W_基于ARMA模型的人民币汇率预测研究
上传者:乔彦峰|上传时间:2015-04-29|密次下载
W_基于ARMA模型的人民币汇率预测研究
的三个临界值,所以欧元序列的一阶差分序列是一个平稳序列。
基于ARMA模型的人民币汇率预测研究
■
◆
用同样的方法发现日元汇率序列不是一个平稳序列,但日元汇率的一阶差分序列是一个平稳序列。
(二)欧元、El元的协整检验协整关系描述了经济的长期均衡关
系。它描述了两个或多个非平稳时间序列
的均衡关系,虽然每个时间序列的矩。如方差或协方差等随时间变化,但这些序列
黄艺婵(中南财经政法大学信息学院武汉430074)中图分类号:F831
文献标识码:A
O表示人民币对欧元的汇率。A为基准汇
的某种组合的矩具有时不变的特征。
从以上ADF检验结果可知。欧元与日元汇率序列同为1阶平稳序列。下面通过协整检验,看两者是否存在长期稳定的均衡关系。协整检验结果如表2所示。
分析表2的检验结果,以检验水平0.05判断,因为似然比统计量的值小于临界值,所以接受原假设,即欧元、日元汇率问不存在长期均衡关系,这说明欧元、曰元汇率相对独立,不会相互影响。
(三)欧元、日元汇率序列ARaMA(p,q)模型的建立
根据赤池信息准则和在Eviews软件中不断的尝试。寻求最合适的ARMA模型来拟合欧元汇率趋势变动情况。如表3所示。t统计量表明各项系数均在5%水平下显著,所
内容摘要:本文参照“一篮子”货币准则.在假定基准汇率维持稳定的条件
下,通过使用AR.MA模型对篮子中欧元
率,人民币汇率记为:
爿2(1-W1-W2)m+wlr+w20
和日元汇率的预测.从而实现对人民
币对美元汇率的预测。,加强人民币汇率变动的风险意识.以期对经济活动
在中国人民银行网站选取2006年1月1日至2009年6月11日欧元、日元的日度汇率数据。由于对日度数据预测周期太短。不具有实际意义。把搜集到的日度数据以
有现实意义和参考价值。,关键词:一篮子
;F-率
货币准则
ARMA
10天为一个分隔,依次以每十日的汇率数据进行加权平均,以每十天作为一个研究
我
国于2005年7月宣布对人民币汇率形成机制进行改革,放弃盯住单~美元,开始实行以市场供求
周期。根据搜集来的数据可以对数据划分为105个周期。
(一)欧元、日元汇率序列的平稳性检验
构建ARMA模型前,首先对序列进行平稳性检验,非平稳的随机序列会造成“伪回归”的现象,即使变量之间互不相关,回归仍能产生很好的统计结果(较高的t统计值和决定系数)。因此,对经济变量的时间序列进行回归分析前,首先要进行单位根检验。以判断序列的平稳性。
在EViews使用ADF检验对欧元汇率序列进行平稳性检验,结果如表1所示。因为ADF=-1.173043。分别大于不同检验水平的三个临界值,欧元序列是一个非平稳序列,为使欧元序列平稳化,考虑对其进行一阶差分。此时。
ADF=一4.811520。分
VatIablc
Eigenvalue
Likelihood
Ratio
为基础的,参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制度,以形成更富弹性的人民币汇率机制。在盯住一篮子货币的汇率制度下,选取货币篮子中的币种,给篮子中的各种货币赋予一定的权重,使本国货币的汇率根据篮子中各货币的汇率变动而加权变动。可以实现本国货币加权平均的稳定汇率。参照一篮子货币准则,在假定基准汇率维持稳定的条件下,通过对篮子中其他货币汇率的预测从而实现对人民币对美元汇率的预测。这样的预测对我国
以,可用只=0.817142yr4-0.914277占。预测欧元汇率未来的趋势值。根据该模型预测出欧元汇率在未来一个月(三个周期)的汇率走势分别为:99350,9.9343,99336。
用同样的步骤来建立日元汇率的ARMA
欧元汇率序列O的ADF检验结果
表1
的商业经济活动具有重要的参考价值。
5PercentCriticalValue
Percent
CrllIcal
Value
