人民币汇率改革对股市的影响基于支持向量机的人民币兑美元汇率实证研究

人民币汇率改革对股市的影响基于支持向量机的人民币兑美元汇率实证研究

一、人民币汇率制度改革的基本内容。我国当前的汇率体制经历了一个阶段,其汇率传统的汇率确定理论在国际货币体系中的固定集中相对应的时期非常流行。它代表了卡塞尔的购买力平原论、凯恩的利率平原论和琼约翰逊提出的国际收支论。这些汇率决定理论分别从不同角度阐明了汇率是如何确定的,但是由于当时各国对资本实行管制,这些理论没有考虑或充分考虑资本流动因素对汇率水平的影响。随着金融一体化的加强、管制政策的放松以及信息技术变革的发展,国际资本流动日益增强,外汇已经成为国际经济活动不可或缺的媒介和工具。自从20世纪70年代实行固定汇率制的布雷顿森林体系瓦解后,世界各主要国家纷纷实施浮动汇率制度,外汇市场波动日益加剧。由于外汇市场每时每刻都处于变动之中,甚至不时会出现剧烈变动,这给进行国际贸易、投资的公司和企业带来极大的汇率波动风险。我国的汇率经历了不同的时期。新中国成立以来至改革开放前,在传统的计划经济体制下,人民币汇率由国家实行严格的管理和控制。根据不同时期的经济发展需要,改革开放前我国的汇率体制经历了新中国成立初期的单一浮动汇率制(1949~1952年)、五六十年代的单一固定汇率制(1953~1972年)和布雷顿森林体系后以“一篮子货币”计算的单一浮动汇率制(1973~1980年)。党的十一届三中全会以后,我国进入了向社会主义市场经济过渡的改革开放新时期。我国的汇率体制从单一汇率制转为双重汇率制。经历了官方汇率与贸易外汇内部结算价并存(1981~1984年)和官方汇率与外汇调剂价格并存(1985~1993年)两个汇率双轨制时期。1993年12月,国务院正式颁布了《关于进一步改革外汇管理体制的通知》,采取了一系列重要措施,具体包括,实现人民币官方汇率和外汇调剂价格并轨;建立以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制;取消外汇留成,实行结售汇制度;建立全国统一的外汇交易市场等。1994年1月1日,人民币官方汇率与外汇调剂价格正式并轨,我国开始实行以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。企业和个人按规定向银行买卖外汇,银行进入银行间外汇市场进行交易,形成市场汇率。中央银行设定一定的汇率浮动范围,并通过调控市场保持人民币汇率稳定。近年来,我国经常项目和资本项目双顺差持续扩大,加剧了国际收支失衡。2005年6月末,我国外汇储备达到7110亿美元。2005年以来对外贸易顺差迅速扩大,贸易摩擦进一步加剧。党中央、国务院于2005年7月21日出台了完善人民币汇率形成机制改革。改革的内容是,人民币汇率不再盯住单一美元,而是按照我国对外经济发展的实际情况,选择若干种主要货币,赋予相应的权重,组成一个货币篮子。同时,根据国内外经济金融形势,以市场供求为基础,参考一篮子货币计算人民币多边汇率指数的变化,对人民币汇率进行管理和调节,维护人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。自2005年7月21日人民币汇率制度改革以来,人民币兑美元的名义汇率从8.11下降到6.820左右,人民币大幅升值,这给中国的国民经济发展带来极大影响。但是,从2008年底以来,人民币汇率开始平走,维持在6.82的水平。近期130位美国国议员联名致信美国财长盖特纳和商务部长骆家辉,希望把中国列为汇率操纵国,但也有很多美国学者和经济界人士对此表示反对。国内,温总理、央行行长周小川、货币委员会官员和一些经济学家也纷纷发表了看法。对于业界广为关心的人民币汇率问题,外汇管理局局长易纲就曾经表示,实际上在中国内部,在不同的行业、不同的群体、不同的地区,对人民币汇率大家也有不同的意见。那么,人民币汇率对中国股市又将会产生怎样的影响呢?二、利率推动理论汇率问题非常复杂,基础经济变量变动不大时,汇率的波动频率和幅度也会很大。为此,经济学家发展了各种理论来研究汇率的变动规律。从早期的汇率决定理论,到金融时间序列模型,到近期非线性非参数的人工神经网络模型和支撑向量机模型。汇率预测的基础是不能脱离汇率决定理论的。汇率决定理论(叶蜀君,2005)主要有:购买力平价说、利率平价说、国际收支学说和资产市场说。瑞典经济学家卡塞尔在1918年发表的《外汇反常的离差现象》和1922年出版的《1914年以后的货币和外汇》中提出汇率是如何决定的购买力平价理论。该理论认为,两国货币之所以能够互相兑换,是因为它们各自在国内具有购买力。因而两国货币的汇率应该等于两国货币的国内购买力大小之比。利率平价理论认为,两国之间的即期汇率与远期汇率的关系与两国的利率有密切的关系。