匯率量化預測

摘要：透過量化分析得到的短期（0-3個月）觀點

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1.多因子分析

12月16日，我們發表了一份題為《匯率展望：做空歐元兌日圓正當時》的報告。今天，我們將透過量化分析進一步深入研究匯率市場。我們的匯率量化預測工具是基於計量經濟學多因子迴歸模型。此方法涉及、識別和分析影響匯率的關鍵因素。這些因子包括：

匯率趨勢：與其他金融資產一樣，匯率表現出自己的趨勢慣性（圖1.1）。

圖1.1：歐元兌美元

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經濟成長指標：實質GDP成長、製造業PMI、服務業PMI、消費者信心指數、商業信心指數和投資者信心指數等指標反映了一個國家的經濟實力。強勁的經濟通常支持貨幣升值。

勞動市場狀況：就業成長、勞工參與率和失業率等指標凸顯了一個國家勞動市場的穩定性和健康狀況，這是貨幣穩定的基礎（圖1.2）。

圖1.2：歐元兌美元與失業率

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通膨指標：通膨指標（如CPI、核心CPI、PPI、RPI）的上升可能促使央行提高利率，利多匯率。然而，長期持續的高通膨可能導致其貨幣由國內貶值蔓延至國際市場，導致中長期的匯率貶值（圖1.3）。

圖1.3：歐元兌美元與CPI

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對外貿易與投資：貿易順差/逆差、國際收支、對內證券投資和對內FDI等變數影響匯率變動。淨出口成長和對內投資增加通常支持貨幣升值。

財政政策：政府消費、投資、稅收、財政赤字和債務水準等因素影響貨幣價值。雖然短期政府支出可能會刺激經濟並加強貨幣，但長期財政赤字和債務上升會削弱投資者信心，對匯率造成下行壓力。

貨幣政策：央行的措施，如政策利率調整、量化寬鬆(QE)或緊縮(QT)，都會影響資本流動。寬鬆的貨幣政策通常會導致資本流向高收益市場，從而減少國內貨幣的需求並使其貶值（圖1.4）。

圖1.4：歐元兌美元與M2成長

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金融市場：銀行間貸款利率與10年期公債殖利率等指標顯示市場利率與匯率之間有強烈的正相關（圖1.5）。繁榮的股市也能吸引資本流入，進而支撐貨幣價值。

圖1.5：歐元兌美元與10年期公債殖利率

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大宗商品價格：商品貨幣的價值與大宗商品價格密切相關。例如，澳元受鐵礦石和煤炭價格的影響，而紐西蘭元則與農產品價格呈正相關（圖1.6）。

圖1.6：澳幣兌美元與金屬價格

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2.模型開發流程

• 通用模型創建：我們首先將上述所有具有經濟意義的變數納入模型，形成一個綜合或「通用」模型。
• 模型最佳化：使用「通用到特定」(GTS)方法，我們進行模型完善。此方法應用統計檢定（如R²決定係數、F檢定、學生t檢定、p值）來刪除統計上不重要的變量，確保模型穩健。
• • R²決定係數：模型中自變數的解釋能力。例如，R²=0.9表示自變數可以解釋應變數中90%的變化。
  • F检验：用于测试整体模型是否具有统计显著性，具体评估所有自变量是否一起显著解释应变量的变化。
  • 学生t检验：评估模型中的各个系数（参数）是否与零有显著差异，表明它们对解释应变量的贡献。
  • p值：基於零假設為真，觀察真實資料和預估資料相同的機率。較低的p值（通常<0.05）顯示了強有力的證據反對零假設。
• 係數計算與回測：我們利用20年的歷史資料計算了模型係數。我們的回測顯示，今年以來，在方向上，我們模型預測準確率為64%-82%（圖2.1-2.6）。
• 預測：根據我們最終完善的模型，我們預計到2025年3月底，主要貨幣兌美元將貶值。

圖2.1：各貨幣回測準確率排名（2024年1月-2024年11月）

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圖2.2：回測歐元兌美元

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圖2.3：回測英鎊兌美元

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圖2.4：回測美元兌日圓

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圖2.5：回測澳幣兌美元

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圖2.6：回測美元兌加幣

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