Hypothesized
No
of
CE(s)
人民币汇率预测模型的建立和求解
在统计年鉴上找出了2008年1至9月的我国的前三位贸易伙伴国,分别为欧盟、美国、日本。因此货币篮子中的货币确定为欧元、美元、日元。我国进出口的贸易约80%是由美元结算的,因此将美元、欧元和日元的权重设为:80%、10%、10%。
基于以上分析,本文以S表示人民币对美元的汇率,,表示人民币对日元的汇率,
CocfficlCIIt
StdError
t-StatistiCProb
别小于不同检验水平
90商业时代(原名《商业经济研究》)2009年20期
万方数据
质、审计过程及审计报告的角度分别阐述了影响审计质量的可控因素。其中事务所文化、合伙人、员工的专业技术和个人素质为高质量审计提供了事务所环境和人员保障。审计产品的生产过程是决定审计质量高低的最直接因素,审计质量框架从生产流程的角度分析了影响审计质量的关键环节,包括审计计划、审计证据的搜集、审计工作底稿、审计复核、审计质量控制等。审计质量框架提出的可控因素有助于帮助会计师事务所寻找提升审计质量的关键点。
(四)考虑了对提升审计质量的关键要素产生负面影响的情况
审计质量框架不仅讨论对审计质量有促进作用的因素,也提醒事务所、监管者等考虑对审计质量产生负面影响的情况。如格式审计报告对信息使用者的影响、非审计服务导致审计人才流动的影响、规则导向准则制定模式的不利影响等。会计师事务所及监管方应高度重视这些不利因素对审计质量的影响,只有将不利因素消除到最小,才能促进审计质量真正的提升。
质量控制落到实处。分发挥注册会计师的职业判断,又要有可操作性的程序,便于注册会计师执业,以保证独立审计准则得到贯彻和落实。
(五)加强上市公司公司治理并明确审计委员会的责任
公司治理的好坏对财务报告以及审计过程产生重大影响。良好的公司治理有助于提高财务报表的可靠性。FRC在审计质量框架中也多次谈及审计委员会对会计事务所的聘任以及审计过程的重大影响。我国应明确审计委员会在会计事务所聘任及评价方面的职责,并要求上市公司应在年度报告中说明审
(三)披露审计质量自评报告以增加
事务所透明度
审计产品有其特殊性,信息使用者很难鉴别审计质量的高低。2008年1月,中国注册会计师协会发布《注册会计师和会计师事务所信息披露制度》。该制度明确规定会计9币事务所对外披露三方面的信息,其中包括执业质量的信息。建议会计师事务所按照审计质量框架的体系进行每个要素的自评,以增强审计过程的透明度,提高信息使用者的信心。
(四)把握好准则制定原则导向和规则导向的关系
原则导向准则制定方法适用性强,对日渐复杂的审计业务有一定作用,但不够详细。规则导向准则制定方法针对性强,具体明确,但注册会计师容易为了满足准则规定而实质降低审计质量。在制定审计准则时。准则制定机构要处理好原则和规则的关系,审计准则既要有原则性的规定,充
计委员会履行其职责的情况。务
1.FinaclalReportingCouncil.TheAudit
QualityFramework.Http://www.frc.org.uk/
documents/pagemanager.2008
2.FinacialKeportmgCouncil.Feedback
paper—Promoting
Audit
Quality.http://
www.frc.org.uk/press/publ418.html.2007
英国审计质量框架的借鉴意义
(一)制定会计师事务所审计质量框榘
模型。可用一=-0.97114够.-0.979877占..预
测日元汇率未来的趋势值。根据该模型预测出日元汇率在未来一个月(三个周期)的汇率走势分别为:6.5349,6.6195,6.5373。
(四)人民币对美元汇率的预测人民币基准汇率是由中国人民银行根据前一日银行间外汇市场上形成的美元对人民币的加权平均价,公布当日主要交易货币(如美元、日元和欧元等)对人民币交易的基准汇率。根据人民币保持中心汇率不变的要求,根据2009年5月的外汇牌价,计算出A=7.1142,假设几个月之内人民币汇率维持此一篮子货币基准汇率不变。根据公式:
