一、人民币汇率走势与展望（论文文献综述）
娄飞鹏[1]（2021）在《双向波动料将成为常态——2021年上半年人民币汇率走势回顾与展望》文中研究说明2021年以来,我国经济呈现稳定恢复态势,稳中加固、稳中向好,供给量增质升,需求持续回暖,市场活力和创新动力不断释放,就业民生保障有力,高质量发展取得新成效。货币政策处于常态化状态,国际收支运行稳健,人民币汇率保持双向波动、在合理均衡水平上总体稳定略微升值的态势。本文对上半年人民币汇率尤其是对美元汇率变化进行回顾,分析汇率变化的特点和影响因素,并尝试对未来走势进行展望。
姜天宁[2]（2021）在《动态能力视角下A公司外汇风险管理案例研究》文中研究指明随着人民币汇率改革的持续推进和国际金融市场的频繁震荡,人民币汇率呈现越来越明显的双向波动态势且波幅逐渐扩大,我国涉外企业面临严峻的外汇风险。如何适应动荡的外汇市场,不断提高企业的外汇风险管理水平迫在眉睫。本文采用探索式案例研究方法,以A公司近10年的外汇风险管理经历为纵向案例,引入动态能力视角和动态过程视角对外汇风险管理过程进行探究,打开企业外汇风险管理过程的“黑箱”。首先,根据COSO风险管理框架和动态能力理论模型初步构建了外汇风险管理过程中的能力机制模型,将外汇风险管理过程划分为环境洞察能力、学习吸收能力和组织创新能力三个维度进行刻画;其次,对A公司在不同汇率波动时期的外汇风险管理状况进行描述,把握A公司整体的外汇风险管理动态过程和效果;再次,对不同汇率波动阶段A公司的外汇风险管理过程和效果进行分析,主要聚焦于对汇率预测的分析和避险方案的运用分析,并通过扎根理论逐级编码,明确环境洞察能力、学习吸收能力和组织创新能力对企业不同阶段外汇风险管理的影响机制,并发现A公司外汇风险管理历程呈现出“动态能力配置—动态能力刚性—动态能力提升”的结构特点,并影响了企业每一阶段的外汇风险管理决策和效果;最后,从动态能力视角为外汇风险管理水平提升进行路径设计,为企业更好的进行外汇风险管理提出方案建议。
赵博宇[3]（2021）在《机器学习在汇率预测中的组合研究 ——基于FA、GARCH和SVM的比较分析》文中研究指明随着中国经济双循环新发展格局的构建、人民币国际化进程和汇率市场化改革不断深入推进,对人民币汇率的走向和波动趋势做出有效的预测对于国家、企业和个人都具有重要的现实意义。同时近年来,以数字金融为代表的新金融业态正重塑传统金融体系的服务方式和运行机制,成为未来金融发展的重要趋势之一。基于上述背景,本文将结合金融时间序列模型和机器学习相关模型,参考汇率决定利率理论中的汇率影响因素,来探索对人民币汇率尤其是人民币兑美元汇率的有效预测方法。本文采用FA、GARCH、SVM三种模型的不同有机组合来预测汇率,寻找最优的汇率预测组合模型。因子分析（FA）主要用于对输入变量进行降维处理,在尽可能充分反映外汇市场信息的同时,也消除变量间的多重共线性;广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）的加入使得模型可以将汇率的波动趋势纳入考虑;最后在支持向量机模型（SVM模型）的框架下进行人民币兑美元汇率的预测和效果评价,在SVM的优化设定上,通过网格遍历法对SVM的参数进行优化,同时以模型的预测效果作为衡量基准来选取最优的核函数。在以组合模型的预测精度和预测误差作为衡量模型优劣的主要评价标准的体系下,本文通过对FA、GARCH和SVM三种模型不同组合间的性能进行比较分析,实证发现FAGARCH-SVM的组合模型在人民币兑美元汇率的预测精度和误差方面均优于SVM、FA-SVM和GARCH-SVM等模型,表现出良好的可行性和优越性,可以为外汇市场参与者提供一定的指导和参考作用,同时也说明不同学科研究方法之间的交叉互鉴具有更广阔的应用前景,未来以数字金融、数字经济为代表的新金融和新经济将会有更大的发展。
吴筱菲[4]（2021）在《基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究》文中认为随着人民币汇率频繁波动,中国股票市场宽度和厚度的增加,两者关联性愈益趋强,其动态溢出效应已经影响到中国金融市场的稳定发展。在资本流动、信息高频传导下,一个市场价格变动及其幅度迅速扩散到另一市场,两者间溢出效应呈异质性、阶段性、联动性、滞后性等复杂性特征。与2008年次贷危机不同,2018年中美贸易战等政治经济关系变化,不仅对人民币汇率产生巨大冲击,而且也会影响中国金融市场的资产价值和股票市场的走势。因此,在我国金融市场之间的动态溢出效应趋强的态势下,需要具体研究溢出效应的特征和结构突变位置,分析哪些国内外影响因素会导致结构突变和特征变化,从而进一步警惕和规避金融市场的系统性风险,有助于中国经济稳定发展。结构突变是指在未知时间点的突然的、重大的变化,其在各种学科中具有普遍性,虽然发生的概率不高,但造成的一系列后续影响辐射面广而深。金融危机、贸易战、英国脱欧、疫情爆发等都是此类事件的典型代表,金融领域中的“黑天鹅”、“灰犀牛”等不容忽视的大事件往往造成时间序列数据内部的结构突变,而不仅仅是断层和跳跃极值。本文基于结构突变,从三方面研究人民币汇率与股票市场的动态溢出效应。首先,分析均值溢出和波动溢出的时变走势中是否含有结构突变,通过搜寻条件相关系数得到结构突变位置,分析由哪些重大经济事件造成影响。由数据本身内生性进行结构突变分段,避免人为分段的主观性和金融时间序列的“伪回归”。通过分析突变前、突变中、突变后的一系列动态溢出过程,可以更加有效地得知宏观或者微观因素会影响汇率市场和股票市场的结构突变。其次,分析信息溢出效应即均值溢出效应和波动溢出两个层面结合,综合反映金融市场收益和风险的不同含义。基于方差分解的信息溢出指数,系统性度量收益率和波动率两种不同的溢出的方向、强度以及记忆性等特征。最后,本文以问题为导向,研究人民币汇率与股票市场间的溢出效应传导路径及主要影响因素,深化认知负面溢出效应蕴含交叉叠加感染的风险,提出相关政策建议。特别地,结构突变有可能使得市场之间溢出效应的溢出方和接收方角色发生转变。在我国面临突发性危机和金融尾部风险时,期望有益于监管部门能够应对市场结构变化的突发事件,避免诱发系统性风险。文章的主要内容和结论如下:一、分析人民币汇率与股票市场的溢出效应传导路径及结构突变因素。