人民币汇率预测及方法选择——基于ARIMA与GARCH模型
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)。
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。
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。
基于LSTM与GARCH族混合模型的人民币汇率波动预测研究
收稿日期：2019-09-24；修回日期：2019-11-27基金项目：国家自然科学基金青年基金资助项目（71801072）作者简介：操玮（1988-），女，安徽安庆人，副教授，硕导，博士，主要研究方向为金融大数据、数据挖掘、机器学习；任思儒（1995-），女（通信作者），山东诸城人，硕士研究生，主要研究方向为资本市场、机器学习（rensirurensiru@163．com ）．基于LSTM 与GARCH 族混合模型的人民币汇率波动预测研究*操玮，任思儒（合肥工业大学经济学院，合肥230601）摘要：深度学习算法在时间序列预测领域具有较大优势。
基于深度学习中的长短期记忆模型（LSTM ）构建了LSTM与GARCH 族混合模型，以期融合新型深度学习模型和传统统计计量模型的各自优势，进而提高人民币汇率波动率预测的精度。
选取2009—2018年的数据，对比分析了LSTM 与GARCH 族混合模型、单一LSTM 模型和单一GARCH模型的预测结果。
实验结果表明，LSTM 与GARCH 族混合模型要优于单一模型，单一LSTM 模型要优于单一GARCH 模型；另外，LSTM 结合多个GARCH 模型的复杂混合模型（LSTM －GEM ）预测准确度最高，其次是LSTM 结合两个或单个GARCH 族模型的简单混合模型。
关键词：LSTM ；混合模型；深度学习；波动率预测0引言汇率问题一直以来都是国际金融研究的热点话题。
在经济生活中，汇率既与国家的宏观调控和经济政策等息息相关，又与国际经济稳定紧密相连，人民币国际化速度的逐步加快也进一步增加了人民币汇率的波动频率和幅度。
逐渐扩大的汇率波动性会对国际贸易和金融投资造成较大影响，准确预测汇率波动率，把握汇率高波动率区间，是防范贸易、投资等领域风险的重要方式［1］。
总体而言，从理论层面看，描述和预测汇率市场波动率是金融市场研究的一个重要领域；从实践层面看，预测汇率市场波动率有利于国家宏观调控以及投资者规避风险。
基于GARCH模型的人民币汇率收益率预测研究
摘 要：对美元／ 人 民币汇率的 日收益率进 行分析 ，其具有金融 时间序 列 尖峰 厚尾的 统计特征 ，名 义汇率存在 波动聚集效应 。本 文基 ～ 、 ～ 于调 整经验似 然方 法估计 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 中的参数 并建模 ，发现 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ— Ｍ模型相对于 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型来说拟合效果更好。 关键词 ：时间序列 ；汇率波动 ；收益率 ；Ｇ ＡＲ Ｃ Ｈ模型
可 以发现 ：说明收益率 Ｙ具有尖峰 和厚尾特 征。Ｊ Ｂ正态性 检验 也 证实 了这点 ，统计量为 ４ １ ５ ． ８ １ ，说明收益 率 Ｙ显著异 于正态分布。
２ ． 平 稳 性检 验
对该序列进行 Ａ Ｄ Ｆ单位根检验 ，根据 ＡＩ Ｃ准则 自动选择滞后 阶数， 选择带截距项而无趋势项的模 型进行 Ａ Ｄ Ｆ检验 ，得到如表 ９所示结果
二 、 理论 模 型
峰度 Ｊ ａ ￣ ［ ｕ ｅ —Ｂ ｅ ｔ ａ Ｐ ｒ ｏ ｂ ．
３ ． ２ ０Ｅ 一０ ５ ０ ． ０ ｏｌ ５ ８ ９ —０ ． ０ ０１ ４ ３ ７ ０ ． ０ ０ ０ ３ ３ ０ ０ ３ ２ ７ ９８ １ ４． ７ ９ ７１ ５ Ｉ
１ ６ ３ ． ４ ８１ ７ ０ ． ０ ０ ０ ０
在０ ． ０ １ 的显著水平下 ，人 民币／ 美元 日收益 率 Ｙ ｔ 拒绝存 在一个 单 位根的原假设 ，说明人民币／ 美元 日收益率序 列是平稳 的。这 个结果 与 国外学者对发达成熟市 场波 动性 的研究 一致 ：Ｐ ａ ｇ ａ ｎ（ １ ９ ９ ６）和 Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ － ｓ ｌ ｅ ｖ（ １ ９ ９ ４ ）指 出：金融资产的价格 一般是 非平稳 的，经 常有一个单 位 根 （ 随机游走 ） ，而收益率序列通常是平稳的。
