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    基于混頻數(shù)據(jù)的人民幣匯率預(yù)測(cè)研究

    2017-02-04 14:23:11張蜀林楊洋
    商業(yè)研究 2016年12期
    關(guān)鍵詞:人民幣匯率

    張蜀林 楊洋

    摘要:本文使用多元混頻數(shù)據(jù)抽樣模型(M-MIDAS)對(duì)人民幣兌美元匯率月度期末值進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的ARIMA、BEER、ARDL模型進(jìn)行比較:宏觀經(jīng)濟(jì)變量中非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對(duì)價(jià)格比的滯后2期和滯后4對(duì)人民幣匯率影響程度最大,但正負(fù)效應(yīng)并不穩(wěn)定;滯后5期的美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率的提高對(duì)我國(guó)匯率有較大的貶值壓力;前一期的外匯儲(chǔ)備增加對(duì)當(dāng)期匯率有升值壓力且影響程度相對(duì)較大;盡管貿(mào)易條件對(duì)人民幣匯率的影響顯著但影響程度相對(duì)較?。患雌趨R率高頻數(shù)據(jù)在人民幣匯率月度期末值預(yù)測(cè)中有不可忽視的作用;M-MIDAS混頻模型對(duì)于解決匯率市場(chǎng)中數(shù)據(jù)頻率不一致問(wèn)題優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,對(duì)改善預(yù)測(cè)效果和宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)具有參考和應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:人民幣匯率;混頻數(shù)據(jù);M-MIDAS模型;匯率預(yù)測(cè)

    中圖分類號(hào):F82 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    作者簡(jiǎn)介:張蜀林(1965-),男,吉林省吉林市人,北方工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:衍生品定價(jià)、計(jì)算金融;楊洋(1992-),女,河南商丘人,北方工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生,研究方向:金融計(jì)量、衍生品定價(jià)、計(jì)算金融。

    一、引言

    匯率預(yù)測(cè)的變量可能會(huì)受宏觀經(jīng)濟(jì)層面因素和金融指標(biāo)走勢(shì)的共同影響。而宏觀經(jīng)濟(jì)層面指標(biāo)多為低頻數(shù)據(jù),金融指標(biāo)多為高頻數(shù)據(jù)。許多研究試圖構(gòu)建各種經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型從這些變量中提取信息對(duì)重要的經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行預(yù)測(cè),縱觀以往文獻(xiàn),人們對(duì)于這些混頻數(shù)據(jù)的處理方式一般為:高頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低頻數(shù)據(jù)時(shí)使用數(shù)據(jù)的加總(依時(shí)性加總或加權(quán)平均)移動(dòng)平均和替代[1],這類方法的缺陷是會(huì)過(guò)濾掉高頻數(shù)據(jù)本身所蘊(yùn)含的大量信息,可能使一些重要數(shù)據(jù)缺失從而導(dǎo)致最終預(yù)測(cè)結(jié)果的偏誤[2];低頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高頻數(shù)據(jù)時(shí)使用各種類型的插值法,這類方法雖然在統(tǒng)計(jì)規(guī)律上有比較好的特性但仍具有人為信息虛增的痕跡缺少了經(jīng)濟(jì)理論方面的解釋。所以,探討一種能夠?qū)⑦@些不同頻率的數(shù)據(jù)充分利用起來(lái)的數(shù)量模型對(duì)于宏觀和金融領(lǐng)域的預(yù)測(cè)有著非常重要的作用。

    針對(duì)混頻數(shù)據(jù)建模的研究文獻(xiàn)與日俱增,特別是國(guó)際金融危機(jī)以來(lái),高頻金融數(shù)據(jù)的變化對(duì)宏觀變量的影響越來(lái)越成為不可忽略的因素;在大數(shù)據(jù)的背景下已經(jīng)不再是同頻數(shù)據(jù)(低頻)之間的相互影響,高頻與低頻變量之間的相互影響日漸顯著。

