人民币汇率变动的统计模型研究
人民币汇率波动的时间序列分析
人民币汇率波动的时间序列分析随着人民币的国际化和中国经济的快速发展，人民币汇率的波动越来越引人关注。
人民币汇率波动的时间序列分析为我们提供了更为详尽的了解。
本文将从定义、影响因素、时间序列建模、预测等角度进行探讨。
一、定义人民币汇率是指人民币兑换外币的价格，通常以1美元兑换多少人民币为标准。
其汇率波动是指人民币相对其他主要货币的价格变动。
人民币汇率波动是由众多复杂的内外部因素交织而成的，如货币政策、经济发展、贸易差额、资本流动以及其他的一系列因素。
二、影响因素人民币汇率波动的因素很多，并且相互之间也有着复杂而微妙的联系。
总体来看，人民币汇率波动的因素可以分为内部和外部两个方面。
A.内部因素1.中国经济状况：中国的经济增长速度是人民币汇率波动的重要因素之一。
繁荣的经济状况通常会导致人民币升值，而经济衰退则会导致人民币贬值。
2.人民银行货币政策：人民银行的货币政策是人民币汇率波动的关键因素。
如果人民银行加紧货币政策，那么人民币的价值就会上升，而人民银行放松货币政策则会导致人民币贬值。
3.通货膨胀：通货膨胀也是影响人民币汇率波动的因素之一。
如果通货膨胀过高，则汇率可能会下降，反之则汇率可能上升。
B.外部因素1.国际金融环境：如果全球经济趋势稳定，那么汇率波动就会比较小。
然而，如果全球经济不稳定，那么对于人民币来说，汇率波动就会更加剧烈。
2.国际贸易关系：国际贸易关系也是人民币汇率波动的重要因素之一。
如果中国出口增加，那么人民币的价值就会上升。
反之，如果中国出口下降，汇率也会下降。
3.国际金融市场：国际金融市场的波动也会直接影响人民币汇率。
比如，如果美国经济数据好于预期，那么美元的价值就会上升，这很可能会导致人民币的下跌。
三、时间序列建模为了更好地预测人民币汇率的运动趋势，我们需要对其进行时间序列建模。
时间序列分析主要涉及到平稳性检验、时间序列分解、差分运算、统计分布检验、ARIMA模型等方法。
A.平稳性检验时间序列分析的第一步通常是检验时间序列是否平稳。
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。
人民币汇率、利率、货币供应量三者变动关系的研究
人民币汇率、利率、货币供应量三者变动关系的研究作者：杨晓峰来源：《现代经济信息》2016年第06期摘要：汇率是两种货币之间的兑换比率，汇率的波动会影响一个国家的进出口贸易甚至是经济稳定，尤其关系到外贸企业的生存以及一国的货币金融环境。
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模型（VAR），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。
关键词：人民币汇率；利率；货币供应量；向量自回归模型（VAR）中图分类号：F822.0 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）006-000-02一、绪言汇率是两种货币之间的兑换比率，亦可视为一个国家的货币对另一种货币的价值。
汇率又是各个国家为了达到其政治目的金融手段。
汇率虽然会因为一国利率和通货膨胀以及国家的政治与经济等原因而发生变动，但汇率最终是由外汇市场决定。
由于汇率的波动会影响一个国家的进出口贸易甚至是经济稳定，尤其关系到外贸企业的生存以及一国的货币金融环境。
学术界对人民币汇率预测问题的研究较多，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模型（VAR），基于多种汇率理论选择了汇率、货币供应量、利率三个变量建立模型，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，补充前人在汇率预测研究中的不足。
人民币兑美元汇率MS-ARCH模型的MCMC估计和分析
类。
一
果发 现 ＭＳ—Ａ Ｒ模 型 比一 般 线 性 时 间 序 列模 型具
有更 强 的灵活性 ， 能更 好 地 拟 合 具有 机 制 转 换 的 非
线性 时 间序列 。 另 一类 是 基 于 方 差项 建 立 Ｍａｋｖ机 制 转 换 模 ｒｏ
类 是基 于均 值项建 立 Ｍａｋ ｖ 制转 换 模 型 。 ｒｏ 机
经 济 、 融数 据 呈现 出随机 性 、 金 时变性 和持 续性 的特点 ， 不 同时 间段 可 能呈现 出不 同的波动状 态 。 在
为 了更 好 的 拟 合 这 种 变 化 规 律 ， ａ ｌ ｎ １８ ） Ｈ ｍｉｏ （ ９ ９ 首 ｔ
值都具有高 度 的持 续性。王建 军 （ ０６ 利用 Ｍ ２０ ） Ｓ
（ ０ ０ 利用 Ｍａｋｖ模型 研究 黄金 价格 波动 特征 ， ２ １） ｒｏ 结
