【摘要】：區(qū)別于目前基于信號(hào)分析的貨幣危機(jī)預(yù)警模型,本文采用時(shí)變概率馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型來構(gòu)建貨幣危機(jī)的預(yù)警模型。相對(duì)于信號(hào)模型中主觀設(shè)定危機(jī)的定義和閾值,該模型將危機(jī)的識(shí)別內(nèi)生于模型估計(jì)中,并通過匯率劇烈波動(dòng)期的發(fā)生概率對(duì)貨幣危機(jī)預(yù)警,使預(yù)警系統(tǒng)更客觀。本文的主要貢獻(xiàn)為在Bauwens等(2007)基礎(chǔ)上改進(jìn)了Griddy-Gibbs取樣法的使用效率,并應(yīng)用此MCMC方法估計(jì)了多個(gè)馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型。對(duì)東南亞金融危機(jī)的研究證實(shí)了狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的預(yù)警能力,并且時(shí)變概率馬爾可夫轉(zhuǎn)換-GARCH模型揭示了關(guān)于匯率波動(dòng)的更多特性。
[Abstract]:Different from the current currency crisis warning model based on signal analysis, this paper uses the time-varying probabilistic Markov state transition model to construct the currency crisis early warning model. Compared with the subjective definition and threshold of the crisis in the signal model, the model introduces the identification of the crisis into the estimation of the model, and makes the early warning system more objective by the probability of the exchange rate fluctuating period to the currency crisis. The main contribution of this paper is to improve the efficiency of Griddy-Gibbs sampling method based on Bauwens et al. (2007) and to estimate several Markov transformation models by using this MCMC method. The research on the financial crisis in Southeast Asia confirms the early warning ability of the state transition model, and the time-varying probabilistic Markov transform-GARCH model reveals more characteristics of exchange rate volatility.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：復(fù)旦大學(xué)(教育部)金融創(chuàng)新研究生開放實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)新項(xiàng)目基金資助,復(fù)旦大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助 上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(編號(hào):B101)的支持
【分類號(hào)】：F224.0;F820

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2321856