    目前國(guó)內(nèi)的研究文獻(xiàn)主要聚焦在同頻數(shù)據(jù)之間線性和非線性的相互影響,預(yù)測(cè)精度也從線性到非線性逐步提高。但隨著我國(guó)資本和外匯市場(chǎng)的逐步開(kāi)放,高頻金融變量與低頻宏觀變量的相互作用和聯(lián)系比單純的考慮同頻變量之間的相互關(guān)系更加重要也更值得深入探討。

    國(guó)內(nèi)研究混頻數(shù)據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)比較少,徐劍剛等(2007)[3]最早在金融領(lǐng)域使用MIDAS模型研究了我國(guó)股市不同頻率數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系并對(duì)股市的未來(lái)波動(dòng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。劉金全等(2010)[4]通過(guò)實(shí)證研究證明了MIDAS模型應(yīng)用在宏觀經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測(cè)上的有效性。多位學(xué)者用混頻數(shù)據(jù)模型對(duì)不同宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行了實(shí)證研究都得到了較好的效果。

    2015年8月11日我國(guó)匯改以來(lái),匯率波動(dòng)越來(lái)富有彈性,對(duì)于匯率的影響因素也越來(lái)越復(fù)雜,金融高頻數(shù)據(jù)即時(shí)影響著人們的預(yù)期進(jìn)而影響匯率的走勢(shì)。然而關(guān)于匯率預(yù)測(cè)的混頻數(shù)據(jù)建模,在本文之前國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中只有鄭耀威(2015)[5]一篇,而其雖然用混頻數(shù)據(jù)模型對(duì)月度匯率進(jìn)行了預(yù)測(cè)也主要是用不同貿(mào)易國(guó)匯率的周數(shù)據(jù)作為高頻變量影響因素,并沒(méi)有考慮到與匯率相關(guān)的同頻宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)匯率的影響。本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,綜合考慮經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義,篩選出影響匯率走勢(shì)低頻宏觀經(jīng)濟(jì)變量和對(duì)匯率走勢(shì)產(chǎn)生直接影響的高頻變量;通過(guò)使用M-MIDAS模型分析低頻經(jīng)濟(jì)變量與高頻金融數(shù)據(jù)對(duì)匯率的影響,并對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè);最后與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比,證明了MIDAS模型對(duì)于匯率預(yù)測(cè)的有效性并使預(yù)測(cè)效果得到改善。

    二、人民幣兌美元匯率預(yù)測(cè)相關(guān)文獻(xiàn)回顧

    目前關(guān)于人民幣兌美元預(yù)測(cè)方面的研究文獻(xiàn)主要分為三大類:

    第一,從匯率時(shí)間序列自身變化規(guī)律的角度,對(duì)單個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行建模,主要代表為ARMA、ARIMA、指數(shù)平滑技術(shù)、GARCH類模型。這方面的文獻(xiàn)比較多研究也相對(duì)成熟。范正綺和王祥云(1997)[6]將ARIMA應(yīng)用到了匯率的預(yù)測(cè)中。吳方(2007)[7]使用ARIMA模型對(duì)2005年匯改后的匯率進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)并說(shuō)明了其模型的優(yōu)越性?;輹苑宓龋?003)[8]在論證了GARCH模型在預(yù)測(cè)上的可行性之后,對(duì)匯率進(jìn)行滾動(dòng)和遞歸預(yù)測(cè),最后得到了比較好的預(yù)測(cè)效果。隨著技術(shù)的進(jìn)步許多學(xué)者針對(duì)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)提出了非參數(shù)的方法,并指出非參數(shù)方法比參數(shù)方法具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。趙樹(shù)然等(2012)[9]使用非參數(shù)GARCH模型與參數(shù)GARCH模型做了實(shí)證分析證實(shí)了這一觀點(diǎn)。目前,時(shí)間序列預(yù)測(cè)比較流行的模型是組合模型,它是從時(shí)間序列自身特點(diǎn)出發(fā)使用不同模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),最后通過(guò)某種機(jī)制對(duì)這些預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合得出最終預(yù)測(cè)結(jié)果;該方法不僅考慮了時(shí)間序列的特征同時(shí)還兼顧了不同模型之間的聯(lián)系,相對(duì)于單個(gè)模型預(yù)測(cè)更具優(yōu)越性。毛舟(2015)[10]使用ARFIMA、SVM、和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),最后用魯棒加權(quán)的方法對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行了非線性組合得到了比單個(gè)預(yù)測(cè)模型更為理想的效果。

