刘潭秋[1]2002年在《基本时间序列模型的人民币汇率行为描述与预测》文中进行了进一步梳理汇率是国际金融的一个重要变量，它不仅影响着一国经济的对内均衡，也决定了一国经济的对外均衡。因此，了解汇率的动态行为特征并对汇率变化的运行的准确预测，对于一国宏观经济研究具有重要的意义。国内在对人民币汇率的动态行为的描述以及对其进行预测方面的研究还处于起步阶段，我国现行的相对僵化的汇率体制下所造成的人民币汇率受到严格管制，波动太小，且人民币在经常项目下还不能自由兑换的现状也是造成这方面的研究受到限制的一个重要原因。本文将人民币实际汇率作为研究对象。首先，本文对汇率的理论研究进行了回顾，提出了使用时间序列的一元自回归模型，然后，在对实际汇率的理论研究，以及人民币实际汇率本身所具有的特点进行分析的基础上，选择使用线性自回归模型和非线性的制度转换模型中的自我激励阈值自回归模型和平滑过渡自回归模型来描述实际汇率的动态行为特征。通过对这些模型的估计，以及在所估计的模型的基础上对样本数据进行拟合，发现了最适合中国人民币实际汇率的动态行为的模型，进而对人民币实际汇率的行为进行更深入的分析和讨论。最后，在这些被估计出来的模型的基础上对人民币实际汇率进行向前六步的样本外预测分析，并与随机游走模型的预测能力相比较。研究的结果表明，人民币实际汇率具有非线性的动态行为特征，且具有不对称性，即不同大小和不同方向的冲击人民币实际汇率的影响是不同的。此外，所估计的模型在预测中的表现均优于随机游走模型。
王映乔[2]2007年在《基于神经网络的汇率预测及系统设计》文中研究表明2005年7月21日,中国人民银行发布了《关于完善人民币汇率形成机制改革的公告》,宣布人民币汇率将实行“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”。这次人民币汇率形成机制改革的内容是:人民币汇率不再盯住单一美元,而是按照我国对外经济发展的实际情况,选择若干种主要货币,赋予相应的权重,组成一个货币篮子。同时,根据国内外经济金融形势,以市场供求为基础,参考一篮子货币计算人民币多边汇率指数的变化,对人民币汇率进行管理和调节,维护人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。参考一篮子表明外币之间的汇率变化会影响人民币汇率,但参考一篮子不等于盯住一篮子货币,它还需要将市场供求关系作为另一重要依据,据此形成有管理的浮动汇率。在新的人民币汇率机制的大背景下,涉外企业和商业银行均将面临汇率波动的风险,其避险机制的建立和完善都必须与汇率改革同步进行。一方面,对于企业而言,由于企业在涉外经济、金融活动中,可选择多种货币进行交易和结算,人民币和外币汇率变动的风险将伴随企业经济活动的全过程,汇率风险的责任也将完全由企业承担。如果企业对汇率波动所带来风险认识不足、对汇率风险的防范不足或防范能力太弱,就可能遭受损失。另一方面,对商业银行而言,更富弹性的人民币汇率机制使得汇率的波动日益频繁,波动幅度进一步加大,银行的外币资本金,整体资产负债结构将随汇率波动而发生变化,外汇业务也将面临一定的风险:如结售汇业务中的即期和远期结售汇敞口头寸,就会因汇率波动而让商业银行遭受风险。因此,无论是企业还是银行,都需尽快提高自身的汇率风险管理的水平,掌握各种外汇避险工具和手段,增强自身适应汇率浮动和应对汇率变动的能力。汇率波动是产生外汇风险的决定性因素,预测汇率的波动方向和波幅,是确定风险大小和其危害程度的首要工作,因此,商业银行和涉外企业要对汇率风险进行防范和管理,首先需要准确的预测汇率变动的方向和程度,从而测定汇率风险的大小,然后据此制定相应的汇率风险管理策略。所以,汇率预测作为汇率风险管理的基础和前提,是汇率风险管理工作的重要步骤之一。传统的汇率预测方法基本上可以分为基于汇率决定模型进行汇率预测的基本分析法和根据汇率历史数据进行汇率预测的技术分析法,前者目的在于预测汇率变动的长期趋势,而后者更看中短期汇率变动趋势。近年来非模型(Model-free)方法逐渐被用于预测领域。其中人工神经网络(Artificial Neural Network-ANN)在经济系统中的应用日渐增多。