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根据上述式子建立VAR或者VEC模型如下：
上述式子中，e为名义汇率， 为两国货币供给相对变动， 为真实收入相对变动， 为两国货币利率相对变动， 为两国通货膨胀相对变动， 为外汇储备。
其中，为了方便起见，定义变量如下：
表1 变量符号说明
（三）实证研究思路
主要研究美国量化宽松政策对人民币汇率的影响，探讨是否存在汇率传导机制。本次实证分析所要考虑得问题是超额货币供给是否会引起美元贬值、人民币升值。美国量化宽松政策放大了货币的流动性，同时也造成了人民币对美元的汇率的波动。因为考虑到人民币汇率的波动，本文以人民币/美元汇率为研究对象，在Frankel模型的基础上建立多变量VAR模型进行实证分析，选取的数据是2008年6月到2014年10月份的月度数据。为了探讨如何协调货币政策与汇率政策，最终利于宏观经济的运行这个目标，主要通过数据的量化研究，分析在QE的开展下汇率传导机制的一些具体效应，还有货币政策工具与货币政策息息相关的其他重要的经济变量因素对人民币汇率影响的方向、程度和特点等。
文中选取的数据来源于中国统计局、中国人民银行、美国劳工局统计网、美国商务局网站，还有一部分数据来源于百度文库。考虑到部分数据的缺失，例如GDP是按照季度来统计的，因此，采用了matlab进行数据的拟合，在这里，采用的是三次插值函数。由此，需要把采集好的数据导入matlab中，进行指数平滑和标准化操作，从而去除量纲的影响，避免得到的参数相差过大，导致出现某些参数不显著的结果。由此，以标准化后的数据作为原始数据。
接下来，考虑到VAR模型的建模基础是原始数据是平稳的时间序列数据，因此，对数据进行单位根检验，判断改组数据变量是否满足平稳性要求。若满足平稳性检验，可以直接采用这组数据进行建模，否则，不能进行VAR的建模，这个时候，就要对原始数据进行协整检验，看看原始数据是否存在协整关系；若存在，表明原始序列变量存在长期的动态均衡关系。在一阶单整的基础上进行VEC模型的构建，也就是说必须在VAR模型的基础上，添加误差修正项。这个时候，可以在VAR模型的定阶基础上对VEC模型进行定阶。为了研究更加严谨，避免出现伪回归模型，在文中还进行了Granger因果检验。
在构建VAR模型或VEC模型基础上，通过脉冲响应函数和方差分析，进一步分析了变量短期或长期动态变动路径。