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汇率预测与国际平价条件
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人民币汇率预测模型与实证研究
&&&&&&本期共收录文章20篇
　　【摘要】目前深入研究人民币汇率行为的特征，揭示其内在变化的规律，提高汇率预测的精准度，对有关管理部门加强金融监管和制定有效准确的汇率政策有着至关重要的意义。本文分别选取了ARIMA、GARCH和TAR模型对人民币汇率建模，在分析了各个模型的预测效果产生差别的原因的同时，还比较各种模型预测效果，结果表明TAR模型的预测效果优于ARIMA和GARCH模型。中国论文网 /3/view-3517954.htm　　【关键词】汇率预测 ARIMA模型 ARIMA-GARCH模型 TAR模型　　一、引言　　改革开放以来，中国对外经济贸易往来日趋频繁，经济的对外依存度不断增加，对全球经济的影响也日益增大。自日起，人民币开始施行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制度。人民币不再盯住单一美元，政府放松了对汇率的制约，汇率波动越来越频繁，波动幅度也越来越大，形成了更有弹性的汇率机制。［1］汇率波动带来的风险是摆在我国面前的一个不容回避的问题。因此，现阶段深入研究人民币汇率行为的特征，揭示其内在变化的规律，提高汇率预测的精准度，不仅利于稳定中国的宏观经济，对宏观经济的持续发展也有着十分重要的意义。　　汇率预测的研究一方面表现在汇率决定理论的发展，包括购买力平价理论、国际借贷理论、利率平价理论、汇兑心理理论以及资产组合理论等。另外一个方面就是从汇率波动的本身出发，将汇率看作一个时间序列，研究其随机性质或概率，用计量经济学的分析方法对自回归时间序列模型进行估计，达到拟合汇率运动，发现汇率运动的本质规律的目的。　　纵观国内外对汇率预测模型和决定理论的相关研究，几乎每种汇率理论都只在特定的条件下针对汇率的长期行为表现具有较好的解释力，而在短期预测研究方面则表现不佳。基于线性思维，针对汇率历史数据建立的汇率预测模型也越来越缺乏说服力。因此，目前还没有一个模型能对波动频繁的汇率拟合得非常紧密。关于汇率预测使用何种方法，仍然存在着许多的争论。　　在预测实践中，由于不同的预测方法提供不同的有用信息，即便对同一种问题采用不同的预测方法，其预测精度也往往不同。但是，简单地将预测误差比较大的一些方法摒弃掉，将会导致一些有用信息的丢失。组合预测就是针对这一缺陷，将各种预测方法分别赋予一定的权重并组合在一起，这样就可以有效地利用不同模型各自的优点，从而使预测模型能更好地适应环境，相对于单个预测模型更具好的预测性能。　　目前国内在汇率预测方法的选择上，组合预测常使用线性组合预测法，但线性组合预测法在汇率的组合预测与建模方面存在较大的局限性，因为汇率属于高频时间序列，具有复杂的非线性特征，线性组合预测并不能反映各影响因素体现在组合模型中非线性特征，更不能随时间和环境的变化能动的、准确的预测汇价。因此，如何利用组合预测法来提高汇率预测精度是一个不可回避但又必须要解决的重要问题。　　本文运用三种经典的时间序列模型对人民币兑换美元的汇率走势进行的预测.不仅比较各种模型预测效果，还剖析了各个模型的预测效果产生差别的原因。　　二、汇改后人民币汇率的走势分析　　2005年我国开始进行新的汇率体制改革，我们可以将汇改之后的人民币兑换美元汇率走势分为三个阶段。第一阶段为汇改起至金融危机爆发。这是人民币汇率改革进程的伊始，汇改打破了多年以来中国实行固定汇率制的局面，为中国经济的发展开创了一个全新的阶段。第二阶段为金融危机爆发至日。因为金融危机的爆发，中国开始重新实行了汇率管制，人民币汇率长期处于在一个相对固定的水平。实行这种政策的原因是因为国外经济环境极不稳定，为了给国内的企业一个稳定的经营环境，防止国外的冲击传导到中国，给我国的经济造成不必要的损失，所以暂时放慢了汇率改革的进程，对汇率实行管制。第三阶段是日到至今。