投资者投资于国内所得到的短期利率收益应该与按即期汇率兑成外汇在国外投资并按远期汇率买回本国货币所得到的短期投资收益相等。国际收支学说指出了汇率与国际收支之间的密切关系,分析了短期内汇率的变动和决定。该理论认为外汇汇率必须处于其平衡水平——即能产生稳定经常帐户余额的汇率。资本市场说强调了资本流动在汇率决定理论的作用。汇率被看做未来资产的价格,由资产的供求决定。随后有一些科学家用统计型方法来研究外汇。较具代表性的有随机游走模型(RandomWalk)、自回归条件异方差(Arch、Garch)模型和自回归单整移动平均(ARIMA)模型。统计估计方法的重要理论基础之一是统计学。传统统计学中,参数的相关形式是已知的,用训练样本来估计参数的值。这种方法有一些局限性:它需要已知样本分布形式;而且传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论,现有学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中,样本数往往是有限的,因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现可能不尽人意。随后出现了其它的金融时间序列预测方法(GuillaumeC,HendryFD,2005)。它们不考虑概率分布,直接进行分类,比如线性分类器、非线性分类器。最具代表性的是人工神经网络(ANN)和支撑向量机(SVM)。支撑向量机的本质是一个最大边缘分类器,它在经济、金融时间序列预测领域得到了大量应用。NeumannJ,SchnorrC,SteidlG等(2005)研究了基于SVM的特征提取和分类。BurgesJCC(1998)研究了SVM在模式识别中的应用。Yuh-JyeLee,MangarasianOL(2001)研究了一个光滑的支持向量机在分类中的应用。LeanYu,HuanhuanChen,ShouyangWang(2009)用支持向量机来研究股票市场的运动趋势。三、线性回归算法支撑向量机(SVM)作为一个最大边缘分类器,它的的主要思想可以概括为两点:(1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况(NeumannJ,SchnorrC,SteidlG,2005),通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2)它基于结构风险最小化理论(BurgesJCC.A,1998)之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。支撑向量机(SVM)作为汇率预测的一种新工具,它的优势在于处理非线性数据的能力,有效解决了“过学习”问题,并能得到全局最优解。给定两类数据点(xi,yi),其中为由道琼斯中国88指数、道琼斯中国指数、道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数、道琼斯第一财经中国600指数和道琼斯中国海外50指数的日数据共同构成的一个六维向量;yi∈{-1,1}人民币兑美元汇率上升时为1,下降时为-1。希望能找到一个分类超平面可以将(xi,yi)严格分成2类,支持向量机的原始模型即是一个最大间隔分类器。先考虑线性可分情况。设给定训练样本集:ue420ε>0,定义样本集S是ε-线性近似的,如果存在一个超平面f(xi)=<w,x>+b,其中w∈R6,b∈R,下面的式子成立:令di表示点(xi,yi)∈S到超平面f(x)的距离:因为S集是ε-线性近似的,所以有:可以得到:于是有:定义ε-线性近似的最优近似超平面是通过最大化S中的点到超平面距离的界而得到的超平面。由定义知,需最大化,即最小化,即最小化就可以得到最优近似超平面。于是线性回归问题就化为下面的优化问题:1+w2ε1+w2w2对于线性不可分的情况,构造最优化中的罚函数(ClementsPM,FransesHP,SwansonRN,2004)。只需引入松弛变量ξi,ξi*≥0,i=1,2,…,l和惩罚系数C,求解罚函数的最小值即可。此时的优化方程为约束条件为对于非线性回归问题,可通过非线性变换转化到某个高维特征空间,在高维特征空间中进行线性回归,然后求出原空间中的非线性回归。此时的f(x)为非线性函数即可解决问题,得到的模型同上。由最优化理论知,求解上述问题可转化为求解该问题的对偶问题。因为根据KKT条件求解上述问题的对偶问题比求解原问题要容易,故一种解法是先求出上述问题的对偶问题,再求出原问题的待求参数w,b,写出预测所需的回归决策方程f(x)=<w,x>+b。事实上在估算过程中,无需显性确定w=g(xi),然后计算内积<w,x>。只需转化为计算核函数K(xi,x)。这样可极大的降低高维特征层的计算复杂度。故问题的关键是选择合适的核函数形式。