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2020-07-31   来源:国外名人名言

VaR模型
篇一:eview,ewma

VaR模型在人民币英镑汇率收益率

风险度量中的实证研究

内容摘要

汇率对一国的国内经济、对外经济和贸易以及国际间的经济联系都产生了重大影响。汇率的变动直接影响进出口价格的变动,因而关系到以进出口贸易为主要收入的中国外贸企业生存,以及人均GDP和我国在国际贸易和国际金融环境中的地位等;间接影响一国资本流量,从而影响本国资本市场的稳定性等。汇率波动性风险也日益得到人们的关注,目前国际流行的风险测量工具是VaR(Value at Risk),作为一种量化风险管理工具,其结果一目了然,能够提供管理者一个确定的量化了的汇率风险,并且计算方法简单,具有极强的操作性,VaR已发展成银行、非银行金融机构等各类组织风险度量的标准方法。为提高基于VaR的汇率风险度量水平,本文首先从VaR模型的前提假设入手,对人民币汇率改革后的序列分别进行平稳性检验,自回归移动平均检验ARMA(p,q)模型和异方差检验ARCH(m)模型和广义的ARCH模型(GARCH),综合验证了使用VaR模型度量人民币汇率风险具有适用性。通过VaR体系可以完善银行风险绩效评价、优化银行信用风险资本配置和实现银行汇率风险的动态管理。

关键词:ARCH模型,波动性,VaR模型

I

目 录

eview,ewma。

摘要··········································································Ⅰ

一、引言······································································1

1.1选题背景································································1

1.2文献综述 ································································2

二、波动率估计模型与VaR测度····················································3

2.1平稳性检验 ······························································3

2.2波动率估计模型···························································4

2.2.1 ARMA(p,q)模型·····················································4eview,ewma。

2.2.2 ARCH模型·························································8

2.2.3 GARCH模型·······················································10

2.3VaR模型的测度··························································12

三、结论······································································14

3.1基础理论································································14

3.2结果分析································································14

3.3政策建议································································15 文献综述······································································16

一、引 言eview,ewma。

1.1选题背景

随着现代经济活动国际化和国际经济一体化、国际贸易持续增长及资金调拨技术的迅速发展,汇率在国际经济中已具有越来越重要的地位。自1973年布雷顿森林体系崩溃以后,国际货币体系进入了一个新的阶段——牙买加体系。在牙买加体系下,浮动汇率制度成为世界上主要的汇率制度。在浮动汇率制度下,汇率的波动以幅度大、变化突然、波动频繁为特征。汇率变动对经济领域会产生广泛的影响,它不仅影响一国经济的对内均衡,也决定了一国经济的对外均衡。因此,了解汇率的动态行为特征并对汇率变化进行准确预测,对于一国宏观经济研究具有非常重要意义。随着我国世界地位的提高,人民币汇率也成为世界经济界日益关注的焦点之一。建国后,我国一直采用的是固定汇率制度,汇率体制僵化而缺乏弹性。在1994年我国进行了人民币汇率体制改革,建立了以外汇供求为基础的,逐渐发展到现在的以外汇供求为基础的、单一的及有管理的浮动汇率制度。在外汇管理局实施稳定人民币汇率政策时,这一汇率制度变成了钉住美元的汇率制度,但随着国际化进程的加快,我国的汇率决定机制走向市场化是必然的。汇率预测的研究有很多,传统的方法主要有基础变量预测法和技术预测法, 以及一些新的技术也不断运用到经济预测中来,鉴于我国汇率体制改革以来,人民币名义汇率趋于稳定,波动幅度相对较小,而基本经济因素还在变化,此时使用传统的汇率决定模型就存在很大困难。对于这种情况,时间序列模型则是用于预测的一个很有效的工具。因而,在这里本文采用时间序列模型中的GARCH 模型来建立汇率体制改革以来人民币对英镑汇率收益率的预测模型。基于以往研究的不足,本文以汇率时间序列数据为对象。利用ARMA模型过程可以有效的提取序列中所蕴含的确定性信息,再利用GARCH模型消除波动率聚集的影响,从而实现对人民币英镑汇率收益率的较为合理的预测。

VaR是90年代以来发展的一种风险测量工具,可以简单明了的显示了市场风险的大小,以美元或者其他货币作为单位,技术色彩不强,改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语有统一比较标准, 使没有专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融市场风险进行评判,受到国际金融界的普遍欢迎,迅速发展成为风险管理的一种标准,并且与压力测试、情景分析和回溯检验等一系列方法形成了风险管理的VaR体系。以往风险管理的方法都是在事后衡量损失大小,VaR 法可以事前计算风险,使商业银行对市场风险的防范做到防患于未然;在我国外汇市场汇率风险日益凸现的背景下,运用国际流行的风险度量工具VaR模型,对我国人民币汇率风险进行实证度量,并通过多种VaR方法的检验比较选择最

