抽象性
本文中,我们建议用千兆法测量通货膨胀和汇率之间的依存性揭开依赖性时,我们先估计GARCH最佳模型对两个变量后从GARCH推导出标准残留物边际分布Laplace泛泛化t级最佳分布模型GARCH(1,1)模型的剩余值分别为通货膨胀和汇率边框用在一个单元区间[0,1]将标准余量转换成统一的随机变量结果显示,加纳通货膨胀和汇率依赖率约为7%
开工导 言
通货膨胀和汇率等宏观经济变量对任何国家经济都至关重要。它们是整个经济性能的关键指标数项研究侧重于显示这些宏观经济变量之间的动态和依存性文献显示,通货膨胀高居央行优先位置,因为它表示经济物价稳定许多人认为高通缩会降低个人储蓄率,另一方面,人们相信低通货膨胀率会促进经济增长。某些政府控制通膨方式选择汇率、利率动态等
文献以某种方式提供不同结果,当涉及到通货膨胀与汇率等其他宏观经济变量之间的关系时。相冲突结果导致通货膨胀和汇率关系随国家和数据周期而异因此,汇率可以说与通缩率波动相关联,输入生产所需物料多项论文显示宏观经济指标依赖性有某种现有关系一号-3..然而,这种关系使用不同方法公之于众举个例子Kwofie和Ansah4使用自反分布延时模型,而Arslaner等[一号markov转换回归和向量自回归法
巴罗和戈登的工作5并主动提出通缩和汇率关系与货币政策可信度的关系任何经济稳定或固定汇率机制都倾向于通过当局提高可信度来降低通胀率。这种说法在[6,7..两人都表示稳定货币不仅是维持通货膨胀的好步骤,还提高货币政策效率。
Anthony和Nkegbe8学习加纳数大宏观经济变量之间的关系结果表明加纳通胀率和汇率关系重大相类似地,Gyebi和Boafo九九表示汇率和货币供应是导致加纳经济通货膨胀变化的主要宏观经济变量Nortey等[10表示加纳中央银行的主要目标之一是保持加纳总物价稳定,实现这一点的一个方法就是通过汇率稳定实现。
文献中有许多作品 试图建立关系 通货膨胀和汇率其中一些作品11,12..中11,12作者分析通货膨胀和汇率关系 一些新兴市场,而Arslaner等[一号使用土耳其数据分析相似关系Choudhri和Hakura2并使用数个工业化国家和发展中国家的数据分析通货膨胀和汇率之间的关系但必须指出,所有这些作者都使用某种形式的多变时间序列分析来揭开关系使用千兆瓦建模法分析关系在这种方法中,我们同时使用时间序列和概率方法宏观经济变量之间的依存性是决策增强方面非常重要的信息块论文中显示千兆瓦方法可如何用于建模通货膨胀和汇率关系copula连接两个边际分布成多变分布,从而提供介于它们之间的某些依存参数我们严重依赖著名的Sklar定理13..本定理基本表示 任何连续多变分布 都可单从性分量
我们的工作相似但不同3使用欧洲央行2000-2016年数据模拟通缩和汇率关系作者使用SARIMA获取 Copula边际GARCH(1,1)最合用数据后,我们从残留物中安装边际分布器,从单流分布器中获取统一边距以估计阴极众所周知,通货膨胀和汇率相关联。数项作品仍在执行中以理解这两个变量之间的关系范围Nkoro和Uko的作品14GARCH(1,1)正确模型这些变量
Ait Hassou等[3sergula使用欧洲银行数据建模通货膨胀和汇率之间的依存性研究有三种方式与研究不同(1)sARIMA使用,而我们使用GARCH估计边距首先是数据显示无季节性变异第二,GARCH据知比ARIMA更容易捕捉挥发性,从数据图中,人们很容易看到我们的数据显示高度挥发性。(2)方法应用到不同时段和发展中国家数据中,因此值得分析3级方法也不同 因为它们使用非对称方法 同时我们使用半对称方法
剩余部分论文按段整理2-4.素材和方法编解解析2.本节由第2.1节(数据)2.2.GARCH模型2.3内核理论2.4边际分布2.5copula模型使用2.6(参数估计)然后我们介绍结果和讨论3节.本节还包含3.1节(初步分析)3.2并3估计copula最后,工作结束介绍第4节.
二叉材料方法
描述并解释数据统计方法 用来揭开依存结构具体说来,我们描述GARCH模型和Copula模型用于评价依存性
2.1.数据类
并使用加纳中央银行月通和汇率数据内含从2000年到2018年的数据点
2.2.GARCH模型
识别依存结构时,我们先用GARCH通用模型制作时间序列数据15..最佳选择模型使用R软件选择,软件基础为AIC和BIC标准每种模型的剩余部分再进入下一个生成边缘阶段给定时间序列 , 可表示方式 去哪儿 系 带 并 和模型参数 并 等型 带 .
