張蜀林　楊洋

摘要：本文使用多元混頻數(shù)據(jù)抽樣模型（M-MIDAS）對人民幣兌美元匯率月度期末值進行滾動預測，并與傳統(tǒng)的ARIMA、BEER、ARDL模型進行比較：宏觀經(jīng)濟變量中非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對價格比的滯后2期和滯后4對人民幣匯率影響程度最大，但正負效應并不穩(wěn)定；滯后5期的美聯(lián)儲基準利率的提高對我國匯率有較大的貶值壓力；前一期的外匯儲備增加對當期匯率有升值壓力且影響程度相對較大；盡管貿(mào)易條件對人民幣匯率的影響顯著但影響程度相對較??；即期匯率高頻數(shù)據(jù)在人民幣匯率月度期末值預測中有不可忽視的作用；M-MIDAS混頻模型對于解決匯率市場中數(shù)據(jù)頻率不一致問題優(yōu)于傳統(tǒng)預測模型，對改善預測效果和宏觀經(jīng)濟預測具有參考和應用價值。

關(guān)鍵詞：人民幣匯率；混頻數(shù)據(jù)；M-MIDAS模型；匯率預測

中圖分類號：F82 文獻標識碼：A

作者簡介：張蜀林（1965-），男，吉林省吉林市人，北方工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院副教授，經(jīng)濟學博士，研究方向：衍生品定價、計算金融；楊洋（1992-），女，河南商丘人，北方工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院研究生，研究方向：金融計量、衍生品定價、計算金融。

一、引言

匯率預測的變量可能會受宏觀經(jīng)濟層面因素和金融指標走勢的共同影響。而宏觀經(jīng)濟層面指標多為低頻數(shù)據(jù)，金融指標多為高頻數(shù)據(jù)。許多研究試圖構(gòu)建各種經(jīng)濟數(shù)學模型從這些變量中提取信息對重要的經(jīng)濟變量進行預測，縱觀以往文獻，人們對于這些混頻數(shù)據(jù)的處理方式一般為：高頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低頻數(shù)據(jù)時使用數(shù)據(jù)的加總（依時性加總或加權(quán)平均）移動平均和替代[1]，這類方法的缺陷是會過濾掉高頻數(shù)據(jù)本身所蘊含的大量信息，可能使一些重要數(shù)據(jù)缺失從而導致最終預測結(jié)果的偏誤[2]；低頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高頻數(shù)據(jù)時使用各種類型的插值法，這類方法雖然在統(tǒng)計規(guī)律上有比較好的特性但仍具有人為信息虛增的痕跡缺少了經(jīng)濟理論方面的解釋。所以，探討一種能夠?qū)⑦@些不同頻率的數(shù)據(jù)充分利用起來的數(shù)量模型對于宏觀和金融領(lǐng)域的預測有著非常重要的作用。

針對混頻數(shù)據(jù)建模的研究文獻與日俱增，特別是國際金融危機以來，高頻金融數(shù)據(jù)的變化對宏觀變量的影響越來越成為不可忽略的因素；在大數(shù)據(jù)的背景下已經(jīng)不再是同頻數(shù)據(jù)（低頻）之間的相互影響，高頻與低頻變量之間的相互影響日漸顯著。

目前國內(nèi)的研究文獻主要聚焦在同頻數(shù)據(jù)之間線性和非線性的相互影響，預測精度也從線性到非線性逐步提高。但隨著我國資本和外匯市場的逐步開放，高頻金融變量與低頻宏觀變量的相互作用和聯(lián)系比單純的考慮同頻變量之間的相互關(guān)系更加重要也更值得深入探討。

國內(nèi)研究混頻數(shù)據(jù)相關(guān)文獻比較少，徐劍剛等（2007）[3]最早在金融領(lǐng)域使用MIDAS模型研究了我國股市不同頻率數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系并對股市的未來波動進行了預測。劉金全等（2010）[4]通過實證研究證明了MIDAS模型應用在宏觀經(jīng)濟分析和預測上的有效性。多位學者用混頻數(shù)據(jù)模型對不同宏觀經(jīng)濟變量進行了實證研究都得到了較好的效果。

