【摘要】：考慮到金融資產(chǎn)收益序列的時(shí)變性和厚尾性,本文采用GARCH模型和EVT模型相結(jié)合的方法研究人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,求出了相應(yīng)置信水平下的匯率風(fēng)險(xiǎn)值。返回檢驗(yàn)的結(jié)果表明,基于GARCH-EVT模型的人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)方法要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的歷史模擬法和極值理論方法,而且在低置信水平下,用條件在險(xiǎn)值CVaR來(lái)預(yù)測(cè)匯率風(fēng)險(xiǎn)值會(huì)得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。
【圖文】：

　　為了查看EVT模型對(duì)殘差序列Zt的擬合情況,我們以USD為例,作超限分布的GPD估計(jì)和尾部估計(jì)圖(圖1)。從圖中我們可以看到USD序列超限分布和尾部都擬合得非常好。圖1　USD殘差序列下尾的超限分布GPD擬合圖及尾部估計(jì)圖已知?dú)埐钚蛄械膮?shù)值后,再由式(7)、式(8)可以得到殘差序列的風(fēng)險(xiǎn)值VaR(z)q,CVaR(z)q以及σt+1值,并最終得到未來(lái)一天的風(fēng)險(xiǎn)值VaR和CVaR。本文,我們計(jì)算得到了四種人民幣匯率在2008年7月26日這天的風(fēng)險(xiǎn)值。如表4所示:表4　人民幣匯率{rt}的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR與期望損失CVaR值置信度測(cè)度方法USD EUR JPY HKD0. 900VaR 0. 0008 0. 0059 0. 0059 0. 0008CVaR 0. 0013 0. 0081 0. 0086 0. 00130. 950VaR 0. 0012 0. 0073 0. 0078 0. 0011CVaR 0. 0016 0. 0096 0. 0104 0. 00160. 990VaR 0. 0019 0. 0110 0. 0120 0. 0019CVaR 0. 0023 0. 0135 0. 0144 0. 00230. 995VaR 0. 0022 0. 0127 0. 0137 0. 0022CVaR 0. 0025 0. 0153 0. 0160 0. 0026　　由表4可知:(1)投資人有90%的把握肯定在接下來(lái)一天里,美元(USD)、歐元(EUR)、日元(JPY)、港元195金融經(jīng)濟(jì)　
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金課題(編號(hào):70973145)資助
【分類號(hào)】：F224;F832.6

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本文編號(hào)：2552002