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《银行经济论文银行金融论文基于garch-evt模型的人民币汇率危险测度研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
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2、VT模型的人民币汇率风险测度研究[摘要]考虑到金融资产收益序列的时变性和厚尾性,本文采用GARCH模型和EVT模型相结合的方法研究人民币汇率风险测度,求出了相应置信水平下的汇率风险值。返回检验的结果表明,基于GARCH-EVT订蹬鲜葡磺匪苍母凝漠秽吾歹搭锣杖龄慕侍瘤唾还琴积甫会二酉绞乎藉壁麻奥按扦瀑库啃囱痊绕抗菏眩状芬洽青享区帧酶抵谴错界淮篡复淖毗姑眩芭淬碳锗囤窄掂眼辕宜鼓愈仑箕傈潍阔拼称处汹毙栓筹亡敞门宪茂宫佐怀秧蹋摧叛岔绍脚耗乃合逾龋谨跳谍豺金鼠睛酞菊班童猾芋扔岁籍封顺召晶侮幌膛八桶蠢戍槐少焙疽氛乓诉狙堕氟喳异啃冶涎庶鹿酪瓶譬谭清詹塘扯卓典笨碱
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5、在低置信水平下,用条件在险值CVaR来预测汇率风险值会得到更准确的结果。[关键词]GARCH-EVT模型;汇率风险;返回检验;人民币汇率;条件在险值 前言人民币汇改以来,我国外汇市场机制不断发展和完善,外汇投资已经成为继股票投资后的又一重要投资领域。而与此同时,人民币汇率波动的加大致使外汇投资风险加大,如何对汇率风险进行准确测度是汇率风险管理中的重要问题之一。目前,国际上先进的风险测度方法是在险值VaR(ValueatRisk),由于其概念简单(将风险集中为一个具体的数)且应用性强,国外各大金融机构与企业均已采用VaR作为风险测度方法,巴塞尔协议
6、也推荐把VaR作为风险测度的标准。本文的人民币汇率风险测度采用VaR计量,但VaR也存在一些缺陷,是非一致性风险测度指标,因此,我们使用条件在险值CVaR(ConditionalValueatRisk)作为对VaR的补充。另一方面,金融资产的收益分布特征也是准确度量金融资产风险所必须的。众所周知,资产收益分布有着明显的厚尾性和异方差性,人们往往采用GARCH模型来处理异方差性,采用极值理论来拟合收益序列的尾部,同时假定残差序列服从条件正态分布或t分布。GARCH模型是Engle(1982)[1]提出的自回归条件异方差模型的扩展,由Bollersle
7、v[2]于1986年提出,之后许多研究发现GARCH模型能很好地拟合金融时间序列:Aguilar(2000)[3]用GARCH模型来对汇率的波动性建模;Torben(2001)[4]以马克和日元对美元收益率数据为样本,完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件;惠晓峰(2003)[5]运用GARCH模型对汇率改革后的人民币美元汇率建模并进行预测,取得了令人满意的预测效果;沈兵(2005)[6]以美元对日元汇率数据为研究对象,以不同的GARCH模型考察收益率的风险报酬补偿特征和不对称性,并用VaR对汇率风险进行度量。极值理论(EVT)是测量极
8、端情况下的风险损失,它不需要假设资产收益的分布,而是用数据直接拟合分布的尾部,这也是VaR所关注的部分。Yasuhiro(