2015年8月11日我國匯改以來，匯率波動越來富有彈性，對于匯率的影響因素也越來越復雜，金融高頻數(shù)據(jù)即時影響著人們的預期進而影響匯率的走勢。然而關(guān)于匯率預測的混頻數(shù)據(jù)建模，在本文之前國內(nèi)文獻中只有鄭耀威（2015）[5]一篇，而其雖然用混頻數(shù)據(jù)模型對月度匯率進行了預測也主要是用不同貿(mào)易國匯率的周數(shù)據(jù)作為高頻變量影響因素，并沒有考慮到與匯率相關(guān)的同頻宏觀經(jīng)濟變量對匯率的影響。本文在已有文獻的基礎(chǔ)上，綜合考慮經(jīng)濟意義和統(tǒng)計意義，篩選出影響匯率走勢低頻宏觀經(jīng)濟變量和對匯率走勢產(chǎn)生直接影響的高頻變量；通過使用M-MIDAS模型分析低頻經(jīng)濟變量與高頻金融數(shù)據(jù)對匯率的影響，并對匯率進行預測；最后與傳統(tǒng)的預測模型進行對比，證明了MIDAS模型對于匯率預測的有效性并使預測效果得到改善。

二、人民幣兌美元匯率預測相關(guān)文獻回顧

目前關(guān)于人民幣兌美元預測方面的研究文獻主要分為三大類：

第一，從匯率時間序列自身變化規(guī)律的角度，對單個時間序列進行建模，主要代表為ARMA、ARIMA、指數(shù)平滑技術(shù)、GARCH類模型。這方面的文獻比較多研究也相對成熟。范正綺和王祥云（1997）[6]將ARIMA應用到了匯率的預測中。吳方（2007）[7]使用ARIMA模型對2005年匯改后的匯率進行了分析和預測并說明了其模型的優(yōu)越性?；輹苑宓龋?003）[8]在論證了GARCH模型在預測上的可行性之后，對匯率進行滾動和遞歸預測，最后得到了比較好的預測效果。隨著技術(shù)的進步許多學者針對時間序列的預測提出了非參數(shù)的方法，并指出非參數(shù)方法比參數(shù)方法具有更強的預測能力。趙樹然等（2012）[9]使用非參數(shù)GARCH模型與參數(shù)GARCH模型做了實證分析證實了這一觀點。目前，時間序列預測比較流行的模型是組合模型，它是從時間序列自身特點出發(fā)使用不同模型對時間序列進行預測，最后通過某種機制對這些預測結(jié)果進行組合得出最終預測結(jié)果；該方法不僅考慮了時間序列的特征同時還兼顧了不同模型之間的聯(lián)系，相對于單個模型預測更具優(yōu)越性。毛舟（2015）[10]使用ARFIMA、SVM、和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對匯率進行預測，最后用魯棒加權(quán)的方法對預測值進行了非線性組合得到了比單個預測模型更為理想的效果。

第二，從對匯率影響的宏觀經(jīng)濟基本面的角度，依據(jù)經(jīng)濟學理論（利率平價理論、購買力平價理論、彈性價格貨幣理論、行為均衡理論等），找出影響匯率的主要因素，從宏觀基本面中提取信息對數(shù)據(jù)進行樣本擬合和預測[11]。如Junttila和Korhonen（2008）[12]使用購買力平價理論和利率平價理論對匯率進行預測；Moura（2010）[13]對不同理論的基本面模型的樣本外預測能力進行了系統(tǒng)的比較；Heiden等（2013）[14]量化投資者心理預期因素加入模型對匯率進行了預測，并證實了預測效果的改善；鄧貴川和李艷麗（2016）[11]使用幾個主流的匯率基本面模型對匯率進行預測與隨機游走模型進行比較，得出結(jié)論在中長期的預測上匯率基本面模型優(yōu)于隨機游走模型。

第三，同時考慮匯率自身滯后和相關(guān)經(jīng)濟變量的共同影響。匯率自身滯后對于匯率本身的影響能夠反映出匯率自身的變化規(guī)律，而其他變量對匯率的影響能夠反映出外界因素對匯率的影響，以此為基礎(chǔ)模型單獨對匯率做預測的比較少，主要分析的是變量之間的傳遞效應。Moosa等（2000）[15]使用ARDL模型對匯率進行預測得出模型預測結(jié)果優(yōu)于隨機游走模型。謝博婕等（2013）[16]運用ARDL模型分析了匯率對我國物價水平的傳遞效應。

