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相似文献
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1.
李江涛  谭清 《经济数学》2010,27(4):98-104
通过建立向量误差修正模型并运用信息份额模型对市场间共同价格发现的贡献大小进行定量分析.借助Engle-Granger的协整检验方法对人民币外汇市场,即境外人民币NDF汇率、境内人民币远期汇率以及人民币即期汇率市场三个市场两两之间的动态关系进行探讨.研究表明,在价格发现的领域,满足协整关系的两汇率市场间确实存在着一个共同变化的趋势即共因子(common factor),它们之间有着共同的价格发现机理过程.  相似文献   

2.
《数理统计与管理》2014,(6):1101-1112
针对金融时间序列的长记忆和尖峰肥尾特征,建立残差服从t分布的长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型,并基于2005汇改后的人民币/美元汇率和上证综指日数据,实证分析了人民币汇率弹性调整对我国汇市和股市关系的影响,结果表明:我国汇市和股市的均值溢出效应虽不是很显著,但存在显著的汇市对股市的单向波动溢出效应,且这种波动溢出效应具有动态起伏性.人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征,但具有短期冲击影响。人民币汇率弹性的收窄增强了我国股市对汇市的均值溢出效应,减弱了我国汇市对股市的短期波动溢出效应,而人民币汇率弹性的增加则促进了我国汇市和股市的双向波动溢出。  相似文献   

3.
人民币汇率波动与我国房价关系的实证分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了汇率影响房价的机制,利用人民币实际有效汇率、房地产价格指数和银行同业拆借利率共30组数据(2005,07~2007,12)建立了向量自回归模型(VAR),并使用协整、Granger因果检验,脉冲响应分析对人民币汇率波动与我国房地产价格之间的关系进行实证检验.研究结果表明,人民币实际有效汇率对房地产价格产生正向影响,人民币升值是引起房价上涨的格兰杰原因.在现阶段,控制因人民币升值而进入中国的境外资金过度流入房地产市场,有利于保持我国房地产价格稳定.  相似文献   

4.
运用能够识别资本市场结构突变与区制变化的Markov区制转换模型,基于非线性相依结构研究中的藤Copula分析框架,文章以考察人民币汇率市场化进程中的结构相依与突变特征为切入点,重点研究两次汇改以及金融危机时期人民币汇率在四个阶段的结构转换及非对称动态相依特征。文章采用GJR-GARCH模型探讨人民币汇率市场的"杠杆效应"。在此基础上,文章对两次汇改以及美国次贷危机时期人民币汇率市场的结构突变和区制转换的进行识别。研究发现,Markov区制转换模型能够准确地捕捉到人民币汇率第一次汇改的临界点,但在捕捉第二次汇改临界点方面却存在一定的滞后反应。并且,该模型对美联储采取第一轮量化宽松的货币政策的捕获,也表现出较好的能力。进一步地,文章运用藤Copula分析框架探讨了不同人民币汇率市场之间的非线性相依结构。研究表明,整体而言,采用t-Copula的藤结构在捕捉人民币汇市之间的相依结构方面表现出良好的刻画效果。  相似文献   

5.
将状态空间时变参数模型应用于汇率传递效应的研究,实证分析了2005M07~2012M06人民币名义有效汇率对通货膨胀传递弹性的动态时变特征.实证分析的结果表明:第一,汇率制度改革后人民币汇率传递弹性总体为正,这与通常认为的升值抑制通货膨胀的观点并不一致;第二,在样本时间段内,汇率传递弹性在0.72至0.73之间变动,汇率传递弹性随时间呈现出先下降后缓慢上升的"U"型趋势,说明外部经济通过汇率机制在一定程度上推高了国内物价水平.最后针对结论给出了相应的政策含义.  相似文献   

6.
从外汇市场收益率、收益率波动及联动性三个维度全面考察了英国脱欧公投事件对部分世界主要汇率冲击影响全过程。首先,利用时间序列异常点诊断算法研究了公投期间汇率异常波动全过程,发现所有汇率影响显著,但人民币反应具有时滞特征,说明其国际化水平有待进一步提高。进一步,构建了刻画收益率波动的三阶段变结构GARCH模型,结果发现汇率市场异常波动和重大突发事件发生具有显著同步性特征,同时人民币汇率在公投期间波动最小。接着,通过非线性门限协整检验发现汇市之间关联性和共移性较高,公投事件对汇市联动性造成结构性改变,但市场之间依旧保持紧密均衡关系。最后,通过稳健性检验说明了模型选择及结果的合理性。  相似文献   

