货币资产的最优组合和算法仿真在汇率风险

文摘

超额货币供给没有导致价格指数迅速上升,从而引发通货膨胀。在这种情况下,再决定货币需求尤为重要。与此同时,资本市场的不断扩大和虚拟经济的快速发展,虚拟经济逐渐偏离实体经济。在选择资产,microentities经常投资虚拟经济资产纳入考虑。因此,有必要建立货币需求模型,认为虚拟经济资产的影响。本文使用的资产选择microentities microfoundation建立货币需求模型来解释其经济意义。基于货币需求模型的建立,建立了货币市场的动态均衡模型,以及货币市场的动态平衡点的稳定性验证了通过数学推导。基于动态平衡模型的货币市场,货币供给的影响进行了分析。为了验证上述理论的正确性,本文进行了实证分析。通过协整分析和向量误差修正模型(结果模型),建立了货币需求模型的正确性和适用性验证,和资金需求,社会总财富,预期股票收益和利率之间的利差,房地产的预期。 There is a long-term equilibrium relationship between the rate of return and the interest rate. The total amount of social wealth, the expected rate of return on stocks, and the interest rate spread will have an impact on the demand for money in the short term.

1。介绍

现代货币理论的基础资产选择理论(1]。从经济参与者的资产配置的角度来看,学者们认为microagents愿意持有货币资产和估计,根据资金需求microagents macro-money需求函数(2,3]。凯恩斯首先建立了货币需求模型基于资产的角度选择microsubjects。基于居民对债券和货币投机资金需求,他提出了一个流动性偏好货币需求模型。希克斯在带头提出资产选择理论的基本原则,也就是说,考虑到货币需求从资产配置的角度。存在风险,为了最大化回报,microentities选择使用自己的财富在不同类型的资产4]。根据马科维茨的资产组合理论,以前的工作提出的想法分析货币需求通过确定资产的比例,居民选择持有为了最大化效用在一定风险。基于上述理论,的macroperformance macro-money微体选择的资金资产的需求可以基于微体的货币需求构建一个macro-money需求模式5- - - - - -9]。

因此,当构建货币需求模型,我们可以借鉴以往学者提出的资产选择理论,以microentities的资产选择行为为microbasis资金需求,并把microentities持有的货币作为一种资产,并考虑微观实体持有的资产和价格的其他形式的随机波动,使用随机变量获取microentities货币需求模型,并使用这个估计macro-money需求模型(10]。许多国内学者采用这个方法来估计货币需求模型。传统的货币需求方程的准确性不过去11]。这是特别表现在金融危机的余波;货币供应量远远高于货币供给理论根据西方货币数量理论公式计算,这部分“超额”的货币供应量显示了上升趋势。根据传统的货币数量理论,货币供应量增加,物价指数上涨,从而引发通货膨胀。近年来,宏观经济已经显示出通货紧缩的趋势(12- - - - - -15]。大量的“过剩”货币供应和低价格指数共存。传统的货币数量理论变得无效。这个问题被称为“货币”麦金农神秘”。这一现象表明,在面对相同的名义收入的增加规模,微观经济实体选择持有更多的货币资产。因此,解释了所谓的“货币之谜”,有必要理解货币需求上升的原因从微观经济实体16]。在这种情况下,它是特别重要的货币需求重新测量,如图1。关注的主题remeasurement资金需求和全面考虑到居民的动机持有资产和虚拟经济资产对货币需求的影响,建立了新的货币需求模型从微观层面的资产选择的角度来看17]。近年来,资本市场的不断发展,和资本控股形式逐渐多样化。居民持有的两个最重要的资产是股票和房地产。股票的高收益特点吸引越来越多的投资者进入市场(18]。房地产的不断升值,大量的资本是房地产市场所吸引。Microsubjects选择持有房地产的投资动机,不仅对住房(19]。房地产这个时候更多的反映了其投资的属性,与虚拟经济的本质20.]。同时,虚拟经济市场的快速发展和逐渐分离的实体经济,出现了大量的资产泡沫的房地产市场和股票市场和宏观经济环境加速了复杂,也有一个伟大的对货币需求的影响21]。

