基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究

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1、第２４卷第４期运筹与管理Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．４２０１５年８月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＡｕｇ．２０１５基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究１１２１１朱慧明，周峰，曾昭法，李荣，游万海（１．湖南大学工商管理学院，湖南长沙４１００８２；２．湖南大学金融与统计学院，湖南长沙４１００７９）摘要：针对平滑转移模型参数估计不确定性导致的协整检验方法相对复杂问题，提出基于平滑转移模型的贝叶斯非线性协整分析。通过模型的统计结构分析，选择参数先验分布，结合参数的后验条件分布特征设计Ｍｅ-ｔｒｏｐｏｌｉｓ-Ｈａｓｔｉｎｇ-Ｇｉｂｂｓ混合抽

2、样方案，据此估计平滑转移模型的参数，并对回归残差进行贝叶斯单位根检验，解决参数估计过程中遇到的参数估计不确定性及协整检验复杂的问题；利用人民币对美元汇率与中美两国的利率数据进行实证分析。研究结果表明：ＭＨ-Ｇｉｂｂｓ抽样方案能够有效估计平滑转移模型的参数，中美汇率波动和利差之间存在平滑转移协整关系。关键词：平滑转移模型；非线性协整；贝叶斯分析；ＭＨ-Ｇｉｂｂｓ抽样；汇率波动中图分类号：Ｆ８３１．５，Ｏ２１２．８文章标识码：Ａ文章编号：１００７-３２２１（２０１５）０４-０２２５-０８NonlinearCointegrationAnalysisofExchangeRateBase

3、donBayesianSmoothTransitionRegressionModel１１２１１ＺＨＵＨｕｉ-ｍｉｎｇ，ＺＨＯＵＦｅｎｇ，ＺＥＮＧＺｈａｏ-ｆａ，ＬＩＲｏｎｇ，ＹＯＵＷａｎ-ｈａｉ（１．CollegeofBusinessAdministration，HunanUniversity，Changsha４１００８２，China；２．CollegeofFinanceandStatistics，HunanUniversity，Changsha４１００８２，China）Abstract：Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｅｓｔｉｎｇｓｍｏｏｔｈｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｃｏｉｎｔｅｇｒａ

4、ｔｉｏｎ，ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｕｎｃｅｒｔａｉｎａｎｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔｉｓｃｏｍｐｌｅｘ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｓｍｏｏｔｈｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｃｏｎｄｕｃｔｓａＢａｙｅｓｉａｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｐｒｉｏｒｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｃｈａｒａｃ-ｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｐｏｓｔｅｒｉｏｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｐａ

5、ｒａｍｅｔｅｒｓ，Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ-ＨａｓｔｉｎｇｗｉｔｈｉｎＧｉｂｂｓｓａｍｐｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｂａｙｅｓｉａｎｕｎｉｔｒｏｏｔｔｅｓｔｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｔｅｓｔｔｈｅｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｉｄｕａｌ，ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｐｐｌｉｅｓｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅｏｆＲ

6、ＭＢａｇａｉｎｓｔＵ．Ｓ．ｄｏｌｌａｒａｎｄｉｎｔｅｒｅｓｔｒａｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｂｅｔｗｅｅｎＣｈｉｎａａｎｄＵ．Ｓ．ｔｏｃｏｎｄｕｃｔａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｕｔｃｏｍｅｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔＭＨ-Ｇｉｂｂｓｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｓｍｏｏｔｈｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｗｅｆｉｎｄｔｈｅｒｅｉｓｓｍｏｏｔｈｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｃｏｉｎｔｅ-ｇｒａｔｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒ

7、ｅｓｔｒａｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ．Keywords：ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；Ｂａｙｅｓｉａｎａｎａｌｙｓｉｓ；ＭＨ-ｇｉｂｂｓｓａｍｐｌｉｎｇ；ｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ０引言［１］协整是由Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ首次提出的，主要是用来描述经济与金融系统中非平稳同阶单整变量间的长期均衡关系。在经济时间序列协整关系的研究过程中，线性协整关系检验通常假定变量之间的长期均衡关系是线性的。但实际上，