神经网络领域研究的背景工作始于19世纪末和20世纪初,其本质是非线性动态系统,具有较强的自学习、联想、识别等功能,属于人工智能和系统工程科学的边缘科学。作为一种大规模并行处理的非线性动力系统,人工神经网络近年来在经济分析、最优化、预测等领域得到了大量的应用,取得了良好效果。用人工神经网络预测的基本思想是:首先收集数据去训练网络,然后用人工神经网络的算法去建立数学模型,最后进行预测。与传统的预测方法相比,人工神经网络预测具有许多优越性,如可以监视生产过程,确定因果关系,其精度较一般统计方法高等。另外,用神经网络方法进行计算的复杂性和计算量也低于一般统计方法。神经网络种类繁多,主要有前馈型、反馈型、随机型和自组织竞争型等。目前,误差反向传播神经网络,简称BP神经网络(Back Propagation),是神经网络中使用最为广泛的网络模型。BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,它无论在网络理论还是网络性能方面都已经非常成熟,其突出的优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。本文正是在当前新的人民币汇率制度这一背景下,运用技术分析法,研究两种基于BP神经网络的汇率短期预测模型:其中一种为基于经济计量思想的汇率预测模型,另一种为基于汇率时间序列本身的汇率预测模型。最后将研究结论运用于中国人民银行模拟银行实验中心的项目:国家“十五”科技攻关课题“银行业信息化示范工程”(2001BA102A06)之“电子银行模拟系统”(2001BA102A06-04)专题,设计人民币/美元汇率短期预测系统模块,为整个电子银行模拟系统的功能扩展提供模型基础和系统设计。论文主要分为五章:第一章主要是关于汇率研究方面的内容。首先介绍了外汇和汇率的含义,然后简要介绍了当前的一些汇率决定理论,并根据这些汇率决定理论分析了影响汇率变化的因素。最后,介绍了汇率预测的基本方法并对当前人民币汇率预测的研究情况做了概述。第二章主要介绍了神经网络相关理论,并对本文的建模基础——BP神经网络做了详细介绍。首先介绍了神经网络的概念和其研究历史,分析了神经网络的基本原理,概括了神经网络的学习类型;然后列举了神经网络的分类和现今一些典型的神经网络模型,并对基于神经网络进行预测的研究现状做了综述;最后,本章详细介绍了BP神经网络模型。主要从BP神经网络的基本原理、算法的详细数学推导、网络模型的设计以及自身的特性和优缺点四个方面对其做了详细的描述。从而,为本文后期的汇率短期预测模型实证分析打下了良好的理论基础。第叁章主要研究了基于经济计量思想的BP神经网络模型对汇率的短期预测。首先对建模工具MATLAB7.0做了简要介绍,然后根据第二章的结论选取用于汇率预测的经济变量指标,对这些经济数据做了清洗和转换,并将经济数据以及汇率数据做了归一化处理。最后,应用MATLAB7.0软件,使用BP神经网络对样本数据进行建模,并对所建立的9个BP神经网络模型进行分析,得出结论:以经济计量建模思想为基础的人民币/美元汇率的BP神经网络模型,可以对汇率月度数值做出准确率较高的短期预测。第四章主要研究了汇率制度调整后这段时期,BP神经网络对每日人民币/美元汇率时间序列的预测情况。本章首先简要概括了基于神经网络的时间序列预测的研究现状,然后运用EVIEWS3.1软件分析了汇率数据样本的统计特性,采用滞后20期预测当前5期的方式从新对数据样本做了处理,得出新的样本空间。最后,运用BP神经网络对汇率时间序列建模预测,分析并比较所建立的9个网络模型,得出结论:BP神经网络模型,可以对每日人民币/美元汇率做出准确率较高的预测。第五章主要介绍了对人民币/美元汇率预测系统模块的设计。本章首先介绍了项目研究背景,然后用结构图和流程图的方式,形象的介绍了该系统模块的五个子模块,并详细介绍了BP神经网络选择模块的处理过程及设计流程。本文的主要工作:(1)本文根据2005年7月我国汇率制度调整这一宏观经济背景,分别尝试了基于经济基础变量和基于汇率时间序列数据本身两种方式,应用BP神经网络对汇率预测进行建模。对于第一种方式,本文比较并分析了将这次汇率制度调整纳入训练样本前后,BP神经网络对汇率的预测准确程度。