基于ARMA和ARMA—GARCH對人民幣匯率的研究

簡海蕓 郭卿 胡譯尹

【摘 要】 本文基于模型和組合模型對人民幣對美元匯率價格進行擬合，并且比較這兩種模型對人民幣匯率預測的效果。研究結果顯示，組合模型的短期預測效果優于單一的模型，組合模型能夠更好的刻畫金融序列匯率價格的線性和非線性部分。

【關鍵詞】 匯率預測 模型 模型

1 背景

匯率，作為一個復雜的金融時間序列深受國內外學者的關注。匯率是在經濟、政治、政策等各方面的制約和作用下變動的，如國際收支狀況，利率，通貨膨脹，市場預期心理，各國的宏觀經濟政策等，政府干預等。人民幣匯率變動，一定程度上是我國與國際金融關系的體現。毋庸置疑，研究匯率序列對經濟主體金融政策和投資決策的制定有著非常重要的意義。

綜合歷史研究發現，眾多學者對匯率序列的預測方法持不同觀點。有些學者運用時間序列方法中模型，其中的自回歸移動平均模型因其簡單、靈活性被國內外廣泛應用。但由于匯率序列中的非線性部分無法被描述，為改善這一局限性，也有學者使用雙線性模型、門限自回歸模型、條件異方差模型作為研究匯率的方法。近幾年，神經網絡模型、支持向量機等作為一種運用計算模擬技術總結其內在發展規律并模擬預測的模型也受到重視。

本文運用被國內外廣泛認同的計量模型和組合模型，探索人民幣兌換美元序列的特征，并基于該模型進行短期預測。

2 模型理論

2.1 ARIMA模型

從表3-2的兩個模型的四項預測性能指標可以得出如下結論：組合模型的四項性能指標比小，說明組合模型的預測效果比單一模型的預測效果好，同時也證實了線性模型和非線性模型的組合能更好的刻畫平穩金融時間序列的特征。

4總結

匯率作為金融時間序列，有其特殊的研究意義和價值。本文所選取的模型為國內外所認可的模型和組合模型，對人民幣兌美元匯率價格進行預測。根據預測精度的評估指標，發現相比能夠更好的對匯率序列進行短期預測。人民幣序列并不是單純的只具有線性特征，還具有波動聚集性，因此只選擇線性模型進行預測會損失較多信息，不能更準確的預測未來趨勢。組合模型具有更大的優勢。

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基金項目：本項目成果受“2018年度上海大學生創新創業訓練計劃示范校”建設經費資助。

通訊作者：胡譯尹