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人民币汇率市场联动特征分析

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彭选华. 人民币汇率市场联动特征分析[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(11): 30-35. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.006
引用本文: 彭选华. 人民币汇率市场联动特征分析[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(11): 30-35. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.006
PENG Xuan-hua. Dynamic Correlation Analysis of RMB Exchange Rate Market[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2018, 43(11): 30-35. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.006
Citation: PENG Xuan-hua. Dynamic Correlation Analysis of RMB Exchange Rate Market[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2018, 43(11): 30-35. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.006

人民币汇率市场联动特征分析

Dynamic Correlation Analysis of RMB Exchange Rate Market

  • 摘要: 融合Copula理论和GARCH有偏T模型,构建了汇率波动的t-Copula-DCC-GARCH-skewT模型,对中、美、欧3大经济体货币汇率USD-CNY和EUR-USD进行实证研究.该模型能够捕捉到人民币汇率之间的动态相关性.相关曲线展现了3大经济体在汇率制度上的阶段性联动特征,表明中、美、欧等经济体货币汇率联动性有利于人民币国际化的汇率制度建设以及世界经济的共同治理和系统性风险防范.
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  • [1] 丁剑平,杨飞.人民币汇率参照货币篮子与东亚货币联动的研究[J].国际金融研究,2007(7):36-42.
    [2] 李晓,丁一兵.人民币汇率变动趋势及其对区域货币合作的影响[J].国际金融研究,2009(3):8-15.
    [3] 周虎群,李育林.国际金融危机下人民币汇率与股价联动关系研究[J].国际金融研究,2010(8):69-76.
    [4] 伍戈,裴诚.境内外人民币汇率价格关系的定量研究[J].金融研究,2012(9):62-73.
    [5] 徐国祥,杨振建,郑雯.人民币汇率指数编制及其与宏观经济变量的联动分析[J].统计研究,2014,31(4):39-50.
    [6] 吴丽华,傅广敏.人民币汇率、短期资本与股价互动[J].经济研究,2014,49(11):72-86.
    [7] 刘林,孟烨,杨坤.结构变化、人民币汇率与我国股票价格——理论解释与实证研究[J].国际金融研究,2015(5):3-14.
    [8] 王芳,甘静芸,钱宗鑫,等.央行如何实现汇率政策目标——基于在岸-离岸人民币汇率联动的研究[J].金融研究,2016(4):34-49.
    [9] 姜翔程,熊亚敏.基于GARCH族模型的我国股市波动性研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2017,42(2):115-119.
    [10] NELSEN R B.An Introduction to Copulas[M].2nd Ed.New York:Springer,2007.
    [11] EMBRECHTS P,LINDSKOG F,MCNEIL F.Modeling Dependence with Copulas and Applications to Risk Management[M]//Rachev T S.Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance.Amsterdam:Elsevier,2003.
    [12] ANE T,KHAROUBI C.Dependence Structure and Risk Measure[J].Journal of Business,2003,76(3):411-438.
    [13] JONDEAU E,ROCKINGER M.The Copula-GARCH Model of Conditional Dependencies:An International Stock Market Application[J].Journal of International Money and Finance,2006,25(5):827-853.
    [14] GENEST C,GENDRON M,BOURDEAU-BRIEN M.The Advent of Copulas in Finance[J].European Journal of Finance,2009,15(7-8):609-618.
    [15] 张尧庭.连接函数(copula)技术与金融风险分析[J].统计研究,2002(4):48-51.
    [16] 傅强,伍习丽.基于ARFIMA-WRBV-VaR的中国股市风险研究[J].西南大学学报(自然科学版),2013,35(3):9-14.
    [17] 韦艳华,张世英.多元Copula-GARCH模型及其在金融风险分析上的应用[J].数理统计与管理,2007,26(3):432-439.
    [18] 彭选华,傅强.基于MCMC算法的时变Copula-GARCH-M-t模型及组合风险预测[J].数理统计与管理,2013,32(1):180-190.
    [19] 彭选华.Copula函数选择的小波方法[J].西南大学学报(自然科学版),2016,38(8):90-99.
    [20] PATTON A J.Modelling Asymmetric Exchange Rate Dependence[J].International Economic Review,2006,47(2):527-556.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-12-22

人民币汇率市场联动特征分析

  • 西南政法大学 经济学院, 重庆 401120

摘要: 融合Copula理论和GARCH有偏T模型,构建了汇率波动的t-Copula-DCC-GARCH-skewT模型,对中、美、欧3大经济体货币汇率USD-CNY和EUR-USD进行实证研究.该模型能够捕捉到人民币汇率之间的动态相关性.相关曲线展现了3大经济体在汇率制度上的阶段性联动特征,表明中、美、欧等经济体货币汇率联动性有利于人民币国际化的汇率制度建设以及世界经济的共同治理和系统性风险防范.

English Abstract

参考文献 (20)

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