    第二,從對(duì)匯率影響的宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的角度,依據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論(利率平價(jià)理論、購(gòu)買力平價(jià)理論、彈性價(jià)格貨幣理論、行為均衡理論等),找出影響匯率的主要因素,從宏觀基本面中提取信息對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擬合和預(yù)測(cè)[11]。如Junttila和Korhonen(2008)[12]使用購(gòu)買力平價(jià)理論和利率平價(jià)理論對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè);Moura(2010)[13]對(duì)不同理論的基本面模型的樣本外預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了系統(tǒng)的比較;Heiden等(2013)[14]量化投資者心理預(yù)期因素加入模型對(duì)匯率進(jìn)行了預(yù)測(cè),并證實(shí)了預(yù)測(cè)效果的改善;鄧貴川和李艷麗(2016)[11]使用幾個(gè)主流的匯率基本面模型對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)與隨機(jī)游走模型進(jìn)行比較,得出結(jié)論在中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)上匯率基本面模型優(yōu)于隨機(jī)游走模型。

    第三,同時(shí)考慮匯率自身滯后和相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的共同影響。匯率自身滯后對(duì)于匯率本身的影響能夠反映出匯率自身的變化規(guī)律,而其他變量對(duì)匯率的影響能夠反映出外界因素對(duì)匯率的影響,以此為基礎(chǔ)模型單獨(dú)對(duì)匯率做預(yù)測(cè)的比較少,主要分析的是變量之間的傳遞效應(yīng)。Moosa等(2000)[15]使用ARDL模型對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)得出模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于隨機(jī)游走模型。謝博婕等(2013)[16]運(yùn)用ARDL模型分析了匯率對(duì)我國(guó)物價(jià)水平的傳遞效應(yīng)。

    從以上文獻(xiàn)可以看出這三個(gè)方面都是默認(rèn)數(shù)據(jù)是同頻的前提下進(jìn)行建模,并沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)不同頻的情況。第一類模型雖然發(fā)展比較成熟但至今在經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋方面有所欠缺,特別是當(dāng)遇到金融危機(jī)時(shí)模型預(yù)測(cè)有可能出現(xiàn)較大偏差。第二類模型,主要出發(fā)點(diǎn)為典型的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,并沒(méi)有包含匯率自身變化規(guī)律的影響,所以主要是用來(lái)分析宏觀經(jīng)濟(jì)基本面之間的關(guān)系以及中長(zhǎng)期的影響,在預(yù)測(cè)精度上有爭(zhēng)議但做中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)效果比較好。第三類模型,雖然考慮了匯率自身的變化規(guī)律和外界主要經(jīng)濟(jì)因素的影響,但并沒(méi)有考慮到當(dāng)下金融市場(chǎng)的復(fù)雜性對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的影響,而金融市場(chǎng)的大量信息包含在金融市場(chǎng)的高頻數(shù)據(jù)中。

    綜合以上文獻(xiàn)特點(diǎn),本文在前人研究的基礎(chǔ)上運(yùn)用混頻數(shù)據(jù)選用M-MIDAS模型進(jìn)行建模,分析主要經(jīng)濟(jì)變量和高頻因素與匯率的關(guān)系,對(duì)人民幣兌美元匯率預(yù)測(cè)并與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型做對(duì)比證明混頻數(shù)據(jù)模型的優(yōu)越性。

    三、研究方法

    (一)MIDAS模型

    MIDAS模型首先由Ghysels等(2004,2007)[17-18]提出,基礎(chǔ)形式可以表示為:

