汇率时间序列非线性特征分析及实证研究

为了更好地描述汇率行为特征,改善对其的短期预测能力,本文分析汇率时间序列的非线性依赖性.通过正态性检验和BDS统计检验,实证研究6种货币兑美元日汇率序列的非线性依赖性;在确定存在非线性依赖的基础上,对子样本序列及标准化序列进行BDS检验,试图确定非线性依赖的来源.结果表明,除欧元外其余5种货币兑美元的汇率序列均存在非线性依赖特征,其形式可能是混沌.     

基于分位数条件格兰杰因果的东亚股市传染研究

为了分析亚洲金融市场间的传染问题,提出了基于分位数的条件格兰杰因果检验方法,对不同股票市场收益数据进行全面的因果关系检验.选取亚洲三个主要股票市场指数作为研究对象,研究比较了该方法与其它三种方法下的中日韩股票回报率之间的因果关系.实证结果表明,中日韩股票市场一体化,在厚尾极端情况,相互之间具有显著传染效应,其它地区股票市场危机,对我国股票市场价格走势具有显著影响.这一方法和结果,有助于投资者分析我国金融市场风险及其传染规律.     

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.     

云南地区月降雨量时序数据的非线性特性研究

应用复杂系统理论和方法研究了云南地区月降雨量时序数据的非线性特性.应用Cao方法排除了月降雨量序列为随机序列的可能性;应用替代数据方法中的两种不同的检验统计量对降雨时序数据进行了非线性检验;并结合月降雨量时序数据的功率谱分析,按照降雨时序数据的内在复杂规律研究了其演化特性,实证结果一致表明云南地区月降雨量时间序列具有明显的非线性混沌特性.研究结果为进一步研究月降雨量时序数据的复杂性及其演化规律奠定了基础.     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

股本权证发行后的定价与模型求解

利用权证发行后的可观察量,构建定价权证的非线性方程组,进一步分析验证了此方程组解的存在性.将新的评价函数和加权梯度方向搜索引入遗传算法,给出了一种求解带约束不等式的非线性问题的扩展混合遗传算法.最后,结合实际市场数据进行了实证研究,并针对不同的数值例子进行了算法的检验.数值结果表明该方法在权证定价模型求解方面比其他方法更有利.     

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.     

过渡阶段的汇率动态模型

基于均衡和无套利原则建立起来的汇率理论难于解释货币危机爆发和汇率调整过渡阶段的货币价格行为，论文建立汇率的线性动态模型，并运用突变理论中的非线性尖点突变模型分析汇率运动中的突变现象，对1997—1998年亚洲货币危机受害国汇率进行实证分析、结果表明在过渡阶段，各国汇率系统的平衡点均是渐近稳定的；除泰国以外，菲律宾、韩国和印度尼西亚等国家在过渡阶段均存在货币价格突变的现象；对两类模型的拟合误差比较也显示汇率非线性模型比线性模型更好地拟合了过渡阶段汇率的实际观测值。     

基于非线性主元子空间的故障模式识别方法

针对多元统计过程监控中的故障源识别问题,提出一种非线性主元子空间方法识别故障模式.该方法对不同类型的故障数据进行核主元分析,获得描述数据主要变化的非线性主元子空间,以此为基础构造故障模式分类器.考虑到核主元分析的计算复杂性,提出一种基于特征样本的非线性主元子空间算法,使用基于克隆选择原理的免疫算法提取特征样本用于故障模式识别.在Tennessee Easlxnan过程上的仿真结果说明,非线性子空间方法能够比线性子空间方法更有效的识别故障模式.     

基于动态分位点回归模型的金融传染分析

金融危机传染检验一直是国际金融研究中的重要问题,大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法.本文应用动态平滑数系数分位点回归模型研究不同国家股票市场之间的分位点相关关系,通过系数函数的变化趋势对危机传染问题进行检验和预测.其中在对参数函数进行非参数估计时,应用局部线性回归方法.为了分析亚洲金融危机期间的危机传染问题,对亚洲几个相关国家的指数数据进行了实证分析,实证结果发现,通过分析常数项函数以及系数函数的变化趋势,不仅可以对危机传染问题进行检验,还可以对金融危机传染的发生时刻以及金融危机的缓解时刻进行相应的分析.     

时变条件t-copula蒙特卡罗方法的外汇储备收益风险度量

在给定我国主要储备货币为美元的基础上,使用英镑、日元、欧元兑美元每日汇率,应用时变条件t-copula函数描述主要储备币种对美元汇率收益序列之间的时变相依结构,建立了用于描述包含时变自由度在内的所有时变相依模型参数的演化方程。采用蒙特卡洛仿真方法计算了各种币种组合的VaR,并对结果进行后验测试,时变条件t-copula函数仿真估计VaR可以覆盖最大损失风险,并分析了主要储备货币组合兑美元汇率风险演化趋势,作为调整外汇储备结构的参考依据。     

TESTING FOR LONG MEMORY IN THE ASIAN FOREIGN EXCHANGE RATES

In this paper,we use the plug-in and Whittle methods that are based on spectral regressionanalysis to test for the long memory property in 12 Asian/dollar daily exchange rates.The resultsaccording to the plug-in method show that with the exception of Chinese renminbi all series may havelong memory properties.The results based on the Whittle method,on the other hand,show that onlyJapanese yen and Malaysian ringgit may have long memory properties.It is well known that inference about the differencing parameter,d,in presence of structural breakin a series entails considerable difficulties.Therefore,given the financial crisis of 1997-1998 in Asia,further tests for unravelling of the memory property and presence of structural break in the exchangerate series are required.     

交易所利率期限结构估计模型的比较

结合我国利率体系和利率的形成机制,提出一个适合交易所利率期限结构估计的N S扩展模型,然后采用交易所国债市场的日交易数据,对N S扩展模型、N elson-S iegel(N S)模型和Svensson(SV)模型进行了样本内、外的比较实证分析。结果表明,N S扩展模型比N S模型和SV模型更适合于交易所的利率期限结构估计,交易所利率期限结构在1~10年期间,尤其是5~7年期间能够获得可靠的估计,在0~1年和10~20年期限期间估计的可靠性不高。     

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.     

除噪技术及其在汇率数据中的应用研究

应用复杂系统理论研究了汇率混沌数据延时嵌入相空间重构方法及其伪相图的获取技术．通过嵌入空间矩阵的分解来得到混沌时序的奇异谱曲线，依此获取混沌时序的内在本质特征及判定其噪声的组成比例，将混沌数据的除噪技术用于汇率数据非线性本质特征的提取．计算结果表明：伪相图在极大程度上反映了原复杂系统的内在本质特征．这一研究对于汇率混沌数据的除噪、本质特征获取、非线性混沌模型的确立技术等都有着极其重要的理论和实际意义．     

管理浮动汇率制度下人民币汇率决定模型研究

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，应用经济理论和系统分析方法，通过对人民币汇率决定机制的分析，建立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。     

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．     

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.