布鲁盖尔-Forecasting-exchange-rates-of-major-currencies-with-long-maturity-forward-rates_42页_1mb

报告摘要

本文提出了一种新的汇率预测模型，该模型基于货币模型理论，利用长期远期汇率作为实际汇率与基本面均衡汇率之间的差距的代理变量。该模型在多个货币对和不同时间范围内均表现出优于随机游走模型的预测能力，尤其在短期和长期预测中效果显著。

模型基础：模型基于Engel和West（2005）提出的理论框架，结合了Mark（1995）的误差修正模型，构建了一个新的预测方程。
预测变量：长期远期汇率（$d_t^{(h)}$）被用作预测变量，其中$h$表示远期汇率的到期时间（如3年、5年、10年）。
模型优势：
- 模型简单、线性、易于复制。
- 预测结果在统计和经济意义上显著，且对子样本具有鲁棒性。
- 模型不受“重叠观测”问题的影响，避免了长期远期回归中常见的计量经济学问题。
- 数据可实时获取，且不需修订，提高了模型的实用性。
预测表现：
- 在1990年1月至2020年2月的样本外预测中，模型在1个月至5年的所有预测期限内均优于随机游走模型。
- 预测结果在大多数子样本中稳健，仅在2008年9月雷曼兄弟倒闭前后几年表现较弱。
理论支持：模型假设长期远期汇率是基本面均衡汇率与当前汇率之差的代理变量，且在远期汇率为平稳变量时预测效果更佳。

模型公式：模型的核心公式为：
$$
s_{t+1} - s_t = \theta_1 + \theta_2 \cdot d_t^{(h)} + \varepsilon_{t+1,1}^{(1)}
$$
其中，$d_t^{(h)}$ 是长期远期汇率，$s_t$ 是即期汇率，$\theta$ 是模型参数，$\varepsilon$ 是误差项。
数据来源：
- 使用月度数据，时间范围为1979年1月至2020年2月。
- 考虑了12个主要货币对，包括美元对德国马克、英镑、日元、瑞士法郎等。
- 对于德国马克，使用欧元汇率（自1999年起）并按固定汇率换算。
预测方法：
- 采用单方程和面板模型进行估计。
- 通过迭代单期预测生成长期预测，避免了长期远期回归中的信息损失。
模型验证：
- 预测误差在多个评估标准下均优于随机游走模型。
- 对不同数据频率（如月度、季度、年度）进行了测试，验证了模型的稳健性。
- 预测结果对不同货币对和不同时间范围均有效，但2008年金融危机期间表现较弱。

理论框架：基于货币模型和误差修正机制，构建了一个简单的预测方程。
模型设定：
- 使用单期预测方程，避免了长期远期回归的问题。
- 模型参数估计采用普通最小二乘法（OLS），参数数量少，易于复制。
稳健性测试：
- 模型对不同的数据构建方法、模型设定和样本分割具有稳健性。
- 在不同数据频率下，模型表现稳定，仅在低频率数据中，$b$ 参数值较低，远期汇率的预测作用相应减弱。