人民币汇率预测及方法选择——基于ARIMA与GARCH模型刘姝伶I，温涛打葛军2(1.西南大学经济管理学院，直庆400715;2.建设银行成都第一支行，四川成都610015)摘要：自2005年7月人民币汇車改革以来，人民币持续升值，已彩响到经济生活的4个方面，正确分析与条测汇价及其波动对各经济主体金棗政策与投*k责决策的制定有着十分重要■的盘义。本文选取国内外学者较为认同的ARIMA和GARCH模型对人民币美元汇辜建模，并对其預测误差进行分析，结果表明在对人民币兑美元中间价的预测中，GARCH模型预测相对ARIMA模型更优。关键词：汇辜浪测；ARJMA模型；GARCH模愛中图分类号：F830.7文猷标识码：A文章编号：1004-292X(2008X)4-0091-03---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除------本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---一、引盲近几年我国国际收支一直表现为双顺差，2006年经常项目顺善2499亿美元，较上年增长55%;资本和金融项目顺差100亿美元，较上年下降84%；国家外汇储备比上年末增加2475亿美元，达到10663亿美元。国际收支持续的双顺差必然产生外币贬值和人民币升值的预期，使得人民币升值的压力加大。汇改之后，人民币兑美元累计升值編度已超过10%,人民币的持续升值必将使巨额的外汇储备大fit缩水。不仅如此.人民币汇率变动作为我国国际金融关系乃至经济关系正常发展的電要纽带，几乎港透到经济生活的方方面面，并发挥着日益賀要的作用。因此，正确分析与预测汇价及其波动无疑对各经济主体金融政策与投融资决策的制定有着至关重要的意义。为了更好地对人民币汇率进行预测，选择合意的模却就显得十分電要。国内学者基于时间序列计量方法，对汇率波动的研究是采用ARIMA模型、ARCH模网还是采用GARCH模5J—直存在争论。许少强、李亚敏(2007)运用ARMA®®对一篮子货币欧元、日元的汇率预测，然后根据人民币基准汇率公式计算岀人民币兑美元未来汇率的走势，并对预测结果进行分析;张忠杰(2005)认为汇率变化情况符合ARIMA(2,4«5)模型。苏岩、杨振海(2007)认为汇率变化率时间序列数据一般具有方差时变的蒔点，即在某一时期其波动剧烈而另一时期又相对平缓，表现出“波动聚集，高峰厚尾，持久记忆”等现象，因此ARMA模型已不能较好地拟合此类数据，而En灰(1982)提出的自回归条件异方差(ARCH)模和则能很好地拟合；惠晓峰(2005)等认为我国人民币/美元的时间序列中存在着GARCH效应，且GARCH(1,1朕型适用于人民币/美元的建模.并且預测结果也表明.利用GARCH(1,1濮型预测短期汇率是可行的。对汇率預测方法选择的争论不仅在我国存在，在国外，对于如何选取模型对汇率波动情况进行預测也一直是经济学家们研究的主要问题之一。博克斯-詹金斯提出的ARIMA、Engle.R(1983)和Kraft.D(1983)指出了自回归条件异方差(ARCH)模型以及经BollenJev.T(1986舟正并发展的GARCH模型都成为国外学者预测汇率选择的方法。综观国内外研究不难发现，不同的学者在其当时历史背象下选择的预测方法都有其合理性。然而，国外学者大多站在浮动汇率背景下进行分析.而国内学者对汇率预测方法的选择也主要从经验出发，对模型的选择具有主观性。在综合比较国内外学者常用的分析预测方法基础上.本文选择采用AR1MA与GARCH模讯对人艮币汇率基本走势进行研究.希望通过这些方法的验证以及对不同方法所得结果的比较，为人民币汇率走势的预测提供较为科学的依据。需要说明的是：汇率决定因素复杂，本文对人民币汇率的分析预测仅仅是一种尝试，更多的是一种思路和方法方面的探索。%预测人民币汇率的方法及计■结黒常见的预测汇率的时间序列计■经济学模型有随机游走、ARMA、ARIMA、ARCH和GARCH铮模型。由于ARIMA、GARCH模型分别是ARMA、ARCH模型的扩展，因就在汇率预测中最为常用的是ARIMA模型和GARCH模型.前者是在“让数据自己说话”的哲学指引下，由博克斯-詹金斯提出的，*£分析经济时间序列本身的概率或随机性质；后者是一种使用过去变化和过去方差来预测将来变化的时间序列建模方法，其优势在于可有效地排除资产收益率中的过度峰值。本文主要根据---本文来源于网络，...