    其中,W(L1m;θ)=∑Kk=0w(k,θ)Lkm為權(quán)重函數(shù),K為高頻數(shù)據(jù)的滯后階數(shù),L為滯后算子,m是高頻數(shù)據(jù)對(duì)低頻數(shù)據(jù)的倍數(shù)。其核心思想是在不改變?cè)袛?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上低頻和高頻數(shù)據(jù)放在一起進(jìn)行建模。MIDAS模型是在分布滯后模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的,對(duì)高頻數(shù)據(jù)的滯后進(jìn)行權(quán)重加總,權(quán)重是由帶參的權(quán)重函數(shù)控制,權(quán)重函數(shù)主要有:Beta-權(quán)重函數(shù)、Almon-權(quán)重函數(shù)(又分為指數(shù)形式和多項(xiàng)式形式)、Step-function-權(quán)重函數(shù)等[17],這些權(quán)重函數(shù)會(huì)針對(duì)不同的問(wèn)題進(jìn)行恰當(dāng)?shù)倪x擇。Eric Ghysels等(2004)[19]、Frale和Monteforte(2010)[20]等學(xué)者對(duì)此都進(jìn)行了模型對(duì)比與說(shuō)明。最后,通過(guò)非線性最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),數(shù)值優(yōu)化后得到最優(yōu)參數(shù)。

    (二)M-MIDAS模型構(gòu)建

    多元混頻數(shù)據(jù)回歸模型(M-MIDAS)的一般形式構(gòu)造如下:

    四、實(shí)證分析

    (一)變量選取及說(shuō)明

    依據(jù)已有文獻(xiàn),影響匯率變動(dòng)的主要宏觀經(jīng)濟(jì)因素有:政府支出、外匯儲(chǔ)備、外商直接投資、廣義貨幣供應(yīng)量(M2)、貿(mào)易條件(TOT)、貿(mào)易開(kāi)放度、國(guó)外凈資產(chǎn)(NFA)、美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率、非貿(mào)易品與貿(mào)易品價(jià)格比等變量[11,21]。結(jié)合經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義通過(guò)消除共線性和相關(guān)性較弱的不顯著性變量篩選出以下四個(gè)主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量:外匯儲(chǔ)備、貿(mào)易條件、非貿(mào)易品與貿(mào)易品的相對(duì)價(jià)格比、美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率??紤]到數(shù)據(jù)的可得性和一致性,數(shù)據(jù)選取區(qū)間為2010年11月到2016年8月數(shù)據(jù),本文參數(shù)估計(jì)的初始窗口設(shè)置在2010 年11月到2015年12月,樣本外預(yù)測(cè)區(qū)間為2016年1月到2016年8月,共8個(gè)窗口。數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)家外匯管理局、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備局官方網(wǎng)站等。

    外匯儲(chǔ)備 (FER):外匯儲(chǔ)備是一國(guó)干預(yù)外匯市場(chǎng)的工具,它衡量的是一國(guó)干預(yù)外匯市場(chǎng)的能力,從理論上講,如果一國(guó)外匯儲(chǔ)備增多代表著該國(guó)的綜合國(guó)力上升,本幣就會(huì)升值。相關(guān)研究文獻(xiàn)中許多學(xué)者也做了深入分析,如陳浪南和黃壽峰(2012)[22]通過(guò)建立理論模型并使用相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)證研究了匯率波動(dòng)對(duì)外匯儲(chǔ)備的影響得出兩者呈明顯負(fù)效應(yīng)。圖1為外匯儲(chǔ)備與匯率的走勢(shì),2014年之前我國(guó)外匯儲(chǔ)備一直處于大漲趨勢(shì),2014年6月末我國(guó)外匯儲(chǔ)備突破3.99萬(wàn)億美,由此之后外匯儲(chǔ)備由升轉(zhuǎn)降,人民幣貶值預(yù)期也在不斷升溫。這里匯率采用直接標(biāo)價(jià)法美元兌人民幣匯率,從圖中可以看出兩者大體走勢(shì)呈正相關(guān)(參數(shù)估計(jì)時(shí)為避免變量之間數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)差距過(guò)大,外匯儲(chǔ)備的單位為萬(wàn)億美元)。

