GARCH模型检验人民币汇率趋势的有效性研究

本文运用时间序列的GARCH模型,选取2005-2008年的日汇率作为样本数据,论证了GARCH模型预测的可行性.在此基础上,引入2005年人民币汇改以后至2009年3月的日汇率,预测2009年4月-6月期间人民币的短期汇率水平,并短期预测分析了人民币汇率在上半年的大致波动趋势.     

人民币国际化进程中的风险识别研究——基于在岸和离岸人民币汇差的实证分析

从汇差波动的角度出发,探究了人民币国际化发展进程中,在岸人民币市场和离岸人民币市场的协调发展程度及其潜在风险因素;运用在岸人民币和离岸人民币汇差序列建立GARCH模型,推算得出了近五年来汇差序列的隐含波动率,借以观测其波动特征。研究发现,在大多数时间内,汇差序列呈现稳定波动的特征,但在人民币持续贬值等极端情况下,汇差序列则会表现出异常波动,造成在岸市场和离岸市场汇率失衡,给人民币国际化进程带来不利影响。     

并轨后中美外汇市场波动性的比较研究

随着经济全球化和金融自由化,汇率作为国家宏观经济主要的调控手段和经济杠杆对国民经济发展所起的作用越来越明显.随着2001年11月中国成功加入WTO,研究人民币汇率的波动性特征对理解人民币汇率的形成机制、完善人民币汇率制度、实现人民币自由兑换和国际化具有特别重要的意义.本文采用GARCH模型对并轨后中美外汇市场的波动性进行了比较研究,揭示了人民币汇率形成机制的特殊性.     

并轨后中关外汇市场波动性的比较研究

随着经济全球化和金融自由化,汇率作为国家宏观经济主要的调控手段和经济杠杆对国民经济发展所起的作用越来越明显。随着2001年11月中国成功加入WTO,研究人民币汇率的波动性特征对理解人民币汇率的形成机制、完善人民币汇率制度、实现人民币自由兑换和国际化具有特别重要的意义。本文采用GARCH模型对并轨后中美外汇市场的波动性进行了比较研究,揭示了人民币汇率形成机制的特殊性。     

人民币远期市场间的引导关系

为了弄清人民币远期市场之间的引导关系,本文采用GARCH模型对境外NDF市场和香港离岸远期市场做计量分析,实证结果表明,境外NDF市场对香港离岸市场具有波动效应,即境外NDF市场主导人民币汇率的走势。     

人民币利率与汇率的动态相关关系:基于DCC模型的研究

以探讨利率与汇率的关系为切入点,运用DCC多元GARCH模型研究人民币利率与汇率之间的动态相关关系。研究结果显示:两变量之间的相关关系并非常数,而是随时间变动;在汇率改革前,汇率和利率呈现正相关关系,而汇率改革后,两者呈现出负相关关系,但相关关系波动程度加大。     

西藏物价波动及其影响因素分析

文章首先从GARCH模型的角度对西藏CPI波动进行了实证分析,发现西藏CPI的环比增长率的残差平方序列具有ARCH效应。通过GARCH模型分析认为西藏CPI波动具有持久性特点,且外部冲击对西藏物价波动具有显著的杠杆效应。其次利用CPI的8个分类指数对0西藏物价波动进行分析,发现食品和交通通信对西藏物价波动的影响最大,尽管居住类对物价波动影响不大,但它的波动幅度最大。     

国际资本流动对中国股市的影响

判别国际资本市场波动时我国的冲击路径,防范国际金融风险冲击是维护国家金融安全的重要前提.国际资本流动、信息跨境传递以及投资者情绪的相互影响均可能在国家间传导金融风险.本文运用多元GARCH模型(BEKK)实证检验了美国资本市场波动和人民币汇率变化对我国资本市场的冲击传导关系,进而判别国际资本流动是否会对我国资本市场形成冲击.实证结论表明:汇率市场的风险波动程度显著低于资本市场,且美国资本市场与人民币汇率、我国资本市场与人民币汇率均存在显著的双向“风险溢出”效应.由此可以推断,国际资本市场风险通过国际资本流动的途径对我国市场形成冲击的事实.     

基于马尔科夫链的人民币汇率分析与预测

人民币对美元的汇率一直是社会各界关注的对象,尤其是2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,人民币对美元的汇率是引起各方极大的关注。本文根据2008年12月12日到2009年12月12日人民币兑美元的51周汇率数据,运用马尔可夫链预测方法,对人民币的汇率波动特征及其走势进行分析和预测,并给出了相关结论。     

人民币汇率的混沌特征研究

以三种人民币汇率(人民币兑美元、人民币兑日元和人民币兑欧元)为研究对象,对这些时间序列进行平稳化处理,并利用Cao方法确定最小嵌入维数计算出最大Lyapunov指数进行了非线性检验,得出上述汇率所反映的动力学系统是一个高维的复杂经济系统,至少需要8个左右影响汇率的经济变量才能反映该经济系统的主要特征,并且上述汇率波动呈现出确定性混沌的结论。     

基于GARCH模型的上证指数的VaR分析

本文介绍了VaR方法和GARCH模型,并利用此模型对沪市1998年至2005年的上证指数进行实证分析,结果表明,金融时间序列数据中普遍存在的尖峰厚尾性在沪市指数中同样存在,还有明显的异方差性,并且GARCH模型可以很好的预测VaR值。     

