基于ARCH类模型的人民币汇率预测实证研究

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自20世纪70年代以来,全球经济一体化进程逐渐加深。汇率作为世界各国货币之间相互联系的桥梁,在国际经济与贸易中作用显著,其波动会对一国的金融体系稳定以及宏观经济产生重要影响。随着我国经济增长水平持续增高,加入世界贸易组织之后市场化进程的进一步加深,人民币汇率的波动备受瞩目。本文综述国内外汇率波动及预测方法的研究进展与前沿问题,根据汇率所具有的集群波动特点,进行了模型选择和预测能力比较。基于计量经济学理论,系统调查和比较了自回归条件异方差模型(ARCH Model)、广义自回归条件异方差模型(GARCH Model)以及不对称GARCH模型(包括EGARCH与TGARCH模型)的原理与分析方法。在对中国汇率机制演进过程回顾与分析的基础上,采用汇率数据库Pacific Exchange Rate Service Database Retrieval System(v2.15)提供的1994年1月至2015年5月间的5372个观察样本数据,对人民币汇率预测绩效进行实证研究。运用ARCH模型及其拓展模型对1994年1月至2015年5月间人民币对英镑、欧元、日元以及美元汇率的对数差分时间序列分别进行了模型拟合,阐明了拟合方法与选择最优模型的主要标准。对ARCH模型及其拓展模型在描述人民币汇率波动特征与汇率预测方面的有效性进行了实证分析,并计算了预测误差统计指标。针对不同类别模型的汇率预测能力,进一步将ARCH模型及其拓展模型与随机游走模型进行比较,对比分析了模型实证结果的绩效,研究了人民币汇率的可预测性。实证分析结果表明,除人民币兑美元汇率存在显著的杠杆效应以及期望收益率和外汇市场风险挂钩的现象外,人民币对英镑、欧元与日元汇率均不存在杠杆效应及期望收益率和外汇市场风险挂钩的现象。总体而言,ARCH和GARCH模型能够有效描述汇率的波动率以及进行汇率预测。而ARCH类模型与随机游走模型的汇率预测绩效比较结果显示,ARCH类模型在汇率预测方面预测绩效优于随机游走模型。这说明汇率具有可预测性,并且汇率时间序列中条件异方差在很大程度上解释了汇率的波动规律。
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