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。     

汇改后三种因素影响下的人民币汇率变化新特点

文章旨在通过对美元/人民币、非美元/人民币汇率收益的滞后信息和利空(好)消息影响下的人民币价格走势分析基础上,研究汇改后人民币汇率收益的变化情况.研究中,我们在设定ARMAX-GARCH族模型基础上,选取了美元(日元、欧元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现美元/人民币的汇率收益ARCH特性的特点,同时表明EGARCH模型不一定是最佳选择,并且发现汇改后在上述三种因素影响下,人民币汇率的收益变化及波动呈现出不对称的新特点.     

关于人民币汇率改革的实证研究

文章通过Frankel & Wei模型及汇率波动走势图直观对比,研究发现:汇改后,人民币汇率受美元汇率影响程度,不仅没有减弱、反而进一步增强了,存在着某种程度的"超调";人民币波动幅度竟要远远高于同时期内欧元、日元波动幅度,汇率形成机制灵活性与自主性没有具体体现.汇改之初2%升值幅度并不到位,导致了人民币汇率持续单向运动以及央行被迫频繁入市干预.要建立真正参考一篮子货币弹性汇率制,就必须将矫正币值失衡与完善汇率机制两个问题综合考虑,才能做到不顾此而失彼.     

人民币汇率指数编制及其与宏观经济变量的联动分析

本文在总结国内外汇率指数编制经验教训的基础上,提出了人民币汇率指数编制的基本理论与方法,设计了一套能全方位多角度反映我国在不同市场特征下进出口竞争力状况的包含人民币发达市场汇率指数、人民币新兴市场汇率指数和人民币全市场汇率指数的指数体系编制方案。具体编制时,本文首次引入“第三方市场效应”,以全面反映我国与其他经济体之间的竞争关系,并首次使用“除数修正法”,对指数因成分货币或权重调整引起的非汇率价格因素变动进行修正,以保证指数的连续性。最后,用交叉谱分析实证发现,相对于国内外其他人民币汇率指数,本文编制的人民币汇率指数与主要宏观经济变量之间存在更强的一致性和不同情形的领先响应关系,联动更为紧密。     

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。     

人民币汇率应对美国非对称冲击的缓冲机制及效应分析

 本文依据汇率决定理论,构建包含人民币汇率、中美两国GDP、通货膨胀率和利率的向量自回归模型,并基于结构向量误差修正模型（SVECM）方法,识别了包含巴拉萨——萨缪尔森效应的人民币汇率决定方程及人民币汇率传递效应方程,进一步应用方差分解判断了中短期内人民币汇率应对源自美国的非对称冲击的缓冲机制。结果表明,人民币汇率长期升值趋势的根本动因是中国产出及通胀水平相对美国的提高,而汇率传递效应则是不完全的。在1-2年内,人民币汇率的波动来源主要受源自美国的需求冲击(实际冲击)影响,而在3-5年内则主要受美国货币政策扰动（名义冲击）影响。因此,央行重启人民币“汇改”将增强人民币汇率应对外部冲击的缓冲作用。     

汇率机制改革后人民币汇率的动态变化

 汇改后人民币汇率一直处于一个升值趋势,但是2008年后至今将近一年的时间内却基本保持不变。本文利用2005年7月21-2009年8月13日汇率数据探讨人民币篮子中货币权重的动态变化,来解释汇改以来人民币/美元走势。我们发现：一、在整个估计区间内,美元平均权重达到88%,同时美元权重存在结构性变化;二、利用滚动回归(rolling regression),美元权重可以分为三个阶段：2006年10月-2008年8月,2008年9月-2009年1月和2009年2月－2009年8月,分别处于缓慢上升、快速下降和重新回调的趋势中;第三、引入外汇市场压力(EMP),使用月度数据对篮子货币重新进行了考察,欧元在篮子中权重大幅上升,同时汇率对外汇市场压力反应并不明显。因此人民币仍取决于篮子中最主要的两种货币：美元和欧元的权重转换及二种货币间的价值变化。     

