基于GARCH-M模型的人民币汇率预测
基于GARCH-M模型的人民币汇率预测
基于GARCH-M模型的人民币汇率预测闫海峰;谢莉莉【摘要】在经济全球化的形势下,人民币的走势是关系到中国外贸企业生存、国际地位以及国家金融环境的重要因素,因此对人民币/美元汇率进行预测是十分有必要的.通过对GARCH-M模型在预测人民币美元汇率的可行性,时间序列存在异方差性和自相关性的论证,建立相应的GARCH(1,1)-M模型,并运用模型对美元/人民币汇率进行预测.表明在现实中可以运用GARCH-M模型进行汇率趋势预测,但是由于检验的数据较少,所以不能达到精确的预期目的.【期刊名称】《重庆工商大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2009(026)004【总页数】4页(P41-44)【关键词】汇率;GARCH-M模型;汇率预测;均衡汇率;时间序列【作者】闫海峰;谢莉莉【作者单位】南京财经大学金融学院,江苏南京,210046;南京财经大学金融学院,江苏南京,210046【正文语种】中文【中图分类】F832.63一、汇率研究概述随着经济全球化、金融一体化进程的加快，汇率问题已成为国际金融界关注的如点问题。
维持经济持续稳定增长汇率起着非常重要的作用，在国际收支不受流动性约束的前提下，汇率能够维持稳定的经济增长，当宏观经济内、外部均衡同时实现时对应的汇率被称为均衡汇率。
内部均衡通常指实现了经济的潜在生产能力，或者说是经济的产出水平同充分就业、可持续的低通货膨胀是一致的；而外部均衡通常是指经常项目和资本项目实现均衡。
均衡汇率对于货币当局有效的管理汇率有至关重要的意义，是判断实际汇率水平是否失调的主要客观依据。
均衡汇率不同于国际经济学中常见的名义汇率、即期汇率、远期汇率，它是不可观测的，只能通过某些方法来估计得到。
均衡汇率的研究方法主要有：购买力平价理论的均衡汇率模型、基本要素均衡汇率模型(FEER)、自然均衡汇率理论模型、一般均衡框架下的均衡汇率模型、发展中国家均衡汇率理论模型(ERER)、行为均衡汇率模型(BEER)。
银行经济论文银行金融论文基于GARCH-EVT模型的人民币汇率风险测度研究
银行经济论文银行金融论文基于GARCH-EVT模型的人民币汇率风险测度研究[摘要]考虑到金融资产收益序列的时变性和厚尾性,本文采用GARCH模型和EVT模型相结合的方法研究人民币汇率风险测度,求出了相应置信水平下的汇率风险值。
返回检验的结果表明,基于GARCH-EVT模型的人民币汇率风险方法要明显优于传统的历史模拟法和极值理论方法,而且在低置信水平下,用条件在险值CVaR来预测汇率风险值会得到更准确的结果。
[关键词]GARCH-EVT模型;汇率风险;返回检验;人民币汇率;条件在险值前言人民币汇改以来,我国外汇市场机制不断发展和完善,外汇投资已经成为继股票投资后的又一重要投资领域。
而与此同时,人民币汇率波动的加大致使外汇投资风险加大,如何对汇率风险进行准确测度是汇率风险管理中的重要问题之一。
目前,国际上先进的风险测度方法是在险值VaR(Value atRisk),由于其概念简单(将风险集中为一个具体的数)且应用性强,国外各大金融机构与企业均已采用VaR作为风险测度方法,巴塞尔协议也推荐把VaR作为风险测度的标准。
本文的人民币汇率风险测度采用VaR计量,但VaR也存在一些缺陷,是非一致性风险测度指标,因此,我们使用条件在险值CVaR(ConditionalValue atRisk)作为对VaR的补充。
另一方面,金融资产的收益分布特征也是准确度量金融资产风险所必须的。
众所周知,资产收益分布有着明显的厚尾性和异方差性,人们往往采用GARCH模型来处理异方差性,采用极值理论来拟合收益序列的尾部,同时假定残差序列服从条件正态分布或t 分布。
GARCH模型是Engle(1982)[1]提出的自回归条件异方差模型的扩展,由Bollerslev[2]于1986年提出,之后许多研究发现GARCH模型能很好地拟合金融时间序列: Aguilar(2000)[3]用GARCH模型来对汇率的波动性建模; Torben(2001)[4]以马克和日元对美元收益率数据为样本,完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件;惠晓峰(2003)[5]运用GARCH模型对汇率改革后的人民币美元汇率建模并进行预测,取得了令人满意的预测效果;沈兵(2005)[6]以美元对日元汇率数据为研究对象,以不同的GARCH模型考察收益率的风险报酬补偿特征和不对称性,并用VaR对汇率风险进行度量。
基于GARCH模型的人民币汇率走势预测