在金融危机稍微稳定后，为了解决经济内外失衡的问题，经过充分考虑和衡量国内外经济形势，重新启动人民币汇率改革进程，在此阶段人民币不断升值。随着时间的推进，人民币汇率上升速度越来越快，波动也越来越大。中国经济和企业面临着越来越大的挑战。由于对时间序列建模需要数据保持一致性，即其内在生成机制是一致的，所以从2005年到2010年的人民币汇率数据并不能完全采用。特别是在第二阶段中人民币汇率受到管制，基本不发生变化。选取这个阶段的数据没有太多意义。因此，本文研究的数据选取了离现在最近的第三阶段，区间是日至日的人民币兑换美元的日数据。首先，我们通过图形来观察这一阶段人民币对美元汇率的波动情况：　　从上图可以看出在这个区间内人民币总体处于升值状态，从1美元兑6.8人民币一直升到1美元兑6.6人民币左右，8月、9月升值幅度最大。人民币汇率的整体波动性逐渐加大。从图中可以看到人民币汇率有比较明显的时间趋势，应当是非平稳序列，数据基本符合时间序列模型对数据的要求。　　三、三种模型的预测分析　　（一）基于ARIMA模型的人民币汇率预测　　由于ARIMA模型是对平稳的时间序列进行拟合，因此我们先对上述序列进行平稳性检验。通过观察汇率走势图，选择无截距和无时间趋势的ADF检验和PP检验，通过SAS软件得出平稳性检验的结果，人民币汇率原始数据序列在DF、PP以及ADF检验中，除了在DF检验中勉强通过了5%显著水平的检验外，在PP和ADF检验中都没有通过平稳性的检验。而人民币汇率数据经过一阶差分之后，DF、PP以及ADF检验中都通过了1%显著水平的检验。根据ARIMA模型对数据的要求，考虑使用人民币汇率一阶差分之后的数据即运用ARIMA（p，1，q）模型进行预测。建立模型首先要对模型进行识别，经过软件分析可知ACF函数与IACF函数均为一阶相关，由此将AR部分与MA部分的阶数都设定为1，模型设定为ARIMA（1，1，1），运用极大似然估计估计该模型，得到模型的估计结果为：　　xt=-0..45042xt-1-0.5864εt-1+εt （3.1）
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国际汇率预测均衡模型都涉及哪几个有关汇率变动的理论?在什么条件下该模型有可能发挥最佳功能
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国际金融和汇率预测中的平价条件
学习目标：
“一价定律”的含义及其重要性
套利如何在国际间把商品价格和资产回报联系起来
列出并描述国际套利活动所产生的即期汇率、远期汇率、通货膨胀率和利率间的五大理论关系
实际汇率和名义汇率，实际利率和名义利率
汇率预测成功的四个条件
固定汇率体制下的汇率预测的五个步骤
浮动汇率制度下如何利用已包含在利率的远期汇率中的信息进行汇率预测
固定和浮动汇律制下汇率预测成功的意义和可能性。
一、套利和一价定律
套利 arbitrage ：在不同的市场上同时买卖同样的资产和商品，从价差中获利的行为。
套利是市场全球化的基础
套利活动的机会在外汇市场上往往转瞬即逝，套利机会一旦出现，大银行大公司便会迅速投入大量资金，从而使两国的利差与两国货币掉期率 即远期汇率与即期汇率之间的差额 之间的不一致迅速消除。
所以从这个意义上讲，套利活动客观上加强了国际金融市场的一体化，使两国之间的短期利率趋于均衡并由此形成一个世界性的利率网络。
同时，套利活动也使各国货币的利率和汇率之间形成了一种有机的联系，两者相互影响，相互牵制。从这一点上看套利活动实际上是促进国际金融一体化的一种重要力量。
例如，如果计算机监控下的市场发现ABC股票可以在纽约证券交易所以10美元的价格买到而在伦敦证券交易所以10.12美元的价格卖出，套利者或者专门的程序就会同时在纽约买入而在伦敦卖出同等数量的ABC股票，从而获得两市场的价格差。
一价定律（law of
price ：在自由贸易且交易费用为零时，同样的货物无论在何地销售，其价格都相同。（经汇率调整后）一价定律认为在没有运输费用和官方贸