從以上文獻可以看出這三個方面都是默認數(shù)據(jù)是同頻的前提下進行建模，并沒有考慮數(shù)據(jù)不同頻的情況。第一類模型雖然發(fā)展比較成熟但至今在經(jīng)濟學解釋方面有所欠缺，特別是當遇到金融危機時模型預測有可能出現(xiàn)較大偏差。第二類模型，主要出發(fā)點為典型的經(jīng)濟學理論，并沒有包含匯率自身變化規(guī)律的影響，所以主要是用來分析宏觀經(jīng)濟基本面之間的關(guān)系以及中長期的影響，在預測精度上有爭議但做中長期預測效果比較好。第三類模型，雖然考慮了匯率自身的變化規(guī)律和外界主要經(jīng)濟因素的影響，但并沒有考慮到當下金融市場的復雜性對經(jīng)濟變量的影響，而金融市場的大量信息包含在金融市場的高頻數(shù)據(jù)中。

綜合以上文獻特點，本文在前人研究的基礎(chǔ)上運用混頻數(shù)據(jù)選用M-MIDAS模型進行建模，分析主要經(jīng)濟變量和高頻因素與匯率的關(guān)系，對人民幣兌美元匯率預測并與傳統(tǒng)預測模型做對比證明混頻數(shù)據(jù)模型的優(yōu)越性。

三、研究方法

（一）MIDAS模型

MIDAS模型首先由Ghysels等（2004，2007）[17-18]提出，基礎(chǔ)形式可以表示為：

其中，W（L1m；θ）=∑Kk=0w（k，θ）Lkm為權(quán)重函數(shù)，K為高頻數(shù)據(jù)的滯后階數(shù)，L為滯后算子，m是高頻數(shù)據(jù)對低頻數(shù)據(jù)的倍數(shù)。其核心思想是在不改變原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上低頻和高頻數(shù)據(jù)放在一起進行建模。MIDAS模型是在分布滯后模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，對高頻數(shù)據(jù)的滯后進行權(quán)重加總，權(quán)重是由帶參的權(quán)重函數(shù)控制，權(quán)重函數(shù)主要有：Beta-權(quán)重函數(shù)、Almon-權(quán)重函數(shù)（又分為指數(shù)形式和多項式形式）、Step-function-權(quán)重函數(shù)等[17]，這些權(quán)重函數(shù)會針對不同的問題進行恰當?shù)倪x擇。Eric Ghysels等（2004）[19]、Frale和Monteforte（2010）[20]等學者對此都進行了模型對比與說明。最后，通過非線性最小二乘法對參數(shù)進行估計，數(shù)值優(yōu)化后得到最優(yōu)參數(shù)。

（二）M-MIDAS模型構(gòu)建

多元混頻數(shù)據(jù)回歸模型（M-MIDAS）的一般形式構(gòu)造如下：

四、實證分析

（一）變量選取及說明

依據(jù)已有文獻，影響匯率變動的主要宏觀經(jīng)濟因素有：政府支出、外匯儲備、外商直接投資、廣義貨幣供應量（M2）、貿(mào)易條件（TOT）、貿(mào)易開放度、國外凈資產(chǎn)（NFA）、美聯(lián)儲基準利率、非貿(mào)易品與貿(mào)易品價格比等變量[11，21]。結(jié)合經(jīng)濟和統(tǒng)計學意義通過消除共線性和相關(guān)性較弱的不顯著性變量篩選出以下四個主要宏觀經(jīng)濟變量：外匯儲備、貿(mào)易條件、非貿(mào)易品與貿(mào)易品的相對價格比、美聯(lián)儲基準利率?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性和一致性，數(shù)據(jù)選取區(qū)間為2010年11月到2016年8月數(shù)據(jù)，本文參數(shù)估計的初始窗口設(shè)置在2010 年11月到2015年12月，樣本外預測區(qū)間為2016年1月到2016年8月，共8個窗口。數(shù)據(jù)來源為國家外匯管理局、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、美國聯(lián)邦儲備局官方網(wǎng)站等。

外匯儲備 （FER）：外匯儲備是一國干預外匯市場的工具，它衡量的是一國干預外匯市場的能力，從理論上講，如果一國外匯儲備增多代表著該國的綜合國力上升，本幣就會升值。相關(guān)研究文獻中許多學者也做了深入分析，如陳浪南和黃壽峰（2012）[22]通過建立理論模型并使用相關(guān)數(shù)據(jù)實證研究了匯率波動對外匯儲備的影響得出兩者呈明顯負效應。圖1為外匯儲備與匯率的走勢，2014年之前我國外匯儲備一直處于大漲趨勢，2014年6月末我國外匯儲備突破3.99萬億美，由此之后外匯儲備由升轉(zhuǎn)降，人民幣貶值預期也在不斷升溫。這里匯率采用直接標價法美元兌人民幣匯率，從圖中可以看出兩者大體走勢呈正相關(guān)（參數(shù)估計時為避免變量之間數(shù)據(jù)的數(shù)量級差距過大，外匯儲備的單位為萬億美元）。

