美金对人民币

2008年4月8日,人民币对美元基准价为7.0015,离破7只有半步之遥,4月10日,人民币兑美元突破7元大关,基准价为6.9920。人民币兑美元的确定性升值从2005年7月21日的汇率改革开始,当天人民币汇率直接升值2%,人民币兑换美元从1:8.2765变成了1:8.11。     

基于ARCH类模型的人民币汇率波动特征比较

文章基于ARCH类模型,利用对2005年7月20日至2011年5月31日的人民币高频日汇率数据进行实证研究,分析了人民币兑美元、欧元、日元、港币与英镑汇率的波动率特征。实证结果表明,人民币兑美元、港币的波动性较其它货币小一个数量级;各汇率序列具有明显的尖峰厚尾与波动率聚集特征;除港币外,人民币汇率波动主要由过去波动引起,并且冲击的影响会持续较长时间,外部效应较弱;日元与其它货币的杠杆效应不同,好消息比坏消息冲击效应更大;风险溢价效应只在人民币兑美元与港币的汇率中显著。这些特征表明人民币汇率应更加市场化。     

人民币升值2％对老百姓生活有何影响

北京时间7月21日19时，中国人民银行发布的完善人民币汇率改革消息，立时震动了整个国际国内金融市场。人民银行称，人民币汇率不再盯住单一美元，形成更富弹性的人民币汇率机制。与此同时，美元对人民币交易价格调整为1美元兑8．11元人民币，人民币升值幅度为2％。     

美金对人民币

2008年4月8日，人民币对美元基准价为7．0015，离破7只有半步之遥，4月10日，人民币兑美元突破7元大关，基准价为6．9920。人民币兑美元的确定性升值从2005年7月21日的汇率改革开始，当天人民币汇率直接升值2％，人民币兑换美元从1：8．2765变成了1：8．11。同时，中国政府采用了盯住一揽子货币的有管理的浮动汇率政策。在过去32个月中，人民币累计升值幅度已超过16％。在远期市场上，2008年底人民币价格已经到了6．3。     

人民币汇率机制改革对四川出口的影响与对策

从2005年7月21日起,人民币对美元的官方汇率的中间价调整为1美元兑8.11元人民币。同时,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。前者是人民币汇率水平的变动,即人民币对美元升值2%。后者是人民币汇率形成机制的改革,即一方面人民币汇率制度回归1994年开始的、但从1997年起被打断的有管理的浮动汇率制度,另一方面,中国放弃了实行了近8年的盯住美元的盯住汇率制度,人民币汇率不再跟随美元对其他货币涨跌,而是参考我国自定的一篮子货币汇率的变化进行调整。我们认为,人民币汇率水平的变动和人民币汇率形…     

人民币升值与我国经济结构改革

从2005年7月21日19时起,中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.人民币汇率不再盯住单一美元,而是参考一篮子货币,在合理区间内浮动,人民币对美元升值2%,美元对人民币交易价格调整为1美元兑8.11元人民币.此为中国经济市场化改革中的又一个重要的里程碑,引起了国内外的广泛关注.     

人民币汇率非线性相关结构的实证分析

文章对已有的方法综合改进,采用R/S分析以及基于BDS统计量和最大Lyapunov指数的替代数据方法,较为系统地探讨人民币兑4种主要货币汇率序列非线性相关结构的存在性和基本类型。研究表明,人民币汇率存在确定性的非线性相关结构,人民币兑美元和港币汇率的非线性程度要强于人民币兑其他货币汇率的非线性程度。研究为准确地进行人民币汇率预测模型的选择打下基础,进一步也为人民币汇率政策的制定提供决策参考。     

后金融危机时代人民币汇率与股指关系的实证

在后金融危机的时代背景下,文章以2009年1月5日至2011年12月12日期间人民币兑美元的名义汇率和上证综指的716个日交易数据为样本,通过ADF单位根检验、Enger—Granger两步法协整检验和Granger因果关系检验来对人民币汇率与我国股市之间的关系进行研究,并结合近年来人民币大幅升值及股市大幅下跌的情况做出现实解释。     

中美汇率非线性波动特征及预测

文章选取1994年1月至2011年2月美元兑人民币月平均汇率作为研究对象,首先建立STAR模型,分析了中美汇率的非线性特征,通过检验发现ESTAR模型能较好拟合汇率增量序列;其次对ESTAR-ARCH类三种组合模型进行比较,结果表明ESTAR-GARCH模型能更好地描述汇率变化的趋势,说明汇率增量既具有对称的非线性特征,也存在波动的群集效应;最后基于ESTAR-GARCH(1,1)模型对近两年来美元兑人民币月平均汇率进行预测,预测精度很高,说明所建模型非常合理,并且预测结果显示未来十个月人民币将继续升值。     

浅析美元贬值的成因及其影响

引言 美元兑西方主要货币,尤其是兑欧元的汇率从2002年起就不断贬值.美元指数自2002年1月25日开始快速下跌,到2004年12月31日美元指数已从当时的120.51逐步下跌至80.45,累计跌幅达33.24%,其中美元兑欧元的汇率贬值幅度更大,达到57.55%.     

