人民币兑美元汇率风险的GARCH-VaR模型测度

摘要

为了使人民币兑美元汇率中间价的报价机制更加完善，2015年8月，央行宣布调整人民币兑美元汇率中间价报价机制，市场上的做市商需要对上日银行间外汇市场收盘汇率进行参考并向中国外汇交易中心提供中间价报价。经过这次改革，人民币兑美元汇率的报价机制实现了进一步的市场化;同时，外汇市场上人民币兑美元汇率也出现了持续性的大幅波动。由于中美两国有着十分密切的经济联系与贸易往来，在这样的市场环境下，中国各类经济主体所面临的汇率风险正在不断上升。汇率风险的测度作为汇率风险管理过程的核心内容，其重要性在当下愈发突出。
　　本文选取2015年8月11日至2017年3月21之间，每个交易日人民币兑美元汇率的中间价为数据，将数据进行对数化处理后，得到了这段时期人民币兑美元汇率的收益率序列。在对收益率序列的数据进行各项检验后，采用GARCH、EGARCH以及TAGRCH模型对序列依次建模，并得到EGARCH(1，1)模型拥有最好优度的结论。在使用EGARCH(1，1)模型计算出收益率序列的方差序列之后，根据所得到的方差序列计算出了收益率序列的VaR值，最后通过观测对比以及Kupiec失败率检验，证明了所计算出的VaR值的有效性。实证研究表明，相比正态分布，人民币兑美元汇率中间价的收益率序列更加符合t分布，收益率序列具有平稳、无自相关以及存在异方差性的特点，适合于GARCH族模型的使用。以EGARCH(1,1)模型为基础计算得到的VaR值对于实际的收益率波动有良好的覆盖，在所选数据期间内只出现了15次覆盖失败的情况，通过了Kupiec失败率检验。认为通过GRACH-VaR模型来对汇率风险进行衡量与预测是一种准确并实用的方法。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题的背景与意义

1．2 文献综述

1．3 研究思路与内容

1．4 研究创新点

第二章 汇率风险简介

2．1 汇率风险定义与种类

2．2 汇率风险的成因

2．3 汇率风险的测度

2．4 汇率风险的管理

第三章 GARCH-VaR模型介绍

3．1 GARCH族模型介绍

3．1．1 ARCH模型

3．1．2 GARCH模型

3．2 TGARCH模型及EGARCH模型

3．2．1 TGARCH模型

3．2．2 EGARCH模型

3．3 VaR模型

3．3．1 一般分布中的VaR

3．3．2 具体分布中的VaR

3．3．3 VaR的常用计算方法

3．3．4 GARCH-VaR方法

第四章 外汇收益率实证数据分析

4．1 数据的选取

4．2 外汇收益率序列的统计性描述

4．3 GARCH模型适用性检验

4．3．1 收益率序列平稳性检验

4．3．2 收益率序列自相关性检验

4．3．3 条件异方差性检验

4．4 GARCH模型的建立

4．4．1 GARCH模型阶数的确定

4．4．2 GARCH、EGARCH与TGARCH模型的建立

4．4．3 最终GARCH模型的确定

4．5 VaR值的计算

4．6 VaR计算效果检验

第五章 总结与展望

参考文献

致谢