(2)进行参数和模型的检验。在获得汇率的回归方程之后,需要对所获得的参数和 方程进行显著性以及变量的自相关性检验。不能通过检验的参数就不能用来进行预 测,该模型也不能成立。具体包括:①对回归参数的检验,通常参数的显著性被确定为 5%。为了检验每一个回归参数的统计显著性,首先需要获得方差σ2的无偏估计以及回 归参数估计的分布等信息。②对回归方程的检验——R2检验和F检验。在多元回归模 型中,用R2度量模型的拟合优度,用来比较含有不同解释变量的回归模型结果的有效性。 R2越接近1,表明模型的预测值与实际值的差异越小,模型的有效性就越高。如果R2非 常小,意味着模型的拟合优度很低,模型就不能通过检验,也就不能使用。
2.建立具体的汇率预测模型
(1)运用回归分析法建立模型。确定经济变量后,我们可以通过对历史数据的回 归分析法,建立外汇汇率与其影响因素之间的数量关系,进而估计汇率的波动幅度。 根据不同国家货币汇率波动的具体情况,回归方程可以是一元的,也可以是多元的; 可以是线性的,也可以是非线性的。
运用回归分析法建立回归模型的基本步骤是:①确定解释变量即自 变量和因变量。不同的汇率理论要求不同的解释变量,例如利率平价理 论、国际费雪效应要求选择两种货币的名义利率,购买力平价理论则要 求选择两种货币的消费价格指数。②落实具体的数据。反映汇率、汇率 决定因素的经济变量通常可以从各国公布的统计数据中获得,或者从一 些国际金融组织的统计报表中获得。IMF的统计数据非常全面、具有较 好的可比性,是比较权威的数据来源,被大量运用于各种统计分析和经济 行为研究中。总之,数据来源应该具有权威性,最好使用各国政府的统计 部门公布的数据。③确定回归模型。在古典多元回归模型的基本假设条 件下,通过相关计算,获得参数的最小二乘估计,确定各变量之间的数量关 系,建立具体的预测模型。