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基于隨機波動模型(SV)的人民幣匯率風(fēng)險預(yù)測

發(fā)布時間:2024-05-19 05:55
  人民幣匯率風(fēng)險的精準(zhǔn)計算和預(yù)測是管理和控制匯率風(fēng)險的首要條件,并隨著外匯市場的發(fā)展與完善受到越來越多的重視。在此背景下,利用隨機波動模型和在險價值模型對匯改后的人民幣匯率風(fēng)險進(jìn)行度量與預(yù)測。首先,基于貝葉斯估計方法,運用四種隨機波動模型對人民幣匯率波動進(jìn)行擬合,并運用DIC準(zhǔn)則篩選出擬合效果最好的SV-N模型;然后,利用篩選出的模型結(jié)合在險價值模型對人民幣匯率風(fēng)險進(jìn)行度量;最后,基于所構(gòu)建的SV-N-CVaR模型,對所選樣本范圍之外100日的人民幣匯率風(fēng)險進(jìn)行一步向前預(yù)測。將預(yù)測值與真實值進(jìn)行比較,可以看到預(yù)測正確率為87%,匯率風(fēng)險預(yù)測值和真實值的變動趨勢基本相同,說明風(fēng)險預(yù)測模型與真實狀況保持了較高的一致性,在所構(gòu)建模型的基礎(chǔ)上建立人民幣匯率風(fēng)險預(yù)測體系是可行的。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

結(jié)果圖1SV-N模型中各未定參數(shù)的后驗分布密度64200.20.40.60.8由以上的貝葉斯估計

結(jié)果圖1SV-N模型中各未定參數(shù)的后驗分布密度64200.20.40.60.8由以上的貝葉斯估計

以SV-N模型為例,對于未定參數(shù)的組合(h1,h2,…,hm,μ,,τ),Gibbs抽樣以如下方式進(jìn)行:設(shè)置初值θ0=(,μ0,0,τ0);從完全條件分布f(h1|,μ0,0,τ0)中抽。粚⑻娲,從完全條件分布f(h2|μ0,0,τ0)中抽;將替代,從完全條件分布f(h3|,....


圖22017年5月24日至10月19日匯率風(fēng)險預(yù)測值和真實匯率差值絕對值015913172125293337414549535761656973778185899397

圖22017年5月24日至10月19日匯率風(fēng)險預(yù)測值和真實匯率差值絕對值015913172125293337414549535761656973778185899397

合我國國情和匯率形成機制,利用近年來計量經(jīng)濟學(xué)模型的最新成果,繼續(xù)構(gòu)建和完善匯率風(fēng)險度量和預(yù)測模型是我們未來探索的方向。主要參考文獻(xiàn):[1]惠曉峰,柳鴻生,胡偉何等.基于時間序列GARCH模型的人民幣匯率預(yù)測[J].金融研究,2003(5):99~105.[2]王雪,胡未名,楊海....



本文編號:3977691

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