人民币外汇市场弱势有效性的自助法分析.docx
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人民币外汇市场弱势有效性的自助法分析
非参数统计
论文
人民币外汇市场弱势有效性的自助法分析
统计1001
苏艳梅
1009020123
目录
人民币外汇市场弱势有效性的自助法分析1
摘要3
一、背景4
二、基本概念4
1、外汇市场4
2、弱式有效市场假说5
三、样本及实证方法说明5
1、收益率建立和分析5
2、已获样本的收益率分析6
3、自助法分析7
四、结论分析10
1.人民币对美元外汇市场弱式有效10
2、我国人民币外汇市场有效性还有待改善10
附录11
参考文献11
R操作程序代码12
代码1:
12
代码213
摘要
本文主要针对中国当前的外汇市场现状对人民币汇率进行研究,在宏观经济的大背景下来研究我国外汇市场的有效性问题,而外汇市场弱式有效是受到国际学术界广泛关注的一个研究课题。
本文采用最近两三个月的公开的汇率数据对人民币的收益率进行分析,来说明人民币外汇市场的弱有效性。
但是从以往来看,关于市场弱式有效的数学表述及其检验方法一直都存在着多种分歧,用参数估计的方法样本不是很大,估计得结果也不是很准确,采用自主法分析,克服了样本小以及检验困难的缺点,从而实证结果人民币对美元外汇市场达到一定的弱式有效,以及对其他货币外汇市场弱式有效性也存在一些问题,因此得出人民币汇率形成机制还存在一些问题需要解决。
【关键词】人民币外汇市场弱式有效性自助法重抽样
一、背景
改革开放以来,中国经济面临着经济全球化的机遇和挑战,世界的经济越来越紧密相关,人民币外汇也一直受到世界的关注。
不管是中国外汇市场有效还是无效,都受到各个国家的广泛关注。
1989-1994年,中国几乎每年均被美国列为汇率操纵国。
1994年后,中国不在美国财政部汇率操纵国之列,但美国参议院和众议院对此的争论从未停息,每年均有议员动议美国政府对人民币汇率采取强硬措施。
2005年7月21日,我国逐步开始实施以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
中国改革人民币汇率机制之后,美国国内持续关注人民币汇率。
所以人民币汇率不再盯住单一的美元,要建立更富弹性的人民币汇率形成一种全面机制。
一方面,中国经济持续增长、巨额外汇储备不断飙升等因素成为人民币升值的内在动力。
另一方面,美国制作商、美国政府对人民币低估、中国汇率改革进展缓慢、缺乏灵活性,也有所不满。
中国当前的人民币外汇市场是一个封闭的、以银行间市场为中心同时外汇交易的诸多方面受到政府管制的市场体系,有着市场竞争不足、效率低下等问题,因此需要加大国有银行的商业化改革、逐步放松外汇存货管制、完善中央银行的外汇干预机制、促进各银行业的公平竞争等措施进行完善。
由于汇率的数据资料非常易于取得,所以本文就将通过分析近期的汇率数据来对汇率进行鞅差分析来说明中国外汇市场的有效性,从而打破美国所认为的中国是汇率操纵国。
二、基本概念
1、外汇市场
是指经营外币和以外币计价的票据等有价证券买卖的市场。
是金融市场的主要组成部分。
2、弱式有效市场假说
该假说认为在弱式有效的情况下,市场价格已充分反映出所有过去历史的证劵价格信息,包括股票的成交价、成交量,卖空金额、融资金额等。
如果弱式有效市场假说成立,则股票价格的技术分析失去作用,基本分析还可能帮助投资者获得超额利润。
三、样本及实证方法说明
1、收益率建立和分析
本文的研究对象选择了人民币对美元的汇率,因为美元相对来说其发行国经济实力比较强大,全球化程度大,受市场的影响大,对市场的反映程度大。
本文的研究数据来自中国银行的历史牌价数据,选择了其稳定的每天的数据,为了研究的数据尽可能大,根据抽样技术的要求在数据个数大于30即为大样本事件,我们选择从2012年7月7日到2012年10月14日的交易日的70个数据来研究。
为了研究其收益率,我们首先需要得到收益率公式。
人民币对美元的收益率为:
在之后的分析中,只需要对人民币对美元的收益率即上面的
式进行分析,首先对原始数据进行处理,得到收益率的数据。
虽然本文选择了70个交易日的数据进行分析,但是相对于外汇市场这个大样本来说,还是数据量很小,并且数据是连续的,那么数据随时间的变化也不会很明显,用简单的参数估计得到的结果肯定会丧失有效性,没有办法得到准确的结论。
所以本文采用了在之后的分析中首先作了一个简单的数据的特征分析,然后再采用自助法,重抽样获得新的样本,进行分析。
2、已获样本的收益率分析
那么绘制的收益率的折线图为:
图1人民币对美元收益率折线图
从图1可以看出收益率的序列的方差不仅随时间变化,而且有时变化很剧烈,从时间上来看,收益表现出“波动集群”特征,即方差在一定时间段中比较小,在另一时段中比较大。
