發(fā)布時(shí)間：2020-06-10 07:25

【摘要】：歐元的誕生,改變了國際貨幣體系的格局,是國際金融領(lǐng)域的偉大創(chuàng)舉,具有劃時(shí)代意義,歐元的地位越來越重要,無可爭辯地早已成為美元強(qiáng)有力的競爭對手。正因?yàn)槿绱?歐元匯率及其未來走勢對歐盟經(jīng)濟(jì)乃至整個(gè)世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要影響。歐元自從誕生以后,匯率起伏一直都很大,經(jīng)歷了不斷下跌,持續(xù)走強(qiáng),價(jià)值回歸等過程,其影響因素也十分復(fù)雜。傳統(tǒng)的研究是對匯率主要影響因素的分析,也有部分研究是針對新聞因素的影響,本文則結(jié)合匯率影響因素和新聞因素,分別對月度數(shù)據(jù)和季度數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。應(yīng)用回歸統(tǒng)計(jì)分析方法,研究近幾年來,利率、通貨膨脹率,進(jìn)出口總額增長率和歐洲中央銀行以及其領(lǐng)導(dǎo)人的聲明的相關(guān)新聞對歐元兌美元匯率的綜合影響。本文的新聞因素來源于彭博社,從新聞的內(nèi)容和標(biāo)題兩方面入手,搜集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分類整理,以新聞因素作為虛擬變量,并把加入虛擬變量后的模型與原來的回歸模型進(jìn)行比較,旨在研究新聞報(bào)道對歐元兌美元匯率的影響。本文研究發(fā)現(xiàn),結(jié)合傳統(tǒng)影響因素和新聞因素來分析,能夠?qū)�匯率的波動(dòng)進(jìn)行更準(zhǔn)確的描述。同時(shí),季度數(shù)據(jù)效果提高的幅度會(huì)大于月度數(shù)據(jù)。最后,本文利用一步延遲回歸的方法對歐元兌美元匯率的月度和季度變化分別進(jìn)行預(yù)測。
【圖文】：

上海交通大學(xué)碩士論文個(gè)國家匯率的上升或者下降，也會(huì)起到非常重要的作用。2.2 歐元-美元匯率的走勢和分析圖 1 所示的是 1999 年到 2014 年間，歐元兌美元的匯率圖，整個(gè)曲線圖大概可以分為三個(gè)部分：第一部分是從 1999 年 1 月到 2000 年 10 月，歐元兌美元的匯率從 1:1.18 直接下滑到 1:0.82；第二部分是自 2000 年 10 月起，到 2008 年 7 月，歐元扭轉(zhuǎn)了之前的貶值態(tài)勢，整體上迎來了一段持續(xù)近八年的上升期；第三部分是從 2008 年 7 月到 2014 年 3 月，盡管這段時(shí)間內(nèi)，歐元兌美元匯率的波動(dòng)較為明顯，幅度越來越低，總體趨勢仍是震蕩走低。

因變量具有較強(qiáng)的線性關(guān)系時(shí)，則確定 A、B 、C 為自變量的選擇范圍，并從中找出最優(yōu)回歸方程；反之，如果2R 非常小，表示它們與因變量的線性關(guān)系較弱時(shí)，則引入 、 、 的簡單函數(shù)（平方、三次方、倒數(shù)、根號值、指數(shù)、對數(shù)），無法計(jì)算其函數(shù)值的則可省略，因變量也是匯率的簡單函數(shù)。對于月度數(shù)據(jù)，分別用匯率的函數(shù)值作為因變量，建立含有 、 、 三個(gè)自變量的線性回歸方程，由于它們之間具有較強(qiáng)的線性關(guān)系，故直接選擇 最大的并將該方程的因變量確定為最優(yōu)方程的因變量1Y （匯率的三次方），令 、 、分別為1X ，2X ，，3X ，利用 Excel 依次計(jì)算出所有的回歸方程和相應(yīng)的 值，由于自變量的個(gè)數(shù)不多，用全部比較法來構(gòu)造最優(yōu)回歸方程并列出結(jié)果，如表 1所示。表 1 線性回歸方程Table 1 Linear regression equation
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F835;G212

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2705976