引力模型下汇率波动对贸易流量的影响——基于中美、中日贸易的实证研究

在贸易引力模型下引入汇率波动性因素对中美、中日贸易总量进行实证研究,验证了贸易引力模型的成立,并发现:人民币兑美元汇率波动显著抑制中美贸易总量;人民币兑日元汇率波动对中日贸易总量无显著影响。考虑到中日间贸易较大部分采用美元结算,因此将人民币兑美元汇率与日元兑美元汇率波动引入中日贸易框架,发现人民币兑美元汇率与日元对美元汇率波动均显著地抑制中日贸易总量。结论说明,在国际贸易中汇率波动给交易主体带来经济风险,抑制国际贸易的发展,各国应注重维持汇率的稳定以促进经济贸易的健康发展。     

汇率收益率及其收益波动率存在长记忆性吗?——基于人民币汇率和欧元汇率的经验分析

长记忆性研究一直是金融实证研究的一个热点,但过去多数研究主要集中于资本市场。汇率收益率的长记忆性将影响外汇市场的有效性,汇率收益波动率的长记忆性则可能对汇率风险及汇率未来变化产生作用。基于此,本文选择人民币兑美元汇率、欧元兑美元汇率作为研究对象,运用经典重标极差分析法、重标方差分析法及小波方差分析法分别考察它们的收益率和收益波动率序列的长记忆性。研究结果表明:人民币汇率收益率存在长记忆性,而欧元汇率收益率不存在长记忆性;两种汇率收益波动率都存在显著的长记忆性特征,但人民币汇率收益波动率的非周期循环天数长于欧元汇率收益波动率。结论说明了欧元汇率发展的成熟以及人民币汇率形成机制的相对低效,并为追踪汇市行为特征及制定外汇政策提供了新的视角。     

新形势下我国出口企业规避汇率风险的对策

自从人民币实行浮动汇率制度以来,人民币兑美元汇率不断攀升,人民币汇率风险对我国出口企业产生了一定的影响,文章的目的是要增强出口企业对汇率风险的抵抗本领,有效规避人民币汇率升值给企业带来的风险,让企业自如应对国际市场的风云变幻。     

蒙特卡罗模拟法与历史模拟法度量汇率风险比较研究

我国外汇储备增加、商业银行外汇敞口增大及人民币升值的背景下,商业银行面临的汇率风险是明显的。如何度量其汇率风险具有理论和现实价值。文章采集汇改以来人民币汇率值,用Eviews软件计算人民币汇率日收益率并发现其呈非标准正态分布,且有明显的尖峰厚尾特征;而且采用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法的VaR模型来分别度量我国商业银行某时点的汇率风险值。结果表明蒙特卡罗模拟法更具预警可靠性和准确性。因此,建议我国商业银行可采用蒙特卡罗模拟法来计算其外汇敞口的汇率风险值并指导其风险管理。     

汇率弹性增强对我国的影响

正2012年以来,人民币汇率双向浮动特征明显,汇率弹性明显增强,人民币汇率预期分化。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1%,即每日银行间即期外汇市场人民币兑美元的交易价可在中国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。这是继2007年以来人民币兑美元汇率单日波动幅度的再度扩大。人民币汇率弹性增强,汇率的自我调整机制将使得贸易项目和资本项目活动不至于明显偏离均衡水平。人     

人民币汇率波动幅度放宽对出口企业的影响

人民币兑美元汇率浮动幅度扩大意味着汇率弹性变大,人民币估值基本到位,单边升值的趋势或已结束,有利于打击异常外汇资金流动,为外贸发展创造更为稳定的经营环境,有利于人民币国际化.但出口企业将直接面临更多的困难如:承受更大的汇率波动风险,难以报价,无法有效利用汇率避险工具等.出口企业要积极应对政策带来的不利影响,政府要尽可能在其他方面扶助外贸平稳发展     

人民币新汇率形成机制下的上市公司外汇风险暴露

本文运用国际金融理论中经典的Augmented Market模型、2005年7月21日人民币汇率形成机制改革之后20个月的汇率变动数据和股票市场收益率数据来分析中国上市公司在新汇率形成机制下的外汇风险暴露问题。实证研究的结果显示,中国A股上市公司的整体股票收益率对汇率波动的敏感程度非常显著,且人民币兑美元汇率的升值推动了A股上市公司平均收益率的上升。     

