浅谈外汇储备规模的影响 根据一定的统计判别标准将自变量逐个引入方程，对引入方程中的每个自变量进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，循此继续遴选下一个自变量。假如效应不显著，停止引入新自变量。由于新自变量的引入，原已引入方程中的自变量由于变量之间的相互作用，其效应有可能变得不显著，经统计检验确证后要随时从方程中剔除，只保留效应显著的自变量，直至不再引入和剔除自变量为止，从而得到最优的回归方程。这个统计判别标准，一般而言，从总体角度来看，主要是 F 检验，指对整个方程显著性的影响；而对于各个因素而言，主要是用 t 检验，以推断自变量对因变量影响大小，本文采纳后一种方法。在构建的多元线性回归模型中，FER 是当年外汇储备量，NX 是进出口贸易差额，GDP 为国内生产总 值 ， DEB 是 国 家 外 债 余 额 ， FP 是 年 均 汇 价 ， 具 体 如 下 ：FERt=β0+β1×DEBt+β2*FPt+β3*GDPt+β4*NXt+μt（1）其中：β0是常数项，β1、β2、β3、β4 分别为相对应的解释变量对于被解释变量的影响程度，μt 是随机误差项，包括其他因素的随机影响。下面应用 Eviews7.0 对模型进行参数估量和实证检验，具体步骤如下，首先将所有解释变量引入模型进行线性拟合，然后进行 t 检验，剔除未通过 t 检验的变量，再进行线性拟合，这个过程反复进行，直至回归方程中不存在未通过 t 检验的变量为止。第一步的回归结果为：FERt=1013.67+1.34DEBt-5.08FPt+0.04GDPt+0.52NXt（2）这一步中，变量 NX 没有通过置信度为 0.05 的 t 检验，因此，该变量被剔除出模型。第二步的回归结果为：FERt=1023.57+1.14DEBt-5.14FPt+0.04GDPt（3）由于变量的提出导致该模型的拟合度不够，运用分步式方程的动态建模思想，在模型中加入 DEB 这个关键变量的滞后变量，得到第三步的回归结果： FERt=585.67+2.85DEBt-2.67DEBt-1-3.92GDPt+0.05GDPt（4）在这一步中，由于滞后影响因素，常数项的 t 值没有通过检验，最终的回归模型中剔除出常数项，得到如下方程：FERt=3.98DEBt-3.77DEBt-1-2.85FPt+0.05GDPt（5） 模型结论 （一）高负债是影响我国外汇储备增长的决定因素。从回归模型的结果可知，当期外债余额及其前一年的外债余额是影响我国外汇储备的主要原因。通常一国外债规模越大，短期外债越多，还本付息的压力就越大，为维持清偿能力，需要的国际储备就越多。随着国际资本的迅猛流入，我国...