用到 经济 、 金融 分析 的各个 领 域 ， 显示 出许 多优 于 并 传统 的 非 线 性 时 间 序 列 模 型 的 特 性 。 目前 关 于 Ｍ ｒｏ 制 转 换 模 型 的应 用 研 究 大 致 可 以 分 成 两 ａｋｖ机
［ 中图分类号 ］ ８０ ９ Ｆ ３ ． ［ 文献标识码］ Ａ ［ 文章编号 ］０ ５— ４ ０ ２ １ ）５—０９ ０ ２ ９ ３ １ （０ ２ ０ ０２— ５
一
、
基于多元线性回归全对数模型的人民币汇率水平影响因素分析
基于多元线性回归全对数模型的人民币汇率水平影响因素分析人民币汇率是指中国货币兑换外国货币的比率，是一个国家经济金融领域非常重要的指标之一。
人民币汇率水平的波动不仅影响着国内外贸易、投资和金融市场，也直接关系到中国的宏观经济稳定和国际经济合作。
分析人民币汇率水平的影响因素对于中国经济政策的制定和国际经济合作的展望具有重要的意义。
本文将采用多元线性回归全对数模型，尝试分析人民币汇率水平的影响因素，并探讨这些因素对人民币汇率的影响程度。
一、多元线性回归全对数模型多元线性回归全对数模型是一种用于探讨多个自变量对因变量的影响的统计分析方法。
在本文中，我们将选取一系列可能影响人民币汇率的因素作为自变量，包括经济增长率、通货膨胀率、贸易顺差、外汇储备、利率差等，以人民币对美元汇率作为因变量，构建多元线性回归全对数模型，来探讨这些因素对人民币汇率的影响。
二、人民币汇率水平的影响因素分析1. 经济增长率经济增长率是一个国家经济发展的基本指标，也是一个重要的人民币汇率水平的影响因素。
一般来说，经济增长越快，对外需求越大，国家的出口额也就越高，从而提高了对外国货币的需求，推动了本国货币的升值。
我们预期经济增长率对人民币汇率呈正向影响。
2. 通货膨胀率通货膨胀率是一个国家货币购买力的重要指标，对人民币汇率水平也有一定影响。
通货膨胀率较高意味着一国的货币价值下降，从而影响了国际投资者对该国货币的信心。
我们预期通货膨胀率对人民币汇率呈负向影响。
3. 贸易顺差4. 外汇储备外汇储备是一个国家持有的外国货币和其他国际储备资产的总额，是一个国家经济实力和信用程度的重要指标。
外汇储备充足可以增加市场对本国货币的信心，推动本国货币的升值。
我们预期外汇储备对人民币汇率呈正向影响。
5. 利率差利率差是一个国家货币政策和国际市场利率水平的重要指标。
一般来说，利率差越大，有利于本国货币的升值，因此我们预期利率差对人民币汇率呈正向影响。
数据来源：我们将采用国家统计局发布的中国经济主要指标统计数据作为自变量，包括经济增长率、通货膨胀率、贸易顺差、外汇储备、利率差等。
基于时间序列分析的人民币汇率的预测与研究
基于时间序列分析的人民币汇率的预测与研究随着经济全球化的不断发展，人民币汇率的波动对中国的经济发展和国际贸易产生了重要影响。
因此，预测和研究人民币汇率变动趋势成为了经济学家和投资者关注的热点问题之一。
本文将基于时间序列分析方法，对人民币汇率进行预测与研究。
时间序列分析是一种用来研究时间变化规律的统计分析方法，它包括对序列数据进行平稳性检验、模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
在预测人民币汇率时，我们首先需要对历史汇率数据进行观察和分析，以确定其是否具有平稳性。
平稳性是时间序列分析的基本假设，它意味着序列的均值和方差不随时间变化而改变。
在确定了序列的平稳性后，我们可以选择适当的模型来描述和解释人民币汇率的变动趋势。
常用的时间序列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）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等。
这些模型通过对历史汇率数据进行拟合，可以估计出模型的参数，并通过模型检验来评估模型的拟合效果。
在进行了模型的拟合和检验后，我们可以利用已有的模型来进行人民币汇率的预测。
预测是时间序列分析的一个重要应用领域，它可以帮助经济学家和投资者做出合理的决策。
通过对人民币汇率的预测，我们可以更好地把握经济发展的趋势，并制定相应的政策和战略。
然而，需要注意的是，时间序列分析方法虽然能够对人民币汇率进行预测与研究，但它也存在一些局限性。
首先，时间序列分析方法假设了人民币汇率的变动具有一定的规律性和可预测性，但实际上，人民币汇率受到许多因素的影响，包括经济政策、国际贸易环境等，这些因素的变化往往是难以预测的。
其次，时间序列分析方法需要大量的历史数据来进行模型的拟合和预测，但由于人民币汇率市场的相对稳定性，历史数据的获取和使用都面临一定的困难。
总之，基于时间序列分析的人民币汇率的预测与研究是一个复杂而重要的课题。
通过对历史汇率数据的观察和分析，选择适当的模型进行拟合和检验，我们可以预测人民币汇率的变动趋势，进而为经济发展和投资决策提供参考依据。
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。
人民币汇率变化调查