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适合的VaR模型,为我国经济主体有效管理和控制汇率风险提供科学的依据,不仅具有重大的理论意义,而且具有重大的实际意义。eview,ewma。

1.2文献综述

国外学者VaR模型对汇率波动率风险进行了广泛的研究。Hsieh(1987)以及Pauly(1988)和Diebold等指出,ARCH或GARCH模型能刻画汇率时间序列的大量统计特征。ARCH提供了一种表达汇率波动群集性的方式,从而允许我们预测汇率未来波动的范围。Bollerslev(1987)显示,汇率的无条件分布相对于高斯分布,具有尖峰厚尾的特征。Hsieh(1989)估计了五种货币的ARCH和GARCH模型,运用了多种模型设定,大量非正态误差概率密度以及多种诊断检查发现,ARCH和GARCH模型常常能消除五种货币价格变化的异方差性。拟合优度诊断显示,多种非正态分布的EGARCH模型对加元拟合得非常好,对瑞士法郎和德国马克拟合得比较好,但是仅有一种非正态分布的EGARCH模型对日元拟合得较好,没有合适的非正态分布

EGARCH模型能拟合英镑。MikeK.P.50(2006)在综合考虑长短期投资头寸的情况下,将7种GARCH类模型(RiskMetrics模型、GARCH(p,q)-正态模型、GARCH(p,q)-t分布模型、IGARCH(p,q)-正态模型、IGARCH(p,q)-t分布模型FIGARCH(p,d,q)-正态模型、F工

GARcH(p,d,q)-t分布模型分别应用于12种市场指数和4种汇率中,评价模型对不同置信水平下的VaR值估计的优劣。结果发现,在小的置信度(如1%)下不适合使用RiskMetrics模型估计VaR值;对于多数回报序列所表现出来的厚尾分布和长记忆性特点,在估计VaR时考虑具有厚尾分布的模型要比考虑具有长记忆性的模型更为重要;在估计1%置信度下的股票市场长期头寸的VaR值时,t-分布模型要比正态分布更为有效,但对于短期头寸并非如此,由此反映了股票市场的不对称行为,而这种现象在汇率数据中并未发现。

王祥云、范正琦(1997)使用ARMA模型对汇改前的人民币汇率数据进行了相关研究,得出人民币汇率将在短期内稳定的结论。但在汇改过后,由于政策性的变化,人民币汇率有了不同程度的波动,惠晓峰(2003)在论证GARCH模型预测人民币汇率可行性的基础上,建立了相应的GARCH模型,较好的实现了人民币对美元汇率的预测,并且得出人民币汇率收益序列明显存在自相关性和异方差性。相瑞、陶士贵(2010)利用GARCH模型对人民币汇率趋势进行了研究预测,得出人民币汇率水平将在短期内保持在现有水平的结论。姚京、李仲飞(2005)以上证A股指数为例对GARCH类模型(EWMA、FEGARCH、GARCH、EGARCH)在估计VaR值时所存在的模型风险进行了实证分析,并通过返回检验表明,EGARCH和FIGARCH方法的表现明显比其它两种优越。

二、波动率估计模型与VaR测度

时间序列分析,就是对时间序列进行观察、研究、探求它的发展变化规律,预测它的将来走势。与收益率不同,波动率不能被直接观测到,而波动性又具有聚集性和长期记忆性等特点,因此对汇率进行波动情况分析和趋势预测,就要对其时间序列建立模型需要如下步骤:

(1)所得序列平稳性检验(2)通过检验数据的序列相关性建立一个均值方程(3)对均值方程的残差进行ARCH效应检验(4)如果GARCH效应在统计上是显著的,责指定一个波动率模型,并对均值方程和波动率方程进行联合估计。(5)仔细的检验所拟合的模型。

2.1平稳性检验

在模型拟合之前,要判定所取时间序列的平稳性。判断方法一般有时序图检验、相关图检验、单位根检验等。

时间序列图(见图1)检验法比较直观简单,如果图形表现出明显的趋势性和周期性,就可以认为是非平稳的。从图1可判断序列是平稳的。

图1: 序列趋势图

单位根检验是统计学中常用的检验方法,它是Dicky和Fuller(1976)提出的DF检和后来扩充形成的ADF检验。

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