基于GARCH模型的人民币汇率走势预测【摘要】自2005年7月人民币汇率改革以来，人民币持续升值，分析和预测汇率走势对制定金融政策和投融资决策具有重要意义。
本文运用时间序列的garch 模型，选取05年7月至12年9月的人民币兑美元的日汇率作为样本数据，在论证了garch模型预测可行性的基础上，预测分析了人民币汇率在2012年上半年的大致波动趋势，拟合效果较好。
【关键词】人民币汇率 garch模型趋势预测一、引言近年来我国国际收支一直表现为双顺差，持续的国际收支双顺差产生了外币贬值和人民币升值的预期，人民币升值压力更是加大。
自2005年7月21日起，我国进行汇率体制改革，汇率不再固定不变。
人民币的持续升值不但使巨额的外汇储备大量缩水，而且人民币汇率的波动变化也足以影响国际金融、经济关系的发展，其影响几乎渗透到经济生活的各个方面。
因此，正确分析和预测人民币汇率走势显得尤为重要。
国内学者对汇率波动的研究是采用arima、arch还是garch模型一直存在着争论。
张忠杰（2005）认为汇率变化情况符合arima（2，4，5）模型。
苏岩、杨振海（2007）认为汇率变化率的时序数据具有方差时变的特点，同时表现出“波动聚集，高峰厚尾，持久记忆”等现象，此时arma模型已不能较好地拟合而engle（1982）提出的自回归条件异方差（arch）模型却能出色地拟合。
惠晓峰（2005）等认为我国人民币兑美元的时间序列中存在garch效应，且garch （1，1）模型适用于人民币兑美元的建模，用其来预测短期汇率具有可行性。
反观国外，对如何选取模型对汇率波动进行预测，经济学家们也在争论和研究。
国外学者预测汇率时选择的方法有：博克斯-詹金斯提出的arima模型，engle.r（1983）和kraft.d（1983）提出的自回归条件异方差（arch）模型，后来经bollerslev，t（1986）修正并发展的garch模型等。
基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测
基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测一、本文概述1、简述人民币汇率的重要性及其在全球经济中的地位人民币汇率在全球经济中具有举足轻重的地位，其不仅影响着中国经济的内外部平衡，也对全球经济格局产生深远影响。
人民币汇率的变动直接关系到中国的进出口贸易、资本流动以及外汇储备等多个方面，从而影响着中国经济的稳定与发展。
人民币汇率的变动对中国进出口贸易具有直接的影响。
汇率的贬值有助于提高中国出口商品的国际竞争力，促进出口增长；而汇率的升值则会降低出口商品的竞争力，对出口产生一定的抑制作用。
汇率的变动也会影响中国进口商品的成本，进而影响国内物价水平和消费者的购买力。
人民币汇率的变动对中国资本流动产生重要影响。
汇率的波动会影响国内外投资者对中国资产的估值和风险偏好，从而影响资本流入和流出的规模和方向。
稳定的汇率有助于吸引外资流入，促进中国经济的国际化进程；而汇率的过度波动则可能导致资本外流，对中国经济造成不利影响。
人民币汇率的稳定对于维护中国外汇储备的价值和安全也具有重要意义。
作为世界上最大的外汇储备国之一，中国需要保持汇率的相对稳定，以避免外汇储备价值的缩水。
同时，稳定的汇率也有助于增强国际社会对人民币的信心和认可度，推动人民币的国际化进程。
在全球经济中，人民币汇率的地位同样不可忽视。
作为世界第二大经济体和最大的贸易国之一，中国的人民币汇率变动对全球经济格局产生着重要影响。
人民币汇率的稳定与否直接关系到全球经济的稳定与发展，特别是在当前全球经济复苏乏力、贸易保护主义抬头的大背景下，人民币汇率的稳定更是显得至关重要。
人民币汇率的重要性及其在全球经济中的地位不容忽视。
为了维护中国经济的稳定与发展，需要密切关注人民币汇率的变动趋势，并采取有效的政策措施进行调控和管理。
也需要加强国际合作与交流，共同推动全球经济的稳定与发展。
2、阐述人民币汇率预测的必要性和意义随着全球化进程的加速和中国经济的持续崛起，人民币汇率作为连接国内外经济的桥梁，其波动与走势不仅关乎国内经济的稳定与发展，也深刻影响着国际经济格局。
关于人民币汇率波动的研究——基于GARCH模型的分析
关于人民币汇率波动的研究——基于GARCH模型的分析余波;罗辉
【期刊名称】《当代经济》
【年(卷),期】2009(000)013
【摘要】自2005年7月21日汇改至今,人民币汇率及其波动特性受到广泛关注,研究人民币汇率的特征和波动规律对我国汇率政策和宏观经济政策的制定有着重要的意义.本文通过GAKCH模型对人民币汇率有波动的特性进行分析,表明其不服从正态分布,并具有集群性,较强的记忆性等特征.由于人民币汇率波动日渐频繁,幅度不断加大,因此对未来人民币汇率的把握就有了现实意义.