从金融时间序列数据的规律归纳动态溢出效应的特征,进一步揭示人民币汇率与股票市场的形成机理。人民币与股市两者关系的经济学理论包括流量导向模型、存量导向模型和戈登模型等,在此基础上得到四条主要传导渠道,具体为:国际贸易进出口企业（中美贸易战）、国际资本流动（境外资金净流入）、心理预期（资本市场的开放程度加深）和货币供应量（外汇占款减少）。括号内为中国新常态下会对两者之间溢出效应造成结构突变因素,通过分析得出,在当前错综复杂国内外背景下两者间溢出效应可能造成的不同影响。其中,股票市场跨境资金的流入流出与外汇市场呈现具有前后不同时滞效应的互相引导关系。另外,人民币汇率对于投资者心理预期的正面积极效应大于负面消极情绪和心态,主要是通过渗入宏观经济层面改善整体景气程度预判。第三章从四条传导路径对人民币汇率与股票市场进行现状分析,为构建人民币汇率和股票市场实证模型提供理论和现实的准备。二、构建时变t-Copula与Bai-Perron结构突变检验法研究均值溢出效应。选取GJR（1,1）的偏t分布对人民币汇率与股市的对数收益率进行拟合得到边缘参数估计,拟合的残差通过KS检验后,构造时变t-Copula模型得到两者之间的条件相关系数,其动态参数α和β均在5%的置信水平下显着。Copula模型能够将金融时间序列不同形态分布的尾部联合在一起,突破了传统聚集性、非对称性造成的限制等。设定最大个数m=5,ε=0.05的步长进行均值结构突变点搜索,在1%的显着性水平下得到两个结构突变点,突变点的位置均发生在2018年6月20日,净均值变化大于0.2;在10%的显着性水平下新增一个点,位置在2018年5月15日。分析三个结构突变点的位置得出,中美贸易战是人民币汇率与股票市场的收益率结构突变主要影响因素,且其对人民币汇率与股票市场双方面均较大影响,产生双重叠加溢出效应。三、构建DCC-GARCH与修正的ICSS结构突变检验法研究波动溢出效应。选取DCC-GARCH（1,1）的t分布对人民币汇率与股市的波动率进行拟合得到两者之间的动态条件相关系数,满足α+β小于1的假设条件,且在1%的置信水平下显着。其中沪深300股指与恒生指数的DCCα+β最接近1,易受到历史波动和市场变动情况的影响,且具有持续性。将四个指数两两一组形成六组数据进行方差结构突变检验,通过修正的ICSS算法克服了方差是稳定的假设条件,并且避免了金融时间序列的“尖峰厚尾”和波动的聚集性导致的样本扭曲。实证结果表明离岸人民币与沪深300指数的动态相关系数存在2个结构突变点,将样本时间段分为三个子区间;分别是2014.05.05-2015.03.25、2015.03.26-2015.09.11、2015.9.14-2019.12.31。2015年3月到9月,标准差从0.2712上升到0.3851,变化幅度为0.1139。汇改机制为人民币汇率与股票市场的波动率结构突变的主要影响因素,市场化的改革机制有助于进一步缩小在岸与离岸人民币汇率之间的数值差额。四、构建基于方差分解的静动态溢出指数模型研究信息溢出效应。构建VAR（4）阶方差分解的溢出指数,设定200个滚动窗口度量动态收益率和波动率的信息溢出值,从总体信息溢出值、单一市场净溢出、成对净溢出等方面完善溢出效应的动态方向性及持续性,通过溢出方（TO）和接受方（FROM）的差值计算得到动态净溢出的特征。为进一步检验模型的稳定性和结论的可靠性将设置VAR为2-6阶,预测期设定在5-10天的范围内。实证结果表明,在大小强度上,细分各个市场的收益率溢出效应与波动率溢出存在相反走势的情况,即两者之间收益率相关性不高,不代表两者之间的风险交织感染传递的概率低。在方向持续性上,波动率的溢出效应均为双向交替,即风险的传染者和承受方。需要系统地从收益率和波动率两个层面探求人民币汇率与股票市场间的动态信息溢出。本文的主要创新点:一、运用均值与方差两种内生结构检验与动态模型相结合来捕捉结构异动。鉴于现有的动态模型思路为得到条件相关系数进行动态溢出效应分析,并未深究条件相关系数的结构性问题。在结构突变点的判别及样本分段上,大多数文章采用主观进行子样本或者区间分段构建模型,避免平稳性问题。收益率层面选择均值结构突变检验,波动率层面选择方差结构突变检验,使得结构突变检验对应的研究对象符合经济学含义。本文根据收益率与波动率的序列特征构建动态实证模型和两种结构突变检验相结合的方法,对数据内部产生的过程进行结构突变点的搜寻。此外,Bai-Perron突变检验将默认的ε=0.15调整为0.05,提高结构突变点寻找过程的精度,将修正的ICSS算法进行调整,提高运算速度。二、运用时变参数及滚动窗口两种方法来刻画非线性动态关系,提高研究度量的精准度。由于非线性模型的假设条件等限制较多,较少涉及到动态方程和滚动窗口两种方式。在实证模型的选择上,选取时变t-Copula和DCC-GARCH来研究收益率与波动率。Engle提出的条件相关系数可以研究多维变量模型,将常相关系数的假设条件用动态方程替换,可以用来估计大规模的相关系数矩阵,研究不同市场的市场信息时具有良好的计算优势。滚动窗口的含义可以理解为指定一个单位长度的窗口,通过不断滚动测量时间序列的统计量达到时变动态。类似于,在量尺上固定窗口大小的滑块,不断滚动得到每个单位的数据和观测值。两种方法均为目前金融领域主流的时变性研究方法,使得本文的动态溢出效应更为全面。三、构建基于方差分解的溢出指数,对比分析四个指数在两个不同经济含义层面。目前大部分文章研究两者之间的动态关系未考虑收益率与波动率两个层面,并且仅能够两两一组进行研究,研究仅仅停留在相关系数层面,未能体现出溢出的方向性等特征。采用静态和动态的方法同时研究四个指数作为一个整体,其中不但包含了总体的溢出程度,还能针对一个指数,分析其他三个指数对其的信息溢入和溢出效应,比较研究分析收益率和波动率。信息溢出指数模型增加了动态方向性转变,反映溢出方和接受方的方向性主导关系,体现出其方向结构性交替转换与重大事件金融事件之间的联系。
