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人民币兑美元汇率浮动幅度由0.5%扩至1%中国央行4月14日上午发布公告,决定将外汇市场人民币兑美元汇率浮动幅度由原先的0.5%扩大至1%,即每日银行间即期外汇市场人民币兑美元的交易价可在中国外汇交易中心对外公布的当日人民币兑美元中间价上下1%的幅度内浮动。     

人民币贬值,激起千层浪

<正>为增强人民币兑美元汇率中间价的市场化程度和基准性,中国人民银行8月11日在其网站公布,决定完善人民币兑美元汇率中间价报价。自2015年8月11日起,做市商在每日银行间外汇市场开盘前,参考上日银行间外汇市场收盘汇率,综合考虑外汇供求情况以及国际主要货币汇率变化向中国外汇交易中心提供中间价报价。当天,美元对人民币中间价报6.2298,而前一日报6.1162;也就是说,人民币对美元汇率中间价下调幅度达1.86%,当日人民币较前一日贬值1136点,为历史最大单日降幅。8月11日之后,人民币又多天连续贬值,一时在国内外市场上激起千层     

人民币汇率中间价长期记忆性研究

自从20世纪60年代以来,很多物理学等相关学科的研究方法和成果被引入到金融学中,金融学有了长足的发展.外汇市场是金融市场中最变幻莫测的市场,也是发展时间最久和最受经济学家关注的市场之一.中国自从1994年首次开放人民币外汇市场,已经有长达14年时间,虽然中国的外汇市场不像国际外汇市场那样成熟,但是也已经累积了海量的数据.而中国人民银行每天公布的汇率中间价,可以认为是中国外汇市场的核心,对这些中间价数据的研究也是很有意义的.使用了国际上已经比较成熟的研究时间序列相关性的方法:降趋脉动分析法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA),分析了这些汇率中间价中的主要数据,认为2005年7月21日至2008年3月31日的人民币对美元的外汇中间价时间序列,具有反记忆性的特点,同时期的欧元、日元、港币的中间价时间序列,长期记忆性的特点并不明显;1994年4月1日至2005年7月20日的数据分析以人民币对美元的中间价为中心,发现这段时间的人民币对美元的中间价波动在不同阶段呈现出不同的特点,并且这些特点在不同阶段之间变化显著.     

外贸企业应对人民币持续升值的财务管理策略

自2005年7月21日起,我国开始实行以市场供求为基础、参考一揽子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度,这加大了人民币与美元汇率的波动幅度,增强了汇率弹性。由于当前美元大幅贬值,人民币升值压力进一步加大,升值速度加快。中国外汇交易中心最新数据显示,人民币兑美元2008年3月14日中间价为人民币7．0882元,2008年以来第22次创新高,汇改以来累积升值幅度达12．61％。     

一种人民币实际均衡汇率升值幅度预测方法

文章从贸易账户平衡角度构建了一个理论模型,采用《世界表6.3》所提供的2001—2007年世界各国(地区)汇率和购买力数据,运用面板数据模型分析人民币兑美元的实际均衡汇率长期走势和人民币兑美元的实际汇率升值幅度。分析结果表明,升值将是人民币实际汇率的长期趋势,未来10a内人民币实际均衡汇率平均每年将升值2.04%。     

论人民币汇率下调对我国贸易收支的影响

汇率是影响一个国家进出口商品价格的重要因素,汇率调整常常成为一国调节贸易收支的重要杠杆。80年代以来,为了改善对外贸易收支状况,我国曾多次对人民币的官方汇率实行下调。其中比较突出的几次是:1985年,人民币对美元的比价首先由1981～1984年的1美元:1.5元调整为1美元:2.8元,下调幅度达86.7％,其后又逐步调整为1美元:3.2元,下调幅度为14.3％;1986年7月,人民币汇率再次由1美元:3.2元下调为1美元:3.72元,下调幅度为15.8％;1989年12月和1990年11月又两次下调,由原来的1美元:3.72元下调至1美元:4.7元和1美元:5.2元,下调幅度分别为26.3％和9.57％。     

汇率波动对大宗商品交易价格影响研究

基于大多数大宗商品以美元计价的现实背景,考虑到交易成本在内的一价定律,从人民币汇率波动对大宗商品交易价格的影响出发,以大宗农产品中的大豆、小麦和白糖为例,根据大宗农产品的国内期货价格的日频数据和人民币对美元的即期汇率,运用多元协整模型、误差修正模型、脉冲响应函数等方法,对人民币兑美元汇率与国内大宗农产品价格之间的关系进行全面分析.实证结果表明,人民币兑美元汇率的升值与大宗农产品价格上涨存在正相关关系,美元的贬值可能会导致更高的大宗农产品价格.     

