本文關(guān)鍵詞：基于非參數(shù)方法對人民幣匯率與利率動態(tài)關(guān)系的研究　出處：《天津財經(jīng)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：我國當前正處于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時期,經(jīng)濟數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)在不斷地發(fā)生著變化,分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)的方法和所建的模型也逐步由簡單發(fā)展到復雜。參數(shù)建模的方法都依賴于對模型的基本假設(shè),回歸參數(shù)的優(yōu)良性質(zhì)也是建立在回歸殘差分布是已知的條件下,因此事先設(shè)定模型形式和提供假設(shè)條件給參數(shù)模型的應用帶來了一定的局限性。非參數(shù)模型在很大程度上放寬了經(jīng)典計量經(jīng)濟模型的假設(shè)條件,使得模型的表現(xiàn)形式更加靈活,并且更加真實地表現(xiàn)數(shù)據(jù)的生成過程和更好地體現(xiàn)經(jīng)濟運行規(guī)律。因此,對非參數(shù)模型及其估計方法進行研究有著重要的理論和現(xiàn)實價值。2015年10月30日人民幣加入SDR(特別提款權(quán))貨幣籃子,這將加強我國金融市場與世界金融市場的接軌程度,同時也為非參數(shù)方法的應用提供了更多的機會。文中首先研究了窗寬和核函數(shù),接著對不同的非參數(shù)估計方法進行了研究和對比分析,又從非參數(shù)時間序列模型形式的確定、估計方法的選擇以及模型預測等方面進行了研究。實證分析部分首先運用參數(shù)方法對匯率與利率的關(guān)系建模,再利非參數(shù)方法對匯率和利率的動態(tài)關(guān)系做進一步分析,分別得出了匯率、利率密度函數(shù)的非參數(shù)估計和建立了匯率、利率的非參數(shù)時間序列模型,并在此基礎(chǔ)上建立了匯率與利率動態(tài)關(guān)系的非參數(shù)模型。文章通過對非參數(shù)模型及其估計方法的研究得出了以下結(jié)論:第一,對常用非參數(shù)估計方法的特點進行了研究和對比分析,其中估計方法包括核估計、局部線性估計、k近鄰估計、局部多項式估計等。文中探討了各種估計方法的適用情況,為他人合理地使用提供了便利。第二,建立了人民幣匯率與利率動態(tài)關(guān)系的非參數(shù)模型,旨在從變量的數(shù)量關(guān)系方面進行研究,因而拋開了更多定性因素的影響得出了變量在數(shù)據(jù)層面的相互影響關(guān)系。
[Abstract]:At present, our country is in the key period of economic structure transformation, the structure of economic data is constantly changing. The methods of analyzing economic data and the models built have gradually developed from simple to complex. The methods of parameter modeling all depend on the basic assumptions of the model. The excellent properties of regression parameters are also based on the condition that the regression residual distribution is known. Therefore, the application of the parametric model is limited by pre-setting the model form and providing the hypothetical conditions. The non-parametric model greatly relaxes the assumptions of the classical econometric model. Make the model more flexible, and more true to represent the process of data generation and better reflect the rules of economic operation. It is of great theoretical and practical value to study the non-parametric model and its estimation methods. In October 30th 2015, RMB joined the SDR (Special drawing Rights) basket. This will strengthen the connection between our financial market and the world financial market, and at the same time provide more opportunities for the application of non-parametric methods. In this paper, we first study the window width and kernel function. Then different nonparametric estimation methods are studied and compared, and the non-parametric time series model is determined. In the part of empirical analysis, the relationship between exchange rate and interest rate is modeled by parametric method. Then the non-parametric method is used to analyze the dynamic relationship between exchange rate and interest rate. The non-parametric estimation of exchange rate and interest rate density function and the non-parametric time series model of exchange rate and interest rate are obtained respectively. On this basis, the non-parametric model of the dynamic relationship between exchange rate and interest rate is established. Through the study of the non-parametric model and its estimation methods, the following conclusions are reached: first. The characteristics of common nonparametric estimation methods are studied and compared. The estimation methods include kernel estimation, local linear estimation and k-nearest neighbor estimation. Local polynomial estimation and so on. This paper discusses the application of various estimation methods, which provides convenience for others to use reasonably. Secondly, the non-parametric model of the dynamic relationship between RMB exchange rate and interest rate is established. The purpose of this paper is to study the quantitative relationship of variables, so the interaction of variables at the data level is obtained by setting aside the influence of more qualitative factors.
【學位授予單位】：天津財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.6;F822.0

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本文編號：1373175