基于马尔科夫机制转换模型的人民币汇率动态特征研究.pdf

经济与管理评论
财政金融研究
基于马尔科夫机制转换模型的人民币
汇率动态特征研究
赵霞马云倩
(山东财经大学保险学院,山东济南 250014)
[摘要] 基于 Markov机制转换模型研究了人民币兑美元、日元、欧元以及英镑汇率的动态特征,并进行了
对比分析。研究结果表明:Markov机制转换模型在残差项 t分布假定下能很好地拟合人民币兑美元、欧元以及日
元汇率行为,但在残差项正态分布假定下能更好地拟合人民币兑英镑汇率数据的动态行为。人民币兑各货币汇率
动态特征各不相同,汇率波动程度与状态持续期密切相关。由此可知,持续期较长或较短对应的波动程度较高,而
持续期长度处于中等水平则对应的波动程度较低。
[关键词] 汇率;Markov机制转换模型;残差分布
[中图分类号]F224 [文献标识码]A [文章编号]2095-3410(2012)02-0103-07
一、引言服从一个不可观测的离散马尔科夫过程,用这种带
30年来,人民币汇率制度多次调整,人民币汇率有马尔科夫转换的方法来建模就能很好地拟合汇率
经历了频繁和复杂地变动。2005年 7月 21日起我国数据在不同状态下的波动状况。Hamilton(1989)首
施行以市场供求为基础的,参考一篮子货币进行调次将马尔科夫机制转换引入到 AR模型中,建立三
节,单一的、有管理的浮动汇率制,人民币汇率的浮动状态两阶滞后的 Markov机制转换模型研究美国
范围加大,特别是 2008年美国次贷危机的爆发引起 1953-1984年间季度实际产出增长的波动,并假设
全球范围的金融动荡,使得汇率的波动状况发生变残差服从 t分布,结果发现该模型能较好的刻画实
化,给人民币汇率的变动带来更多的不确定性因素, 际产出增长的非线性动态和非对称性。自此之后,
因此,要想准确的描述人民币汇率的行为特征比较困人们不断将该模型应用于各种经济和金融时间序列
难。随着近年来中国参与国际经济的程度不断加深变量的研究之中,并显示出许多优于传统的非线性
和国外政治经济环境的复杂化,人民币汇率变动所对金融时间序列模型的特性。例如,Hamilton,Sumsel
于金融和外贸部门产生的影响显得越来越重要。(1994)将马尔科夫机制转引入到 ARCH模型中来
在此背景下,人民币汇率数据呈现出随机性、时刻画在汇率不同状态下二阶距的变化特征,并假设
变性和持续性的特点,汇率在不同时间段呈现出不残差服从 t分布,结果发现加入马尔科夫机制转后
同的状态,其波动状况也发生了变化。在这样复杂汇率波动的持续性降低了。Klaassen(2002)将马尔
多变的经济现象下,再在不同状态下建立单一的传科夫机制转换引入到 GARCH模型中描绘了美国汇
统非线性金融时间序列模型显然已经不合适。率的变化特征,同时也假设残差服从 t分布并显示
Hamilton(1989)认为这种经济时间序列状态的变化该模型具有很好的预测能力。
[基金项目]本文是国家自然科学基金“基于利率和死亡率建模的寿险风险分析”(项目编号:71071088)和山东省自然科
学基金“随机利率建模下的寿险风险管理”(项目编号:ZR2010GL014)的阶段性成果。
[作者简介]赵霞(1972- ),女,山东临沂人,