【摘要】：歐元的誕生,改變了國(guó)際貨幣體系的格局,是國(guó)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(lái)越重要,無(wú)可爭(zhēng)辯地早已成為美元強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。正因?yàn)槿绱?歐元匯率及其未來(lái)走勢(shì)對(duì)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(guò)程,其影響因素也十分復(fù)雜。傳統(tǒng)的研究是對(duì)匯率主要影響因素的分析,也有部分研究是針對(duì)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(duì)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(lái),利率、通貨膨脹率,進(jìn)出口總額增長(zhǎng)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(duì)歐元兌美元匯率的綜合影響。本文的新聞因素來(lái)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(lái)的回歸模型進(jìn)行比較,旨在研究新聞報(bào)道對(duì)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(lái)分析,能夠?qū)R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(duì)歐元兌美元匯率的月度和季度變化分別進(jìn)行預(yù)測(cè)。
【圖文】：

上海交通大學(xué)碩士論文個(gè)國(guó)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(shì)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(shì)，整體上迎來(lái)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(lái)越低，總體趨勢(shì)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(jiǎn)單函數(shù)（平方、三次方、倒數(shù)、根號(hào)值、指數(shù)、對(duì)數(shù)），無(wú)法計(jì)算其函數(shù)值的則可省略，因變量也是匯率的簡(jiǎn)單函數(shù)。對(duì)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(lái)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F835;G212

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2705976