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    匯率預(yù)測(cè)方法綜述

    2019-10-24 08:55:44吳思
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年23期
    關(guān)鍵詞:綜述匯率

    吳思

    摘 要:匯率預(yù)測(cè)方法是學(xué)術(shù)界長期爭論的話題,國內(nèi)外學(xué)者的匯率預(yù)測(cè)方法可以分為四類,即基本因素分析法、技術(shù)分析法、市場(chǎng)分析法和組合分析法。在系統(tǒng)介紹當(dāng)前匯率預(yù)測(cè)方法理論體系的基礎(chǔ)上,通過對(duì)比國內(nèi)外關(guān)于各種匯率預(yù)測(cè)方法的研究成果,總結(jié)各類分析法的不足之處,以期為后續(xù)研究提供參考。

    關(guān)鍵詞:匯率;預(yù)測(cè)方法;綜述

    中圖分類號(hào):F224? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ?文章編號(hào):1673-291X(2019)23-0135-03

    隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷深入,預(yù)測(cè)匯率走勢(shì)對(duì)一國政府、企業(yè)以及個(gè)人都具有重大意義。但目前國內(nèi)學(xué)術(shù)界關(guān)于匯率預(yù)測(cè)方法的文獻(xiàn)綜述很少。本文力圖梳理當(dāng)前國內(nèi)外關(guān)于匯率預(yù)測(cè)方法的重點(diǎn)文獻(xiàn),并分析各類匯率預(yù)測(cè)方法的不足,旨在為匯率預(yù)測(cè)方法的研究提供綜述依據(jù)。

    一、基本因素分析法

    基本因素分析法依據(jù)影響匯率變動(dòng)的各種因素發(fā)生作用的方向和強(qiáng)度,來預(yù)測(cè)匯率變動(dòng)的走勢(shì)。它以匯率決定理論為基礎(chǔ)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,通過OLS等回歸分析法預(yù)測(cè)匯率的走勢(shì)。

    眾多研究表明,基本因素分析法在實(shí)踐中對(duì)匯率預(yù)測(cè)的結(jié)果往往不令人滿意。絕對(duì)購買力平價(jià)理論就被證實(shí)其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不高(陳浪南,1990;鄭蘭祥,2000);貨幣模型雖具有長期預(yù)測(cè)效果,但對(duì)一年內(nèi)的預(yù)測(cè)無效(Mark,1995);利率平價(jià)理論的一些假設(shè)條件在現(xiàn)實(shí)中難以成立,加上影響未來匯率變動(dòng)因素的復(fù)雜性,使利率平價(jià)理論在短期匯率的預(yù)測(cè)上有所偏移(蔡■霞,2006)。有些學(xué)者甚至認(rèn)為,過去30年間所有的匯率模型,包括貨幣模型、購買力平價(jià)模型、非拋補(bǔ)利率平價(jià)模型及巴拉薩—薩繆爾森生產(chǎn)率模型及四個(gè)模型的綜合模型,沒有任何模型的短期預(yù)測(cè)力能夠穩(wěn)定超過隨機(jī)游走模型(Meese & Rogoff,1995;Cheung,等,2005;鄧貴川,等,2016)。

    后續(xù)研究學(xué)者則在對(duì)匯率決定理論模型進(jìn)行修正后,取得了一定的成果。例如,引入兩國間債權(quán)債務(wù)關(guān)系,對(duì)傳統(tǒng)的貨幣主義模型進(jìn)行修正,建立匯率預(yù)測(cè)模型(袁偉,等,2014);采用分位數(shù)回歸法來估計(jì)匯率決定模型(關(guān)蓉,等,2017)。

    也有學(xué)者不依靠匯率決定理論,而是根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)選出諸如貨幣供應(yīng)量、外匯儲(chǔ)備兩國利率差、貿(mào)易條件等匯率的影響因素(袁達(dá),等,1999;張蜀林,等,2016),并構(gòu)建模型來對(duì)匯率走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),如魏巍賢(1998)構(gòu)建的基于協(xié)整技術(shù)分析的匯率短期預(yù)測(cè)模型、張蜀林等(2016)構(gòu)建的M-MIDAS模型。還有學(xué)者構(gòu)建匯率波動(dòng)影響指標(biāo),如郝陽(2016)發(fā)現(xiàn),基于“金融調(diào)整渠道”的匯率調(diào)整壓力指標(biāo)對(duì)匯率變動(dòng)有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