7.
人民币J-曲线效应的统计分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
在介绍J-曲线效应和相关研究方法基础上,运用向量自回归模型和脉冲响应函数对1995年以后的人民币汇率是否存在J曲线效应进行了实证研究。研究结果表明:人民币实际汇率贬值对贸易收支改善的效应时滞在1-2个季度,这说明我国目前仍然属于贸易合同均以美元表示的、贸易依赖程度较大的开放经济;从而在进出口价格弹性符号短期内不发生变化的情况下,人民币汇率水平向下方调整(升值)不会显示反J-曲线效应现象。因此在人民币升值压力较大时,应选择基准汇率浮动范围较小的汇率改革。  相似文献   

8.
选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象,采用BEKK—GARCH模型,并结合LR似然比检验,对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析.实证结果表明,整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出,这种溢出是单向的;第二次汇改前,既不存在汇率到上证指数的波动溢出,也不存在上证指数到汇率的波动溢出;第二次汇改后,既存在汇率到上证指数的波动溢出,也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出.  相似文献   

9.
傅强  孙菲 《经济数学》2015,(1):37-41
利用门限向量自回归模型对人民币有效汇率的价格传递效应进行了研究,分析了不同的通货膨胀环境对人民币汇率传递效应的影响.以通货膨胀率作为门限值变量,并以0.001 175和0.006 118为门限值进行实证分析.得到汇率传递效应在不同的通货膨胀环境下显著性存在差异,在高通货膨胀下汇率对国内价格的传递效应是显著的,然而在低通货膨胀下是不显著的.考虑了汇率传递对国内价格的非线性性,进而更加准确的验证了通货膨胀与汇率传递的相关性.  相似文献   

10.
本文应用非线性平滑转换回归模型研究了2002年1月份到2011年12月份我国与美国、欧元区、日本、韩国等有效汇率指数、综合利差之间的关系。实证分析表明,汇率对利率的影响具有明显的非对称性,具有较强的非线性转移动态特征。分国别看,四个国家或地区之间的上期利差均是影响本期利差的重要因素;在短期内汇率对利率影响较大。因此,短期内人民币汇率弹性的扩大应该主动、逐步、稳定进行,防止人民币汇率弹性的急剧扩大导致利率的过度波动。其次,逐步有序加快利率市场化进程并加强与汇率市场化的配合,构建高效的汇率-利率联动机制。  相似文献   

11.
赵华 《经济数学》2010,27(4):52-59
2005年以来人民币汇率均处于升值过程,而股市却经历了牛、熊市的历程.本文基于VECM-MGARCH模型实证研究了人民币汇率与我国股市处于牛、熊市期间二者之间的动态关系,结果发现,汇率和股价之间不存在线性的相互影响关系.就波动性而言,股市处于牛市期间,二者之间存在相互影响关系;熊市期间,这种非线性关系消失.人民币升值预期的减弱及股市的下跌是导致二者关系变化的主要原因.  相似文献   

12.
本文将人民币汇率、房价和股价三者纳入一个统一的分析框架中,从水平变动和波动风险两个方面考虑时变异方差和变量间的风险传递效应,使用“二次汇改”后的2010年6月到2017年12月的月度数据,采用三元GARCH和BEKK时序模型研究人民币汇率、房价和股价之间的动态影响关系及其波动风险互动机制。研究发现,三个市场相互之间具有明显的影响,特别是价格波动的风险传染上,房地产市场与股票之间、股票市场与汇率市场之间或长期或短期都存在风险的传递效应。具体而言,市场在均值溢出方面,人民币升值会促进房价和股价的上涨;但房价与股价之间的价格影响关系并不明显。在波动溢出方面,房价和股价之间的波动溢出效应明显,同时存在ARCH和GARCH型波动效应,而股价对汇率的波动影响也同时存在ARCH和GARCH型波动效应,但汇率对股价仅有GARCH型波动效应。  相似文献   

