匯率預測理論綜述

楊曉俁

摘要：在當下科學技術飛速發(fā)展的環(huán)境當中，應用與生產的國際化與社會化的程度不斷的提高，同時全球經(jīng)濟一體化程度也在不斷加深，導致國際金融領域產生了巨大的變化。而在這變化當中，匯率的變動最為突出。匯率的變動不僅僅影響著銀行與企業(yè)的發(fā)展，更加關系著一個國家的經(jīng)濟與政治的穩(wěn)定性，所以匯率預測也是外匯風險管理中必不可少的一環(huán)。本文從匯率決定理論出發(fā)，總結了眾多國內外學者在匯率預測方面的理論及其研究方法，將傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法與非參數(shù)方法進行比較分析，并且指出了現(xiàn)階段匯率預測方面的一些不足之處。

關鍵詞：匯率預測；匯率決定；統(tǒng)計型方法；非參數(shù)法

第1章 引言

在當下科學技術飛速發(fā)展的環(huán)境當中，應用與生產的國際化與社會化的程度不斷的提高，同時全球經(jīng)濟一體化程度也在不斷加深，導致國際金融領域產生了巨大的變化。而在這變化當中，匯率的變動最為突出。匯率的變動不僅僅影響著銀行與企業(yè)的發(fā)展，更加關系著一個國家的經(jīng)濟與政治的穩(wěn)定性。

本文從匯率決定理論出發(fā)，總結了眾多國內外學者在匯率預測方面的理論及其研究方法，將傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法與非參數(shù)方法進行比較分析，并且指出了現(xiàn)階段匯率預測方面的一些不足之處。文章的第二部分主要介紹幾個重要的匯率決定理論；第三部分闡述三種匯率預測方法；第四部分從傳統(tǒng)的統(tǒng)計型方法和非參數(shù)法兩方面來介紹匯率預測的一些模型；最后對匯率預測理論進行總結并提出現(xiàn)有的一些不足之處。

第2章 匯率決定理論

匯率決定理論主要有：國際借貸理論、購買力平價理論、利率平價理論、國際收支理論和資產市場理論。這些理論的主要區(qū)別在于對匯率的決定性因素的研究角度不同，例如有貨幣因素、市場因素、宏觀基本面因素、存量因素與流量因素等。然而迄今為止，并沒有一種匯率決定理論能夠完全的對匯率進行準確測定。

2.1 國際借貸理論。國際借貸理論（Theory of International Indebtedness）由英國經(jīng)濟學家葛遜（GeorgeGoschen）于1861年提出，這一理論指出：匯率是由外匯的供求所決定，而外匯的供給與需求又決定于國際借貸。因而影響匯率變化的主要因素是國際借貸關系。國際借貸由流動借貸與固定借貸所組成。所謂固定借貸，即未進入實際支付階段但已存在借貸關系的借貸；而流動借貸是指已進入支付階段的借貸。

國際借貸理論的不足之處是并沒有明確出影響外匯供求關系的因素。

2.2 購買力平價理論。購買力平價理論（Theory of Purchasing Power Parity，簡稱PPP）最早是由瑞典經(jīng)濟學家古斯塔夫·卡塞爾（Cassel）提出的。簡單地說，購買力平價是兩國之間的綜合價格比。兩國貨幣的交換比率取決于兩者的購買力之比，也就是說兩國貨幣在其本國的購買力決定了一國貨幣對另外一國貨幣的匯率。

Francis，Hasan and Lothian（2001）[1]的研究對加拿大元與美元的匯率進行了檢驗，證明了在樣本期內加拿大元與美元的匯率的長期購買力平價成立。但是，用購買力平價理論來確定匯率也存在一些局限性，它要求兩國的貿易與資本處在完全流動中，并且兩國的生產與消費結構以及價格體系也必須大體接近，否則兩國的貨幣購買力則不具有可比性。

