计量经济学在金融中的应用ppt课件
计量经济学课件PPT课件
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项,将非线性关系转化为线性 关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换,以改善模型的 拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式,通过数据驱动的方式拟合非 线性关系。
实例分析:金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据,如股票 价格、交易量等,并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验,LM检验等。
实例分析:经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收 敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型,设定经济增长收 敛假设。
实证分析
收集相关数据,运用计量经济学软件进行回 归分析,检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论,提出促进经济增长 收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合,形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等 特点。
02
计量经济学面临的挑 战
数据质量、计算效率、模型可解释性等 问题。
03
计量经济学面临的机 遇
利用大数据技术挖掘更多信息,提高模 型预测精度和政策评估效果;同时推动 计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似,也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图 用于检验局部空间自相关,可以直观展示空间集聚或异常 值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型(SLM)
第1章金融计量学介绍-PPT精选文档44页
6.由于监管者和风险管理要求计算VaR,一些新的方法用于 估计报酬分布的尾部(tails),现在还不清楚尾部是否 有相同的动态行为,而分布的其他部分被假定为GARCH 类模型。
7.Boudoukh, Richardson and Whitelaw (2019)将 RiskMetric模型和历史模拟法结合起来,提出了混合模 型(hybrid model)。
8.Engle and Manganelli (2019)提出了条件自回归分位数 定式,称为条件自回归VaR( CAViaR) 。
9.Embrechts et al. (2019), McNiel and Frey (2000) 利 用极值理论估计分布的尾部。
参考书
米尔斯著,《金融时间序列的经济计量学模型》经济科学出版社 《经济计量学手册》章节,Introductory Econometrics for
Finance Chris Brooks 剑桥大学出版社 周国富著《金融计量学:资产定价实证分析》北京大学出版社 Andrew lo等《金融市场的经济计量学》上海财经大学出版社 Hendry著 《动态经济计量学》上海人民出版社 弗朗西斯著《商业和经济预测中的时间序列模型》中国人民大学出
《金融计量经济学》
《Fiance Econometrics》
1
主讲教师:王德发 办公地点:办公楼29-222 电话:0579-82166018 E-mail: tongji_yjs163 辅导时间:星期一、三
上午9~11点,下午2~4点。
2
一、课程说明
⑴ 教学目的 经济学是一门科学,实证的方法,尤其是数量分析方
21
1952年,Markowitz提出了投资组合理论 1963年,Sharpe提出CAPM 1965年,Fama研究股价行为 1970年,Fama对有效市场的实证研究综述,Fama(1991,
金融市场的金融市场的金融计量经济学
金融市场的金融市场的金融计量经济学金融计量经济学在金融市场中的应用金融市场是指各种金融工具在买卖双方的交易行为下形成的一个交易场所或制度的总称。
而金融计量经济学是经济学与数理统计学的交叉学科,它运用统计学的方法和技巧来研究金融市场中的经济现象和问题,从而提供重要的决策依据。
本文将探讨金融计量经济学在金融市场中的应用,并分析其对金融市场的影响。
一、金融计量经济学的基本概念金融计量经济学是研究金融变量之间相互关系的一门学科。
它基于经济学和数理统计学的理论,运用各种经济学模型和计量方法,对金融市场中的各种变量进行定量分析和预测。
金融计量经济学广泛应用于金融市场中的投资管理、风险评估、金融衍生品定价等领域。
二、金融计量经济学在金融市场中的应用1. 金融市场的价格发现金融市场中的价格发现是指市场交易中供求双方通过交易行为来决定金融资产的价格。
金融计量经济学通过构建价格发现模型和利用实证数据来分析价格发现的机制和影响因素。
通过金融计量经济学的研究,可以更加准确地了解价格发现过程,提高投资者的决策能力。
2. 金融市场的波动预测金融市场中的波动性是指市场价格的变动幅度和频率。
金融计量经济学通过研究金融时间序列数据,运用ARCH、GARCH等模型来预测金融市场的波动性。
通过波动预测,投资者可以制定更加合理的风险管理策略,降低投资风险。
3. 金融市场的资本定价金融市场的资本定价是指确定金融资产的价格和回报率的过程。
金融计量经济学通过建立资本定价模型,如CAPM模型、APT模型等,来评估金融资产的风险和回报关系。
通过资本定价模型的分析,可以为投资者提供投资建议和资产配置建议。
4. 金融市场的市场微观结构金融市场的市场微观结构研究市场中的买卖行为、成交机制和信息传播机制等因素对市场效率的影响。
金融计量经济学通过研究市场微观结构,运用计量模型和实证数据,揭示市场交易的规律和市场操纵等问题,为市场监管提供决策依据。
三、金融计量经济学对金融市场的影响金融计量经济学的应用对金融市场具有重要的影响。
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2,其几何意义:
问题:
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“,选择0,1,2 等 可以吗
同一种属性,两个变量能够表示几种状态? 思考,如果在模型中引入季节效应?月份效应?
