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        我國匯率風險度量實證研究

        2016-05-14 02:10:52張朕
        大經(jīng)貿(mào) 2016年6期

        【摘 要】 隨著經(jīng)濟全球化的進行,對人民幣匯率進行科學有效的風險度量對我國經(jīng)濟發(fā)展有著重大意義,本文運用Eviews6.0和Excel軟件對2006年1月4日到2014年6月30的美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)進行風險計量分析,結果表明:GARCH-M模型和VaR能夠?qū)崿F(xiàn)人民幣匯率風險的有效度量,并對我國的匯率政策提出意見和建議。

        【關鍵詞】 匯率風險 GARCH VaR

        引言

        隨著我國經(jīng)濟迅速發(fā)展,對外開放程度不斷加深,尤其是加入世界貿(mào)易組織后,經(jīng)濟對外依存度大幅提高。而經(jīng)濟危機也不可避免的對我國經(jīng)濟發(fā)展造成了影響.匯率作為國際貿(mào)易的中間載體,是金融危機傳播必不可少的環(huán)節(jié)。金融危機后,人民幣遭到國際社會給出的升值壓力,而人民幣升值勢必對我國經(jīng)濟發(fā)展造成沖擊。那么人民幣匯率的風險有多大?這對我國各經(jīng)濟主體的活動有很大的影響,因而對匯率風險的度量是非常重要的。

        對風險進行準確的度量是風險管理有效的前提,匯率風險的度量也是專家學者的研究焦點。通過整理文獻資料發(fā)現(xiàn),大量研究表明,表示不確定性和風險的方差是隨時間變化的,并且幅度較大的變化會集中在某些時間段里,即“波動集群”,而ARCH族模型能對匯率的波動進行合理描述,匯率風險的度量則由VaR模型完成。本文運用ARCH族模型對美元兌人民幣的匯率波動進行描述,并運用VaR模型對其風險進行度量。

        二、數(shù)據(jù)樣本的選取

        本文選取的人民幣匯率數(shù)據(jù)是在直接標價法下的人民幣兌美元的日匯率中間價。選取2006年1月4日到2014年6月30日的數(shù)據(jù),除掉沒有交易的日子,共2061組,數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站公布的匯率中間價。

        在金融研究中,首先要對人民幣匯率價格作對數(shù)差分處理,將其變?yōu)檩^平穩(wěn)的收益性序列,再進行研究。經(jīng)過上述處理后,收益率的數(shù)值會比較小,為提高計算精度,可在其基礎上乘以1000。

        變換公式為

        式中Rt表示時刻t美元兌人民幣的日匯率中間價,Rt表示美元兌人民幣的對數(shù)收益率。本文為得到較高的平穩(wěn)性,在計算對數(shù)收益率時,假定時間序列是連續(xù)的。因為匯率風險是來源于匯率的波動,本文在對匯率風險進行研究前,先對匯率的波動性特征進行分析。

        GARCH族模型的建立

        一種金融資產(chǎn)的收益率常常與投資風險緊密相關。Engle提出了GARCH-M模型,將這種因素考慮進GARCH模型的均值等式。其基本表達形式:用以度量風險程度,γ表示金融資產(chǎn)收益率,γ衡量了收益率與風險之間的關系,一般地,γ>0,即金融資產(chǎn)的風險越高,則收益率越高。由于人民幣兌美元的日匯率收益率序列通過ADF單位根檢驗表明其具有顯著的平穩(wěn)性,但應考慮收益率與風險的關系,因此,本文采用GARCH(1,1)-M模型。

        關于GARCH族模型中常用的分布主要有正態(tài)分布、t分布以及GED分布。

        正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為:

        t分布的概率密度函數(shù)為:

        ,其中,為Gamma函數(shù),,為自由度。t分布相比標準正態(tài)分布具有扁峰厚尾的特征,當時,t分布收斂于正態(tài)分布。

        GED分布的密度函數(shù)為:

        ,當v<2時,GED尖峰厚尾的特征顯著;當v=2時,GED為正態(tài)分布;當v>2時,GED則表現(xiàn)為扁峰瘦尾。

        四、實證分析

        1.GARCH(1,1)-M模型的回歸

        應用Eviews8.0可以求得正態(tài)分布、t分布、GED分布下的GARCH(1,1)-M模型的參數(shù)估計結果,如表1.

        以上模型中,正態(tài)分布與GED分布表現(xiàn)最佳,GED分布參數(shù)的值為0.947991,尖峰厚尾的特征顯著。

        人民幣兌美元的匯率日收益率正態(tài)分布假設下的GARCH(1,1)-M模型的估計結果為:

        均值方程:

        方差方程:

        人民幣兌美元的匯率日收益率GED分布假設下的GARCH(1,1)-M模型的估計結果為:

        均值方程:

        方差方程:

        運用GARCH-M模型對人民幣兌美元匯率日收益率的VaR值進行估計和預測。結果表明, GARCH-M模型可以對人民幣兌美元匯率日收益率的風險進行有效度量。

        五、結論

        本文利用GARCH族模型和VaR方法對我國外匯匯率風險進行實證研究與度量后,得出如下結論:

        (1)將GARCH族模型應用于人民幣匯率市場的波動性研究是合理的?,F(xiàn)代外匯市場,與傳統(tǒng)理論不同,更多地表現(xiàn)為波動的持續(xù)性、聚焦性、杠桿效應和長記憶性。根據(jù)GARCH模型發(fā)展出來的GARCH族模型更加能夠正確捕捉到外匯時間序列波動的特征。

        (2)本文的預測結果不是特別理想,預測值與實際存在顯著誤差。雖然我國從2005年7月21日開始實行有管理的自由浮動匯率制度,但是從2008年的國際金融危機等大的經(jīng)濟影響下,國際上仍有一些人認為人民幣匯率被我國政府控制在一個小小的區(qū)間內(nèi)波動,模型在反應人民幣匯率序列的真實波動上乏力。實際上,人民幣匯率確實受國家宏觀政策和央行的影響比較大。這說明我國的外匯市場還不是一個有效的外匯市場。

        作者簡介:張朕(1989—),男,漢族,籍貫:山東泗水,學歷:碩士研究生,就讀于:山東財經(jīng)大學,研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學

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