2.3Copulas理论
Copulas使用只是在过去几年中才在经济金融方面获得动力,例子作品是[16-18号..研究中我们使用两个变量, 并简单讨论双差交织物理论讨论大都取自Gourbergh19号..我们先提供Copula统计定义 并用概率解释Sklar定理
定义一cogula函数二维 满足条件(1) (2) 3级
定理1(Sklar定理见13))假设F级并G级边际并联合分布H级.接二连三C级存有 .C级唯一给定F级并G级连续式换句话说 copulaC级唯一确定使用 .逆向2.2.并保持真实性
以上定理的证明可见[20码..定理显示,联合分布可分解成边际分布和copula,描述边际依赖性反之,它表示,如果有边框和copula,我们可以合并使用以获取联合分布
康道尔教程测量依赖性时常用的教程任意变量X级并Y级带CopulaC级肯德尔的图文表示 For .
2.4.边际分布
我们假设实现我们GARCH(pq)模型中标准残留物对两种变量都遵循下列边际分布中的任何一种 概率密度函数
2.4.1泛化化 分布式
For 受委托函数
2.4.2.skew常态分发
去哪儿 概率密度函数 ,并 积分函数 .
2.4.3.place分布
For 并 .
2.4.4.后勤分发
For 并 .
四大分布器使用的原因是很容易适应Copula建模它们在模型分布中广泛使用通货膨胀和汇率等宏观经济数据
2.5Copula模型使用
此处描述使用于此作业的copulas本文用两个双差交错模拟加纳通货膨胀和汇率之间的关系ipstical和Archimede描述和肯德尔图文可见表一号.后二位高斯学生t级copulas组成椭圆家庭,而另外8组成Archimede
2.6参数估计
基于边际密度 并 有参数 并 ,相片依赖 .假设我们有给定数据样本 大小 ,日志似联合分发可写成 去哪儿 切普拉估计从日志相似性函数中,可估计我们 Copula参数
3级结果与讨论
本节处理通过对我们的通缩和汇率数据应用方法获取的结果先获取描述性可视化数据 即初步分析后用GARCH估计单词边距之后我们取出偶概率分布标准残留物, 并变换后取出校服边框, 我们用这些边框估计阴极
3.1.初步分析
提供描述性统计和变量图如前所述,我们使用加纳银行2000至2018年月通膨和汇率数据绘图清晰显示变量非静止性后续数据分析使用两个变量的第一个差
图一号显示时序图月通膨和汇率数据清晰地说,图显示高度可识别的多变性支持我们选择使用GARCH模拟单词边距表7.89通胀率标准偏差2证实图图显示高峰一号.
(a)
(b)
3.2边界
我们展示最适配GARCH模型3并4.GARCH模型最适配通货膨胀和汇率为GARCH1.1两种变量结果显示,除汇率模型常量外,两种模型所有参数均值5%从GARCH模型中取回标准残留 并搭配边际分布 每一个数据集前,我们变装边际分布 成统一的边际分布表25显示标准残留物通常不分布,而此结果与金融时间文献表示的一致
校服边际使用最适配边际分布转换GARCH模型标准残留概率分布与 我们安装的GARCH模型使用AIC和BIC值可见表6并7GARCH通货膨胀和汇率模型剩余区最适配拉普尔t级分布式我们现在将这些概率分布转换成单元区间单随机变量使用已知思想完成此操作 随机变量自组成 提供统一的随机变量均匀变量推导和单元区间变换确认我们的变换均分布单元区间[0,1],我们进行正式统计测试测试结果显示于表8.结果显示它们均分布单元区间[0,1]估计千兆数时 关键是检查新变量间的依存性结果显示于表九九.显示两个变量依存
3cm3估计copulas
现显示估计所选千叶参数的结果R软件使用最大似然估计估计参数高斯学生t级Clayton、Gumbel、Joe、BB1、Frank、BB6、BB7和BB8相交10.每一千兆位参数在5%意义上都具有统计意义,显示通货膨胀和汇率之间在统计上有一定程度的依赖性
肯德尔 equla测量通缩和汇率之间的依存性表显示通货膨胀和汇率依赖率约为7%
4级结论
归根结底,我们显示 Copulas可用于测量通货膨胀和汇率数据之间的依存性本研究使用月通缩和汇率数据发现Laplace分布t级分布最佳模型通胀率和汇兑率分别在加纳发现Specientst级最能捕捉到变量间依赖取出最合用CCLAt级显示通货膨胀和汇率依赖率约7%即指目标通膨,关键指标之一是Ghanacedi对美元的升值或贬值研究结果与用不同方法对加纳两个变量进行的大量研究一致科夫和安沙4举个例子,表示两者间有某种关系更广义地说,我们的结果显示,汇率稳定可在一定程度上用于实现更稳定的通货膨胀但也可能有许多其他因素驱动通货膨胀。
数据可用性
加纳银行网站即时提供这项工作数据
利益冲突
作者声明不存在利益冲突