本文選題：外匯干預(yù) + 反應(yīng)函數(shù)　； 參考：《中國管理科學(xué)》2010年04期

【摘要】：中央銀行外匯干預(yù)反應(yīng)函數(shù)是描述央行干預(yù)行為與外匯市場條件變量間關(guān)系的重要工具,對于揭示央行外匯干預(yù)規(guī)律和特征具有重要意義。現(xiàn)有的干預(yù)反應(yīng)函數(shù)模型在充分體現(xiàn)外匯干預(yù)的不頻繁性特征、以及提高描述精度兩方面上,還不能同時(shí)滿足實(shí)際的需要。在參考相關(guān)研究基礎(chǔ)上,從兼顧模型實(shí)際意義與描述精度的角度出發(fā),提出了一種新的非線性FTR模型,并基于日本央行的外匯干預(yù)數(shù)據(jù)對其進(jìn)行了實(shí)證研究。將其與線性模型、2-機(jī)制TR模型進(jìn)行實(shí)證比較后發(fā)現(xiàn),所提出的FTR模型在樣本內(nèi)擬合和樣本外預(yù)測兩方面均具有比其它兩種模型較小的誤差,從而證明了FTR模型在描述央行外匯干預(yù)行為上具有更好的精度,更加適合作為央行外匯干預(yù)反應(yīng)函數(shù)。
[Abstract]:The central bank's foreign exchange intervention response function is an important tool to describe the relationship between the central bank's intervention behavior and the variables of the foreign exchange market conditions. It is of great significance to reveal the rules and characteristics of the central bank's foreign exchange intervention. The existing intervention response function model can not meet the actual needs in terms of fully reflecting the infrequent characteristics of foreign exchange intervention and improving the description accuracy. In this paper, a new nonlinear FTR model is proposed based on the foreign exchange intervention data of the Bank of Japan (BoJ), and a new nonlinear FTR model is proposed from the point of view of considering the practical significance of the model and the precision of description. The empirical study is made on the basis of the foreign exchange intervention data of the Bank of Japan. It is found that the proposed FTR model has smaller errors than the other two models in terms of fitting within samples and prediction outside samples. It is proved that the FTR model has better accuracy in describing the central bank's foreign exchange intervention behavior and is more suitable for the central bank's foreign exchange intervention response function.
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;湖南大學(xué)金融與投資管理研究中心;
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(07AJL005) 全國高校青年教師獎(jiǎng)勵(lì)基金資助項(xiàng)目(教人司2002[123])
【分類號】：F224;F821.0

【參考文獻(xiàn)】

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4 劉曉U，

本文編號：1775102