    貿(mào)易條件 (TOT): 貿(mào)易條件主要反映的是一個(gè)國(guó)家的貿(mào)易狀況即本國(guó)的出口相對(duì)于進(jìn)口的盈利水平和貿(mào)易相對(duì)優(yōu)勢(shì),衡量一國(guó)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。量化指標(biāo)由本國(guó)的出口價(jià)格指數(shù)與進(jìn)口價(jià)格指數(shù)的比來(lái)表示,由于我國(guó)并沒(méi)有發(fā)布出口價(jià)格指數(shù)與進(jìn)口價(jià)格指數(shù)的官方數(shù)據(jù),本文將其轉(zhuǎn)化為我國(guó)一定時(shí)期的出口總額與進(jìn)口總額的比值。關(guān)于貿(mào)易條件與匯率的關(guān)系,理論上講貿(mào)易條件改善,本幣升值;貿(mào)易條件惡化,本幣貶值。但也有一些文獻(xiàn)從收入效應(yīng)和替代效應(yīng)兩個(gè)角度考慮對(duì)匯率的影響[21]。以貿(mào)易條件改善為例,首先對(duì)于收入效應(yīng),出口價(jià)格相對(duì)進(jìn)口價(jià)格上升使國(guó)民實(shí)際收入增加,從而需要更多的非出口品,使國(guó)內(nèi)非出口商品價(jià)格上漲。其次對(duì)于替代效應(yīng),進(jìn)口價(jià)格相對(duì)出口價(jià)格下降增加國(guó)民對(duì)進(jìn)口商品的需求從而使進(jìn)口商品價(jià)格上升,國(guó)內(nèi)非出口商品的價(jià)格相對(duì)下降。所以,貿(mào)易條件對(duì)匯率的影響由貿(mào)易條件變化產(chǎn)生的收入效應(yīng)和替代效應(yīng)的綜合效果決定,在不同時(shí)期內(nèi)這種影響是不確定的。貿(mào)易條件改善時(shí),所產(chǎn)生的收入效應(yīng)大于替代效應(yīng),人民幣升值;收入效應(yīng)小于替代效應(yīng),人民幣貶值。圖2為匯率與貿(mào)易條件的走勢(shì)圖并不能明顯看出整體呈現(xiàn)的正負(fù)相關(guān)性,本文進(jìn)一步給出實(shí)證分析結(jié)果。

    非貿(mào)易品與貿(mào)易品的相對(duì)價(jià)格比:該變量反映的是貿(mào)易品與非貿(mào)易品生產(chǎn)部門生產(chǎn)率增長(zhǎng)的相對(duì)變動(dòng),根據(jù)Balassa-Samuelson效應(yīng)①會(huì)引起匯率變動(dòng)。由于B-S效應(yīng)只是從生產(chǎn)率的角度解釋實(shí)際匯率變化的原因,并沒(méi)有明確生產(chǎn)率對(duì)名義匯率如何影響,所以本文將要探討生產(chǎn)率的改變對(duì)名義匯率有無(wú)實(shí)時(shí)性的影響。由于無(wú)法得知非貿(mào)易品與貿(mào)易品價(jià)格指數(shù),本文依據(jù)前人文獻(xiàn)的通常做法[11]:使用CPI代替非貿(mào)易品價(jià)格指數(shù),PPI代替貿(mào)易品價(jià)格指數(shù)。圖3為匯率與非貿(mào)易品貿(mào)易品相對(duì)價(jià)格比走勢(shì),大致可以看出與匯率大致呈正相關(guān)具體關(guān)系如何需要進(jìn)一步驗(yàn)證。

