人民币汇率厚尾特征及VAR估计

针对人民币汇率收益率序列的厚尾性特征,基于EGARCH模型得到标准化的收益率序列,建立GPD模型对标准化收益率序列的尾部进行拟合,并得到相应的VAR估计值;结论证明:人民币收益率序列存在双厚尾特征,故对于人民币汇率的投资者,无论做多头还是空头,都面临着较大的自身风险和交易对手风险。     

基于EGARCH模型的人民币汇率波动性研究

选取2005年7月21日至2010年5月14日间每个交易日的美元/人民币汇率中间价的高频数据作为样本数据,然后对样本数据进行平稳处理和ARCH效应检验,在满足GARCH建模条件下建立EGARCH(1,1)模型,实例检验和分析人民币汇率波动性.结果表明,2005年7月21日以来,人民币汇率收益率序列具有明显的尖峰厚尾特征...     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

人民币与国际汇率的非线性特征研究

采用BDS检验和R/S方法揭示了2种人民币汇率和3种国际汇率日收益率序列是确定性分形序列.研究结果表明,上述汇率序列不服从正态分布和布朗运动,并且具有内在的非线性分形结构,人民币兑日元的汇率波动关联性比其它汇率的波动性高,反映出人民币兑日元汇率波动受历史信息的影响程度较高,其"长期记忆"特征也越明显,有助于进一步深入分析汇率的内在机理以及对汇率进行预测.     

汇率收益率短记忆性与长记忆性特征的研究

采用Q检验,经典R/S分析法以及ARFIMA模型对人民币和欧元汇率收益率序列的记忆程度进行研究,结果表明人民币汇率收益率虽然不存在显著的短记忆性,但长记忆特征比较显著,而欧元汇率收益率虽然存在短记忆特征,但不存在显著地长记忆性,说明了欧元外汇市场的成熟和人民币外汇市场的低效,因此,对两种汇率收益率序列的拟合预测需建立不同的数学模型.     

基于GARCH-VaR模型的汇率风险实证研究

现阶段人民币汇率波动及其风险度量受到广泛关注.该文基于2013年1月4日至2016年12月5日美元、欧元、加元和港币的人民币汇率每日中间价数据,建立t分布和广义误差(GED)分布下的广义自回归条件异方差(GARCH)模型,并在此基础上计算四个汇率收益率序列的VaR值.最后,通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性,得出99%置信度下GARCH-GED模型计算的VaR值准确性较高.     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR),研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下,国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明,石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面,石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面,股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向,石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向,且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后,石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR)，研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下，国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明，石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面，石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面，股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向，石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向，且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后，石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

基于偏态分布的风险度量计算

金融时间序列具有尖峰厚尾性,同时在股市中又存在着杠杆效应.对股票指数收盘价格的对数收益率序列建立ARMA-APARCH模型,在对数收益率序列分别满足Skewed-t分布和Skewed-GED的假设下,给出了在险价值及期望损失的计算方法.对t分布与Skewed-t分布、GED与Skewed-GED分别进行对比性实证分析,结果表明,在两个偏态分布假设下计算得到的期望损失估计结果更为保守,更能够捕捉到股市的尾部风险.     

人民币/美元汇率收益率的统计特性和非线性特征研究

采用非参数检验(Jarque-Beta检验和Kolmogorov-Smirnov检验)以及Q-Q概率图对人民币/美元汇率收益率进行正态性检验,随后利用替代数据法对人民币/美元汇率收益率进行相关性和非线性特征检验.研究结果表明:人民币/美元汇率收益率不服从布朗运动,存在"尖峰厚尾"的现象,并且呈现内在的确定性非线性特征,这说明这些汇率的非线性特性是来自于产生它们的复杂经济系统内部因素,而不是源于其经济系统外部变量.     