爿=(1。Wl‘w2)珊+wlr+w20
结论
时间序列ARMA预测法是趋势预测中常用的一种方法。它是将经济统计指标的数值按时问先后次序排列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势。进行推导或延伸,据以预测下一时期或以后若干时间内可能达到的水平。用时间序列预测法进行预测有一定的假设条件,即假定某因素的发展变化规律、趋势、速度与该因素以后的发展变化规律。趋势和速度大体相似。因此在本文中ARMA模型对汇率的预测只能作为一种参考,通过预测我们从一个参考的角度来看最后预测出来的结果,针对未来人民币汇率可能出现的变动,强化风险意识,从而更好地指导商业经济活动。务
审计质量框架能促进被审计单位、会
计师事务所、监管者、投资者等利益相关者对审计质量进行更好的沟通和交流。虽然我国注册会计师执业准则体系中已经包含了会计师事务所质量控制准则和历史财务信息审计业务的质量控制准则,但质量控制准则未能包含影响审计质量的不可控
等因素,因此建议我国财政部或注册会计协会尽快制定审计质量框架以帮助被审计
单位评价审计建议。帮助审计委员会评估外部审计的有效性,帮助监管者对会计师事务所进行监管,帮助利益相关者评价会
计师事务所执行高质量审计的政策和措施。
(二)对影响审计质量的可控因素高度重视并落到实处
2006年2月,财政部颁布了中国注册会计师执业准则,其中包括针对会计师事务所的质量控制和历史财务信息审计的质量控制。两个准则的颁布说明质量控制准则对于审计质量的提高重要,但事务所的质量控制很容易流于形式,因此建议会计事务所结合审计质量框架中的可控因素将
把上面对欧元和日元的汇率预测的三个周期值代入。最后算出在一篮子货币的准则下未来一个月(三个周期)人民币对美元的汇率为:6.8340,6.8235,6.8339。即2009年6月12日至6月21日人民币对美元的汇率预测平均值为6.8340,6月22日至7月1日的预测平均值为6.8235,7月2日至7月11日预测平均值为6.8339。
I.张晓峒.计量经济分析.经济科学出版社.2000
2.许少强,李亚敏参考“一篮子”货币的人民币汇率预测.世界经济文汇。2007
3.姜渡克.国际金融学.高等教育出版社.1999
万方数据
全国贸易经济类核心期刊103
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基于ARMA模型的人民币汇率预测研究
作者:
作者单位:
刊名:
英文刊名:
年,卷(期):黄艺婵中南财经政法大学信息学院,武汉,430074商业时代COMMERCIAL TIMES2009(20)
参考文献(3条)
1.张晓峒 计量经济分析 2000
2.许少强 李亚敏参考"一篮子"货币的人民币汇率预测 2007
3.姜渡克 国际金融学 1999
本文读者也读过(6条)
1. 王萌楠 人民币汇率预测模型ARMA应用研究[期刊论文]-现代商贸工业2010,22(17)
2. 徐鑫 人民币汇率的ARMA模型预测[期刊论文]-群文天地2010(10)
3. 郭元 人民币汇率预测的相关模型介绍和实证研究[期刊论文]-中国高新技术企业(中旬刊)2010(12)
4. 许少强.李亚敏 参考"一篮子"货币的人民币汇率预测——基于ARMA模型的实证方法[期刊论文]-世界经济文汇2007(3)
5. 刘彩霞 人民币汇率的ARIMA模型的预测[期刊论文]-魅力中国2009(23)
6. 张运明 人民币汇率预测的实证研究——基于ARMA模型和GARCH模型的比较[学位论文]2008
本文链接:http://wendang.chazidian.com/Periodical_sysd200920044.aspx
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