基于ARMA-稀疏贝叶斯模型的汇率预测研究

文章基于ARMA模型和稀疏贝叶斯模型,提出了ARMA-稀疏贝叶斯模型,充分利用ARMA模型和稀疏贝叶斯模型在线性模型及非线性模型预测中的优势,将收益率序列分解为线性自相关主体和非线性残差2个部分,然后用ARMA模型对线性自相关主体数据进行预测估计,用稀疏贝叶斯模型对非线性残差进行预测估计,最后合成人民币兑美元日汇率中间价序列预测结果。研究结果证明,运用所建模型预测人民币日汇率中间价和上证指数收盘价,均取得了较好的效果。     

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温家宝：增强人民币汇率双向浮动的弹性 11月19日,中国总理温家宝在印尼巴厘岛出席东亚领导人系列会议期间,在与美国总统奥巴马会晤时表示,中国一直在推进人民币汇率形成机制的市场化改革,已经取得明显成效。9月下旬至11月初,海外无本金交割远期外汇市场出现人民币汇率的贬值预期。     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

在震荡中前行的埃及经济

正2016年11月3日,埃及央行宣布放弃紧盯美元的汇率政策,允许本币和美元之间进行"自由浮动"。此举使埃镑兑美元汇率跌势不止。与此同时,埃及央行还宣布将利率上调300个基点,并把隔夜拆借利率、隔夜贷款利率以及央行操作利率分别上调至14.75%、15.75%和15.25%。受新汇率政策影响,埃及国内物价应声上     

越南盾贬值，又一轮亚洲金融危机的开始？

2月11日，越南央行公布新的越南盾对美元的官方汇率，其中间价由18932越南盾兑换1美元调整为20693越质盾兑换1美元，这是越南盾有史以来最大幅度贬值。很多人担心，越南会不会像1997年的泰国一样，由货币的大幅贬值引发亚洲新一轮金融危机。     

2023年，人民币汇率走势渐强？

<正>2022年，人民币兑美元汇率走势出现较大的波动，全年贬值8.2%。特别是2022年8月中旬以后，人民币兑美元汇率贬值速度加快，11月3日降到1美元兑换7.32元人民币，为2015年“8.11”汇改以来最低值。2023年人民币汇率是将延续2022年的震荡走势，还是会止跌回升、保持稳定，是当下人们关心的主要问题。     

基于EGARCH模型的人民币汇率波动性研究

选取2005年7月21日至2010年5月14日间每个交易日的美元/人民币汇率中间价的高频数据作为样本数据,然后对样本数据进行平稳处理和ARCH效应检验,在满足GARCH建模条件下建立EGARCH(1,1)模型,实例检验和分析人民币汇率波动性.结果表明,2005年7月21日以来,人民币汇率收益率序列具有明显的尖峰厚尾特征...     

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>>双向波动符合人民币汇率改革方向2011年12月16日,在11个"跌停"后,人民币对美元中间价却又大幅高开,市场盘中价甚至一度触及2005年汇改以来的新高。人民币的市场波动引发了广泛讨论。事实上,所谓的连续"跌停"只是指人民币对美元的     

人民币实际有效汇率的测算及比较:1994—2009

运用贸易加权的实际有效汇率（REER）测算方法,以1994--2009年间人民币对中国前10位主要贸易伙伴货币的双边名义汇率的中间价、物价指数及贸易额等为样本数据,对人民币实际有效汇率进行了测算和分析,得出人民币名义汇率、名义有效汇率与实际有效汇率存在明显的走势差异,包括美元在内的单一货币对人民币的名义汇率,对人民币实际有效汇率的影响不大。     

基于GARCH-VaR模型的汇率风险实证研究

现阶段人民币汇率波动及其风险度量受到广泛关注.该文基于2013年1月4日至2016年12月5日美元、欧元、加元和港币的人民币汇率每日中间价数据,建立t分布和广义误差(GED)分布下的广义自回归条件异方差(GARCH)模型,并在此基础上计算四个汇率收益率序列的VaR值.最后,通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性,得出99%置信度下GARCH-GED模型计算的VaR值准确性较高.     

浅析人民币升值对我国输美纺织品价格的影响

运用协整及误差修正模型研究了2005年7月人民币汇率改革前后,人民币兑美元升值对我国输美纺织品价格的影响。研究结果表明,汇改前人民币兑美元汇率波动对我国输美纺织品价格的影响在统计上不显著。而2005年7月汇改以后,人民币兑美元升值节奏加快,我国输美纺织品价格对人民币汇率波动趋于敏感,人民币升值显著提高了我国输美纺织品当地市场价格。进而本文指出,加快纺织产业结构升级,提高纺织品内在价值将是我国纺织出口企业消化人民币升值不利影响的必然选择。     

中国市场汇率变动与股票市场价格波动的相关性研究

采用向量自回归VAR模型及协整检验等时间序列分析方法研究2005年人民币汇率制度改革后汇率变动与国内A股股票市场价格变动的关联效应,选取2005-07-21-2007-10-30间美元兑人民币汇率、上证综指及深证综指的日数据进行分析.结果发现我国外汇市场汇率变动与A股市场股指波动存在一定的正相关关系,汇率与A股市场股指波动均会受到前期汇率及其自身滞后项的较大影响,二者之间存在一种长期的均衡关系.这些结论对于探讨我国汇率变动与股指波动间的关系具有一定的现实意义.     

基于ARIMA模型的人民币汇率预测与分析

对2015年8月11日汇改之后的人民币兑美元汇率进行分析,建立ARIMA(14,1,0)模型,残差检验证明该模型是合理的。利用模型ARIMA(14,1,0)对2016年3月10日至2016年3月23日的人民币汇率进行预测,预测结果基本接近实际值,相对误差控制在0.5%以内,并且前5天的平均误差为0.2%。预测结果再次表明,ARIMA(14,1,0)模型完全适用于美元/人民币汇率的建模,特别是对短期范围内汇率的预测是切实可行的。