考虑到一方面宏观经济指标的样本数据获取只能精准到月,另一方面我国刚进行汇率制度调整不久,调整后的宏观经济指标的样本较少,这些因素均可能影响BP神经网络预测的准确性,因此,本文又尝试了第二种预测方式。在第二种方式中,本文着重选取了汇率调整后的日汇率值作为样本空间,最后建模并得出结论:BP神经网络对汇率的短期预测准确程度较高。(2)本文最后还将研究结论运用于“电子银行模拟系统”的人民币/美元汇率短期预测系统模块的设计中,为整个电子银行模拟系统的功能扩展提供模型基础和系统设计。需要指出的是,为了问题的研究更具代表性,本文在汇率币种的选择上,只选取了人民币/美元的外汇牌价。在实际系统开发中,商业银行可根据其客户的需求加入其他币种的汇率预测,使其功能更加完善。
刘光远[3]2011年在《欧洲债务危机下欧元汇率走势预测》文中提出2009年12月,全球叁大评级公司下调希腊主权评级,由此点燃了欧洲主权债务危机的序幕,随后债务问题一下变得一发不可收拾,尤其是“普遍性”的言论一出,市场开始质疑西班牙、葡萄牙,甚至意大利等南欧地区,认为发现类似希腊的债务问题并非独有,这样,主权债务问题就从个别国家问题演化为“欧洲”问题,从而最终蔓延为“全球”问题。而作为反映欧洲市场经济以及国际金融市场的重要经济指标——欧元汇率的波动,更是惹得全球市场人士的关注。本文针对此次欧洲债务危机对欧元区经济的冲击,运用神经网络组合方法研究分析此次债务危机将如何影响欧元汇率未来的走势和波动。本文分为五个部分对欧元汇率进行分析：第一部分回顾了国内外对于欧洲债务危机下汇率研究的现状,并且指出了由于欧洲债务危机尚未完全结束,因此其未来不确定性风险也依然存在,另外,关于欧洲债务危机下欧元汇率走势预测的研究相当的少。第二部分具体介绍了欧洲债务危机的产生与演进,并分析了欧元近几年的走势及欧元区目前所面对的一些不确定性的问题。第叁部分对本文所运用的神经网络组合模型进行介绍,并实证验证神经网络组合模型的优越性。数据采用2002年至2007年的欧元汇率及各基本经济变量的月度数据,实证分析验证包括汇率对两国通货膨胀率和短期金融市场利率的协整分析,ARMA模型的实证分析,神经网络组合模型以及等权组合预测模型、最小方差组合预测模型的实证分析。最后,使用相对误差方法来检验模型的预测表现。第四部分是利用神经网络组合模型,对欧洲债务危机对欧元兑美元及欧元兑人民币的走势影响进行实证分析。由于考虑欧洲债务危机对汇率的影响,因此对神经网络组合模型进行一些调整,将债务水平占GDP比例作为一变量加入到模型中,数据选取区间为欧洲债务危机发生期间,即2007年至2010年的汇率及相关经济变量的月度数据。最后,提出相关建议。第五部分对欧元汇率的分析进行总结,并认为欧元的走势在未来的一年里仍然是不稳定,在一定区间内震荡升值。欧洲主权债务危机、世界经济的差异化复苏和各国宏观政策取向的分化是影响各国货币间汇率走势的主要因素。而且,在全球流动性充裕的情况下,国际投机资本也对汇率变动起到了一定推波助澜的作用。2011年,随着世界经济总体复苏进程的放缓,复苏过程中的不确定性因素将进一步增多,主要货币汇率走势也将更趋复杂。
王星雨, 陈新明[4]2019年在《美国在华跨国公司资产剥离行为动因研究》文中提出当前中美贸易关系日趋复杂,美国在华跨国公司资产剥离研究的现实性凸显。基于传统的在华跨国公司资产剥离动因二维观,本文选择经营绩效和不确定性作为影响资产剥离的内外部因素。通过二维逻辑回归发现,经营绩效和不确定性影响美国在华跨国公司资产剥离行为,资产剥离和并购经验以及生产成本发挥调节作用。研究结果表明在华跨国公司资产剥离行为与企业行为理论相一致,企业对小规模亏损十分敏感,随着美国跨国公司在华经营程度的深入,剥离决策应考虑结合即期问题和远期谋划的系统性战略。
参考文献：
[1]. 基本时间序列模型的人民币汇率行为描述与预测[D]. 刘潭秋. 湖南大学. 2002
[2]. 基于神经网络的汇率预测及系统设计[D]. 王映乔. 西南财经大学. 2007
[3]. 欧洲债务危机下欧元汇率走势预测[D]. 刘光远. 湖北大学. 2011
[4]. 美国在华跨国公司资产剥离行为动因研究[J]. 王星雨, 陈新明. 宏观经济研究. 2019
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