【摘要】：人民幣升值預期成為投資者普遍關注的焦點。文章基于金融危機爆發(fā)后的數據,對我國人民幣/美元日收益率序列進行分析,得出GARCH(1,1)模型能夠更好的擬合日收益率序列的分布,從而能夠更加準確的計算VAR方法公式中的δ值,為我國進出口企業(yè)基于VAR方法進行外匯風險控制提高了正確率,以期能有效減少外匯交易的風險損失。
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圖片說明： 實證分析2.1樣本選取本文選取2005年6月3日到2011年3月18日的美元兌人民幣的中間價日匯率數據，共863個，所有數據來源于國家外匯管理局提供的統計數據。應用Eviews5.0進行數據處理，并進行相應的分析和處理。2.2數據處理用Pt表示美元兌人民幣日匯率t期中間價，rt表示收益率，為了緩解收益率序列的波動幅度，采用對數差分的方法，用公式表示為，rt=lnPt/Pt-1。采用連續(xù)收益率法計算日收益率，用Eviews5.0軟件對數據進行初步統計分別得出日收益率波動曲線直方圖及相關描述統計量，如圖1所示。圖1美元/人民幣日收益率的直方圖和相關統計量由圖1可知，樣本期內，日收益率序列偏度S=-0.6164，峰度為K=9.8258，與標準正態(tài)分布（S=0,K=3）相比，呈現出左偏、尖峰的特征。Jarque-Bera的正態(tài)性檢驗為874.0，p值為0，充分說明日收益率分布顯著異于正態(tài)分布，并從圖1中看出其收益分布呈現“厚尾”特征。又由下圖2可以看到，收益率的波動呈現明顯的集聚性特征。圖2美元/人民幣日收益率波動圖對收益率序列進行單位根檢驗，滯后階數選擇為12，包含常數項。檢驗結果顯示，ADF=-17.647，其小于在1％顯著性水平下的臨界值-3.4452，因此本樣本時間序列不存在單位根，這表明人民幣/美元日收益率序列是平穩(wěn)序列。對收益率序列進行序列相關性檢驗。在滯后階數為12的相關圖上看，日收益率序列的自相關函數和偏自相關函數值都很小，均小于0.1，并且趨于0，表明收益率序列并不具有自相關性。Ljung-Box-PierceQ檢驗的結果也說明日收益率序列不存在明顯的序列相關性。因此，本文不妨設日收益率方程為：rt=c+εt。由上分析，我們可以看出，人民幣/美元的收益率分布并不服從標準的正態(tài)分布，而是表現出尖峰、厚尾的特征，?
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圖片說明： 波動幅度，采用對數差分的方法，用公式表示為，rt=lnPt/Pt-1。采用連續(xù)收益率法計算日收益率，用Eviews5.0軟件對數據進行初步統計分別得出日收益率波動曲線直方圖及相關描述統計量，如圖1所示。圖1美元/人民幣日收益率的直方圖和相關統計量由圖1可知，樣本期內，日收益率序列偏度S=-0.6164，峰度為K=9.8258，與標準正態(tài)分布（S=0,K=3）相比，呈現出左偏、尖峰的特征。Jarque-Bera的正態(tài)性檢驗為874.0，p值為0，充分說明日收益率分布顯著異于正態(tài)分布，并從圖1中看出其收益分布呈現“厚尾”特征。又由下圖2可以看到，收益率的波動呈現明顯的集聚性特征。圖2美元/人民幣日收益率波動圖對收益率序列進行單位根檢驗，滯后階數選擇為12，包含常數項。檢驗結果顯示，ADF=-17.647，其小于在1％顯著性水平下的臨界值-3.4452，因此本樣本時間序列不存在單位根，這表明人民幣/美元日收益率序列是平穩(wěn)序列。對收益率序列進行序列相關性檢驗。在滯后階數為12的相關圖上看，日收益率序列的自相關函數和偏自相關函數值都很小，均小于0.1，，并且趨于0，表明收益率序列并不具有自相關性。Ljung-Box-PierceQ檢驗的結果也說明日收益率序列不存在明顯的序列相關性。因此，本文不妨設日收益率方程為：rt=c+εt。由上分析，我們可以看出，人民幣/美元的收益率分布并不服從標準的正態(tài)分布，而是表現出尖峰、厚尾的特征，并且波動呈現集聚性。2.3建立模型首先通過ARCHLM檢驗來判斷美元/人民幣收益率序列是否存在ARCH效應。本文選擇滯后12階的LM統計量(Obs*R-squared)值的相伴概率為0.00，小于0.05的顯著性水平。因此，拒絕原假設，殘差序列存在高階ARCH效應，故選擇GARCH模型。采用赤池信息準則（AIC）和施瓦茨（Schwarz）貝葉?
【作者單位】： 南陽理工學院商學系;
【基金】：河南省科技廳課題(082400451490)
【分類號】：F224;F832.6

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1 伍戈,姜波克,唐建偉;外匯市場信息與匯率波動性研究[J];財經研究;2002年07期

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6 金素;劉璐;;GARCH模型在金融風險測度中的應用——以2005～2010年滬深指數為例[J];金融教學與研究;2011年03期

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3 李漢東;方�？�;;波動持續(xù)性與金融資產風險分析[A];Data Analysis, Econo-physics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年

4 傅冬綿;黃賾琳;;證券市場股票收益的GARCH模型[A];計算機模擬與信息技術會議論文集[C];2001年

5 上海財經大學金融學院課題組;金德環(huán);;人民幣匯率制度改革的資本市場聯動效應分析[A];銀行與投資——中國投資學會2005—2006年度獲獎科研課題選編[C];2005年

6 康宇虹;孫德鵬;郜中華;;KMV模型在我國上市公司信用風險度量中的實證研究[A];第三屆（2008）中國管理學年會論文集[C];2008年

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6 張燕;人民幣升值對我國股市波動性影響的實證研究[D];華中科技大學;2007年

7 張躍鵬;股指期貨的風險配置、傳導與控制[D];天津財經大學;2009年

8 嚴玉敏;基于Vasicek模型和CIR模型的中國利率期限結構實證研究[D];吉林大學;2009年

9 余從柏;人民幣匯率形成機制的微觀基礎研究[D];中南大學;2006年

10 焦琦斌;基于極值理論的VaR方法在股指期貨風險管理中應用研究[D];浙江大學;2009年

本文編號：2513623