【摘 要】本文对2005年“汇改”以来人民币汇率波动的特征进行研究,建立人民币汇率波动的GARCH模型。结果表明,人民币汇率波动不服从正态分布,人民币汇率波动具有集群性。人民币汇率波动具有较强的记忆性, 且前期的人民币汇率波动对本期的影响呈衰减趋势。
　　【关键词】人民币汇率波动GARCH模型
　　中图分类号:F830.33 文献标识码:A 文章编号:1009-8283(2010)07-0081-01
　　
　　1 数据选取与模型建立
　　1.1 数据选取
　　本文选取2005年7月22日至2010 年3月31日的人民币兑美元的日汇率数据, 共1177个样本数据,对汇改以来人民币兑美元名义汇率的波动性进行实证分析。数据来自网站www.fx.sauder.ubc.ca。采用统计软件Eviews5.0 进行数据处理。
　　1.2 模型的建立
　　2 实证分析
　　通过对连续两个工作日的汇率取对数并差分,得到汇率的变化率。其中,LNUSD代表人民币兑美元汇率的对数形式,DLNUSD代表人民币兑美元汇率对数形式的日变化率。
　　2.1 采用ADF单位根检验法对人民币兑美元汇率收益率序列的平稳性进行检验
　　 对于LNUSD,ADF 检验统计量小于它对应的1%和5%临界值,所以不能在1%和5%水平上拒绝虚拟假设。因此,对其一阶差分DLNUSD进行平稳性检验。
　　对于DLNUSD,ADF 检验统计量大于它对应的1% 和5% 临界值的绝对值,所以在1%和5%的水平上可以拒绝虚拟假设,即一阶差分后的对数序列平稳。
　　2.2 为了认识汇率波动的数量特征,我们运用均值、标准差、偏度以及峰度等描述性统计指标来刻画汇率收益率序列的波动特征。
　　由表1 可以看出, 序列DLNUSD的均值较小, 只有-0.000147; 变化幅度也很小;峰度大于3,表明存在尖峰的分布形态,偏度大于0, 说明美元对人民币的汇率收益序列具有右厚尾的特征; Jarque- Bera 的统计量为820529.6, 相伴概率为0.000, 表明人民币兑美元的汇率不符合正态分布。
　　2.3 建立ARMA 模型
　　对各种模型进行估计检验, 根据信息准则建立自回归模型AR(1), 并利用最小二乘法估计如下:
　　方差方程中的项的GARCH 系数都是统计上显著的, 说明GARCH(1,1)模型能够较好的拟合数据。再对回归方程的残差进行滞后3 期的ARCH- LM检验结果如下:
　　[TP4批4.TIF,BP]
　　此时, F 统计量的p 值为0.910267, 接受原假设, 说明已经不存在GARCH 效应。
　　3 结论
　　本文以人民币汇率的波动变化为主要研究对象,用ARCH 族模型进行拟合来刻画人民币汇率波动特征。从拟合效果和参数估计的结果来看,可以得到以下结论:美元对人民币汇率收益率的均值较小, 变化幅度也很小, 峰度大于3, 表明人民币汇率波动不服从正态分布; 人民币汇率收益率的偏度大于零, 说明美元对人民币的汇率收益序列具有尖峰厚尾的特征,进一步说明了人民币汇率波动具有集群性。本文对回歸方程残差进行的滞后3 期ARCH- LM检验显示, 方差方程中的α反映了外部冲击对波动的影响, 在模型中α大于0, 反映了外部冲击会加剧的波动性; 方差方程中的β反映了系统地长记忆性, 在模型中β都小于1 且接近1, 表明人民币汇率波动具有较强的记忆性, 且前期的人民币汇率波动对本期的影响呈衰减趋势。
　　参考文献:
　　[1] 惠晓峰, 柳鸿生, 胡伟, 何丹青.基于时间序列GARCH 模型的人民币汇率预测[J].金融研究, 2003, (5)
　　[2] 丁剑平.汇率波动与亚洲的经济增长[J].世界经济,2003,(7)
　　[3] 高铁梅.计量经济分析方法与建模: EVIEWS 应用及实例[M]. 北京: 清华大学出版社,2006
　　[4] 曹红辉,王琛.人民币汇率预期:基于ARCH族模型的实证分析[J].国际金融研究.2008(4)