一、引 言

我国于2005年7月开始，摒弃了原有的固定汇率制度，开始积极探索以市场需求为基础的浮动汇率制度。为防范国外大量投机资本的恶性输入及其所引发的金融市场震荡，我国的金融管理部门即中国人民银行强调指出，在实施我国浮动汇率制度的一系列改革过程当中，不能仅仅盯着美元汇率的波动，而应当考虑将一篮子货币币种纳入在研究评价和监控的整个体系过程当中，并以此作为我国汇率制度改革的出发点和立足点。但是，由于美国在与中国的国际贸易过程当中，无论是从数量还是从质量上来看，都是我国最重要的国际贸易伙伴。因此，人民币兑美元汇率的波动相对于其他币种来讲，对我国进出口贸易所产生的影响也最为显著。这也就导致在事实操作层面上来看，相关的政策制定和决策部门，仍然主要以人民币与美元之间的双边汇率作为汇率制度改革的主要依据。

2016年6月份，我国进行了新的一轮汇率制定改革，央行及其他决策管理部门，进一步强调和重申了浮动汇率制度改革和实施，不能仅从人民币与美元的双边汇率制度考虑，而应当在此基础上，充分考虑我国所处的地域特征，并强调区域性战略贸易伙伴的重要性。也即是在充分肯定美国作为我国最重要的贸易伙伴的同时，从国家发展的地域要求和走可持续发展道路的角度来分析，应当充分考虑将与我国贸易比较频繁，贸易增长比率较快的邻国的相关币种也纳入一篮子货币的范畴之内。比如与中国邻近的日本和韩国，近十年以来，中国与这两个邻国的贸易额持续的快速增长态势，决定了有关货币管理当局在汇率制度改革过程当中，应当将日元和韩元等币种也纳入到一篮子货币币种选择的范畴之内。

在考虑以美元、欧元、日元、韩元及其他币种为基础的一揽子货币的汇率制度改革中，人民币有效汇率概念的提出和应用越来越引起理论界和实务界的重视。人民币有效汇率的制定和实施，一方面可以有效的抵消双边汇率的种种不足和缺陷，另一方面可以为货币当局动态调整货币政策提供依据。人民币本身是一种特殊的商品，商品即应有价值，而人民币有效汇率能更好的反映出人民币的外在价值，并能有效的反映我国出口商品在国际市场上的综合竞争力变化的长远态势；人民币有效汇率能更精准、有效的判断我国的整体宏观经济发展面是否趋于良性循环。Klau.M.和S.S.Fung(2006)[1]指出，有效汇率的制定和实施，无论是对于市场中产品的供给者和需求者，还是对相关国家政策的决策者而言，都具有非常重要的现实意义，有效汇率与双边汇率比较而言，能充分反映一个国家出口产品种类及数量在全球竞争市场中所处的国际地位及拥有的国际竞争实力。有效汇率能够动态的反映一个国家的金融发展环境；有效汇率可以为一国制定货币政策提供理论和实务的指导。

莫老板沉默了一会，像是在回忆。事实上，莫老板与开发商老总是熟人，为谈成这单生意，莫老板请开发商老总在一家豪华酒店吃过饭，事情记得一清二楚。吕凌子刚要开口，莫老板说：“我的客户又不是一个两个，就算防盗门是从我这儿买走的，你们找我也没用，防盗门不是我生产的，我只负责经销，要找的话只能找生产厂家。”