基于GARCH模型的人民币汇率预测
月 的人 民 币兑 美元 日汇 率 建模 ． 进 行 短 期 预 测和预测评价 。 结果表 明， ￣Ａ ＲＣＨ（ １ ， １ ）
模 型 在 一 定 程 度 上 拟 合 了人 民 币 兑 美 元 汇率的时间序列 ． 在 预 测 短 期 汇 率 上 具 有
一
法， 其 参 数 不 具有 经 济 意 义 。鉴于 此 ， 而 技 术 分 析 方 法 中 较 为 突 出 的 是 数 据 挖 掘 本 文 选 用 时 间 序 列 模 型 进 行 预 测 ． 法和时间序列分析法 。 在 汇 率 预 测 中最 为 常 用 的 是 Ａ ＲＩ ＭＡ 基 础 因 素 分 析 法 以 经 济 理 论 为 基 模 型 和 Ｇ Ａ ＲＣＨ 模 型 ．尽 管 国 内 学 者
者 们 关 注 的 热 点
２ ０ ０ ５年 ７月 ２ １日起 ． 我 国 开 始 实
结合 的组合 预 测模 型 ． 提 高 了 模 型 的 预 件 进 行 了 扩 展 得 到 的 。其 基 本 思 想 是 ： 用 测 效 果 。时 间 序 列 模 型 的 汇 率 预 测 方 法
一
个或 两个 盯 的 滞 后 值 代 替 许 多
人 民币 在国际 货币体 系 中的地位越 来越 支持 向 量机 等 。杨 帆 （ ２ ｏ １ １ ） 提 出 一 种 基 方 差 模 型 ． 由Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｖ （ １ ９ ８ ６ ） 在对 Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ
重要。 人 民 币汇 率 问 题 已 经 成 为 国 内 外 学 于 光 顺 样 条 滤 波 与 径 向 基 神 经 网 络 相 ｆ １ ９ ８ ２ ）提 出 的 Ａ ＲＣＨ 模 型 的 一 些 约求 为 基 础 、 参 考 一 篮 子 货 主 要 有 Ａ ＲＭ Ａ 、 Ａ Ｉ Ｌ Ｉ ＭＡ 、 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ 等 模 滞 后 值 。Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ 与 ＡＲＣ Ｈ 模 型 的 区 别 币进行调节 、 有 管 理 的浮 动 汇 率 制 度 。 型 。学 者 戴 晓 峰 （ ２ ０ ０ ５ ） ， 刘姝伶 （ ２ ０ ０ ８ ） 通 在 于 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ 模 型 的 条 件 异 方 差 不 仅 是 人 民 币 不 再 盯 住 单 一 美 元 ．政 府 放 松 过 比 较 研 究 发 现 在 对 人 民 币 兑 美 元 中 滞 后 残 差 平 方 的 线 性 函 数 ． 也 是滞 后 条 件 了 对 汇 率 的 制 约 ．形 成 了 更 有 弹 性 的 间 价 的 预 测 中 ．Ｇ Ａ ＲＣＨ 模 型 预 测 效 果 方 差 的 函 数 。 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ 模 型 的 优 点 在 于 它
基于ARIMA-GARCH模型的投资组合原理的应用
中国产经Chinese Industry &Economy摘要：以搜狐、网易、特斯拉、搜狗、NETFLIX 五支股票为例，通过R 语言软件，运用ARIMA-GARCH 模型对其10个工作日后的股票价格进行预测，并结合马科维茨等人提出的投资组合理论，可以得出不同投资组合下的预期收益率和风险。
该结果可为具有不同风险偏好程度的投资者日后的决策提供参考，这套方法也可在此类问题中进行广泛应用。
关键词：ARIMA-GARCH 模型；R 语言软件；投资组合；预期收益率；风险一、绪论随着我国人均可支配收入水平的逐渐提高，越来越多的人开始把目光指向了证券投资。
2019年，我国股民数量达到了1.6亿，较上年增长了1324.43万，同比增长9.04%；股票市值更是增长了近15万亿，达到了61.6万亿元。
虽然股市涨势喜人，但是人们从来没有忽视其背后的风险，对股票收益率的预测和如何选择最好的投资组合一直是投资者关注的焦点。
目前证券投资常用的分析方法有基本分析法和技术分析法。
其中，基本分析法从影响证券价格变动的宏观层面、行业层面和公司层面的影响因素出发，分析得出证券市场价格变动的一般规律，从而帮助投资者做出投资决策。
