基于GARCH-EVT模型的人民币汇率风险测度研究

发布时间：2019-10-23 07:12

【摘要】：考虑到金融资产收益序列的时变性和厚尾性,本文采用GARCH模型和EVT模型相结合的方法研究人民币汇率风险测度,求出了相应置信水平下的汇率风险值。返回检验的结果表明,基于GARCH-EVT模型的人民币汇率风险方法要明显优于传统的历史模拟法和极值理论方法,而且在低置信水平下,用条件在险值CVaR来预测汇率风险值会得到更准确的结果。
【图文】：

　　为了查看EVT模型对残差序列Zt的拟合情况,我们以USD为例,作超限分布的GPD估计和尾部估计图(图1)。从图中我们可以看到USD序列超限分布和尾部都拟合得非常好。图1　USD残差序列下尾的超限分布GPD拟合图及尾部估计图已知残差序列的参数值后,再由式(7)、式(8)可以得到残差序列的风险值VaR(z)q,CVaR(z)q以及σt+1值,并最终得到未来一天的风险值VaR和CVaR。本文,我们计算得到了四种人民币汇率在2008年7月26日这天的风险值。如表4所示:表4　人民币汇率{rt}的风险价值VaR与期望损失CVaR值置信度测度方法USD EUR JPY HKD0. 900VaR 0. 0008 0. 0059 0. 0059 0. 0008CVaR 0. 0013 0. 0081 0. 0086 0. 00130. 950VaR 0. 0012 0. 0073 0. 0078 0. 0011CVaR 0. 0016 0. 0096 0. 0104 0. 00160. 990VaR 0. 0019 0. 0110 0. 0120 0. 0019CVaR 0. 0023 0. 0135 0. 0144 0. 00230. 995VaR 0. 0022 0. 0127 0. 0137 0. 0022CVaR 0. 0025 0. 0153 0. 0160 0. 0026　　由表4可知:(1)投资人有90%的把握肯定在接下来一天里,美元(USD)、欧元(EUR)、日元(JPY)、港元195金融经济　
【作者单位】： 中南大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金课题(编号:70973145)资助
【分类号】：F224;F832.6

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本文编号：2552002