国内学者从20世纪80年代就已经开展在人民币有效汇率指数方面着手进行了研究。王传伦 (1981) [2]是我国国内较早提出有效汇率指数及相应编制方法的学者之一。他在国内率先指出双边汇率和有效汇率这两个概念的不同，并提出采用几何加权平均的方法计算有效汇率指数。李晓锦(1995)[3]搜集整理了1990年到1994年这5年的时间序列数据，利用了计量经济学的方法测算了人民币实际有效汇率。在其研究成果中，主要以消费者价格指数作为控制变量，并且同时采用几何加权的方式测算了这五年内的人民币实际有效汇率指数，并提出，中国不应仅盯住美元，而应以一揽子货币为汇率政策制定和动态调整的崭新视角。魏巍贤(1999)[4]利用1969年至1996年的数据分析指出，多边有效汇率比起双边汇率，更应当引起决策部门的重视和应用，并在文中指出在计算有效汇率指数时，不应当将港币纳入一揽子货币的研究范畴之内。张斌(2005)[5]从对比分析的角度，评价和测算了三种计算方法得出来的人民币实际有效汇率指数的异同，并将其研究的时间节点区分为两个阶段。提出有效汇率的制定和评测，应当分阶段来实施，并进行动态调整。巴曙松(2007)[6]等人的研究，将第三国的市场效应纳入了计算实际人民币有效汇率的方法体系中。其主要观点强调第三国效应对于人民币汇率指数测算影响较小。黄昌丽(2010)[7]利用计量中的协整分析方法，以制造业为研究的主要视角，其研究成果中提出：一个国家政府的税收政策的动态调整及货币政策的适时修正对评测实际有效汇率指数会产生显著影响，并且这种影响是长期存在的。盛梅(2011)[8]等学者在借鉴国外相关权威机构计算有效汇率指数的基础之上，提出第三国效应的影响导致了国外不同的金融机构计算汇率指数时，产生了明显的偏差。

尽管人民币有效汇率在分析宏观经济层面上,较之以前的双边汇率来讲，无论是从理论还是从实践上讲，都实现了质的飞跃。但是，将人民币有效汇率指数用于某一特定行业的研究，在分析该行业受汇率波动进而对行业产出所产生的影响时，通常会产生较大的偏差。这主要是由于某一具体行业其贸易权重的具体设置与整个国家的贸易权重不完全相吻合。因此，许多国内外知名学者转向了针对于某一特定行业有效汇率的研究。Goldberg L.S(2004)[9]在研究美元贬值的速率和对美国国内经济产生的影响时，开创性的将研究的主体由整个国家转变为分解成若干行业来进行研究。在其研究过程当中，将美国国内的若干行业，分成制造业和非制造业两个维度，着手开展实际有效汇率指数的研究。其主要的理论贡献在于区分了不同贸易伙伴的类型及贸易伙伴的重要程度，并以此作为分行业有效汇率计算的依据和基础。

Sato(2012)[10]研究了日本国内工业用品制品行业的有效汇率指数时，区分不同行业类型，以各个行业的生产者价格指数作为控制变量，更准确的反映了行业汇率指数的特征，并通过不同行业汇率指数的测算，剖析了日本国内各个行业在参与国际竞争过程当中所处的市场地位，并将各个行业所处的市场地位划分为3个层次。Alexandre F.(2009)[11]以葡萄牙国内的就业情况为研究对象，并划分为19个具体行业，研究了有效汇率指数的波动对就业情况影响的不同程度。在其研究当中利用了计量经济学的多元回归模型，定量分析说明通过区分不同行业来对有效汇率指数进行研究，能更好的反映葡萄牙国内各个行业就业的实际情况。我国国内学者，按照不同行业着手研究有效汇率指数等问题起步较晚。典型性的学者，如陈学彬、李世刚,芦东等(2007)[12]利用了面板数据模型，采集了21个截面10年的相关数据，研究和剖析了不同行业及产品的出口实际价格与该行业的实际有效汇率的定量关系，并得出结论，即我国的技术密集型企业相对于劳动密集型企业来讲，盯市能力较弱。陈斌开(2010)[13]等学者在2010年采用广义最小二乘法，在具体测算滞后期数的基础上，研究了18个工业行业的实际有效汇率对其出口价格的具体影响关系。研究表明，不同的工业行业其实际有效汇率对出口价格的影响波动随时间和区域性影响非常明显。李宏彬、马弘、熊艳艳等学者(2011)[14]具体研究了我国21个分行业中实际有效汇率指数的传导机制，并强调了不同行业汇率指数波动的可控性问题及传递的效率问题。邹宏元等学者(2013)[15]基于权重视角，研究了名义有效汇率和实际有效汇率在不同行业中的差异程度，并指出实际有效汇率比名义有效汇率更能准确的反映其行业特征及行业竞争力。

