【摘 要】
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对于全球外汇投资者来说,理解宏观结构、微观结构和外汇市场行为的关系至关重要。而且,越来越多的宏观和微观变量被用于外汇市场波动的研究。然而,以往的研究对于市场参与者的交易活动和经济新闻对市场波动的影响和相互作用是模糊和不精确的。本研究分为三部分,其旨在考察美国七大类经济新闻与美元兑七个发达国家货币的汇率之间的联动和相互联系,以及相应的订单流。在第一项研究中,我们采用了一种新的方法来评估汇率变动和市场
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对于全球外汇投资者来说,理解宏观结构、微观结构和外汇市场行为的关系至关重要。而且,越来越多的宏观和微观变量被用于外汇市场波动的研究。然而,以往的研究对于市场参与者的交易活动和经济新闻对市场波动的影响和相互作用是模糊和不精确的。本研究分为三部分,其旨在考察美国七大类经济新闻与美元兑七个发达国家货币的汇率之间的联动和相互联系,以及相应的订单流。在第一项研究中,我们采用了一种新的方法来评估汇率变动和市场参与者在美国经济新闻事件宣布前后一天、四小时和一小时以及宣布期间的行为模式。即,利用等级相关分析,美国经济新闻对汇率的积极影响可分为发布前效应、发布后即时效应、发布后长期效应,以及各种宏观经济指标的发布前和发布后效应。在美国经济新闻中,有关贸易差额、非农就业人数、美国供应管理协会非制造业采购经理指数、国内生产总值价格指数、工厂订单和批发库存对汇率趋势的影响最为显著。在第二项研究中,我们利用小波变换在时域和频域的相干性来评估美国经济新闻、汇率和相应订单流的变化之间的关系。双变量相干性结果表明,经济新闻对价格波动有短期影响,但这种影响会随着时间的推移而消退。此外,我们还发现,在较长的时间段内,订单流比经济新闻表现出更强的相干性,并观察到其与汇率的一致协动。小波相干性表明,在整个采样周期内,订单流对价格波动的超前-滞后效应从中频段开始,并发展到低频段。此外,经济新闻在短期内削弱了汇率和订单流之间的相干性,这意味着经济新闻与订单流的结合可以实现其与汇率的更高程度的相干性。在第三项研究中,作为稳健性测试,我们扩展了传统的市场微观结构方法,利用宏观经济新闻预测美元双边汇率的未来趋势。该方法包扩决策树、基于高斯核函数的支持向量机（SVMs）,k近邻（k-NN）和集成算法的监督学习分类技术。这项技术可以调查订单流和经济新闻在美国经济新闻到达后一小时、四小时和一天预测货币汇率变动的预测能力。稳健性检验结果表明,订单流在预测汇率变化方面似乎比美国经济新闻更准确,并且将订单流和经济新闻结合在一起的混合模型可以提高大多数美元双边汇率的预测精度。此外,混合模型还有效地描述了汇率的变动方向。与现有的宏观经济汇率基本分析模型相比,本文考虑了宏观经济新闻发布之前、期间和之后的时期,深入研究了中短期汇率变动的反应。此外,我们通过使用阶段分析研究宏观经济新闻、订单流和汇率之间的关联,扩展了 Evans和Lyons的混合模型,这厘清了时间和频率变量之间的关系。我们证实汇率的未来趋势可以使用混合模型在短期内预测,在中长期内可以使用订单流预测,这与随机漫步理论相反。本研究的实证含义在于,宏观政策制定者、进出口企业、外汇投资者和外汇基金经理可以使用混合模型预测未来汇率,进而帮助他们根据不同的目标选择对冲策略。
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