正在加载中，请稍后...　《预测》1998 年第 5 期 　　?理论与方法研究?　 　Ξ基于美元汇率波动的人民币汇率预测模型研究魏巍贤( 中国矿业大学工商管理学院博士后流动站　221008)摘 　 要 　 本文在人民币汇率决定模型的基础上 [1, 2 ] , 运用协整技术分析美元汇率波动对人民币
汇率走势的影响, 进而建立基于美元汇率 波动的人民币汇率短期预测模型。 本文所 建立的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。 关键词 　 人民币汇率 　 美元汇率 　 预测模型对 美元的汇率, 它是衡量人民币汇率水平的基准点。 人民币对其他货币的汇率是由该货币在国际外汇市 场上对美元的汇率和我国国内外汇市场人民币对美 元 汇率决定的。 因此, 如何决定人民币对美元的汇率 则是人民币汇率决定的中心环节。 人民币对美元汇率决定模型的简化形式为: ?L E t = U -∑wjj其 中 ?L E t = ln (E t E t- 1 ) , ?L S j , t = ln (S j , t S j , t- 1 ) , j , t 是美元对第 j 种非美元货币 1　 引言 的即期汇率, 它表示单位其它外币 ( 如日元) 折合的美 我国在 1994 年的外汇体制改革前, 人民币汇率 元数, L S j , t 为 S j , t 的自然对数。 j 是第 j 种非美元自由 w 制定中政策因素占主导地位, 汇率变动几乎无法用模 兑换货币在我国对外贸易货币结算篮子中的权重, 其 型解释。 1994 年 1 月 1 日以后, 实行汇率并轨, 建立了 中 包括港币、 日元等。 ( 1) 式知, 如果美元对其它主 由 以 市场供求为基础的、 单一的、 有管理的浮动汇率制 要货币贬值, 即 ? logS j , t 增大, 则要使人民币对美元升 度。新汇制下人民币汇率主要由以下两种因素决定: 值。 ① 政府控制政策 U 。 有管理的浮动是指政府进行干 从控制论的观点来看, 模型 ( 1) 中美元对其它主 预, 使市场上汇率的浮动控制在国家设定的目标内。 要货币汇率的走势, 是人民币汇率系统的不可控的外 一般是规定一周之内本国货币的汇率。 中央银行随时 生变量。 我国的中央银行只能通过变动政策变量 U 来 按规定的汇率买卖外汇, 从而将汇率控制在某种目标 决定人民币汇率水平, 保持人民币汇率在理想的目标 范 围之内。 控制政策 U 主要包括货币政策、 利率政策 范围。 事实上, 自汇率并轨以来的大多数时间内, 国内 和 公开市场操作等。 市场供求状况。 ② 国内外汇市场 外汇市场的外汇供给大于需求, 中央银行购买外汇市 的供求状况及汇率水平是决定人民币汇率的主要依 场多余的外汇, 来维持人民币汇率的稳定。 但是, 美元 据。 国际外汇市场主要货币对美元汇率的波动情况也 对其他主要货币汇率的变化是否会影响人民币对美 是决定人民币汇率的重要因素, 其中包括当美元相对 元 汇率的走势, 如果存在这种影响, 那么这种影响是 于其它货币贬值时, 保持人民币对美元升值。 长 期的还是短期的, 影响的力度如何等问题, 有待进 文献 [ 1, 2 ] 研究了管理浮动汇率制度下人民币汇 一步研究。 率的各种决定因素 ( 西方主要货币对美元汇率、 商品 在我国的对外贸易结算中, 80? 左右以美元计 的 相对价格、 国内外利率差、 外债余额对收入比率及 价, 10? 左右以港币计价, 5? 左右以日元计价, 以其 国内货币供应量等) , 其中美元汇率变化是决定人民 他货币计价的比重较小。 鉴于香港实行钉住美元的联 币汇率走势的外生变量。 本文在人民币汇率决定模型 系汇率制, 估计我国对外贸易中的 90? 左右将主要 的基础上, 建立基于美元汇率波动的人民币汇率短期 受人民币对美元汇率的影响 [3 ]。 因此, 可将模型 ( 1) 中 预测模型, 并用 1994 年 1 月 ―1997 年 7 月的月度数据 右端第二项近似表示为美元对日元汇率 (S ) , 本文以 进行实证研究。 100 日元兑换的美元数来表示美元汇率。 人民币 美 元汇率月平均数据来自 《中国金融》 各期, 美元 日元 2　 人民币汇率决定模型的简化形式 《国际贸易》 各期。 