匯率時間序列非線性動力學特征及組合預測研究.pdf

1、匯率是一國經(jīng)濟的重要變量，既決定著經(jīng)濟的對內(nèi)均衡，又影響著經(jīng)濟的對外均衡。隨著經(jīng)濟全球化的不斷推進和國際資本流動的日益加劇，匯率對于投資者選擇正確的投資策略、企業(yè)對外匯風險的規(guī)避和防范以及中央銀行對外匯市場的有效干預和制定正確的貨幣政策，都有著非常重要的影響。因此，關于匯率的行為描述和預測問題一直是國內(nèi)外理論界關注的焦點。 傳統(tǒng)的資本市場理論構(gòu)建在理性投資人、有效市場假說和隨機游動三大假設條件基礎之上。然而，這種基于線性研究范式

2、的均衡分析體系無法對外匯市場的一些異象給出合理的解釋，如匯率收益率分布的“尖峰厚尾”特征、波動的集群性、外匯市場中匯率波動的“無鏈接”問題等。資本市場在其本質(zhì)上是非線性的。因此，引入非線性研究范式，對金融變量進行分析和預測研究是金融市場理論發(fā)展的必然結(jié)果。 本文基于非線性研究范式和投資者異質(zhì)預期的假設，以5種主要貨幣的匯率時間序列為研究對象，檢驗其非線性動力學特征，研究對象包括英鎊(GBP)、瑞士法郎(CHF)、日元(JPY)、

3、瑞典克朗(SEK)和加拿大元(CAD)兌美元(USD)的日匯率數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間選自1975年1月1日至2007年5月31日。實證檢驗表明，在研究的匯率時間序列中，均找到了非線性依賴性、長記憶性、混沌動力學特征以及多重分形性的判據(jù)： 非線性依賴性的檢驗借助于BDS統(tǒng)計量，所有匯率序列的檢驗結(jié)果均拒絕獨立同分布(iid)的原假設，數(shù)據(jù)中存在非線性依賴特征。同時，通過對子樣本序列和標準序列進行BDS檢驗，其結(jié)果支持“數(shù)據(jù)中的非線性依賴性

4、可能源于低維混沌”的假設； 長記憶性特征分析借助于重標極差分析方法(R/S)、對數(shù)周期圖法(GPH)和高斯半?yún)?shù)估計法(GSP)，估計長記憶參數(shù)d和Hurst指數(shù)，結(jié)果表明5種匯率序列的每日、每周和每月的數(shù)據(jù)均具有長記憶特征，在統(tǒng)計意義上存在標度不變的自相似結(jié)構(gòu)，匯率的波動服從分形布朗運動，即有偏的隨機游動，從而否定了傳統(tǒng)線性研究范式的隨機游動假說； 混沌動力學特征分析借助相空間重構(gòu)技術，在判定非線性依賴性特征存在的前提

5、下，對匯率時間序列的混沌特征量進行了估計。其中，重構(gòu)參數(shù)的選擇借助于Kim提出的C—C算法。實證結(jié)果顯示，5種匯率時間序列的最大Lyapunov指數(shù)λ1均大于0，相關維的估計值均為分數(shù)，從而得到了確定性混沌存在的判據(jù)。這一結(jié)論為運用混沌理論對匯率變量進行解釋以及短期預測提供了可能； 多重分形理論是分形理論的重要組成部分。本文在獲取匯率時間序列存在長記憶性和分數(shù)維等分形特征的基礎之上，進一步對其多重分形特征進行了分析：一方面借助配

6、分函數(shù)分布圖進行存在性的判定，另一方面通過多重分形譜對該特征進行了描述和分析比較。 本文通過對匯率時間序列的非線性依賴性、長記憶性、混沌動力學特征以及多重分形特征進行檢驗，得到匯率時間序列存在非線性動力學特征的證據(jù)。這不僅為人們更好地認識資本市場的本質(zhì)特征提供了理論依據(jù)，同時也為投資者制定投資策略、企業(yè)規(guī)避外匯風險、貨幣當局制定貨幣政策和對外匯市場進行有效干預提供了技術支持。匯率時間序列存在非線性動力學特征表明，復雜系統(tǒng)內(nèi)部的常

7、態(tài)波動性來源于匯率系統(tǒng)的內(nèi)隨機性，是系統(tǒng)內(nèi)部非線性機制導致的必然結(jié)果，而不必依賴于外部隨機事件的沖擊。因此，將匯率變量偏離均衡的原因完全歸結(jié)于外部干擾，試圖通過強制干預令其回歸均衡的努力是無效的。 在得到匯率時間序列存在分形和混沌動力學特征的實證結(jié)果后，本文利用混沌時間序列預測方法對匯率變量進行預測研究。考慮到單個預測模型的局限性，本文利用組合預測誤差最小化原理，將三種常見的非線性混沌時間序列預測模型，即基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