人民币对“一篮子货币”汇率的波动——非线性Fourier函数分析

本文采用非线性Fourier函数方法分析了2005年7月份以来,人民币对美元及非美元货币(欧元、日元)汇率之间的关系。协整检验分析结果显示,人民币对美元、欧元、日元汇率与物价水平之间存在协整关系,且具有非线性特征;向量误差修正模型分析结果显示,短期内人民币对欧元、日元汇率向长期均衡汇率调整值大于人民币对美元汇率的调整值,且人民币对美元、欧元汇率的短期调整具有非线性波动特征;脉冲响应函数分析结果显示,中国物价水平升高,推动了人民币对美元、日元升值,但减缓了人民币对欧元升值。     

人民币汇率政策推出时机抉择: 汇率与股指相关性视角

通过构建T-Copula-GARCH模型从人民币汇率与股市指数相关性视角,分析我国深化金融市场改革开放背景下汇率政策推出时机抉择。结果表明：人民币兑美元、日元汇率贬值时,上证指数下降;而人民币兑美元、日元汇率升值时,上证指数上涨。人民币兑欧元汇率、人民币指数升值时,上证指数下降;而人民币兑欧元汇率、人民币指数贬值时,上证指数上涨。人民币兑美元汇率与上证指数相关性波动趋势跟人民币指数与上证指数相关性波动趋势基本相反,人民币兑日元、欧元汇率与上证指数相关性波动趋势跟人民币指数与上证指数相关性波动趋势基本相同。股票市场趋势性上涨后,我国外汇市场和股票市场关联性进一步降低。因此,为弱化外汇市场和股票市场联动风险,人民币兑美元、日元汇率的改革措施应选择在股票市场趋势性上涨阶段推出,尤其是人民币兑美元汇率改革措施的推出;人民币兑欧元汇率的市场化改革对时机窗口要求不高,故在人民币汇率市场化改革中可优先推行人民币兑欧元汇率市场化改革;人民币汇率综合改革措施则可选择在股票市场趋势性上涨阶段推出。     

SDR货币篮子中人民币的国际化定位——汇率市场波动传染与波动聚类的实时甄别

随着人民币国际化进程的逐步推进,SDR货币篮子中人民币的国际化定位引人瞩目。本文基于非线性MSBIARCH模型,实时甄别人民币市场与美元市场、英镑市场、日元市场、欧元市场之间的波动传染关系,以及波动传染作用下汇率市场的波动聚类态势,进而识别SDR货币篮子中人民币的国际化定位,旨在为及时防范并规避人民币市场的波动风险提供参考。研究发现,汇率市场经由“经济基本面”“市场情绪”以及“市场预期”对外发挥波动传染作用,人民币市场与美元市场之间存在双向波动传染关系,与英镑市场、欧元市场以及日元市场之间存在单向波动传染关系。不同汇率市场之间的波动传染关系表现出时间区制转移特征,汇率市场的波动聚类态势也呈现时变特征。汇率市场发挥波动传染作用的时间与汇率市场呈现波动聚类态势的时间相匹配,均集中在极端经济事件期、不规则事件期以及政策颁布事件期。国际汇率市场的波动传染作用导致了人民币市场的波动聚类态势,而人民币市场的波动传染作用仅强化了国际汇率市场的波动聚类态势,SDR货币篮子中人民币的国际化程度有待进一步提高。     

SDR货币篮子中人民币的国际化定位——汇率市场波动传染与波动聚类的实时甄别

随着人民币国际化进程的逐步推进,SDR货币篮子中人民币的国际化定位引人瞩目。本文基于非线性MSBIARCH模型,实时甄别人民币市场与美元市场、英镑市场、日元市场、欧元市场之间的波动传染关系,以及波动传染作用下汇率市场的波动聚类态势,进而识别SDR货币篮子中人民币的国际化定位,旨在为及时防范并规避人民币市场的波动风险提供参考。研究发现,汇率市场经由“经济基本面”“市场情绪”以及“市场预期”对外发挥波动传染作用,人民币市场与美元市场之间存在双向波动传染关系,与英镑市场、欧元市场以及日元市场之间存在单向波动传染关系。不同汇率市场之间的波动传染关系表现出时间区制转移特征,汇率市场的波动聚类态势也呈现时变特征。汇率市场发挥波动传染作用的时间与汇率市场呈现波动聚类态势的时间相匹配,均集中在极端经济事件期、不规则事件期以及政策颁布事件期。国际汇率市场的波动传染作用导致了人民币市场的波动聚类态势,而人民币市场的波动传染作用仅强化了国际汇率市场的波动聚类态势,SDR货币篮子中人民币的国际化程度有待进一步提高。     

外汇风险度量研究——基于GARCH类模型及VaR方法

本文应用GARCH模型和VaR方法对美元、欧元、日元和港币对人民币的四种外汇汇率进行了实证分析,得出如下主要结论:四种汇率波动率序列均为非正态平稳序列,存在显著的ARCH效应,GARCH类模型可以有效地刻画其非线性动态波动特性.四种汇率均具有自我稳定功能,且美元和港币汇率波动的持续性显著地高于欧元和日元.在日元汇率中存在显著的非对称效应,而在美元和港币汇率中存在显著的风险补偿效应,欧元和日元的汇率风险大约为美元和港币的6-7倍;欧元汇率最理想的估计模型为GARCH(1,1)和IGARCH(1,1),而美元和港币汇率的首选模型为GARCH-M(1,1)-t和GARCH-M(1,1)-g,日元汇率的首选模型为PARCH(1,1)-t和EGARCH(1,1)-g.     

