目录 | 《中国管理科学》2024年第8期论文列表和电子刊

本文在经典的基于极差的条件自回归极差（CARR）模型基础上，借鉴基于收益率的GARCH-MIDAS模型的建模思路，提出基于极差的CARR-MIDAS模型对人民币汇率波动率进行建模。该模型框架充分利用了日内极值信息，且允许低频宏观经济变量（宏观经济信息）通过波动率长期成分和灵活的MIDAS结构直接影响波动率。采用月度全球经济政策不确定性（EPU）指数和日度美元兑人民币（USD/CNY）汇率数据，利用引入EPU的基于极差的CARR-MIDAS（CARR-MIDAS-EPU）模型，实证检验了EPU对USD/CNY汇率波动率的影响及预测作用。实证结果表明：EPU对USD/CNY汇率长期波动率具有显著正向影响，即EPU水平的提高会加剧USD/CNY汇率长期波动率；基于极差的CARR-MIDAS-EPU模型相比其他众多竞争模型（包括基于收益率的GARCH模型、GARCH-MIDAS模型和GARCH-MIDAS-EPU模型以及基于极差的CARR模型和CARRMIDAS模型）在不同的预测期上（从1天到3个月）具有显著更高的样本外波动率预测精确性，说明极差和EPU包含了USD/CNY汇率波动率预测的重要信息。采用不同版本的全球EPU指数和不同的样本外预测窗口进行稳健性分析，进一步证实了上述研究结论的可靠性。