人民币汇率变化调查关于人民币汇率变化的调查，可以从以下几个方面进行详细分析：一、近期人民币汇率走势1.总体趋势近期，人民币汇率呈现出一定的波动性。
这种波动受到多种因素的影响，包括国际经济形势、美元汇率、中国经济基本面、货币政策以及市场情绪等。
2.具体数据以近期数据为例，2024年9月3日，人民币兑美元中间价报7.1112，较前贬值85个基点。
而在之前的几天里，人民币汇率也经历了类似的波动。
例如，9月2日，人民币兑美元中间价报7.1027，较前一日有所升值。
这些数据表明，人民币汇率在短期内呈现出双向波动的特点。
二、影响人民币汇率变化的因素1.美元汇率美元汇率是影响人民币汇率的重要因素之一。
当美元走强时，通常会对非美货币形成压力，导致人民币汇率贬值；反之，当美元走弱时，则有助于人民币汇率升值。
2.中国经济基本面中国经济的基本面状况对人民币汇率具有重要影响。
中国经济的稳健增长、贸易顺差的扩大以及国际收支的平衡等因素都有助于支撑人民币汇率的稳定和升值。
3.货币政策货币政策的调整也会影响人民币汇率的走势。
例如，中国人民银行通过调整存款准备金率、公开市场操作等手段来影响市场流动性，进而对人民币汇率产生影响。
4.市场情绪与预期市场情绪和预期也是影响人民币汇率的重要因素。
当市场对中国经济前景持乐观态度时，通常会推动人民币汇率升值；反之，当市场担忧中国经济放缓或面临其他挑战时，则可能导致人民币汇率贬值。
三、人民币汇率变化的影响1.对进出口企业的影响人民币汇率的变化对进出口企业具有重要影响。
当人民币贬值时，出口商品的价格在国际市场上具有竞争力，有利于出口企业扩大市场份额；但同时也会增加进口商品的成本，对进口企业造成一定压力。
反之，当人民币升值时，情况则相反。
2.对居民生活的影响人民币汇率的变化也会对居民生活产生一定影响。
例如，当人民币升值时，居民购买进口商品的成本会降低，有利于提升消费水平；但同时也会增加出境旅游和留学的成本。
系统动力学视角下的汇率波动研究——以人民币为例
第 三 ，我 国外 汇 储 备 额 增 长 过 快 会 使 人 民币 产 生
升值压力 。
第 四 ， 国失 业 率 过 高 ， 使 国 际 收支 顺 差 减 少 ， 我 会
人 民币 产 生 贬 值 压 力 。 （ ）政 策 建 议 。 二
［］ ６ 李正辉， 范玲． 民币均衡汇率测算模型研 究 中的相关 问 人 题【 ． Ｊ 统计研究， ０９ （） ］ ２ ０ ，３ ．
通 过 上 述 仿 真 预 测 结 果 发 现 ，人 民币 汇 率 波 动 受 经 济 发 展 系统 中 众 多 因 素 变 量 的影 响 。其 中 ， 国 内生
产 总值 、外 汇储 备增 加 额 、国 际 收 支 顺 差 和 失 业 率 四
［ 易纲， ７ 】 范敏． 民币汇率的决定 因素及走势分析［ ＿ 人 Ｊ 经济研 ］
物 价 稳定 的 前 提 下 微 调 汇 率 ；最 后 ，要 使 货 币政 策 与
增 加 额 提 高 １ ％时 ，在 长期 内 ，人 民币 兑 美 元 汇 率 中 ０ 间价 下 降趋 势 明显 ，且 受 外 汇储 备影 响 幅度 较 大 。 最 后 ，结 合 图 ５和 图 ６可 以看 出 ，当 汇率 变 化 率 为 负 值 时 ，失 业 率 与 人 民币 兑 美 元 汇率 变 化率 绝 对 值 呈 反 向波 动 关 系 ，失 业 率 下 降 ，人 民 币兑 美元 汇 率 下 降 速 度 加 快 ，表 明 失 业 率 升 高 会 使 人 民 币 币 值 降 低 。 如 图 １ 所 示 ， 当失 业 率 下 降 ｌ ％时 ，在 长 期 内 ，人 ０ ０ 民币 兑 美 元 汇 率 中 间价 有 下 降趋 势 ，且 受 失 业 率 影 响 的变 动 幅 度 较 大 。
人民币均衡汇率变动趋势的实证研究_基于DSGE模型的分析_曾志斌
， 其中 X 代表 X 在稳 (X X)
态下的值。对 （ 1 ） 式进行对数线性化的结果为：
6
中央财经大学学报 2015 年增刊
调整的可能性是独立的。当厂商在 t 时期制订了新的 价格后，则该厂商希望使其净利润的预期折现值达到 最大化，因此，厂商利润最大化的一阶条件为： ε k P H， θ Q t， ∑ t +k Y H， t +k t +k MC H， t +k － 1 ε k = 0 = Et ∞ ∑ θk Qt，t +k YH，t +k
化后，可得： r ^t － r ^* t = E t ( et + 1 ) － et 其中，e t ≡ lnE t 。 由 于 金 融 市 场 是 完 备 的， 由 （ 1 ） 式可得两国的风险分担条件：
σ C t = C * t Qt 1
其中 U t 和 U 分别表示国内外 t 时期代表性家庭
* 的效用水平； C t 和 C t 分别代表国内外的消费指数；
珘 P H， t
