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[期刊] 金融研究
[作者]
惠晓峰 柳鸿生 胡伟 何丹青
本文运用时间序列的GARCH模型 ,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测。在论证了GARCH模型预测可行性的基础上 ,分别采用一步向前预测的滚动算法和递归算法 ,取得了令人满意的预测效果。
关键词：
时间序列 GARCH模型 汇率预测
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
杨甜婕 邓富华
本文通过构建扩展的GARCH模型,探讨了人民币汇率中间价形成机制、宏观经济基本面及央行调控等因素对人民币汇率中间价变动的影响。研究结果表明:在岸和离岸市场人民币即期汇率、人民币汇率指数及逆周期因子对中间价波动均有显著影响。宏观经济基本面上,通货膨胀率上升和中美两国利差收窄均会加剧中间价波动幅度,而外汇储备的回升和持续的贸易顺差对中间价形成有效支撑。央行调控方面对中间价变动的影响十分有限。此外,CFETS指数、美元指数以及VIX指数对人民币汇率中间价变动不存在非对称效应。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘姝伶 温涛 葛军
自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币持续升值,已影响到经济生活的各个方面,正确分析与预测汇价及其波动对各经济主体金融政策与投融资决策的制定有着十分重要的意义。本文选取国内外学者较为认同的ARIMA和GARCH模型对人民币美元汇率建模,并对其预测误差进行分析,结果表明在对人民币兑美元中间价的预测中,GARCH模型预测相对ARIMA模型更优。
关键词：
汇率预测 ARIMA模型 GARCH模型
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
孙柏 李小静
利用三类不同结构的基本ＧＡＲＣＨ类模型对四个不同时间跨度上人民币汇率序列进行拟合和效度检验；并进一步结合窗口检验程序，借助相关性Ｃ统计量和双相关Ｈ统计量对实证对象的ＧＡＲＣＨ类非线性结构的稳定性及ＧＡＲＣＨ类模型中有关非线性相关的基本假设进行检验。结果表明，人民币汇率系统是一个典型的非线性动态复杂系统，人民币汇率序列中的ＧＡＲＣＨ类非线性结构表现出了非持续和瞬时性的特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宫舒文
文章通过对美元兑人民币汇率数据的统计特征分析与模型建立深度解析汇率走势状况,选取2013~2015年714个美元兑人民币汇率每日中间价数据,以ARMA模型建立均值方程模型,结合GARCH模型族中GARCH模型、TGARCH模型、EGARCH模型及GARCH-M模型对汇率的对数收益率数据进行数据分析及模型拟合,通过对模型系数显著性、AIC及SBC准则及模型本身要求等各方面的筛选最终选用EGARCH(1,3)作为最优拟合模型,并发现美元兑人民币汇率具有集群性、非对称性和杠杆效应等特征。
[期刊] 上海金融
[作者]
周爱民 刘晓孟
随着我国汇率报价机制的逐步放开,人民币汇率的波动幅度近年来逐渐增大,汇率敏感部门对人民币汇率波动的预测需求逐渐增强。因传统的金融时间序列模型或指数平滑模型不能很好地筛选并包含高阶滞后项信息,故本文选取机器学习中的稀疏模型族(Lasso、Ridge、弹性网、SCAD与MCP)对汇率波动率进行预测,并将预测结果与传统模型进行比较并进行DM检验。结果发现,稀疏模型在各种货币的预测能力上均强于GARCH模型。在多种汇率的预测中,稀疏模型的预测能力表现出比指数平滑模型更强的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
危黎黎 李超 李余辉
文章运用平滑转换自回归模型(STAR)对人民币实际汇率进行建模和预测,研究结果表明:(1)1996年1月至2013年5月,人民币实际汇率满足非线性和对称性;(2)对称的平滑转换自回归模型(ESTAR)对人民币实际汇率短期及中短期样本外的预测明显优于AR线性模型。
关键词：
人民币实际汇率 非线性调整 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫树熙 肖庆宪
文章提出指数加权移动平均(EWMA)组合模型克服了传统组合方法没有考虑时序数据间时隔远近而相互影响不同的动态关联缺陷。对汇改后人民币汇率实证分析,结果发现EWMA组合模型比被组合的广义自回归条件异方差(GARCH)模型和均值回复(Mean Reversion)模型有更好的预测精度,能够更加逼真把握金融时序的未来走势。
[期刊] 商业时代
[作者]
黄艺婵
本文参照"一篮子"货币准则,在假定基准汇率维持稳定的条件下,通过使用ARMA模型对篮子中欧元和日元汇率的预测,从而实现对人民币对美元汇率的预测。加强人民币汇率变动的风险意识,以期对经济活动有现实意义和参考价值。
关键词：
一篮子 货币准则 ARMA汇率
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
聂淑媛
文章基于1992—2020年的季度GDP数据，实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应，探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点，分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×（0,1,1）_4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模，并依据MAPE等评价指标，得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示，我国具有良好的经济发展前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈镇坤 刘金山
文章首先对时间序列自回归(AR)模型进行贝叶斯分析,并基于居民消费价格指数(CPI)建立贝叶斯时间序列预测模型。接着,构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对模型进行仿真分析,对ARI模型和BARI模型的预测准确性进行比较。探讨了一种基于专家先验信息下对CPI预测结果的进一步贝叶斯推断方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵秀丽 赵俊龙
本文基于B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列方法相结合,建立了时间序列的预测模型。该方法有较高的预测精确度,可以描述复杂模型,并且用实例进行了分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王佳
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型。文章在借鉴运用时间序列和GM(1,1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势。笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型。
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