基于美元汇率波动的人民币汇率预测模型研究

本文在人民币汇率决定模型的基础上［１,２］,运用协整技术分析美元汇率波动对人民币汇率走势的影响,进而建立基于美元汇率波动的人民币汇率短期预测模型。本文所建立的预测模型不仅具有令人满意的拟合效果和预测能力,而且具有结构稳定性     

初探我国沪市股价波动性 ——基于ARCH模型和GARCH模型

金融市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点。在计量经济学领域,自回归条件异方差模型(ARCH模型)和广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)经常用在金融时间序列分析中。特别是GARCH(1,1)模型在金融资产的波动性研究中得到广泛的应用。以沪市综合指数为研究对象,分别运用ARCH模型、GARCH模型进行初步研究,分析我国沪市股价波动的动态特征。     

金融危机企业资产负债表模型对我国的适用性检验-基于动态面板数据模型的分析

摘要：本文根据我国522家制造业上市公司2001-2007年的财务数据,建立动态面板数据模型,分析了Krugman(1999)提出的金融危机企业资产负债表模型对我国的适用性。研究结论认为,在企业存在货币错配的情况下,人民币汇率波动对企业的短期信贷能力有显著的影响,但对长期信贷能力的影响还不明显。而且,这种影响是动态的,人民币汇率波动的滞后1期值比当期值对企业信贷能力的影响更加明显。因而,金融危机企业资产负债表模型对我国具有适用性。       

CPI与居民收入差距的实证分析

本文利用1990~2009年的时间序列数据,运用偏最小二乘法,建立模型确定CPI波动与GDP增长指数、M2增长率、美元外汇储备、原材料燃料动力购进价格指数、美元兑人民币汇率、第一产业占GDP比重、第二产业占GDP比重之间的函数关系。并证实了我国居民收入差距不是推动CPI波动的显著性因素。     

遗传门限GARCH模型及其应用研究

在金融时间序列中,GARCH模型能够较好地描叙其异方差性,而门限自回归(TAR)模型能准确地刻画序列的非线性规律。结合两者优点建立了门限GARCH模型,并利用遗传算法,选用2003年1月2日到2011年1月10日共1 945个上市日上证综合指数进行了实证分析。由实证分析结果中与GARCH模型比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上有优势,更适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。     

基于EGARCH模型的股指实证分析

自1982年Engle首次提出ARCH模型和Bollerslev于1986年提出GARCH模型以来,GARCH模型及其修正模型在描述金融时间序列的波动特征中得到了广泛的应用。本文就是利用EGARCH模型研究中国股票市场中利好消息和利空消息的波动中存在的杠杆效应,得出的结论是由于我国股票市场中的投资者多为偏好风险的个人投资者,而且对收益期望过高,这在现今股市投资中的风险是极大的。     

财政政策和货币政策对人民币汇率的冲击效应：基于SVAR模型的实证

基于我国宏观经济政策对人民币汇率影响的重要性,利用2005年7月汇改后至2014年2月共104个月度数据,通过构建SVAR模型,实证分析了财政和货币政策对人民币汇率的冲击效应和方差分解效应.结果表明：积极的财政和货币政策均会引起人民币汇率升值.但财政政策的冲击较小且持续时间也较短;而货币政策对人民币汇率的长期波动有显著影响.同时利用方差分解分析得出,财政政策对人民币汇率波动的解释比例更小.最后在对结果进行解释的基础上,提出利用财政和货币政策对外汇市场进行干预的对策建议.     

基于多元GARCH—VaR的期货组合保证金模型及其应用研究

提出了确定保证金的非线性风险对冲原理、整体风险覆盖原理和动态预测原理,借助多元GARCH(1,1)模型所预测出的多种期货组合的协方差矩阵,计算该期货组合的波动值,并结合风险价值(Value-at-Risk,VaR)思想,建立基于多元GARCH-VaR的多种期货合约组合市场风险评价模型,并利用该模型计算大连商品交易所多种期货合约组合的保证金.本模型的特点一是通过保证金确定的非线性风险对冲原理,利用多元GARCH(1,1)模型在预测风险时对风险进行非线性对冲,解决了SPAN和TIMS系统对组合风险的直接线性相加减,导致预测值不精确问题.二是通过整体风险覆盖原理应用VaR模型计算整体市场风险,应用VaR模型计算任意期货合约组合的整体市场风险,满足了市场监管对整体风险覆盖的需要.三是通过动态预测原理,利用多元GARCH(1,1)模型对期货组合的风险进行预测,准确反映了期货价格时间序列具有波动聚集效应和时变方差效应,保证了预测的准确性.实证结果表明,本模型在保证较高风险防范能力的基础上可降低保证金的收取水平,为期货交易市场价格波动程度的衡量及浮动式保证金的确定方法提供了新的思路.     

基于多尺度分析理论的中国股票市场波动的实证研究

运用多尺度分析理论研究中国股票市场的波动,借助MATLAB 7.3软件的小波分析工具箱（wavelet toolbox）和广义自回归条件异方差模型工具箱（GARCH toolbox）,对上证综合指数收益率序列进行时域分析和多尺度分析,结果表明多尺度分析更能捕捉到中国股市的波动特点,明显提高GARCH模型的仿真预测精度。