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人民币汇率预测及企业汇率风险测量研究
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2014/10/6 9:30:42  

一、引言

2014 年3 月17 日起,银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度由1%扩大至2%,汇率市场化趋势不断加强,企业面临着更大的汇率风险。我国汇率政策经历了从固定汇率政策到有管理的浮动汇率政策,从单一挂靠美元到参考一篮子货币的转变,很多企业还没有在汇率政策的变化中适应过来,汇率风险意识薄弱,风险规避能力缺乏。所以探讨人民币汇率预测方法以及企业汇率风险衡量模型对于提高企业抗风险能力,降低风险损失十分重要。本文采用时间序列方法对人民币汇率进行预测,依据预测的结果再利用受到广泛认可的风险定量分析方法VaR 进行企业风险的测度。从而为企业预测、度量、防范风险提供依据。

二、人民币汇率预测方法的原理

大量研究发现,像汇率等金融数据的时间序列往往存在尖峰、厚尾、波动聚集等特征,自回归条件异方差模型—ARCH(autoregressive conditionalheteroskedastic)族模型能较好的拟合这种序列的波动性特征。ARCH 模型的一个重要贡献是给出了计算时间序列条件方差的方法。ARCH(q)的模型结构如下:

ARCH 模型的实质是使用误差平方序列的q 阶移动平均拟合当期异方差函数值,由于移动平均模型具有自相关系数q 阶截尾性,所以ARCH 模型一般只适用于异方差函数短期自相关的过程[1]。为了修正此问题,Bollerslov 提出了广义自回归条件异方差GARCH 模型,它的结构如下:

但使用此模型要满足参数 , j , j 非负以及参数有界,即1 11q pj ij i     的约束条件,这又限制了GARCH 模型的使用范围。Nelson 提出的指数GARCH模型即EGARCH模型则放宽了GARCH模型中参数非负的约束,EGARCH 模型可以很好的刻画一些存在非对称性的金融数据[2]。

三、VaR 风险价值理论

VaR(value at risk)是风险定量分析方法,是指在正常的市场条件和给定的置信度内,用于评估和计量任何一种金融资产或证券组合在既定时期内所面临的市场风险的大小和可能遭受的潜在最大价值损失。它满足公式:

 ( )  t prob x w VaR 式中( ) t x w 表示投资一定数额的资产w 后在持有期间t 内的损失额,VaR 为在置信水平 下处于风险中的价值,例如,持有期t 为1 天,置信水平为95%的的VaR 是100 万元,是指在未来的一天内资产价值的最大损失不超过100 万元的概率是95%。VaR 度量的是在正常条件下最糟糕的情况。企业可以将VaR 计算方法应用到汇率风险程度的衡量中。

四、人民币汇率的预测研究

(一)人民币汇率的波动特征

为了研究人民币汇率波动的特性,我们先来研究样本数据的波动轨迹,下面分别是人民币汇率按日、月、季不同跨度取样的时序图(见图1),其中,由于日数据量大且无节假日数据所以其时序图的横坐标描述的是按时间顺序排列的数据量(单位:个),而月、季度数据的时序图横坐标为时间(单位:年)。由图1 可知,整体上人民币汇率呈现波动中不断升值的趋势。

具体而言,从月份、季度图上可以看出,汇率曲线在2005 年—2008 年下降趋势明显,曲线坡度值较大,2008—2010 年汇率曲线较为平稳,2010 年以后曲线又呈现较明显的下降趋势。

分析日期图,我们可以得到更微观的汇率波动特征,即:人民币汇率波动具有聚集性,也就是说在汇率大的变化后倾向于有更大的变化,小的变化后倾向于有更小的变化。例如,2012 年七月下旬(图中第20 个数据左右)人民币汇率从下跌趋势明显反转为上升趋势,上升约3 个基点,此后,汇率的波动幅度基本维持在1 个基点以内,但到了九月中旬(图中第75 个数据左右) 汇率明显直线下跌,跌幅超过4 个基点,此后,人民币汇率在小幅度的波动中持续升值的趋势,直到2014 年年初汇率贬值趋势逐渐彰显。人民币汇率统计量特征值见表1。

