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论文编号:XXLW067 论文字数:8214,页数:21
摘 要
非农就业数据是反映美国一个月的就业率状况的一个数据，它反应了美国经济的趋势，经济的好坏取决于数据的好坏。同时，非农数据也会影响美联储对美元的货币政策，因此是美国最主要的经济数据之一。本论文的目的主要研究非农就业数据对美元走势的影响。论文首先给出了美国非农就业数据和美元指数概念及其意义等，然后，收集了美国非农就业数据和美元指数相关的历史数据，再结合其他因素对美元的影响，对比说明非农数据的影响力,最后给出特殊时期非农数据和美元之间的例子说明两者之间的相关性。运用计量经济学的方法，建立模型，通过eviews软件等方法对收集的数据进行线性的相关性分析，同时也从长期的和短期的角度考虑非农就业数据对美元走势的影响，短期相关性远比长期的相关性显著。
关键字：美国非农就业数据；美元指数；相关性
Abstract
Non-farm employment data is about a status of U.S employment rate monthly .It reflects the trend of the U.S. economy. The quality of economy depends on the data to be good or bad。At the same time, Non-farm employment data also effects what is the attitude of Federal Reserve to monetary policy on the dollar. Therefore, it is one of the most important economic data in U.S. The purpose of this paper mainly studies that how the Non-farm employment data affects the trend of dollar. Firstly, this paper Indicate the concept of U.S. payrolls data and dollar index and their significance. Secondly, it collects relevant historical data about U.S. payrolls data and dollar index. Combining other factors’ effects on the dollar to break out the influence of non-farm data, it gives the correlation between Non-farm employment data and dollar in Special period at last. Uses the way of econometrics to build the model and by the software of eviews applies statistics method to analysis linear correlation between these data. Also from the long-term and short-term point of view to consider the impact of Non-farm employment data to the trend of dollar, it concludes that there is a certain correlation between them.
Keywords：U.S. payrolls data；the trend of dollar；correlation
目 录
中文摘要 I
英文摘要 II
目 录 III
第一章 研究的背景与目的 1
1.1美国非农就业数据 1
1.1.1 定义 1
1.1.2．特点 1
1.2美元指数 2
1.2.1定义 2
1.2.2美元指数（美元汇率）的影响 2
1.2.3美元指数（美元汇率）的计算原则 3
1.2.4币别指数权重(%) 3
1.3美元的重要性 3
第二章 研究方法 5
2.1相关分析 5
2.2 一元线性回归分析 5
2.2.1 一元线性分析的模型 5
2.2.2未知参数的最小二乘估计 6
2.2.3 显著性检验 6
第三章 数据分析与结论 9
3.1 各项数据图 9
3.2 非农就业数据、制造业ISM和美元指数的关系 10
3.3 特殊时期非农数据和美元的相关性 13
3.3.1 金融危机时期 13
3.3.2 美元提振时期 14
第四章 总 结 16
致 谢 17
参考文献 18
