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管理浮動(dòng)匯率制度下的人民幣匯率趨勢(shì)與波動(dòng)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-23 12:26
【摘要】:中國(guó)于2005年7月實(shí)行人民幣匯率改革,在主動(dòng)性、可控性、漸進(jìn)性的原則下,采用以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)的有管理的浮動(dòng)匯率制度。匯改后的人民幣出現(xiàn)了不同程度的波動(dòng),并持續(xù)升值。但是進(jìn)入2014年來(lái),由于國(guó)際國(guó)內(nèi)的各種因素影響,人民幣兌美元匯率開始出現(xiàn)貶值,形成雙向波動(dòng)的局面,人民幣匯率的走勢(shì)一波三折,錯(cuò)綜復(fù)雜。因此,人民幣匯率問(wèn)題成為中國(guó)及各貿(mào)易伙伴國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。傳統(tǒng)的匯率理論并不適合當(dāng)下的匯率研究,尤其是人民幣實(shí)行有管理的浮動(dòng)匯率制度,這種匯率制度是中國(guó)特色的制度創(chuàng)新,不同于釘住匯率制度以及發(fā)達(dá)國(guó)家的浮動(dòng)匯率制度,也有別于一般的管理浮動(dòng)匯率制度,具有更強(qiáng)的可控性。如何體現(xiàn)人民幣匯率制度的管理特征和浮動(dòng)特征,如何有效把握人民幣匯率的趨勢(shì)和波動(dòng),需要新的研究角度和研究方法。本文根據(jù)匯率均衡理論、外匯干預(yù)理論,運(yùn)用計(jì)量方法對(duì)人民幣匯率的趨勢(shì)和波動(dòng)進(jìn)行分析。根據(jù)人民幣匯率序列的非線性特征,利用k-GMDH算法分析人民幣匯率的趨勢(shì);引入外匯干預(yù)變量改進(jìn)GARCH模型研究人民幣匯率波動(dòng);構(gòu)建最小二乘-核估計(jì)的半?yún)?shù)模型,綜合分析人民幣匯率趨勢(shì)與波動(dòng)的變化規(guī)律,反映人民幣匯率在現(xiàn)行匯率制度下的管理特征和浮動(dòng)特征。主要包括以下內(nèi)容:首先,研究了人民幣兌美元匯率的水平序列和波動(dòng)序列的特征,包括非正態(tài)性、長(zhǎng)記憶性、波動(dòng)的聚集性、非對(duì)稱性等,并對(duì)以上非線性特征一一進(jìn)行驗(yàn)證。采用J-B統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)匯率水平序列和匯率波動(dòng)序列的非正態(tài)性,分別用R/S檢驗(yàn)方法和修正的R/S檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)匯率波動(dòng)序列的長(zhǎng)記憶性,并用GARCH模型對(duì)人民幣兌美元匯率進(jìn)行波動(dòng)聚集性檢驗(yàn),利用TGARCH模型檢驗(yàn)波動(dòng)的非對(duì)稱性效應(yīng)。結(jié)果顯示人民幣兌美元的匯率水平序列和波動(dòng)序列存在非正態(tài)性特征,呈“尖峰厚尾”性態(tài),匯率的波動(dòng)具有長(zhǎng)記憶性和聚集性,說(shuō)明傳統(tǒng)金融理論的有效市場(chǎng)理論和布朗運(yùn)動(dòng)將不再成立,匯率的歷史信息有助于預(yù)測(cè)未來(lái)的匯率趨勢(shì)和波動(dòng)。接著,基于匯率序列復(fù)雜的非線性特征,利用非參數(shù)估計(jì)方法構(gòu)建人民幣匯率趨勢(shì)模型并進(jìn)行估計(jì)。非參數(shù)估計(jì)方法選取了GMDH算法和k近鄰-GMDH算法,GMDH算法是分析非線性復(fù)雜系統(tǒng)的有效工具,本文利用k近鄰估計(jì)改進(jìn)了GMDH算法,并通過(guò)數(shù)學(xué)推理證明了改進(jìn)模型的優(yōu)良性質(zhì),能更有效的分析人民幣匯率的趨勢(shì)。利用實(shí)際數(shù)據(jù)選擇輸入變量和模型結(jié)構(gòu),實(shí)證分析匯改后的人民幣匯率趨勢(shì),實(shí)證表明改進(jìn)的模型能有效反映人民幣匯率的非線性特征和趨勢(shì),預(yù)測(cè)效果更好。其次,引入外匯干預(yù)變量改進(jìn)GARCH模型,分析人民幣匯率的波動(dòng)。根據(jù)人民幣匯率的變化特征,考慮2008年全球金融危機(jī)對(duì)人民幣匯率的影響,將匯改后至2014年的匯率數(shù)據(jù)分為三個(gè)子樣本,2005-2008、2008-2010、2010-2014,分別采用GARCH(p,q)模型研究了人民幣匯率的波動(dòng),其中高階的GARCH模型由GMDH算法來(lái)確定階數(shù)和參數(shù)。為了維護(hù)人民幣的穩(wěn)定,中國(guó)央行采取外匯干預(yù)手段抑制匯率的波動(dòng)幅度。本文在GARCH模型中引入外匯干預(yù)變量,改進(jìn)了匯率波動(dòng)模型,分析人民幣匯率的波動(dòng)規(guī)律和外匯干預(yù)對(duì)匯率的影響程度和方向。實(shí)證分析表明:在改進(jìn)模型的均值方程中,外匯干預(yù)變量的系數(shù)顯著為負(fù),匯率的變動(dòng)方向與干預(yù)的方向一致。外匯干預(yù)一定程度上可以降低人民幣匯率的升值幅度,但不能完全抑制匯率的升值。在改進(jìn)模型的方差方程中,外匯干預(yù)量的系數(shù)顯著為負(fù),表示外匯干預(yù)會(huì)減少匯率的波動(dòng),對(duì)波動(dòng)起到熨平的效果。通過(guò)情景仿真分析,結(jié)果顯示該模型能夠有效的分析干預(yù)政策對(duì)匯率波動(dòng)的影響,并能解釋近一年來(lái)的匯率異常波動(dòng)現(xiàn)象。最后,構(gòu)建半?yún)?shù)模型綜合分析人民幣匯率的趨勢(shì)與波動(dòng)。根據(jù)匯率均衡理論和外匯干預(yù)理論,利用計(jì)量分析的方法構(gòu)造最小二乘-核估計(jì)的半?yún)?shù)模型分析管理浮動(dòng)制度下的人民幣匯率。半?yún)?shù)模型的參數(shù)部分選擇對(duì)匯率有影響的經(jīng)濟(jì)變量,非參數(shù)部分選擇匯率波動(dòng)。模型融合了匯率趨勢(shì)與波動(dòng)的信息,不僅可以分析人民幣匯率的趨勢(shì)變化和波動(dòng)變化,還能反映趨勢(shì)與波動(dòng)兩者之間的相互影響與作用,綜合反映人民幣匯率趨勢(shì)與波動(dòng)的變化規(guī)律。實(shí)證結(jié)果表明,半?yún)?shù)模型融合了匯率的趨勢(shì)與波動(dòng)的綜合信息,提高了模型估計(jì)精度,預(yù)測(cè)效果優(yōu)于非參數(shù)方法。同時(shí)還可以對(duì)影響匯率變化的經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,確定各經(jīng)濟(jì)因素對(duì)匯率的影響方向和程度,結(jié)果與目前的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象一致。
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F832.6

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本文編號(hào):2801525


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