文章名稱：Short-term Exchange Rate Forecasting: A Panel Combination Approach
刊發雜志：Journal of International Financial Markets, Institutions and Money
作者信息：
任宇（澳门永利集团304官网手机）
梁璇璇（澳门永利集团304官网手机，研究生）
王琴（中南财經政法大學金融學院）
在國際金融領域，現有彙率模型在預測後布雷頓森林體系時期的彙率時表現不佳，如何準确地預測彙率是一個長期存在的研究問題。Meese和Rogoff（1983）發現，以随機遊走模型為基準，傳統彙率模型在樣本外預測上并無顯著優勢，這被稱為“Meese-Rogoff之謎”。Rossi（2013）進一步指出，傳統彙率模型樣本外預測效果不佳的原因在于其表現出的不穩定性，模型預測效果依賴于樣本選擇、研究數據性質以及模型評價标準等因素，單一模型隻能對樣本中的部分彙率在特定的時期内進行有效預測。
以往研究中，部分學者試圖采用模型遴選法來解決單一模型的預測不穩定問題，該法按一定标準逐期從所有備選模型中選擇預測最佳的單一模型用以下一期的彙率預測。但Sarno和Valente（2009）指出，模型選擇标準是否有效會直接影響模型遴選法的預測效果。為克服選擇标準的局限性并使預測過程盡可能反映更全面的經濟金融信息，另一部分學者采用模型組合法進行彙率預測。與遴選法不同，組合法通過賦予每個單一模型權重，将所有模型加以結合而形成最終的組合預測值。
本文在對以往文獻中的彙率預測方法、預測效果和局限性進行梳理的基礎上，提出一種基于模型組合和面闆固定效應估計的方法來預測短期彙率，通過降低彙率模型預測的不穩定性，來嘗試解決Meese-Rogoff之謎。
本文采用兩種模型組合法，即等權重平均法和貼現均方預測誤差（discount mean square prediction error, DMSPE）加權平均法，來計算彙率組合預測值。在進行彙率預測時，每一個彙率模型反映了某一特定層面的經濟信息。文獻指出，模型組合可以使預測值對經濟環境變化的各種因素有更加全面的反映，降低預測波動。為進一步提高模型組合法的效果，本文将單一國家彙率模型拓展到固定效應模型，以控制不同國家的個體差異，此舉可以提高估計精度和預測準确性。
文章檢驗了所提出的面闆組合預測法的有效性。具體而言，我們收集了11個主要國家在1997年1月至2017年12月間的彙率和宏觀經濟數據，将8個單一彙率模型納入模型集。在以擴展窗口對單一彙率模型進行樣本内固定效應估計後，計算單一模型對每種彙率的一步樣本外預測值，再用兩種組合法分别計算每種彙率的組合預測值。結果表明，相較于随機遊走模型，該文方法能夠得到更小的預測誤差和更高的方向預測正确率。在進行多重穩健性檢驗後，作者發現文章的主要結果不依賴于特定的貨币或彙率模型，也不依賴于預測過程中其他條件的設置，具有穩健性。另外，文章利用一個簡化的交易策略來衡量該文方法在投資方面的實際收益。當模型預測外币升值（貶值）時，買入（賣出）一單位外币。結果顯示，與随機遊走模型相比，文章中兩種面闆組合法的使用可以提高外彙投資收益率，同時降低投資過程中的最大回撤。
通過實證分析，我們發現面闆組合預測法能夠提高彙率預測準确性，證實了彙率具有樣本外可預測性。從學術的角度上，本文的研究說明，由于全球金融市場存在着高度不确定性，面闆組合預測法在提高彙率預測準确性的同時能夠降低預測不穩定性，豐富了相關領域的現有文獻。我們的研究表明，當前短期彙率預測不佳是由于信息不足造成的。每一個單一模型包含有限的解釋變量，對影響彙率變化的經濟信息捕捉不足。組合法彌補了這一缺陷，因此能夠産生更加準确的彙率預測。從應用的角度上，學者和投資者難以有效甄别哪一彙率模型能産生最優的彙率預測效果，本文提出的面闆組合法在彙率預測上更加易行，具有一定的現實意義。