貿(mào)易條件 （TOT）： 貿(mào)易條件主要反映的是一個國家的貿(mào)易狀況即本國的出口相對于進口的盈利水平和貿(mào)易相對優(yōu)勢，衡量一國的國際競爭力。量化指標由本國的出口價格指數(shù)與進口價格指數(shù)的比來表示，由于我國并沒有發(fā)布出口價格指數(shù)與進口價格指數(shù)的官方數(shù)據(jù)，本文將其轉(zhuǎn)化為我國一定時期的出口總額與進口總額的比值。關(guān)于貿(mào)易條件與匯率的關(guān)系，理論上講貿(mào)易條件改善，本幣升值；貿(mào)易條件惡化，本幣貶值。但也有一些文獻從收入效應和替代效應兩個角度考慮對匯率的影響[21]。以貿(mào)易條件改善為例，首先對于收入效應，出口價格相對進口價格上升使國民實際收入增加，從而需要更多的非出口品，使國內(nèi)非出口商品價格上漲。其次對于替代效應，進口價格相對出口價格下降增加國民對進口商品的需求從而使進口商品價格上升，國內(nèi)非出口商品的價格相對下降。所以，貿(mào)易條件對匯率的影響由貿(mào)易條件變化產(chǎn)生的收入效應和替代效應的綜合效果決定，在不同時期內(nèi)這種影響是不確定的。貿(mào)易條件改善時，所產(chǎn)生的收入效應大于替代效應，人民幣升值；收入效應小于替代效應，人民幣貶值。圖2為匯率與貿(mào)易條件的走勢圖并不能明顯看出整體呈現(xiàn)的正負相關(guān)性，本文進一步給出實證分析結(jié)果。

非貿(mào)易品與貿(mào)易品的相對價格比：該變量反映的是貿(mào)易品與非貿(mào)易品生產(chǎn)部門生產(chǎn)率增長的相對變動，根據(jù)Balassa-Samuelson效應①會引起匯率變動。由于B-S效應只是從生產(chǎn)率的角度解釋實際匯率變化的原因，并沒有明確生產(chǎn)率對名義匯率如何影響，所以本文將要探討生產(chǎn)率的改變對名義匯率有無實時性的影響。由于無法得知非貿(mào)易品與貿(mào)易品價格指數(shù)，本文依據(jù)前人文獻的通常做法[11]：使用CPI代替非貿(mào)易品價格指數(shù)，PPI代替貿(mào)易品價格指數(shù)。圖3為匯率與非貿(mào)易品貿(mào)易品相對價格比走勢，大致可以看出與匯率大致呈正相關(guān)具體關(guān)系如何需要進一步驗證。

美聯(lián)儲基準利率（FFR）：由于中國一直大量持有美國國債，是美國的第一大債權(quán)國。隨著中國貨幣和資本市場的逐步開放，兩國的經(jīng)濟政策的溢出效應也益加顯著。美國的利率與中國匯率市場聯(lián)系緊密，如果美國加息，大量資本將會從中國流向美國，從而使人民幣貶值。也有許多學者對美國利率與人民幣匯率的關(guān)系做了深入的研究，如郭樹華等（2009）[23]分析了美聯(lián)儲利率和人民幣匯率之間的關(guān)系。由于美國聯(lián)邦基金利率作為美國的基準利率市場交易活躍并且對信息反應迅速靈敏，學界普遍認為美國聯(lián)邦基金利率能夠反映美國真實的利率水平。本文選取美聯(lián)儲基準利率代表美國利率，數(shù)據(jù)來源于美國聯(lián)邦儲備局官方網(wǎng)站，本文使用的是美國聯(lián)邦儲備局對美國聯(lián)邦基金利率的月度統(tǒng)計數(shù)據(jù)。圖4為匯率與美聯(lián)儲基準利率走勢，可以看出兩者大體呈負向走勢。