    二、技術(shù)分析法

    技術(shù)分析法是指只依靠匯率過去的變動(dòng)趨勢(shì),使用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)未來的匯率走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。匯率預(yù)測(cè)的技術(shù)分析法主要包括參數(shù)統(tǒng)計(jì)法、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法以及組合預(yù)測(cè)法。

    (一)參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法

    1.線性模型。常見的匯率預(yù)測(cè)的線性參數(shù)模型有ARMA模型、ARIMA模型等,部分學(xué)者在匯率預(yù)測(cè)方面取得了較好的效果(范正綺,等,1997;馬莉,等,2009),然而更多情況下用線性參數(shù)模型來預(yù)測(cè)匯率并不精確,其預(yù)測(cè)效果不如GARCH、STAR等非線性參數(shù)模型(許少強(qiáng),等2007;劉柏,等,2008;劉姝伶,等,2008)。

    2.非線性模型。由于匯率的影響因素眾多,利用線性模型預(yù)測(cè)的結(jié)果往往精度不高,因此許多學(xué)者構(gòu)建非線性參數(shù)模型來預(yù)測(cè)匯率,并取得了不錯(cuò)的效果,如GARCH模型(惠曉峰,等,2003;蘇巖,等,2007;魏紅燕,等,2014)、EGARCH模型(戴曉楓,等,2005)、TAR模型(蘇玉華,2014)、STAR模型(劉柏,等,2008)、LSTAR模型(徐家杰,2013)以及貝葉斯平均分類回歸模型(畢玉江,等,2016)。同時(shí),不少研究發(fā)現(xiàn)不同貨幣適用于不同的非線性模型,如李志斌等(2010)將ARCH類模型的匯率預(yù)測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)TARCH模型較好地?cái)M合了人民幣對(duì)港幣匯率的波動(dòng)特征,GARCH模型則更好地?cái)M合了人民幣對(duì)美元匯率的波動(dòng)率特征。

    (二)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法

    1.同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)匯率的研究很多。Refenes等(1993)、T.D.Chaudhuri等(2016)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)匯率變動(dòng),認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特定情況下有一定的預(yù)測(cè)效果,L.Falat(2016)則利用改造后的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了匯率預(yù)測(cè)精度。Zhang和Hu(1998)、孫柏和謝赤(2009)、王向宇等(2010)、錢曉東等(2010)、胡歡等(2014)分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、層反饋(RNN2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型、VLRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Elman網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)匯率特別是短期匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),并取得了一定的效果。

    然而,同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不適用于所有幣種匯率的預(yù)測(cè),如Kuan和Liu(1995)發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只對(duì)日元、英鎊兌美元的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確,但對(duì)加拿大元、德國馬克及瑞士法郎兌美元的預(yù)測(cè)效果一般。

    2.支持向量機(jī)模型。支持向量回歸(SVR)最早是Vapnik(1995)提出的用來解決分類和識(shí)別問題的非參數(shù)方法,后由于其強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力也被應(yīng)用于金融和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。國內(nèi)學(xué)者中陳詩一(2007)較早應(yīng)用SVR方法預(yù)測(cè)中國、韓國、印度和瑞士四國貨幣兌美元的日匯率,證明SVR方法具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。方兆本等(2015)用基于自相關(guān)函數(shù)均值變點(diǎn)的HHT法對(duì)匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪后,再利用SVR方法進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)精度有所提高。

    3.馬爾科夫鏈模型。馬爾科夫鏈中的某一時(shí)刻的數(shù)值僅與前一時(shí)刻數(shù)值相關(guān),與其他歷史時(shí)刻的數(shù)值無關(guān)。若能證實(shí)匯率具有馬爾可夫性質(zhì),則可利用馬爾科夫鏈模型來預(yù)測(cè)匯率。陳敏等(2007)和劉巖等(2007)分別運(yùn)用馬爾科夫鏈模型對(duì)人民幣兌美元的匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相符。張成虎等(2010)利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型對(duì)人民幣兌美元匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),同樣取得了不錯(cuò)的效果。

