基于向量自回归模型的人民币汇率预测研究

发布时间：2017-05-26 11:02

  本文关键词：基于向量自回归模型的人民币汇率预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：汇率是一国货币与其他国家货币之间的兑换比率,它表现了一种货币相对于外币的购买能力,直接影响着一国人民在跨国消费时的利益。国家间贸易往来、资本流动都受汇率水平的影响。对开放经济体而言,国际经济交往与国内经济发展息息相关,汇率水平对一国经济的作用力不可谓不重。同时,它也是反映一国经济实力和综合国力的一面镜子。汇率是影响国际经济的一个重要变量,对汇率进行准确的预测将为国际经济活动提供有效的指导。因而汇率预测是汇率研究中的一个焦点问题。 学术界对人民币汇率预测问题的研究较多,本文首先对国际上的汇率预测研究以及国内针对人民币汇率预测的研究成果进行了梳理与总结,发现国内学者普遍使用如ARIMA、小波分析等单变量模型或其组合,而忽视了宏观经济基本面在汇率预测中的作用。单变量模型的原理为使用一个时间序列过去值所包含的信息来预测其未来值,是一种数据挖掘手段。其优点是充分挖掘了数据内在的信息,不失为一种客观的研究方法。但是这类方法缺乏经济理论支撑,现实生活中经济体的方方面面相互关联,影响汇率的因素错综复杂,抛开汇率与其他经济变量的联系,单纯地靠汇率自身来预测汇率,这类做法显然难以令人信服。 因此,本文着眼于汇率与宏观经济因素之间存在互动与反馈这个事实,利用能够揭示多变量间互动关系的向量自回归(VAR)模型,基于多种汇率理论选择了汇率、货币供应量、利率三个变量建立VAR模型,为人民币汇率预测提供更可靠的工具。同时,本文采用的VAR模型能够揭示汇率、货币供应量、利率三者之间的联动关系和影响程度,补充了前人在汇率预测研究中的不足。 本文选用2005年7月至2014年12月的人民币对美元汇率(月平均数),全国银行同业隔夜拆借利率(月度加权平均),以及广义货币(M2)存量数对VAR模型进行实证检验。在检验了数据的平稳性之后,确定采用汇率的一阶差分D (FOREX),利率IR,广义货币的一阶差分D(M2)建立VAR模型。在样本有限的情况下,本文尝试建立滞后5阶以内的VAR模型,综合各种信息量准则,有四种准则一致认为滞后3阶为最优,故而本文确定建立一个VAR(3)模型。对模型进行参数估计,从调整后的R2来看,汇率差分项38%的变异可以由此回归方程解释,利率项60%的变异可以被解释,广义货币差分项约30%的变异可以被解释,F统计均显著。特征根检验显示模型稳定。 在确认所构建的VAR模型为稳定模型后,本文继续基于VAR模型进行了格兰杰因果关系检验,发现汇率变动和广义货币增长量都是利率的格兰杰原因,说明人民币汇率的变动和广义货币的增长都有助于解释我国利率水平的变化。汇率变动和利率都是广义货币增长量的格兰杰原因,说明央行在决定货币增发量时很可能参考了人民币汇率和利率的走向。但另一方面,利率与广义货币增长量不是汇率变动的格兰杰原因,说明利率与M2的信息对于汇率预测并没有显著意义。 格兰杰因果关系检验证明了三者间互动的存在,本文继续基于VAR模型建立脉冲响应函数,以识别这三者间冲击传导的动态路径,揭示了M2与汇率之间存在长期关系,M2与利率之间存在滞后响应等。最后方差分解的结果显示汇率变动的绝大部分都可以由自身的过去值预测,利率和M2对其解释力较小。这解释了为什么M2增长量及利率不是汇率变动的格兰杰原因。 对VAR模型的分析揭示了利率、汇率、货币供应三者之间相互作用的动态路径,并发现从2005年汇改至今,利率与M2对汇率波动的解释力度较小。本文进一步用VAR模型进行样本外汇率预测,从平稳性、协整性两个指标对预测结果进行检验,认为VAR模型的预测结果是可以接受的。本文还使用同期汇率数据建立ARIMA模型,将两种模型的预测结果相比较,发现目前使用VAR模型和ARIMA模型得到的人民币汇率预测结果精度相近。随着人民币汇率波动性的增强,在汇率预测方面,能够反映多种宏观经济因素联动性的VAR模型将显著优于ARIMA等单变量模型。
【关键词】：向量自回归 汇率预测 动态路径
【学位授予单位】：北京外国语大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.6
【目录】：

• 致谢3-4
• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究的背景与意义11-12
• 1.2 研究的思路12
• 1.3 本文创新12-13
• 1.4 文献综述13-17
• 第2章 模型的构建与分析17-22
• 2.1 VAR模型的一般原理17-18
• 2.2 基于VAR的人民币汇率预测模型18-22
• 2.2.1 汇率决定理论回顾18-19
• 2.2.2 本文变量的选取19-20
• 2.2.3 本文VAR模型的构建20-22
• 第3章 VAR模型的实证检验22-30
• 3.1 数据的选取22
• 3.2 实证分析22-30
• 3.2.1 平稳性检验22-23
• 3.2.2 选择滞后阶数23
• 3.2.3 参数估计23-24
• 3.2.4 格兰杰因果关系检验24-25
• 3.2.5 脉冲响应函数25-28
• 3.2.6 方差分解28-30
• 第4章 基于VAR模型的人民币汇率预测及评价30-33
• 4.1 VAR模型对汇率的预测30-31
• 4.2 对VAR模型预测结果的评价31-33
• 第5章 总结33-36
• 5.1 主要结论33-34
• 5.1.1 VAR模型在汇率预测中的有效性33
• 5.1.2 M2-利率-汇率相互影响的动态路径33-34
• 5.2 启示与建议34
• 5.3 存在的不足34-36
• 参考文献36-40
• 附录40-43
• 附录一 ARIMA模型有关数据40-43
• 附录二 VAR模型参数估计详细结果43

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 高辉,温宇静;中国货币供应量与汇率反馈建模预测研究[J];长春师范学院学报;2003年02期

2 董景荣;汇率预报的非线性组合建模与预测方法研究[J];重庆师范学院学报(自然科学版);2003年03期

3 闫海峰;谢莉莉;;基于GARCH-M模型的人民币汇率预测[J];重庆工商大学学报(社会科学版);2009年04期

4 郭树华;王华;王俐娴;;中美利率与汇率联动关系的实证研究:2005～2008[J];国际金融研究;2009年04期

5 王允贵;“广场协议”对日本经济的影响及启示[J];国际经济评论;2004年01期

6 王怡;;货币供应与汇率研究综述[J];财经界(学术版);2013年08期

7 支昀晔;人民币汇率分析及预测[J];国际商务研究;1996年06期

8 张奕韬;;基于ARIMA模型的外汇汇率时间序列预测研究[J];华东交通大学学报;2009年05期

9 江春;;超额货币与人民币汇率[J];经济科学;2006年01期

10 管龙;刘凯;张三喜;;人民币利率-汇率联动关系研究——基于2005年人民币汇率改革以后的时期[J];经济论坛;2012年05期

  本文关键词：基于向量自回归模型的人民币汇率预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：396575