核函数K(xi,x)的形式决定了特征空间的结构,它的选择好坏直接影响到算法的实现与效果。核函数的种类很多,常用的有四种:1.线性函数线性功能2.多因素函数polinomas3.支持向量机与人民币汇率预测也可以将上述4种核函数进行组合,得到混合内核模式(LeanYu,HuanhuanChen,ShouyangWang,2009)。很多学者运用最优化理论来构造核函数。平滑支持向量机(Yuh-JyeLee,MangarasianOL,2001)运用了牛顿法,可以得到高度非线性的分离面。三阶样条平滑支持向量机(YuboYuan,ChunzhongLi,2005)构造了一个连续的三次多项式,经证明它的精度比平滑支持向量机要好。利用上述方法得到的回归函数只与支持向量有关,可以看成是关于支持向量的展开式。当时,xi为支持向量,支持向量的个数要小于样本数l。至此将预测数据也分为了两类。周伽研究了非经典数学方法在非线性时间序列预测中的应用(周伽,2006)。刘立霞研究了多变量金融时间序列的非线性检验及重构(刘立霞,2007)。SVM被大量的运用于金融时间序列的预测。其中包括基于支持向量机的外贸出口预测(肖志,陈婷婷,2006);支持向量回归机在物价预测上的应用(纪娟,2008);上市公司财务危机预测的最小二乘支持向量机方法研究(林红华,2006);支持向量机在基金评估中的应用(李大峰,2008);基于计算智能的外汇交易系统的研究与开发(王向宇,2009)。本文中将支持向量机运用于人民币汇率预测中。当计算出的,预测当天人民币兑美元汇率上升;当,预测当天人民币兑美元汇率下降。四、大指数及两个商业公司作为道琼斯工业股票平均价格指数的缔造者,道琼斯长期提供市场的基准指标。全球数百万的决策者和新闻制造者每天都关注着道琼斯指数。在1996年5月27日纪念道琼斯工业股票平均价格指数诞生一百周年之际,道琼斯公司推出了道琼斯中国指数系列。作为第一个由全球指数编制机构为中国大陆股票市场编制的指数系列,道琼斯中国指数为投资者提供了一个衡量中国国内资本市场表现的权威性工具。道琼斯中国指数系列包括:道琼斯中国88指数、道琼斯中国指数、道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数、道琼斯第一财经中国600指数、道琼斯第一财经中国600行业领先指数、道琼斯中国海外50指数。为了准确代表投资者可实际交易的股票数量,道琼斯中国指数在股票选取和指数计算中采用了流通股,其中排除了国有股、机构持股和非上市流通的职工股。在为挑选成份股而计算自由流通股本时,道中指数系列排除了持股超过整个市值5%的个人、其它公司以及政府持有的股份。道琼斯中国88指数由沪深股市市值最大且流动性最强的88只A股股票组成。道琼斯中国88指数的样本空间包括道琼斯中国指数中的所有A股公司。道琼斯中国指数涵盖了沪深两市流通总市值的95%左右。由于道琼斯中国88指数只衡量可供中国国内投资者投资的股票的表现,因此它不包括外资可以持有的B股,以及在香港、纽约和其它海外交易所上市的股票。该指数在计算样本股的流通股本时不包括未上市的股票种类(这些种类包括国有股、职工股、法人股和其它未在国内交易所上市交易的股票类别),而且在对样本公司流通市值进行排名时,样本公司上述未上市的股票也不计入在内。道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数的成份股分别选自于在上海交易所和深圳交易所中全部上市交易的股票,它们分别覆盖当地市场总市值的95%。成份股的选取以调整后的流通市值和股票流动性为依据。为了能多元化反映所有产业和行业,在选取成份股的过程中同样考虑了不同产业部门之间的分配。道琼斯中国指数由道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数合并而成,代表了在上海证券交易所和深圳证券交易所中交易的股票中的95%。这三个指数都被设计为股市标尺性指数,用以跟踪中国日益增长的股票市场的总趋势。它们为中国投资者衡量市场运行提供了准确而具有权威性的工具。道琼斯中国指数系列中的所有成份股均按照行业分类标准(ICB)划分。该标准共有四个等级,其中包括10个产业、18个超行业、39个行业和104个从属行业。其中最高等级的10个产业包括石油和天然气、基础材料、工业、生活消费品、卫生保健、消费服务、电信服务、公用事业、金融和科技。与道琼斯全球指数系列中的所有指数一样,道琼斯中国指数系列的编制同样确保:准确优质的指数计算;计算方法高度透明;成份股选择规则的客观性;以市场表现为唯一标准、并具有根据未来金融市场变化进行调整的灵活性。此外,成份股的选择和评审依据系统性和透明化的原则,运用数量化方法以减少人为因素带来的偏见并可以支持测试。道琼斯中国指数系列每季度评审一次,进行成份股的调整。