论马氏链分析方法在汇率短期预测中的应用.pdfVIP

第 18 卷第 1 期 青 　岛 　大 　学 　学 　报 Vol. 18 No. 1 　　　　　　　　　 2 0 0 3 年 3 月 JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY 　　　　　　　　　Mar . 2 0 0 3 文章编号 (2003) 论马氏链分析方法在汇率短期预测中的应用 李慧君 ,伍海华 (青岛大学经济学院 ,青岛 266071) 摘要 :为提高马氏链分析方法在短期汇率预测中的精确度 ,本文以日元汇率为例 ,建立了汇 率的回归模型和两种马氏链预测模型。通过比较 ,证明基于模糊的回归 —马氏链分析方法 在汇率短期预测方面具有更高的精度。并使用此模型预测了日元汇率的短期波动区间。 关键词 :模糊 ;马氏链 ;汇率预测 中图分类号:F830. 92 　　　　文献标识码 :A 　　汇率预测一般有两种方法 :一是基本因素分析法 ;二是技术分析法。前者是指考虑到影响汇率波动的经 济增长率、利率、国际收支、外汇储备、突发事件等诸多政治经济因素。假设汇率与各因素间存在稳定的因果 关系 ,并用数学模型来进行分析。其缺陷是需要大量的信息及其经济数据。因此对于一般投资者 , 由于其掌 握的信息极其有限 ,因此 ,在实际中几乎不具操作性。而后者即技术分析法 , 以其信息量需要相对较少、操作 简单、结构比较严谨而逐为人们所重视 ,其中的马氏模拟方法是较为突出的一种 ,该方法采用转移概率矩阵 , 充分发挥马氏链的无后效性 ,更能合理处理事物随机波动较大带来的影响 ,因此对随机波动较大的数据列的 预测较为有效[1 ] 。陈挚等[2 ] 曾采用灰色马氏方法对日元兑美元汇率进行预测,证明结合灰色预测和马氏预 测的 Grey - Markov 预测模型对日元汇率的每日数据具有较好的预测效果。为此 ,本文采用回归 —马氏链 预测方法 ,对日元汇率进行预测。 1 　回归—马氏链预测模型的建立 1. 1 　回归模型与状态划分 记日元汇率月度数据序列为 Yt ( t = 1 , 2 , …, N) 。对该随机序列进行回归得到拟合理曲线 X t 。为进行 马氏预测, 须将序列划分为若干状态。考虑序列的实际意义, 本文以拟合曲线 X t 为基准, 生成新序列 Zt = ( Yt - X t) / Yt - 1 , ( t = 2 , 3 , …, N ) , 其中 Yt - 1 为汇率滞后一期的值。观察数据分布情况, 将随机序列 Zt 据 其取值划分为 k 个状态 : e1 = [ m 0 , m 1] , e2 = [ m 1 , m 2 ] , …, ek - 1 = [ m k - 2 , m k - 1] , ek = [ m k - 1 , m k ] 其中 m ≥m , 则序列 Z 为以 E = e , ( i = 1 , 2 , …, k) 为状态空间的随机时间序列。 i i - 1 t i 1. 2 　马氏性检验 随机序列 Zt 所有 N 个点中落入状态ei 的共有n 个, 用 nij 表示 Z 1 , Z2 , …, ZN 从状态ei 经过一步转移到 状态 e 的频数。记 j k