典型文献
基于门限分位数自回归模型的人民币汇率波动及预测研究
文献摘要：
汇率是衡量宏观经济状况的重要指标之一,对其波动特征以及短期预测的研究受到广泛关注.已有文献多采用均值框架下的非线性模型研究人民币汇率的波动及预测问题,难以揭示汇率分布的完整特征.文章根据2015年"8.11"汇改到2021年8月6日的人民币对100美元汇率中间价数据,建立门限分位数自回归模型,深入挖掘人民币汇率波动的非线性和异质性特征,并与传统的TAR(Quantile Autoegressive model)模型、QAR(Quantile Autoegressive model)模型和ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model)模型进行比较.实证结果表明:人民币汇率不仅在波动幅度上具有两阶段的非线性特征,而且呈现典型的异质性,即不同分位点处当期汇率均受到前期汇率的影响,具有一定的惯性效应,但其影响程度随分位点的变化而变化.此外在预测能力方面,TQAR模型能够较好地预测汇率波动趋势,不但提供比TAR、QAR和ARIMA模型更高的预测精度,而且通过条件密度曲线细致刻画出人民币汇率条件分布的位置、散布与形状等信息.
文献关键词：
人民币汇率;分位数自回归;门限自回归;条件密度预测
中图分类号：
作者姓名：
康宁;刘霆
作者机构：
南京财经大学 经济学院,江苏 南京,210023
文献出处：
引用格式：
[1]康宁;刘霆-.基于门限分位数自回归模型的人民币汇率波动及预测研究)[J].阜阳师范大学学报（自然科学版）,2022(02):24-32
A类：
Autoegressive,TQAR,条件密度,条件密度预测
B类：
分位数自回归,自回归模型,人民币汇率波动,预测研究,宏观经济,经济状况,波动特征,短期预测,非线性模型,汇改,改到,美元汇率,中间价,异质性特征,TAR,Quantile,model,ARIMA,Autoregressive,Integrated,Moving,Average,波动幅度,两阶段,非线性特征,期汇,惯性效应,预测能力,度曲,刻画出,条件分布,散布,门限自回归
AB值：
0.307775
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