记 E t 表示 t 时期 1 美元的人民币价格, 即人民币 汇率月平均数据来自L E t 是 E t 的自然对数, S?44?Ξ中国博士后科学基金资助项目 收稿日期: ?L S j , t( 1)3　 人民币汇率与美元汇率的协整关系检验这两个变量间是否存在协整关系。 表 1　 A D F 单位根检验结果 　　　A 1 水平值 　　　　B 1 一阶差分AD F t 检验形式 A D F - t 检验形式 (C , T , L ) 统计量 (C , T , L )本文应用协整方法来检验人民币汇率与美元汇率 之间是否存在长期稳定关系。 时间序列变量之间的协整 关系是由 Enger 2G ranger [4 ] 首先提出的。 这一方法论的 基础思想在于, 如果两个 ( 或两个以上) 变量的时间序列 数据 ( 例如人民币汇率与美元汇率) 的水平值呈现出非 稳定性 ( 每个变量都有单位根) , 但它们的某种线性组合 却呈现稳定性, 则这两个变量之间便存在长期稳定关系 ( 协整关系) 。 在经济学意义上, 这种协整关系的存在便 可以通过一个变量的变化来影响另一个变量的变化, 若 变量间没有协整关系, 则不存在通过一个变量来影响另 一个变量的变化的基础。 在检验人民币汇率与美元汇率 之前是否存在长期稳定关系之前, 还须检验每个变量自 身是否为非平稳, 并且一阶差分为平稳的。 有关单位根 和协整检验法, 参考文献[ 5 ]。 如果 L E t 和 L S t 是协整的, 那么当人民币汇率在 短期内偏离它与美元汇率之间的长期均衡关系水平 时, 则人民币汇率机制中一定存在自我修正机制, 将 人民币汇率由短期波动向它与美元汇率的长期均衡 水 平调整。 在计量经济学意义上, 以上分析可表示为 描述人民币汇率由短期波动向它与美元汇率长期均 衡调整的误差修正模型 (ECM ) :n变量L Et LSt统计量　　 注: 在检验形式列中, C、 和 L 分别表示 T 数, N 是指不包括 C 或 T 。 LM F 检验来判断 用检验回归方程包括常数项、 时间趋势和滞后阶据, 进行协整回归分析。 回归结果是令人吃惊的: L S 的 回归系数在通常的显著水平 ( 1, 5, 10? ) 下均不异于零。 这一结果表明: 在 1994 年 1 月 ―1997 年 6 月期间, 人民 轨以来, 由于人民币是非完全自由兑换货币, 人民币对 币汇率与美元汇率之间不存在协整关系, 说明自汇率并 美元汇率的变化规律与日元等主要货币对美元汇率的 变化规律不同, 它们之间不存在长期稳定关系。 但美元 汇率仍可能影响人民币汇率的短期变化。4　 人民币汇率变化的短期预测模型　　?L E t = Η + Η u t- 1 + 0 1n+其中 u t- 1 是来自协整回归方程的误差修正项, n 是使 残差项 Εt 为白噪声的最优滞后阶数。 如果 Η 显著地不 1 等于零, 则说明 L E t 与 L S t 之间的长期均衡关系对汇 率的短期变化有显著影响, 误差修正项 (u t- 1 ) 描述每 月对上一月偏离均衡关系的修正程度。 误差修正模型 说明 L E t 的变化不仅依赖于其它变量的变化, 而且可 能依赖于自身的滞后变化。 如果 Η j ( j = 1, …, n ) 并不 2 全为零, 则 L S t 的短期变化 ( 美元汇率的短期波动) 将 引起人民币汇率的短期波动。 该模型的重要意义在 于: 将短期波动和长期均衡结合在一个模型中, 并且 误差修正项的参数估计是一致有效的 [6 ]。 两个变量协整是它们之间存在长期 G ranger 因 果关系的充分条件 [7 ]。 即使两个变量之间不存在协整 关系, 也能用方程 ( 2) 推断两个变量之间是否存在短 期 Granger 因果关系。 如果存在, 则可根据美元汇率 的短期变化对人民币汇率变化进行短期预测。 在这种 情形下, 估计前要从方程 ( 2) 中删除误差修正项, 因 此, 我们应用误差修正模型来研究人民币汇率与美元 汇率的各种关系, 进而建立人民币汇率预测模型是具 有充分的理论依据的。 单位根和协整检验结果: ( 1) 检 验 两 个 变 量 的 单 位 根, 样 本 区 间: 1994 ( 1) ―1997 ( 6) , 检验结果见表 1。 