辛容[5]（2020）在《人民币汇率走势分析及外汇衍生品运用 ——以J企业汇率风险管理为例》文中研究指明随着人民币国际化,人民币汇率形成机制不断的走向“清洁汇率”,打破了单向升贬值的预期,波动幅度加大,特别是2015年的“811”汇改以来,人民币汇率双向波动幅度继续加大,使得国内涉外企业经营风险与挑战加大。在全球经济一体化背景下,美元仍是主要的结算货币,但因各个国家的经济水平、政策情况的不同汇率变化似乎也难以把握其变化规律,浮动频繁的汇率将成为企业经营中需要持续关注的重要部分。“汇率风险”中性提到日程上来,对于国内企业,做好汇率风险管理,运用好外汇衍生品工具,锁定财务成本,平滑现金流,对涉外企业的经营发展来讲至关重要。本文将通过对人民币汇率形成机制与影响因素的梳理,对宏观经济因素进行了分析,如经济基本面、国际收支顺逆差、外汇储备等,提出了汇率直接影响因素还有市场交易因素:如决定外汇市场交易量的即远期结售汇数据、人民币指数、美元指数等,由于人民币汇率双向宽幅波动将是长期影响企业经营的重要风险之一,从企业规避风险的角度,探讨企业套期保值的方法,特别是对金融性套期保值工具—外汇衍生品的运用,总结出企业运用外汇衍生品的效果与具体策略,如远期应关注掉期点的变化,期权类的衍生品的隐含波动率等,以及进出口方向不同的企业用的衍生品工具。为了进一步探讨对外汇衍生品运用效果,笔者选取了山东某大型民营J企业作为案例进行研究分析,该企业外汇衍生品工具运用是从零起步,甚至汇率风险管理也是近四年才所无到有、逐步完善的,从2016年开始该企业因进口原油产生了较大的外汇风险敞口,初探运用外汇衍生品工具对规避汇率风险的效果,再到积累了一定的外汇衍生品运用经验,通过运用策略的调整与提升,分析了同样使用外汇衍生品工具,在不同套保比例、对人民币汇率后市变化有一定的预判下实现的良好效果,笔者对J企业在外汇衍生品运用方面有了更进一步的建议,如树立风险中性意识、把握衍生品交易的进场时间、套保比例的调整等。由于汇率风险管理是企业风险管理的系统性工作,笔者提出了企业如何科学建立外汇风险管理架构与汇率管理流程,在管理流程中应增加评估环节,科学设计评估模型等,同时建议J企业充分发挥海外子公司的作用,利用好境外人民币外汇市场的思路。当前“中美贸易战”以及2020年席卷全球的“新冠疫情”后世界经济局势变化下的人民币汇率走势变化的不确定性加大,通过J企实际案例中分析,此类涉外企业汇率风险管理中在树立“风险中性”原则,对人民币汇率走势应有一定的预判能力,加上配套外汇衍生品的运用策略,才能起到有效规避企业汇率波动风险的作用。
周景彤,范若滢[6]（2020）在《如何看待人民币汇率波动》文中进行了进一步梳理汇率是经济中连接国内和国际市场的重要变量,会对一国经济运行产生重要影响。汇率受经济基本面、贸易投资活动、货币政策、市场预期等多重因素的综合影响。回顾2019年,受外部环境恶化、经济下行压力以及中美贸易摩擦一波三折等因素的影响,人民币兑美元汇率约贬值2.4%。展望2020年,新冠肺炎疫情短期内加大人民币贬值压力;人民币汇率中长期的支撑力量仍然很强,预计2020年人民币汇率仍将在宽幅区间内波动。未来汇率双向波动特征将更加明显,需要我国在优化国内经济结构、资本流动管理、金融风险防范等方面作出相应的调整。
李嘉宇[7]（2020）在《央行汇率沟通对市场汇率预期的影响分析》文中提出汇率形成机制改革是近年来我国外汇市场的热点话题,2010年重启汇改至今,汇率市场化的进程加快。央行将增强人民币汇率弹性,推动汇率双向浮动作为重要的目标。与此同时,人民币国际化的不断推进也对我国汇率形成机制提出了更高的要求,这需要市场因素在汇率形成过程中发挥更大作用,传统的直接干预手段不仅会带来外汇占款或外汇储备过快消耗等问题,也不利于市场化进程的推进,因此其地位正在逐渐下降。在此背景下,一种新型的汇率调控手段——汇率沟通逐渐成为央行青睐的对象。汇率沟通是指通过权威人士或媒体向外传达对于汇率走势、机制改革、政策展望等观点,调节市场交易者汇率预期,并进而影响其行为以调节汇率的方式。汇率沟通相较于传统的直接干预,其操作成本更低,作用时滞更短,央行考虑使用汇率沟通方式作为对传统干预政策的补充,能够减少对外汇储备的使用,也能更好地控制货币供应量,管理通胀。我们发现近年来央行并不仅仅在汇率波动较大时通过“喊话”方式向市场传达信息,在市场汇率平稳时,央行官员也会在“两会”、经济论坛等场合发布对外汇市场的见解与央行的目标,沟通方式的使用频率较过去有显着增长,这表明我国的汇率调控方式逐渐由直接变为间接,这也是逐步推进与完善汇率市场化改革的重要体现。从目前的趋势来看,未来央行通过沟通方式调节汇率预期的频率会逐渐增多,研究这种新型干预方式无论是对预测汇率预期水平变动还是明确汇率预期波动程度都具有重要意义。本文主要从文献述评、理论分析与实证分析三个角度展开,研究汇率沟通行为对市场汇率预期的影响,同时将口头沟通方式与书面沟通方式进行区分。实证中选用2010年6月-2019年8月的数据,使用EGARCH模型进行分析,分别在日度频率与月度频率下分析了口头沟通行为与书面沟通行为对调节汇率预期的作用,并且将直接干预的作用与沟通行为的作用进行对比。此外,通过研究沟通行为对纠正汇率预期偏离基本面汇率程度的影响,论证了沟通行为对增强市场理性的作用,最后检验了沟通行为的作用渠道。本文的研究表明口头沟通行为与书面沟通行为在日度频率和月度频率下体现出的作用存在不同。在日度频率下,口头沟通和书面沟通对调节汇率预期水平均有显着影响,并且口头沟通的作用更强,但二者均无法有效调节汇率预期的波动。在月度频率下,两种沟通方式均能够促进汇率预期水平向合意方向变化,也都能放大汇率预期的波动程度,其中口头沟通对调节汇率预期水平更有效,而书面沟通对增强汇率预期弹性更有效,直接干预方式对调控汇率预期水平和波动性均没有合意效果。因此相较于沟通方式,直接干预方式的作用正在下降。此外,央行行长相较于央行其他官员,其沟通言论能够更有效地调节汇率预期水平与波动性。在汇率预期背离基本面水平的情况下,沟通行为可以促进汇率预期回归基本面水平,降低偏离程度,增强市场的理性程度。此外,沟通行为是通过协作渠道发挥的作用。为了进一步增强汇率沟通行为的效力,央行需要提高沟通信息的准确性,同时强化媒体对沟通事件报道的客观性。此外,可以增强行长和非行长等不同身份沟通者沟通行为的协作性,并提高外汇市场参与者的理性程度,使市场参与者能够更好地理解并利用沟通内容。
