基于互联网搜索指数的多因素集成下人民币汇率预测

针对人民币短期汇率预测问题,构建了基于互联网大数据信息的互联网搜索指数,改进了人民币汇率短期预测CAR模型.首先,基于涵盖丰富信息的互联罔大数据,构建了反映大众关于汇率波动观点、情绪及预期的互联网搜索指数,并运用热最优路径(TOP)方法、去趋势交叉相关分析(DCCA)方法对指数的有效性进行了检验,结果表明该指数可以有效地表征出大众情绪和预期的变化.进一步地,利用所编制的互联网搜索指数对人民币汇率的短期预测模型进行改进,构建了融合互联网搜索指数的CAR模型.实证结果表明,融合互联网搜索指数的人民币汇率短期CAR预测模型可以有效提升短期汇率的预测精度.     

人民币汇率的半参数预测模型

利用从2006年1月4日到2008年7月18日人民币对美元汇率中间价的日均数据, 同时运用非参数函数系数模型和GARCH模型来分析人民币对美元汇率收益率与波动率的非线性时间序列特征. 实证结果表明, 半参数组合模型具有较好的拟合以及预测效果, 而且汇率管制政策变动的虚拟变量的估计 系数显著不为0. 跨度为50天的样本外预测显示: 96%的收益率真实值都落在2.5%以及97.5%的非参数分位 数回归预测线区间之内; 参数GARCH(1,1)模型拟合的波动率所显示出的汇率震荡与实际情况一致.     

及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.     

人民币汇率预测的两种模型

通过对汇改后人民币对美元汇率的波动情况进行分析,采用周期-ARMA模型和多变量的CAR模型,对人民币汇率进行短期预测.结果表明,两种模型都能对原始数据达到很好的拟合,对于实际的预测分析,周期-ARMA模型的预测结果较为平稳,而参考了恒生银行汇价的CAR模型对汇价的波动更加敏感.因此,利用两个模型进行组合预测,可以得到更高的预测精度.     

汇率预测的“米斯和罗格夫之谜”破解——来自非参数方法的回答

汇率预测非常困难,其波动具有时变性、随机性和模糊性等统计特征.现存文献中各种方法和模型的预测效果受很多因素影响,其预测力都不及随机游走模型,这就是汇率预测领域所谓的"米斯和罗格夫之谜(The Meese and Rogoff puzzle)".本文使用非参数方法研究汇率波动及其预测模型,发现较之任何参数方法、半参数方法都具有更大的灵活性.为了克服"维数魔咒",本文提出非参数可加模型来研究汇率预测问题.与现有模型相比,在同样的观察样本期内,非参数可加汇率预测模型有更好的样本外预测能力,这有力地证明了"米斯和罗格夫之谜"并非难以破解.此外,我们将非参数可加汇率模型应用于人民币对美元的汇率预测,其结果仍然揭示了该模型很好的拟合度和预测能力.本文为汇率预测这一研究领域提供了新的研究思路和方法.     

基于跳-扩散过程的人民币汇率收益率波动模型

通过对人民币汇率收益率波动性的统计分析,发现其存在"尖峰厚尾"现象.鉴于此,引进跳-扩散过程,建立汇率收益率波动模型,并给出了模型参数估计方法.利用人民币/美元的实际日汇率数据进行实证分析,得出用跳-扩散过程拟合人民币汇率收益序列能更好地解决"尖峰厚尾"问题.进一步,利用跳-扩散过程与无跳随机扩散过程的模拟数据与真实观测数据进行拟合分析,发现前者的拟合效果更好.     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究

由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型.     

人民币汇率的稳定机制及其动态过程(Ⅱ)——实证分析

首先应用协整方法检验人民币汇率、外汇储备、进出口及国际外汇市场的汇率（日元对美元的双边汇率）变化的可积性和变量之间的协整关系,进而建立用来描述人民币汇率由短期波动向长期均衡非线性调整的动态过程的误差修正模型．实证分析结果表明,模型的所有估计系数具有我们建模时设定的符号;并且人民币汇率、外汇储备及美元／日元汇率之间存在唯一的长期稳定关系,即协整关系;短期预测模型不仅具有令人满意的拟合效果和预测能力,而且具有结构稳定性     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

汇率波动对中国出口增加值的影响分析

在全球价值链迅速发展和人民币汇率改革不断推进的背景下,研究汇率波动对出口中国内增加值的影响具有重要的现实意义.本文首先利用计量经济模型估计汇率波动对出口和部门进口的影响,进而利用反映加工贸易的非竞争型投入产出模型测算出口中国内增加值所受的影响.结果表明,汇率波动对出口增加值的影响比对出口额的影响更大,除了影响出口中的直接增加值之外,汇率波动还会影响进口品和国内品之间的替代,进而影响国内品中间投入结构和出口中的间接增加值.分贸易方式来看,汇率波动对一般贸易出口的影响更大,加工贸易在有限程度上缓和了汇率波动对总出口增加值的影响.对部门出口增加值而言,进口需求价格弹性较大的部门所受影响较大,加工出口比重高的部门所受影响较小.     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

汇率波动对中国出口有非对称影响吗?