汇率双向波动下出口企业外汇风险承受力实证分析

近年来,人民币汇率呈现"弹性大、时间跨度短"的特点,维持双向波动的格局,这加剧了外贸企业汇率风险,风险管理迫切需要关注。安平县是我国重要的丝网出口区域,其产品首要出口北美、欧洲、中东、东南亚和非洲。选取2009-2017年安平丝网行业在美国、日本、欧盟三个主要出口市场中的贸易出口额,借助静态面板数据模型实证分析人民币对丝网企业采用美元、日元和欧元结算下汇率风险承受力的影响程度。研究表明,在三大市场中,日元汇率波动对出口企业汇率风险承受力影响最大,美元区次之,欧元区最小。故而,以小见大,提出针对全国出口企业的避险对策及建议。     

汇率形成机制改革下的银行汇率风险度量——基于TARCH模型的实证研究

自人民币汇率形成机制改革以来,人民币汇率的波动幅度显著增加,由汇率波动带来的非预期损失成为汇率风险的重要部分.本文引入TARCH模型来度量汇率波动性并用于计量汇率风险VaR.实证分析显示:TARCH模型能有效反映美元、欧元和日元汇率时间序列的波动聚集效应,特别是杠杆效应项充分揭示了三项外汇杠杆效应的差异;基于TARCH模型计量的汇率风险VaR也能有效覆盖美元、欧元和日元的下端风险,因此TARCH-VaR方法是度量汇率风险的科学工具.     

经济基本面可以预测人民币汇率吗？北大核心CSSCI

本文选用七个主流基本面模型,利用2005年8月至2016年12月间数据建立美元、日元、英镑、欧元兑人民币汇率的预测模型,检验经济基本面模型对人民币汇率的预测效果。预测结果表明:纳入实际汇率的基本面模型,人民币汇率的预测效果显著提高;在所有预测期限,基本面模型的可预测性均不弱于随机游走模型;基本面模型的短期预测能力较好,中长期预测能力较差;日元和美元兑人民币汇率的预测效果均好于欧元和英镑。     

人民币名义汇率制度非中性辨析

2005年7月21日的人民币汇率制度改革,为检验名义汇率制度是否中性,提供了一个案例机会。此次汇改,在“事实”上提高了人民币与美元双边名义汇率的弹性,降低了人民币与非美元货币的名义汇率弹性以及名义有效汇率的弹性。名义汇率波动程度的变动使得人民币美元双边实际汇率的标准差变为汇改前的大约两倍。但降低了人民币欧元、人民币日元的双边实际汇率和人民币实际有效汇率的波动幅度。结果表明,人民币名义汇率制度是非中性的。     

从特别提款权看人民币汇率形成机制改革

根据特别提款权盯住一篮子货币的定值方法及其过去几年的汇率变化,人民币在汇率形成机制改革以后,对美元的浮动幅度会加大,而对欧元和日元的浮动幅度会减小。为此,企业应该做好汇率风险防范,进行产品创新,增加欧元、日元等货币的使用,以化解人民币升值和人民币形成机制改革的不利影响。     

泰达币(USDT)与人民币汇率相关性研究

全球规模最大的稳定币“泰达”币(USDT)在最近的司法调查中被发现涉嫌发行欺诈,受到全球高度关注。为考察USDT场外交易与人民币外汇交易之间的联系,本文首先构建了一个刻画人民币-USDT场外交易-比特币三角交易机制的理论模型,分析推导USDT人民币价格与人民币汇率之间的关系;然后使用独有的2019年10月至2020年10月USDT中国场外市场日度交易数据,实证检验了USDT(人民币)收益率、波动率与人民币汇率收益率、波动率之间的相关性;最后将实证结果与欧元、日元进行了国际比较。本文发现:(1)USDT的人民币价格收益率与人民币对美元汇率收益率负相关、波动率正相关,而USDT的欧元、日元价格收益率与它们对美元汇率收益率正相关、波动率负相关;(2)USDT的人民币、欧元、日元价格的波动率指标分别是各自汇率波动率的先行指标。本文研究结果表明,USDT稳定币与人民币外汇市场的联系是因为前者所具有的外汇黑市机制,同时稳定币作为桥梁,建立了加密资产市场与人民币外汇市场的联系。     