货币供应量的变化将对房地产价格有很强的影响。近年来,房价迅速上涨。这是密切相关的人口的增加和货币宽松政策。这不仅带来隐患的运行平稳macroenvironment也给居民带来更大的压力。因此,货币政策的实施,我们认为有必要完全控制货币政策的实施,以防止过度的政策控制房地产价格的影响并减少房地产市场泡沫的形成。与此同时,我们需要促进房地产市场监管政策的有效实施,规范住房需求和房价过热,增加房地产的有效供给,正确并创建一个违反纪律和调控房地产市场健康良好的房地产交易环境。本文使用的资产选择microentities microfoundation建立货币需求模型来解释其经济意义。基于货币需求模型的建立,建立了货币市场的动态均衡模型,以及货币市场的动态平衡点的稳定性验证了通过数学推导。基于动态平衡模型的货币市场,货币供给的影响进行了分析。动态的影响:为了验证上述理论的正确性,本文进行了实证分析。 Through cointegration analysis and the vector error correction model (VECM model), the correctness and applicability of the established money demand model are verified, and money demand, total social wealth, spreads between expected stock returns and interest rates, and real estate expectations are found. There is a long-term equilibrium relationship between the rate of return and the interest rate. The total amount of social wealth, the expected rate of return on stocks, and the interest rate spread will have an impact on the demand for money in the short term.

2。建设人民币汇率风险的资产组合模型

2.1。资产选择理论

现代货币理论的基础资产选择理论,如图2。从经济参与者的资产配置的角度来看,西方学者考虑microagents持有货币资产的意愿和需求估计macro-money基于microagents的货币需求函数。凯恩斯首先建立了货币需求模型基于资产的角度选择microsubjects。基于居民对债券和货币投机资金需求,他提出了一个流动性偏好货币需求模型。希克斯领导的资产选择理论的基本原理,考虑到货币需求从资产配置的角度。如果风险存在,microentity选择使用自己的财富在各种类型的资产回报最大化。根据马科维茨的资产组合理论,托宾倡导的理念分析货币需求通过确定资产的比例,居民选择最大化效用在一定风险。基于上述理论,macroperformance macro-money微体需求资金的资产选择可以基于micro-money需求建立macro-money需求模型。

因此,为了构建日本的需求模型,我们可以借鉴外国学者提倡的资产选择理论和利用的资产选择行为microsubject microbasis的货币需求,它可以被视为持有资产。Microsubject:需求随机方法用于获得microentities货币需求模型,考虑随机其他microentities持有的资产和价格的波动。许多学者都采用这种方法来估计货币需求模型。从居民的最优行为,他们构建了一个实际货币需求函数考虑证券市场。

2.2。托宾的投资组合理论

托宾,居民可以选择持有的资产分为两类:一是货币资产,具有高流动性,无风险,稳定值,,另一个是其他形式的非货币资产,如有息资产或有形资产。这些资产通常有高风险、高回报的特点。考虑居民资产选择的比例持有为了最大化效用在一定风险。存在以下假设:(1)在日常生活中,居民只能选择持有货币和债券;持有的货币数量n,债券的数量b,债券价格 ,和外国居民所拥有的财富的总量 (2)居民选择持有货币资产的比例一个₁,持有债券资产的比例一个₂,一个₁+一个₂= 1。所有居民在经济风险厌恶,厌恶风险的期望。在收入的效用最大化的情况下,选择持有货币和债券的比例。(3)持有货币的回报是0,一年一度的固定利率债券的回报r,它带来的资本收益或损失 ;当预期未来收益不确定,总回报的资产组合可以表达。因此,基于随机漫步理论,是一个随机变量的均值为0,和预期回报率的资产组合是什么

在这里,我们假设的风险资产组合一个。假设债券发行人已经操作稳定,一年一度的固定收益债券是无风险的,和债券的资本利得和损失的风险 ,一个= 。

当一年一度的固定回报率r债券的资本利得和损失的风险是常数,资产组合的回报与风险成正比。函数来确定最优资产组合的图所示3,OC曲线的关系反映了资产组合的预期回报率E(R)和资产组合的风险一个。