崔睿[8]（2020）在《中美贸易摩擦对人民币汇率波动的影响研究》文中认为2018年3月,美国对中方提出的通过加强双边会谈、协商来应对中美贸易纠纷的主张不予理会,不顾世界发展格局及国际经济秩序,任意挥动以“美国优先”为宗旨的关税大棒,使得中美贸易纠纷愈演愈烈,人民币汇率市场也随之呈现明显震动。本文首先回顾且评述了相关研究文献,然后对贸易摩擦进行了定义,在简要阐述中美贸易摩擦的发展现状及其产生原因的同时,梳理了主要汇率决定理论,探讨了中美贸易摩擦对人民币汇率波动的传导机理。实证研究部分,论文选取2017年8月19日至2019年8月19日中发生的144个中美贸易摩擦事件,利用事件分析法合并得到44个事件期作为样本事件,从在岸和离岸人民币市场出发,选取2017年1月3日至2019年8月31日不同外汇市场的人民币即期、远期汇率和中美利差日度数据,并将中美贸易摩擦变量引入EGARCH模型,尝试评估贸易摩擦冲击对不同期限人民币汇率波动的影响情况。理论分析表明:汇率市场异常波动和中美贸易摩擦事件发生具有显着同步性特征;贸易摩擦对汇率的传导渠道可分市场信号渠道、政府目标渠道、资产组合渠道三方面,分别通过影响外汇市场参与者预期、改变政府福利水平和重组外汇投资者资产组合持有比完成直接传导。实证模型回归结果表明:第一,中美贸易摩擦事件对人民币汇率造成显着异常波动影响,可能会进一步引发国际汇率市场的不稳定性;第二,不同外汇市场状态下,面对中美贸易摩擦冲击,即期、各期限远期汇率波动响应方向具有一致性,但响应程度存在差异,两国贸易博弈加剧了人民币离岸即期和在岸远期汇率的波动,并且该冲击对在岸远期六个月人民币汇率波动的正向作用效果大于对离岸即期人民币汇率波动的正向作用效果;第三,贸易摩擦冲击对在岸远期汇率波动性的正向影响在不同期限上表现不一致,汇率交割期限越长,冲击效应更显着。因此,随着中国资本账户开放以及汇率市场化的协调推进,外汇投机者和央行政策制定者在决策时不仅要关注中美贸易摩擦对人民币汇率价格及波动的冲击效应,也要对离岸、在岸外汇市场下不同交割期限人民币汇率波动情况进行比较,这不仅能更好地稳定人民币汇率及降低外汇市场风险,也为投资者进行资产的优化配置与风险规避提供一定的参考价值。
龙红亮[9]（2020）在《境外投资者对中国债券市场的影响研究》文中研究指明我国债券市场经过多年发展,已成为全球第二大规模的债券市场。截止到2019年末,债券托管规模达97.1万亿元。与此同时,债券市场对外开放进程也不断加速,截止到2019年末,境外投资者持仓国内人民币债券规模达2.27万亿元,持仓占比2.34%。作为直接融资方式之一,债券市场发展在利率市场化、替代性融资方面起着重要作用。债券市场的对外开放,是整个金融体系开放中的重要环节。境外投资者的参与,对国内债券市场有何影响,是一个非常值得研究的课题。第一,本文研究了境外投资者参与中国债券市场的宏观背景。研究了债券市场在整个金融体系中的角色与作用、境外投资者参与国内债券市场的历程、以及境外投资者在债市对外开放中的影响（包括对境内债券市场的影响、对人民币国际化的影响、对境内股市和汇市的影响等）。第二,本文研究了境外投资者参与国内人民币债券市场的动因。发现利差因素、风险分散因素是促使他们配置人民币债券的主要原因。汇率方面,数据分析表明,人民币汇率的波动并未对境外投资者投资行为造成显着影响。通过虚拟投资组合的情景分析表明,对冲了人民币汇率风险的国际投资组合,其收益表现和夏普比率更佳。第三,本文从境外投资者微观行为特征,去分析他们对国内债券市场的影响。目前境外投资者更倾向于配置利率债和同业存单,而信用债占比很少,主要原因是信息不对称及投资者保护不足;交易活跃度并不高,但投资者结构分布更为均衡。第四,本文研究了境外投资者的参与,对国内债券市场的收益率水平、收益波动率、及流动性的影响。研究发现境外投资者的参与,能够显着降低国债的收益率水平,但对收益波动率和流动性影响较为中性。最后,由于境外投资者的参与对国内债市总体利大于弊,为了促进境外投资者的进一步参与,我们给出了优化中国债券市场的几个建议:一是需要加强统一的债券市场基础设施,包括监管制度和结算系统;二是加强信用债的投资者保护制度;三是大力发展债券相关的衍生品;四是培育离岸人民币债券市场;五是处理好利率与汇率之间的关系。
林丹如[10]（2020）在《美国贸易政策不确定性影响人民币汇率波动的实证分析 ——基于EEMD-VAR模型》文中研究说明近年来,我国积极倡导并推进人民币汇率形成机制改革,人民币汇率的市场化趋势逐渐深化,随着其波动弹性的不断扩大,其影响因素也日益多样化、复杂化。2018年开始,美国不断升级对华贸易摩擦,这期间人民币汇率的波动明显加剧。2019年6月,中国人民银行行长易纲指出“贸易战可能会给人民币带来暂时性的贬值压力,但噪音过后,人民币将回归稳定”;学者们研究也发现中美贸易摩擦的升级加剧人民币汇率的波动,但是学者们却忽略由于贸易摩擦引起的美国贸易政策不确定性对人民币汇率波动的影响。基于此背景,本文尝试引入美国贸易政策不确定性因素,并回答如下问题:美国贸易政策不确定性是否会引起人民币汇率波动?本文考虑到EEMD能自适应地提取不同频谱分量的优势,将人民币汇率分解为反映外汇市场短期、非均衡的高频分量、代表重大事件的低频分量和象征着汇率走势的趋势项。随后用汇率高频分量代表人民币汇率波动,着重分析美国贸易政策不确定性与人民币汇率波动的关系,发现人民币汇率的波动趋势与美国贸易政策不确定性的走势基本吻合,也即当美国贸易政策不确定性加剧时,人民币波动也会显着上升,从而推断美国贸易政策不确定性是人民币汇率波动的干扰因子。实证上分别用汇率高频分量和趋势项作为被解释变量,美国贸易政策不确定性、短期跨境资金流动、进出口贸易和投资者心理预期四个解释变量,建立两个VAR模型,并对模型进行分析和稳健性检验。实证结论包括:（1）四个解释变量均为汇率高频分量的格兰杰因果原因;（2）汇率高频分量在受到美国贸易政策不确定性一单位正向冲击后表现为正向波动;（3）美国贸易政策不确定性对汇率高频分量的解释度为19%;（4）四个解释变量均不是汇率趋势项的格兰杰因果原因。综上表明,美国贸易政策不确定性会影响影响汇率的高频分量,且两者呈正相关关系,但是美国贸易政策不确定性无法影响汇率的趋势项。
二、人民币汇率走势与展望（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、人民币汇率走势与展望（论文提纲范文）
（1）双向波动料将成为常态——2021年上半年人民币汇率走势回顾与展望（论文提纲范文）
| 一、人民币汇率走势回顾 |
| （一）人民币对主要国际货币汇率 |