2.3 利率平價理論。利率平價理論（Interest Rate Parity Theory）最早是由英國經(jīng)濟學家凱恩斯和愛因齊格提出的。該理論的假設前提是：自由流動的國際資本市場，充足的資金，可自由兌換的貨幣，套利資金供給的完全彈性，以及投資者充分的套利行為，使得國際金融市場上以不同貨幣計價的相似資產的收益率趨于一致。該理論認為，兩國之間的利率取決于兩國之間的即期匯率與遠期匯率的關系。也就是說，投資者在國內投資所得到的短期利率收益應該與按即期匯率折成外匯在國外投資并按遠期匯率買回本國貨幣所得到的短期投資收益相等。若因為兩國的匯率差而出現(xiàn)投資收益產生差異，則投資者就會進行套利活動，最終遠期匯率將固定在某一固定的均衡位置。

2.4 國際收支理論。國際收支理論最早出現(xiàn)在20世紀三四十年代，兩次世界大戰(zhàn)之間，由早期的國際借貸學說演變而來。這一理論認為：國際收支決定外匯的供給與需求，外匯的供給與需求又決定了外匯匯率。當國際收支出現(xiàn)順差，即一國的外匯收入大于一國的支出時，外匯的需求小于供給，導致匯率下降；反之，匯率上升。當外匯的供給與需求相等時，匯率處于均衡狀態(tài)。

國際收支理論的局限性在于：一方面，兩國必須都具備比較發(fā)達的外匯市場；另一方面，在兩國的國際收支都處于均衡狀態(tài)的條件下，該理論便無法確定匯率的實際水平。

2.5 資產市場理論。資產市場理論（Asset Market Approach）由美國經(jīng)濟學家Branson，Dombusch 和 Francel等人所提出，是20世紀70年代中后期發(fā)展起來的一種重要的外匯決定理論。該理論認為各國貨幣的價格比由各種外幣資產的增減決定，各種外幣資產的增減又由投資者調整其外幣資產的比例關系所影響，這種調整往往引起資金在國際間的大量流動，對匯率產生巨大影響。

雖然資產市場理論很好地解釋了在匯率普遍浮動時期的匯率異常波動現(xiàn)象，但是這一理論的使用存在很大的局限性，要將其作為確定兩國匯率的依據(jù)，需要滿足的前提條件有：發(fā)達的金融市場、寬松的資本和外匯管制、實行自由浮動匯率制度等。

第3章 匯率預測方法

預測匯率的方法大致可以分為三種：（1）基本分析法；（2）技術分析法；（3）市場匯率基準法。

3.1基本分析法?；痉治龇ǖ闹饕硎抢煤暧^經(jīng)濟變量及宏觀經(jīng)濟政策與匯率之間的基本關系來預測未來的匯率。基本分析法是最常用的一種匯率預測方法，因其具有較高的準確性，所以常被用來預測匯率的長期趨勢。使用該方法的人普遍認為，在長期時間下，匯率變動可以通過購買力平價反映出來。然而在預測短期匯率以及判斷匯率變化方面，由于短期匯率變動主要依賴于對利率差異的判斷以及對經(jīng)濟發(fā)展變化的預期，這其中偶然性因素較多，因此不具有一定的可預測性?；痉治龇ú捎玫哪Ｐ痛蠖嗍且恍┖暧^匯率決定模型，如蒙代爾-弗萊明模型（簡稱M-F模型）、各種貨幣模型（如Tobin模型、彈性價格貨幣模型等）、資產組合平衡模型、實際利差模型等。這些模型的共同點是它們都是從宏觀經(jīng)濟角度出發(fā)進行匯率研究，認為匯率的變動是由宏觀經(jīng)濟變動所引起。不同之處在于它們建立在不同的假設條件下，分別從不同的角度去分析匯率變動的影響因素與途徑。

3.2技術分析法。技術分析是以市場行為的圖形、圖表、形態(tài)、指標為手段，使用數(shù)學、統(tǒng)計學原理研究市場行為的價格預測方法。技術分析常用的圖形有線形圖、柱狀圖等，常用的指標有移動平均線、市場導向指數(shù)、相對強弱指數(shù)（RSI）、隨機指數(shù)（K/D）、匯聚分散移動平均數(shù)（MACD）等。

使用技術分析法必須滿足兩個假設前提：第一，所有影響價格走勢的因素都會反映在當前的和歷史的市場價格中。第二，歷史會重演。因此，技術分析實質上是利用歷史價格數(shù)據(jù)來預測未來價格的過程，但有效市場理論認為，所有有效信息都會反映在市場中，每一位市場參與者都能獲得市場中的有效信息，通過技術分析并不能得到更好的預測。因此，技術分析法與有效市場理論是相對立的。

