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模型的人民币汇率收益率预测研究

对美元/人民币汇率的日收益率进行分析,其具有金融时间序列尖峰厚尾的统计特征,名义汇率存在波动聚集效应。本文基于调整经验似然方法估计GARCH模型中的参数并建模,发现GARCH-M模型相对于GARCH模型来说拟合效果更好。     

人民币利率汇率双重风险动态与静态独立管理

我国出口企业在生产中需要借款,又在产品出口中收到外汇货款,由于人民币利率和汇率波动,企业面临很大人民币利率汇率双重风险。我们研究用变量表示人民币利率汇率双重风险,用人民币利率远期套期保值,外汇远期套期保值和外汇期货套期保值等方法对人民币利率汇率双重风险进行静态独立管理。用GARCH模型拟合金融时间序列聚集性和动态性,对双重风险进行动态独立管理。针对我国出口企业实际,比较动态独立管理与静态独立管理的优越性。企业可以灵活使用动态独立管理策略和静态独立管理策略,规避所面临人民币利率汇率双重风险。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于VaR-GARCH模型的国际原油期货风险分析

基于金融时间序列的实际分布的尾部明显更厚,而峰度则更高的特征,可以运用在不同的分布假定下的GARCH模型的VaR计算方法来对市场的风险进行分析。利用GARCH族模型以国际原油期货的日收益率数据分别在t-分布和广义误差分布(GED)条件下来度量原油期货的在险价值VaR。在验证了多个模型和二种分布组合之后,得出了GARCH(1,1)-t分布模型对原油期货能较好的拟合和反映出国际原油期货收益率的风险特征性。     

基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

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,五种汇率前期的外部冲击会加剧汇率的波动,且均不存在显著的风险补偿效应,除美元外的其他四种汇率系统具有自我稳定功能。经过VaR方法的风险度量可知,美元和港币的汇率风险多表现在多头市场,日元和英镑则表现在空头市场,而欧元的波动性过大,其风险超过我们的预期,投资者应慎重选择。     

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。     

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。     

人民币汇率波动对福建省出口影响的实证分析

本文在利用福建省对三个主要贸易伙伴欧盟、美国、日本出口量计算出福建省人民币实际有效汇率基础上,利用GARCH模型测度波动率,并用VAR模型分析人民币实际汇率波动对福建省总出口额和三大类出口商品的影响。结果表明,福建省人民币实际有效汇率变动是影响福建省出口额的重要因素,而且对三大类出口商品的影响是不同的。     

基于GARCH族模型的深证指数波动性研究

GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。     

创业板与中小企业板股价收益波动的对比研究

本文选用创业板和中小企业板日收盘价计算收益率,进行描述统计分析,并分别利用GARCH(1,1)-M模型、EGARCH模型对创业板市场和中小企业板市场的股价收益波动进行了对比研究。研究结果表明:创业板和中小企业板市场的收益率均存在明显的风险溢价以及非对称效应,后者的收益波动高于前者。     

香港离岸人民币市场与在岸人民币市场汇率之间的关联性研究

本文创新性地构建了由在岸人民币市场即期汇率(CNY)、香港离岸市场人民币即期汇率(CNH)、境外远期无本金交割市场6个月期汇率(NDF6)及1年期汇率(NDF12)、在岸远期6个月期汇率(DF6)及1年期汇率(DF12)组成的人民币汇率系统.然后,运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验和GARCH模型等分别从平稳性、协整性、报酬溢出效应和波动溢出效应等方面对人民币汇率系统内的在岸即期汇率、离岸即期汇率、在岸远期汇率和离岸远期汇率之间的关联性进行了实证研究.研究发现,CNH对CNY存在报酬溢出效应,二者之间存在双向的波动溢出效应;CNH、CNY、NDF6和DF6间的关联性可能大于CNH、CNY、NDF12和DF12间的关联性.     

基于GARCH族模型的VaR方法对上证综指的研究

本文结合GARCH族模型的VaR在险价值方法对上证综指进行了实证研究。分析发现,上证综指日收益率时间序列满足ADF单位根检验,具有很好的平稳性;基于广义误差分布（ GED）和t分布假定下, VaR在险价值方法与GARCH族模型的结合更好的反应了股市收益率的风险特征。     

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.