人民幣兌美元即期匯率日度數(shù)據(jù)包含了大量的金融市場信息。圖5為人民幣兌美元即期匯率走勢，2010年匯改重啟后匯率波動幅度加大達到設(shè)定的0.5%的上限，人民幣加速升值；2012年4月人民幣兌美元匯率波動區(qū)間設(shè)定由以前的0.5%擴大至1%匯率波動進一步加大；2014年3月17日匯率波幅擴大至2%并在2014年首次出現(xiàn)年度貶值，波動幅度明顯加大走勢呈“N”字型；2015年進入大幅雙向波動，可以看出隨著外匯市場的逐步開放，金融市場更加復雜多變，匯率波動彈性增大，即期匯率日度數(shù)據(jù)所含市場信息越多。人民幣兌美元即期匯率所選數(shù)據(jù)為2010年6月17日之后的數(shù)據(jù)，主要是因為2008年金融危機匯率重新盯住美元匯率波動比較小，數(shù)據(jù)有效程度不高；2010年6月匯改重啟，匯率波動程度加大市場相對更有效。又考慮到數(shù)據(jù)的一致性和可得性將即期匯率選取區(qū)間定為2010年11月1日到2016年8月31日，共1 419個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)終端。

從M-MIDAS模型滾動樣本參數(shù)估計結(jié)果（表1、表2）可以看出：

前1期的外匯儲備規(guī)模對當期匯率有顯著的影響，影響乘數(shù)在-0.1074上下波動，乘數(shù)為負表明前1期的外匯儲備增加（減少）對當期匯率有升值（貶值）壓力。外匯儲備本質(zhì)上為一國的國際購買力儲備，具有穩(wěn)定外匯市場的功能，前1期的外匯儲備的調(diào)控和變動會使當期的匯率變動約為0.1074個百分點。

非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對價格比滯后2期的變化對匯率的影響乘數(shù)在-1.1516左右波動影響為負，而在滯后4期的影響乘數(shù)均值為1.5715影響效應為正，在這兩個滯后期非貿(mào)易品與貿(mào)易品價格比對匯率的影響相對于其他變量影響程度較大，還可以看出非貿(mào)易品部門與貿(mào)易品部門生產(chǎn)力差異的變化并不能立即影響到名義匯率，長期來看其對匯率的影響也不穩(wěn)定但對匯率的影響作用不容忽視。

模型估計滯后5期的美聯(lián)儲基準利率對匯率的影響乘數(shù)效應均值是0.4356影響程度僅次于非貿(mào)易品與貿(mào)易品相對價格比，說明美元作為世界強勢貨幣，美國利率對我國匯率仍有較大程度的影響；影響值為正值即美聯(lián)儲基準利率提高，人民幣兌美元匯率貶值，這與利率平價理論相一致；而人民幣兌美元匯率受比較長的美國利率滯后期的顯著影響主要原因可能是，我國資本市場和外匯市場仍受一定程度的管制，當美國利率變化時我國匯率短時間內(nèi)并不能進行較大的變動和調(diào)整，而是通過人們的預期和國際貿(mào)易的經(jīng)常項目進行傳導從而使人民幣兌美元匯率發(fā)生變化。

貿(mào)易條件的變化對匯率的影響效應乘數(shù)在均值為-0.0822上下波動，數(shù)值為負說明貿(mào)易條件改善人民幣升值，即在所考察的時間區(qū)間內(nèi)貿(mào)易改善所產(chǎn)生的收入效應大于替代效應。高頻數(shù)據(jù)權(quán)重函數(shù)參數(shù)估計顯著也說明了高頻數(shù)據(jù)對匯率變化的重要性。

2.模型預測效果比較分析

本文選擇預測評價中常用的指標對模型進行預測精度比較，常用的指標有：

均方根誤差率RMSE=1n∑nt=1（yt-t）2，指誤差平方平均數(shù)的平方根用以表明各期實際觀察值與各期預測值的平均誤差水平；絕對誤差百分比MAPE=1n∑nt=1yt-tyt是用相對數(shù)形式百分數(shù)表示的預測誤差指標。兩個指標都是值越小預測效果越好。

從表3預測效果評價指標可以看出，M-MIDAS模型的平均RMSE和MAPE指標的值都小于ARIMA模型、BEER模型和ARDL模型，說明整體來說M-MIDAS模型在預測效果上相對于傳統(tǒng)基礎(chǔ)模型得到了改善。

