汇率弹性化下人民币汇率波动预测分析

本文选取影响人民币汇率波动的有关结构变量,分别通过线性MA模型和基于遗传算法改进的GABP神经网络模型,对人民币汇率波动进行模拟和预测。通过比较发现,汇率缺乏弹性时期,逐月MA模型的历史拟合和样本外预测效果最优;随着汇率改革的不断推进和汇率弹性化的增强,GABP神经网络模型在汇率波动的模拟和预测方面均有最优表现,故汇率波动预测模型应随汇率弹性及其波动特性不同因时制宜。同时结果表明,汇率弹性化能够加深汇率波动及其结构变量间的均衡关系,利率市场化改革应与汇率市场化改革协调推进。     

人民币汇率贬值及其原因

正近期,人民币汇率由升转贬,波幅扩大。2014年3月16日,人民银行宜布银行间外汇市场人民币交易价相对人民币汇率中间价的波动幅度从1%提高到2%。本文将从多方面探讨了人民币汇率贬值的原因。近期人民币贬值情况2月19日以来,人民币汇率中间价和交易价双双走弱。本轮人民币汇率由升势转跌,始于2月18~24日的人民币中间价五连跌。2月末。人民币中间价报6.1214,较1月末下跌0.27%。加上1月中间价贬值0.13%,扭转了201 3年8月以来人民币的每月升值态势。2月19日后,银行间外汇市场即期交易价(CNY)持续下跌,最大跌至6.1808,月末收盘6.1450(相当于2013年7月初水平),全月累计下跌1.4%;25日开始,交易价自2012年9月以来首次转入中间价贬值区间,相对中间价日均最大贬值0.4%,28日一度接近跌停。境外即期人民币汇率下跌,但与境内仍有较大价差。2月末,境外市场人民币(CNH)对美元即期汇率收盘6.1194(相当于2013年8月初水平),全月累计下跌1.4%。CNH相对CNY溢价幅度于25日之前先收窄、25日之后再扩大,最大价差接近     

汇率混沌理论的神经网络建模

本文采用美元对日元汇率自1973年起的日数据进行研究。首先,本文基于交易者异质假设构造了外汇市场模型,并在此基础上选择影响汇率变动的解释变量;然后,利用基于遗传算法的神经网络构建基于此模型的汇率预测系统。在神经网络的训练过程中,利用小波分析对训练样本进行了去噪,提高了训练效果。经过检验,该预测系统达到了较高精度。最后,通过对该系统进行仿真模拟,对汇率理论提出一些个人思考。     

汇率混沌理论的神经网络建模

本文采用美元对日元汇率白1973年起的日数据进行研究.首先,本文基于交易者异质假设构造了外汇市场模型,并在此基础上选择影响汇率变动的解释变量;然后,利用基于遗传算法的神经网络构建基于此模型的汇率预测系统.在神经网络的训练过程中,利用小波分析对训练样本进行了去噪,提高了训练效果.经过检验,该预测系统达到了较高精度.最后,通过对该系统进行仿真模拟,对汇率理论提出一些个人思考.     

不同汇率制度下的汇率预测

目前,世界上实行的汇率制包括自由浮动、管理浮动和固定汇率(Fixing)制。迄今为止,没有一种经济理论或模式可以预测这三种汇率制下的汇率变动,但一些经济理论可以解释在完全自由浮动汇率制下汇率变动的行为,这为我们提供了汇率预测的依据。在管理浮动汇率制下,一些因素影响汇率的变动,造成实际汇牢偏离经济理论所预示的汇率。固定汇率制下的汇率预测相对来说则比较简单。以下分别讨论这三种汇率制下的汇率预测。     

外汇市场：在波动中前行

新闻聚焦2007年6月13日,中国外汇交易中心公布,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7.6282元,     

美元做市商：推动人民币汇率市场化的先锋力量

如果在外汇市场中，信息阻隔，只靠交易双方相互询价，达成的交易是有限的。所以需要借助中介的作用，实现买卖双方的交易。[编者按]     

人民币汇率波动幅度加大对天水市涉汇主体影响的调查

2012年4月14日上午9时,中国人民银行发布公告,决定自4月16日起银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度由0.5%扩大至1%,外汇指定银行为客户提供当日美元最高现汇卖出价与最低现汇买入价之差不得超过当日汇率中间价的幅度由1%扩大至2%。这是自2007年5月波动幅度由0.3%扩大至0.5%以来人民币兑美元汇率波动幅度的再度扩大。此次扩大人民币汇率波幅是对我国汇率形成机制的重要改进,对我国人民币汇率市场改革具有重要意义。     

跨国公司如何应对外汇汇率波动

随着世界经济全球化及中国汇改的推进,汇率的波动给有大量外币交易业务的跨国公司带来了一系列风险,如交易风险、外币折算风险、经济风险等外汇风险。本文简述了近5年来美元汇率波动现状,及汇率波动产生的外汇交易风险给公司带来的影响,并重点探讨了跨国公司在面对汇率交易风险时采用银行推出的跨境增值通产品、远期结售汇、外币借款、跨国公司内部套期保值等方法,来降低公司汇率风险,提高企业竞争力。     

人民币汇率：向“双向波动”蜕变

人民币汇率既不会再像以往那样单边升值,也不会呈现单边贬值走势,而是会在逐步扩大设想波动幅度的过程中不断寻求均衡位置。唯有如此,才能够最大限度地体现出中国作为一个经济大国的根本诉求。     

