“8.11”汇改后的人民币汇率风险测度

发布时间：2020-11-16 19:56

　　 人民币汇率风险的精准计算和预测是管理和控制汇率风险的首要条件,并随着外汇市场的发展与完善受到越来越多的重视。文章利用GARCH模型和在险价值模型(CVaR)对人民币汇率风险进行测度。首先,对人民币汇率收益率进行统计特征分析,以确定GARCH族模型的适用性;其次,使用四种GARCH族模型对人民币汇率的波动性进行考量,根据变量的显著性和AIC准则筛选出性质最优的GARCH(2,2)模型。并基于金融时间序列可能出现的杠杆效应、非对称效应和均值效应,进一步建立了TGARCH(2,2)、EGARCH(2,2)、TGARCH(2,2)-M和EGARCH(2,2)-M。将以上五种模型进行比较,筛选出拟合程度较好的GARCH(2,2)模型。针对金融时间序列的"尖峰厚尾"性,文章还对GARCH(2,2)-N、GARCH(2,2)-T与GARCH(2,2)-GED进行分析,筛选出用于风险测度的GARCH(2,2)-N模型;再次,将利用刻画出的波动率带入到在险价值模型中完成人民币汇率风险的测度,将测度值与真实值进行比较,可以看到测度结果与真实结果较为接近,可以在本模型基础上建立人民币汇率风险预警体系。最后,基于实证研究结果给出政策建议与结论。
【部分图文】：

ARMA模型形式是金融时间序列的常见形式。为建立准确的均值方程，有必要对滑动平均阶数(p)和自回归阶数(q)阶数进行确定，而样本的自相关函数与偏相关函数的数学特征（拖尾性、截尾性）为p、q的判断给出依据。从图4和图5中可以看出，序列的各阶自相关和偏自相关系数均落入95%的置信区间以内，可以认为序列各阶自相关与偏相关系数为0，故人民币汇率收益率序列不满足ARMA模型形式。基于此，于是，本文假设样本序列遵循随机漫步模型，具体如式(2)所示：图2 Quantile-Quantile图

Quantile-Quantile图

在建立GARCH模型之前，需对ARCH效应进行统计检验。只有模型存在条件异方差，GARCH模型的建立才有意义。这里的ARCH效应的检验使用的是残差平方图检验法和ARCH-LM检验法。图4 人民币汇率收益率各阶偏相关系数图
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本文编号：2886596