匯率風(fēng)險(xiǎn)和股市風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系是風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的重要問題。本文把匯率風(fēng)險(xiǎn)表示為匯率的對(duì)數(shù)變化率,把股市風(fēng)險(xiǎn)表示為股指的對(duì)數(shù)變化率,以GARCH-GPD模型作為它們的邊緣分布,運(yùn)用Copula模型連接這些邊緣分布建立它們的聯(lián)合分布,然后使用CoVaR模型度量它們的相互影響程度。在實(shí)證研究時(shí),本文選擇了四種貨幣:美元、歐元、日元、港元,和我國主要交易大盤股的上海證券市場(chǎng)和深圳證券市場(chǎng),研究人民幣相對(duì)它們的匯率和我國股市的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系。本文在對(duì)于樣本數(shù)據(jù)的選擇時(shí),想通過盡可能多的數(shù)據(jù)來研究股市和匯市的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,在此本文的樣本區(qū)間定為2005年1月4日到2016年12月30日,在匯率及股指樣本區(qū)間內(nèi),既包括了人民幣兌各種幣值的升值時(shí)期、股指的上漲時(shí)期,也包括了人民幣兌各種幣值的貶值時(shí)期、股指的下跌時(shí)期。Copula模型用于分析變量間的相關(guān)結(jié)構(gòu)有很大優(yōu)勢(shì),它可以描述變量間的非線性及非對(duì)稱的相關(guān)模式,而這一點(diǎn)對(duì)普通的線性相關(guān)模型是做不到的。而對(duì)于匯率風(fēng)險(xiǎn)和股市風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系研究,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要討論兩類風(fēng)險(xiǎn)的格蘭杰因果關(guān)系、是否存在不同的影響機(jī)制等。本文運(yùn)用Copula模型刻畫兩類風(fēng)險(xiǎn)在每個(gè)時(shí)點(diǎn)的相關(guān)性大小... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－２?ＧＰＤ對(duì)各個(gè)匯率變化率的右尾流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)擬合圖??在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸上，圖３－２和

日元匯率變化率?港元匯率變化率??圖３－２?ＧＰＤ對(duì)各個(gè)匯率變化率的右尾流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)擬合圖??在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸上，圖３－２和圖３－３顯示了廣義帕累托分布對(duì)股指和匯率??變化率的右尾擬合情況，可以看出廣義帕累托分布的擬合效果很好。這說明廣??義帕累托分布可以很好地?cái)M合股指和匯率變化率的尾部風(fēng)險(xiǎn)。??１９??

?＊？＊＿．？的彩明?－?？／ｎｌｌ?？??圖４－１匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)上證綜指的影響??圖４－１和圖４－２畫出了股市風(fēng)險(xiǎn)對(duì)各種匯率風(fēng)險(xiǎn)的Ｃｏ?ＶａＲ的計(jì)算結(jié)果，顯??示各種匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。為了尋找這種影響和股市或匯市的市??場(chǎng)狀態(tài)的關(guān)系，圖４－１和圖４－２中包含很多子圖，每幅子圖或者畫出Ｃｏ?ＶａＲ和??股指的趨勢(shì)圖，或者畫出ＣｏＶａＲ和匯率的趨勢(shì)圖。可以看出，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股市??風(fēng)險(xiǎn)的影響主要取決于股市的市場(chǎng)狀態(tài)。各種匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)的影響

【參考文獻(xiàn)】：
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