(3)多个虚拟变量的引入——多种因素
例:研究学历(本科及以上,本科以下),性别(男、女)对员工工资的 影响。
在例1基础上,再引入代表学历的虚拟变量D2:
离散选择模型(离散被解释变量)
D (2)多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金:
本科以下
当回归模型有截距项时,只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量,考察了截距的不同。
交互作用的引入方法:在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为: 女职工本科以下学历的平均薪金:
几何意义:
•两个函数有相同的斜率,说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0,表明两个函数截距不相同,且男职工平均薪金比 女职工高,两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0,表明两个函数截距不相同,且男职工平均薪金比女 职工低,两者平均薪金水平相差2。 •如果2=0,表明两个函数截距相同,即男职工,女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验,对2的统计显著性进行 检验,以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
(2)多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态(水平):
例:研究收入和教育水平(分为高,中,低三类)对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次:
低学历:高中以下,
中等学历:高中,及大中专 高学历:大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度,数值性的因素 定性因素——属性因素,表征某种属性存在
计量经济学ppt课件(完整版)
在进行模型选择与比较时,需要注意避免过拟合和欠拟合问题,以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ,还需要关注模型的异方差性、共线性等问题,以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映 现象随时间变化的发展过程。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型,其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分,它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质,包括无偏性、有效性和一致性等,并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法,如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标, 如可决系数、调整可决系数等, 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前,研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题,以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来,高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前,研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中,以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
计量经济学课件全完整版
自回归移动平均模型,适用于平 稳和非平稳时间序列的预测,通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据,也叫时间序列截面数据或混合数 据,是指在时间序列上取多个截面,在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
介绍空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)等空间计量经济模型的建立与估 计方法,包括极大似然估计、广义矩估计等。
贝叶斯计量经济学原理及应用
01
02
贝叶斯统计推断基础
阐述贝叶斯统计推断的基本原理和方法, 包括先验分布、后验分布、贝叶斯因子 等概念。
贝叶斯计量经济模型 的建立与估计
介绍贝叶斯线性回归模型、贝叶斯时间 序列模型等贝叶斯计量经济模型的建立 与估计方法,包括马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC)模拟等。
模型假设
广义线性模型假设响应变量与解释变量之间存在一 种可通过链接函数转化的线性关系,而非线性模型 则不受此限制,可以拟合任意复杂的非线性关系。
