基于GARCH模型VAR方法的人民币外汇交易风险控制
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图片说明： 实证分析2.1样本选取本文选取2005年6月3日到2011年3月18日的美元兑人民币的中间价日汇率数据，共863个，所有数据来源于国家外汇管理局提供的统计数据。应用Eviews5.0进行数据处理，并进行相应的分析和处理。2.2数据处理用Pt表示美元兑人民币日汇率t期中间价，rt表示收益率，为了缓解收益率序列的波动幅度，采用对数差分的方法，用公式表示为，rt=lnPt/Pt-1。采用连续收益率法计算日收益率，用Eviews5.0软件对数据进行初步统计分别得出日收益率波动曲线直方图及相关描述统计量，如图1所示。图1美元/人民币日收益率的直方图和相关统计量由图1可知，样本期内，日收益率序列偏度S=-0.6164，峰度为K=9.8258，与标准正态分布（S=0,K=3）相比，呈现出左偏、尖峰的特征。Jarque-Bera的正态性检验为874.0，p值为0，充分说明日收益率分布显著异于正态分布，并从图1中看出其收益分布呈现“厚尾”特征。又由下图2可以看到，收益率的波动呈现明显的集聚性特征。图2美元/人民币日收益率波动图对收益率序列进行单位根检验，滞后阶数选择为12，包含常数项。检验结果显示，ADF=-17.647，其小于在1％显著性水平下的临界值-3.4452，因此本样本时间序列不存在单位根，这表明人民币/美元日收益率序列是平稳序列。对收益率序列进行序列相关性检验。在滞后阶数为12的相关图上看，日收益率序列的自相关函数和偏自相关函数值都很小，均小于0.1，并且趋于0，表明收益率序列并不具有自相关性。Ljung-Box-PierceQ检验的结果也说明日收益率序列不存在明显的序列相关性。因此，本文不妨设日收益率方程为：rt=c+εt。由上分析，我们可以看出，人民币/美元的收益率分布并不服从标准的正态分布，而是表现出尖峰、厚尾的特征，?
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图片说明： 波动幅度，采用对数差分的方法，用公式表示为，rt=lnPt/Pt-1。采用连续收益率法计算日收益率，用Eviews5.0软件对数据进行初步统计分别得出日收益率波动曲线直方图及相关描述统计量，如图1所示。图1美元/人民币日收益率的直方图和相关统计量由图1可知，样本期内，日收益率序列偏度S=-0.6164，峰度为K=9.8258，与标准正态分布（S=0,K=3）相比，呈现出左偏、尖峰的特征。Jarque-Bera的正态性检验为874.0，p值为0，充分说明日收益率分布显著异于正态分布，并从图1中看出其收益分布呈现“厚尾”特征。又由下图2可以看到，收益率的波动呈现明显的集聚性特征。图2美元/人民币日收益率波动图对收益率序列进行单位根检验，滞后阶数选择为12，包含常数项。检验结果显示，ADF=-17.647，其小于在1％显著性水平下的临界值-3.4452，因此本样本时间序列不存在单位根，这表明人民币/美元日收益率序列是平稳序列。对收益率序列进行序列相关性检验。在滞后阶数为12的相关图上看，日收益率序列的自相关函数和偏自相关函数值都很小，均小于0.1，，并且趋于0，表明收益率序列并不具有自相关性。Ljung-Box-PierceQ检验的结果也说明日收益率序列不存在明显的序列相关性。因此，本文不妨设日收益率方程为：rt=c+εt。由上分析，我们可以看出，人民币/美元的收益率分布并不服从标准的正态分布，而是表现出尖峰、厚尾的特征，并且波动呈现集聚性。2.3建立模型首先通过ARCHLM检验来判断美元/人民币收益率序列是否存在ARCH效应。本文选择滞后12阶的LM统计量(Obs*R-squared)值的相伴概率为0.00，小于0.05的显著性水平。因此，拒绝原假设，残差序列存在高阶ARCH效应，故选择GARCH模型。采用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（Schwarz）贝叶?
【作者单位】： 南阳理工学院商学系;
【基金】：河南省科技厅课题(082400451490)
【分类号】：F224;F832.6
【二级参考文献】
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本文编号：2513623
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