周 文,袁晓洲
(湖北职业技术学院,湖北孝感 432000)
基于马尔科夫链的人民币汇率变动预测研究
周 文,袁晓洲
(湖北职业技术学院,湖北孝感 432000)
自央行表态推进汇率改革以来,人民币对美元的汇率在波动区间范围内总体保持了稳中有升的态势。但人民币汇率变动具有极强的时间相关性,任意时刻的汇率值只与其前一时刻的汇率水平有关,而与其他时刻无关。通过马尔科夫链模型,可以对人民币在短期内的走势进行预测。
马尔科夫链;人民币汇率;时间相关性
汇率是一国对外经济的核心内容,它对一国的对外贸易、资本流动都有着非常重要的影响。随着我国经济的高速发展,人民币汇率问题越来越成为国际社会关注的焦点。对人民币汇率变动的研究,以及对人民币走势的预先判断具有重大的理论和现实意义。虽然人民币汇率的变动与多种因素密切相关,但是在短期内其变动呈现出极强的时间相关性[1],可应用马尔科夫链模型对其走势进行预测。本文首先介绍马尔科夫链模型的基本原理,并阐述该理论在人民币汇率变动研究中的准确性,最后通过实证分析说明该理论具有较好的预测效果。
运用马尔科夫链预测法进行预测,建立马尔科夫预测模型,利用初始状态、概率向量、状态转移概率矩阵来推知预测对象未来某一时期所处的状态[1]。
1.马尔可夫链
2.平稳分布
3.遍历性
1.初始状态概述
取2015年4月3日至2015年11月23日的人民币汇率数据[4],将其划分为6个状态:
(631.15,634.47),(634.47,637.79),
(637.79,641.12),(641.12,644.45),
(644.45,647.76),(647.76,651.08)。
用matlab软件统计各状态出现的频率从而确定初始状态的概率,结果见表1。
2.建立状态转移矩阵
对各状态的转移频数进行统计,由极大似然估计法得到转移概率矩阵:
运用matlab编程,得到多步转移概率矩阵:P(n)=Pn
表1 各状态分布概率统计
从多步转移矩阵可知,人民币的汇率走势具有如下性质[5]:
(1)互通性。在所划分的6个状态中,汇价由任意某个状态出发,经过足够多的交易日,达到任意其他状态的概率都大于0。
(2)平稳性。由互通性可知,该马氏链是遍历的,即不论从哪一个状态出发,经过足够多的转移步数,系统都能达到平稳状态。
3.由转移概率矩阵计算预测后的汇率状态概率
根据状态概率向量就可以对人民币汇率所处状态进行预测。从上面的计算结果可以看出,在接下来的15天内,人民币兑美元的日汇率中间价分别以90%、81.67%、74.68%、……的概率落入状态1中,之后以39.39%落在状态2中,50、80天后分别以31.57%、27%、73%的最大概率也落在状态2中。这表明在数据提取时间短时间内人民币汇率水平不会有大幅波动。
通过以上研究,人民币汇率在短时间内遵循马尔科夫模型,可采用回归分析法对其走势进行预测分析。同时,通过发现,人民币的汇价在状态2,3时最为稳定,容易在上述状态达到均衡,整体呈现区间波动的特征;通过对当前人民币中长期的走势分析并结合所做的马尔可夫预测,人民币在2016年会有小幅度的贬值空间。
通过上述实证研究表明,由于马氏链具有“无后效性”,所以在市场有效的条件下,马尔科夫状态转移模型能很好地拟合我国人民币汇率的波动性,具有较强的实用性和预测性。
[1]孙艳蓉.基于马尔科夫链的人民币汇率分析与预测[J].科技风,2010,(2):81-87.
[2]H Li,Y Ma,H Wu. Markov Chains and Exchange Rate of Japanese Yen[M],Journal of Qingdao University Engineering &Technology Edition,2002.
[3]任敬喜,王文哲.基于马尔可夫链的欧元汇率走势分析[J].统计与决策,2005,(8):118-120.
[4]Yin-Wong Cheung and Ulf G.Exchange Rates and Markov Switching Dynamics[J].Journal of Business & Economic Statistics,2005,( 3).
[5]杨挺,杨超.人民币汇率的管理与浮动:基于Markov分布转移模型的实证研究[J].广东金融学院学报,2011,(2).
【责任编辑 兴 华】
TG506.1
A
1673-291X(2016)23-0084-02
2016-08-01
项目名称:湖北省教育科学“十二五”规划课题(2014A060);湖北职业技术学院重点课题(2014A03)的阶段性研究成果
周文(1967-),女,湖北孝感人,教授,硕士,从事系统优化与决策、数学建模、随机过程研究。