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用动态模型平均法预测中国外汇储备：宏观经济基础、金融压力和经济不确定性的作用

作者

上市的：
  • 兰甘·古普塔

    （比勒陀利亚大学经济系）

  • 教授汉牟德

    （美国费城德雷克塞尔大学勒博商学院）

  • 元俊金

    （韩国首尔孔国大学经济系）

  • 比阿特丽斯·D·西蒙·肯尼

    （比勒陀利亚大学经济系）

摘要

我们开发了模型来检验中国外汇储备增长的可能预测因素，这些因素包括中国和全球贸易、金融和风险（不确定性）因素。具体来说，通过与其他替代模型的比较，我们发现动态模型平均（DMA）和动态模型选择（DMS）模型不仅优于线性模型（如随机游走、递归OLS-AR（1）模型、带所有预测变量的递归OLS模型），而且也优于贝叶斯模型平均（BMA）用于检查这些储量增长的可能预测因素的模型。DMS是所有预测范围内的最佳总体。虽然在预测范围内，一些预测因素比其他预测因素更重要，但很少有预测因素经得起时间的考验。在所考虑的13个预测因子中，中美利率差具有较高的预测能力，其次是名义有效汇率和大多数预测期的利率差。根据商品周期的不同，石油和铜价的相对预测能力会交替出现。还提供了政策含义。

建议引用

  • Rangan Gupta&Shawkat Hammoudeh&Won Joong Kim&Beatrice D.Simo-Kengne，2013年。"利用动态模型平均预测中国外汇储备：宏观经济基础、金融压力和经济不确定性的作用,"工作文件201338，比勒陀利亚大学经济系。
    • 手柄：RePEc:pre:wppaper:201338
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      • 侯赛因·哈萨尼（Hossein Hassani）、伊曼纽尔·西里莫尔·席尔瓦（Emmanuel Sirimal Silva）、兰根·古普塔（Rangan Gupta）和马乌利·K·塞根（Mawuli K.Segnon），2014年。"预测黄金价格,"工作文件201428年，比勒陀利亚大学经济系。
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    18. repec:ipg:wppaper:2014-470未列入IDEAS

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