人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响——基于长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型

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。     

关于外汇汇率的非线性协整分析

不同汇率的波动特征及其之间存在的相互关系是金融研究领域的一个热点。本文以人民币对美元汇率和人民币对欧元汇率为研究对象,检验出它们之间存在着非线性的协整关系,并建立了分数维非线性协整模型来定量地描述这种长期均衡关系。     

基于GARCH模型的人民币汇率波段动态特征研究

依据人民币兑美元汇率的长期走势所示性态,对人民币汇率时序数据分段建立GARCH模型,实证检验了人民币汇率的波段动态特征.结果表明,人民币汇率时序数据不服从正态分布,波动具有明显的集聚性,序列前段波动长记忆性明显,中后期波动尖峰厚尾特性更加显著,依据分析,央行应采取适当的调控措施和平稳的汇改政策抑制人民币汇率过度波动.     

中国A股市场收益波动的非对称性研究

本文运用ARMA—EGARCH及ARMA-TARCH模型,以1993年1月以来沪深两市的A股指数的日收益为研究样本,检验中国股票市场是否存在波动的非对称性,结果表明:无论是上证还是深证A股市场,收益率波动的非对称性都表现出阶段性特征,股市发展早期,市场表现为反向的非对称性或非对称不明显,随着时间的发展,股市收益的波动则存在非对称性,且表现为杠杆效应。     

外汇市场、股票市场与房地产市场的风险传染研究——基于三元VAR-BEKK-GARCH模型实证分析

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。     

中国股市与汇市的波动溢出效应模型研究与实证分析

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．     

基于SVAR模型的汇率影响因素分析

为了分析汇率与其他宏观经济变量的关系,本文在信息国际化和虚拟资本脱离实体经济迅速发展的假设下,建立SVAR结构的综合效应汇率模型,并实证检验了诸宏观经济变量对人民币汇率的同期效应及滞后效应。研究发现,人民币汇率不但受到外汇储备等宏观经济变量的滞后影响,也受到了信息变化对市场预期和行为的同期影响;在同期,货币供给量和国内股票总值信息变动对其影响尤其大;人民币对特别提款权汇率比人民币对美元汇率更能反映人民币的价值。因此,本文认为货币当局在汇率管理中可以将直接冲击货币价值的因素(如货币供给量)作为主要变量。     

基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;同时在贝叶斯框架内,发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用对数预测尾部得分(LPTS)法分析模型的极端风险预测能力;最后以我国美元/人民币汇率市场为例,对半参数SV模型在收益特性刻画以及极端风险预测方面的实际效果进行了检验。     

人民币汇率对我国进出口的影响研究

自2005年7月人民币汇率制度改革至今,人民币对美元汇率不断升值.人民币的汇率升值作为一种对国内及国际经济的调节方式,对各行业经济发展的影响应该都是巨大的,尤其是对进出口的影响更是首当其中.基于2005年1月—2008年3月进出口、人民币对美元、欧元汇率等各项指标数据和VAR模型,得到了人民币汇率与进出口关系的向量误差修正模型,很好地解释了汇率变化对我国进出口行业的影响.     

基于TVAR模型的人民币汇率的价格传递效应

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.     

Asymmetric response and interaction of U.S. and local news in financial markets

This paper examines the extent to which financial returns on market indices exhibit mean and volatility asymmetries, as a response to past information from both the U.S. market and the local market itself. In particular, we wish to assess the asymmetric effect of a combination of local and U.S. market news on volatility. To the best of the authors knowledge, this joint effect has not been considered previously. We propose a double threshold non‐linear heteroscedastic model, combined with a GJR‐GARCH effect in the conditional volatility equation, to capture jointly both mean and volatility asymmetric behaviours and the interactive effect of U.S. and local market news. In an application to five major international market indices, clear evidence of threshold non‐linearity is discovered, supporting the hypothesis of an uneven mean‐reverting pattern and volatility asymmetry, both in reaction to U.S. market news and news from the local market itself. Significant, but somewhat different, interactive effects between local and U.S. news are observed in all markets. An asymmetric pattern in the exogenous relationship between the local market and the U.S. market is also found. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

半参数门限广义非对称随机波动模型研究

为了能够同时刻画和描述金融资产收益序列的偏态、厚尾以及序列的门限效应、非对称杠杆效应等特性,提出把门限广义非对称随机波动模型与非参数Dirichlet过程混合模型有机结合,构建了半参数门限广义非对称随机波动模型,并对模型进行了贝叶斯分析.实证研究中,利用上海黄金价格收益率序列数据进行建模分析,结果表明:半参数门限广义非对称随机波动模型能够有效地刻画上海黄金价格收益率序列波动率的动态特征.     