新汇率制度——不仅仅是“出其不意”的变脸

“人民币升值了!”,这是一位记者在得到消息的第一时间打电话采访笔者的第一句话,其激动的声音给人的耳膜非常强的冲击。北京时间2005年7月21日19时,中国人民银行发布的完善人民币汇率改革的消息,立时震动了整个国际国内金融市场。人民银行称,人民币汇率不再盯住单一美元,与此同时,美元对人民币交易价格调整为1美元兑8.11元人民币。在此,人民币升值这一话题在长期“只闻楼梯响,不见人下来”的争论已经开始“疲劳”的时候,在热钱开始出现流出东亚的趋势、近期美元的连续加息和持续走强使人民币升值压力有缓解趋向之时,横空出世,再次成为举国…     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

石油价格波动、人民币汇率与宏观经济相互影响的机制分析

我国人民币汇率制度改革以来,人民币汇率升值和石油价格波动对我国宏观经济产生巨大影响,本文首先从理论机制上分析金融危机发生前石油价格、人民币汇率与宏观经济之间的影响。再通过建立协整和误差修正模型实证检验,分析结果表明：石油价格上涨会推动我国的通货膨胀上升;美元贬值会使得石油价格提高;在其他条件不变情况下,人民币兑美元名义汇率、石油价格与工业经济三者保持长期稳定关系。     

基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析

自人民币汇率体制改革以来,汇率波动日趋复杂,对我国经济的影响也更加重要.鉴于此,文章运用随机波动(SV)模型对汇改后美元兑人民币汇率进行分析,结果表明杠杆效应对我国外汇市场的影响较小,而人民币汇率收益率与市场风险密切相关.     

美元兑人民币汇率的状态预测及实证分析

经济全球化加速发展的时代背景下,美元兑人民币汇率问题是当前中关经贸关系乃至世界金融领域里的重大议题,对该汇率的基本发展趋势进行科学预测意义重大.文章截取USD/CNY汇率相关日频数据流,通过对美元兑人民币汇率进行基于齐次马尔科夫区制转移模型的预测和实证分析,发现在USD/CNY汇市弱有效性得到验证的基础上,马尔科夫区制转移模型的确捕捉到了汇率序列的内在运动规律,在常规的预测期数(10天以内)设定条件下,尽管样本序列内外预测结果在具体数据的走势上与实际情况存在微小出入,但总体而言,用该模型预测汇率日频走势具有与实际汇率状态较高的吻合度.     

基于Markov链的人民币汇率分析与预测

选取2006年5月25日--2007年5月25日人民币兑欧元的50个周汇率数据，通过建立Markov链模型对人民币汇率的波动特征及其走势进行分析与预测。结果表明，人民币汇率在短期内会保持相对稳定，中长期存在小幅升值的可能。     

欧元的前景探析

欧元自启动以来，欧元兑美元的汇率便一路下跌。本文针对欧元当前的表现，分别从过渡期、过渡期后和不确定因素三方面对欧元的前景进行分析。一、欧元汇价走势过渡期仍将波动1999年1月l日欧元正式启动，当B开盘价为1．1675美元，当日走势强劲，最高价为1．19O6美元。但此强势仅维持了几天，此后欧元兑美元的汇率便一路下跌，持续疲软，截止到6月3日已创一F新低1．O355美元，与启动初期相比跌幅超过11％，与最高价位相比则降幅超过13％。欧元兑美元的汇率下跌的情况可从下图中清晰看出。欧元近期的疲弱与过渡期内的继续波动是基于以下原因…     

汇率预测及其经济基本面：基于多元自适应可变窗算法的构建

在人民币国际化不断推进、人民币汇率双向波动加强的背景下，构建具有优良预测能力的人民币汇率预测模型意义重大。参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确，同时还取决于能否迅速探测参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数。本文构建了多元自适应可变窗算法以及时监测模型参数的时变特征，探测最大化参数同质区间。结果显示：①在中长期（3至24个月）的美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的样本外推预测中，多元自适应可变窗算法能显著优于随机游走模型、购买力平价模型、弹性货币模型、利率平价模型、泰勒规则模型与偏移型泰勒规则模型这六种汇率预测主流模型，其预测能力也显著优于实时窗宽选择算法与自回归模型；在美元兑人民币汇率中长期（3至24个月）预测中，其预测误差MAE度量相比于次优模型能降低 25%～50%。②多元自适应可变窗算法能迅速捕捉美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的拐点，预测人民币汇率走向并刻画人民币汇率的周期性变化，其长期（向前9个月）方向性趋势样本外推预测精度比次优模型提高了16%～40%。③断点前后的汇率动态结构性变化显示“811”汇改促进了经济基本面对汇率预期重要性的显著提升与市场风险偏好的转变。“811”汇改之后，人民币汇率预期更易受外部冲击影响。加速利率市场化建设、提高国内收入、稳定物价、坚持带管制的浮动汇率制度与有效的资本管制相结合等措施对促进汇率市场化、防止汇率风险具有重要意义。     

人民币汇率形成机制的调整重点解析

一、汇率的形成机制所谓汇率,是两种货币之间的比价,通常是指本币与国际货币的比价,在2005年7月21日以前,我国主要是指人民币与美元的比价。汇率标价方法主要有直接、间接标价法,我国采用直接标价法,即1美元的人民币价格。在直接标价法下,可以直观地把美元与人民币的汇率看作是     

基于非参数GARCH模型的汇率波动性预测

文章利用非参数GARCH模型来预测人民币汇率的波动性,并且与参数GARCH族模型的预测结果进行比较。理论上,非参数GARCH模型避免了参数GARCH族模型形式上的错误设定,具有稳健性。文章选择美元和日元兑人民币汇率的日对数收益率来进行预测,预测结果综合表明非参数GARCH模型具有最强的预测能力。