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        基于 ARIMA-GARCH 模型的外匯儲備預(yù)測及其優(yōu)化

        2019-05-16 03:13:46何夢蝶周潔
        大眾投資指南 2019年8期
        關(guān)鍵詞:國家模型

        何夢蝶 周潔

        (華北水利水電大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,河南 鄭州 450000)

        一、引言

        外匯儲備,從狹義上講是指國家的外匯積累,從廣義而言,是指以外匯計價的資產(chǎn),包括黃金、現(xiàn)鈔等。國家持有外匯儲備主要有三大作用:一是支付,國家進(jìn)出口商品必須使用外匯購買。二是保證國家資金儲備。比如發(fā)生國際戰(zhàn)爭,自然災(zāi)害以及國際經(jīng)濟(jì)形勢突然發(fā)生變化,央行需要有足夠的外匯儲備來應(yīng)對經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。三是軟作用,從某種意義上說,外匯儲備是一個國家在國際經(jīng)濟(jì)活動中實力的象征。國家具有適度的外匯儲備,才能更好地面對國際風(fēng)險,更好的發(fā)展。為此本文擬通過對 1970 年至 2017 年的外匯儲備數(shù)據(jù)進(jìn)行 ARIMA-GARCH 法建模并預(yù)測短期內(nèi)我國外匯儲備的增長趨勢。

        二、ARIMA-GARCH 模型

        模型選擇說明

        ARIMA (p,d,q)模型結(jié)構(gòu)如下:

        其中,△d=(1-B)d;φ(B)=1-φB-…-φBp,這兩個參數(shù)為平穩(wěn)可逆 ARMA(p,q)模型的自回歸多項式;θ(B)=1-θB-…-θBq,稱為平穩(wěn)可逆 ARMA (p,q)模型的移動平滑系數(shù)多項式。

        GARCH (r,s)模型結(jié)構(gòu)如下:

        其中{at}是 GARCH (r,s)序列,a0>0,ai>0,ηt>0,(i>0,j>0)

        三、數(shù)據(jù)的選取與模型的建立

        (一)樣本數(shù)據(jù)

        本文以我國 1970 年至 2017 年的外匯儲備的年度數(shù)據(jù)為樣本,數(shù)據(jù)源于國家統(tǒng)計局。選取 48 組數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量適中且數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,對于國家外匯儲備的預(yù)測會更加精準(zhǔn)。

        (二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

        1、平穩(wěn)性檢驗

        建模前首先對原數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,用{xt}代表中國外匯儲備的年度數(shù)據(jù)序列,觀察我國 1970 年到 2017 年外匯儲備的時序圖,由于時序圖有明顯的長期趨勢,所以時間序列不穩(wěn)定。

        從圖中觀察到我國外匯儲備的變化,1970 年至 1994 年我國外匯儲備基本處于平穩(wěn)狀態(tài),1994 年初我國取消了企業(yè)外匯留存制,實行銀行結(jié)售制度,自此之后我國的外匯儲備有所增加,1997 年歷經(jīng)亞洲金融危機(jī),隨后五年的外匯儲備增加緩慢,自 2003-2013 年,隨著國力增強(qiáng),各國經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,我國的外匯儲備快速增長。而近幾年,由于經(jīng)濟(jì)過熱,有點通貨膨脹,國家的外匯儲備有所減少,因此我們既要保障我國貨幣的流通性,同時又要減弱通貨膨脹。

        2、ADF 檢驗

        對原數(shù)據(jù)進(jìn)行 ADF 檢驗,分別進(jìn)行(7)(8)(9)方程式的檢驗,發(fā)現(xiàn)該時間序列不能拒絕有單位根的原假設(shè),說明序列有隨機(jī)趨勢。

        3、差分處理

        首先,由于原數(shù)據(jù)有負(fù)值,直接對原數(shù)據(jù)進(jìn)行一次差分,再次進(jìn)行 ADF 檢驗,仍存在單位根,經(jīng)過三次差分,通過 ADF 檢驗,得出零均值的平穩(wěn)序列。

        (三)白噪聲檢驗

        當(dāng)時間序列數(shù)據(jù)不是白噪聲的,建模才有意義,如果是白噪聲的,則可以直接預(yù)測數(shù)據(jù)不需要建模。而通過觀察該時間序列的自相關(guān)和偏自相關(guān),發(fā)現(xiàn)其 p 值是小于 0.05 的,該數(shù)據(jù)是非白噪聲序列。

        (四)模型識別

        通過對序列自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)進(jìn)行綜合分析,運用 Pandit-Wu 建模

        方法,初步判斷序列模型為 ARIMA (2,3,1)。

        (五)模型定階

        選擇 Akaike 信息準(zhǔn)則統(tǒng)計量(AIC)和 SIC 最小的模型。確定模型為 ARIMA (2,3,3)模型。

        (六)ARIMA 模型建立

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