模型诊断与检验
对于广义线性模型,常用的诊断方法包括残差分析、 拟合优度检验等;对于非线性模型,由于模型的复 杂性,诊断方法可能更加多样化,包括交叉验证、 可视化分析等。
与其他社会科学的关系 计量经济学也可以应用于其他社会科学领域,如 社会学、政治学等,对社会科学现象进行定量分 析。
计量经济学发展历史及现状
发展历史
计量经济学起源于20世纪初,随着计算机技术的发展和普及,计量经济学得到 了广泛的应用和发展。
现状
目前,计量经济学已经成为经济学领域的重要分支,广泛应用于宏观经济、微 观经济、金融、国际贸易等领域。同时,随着大数据和人工智能技术的发展, 计量经济学面临着新的机遇和挑战。
金融计量学课件PPT第2章最小二乘法和线性回归
为了提高预测精度,可以对模型 进行优化和调整,例如添加或删 除自变量、使用交叉验证等技术
。
04
CATALOGUE
最小二乘法和线性回归在金融中的应用
股票价格预测
总结词
通过最小二乘法和线性回归,可以对股票价格进行预测,帮助投资者做出更明 智的投资决策。
详细描述
利用历史股票数据,通过最小二乘法和线性回归分析股票价格的时间序列数据 ,建立预测模型。根据模型预测结果,投资者可以判断未来股票价格的走势, 从而制定相应的投资策略。
金融计量学课件ppt 第2章最小二乘法和 线性回归
目录
• 引言 • 最小二乘法 • 线性回归 • 最小二乘法和线性回归ALOGUE
引言
课程背景
金融市场日益复杂
01
随着金融市场的日益复杂,投资者和决策者需要更精确的定量
分析工具来评估投资机会和风险。
金融数据的特点
缺点
对异常值敏感,容易受到离群点的影 响;假设数据符合线性关系,对于非 线性关系的数据表现不佳;无法处理 分类变量和交互项。
03
CATALOGUE
线性回归
线性回归的定义
线性回归是一种通过最小化预测误差 平方和来建立变量之间线性关系的统 计方法。
线性回归模型通常表示为:Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε,其中Y是因 变量,X1、X2等是自变量,β0、β1 等是回归系数,ε是误差项。
02
金融数据具有时序性和波动性,通过计量经济学方法可以对这
些数据进行有效的分析和预测。
最小二乘法和线性回归在金融领域的应用
03
最小二乘法和线性回归是金融计量学中常用的基础分析方法,
《金融计量学ch》PPT课件
复旦大学金融研究院 张宗新
编辑ppt
1
第一章 导论
学习目标
金融计量内涵; 金融计量建模步骤; 常用金融计量软件,尤其是Eviews 和SAS的
使用; 金融计量学所具备的基础知识。
编辑ppt
2
第一章 导论
第一节 金融计量学含义及其建模步骤 第二节 常用金融计量软件介绍 第三节 本书的统计学与概率知识
3、SPSS
4、Matlab
5、S-PLUS
6、Statistica
编辑ppt
12
常用金融计量软件介绍
常用金融计量软件网址
软件名称
网址
Eviews
SAS
SPSS
Matlab
S-PLUS
编辑ppt
7
金融计量建模的基本步骤
金融理论或经济理论
建立待估计的金融计量模型
数据收集
模型估计 模型检验
不通过
通过
重新建立模型
解释模型
模型的应用
编辑ppt
8
金融计量学含义及其建模步骤
三、金融模型中的数据
(一)金融数据类型
时间序列数据(time series data) 横截面数据(cross-sectional data) 面板数据(panel data)
编辑ppt
14
常用金融计量软件介绍
1、数据导入
使用计量软件进行金融计量的第一个步骤就是进 行数据数据,建立一个数据集。在File菜单中选 择New命令,接着选择Workfile命令,就出现如 图1-2所示的“Workfile Creat”对话框。
编辑ppt
15
常用金融计量软件介绍
计量经济学第一章PPT课件
02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法,用于研究变 量之间的关系,特别是当一个变 量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中,当自变量和因变 量之间的关系为线性时,即可以 用一条直线来描述它们之间的关 系。
非线性回归
在回归分析中,当自变量和因变 量之间的关系为非线性时,即不 能用一条直线来描述它们之间的 关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技 术,用于找到最佳拟合数据点 的函数。
02