| （二）人民币对美元汇率阶段走势 |
| 二、人民币汇率走势特点和影响因素 |
| （一）经济基本面差异影响汇率走势 |
| （二）宏观经济政策差异影响汇率走势 |
| （三）美元指数变化影响汇率走势 |
| （四）金融管理部门逆周期调节人民币汇率 |
| （五）人民币汇率变化对国际贸易影响有限 |
| 三、未来人民币汇率走势展望 |
（2）动态能力视角下A公司外汇风险管理案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 对外汇风险管理的研究 |
| 1.2.2 对动态能力理论的研究 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 案例研究设计 |
| 1.3.1 案例选择 |
| 1.3.2 资料来源与收集过程 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 数据编码与分析 |
| 1.3.5 主要创新点 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 理论基础与分析框架 |
| 2.1 外汇风险管理理论 |
| 2.2 动态能力理论 |
| 2.3 外汇风险管理与动态能力 |
| 3 案例正文:A公司外汇风险管理的动态过程 |
| 3.1 A公司基本概况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 经营情况 |
| 3.1.3 面临的外汇风险 |
| 3.1.4 风险管理组织 |
| 3.2 A公司外汇风险管理历程回顾 |
| 3.2.1 外汇风险管理阶段划分 |
| 3.2.2 单边预期阶段:较好地把握了时机 |
| 3.2.3 双向波动突变阶段:对外部环境感知始料未及 |
| 3.2.4 双边波动常态化阶段:风险管理适应能力提高 |
| 4 案例分析:动态能力视角下A公司外汇风险管理分析 |
| 4.1 单边预期阶段的外汇风险管理 |
| 4.1.1 成功的汇率预测 |
| 4.1.2 避险方案的成功运用 |
| 4.1.3 第一阶段外汇风险管理的动态能力机制 |
| 4.2 双边波动突变阶段的外汇风险管理 |
| 4.2.1 汇率预测的不足 |
| 4.2.2 避险方案运用不佳 |
| 4.2.3 能力刚性的“陷阱” |
| 4.2.4 第二阶段外汇风险管理的动态能力机制 |
| 4.3 双边波动常态化阶段的外汇风险管理 |
| 4.3.1 汇率预测水平提升 |
| 4.3.2 避险方案的运用与持续改善 |
| 4.3.3 第三阶段外汇风险管理的动态能力机制 |
| 4.4 基于动态能力视角的外汇风险管理水平提升模型 |
| 5 基于外汇风险管理动态能力提升的方案优化 |
| 5.1 基于环境洞察能力的外汇风险管理优化 |
| 5.1.1 提高对汇率持续双边波动的认知 |
| 5.1.2 提高汇率预测能力 |
| 5.2 基于学习吸收能力的外汇风险管理优化 |
| 5.2.1 提高组织学习能力 |
| 5.2.2 加强避险方案的多样化吸收与运用 |
| 5.3 基于组织创新能力的外汇风险管理优化 |
| 5.3.1 建立有机式风险管理组织 |
| 5.3.2 提高对方案实施的柔性管理能力 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文局限性及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）机器学习在汇率预测中的组合研究 ——基于FA、GARCH和SVM的比较分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.4 可能的创新点及不足 |
| 2 机器学习、组合模型与汇率预测相关研究综述 |
| 2.1 机器学习的国内外相关研究 |
| 2.1.1 BP神经网络与支持向量机的比较优势 |
| 2.1.2 支持向量机的国内外不同领域应用研究 |
| 2.2 组合模型在金融领域的应用 |
| 2.3 汇率预测的相关研究 |
| 2.3.1 基本面分析法 |
| 2.3.2 基于参数方法的技术预测 |
| 2.3.3 基于非参数方法的机器学习预测 |
| 2.3.4 组合模型的汇率预测 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 汇率预测组合模型的理论机制 |
| 3.1 汇率决定理论 |
| 3.1.1 汇率决定理论分析 |
| 3.1.2 汇率影响因素汇总 |
| 3.2 汇率预测基础模型概述 |
| 3.2.1 因子分析方法 |
| 3.2.2 GARCH模型 |
| 3.2.3 SVM模型 |
| 3.3 汇率预测组合模型的理论依据分析 |
| 3.3.1 组合模型的优点 |
| 3.3.2 FA、GACRH、SVM组合模型的优点 |
| 4 汇率预测组合模型的实证检验 |
| 4.1 预测指标集的考量与选取 |
| 4.2 数据处理及描述性统计 |
| 4.3 基本模型 |
| 4.3.1 FA模型提纯公共因子 |
| 4.3.2 GARCH模型提取汇率波动率序列 |
| 4.3.3 SVM模型进行汇率预测 |
| 4.4 组合模型构建 |
| 4.4.1 FA-SVM组合模型的汇率预测效果 |
| 4.4.2 GARCH-SVM模型组合模型的汇率预测效果 |
| 4.4.3 FA-GARCH-SVM模型组合模型的汇率预测效果 |
| 4.4.4 模型对比与最优模型选择 |
| 5 研究结论、建议与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究建议 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
（4）基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 主要创新点 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 结构突变相关文献综述 |