产生这种集群效应的原因有两个:
第一,消息集中到达,那么收益就可能显示出聚集性。
第二,如果市场交易主体偏好不同,并且需要花费时间来消化消息冲击,从而消除预期差异,那么市场的动态变化趋向于波动集中。
收益率的波动可以看出,前后期方差有一定的相关关系,若是参数估计那么就可以用自回归条件异方差(ARCH)来描述。
再描述其残差的分布特征,便可以得到数据的分布规律。
但是由于我们掌握的数据不多,那么采用ARCH模型就存在一定的局限性。
采取数据难度大,采用自助法可以获得新的样本,克服了这一点困难,并且很方便。
人民币对美元的收益率的直方图如下:
图2人民币对美元收益率分别脂肪图
从图2的人民币对美元分布直方图可以看出,这个分布呈现一个高峰厚尾的分布特征。
即均值附近分布的概率比正态分布大,其余的地方,分布的概率比正态分布小。
图2显示的分布的特征表示,收益率是呈现关于原点对称的特征。
并且在原点附近分布较多,在离原点越远的地方,分布越少。
那么从简单的分析中可以大概看到收益率是稳定在0左右,即中国的人民币汇率市场是弱式有效地。
为了得到更为可靠的结论,笔者下面对数据采用自助法进行分析。
3、自助法分析
根据计算得到数据一共有69个,那么每次抽样的样本容量就不能太大或者太小,太大了就是样本的简单重复,没有达到抽样的目的,而样本太小,则不具有代表性,不能很好得代表总体。
在原来的数据中采取不放回的抽样方法,每次抽取20个,重复800遍,在R中实现这一过程。
然后选定作为代表值的统计量,在非参数统计中,样本的中位数,近似于参数统计中的均值,那么采取中位数,作为代表值,进行统计分析。
再对抽取的样本的中位数进行计算,画出中位数的分布直方图如下:
图3自助法中位数估计分布
图3自助法下得到的样本的中位数的分布直方图,不是一个正太分布的图形,稍微右偏的一个图形,单峰的分布,说明,人民币对美元的收益率呈现的不是一个正太分布,存在异方差,即有一个自相关关系,下一期的收益率的方差受到上一期的收益率的影响。
R计算的数据的中位数的标准差为Sd.median=0.0165348,样本的标准差的分布趋势如下图所示:
图4自助法下样本的标准差变化图
如图4显示在抽样400次以后的样本的标准差稳定下来,且稳定在0.016附近,说明只需要做400次以上的实验就可以得到较为可靠的结果。
本文抽取了800次样本,远远高于要求的样本数,所以得到的结果可靠性较高。
为了分析更为可靠,本文还分析了样本的中位数95%的置信区间,分别为:
方法
95%置信区间
正态
(-0.03241,0.03241)
枢轴量
(-0.02602,0.03395)
分位数
(0.02602,0.03394)
表1样本中位数95%置信区间
如表所示,得到样本的95%置信区间并不是对称的,但是正态置信区间和枢轴量置信区间大致呈现一个对称分布的状态,而分位数置信区间全部是在正数的一方,即是人民币对美元的保持正的收益率。
这一点证明了中国的外汇市场保持一定的弱式有效性,但是存在很多问题。
四、结论分析
以上的分析都是建立在美元的外汇市场的弱势有效性假说上,之所以在此不考虑美元的外汇市场的有效性问题,是由于在对我国的外汇市场分析中,对其固定来研究更加具有可操作性,且在简单的国际比较中我们可以发现,美元以的市场弱势有效性是相对较好的,所以,以此来研究问题更加具体可依。
1.人民币对美元外汇市场弱式有效
我们分析得到,人民币对美元的收益率呈现一个近似的正态分布,有一点右偏且分布为近似的对称分布,中位数的95%的置信区间在正态置信区间和枢轴量置信区间下都是关于原点对称的,但是分位数置信区间大于0说明存在征得收益率,那么我们可以得到结论,即人民币对美元的外汇市场也是弱势有效的。
2.我国人民币外汇市场的弱势有效性还有待改善
通过人民币对美元的收益率的分析,得到人民币对美元的外汇市场也是弱势有效的,即不存在美国所说的中国是汇率操纵国者一说法,至少在对美元汇率上市弱式有效的市场。
但这只能说明人民币在这个经济实力强大的外币面前表现出很好的市场的弱式性,并不能说明中国人民币外汇市场弱势有效,中国人民币的外汇还存在很多问题,市场机制还存在很多问题。
且中国的人民币市场受多种因素的影响包括市场内因素和市场外因素,变化复杂,不仅要考虑政策问题,更加需要考虑人民币和外币之间的密切关系,确保在人民币外汇市场改革的过程中可以做到多方利益综合考虑。
大力发展我国的人民币的外汇市场对稳定外汇市场,增强外汇市场弱势有效性具有不可小觑的作用,我们不应该仅仅局限于传统的货币市场的发展,也应该大力发展衍生产品市场,增强市场的多样性,是稳定人民币外汇市场的一个有效手段。