3所示。货币投资组合理论的应用

3.1。其他资产的影响

居民持有的财产的类型是多样和广泛的。托宾的microsubject估计货币需求模型只考虑两种金融资产的货币和债券,而忽略了对其他资产。即使其他非现金资产的模型添加到托宾模型,分析问题的方法不会改变。以下的假设:(1)在日常生活中,居民可以选择持有货币和米类型的非货币资产;居民持有的总财富W。假设没有风险持有货币,通货膨胀是不考虑。(2)居民选择的比例持有货币一个₀和持有的比例我th非货币资产一个_我。aversers所有居民的经济风险。效用最大化条件下的预期收益与风险规避特征,选择持有各种资产比率。(3)持有货币的回报是0,持有的资产回报率我th非货币资产r_我,它带来的资本收益或损失 。(4)V_ij(我不等于j)代表的协方差我th和jth非货币资产回报,Vij (i = j)代表的第i个资产。非货币资产回报率的方差;总资产投资组合的预期回报率

投资组合的总风险

E(R),一个构成居民资产组合的可行集。根据冯Neumann-Morgenstern的期望效用理论,在选择行为基于风险和不确定性,决定根据最大预期收益标准(也就是说,各种投资选择的利弊比较基于预期的投资回报(决策)),有一定的合理性和准确性。因此,本文的期望效用最大化的居民持有的资产组合来确定各种居民持有的资产的比例。

其中,U效用函数,每个资产的回报率的回报率表达式是资产的预期回报率的居民。通过计算的货币资产的比率microagents总财富,我们可以确定microagents在我的国家的货币需求。

3.2。Microsubjects的资产选择行为

microentities的资产选择行为为保存的目的是使用财富和利润的一代。因此,有三个方向居民使用财富。一个是买赚钱的金融资产,另一是购买资产价值保护的特点,第三是持有货币。其中,赚钱的金融资产是金融资产,如债券、股票和期权。套期保值的资产属性主要指房地产。从我国目前的经济条件下,居民持有的非货币资产主要是股票和房地产。因此,本文只考虑三种资产:货币,股票和房地产(这里的货币被定义为一个狭窄的货币米₁,即流通中现金+储蓄存款)。也就是说,我的国家的microsubjects将选择货币的资产组合,股票,房地产基于效用最大化的原则下建立了风险偏好。其中,两个股票和房地产资产是特别的因为他们有虚拟经济的特征。

的虚拟经济与实体经济之间的本质区别在于其价格体系。实体经济的价格体系是基于成本和技术支持定价,而虚拟经济是基于资本化定价方法。虚拟经济的定价方法使其市场价格更依赖于人类的心理因素和内在的波动性在操作。在虚拟经济市场,市场信息对价格的影响,产品的价格敏感度高于实体经济。据马淮河的角度来看,虚拟经济的定价方法是基于人们的期望和市场信心,投机,稳定,和泡沫。虚拟经济资产的价格公式

在虚拟市场,价格是多少R(E)是预期收益的判断决定了市场信心,和我是折现率。由于虚拟经济的价格的特殊性,与实体经济相比,虚拟经济市场产品的价格更有可能上升或下降,从而导致大量的货币流入或撤离,导致整个再分配的数量的货币经济,如图4。虚拟经济是近年来新开发的概念。不同的学者有不同的定义,虚拟经济的市场范围。其中最常用的是前面提出的定义:“在广义虚拟经济是指经济活动除了物质生产活动和所有相关的劳务,和虚拟经济在狭义上仅指所有金融活动和房地产。“大多数研究采用刘Junmin狭窄的虚拟经济的定义,那就是虚拟经济定义为金融行业和房地产行业。从价格的角度来看,房地产采用资本化定价,虚拟经济的属性。根据当前的虚拟经济的发展,股票市场和房地产市场是两个行业,占据大部分的虚拟经济的资本。因此,本文采用的主流观点和定义了虚拟经济市场股票市场和房地产市场。本文采用房地产的狭隘定义,考虑到这一事实的虚拟经济属性房地产业更加仔细的检查,房地产作为一种资产,采用资本化定价方法。建筑结构与股票和房地产定价方法遵循虚拟经济的定价原则。