    4.其他非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。除以上三種方法外,國內(nèi)外學(xué)者還運(yùn)用其他如遺傳算法模型(賈光峰等,2008)、灰度預(yù)測(cè)模型(張淵淵,等,2011)、小波分析(殷光偉,2011)等非參數(shù)方法來預(yù)測(cè)匯率。

    (三)組合預(yù)測(cè)法

    組合預(yù)測(cè)法最早由Bates和Grange(1969)提出。它能改進(jìn)單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的不足,提升模型的預(yù)測(cè)精度。

    Hu和Tsoukalas(1999)用不同的GARCH模型預(yù)測(cè)條件波動(dòng),并對(duì)這些預(yù)測(cè)值進(jìn)行線性和非線性組合,結(jié)果表明,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性組合的預(yù)測(cè)效果是最好的。Tseng等(2002)、Zhang(2003)和Yu,Wang和Lai(2005)則分別將SARMIA模型、ARIMA模型和GLAR模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組合進(jìn)行預(yù)測(cè)。謝赤和歐陽亮(2008)通過比較同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型能更好地預(yù)測(cè)匯率的變動(dòng)趨勢(shì)。洪嘉灝等(2016)提出將匯率時(shí)間序列中線性部分的數(shù)據(jù)通過隨機(jī)游走模型進(jìn)行模擬,剩余的非線性殘差部分用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誒爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的組合預(yù)測(cè)方法,證明該組合預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型。傅魁等(2018)運(yùn)用改進(jìn)的集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MEEMD)和模糊灰色關(guān)聯(lián)度分析,發(fā)現(xiàn)MEEMD組合模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于其他單模型和組合模型。

    盡管組合預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)精度上優(yōu)于單項(xiàng)模型,但由于單個(gè)組合預(yù)測(cè)模型總是基于特定時(shí)段匯率的波動(dòng)特征,使得組合預(yù)測(cè)模型的通用性大打折扣,更為適用短期匯率預(yù)測(cè)。不少學(xué)者則試圖構(gòu)建高自適用性模型來解決這一難題,如蔣傳進(jìn)(2017)基于單項(xiàng)模型的偏度、誤差方差比、預(yù)測(cè)步長和相關(guān)性四個(gè)因素構(gòu)建擁有自適用性的模型遴選程序,使得組合模型能夠根據(jù)匯率特征自動(dòng)篩選出適用性最高的模型,從而提高模型的普適性。

    三、市場(chǎng)分析法

    市場(chǎng)分析法是指利用當(dāng)前市場(chǎng)匯率行情來估計(jì)未來即期匯率的方法。韓立巖等(2007)利用2004年芝加哥商品交易所的美元—?dú)W元期貨期權(quán)的信息,分析發(fā)現(xiàn)隱含偏度、隱含波動(dòng)率與每日匯率變化率有緊密聯(lián)系;李艷麗(2017)通過對(duì)2005年7月至2016年5月境內(nèi)外四種不同期限的人民幣遠(yuǎn)期匯率和即期匯率進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)期限越短,人民幣遠(yuǎn)期匯率無偏性表現(xiàn)越好,流動(dòng)性、廣度和深度更強(qiáng)的外匯市場(chǎng)的遠(yuǎn)期匯率對(duì)未來匯率預(yù)測(cè)的無偏性更好。

    孔儀方等(2012)則認(rèn)為,應(yīng)考慮遠(yuǎn)期匯率、國內(nèi)利率與國外利率對(duì)即期匯率變動(dòng)趨勢(shì)的綜合影響,運(yùn)用由遠(yuǎn)期匯率指標(biāo)測(cè)算而得的貶值壓力指標(biāo)取代遠(yuǎn)期匯率指標(biāo)本身,分析其對(duì)即期匯率市場(chǎng)的價(jià)格傳遞效應(yīng)。

    四、組合分析法

    組合分析法指的是結(jié)合基本因素分析法、技術(shù)分析法以及市場(chǎng)分析法中兩種及兩種以上的方法預(yù)測(cè)匯率走勢(shì)的方法。基本因素分析法基于多種假設(shè)條件,在短期匯率預(yù)測(cè)上存在困難。而技術(shù)分析法缺乏理論依據(jù),無法對(duì)中長期匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)。組合分析法的出現(xiàn),通過取長補(bǔ)短,能夠彌補(bǔ)各類匯率預(yù)測(cè)法的短板。