3.3市場匯率基準法。市場匯率基準法認為可以利用市場基準匯率預計未來匯率的變動，其主要假設有兩點：第一，以當前即期匯率為基準可以預測近期匯率的變動；第二，以當前遠期匯率為基準可以預測未來時點的即期匯率。

第4章 匯率預測模型

4.1傳統(tǒng)的統(tǒng)計型方法

4.1.1隨機游走（Random Walk）模型。隨機游走是指無法根據(jù)過去的情況來判斷未來的發(fā)展方向與步驟，這一模型是用來比較金融市場預測績效的基礎。該模型首先由英國統(tǒng)計學家Kendall提出并創(chuàng)立。Bachelier， Fama 和 Samuelson 在他們的研究中提出，隨機游走模型的前提假設在研究金融價格序列的過程中起著至關重要的作用[2]。在模型中，時間序列上每一個點都會隨機地游離當前的位置。該模型的數(shù)學表達式為：

Yt=Y（t-1）+ett=1，…，T（1）

式中，Y代表的是時間序列，Yt為t時間的預測值，Y（t-1）為t-1時間的預測值，et為隨機項，即預測誤差。

4.1.2自回歸單整移動平均（ARIMA）模型。ARIMA模型首先將非平穩(wěn)的時間序列轉化為平穩(wěn)的時間序列，然后將因變量對它的滯后值以及隨機誤差項的限制和滯后值進行回歸建立模型。在眾多匯率研究的文獻中，幾乎很少出現(xiàn)ARIMA模型的使用，其原因在于該模型的復雜程度較高且很難決定滿意模型。但是，Palma and Chan（1997）在其研究中提出了對長期匯率序列誤差值的預測和估計，結果表明使用Kalman過濾方法篩選多加的數(shù)據(jù)，ARIMA模型結果比隨機游走有顯著提高。此外，還有一些學者在研究中將ARIMA模型與其他模型相結合使用，取得了較為滿意的預測結果，如Fang Mei Tseng將ARIMA模型和模糊回歸結合，用模糊ARIMA模型預測新臺幣的匯率波動幅度。

4.1.3廣義自回歸異方差（GARCH）模型。GARCH模型是ARCH模型的一種擴展形式，又稱為廣義ARCH模型，由Bollerslev（1986）創(chuàng)立，是一種使用過去變化和過去方差來預測將來變化的時間序列建模方法。

相對于其他模型而言，GARCH模型的優(yōu)點在于可以有效的排除資產收益率中的過度峰值。

GARCH模型的數(shù)學表達式為：

σt2=ω+∑q（i=1）αi u2（t-i）+∑p（j=1）βj σ2（t-j）（2）

式中，p代表GARCH項的個數(shù)，q代表ARCH項的個數(shù)，ω為常數(shù)項， σt2為方差。

GARCH模型在匯率預測研究中的應用非常廣泛，大多數(shù)學者在研究中都會用到該模型。例如，Hsieh運用1976至1983年的數(shù)據(jù)對五種貨幣與美元的匯率進行了比較。[3]研究了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性并區(qū)分了兩種關于匯率分布“厚尾”現(xiàn)象的解釋。Diebold and Paolly（1988）在研究中利用該模型分析了在歐洲貨幣體系（EMS）建立之后匯率的短期波動情況。Choudhry在研究中證明，在預測澳大利亞、香港、日本股票市場價格時，GARCH模型比隨機游走模型更具有顯著性。West 和 Cho 的研究同樣發(fā)現(xiàn)，GARCH模型的預測結果比其他模型更為準確。在最近的一些國內研究中，很多學者也同樣采用GARCH模型進行匯率波動研究與匯率預測?；輹苑?、柳鴻生等（2003）運用GARCH模型對人民幣與美元匯率建模并進行預測；戴曉楓和肖慶憲（2005）使用人民幣/美元日匯率進行實證研究，結果表明EGARCH模型的預測結果較ARIMA模型理想。

4.2非參數(shù)方法

4.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡最早是在研究現(xiàn)代生物學中的人腦組織取得的成果基礎上產生的，它是一種由大量的簡單處理單元互相交錯結合而成的復雜網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡因其具有很強的自我學習、組織、適應的功能，常被用來模型人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構進行研究。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡還具有很強的容錯能力，高度的非線性表達能力以及分布儲存與并行處理信息的功能。