3.3。不同资产对货币需求的影响

与股票市场的快速发展,安全交易占交易总额的比例不断上升的经济系统。股票主要通过四种方式影响资金总需求:财富效应、资产组合效应、交易效应、替代效应,如图5。

3.3.1。财富效应

当股票价格上升,持有股票的居民有更多的名义财富。虽然收入保持稳定,但居民所拥有的财富和收入之间的比例不断上升,导致增加居民的投资和消费需求,进而产生更多的资金需求。反之,当股价下跌时,居民持有的名义财富减少,投资需求consumpt。下降,导致货币需求也下降。股票市场的财富效应主要影响长期货币需求的角度来衡量米₁。股市的财富效应的影响机制是股价↑↑⟶名义财富⟶投资、消费需求↑⟶货币需求股价↑↓↓⟶名义财富⟶投资、消费需求↓↓⟶资金需求。

3.3.2。资产组合的影响

关于货币作为一种资产,它的回报率是通货膨胀率为负,这是一个。当股票价格的波动性增加,持有股票的风险增加,和最初的投资组合的风险扩大。的情况下,居民的风险偏好不改变,居民自然会增加低风险资产投资组合的比例,以抵消风险,也就是说,增加拿在手里的钱,这就增加了对资金的需求。当股票价格的波动减少,持有股票的风险减少,和最初的投资组合的风险水平降低。在不改变风险偏好的情况下,居民自发地增加投资组合的风险。资产增加收入的比例。股票的投资组合效应的影响机制是股票价格波动↑↑⟶股票风险⟶投资组合风险↑⟶增加货币储备的比例,以抵消风险↑⟶货币需求股票价格波动↓↑↓⟶股票风险⟶投资组合风险↓⟶增加股票等高风险和高收益资产的比例增加回报↓↓⟶资金需求。

3.3.3。事务的影响

交易股票市场对货币需求的影响可以从三个方面来解释。一方面,居民大量的直接交易货币需求由于购买股票,进而推动货币需求的增加。另一方面,随着股票价格的上升,越来越多的交易产生的市场,需要更多的货币来支持交易的完成,从而推动总需求要钱。相反,由于居民获得的差异信息,或不同理解的信息,即使公司的基本面没有改变,有居民预期未来收益上升,因此选择贸易。交易量的增加引发了货币需求的增加。与此同时,股票交易量的增加也可能导致股票价格的增加,从而进一步扩大对货币的需求。股票的交易效应的影响机制是①股票交易⟶交易所产生的资金需求;②股价↑⟶交易量↑⟶资金需求↑↑资金需求;③预期未来回报增加⟶交易量股价↑↑⟶交易量↑↑⟶资金需求。

3.3.4。替代效应

当股票价格上涨时,居民投资组合中的股票的吸引力增加。为了获得最大的回报,居民主动增加持有的股票,和股市对货币替代效应,和对货币的需求减少。相反,如果股票价格下降,增加经济主体的资金,这将导致货币需求的增加。替代效应将影响长期资金的需求米₁和米₂汇率水平。股票的替代效应的影响机制是股价↑⟶主动放弃钱增加持股⟶货币需求股价↓↓⟶选择持有更多资金⟶↑资金需求。

总之,股票是通过财富效应和其他三种类型。效用的综合效应有积极影响货币需求,而替代效应的负面影响。股票的最终影响货币需求取决于四个效应的综合效应。还需要考虑股票作为一种资产货币需求模型,并进行实验测试。

4所示。算法模拟货币组合模型下基于深度学习

经验池回放的概念第一次被提出了以前的工作。深度学习需要大量的数据来调整参数的神经网络在训练。在强化学习,没有现成的数据集来训练神经网络。生成的数据是通过与环境的交互,所以学习新样本产生的环境。方法很难适用于网络。生成的数据交互可以保存以供将来使用较少的数据解决问题。经验池回放技术的诞生解决了这类问题。经验池回放可以增加样本的数量,这样可以用于多个时代训练,实现多个使用样本数据的目的。经验池回放存储生成的示例数据之前的互动环境和随机抽取训练网络的一部分在每个培训。经验池回放可以克服数据分布不平衡的问题,提高数据使用的效率。 Through repeated use of the previous samples to explore and learn the environment, the problem of only learning the latest sample data in the past is well avoided. When the experience pool capacity reaches the set maximum value, the new sample data will replace the oldest sample data, thus ensuring that the probability of the sample data being selected is similar.