跨国公司如何应对外汇汇率波动

随着世界经济全球化及中国汇改的推进,汇率的波动给有大量外币交易业务的跨国公司带来了一系列风险,如交易风险、外币折算风险、经济风险等外汇风险。本文简述了近5年来美元汇率波动现状,及汇率波动产生的外汇交易风险给公司带来的影响,并重点探讨了跨国公司在面对汇率交易风险时采用银行推出的跨境增值通产品、远期结售汇、外币借款、跨国公司内部套期保值等方法,来降低公司汇率风险,提高企业竞争力。     

汇率调整不可预测

汇率问题无法预测,只能作分析。根本问题是要改变汇率机制问题。固定的汇率制度固然便于交易,但为什么各国都与固定汇率脱钩?目前只有中国、马来西亚和香港使用固定汇率。美元天天在贬值,美国的财政赤字对他自身不会造成危机,而这种危机会转嫁到与美元挂钩的国家头上。中国是发展中国家,继续与美元挂钩,风险太大。脱离固定汇率是必然的趋势。但这一变动难度很大,在目前投机因素很强的情况下,不太好动;要动,幅度也很小。在去掉了投机因素后,国家才会伺机出台政策。所以汇率的调整是不可能被预测到的。我认为,2005年中国经济的热点,将是经济体…     

汇率避险新时代

人民币兑美元波动幅度的扩大,将直接提高人民币即期汇率的波动性,汇率的不可预测性会随之增加。对企业来说,未来需要更加深入地了解汇率市场,以更加精细化、专业化的方式来管理汇率风险。     

人民币汇率波动的预测——基于损失函数和DM检验的比较分析

随着人民币汇率市场化程度的不断加深,人民币汇率的波动越来越大,对人民币汇率波动的预测显得越来越重要。现有文献都只通过单一的模型来预测人民币汇率的波动,我们无法据此确定哪一种模型对人民币汇率波动有更好的预测能力。本文选取常用的预测金融资产波动率的指数平滑模型、ARCH模型和GARCH模型,采用动态时间滚动窗口技术,对2005年以后的人民币汇率波动进行了拟合和样本外预测,并通过损失函数的计算和DM检验方法比较了各模型对人民币汇率波动的样本外预测能力。结果发现,相对于ARCH模型和GARCH模型,指数平滑模型具有最优的波动预测能力。     

新常态背景下汇率市场化改革与汇率波动性研究

基于中国与世界经济联系日益密切和汇率波动幅度不断加大的背景,本文分析了新常态条件下人民币汇率波动的典型化事实,基于TGARCH、杠杆SV、Granger因果关系检验、BVAR模型实证检验了人民币汇率的波动性特征,利用Markov机制转化模型做了进一步的实证检验,并基于经济新常态进行了人民币汇率波动性分析。结论如下:第一,人民币市场化和国际化加大了汇率波动幅度,人民币汇率将由过去的单向升值波动转变为双向波动。第二,杠杆SV模型优于TGARCH模型,T分布优于N分布,无论对于美元对人民币汇率,还是人民币汇率有效指数,最适用于测度波动项的模型都是杠杆SV-T模型。第三,人民币汇率的波动具有较强的持续性,人民币升值,波动性会加大。第四,金融强国必须汇率市场化和国际化,经济新常态需要金融创新来形成新的驱动因素,增强中国在国际金融市场的规则制定权和话语权。     

基于ARIMA模型的汇率预测研究

本文采用2010年7月1日至2013年11月30日的人民币兑美元汇率周平均值,建立了ARIMA模型,对并汇率序列进行预测和评价。实证结果表明,ARIMA(2,1,2)模型预测结果比较成功,基本能反映人民币升值的趋势。     

扩大人民币汇率波幅的政策影响分析

2012年4月14日央行发布公告称,自2012年4月16日起,银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度由5‰扩大至l％,即每日银行间即期外汇市场人民币兑美元的交易价可在外汇交易中心对外公布的当日人民币兑美元中间价上下1％的幅度内浮动。中国人民银行上次扩大人民币交易区间是在2007年5月,将0.3％的汇率波动区间扩展到0．5％。     

ARIMA模型在汇率预测中的应用——基于人民币汇率的验证

本文使用统计软件EViews7.2,分析人民币汇率从2010年1月1日到2012年12月31日共计725天的时间序列数据,并据此建立了2种ARIMA模型。根据模型的预测精度、检验结果,本文确定了最优预测模型ARIMA(1,0)。随后运用该模型来预测2013年1月1日至3月31日人民币与美元兑换汇率(55个数据),并与2013年实际数值进行拟合。对于2013年的人民币汇率走势,笔者认为,根据模型结果,其值仍将在短期内呈缓慢下降的趋势。     

汇率预测的方法及预测准确性的评估

自从70年代初浮动汇率制出现以来,汇率预测已成大银行的一项最要国际业务。本文主要探讨与这一业务相关的两个问题:汇率预测的方法及汇率预测准确性的评估。     

应对汇率波动实现保值增值

应对汇率风险需要企业尽快掌握适用的金融工具,并合理加以运用。但任何汇率风险控制都是建立在对未来走势判断的基础上的,风险控制是相对的。企业采取各种风险防范措施时,需要理性、冷静地分析汇率波动幅度,通过敏锐的判断把握时机,并充分考虑自身的业务特点、现实环境和预期目标。