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基于动态因子模的人民币汇率波动预测研究.pdf 45页
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基于动态因子模的人民币汇率波动预测研究
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--------------------------Page1------------------------------theVolatiVOlotofKMRMBbForecastiengytiRateBasedontheicExchangeDynamFactorModeI--------------------------Page2------------------------------学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：赵金食二。12年岁月杉日--------------------------Page3------------------------------学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：赵金公2。12年夕月痧日导师签名：献基l≤≯l工年上月修日--------------------------Page4------------------------------摘要自日人民币汇率制度改革以来，人民币汇率形成机制日益市场化，汇率波动更具弹性。人民币汇率走势预测对于我国对外贸易、外汇储备的保值增值以及人民币国际化具有重要意义。基于动态因子模型的预测是汇率走势研究领域的新方法，其基本思想是利用从高维时间序列中提取的若干个共同因子来预测单个时间序列的走势。本文使用人民币对15个主要贸易伙伴国货币的汇率2005年至2011年的数据，从汇率波动多维时间序列中提取了一个共同因子，并利用其对人民币汇率的波动情况进行了预测，并与GARCH(1，1)模型的预测结果进行对比，得出以下结论：动态因子模型能对所有汇率波动进行模拟和估计，而GARCH(1，1)模型并不总是适用；短期内(一年左右)动态因子模型的预测效果要好于GARCH(1，1)，而在长期内(一年以上)动态因子模型并不一定优于GARCH(1，1)模型。关键词：动态因子模型，GARCH(1，1)模型，汇率波动预测--------------------------Page5------------------------------AbstractSincetheRMBratereforillon2RMBrateexchangeJuly1，2005，theexchangealemoreformationmechanismhasbecomemoremarketizedandfluctuationsgettingtherateanditsisofforflexible．ForecastingexchangevolatilitygreatsignificanceChina'sorthevalueofreserves，foreigntrade，keepingincreasingforeignexchangeRMBinternationalization．thetorateisanewtrendinacademicfactormodelforecastUsingdynamicexchangefundamentalideaistouseafewcommonfactorsextractedfromtheresearch．Thetimeseriestoforecastthetimethedatahi曲．dimensionalsingleseries．Usingpanelfromoftherateofthe15tradingpartners’exchangeRⅣ田againstmajortimeseriesofextractsacommonfactorfrommulti．dimensionalcurrencies，thisPaperrateandusesittoforecastRMBrateexehangevolatilityexchangevolatility．tothewiththeleadsComparedGA
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