珘t 其中，MC H， t 表示本国的实际生产边际成本 ； P H， 表示本国产品的最新定价。厂商利润最大化的一阶条 件受到诸多因素的影响，但在稳态条件下，该条件可 被简化为： ε 珘 P P t MC H， H， t = t ε － 1 H， （ 三） 货币政策当局 为了完善开放经济两国模型，我们假设本国和外 国的中央银行在制定货币政策时均遵循如下泰勒规则： r ^ t = ψr ^ t － 1 + ( 1 － ψ ) ( φπ πt + φx x t ) + mt 其中 φ x 表示本国中央银行的对产出缺口和 CPI 通货膨胀的反应系数，m t 表示本国的货币政策冲击， 该冲击在两国是独立且具有相同分布的 。 三、实证分析 （ 一） 模型仿真 本文运用基于 Matlab 平台的 Dynare 软件包对数 据进行分析和处理。为证明模型与经济规律不存在矛 盾，需要对模型进行仿真检验。 仿真检验的参数在 BGG 模型 （ Bernanke，1998 ） 的 基 础 上 参 照 国 内 外 学者的 研 究 进 行 调 整。 本 文 选 取 1994 年 一 季 度 至 2013 年四季度的中国国内生产总值 （ GDP ） 、 中国消
基于ARMA—GARCH模型的人民币汇率波动性研究
基于ARMA—GARCH模型的人民币汇率波动性研究摘要：2015年新汇改制度的实施是继2005年汇率制度改革之后的又一重大改革，人民币汇率的波动受到了业界内外的高度关注，对人民币汇率的波动性研究在经济和金融等方面具有巨大的意义。
本文选取了2015年6月1日到2020年6月30日的人民币汇率每日中间价数据集作为对象，建立ARMA模型得到均值方程来消除序列的自相关性，结合GARCH模型、EGARCH模型、TGARCH模型和GARCH-M模型建立波动率方程对数据进行拟合，实证分析结果表明人民币汇率具有集群性和杠杆效应等特征。
最后给出控制和防范人民币汇率波动的相关政策建议。
关键词：人民币汇率 GARCH模型 集群性 杠杆效应● 李明轩 俞翰君一、引言2005年7月21日，我国开始采用新的浮动汇率制度，这一制度的实施使得人民币汇率的波动性得到进一步增强，波动的条件异方差性更为严重，对汇率序列建模提取方差方程显得尤为重要。
2015年8月11日，中国央行决定对人民币兑美元汇率中间价报价机制进行调整，这一调整使得人民币汇率与市场联系更加紧密，可以更好地反映供求关系［1］。
总而言之，新汇改后的汇率变化在经济、金融、贸易等方面发挥着巨大的作用。
提到汇率往往第一时间想到的是汇率水平，从而忽视了波动性问题，近几年汇改制度的实施使得汇率波动性问题在社会上引起了广泛的关注，对于这一问题大多是基于GARCH类模型进行研究。
苏建平（2012）以1990-2010的宏观数据作为研究的对象，使用VAR模型从计量经济的角度分析人民币汇率与外贸发展的相互关系，结果显示通过了格兰杰因果检验，人民币汇率与我国外贸发展之间存在双向关系［2］。
胡昱琳（2016）建立了Copula—GARCH—t 模型对波动进行实证研究，把人民币对美元、欧元、日元、港元的收益率序列用于建模，发现人民币受美元影响最大，并以此为基础对机制的改革提出政策建议［3］。
大数据时代的人民币汇率预测模型研究
大数据时代的人民币汇率预测模型研究第一章：绪论随着全球经济的不断发展，国际金融市场的波动性也日益加剧。
汇率变化对于全球贸易和国际投资都有着重要影响。
人民币作为世界第二大经济体中的货币，其汇率变化也对全球经济产生着重大作用。
在大数据时代，研究人民币汇率预测模型变得越来越重要。
第二章：相关研究综述许多学者已经尝试使用不同的方法来预测人民币汇率，其中包括基于金融市场的分析，如技术分析和基本面分析，也有基于经济模型的预测方法。
另外，随着大数据技术的发展，越来越多的学者开始尝试使用大数据方法来预测人民币汇率。
第三章：数据来源和处理在研究人民币汇率预测模型时，数据是非常关键的。
数据来源可以包括宏观经济数据、市场数据以及舆情数据。
这些数据需要进行预处理，包括数据清洗和数据整合等。
第四章：基于统计方法的人民币汇率预测模型在这一章节中，将介绍使用统计方法来研究人民币汇率预测模型。
传统的统计方法包括时间序列分析和协整分析等。
这些方法可以用来分析人民币汇率的历史数据，并通过建立数学模型来预测未来汇率的走势。
第五章：基于机器学习方法的人民币汇率预测模型机器学习是一种可以从数据中学习的技术，可以用来研究人民币汇率预测模型。
机器学习方法包括神经网络、支持向量回归和决策树等。
这些方法可以根据历史数据来自动调整预测模型，从而提高预测准确性。
第六章：基于深度学习方法的人民币汇率预测模型深度学习是一种机器学习的方法，目前在预测领域是最先进的技术之一。
这种技术可以用来研究人民币汇率预测模型。
深度学习方法包括循环神经网络和卷积神经网络等。
这些方法可以对历史数据进行分析，自动识别和处理数据中的隐藏规律，从而提高预测准确性。
第七章：结论本文介绍了使用不同方法来研究人民币汇率预测模型的研究进展。