整體來看，ARIMA模型預測效率相對低主要是因為只考慮了自身變化的因素沒有考慮外界相關(guān)因素的影響，BEER模型從宏觀基本面中提取信息預測匯率，沒有考慮到自身滯后和微觀層面的信息對當前匯率的影響。ARDL模型做預測時缺少了高頻數(shù)據(jù)的大量金融市場信息而這些信息對于匯率波動可能是比較重要的。M-MIDAS模型從宏觀基本面和微觀金融市場高頻數(shù)據(jù)中提取信息對匯率進行預測，以上結(jié)果說明混頻數(shù)據(jù)模型在匯率預測中相對于傳統(tǒng)匯率模型具有優(yōu)越性。

五、結(jié)論

本文致力于分析混頻數(shù)據(jù)模型對人民幣兌美元匯率預測的適用性和有效性，分析高頻變量的加入對改善模型預測精度的效果。在混頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選取M-MIDAS模型對匯率進行滾動樣本估計和樣本外預測，將預測精度與同頻的傳統(tǒng)建模方法（ARIMA，BEER，ARDL）進行比較，實證結(jié)果表明：人民幣兌美元匯率同時受外匯儲備、貿(mào)易條件、非貿(mào)易品與貿(mào)易品的價格比、美聯(lián)儲基準利率和高頻金融變量顯著影響，模型估計分析結(jié)果可以看出，目前對匯率影響程度相對比較大的影響因素為非貿(mào)易品與貿(mào)易品的價格比，它反映的是生產(chǎn)率的變化，這說明我國的匯率還是主要受實體經(jīng)濟的發(fā)展好壞的影響；美聯(lián)儲基準利率長期來看對人民幣兌美元匯率影響相對較大，這主要是我國正在走向人民幣國際化與貨幣強勢的幾個發(fā)達國家聯(lián)系緊密，特別是美元作為世界貨幣對我國的貿(mào)易經(jīng)常項目和資本流動都有著重要的影響，另外我國的外匯儲備主要是美元，這使得人民幣匯率與美國利率有著更加密不可分的關(guān)系，所以使人民幣國際化具有重要的戰(zhàn)略意義；外匯儲備作為一國經(jīng)濟實力的體現(xiàn)和穩(wěn)定匯率的工具所以前一期的外匯儲備對當期的匯率波動有著直接的影響。貿(mào)易條件之所以相對于前三個變量影響較弱，可能是因為我國進行國際貿(mào)易的貿(mào)易市場仍不是完全開放的市場，有一定程度的管制。

高頻數(shù)據(jù)在模型中估計的顯著性表明，在當今經(jīng)濟全球化和我國資本市場和匯率市場逐步開放的背景下，高頻金融數(shù)據(jù)對經(jīng)濟變量的波動有著重要的影響，混頻數(shù)據(jù)模型對于合理分析宏觀經(jīng)濟有鮮明的優(yōu)越性。

在混頻數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)上本文需要進一步探討的是不同類型的混頻數(shù)據(jù)模型之間分析與預測以及金融領(lǐng)域更高頻數(shù)據(jù)的預測，這對于豐富宏觀經(jīng)濟和金融變量的分析和預測具有重要的參考和實用價值。

注釋：

① Balassa-Samuelson效應是指在經(jīng)濟增長率越高的國家，工資實際增長率也越高，實際匯率的上升也越快的現(xiàn)象。若一國的貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率高于非貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率則本幣升值。

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Abstract： The paper makes rolling forecasts for the RMB against the U.S. dollar at the end of the month with multiple mixed frequency data sampling model （M-MIDAS） and compares it with traditional ARIMA， BEER and ARDL models. In the macroeconomic variables， the relative price lagged 2 and 4 period of non-traded goods with traded goods have the biggest impact on RMB exchange rate， but the positive and negative effect is not stable； the increase of Fed′s benchmark interest rate lagged 5 period has a great downward pressure on RMB exchange rate； the increase in previous period foreign exchange reserves has a pressure on the appreciation of the current exchange rate and the impact is relatively large； the impact of trade conditions on the RMB exchange rate is significant but the impact is relatively small； high-frequency current exchange rate data has a role that cannot be ignored in the RMB exchange rate forecast； M-MIDAS mixing model is better than traditional forecasting model to solve the problem of data frequency inconsistency in exchange rate market， which will be a benchmark for macroeconomic forecasting or improving forecasting effect.

Key words：RMB exchange rate； mixed frequency data； M-MIDAS model； exchange rate prediction

（責任編輯：李江）