总之,改善我国的人民币外汇市场的弱势有效性是需要多方力量的合作,是一场长时间的战争。
附录
参考文献
[1]马秀莉刘博ARCH模型中自助法的有效性[M]晋中学院学报,2010.6第27卷第3期
[2]胡雪梅吴代红李楠徐广玲基于原始自助法估计异方差线性模型[M]重庆工商大学学报(自然科学版),2010.2
[3]刘薇常振海自助法再生样本的获取方法研究[M]齐齐哈尔大学学报,2010.7
[4]YOUJH,CHENGM.Wildbootstrapestimationinpartiallylinearmodelswithbeteroscedasticity[J].Statistics&Probability
Letters,2006,76:
340—348
[5]LIANGH,HARDLEWG.SommerfeldV.Bootstrapapproximationinapartiallylinearregressionmodel[J].JournalofStatistical
PlanningandInference,2000,91:
413—426
[6]赵林城,吴耀华.线性模型中随机加权自助法的大样本研究[J].中国科学,1999,29(7):
616~624
[7]wuCFJ.Jackknifebootstrapandotherresamplingmethodsinregressi—Oilanalysis[J].Ann.Statist.M,1986(14):
1261—1350
R操作程序代码
代码1:
X=c(-0.154835448,0.022153651,0.009492319,0.050620897,-0.061663004,-0.064865207,-0.042743838,-0.022172949,-0.022177866,0.250348587,0.109056425,0.14209255,-0.075675164,-0.088354554,-0.034741413,0.026854967,-0.023689198,0.137429903,0.045747097,-0.107220006,-0.033147602,0.072633108,0.014200511,0.094656633,0.014185068,-0.020486636,0.061472503,0.020478246,-0.072446649,0.045706,-0.094520936,-0.110378757,-0.050514618,-0.017373176,0.135850249,0.069410484,0.022069835,-0.053586345,-0.020499882,0.091479764,-0.033091711,0,-0.04256057,0,-0.058348578,0.025246548,-0.056790396,-0.059979481,0,-0.034745803,0.09163441,0.061559831,-0.018929833,0.0725781,-0.023649607,0.029963256,0.020495034,0.025219488,-0.07721521,0,0,0,0,0,0.025232613,0.023649607,0.012610142,-0.091412,-0.200343897)
Median=median(X)
TBoot=NULL
n=20
B=800
SD=NULL
for(iin1:
B)
{
Xsample=sample(X,n,T)
Tboot=median(Xsample)
TBoot=c(TBoot,Tboot)
SD=c(SD,sd(TBoot))
}
Sd.median=sd(TBoot)
plot(1:
B,SD,col=4)
hist(TBoot,col=3)
}
代码2
Alpha=0.05
Lcl=Median+qnorm(0.025,0,1)*Sd.median
Ucl=Median-qnorm(0.025,0,1)*Sd.median
NORM.interval=c(Lcl,Ucl)
Lcl=2*Median-quantile(TBoot,0.975)
Ucl=2*Median-quantile(TBoot,0.025)
PIVOTAL.interval=c(Lcl,Ucl)
Lcl=2*Median-quantile(TBoot,0.025)
Ucl=2*Median+quantile(TBoot,0.975)
QUATILE.interval=c(Lcl,Ucl)
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- 人民币 外汇市场 弱势 有效性 自助 分析