    美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率(FFR):由于中國(guó)一直大量持有美國(guó)國(guó)債,是美國(guó)的第一大債權(quán)國(guó)。隨著中國(guó)貨幣和資本市場(chǎng)的逐步開(kāi)放,兩國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策的溢出效應(yīng)也益加顯著。美國(guó)的利率與中國(guó)匯率市場(chǎng)聯(lián)系緊密,如果美國(guó)加息,大量資本將會(huì)從中國(guó)流向美國(guó),從而使人民幣貶值。也有許多學(xué)者對(duì)美國(guó)利率與人民幣匯率的關(guān)系做了深入的研究,如郭樹(shù)華等(2009)[23]分析了美聯(lián)儲(chǔ)利率和人民幣匯率之間的關(guān)系。由于美國(guó)聯(lián)邦基金利率作為美國(guó)的基準(zhǔn)利率市場(chǎng)交易活躍并且對(duì)信息反應(yīng)迅速靈敏,學(xué)界普遍認(rèn)為美國(guó)聯(lián)邦基金利率能夠反映美國(guó)真實(shí)的利率水平。本文選取美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率代表美國(guó)利率,數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備局官方網(wǎng)站,本文使用的是美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備局對(duì)美國(guó)聯(lián)邦基金利率的月度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。圖4為匯率與美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率走勢(shì),可以看出兩者大體呈負(fù)向走勢(shì)。

    人民幣兌美元即期匯率日度數(shù)據(jù)包含了大量的金融市場(chǎng)信息。圖5為人民幣兌美元即期匯率走勢(shì),2010年匯改重啟后匯率波動(dòng)幅度加大達(dá)到設(shè)定的0.5%的上限,人民幣加速升值;2012年4月人民幣兌美元匯率波動(dòng)區(qū)間設(shè)定由以前的0.5%擴(kuò)大至1%匯率波動(dòng)進(jìn)一步加大;2014年3月17日匯率波幅擴(kuò)大至2%并在2014年首次出現(xiàn)年度貶值,波動(dòng)幅度明顯加大走勢(shì)呈“N”字型;2015年進(jìn)入大幅雙向波動(dòng),可以看出隨著外匯市場(chǎng)的逐步開(kāi)放,金融市場(chǎng)更加復(fù)雜多變,匯率波動(dòng)彈性增大,即期匯率日度數(shù)據(jù)所含市場(chǎng)信息越多。人民幣兌美元即期匯率所選數(shù)據(jù)為2010年6月17日之后的數(shù)據(jù),主要是因?yàn)?008年金融危機(jī)匯率重新盯住美元匯率波動(dòng)比較小,數(shù)據(jù)有效程度不高;2010年6月匯改重啟,匯率波動(dòng)程度加大市場(chǎng)相對(duì)更有效。又考慮到數(shù)據(jù)的一致性和可得性將即期匯率選取區(qū)間定為2010年11月1日到2016年8月31日,共1 419個(gè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源:Wind數(shù)據(jù)終端。

    從M-MIDAS模型滾動(dòng)樣本參數(shù)估計(jì)結(jié)果(表1、表2)可以看出:

    前1期的外匯儲(chǔ)備規(guī)模對(duì)當(dāng)期匯率有顯著的影響,影響乘數(shù)在-0.1074上下波動(dòng),乘數(shù)為負(fù)表明前1期的外匯儲(chǔ)備增加(減少)對(duì)當(dāng)期匯率有升值(貶值)壓力。外匯儲(chǔ)備本質(zhì)上為一國(guó)的國(guó)際購(gòu)買力儲(chǔ)備,具有穩(wěn)定外匯市場(chǎng)的功能,前1期的外匯儲(chǔ)備的調(diào)控和變動(dòng)會(huì)使當(dāng)期的匯率變動(dòng)約為0.1074個(gè)百分點(diǎn)。

    非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對(duì)價(jià)格比滯后2期的變化對(duì)匯率的影響乘數(shù)在-1.1516左右波動(dòng)影響為負(fù),而在滯后4期的影響乘數(shù)均值為1.5715影響效應(yīng)為正,在這兩個(gè)滯后期非貿(mào)易品與貿(mào)易品價(jià)格比對(duì)匯率的影響相對(duì)于其他變量影響程度較大,還可以看出非貿(mào)易品部門與貿(mào)易品部門生產(chǎn)力差異的變化并不能立即影響到名義匯率,長(zhǎng)期來(lái)看其對(duì)匯率的影響也不穩(wěn)定但對(duì)匯率的影響作用不容忽視。

