石油价格冲击对我国实际汇率波动的影响程度

在Blanchard和Quah(1989)的提出的框架下,建立一个四变量的结构向量自回归模型SVAR(Structural Vector Autoregression Models),讨论了石油价格上涨冲击对实际汇率波动的影响程度,以及需求、供给、货币这些宏观因素对汇率波动的影响。实证结果表明,石油价格冲击是导致实际有效汇率发生变化的原因之一,石油价格冲击长期会引起实际汇率的一定程度升值,但远不及需求和供给的影响程度大。因此,在油价持续高企的情形下人民币实际汇率水平上升某种程度上有助于减缓当前人民币的升值压力,但摆脱国内需求不足,才是缓解人民币升值压力的主要办法。     

人民币升值利弊及汇率制度改革方向

从人民币升值对进出口贸易、国民生产总值、就业和稳定价格四个方面的影响进行研究．发现人民币升值对我国经济的持续健康稳定发展弊大于利，继续保持人民币汇率稳定仍将是我国经济发展必须坚持的基本政策，但汇率制度改革仍要继续探索，实行有管制的浮动汇率机制应是外汇制度改革的方向。     

人民币升值压力、通货膨胀与货币政策动态影响关系的实证分析

在人民币升值压力和国内通胀压力并存背景下,我国货币政策的选择显得十分困难。首先运用非模型依赖方法对我国外汇市场压力进行测算,其次建立VAR模型对人民币升值压力、通货膨胀及货币政策变量间的Granger因果关系和脉冲响应关系进行实证分析。研究结果发现:人民币升值压力加剧了国内通货膨胀,通胀增加会引起利率上升和信贷收缩,利率上升进一步导致人民币升值压力增加,从而消弱紧缩性货币政策对抑制通胀的作用。由此得到升值压力下我国货币政策的独立性和有效性均受到显著影响的结论,在此基础上提出汇率政策和货币政策协调发展的建议。     

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.     

金融危机期间人民币远期汇率期限关系的实证研究

在外汇市场存在风险溢价或参与者非理性预期的前提下,以人民币境内即期和远期外汇市场为例,在非线性的误差修正模型(VECM)框架下,对金融危机期间远期汇率之间的均衡关系进行了实证研究。实证结果表明:①金融危机期间,境内不同到期期限远期汇率之间存在着长期均衡关系,并且长期均衡关系由远期溢价期限结构所决定;②非线性误差修正模型能对远期汇率之间的短期动态机制进行较好地解释。这为辨别金融危机期间汇市的周期变化,认识汇率价格关系的变化特征提供了一定的理论基础和统计依据。     

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.     

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.     

外汇资产的时变相关性分析

采用时变条件t-copula模型对我国人民币汇率制度改革前后美元、欧元和日元兑人民币汇率之间的相关性进行了研究.时变t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,现有文献设定的演化方程存在滞后阶数任意选择的问题,为了克服该缺点,文中建立了用于描述时变相依参数的新的演化方程.结果显示美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间的相关性由汇改前的弱相关变为汇改后较大程度的负相关,而欧元与日元兑人民币汇率之间的相关性在汇改前后变化并不明显.这表明人民币汇率制度的改革使得美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间扭曲的相关性得到了较大程度的矫正,然而人民币汇率制度改革对欧元与日元兑人民币汇率之间相关性的影响却较小.该结果可为一篮子货币各货币权重的确定和外汇组合风险的管理提供参考.     

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.     

人民币升值对中小板市场波动的影响——基于贝叶斯分位数回归的分析

由于传统均值回归模型无法很好地刻画中小板综合指数极差、汇率和利率具有的尖峰厚尾及结构突变等特征,本文利用分位数回归基本思想,引入自回归分布滞后效应,借助不对称Laplace分布进行贝叶斯估计,构建基于Gibbs抽样的贝叶斯自回归分布滞后分位数回归模型,并考察了人民币升值对中小板综合指数极差波动的影响。结果表明,中小板市场主要受自身过去波动的刺激作用,利率影响微弱;人民币升值可以平缓中小板市场波动,但股市波动剧烈时,抑制效果减小。因此本文认为在股市波动平缓的情况下,可以适当推进人民币升值步伐。     

人民币汇率、沪港通交易与股指波动

伴随着沪港通等资本市场开放政策的深入实施,人民币汇率、外资流动与内地股市间的联动效应将如何演变?本文运用SV-TVP-SVAR模型深入考察研究了人民币汇率、沪股通资金净流入与上证50指数三者之间互动关系的时变特征,研究发现:从同期关系看,人民币汇率贬值显著负向影响着沪股通资金净流入和上证50指数,而沪股通资金净流入对上证50指数有着显著正向影响;从时变脉冲响应走势看,人民币汇率贬值总体上导致了沪股通资金净流出,并拖累了上证50指数表现;沪股通资金流入对人民币汇率贬值有着显著的时变影响,且推高了上证50指数;上证50指数上涨导致了人民币汇率升值和沪股通资金流出,证实了沪股通资金的逆向投资风格.因此本文的实证结果首次刻画了人民币汇率、沪股通交易与内地股市三者之间的联动效应,然后提出了维护人民币汇率基本稳定、完善沪港通交易机制和促进资本市场健康发展相关政策建议.     