人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的实证分析

应用GARCH模型和Granger因果关系检验法分析了我国人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的关系。研究表明,汇改后GARCH（1,1）模型是适用的,它反映上证综指和人民币兑美元汇率波动率具有一定的持续性,同时,上证综指变动率和人民币兑美元汇率变动率之间存在双向线性因果关系,人民币兑美元汇率波动更多引导上证综指的变动。     

最优干预规则下的人民币汇率动态——基于双门限变量自回归模型的实证分析

管理浮动制下,外汇市场干预普遍存在,汇率动态具有结构门限特征。本文章使用双门限变量自回归模型考察了人民币兑美元汇率的非线性特征,率先揭示了随机冲击影响汇率变化及汇率波动的"互反"特性:前者持续时间有限时,后者持续时间则较长;反之亦然。实证结果表明,随机冲击对人民币汇率变化的影响不大,持续时间不超过两周,其对汇率波动的影响一般不超过两个月。在极少数情况下,随机冲击不随时间而消逝,因此,对中国而言,平稳的外汇市场干预是能够实现的。     

人民币汇率波动性的影响因素研究

本文的实证研究表明,在“8.11”汇改后人民币汇率的波动性显著增加,并且其波动性的影响因素与汇改前汇率波动的影响因素存在明显的不同.在汇改前,VIX、房价、工业增加值增长率和贸易条件对人民币兑美元汇率的波动性有显著影响,而在汇改后,离岸人民币兑美元汇率的波动性及其一阶滞后变量、外汇储备增长率和贸易顺差增长率是显著影响汇率波动性的因素.这与2015年8月以来离岸市场的“补偿性贬值预期压力”的惯性相关,也与储备下滑带来的进一步贬值预期和进出口贸易因素有关.因此,短期内稳定离岸市场的人民币汇率和防止外汇储备进一步下滑,将是稳定人民币汇率的关键因素,并在一定程度上存在稳汇率和稳储备之间的“两难选择”.在政策选择上,央行适度调控离岸人民币的流动性,降低做空人民币的筹码,是防止离岸市场人民币汇率波动的有效手段.而在在岸市场,加强资本管制,防止资本外逃带来的汇率冲击则是有效的政策选择.     

基于非对称GARCH模型的美元／人民币汇率VaR分析

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中有广泛的应用。自从2005年7月21日人民币实施浮动汇率机制以来，美元／人民币汇率的波动较为频繁。因此，利用非对称GARCH模型度量美元从民币外汇汇率的波动性，并计算95％和99％置信水平下不同模型的VaR，运用Kupiec检验对不同模型一天VaR度量的精度进行比较，结果表明无论在95％低置信水平下，还是在99％的高置信水平下，TARCH—t和EGARCH—t对美元，人民币能很好的拟合实际日损失。     

汇率改革对人民币兑美元汇率中间价的影响——基于ARIMAX模型的实证分析

为研究2015年汇率改革对人民币汇率的影响,本文以2014年1月1日-2015年12月5日的人民币兑美元汇率中间价的日数据为样本,采用干扰分析法对2015年央行“汇改新政”背景下的人民币兑美元汇率中间价进行了实证分析.ARMAX检验的结果表明,汇率改革在经济意义上会导致人民币贬值,同时统计意义也是显著的.汇改引发人民币贬值的主要过程:一是离岸市场平美元头寸的需求触发了离岸人民币汇率的第一波贬值;二是套利盘进一步恶化了人民币贬值预期,给人民币带来了巨大的贬值压力并触发了第二波贬值.     