| 1.3.2 溢出效应相关文献综述 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 技术路线图 |
| 第2章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应理论研究 |
| 2.1 结构突变理论 |
| 2.1.1 结构突变的分类 |
| 2.1.2 结构突变参数估计方法 |
| 2.1.3 结构突变检测方法 |
| 2.2 人民币汇率与股票市场溢出效应的经典理论 |
| 2.2.1 流量导向模型 |
| 2.2.2 存量导向模型理论 |
| 2.2.3 戈登模型 |
| 2.3 溢出效应的特征及形成机理 |
| 2.3.1 溢出效应的含义 |
| 2.3.2 溢出效应的特征 |
| 2.3.3 溢出效应的形成机理 |
| 2.4 人民币汇率与股票市场溢出效应的传导机制 |
| 2.4.1 以国际贸易为渠道的传导机制 |
| 2.4.2 以国际资本流动为渠道的传导机制 |
| 2.4.3 以心理预期为渠道的传导机制 |
| 2.4.4 以货币供应量为渠道的传导机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应现状分析 |
| 3.1 人民币汇率的现状分析 |
| 3.1.1 人民币汇率国际化发展 |
| 3.1.2 人民币汇率监管政策 |
| 3.1.3 人民币汇率间的动态溢出效应分析 |
| 3.2 股票市场的现状分析 |
| 3.2.1 股票市场市场化发展 |
| 3.2.2 股票市场监管措施 |
| 3.2.3 股票市场间的动态溢出效应分析 |
| 3.3 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应分析 |
| 3.3.1 国际贸易影响因素 |
| 3.3.2 国际资本流动影响因素 |
| 3.3.3 心理预期影响因素 |
| 3.3.4 货币供应量影响因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 均值结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 4.1 均值溢出模型与方法 |
| 4.1.1 时变t-Copula模型 |
| 4.1.2 Bai-Perron均值结构突变检验 |
| 4.2 样本选取及描述性统计 |
| 4.2.1 样本选取及数据处理 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.3 边缘参数估计 |
| 4.4 t-Copula动态均值溢出效应 |
| 4.5 Bai-Perron均值溢出结构突变 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 方差结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 5.1 波动溢出的模型与方法 |
| 5.1.1 DCC-GARCH模型 |
| 5.1.2 修正的ICSS算法 |
| 5.2 样本选取及描述性统计 |
| 5.2.1 样本选取及数据处理 |
| 5.2.2 描述性统计 |
| 5.3 DCC-GARCH动态波动溢出效应 |
| 5.4 修正ICSS算法波动溢出结构突变 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 信息溢出指数下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 6.1 信息溢出指数模型及样本选取 |
| 6.1.1 静态溢出指数表 |
| 6.1.2 动态溢出指数模型 |
| 6.1.3 样本选取与数据处理 |
| 6.2 静态信息溢出效应实证研究 |
| 6.2.1 静态收益率信息溢出效应 |
| 6.2.2 静态波动率信息溢出效应 |
| 6.3 动态信息溢出效应实证研究 |
| 6.3.1 总信息溢出效应 |
| 6.3.2 单个市场净信息溢出效应 |
| 6.3.3 成对净信息溢出效应 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间主持或参加的科研项目 |
（5）人民币汇率走势分析及外汇衍生品运用 ——以J企业汇率风险管理为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究方法、思路及内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 论文的内容与框架、思路 |
| 1.3 创新与不足 |
| 1.3.1 本文的创新 |
| 1.3.2 本文的不足 |
| 第二章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 人民币汇率及外汇衍生品相关文献综述 |
| 2.1.1 人民币汇率相关文献综述 |
| 2.1.2 外汇衍生品相关文献综述 |
| 2.2 相关的概念与理论 |
| 2.2.1 汇率形成的经济学理论 |
| 2.2.2 套期保值与外汇衍生品相关理论 |
| 第三章 人民币汇率形成机制及走势分析 |
| 3.1 人民币汇率走势 |
| 3.1.1 人民币汇率过往走势 |
| 3.1.2 人民币汇率走势未来常态特征 |
| 3.2 人民币汇率形成机制的政策演变 |
| 3.3 汇率形成机制以外的其他影响因素 |
| 3.3.1 经济增长对人民币汇率的影响 |
| 3.3.2 国际收支状况对人民币汇率的影响 |
| 3.3.3 外汇储备对人民币汇率的影响 |
| 3.3.4 国内外利率水平的差异对汇率的影响 |
| 3.3.5 市场预期因素 |
| 3.3.6 其他影响因素 |
| 第四章 企业汇率风险分析及外汇衍生品的运用 |
| 4.1 企业汇率风险及规避措施 |
| 4.1.1 人民币汇率波动下的企业损益 |
| 4.1.2 国内企业汇率风险形成及分类 |
| 4.1.3 企业外汇风险的规避策略 |
| 4.2 外汇衍生品的市场现状与运用 |
| 4.2.1 国内外汇衍生品市场发展进程与现状 |
| 4.2.2 企业运用外汇衍生品及其策略 |
