“8.11”汇改后的人民币汇率风险测度

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。     

汇改后中国外汇市场的波动性分析

本文分别用GARCH模型和EGARCH模型对中国汇率形成机制改革前后中国外汇市场的核心汇率美元／人民币汇率的波动性进行模拟，发现GARCH模型较EGARCH模型能够更好地模拟中国外汇市场的波动性，通过对汇改前后中国外汇市场波动性进行对比，指出汇改后中国外汇市场的有效性得到明显改善。     

外汇汇率的相关性及波动性研究

本文基于相关性分析和GARCH族模型,通过对2002年7月21日到2009年7月21日的美元、欧元和日元兑人民币的日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率制度改革以后汇率市场的相关关系变化情况,然后运用GARCH类模型对美元、欧元和日元兑人民币的汇率波动性进行了对比研究,最后总结得出相关结论。     

人民币汇率对股票价格指数的影响

文章利用GARCH模型度量人民币汇率与上证指数收益波动率,研究结果显示,ARCH效应和外部冲击对波动的影响比较小,而GARCH效应比较大,波动持续性较强。人民币汇率波动率是影响上证指数波动的一个原因,另外,上证指数波动率也是引起人民币汇率波动的一个原因。     

隐含波动率、GARCH模型对汇率的预测效果比较

一、引言 目前预测汇率的方法很多,本文主要对两种方法的预测效果进行实证比较：一种是通过外汇期权的隐含波动率挖掘出汇率的价格信息从而对汇率做出预测;一种是运用时间序列的GARCH模型做出汇率预测,最后比较这两种方法的实际预测效果。文章以下部分的结构如下：第二部分用隐含波动率挖掘的信息预测汇率;第三部分用时间序列GARCH模型预测汇率;第四部分为两种预测方法的比较及结论。     

基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

随着我国资本市场的开放与发展,汇率的频繁波动所带来的外汇风险越来越受到重视,对于外汇风险的测量与控制是防范外汇风险的关键。本文基于GARCH类模型对美元、欧元、日元、港币、英镑五种货币对人民币的外汇汇率进行实证分析,得出这五种汇率的时间序列均存在显著的ARCH效应,并建立相应的GARCH模型,五种汇率前期汇率波动受到外部冲击而更加剧烈,且均不存在显著的风险补偿效应,五种汇率系统具有自我稳定功能等相关结论。     

金融危机前后人民币汇率波动的比较分析

本文将汇率改革以来的人民币汇率数据分为金融危机前、中、后三个阶段,利用GARCH类模型分别进行研究。只有金融危机后的数据满足GARCH模型平稳条件。金融危机前人民币汇率波动对于人民币升值具有杠杆效应,同时人民币升值的消息对人民币波动具有非对称效应。金融危机后这种杠杆效应仍然存在,但是不存在非对称效应。结果表明:虽然人民币汇率市场化条件正在逐步改善,但是目前我国仍然应该实行有管理的浮动汇率制度,可以适当放宽浮动区间。     

GARCH模型在我国外汇风险度量中的应用

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文运用时间序列的GARCH模型,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测.     

基于ARCH族模型对人民币汇率波动的实证研究

本文使用人民币汇率改革后约10年的人民币兑换美元的日汇率值对人民币的汇率波动性进行实证研究,通过建立GARCH模型来分析人民币/美元汇率收益率的ARCH效应以及通过建立TARCH和EARCH模型来分析人民币汇率市场的非对称性和杠杆效应,同时提出相应的政策建议。     

基于时间序列方法的汇率波动研究

准确研究汇率的波动规律是进行汇率预测和风险控制的基础。本文通过应用ARCH族模型对人民币汇率形成机制改革以来的人民币/美元高频日汇率数据进行实证研究,发现GARCH模型对日汇率数据有很好的拟合效果。模型显示人民币对美元汇率收益序列波动有很明显的时变异方差性。发现当期收益率受前一天及上周同一天收益率显著影响。     

基于GARCH与EGARCH模型的人民币外汇市场羊群效应实证分析

自我国实行汇率制度改革以来,汇率市场的开放程度进一步增加,汇率的波动更加频繁,而汇率的波动使我国外汇市场出现了羊群效应.本文通过人民币汇率收益序列,建立GARCH和EGARCH模型,研究我国外汇市场的羊群效应现象.结果表明,汇率收益波动的聚集性确实反映了外汇市场的羊群行为.     

