摘要：隨著人民幣市場化的推進，人民幣波動幅度增大，匯率彈性增強，加強人民幣匯率風險管理已成為擺在各大經(jīng)濟主體面前的重大課題，因此對人民幣匯率的預測是十分必要的。本文采用GARCH模型對2010年6月至2013年3月的人民幣兌美元日匯率建模，進行短期預測和預測評價。結(jié)果表明，GARCH（1，1）模型在一定程度上擬合了人民幣兌美元匯率的時間序列，在預測短期匯率上具有一定的適用性。

關(guān)鍵詞：人民幣匯率；匯率預測；GARCH模型

一、引 言

在當前國際經(jīng)濟、金融一體化的條件下，匯率在開放經(jīng)濟體中的地位越來越重要。近年來國際社會對人民幣在貿(mào)易結(jié)算、投資和國際儲備中的需求激增，使得人民幣在國際貨幣體系中的地位越來越重要，人民幣匯率問題已經(jīng)成為國內(nèi)外學者們關(guān)注的熱點。

2005年7月21日起，我國開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度。人民幣不再盯住單一美元，政府放松了對匯率的制約，形成了更有彈性的匯率機制。隨著匯率制度改革的進行，匯率的波動所帶來的風險管理問題已顯得尤為重要，一方面會影響我國的宏觀外匯市場穩(wěn)定，另一方面也關(guān)乎到各微觀經(jīng)濟主體的投融資決策的制定。因此，對匯率進行有效、精確的預測不僅對于金融監(jiān)管部門制定有效的匯率政策以及對處理好我國與其他國家的經(jīng)濟貿(mào)易關(guān)系具有特殊的意義，而且對于企業(yè)等微觀主體規(guī)避外匯風險起著重要的作用。

二、文獻綜述

國內(nèi)外關(guān)于匯率預測的文獻主要集中在匯率預測方法的選擇方面。匯率預測的研究方法大致分為兩類：一類是基礎因素分析法；另一類是技術(shù)分析方法。其中技術(shù)分析方法中較為突出的是數(shù)據(jù)挖掘法和時間序列分析法。

基礎因素分析法以經(jīng)濟理論為基礎，利用各種經(jīng)濟指標，用計量方法建立模型并估計，以得出均衡匯率作為匯率的遠期預測。于立勇（1999）在購買力平價學說和簡單貨幣學說的基礎上，通過修正和組合構(gòu)建使用于人民幣長期匯率的優(yōu)化模型，為長期匯率的預測提供了有效的工具。基于技術(shù)分析方法的數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。楊帆（2011）提出一種基于光順樣條濾波與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的組合預測模型，提高了模型的預測效果。時間序列模型的匯率預測方法主要有ARMA 、ARIMA、GARCH等模型。學者戴曉峰（2005），劉姝伶（2008） 通過比較研究發(fā)現(xiàn)在對人民幣兌美元中間價的預測中， GARCH模型預測效果相對 ARIMA 模型更優(yōu)。但是蘇玉華（2012）分別選取了 ARIMA、GARCH 和 TAR 模型對人民幣匯率建模，結(jié)果表明 TAR 模型的預測效果優(yōu)于 ARIMA和 GARCH 模型。

縱觀國內(nèi)外學者的研究，比較三種預測方法，對于基礎因素預測法，鑒于我國匯率體制改革以來，人民幣名義匯率趨于穩(wěn)定，而基本經(jīng)濟因素變化較大，此時應用傳統(tǒng)的模型效果困難大。此外本文預測的是短期匯率，因此后兩種方法較前一種方法好。對于數(shù)據(jù)挖掘法，盡管其預測的精確度較高，但是數(shù)據(jù)挖掘法對計算機要求較高，樣本要求盡可能的多，此外諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法，其參數(shù)不具有經(jīng)濟意義。鑒于此，本文選用時間序列模型進行預測，而在匯率預測中最為常用的是ARIMA模型和GARCH模型，盡管國內(nèi)學者對采用ARIMA模型還是GARCH模型一直存在爭論，但通過綜合比較國內(nèi)外學者的研究結(jié)論，GARCH模型具有一定的可行性，因此本文采用GARCH模型對人民幣匯率基本走勢進行預測。

三、GARCH模型簡介

GARCH模型，即廣義自回歸條件異方差模型，由Bollerslev（1986）在對Engle（1982）提出的ARCH模型的一些約束條件進行了擴展得到的。其基本思想是：用一個或兩個σ2t的滯后值代替許多μ2t的滯后值。GARCH與ARCH模型的區(qū)別在于GARCH模型的條件異方差不僅是滯后殘差平方的線性函數(shù)，也是滯后條件方差的函數(shù)。GARCH模型的優(yōu)點在于它能夠較好地描述金融時間序列數(shù)據(jù)的尖峰厚尾特征。其中最常用的GARCH（1，1）模型能描述許多金融時間序列的異方差問題，因此本文采用GARCH（1，1）模型。模型表示為：

