导读:本文包含了汇率的波动性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:汇率水平变动,波动性,投资
汇率的波动性论文文献综述
谷宇,王轶群,郭苏莹,朱淑[1]（2019）在《人民币汇率水平变动及波动性对企业投资的影响研究——基于制造业上市公司的经验分析》一文中研究指出在2005年汇改后人民币汇率大幅变动、波动性日益增强的背景下,文章应用2005～2015中国上市公司制造业数据,采用系统广义矩估计考察了人民币汇率水平变动及波动性对制造业上市公司投资的影响效应和作用渠道。同时,结合企业的进出口暴露程度和市场势力等企业异质性因素,考察了汇率变动及汇率风险对异质性企业的差异性影响。结果表明:汇率贬值将促进企业投资,汇率波动性增加对投资存在抑制作用;并且,企业市场势力越大,投资受汇率波动性的影响越小。(本文来源于《大连理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年05期）
王炜辰[2]（2019）在《人民币汇率的波动性研究》一文中研究指出汇率是金融市场的重要研究课题,人民币汇率的波动问题逐渐成为学术界和实务界研究的热点,探讨其时间序列运行规律不仅能使我们成功地把握其运行趋势,也为进一步规避汇率风险提供理论基础。本文运用跳扩散模型刻画人民币汇率的波动规律,并研究其误差校正的非参数估计方法。宏观市场上重大经济或政治事件的出现,会引起人民币汇率发生突然的波动,即跳跃现象大的出现,因此采用跳跃扩散模型来刻画人民币汇率的波动趋势具有重要的现实意义。因为基于误差校正的非参数估计方法:局部线性核估计和局部多项式估计,对解决传统的局部常数估计(NW估计)的边界误差问题有较好地效果,局部多项式估计量的的优势是精度更高,同时稳健性较传统的对称核方法也更优。采取蒙特卡罗模拟的方法,对NW估计和本文的误差修正非参数估计方法对模型的漂移项和波动率估计结果进行了比较,通过不同的误差维度比较NW估计和局部多项式估计的精度,同时给出不同估计方法的波动率预测值,通过比较得出结论:误差校正局部多项式估计方法能够有效的修正边界误差,由此验证了方法的有效性。通过分析人民币汇率的实证数据,证明了跳扩散模型的实际意义,运用叁种估计方法对实证数据进行了估计,比较得出局部线性核估计与局部多项式估计精度更高的结论。本文在模型选择上采用跳扩散模型,对以往的扩散模型进行了改进,更加贴合实际情况;在估计方法上选择了误差校正的非参数估计方法,解决了传统NW估计方法的边界修正问题,使得估计精度更高;在实证方面:之前学者们一般选择对利率应用扩散模型并进行估计,本文将对象扩大到了人民币汇率,使得在汇率方面的研究更加全面。综上,应用于跳跃扩散模型的误差校正非参数估计方法将有助于更好地指导各币种兑人民币汇率的预测,从而对人民币汇率风险管理发挥更有效的作用。(本文来源于《上海师范大学》期刊2019-05-20）
穆桐庆[3]（2018）在《基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析》一文中研究指出在市场经济的快速发展下,经济全球化也日益深入。在各国的国际贸易中,汇率起到了重要作用,各国的专家学者也对汇率开展了理论和实践研究。鉴于我国的国情,在很长一段时间内,汇率都是实行管制的制度,因此关于汇率的相关研究,主要是汇率制度及其定价等方面,较少涉及到汇率波动的问题。近年来为了适应市场经济的发展,我国一直致力于汇率制度的改革。从理论层面看,汇率市场的核心研究问题应是波动性,而随机波动模型是描述汇率波动性的最好方式。本文首先分析了研究背景、目的及意义,并从相关理论入手,分析了国内外研究现状和SV模型理论的研究现状,并推导了适用的向量SV模型。随后介绍了各种SV模型的基本形式,然后进行贝叶斯分析,得出相关模型参数后验分布。最后利用各种SV模型对人民币汇率的波动性进行实证分析,使用WinBUGS软件和相关的理论知识,分别实证分析了人民币对美元的汇率波动性、人民币对欧元的汇率波动性。基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析,对于人民币汇率的研究至关重要。为了掌握更多的人民币汇率波动性分析技巧,还应进一步拓宽研究思路。(本文来源于《长春工业大学》期刊2018-12-01）
