基于非线性GARCH模型的人民币汇率波动实证研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yange20092009
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随着全球经济的一体化、国际金融市场一体化的加速推进,国际市场的不断完善与发展,各国之间经济的贸易依赖度增加,金融体系合作日趋密切,国际货币市场也逐步趋于市场化与联动化。然而,今年以来,美国逐步趋向于贸易单边主义,不断借由反倾销等理由挑起针对我国的经贸摩擦,令人对中美经贸关系前景不禁担忧。汇率作为连接两国经贸往来的桥梁,不仅起到反映两国经济现状的晴雨表作用,更是直接影响他国经济与进出口的兵刃,因此为了防止美国进一步扩大经贸摩擦,将汇率作为影响我国经济发展的直接武器,在锤炼我国自身货币政策的同时,更要将汇率监控与预测摆在未来经济调控的核心位置。然而,现实情况则是,相比于汇率当前在我国国经济中的地位,汇率预测方面的学术研究与探索目前依然处于摸索状态。运用实证与定量相结合的研究方法,对2013年1月1日至2019年5月31日间共1708个交易日美元-人民币汇率样本进行了平稳性检验,针对数据的平稳性检验结果对时间序列数据进行收益性序列转化,并在收益性序列的数据基础之上首先对其均值方程展开ARMA模型的定阶与参数构建。经过Q统计相关图检验、残差ARCH-LM检验和残差平方相关图检验后,确定ARMA阶数构架,并在此基础上为EGARCH-M模型与TGARCH-M模型定阶,参照赤池信息准则(AIC)和施瓦茨信息准则(SBIC)得到ARMA-EGARCH-M模型与ARMA-TGARCH-M模型,并完成对其进行的残差检验。为实现对GARCH族模型的非线性化处理,选用BP神经网络模型对两模型数据展开训练与预测,将2013年1月1日起到2019年4月30日止共1685个数据作为训练样本;从2019年5月1日到2019年5月31日止共23个数据为测试样本,输入神经网络模型中展开训练,并根据输出结果误差的大小与RMSE、Theil不相等系数与MAE大小来评价二者的拟合结果,提出对汇率波动本身以及预测模型的建议与结论。
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