传统的统计方法、机器学习方法以及深度学习方法都可以在人民币汇率预测中得到应用。
相比于传统方法，机器学习和深度学习方法在准确性和预测效果上都有更高的优势。
人民币汇率预测的相关模型介绍和实证研究
稳定人民币汇率政策时 ， 这一 汇率制度变成 了钉住 美元的
汇 率 制 度 。但 随 着 国 际 化 进 程 的 加 快 ， 国 的 汇 率 决 定 机 我 制 走 向市 场 化 是 必 然 的 。鉴 于 我 国 汇 率 体 制 改 革 以来 ，人
的建 模 问题 ，其定 义为 ： 若有随 机过 程｛ ｔ ｝ ｔ ｅ ，￡ ２ ～ＡＲ（
Ｗｔ ＝① １ Ｗ ｔ 一１ ＋ ＋ ￡ｔ — （ Ｗ ｔ ｐ２ 一２ ＋… ・・ ・＋ （ ｐＤＷ ｔ —Ｄ
ｅ１￡ －１ 一 ｅ２ ８ 一２ … ｔ ｔ
… —‘ ０ｑ￡ｔ —ｑ
Ｗｔ ： △ ｄ ｔ ｇ
式 中： Ｗｔ—— 经过ｄ 阶差分 后的时间序列 ；
中１， ０２ ，… ，Ｏｐ — — 自 回归 系数 ； ０ ，ｅ ，… ，０ — — 移 动 平 均 系数 ； ｌ ２ ｑ △ —— 向后差分算子 ； ￡ ｔ— — 时 间 为 ｔ 随 机 扰 动 项 ； 的 Ｚ ｔ— — 原 时 间 序 列 。
Ｅｘ ｈａ ｅ ｅ ｐ ｒ ｅ ｅ ｃ ｎｇ ｘ ｅ ｉ ｎｃ
文章在介绍时间序列模型的基础上 ， 用人民币／ 使 美元的日； Ｅ率值进行实证研究 ， 建立相应的模 型并进行预测和评价 。研究结果表明， Ｒ Ｈ Ａ Ｃ 模型的预测结果较理想 ， 适合描述人民币／ 美元汇率 的变动趋 势 。
人民币汇率态行 为特征 并对 汇率 变化进 行 准确预
２ＡＲ Ｈ模型 ． Ｃ
基于大数据的人民币汇率波动预测
基于大数据的人民币汇率波动预测人民币汇率波动一直是一个备受关注的话题，由于汇率波动不仅对国内外贸易、投资等方面有巨大影响，还直接关乎普通国民的日常生活。
因此，研究如何有效地预测人民币汇率波动，具有极其重要的意义。
随着大数据时代的到来，基于大数据技术的人民币汇率波动预测模型造成了研究者们的关注。
首先，基于大数据技术的人民币汇率波动预测需要考虑的因素十分复杂，必须横跨多个领域，如宏观经济、金融市场、外部环境等。
这些因素之间的关系也非线性、非平稳，涉及到多个时间序列的交互影响。
因此，基于大数据的方法自然成为解决这类问题的一个有利手段。
从数据角度看，大数据来源广泛、类型多样、数据量巨大，通过采集、清洗和处理这些数据，可以挖掘出人民币汇率波动的潜在规律和联系。
例如，可以通过自然语言分析提取宏观经济方面的信息，如央行货币政策、贸易争端等，再结合股市、期货、黄金等金融市场的变化来判断汇率波动的方向，而外部环境方面，则主要从全球政治、贸易、经济形势来判断人民币走势。
接下来要解决的问题是基于大数据的汇率波动预测的具体方法。
在统计学方法上，传统方法往往基于经济学模型来构建一定的概率模型，考虑少量因素对汇率变动的影响，但直接用这些模型来预测汇率波动效果并不理想。
基于这个想法，科学家们提出了一种新的方法——深度学习。
深度学习是人工智能领域的一个分支，其可以处理高维、非线性、非平稳的数据，并自动地进行特征学习和特征提取。
这些能力正是处理大数据汇率波动预测问题所需要的。
具体地说，深度学习模型可以从历史汇率数据中学习到多种因素对人民币波动的影响，如财经新闻、政策变化等，同时还能够自适应地调整这些影响因素的权重，提高其波动预测的准确度。
除了深度学习，机器学习、数据挖掘等也是可以应用于汇率波动预测的重要手段，如基于时间序列的预测模型，基于分类算法的汇率趋势预测等，这些方法在大数据的支持下，同样可以提高汇率波动的预测精度。
总的来说，基于大数据的人民币汇率波动预测，是一个复杂而充满希望的研究领域，需要考虑到多个领域的复杂因素、采用多个数据来源，同时结合深度学习、机器学习等多种方法，从而有效地预测人民币汇率波动，为中国经济的发展提供坚实的支持。
人民币汇率变动的价格传递效应——基于SV-TVP-FAVAR模型的实证分析
人民币汇率变动的价格传递效应——基于SV-TVP-FAVAR模型的实证分析刘金全;石睿柯;徐阳【摘要】本文基于一个带有随机波动率的时变参数因子扩张向量自回归模型(SV-TVP-FAVAR模型)实证考察了人民币汇率变动对我国进口价格、生产者价格以及消费者价格传递效应的时变特征.检验结果表明,人民币汇率变动对价格的传递过程在不同时点存在着明显差异,人民币汇率变动对进口价格、生产者价格以及消费者价格的传递不仅不完全,而且存在一定的时滞;自2005年7月汇率制度改革之后,人民币汇率变动对进口价格和消费者价格的传递作用显著增强,与此同时,人民币汇率对进口价格、生产者价格以及消费者价格的传递作用沿着商品价值链的方向呈依次递减趋势.