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    基于ARIMA模型的我國人民幣匯率的時間序列分析

    2012-04-29 00:00:00辛玲玲
    時代金融 2012年36期

    【摘要】大多數(shù)經(jīng)濟(jì)時間序列呈現(xiàn)非平穩(wěn)性,因而不能直接用ARIMA模型進(jìn)行分析。但是通過對原始序列進(jìn)行差分,將其轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列,再用ARIMA模型進(jìn)行建模。本文通過對2000-2010年我國人民幣匯率時間序列的分析,預(yù)測2010年6-12月數(shù)據(jù),并證實(shí)了ARIMA模型是一種很好的短期預(yù)測模型。

    【關(guān)鍵詞】時間序列 ARIMA模型 差分 短期預(yù)測

    一、引言

    全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展,統(tǒng)一國際市場的形成,以及各國經(jīng)濟(jì)全方位的開放,使國際競爭更加激烈,加劇了國際資本的流動。匯率能直接、敏感地反映國際金融市場的演變特征,因此對匯率的分析與預(yù)測成為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)。

    二、時間序列模型的建立和實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)描述與處理

    本文建立的ARIMA模型涉及一個變量,即人民幣兌美元的匯率ER(用直接標(biāo)價法表示),數(shù)據(jù)均采用月度數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2000年1月-2010年12月,共132個數(shù)據(jù),均來自國研網(wǎng)。

    利用EViews6.0軟件繪制2000-2010年人民幣匯率序列的時序圖與匯率一階差分時序圖??梢娢覈鴧R率曲線具有一定的趨勢性,即序列為非平穩(wěn)序列。

    (二)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    在建立ARIMA模型之前,首先判斷變量是否具有平穩(wěn)性。一般來說,如果時間序列不平穩(wěn),會導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象,使統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)無意義。ARIMA模型的實(shí)質(zhì)就是差分運(yùn)算與ARMA模型的組合,任何非平穩(wěn)序列只要通過適當(dāng)階數(shù)差分實(shí)現(xiàn)差分后平穩(wěn),就可以對差分后序列進(jìn)行ARMA模型擬合。

    因此先進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以確定各序列的平穩(wěn)性。本文采用單位根的ADF檢驗(yàn)對變量ER及其一階差分進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。

    檢驗(yàn)結(jié)果可知變量ER一階差分后序列變?yōu)槠椒€(wěn)序列,故可建立ARIMA模型。接下來識別模型的形式。

    (三)我國匯率時間序列的相關(guān)圖與偏相關(guān)圖(見圖1,圖2)

    圖1給出ER及其一階差分的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖,圖2給出相對于每一個滯后期的估計(jì)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)值,Q-Stat所對應(yīng)的列是相應(yīng)自由度的Q統(tǒng)計(jì)量的值,Prob列中的數(shù)字表示相應(yīng)自由度條件下卡方統(tǒng)計(jì)量取值大于相應(yīng)Q值的概率。

    通過初步分析,認(rèn)定dER是一個1階、2階、3階或4階自回歸過程,假定先估計(jì)AR(4)模型。

    (四)時間序列模型估計(jì)

    選取ARIMA(m,d,n)進(jìn)行回歸,從EViews6.0主菜單中點(diǎn)擊Quick鍵,選擇estimate equation功能。在隨即彈出的對話框中輸入AR(4)模型估計(jì)命令如下:

    進(jìn)一步去掉不顯著的:

    從圖3中輸出結(jié)果得知特征根是1/0.83=1.20,滿足平穩(wěn)性要求。最后選取ARIMA(2,1,0)模型為:

    通過對殘差進(jìn)行是否為白噪聲序列檢驗(yàn),結(jié)果表明殘差序列為白噪聲序列,顯示方程成立,且參數(shù)顯著。因而擬合效果很好,模型方程達(dá)到了擬合優(yōu)度要求。

    三、模型預(yù)測

    建立模型的目的是要利用模型進(jìn)行預(yù)測,現(xiàn)在我們就用已經(jīng)建立的模型預(yù)測2010年6月至12月的匯率。使用EViews6.0預(yù)測結(jié)果如表2所示:

    可見預(yù)測值與真實(shí)值的差距很小,說明預(yù)測精度很高。由此證實(shí)了ARIMA模型是一種很好的短期時間序列的預(yù)測方法。

    四、結(jié)束語

    綜上所述,ARIMA模型較好地解決了非平穩(wěn)時間序列的建模問題,在時間序列的短期預(yù)測方面有很好的表現(xiàn)。借助EViews6.0可以方便地將ARIMA 模型用于匯率時間序列問題的研究。

    作者簡介:辛玲玲(1987-),就讀于財(cái)政金融學(xué)院,研究方向:金融工程與風(fēng)險管理。

    (責(zé)任編輯:劉影)

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