而技术分析是基于“市场行为包容消化一切信息”、“价格以趋势方式波动”、“历史会重演”三大假设，以图表及相关数理指标为主要手段对市场行为进行研究的一种投资分析方法。
但基本分析和技术分析通常只能预测股票价格变化的趋势，因此如果想要得出预期收益和与之对应的风险较为精确的投资组合，我们还需要在基本分析和技术分析的结果的基础上进行更进一步的分析预测，这就需要用到ARIMA 模型等时间序列模型。
对于时间序列模型在证券市场上的应用，很多学者都进行了相关的研究。
其中，刘越、黄敬和王志坚实现了通过ARMA 模型预测股票收益率，并在R 软件上成功应用。
其中，王志坚还针对ARMA 建模中模型识别时自协方差函数的不稳健性，对经典的自协方差函数进行了稳健改进，提高了ARMA 模型识别的精确性；丁磊和郭万山针对黄金价格的波动特征和杠杆效应，在使用ARIMA 模型预测黄金价格的基础上，运用TGARCH 模型修正了预测结果，进一步减小了预测误差；李运田、吴琼和黄金凤以2012年以后的上证数据作为样本，提出一种结合了ARIMA 模型、GARCH 模型和最小二乘法支持向量机的组合模型来对上证综指进行预测，取得了良好的预测效果；方燕、耿雪洋和秦珊珊通过ARIMA-GARCH 模型得出了传媒板块指数的预测，并证实了ARIMA-GARCH 模型可扩展于股票价格呈“尖峰厚尾”分布特征的个股进行预测；孙少岩和孙文轩应用ARIMA-GARCH 模型对加入SDR 后的人民币汇率波动进行了实证检验，并对人民币汇率的短期走势进行了预测。
时间序列模型的人民币汇率行为描述与预测
时间序列模型的人民币汇率行为描述与预测人民币汇率是国际金融市场上的重要指标之一，其变动对中国经济和全球经济都有重要影响。
时间序列模型可以用来描述和预测人民币汇率的行为。
人民币汇率受到许多因素的影响，包括国际金融市场的波动，经济基本面的变化，政府干预等。
时间序列模型主要基于历史汇率数据来建立模型，通过分析过去汇率的走势和规律，来预测未来的汇率变动。
在时间序列模型中，常用的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型等。
这些模型可以分析人民币汇率的趋势、季节性和周期性。
人民币汇率的趋势可以用ARIMA模型来描述和预测。
该模型基于时间序列的自相关和移动平均性质，可以捕捉到长期趋势的变化。
通过对汇率时间序列数据进行差分，可以得到平稳序列，然后通过自相关和偏自相关函数来确定ARIMA模型的阶数。
最后，可以利用估计的参数来预测未来的汇率变动。
人民币汇率的季节性和周期性可以通过指数平滑模型来描述和预测。
该模型基于历史数据的加权平均值，可以捕捉到季节性和周期性的变化。
通过对汇率时间序列数据进行加权平均，可以得到预测值，并根据历史数据的权重来调整预测值，以提高预测的准确性。
除了以上两种模型，还可以使用更复杂的模型，如GARCH模型，来描述和预测人民币汇率的波动性。
GARCH模型基于汇率的波动性的自相关和移动平均性质，可以捕捉到波动性的变化。
通过对波动性时间序列数据进行估计，可以得到未来波动性的预测。
总之，时间序列模型可以用来描述和预测人民币汇率的行为。
通过对汇率时间序列数据进行分析和建模，可以得到对未来汇率变动的预测，为决策者和投资者提供参考。
然而，需要注意的是，时间序列模型仅基于历史数据来进行预测，不考虑其他因素的影响，因此预测结果可能存在一定的误差。
时间序列模型是一种基于历史数据的分析方法，用于描述和预测数据随时间推移的特征和趋势。
在人民币汇率行为的描述与预测中，时间序列模型可以帮助我们理解人民币汇率的变动规律，并提供一定程度的预测能力。
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人民币汇率预测及方法选择——基于ARIMA与GARCH模型
作者：刘姝伶， 温涛， 葛军， LIU Shu-Ling， WEN Tao， GE Jun
作者单位：刘姝伶,温涛,LIU Shu-Ling,WEN Tao(西南大学经济管理学院,重庆,400715)， 葛军,GE Jun(建设银行成都第一支行,四川,成都,610015)
刊名：
技术经济与管理研究
英文刊名：TECHNOECONOMICS & MANAGEMENT RESEARCH
年，卷(期)：2008,159(4)
被引用次数：10次
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本文链接：/Periodical_jsjjyglyj200804030.aspx。