通过构建汇率和出口的二元GARCH-M-BEKK模型,研究人民币汇率波动对中国出口的影响关系.假设误差向量服从二元t分布,应用极大似然方法估计模型参数,检验了双边实际汇率波动对美国、英国和日本等六个国家或地区的出口在升值和贬值期的非对称效应.实证结果表明除韩国和泰国之外,汇率波动对出口变化有负效应.进而,非对称效应表现在汇率升值时汇率波动抑制出口变化的影响比汇率贬值时更大.实证结果还发现除韩国和泰国外,美国、英国、欧元区17国和日本的收入水平对出口变化有显著的正效应;人民币贬值对出口变化有显著的正效应;出口变化的波动对汇率波动有溢出效应.     

人民币汇率的稳定机制及其动态过程(Ⅲ)——目标区域模型

基于Ｋｔｕｇｍ ａｎ 的汇率目标区域理论和中国现行的外汇管理体制及汇率制度的基本特点,应用人工神经网络技术对１９９４ 年１ 月－ １９９７ 年３ 月的月度数据,建立人民币汇率的非线性模型：目标区域模型;并运用所建立的模型对１９９７ 年４ 月－ ９ 月的人民币汇率走势进行预测．结果表明该模型具有令人满意的拟合与预测能力．基于目标区域模型在中国的适用性,应用该模型的平滑过渡条件,求出中国外汇储备的最佳上限（１５７７．５ 亿美元）．在确定出人民币汇率的目标区域的基础上,提出应适度贬值人民币的政策建议,并阐述实行这一举措的可行性和必要性．     

Copula-based risk management models for multivariable RMB exchange rate in the process of RMB internationalization

This paper investigates the dependence of the exchange rate of onshore Renminbi (RMB) and offshore RMB against US dollar (i.e., CNY and CNH) based on copula models. Eleven different copulas were selected to construct multivariate distribution and estimate the value-at-risk for RMB exchange rate. Empirical results show that time-invariant Student-t copula is the best model to fit the sample data. The positive upper and lower dependence indicates that CNY and CNH series tend to move in the same direction. Moreover, the dependence between the two exchange rates is asymmetric, which means that traditional models, such as Pearson’s correlation, are inappropriate to measure the correlations between these markets. The best fitted model is chosen to estimate the financial risk, which can help business practitioners and policymakers track risk evolution and make good decisions.     

基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.     

人民币汇率波动影响我国外汇储备变动的理论模型和实证研究

本文在综合考虑国际收支和外汇储备需求的基础上构建了人民币汇率波动影响外汇储备的理论模型, 并利用相关数据实证检验了人民币汇率波动对外汇储备的影响. 模型结果表明: 规模变量、进口倾向、国外收入及汇率因素对外汇储备需求的影响取决于这些变量各自对外汇储备瞬时变化的确定性部分μ的影响. 实证结果表明: 长期上, 规模变量、进口倾向、名义有效汇率、实际有效汇率对外汇储备变动都具有显著正效应; 而储备增长自身波动、实际有效汇率波动及汇率制度对外汇储备变动均呈明显负影响; 国外收入、中美实际利差、名义有效汇率波动对外汇储备变动的影响不明显. 短期内, 名义有效汇率及实际有效汇率变动对外汇储备变动都呈明显负效应, 国外收入具有显著正影响, 而其它变量的变化对外汇储备影响不明显.     

人民币在岸市场的国际影响力研究:基于修正的溢出指数模型

本文提出了修正的DieboldYilmaz溢出指数模型,利用该模型对2005年7月至2017年12月在岸人民币汇率及七种主要发达国家货币汇率的信息溢出关系进行分析,结果表明:1)虽然目前人民币在岸市场的国际影响力还比较有限,远低于发达国家的影响力水平,但已然呈现出不断上升的趋势,尤其是2015年"811"汇改之后,人民币对外影响力有了大幅提升;2)从滚动窗口分析和结构变点检验结果来看,人民币汇率形成机制的市场化改革以及国际地位的提升是导致人民币国际影响力发生结构变化的两大主因.总体而言研究证实了加权修正的DieboldYilmaz溢出指数模型能够更灵敏地反映出人民币国际影响力的变动;同时还表明提升人民币国际地位的关键途径之一就是继续推进汇率市场的市场化改革进程.     

人民币汇率决定因素分析

根据现阶段我国的实际经济背景和管理浮动汇率制度的特点,运用系统分析方法,通过对人民币汇率决定机制的分析,建立了人民币汇率决定模型．根据所建立的模型,得出如下结论：人民币对美元汇率的变化率是由西方主要货币对美元汇率的变化率、商品的相对价格的变化率、国内外利率差、外债余额对收入比率的变化率及国内货币供应量的变化率共同决定的．实证分析表明本文所建立的模型能反映现阶段人民币汇率的客观实际．