由表 1 知, 这些 变 量都是一阶差分平稳的。 于是, 我们可进一步检验∑Η ?L E3ii= 1t- i∑Η ?L S2ii= 0t- i+ Ε t( 2)方法 [9 ] , 从方程 ( 2) 中删除误差修正项, 可检验美元汇 率对人民币汇率是否有短期影响, 进而建立人民币汇 率预测模型。 Schw arz 信息准则判定变量的最优滞 用后 步长是 12。 根据 H engry 的一般到特定的建模方 检 验: 正态性检验 (N?2 )法 [10 ] , 逐步删除作用不显著的变量, 并进行如下诊断 、 残差自相关性的 L M 检验(A R F ) 、 条件异方差的 LM 检验 (A R CH F ) , 以及函数设定形式的 R ES E T 检验。 模型估计采用的样本区间 为 1995 年 1 月 ―1996 年 12 月, 模型的最终形式及检 验结果如下: ?L E t = - 01002 - 01695?L E t- 1 - 01302?L E t　　　　 ( 010005) 　 ( 0117) 　　　 ( 01096) 　　　 ( 0111) 　( 01107) 　　 + 01467?L E t- 5 + 01283?L E t- 6 - 01333?L E t　 - 01013?L S t- 1 - 01083?L S t- 2 - 01017?L S t　　 ( 01008) 　　　 ( 01015) 　　　 ( 01005)( 01089)残差是否为白噪声。 3 表示在 5? 水平下是 3 显著的, 3 表示在 10? 水平下是显著的。 统计 t 量临界值来自文献 [ 8 ]。3( 2) 我们选用 1994 年 1 月 ―1997 年 6 月的月度数根据以上分析和 B ahm ann i2Payesteh 给出的建模11 4- 1116 - 2135(C , T , 1) - 31723(C , N , 1)(C , T , 2) - 51033 3 (C , N , N )( 3)?45?AR1-A R CH 3 F [ 3, 9 ] = 0134, R ES E T F [ 1, 14 ] = 1118。F [ 6, 15 ] = 0. 60、 ( 6) 6 = 0174。 ? 两个检验都是统计2型 中 ?L S t- i ( i = 1, 2, 4) 的系数显著不为零。 这意味 着存在由美元汇率到人民币汇率的短期 Granger 因 信 息。 据此先验信息, 我们可提高预测人民币汇率变 化的精度。2果关系, 即在短期内美元汇率的变化领先于人民币汇 率的变化, 美元汇率变化包含人民币汇率变化的先验度 R 较大, 方程的标准差 Ρ 很小, 而且所有诊断检验 汇 率变化。 模型不仅对实际的拟合效果较好, 而且预 测 值与实际值也非常接近。 以预测区间为基础, 进行 较强的预测能力。5　 人民币汇率预测模型的稳定性检验在 5? 的显著水平下都可通过。 1997 年 1 月 ―1997 将 因为在 1994 年 1 月至 1997 年 6 月的样本区间, 我 步下调进口关税率和出口退税率、 实际人民币经常项 目的自由兑换。 因此我们非常关心模型和模型参数的 稳定性。 显然, 不稳定的模型结构是没有实用价值的, 表述的动态关系。 而参数不稳则会使人民币汇率变化不能维持模型所 最 好的稳定性检验方法是递归回归法 [10 ]。 这一 明可能发生结构变化的时间。 而且此方法对样本长度 也没有严格要求。 基于递归回归法的检验结果表明: 在整个递归回 内; 检验是否发生结构变化的邹氏检验值远小于 5? 的读者可向作者索取) 。6　 结束语年 6 月作为预测区间, 用单步预测法预测这 6 个月的邹氏 (Chow ) F 检验和预测 ? 2 检验 [10 ] , 检验值分别为 不显著的, 表明我们所建立的模型具有全局稳定性和 方法不受主观选择结构变化时间的影响, 如果模型确 实发生了结构变化, 则基于递归回归的残差检验能辨 归区间, 递归回归的单步残差位于正负 2 倍标准差之 显著水平的临界值。 