基于ARMA-稀疏贝叶斯模型的汇率预测研究

文章基于ARMA模型和稀疏贝叶斯模型,提出了ARMA-稀疏贝叶斯模型,充分利用ARMA模型和稀疏贝叶斯模型在线性模型及非线性模型预测中的优势,将收益率序列分解为线性自相关主体和非线性残差2个部分,然后用ARMA模型对线性自相关主体数据进行预测估计,用稀疏贝叶斯模型对非线性残差进行预测估计,最后合成人民币兑美元日汇率中间价序列预测结果。研究结果证明,运用所建模型预测人民币日汇率中间价和上证指数收盘价,均取得了较好的效果。     

中国股市投资组合收益分布的实证研究

采用随机等权重有放回抽样方法 ,以周收益率为指标 ,以沪深A股为样本股 ,对组合收益率时间序列的分布特征进行实证研究 ,发现组合收益率序列并不呈现出正态分布的情形 ,并且随着组合数的增加 ,组合收益率序列的尖峰厚尾特征并没有显著改善 ,说明用方差来刻画组合收益率风险特征并不合适 .为此用GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity(GARCH)模型对组合收益率时间序列进行了模拟 .     

沪深300股指期货流动性风险测度

运用BDSS模型对我国沪深300股指期货合约2010年6月1日至2012年4月23日的流动性风险进行实证检验,结果发现,收益率序列并不符合正态假定,具有尖峰厚尾特征;风险测度检验发现流动性风险占到总市场风险的一半以上,在忽略了流动性风险情况下,将会严重低估总体投资风险。     

基于VaR-GARCH模型的金融衍生工具市场风险研究——以沪深300股指期货为例

针对我国金融衍生工具市场风险问题,本文利用沪深300股指期货的日数据,运用VaRGARCH模型对沪深300股指期货市场风险进行了实证研究.研究表明股指期货收益率序列具有尖峰后尾、集聚、平稳的特点.利用GARCH模型中的条件方差计算VaR的值,由此度量股指期货市场风险,并给出控制其风险的对策,从而获得控制股指期货市场风险的理论和方法.     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

浅谈MF-DCCA在投资市场的应用

黄金,石油,汇率市场是社会资本重要的投资组成部分,本文目的是利用MF-DCCA分析法研究黄金,石油,汇率价格日收益率时间序列,结果发现该序列具有多重分形特征.且序列与序列之间具有自相关性与交叉相关性;然后利用多重分形谱方法研究风险率.分析结果表明石油,日元,欧元,黄金,风险性依次减小.最终发现MF-DCCA模型探索二组...     

基于Swarch模型的人民币汇率分析

本文利用Swarch模型对人民币兑换美元汇率的波动性进行研究发现该模型在研究人民币汇率的波动性方面具有非常优良的性质。实证结果表明人民币汇率连续收益率的波动随着时间的推移有变剧烈的趋势,这恰好反映我国汇率市场逐步开放的宏观经济环境和汇率体制逐步调整的现状。     

基于MA-EGARCH-t-Copula模型的金融市场相关关系的研究

构建MA-EGARCH-t-Copula模型研究深证综合指数和中小板指数相关关系.选取深证综合指数与中小板指数的日收盘指数序列,利用MA-EGARCH-t模型构建Copula函数的边缘分布,使用AIC准则确定模型阶数及参数,结合秩相关系数选取较优的Copula函数刻画深证综合指数与中小板指数的相关关系,进一步利用欧氏距离法进行拟合优度检验.结果表明,t-Copula可以较好地拟合深证综合股指和中小板股指的日收益率序列间关系,两股指日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称尾部相关性.     

基于Copula的石油价格与卢布汇率的相依性研究

利用趋势平稳过程对石油价格和卢布汇率价格序列进行处理,应用Copula-kernel模型对石油价格和卢布汇率的尾部相关性进行了研究。实证分析结果表明,国际油价和卢布汇率之间存在明显非对称的尾部相依结构。     

汇率风险的管理

今年7月21日,中国人民银行宣布将人民币汇率上调2.1%,并调整有10年历史的人民币紧盯美元制度,使人民币与美元脱钩,改盯一篮子货币.由此货币汇率波动给企业造成的损失比任何其他单一因素都要多.两种货币之间的汇率在短期内就会发生巨大的变化,使措不及防的企业蒙受巨大的潜在亏损.汇率风险不仅是悬在外贸企业头上的利剑,而且将成为外贸企业防范风险、提高竞争力的重要课题.汇率风险管理对外贸企业的全球经营具有广泛深远的意义.