【总页数】2页(P140-141)
【作者】余波;罗辉
【作者单位】中南财经政法大学经济学院,湖北,武汉,430060;湖北第二师范学院,湖北,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】F8
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基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测
基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测一、本文概述随着全球经济的不断发展和金融市场的日益开放，人民币汇率作为国际金融市场的重要指标，其波动性和预测性受到了广泛关注。
时间序列分析作为一种重要的统计方法，对于揭示时间序列数据的内在规律和预测未来走势具有显著优势。
而GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）作为时间序列分析中的一种重要模型，能够有效捕捉金融时间序列数据的波动性特征，因此在人民币汇率预测中具有广阔的应用前景。
本文旨在利用时间序列GARCH模型对人民币汇率进行预测研究。
我们将对人民币汇率的历史数据进行整理和分析，探讨其波动性的特点和规律。
然后，我们将构建基于GARCH模型的人民币汇率预测模型，并通过实证分析验证其预测效果。
在此基础上，我们将进一步探讨影响人民币汇率波动的因素，为投资者和政策制定者提供有价值的参考信息。
本文的研究不仅有助于深入理解人民币汇率的波动性特征，而且可以为金融市场的风险管理和投资决策提供有力支持。
二、文献综述汇率预测一直是金融领域的研究热点，其对于政策制定、投资决策以及风险管理等方面具有重要意义。
随着计量经济学的不断发展，时间序列分析在金融领域的应用越来越广泛。
其中，GARCH模型作为一种重要的时间序列模型，在汇率预测中得到了广泛应用。
早期的研究主要集中在GARCH模型的基础理论和应用方面。
Engle （1982）首次提出了自回归条件异方差（ARCH）模型，用于描述时间序列数据的波动性。
随后，Bollerslev（1986）在ARCH模型的基础上进行了扩展，提出了广义自回归条件异方差（GARCH）模型，进一步提高了模型的拟合能力和预测精度。
这些研究为GARCH模型在汇率预测中的应用奠定了基础。
近年来，越来越多的学者开始关注基于时间序列GARCH模型的汇率预测研究。
例如，ie和Wang（2012）利用GARCH模型对人民币汇率进行了预测，并发现该模型能够较好地捕捉汇率的波动性。
人民币兑美元汇率的预测分析
六、文章主要内容
9.ARCH效应检验
AC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.008000 -0.001000 0.013000 -0.005000 -0.001000 -0.006000 -0.006000 0.002000 -0.005000 -0.004000 -0.006000 -0.003000 PAC 0.008000 -0.001000 0.013000 -0.005000 -0.001000 -0.006000 -0.006000 0.002000 -0.005000 -0.004000 -0.006000 -0.003000 Q-Stat 0.082600 0.083900 0.284800 0.311200 0.313300 0.350400 0.391800 0.394700 0.421600 0.443600 0.490100 0.501400 Prob 0.774000 0.959000 0.963000 0.989000 0.997000 0.999000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000
六、文章主要内容
5.建立GARCH(1,1)模型，回归结果如下：
rt = 0.023693rt −2 + ut
Z= (-0.789557)
2 t −1
δ t = 0.00182 + 0.075562u
2
+ 0.916770δ
2 t −1
Z= (10.02878) (7.790506) (110.7337) D.W.=1.838745 AIC=-13.13044 SC=-13.11366
六、文章主要内容
基于GARCH模型的人民币对美元汇率波动的实证分析