四、基于GARCH模型的實證分析

（一）數(shù)據(jù)選取

本文采用人民幣對美元的每日中間價，樣本區(qū)間考慮到金融危機爆發(fā)至2010年6月19日期間，我國暫時放慢了匯率改革的進程，對匯率實行管制，這個階段的數(shù)據(jù)沒有太多意義，2010年6月19日，央行為進一步增強人民幣匯率彈性，推出第二次人民幣匯率形成機制改革。因此，本文樣本區(qū)間選取2010年6月21日至2013年4月30日的人民幣兌美元的日數(shù)據(jù)，剔除周末和節(jié)假日共計691個數(shù)據(jù)，其中使用2010年6月21日至2013年3月31日的數(shù)據(jù)建立估計模型，預測2013年4月份的日匯率值，并對預測效果進行評價。數(shù)據(jù)來自國家外匯管理局，采用EVIEWS6.0統(tǒng)計軟件。

（二）建立均值方程

（三）殘差的ARCH效應檢驗

我們知道ARCH模型是針對隨機擾動項存在異方差的情況，通過觀察上述方程殘差圖1，發(fā)現(xiàn)存在波動聚集現(xiàn)象，即較大的波動后面緊接著大的波動，較小的波動后面緊接著小的波動，由此推斷誤差項可能具有條件異方差性，于是用ARCH LM檢驗對殘差做ARCH效應檢驗。

在滯后9階時的ARCH-LM檢驗結(jié)果為：Obs×R-squared=44.10278，相伴概率p值為0，小于顯著性水平0.05，因此拒絕不存在異方差的原假設，說明殘差序列存在高階ARCH效應，考慮采用GARCH模型。

（四）建立GARCH（1，1）模型

在方差方程中，ARCH項的系數(shù)和GARCH項的系數(shù)均是統(tǒng)計顯著的，AIC值由均值方程估計中的-11.09844變?yōu)?11.22634，SC值由-11.09173變?yōu)?11.19949，GARCH模型中的AIC值和SC值均變小，說明了GARCH（1，1）能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。并且，ARCH項系數(shù)與GARCH項系數(shù)之和為0.079615+0.903354=0.982969<1，滿足參數(shù)約束條件。由于系數(shù)之和非常接近于1，表明條件方差所受的沖擊是持久的，即沖擊對未來所有的預測都有重要作用。

再對回歸結(jié)果的殘差進行ARCH效應檢驗。滯后階數(shù)q=9時的ARCH-LM檢驗結(jié)果：Obs×R-squared=5.400868，Prob.Chi-Square（9）=0.7981，相伴概率已大于0.05，接受原假設，認為殘差序列不再存在ARCH效應，說明通過GARCH（1，1）模型修正后，殘差序列已不存在條件異方差，即ARCH效應已經(jīng)被GARCH（1，1）模型消除。

（五）模型預測及結(jié)果分析

1.預測。本文利用2010年6月21日至2013年3月29日共672個數(shù)據(jù)建立模型，以此來預測2013年4月份的匯率，并將預測匯率與實際匯率進行對比，結(jié)果如表2所示。

2.預測評價。由表2可以看出：預測值與實際值之間的誤差較小，除個別日期的誤差達到2到3個點以上，其余大部分數(shù)據(jù)的誤差都在1以內(nèi)，說明模型對未來匯率的預測準確度較高。

在預測評價指標中：預測誤差評價指標平均絕對百分誤差（MAPE）和希爾不等系數(shù)（TIC）較小，分別為0.037320和0.000221，說明該模型預測的結(jié)果比較理想；誤差成分分析中反映系統(tǒng)性誤差的偏差率（BP）、方差率（VP）和反映非系統(tǒng)性誤差的協(xié)變率（CP），分別為0.7102，0.2710和0.0187，說明預測并不是很理想，存在一定的系統(tǒng)誤差。

五、結(jié)論

本文選取了2010年6月20日至2013年4月26日的美元兌換人民幣的日匯率數(shù)據(jù)為研究對象對匯率走勢進行短期預測。研究發(fā)現(xiàn)人民幣匯率序列的確存在著金融高頻序列中經(jīng)常出現(xiàn)的異方差性，論證了GARCH模型在預測人民幣對美元匯率的可行性。因此建立GARCH（1，1）模型對人民幣匯率進行短期的預測。

建模的估計結(jié)果顯示，ARCH 項和GARCH項的系數(shù)之和非常接近于1，表明條件方差所受的外部沖擊是持久的，說明人民幣兌美元中間價變動受到諸如美元持續(xù)減息以及歐債危機等不確定性外部沖擊因素的影響是持續(xù)的，沖擊造成的異常波動在短期內(nèi)難以消除，并且對未來的預期有重要作用。

通過對預測評價指標的分析，發(fā)現(xiàn)模型的預測誤差較小，GARCH（1，1）模型在一定程度上擬合了人民幣對美元匯率的時間序列，在預測短期匯率上具有一定的適用性。但本文的不足之處在于，由于本文在建立均值方程時，直接借鑒已有文獻中的方法，即采用無漂移項的隨機游走模型，可能會因此造成預測的誤差，使得預測誤差成分分析評價指標結(jié)果不是十分理想，這點在今后的研究中需要進一步的改進和完善。

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（作者單位：中南財經(jīng)政法大學金融學院）