通过引入经验池回放功能,尽管网络输入数据必须是连续的,小批量的培训变得可行。不同于之前的深池取样强化学习经验,前面的采样数据是离散和无序。在这个计划中,数据分批量必须安排在时间序列。因此,即使大多数的小批量的数据重叠的两个不同时期的数据,它们被认为是不同的和有效的。如图6,每一批n的样本数据;然后,(结核、结核+n)和(结核病+ 1,结核病+n+ 1)不同批次都是有效的。当股票价格上涨时,居民投资组合中的股票的吸引力增加。为了获得最大的回报,居民主动增加持有的股票,和股市对货币替代效应,和对货币的需求减少。相反,如果股票价格下降,增加经济主体的资金,这将导致货币需求的增加。替代效应将影响长期资金的需求米₁和米₂汇率水平。

使用上面的想法,如图7,价格矩阵的大小[3]20日,24日,通过逐点的输入网络第一次卷积操作,使用1×1卷积内核和ReLu激活函数执行三种类型的输入信息融合和处理的货币属性,然后使用改进的切除卷积操作来处理不同货币的每个特性图和每个货币的数据信息在一段时间内获取大小的两组特征[3]20日24日。然后,将两组特征图和使用一个典型的3×3卷积内核执行卷积和1×2平均池操作获得功能的地图大小[6]20日12日。然后,使用1×12卷积内核压缩特性映射到一个特征向量长度20日和卷积核的数量设置为12 12维的特征图谱。下面的网络结构是一样的。

资产组合效应:关于货币作为一种资产,它的回报率是通货膨胀率为负,这是一个。当股票价格的波动性增加,持有股票的风险增加,和最初的投资组合的风险扩大。的情况下,居民的风险偏好不改变,居民自然会增加低风险资产投资组合的比例,以抵消风险,也就是说,增加拿在手里的钱,这就增加了对资金的需求。当股票价格的波动减少,持有股票的风险减少,和最初的投资组合的风险水平降低。在不改变风险偏好的情况下,居民自发地增加投资组合的风险。资产的比例来增加收入。

DN代表的天数在返回显示负增长,val期间。SR表明考虑利润的因素和风险因素。在某种程度上,它在多大程度上反映了单位的风险基金净值增长率高于无风险利率。如果夏普比率大于零,则表明该基金的无风险回报率超过了其平均净值增长率在测量期间。夏普比率越小,越低回报的基金的单位风险。如图8比较的图表显示了投资组合价值val CNN和其他传统方法的结果在时间从12月4日,2016年,2017年2月1日。20为货币资产,在20时间间隔采样的数据实验结果曲线,也就是说,在10个小时的间隔。传统的投资组合策略算法跟踪策略。CNN的战略网络的最终投资组合价值已经超过了24个或10,这是远远高于其他传统投资组合策略的方法。microentities的资产选择行为为保存的目的是使用财富和利润的一代。因此,有三个方向居民使用财富。一个是买赚钱的金融资产,另一是购买资产价值保护的特点,第三是持有货币。其中,赚钱的金融资产是金融资产,如债券、股票和期权。套期保值的资产属性主要指房地产。从我国目前的经济条件下,居民持有的非货币资产主要是股票和房地产。 Therefore, this article only considers three assets: currency, stocks, and real estate (the currency here is defined as a narrow currency米₁,即流通中现金+储蓄存款)。该国microsubjects会选择货币的资产组合,股票,房地产基于效用最大化的原则下建立了风险偏好。其中,两个股票和房地产资产是特殊的,因为他们有虚拟经济的特征。RMR法相对有效,和两个后续的影响策略不是很令人满意。

5。结论

本文使用的资产选择microentities microfoundation建立货币需求模型来解释其经济意义。基于货币需求模型的建立,建立了货币市场的动态均衡模型,以及货币市场的动态平衡点的稳定性验证了通过数学推导。基于动态平衡模型的货币市场,货币供给的影响进行了分析。动态的影响:为了验证上述理论的正确性,本文进行了实证分析。通过协整分析和向量误差修正模型(结果模型),建立了货币需求模型的正确性和适用性验证,和资金需求,社会总财富,预期股票收益和利率之间的利差,房地产的预期。之间存在长期均衡关系的回报率和利率。社会财富的总量,股票预期收益率和利率传播会影响货币需求在短期内。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以要求作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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