王睿

【摘要】隨著國(guó)與國(guó)之間的聯(lián)系日益密切，外匯的產(chǎn)生是商品流通以及商品經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然結(jié)果；而匯率作為兩國(guó)貨幣的比價(jià)，那么一國(guó)的國(guó)際收支、利率水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政赤字、外匯儲(chǔ)備、居民的心理預(yù)期以及匯率政策等都會(huì)引起匯率的波動(dòng)。因此對(duì)匯率走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)有著重要意義，但對(duì)匯率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是困難的。而ARMA模型可以分析實(shí)際金融時(shí)間序列變量動(dòng)態(tài)過程，較好的模擬和預(yù)測(cè)時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特征。故選取人民幣兌美元匯率變動(dòng)的歷史數(shù)據(jù)為樣本，通過建立ARMA（1，0）模型，對(duì)人民幣未來走勢(shì)做出預(yù)測(cè)，加之新疆作為“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的核心區(qū)，對(duì)如何發(fā)展和推廣跨境貿(mào)易人民幣結(jié)算業(yè)務(wù)提供一定思路。

【關(guān)鍵詞】ARMA模型 匯率預(yù)測(cè) 跨境貿(mào)易人民幣結(jié)算業(yè)務(wù)

一、引言

一國(guó)對(duì)其外匯的有效管理可以維護(hù)本國(guó)的貨幣匯價(jià)水平的穩(wěn)定、保持國(guó)際收支的平衡以及保證本國(guó)的經(jīng)濟(jì)獨(dú)立自主的發(fā)展等。我國(guó)自2005年7月實(shí)行有管理的浮動(dòng)匯率制度以來，人民幣不斷升值。而隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)地位的不斷提高，以人民幣為結(jié)算貨幣的跨境貿(mào)易業(yè)務(wù)也不斷發(fā)展。

在我國(guó)積極加快推進(jìn)人民幣國(guó)際化，那么就需要使人民幣幣值穩(wěn)定，同時(shí)我國(guó)外匯業(yè)務(wù)不斷呈現(xiàn)多樣化，順應(yīng)市場(chǎng)需求，促進(jìn)了對(duì)外貿(mào)易投資的便利化，而從圖1也可以看出匯率的波動(dòng)對(duì)我國(guó)跨境貿(mào)易人民幣計(jì)算業(yè)務(wù)有一定的影響，呈現(xiàn)一定的相關(guān)關(guān)系，尤其是在2015年8月后，人民幣貶值波動(dòng)較大，我國(guó)跨境貿(mào)易人民幣結(jié)算規(guī)模也隨之下降，而在2015年12月跨境貿(mào)易人民幣結(jié)算規(guī)模擴(kuò)大，這與我國(guó)加入SDR有一定關(guān)系，但人民幣繼續(xù)貶值后，我國(guó)跨境貿(mào)易人民幣計(jì)算規(guī)模有所下降。隨著人民幣在跨境和境外支付結(jié)算中使用比例擴(kuò)大，成為超日元的第四大支付貨幣，已達(dá)到2.79%。因此下文將通過對(duì)人民幣匯率的預(yù)測(cè)，觀察人民幣匯率的未來走勢(shì)，并對(duì)在“一帶一路下”的新疆跨境貿(mào)人民幣結(jié)算業(yè)務(wù)的發(fā)展及推廣進(jìn)行思考。

二、金融時(shí)間序列分析與ARMA模型簡(jiǎn)介

（一）金融時(shí)間序列及其特征

廣義地說，金融時(shí)間序列是把某種金融隨機(jī)變量按照時(shí)間順序排列起來的序列數(shù)據(jù)，其最重要的兩個(gè)要素是時(shí)間跨度和序列頻率。金融工程普遍認(rèn)為金融時(shí)間序列的波動(dòng)率有三個(gè)動(dòng)態(tài)特征：

第一，金融序列波動(dòng)率分布有“尖峰厚尾”現(xiàn)象，這是因?yàn)榻鹑跁r(shí)間序列數(shù)值間的差異太大，峰值高于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的峰值（=3），并且兩端的分布比較厚。對(duì)于外匯市場(chǎng)，由于匯率波動(dòng)比較頻繁，因此會(huì)造成數(shù)值差異大，有“尖峰厚尾”現(xiàn)象。

第二，金融序列的數(shù)據(jù)具有“波動(dòng)集聚性”，也就是高的波動(dòng)后會(huì)緊跟著高的波動(dòng)，而小的波動(dòng)后會(huì)緊跟著小的波動(dòng)，以此大的波浪會(huì)形成波峰，小波浪形成波谷。

第三，杠桿效應(yīng)，即好消息并沒有壞消息對(duì)市場(chǎng)的影響大。這種對(duì)消息的傳播的不對(duì)稱性就是杠桿效應(yīng)。

（二）ARMA模型簡(jiǎn)介

（三）ARMA模型在預(yù)測(cè)匯率時(shí)的特點(diǎn)

