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基于时间序列ARCH模型的人民币汇率分析
闫思羽
（云南财经大学统计与数学学院,云南昆明6 5 02 2 1）
摘 要：随着人民币市场化的推进,人民币波动幅度增大,汇率波动日趋复杂.为此,采用ARCH模型对2 0 1 4年1月1日至2 0 1 5年1 2月31日的人民币兑美元日汇率进行建模.结果表明,ARCH(1)模型在一定程度较好地拟合了人民币兑美元汇率的时间序列.
关键词：时间序列；人民币汇率；ARCH模型
中图分类号：F83
文献标识码：A
doi:10. 19 311／j. cnki. 16 72-3198. 2017. 15. 0561 研究背景
随着经济全球化,国与国之间的联系越来越紧密,汇率作为宏观经济的重要指标,其在开放经济中的重要性逐渐突出,因此汇率波动由此成为社会各界共同关注的问题.汇率是国际贸易中最重要的调节杠杆.考虑到我们国家经济贸易是依赖性增长,所以国际贸易会受到汇率的影响.鉴于ARCH模型比较适合用于分析金融市场时间序列的条件方差,所以,本文用ARCH模型来分析2014 - 2015年人民币汇率的波动规律.2 数据来源和处理
本文采用人民币兑美元的日汇率值,样本数据选取2 0 1 4年1月- 2015年1 2月的日汇率数据,所有人氏币兑美元日汇率数据来自招商银行提供的统计数据(www．cmbchina．C01-I-I)o所有的计算结果由R3.2.1实现.鉴于ARCH模型适用于收益性的时间序列,所以对人民币兑美元的日汇率序列rt取对数进行处理,使其变成比较平稳的收益性序列,具体变换公式如下：
ht—logrt - logrt-1
Portmanteau Q检验计算结果显示在5%的显著性水平下,残差序列均显著,即时间序列存在着显著的异方差性.
通过对时间序列的相关性检验可以得到,人民币兑美元日汇率的时间序列具有显著的自相关性和异方差性,所以可以采用ARCH模型来建模.3.2ARCH模型估计
采用R3.2.1软件对建立ARCH(1)汇率模型进行估计.
估计方程：
\7xt一-0. 8141+et+1.0538et-1+0.1076et-2+Ut
Ut -et
ht—0.5845 -r-o. 2527e~-1
ARCH(1)模型的系数在1%显著性水平上显著,这说明人民币兑美元日收益率时间序列有明显的波动性,并且当日的波动性会受到前一日波动性的正向影响.
ht是所得到的收益序列,rt为t期的人民币兑美元的汇率值.
3 实证分析
3.1 模型预检验
在应用模型之前,需要对ARCH模型可行性进行统计检验.若符合要求,则可以应用该模型.
首先,利用auto．arlma函数定阶,拟合ARIMA(1,1,2)模型,进行白噪声检验,原假设为Ho：p1一p2一…一(Om—O,Vm≥1,然后用条件异方差检验(Port—manteau Q检验)检验该模型的残差平方序列的异方差.原假设为Ho：ei -￡2一…一et,巨绝原假设意味着存在ARCH(q)效应.
在5%的显著性水平下,不拒绝原假设表明该模型显著成立,可以利用该模型.
4 结论
本文通过分析人民币兑美元汇率历史数据,寻找一个较好的拟合模型,来更好地描述汇率时间序列,通过上述实证分析可得结论如下：
通过人民币兑美元汇率时间序列图,可以看出汇改之后人民币汇率时间序列具有明显的趋势特征,且人民币汇率稳步上升,波动的幅度逐渐增大.
ARCH模型能够较好的拟合人民币兑美元汇率时间序列,也反映了我国人民币汇率存在明显的短期自相关和异方差性.
参考文献
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本文总结:上述文章是一篇关于人民币汇率和时间序列和ARCH方面的相关大学硕士和人民币汇率本科毕业论文以及相关人民币汇率论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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