多元外汇投资组合风险的测度

文章是将GARCH-EVT-COPULA模型用于美元、欧元、日元、港币四种人民币汇率的投资组合风险研究.研究发现,在所选定的时间内,无论是哪种类型的Copula还是哪种置信水平下的风险测度,最小风险的投资组合系数差别并不是很大,投资基本上集中在美元资产.由于t Copula和Clayton Copula比正态Copula能更好的刻画多个资产间的相关结构,在高置信水平下,我们更偏向于用这两种Copula来求组合投资的风险,给投资者提供外汇投资的最优比例参考.     

汇率均值回复的非线性STAR模型

多数研究表明，由于交易成本的存在，汇率偏离均值回复呈现非线性特征。基于非线性时间序列STAR模型对人民币、港币、日元以及英镑四种汇率进行建模，发现四种汇率均呈现均值回复，并且通过检验发现，除人民币外其他三种货币汇率服从对称制度的ESTAR模型，因此有管理的浮动制人民币汇率的动态行为的确有别于浮动汇率，并对人民币浮动制改革有一定的参考作用。     

从购买力平价角度再议人民币的升值

2005年7月21日中国人民银行宣布,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。一年多来,人民币汇率中间价持续上涨,与汇改前相比,人民币对美元汇率升值幅度已达3.3%,这样的升值幅     

欧元导入后外汇市场的特征变化

我们使用改进的EGARCH模型考察了外汇市场在欧元导入前后的特征变化。我们发现几个主要货币对美元汇率的波动幅度较之前增加了,各汇率之间的相关程度也加深了。这些现象的发现具有实际的操作意义。     

新汇改以来人民币汇率参考一篮子货币权重的估计及经验验证

本文首先构建人民币对美元汇率指数和篮子货币汇率指数,根据人民币对美元汇率指数和篮子货币相关性指数最大化可以确定篮子货币的权重和数量,并对新汇改后篮子货币的权重和数量进行测度。我们的研究发现：在参考一篮子货币中,美元的权重最高,英镑的权重最小,但是其他货币权重都占有一定比例,我们的货币篮子和央行的货币篮子线性相关性较高。根据每一种货币的权重大小,我们可以计算出篮子中每一种货币的数量。根据最优货币权重,我们研究发现人民币对美元汇率和篮子货币之间存在长期协整关系,误差修正模型显示人民币汇率参考篮子货币调整的短期弹性和长期弹性比较接近,说明人民币汇率参考篮子货币调整相对比较稳定。本文检验了模型的预测效果,模型拟合度较高,说明我们选取的货币篮子具有较好的代表性。     

中国外汇储备利率风险的测度

 本文选择美元、欧元、英镑、日元四种最主要的储备货币月度利率数据作为分析对象,运用VaR方法对我国外汇储备的利率风险进行了测度。首先对序列数据进行平稳性与正态性检验,然后求出各种货币的平均收益率、相关系数矩阵与方差协方差矩阵,最后选择三种不同的币种结构求出具体的VaR值并进行比较分析。本文的结论是适当降低美元占比,并相应提高欧元、英镑、日元占比,这样可以有效地降低我国外汇储备的利率风险。     

Predicting daily highs and lows of exchange rates: a cointegration analysis

This article presents empirical evidence that links the daily highs and lows of exchange rates of the US dollar against two other major currencies over a 15 year period. We find that the log high and log low of an exchange rate are cointegrated, and the error correction term is well-approximated by the range, which is defined as the difference between the log high and log low. We further assess the empirical relevance of jointly analyzing the highs, lows and the ranges by comparing the range forecasts generated from the cointegration framework with those from random walk and autoregressive integrated moving average (ARIMA) specifications. The ability of range forecasts as predictors of implied volatility for a European style currency option is also evaluated. Our results show that aside from a limited set of exceptions, the cointegration framework generally outperforms the random walk and ARIMA models in an out-of-sample forecast contest.     