ARMA模型與其他的預(yù)測(cè)分析法比較，具有以下特點(diǎn)：

第一，ARMA（p，q）模型運(yùn)用自身的歷史數(shù)據(jù)包括和反映的信息，而不直接考慮其他的指標(biāo)分析。但影響匯率的變動(dòng)有很多因素，預(yù)測(cè)匯率非常復(fù)雜，采用ARMA（p，q）模型是因?yàn)樾纬蓞R率波動(dòng)的歷史數(shù)據(jù)是由各種相關(guān)的因素作用形成的，因此可以運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)的變動(dòng)規(guī)律可以得到相對(duì)準(zhǔn)確的未來數(shù)據(jù)；其次，在較短的時(shí)間內(nèi)，可以認(rèn)為各種相關(guān)因素和經(jīng)濟(jì)因素對(duì)預(yù)測(cè)匯率的影響及未來趨勢(shì)是不變的，所以在一定程度上也保證了未來數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的精度。

第二，ARMA（p，q）模型對(duì)隨時(shí)間變化而變化的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。

第三，ARMA（p，q）模型在預(yù)測(cè)過程中不僅考慮了過去的值，也考慮了對(duì)過去值擬合時(shí)的誤差，故預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較好，可以預(yù)測(cè)短期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢(shì)下的匯率變動(dòng)和分析。

（四）ARMA模型分析預(yù)測(cè)步驟

第一，為描述和測(cè)算我國(guó)匯率變動(dòng)，從中國(guó)人民銀行官方網(wǎng)站中選取2005年7月-2016年1月美元對(duì)人民幣匯率的月度平均匯率（共127個(gè)數(shù)據(jù)），并進(jìn)行處理，計(jì)算出對(duì)數(shù)波動(dòng)率，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)；

第二，根據(jù)時(shí)間序列模型的自相關(guān)相關(guān)函數(shù)圖以及偏自相關(guān)函數(shù)圖來識(shí)別滯后階數(shù)，建立合理的ARMA（p，q）模型。鑒別規(guī)則如下表1所示。

第四，對(duì)模型進(jìn)行回歸，對(duì)各變量的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，得到最佳模型后進(jìn)行預(yù)測(cè)。

三、ARMA模型建立

（一）數(shù)據(jù)處理

本文選取2005年7月至2016年1月人民幣兌美元的匯率的平均數(shù)，以月為單位，共127個(gè)數(shù)據(jù)，來源于中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。在運(yùn)用該數(shù)據(jù)之前，我們可以觀察圖2自我國(guó)2005年7月匯率改革以來，從總體來看，我國(guó)匯率處于不斷升值狀態(tài)，從2005年8.3美元左右到2016年6.5左右十年升值幅度約為21.6%，但自2015年8月我姑匯率改革，調(diào)整了人民幣中間價(jià)，美元對(duì)人民幣貶值，因此大致可以判斷人民幣還會(huì)有貶值趨勢(shì)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看應(yīng)為升值。

其中Et是月度的平均匯率，et是經(jīng)過處理后得到的匯率數(shù)據(jù)的新序列，△et是差分后的數(shù)據(jù)，此時(shí)丟失一個(gè)數(shù)據(jù)。經(jīng)過對(duì)數(shù)差分后得到相對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列，表2為匯率取對(duì)數(shù)后一階差分的ADF檢驗(yàn)，即匯率波動(dòng)率的ADF檢驗(yàn)后，ADF的t統(tǒng)計(jì)量值為-6.058，分別小于三個(gè)不同檢驗(yàn)水平的臨界值，此時(shí)序列平穩(wěn)。

根據(jù)表3，可知選擇ARMA（1，0）與ARMA（3，0）模型較好，但仍需比較二者的估計(jì)結(jié)果再確定具體的模型。進(jìn)一步對(duì)比ARMA（1，0）與ARMA（3，0）的擬合優(yōu)度以及各系數(shù)的顯著性，發(fā)現(xiàn)ARMA（1，0）模型優(yōu)于ARMA（3，0）模型，因此確定選擇ARMA（1，0）模型。

（三）模型回歸

對(duì)ARMA（1，0）模型估計(jì)結(jié)果如表4所示，各個(gè)系數(shù)顯著，且DW=1.9212，其值接近2，認(rèn)為不存在自相關(guān)。該模型雖然擬合優(yōu)度較低，但仍可以解釋26.51%的匯率波動(dòng)原因，并且F值顯著。另外觀察模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)，如圖4所示，右側(cè)概率值大于5%，則說明該模型隨機(jī)誤差項(xiàng)可以認(rèn)為是一個(gè)白噪聲序列，因此我們認(rèn)為該模型整體還是不錯(cuò)的。