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。     

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VaR—GARCH模型的商业银行外汇风险度量

2005年7月21日,我国对汇率制度进行了改革.在汇率市场化条件下,人民币汇率波动更加明显,使得我国商业银行在众多业务中存在的外汇头寸暴露于外汇风险之下.因此我国商业银行应提高外汇风险管理意识,建立全面的外汇风险管理系统,利用科学的外汇风险度量模型,以提升外汇风险管理水平.本文从我国商业银行外汇风险的识别出发,选择了VaR模型中的GARCH族模型,以中国银行为例对其存在的外汇风险进行实证分析,并针对目前外汇风险管理存在的问题提出了可行的改进措施和建议.     

“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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

我国水果价格波动特征及横向溢出效应研究——以梨、苹果和葡萄为例

研究水果价格波动特征对水果产业健康发展、保障种植户收益和消费者利益均有重要的作用。以梨、苹果和葡萄为例,通过GARCH模型分析水果价格的波动特征,结果表明：梨、苹果和葡萄三种水果价格波动均存在显著的波动集聚性;三种水果不具有高风险高收益性;梨具有非对称效应,苹果和葡萄不存在非对称效应。通过VAR模型分析水果价格的横向溢出效应,结果表明：水果价格之间存在长期稳定的关系,受自身价格冲击影响最大,而且存在显著的横向溢出效应。根据研究结论,应健全水果全产业链监测预警体系;加强水果仓储保鲜设施建设;加快现代水果经营体系建设,以降低种植户风险,减轻水果价格波动及横向溢出效应的影响。     

人民币汇率变动、邻国汇率效应与双边贸易——基于中国与东南亚五国SVAR模型的经验研究

本文将邻国汇率效应纳入传统的汇率变动影响双边贸易的研究框架,通过构建结构性向量自回归(SVAR)模型,分析了中国同东南亚五国双边汇率和邻国汇率变动(水平变化和波动幅度两个层面)对双边贸易的影响。研究结果表明:中国同东南亚五国双边进口和出口贸易受双边汇率和邻国汇率的水平变化影响较小,但受其波动幅度影响较大;双边汇率的波动(幅度)对中国同东南亚五国的双边贸易具有正向影响。邻国汇率波动对中国与各国双边贸易的影响存在显著不同,其中泰国与中国的双边汇率波动对中国同马来西亚的双边贸易,菲律宾与中国的双边汇率波动对中国同印度尼西亚的双边贸易均具有正向影响,而马来西亚与中国的双边汇率波动对中国同菲律宾、新加坡和泰国的双边贸易均具有负向影响;进一步分行业研究,发现中国同东南亚五国大部分行业的双边贸易同样存在显著的邻国汇率效应,与整体层面的研究结论基本一致。针对以上结论,从中国同东南亚五国之间的汇率联动性、厂商竞争地位、金融市场发育程度等多方面对结论做了解释,并结合"一带一路"倡议背景得到了许多政策启示。     

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。     

汇率波动对企业价值的线性与非线性影响——基于两种非线性效应的研究视角

汇率波动既影响进出口企业价值,也影响本土企业价值。本文基于两种非线性效应构建包含线性与非线性汇率风险暴露的测量模型,对我国14个非金融类行业1786家上市企业价值自2005年汇改以来面临的线性和非线性汇率风险暴露进行时变估计与分析。研究发现,与线性暴露情况相比,我国进出口企业和纯本土企业存在更普遍的非线性暴露。随着时间推移,所有行业存在显著线性汇率风险暴露的企业比例增加,存在显著非线性暴露的企业比例有所下降;我国企业受非线性汇率风险影响的非对称效应明显。     

基于GARCH族模型的深圳股市波动性分析

通过对深证成分指教的研究,采用GARCH模型族对2000-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行了实证分析.研究表明,深圳股市具有明显的ARCH效应,股指收益率具有显著的"尖峰厚尾"特点.存在波动的集群性,市场"杠杆效应"显著,期望收益与期望风险之间存在正相关关系.     

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BSI法和LSI法的外贸企业国际结算风险管理

2010年6月19日,央行宣布进一步推进人民币汇率形成机制,增强人民币汇率弹性.汇改后,人民币汇率按照改革的要求实现了双向波动,人民币汇率水平已经开始反映出市场供求水平,波动幅度相对汇改前显著增强.中国企业在国际贸易中的不可控制风险,首先就是结算风险,而结算风险又与外汇风险密切相关.对于进出口企业来说,汇率风险将直接影响企业的支付成本、收入核算以及财务预测等.因此,控制外汇风险是各类有外汇收支需求的企业保值盈利的前提.     

论套期保值在规避外汇汇率风险中的运用

随着市场经济的不断发展,我国的汇率也在不断的变化,且汇率波动幅度比较大,那么,汇率波动往往会引发外汇风险,我国的市场经济就必须要面临外汇风险。本文首先介绍了外汇汇率风险的概念,接着分析套期保值规避外汇汇率风险的原理,最后针对如何规避外汇汇率风险,套期保值的集体操作方法。     

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。