美元/英镑远期汇率风险溢价:信号提取与回归方法的对比研究
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更新于2024-06-23
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本文《风险溢价在远期外汇市场:信号提取与回归方法的比较》由Prasad V. Bidarkota撰写,发表于佛罗里达国际大学经济系。研究焦点集中在过去二十年间美元/英镑的月度远期汇率中的时间变动风险溢价。作者采用两种不同的分析手段来探讨这一议题:一是信号加噪声模型,二是回归技术。
首先,信号加噪声模型被用来处理外汇市场的波动性和非正态性。然而,该模型在识别具有统计显著性的风险溢价成分上表现不佳。这意味着模型未能有效区分出时间变化的风险溢价与随机的市场预期误差。这可能是由于信号加噪声模型在利用当前期远期汇率信息提取风险溢价方面存在局限性,它可能过于依赖于过去的信息,而忽视了市场实时动态对风险溢价估计的影响。
相比之下,回归模型在处理此类问题时更为有力,能够更准确地分离风险溢价。回归技术允许模型考虑到数据序列的动态特征,包括时间变异性,从而提供更为精确的风险溢价估计。这种差异的结果归因于信号加噪声模型的低效能,它在区分风险溢价与市场短期波动上的分辨能力不足。
文中提及的关键术语包括“即期外汇汇率”(spot foreign exchange rates)、“远期外汇汇率”(forward foreign exchange rates)、“时间变动风险溢价”(time-varying risk premium)以及“信号提取”(signal extraction)。通过对这两种方法的对比,作者强调了在分析金融市场复杂性时,考虑现代统计技术和信息利用的重要性,特别是在提取风险溢价这类关键经济指标时。因此,这篇文章不仅提供了实证研究的案例,还为理解如何在外汇市场中更有效地估计风险溢价提供了有价值的洞见。
2020-09-07 上传
2024-09-07 上传
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