本文關鍵詞：我國外匯市場匯率波動率特征分析與建模　出處：《山東大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：匯率是國際金融市場中十分重要的變量之一,分析并掌握它的波動特征不僅對銀行等金融機構的外匯風險管理有重要的意義,同時也為國家研究并開拓匯率衍生品(包括遠期匯率、匯率期權以及外匯掉期等)市場提供基礎性的作用。自2010年6月重啟匯率形成機制改革后,我國政府逐漸放開了對匯率波動幅度的限制,匯率波動率的市場化特征也變得越來越明顯。此時我們似乎應將研究的重點從宏觀匯率制度的選擇問題,轉移至微觀人民幣匯率波動情況的探討中,以更加科學的分析人民幣匯率問題。金融時間序列中普遍存在著波動現(xiàn)象,針對波動現(xiàn)象建立的模型主要包括兩大類：GARCH族模型和SV族模型。但是以往研究對兩類模型在我國匯率收益率序列擬合精度的比較上,并無明確的區(qū)分。因此,本文通過選取合適的匯率數(shù)據(jù),綜合分析其波動特征,進而選取并建立合適的GARCH模型和SV模型,最后依據(jù)一定的評判標準,對以上兩類模型的擬合情況進行比較分析。由于央行為了應對國際金融危機的影響,于2008年7月至2010年6月對我國的匯率管理進行了適當?shù)恼{(diào)整,期間主要是控制人民幣兌美元匯率的波動幅度,因此在這個時間段內(nèi),人民幣兌美元匯率受政府干預的影響比較嚴重,掩蓋了市場的作用。為了能更好的反映實行二次匯率改革后的我國匯率市場的面貌,本文擬選取2010年7月1日-2016年3月4日的美元兌人民幣和歐元兌人民幣的匯率數(shù)據(jù)以及2012年4月30日-2016年3月4日的美元兌離岸人民幣的匯率收盤價格數(shù)據(jù),進行匯率波動情況的分析。首先本文試圖從匯率收益率波動的集聚性、收益分布的尖峰厚尾性、波動的杠桿效應以及波動的長記憶性出發(fā),進行人民幣匯率波動率各相關性質(zhì)的檢驗,以綜合分析我國外匯市場的特征。通過以上各類檢驗可知,我國的匯率收益率分布具有明顯的尖峰厚尾性和波動的集聚性,且由收益率波動的時序圖可以看出,隨著我國匯率市場化改革的進一步深化,匯率市場的波動性呈現(xiàn)增加的趨勢,同時隨著2015年8月11日央行宣布調(diào)整匯率中間價,美元兌人民幣匯率發(fā)生了超常規(guī)的波動變化,人民幣連續(xù)3天貶值幅度逾3%,這進一步體現(xiàn)了匯率市場對信息的反應十分敏感,匯率市場化程度加深；對于波動率杠桿效應的分析,本文首先檢驗了不同匯率收益率序列的ARCH效應,得出了歐元兌人民幣收益率序列不存在ARCH效應的結論。由于歐元序列不具有ARCH效應即其殘差平方序列不存在自相關性,因而該序列不適于采用GARCH族模型進行擬合,所以在后文的建模分析中本文選用了SV族模型。而對于具有ARCH效應的美元兌人民幣以及美元兌離岸人民幣序列,本文通過建立EGARCH模型得到了美元兌人民幣具有較明顯的杠桿效應,而美元兌離岸人民幣的收益率序列由于對同等程度利好消息的反應更大,因而不存在杠桿效應的結論；在對于波動率長記憶性檢驗的方面,本文采用了修正R/S分析法進行檢驗,通過比較Hurst指數(shù),得出了以上三種匯率收益率序列均具有長記憶性的結論,同時本文繪制了三者的log-log圖(即log(n)與log(R/S)n),分別得到了它們的最大記憶長度。但是與以往研究不同的是,三者的Hurst指數(shù)均在(0.55,0.65)范圍內(nèi),長記憶性較弱。其次,針對我國匯率波動率具有長記憶的特征,分別對美元兌人民幣收益率序列、美元兌離岸人民幣收益率序列以及歐元兌人民幣收益率序列建立FIGARCH模型和長記憶的LMSV模型,并選取平均絕對值誤差MAE和預測值與實際值的對比圖來比較兩個模型的擬合效果,經(jīng)比較本文得出了LMSV模型具有更好的擬合精度。最后,本文總結了我國匯率市場的波動特征,同時分析文章研究的不足之處,并提出對未來匯率市場化改革以及匯率波動率建模等相關問題的展望。本文的創(chuàng)新點在于：一是在數(shù)據(jù)的選取方面,本文選擇了美元、歐元兌人民幣以及美元兌離岸人民幣的匯率數(shù)據(jù)作為研究對象。通過美元與歐元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)間的綜合研究可以較為全面的得到我國匯率市場收益率的一般特征,另外通過美元兌人民幣以及美元兌離岸人民幣匯率數(shù)據(jù)對比分析,可以得出我國匯率市場離岸與在岸性質(zhì)的差異,以更好地為我國匯率市場化改革獻計獻策。二是模型的選取方面,本文選擇了EGARCH 、FIGARCH和LMSV模型作為研究手段。通過綜合使用EGARCH模型和FIGARCH模型全面分析了我國匯率收益率波動的杠桿性和長記憶性,同時在對數(shù)據(jù)進行擬合建模時分別選取了長記憶GARCH模型和長記憶SV模型,通過比較二者的擬合精度可以對兩類模型做出比較,為今后的研究提供幫助。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.6

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