13.
本文区分国内外期铜市场价格的长记忆成分和短期波动溢出效应,采用信息共享模型和永久一瞬时模型分离出不同期铜市场价格间的长记忆成分,得到不同市场期铜价格对"隐含有效价格"的贡献度;而且,利用t分布的BEKK模型分析两个市场期铜价格的短期波动溢出.特别,我们在BEKK基础上定义了不同变量间的波动溢出项,对两个市场期铜价格的波动溢出进行了度量.根据测算结果,我们发现国内外期铜价格有着紧密的联系,无论在长期,还是在短期,国外市场期铜价格的影响力都较大.  相似文献   

14.
自汇率改革后,人民币对美元的汇率不再恒定不变,为汇率的波动性分析提供了研究的可能,利用2005年7月到2008年5月的数据,以我国与美国的货币市场、资本市场的市场利率为基础,先后在不同的期限长度下探讨了其对人民币汇率波动影响.继承国外较为认可的时变风险溢价是非抛补利率平价不成立的主要因素这一结论,拓宽了考虑范围,在现有数据的基础上利用向量自回归对时变风险溢价进行了定量研究.认为汇率波动在短期内主要受资本市场影响,中期主要受控于利率波动即货币政策的变更以及长期下只受宏观经济状况影响的结论,与国外的研究成果较为一致.  相似文献   

15.
中国棉花期货市场价格发现功能研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
期货市场和现货市场之间的价格发现功能一直是监管部门和投资者十分关心的问题。本文借助信息共享模型、脉冲响应函数和方差分解等方法,对中国棉花期货市场和现货市场的价格关系进行了实证研究。研究结果表明:棉花期货价格和现货价格之间存在显著的双向引导关系和长期均衡关系;期货市场和现货市场都扮演价格发现角色,且期货市场在价格发现中处于主导地位。  相似文献   

16.
利用C藤模型及人民币对欧元、澳元、日元、美元、卢布、加元、英镑、林吉特的汇率数据,构建了我国一篮子货币汇率的C藤结构,用来描述各汇率间的相依结构.结果表明,人民币对欧元的汇率是中心汇率,也就是说,一篮子货币汇率的决定很大程度上依赖于人民币对欧元的汇率.人民币对欧元汇率与人民币对其它国家货币汇率的相依程度反映了不同市场的强弱和市场间进出口贸易额的大小.进一步,混合C藤中各根节点的排序一定程度上反映了货币篮子中各国的经济实力及与我国的贸易额大小.  相似文献   

17.
This investigation is one of the first studies to examine the dynamics of the relationship between spot and futures markets using the Markov‐switching vector error correction model. Three mature stock markets including the U.S. S&P500, the U.K. FTSE100 and the German DAX 30, and two emerging markets including the Brazil Bovespa and the Hungary BSI, are used to test the model, and the differences between the two sets of markets are examined. The empirical findings of this study are consistent with the following notions. First, after filtering out the high variance regime, the futures price is shown to lead the spot price in the price discovery process, as demonstrated by prior studies; conversely, the spot market is more informationally efficient than the futures market under the high variance condition. Second, the price adjustment process triggered by arbitrage trading between spot and futures markets during a high variance state is greater in scale than that based on a low variance state, and the degree of the co‐movement between spot and futures markets is significantly reduced during the high variance state. Third, a crisis condition involved in the high variance state is defined for the two emerging markets, whereas an unusual condition is presented for the three mature markets. Last, the lagged spot–futures price deviations perform as an information variable for the variance‐turning process. However, the portion of the variance‐switching process accounted for by this signal variable is statistically marginal for the three mature markets selected for this study. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

18.
为了正确评估中国外汇市场运行状况,本文首次选取有效汇率、外汇储备、中外利差和汇率预期,并首次使用GIRF方法构建中国EMPI。本文考虑经济数据发生结构突变的可能性,引入TVP-VAR方法研究EMPI与货币政策关联性,实证结果表明:2005年7月至2011年1月,人民币升值压力的月份居多;2011年2月至2015年12月,人民币贬值压力的月份居多;经济增长、国内信贷均与EMPI有相互引导的关系,且在不同时期会有所差异。此外,TVP-VAR方法的实证结果通过了稳健性检验。  相似文献   

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