从图4中可知，名义汇率与CPI月度数据形态基本保持一致，只是在短期时间内有不是很明显的波动差异，图形反映出CPI与名义汇率之间呈现出较为相似波动关系，只是在2011年后二者波动方向呈现相反趋势，其余时间内二者几乎保持一致。本文后续研究将分成2个阶段来开展，即汇率改革前与汇率改革后，汇率改革时间窗口为2005年1月。
4、人民币汇率变动对我国物价水平影响的实证分析
实证分析选取1995年-2012年的月度数据作为实证的样本数据。
4.1 实证模型建立
鉴于本文的研究目的，本文采用计量分析的方法。以国内物价水平为被解释变量，人民币名义有效汇率指数解释变量，建立一元线性回归模型。本文以下述方程来解释国内物价水平：
P=F?E?
为了降低异方差，本文采用对数模型，具体模型设定为：
lnCPIt????lnEt??t
其中，lnCPIt代表价格指数的对数，作为模型的被解释变量；lnEt指的代表名义汇率，设定为模型的解释变量，?、?与?t分别代表模型的参数与残差项。
4.2 模型参数检验
本文要解决的就是验证上述解释变量的平稳性和是否存在协整关系，做出计量方程的参数估计值。由于2005年1月，我国进行了汇率重大的汇率改革，以下内容主要检验汇率改革之前的情况，即从1995年1月至2004年12月。
4.2.1 变量的描述性统计分析
在做具体的检验之前，先进行数据的描述性分析，以大致反映出数据的统计性质。如表1。
表1 名义汇率与居民消费价格指数描述性统计分析
1995年1月-2004年12月 2005年1月-2012年12月 均值 标准差 偏度 Max、min 峰度 均值 标准差 偏度 Max、min 峰度 名义汇率 106.7218 8.943309 -0.15021 122.39、85.27 2.22627 99.92469 16.13264 -0.32643 125.45、65.48 1.754223 居民消费价格指数 104.8448 5.215087 0.254712 115.85、95.4 1.935354 105.0021 11.26627 -0.68467 122.7、79.6 2.854711
从表1看出，1995年1月-2004年12月名义汇率的标准差要比居民消费价格指数大，说明名义汇率波动幅度相对较大。从Jarque-Bera统计值判断出居民消费价格指数基本服从正太分布。2005年1月-2012年12月，名义汇率的标准差要比居民消费价格指数大，说明名义汇率波动幅度相对较大。从Jarque-Bera统计值判断出2者都呈正态分布。原因可能是汇率受到国际市场影响较大，而物价水平基本受国内影响较大，影响因素相对易被控制，波动幅度较小。
4.2.2 单位根检验
单位根检验较为常见的有：PP检验和ADF检验，本文使用了ADF检验。在做ADF检测时，数据产生阶段的模式(有无带常数项)和推测模型的模式都会对检验成果有影响。为保险起见，可先采取最常规的数据产生经过和预测模型。各经济变量的单位根检验表如表1所示。
表1 各变量单位根检验结果表（1995年1月-2004年12月）
变量
名称 lnCPI lnE D(lnCPI) D(lnE)
检验 类型 (0，0，1) (0，0，2) (0，0，1) (0，0，2)
T 统计量 1.57 3.98 -3.78 1.06
临界值 临界值 (1%) (5%) -3.03 -2.57 1.68 1.98 -3.53 -2.86 1.35 1.69
临界值 结论
(10%)
-1.95 不平稳 2.32 不平稳 -2.18 平稳 2.53 平稳
说明：检验类型括号中的数字或字母分别表示是否带有截距项、趋势项及滞后阶数。带有截距向、趋势项分别用字母c、t表示。
表2 各变量单位根检验结果表（2005年1月-2012年12月）
变量 名称 lnCPI lnE D(lnCPI) D(lnE)
检验 类型 (0，0，1) (0，0，2) (0，0，1) (0，0，2)
T 统计量 1.69 2.67 -2.96 1.24
临界值 临界值 (1%) (5%) -2.53 -2.17 1.53 1.74 -2.83 -2.36 1.36 1.69
临界值 结论
(10%)
-1.78 不平稳 1.98 不平稳 -1.78 平稳 2.13 平稳
观察表1和表2可知，根据ADF单位根检验结果表明，在1%和5%的水平值上，1995年1月-2004年12月居民消费指数和人民币名义汇率是不平稳的，同样，2005年1月-2012年12月居民消费指数和人民币名义汇率也是不平稳。分别进行一次差分后，在1%的显著性水平下，1995年1月-2004年12月与2005年1月-2012年12月居民消费指数和人民币名义汇率都是平稳的。对此，我们可对居民消费指数、人民币有效汇率和人民币名义汇率进行协整检验，确定三者之间是否存在协整关系，即为了验证三者之间是否存在短期稳定关系。
4.2.3 协整检验
对变量之间的协整关系检验，主要有EG两步法和Johansen检验。本文采用EG两步法进行协整检验。
第一步，采用名义汇率水平作为解释变量，选定居民消费价格指数作为被解释变量建立回归方程。
1995年1月-2004年12月数据作出的回归方程：
lnCPI =0.3586*lnE +e
R2=0.8591；DW=2.6354
第二步，回归方程基于回归残差的协整检验，残差检验结果如表2所示。
表3 回归方程基于回归残差的协整检验结果
变量
名称 RESID_ lnCPI
检验 类型 (0，0，1)
ADF 统计量 -10.56
临界值 (1%) -7.69
临界值 (5%) -6.62
临界值 (10%) -5.26
概率值 (P值) 0.0002
根据表3回归方程基于回归残差的协整检验结果表明，在1%的显著性水平下，回归方程的残差检测可直接拒绝原假设，接受备择假设，也就是残差是不存在单位根，残差序列是平稳的，回归方程变量之间存在协整关系，即存在稳定长期关系。
为了避免时间序列数据可能产生的序列相关性，本文对回归方程做了相关性检验。DW统计量显示，回归方程没有一阶序列相关。从经验判断，当回归方程不存在低级自相关，也不太可能存在高阶自相关状况。表3显示回归方程的序列相关性检验结果
表3 回归方程的序列相关性检验结果
所检验方程 EQ_LNPt
F-statistic
8.263785
Probability 0.265598
Obs*R-squared 6.264735
Probability 0.398724
根据表3回归方程的序列相关性检验结果表明，在5%的显著性水平下接受原假设，即回归方程的残差序列不存在序列相关性情形。
从上述分析，我们可以得出以下结论：人民币名义汇率和居民消费价格指数之间存在协整关系，也即存在稳定的长期关系，且协整方程的残差不存在自相关现象。同样，对2005年1月-2012年12月数据进行检验后，同样得到：人民币名义汇率和居民消费价格指数之间存在协整关系，也即存在稳定的长期关系，且协整方程的残差不存在自相关现象。这为我们进行脉冲相应分析提供了基础。
4.2.4 脉冲响应分析
脉冲响应函数刻画的是在误差项上加一个标准差大小的冲击对于内生变量当前值和未来值所产生的影响，它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。本文分别给相关变量一个标准差的冲击，使用蒙特卡洛方法模拟1000次后可得到响应标准差，以作为冲击单位来分析名义汇率与实际汇率对我国物价水平产生的影响，图形中间的实线为脉冲响应函数，两条虚线为正负两倍标准差的置信带。
图1 lnE变化对lnCPI形成的冲击(截止2004.12) 图2 lnE变化对lnCPI形成的冲击(截止2012.12)
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