在集中转发模式下，如图2所示，AP和AC会构建一个数据隧道，这个数据隧道中传输的是二层数据，所有用户业务数据由数据隧道传送到AC处，再由AC转发。集中转发方式下，AC能对报文进行全面控制。由于AC处于无线数据交换的核心位置，无线加解密由AC完成，AC性能压力较大，在AC处易形成AC处产生单点故障和瓶颈。如果采用双AC热备的方式，又会增加建设费用。如果校园无线局域网建设着重于通过无线局域网本身即可以进行完成针对无线局域用户的细节管理，如限制单个用户速率、加密管理等工作，集中转发模式才是一个恰当的选择。

国内外众多的学者在关注一篮子货币币种如何科学设置的相关研究的同时，许多学者也将研究的重心聚焦在如何合理有效的设置一篮子货币的权重等问题上。即是否有最优权重的存在及如何设置最优权重等问题上。

Branson, W(1980)[16]按照进口市场的类型，即其属于完全垄断还是垄断竞争等类型，分别研究了不同的市场类型下出口权重的最优配比原则和求解方法。Goldstein和Morris(2003)[17]将一篮子货币的类型分为三种、五种和七种等三类，分别研究了这三类不同货币币种的权重。并做出了横向的比较，得出结论：以美元、日元和欧元三种货币为一揽子货币的类型，设置为1/2、1/8和3/8的比例为最优权重比例，并且阐述其设计原因和依据。小川英治和姚枝仲(2004)[18]认为尽管我国正在逐步转向由单一的双边汇率机制为多边的汇率的机制，但实际上由于美元在其中所发挥的主导性作用，我国的一揽子货币在权重设置上，应当主观上将美元所占的权重设置为最大化，并建议设置为50%以上权重比较合适。Frankel, A. Jeffrey(2008)[19]研究了从2005年至2008年期间，美元、欧元等币种最优权重设置的变化趋势，并进一步分析了在2005到2007年之间人民币升值的主要原因，深层次探讨了人民币升值的可能性和是否具有可持续性等问题。

韩高峰(2006)[20]通过建立运筹学的定量模型，以实现贸易收支顺差最大化为目标函数，以各个币种权重的动态调整过程为约束条件，建立了变参数非线性规划模型。以此模型为基础，计算出了各主要币种在一揽子货币当中所占的最优权重比例，并强调该模型适用的前提条件，另外还对其灵敏度进行了相应的分析，总结了权重的约束中其系数变化对最优权重的影响等。丁志杰、张薇薇(2007)[21]研究分析指出了动态调整一揽子货币币种的必要性和权重动态调节的合理性，并针对于如何按照不同的时间周期进行有效调节，提出了一系列的意见和建议。宿玉海、于海燕(2007)[22]分别利用加权最小二乘法建立计量经济学模型和动态最优化方法建立了最优权重模型，并将其分别求解的最优权重进行了比较，结果表明美元日元两种币种在两类模型当中求解出的最优权重有明显差异，并进而探讨了产生差异的原因。马风涛(2016)[23]的研究表明，中国的民营企业对中国制造业出口增加值的贡献巨大，并不断提升中国制造业的国际竞争力，导致人民币不断升值。贾利军(2016)[24]利用建立的VAR模型研究发现，中国对外贸易中出口产品结构的不断优化，促使人民币兑各主要币种的汇率值产生明显波动，并最终将人民币推向国际化。

(3)协方差Cov(Xt，Xt+k)=γk，γk是与k有关的常数。

本文以中国汽车制造业汇率指数构建过程当中的一个重要因素，即一篮子货币中各币种所赋的权重为主要研究对象。通过利用计量经济学模型结合历史数据，直接测算出各主要币种的相关权重。这一独特的视角，与目前国内学者研究各币种权重的方法角度有本质上的区别。本文第二部分交代了研究的数据来源和模型设计的基本思路。第三部分实证研究了各主要变量的数据稳定性问题、因果关联性和协整关系，并在此基础上估计出各主要解释变量的回归系数，从中进一步测算出了各币种在汇率指数编制中的具体权重。最后是本文的主要结论和总结。

