孫瑞俠,楊 云,于 波,劉金亮
(德州學院)
目前我國汽車產業發展較快,汽車出口取得驕人業績,汽車產業不僅是一個國家綜合性工業的直接反映,也是一個國家綜合性工業發展水平的試金石.國家的匯率變動制約著經濟的發展,汽車工業是被公認的具有高度產業關聯性的工業,其每年的出口量往往會隨著匯率的變動而變動.能夠準確地判斷或推測汽車年出口量與匯率的相關性,可以在一定程度上控制汽車出口量,從而最大限度減小汽車行業的虧損.
最大信息系數(MIC),作為探索大型數據集下的新奇關聯的方法,不管是函數關系還是非函數的變量對,都能獲得一個得分從而判定這組變量的關系,進而判斷變量對在數據集中的影響程度.
該文利用MIC強大的關聯度判別功能,對2002-2010年份的匯率及汽車出口量進行分析,探究了汽車出口量受匯率的波動而改變的程度,并得到了良好的效果.
給定一個有限的有序對的集合D,我們把D中的x值分為x個箱子而把D中的y值分為y個箱子,允許空箱.稱這樣的一個劃分對為一個x×y網格.給定一個網格G,讓D|G是G的單元上D中的點的分布;也就是說,G的單元上分布是通過D中的點的落在這個單元上的概率累積得到的.對于一個固定的D,不同網格G導致不同分布D|G.為了定義MIC,首先做以下定義.
定義1.1 對于一個有限集D和正整數x,y,定義:

這里的最大是指具有x列和y行的所有網格G上的最大值,而Ⅰ(D|G)表示D|G的互信息.
二維變量數據集的D的特征矩陣M(D)是一個無限矩陣其元素為

樣本容量為n而網格規模小于B(n)的二維變量數據集D的最大信息系數(MIC)定義為

n為樣本容量,B(n)為最大網格尺寸函數,一般取B(n)=n0.6
互信息描述一個變量中包含多少另一個變量的信息.因此互信息擅長從信息的角度描述變量間的相互關聯程度,以及它們相互合作所構成的系統的自組織程度.
互信息的計算公式:兩個事件X和Y的互信息定義為:Ⅰ(x,y)=H(x)+H(y)-H(x,y)
其中H(x,y)是聯合熵(Joint Entropy),其定義為:

其中p(x,y)是概率.
汽車行業作為我國的支柱產業,是重要的出口貿易部門,匯率的波動會影響一國產品的相對價格,從而使進出口發生變化,因此以中國汽車出口貿易為研究對象,結合中國汽車出口行業的現狀,分析人民幣升值的情況下對我國汽車行業的影響.
改革開放以來,我國綜合國力不斷增強,大力發展勞動密集型產業,倡導外向型的經濟發展戰略,出口的拉動使我國保持著對發達國家長期的經常項目、資本項目雙順差.中國國際的貿易順差的持續擴大,外匯儲備的不斷增長,外債持有權的不停上升.因此為了實現國際收支以及貿易平衡,消除國內的通脹壓力,人民幣升值不可避免.

圖1 匯改后人民幣年度升值趨勢
從圖1所示的數據可見,從2005~2012年,人民幣兌美元從 8.1056升值到6.2857,升幅高達22.45%.從整體趨勢上來看,人民幣兌美元數值是漸進式升值.
圖2所示的數據趨勢可見,雖然近年來我國汽車出口量有過跌幅,尤其是2008~2009年的金融危機跌幅較大,但是整體趨勢一直是不斷增長的.

圖2 2002-2010年中國汽車出口統計
單從圖形上看,人民幣匯率兌美元數值一路下降而我國汽車出口量整體呈上升趨勢,我們可以大膽預測兩者存在負相關性.
下面我們以汽車年出口量和年度匯率數據為分析對象,按當年的匯率換算成了當年人民幣價格,分別運用回歸分析的方法和最大信息系數法來計算二者的相關性.
利用回歸分析計算結果見表1、表2.

表1 Correlations

表2 Coefficientsa
利用MIC計算結果見表3.

表3
比較二者結果可知MIC的計算結果更能體現出匯率與汽車出口量的負相關.
面對人民幣仍持續升值的預期壓力,我國汽車出口行業在未來的發展中既要做出相應的調整來減輕匯率變動對出口的不利影響,又要充分利用人民幣升值對我國汽車出口的促進作用.
人民幣升值所帶來的第一個最明顯影響就是由于進口汽車價格的下降會搶占國內汽車市場,我國必須以產品為目標,資本為紐帶,對汽車企業進行戰略重組,通過強強聯合技術融通等方式和手段共同應對進口汽車價格的下降,積極促進國內汽車制造產業的發展.人民幣大幅度升值,國內公司有更多的選擇余地去嘗試并購海外汽車廠家.但是要充分考慮并購的可能性和可行性,不能高估公司的實力,要理智地謹慎地去并購國外的企業.
根據不同的出口地區,可與外商協調,選擇其他在國際市場流通且匯率穩定的幣種作為結匯外幣,而不要單盯美元一種外幣.人民幣匯率變動對我國與歐洲國家的貿易產生的影響比較大,所以我們可以在參考一籃子的有管理的浮動匯率制度中,加大籃子中歐元的比重,并在決定人民幣匯率水平時考慮英鎊的影響因素,降低匯率變動對我國和歐洲國家貿易的不利影響的程度.
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