    (一)基本因素分析法與技術(shù)分析法結(jié)合

    由于匯率波動(dòng)不僅受自身波動(dòng)規(guī)律的影響,而且還會(huì)受到眾多宏微觀經(jīng)濟(jì)因素的影響,因此匯率預(yù)測(cè)組合分析絕大多數(shù)情況是將基本因素分析法和技術(shù)分析法結(jié)合進(jìn)行。

    國外學(xué)者中,Guerand(1989)最早采用組合分析法,得出中、短期預(yù)測(cè)組合模型對(duì)外匯市場(chǎng)的預(yù)測(cè)是有效的。國內(nèi)學(xué)者中唐小我等(1996)構(gòu)建的粘性價(jià)格模型和單變量時(shí)間序列模型的組合模型對(duì)中長期匯率的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于隨機(jī)游走模型。江春等(2018)將多種匯率決定模型、計(jì)量模型相結(jié)合對(duì)人民幣兌美元匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)泰勒規(guī)則模型預(yù)測(cè)能力高于隨機(jī)游走模型。

    在基本因素分析和技術(shù)分析的組合模型中,異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究最多,它將基本因素法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合起來預(yù)測(cè)匯率。Shazly(1997)選取一個(gè)月歐洲美元存款利率、一個(gè)月歐洲外幣存款利率、即期匯率和一個(gè)月的遠(yuǎn)期匯率作為輸入變量,預(yù)測(cè)一個(gè)月后的即期匯率,證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果比通過遠(yuǎn)期匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果要好?;輹苑宓龋?998,2005)則選取兩國的CPI和GDP、利率差、貨幣供應(yīng)比、凈出口額、外匯儲(chǔ)備等變量,用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè),具有較高的預(yù)測(cè)精度。徐立本等(2005)以消費(fèi)物價(jià)指數(shù)為輸入變量,以匯率為輸出變量構(gòu)造了人民幣匯率的預(yù)測(cè)模型,結(jié)果顯示其預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于隨機(jī)游動(dòng)模型。

    (二)技術(shù)分析法與市場(chǎng)分析法結(jié)合

    將技術(shù)分析法與市場(chǎng)分析法結(jié)合來預(yù)測(cè)匯率的研究不多。侯鐵珊等(2013)將1月期人民幣NDF作為輸入變量,使用非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人民幣匯率進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)NDF參與匯率預(yù)測(cè)是有效的。

    五、結(jié)論

    本文通過總結(jié)分析國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于匯率預(yù)測(cè)方法的理論和實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)各匯率預(yù)測(cè)方法雖然通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理能夠?qū)R率波動(dòng)的方向、大小進(jìn)行預(yù)測(cè)和量化,但由于自身存在缺陷,導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度有限?;疽蛩胤治龇ㄖ饕趨R率決定理論,能夠?qū)χ虚L期匯率的波動(dòng)進(jìn)行較好的預(yù)測(cè),但受各匯率決定理論的假設(shè)限制,預(yù)測(cè)精度(特別是對(duì)短期匯率的預(yù)測(cè))受限。技術(shù)分析法雖然通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理能夠?qū)R率波動(dòng)的方向和大小進(jìn)行預(yù)測(cè)和量化,但由于缺乏理論依據(jù),容易背離經(jīng)濟(jì)基本面,從而無法解釋中長期匯率波動(dòng)。市場(chǎng)分析法運(yùn)用遠(yuǎn)期匯率市場(chǎng)行情來預(yù)測(cè)匯率,忽略了其他經(jīng)濟(jì)因素對(duì)匯率的影響。組合分析法將以上三種匯率預(yù)測(cè)方法加以結(jié)合,能夠彌補(bǔ)單個(gè)預(yù)測(cè)方法的缺陷,但是如何將它們有機(jī)結(jié)合在一起形成一套完善的匯率預(yù)測(cè)機(jī)制,還是今后研究中需要克服的一道難關(guān)。

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