人民币汇率水平变动和波动对中美出口价格的传递效应研究

 本文利用2001年1月至2010年12月中美的双边数据,在HS细分商品层面上研究了人民币对美元汇率水平变动和波动对中国向美国出口价格的影响。结果显示：人民币对美元汇率水平变动对不同类别商品出口价格的影响存在较大差异,人民币汇率水平升值对占中美贸易不平衡85%以上的HS16、HS20和HS11等三大类商品出口的调节作用非常有限。人民币对美元汇率波动对多数商品出口价格的影响为负,不过影响都比较小,因此,可以适当扩大人民币汇率的波动区间增加汇率弹性,培养企业的抗风险能力和竞争力,提高宏观经济运行的灵活性。     

人民币汇率变动与广东省FDI利用关系的实证研究

本文利用协整分析和误差修正模型,从长期和短期分析了人民币名义汇率和实际汇率分别与广东省外商直接投资之间的均衡关系。结果发现,从长期来看,人民币实际汇率的波动对外商直接投资的影响远大于名义汇率波动所带来的影响;而短期内则刚好相反。名义汇率和实际汇率的波动均是外商直接投资变化的原因：人民币汇率无论是名义贬值还是实际贬值都能够促进外商直接投资的流入。     

人民币升值与国民收入变动对中美贸易的影响

运用1999-2013年中美两国贸易的季度数据,通过建立VAR模型以及对模型的协整检验,拟合了人民币兑美元实际有效汇率、中美两国收入水平及美国对中国贸易逆差的相关关系,发现美国贸易逆差并非由人民币低估引起。通过建立美国进口需求模型和美国对中国出口模型,结果显示:美国国民收入每增加1亿元,美国从中国的进口额就会增加约174万美元,而中国国民收入每增加1亿元,中国对美国的进口额增加约192万美元,这说明美国长期的贸易逆差主要是市场供需调节的结果,人民币汇率与之相关,但并不是主要原因。     

The copula directional dependence by stochastic volatility models

This paper proposes a copula directional dependence by using a bivariate Gaussian copula beta regression with Stochastic Volatility (SV) models for marginal distributions. With the asymmetric copula generated by the composition of two Plackett copulas, we show that our SV copula directional dependence by the Gaussian copula beta regression model is superior to the Kim and Hwang (2016) copula directional dependence by an asymmetric GARCH model in terms of the percent relative efficiency of bias and mean squared error. To validate our proposed method with the real data, we use Brent Crude Daily Price (BRENT), West Texas Intermediate Daily Price (WTI), the Standard & Poor’s 500 (SP) and US 10-Year Treasury Constant Maturity Rate (TCM) so that our copula SV directional dependence is overall superior to the Kim and Hwang (2016) copula directional dependence by an asymmetric GARCH model in terms of precision by the percent relative efficiency of mean squared error. In terms of forecasting using the real financial data, we also show that the Bayesian SV model of the uniform transformed data by a copula conditional distribution yields an improvement on the volatility models such as GARCH and SV.     

人民币升值对我国出口企业利润和就业的影响

 人民币在金融危机后重新与美元挂钩,这一做法在今年上半年遇到了巨大的外部压力,从长期看,汇率固定和大幅升值均不可取,关键是升值的时机和力度。本文利用2009年8万家出口企业的财务数据进行了人民币升值情况下出口企业影响的模拟测算和压力测试,以及2005-2007年人民币升值期间主要出口行业的利润率和亏损面情况的实证分析,发现人民币升值对出口企业的负面影响被夸大了。研究表明,只要把握好升值时机,升值幅度渐进可控,对出口企业的总体影响就不大,而且有利于稳定出口企业预期,使出口企业对汇率的长期变化有足够的反应时间,并逐步适应汇率的正常变动。