%This paper examines the time-varying effects of RMB exchange rate pass-through based on a time-varying param-eters factor-augmented vector auto-regression with stochastic volatility model(SV-TVP-FAVAR model).The results show that there is a significant difference for exchange rate pass-through at different time points.The RMB exchange rate pass-through into prices is incomplete and has a certain time lag.Since the reform of the RMB exchange rate in July 2005, the RMB exchange rate pass-through into import prices and consumer prices has significantly enhanced.At the same time, the RMB exchange rate pass-through decreases along the commodity flow chain.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2018(037)005【总页数】9页(P63-71)【关键词】汇率传递;进口价格;国内价格;SV-TVP-FAVAR模型;时变特征;汇率市场化【作者】刘金全;石睿柯;徐阳【作者单位】吉林大学商学院,长春 130012;吉林大学数量经济研究中心,长春130012;纽约大学理工学院,NY 112014;吉林大学经济学院,长春 130012【正文语种】中文【中图分类】F832.6;F224引言汇率传递(Exchange Rate Pass-Through，简称ERPT)一直是各国政府和学者关注的热点问题，其研究的问题是当汇率发生一单位变化时，进口价格(或出口价格)以及国内整体价格(消费者价格或生产者价格)所受到的影响程度。
关于人民币汇率波动的研究
关于人民币汇率波动的研究【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GARCH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。
【关键词】人民币汇率波动GARCH 模型一、研究目的及GARCH模型介绍从2003年起，国际社会开始强烈呼吁人民币升值。
2005年7月21日，中国人民银行发布公告称人民币实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
汇率波动时间序列与其他的金融时间序列一样，具有以下主要的动态特征。
一是尖峰厚尾。
即时间序列表现出厚尾和在均值处出现峰值很高，大大超过标准正态分布的峰值（=3）。
这是由于外汇市场频繁地出现汇率价格大而突然的运动造成的。
二是波动集群性。
即在较大的收益的出现后往往预期随后出现大的收益，而较小的收益出现往往预期随后出现小的收益。
三是杠杆效应。
这是指价格大幅度下降后往往会有同样幅度的价格上升的倾向。
因此，要想准确地描述汇率波动并对其进行预测，就需要抓住这些主要特征。
现在研究汇率波动率的测量较多的用自回归条件异方差（ARCH or GARCH）模型，此方法考虑到了汇率时间序列存在的方差时变性与汇率波动的集群性特点。
现将GARCH 模型简单介绍如下。
ARCH 模型的主要思想为扰动项的条件方差依赖于它得前期的大小。
可以对序列的均值和方差同时建模。
ARCH（1）过程为：u=+u+?着。
其中，?着是白噪声过程，满足E（?着）=0，E（?着，?着）=?姿，t=r0，t≠r。
u的条件方差由两部分组成：一个常数项和前一时刻关于E（?着，?着）=?姿，t=r0，t≠r变化量的信息。
它表明过去的扰动对未来市场有着这正项而减缓的影响，因此它能较好的模拟市场波动的集群性。
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人民币汇率变动的统计模型研究——基于2003年—2010年的数据验证北方工业大学温征、孙旭、张琦目录摘要一、引言 (1)（一）直接标价法 (1)（二）间接标价法 (1)二、文献回顾 (2)（一）20世纪前期的汇率理论（布雷顿森林体系形成之前） (2)（二）20世纪中期的汇率理论（布雷顿森林体系成立期间） (3)（三）20世纪后期的汇率理论（布雷顿森林体系之后） (3)三、研究模型与假设 (4)四、研究过程： (8)（一）相关分析： (8)（二）回归分析 (9)（三）因子分析 (13)五、结论及政策建议： (17)六、局限性以及后续研究： (17)参考文献： (19)附录数据摘要自2005年7月21日起，我国开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节，有管理的浮动汇率制度。
