【基于VAR模型的上证指数与美元指数联动效应实证研究14000字（论文）】

全球经济重要国家，需要认真面对经济冲击和波动，积年至2023年120个月度数据进行了实证分析，揭示了美元指数与上证指数之间1.1研究背景 11.2研究意义 21.3研究思路 31.4研究内容 42汇率与股价关系的理论分析 52.1汇率影响因素分析 52.2股价影响因素分析 52.3汇率对股价的传导机制分析 62.4股价对汇率的传导机制分析 73模型介绍 93.1VAR模型介绍 93.2VAR模型建模方法介绍 3.2.1平稳性检验 3.2.2协整检验 13.2.4脉冲响应分析 3.2.5方差分解 4上证指数与美元指数联动效应实证研究 4.1变量选取与数据采集 4.2描述统计性分析 4.2.1描述性分析 4.2.2相关系数分析 4.3数据序列检验分析 4.3.1单位根检验 4.3.2协整检验 4.4模型建立 4.5联动效应分析 24.5.1Granger因果检验 24.5.2脉冲响应分析 4.5.3方差分解 5结论与建议 275.1结论 5.2建议 2成为了全球资本流动和投资的主要渠道之一。始于1990年的上证指数，至今已走过33个年的历程，其间受到了经济、政策、流动性等基本面的影响，历经跌国际市场上的购买力，对一国进出口贸易起到直接调节的作用1。本文主要通过研究分析得出上证指数与美元指数之间是否存在相互影响的3过时间序列分析，分析数据的平稳性、协整关系后再基于VAR模型分析得出美图1-1技术路线图41.4研究内容响汇率和股价因素的理论性分析，其次对VAR模型和VAR模型的建模方法进行介绍，利用VAR模型构建实证分析，根据所得到的结果得出结论并提出相应建四、实证分析。本章采用VAR模型的建模，并通过一系列VAR模型分析52.1汇率影响因素分析(1)通货膨胀率。市场通货膨胀变动引起货币汇率的变动，当一个国家的(2)利率。利率变动对货币价值以及美元汇率都有影响，利率提高会影响(3)经济增长和衰退。经济增长为一个国家经济健康发展提供了依据，在6(1)市场因素是指股票市场上对股票市场价格产生影响的种种股票市场运(2)股票市场是金融市场体系中的重要组成部分，上市企业作为经济运行(3)从行业层面上看的产业因素，每个行业都有一个从壮大走向衰落的历程，这一过程叫做产业生命周期。每个阶段中，各个这四个时期1。不同进展阶段行业的经营状况和进展前景存在很大差别，它不可(4)区域因素则是由地区的经济进展情况所决定的、地区对外交通和信息2.3汇率对股价的传导机制分析72.4股价对汇率的传导机制分析而造成投资者的投资策略和方法都会有所差异5。股市在牛市行情上升初期，投8由于这一投资机会和国外投资者进入，将对本币形成巨大需求6,但因货币政策9基础上建立一个新的广义脉冲响应函数来研究我国货币政策冲击下的货币供应Y=Φ₀+Φ₁Y₁+…+ΦYp+BX,+ε,,t=1,2,,量纳入VAR模型，同时也需要确定最优滞后阶数来进行后续研究，本文采用了AIC、SC统计量最小值作为最优滞后阶数[1,其方程是：AIC=-2l/n+2k/n,SC=-21/n+k(l3.2VAR模型建模方法介绍按照VAR模型建模过程，我们先对两组数据进行平稳性检验以此来检验两最后构建VAR模型，运用脉冲响应分析、方差分解等VAR模型工具对模型进行3.2.1平稳性检验在生活中，平稳序列较少，若序列是非光滑的，则E(Y)=μ(对任意时间t)Var(Y)=σ²=常数(对任意时间t)时，先规定原假设：H₀:δ=0,存在着单位根；H₀:δ<0,不存在单位根。当接3.2.2协整检验叫做协整关系4]。即假定有两个序列X₁和Y都是I(1)过程，即它们都是1阶单整的时间序列，如果存在有参数p,使得Y,-pX,=u,~I(O),这就说明两个序列是G两步法的执行包括两个主要步骤，以确定协整性：第一步：建立了2个变量X,Y的协整回归即Y,=β+βX,+u,,进行OLS第二步：对第一步构建的e,做单位根检验，构建残差的AR(1)模型是：检验的原假设为H₀:p=1,检验统计量仍然为t,若e,为平稳过程I(O),则通常情况下，在已知两个变量X、Y时，若它们是有关系的，利用Granger值0.05,则我们不接受原假设，则可以说明被检验变量与因变量之间存在因果关从计量经济学的角度来看，利用脉冲响应函数进行分析，可以评估在VAR方差分解的意义是指我们用于分析每个结构冲击在多大程度上改变内生变的许多重要问题。该模型的核心思想是将VAR模型中各外生变量本节选取2013年2月至2023年2月1日的120个月收盘价作为研究样本。方差，同时不会改变原始数据的本质特征。本文对2013年2月至2023年2月1本文所使用的数据来自于英为财经，后续的数据处理与数据分析使用4.2.1描述性分析经过对数化处理后的上证指数与美元指数趋走势图入图4-2所示：20132-10138-1720132-10138-1020-8-10212-1022-2.1022-8-1201乎2-12017-8-120L5-2-1020-8-10212-1022-2.1022-8-1201乎2-12017-8-120L5-2-12021-8-12021-8-1从图4-1中，我们可以看到，在2013年2月份到2017年7月份，以及2018年8月份到2020年8月份这个时间段，美元指数和上证指数趋势基本一致，美数具有一定程度上的预测作用。