外汇

破10人民币对欧元汇率今年首次人民币对欧元汇率中间价今年二季度以来整体上演升值行情,并于9月2日首度突破1:10这一重要关口。中国外汇交易中心数据显示,9月2日银行间外汇市场美元等交易货币对人民币汇率的中间价为:1美元兑人民币6.8359元,1欧元兑人民币9.9667元,100日元兑人民币6.2986元,1港元兑人民币0.87577元,1英镑兑人民币12.2561元。     

4.9％ 8月CPI同比涨

人民币对欧元汇率中间价今年二季度以来整体上演升值行情,并于9月2日首度突破1：10这一重要关口。中国外汇交易中心数据显示,9月2日银行间外汇市场美元等交易货币对人民币汇率的中间价为：1美元兑人民币6.8359元,1欧元兑人民币9.9667元,100日元兑人民币6.2986元,1港元兑人民币0.87577元,1英镑兑人民币12.2561元。     

化解非美元结算汇率风险的妙招——谈汇率衍生产品管理

2005年7月21日人民币汇率改革以来,USD／CNY汇率从8．27一路呈单边下跌趋势,截至2008年8月22日,USD／CNY中间价收盘6．83,人民币累计升值达到21％。人民币升值给国内外贸企业带来了很大的压力,选择硬货币作为结算货币成为众多企业规避贸易中面临汇率风险的重要选择。欧元、日元、澳元等货币一段时间显得较为坚挺,EUR／CNY在2006-2007年甚至2008年上半年一直维持一种震荡上行的趋势。这种趋势误导了部分出口企业,认为将结算货币简单从美元转换成欧元、日元、澳元等货币即可规避汇率风险。     

偏度风险溢酬及其预测能力研究——基于人民币对外汇期权的实证分析

基于无模型方法,利用在岸人民币对美元期权的市场价格数据,通过提取风险中性三阶矩和已实现三阶矩估算偏度风险溢酬,并考察其时变特征、与波动率风险溢酬的关系和对汇率尾部风险的预测能力。结果表明,外汇期权市场上存在显著为负的时变偏度风险溢酬;偏度风险溢酬与波动率风险溢酬存在共同的驱动因子。此外,偏度风险溢酬在短期内对汇率暴涨的尾部风险事件具备一定的预测能力。当偏度风险溢酬增加时,投资者对偏度风险的厌恶加剧,预期未来人民币大幅贬值的概率上升。     

我国外汇储备的结构优化配置研究

我国外汇储备规模巨大,但结构不尽合理,汇率波动对我国的外汇储备价值造成了较大影响。本文主要以我国外汇储备面临的汇率风险为切入视角,通过GARCH模型对美元、欧元、英镑、日元的汇率波动进行分析,再通过风险价值VaR模型,以汇率波动的标准方差来描述当前不同币种外汇储备所面临的汇率风险,使风险值得到了量化,进而具有可比性。通过结合不同币种在汇率波动下的风险和收益,分析黄金储备对我国外汇储备的影响后,联系我国实际情况,为我国外汇储备的结构优化配置提出了相应的政策建议。     

我国外汇储备的结构优化配置研究

我国外汇储备规模巨大,但结构不尽合理,汇率波动对我国的外汇储备价值造成了较大影响。本文主要以我国外汇储备面临的汇率风险为切入视角,通过GARCH模型对美元、欧元、英镑、日元的汇率波动进行分析,再通过风险价值VaR模型,以汇率波动的标准方差来描述当前不同币种外汇储备所面临的汇率风险,使风险值得到了量化,进而具有可比性。通过结合不同币种在汇率波动下的风险和收益,分析黄金储备对我国外汇储备的影响后,联系我国实际情况,为我国外汇储备的结构优化配置提出了相应的政策建议。     

事件

人民币兑美元突破七元大关中国人民银行授权中国外汇交易中心公布,2008年4月10日银行间外汇市场美元等交易货币对人民币汇率的中间价为:1美元对人民币6.9920元,1欧元对人民币11.0715元,100日元对人民币为6.8951元,1港元对人民币0.89788元,1英镑对人民币13.8116元。     

人民币汇率波动高阶矩风险的测度研究

为了考察人民币汇率高阶矩风险的动态特征,本文首先采用拉格朗日乘子检验对人民币/美元名义汇率收益率序列是否存在异方差、异偏度和异峰度效应进行判断,然后运用自回归条件方差偏度峰度模型对汇率波动的高阶矩风险进行测量.研究表明,人民币汇率波动的方差风险和偏度风险具有时变特征,而峰度风险不具有时变性,鉴于人民币汇率风险的时变性,应该从动态角度进行汇率风险的防范与规避.     

美元、欧元、日元的走势分析与预测

随着世界经济的逐步复苏，国际外汇市场的不确定性因素不断增多，由此积累的汇率风险加剧了外汇市场的震荡。本文将对世界主要货币中美元、欧元、日元近期的走势进行分析，对未来的行情进行预测，并对如何应对复杂而波动的汇率市场提出相应的建议。