在回归分析中,最小二乘法的 目标是找到最佳拟合数据的直 线,使得实际观测值与预测值 之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程 组来找到最佳拟合直线的参数 。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量,其值越接近于1,说明模型拟合 效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观 经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合,产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条,人们开始利用计量经济学方法 分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展,推动了计量 经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过 程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法,它通过最小化残差平 方和来估计参数。即,对于给定的样本数据,找到一组参数 值,使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。
《计量经济学》ppt课件
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映现象随时间 变化的发展过程。
时间序列构成要素
现象所属的时间(横坐标)和现象在某一时间 上的指标数值(纵坐标)。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图,判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
05
非参数和半参数估计方法
非参数估计方法原理及应用
原理
非参数估计方法不对总体分布做具体假设,而是利用样本数据直接进行推断。其核心思想是通过核密度估计、最 近邻估计等方法,对样本数据的分布进行平滑处理,从而得到总体分布的估计。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中,如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高,能够适应各种复杂的数据分布,但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
计量经济学研究方法与工具
研究方法
主要包括理论建模、实证分析和政策评估等方法。
工具
运用数学、统计学和计算机技术等多种工具,如回归分析、时间序列分析、面 板数据分析等。
02
经典线性回归模型
线性回归模型基本概念
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个自变量之间线性关系的数学模型。
回归方程
表示因变量与自变量之间关系的数学表达式,形如 Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk。
利用指数平滑技术对时间序列进行预测, 适用于具有线性趋势和一定周期性变化的 时间序列。
ARIMA模型
神经网络模型
《中级计量经济学》课件
05
计量经济学应用
宏观经济预测
总结词
宏观经济预测是计量经济学应用的重要 领域之一,通过建立计量模型,分析宏 观经济数据,预测未来经济走势。
VS
详细描述
计量经济学家使用各种统计和计量方法, 对宏观经济指标进行建模和预测。这些模 型可以帮助政策制定者了解未来经济形势 ,从而制定出更加科学合理的经济政策。
03
时间序列分析
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和季节 性等特点,可以反映经济现象随时间 的变化趋势和规律。
平稳性检验
定义
平稳性检验是对时间序列是否具有平稳性的检验,即检验时间序列的统计特性是否随时间而变化。
方法
常见的平稳性检验方法有ADF检验、PP检验和KPS检验等。
面板数据的检验与诊断
• 总结词:面板数据的检验与诊断是确保数据分析结果可靠的重要步骤, 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。
• 详细描述:在处理面板数据时,需要进行一系列的检验与诊断来确保数据分析结果的可靠性和有效性。这些检验与诊断 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。异方差性检验用于检查不同个体或时间的数据是否存在异方差现 象,自相关检验用于检查数据是否存在自相关问题,序列相关性检验用于检查不同时间的数据是否存在序列相关性问题 。通过这些检验与诊断,可以发现数据中存在的问题,并进行相应的处理和修正,以保证数据分析结果的准确性和可靠 性。
03
通过这些检验与诊断,可以评估模型的预测能力和解
释能力,以及发现模型可能存在的问题。
多元回归分析
01
多元回归分析是研究因变量与 两个或多个自变量之间关系的 统计方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(2)汇率变动对金融市场的影响
将研究范围进一步集中到股票市场,有 非常成熟的理论:
汇率变动如何影响股票价格:传统渠道,即 汇率的变动影响跨国公司的竞争力,从而影 响他们的收益和股票价格。 股价变动如何影响汇率水平:资产组合渠道, 即汇率决定的资产组合平衡模型。
7
其他影响渠道