二、数据来源与模型设计

我国的汇率制度由固定汇率制改为浮动汇率制，始于2005年的7月。浮动汇率制的构建和运行机制，充分考虑到了货币市场现实的供求关系的影响，通过一揽子货币动态的有机的调整，使得货币的供需平衡关系得以动态维持。基于此背景，本文选择研究的时间节点，即从2005-2016年，所选择的币种主要有美元、欧元、日元和韩元。通过国家统计局及相关网站的数据，查询到上述币种的月度平均汇率的相关历史数据。通过中国汽车制造业统计年鉴，搜集整理了2005-2016年中国汽车制造业总产值的数据。为突出行业特点，将汽车制造业生产者制造价格指数(APPI)也视为影响汽车制造业总产值的一个重要变量，构造分行业汇率指数基础模型：

logYt-logYt-1=

 

(1)

式(1)中，Yt表示中国汽车制造业的产出水平(在下文第三部分实证分析中，Yt均用AGOV来代替)，Xj,t表示人民币对主要货币(美元、欧元、日元、韩元等)汇率(用直接标价法表示)，j=1、2、3、4，wj表示某种主要货币汇率的内在权重，s表示合计影响程度，k表示主要货币的个数，Zi用以反映行业特点，表示影响行业产出的其它变量，在本文中，选用的是汽车制造业生产者制造价格指数(定义为APPI，在下文第三部分的实证分析中，Zi均用APPI来代替)。上述模型，在实际运算过程中，也可以经过简单的对数差分变形，处理得到如下的模型：

 

(2)

其中，ΔlogYt=logYt-logYt-1,ΔlogXj,t=logXj,t-logj,t-1,ΔlogZi,t=logZi,t-logZi,t-1。

本文首先基于时间序列数据建模的一般要求，对(2)式左右两边的各个主要解释变量和被解释变量数据，基于对数差分形式进行平稳性检验，确保各序列数据在对数差分形式下，趋于平稳状态；

接下来，针对引入的能反映汽车制造业行业特点的变量APPI进行Granger因果关系检验，通过此过程定量分析其引入模型的必要性和合理性，接下来采用Engle和Granger提出的协整检验(Cointegration Test)，判断这些随机变量之间是否存在共同的随机性趋势，排除伪回归现象。

最后，利用对数差分模型 ，进行回归分析及最小二乘估计。上述基础模型用于测算各种货币汇率变动对某一行业产出的影响程度(对数差分之后的汇率logXi,j+1-logXj,t表示汇率变动的百分比，对数差分之后行业产出logYt+1-logYt表示产出变动的百分比，swj用以度量影响程度。影响程度分为两部分：合计影响程度s和货币权重wj)。通过实证结果中各种货币汇率对行业产出影响程度计算得出各种货币汇率在行业汇率指数中的权重。具体来看，上式Y、Xj、Zj为已知数据序列，根据实证结果可以得出各系数swj(swj，共4个系数)，再根据(权重之和等于1)可解得wj，即得出行业汇率指数中各种货币内在权重。

三、实证研究及结果分析

(一)各变量平稳性的ADF检验

在对时间序列进行研究分析时，为了保证相关假设检验具有较高的可信度，一般要求数据本身必须是平稳的。否则将产生伪回归问题，进而导致预测失效。一般情况而言，如果Xt的均值、方差和协方差满足：

各国的政治利益冲突与管控程度直接干预了会计模式与体系，也就是说如果政府对本国的经济发展进行较多干预，那么与经济息息相关的会计准则也将受到更多的限制，反之则亦然。

则称该序列是平稳的。如果Xt不平稳，则需要将其差分后变成平稳序列后再作后续研究。

令式(8)的残差平方和为SSER,式(7)的残差平方和为SSEU,则

严格说来，假设检验中还需要一个量——显著水平，根据显著水平确定拒绝原命题的范围——拒绝域．统计量本身已经令学生应接不暇，有兴趣的教师不妨自己了解一下其细节，可以参考任何一本数理统计书籍．

(1)均值E(Xt)=μ，μ为常数，与时间t无关；

变量平稳性判别的常用方法是ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验。采用如下3个判别模型：

思维性课堂即是将以上四个教学的基本原理融入在教学的四个基本环节中，在教学导入、教学过程、教学反思与应用迁移这四个环节中加强以思维为基础的对话策略，通过提问不断激发学生的思考与讨论，在教师与学生的不断互动与交流中学会思维，从而实现培养学生数学思维能力与应用创新能力的目标。

