基于随机波动模型(SV)的人民币汇率风险预测

发布时间：2024-05-19 05:55

　　人民币汇率风险的精准计算和预测是管理和控制汇率风险的首要条件,并随着外汇市场的发展与完善受到越来越多的重视。在此背景下,利用随机波动模型和在险价值模型对汇改后的人民币汇率风险进行度量与预测。首先,基于贝叶斯估计方法,运用四种随机波动模型对人民币汇率波动进行拟合,并运用DIC准则筛选出拟合效果最好的SV-N模型;然后,利用筛选出的模型结合在险价值模型对人民币汇率风险进行度量;最后,基于所构建的SV-N-CVaR模型,对所选样本范围之外100日的人民币汇率风险进行一步向前预测。将预测值与真实值进行比较,可以看到预测正确率为87%,汇率风险预测值和真实值的变动趋势基本相同,说明风险预测模型与真实状况保持了较高的一致性,在所构建模型的基础上建立人民币汇率风险预测体系是可行的。

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【部分图文】：

结果图1SV-N模型中各未定参数的后验分布密度64200.20.40.60.8由以上的贝叶斯估计

以SV-N模型为例，对于未定参数的组合（h1，h2，…，hm，μ，，τ），Gibbs抽样以如下方式进行：设置初值θ0=（，μ0，0，τ0）；从完全条件分布f（h1|，μ0，0，τ0）中抽取；将替代，从完全条件分布f（h2|μ0，0，τ0）中抽取；将替代，从完全条件分布f（h3|，....

图22017年5月24日至10月19日汇率风险预测值和真实汇率差值绝对值015913172125293337414549535761656973778185899397

合我国国情和汇率形成机制，利用近年来计量经济学模型的最新成果，继续构建和完善汇率风险度量和预测模型是我们未来探索的方向。主要参考文献：[1]惠晓峰，柳鸿生，胡伟何等．基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测［J］．金融研究，2003（5）：99~105．[2]王雪，胡未名，杨海....

本文编号：3977691