但在2017年3月至2018年8月、2020年8月至2022年2月的这段时期内，美元指数和上证指数具有一定的负相关关系。当美元为-1至1之间。若数处于-1到0的范围内，说明二者之间存在负相关关系，当数字愈接近-1时，二者负相关关系愈强；当数字处于0至1时，表示两者之间存在正相关关系；当这个数字是0时说明它们之间不存在关联性。计算公式如下：对上证指数与美元指数进行相关系数计算，结果如下表4-1所示：11由表4-1可见相关系数均大于0,表明上证指数和美元指数呈正相关关系。法。将2013年2月至2023年2月的上证指数取对数后的序列记为{LNSSEC},记表4-2ADF单位根检验结果变量序列t统计量1%临界值10%临界值结论非平稳非平稳因此接受序列为非平稳的假设，及序列{LNSSEC}非平稳序列。对序列于回归残差进行检验的，而另一种Jonhansen协整检验则是基于回归系数检验的首先我们先构建协整回归，并对回归进行OLS法估计得出残差序列e,接着对C1%,美元指数就会变化1.51399421667%,及上证指数与美元指数正相关同向变动。残差序列进行单位根检验得出的统计量的值为-10.28095,这个数要小于1%012345678我们根据AIC、SC准则以及LR统计量等，得到了我们所要设定的最小滞后标准，我们可以判断2阶是VAR模型滞后阶数。通过采用VAR模型，对变量间均衡关系进行了研究，VAR模型与其他计量本研究利用VAR模型对变量间的均衡关系进行了检验，从上文我们得出最优滞C其对应的VAR模型表达式为：LNSSEC=1.1090LNSSEC(-1)-0.2289L评判模型平稳性时用单位圆曲线来评判，其检验结果如图4-2所示：为考察VAR模型效果，我们对VAR模型的所有特征值倒数进行了检测。经检测，它的倒数都位于半径为1的圆内，也就是特征根倒数数值都小于1,表明该VAR模型具有稳定性，换言之，文中所建VAR模型效果良好。VAR模型对于分析内生变量间的长期效应较为合适，但在生活中许多经济系回归的情况13。因此，误差修正项能够对长期均衡进行预测。因为VEC模型具有非结构化的特性，所以我们建立的VEC模型仅适用于具有协整关系变量序指数与美元指数建立VEC模型。其次，通过构建VEC模型，对二者非均衡表4-6VEC模型协整关系CC从表4-6中可以看到VEC模型的协整关系式，协整关系表达示在VEC模型表4-7表示VEC模型中的具体估计系数值，根据具体估计系数值我们可以D(LNUSDX)=-0.0424(LNUSDX(-1)-0.5536LNSSEC(-1)-0.1137)综上可以看出，第一系数为-0.0424,即表明当LNSSEC恒定时，表明当LNUSDX恒定时，第t期LNSSEC的变化可以增加第t-1期19.72%的非4.5.1Granger因果检验上证指数不是美元指数的格兰杰因果关系美元指数不是上证指数的格兰杰因果关系从表4-8中可看出，上证指数不成为美元指数格兰杰原因，其P值为0.0249,当P值低于0.05时，拒绝原假设，表明上证指数无法给美元指数带来变动的可是美元指数的原因；而美元指数不是上证指数的格兰杰原因的P值为0.2475,当P值大于0.05时，我们通常认为这是一个大概率事件，因此接受原假设来解释美脉冲响应函数可以更全面且动态地分析出每个变量之间的影响关系[14,其如上图4-6所示，横轴用于表示冲击作用的滞后期间数，纵轴则表示被解释2期达高峰，由此可见，上证指数受到其自身冲击的影响最为强烈，随着时间的推后，响应的程度在2期之后，响应的程度逐渐衰减，并且响应的时间较长。由小，在第2期时，负向冲击开始转变为正向且持续的冲击，在第5期开始，上升趋势非常微弱几乎为0。从图中右下角可以看出美元指数自身冲击的响应情况，响应的情况是正方向并且有着一定的持续性，从第1期到第2期，影响强度上升但上升趋势并不明显，在第2期时达到顶峰，但在第2期后，久而久之，美元指4.5.3方差分解123456789由表4-9方差分解的结果分析可以得出，上证指数在第一期解释度达到100%,度逐渐下降，在第十期的时候达到93.30474%,上证指数对美元指数的解释度也123456789通过对表4-10方差分解结果进行分析可得，美元指数对于上证指数存在一本文对美元指数与上证指数之间关联性进行了研究，选择2013年2月至2023年2月的月度数据进行分析，我们发现，这两组序列为同阶单整，其次，开然后求出表达式，所有特征值倒数都位于半径1内圆中，说明所建模型光滑，效果良好。接着我们通过Granger因果关系检验显示上证指数与美元指数单项因果关系。最后，通过VAR模型分析工具中的脉冲响应、方差分解，得出5.2建议渡到“注册制”,确保股票市场正常进行。外汇市场发展的条件，但是，外汇市场的建设中仍然存在着这样或那样的问题。[1]U.OfforPaschal,T.AmadiKevin,F.IbeajaMoneySupplyRateandInflationRa