基于GARCH模型的人民币汇率收益率预测研究

对美元/人民币汇率的日收益率进行分析,其具有金融时间序列尖峰厚尾的统计特征,名义汇率存在波动聚集效应。本文基于调整经验似然方法估计GARCH模型中的参数并建模,发现GARCH-M模型相对于GARCH模型来说拟合效果更好。     

基于Copula-GARCH-t模型的人民币汇率波动实证研究

自2005年人民币汇率形成机制改革以来,我国事实上已经形成参考"一篮子"货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。本文通过建立Copula-GARCH-t模型,研究人民币对美元、欧元、日元和港元四种货币的汇率收益率序列波动特征及其相关变动关系。     

基于时间序列ARIMA模型的人民币汇率的波动规律研究

本文依据我国汇率变动的现实情况,选取了2006年1月4日至2014年5月7日之间的美元兑人民币汇率数据进行汇率的波动规律研究。研究中采用了时间序列的分析方法并结合ARIMA模型进行实证研究,结果表明ARIMA（1,1,1）模型对美元兑人民币汇率的拟合程度最好,并以此模型对我国未来汇率的走势进行了预测。     

基于ARCH模型的人民币汇率波动特征的分析比较

本文以人民币/美元、人民币/日元的汇率为研究对象,选取2005年7月22日至2015年11月30人民币/美元、人民币/日元汇率的中间价并运用ARCH模型对其进行研究。经研究表明,它们两者之间都有着密切的关系,且具有明显的ARCH效应,并利用TACH模型研究出人民币/美元的收益率具有非对称性和杠杆效应,人民币/日元的收益率具有非对称性,杠杆效应不明显。     

基于门限自回归模型的汇率异常波动分析

汇率的波动受诸多因素的影响,且随着时间的推移图象呈现非线性,一般的研究方法很难对此进行研究分析,于是本文提出了一种分段线性的非线性时间序列模型——门限自回归模型(TAR)。本文首先以美元/人民币即期汇率和远期汇率为例,利用门限自回归模型(TAR)对即期汇率和远期汇率对数收益率的异常波动进行分析;然后将异常波动与宏观经济形势和宏观事件相对照,进一步解释宏观因素对汇率波动的影响;最后根据TAR模型得出的数据图形,说明汇率期限越长存在的不确定因素越多且汇率波动越大。结果表明,该方法是合理可行的,为其他相关波动分析提供了理论依据。     

人民币汇率预期:基于ARCH族模型的实证分析

自2005年中国汇率改革以来,人民币汇率在升值预期的大背景下,人民币汇率一直处于上升通道中。本文利用2006年到2014年美元对人民币的日汇率数据建立了随机游走模型,运用ARCH族模型检验其残差发现,美元对人民币汇率波动率时间序列r具有"尖峰厚尾"和集群性特征。并且在市场信息不对称的情况下,市场对人民币升值与贬值存在不同的反应,并且在人民币升值预期的背景下,市场信息有杠杆作用。     

人民币汇率波动的特征研究

本文通过构建MS-AR(1)模型对人民币兑美元、欧元和英镑的汇率波动特征进行研究,采用MS-AR(3)模型对人民币兑日元的汇率波动特征进行研究,结果显示:人民币兑美元和人民币兑英镑汇率构建的马尔科夫机制转换模型,没有将机制转换的状态完全分离;而马尔科夫机制转换模型可以很好的反映人民币兑欧元和人民币兑日元的汇率波动特征,且各汇率的波动极不相同。     

金融危机前后人民币汇率波动的比较分析

本文将汇率改革以来的人民币汇率数据分为金融危机前、中、后三个阶段,利用GARCH类模型分别进行研究。只有金融危机后的数据满足GARCH模型平稳条件。金融危机前人民币汇率波动对于人民币升值具有杠杆效应,同时人民币升值的消息对人民币波动具有非对称效应。金融危机后这种杠杆效应仍然存在,但是不存在非对称效应。结果表明:虽然人民币汇率市场化条件正在逐步改善,但是目前我国仍然应该实行有管理的浮动汇率制度,可以适当放宽浮动区间。     

基于GARCH模型族的人民币基准汇率波动率的实证分析

本文基于GARCH模型族,通过对2005年7月20日至2008年12月31目的人民币对美元的高频日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率体制改革三年以来人民币对美元汇率的波动特征,并充分结合当前金融危机背景下对我国汇率市场的影响,以说明人民币对美元汇率的基本趋势变化,为制定人民币对美元汇率政策提供了参考。     

人民币即期汇率与NDF汇率的互动关系研究

本文以2005年7月22日至2011年6月1日间即期汇率与1年期人民币NDF汇率为研究对象,运用MA(1)-GARCH(1,1)模型检验金融危机前后两个市场间收益率的报酬溢出效应和波动溢出效应。分析结果表明,金融危机前,1年期人民币NDF市场对即期市场具有单向的报酬溢出效应,且两者具有相互波动溢出效应;而金融危机后,1年期人民币NDF市场对即期市场仍为单向的报酬溢出效应,但两者不在具有相互波动溢出效应。     

