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人民币汇率组合预测模型的构建
摘要
人民币汇率作为我国国际金融关系乃至经济关系正常发展的重要纽带，几乎渗透到经济生活的方方面面，并发挥着日益重要的作用。因此, '分析与预测汇价及其波动无疑对各经济主体制定金融政策与投融资决策有着至关重要的意义。本文运用单一预测模型和组合预测模型分析人民币对美元汇率的走势。通过预测方法的比较发现：以线性函数模型、布朗单一参数线性指数平滑法模型、灰色预测模型和ARMA模型为基础，以离异系数组合预测为准则所构建的预测模型，有较高的预测精度。
关键词：汇率，单一预测模型，组合预测模型
Abstract
The RMB exchange rate is the vital link to Chinese international financial relations and even the economic relations, which influences every aspect of economic life and plays an increasingly important role. Therefore, the correct analysis, the prediction of exchange rate and its fluctuation not only make a significant sense to the policies of economic subject finance, but also affect the decisions to investors. The thesis will adopt various single forecasting model and combination forecasting, anglicizing the trend of the RMB exchange rate against the U.S. dollar and contract with different combined weighted function selective methods to see the effect on model forecast. And we find out the model which is based on a Linear Function Model, Brown Single Parameter Linear Exponential Smoothing Model, rely Forecasting Model and ARMA Model,basing on the rules of divorced coefficient combination forecast gets highest precision of the prediction.
Key words: Exchange Rate, Single Forecasting Model, Combination Forecasting Model
一．研究背景
汇率稳定是一个国家宏观经济政策的主要目标之一。汇率作为两种货币相对价格的表示，在世界经济交往中发挥着重要的作用，它不仅会影响到宏观经济的运行，而且会影响微观经济的资源配置。随着全球经济全球化的发展，国家之间的经济关系越来越密切。自1973年布雷 货币体系被 浮动制度 以来，国际货币体系进入了浮动汇率时代，国际金融领域发生了深刻的变化，其最为突出的表现是汇率的波动幅度加大且异常频繁，这就导致了国际经济关系的紊乱，使得国际贸易和国际投资面临很大的不确定性和市场风险。1997年由于货币危机而引发的东南亚金融危机和2001年由于汇率政策变化而引发的阿根廷经济社会动 都说明了这一点。汇率波动特征的掌握和汇率未来走势的准 测，对政府和企业来说都具有非常重要的现实意义。
随着我国改革开放的不断深入，对外经济联系也越来越密切，经济增长的对外依存度不断提高，汇率及其变化已经成为影响我国宏观经济发展的重要因素，而且我国已经加入世界贸易组织，按照我国政府做出的承诺，未来我国人民币市场化和实行完全浮动汇率制度是必然趋势。汇率预测作为即期投机、非抛补套利、期权投机、交易敞 套期保值和短期融资投资等的决策制定因素，使得投资者时时刻刻都要关注汇率的预期变化。因此，如何建立起合适的模型，准确的预测未来一定时期内人民币汇率变动的方向及程度已经成为一种迫切的需要。
二．文献综述
West等人(1995)使用1973年至1989年美元的周汇率来比较不同时间序列模型的预测精度，结果发现GARCH模型在一周水平上的预测比自回归模型和随机游走模型更精确，但是在更长的时间范围内，并没有任何一个模型比其他模型在预测上更具优势。惠晓峰等人(2003)运用GARCH模型，对汇率体制改革后的人民币/美元汇率建模进行预测，结果证明:在GARCH模型预测可行的基础上，分别采用一步向前预测的滚动算法和递归算法，可以取得令人满意的预测效果。刘姝伶等人(2008)使用人民币/美元日汇率值进行实证研究，建立相应的ARIMA和GARCH模型进行预测和评价，结果表明GARCH模型的预测结果优于ARIMA模型，适合描述人民币对美元汇率的变动趋势。闫海峰和谢莉莉(2009)以2005年09月01日到2008年10月30日人民币对美元的中间汇率数据作为样本数据，运用GARCH-M模型对美元/人民币汇率进行预测，但是由于检验的数据较少，所以不能达到精确的预期目的。陈志民等人（2007）利用非线性GARCH模型对汇改以来人民币对美元汇率进行预测，采用一步向前预测方法对实际数据进行预测，得到了较好的效果。陈擎等人（2001）在建立GM(1,1)预测模型的基础上再使用马尔柯夫预测方法应用于汇率预测和控制中，取得较好的效果。王竹芳等人（2005）应用时间连续的马尔柯夫过程,通过确定马尔柯夫过程的转移速度矩阵，建立汇率短期预测模型，并对其用拉普拉斯变换进行求解，将此模型应用于欧元对美元汇率的短期波动预测，取得了良好的预测结果。刘岩和刘方（2007）运用马尔柯夫链预测方法对人民币汇率的波动特征及其走势进行分析和预测，得出与实际情况基本相符的结论。陈敏等（2007）运用马尔可夫链模型对人民币汇率的未来走势进行实证分析，得出相应的结论是自2005年7月21日以来的人民币升值状态仍是整个2006年的主流趋势，从理论上分析主要是由于我国放弃盯住美元的固定汇率制，实行市场化的浮动汇率制，使得一直被人为低估的人民币汇率在市场供求力量的作用下逐渐回归到合理且均 水平。郭琨和汪寿阳(2008)运用周期—ARMA模型和多变量的CAR模型对人民币汇率进行短期预测，结果表明周期-ARMA模型优于多变量的CAR模型，并对模型进行改进，采用组合预测的方法，对周期-ARMA模型和多变量的CAR模型的预测结果求算术平均，预测效果比单一模型好。

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