| 第五章 对大型石油化工J企业外汇衍生品运用的实证分析 |
| 5.1 J企业情况概述 |
| 5.2 J企业外汇衍生品的相关数据分析与建议 |
| 5.2.1 J企业外汇衍生品工具运用从“0”开始 |
| 5.2.2 J企业外汇衍生品运用的数据分析与对比 |
| 5.2.3 J企业运用外汇衍生品的进一步场景举例与运用建议 |
| 5.3 提升J企业汇率风险管理水平的其他建议 |
| 5.3.1 建立健全企业外汇风险管理架构 |
| 5.3.2 建立并完善科学的汇率管理流程 |
| 5.3.3 充分发挥海外子公司的作用 |
| 第六章 结论与研究展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）如何看待人民币汇率波动（论文提纲范文）
| 一、人民币汇率的分析框架 |
| （一）汇率理论梳理 |
| 1. 购买力平价理论 |
| 2. 利率平价理论 |
| 3. 国际收支理论 |
| 4. 巴拉萨—萨缪尔森分析法与Penn效应 |
| 5. 均衡汇率理论 |
| （二）汇率的影响因素 |
| 1. 经济基本面是决定汇率长期走势的核心因素 |
| 2. 国际收支的变化反映外汇市场供需情况 |
| 3. 宏观政策是影响汇率走势的重要因素 |
| 4. 跨境资本流动短期影响汇率走势 |
| 5. 市场情绪是引起汇率短期波动的重要因素 |
| 二、2019年人民币汇率走势回顾 |
| （一）2019年人民币汇率走势回顾 |
| 1. 第一阶段：小幅升值 |
| 2. 第二阶段：贬值态势 |
| 3. 第三阶段：逐渐企稳 |
| （二）2019年人民币汇率市场主要特征 |
| （三）2019年人民币汇率影响因素分析 |
| 1. 中国经济增速呈前高后低态势，下行压力增大 |
| 2. 中美贸易摩擦引起市场情绪的变化 |
| 3. 跨境资本流动的变化对人民币汇率波动产生一定影响 |
| 4. 美元指数波动中走强给人民币带来一定贬值压力 |
| （四）理性看待人民币破“7” |
| 1. 破“7”时间轴 |
| 2. 破“7”的主要原因分析 |
| 3. 破“7”的影响 |
| 三、2020年人民币汇率走势展望 |
| （一）在新冠肺炎疫情冲击下，人民币汇率短期承压，但出现大幅贬值的概率不大 |
| （二）中长期看，人民币汇率的利好因素增多 |
| （三）整体上人民币汇率仍将在宽幅区间内波动，大概率呈稳中有升态势 |
| 四、应对人民币汇率波动的几点建议 |
（7）央行汇率沟通对市场汇率预期的影响分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.3 文章的创新点与不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 央行沟通行为调节经济的效力分析 |
| 2.2 央行汇率沟通行为的有效性及其调节机制 |
| 2.3 汇率沟通方式与传统干预方式的对比分析 |
| 2.4 对交易者预期异质性的验证与沟通效力的分析 |
| 2.5 文献总结及本文研究思路 |
| 第3章 汇率沟通方式发挥作用的理论分析 |
| 3.1 央行沟通对汇率预期的调节作用 |
| 3.2 央行沟通对即期汇率的调节作用 |
| 3.3 央行汇率沟通的作用渠道 |
| 3.4 对央行汇率沟通具体内容的度量标准 |
| 3.5 对汇率沟通有效性的衡量标准 |
| 第4章 汇率沟通对汇率预期作用效力的实证分析 |
| 4.1 日度频率下沟通行为的调控效力分析 |
| 4.2 月度频率下沟通行为的调控效力分析 |
| 4.3 不同人士沟通行为的调控效力分析 |
| 4.4 汇率沟通行为对市场理性程度的影响 |
| 4.5 汇率沟通方式作用渠道的检验 |
| 第5章 研究结论与政策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）中美贸易摩擦对人民币汇率波动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究文献回顾 |
| 1.2.1 影响汇率波动的因素 |
| 1.2.2 贸易摩擦对中美金融市场的影响研究 |
| 1.2.3 中美贸易摩擦与人民币汇率的关系研究 |
| 1.3 文献述评 |
| 1.4 研究思路及方法 |
| 1.4.1 研究思路及内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 中美贸易摩擦概述及主要汇率决定论 |
| 2.1 中美贸易摩擦概述 |
| 2.1.1 贸易摩擦含义 |
| 2.1.2 中美贸易摩擦的产生原因分析 |
| 2.2 主要汇率决定理论 |
| 2.2.1 购买力平价理论 |
| 2.2.2 国际收支理论 |
| 2.2.3 资产货币理论 |
| 2.2.4 汇率新闻理论 |
| 第三章 贸易摩擦对人民币汇率波动的传导机理 |
| 3.1 市场信号渠道 |
| 3.2 政府目标渠道 |
| 3.3 资产组合渠道 |
| 3.4 叠加传导渠道 |
| 第四章 中美贸易摩擦对人民币汇率波动影响的实证研究 |
| 4.1 模型构建 |
| 4.2 相关变量选取及数据描述 |
| 4.2.1 变量选择与处理 |
| 4.2.2 数据初步统计分析 |
| 4.3 中美贸易摩擦对人民币汇率波动影响的实证结果分析 |
| 4.3.1 贸易摩擦对离岸人民币汇率波动的影响分析 |
| 4.3.2 贸易摩擦对在岸人民币汇率波动的影响分析 |
| 第五章 结论、政策建议与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 相关政策建议 |
| 5.2.1 促进货币政策从总量模式向价格模式转换 |
| 5.2.2 做好汇率的预期管理 |
| 5.2.3 发挥离岸人民币市场预测效应 |
| 5.2.4 重寻中美双方贸易纠纷均衡点 |
| 5.3 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 |
| 附录2 |
（9）境外投资者对中国债券市场的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 选题的背景与意义 |