模型

(3)

模型

(4)

模型 3：

(5)

在实际进行单位根检验的过程当中，一般从模型3开始。模型3当中既包含有趋势项同时包含有截距项。

近年，贵州省骨干水源工程建设投资增长迅速,但主要还是依靠各级政府的财政投入。近年开工建设的项目中，仅黔中水利枢纽工程一期获得17.83亿元、8座中型水库获得11.91亿元贷款，其他融资渠道几乎缺失。因此，需要在确保各级财政投入稳定增长的前提下，进一步研究金融信贷支持政策，进一步拓宽融资渠道，加快推进水价改革，探索有利于建立骨干水源工程建设投入稳定增长机制的土地政策和税费减免新政策。

通过比较这个F统计量的计算值和查表值，进而判断X和Y这两个时间序列是否存在单向或双向的因果关系。本文进行Granger因果关系检验，其主要目标是为了评价引入的APPI变量的合理性。表2具体列出了主要变量间的Granger因果关系。

城西堤线西河至季郎，埋深4m以内地层变化较大，以轻粉质壤土为主，夹薄层砂壤土或粉细砂，夹层厚度0.1～0.4cm，具弱～中等透水性，堤基稳定性较差，不宜做为筑堤土料。

为了消除异方差性和序列相关等问题，本文采用大多数学者所采用的常用做法，即先对原序列取对数后再检验的方式进行单位根检验。在检验的过程当中，逐一检测汽车工业总产值，人民币对美元、欧元、日元和韩元汇率相关数据的平稳性。

以变量AGOV(中国汽车工业总产值月度数据)为例，遵循单位根检验的流程，从模型3的检验开始，首先对于其对数形式进行含有截距项和趋势项的单位根检验模型：

 

 

(6)

Xt=δ0+∑δiXt-i+∑λiYt-i+ηt

以5%显著性水平为检测依据，利用高阶序列相关常用的拉格朗日乘数检验法，得出的结果为LM(1)=0.459(p=0.47)，LM(2)=5.352(p=0.23)，根据2阶检测的提示，知该模型的随机误差项已经不具有序列相关性。

在5%显著性水平下，通过查ADF检验临界值得出：ADF0.05=-0.421 530，-0.421 53>-3.933 364表明存在单位根。表1列出各原序列对数数据及1阶差分数据单位根检验的具体结果见表1所列。

 

表1 变量的单位根检验

  

变量ADF5%的临界值AICSCD．W结论lnAGOV-0．421530-3．933364-2．703303-2．5947861．970397不平稳lnUSD1．561122-4．107833-4．277457-4．1678882．316578不平稳lnEUR-3．463992-4．008157-3．414741-3．2937072．671605不平稳lnJPY-5．037271-4．107833-2．578174-2．4686052．945750平稳lnKRW-1．664351-3．933364-1．204428-1．0959112．199914不平稳lnAPPI-4．608153-3．933364-4．593540-4．4850242．287639平稳DlnAGOV-4．858943-4．107833-2．437898-2．3502421．615493平稳DlnUSD-4．095766-4．008157-3．932797-3．8420212．033768平稳DlnEUR-3．682479-3．259808-2．651661-2．5859202．001303平稳DlnJPY-2．048884-1．982344-1．529692-1．4994341．653325平稳DlnKRW-3．962220-3．212696-0．960190-0．8996732．019559平稳DlnAPPI-3．906442-3．259808-3．806901-3．7411592．430410平稳

(二)变量间因果关系的Granger检验

在确保上述各主要变量的差分数据平稳的基础之上，可以进一步探讨分析变量间是否存在某一变量独立影响另一变量的可能性。格兰杰因果关系检验的主要的思想是通过X、Y两列时间序列数据在某一时点概率分布的情况，判别两变量之间是否存在因果关联性。

其检验模型为:

我腿脚发软地跟着他们走上咿咿呀呀作响的小木桥。我该怎么办？我该怎么办？我一遍又一遍地问惊慌失措的自己。平时我自信自己是一个挺有主见的主儿，但在那天的那一刻，我才发现，自己其实很不怎么样的。