將神經(jīng)網(wǎng)絡加入時間序列模型的研究中，可以對數(shù)據(jù)進行有效的短期統(tǒng)計與預測。例如，F(xiàn)ransesco Lisi等分別利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型和混沌模型對1973年至1995年四個主要歐洲貨幣的月度匯率數(shù)據(jù)進行研究與預測，結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡模型和混沌模型都具有較好的預測結果，且兩種模型都優(yōu)于隨機游走模型。Rob Law利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究了日本到香港旅游者的外匯需求并進行了預測。Mark Leung等利用一般回歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究匯率的波動性，結果表明該模型對于預測匯率變動具有較高的預測準確性和較好的統(tǒng)計結果。Franses， Brooks等利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型替代傳統(tǒng)的預測方法對匯率預測進行研究，結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠有效解決傳統(tǒng)模型研究產生的各種困難，提高了預測結果精度。

4.2.2小波分析模型。小波分析模型是以工程學與數(shù)學為基礎，其本質上與神經(jīng)網(wǎng)絡模型相類似，都是一種非參數(shù)估計方法。而在其應用方面，小波分析模型與時間序列模型相類似，主要應用于信號過程。最早使用小波分析模型進行實證研究的是Ramsey and Zhang，他們用該模型分析了股票市場的數(shù)據(jù)。此外，Pan and Wang用該模型進行研究發(fā)現(xiàn)：小波分析模型的優(yōu)勢在于使用該方法在有噪音的數(shù)據(jù)中選取有效信息的準確性更高。由于匯率波動是一個隨機游走的過程，不存在一個平穩(wěn)的信號，而小波分析模型則能夠在有噪音的數(shù)據(jù)中分析信號、篩選數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)一個能預測未來匯率波動變化的模型。

4.2.3非線性組合預測方法。組合預測方法所用的模型并不是單一的預測模型，而是多種方法結合的一個組合模型，該方法能夠將數(shù)據(jù)經(jīng)過多種預測而得到一個較為綜合的結果，比單一的預測模型所產生的結果更準確更系統(tǒng)全面，并且能夠較大限度的使用樣本與數(shù)據(jù)信息，因此能夠有效降低單一線性預測模型的多種制約因素，從而提高預測結果的準確性。

在近代的一些相關研究中，很多學者都利用非線性組合預測方法進行實證研究，且結果表明該方法的預測結果較其他方法更好更準確。例如，董景榮在其實證研究中使用了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性組合預測方法，來改進匯率預測的精度和準確度，并用來預測1980-1989年的美元等5種主要貨幣的月匯率。

第5章 總結

本文從匯率決定理論出發(fā)，總結了眾多國內外學者在匯率預測方面的理論及其研究方法，并且分析了各個匯率研究理論的方法、特點與局限性?；痉治龇椒ū容^適用于長期匯率的預測，而對于中短期匯率的預測則準確定較低，主要原因在于一些宏觀經(jīng)濟變量（如貨幣供給、收入、利率、經(jīng)常賬戶余額等）無法反映短期的匯率變動，因此無法研究宏觀經(jīng)濟變量與中短期匯率變化之間的相關性。而技術分析方法主要利用一些數(shù)學及統(tǒng)計學原理對歷史數(shù)據(jù)進行處理分析得出結論，而并沒有以經(jīng)濟理論為基礎，因此對長期的匯率變化無法進行判斷與預測。在匯率預測模型中，傳統(tǒng)的預測方法如隨機游走模型或自回歸單整移動平均模型等，這些都大多都是線性模型，而在實際當中，匯率的變化基本是呈非線性的狀態(tài)，因此用這些模型來預測顯然并不合理。而像神經(jīng)網(wǎng)絡以及非線性組合等非參數(shù)法則有效的突破了傳統(tǒng)模型的限制，能夠更加準確的預測匯率的波動性。但是，目前的檢驗方法仍并不完善，如何在研究中更好的處理數(shù)據(jù)，更準確地運用非參數(shù)法來進行預測與判斷，這些方面都需要進一步深入的探討與研究。（作者單位：武漢大學）

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