逆周期因子决定了人民币汇率走势吗*

2017年5月26日，中国外汇交易中心人民币兑美元中间价报价机制中引入逆周期因子。本文利用引入新因子以来外汇市场交易数据，通过新的人民币汇率中间价定价机制，测算了逆周期因子数值。在此基础上，本文通过构建VAR模型和EGARCH模型研究了逆周期因子对人民币汇率走势和人民币汇率波动性的影响。研究表明，引入逆周期因子降低了人民币汇率波动性，但对人民币汇率的走势没有显著影响。逆周期因子修正了投资者对汇率变动顺周期性的过度反应，有利于引导市场预期，完善人民币汇率宏观审慎管理。     

近期人民币汇率波动的原因及对策建议

去年11月份以来,人民币兑美元汇率呈现剧烈动荡态势,在当前形势下,人民币剧烈动荡对全球和国内经济发展都是不利的.展望未来,人民币波动将成为常态.为此,我们需要加强国际政策协调,促进全球金融市场稳定;加强沟通交流,积极引导市场预期;遵循市场规律,提高汇率波动的承受能力;培养国际化外汇投研队伍,增强市场干预的主动权;夯实经济发展基础,提高抗风险能力.     

"2015.08.11汇改"背景下人民币汇率短期预测及波动性的实证分析

为研究"8.11汇改"是如何影响人民币汇率变动的,本文使用2014年6月至2017年5月的美元兑人民币汇率中间价的日高频数据,通过尝试性建模,选定最优模型EGARCH(1,1)模型对美元兑人民币汇率进行了短期预测及实证分析,并分析了汇率收益率波动的特征,发现样本汇率波动具有聚集性和杠杆效应.并结合中国经济现状对人民币汇率制度调整给出建议,政府应密切观察市场的真实变化,以采取适当措施应对汇率风险.     

中国外汇市场国际化研究

文章运用外汇市场发展的相关理论,结合我国外汇市场发展的现状、存在的主要问题,选用能较好代表我国对外竞争力的汇率作为研究对象,运用h-p滤波方法将人民币汇率进行分解,运用STAR模型对人民币实际有效汇率的波动数据进行分析。分析结果发现人民币实际有效汇率的波动具有非线性,并符合ESTAR模型。提出了我国外汇市场国际化建设的发展策略。     

欧美日企业关于汇率风险的运作性对冲：理论、实践及启示

自2005年7月人民币汇率体制改革以来,人民币对美元汇率不断攀升屡创新高,存在着长期升值的趋势。人民币升值将我国出口依赖度高的企业推进了汇率风险不断加大的环境,使其面临巨大的挑战,对企业竞争力造成了巨大的威胁,而仅使用金融性对冲已不能应对这种挑战。因此,本文借鉴了欧美日应用运作性策略对冲汇率风险的研究成果及成功的实践经验,系统地阐述了运作性对冲的概念,并综合论述了如何运用运作性策略对冲汇率风险。     

基于时间序列ARIMA模型的人民币汇率走势预测

2010年6月19日,央行为进一步增强人民币汇率弹性,推出第二次人民币汇率形成机制改革。本文旨在研究第二次汇改后的人民币兑美元汇率的波动情况。本文为探究时间序列长度对预测准确性的影响,使用R软件选择出一个较为适用的模型即ARIMA模型,使用2010年6月19日至2011年7月19日的的人民币兑美元中间价进行拟合,并对未来半月汇率进行预测。同时,为对比长短与样本对预测精度的影响,又使用2011年1月1日至7月19日的交易日汇率数据进行预测。对比发现两中ARIMA模型对汇率预测均有效,而短样本预测精度较长样本更优。据进行预测。对比发现两中ARIMA模型对汇率预测均有效,而短样本预测精度较长样本更优。     

涉外企业的汇率风险度量

汇率风险日益成为影响涉外企业价值的重要因素,然而与对利率风险、信用风险的度量研究相比,汇率风险的度量研究相对滞后。本文通过尝试着把主要用来衡量利率风险的VaR方法运用于对涉外企业的汇率风险衡量,以期来推动理论界对汇率风险度量问题的关注。     

欧美日企业关于汇率风险的运作性对冲:理论、实践及启示

自2005年7月人民币汇率体制改革以来,人民币对美元汇率不断攀升屡创新高,存在着长期升值的趋势.人民币升值将我国出口依赖度高的企业推进了汇率风险不断加大的环境,使其面临巨大的挑战,对企业竞争力造成了巨大的威胁,而仅使用金融性对冲已不能应对这种挑战.因此,本文借鉴了欧美日应用运作性策略对冲汇率风险的研究成果及成功的实践经验,系统地阐述了运作性对冲的概念,并综合论述了如何运用运作性策略对冲汇率风险.