基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量

随着我国汇率制度改革的不断推进,人民币汇率的波动日趋频繁。我国对外经济贸易的飞速发展以及高额的外汇储备使得汇率风险的控制与防范成为当务之急,选择合理的外汇风险计量与预测的方法是外汇风险防范的重要前提。本文选取2010年6月19日至2012年6月19日期间485个交易日人民币兑美元汇率的中间价,选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量,并通过准确性检验,得出人民币汇率风险计量的最优模型。     

GARCH模型与VaR法在外汇风险度量中的应用

目前,在汇率波动日趋频繁的背景下,外汇风险日益引起关注。外汇风险防范和控制的关键在于其度量和预测。本文尝试引入GARCH模型和VaR法来解决这个问题,这个过程是分两步来进行的:首先用GARCH模型对外汇市场存在的风险作定量分析;然后,再以GARCH模型计算的方差为基础,运用VaR法进一步度量外汇市场风险,从而使不同类型的风险投资者,可以根据自己的风险厌恶程度,计算各自的VaR值,达到预测及控制外汇风险的目的。     

基于GARCH模型族的人民币基准汇率波动率的实证分析

本文基于GARCH模型族,通过对2005年7月20日至2008年12月31目的人民币对美元的高频日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率体制改革三年以来人民币对美元汇率的波动特征,并充分结合当前金融危机背景下对我国汇率市场的影响,以说明人民币对美元汇率的基本趋势变化,为制定人民币对美元汇率政策提供了参考。     

渐进式汇改背景下的中国商业银行汇率风险研究

汇率市场化改革的推进促使人民币汇率波动逐步扩大,汇率风险正日益引起中国银行业,特别是大型银行的高度关注。本文首先运用GARCH均值模型检验中国上市银行的汇率风险暴露情况,并选出汇率风险暴露显著的工行、中行、建行3家银行作为研究对象。进而结合汇改进程,利用EGARCH模型测算出3家银行外汇敞口的风险价值。实证结果显示:过去几年中,3家大银行的外汇风险价值出现大幅上涨,汇率风险有所提升,且汇率风险与银行外汇资产规模呈正向关系。导致汇率风险上升的原因主要是汇率波动扩大,外汇敞口不断增加。基于实证结果,本文对中国商业银行提升汇率风险管理能力给出了针对性建议。     

人民币汇率波动特征动态化研究

本文通过GARCH（1,1）-t模型,以人民币／美元汇率为样本,研究了汇改以来人民币汇率的动态波动特征。通过实证分析发现,人民币汇率波动存在明显的集聚性和尖峰厚尾性,且比较容易受到过去波动和外界的冲击,表明汇改以来人民币汇率市场化程度明显提高。对子区间的分析表明,随着人民币汇率管制的逐渐放宽和人民币国际化速度的加快,汇率波动所受的外界因素影响越来越多,波动幅度越来越大,但动态参数估计结果显示不能简单得出汇率管制放松和人民币国际化一定使得汇率波动增加的结论。     

汇改对我国中小企业出口的影响测度与预测——基于汇改后月度数据的实证分析

当前我国中小企业出口经营困境凸显,进一步汇改是否会加剧其困境成为关注的焦点。本文基于汇改后的月度数据,采用GARCH模型分析各次汇改对汇率弹性的影响特征,构建向量误差修正模型测度和预测汇改对中小企业出口的影响。结果表明:汇改促使人民币每升值1%,其出口减少3.874%;汇率弹性增强1%,其出口减少0.034%。预测的中小企业出口总额较为平稳。进一步汇改以增强汇率弹性为核心不会对中小企业出口总量造成大的冲击。     

人民币汇率与股市的风险溢出效应再检验 ——基于马尔科夫转换GARCH模型和混合时变copula模型的研究

本文以人民币兑美元汇率和沪深300指数为研究对象,使用马尔科夫转换GARCH模型分析了两者的波动非线性特征,利用该模型将汇率波动按照低频和高频状态分成了三个区间,并且从时间上与2015年的汇改相重合.同时,使用混合时变copula对三个子样本上汇率市场和股票市场波动率关联性建模.研究发现:2015年的汇率改革重塑我国汇率市场和股票市场的风险溢出效应;汇改后,两市风险关联性增加,并表现出了正面溢出效应.     

亚洲货币单位与人民币汇率波动

本文主要讨论在亚洲货币单位视角下人民币汇率自汇改以来价值波动的情况。介绍了亚洲货币单位的起源和构成,阐明了目前我国实际盯住美元汇率制度的现实情况,从汇率稳定角度对人民币盯住单一美元和盯住亚洲货币单位进行了比较,并采用GARCH(1,1)模型对人民币双边汇率波动弹性进行了检验分析,结果表明,人民币在盯住美元条件下弹性趋于增大,但幅度仍有不足。     

汇率制度改革后的人民币汇率风险度量

汇率收益率存在以下典型特征:尖峰厚尾、偏斜和波动聚集性。因此,本文考虑两种厚尾分布,即t分布和广义误差分布;并引入一种门限GARCH模型——GJR模型来实现VaR的动态建模。实证研究表明,基于广义误差分布和GJR模型的VaR模型具有最优良的性质。