干预行为一方面可以通过调整本国货币供给量来实现，另一方面也可以通过调整本国基准利率水平来实现。
⑤Eichengreen等（1994，1995，1996）的研究主要是针对新兴市场经济体设计的EMP指数，这种方法是能够适用于中国的情况的。
⑥例如，已知1998年12月份和1999年3月份的外汇储备数据分别为13087.9和13107.1，那么我们假设1999年1月份数据（x）是上一期和下一期（y）的算术平均值，1999年2月份数据（y）则是同年1月份和3月份的平均值。那么显然有2x=（13087.9+y），2y=（y+13107.1），联立求解，可以估计出1月份和2月份数据。其余情况类推。
⑦我们认为，亚洲金融危机（更早一点，可以追溯到1994年人民币汇率并轨改革）后，我国中央银行利用外汇储备进行外汇市场干预的结果应该在其资产负债表中国对外净资产一栏中的“外汇”一栏反映出来。因此，我们利用中央银行资产负债表中资产方的“外汇”一栏数据来表示我国外汇储备。
⑧本文并未提供检验结果，感兴趣的读者可来函索取。
⑨在联立方程模型的工具变量选择上，学界意见并不统一。有学者认为，应将所有当期的和滞后的外生变量及所有内生变量的滞后期都视为潜在工具变量对内生变量回归，回归结果统计上显著的可作为工具变量。施图德蒙德（2007）则认为，应将所有的滞后变量作为工具变量，并且不剔除统计上不显著的变量。他指出，在2SLS第一步回归中，“我们既不检验任何假设，也不准备剔除统计上和理论上不相关的变量。2SLS第一步的全部目的不是得到有意义的诱导型估计方程，而是要生成有用的工具变量，以便在第二步中替代内生变量”。由于本文经验估计中涉及的变量较多，滞后期较长，因此，不显著变量的剔除将十分复杂。鉴于此，本文采取了施图德蒙德（2007）的观点和做法来处理工具变量。
⑩由于本文用的是BIS公布的以间接标价法表示的人民币名义有效汇率（指数上升表示人民币有效汇率升值，反之则表示人民币有效汇率贬值），这种标价法和本文方程（1）、（2）以及（5）所设定的汇率标价方法正好是相反的。因此，价格方程（1）回归结果中的系数
在本文标价方法下应取负值。
（11）对于经验估计结果的巨大差异，我们认为，这种巨大差异很可能主要是模型依赖的EMP模型造成的。虽然我们已经指出既有的经验证据能支持小国开放经济IS-LM-AS模型是适用于中国的，但是，这不能说明这种模型能解释绝大部分的人民币汇率变化。正如本文结尾部分所指出的，实际上中国货币政策很可能主要是通过银行信贷渠道传导的[近年来大量的经验证据支持这一推测，如赵振全等（2007）、盛松成和吴培新（2008）以及盛朝晖（2004）等]，而主要依赖利率传导机制的IS-LM-AS模型虽然也能运用于对中国问题的研究，但是解释能力就不免低了些。这是导致两种估计结果差异巨大的可能原因。
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