基于GARCH模型的人民币汇率风险的VaR方法研究

发布时间：2017-06-25 13:01

  本文关键词：基于GARCH模型的人民币汇率风险的VaR方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自从2005年人民币实施浮动汇率机制以来，人民币汇率的波动较为频繁。2010年，我国进一步推进了人民币汇率形成机制改革，增强了人民币汇率弹性。随着汇率市场化改革的进行，，人民币汇率波动日渐市场化，我国涉外贸易投资主体、商业银行、中央银行等各大经济主体所面临的汇率风险也日益凸现。在此背景下，加强人民币汇率风险管理已成为摆在各大经济主体面前的重大课题，而其核心和前提是实现对人民币汇率风险的有效度量。 本文以2005年7月25日至20013年3月22日人民币汇率数据为样本，先用GARCH模型计算对数收益率方差，然后计算其VaR值,测算人民币汇率风险，最后通过Kupiec失败频率检验法检验模型的有效性。实证分析结果表明，人民币中间汇率对数日收益率相比于正态分布更适合t分布，对数收益率具有平稳性，不存在序列相关性，但具有异方差性，适合GARCH模型研究前提；通过比较不同阶数的GARCH模型，四种对数收益率均是GARCH(1，1)拟合优度最佳；所计算出的VaR值能很好的反映四个对数收益率序列的波动情况，GARCH模型在95％的置信水平下通过了失败频率检验法。
【关键词】：人民币汇率 波动性 GARCH模型 VaR
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F224;F822;F832.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 引言8-12
• 1.1 选题背景及意义8-9
• 1.2 文献综述9-10
• 1.2.1 汇率波动性建模文献综述9-10
• 1.2.2 VaR方法文献综述10
• 1.3 研究思路与内容10-11
• 1.4 研究创新点11-12
• 第2章 GARCH-VAR模型方法概述12-19
• 2.1 VAR方法基本原理12-16
• 2.1.1 VaR定义12
• 2.1.2 VaR计算的基本原理12-13
• 2.1.3 计算VaR的主要方法13-16
• 2.2 基于GARCH模型的VAR方法的基本原理16-19
• 2.2.1 GARCH模型简介16
• 2.2.2 GARCH模型扰动项分布的问题16-17
• 2.2.3 基于GARCH模型的VaR方法17-19
• 第3章 人民币汇率风险的实证研究19-32
• 3.1 数据选取及指标的定义19-21
• 3.1.1 数据的选取19
• 3.1.2 指标的选取和定义19-21
• 3.2 样本的基本统计特征分析21-23
• 3.3 GARCH模型适用前提探讨23-26
• 3.3.1 平稳性检验23-25
• 3.3.2 相关性检验25
• 3.3.3 异方差性检验25-26
• 3.3.4 小结26
• 3.4 GARCH模型的建立26-29
• 3.4.1 美元兑人民币日收益率序列的GARCH模型27
• 3.4.2 欧元兑人民币日收益率序列的GARCH模型27-28
• 3.4.3 日元兑人民币日收益率序列的GARCH模型28
• 3.4.4 港元兑人民币日收益率序列的GARCH模型28-29
• 3.5 基于GARCH模型的VAR计算29-30
• 3.6 VAR计算效果检验30-32
• 第4章 结论32-33
• 参考文献33-35
• 附录35-38
• 致谢38-39

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 余波;罗辉;;关于人民币汇率波动的研究——基于GARCH模型的分析[J];当代经济;2009年13期

2 王德全;;外汇风险度量研究——基于GARCH类模型及VaR方法[J];南方金融;2009年08期

3 朱孟楠;严佳佳;;人民币汇率波动:测算及国际比较[J];国际金融研究;2007年10期

4 林美艳;薛宏刚;张月;;VaR模型及其在上海股市中的应用[J];辽宁大学学报(自然科学版);2006年01期

5 王佳妮,李文浩;GARCH模型能否提供好的波动率预测[J];数量经济技术经济研究;2005年06期

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本文编号：482147