时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究(4)

时间序列

344　　　　　　　上海理工大学学报2005年第27卷　

Yt=-0.063Yt-1-0.097Yt-2+0.109Yt-3-

　　　0.182Yt-4+0.026Yt-5-0.090Yt-6+　　　0.025Yt-7-0.269Yt-8+εtεt=

h

t vt

ln(ht)=-8.633+0.596ln(ht-1)-

　　　　0.450

εt-1

ht-1

+0.068

εt-1

ht-1

(6)

虑时间序列本身的特性来预测,没有考虑到汇率本

身受许多不可预测的复杂因素影响;而EGARCH模型考虑了金融数据时间序列中随机扰动项的波动群集性,模型预测效果相对较好,较适合长期预测.

c.从预测结果看,EGARCH模型的预测汇率较ARMA模型更接近实际汇率,预测的误差也比较小.检验结果有力地证明了我国人民币/美元日汇率值的时间序列中存在着EGARCH效应,即指数异方差性,EGARCH(1,1)模型完全适用于人民币/美元的建模,并且预测结果也表明EGARCH(1,1)模型预测短期汇率是可行的.许多研究表明,时间序列模型对于比较平稳的市场才能发挥其最大的作用.2003年我国人民币汇率保持相对稳定,虽然有些波动,但整体趋势是平稳的,这是EGARCH模型应用于我国人民币汇率中取得成功的前提条件所在.

参考文献:

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　　利用以上模型对2003年12月份的汇率值进行预测,得到预测曲线(见图2)和预测分析结果(见表4).图2中,15d预测值与实际值的拟合度较高;表4中,AR(8)EGARCH(1,1)模型的MAPE随预测期限的延长而增大.

译.北京:中国金融出版社,2002.

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图2　AR(8)EGARCH(1,1)模型预测值与实际值对比折线图

Fig.2　LinegraphsofAR(8)EGARCH(1,1)predicting

valuesandthefactualvalues

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表4　AR(ARCH(1,1)预测结果分析

Tab.4　AnalysisofAR(ARCH(1,1)predictingresult

日期

2003200320032003预测值827.707827.706827.705827.708实际值827.700827.710827.690827.680MAPE0.0850.0910.1110.1313　结　论

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[10]　丁剑平,于群.论人民币汇率波动的“弹性”[J].上海

模型的短期预测效果均优于长期预测.原因在于各模型均是基于过去时间序列数据建立的,并没有考虑预测期相应时间内,实际外汇市场上汇率的随机性和波动性以及政府干预、庄家炒作等因素.随着预测期的增长,预测效果自然会变差.

b.AR(8)EGARCH(1,1)模型的长期预测效果优于ARMA(8,0)模型.原因是ARMA模型只考

财经大学学报,2003,5(2):19～26.

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[12]　易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统

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