    模型估計(jì)滯后5期的美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率對(duì)匯率的影響乘數(shù)效應(yīng)均值是0.4356影響程度僅次于非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對(duì)價(jià)格比,說(shuō)明美元作為世界強(qiáng)勢(shì)貨幣,美國(guó)利率對(duì)我國(guó)匯率仍有較大程度的影響;影響值為正值即美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率提高,人民幣兌美元匯率貶值,這與利率平價(jià)理論相一致;而人民幣兌美元匯率受比較長(zhǎng)的美國(guó)利率滯后期的顯著影響主要原因可能是,我國(guó)資本市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)仍受一定程度的管制,當(dāng)美國(guó)利率變化時(shí)我國(guó)匯率短時(shí)間內(nèi)并不能進(jìn)行較大的變動(dòng)和調(diào)整,而是通過(guò)人們的預(yù)期和國(guó)際貿(mào)易的經(jīng)常項(xiàng)目進(jìn)行傳導(dǎo)從而使人民幣兌美元匯率發(fā)生變化。

    貿(mào)易條件的變化對(duì)匯率的影響效應(yīng)乘數(shù)在均值為-0.0822上下波動(dòng),數(shù)值為負(fù)說(shuō)明貿(mào)易條件改善人民幣升值,即在所考察的時(shí)間區(qū)間內(nèi)貿(mào)易改善所產(chǎn)生的收入效應(yīng)大于替代效應(yīng)。高頻數(shù)據(jù)權(quán)重函數(shù)參數(shù)估計(jì)顯著也說(shuō)明了高頻數(shù)據(jù)對(duì)匯率變化的重要性。

    2.模型預(yù)測(cè)效果比較分析

    本文選擇預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)中常用的指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)精度比較,常用的指標(biāo)有:

    均方根誤差率RMSE=1n∑nt=1(yt-t)2,指誤差平方平均數(shù)的平方根用以表明各期實(shí)際觀察值與各期預(yù)測(cè)值的平均誤差水平;絕對(duì)誤差百分比MAPE=1n∑nt=1yt-tyt是用相對(duì)數(shù)形式百分?jǐn)?shù)表示的預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)。兩個(gè)指標(biāo)都是值越小預(yù)測(cè)效果越好。

    從表3預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出,M-MIDAS模型的平均RMSE和MAPE指標(biāo)的值都小于ARIMA模型、BEER模型和ARDL模型,說(shuō)明整體來(lái)說(shuō)M-MIDAS模型在預(yù)測(cè)效果上相對(duì)于傳統(tǒng)基礎(chǔ)模型得到了改善。

    整體來(lái)看,ARIMA模型預(yù)測(cè)效率相對(duì)低主要是因?yàn)橹豢紤]了自身變化的因素沒(méi)有考慮外界相關(guān)因素的影響,BEER模型從宏觀基本面中提取信息預(yù)測(cè)匯率,沒(méi)有考慮到自身滯后和微觀層面的信息對(duì)當(dāng)前匯率的影響。ARDL模型做預(yù)測(cè)時(shí)缺少了高頻數(shù)據(jù)的大量金融市場(chǎng)信息而這些信息對(duì)于匯率波動(dòng)可能是比較重要的。M-MIDAS模型從宏觀基本面和微觀金融市場(chǎng)高頻數(shù)據(jù)中提取信息對(duì)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),以上結(jié)果說(shuō)明混頻數(shù)據(jù)模型在匯率預(yù)測(cè)中相對(duì)于傳統(tǒng)匯率模型具有優(yōu)越性。