由于中国的股票市场日益繁荣并持续发展,同时结构在不断调整,所以,道琼斯中国指数的换股率也会相应较高。上述四个指数均以人民币元计算,基期均为1993年12月31日,基数定为100。尽管上海证券交易所与深圳证券交易所于1990年12月开始运行,但是我们决定在编制指数时不追溯1993年之前的历史数据。这是由于,1993年之前,由于种种原因,两个市场并未形成规律性的交易。这些原因包括上市股票数量不足、交易的投机性较强以及缺乏标准化的市场规范。道琼斯第一财经中国600指数是一个涵盖广泛且可供投资的指数,它是衡量中国国内投资者可以投资的股票的一个指标。该指数由沪深股市流通市值最大的600只A股股票组成。该指数由道琼斯公司和上海媒体公司第一财经传媒有限公司联合推出。道琼斯第一财经中国600指数的样本空间包括道琼斯中国指数(DowJonesChinaTotalMarketIndex)中的所有A股公司。道琼斯中国指数涵盖了沪深两市流通总市值的95%左右。由于道琼斯第一财经中国600指数只衡量可供中国国内投资者投资的股票的表现,因此它不包括外资可以持有的B股,以及在香港、纽约和其它海外交易所上市的股票。该指数在计算样本股的流通股本时不包括未上市的股票种类(这些种类包括国有股、职工股、法人股和其它未在国内交易所上市交易的股票类别),而且在对样本公司流通市值进行排名时样本公司上述未上市的股票也不计入在内。道琼斯中国海外50指数是作为指数相关产品特别是交易型开放式指数基金(ETF)以及指数衍生品的基准而编制的。道琼斯中国海外50指数代表了主要业务在中国大陆但在香港或美国证券交易所上市交易的最大50只股票的表现。道琼斯中国海外50指数的成份股选自涵盖广泛的道琼斯中国海外指数。成份股的选取充分考虑了具有投资性的指数所需的一些最重要因素:股票的流动性、换手率、交易成本和较市场基准指数的跟踪误差。道琼斯中国海外50指数的样本空间包括道琼斯中国海外指数(DowJonesChinaIndex)中的所有H股、红筹股、在美国上市的中国公司股票和美国存托凭证(ADRs)。以下为道琼斯中国海外指数选股规则:道琼斯中国海外指数涵盖中国海外市场和香港市场。中国海外市场中符合条件的股票包括上海和深圳证交所的B股股票,仅在美国市场交易的中国股票,中国公司的美国存托凭证和H股。香港市场符合条件的股票包括香港上市的股票以及红筹股。在中国海外市场和香港市场,符合条件的股票将按照流动性进行筛选,从而防止不活跃的股票被纳入指数。任何股票如果在上一个季度内未交易天数超过10天则不会被纳入指数,除非无交易状态肯定只是暂时现象。筛选出的股票将按照自由流通股本进行调整,以更精确地体现股票真正可供投资的规模。除去样本空间内流通市值排在最后1%和换手率排在最后0.01%的股票,占样本空间总流通市值前95%的股票将被选为指数成份股。党中央、国务院于2005年7月21日出台了完善人民币汇率形成机制改革。改革的内容是,人民币汇率不再盯住单一美元,而是按照我国对外经济发展的实际情况,选择若干种主要货币,赋予相应的权重,组成一个货币篮子。中国外汇管理局授权中国人民银行公布人民币与主要货币之间的汇率。本文取用了2005年7月21日至2010年3月15日人民币兑美元、道琼斯中国88指数、道琼斯中国指数、道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数、道琼斯第一财经中国600指数和道琼斯中国海外50指数的日数据。首先将所有数据按时间先后顺序排列,剔除时间不对应的数据。将道琼斯中国88指数、道琼斯中国指数、道琼斯上海指数、道琼斯深圳指数、道琼斯第一财经中国600指数和道琼斯中国海外50指数的日数据进行归一化,将数据全部转化到区间上。对人民币兑美元当天的数据与前一天的数据进行比较,如果上升令,否则令。将预处理后的数据列成矩阵。将它们分为三个阶段,然后在MATLAB环境下用SVM进行预测和训练。本文采用了预测出的汇率变化方向与实际的汇率变化方向的吻合度来评价模型的预测精度。五、美元汇率多次破82006年5月15日,一度创下1美元兑7.9972元人民币的高位,这是自2005年7月21日汇率制度改革以来,首次突破8元大关。此后人民币兑美元汇率先后多次在8元大关反复,直至6月30日最终破8。2008年4月10日,中国人民银行公布了当天外汇市场价格:1美元兑6.992元人民币。回调了2个交易日之后,于4月14日人民币再次突破“7.0”大关。人民币兑美元首次突破7元大关后,历经多次反复,于2008年5月16日成功破7。此后大致维持在6.82的水平。人民币升值突破重要的临界点时,对股市会产生较大影响。本文将对这三个阶段的数据分别用SVM进行分析。预测数据处理对所有数据预处理后,用前120个数据作训练数据集,后71个数据作预测数据集,多次迭代取最优参数。经过四次交叉试验,结果见表1。其中,训练数据个数可变,预测数据为71个。其中,