摘要 ｉ 本文基 于 Ｇ Ａ ＲｃＨ模 型族 通过对 ２ ０ ０ ５年 ７ 月。 ２ １回到 ２ ｏ １ ３ 年 ５月 ３ ０日人 民币对 美元的高频 日ｊ Ｅ 率数据的实证研 究， 分 析我 国从 第一次汇改到第二 次汇改， 不同阶段我国 民币汇 孥波动的特征 。并且通过． ｉ ， － Ｔ Ｇ ￣ ＲＣ Ｈ和 Ｅ Ｇ Ａ Ｒ ＿ Ｃ Ｈ 的模型估计 ， 验 证 人民币对美元的汇率 波动率序列在观察期 一不具有非对称性质 ， 即不存在 明显的杠杆效应。
一
值 的加权平方和。若 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ过程平稳 ， 则应满足
＋ ＋… ＜ １ 。
Hale Waihona Puke （ 二） Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型
在Ａ Ｒ Ｃ Ｈ（ ｐ ） 模 型中 ， 如果 Ｐ很 大 ， 则要估 计很多参数 ， 会 损 失样本容量 。Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｖ于 １ ９ ８ ６年提出了改进的 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 ， 即 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 ， 该模型弥补了在有 限样本条件下 ， Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型阶数 过大 所 带来 的计 算 效率 与精 度上 的 不足 。其 基 本思 想 是 ， 在 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型的基础上 ， 再加上 的 白回归部分 ， 即 还是 ｛ … ｝ 的函数 。Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ￣ ， ｑ ） 的模型设定为
ｏ ￣ ＝ ａ ｏ ＋ ａ ｌ ｅ ２ ｔ 一 １ ＋ …＋ ａ ｑ ｅ ２ ｔ 呻 ＋ ｙ ｌ Ｏ ａ ２ ｔ ＿ １ ＋ …＋ 其中 Ｐ 是 的 自回归阶数
ｑ是 ｅ 的滞后 阶数
ａ ｏ ＞ Ｏ ， ｔｅ ａ ＞０ ， ≥０ ， （ ｉ ＿ １ ， ２ …ｑ ） （ ｉ ＝ １ ， ２ …ｐ ） 。 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ（ ｐ ， ｑ ） 模 型将经济 变量 的波动来源 划分 为变量 过去 的波动性 和外部冲击 ｅ ，而 ａ ｔ 和 分别反映 了它们对本期 变量波动 的作用强度 。因此 ， Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ（ ｐ ， ｑ ） 模型 可以看作是观测 系统 的一种波动率形成机制 。另外 ， 在金融市场上 常出现这样一 种现象一好消息和坏 消息对金 融资产 的收益率 波动的影响是不 样的， 即存在信息的非对称性 ， 坏消息 的影 响比好 消息要大 的 情况被称 为杠杆效应 。但 是 ， Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型不 能反映有关非对称 性和杠杆效应 的信 息。
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基于GARCH-M模型的人民币汇率预测
作者：闫海峰， 谢莉莉， YAN Hai-feng， XIE Li-li
作者单位：南京财经大学金融学院,江苏南京,210046
刊名：
重庆工商大学学报(社会科学版)
英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCES EDITION)年，卷(期)：2009,26(4)
被引用次数：3次
1.姜波克;许少强;李天栋经济增长中均衡汇率的实现与作用[期刊论文]-国际金融研究 2004(12)
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3.易丹辉数据分析与Eviews应用 2002
4.殷微波人民币汇率预测-基于GARCH模型 2007(08)
5.李秀梅人民币汇率模型的实证研究 2007(07)
6.穆洪华基于模型的方法的综述及其对汇率模型的研究分析 2007
7.姜波克国际金融学 2006
8.李子奈计量经济学 2006
9.伍戈;姜波克外汇市场信息与汇率波动性研究[期刊论文]-财经研究 2002(07)
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