| 第二节 研究的问题、方法及创新 |
| 一、研究的问题 |
| 二、研究的方法及思路 |
| 三、本文创新之处 |
| 第三节 论文结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 债券市场对外开放的类型 |
| 第二节 境外投资者投资境内债市的方式 |
| 第三节 境外投资者投资境内债市的动因 |
| 第四节 境外投资者对资本市场的影响 |
| 一、对全球金融系统的影响 |
| 二、对利率及利率波动性的影响 |
| 三、对债券流动性影响 |
| 四、对跨境资本流动及汇率的影响 |
| 五、对金融风险传导的影响 |
| 第三章 境外投资者参与中国债市的宏观背景 |
| 第一节 债券市场在金融体系中的角色与作用 |
| 第二节 境外投资者参与国内债券市场的历程 |
| 第三节 境外投资者在债市对外开放的作用及影响 |
| 一、境外投资者对境内债券市场的影响 |
| 二、境外债券投资者对人民币国际化影响 |
| 三、境外债券投资者对境内股市及汇市的影响 |
| 第四节 境外投资者与资本项目可兑换 |
| 第五节 结论 |
| 第四章 境外投资者投资中国债市的动因分析 |
| 第一节 利差因素分析 |
| 第二节 风险分散因素分析 |
| 第三节 汇率的决策影响分析 |
| 一、汇率风险的定义 |
| 二、对境外投资者决策的影响分析 |
| 三、汇率风险的对冲工具 |
| 第四节 总结 |
| 第五章 境外投资者的微观行为特征及影响分析 |
| 第一节 持仓特征及影响 |
| 第二节 交易特征及影响 |
| 第三节 投资者结构特征及影响 |
| 第六章 境外投资者对债券收益率的影响分析 |
| 第一节 模型设定 |
| 第二节 数据说明 |
| 第三节 计量结果与分析 |
| 第四节 对收益率波动率的影响分析 |
| 第五节 结论 |
| 第七章 境外投资者对债券流动性的影响分析 |
| 第一节 流动性的定义及影响因素 |
| 第二节 流动性指标的选取 |
| 第三节 对平均单笔交易金额的影响 |
| 第四节 对周转率的影响分析 |
| 第五节 结论 |
| 第八章 促进境外投资者参与中国债市的政策建议 |
| 第一节 债券市场基础设施的统一 |
| 第二节 信用债的投资者保护 |
| 第三节 债券相关衍生品市场的发展 |
| 第四节 离岸人民币债券市场的建设 |
| 第五节 处理好利率与汇率之间的关系 |
| 第九章 结论与展望 |
| 第一节 主要结论及建议 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 在学期间学术成果情况 |
（10）美国贸易政策不确定性影响人民币汇率波动的实证分析 ——基于EEMD-VAR模型（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术线路图 |
| 1.3 创新之处 |
| 第二章 国内外文献综述 |
| 2.1 影响汇率及其波动的因素 |
| 2.2 EEMD在汇率波动影响因素中的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 美国贸易政策不确定性与人民币汇率波动的事实分析 |
| 3.1 美国贸易政策不确定性走势分析 |
| 3.2 人民币汇率波动走势分析 |
| 3.2.1 EEMD简介 |
| 3.2.2 基于EEMD的序列分解与重构 |
| 3.3 美国贸易政策不确定性与人民币汇率波动的关系分析 |
| 3.4 美国贸易政策不确定性与人民币汇率波动的理论分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 美国贸易政策不确定性影响人民币汇率波动的实证分析 |
| 4.1 实证思路 |
| 4.2 VAR模型1——美国贸易政策不确定性影响汇率高频分量 |
| 4.2.1 变量的选取与处理 |
| 4.2.2 平稳性检验 |
| 4.2.3 建模及稳定性检验 |
| 4.2.4 格兰杰因果检验 |
| 4.2.5 脉冲响应和方差分解分析 |
| 4.3 VAR模型2——美国贸易政策不确定性影响汇率趋势项 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 VAR模型1的稳健性检验 |
| 4.4.2 VAR模型2的稳健性检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与启示 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、人民币汇率走势与展望（论文参考文献）
- [1]双向波动料将成为常态——2021年上半年人民币汇率走势回顾与展望[J]. 娄飞鹏. 中国货币市场, 2021(07)
- [2]动态能力视角下A公司外汇风险管理案例研究[D]. 姜天宁. 大连理工大学, 2021(02)
- [3]机器学习在汇率预测中的组合研究 ——基于FA、GARCH和SVM的比较分析[D]. 赵博宇. 浙江大学, 2021(09)
- [4]基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究[D]. 吴筱菲. 东华大学, 2021(01)
- [5]人民币汇率走势分析及外汇衍生品运用 ——以J企业汇率风险管理为例[D]. 辛容. 山东大学, 2020(04)
- [6]如何看待人民币汇率波动[J]. 周景彤,范若滢. 开发性金融研究, 2020(01)
- [7]央行汇率沟通对市场汇率预期的影响分析[D]. 李嘉宇. 山东大学, 2020(12)
- [8]中美贸易摩擦对人民币汇率波动的影响研究[D]. 崔睿. 济南大学, 2020(01)
- [9]境外投资者对中国债券市场的影响研究[D]. 龙红亮. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [10]美国贸易政策不确定性影响人民币汇率波动的实证分析 ——基于EEMD-VAR模型[D]. 林丹如. 华南理工大学, 2020(02)
标签：人民币汇率论文; 溢出效应论文; 外汇论文; 美元对人民币汇率离岸论文; 汇率变动论文;