基于汇率—利率联动性的汇率市场风险度量研究

发布时间：2017-04-21 13:11

  本文关键词：基于汇率—利率联动性的汇率市场风险度量研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前我国经济处于转轨时期,随着金融自由化程度的不断加深,金融产品的价格波动日趋增大。同时,金融市场的规模也不断扩大,大量资金流向了国际市场,汇率市场所占的地位也越来越重要。近年来,外汇市场日益融合在一起,在不同的汇率市场波动和风险中表现出合作的动态和复杂的动态。一个国家外汇市场的发达程度标志着这个国家经济发展水平。本文使用2010年6月19日到2015年3月31日,二次汇改后的日数据。运用理论建模和实证分析相结合的方法进行研究。本文主要研究汇率市场中基于汇率-利率联动性的风险度量。近年来,随着贸易不断受到世界各地不同资源的同时冲击,外汇市场成为规模最大、最复杂的动态的经济体系之一,外汇市场作为国际贸易中的关键变量,在国际经济中起着战略作用。与过去相对单一市场结构相比,科技的发展伴随着全球经济一体化推动着外汇市场成为一个完整的市场。外汇市场与外部市场密切相关,并容易受到外部冲击。在外汇市场投资者面临的投资组合的波动率和风险也大大增加。在不同外汇市场上投资组合风险的度量和准确估计需要同时考虑在建模过程中的波动性运动和它们的相互关系。本文首先对汇率-利率联动关系的理论模型,进行了简单的介绍,在宏观经济下,以M-F-D模型为基础,对我国的汇率-利率联动关系进行了分析。然后基于VAR模型研究汇率-利率水平联动关系通过ADF检验、协整关系检验、Granger因果检验、VAR模型以及脉冲响应函数等统计计量方法实现。利用VARMA-DCC-MGARCH模型、MSV模型对人民币汇率和利率的波动性及波动联动性进行实证检验,并对两种联动模型进行了比较。实证研究结果表明,人民币汇率与利率间存在着水平(均值)联动性,以及存在双向的波动相互作用。MGARCH模型分析汇率-利率波动联动关系优于MSV模型。最后本文在此汇率-利率联动性的基础上选用VAR-DCC-MGARCH模型对汇率市场风险进行VaR度量研究,实证分析发现基于VARMA-DCC-MGARCH模型的VaR预测值精确度较高。
【关键词】：汇率市场 联动机制 VAR模型 GARCH模型 MSV模型 风险度量
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.6;F832.5;F224
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 研究背景及研究意义15-16
• 1.1.1 研究背景15-16
• 1.1.2 研究意义16
• 1.2 文献综述16-22
• 1.2.1 汇率决定理论和模型16-17
• 1.2.2 汇率-利率水平的联动关系17-18
• 1.2.3 汇率-利率波动性的联动关系18-19
• 1.2.4 风险度量研究19-22
• 1.3 研究思路及主要内容22-23
• 1.3.1 研究思路22-23
• 1.3.2 主要内容23
• 1.4 本文的创新点23-25
• 第二章 汇率与利率联动关系的理论分析25-33
• 2.1 汇率和利率关系的经典理论模型25-26
• 2.1.1 利率平价理论25
• 2.1.2 Krugman和Obstfeld模型25
• 2.1.3 Mundell-Fleming-Dornbush模型25-26
• 2.2 利率与汇率联动关系的定义26-27
• 2.3 汇率和利率联动的作用机制27-28
• 2.4 基于M-F-D模型的汇率-利率联动机制的分析28-33
• 2.4.1 变量选取28
• 2.4.2 实证结果28-33
• 第三章 汇率-利率联动关系的实证分析33-53
• 3.1 基于VAR模型分析汇率-利率水平联动关系33-42
• 3.1.1 理论模型及方法33-35
• 3.1.1.1 变量的平稳性检验33
• 3.1.1.2 协整关系检验33-34
• 3.1.1.3 Granger因果检验34
• 3.1.1.4 VAR模型34-35
• 3.1.1.5 脉冲响应函数35
• 3.1.2 变量和数据的选取35-36
• 3.1.3 汇率与利率水平联动性的实证结果分析36-42
• 3.1.3.1 单位根检验36-37
• 3.1.3.2 协整关系检验37
• 3.1.3.3 Granger因果关系检验37-38
• 3.1.3.4 VAR模型的建立38-41
• 3.1.3.5 脉冲响应函数41-42
• 3.2 基于多元GARCH模型和SV模型的汇率-利率波动联动关系的实证分析42-53
• 3.2.1 多元GARCH模型42-45
• 3.2.2 多元SV模型45-47
• 3.2.3 基于MGARCH模型与MSV模型的实证研究47-50
• 3.2.4 两种模型比较50
• 3.2.5 本章小结50-53
• 第四章 基于MGARCH模型的VaR度量53-59
• 4.1 风险度量的VaR模型53-55
• 4.2 基于MGARCH模型的VaR估计55-57
• 4.3 本章小结57-59
• 第五章 结论和政策建议59-63
• 5.1 主要结论59-60
• 5.2 完善我国汇率-利率联动机制的相关建议60-61
• 5.2.1 放宽利率管制60
• 5.2.2 推进汇率市场化60-61
• 5.2.3 扩大资本项目开放61
• 5.3 完善VaR模型在我国汇率市场应用的政策建议61-63
• 5.3.1 规范市场运作61
• 5.3.2 完善汇率风险管理61-62
• 5.3.3 量化方法对市场风险进行度量62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-69
• 研究成果及发表的论文69-71
• 作者及导师简介71-72
• 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书72-73

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张溢;王珂;姜霖;;美元汇率与国际油价走势相关性分析[J];国际石油经济;2014年05期

2 柴建;张钟毓;付举磊;郭菊娥;汪寿阳;;国际原油价格系统结构性突变识别与分析[J];管理科学;2014年02期

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 孙建波;美元汇率变化与国际石油价格波动的相关性研究[D];山东大学;2013年

2 万忆怡;中国房地产市场与股市互动机制的实证分析[D];江西财经大学;2013年

3 孙淑鹏;人民币汇率波动对中国石油进口贸易的影响研究[D];中国海洋大学;2014年

4 李芹;国际石油供需新格局下我国海外石油供应策略研究[D];中国石油大学（华东）;2013年

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本文编号：320416