宏观经济因素对中国行业股票收益率的影响

本文以2002年2月至2010年4月的数据为样本,用多因子GED-EGARCH(1,1)-M模型研究了国际石油价格、人民币汇率以及其他宏观经济变量对中国14个行业股票收益率的影响.研究结果表明,国际原油价格对其中10个行业股票收益率有显著影响,而人民币汇率则会影响化工制品行业、金融行业、工业用品和服务行业的股票收益率;经济增长率、通货膨胀率、货币供给增长率和利率期限结构等宏观经济变量也对部分行业的股票收益率存在显著影响.     

人民币汇率波动特征动态化研究

本文通过GARCH（1,1）-t模型,以人民币／美元汇率为样本,研究了汇改以来人民币汇率的动态波动特征。通过实证分析发现,人民币汇率波动存在明显的集聚性和尖峰厚尾性,且比较容易受到过去波动和外界的冲击,表明汇改以来人民币汇率市场化程度明显提高。对子区间的分析表明,随着人民币汇率管制的逐渐放宽和人民币国际化速度的加快,汇率波动所受的外界因素影响越来越多,波动幅度越来越大,但动态参数估计结果显示不能简单得出汇率管制放松和人民币国际化一定使得汇率波动增加的结论。     

基于ARCH族模型对人民币汇率波动的实证研究

本文使用人民币汇率改革后约10年的人民币兑换美元的日汇率值对人民币的汇率波动性进行实证研究,通过建立GARCH模型来分析人民币/美元汇率收益率的ARCH效应以及通过建立TARCH和EARCH模型来分析人民币汇率市场的非对称性和杠杆效应,同时提出相应的政策建议。     

人民币汇率权重估计

人民币汇率由钉住单一美元到参考一篮子货币有管理的浮动汇率制度。本文选用人民币汇率的日度数据对隐含的汇率权重进行了估计。通过模型分析得出．在人民币汇率货币篮子中美元具有很高的权重，表明在汇改后虽然人民币汇率在观测期内波动很大，但是人民币汇率在每日基础上保持对美元的稳定。     

人民币汇率权重估计

人民币汇率由钉住单一美元到参考一篮子货币有管理的浮动汇率制度。本文选用人民币汇率的日度数据对隐含的汇率权重进行了估计。通过模型分析得出,在人民币汇率货币篮子中美元具有很高的权重,表明在汇改后虽然人民币汇率在观测期内波动很大,但是人民币汇率在每日基础上保持对美元的稳定。     

基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量

随着我国汇率制度改革的不断推进,人民币汇率的波动日趋频繁。我国对外经济贸易的飞速发展以及高额的外汇储备使得汇率风险的控制与防范成为当务之急,选择合理的外汇风险计量与预测的方法是外汇风险防范的重要前提。本文选取2010年6月19日至2012年6月19日期间485个交易日人民币兑美元汇率的中间价,选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量,并通过准确性检验,得出人民币汇率风险计量的最优模型。     

金融危机背景下我国汇市、股市的动态关联性探析

文章采用误差修正模型、向量自回归模型等方法,研究了2007年至2009年上证、深证综指日收盘价和人民币兑美元名义汇率日数据之间的关联性。并且通过方差分解发现美国股价变动对中国汇率和股价的关联性有影响。     

人民币汇率对股票价格指数的影响

文章利用GARCH模型度量人民币汇率与上证指数收益波动率,研究结果显示,ARCH效应和外部冲击对波动的影响比较小,而GARCH效应比较大,波动持续性较强。人民币汇率波动率是影响上证指数波动的一个原因,另外,上证指数波动率也是引起人民币汇率波动的一个原因。     

外汇汇率的相关性及波动性研究

本文基于相关性分析和GARCH族模型,通过对2002年7月21日到2009年7月21日的美元、欧元和日元兑人民币的日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率制度改革以后汇率市场的相关关系变化情况,然后运用GARCH类模型对美元、欧元和日元兑人民币的汇率波动性进行了对比研究,最后总结得出相关结论。     

人民币汇率预期、汇率波动和中国短期资本流动 ——基于VAR和TVP-VAR模型

文章利用2018年1月至2月的人民币兑美元汇率,以及离岸市场的无本金交割远期协议(NDF)和短期资本流动数据研究汇率预期,汇率波动和短期资本流动之间的因果关系。由于样本数据不稳定且相同的顺序是单一的,因此使用Johanson协整检验来拟合VEC模型。并转换为等价的VAR模型,脉冲响应结果显示数据可能发生结构性突变,TVP-VAR模型证实了这一点并显示数据中有两处发生结构性突变。研究表明,短期资本流动对汇率预期和汇率水平的影响存在超调效应,而随着汇率市场化的进程加快,这种效应带来的各变量波动区间和波动幅度明显增大。