人民币汇率波动性在逐渐增大，发挥着更大的市场调节作用，汇率在中国宏观经济中扮演着越来越重要的角色。
因此，有必要以人民币汇率变动建立统计模型，进行实证研究。
本文运用相关分析、回归分析、因子分析等方法，分析得到货币供应量、汇率改革制度对汇率变动影响显著的结论。
关键词：汇率相关分析回归分析因子分析一、引言汇率决定理论是西方国际金融理论中比较传统、同时也是相对成熟和完善的一类价格决定理论。
在汇率理论中，汇率其实就是一种特殊商品的价格——这种特殊商品就是外汇。
在国际金融理论与实务中，确定两种不同货币之间的比价，先要确定用哪个国家的货币作为标准。
由于确定的标准不同，于是便产生了两种不同的外汇汇率标价方法:即直接标价法和间接标价法。
（一）直接标价法直接标价法，又叫应付标价法，是以一定单位（1、100、1000、10000）的外国货币为标准来计算应付付出多少单位本国货币。
就相当于计算购买一定单位外币所应付多少本币，所以就叫应付标价法。
在国际外汇市场上，包括中国在内的世界上绝大多数国家目前都采用直接标价法。
在直接标价法下，若一定单位的外币折合的本币数额多于前期，则说明外币币值上升或本币币值下跌，叫做外汇汇率上升；反之，如果要用比原来较少的本币即能兑换到同一数额的外币，这说明外币币值下跌或本币币值上升，叫做外汇汇率下跌，即外币的价值与汇率的涨跌成正比。
（二）间接标价法间接标价法又称应收标价法。
它是以一定单位（如1个单位）的本国货币为标准，来计算应收若干单位的外汇货币。
在国际外汇市场上，欧元、英镑、澳元等均为间接标价法。
在间接标价法中，本国货币的数额保持不变，外国货币的数额随着本国货币币值的变化而变化。
如果一定数额的本币能兑换的外币数额比前期少，这表明外币币值上升，本币币值下降，即外汇汇率下跌；反之，如果一定数额的本币能兑换的外币数额比前期多，则说明外币币值下降、本币币值上升，即外汇汇率上升，即外汇的价值和汇率的升跌成反比。
因此，间接标价法与直接标价法相反。
注：直接标价法和间接标价法所表示的汇率涨跌的含义正好相反，所以在引用某种货币的汇率和说明其汇率高低涨跌时，必须明确采用哪种标价方法，以免混淆。
二、文献回顾传统的西方汇率决定理论由两部分构成，即金本位制度下的汇率决定及调整理论，以及信用货币（纸币）流通下的汇率决定和调整理论。
这实际是货币经济发展到不同阶段的产物。
随着信用经济的发展，金本位制早已淡出历史舞台，信用货币成为了全世界通行的制度安排。
因此，现代西方的汇率决定理论也均为基于纸币流通制度下的决定理论。
根据这个体系的理论，纸币流通下的汇率的决定因素主要有：两国的购买力水平、两国的利率水平、两国间国际收支情况、宏观经济增长差异、中央银行干预、市场预期，等等。
（一）20世纪前期的汇率理论（布雷顿森林体系形成之前）1913年第一次世界大战的爆发，导致各国终止银行券与黄金的兑换，禁止黄金的出口，这也标志着盛行了约30年的国际金本位制的瓦解。
此后直到1944年的布雷顿森林体系形成的这一段时间内，国际货币体系处于无序阶段，浮动汇率制度居于主导地位，汇率波动频繁，各国争相实行竞争性汇率贬值政策。
这一期间，最具代表性和最具影响力的汇率理论就是纸币本位下的国际平价理论——购买力平价理论（The Theory Of Purchasing Power Parity）和利率平价理论（The Theory Of Interest Rate Parity）。
购买力平价理论的渊源可追溯到16世纪西班牙的Salamanca学派，但直到20世纪20年代瑞典经济学家卡塞尔（G.Cassel）才对汇率与价格水平之间的关系进行了系统和深入地阐述。
1923 年，凯恩斯（J.M.Keynes）在其著作《论货币改革》中第一次系统地阐述了利率和汇率之间的关系，即利率平价理论。
该理论认为两国间的利差导致资本的国际间流动，其对汇率，尤其是短期汇率具有决定性的作用。
利率平价包括所谓非抵补利率平价（n）和抵补利率平价（CIRP，covered interest rate parity）。
（二）20世纪中期的汇率理论（布雷顿森林体系成立期间）汇率的决定问题是这一时期汇率研究的重点问题，它主要是研究国际收支的失衡是怎样通过汇率调整来实现均衡的。
（三）20世纪后期的汇率理论（布雷顿森林体系之后）布雷顿森林体系解体之后，主要的西方发达国家均采用了管理浮动汇率制度。
在这几十年里，国际金融环境发生了很大的变化，资本账户的交易远远地超过了经常账户的交易，经常账户的模型不再适合国际环境的实际情况，无法解释汇率的短期波动，而且传统的自主性交易和补偿性的定义不再适用。
资本流动在汇率决定模型中的作用日益重要，汇率被看作资产的价格，由资产的供给和需求决定。