Yt=β0+∑βiYt-i+∑αiXt-i+εt

WindML本身不支持汉字显示，可通过调用点阵字库等方法来解决该问题。在中文环境下，输入的是汉字的内码，若要显示汉字，需进行点阵寻址，找到该汉字内码的字模信息在汉字库中的位置，取出该字模信息进行点阵显示。

(7)

R2=0.814 215

(8)

(2)方差Var(Xt)=σ2,σ2为常数，与时间t无关；

 

应服从自由度为(m, n-k)的F分布。

对于蛋鸡料，适宜的粒度为7～18目。用改进后的对辊粉碎机的产品7～18目间的比例比锤片粉碎机高16.54个百分点，粒度更均匀且无大的玉米皮，外观更好，有效减少饲料粒度差异，便于混合，提高营养利用率，避免挑食，提供均衡营养。本试验配合饲料中最大平均粒径小于原料玉米的最大平均粒径，这是因为配合饲料中粉状原料和添加剂的粒度较小。这与张燕鸣在饲料粉碎粒度及粒度分布对蛋鸡生产性能和蛋品质影响的研究结果一致[7]。

模型3检验的具体流程是xt-1是否通过相应的t检验，即判断xt-1前的系数δ是否统计意义上为0。这三个模型均有相应的ADF临界值表。通过得出t检验的计算值与模型3的临界值表相比较，如果计算值大于临界值，则说明此模型存在有单位根。若计算值小于临界值，则检验过程结束，判定原序列平稳。若模型3检验出存在有单位根，则需要继续检验模型2，模型2与模型3比较，模型2仅含有截距项不含有时间趋势项。其检验的流程同样是判定xt-1是否通过相应的t检验，即判断xt-1前的系数δ是否统计意义上为0。若检测出有单位根，则继续检测仅含有斜率项，不含有截距项和趋势项的模型1，当三个模型均检测出有单位根，则可断定原序列不平稳。

 

表2 Granger因果关系检验表

  

Granger因果关系P值结论DlnAGOV不是DlnUSD的Grange原因0．03接受DlnUSD不是DlnAGOV的Granger原因0．012拒绝DlnEUR不是DlnAGOV的Granger原因0．037拒绝DlnJPY不是DlnAGOV的Granger原因0．319拒绝DlnKRW不是DlnAGOV的Granger原因0．213拒绝DlnAPPI不是DlnAGOV的Granger原因0．017拒绝

根据表2提示的分析结果表明，差分序列DlnUSD 明显影响到DlnAGOV的变化，反之不成立，这说明人民币兑美元汇率的波动的确会显著影响到我国汽车工业总产值的变化，两者具有单向的因果关联性。而对于引入模型的变量APPI，在对其差分序列DlnAPPI的分析中发现，其不是DlnAGOV的Granger原因的P值为0.017，超过显著性水平0.05，因此得以拒绝，也即是说APPI引入模型分析是合适的。

(三)变量间的协整关系的Johansen检验

协整理论的分析使得不平稳的时间序列数据利用经典回归模型进行预测分析变为可能。只有判断出变量之间存在有长期的协同关系，才能保证数据基础牢靠，从理论上保证了后续获取的一系列统计指标量性质优良。在实际操作过程当中，通常首先要判断变量的类型及数量，以此作为依据采用不同的协整检测方法。如果模型当中只含有一个解释变量和一个被解释变量，通常采用EG两步法；若研究的模型当中存在着多个解释变量的情形，一般采用Johansen检验法。并且在分析的过程当中，应当用AIC准则或SC准则处理好最优滞后期问题以及判断分析协整向量的个数问题等。本文因为有多个变量，因此采用Johansen检验。本文采用Eviews 8.0软件，选择AIC准则作为最优滞后期的选择标准，具体结果见表3所列。

 

表3 最优滞后期的分析

  

滞后期logLLRFPEAICSCHQ0 71．2168 39．47782．76e-09 -7．91325-7．09356 -7．2986271139．9973113．66982．83e-11-13．63667-10．08873-11．478512169．563229．28982．09e-11∗-17．98776∗-15．9012∗-14．7798∗3197．336527．19863．77e-11-13．12678-11．46787-12．70363

