基于GARCH-EVT-COPULA模型的外汇投资风险测度研究

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人民币汇率制度改革以来,我国外汇市场机制不断发展和完善,外汇投资由于其自身的一些特点已经成为继股票投资后的又一重要投资领域。而同时,外汇波动频繁而且波动幅度加大,导致外汇风险加大,如何度量和管理外汇风险成为业界人士关注的话题。本文采用近年来被国际市场广泛应用的VaR和CVaR方法度量外汇风险。GARCH模型和极值理论是两种测度外汇风险的好方法,GARCH模型能很好地描述收益率序列的动态波动集群现象,而极值理论能很好地描述收益分布的非正态厚尾特征。本文构建能增强模型预测能力的GARCH-EVT模型研究单一外汇动态风险,并用美元、欧元、日元、港币四种外汇进行实证分析。后验测试的结果表明,与股市风险的研究结果一样,GARCH-EVT模型能较好地预测单一外汇风险。考虑到外汇之间的相关性,同时投资者往往可以选择“一篮子”货币投资或规避风险,本文在GARCH-EVT模型的基础上引入了多元正态Copula、多元t Copula、多元Clayton Copula三种Copula函数对多元外汇投资组合风险进行研究。并以四元外汇为例,计算考虑相关结构时的单一外汇风险;计算四元外汇投资比重相等时的投资组合风险值;计算以风险最小为目的的四元外汇投资组合比例。结果表明t Copula和Clayton Copula能更好地描述外汇间的相关性,而且不管是哪种类型的Copula或者是哪种置信水平,最小风险的投资组合系数差别并不是很大,投资主要集中在美元。基于GARCH-EVT-COPULA模型的外汇风险价值更深层次地量化了外汇投资组合风险,为投资者和风险管理者提供了更全面的信息,便于风险决策,具有重大的实际意义。
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