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     

人民币实际汇率波动影响因素研究

使用1994年1季度至2005年2季度的数据,对人民币实际汇率的影响因素进行了实证研究.首先,以美国、日本和欧元区作为基准国,采用简化的生产力差异模型对人民币实际汇率与国内外生产力差异之间的关系进行了检验.结果表明,生产力差异模型不能对人民币实际汇率波动起到很好的解释作用.其次,在此基础上,进一步分析了人民币实际有效汇率与包括生产力差异因素在内的多种经济变量之间的关系.实证分析结果显示,人民币实际有效汇率与诸变量之间存在长期协整关系.第三,通过对人民币实际汇率的变化进行脉冲响应分析和方差分解分析,找出了影响人民币实际汇率波动的主要因素.综合这些分析,可以得到以下两个重要的结论:第一,在对人民币实际汇率进行建模时,要充分考虑多种影响因素,单一考虑某种因素可能会对分析结果造成误导;第二,影响人民币实际汇率变动的主要因素包括生产力差异、对外开放度以及国际石油价格冲击等.     

基于CES生产函数汇率理论的FDI战略动机模型建构

运用CES生产函数建立关于FDI战略动机与汇率之间的理论模型,并对其进行求解,从而在理论上论证汇率对于两类FDI战略动机的影响以及它们之间的差异,得出结论:工资率上升都会对FDI产生负面效应;币值对于市场导向型FDI会产生正面效应、对成本导向型FDI会产生负面效应.同时得出CES生产函数汇率理论模型的投资关于汇率和工资率的弹性结果有效、客观=和合理.并通过实证分析11个经济体代表样本,运用所选实证模型,采用经过处理后的数据,用EVIWES进行线性回归后分析得出结论:外商首先最看重的是我国巨大的消费市场,其次才是利用我国廉价的劳动力和丰富的自然资源.基于目前人民币的现实和预期升值问题,提出相应对策.     

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．     

人民币汇率变动对中国出口的非对称影响研究

本文基于2001年1月到2008年12月商品出口的HS二位分类数据，采用异质面板共同因子模型分析了中国人民币汇率变动对出口贸易的非对称影响. 实证结论表明，人民币汇率对出口贸易的影响是随着各种出口商品中加工贸易的金额的变化而变化的. 当加工贸易较少时，人民币升值对行业出口有负的影响；但这种负面影响随着商品的加工贸易出口额上升逐渐减小，最后变成是正向的影响. 本文还结合中国目前商品出口的结构特征和加工贸易的金额，解释了人民币升值使贸易出口增加的宏观现象，以及有大量企业经营困难的微观现象.     

人民币汇率决定模型的实证分析

应用多种经济计量学方法实证分析宏观经济变量对人民币汇率的影响 .研究结果表明 ,1994年以来的人民币汇率稳定主要归因于中央银行的外汇干预、适度从紧的货币政策、高速的经济增长以及对外债余额与通货膨胀的有效控制 ,日元的大幅度贬值对我国实施人民币汇率稳定政策带来了巨大压力 .1996年以来的多次降息使得国内外利率差的作用逐渐消失 .而未来的人民币汇率稳定将主要取决于上述宏观经济变量和国际金融环境 ,特别是日元不再进一步贬值.     

金融危机背景下的人民币汇率预测

在为金融危机期间人民币汇率的波动提供一种有效的预测方法.在利用替代数据方法检验和判别汇率系统具有非线性结构的基础上,识别了各具体汇率序列的最优滞后期组合,并分别采用了多层感知机(MLP)和层反馈网络(RNN2)结构构建同质神经网络模型,从三个方面对比分析了模型群在不同参数条件下的预测效果. 研究发现,根据不同序列的具体特征,各神经网络模型在不同自由度下的4个预测期限内的预测性能存在较明显的差异.同时,包含层反馈过程的RNN2模型在描述与预测人民币汇率的波动方面表现出很强的能力.此外, 还分析并解释了产生上述结果的原因,并为4种人民币汇率波动序列甄选出了相应的最优预测模型.