Eviews8.0软件生成的结果提示，最优滞后期为2期，以此进行后续的协整检验过程。Johansen检验的结果见表4所列。

 

表4 Johansen检验结果

  

初始假设求解出的特征根求解出的迹统计量5%显著性水平的临界值概率值0个协整向量0．49528173．56251036．4826300．0017最多1个协整向量0．51836319．89683023．8973700．2931最多2个协整向量0．39351711．36335616．8947700．2319最多3个协整向量0．0737941．3612084．3419650．3816初始假设求解出的特征根最大特征值统计量5%显著性水平的临界值概率值0个协整向量0．66261539．25652025．566330．0017最多1个协整向量0．49571013．63331023．747970．4123最多2个协整向量0．5155709．51362017．912310．2398最多3个协整向量0．1978701．3612098．633870．1877

初始假设设定没有协整向量，根据表4中Johansen检验结果显示，若以迹统计量为评价标准，模型中没有协整向量的迹统计量的计算值为73.562 51，而其临界值为36.482 63，因为计算值大于临界值，所以原假设不成立；以最大特征值统计量为判断标准，计算值为39.256 52，临界值为25.566 33，同样提示不存在协整向量的原假设不成立。

对于存在最多1个协整向量的原假设，也可以根据表4的结果分析得出：若以迹统计量为评价标准，模型中迹统计量的计算值为19.896 83，而其临界值为23.897 37，计算值小于临界值，所以最多1个协整向量的假设成立；同样以最大特征值统计量为判断标准，计算值为13.633 31，临界值为23.747 97，所以最多1个协整向量的假设成立。由此分析可以得出，模型中仅存在唯一的一个协整关系方程式。即模型：

logYt-logYt-1=

 

可以用于后续的参数估计等分析过程。

在病高粱病虫害的防治过程当中，除了物理防治与农业防治以外，还可以采用生物防治的方式诱杀病虫害。例如，瓢虫可以吞食蚜虫，能够降低病虫害对高粱的损害程度，严重影响着高粱的种植。此外，可以将生物防治技术应用到高粱齐穗到扬花期，并且喷施800倍新高脂膜，其持续期可达15-20天，并且其药性相对较强，在喷药的1小时后，并可以发挥其药性，进而对其病虫害进行有效的防治，隔离病毒感染，提升高粱抵御自然灾害的能力，进而提高高粱的品质。

(四)模型估计结果分析

在上述保证数据实现平稳性要求，同时验证了APPI引入合理性的基础上，本文结合利用Eviews 8.0软件，对上述建立的以对数差分形式出现的中国汽车制造业汇率指数基础模型进行了多元回归分析，回归结果如表5所示。

从汽车制造业汇率指数对数差分基础模型的回归结果来看(表5)，除了常数项以外，其他五个解释变量均通过了显著性水平为5%的t检验，即说明选取的解释变量均有统计意义。调整之前的拟合优度为0.87，调整之后的拟合优度a-R2的值相对较高,达到0.89，说明该多元线性回归模型有89%的概率可以得到很好的解释和说明；DW统计量的值为 2.017 658，非常接近于2，根据序列相关性的理论解释，当DW的计算值接近于2时，即说明该模型基本不存在序列相关性现象。从回归系数的估计结果来看，变量DLNUSD的回归系数的绝对值最大为 0.435 783，说明本文选取的四种币种中，人民币兑美元汇率的波动对汽车制造业总产值的影响最为突出。

将烤鸭皮肉分离，每组样品三组平行，三次重复，处理成厚约1cm，表面平整的待测样品，并分别依次编号，使用电子眼在D65光源下进行直接测定烤鸭样品表面的亮度值L*、红度值a*、黄度值b*，计算平均值。

 

表5 汽车制造业汇率指数基础模型回归结果

  

被解释变量Y(DLNAGOV)变量回归系数T检验值P值C0．116930 3．6787870．6143DLNUSD0．435783-0．5070580．0337DLNEUR0．2166590．2612160．0043DLNJPY0．0937620．4795480．0318DLNKRW0．051060-0．8345320．0420DLNAPPI1．1803691．0338180．0486R20．87a⁃R20．89DW2．017658