盛敏蓉,陈彦晖[4]（2018）在《人民币汇率波动性与中国进出口价格的动态关联性研究》一文中研究指出文章以2015年8月央行实行汇改及人民币加入SDR为背景,通过建立EGARCH模型及时变参数(Time-Varing Parameter)模型分析人民币汇率波动性及其对中国进出口价格的动态影响。结果表明人民币汇率水平值和波动性均受国内宏观经济环境影响,且2005年汇改和2015年汇改加剧了进出口价格对人民币汇率波动性的敏感程度的变化,这要求我国政府调整好汇率政策以适应我国现阶段的经济发展状况。(本文来源于《科技经济市场》期刊2018年11期）
黄益平[5]（2018）在《汇率缺乏正常波动性是一大障碍》一文中研究指出推动SDR这样的超主权货币成为国际货币,是长期任务,不是短期内能达成的。当前正是进一步推动人民币国际化的好时机2006年,中国人民银行在报告中提及人民币国际化设想,提出了"两条腿走路"的策略。所谓"两条腿走路",一是扩大跨境人民币的使用,二是推动资本项目的开放。可以说人民银行在一开始考虑人民币国际化问(本文来源于《金融经济》期刊2018年21期）
马爽[6]（2018）在《逆周期调节显效 人民币汇率波动性收窄》一文中研究指出9月3日，尽管人民币对美元中间价被调低，但市场汇率反而小幅走高。分析人士认为，当前人民币汇率受到逆周期调节的支持，汇价波动性料收窄，短期走势需关注政策动向和美元指数表现，长期看，汇率有效企稳仍有赖于经济增长动力增强。人民币先抑后扬9月(本文来源于《中国证券报》期刊2018-09-04）
黄益平[7]（2018）在《汇率缺乏正常波动性是人民币国际化一大障碍》一文中研究指出人民币国际化的设想在提出伊始就具有清晰的推进思路。经过了加速推进阶段与步伐停滞阶段，如今人民币国际化再出发的时机已经成熟。一般可根据货币的支付、计价和储值叁大功能的国际化程度来判断货币的国际化程度，目前人民币的支付功能最为成功，而计价功能的国际化难有突破(本文来源于《21世纪经济报道》期刊2018-08-16）
黄娟[8]（2018）在《基于STAR-GARCH模型中美汇率的波动性研究》一文中研究指出文章选取了2000年4月到2017年4月期间的人民币兑美元的实际汇率。文章建立AR、LSTAR-GARCH和ESTARGARCH模型,分析了人民币兑美元实际汇率的非线性和波动性特征。(本文来源于《中国集体经济》期刊2018年13期）
黄娟[9]（2018）在《人民币汇率的波动性与非线性动态调整的研究》一文中研究指出近几十年,中国经济有了飞速发展,中国在国际中的地位显着提升。中国在全球进出口贸易、投资、互联网等多方面扮演着重要的角色。近些年,美国贸易一直处于逆差状态,且有逐步扩大的趋势。根据“301条款”调查,中美之间存在3752亿美元贸易逆差。美国认为我国较低劳动力、生产条件及知识产权的转移,导致美国贸易赤字。美联储持续加息,在美元弱势下,市场倾向于人民币兑美元的双向波动走势。合理分析人民币汇率走势,及时采取货币政策和财政政策,对维持国民经济持续健康发展具有重要意义。因为外部因素的冲击,现实中的宏观经济时间序列可能存在动态调整过程和波动集聚性。相比于STAR模型和GARCH模型,本文认为STAR-GARCH模型能更好描述宏观经济时间序列的“非线性、尖峰厚尾和异方差”等特点。本文采用两步法估计模型的系数,估计STAR-GARCH模型的条件方差方程之前,必须估计条件均值方程,即STAR模型。大多数宏观经济变量存在波动集聚性,于是相比于误差服从正态分布的STAR模型,本文重点讨论在误差具有异方差情况下LM-TYPE检验的非线性检验和对称性检验的检验功效。于是,本文主要做了这几个方面工作:首先,本文在阐述LM-TYPE检验的非线性检验和对称性检验相关理论的基础上,相比于误差服从方差为1的正态分布,生成误差具有异方差性的STAR模型的随机数。蒙特卡罗模拟1000次,得到LM-TYPE检验的非线性检验和对称性检验的检验功效。结论表明:相比于误差服从正态分布的STAR模型,基于LM-TYPE检验的具有异方差特性的STAR模型能选择正确的延迟阶数,且检验功效更高。接下来将对人民币汇率的动态调整和波动性进行实证分析。其次,在建立STAR-GARCH模型的条件均值方程STAR模型之前,必须做以下3个步骤。第一,根据自相关函数和偏自相关函数图选取单变量序列的滞后阶数;第二,对单变量序列进行单位根检验和ARCH-LM检验,从而确定时间序列的平稳性与异方差性和为下一步的非线性检验和对称性检验做准备。结论表明:五组汇率收益率序列表现出非单位根,且除JPY/CNY序列外,四组序列都表现出异方差特性。第叁,在第二步的基础上,得出五组人民币汇率序列的描述性统计量,推测大致分布。同时进行非线性检验和对称性检验,得出五组序列分别对应的延迟阶数和确定模型形式。