融合财经新闻信息的汇率波动预测

本文引入互联网财经新闻信息来对日汇率波动趋势进行更准确预测.使用深度学习文本分析模型提取新闻中与汇率波动趋势有关的信息,计算日新闻影响数值特征,并融合汇率历史数据建立时间卷积网络模型对汇率波动趋势进行预测,最后根据预测结果研究交易策略并进行模拟投资.研究新闻对汇率预测的影响作用可以为投资决策提供实证依据与理论支撑,为新...     

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.     

利差交易行为、市场波动与远期溢价之谜

从利差交易者行为的视角解释了远期溢价之谜。利用马尔科夫机制转换模型对汇率未来变动和远期溢价之间的关系进行建模,其中时变转换概率是关于市场波动率指数(VIX)的函数。研究结果表明:当市场波动较小,投资者情绪平稳,利差交易者进入市场,远期溢价之谜存在;当市场波动剧烈,恐慌情绪加强,利差交易者出于避险情绪平仓,最终促使市场回复UIP均衡,远期溢价之谜消失。     

不同市态下个股异常波动停牌与股指相关性

比较了牛市、熊市下个股的异常波动停牌与大盘指数的相关性,具体分析了每日异常波动停牌频率与上证指数的相关性以及通过异常波动点方法所判断的政策信息反应点下的两者的相关性,认为熊市下个股的异常波动与整体市场的活跃度没有明显相关性,政策信息变动是导致个股异常波动的重要原因,但不是唯一原因.     

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.     

基于已实现波动率的上证综指异常时序检测

时间序列模式识别、异常检测在金融领域有着广泛应用,能够为金融决策提供重要参考信息.在大数据场景下的异常检测中,为满足对计算效率、存储空间的要求,通常对时序数据利用近似表示进行降维.但在高频金融领域,已有的近似方法会丢失大量波动信息,而微观结构噪声、市场波动信息对高频金融分析至关重要.因此,本文在传统方法基础上,结合基于变点检测的时序近似表示和已实现波动率,通过聚类识别表现异常的时间序列.基于上证综指数据的实证分析表明,引入已实现波动率能够进一步优化聚类质量,准确识别波动异常的时间序列,为实际金融分析提供有价值的决策支持.     

我国股票市场连续性波动与跳跃性波动实证研究

以非参数化方法为理论基础,利用沪深300指数2006年至2008年的一分钟高频数据,分离出已实现波动率中的连续性波动和跳跃性波动的时间序列,进而检验了两种不同波动成分在股市不同周期内的统计性质,以及收益率对各种波动成分是否存在规模效应和杠杆效应.结论表明:股票指数的运行过程存在明显的跳跃聚集现象;我国A股市场的连续性波动与跳跃性波动比美国市场具有更为长期的滞后相关性;杠杆效应在各个考察时期内均不具有显著性,规模效应在大部分时间内具有显著性,表明收益率取值的大小较取值的正负更能对各种波动成分造成影响,这种影响在牛市中更为明显.     

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.     

考虑投机活动和库存信息冲击的国际原油期货价格短期波动

通过分析原油价格波动,探讨库存信息对市场预期的冲击以及非商业交易商的头寸变化是否对原油价格及其波动具有显著的影响,这些因素以及其它影响因素如何影响原油期货的价格和波动;同时探讨原油期货收益率是否与风险相关,金融危机的发生是否增加了原油期货价格的波动等问题. 构建了一个刻画库存信息对市场预期冲击的新指标,并试图将原油期货市场的投机因素纳入到模型中来度量其影响程度.实证结果揭示了市场未预期到的库存变化、非商业交易商的交易活动、美元汇率的变动对原油价格水平有显著影响;但所考察因素对原油收益率的条件方差无显著影响,条件方差存在波动聚集现象;原油期货在下跌趋势下的波动率要远大于上升趋势.     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

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。     

外汇储备的组合预报法

通过深入研究我国外汇储备季度增量与主要宏观经济变量的计量关系,发现宏观经济形势对外汇储备增长有重要影响.提出R²权重组合预报法, 该方法将R²统计量作为模型预测结果组合的权重, 对不同模型的预测结果进行组合加权,得到了较为稳定而且准确的预报结果:外汇储备规模将会持续增长.对此结果提出了相应的政策建议.     

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。     

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.     

随机增长模型中的资本流动性与政策风险

本文利用具有资本流动的扩展随机动态均衡模型, 分别在资本流动、国内利率、国内产出波动、外国利率、外国价格波动的条件下, 通过数值分析,探讨了货币财政政策及其所伴随的风险对增长率、产出波动率、通胀率、汇率、货币需求、货币替代的政策效果. 研究结果表明, 货币财政政策的有效性随着资本流动、国内利率、外国利率、外国价格波动而变化.对于较低的国内利率, 资本流动性显著影响货币财政政策对增长率、产出波动、 通胀率和汇率的作用效果. 对于较高的国内利率, 资本流动性不影响货币财政政策对增长率和产出波动的作用效果. 低产出波动国家中资本流动对货币财政政策作用效果的影响与高产出波动国家的相同.     

基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测

以往研究忽略了汇市成交量包含的信息对股价波动的影响,可能导致模型参数的有偏估计.基于泊松分布的随机波动率模型不仅可有效解决传统做法对成交量信息使用不足的问题,而且通过将汇市成交量信息引入模型,与现有文献形成有益补充.通过SMC算法编程实现了SV-VOL模型的有效估计,发现股市成交量信息有助于股价波动预测;汇市成交量信息是通过股市流入净资本这一间接渠道最终影响股票收益率与股市量价关系.     

An interval method for studying the relationship between the Australian dollar exchange rate and the gold price

This paper proposes an interval method to explore the relationship between the exchange rate of Australian dollar against US dollar and the gold price,using weekly,monthly and quarterly data.With the interval method,interval sample data are formed to present the volatility of variables. The ILS approach is extended to multi-model estimation and the computational schemes are provided. The empirical evidence suggests that the ILS estimates well characterize how the exchange rate relates to the gold price,both in the long-run and short-run.The comparison between the interval and point methods indicates that the difference between the OLS and the ILS estimates is increasing from weekly data to quarterly data,since the lowest frequency point data lost the most information of volatility.     

汇率变动对产业结构的影响——FDI和贸易渠道的实证分析

作为重要的宏观经济变量,汇率变动与产业结构调整密切相关。本文构建汇率与产业结构调整关系的计量模型,从影响渠道的角度考察了汇率变动的产业结构效应。总体来看实际汇率变动可以通过外商直接投资(FDI)流入和贸易渠道影响资本密集和技术密集产业产值比重,但是资本密集型产业受汇率变动的影响弱于技术密集型产业,而FDI渠道的作用强于贸易渠道。     

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.