仍然是从资产组合平衡渠道出发,汇率升值及进一步升值 的预期会提高投资于本国资产的预期收益,从而吸引外国 投资者投资本国资本市场,从而推动本国资产价格上升。 由于汇率升值及进一步升值的压力,货币当局在外汇市场 上进行公开市场操作进行干预,买进外币放出本币,从而 增加本国的货币供给,本国流动性增加后会寻找投资渠道, 也会推动资产价格上升。 还有一种是与传统渠道有关的,金融业和房地产业,虽然 没有商品的进出口,但也会因为汇率变动产生货币错配。 在本币升值的情况下,如果这种货币错配是外币净负债, 则会带来企业以本币计价的负债减少,反之,如果这种货 币错配是外币净资产,则会带来企业以本币计价的资产减 少,从而对企业利润产生影响,进而影响到该企业的市场 价值。
8
(3)汇率变动对宏观金融变量的影响
可以把与货币相关的宏观金融变量具体 化为:
货币政策的最终目标:通货膨胀、经济增长 与国际收支余额 货币政策的操作目标:利率和基础货币(货 币供应量的一种替代)
分别考察汇率变动对这两方面因素的影 响。
9
汇率变动对以上各变量的理论影响渠道 的分析结论是,通过不同的途径,汇率 变动后会对各变量产生不同的、甚至方 向相反的影响,因此最终的影响结果是 难以确定的,主要看各国的具体经济情 况和各种影响渠道的作用大小。 因此需要利用中国的实际数据进行检验。
计量经济学在金融中的应用
一般说来,用经济计量方法研 究经济问题可分为如下步骤:
1、理论或假说的陈述; 2 、收集数据; 3 、建立数学模型; 4、 建立统计或经济计量模型; 5、 经济计量模型参数的估计; 6 、检查模型的准确性:模型的假设检验; 7、 检验来自模型的假说; 8、 运用模型进行预测。
还有其他的影响,如:交易风险、折算风险、经 济风险,另外还有交易对手的信用风险、外汇业 务还面临操作风险、外汇管制风险等等。
5
问题最后集中在:汇率升值如何通过银 行资产负债表上的货币错配导致银行业 危机? 本文构建了一个考察本币升值冲击,如 何在不对称信息的作用下,通过银行的 资产负债表渠道对银行业稳定产生影响 的分析框架。
10
2、收集数据
一般来说,有三种统计数据可用于实践分析:
(1) 时间序列数据 (2) 横截面数据:某一时点的数据 (3) 合并数据(时间序列数据与横截面数据的联合): 特别是面板数据
数据来源
11
汇率变动与股票价格
本文的实证研究思路是,考察2002-2007年 间 中美名义汇率和实际汇率的变动对A股和B股价 格的长期和短期影响。检验方法是运用 GRANGER因果关系检验和以无约束VAR模型为 基础的脉冲响应和方差分解,考察汇率与各个股 价指数之间的双向影响。
3
1、理论或假说的陈述
首先要了解经济理论对这一问题的阐述 是怎样的。 以汇率升值为例
汇率变动对金融中介(特别是银行业)的影 响 汇率变动对金融市场的影响 汇率变动对宏观金融变量(货币政策相关) 的影响
4
(1)汇率变动对银行业的影响
对这一问题的分要影响:危机的可能性--汇率 水平变动对银行业稳定产生的最直接的影响, 就是由银行资产负债表上资产和负债的外汇 风险暴露造成的。这种外汇风险暴露的产生, 一个最基本的条件就是银行的资产和负债存 在货币错配的现象。
13
汇率变动与货币政策最终目标
本文根据中国的实际情况选取了最长的样本区间和 可能得到的最高频率(月度)的数据——从汇率并 轨的1994年1月到2007年7月的月度数据。另外, 本文是针对麦金农理论的逻辑来检验汇率、贸易收 支、国内价格和产出水平这四者之间的长期关系, 这在以往的文献中也是没有的 。在本部分的检验中, 所采用的检验方法是基于VAR模型的Johanson多 变量协整检验方法以及考察变量之间短期动态关系 的脉冲响应分析。将近13年的月度数据既满足了 VAR模型对数据样本容量的要求,同时也避免了年 度数据掩盖变量在一年内发生的波动。
14
汇率指标选取人民币兑美元实际汇率(简写为RE,下 同),由IFS所公布的人民币兑美元名义汇率,经中美两 国的定基比CPI调整得到;贸易差额选取净出口总额(由 IFS公布的总出口-总进口,简写为BP,下同);而国内 物价水平用中国人民银行统计季报所公布的CPI环比指数 (简写为CPI,下同)表示;对于产出水平,由于缺乏月 度的GDP数据,用IFS所公布的工业增加值指数来近似代 替。另外我们还选取IMF所公布的人民币实际有效汇率 (简写为REER,下同),同时考察人民币实际有效汇率 与产出水平、贸易余额和国内物价水平之间的关系,并以 之与人民币兑美元实际汇率作对比。
12
中美名义汇率来自于中国国家外汇管理局网站上公布的,每 日人民币兑美元中间价格;中美实际汇率是用定基比的中国 CPI和美国CPI对名义汇率调整得到,由于没有每日的CPI 数据,我们用每月的CPI数据近似替代;另外,由于目前中 国的股价指数中并没有针对进出口企业而进行编制的指数, 所以我们选取了三类指数来分别考察汇率变动对股票价格的 影响:一类是综合指数,包括上证综指、深证成指、上证B 股和深证B股;一类是与进出口产品有关的分类指数,包括 农林牧、采掘业、制造业、食品饮料、纺织服装、造纸印刷、 石化塑胶、金属非金属和机械设备;还有一类是与金融业有 关的金融保险和房地产业。股价指数的数据来源于Wind资 讯。
2
以汇率变动对金融体系的影响为例
考虑:汇率变动对金融体系的影响
汇率变动:包括汇率水平变动(即原有汇率 制度下的一次重新定值)和汇率制度改革 (即汇率形成机制由政府计划规定还是市场 供求决定,以及汇率波动幅度的改革) 金融体系:一般而言,可以具体化为金融中 介(机构)、金融市场和以货币为中心的宏 观金融层面。