从表 1 可以看到,按日期采样的人民币汇率时间序列的偏度为-0.341705,小于0,说明该时间序列概率分布是非对称的,呈现较长左厚尾特征,表明与正波动冲击相比,负波动冲击所产生的条件方差更大些[3]。而按月和按季的序列偏度大于0,没有明显的非对称性。对于峰度而言,所以序列的峰度均小于3,说明该序列相对于标准正态分布是较平坦的,但其波动性随时间跨度的增大而增大。此外,从Jarque-Bera 统计量概率上来看,拒绝了汇率序列正态分布的假设。

(二)人民币汇率预测模型的建立

依据日、月、季度人民币汇率时间序列波动的不同特征,依次对其建立适合的汇率预测模型。以日期数据的建模为例,说明预测模型的建模过程。通过对按日采用的汇率波动特征的分析,尝试对样本时间序列建立一阶自回归模型,并对其残差进行ARCH-LM检验,以确定是否存在条件异方差,即是否存在ARCH 效应。检验发现当滞后阶数为1阶时存在ARCH 效应,其LM(q)统计量中的P 值小于 0.05,拒绝残差序列不存在ARCH 效应的假设,即汇率序列存在着ARCH 效应。通过对残差平方的相关图可知残差平方项具有长期相关性,所以尝试建立GARCH(1,1)模型,通过参数估计得到GARCH的具体模型:

该模型满足GARCH 模型有效性的两个约束的条件:其一,参数非负;其二,参数有界,及0.069316+0.902674<1,而且从AIC 系数(1.3048)和可决系数(0.996364)来看模型建立比较成功。

(三)人民币汇率预测分析

上面所建立的GARCH 模型可以通过各项检验,从图形上看模型的拟合效果较好。拟合图如图2。

由于模型具有较好的拟合效果,可以用此模型进行预测,预测结果见图3。

从 预 测 结 果 的评价指标上看: 偏差率为0.000061,方差率为0.000092,协变率为0.999847,偏差率及方差率较小而协变率较高,所以预测的精度较高。表2 记录了对未来5 期汇率预测值与其实际值的比较。

同理,对月份和季度的人民币汇率时间序列特点进行分、建模,进而对汇率的中长期趋势进行预测。通过分析对按月采样的汇率建立均值方程和方差方程为:

1 2 1.719999 0.720439 t t t t m m m       ;2 21 1 1.297946 3.084140 0.080659 t t t h  h     

对季度的汇率建立回归模型为:

1 2 20.86018 1.565012 0.597786 t t t t

月份和季度的图形拟合效果如图4。利用上述模型对汇率进行预测,结果显示2014 年4 月汇率为602.9264,2014 年第2 季度的汇率为626.8746,从近期看人民币汇率呈升值趋势,但在从季度预测值上看汇率可能会保持贬值势头。

五、VaR 模型的应用

本文采用VaR 模型中的方差—协方差法进行计算风险价值,其计算公式为:

*0VaR  w (t  R )其中0 w 为企业所持有外汇头寸的初始价值,t为汇率收益在t时间内的均值, R*为在设定的置信水平 下的最低回报率, 在正态分布下R*   t  t,  2t为汇率收益在t时间内的方差,所以在正态分布下VaR 模型的计算公式为:

*0 0 ( ) VaR w t R w t       。

从 GARCH 模型对汇率预测的结果中容易得到汇率的收益,当汇率的收益服从正态分布时,对于某个确定的企业,在已知外汇头寸的初始价值0 w ,置信水平 ,以及预测计算汇率收益的标准方差后便可以得到VaR 的值,即知道企业在外汇持有期间最大损失VaR 的概率,定量测量了企业汇率风险。本文介绍了应用时间序列模型对人民币汇率进行预测的过程,同时,利用预测的结果结合VaR风险价值模型对企业的汇率风险进行测量,从而为企业加强汇率风险管理提供了依据,提高企业应对汇率风险的能力。

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