    五、結(jié)論

    本文致力于分析混頻數(shù)據(jù)模型對(duì)人民幣兌美元匯率預(yù)測(cè)的適用性和有效性,分析高頻變量的加入對(duì)改善模型預(yù)測(cè)精度的效果。在混頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,選取M-MIDAS模型對(duì)匯率進(jìn)行滾動(dòng)樣本估計(jì)和樣本外預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)精度與同頻的傳統(tǒng)建模方法(ARIMA,BEER,ARDL)進(jìn)行比較,實(shí)證結(jié)果表明:人民幣兌美元匯率同時(shí)受外匯儲(chǔ)備、貿(mào)易條件、非貿(mào)易品與貿(mào)易品的價(jià)格比、美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率和高頻金融變量顯著影響,模型估計(jì)分析結(jié)果可以看出,目前對(duì)匯率影響程度相對(duì)比較大的影響因素為非貿(mào)易品與貿(mào)易品的價(jià)格比,它反映的是生產(chǎn)率的變化,這說(shuō)明我國(guó)的匯率還是主要受實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展好壞的影響;美聯(lián)儲(chǔ)基準(zhǔn)利率長(zhǎng)期來(lái)看對(duì)人民幣兌美元匯率影響相對(duì)較大,這主要是我國(guó)正在走向人民幣國(guó)際化與貨幣強(qiáng)勢(shì)的幾個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家聯(lián)系緊密,特別是美元作為世界貨幣對(duì)我國(guó)的貿(mào)易經(jīng)常項(xiàng)目和資本流動(dòng)都有著重要的影響,另外我國(guó)的外匯儲(chǔ)備主要是美元,這使得人民幣匯率與美國(guó)利率有著更加密不可分的關(guān)系,所以使人民幣國(guó)際化具有重要的戰(zhàn)略意義;外匯儲(chǔ)備作為一國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的體現(xiàn)和穩(wěn)定匯率的工具所以前一期的外匯儲(chǔ)備對(duì)當(dāng)期的匯率波動(dòng)有著直接的影響。貿(mào)易條件之所以相對(duì)于前三個(gè)變量影響較弱,可能是因?yàn)槲覈?guó)進(jìn)行國(guó)際貿(mào)易的貿(mào)易市場(chǎng)仍不是完全開(kāi)放的市場(chǎng),有一定程度的管制。

    高頻數(shù)據(jù)在模型中估計(jì)的顯著性表明,在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)全球化和我國(guó)資本市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)逐步開(kāi)放的背景下,高頻金融數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的波動(dòng)有著重要的影響,混頻數(shù)據(jù)模型對(duì)于合理分析宏觀經(jīng)濟(jì)有鮮明的優(yōu)越性。

    在混頻數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)上本文需要進(jìn)一步探討的是不同類型的混頻數(shù)據(jù)模型之間分析與預(yù)測(cè)以及金融領(lǐng)域更高頻數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè),這對(duì)于豐富宏觀經(jīng)濟(jì)和金融變量的分析和預(yù)測(cè)具有重要的參考和實(shí)用價(jià)值。

    注釋:

    ① Balassa-Samuelson效應(yīng)是指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率越高的國(guó)家,工資實(shí)際增長(zhǎng)率也越高,實(shí)際匯率的上升也越快的現(xiàn)象。若一國(guó)的貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率高于非貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率則本幣升值。

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    Abstract: The paper makes rolling forecasts for the RMB against the U.S. dollar at the end of the month with multiple mixed frequency data sampling model (M-MIDAS) and compares it with traditional ARIMA, BEER and ARDL models. In the macroeconomic variables, the relative price lagged 2 and 4 period of non-traded goods with traded goods have the biggest impact on RMB exchange rate, but the positive and negative effect is not stable; the increase of Fed′s benchmark interest rate lagged 5 period has a great downward pressure on RMB exchange rate; the increase in previous period foreign exchange reserves has a pressure on the appreciation of the current exchange rate and the impact is relatively large; the impact of trade conditions on the RMB exchange rate is significant but the impact is relatively small; high-frequency current exchange rate data has a role that cannot be ignored in the RMB exchange rate forecast; M-MIDAS mixing model is better than traditional forecasting model to solve the problem of data frequency inconsistency in exchange rate market, which will be a benchmark for macroeconomic forecasting or improving forecasting effect.

    Key words:RMB exchange rate; mixed frequency data; M-MIDAS model; exchange rate prediction

    (責(zé)任編輯:李江)

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