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我国人民币实际汇率非线性特征的描述

作　者: 李菲菲
导　师: 王雪标
学　校: 东北财经大学
专　业: 数量经济学
关键词: 汇率非线性模型 ESTAR模型 bootstrap仿真模拟
分类号: F832.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

2003年人民币出现升值风波,人民币汇率问题一度成为国内外关注的焦点。2009年下半年国际金融海啸还未平息,中美间围绕人民币汇率的争论再次响起。美国某些势力借口称,现在美国经济困难、失业率居高不下的原因是由于受到来自中国廉价进口商品的冲击而导致制造业和产业不振,而中国价格低廉的原因是因为人民币币值被低估。但是,在2005-2008年期间,人民币对美元升值累计高达21.1%,美国国内的经济却没有得到好转。事实上,很多著名研究者例如高盛集团首席经济学家奥尼尔给出的结论却恰恰相反,他认为就目前来看,人民币币值不仅没有被低估,反而被高估了0.4%。人民币汇率到底有没有被低估?人民币升值是否有道理?就在外界对人民币升值施加越来越大的压力的时候,3月份我国外贸逆差6年来首次出现月度逆差72.4亿美元。所以人民币汇率问题变得更加扑朔迷离。汇率是衡量一国内外经济中的一个关键变量,因此,了解汇率的动态行为特征并对汇率变化进行准确的预测,对一国宏观经济的研究具有重要的现实意义。而且汇率更关系到一国货币政策的改革和实施。汇率的走势还影响着国际收支经常项目的结算与资本和金融项目的支付。研究汇率波动对国内宏观经济抵御外部的干扰以及微观企业参与国际的竞争都有诸多益处。我国目前仍处于经济转轨过程中,准确地刻画汇率的变动显得尤为关键。本文基于以前学者对STAR模型研究成果及方法,分析人民币对美元汇率行为的动态特征。与以往分析不同在于本文的人民币汇率使用的是2005年前后浮动汇率制度下的数据,具体为2001年1月至2009年10月的月度数据。首先通过模型的非线性检验,检验人民币实际汇率序列是否为平稳的、是否表现出非线性特征；在拒绝了模型的线性原假设,即证明了人民币实际汇率存在非线性动态行为特征后,再通过建立非线性的平滑转换自回归模型(STAR),来详细描述人民币实际汇率的非线性特征,并阐发所建立的非线性模型的经济意义。最后运用脉冲响应函数描述模型的动态特征,并进行预测,得出本文的结论。我国人民币实际汇率走势是非线性的并体现了对称性的特征,服从p=1,d=1的ESTAR模型,这个结论与大多数发达国家的实际汇率服从ESTAR模型的结论是一致的。通过线性AR模型与非线性ESTAR模型的比较可以发现,ESTAR模型比AR模型有更优的拟合优度和信息准则。在实际汇率走势的拟合方面,非线性ESTAR模型要优于AR模型。人民币实际汇率ESTAR模型的转换变量的估计值为6.8312,数值较小,说明人民币实际汇率在两个机制之间的转换速度不快,比较平缓,这和我国政府对外汇市场的干预是间接的和小幅度的有关。实际汇率差分的均衡值为-0.1489,用中美两国的消费者价格指数转换之后,得到均衡的名义汇率值约为7.61。这说明,尽管面临国际上巨大的升值压力,我国人民币币值还是处于高估的状态。所以我国政府应该积极的采取措施缓解人民币升值的压力,比如可以增加购买美元资产、改进结售汇制度、减少外汇储备等。同时,我国政府应该对人民币实际汇率有清醒的认识,尽量避免外界的影响,不要盲目对人民币升值,而应该逐渐完善人民币汇率的形成机制。本文预测了2010年下半年我国的实际汇率,得到的数值显示汇率将保持相对平稳,但人民币汇率会继续以一定幅度下调,也即是人民币将面临升值。通过预测,人民币兑美元的实际汇率波动区间为6.90至6.43,此预测与中国银行的预测在一定程度上保持了一致。但是本文对人民币实际汇率的预测也会有一定的偏差,名义汇率的波动主要取决于中美两国的物价指数变化之比,所以物价之比的变动会影响预测的名义汇率值。由于受美国次贷危机的影响,经济前景和美国巨额经济刺激对世界经济的影响尚不确定性,而ESTAR模型并未能全面的考虑影响汇率变动的各种因素。加之本文选取的数据时间序列较短。因此,模型还有待进一步改进。在创新方面：首先,本文选用1stOpt软件,不需要赋初值,软件从任一随机初始值开始,都能求得正确结果。其次,本文在描述实际汇率的非线性动态特征时,运用bootstrap仿真模拟来实现模型的非线性检验、转换变量和转换函数的选取,并最终估计出精确的STAR模型,仍通过bootstrap仿真模拟建立脉冲响应函数来描述模型的动态特征,此为本文最大的创新点。

全文目录

摘要  2-4
ABSTRACT  4-9
1 引言  9-17
  1.1 本文的选题背景和现实意义  9-11
    1.1.1 人民币汇率制度的演变历程  9-10
    1.1.2 选题背景和意义  10-11
  1.2 综述人民币汇率的研究文献  11-15
  1.3 本文的研究思路和研究方法  15
  1.4 本文的难点和可能的创新点  15-17
2 平滑转换自回归模型  17-27
  2.1 平滑转换自回归模型的相关理论基础  18-21
    2.1.1 平滑转换自回归模型的一般特征  18-19
    2.1.2 对数平滑转换自回归模型(LSTAR)  19-20
    2.1.3 指数平滑转换自回归模型(ESTAR)  20-21
    2.1.4 指数平滑转换自回归模型和对数平滑转换自回归模型的异同点  21
  2.2 平滑转换自回归模型的估计与诊断  21-27
    2.2.1 建立线性模型AR(k)  22
    2.2.2 确定转换变量s_t和线性对非线性的检验  22-24
    2.2.3 对最终选择的模型进行参数估计  24-25
    2.2.4 模型的评价:诊断检验和脉冲响应  25
    2.2.5 模型的应用  25-27
3 人民币汇率的实证分析  27-49
  3.1 变量及数据的选取  27-28
  3.2 变量的平稳性检验  28-29
  3.3 线性模型的建立  29-31
  3.4 平滑转换自回归模型的建立  31-40
    3.4.1 滞后阶数p的确定  32
    3.4.2 参数d的确定  32-35
    3.4.3 模型的选择,即非线性函数转换形式的选择  35-37
    3.4.4 非线性模型的估计  37-38
    3.4.5 非线性模型的诊断  38-40
  3.5 对所建立的模型的经济解释  40-41
  3.6 模型的动态特征-脉冲响应函数  41-44
  3.7 模型的预测  44-49
4 结论  49-51
参考文献  51-54
后记  54-56

我国人民币实际汇率非线性特征的描述

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