人民币汇率制度改革与外汇资产相关性分析

"这篇论文是关于外汇资产的时变相关性分析，主要研究了人民币汇率制度改革前后，美元、欧元和日元兑人民币汇率之间的相关性变化。通过时变条件t2copula模型进行分析，发现人民币汇率制度改革对美元与欧元、美元与日元的相关性有显著影响，而对欧元与日元的相关性影响较小。" 本文是一篇深入探讨外汇市场动态关联性的学术论文，特别关注了中国人民币汇率制度改革这一事件对外汇资产相关性的影响。作者龚朴和黄荣兵运用时变条件t2copula模型，这是一种统计方法，能够捕捉到金融资产间随时间变化的依赖关系，尤其是在金融市场波动加剧时。t2copula模型的核心在于其时变相依参数，该参数描述了不同货币对之间的相关强度，并且随着时间的推移可能会发生变化。 在模型构建中，一个关键挑战是如何合理设定时变相依参数的演化方程。以往的研究对此处理方式不一，存在滞后阶数选择的随意性问题。为此，论文提出了新的演化方程，以更精确地描述这种时变性。通过应用这个改进的模型，研究人员发现，在人民币汇率制度改革（汇改）之后，美元与欧元、美元与日元兑人民币汇率之间的相关性从之前的弱相关转变为负相关，暗示了制度改革可能纠正了之前这些货币对之间关系的扭曲。然而，欧元与日元兑人民币汇率的相关性在汇改前后变化不大，显示出制度改革对外汇市场某些部分的影响相对有限。 这一研究结果对于确定一篮子货币中各货币的权重以及外汇风险管理具有重要意义。理解不同货币对之间的相关性变化可以帮助金融机构和政策制定者更好地预测市场动态，降低风险，并制定相应的投资策略。此外，对于评估人民币国际化进程中汇率制度的改革效果也提供了实证依据。 关键词涉及的“人民币汇率”指的是中国货币的价值相对于其他货币的变动；“相关性”指的是资产价格之间的联动程度；“Copula”是一种统计工具，用于建立多元分布中各个边际分布之间的依赖结构；而“GARCH”（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型则是一种广泛应用于金融时间序列分析的波动率建模方法，它可以捕捉到历史波动对当前波动的影响。这篇论文揭示了人民币汇率制度改革如何重塑了外汇市场的关联性格局，为理解和应对全球金融市场提供了有价值的见解。