然后,在以上分析的基础上,采用STATA14.0软件根据非线性最小二乘法估计五组序列STAR模型系数的估计值,确定了各序列条件均值方程。并对五组残差值进行诊断和绘制出对应的转换函数散点图。结论表明:在10%显着性水平下,除JPY/CNY序列外,USD/CNY、EUR/CNY、GBP/CNY、KRW/CNY四组序列的残差值都具有异方差性;JPY/CNY序列对应的转换系数最大,模型趋向线性。最后,在上一步残差值诊断结果已知的基础上,估计五组序列的条件方差方程,即对残差值建立GARCH模型,得出序列冲击系数大小。相比于STAR模型和GARCH模型,STAR-GARCH模型的样本内MSE统计量最小,具有很好的预测能力。结论表明:在1%显着性水平下,除JPY/CNY序列外,四组序列都表现出波动集聚性,USD/CNY序列受外部信息冲击影响最大且波动是异常不平稳的,KRW/CNY序列波动持续时间最长。(本文来源于《天津商业大学》期刊2018-05-01）
柳洪[10]（2017）在《明年人民币汇率波动性有望增强》一文中研究指出根据分析研究，人民币对美元在岸价(CNY)经历2014年(－2.42%)、2015年(－4.6%)和2016年(－6.5%)连续叁年下跌后，2017年跌势有所逆转。一是2017年年初迄今，人民币对美元在岸价、中间价和离岸价(CNH)分别升值约4.5%、4(本文来源于《上海金融报》期刊2017-11-21）
汇率的波动性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
汇率是金融市场的重要研究课题,人民币汇率的波动问题逐渐成为学术界和实务界研究的热点,探讨其时间序列运行规律不仅能使我们成功地把握其运行趋势,也为进一步规避汇率风险提供理论基础。本文运用跳扩散模型刻画人民币汇率的波动规律,并研究其误差校正的非参数估计方法。宏观市场上重大经济或政治事件的出现,会引起人民币汇率发生突然的波动,即跳跃现象大的出现,因此采用跳跃扩散模型来刻画人民币汇率的波动趋势具有重要的现实意义。因为基于误差校正的非参数估计方法:局部线性核估计和局部多项式估计,对解决传统的局部常数估计(NW估计)的边界误差问题有较好地效果,局部多项式估计量的的优势是精度更高,同时稳健性较传统的对称核方法也更优。采取蒙特卡罗模拟的方法,对NW估计和本文的误差修正非参数估计方法对模型的漂移项和波动率估计结果进行了比较,通过不同的误差维度比较NW估计和局部多项式估计的精度,同时给出不同估计方法的波动率预测值,通过比较得出结论:误差校正局部多项式估计方法能够有效的修正边界误差,由此验证了方法的有效性。通过分析人民币汇率的实证数据,证明了跳扩散模型的实际意义,运用叁种估计方法对实证数据进行了估计,比较得出局部线性核估计与局部多项式估计精度更高的结论。本文在模型选择上采用跳扩散模型,对以往的扩散模型进行了改进,更加贴合实际情况;在估计方法上选择了误差校正的非参数估计方法,解决了传统NW估计方法的边界修正问题,使得估计精度更高;在实证方面:之前学者们一般选择对利率应用扩散模型并进行估计,本文将对象扩大到了人民币汇率,使得在汇率方面的研究更加全面。综上,应用于跳跃扩散模型的误差校正非参数估计方法将有助于更好地指导各币种兑人民币汇率的预测,从而对人民币汇率风险管理发挥更有效的作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
汇率的波动性论文参考文献
[1].谷宇,王轶群,郭苏莹,朱淑.人民币汇率水平变动及波动性对企业投资的影响研究——基于制造业上市公司的经验分析[J].大连理工大学学报(社会科学版).2019
[2].王炜辰.人民币汇率的波动性研究[D].上海师范大学.2019
[3].穆桐庆.基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析[D].长春工业大学.2018
[4].盛敏蓉,陈彦晖.人民币汇率波动性与中国进出口价格的动态关联性研究[J].科技经济市场.2018
[5].黄益平.汇率缺乏正常波动性是一大障碍[J].金融经济.2018
[6].马爽.逆周期调节显效人民币汇率波动性收窄[N].中国证券报.2018
[7].黄益平.汇率缺乏正常波动性是人民币国际化一大障碍[N].21世纪经济报道.2018
[8].黄娟.基于STAR-GARCH模型中美汇率的波动性研究[J].中国集体经济.2018
[9].黄娟.人民币汇率的波动性与非线性动态调整的研究[D].天津商业大学.2018
[10].柳洪.明年人民币汇率波动性有望增强[N].上海金融报.2017