(五)货币汇率在汇率指数中权重的测算

通过上述对汽车制造业汇率指数基础模型的线性回归分析，可以求解出各个主要解释变量的回归系数，根据实证结果可以得出各系数swj(swj，共4个系数)，再根据w1+w2+w3+w4=1(权重之和等于1)可解得wj，即得出行业汇率指数中各种货币内在权重。

具体来讲，由表5分析的结果，sw1、sw2、sw3、sw4的数值分别为0.435 783、0.216 659、0.093 762和0.051 060，结合w1+w2+w3+w4=1(权重之和等于1)，最终求解得：s=0.797 264；w1=54.659 81%； w2=27.175 32%；w3=11.760 47%；w4=6.404 41%。

从权重求解的结果来看，本文测算的权重结果与国内大多数学者测算的币种权重大小的顺序趋于一致，即美元权重最大，欧元其次，日元和韩元分列第三和第四位。从具体的数值结果来看，美元所占比重为53.851 28%，说明中美两国的汽车贸易中，美元汇率的波动对中国汽车制造业的影响最明显。人民币兑欧元的汇率权重为27.175 32%，尽管权重仍相对较大，但考虑到中国近些年走本土化战略，积极提升本土汽车制造的研发创新能力，以及与近邻日本和韩国的深入合作，特别是近5年来中国内地多个城市设立了韩资和日资的汽车制造工业园区，可以预见，人民币兑欧元的汇率权重将逐步下降的趋势；同时，从权重数值来看，尽管人民币兑韩元的汇率权重为6.404 41%，与人民币兑日元的汇率权重相比较仍然有较大差异，但从中国汽车工业的发展战略布局和趋势来看，两者的差距将逐步减小，这一点也可以从其他学者如陆前进、宿玉海等学者的研究中得到类似的结论。

四、结论与启示

通过本文的分析可以发现，通过选取我国汽车制造业2005-2016年的相关产值数据及相关币种月度汇率平均值的基础上，在汇率指数编制过程中，对行业汇率指数中各种货币内在权重的测算是可以实现的。

本文提出的中国汽车制造业测算货币权重的固定系数模型，在研究过程中，必须首先保证的数据的平稳和引入一揽子货币的可靠性及反映行业特点的变量的合理性。在遵循基本的时间序列建模分析的一般步骤的基础上，应当充分考察模型的预测精度，严格遵循时间序列模型从建模到应用的一般流程，即首先确保原始数据或其差分序列的平稳性，进而考察平稳序列之间的因果关系，以此作为基础构建一个或多个协整方程式，着手进行统计预测研究。同时应当考虑模型本身的规范性，即必须消除异方差性、序列相关性等现象，适时的将各类统计检验如t检验、F检验等纳入的研究的规范体系中。

山药又名白苕、薯蓣、大薯，是薯蓣属一年生或多年生缠绕藤本植物，以其地下肥大的块茎或圆柱状茎供食用。山药的生长期长、农本投入大、栽培费工，在栽培中要求土壤土层深厚肥沃，江苏省主要在苏北徐淮地区栽种。由于山药的营养丰富，可药食兼用，既是可口的蔬菜、又是滋补的良药，深受国内外广大消费者青睐。

本文基于权重视角，研究的中国制造业汇率指数编制的基本模型显示：一篮子货币中的美元、欧元、日元和韩元从汇率权重来看，其顺序与其他学者所研究得出的顺序基本一致。从权重数据上来看，欧元权重比率逐年减小，人民币兑韩元汇率权重成上升趋势。这一趋势的产生，与国家制定的汽车制造业发展战略密切相关。从结论当中也可以凸显出国家决策层政策制定的合理性直接影响到汽车工业产值的变化。市场经济的发展，一方面要充分考虑到市场的调节作用，另一方面，从汇率制度的改革角度来看，国家决策当局也应当充分发挥政府监管的职能和机制，以确保我国的汽车制造业长期持续稳定发展，增强中国汽车制造业在国际市场当中的竞争力和地位。

本文对中国汽车制造业汇率指数的研究，所采用的测算各币种权重的基本方法也可以应用到其他行业汇率指数的实证研究中去。

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