经济学家在这方面的研究成果主要有：弹性价格的汇率货币模型（Flexihie—price Monetary Model）、粘性价格的汇率货币模型（Sticky—Price Monetary Model）、资产组合平衡模型（Portfolio Balance Model）和货币替代模型（Currency Substitution Model）。
弹性价格的汇率货币模型依赖于购买力平价条件，假定充分就业，工资和价格完全弹性，在两国既定的货币需求函数的条件下，汇率由两国货币的相对需求和供给来决定。
以布朗森（Branson）为代表的经济学家则认为在两国资产不满足完全替代的情况下，由于两国资产的风险不同，汇率受货币和债券市场的共同影响，故不能忽略国内外债券市场的均衡的调节。
因此，他们提出了资产组合平衡模型，以进一步修正货币模型。
而货币替代模型则从另一个角度修正了弹性价格货币模型，它假定国内和国外货币不完全替代，货币替代导致货币需求的不稳定，影响汇率的波动。
（四）汇率决定理论的最新进展有关汇率决定的理论一直处于不断发展和完善中，各种新的方法正不断被提出。
由于影响汇率的因素相当多，既有一国本身经济的内在因素,也有外在的非经济因素，而这些因素之间又相互影响、相互作用，因此，对汇率的内在规律进行准确地把握是很困难的。
汇率决定理论体系博大精深，从货币因素、宏观基本面因素、实际市场因素、存量因素和流量因素等等不同的角度对汇率的决定和变动进行了研究。
这些理论都有各自的优点，但也都存在不足，一种理论只能针对汇率决定的某一方面进行深入详尽的阐述。
同一种理论在不同时期的解释能力也是不同的。
到目前为止，还没有一种全能的汇率决定理论。
但是已有的汇率决定理论是相互补充、相互替代的，它们一起构成了多姿多彩的汇率决定理论体系。
三、研究模型与假设我们要研究的事人民币汇率变动的统计模型，因此我们主要选择人民币兑美元的间接标价法下的汇率作为因变量。
由此我们得出：假定1一国货币的对外价值，在很大程度上是其对内价值的体现。
购买力平价说在世界各国放弃金本位制的条件下，指出了以国内外物价的对比作为汇率决定的依据之一，说明货币对内贬值必然引起对外的贬值，揭示了汇率变动的长期原因。
当前我们用CPI来表示通货膨胀，因此我们用CPI作为讨论的自变量。
CPI 是当前关注通货膨胀最常有的指标。
假定2：一国货币汇率的与其利率水平呈同方向变化。
在资本自由流动，即没有外汇管制的情况下，两国之间的利率水平与汇率是密切相关的。
凯恩斯和爱因齐格正是基于分析了抛补套利理论，提出了利率平价说，根据该理论，两国货币汇率的水平由两国利率差异决定：国内高利率的货币在国际市场上远期必为贴水，国内利率低的货币对外远期必为升水。
即，国内的利率水平越高，对外的币值就越低，即直接标价法下的汇率数值就越高。
我国的市场利率一直没有完善形成，最常用的替代有上海同业借接利率和央行的再贴现率，鉴于所需时间段的数据完整性（03年—10年），选取央行再贴现率。
如无特殊说明，本文中的汇率均指直接标价法下的汇率。
由于直接标价法下的是汇率数值越低反而说明假定3国际收支是金本位货币制度下国际借贷说在信用货币流通制度下的转化形式。
作为一种商品的价格，无疑要受其供给和需求的影响。
在现代经济条件下，国际收支成为货币供求的直接形式，一切能够影响国际收支的因素均会影响汇率的变动，且其影响十分明显和直接。
浮动汇率制形成以后，凯恩斯主义的国际收支均衡条件分析就自然地被用于外汇供求流量分析。
其基本框架为：处于贸易顺差状态的国家，国际市场上对其货币的需求大于供给，因此其汇率处于上升态势。
即，长期处于顺差状态下的国家，其直接标价法下的汇率数值会降低。
假定4：一国的汇率水平与该国的国际储备情况呈反方向变化。
虽然在经典西方汇率决定理论中没有专门化和系统化的论述，然而，一个国家的国际储备状况，对其货币的汇率走势也有着直接而显著的影响。
尤其是在我国，这一问题成为研究的热点。
国际储备（international reserve）是指一国政府所持有的，备用于弥补国际收支赤字、维持本国货币汇率的，国际间可以接受的一切资产。
1965年十国集团《创造性储备资产研究小组的报告》将国际储备定义为：一国货币当局所持有的、当国际收支出现赤字时可直接或有保障地通过同其他资产的兑换，用来支持其汇率水平的所有资产。
这一定义沿用至今，依然是权威的和被普遍接受的定义。
由此也可见，国际储备水平对于一国货币的汇率也是有明显的决定作用的。
目前，构成各国国际储备的成分主要有：货币性黄金、外汇储备、在IMF的储备头寸，以及特别提款权（SDRs）等，其中，又以外汇储备为最主要组成部分。
国际储备是国际经济往来的基本支付手段，更是维持本币国际信心的重要因素，保证国内和国际市场上不出现不利于本国汇率的游资流向。
国际储备是一国货币当局可以动用的干预外汇市场的核心手段，还是维持国际信用、确保融资能力的前提，是举借外债的保证。
因此，国际储备的水平对于一国汇率的影响是不可忽视的。
在我们的研究中，国际收支特指经常项目收支。