重大突发事件对国际外汇市场影响分析:基于英国脱欧公投事件

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。     

基于小波变换的LMSV模型对人民币汇率波动的研究

将小波引入到LMSV模型波动长记忆性的估计与检验中,提出了基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性的伪极大似然估计法和波动长记忆性的检验方法,并对各汇率波动序列长记忆效应的大小程度进行了验证．结果表明各汇率波动序列存在长记忆效应．人民币对美元的汇率波动序列受历史信息的影响程度最高．     

Bayesian modeling and forecasting of Value‐at‐Risk via threshold realized volatility

This study proposes a threshold realized generalized autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) model that jointly models daily returns and realized volatility, thereby taking into account the bias and asymmetry of realized volatility. We incorporate this threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations as the observation equation, view this model as a sharp transition model, and treat the realized volatility as a proxy for volatility under this nonlinear structure. Through the Bayesian Markov chain Monte Carlo method, the model can jointly estimate the parameters in the return equation, the volatility equation, and the measurement equation. As an illustration, we conduct a simulation study and apply the proposed method to the US and Japan stock markets. Based on quantile forecasting and volatility estimation, we find that the threshold heteroskedastic framework with realized volatility successfully models the asymmetric dynamic structure. We also investigate the predictive ability of volatility by comparing the proposed model with the traditional GARCH model as well as some popular asymmetric GARCH and realized GARCH models. This threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations outperforms the competing risk models in out‐of‐sample volatility and Value‐at‐Risk forecasting.     

人民币汇率、汇率风险对中国对美国出口的经济影响分析

汇率影响出口有两个途径,一是汇率变动(升值或贬值),二是汇率波动(汇率风险).2003年以来,中国一直面临人民币升值的压力,特别是来自美国和日本对人民币重新估值的压力;人民币汇率升值是否对出口产生负面效应,影响程度有多大,一直是这段时期的关注焦点.本文利用1990.01-2007.08间的月度数据主要从时间序列数据的季节效应分解(UCM)、自回归建模(自回归-GARCH)和动态条件相关系数(DCC)三个角度实证的分析了人民币汇率升值对中国对美国出口的经济影响,几个不同的角度,都揭示了人民币汇率升值会减少中国对美国的出口;本文还发现汇率风险的增加会减少出口贸易的增速.通过动态条件相关系数分析发现实际汇率对出口的解释能力为20%-30%;通过汇率对出口的弹性分析发现人民币月度汇率弹性为150～220(亿元/人民币兑美元);此外,近两年实际汇率升值起点滞后名义汇率升值起点1年左右,而中国对美国的出口又滞后实际汇率的升值起点3-4个月.最后,本文指出通过有效地抑制通货膨胀,降低美元储备,转移汇率风险等途径在一定程度上可缓解人民币汇率升值压力和对冲汇率风险.     

GARCH(1,1)模型及其在汇率条件波动预测中的应用

检验人民币/日元汇率与波动的时间序列特征,证实存在简单单位根过程及条件异方差性。计算表明,其汇率变化率的ARMA及ARMA/GARCH组合模型的建模不成立,GARCH、EGARCH、IGARCH模型的建模效果接近,且GARCH(1,1)拟合效果最好。GARCH(1,1)模型的跨度为一年的样本外条件异方差预测,显示出该年末汇率的震荡,与实际情况一致。GARCH(1,1)是汇率数据建娱的首选模型。     

股票回报率与汇率的关系——基于中国的实证

考察了上海股票市场A股的回报率与人民币汇率的关系．首先,经过单位根检验发现：股票回报率与人民币名义汇率是一阶单整。接着,利用Engle—Granger协整检验得到：在5％的显著性水平下,股票回报率与人民汇率没有长期均衡关系,但不能够拒绝短期单方向的Granger因果关系,即人民币名义汇率是股票回报率的Granger原因．