并且变量的参数也是稳定的 ( 为 节 省篇幅, 我们不在此列出稳定性检验结果, 有兴趣 汇率的走势不仅关系到各对外部门和经济实体 的切身利益, 而且会直接影响宏观经济形势的稳定性 和 经济目标的实现。 因此就世界范围而言, 不论是发国的外汇外贸管理体制又发生了许多重要变化, 如逐R 2 = 018539, Ρ = 010013, DW = 2104,达国家还是发展中国家, 都非常重视对本国货币汇率 的决定及其预测模型的研究。 本文在人民币汇率决定模型的基础上, 运用多种 经济学方法研究了人民币汇率与美元汇率的关系, 进 而 建立了人民币汇率预测模型。 结果表明: 虽然人民 币汇率与美元汇率间不存在协整关系, 但却存在由美 元汇率到人民币汇率的短期 G ranger 因果关系, 说明 美元汇率的变化包含汇率未来变化的先验信息。 如上 所述, 基于美元汇率波动的人民币汇率变化预测模型 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。 作者希望本研究能为有关部门预测人民 币汇率变化提供一种有效的技术分析工具。 参　考　文　献1 魏巍贤, 朱楚珠, 蒋正华 管理浮动汇率制度下人 .其中括号内数值是回归系数的标准差。 可见, 模模型 ( 3) 具有令人满意的统计性质。 不仅拟合优3 F [ 3, 12 ] = 1102, N?2 [ 2 ]= 0122,民币汇率决定模型研究. 系统工程学报, 1997, 12( 4). 2 魏巍贤 .人民币汇率决定模型研究. 南京大学学报, 4 306 ～3 鄂志寰 美元汇率大幅度升值对我国人民币汇率 .制度的影响. 国际金融研究, 1997 ( 6) : 37 39 ～4 Enger R F , G ranger C W. Co 2in teg ra tion and erro r co rrection: rep resen ta tion, esti a tion, and testing, m～ Econom etrica, 1 276 析. 预测, 1997 ( 5).5 魏巍贤 经济增长与外商直接投资的因果关系分 . 6 H end ry D , R icha rd J F. T he econom etric ana lysis of econom ic ti e series1 In terna tiona l Sta tistica l m～ R eview , 1 1637 A n sa rl M I, et a l Keynes versu s w agner: p ub lic . exp end itu re and na tiona l incom e fo r th ree A frican . ～ coun tries A pp lied Econom ics, 3 550 . tests8 M ack innon J G. C ritica l va lues fo r co in teg rqtion. run Econom ic R ela tion sh ip s O xfo rd U n iversity. P ress O xfo rd, 1991.9 B ahm ann i O , Payesteh S. B udget deficits and the va lue of the do lla r, an app lica tion of co in teg ra tionconom ics, 1?46?10 H end ry D F , E ricsson N R. A n econom etric ana l2 ysis of U K m oney dem and in m oneta ry trend s in the U n ited Sta tes and the U n ited K ingdom by M ilton F riedm an and A nna J. Schw a rz, T heand erro r2co rrection m odeling. 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