人民币兑美元汇率波动研究

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1、人民币兑美元汇率波动研究【摘要】本文利用2005年7月至2012年的人民币兑美元汇率波动月样本数据，建立人民币兑美元汇率波动的ARCH模型，说明人民币汇率走势的特征，通过实证得出两个结论：一是人民币兑美元汇率的波动严重依赖其前期波动，前期汇率数值会全部传导到本期；二是人民币汇率的时间序列据有波动异方差性。【关键词】ARCH；GARCH；汇率；平稳；正态一、引言自2005年七月起，我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节浮动汇率制度。指某一个国家根据贸易与投资密切程度，选择数种主要货币，不同货币设定不同权重后组成一篮子货币，设定浮动范围，该国货币就根据这

2、一篮子货币并在范围内浮动。这次人民币汇率改革是自1994年汇率并轨以后，完善人民币汇率形成机制改革的又一项重要举措，是深化经济金融体制改革、完善社会主义市场经济体系的重要内容，符合我国的长远利益和根本利益，对于促进经济社会全面、协调和可持续发展具有重要意义。ARCH（自回归条件异方差）模型旨在对应因变量（被解释变量）的方差进行描述并预测。二、文献回顾李左乡、李连友（2008）在研究中指出,Femald和Babson（1999）认为在1997年东南亚金融危机爆发后，人民币对中国的一些贸易伙伴的货币实际上是升值的。Tyers（2000）进一步指出，人民币的升值降低了出

3、口的增长。国内目前不适用浮动汇率制度，浮动汇率制度造成人民币不断升值使国内陷入严重的通货紧缩。任兆璋、宁忠忠（2004）研究中指出，人民币汇率预期波动剧烈，存在ARCH效应•即市场具有收益时，更多的人会有收益。表明人民币汇率预期是群体性行为，预期人民币升贬值相对连续的。三、实证分析（一）数据处理为刻画人民币汇率波动的数量特征，使用均值、标准差、偏度以及峰度等描述性统计指标对其波动的基本统计特征进行描述。由分析可知，汇率的平均值为7.0614,说明从2005年7月起总体上人民币汇率是向下走，若投资人民币将会出现损失，但如果投资人民币和其他货币之间转换投资的话就会有投

4、资价值。标准偏差不大，说明其风险相对较小，偏度为0.4926,说明人民币汇率分布基本上呈现左右两边平均分布；峰度为1.8358,没有出现高峰态。从偏度和峰度来看，人民币汇率序列呈现类似正态分布的特征，因为开放为浮动汇率的第一天汇率就下跌2%,即下浮到1美元兑换8.11人民币。由标准偏差可以知道，其风险较小，暗示人民币的趋势是呈现缓慢下跌的走势。在对这样的时间序列建模时，其随机扰动项大幅度波动后伴随较更大幅度的波动，即波动集聚性。在一般回归分析和时间序列分析中，随机扰动项是同方差，但这类序列随机扰动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量，此时就需要使用条件异方差模

5、型。(二)数据分析本文主要研究目的是ARCH/GARCH类模型对汇率波动率的研究，2005年7月开始采取浮动汇率制度以后，首先对数据进行单位根检验，确认数据是否平稳及正态分析，论文作单位根检验后确认数据为平稳；检验发现数据为非正态性，分别做ARCH、GARCH检验。(三)模型建立1982年Engle(1982)提出ARCH模型，ARCH最基本的特征是在于它对一个线性回归模型的误差项的假设上。Engle提出了ARCH模型，其假设条件是：t二1,2・・・Nht=a0+a1e2t-p….ale2t-p为满足条件异方差是非负，a0>0,ai^O(i=l,2,・・・q),满

6、足以上条件就是ARCH(q)模型，即仁t｝服从具有线性参数式的q阶自回归条件异方差模型，而ARCH(q)模型稳定性要求：ai>l(i=l,2…q)。1986年Boiiersiev在Engle所做工作的基础上，借助ARMA模型的建模思想，建立了GARCH模型°GARCH(1,1)模型假定方差依赖滞后值(£2t-1)。(二)模型的回归与评估由ARCH检验可看到常数项p值大于0.05,故ARCH检验不足以解释数据波动性，故再做滞后二阶的GARCH(1,1)回归，得出以下方程：均值方程为：Exchangeratet=0.04294+1.523183Exchangerate

7、t-l-053143Exchangeratet—2+et方差方程为：o2t=4.39*10-6+0.371702e2tT+0.562684o2t-l四、结论与建议根据蒙代尔三角理论在汇率的稳定性，因我国资本账户还没有开放，相当于舍弃了资本的自由流动。政府不会在牺牲资本管制效率的条件下，让汇率浮动增加风险。其次，综观浮动汇率制的国家，其外汇市场十分发达，各种避险工具应有尽有。而我国的外汇市场较为封闭，有会员资格的银行才能进入市场，还缺乏有效的规避汇率风险的金融产品让汇率浮动，加深人民币汇率风险；第三，在我国现行的人民币汇率生成机制下，汇率波动的风险，会使出口企业更容

8、易受到损失