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本文采用每日数据和GARCH(1，1)方法的线性回归结果显示，在股市上涨期间，石油天然气产业的1个人民币汇率显著为负的风险暴露接受了H10，煤炭产业的2个人民币汇率显著为负的风险暴露接受了H20，而石油天然气产业的1个港元、1个欧元和1个日元汇率显著为负的风险暴露接受了H30，煤炭产业的2个欧元汇率显著为负的风险暴露也接受了H30。相对的是，在股市下跌期间，没有任何显著的风险暴露证据可以接受H10或H20，而石油天然气产业的1个港元、1个欧元和1个日元汇率显著为负的风险暴露接受了H30，煤炭产业的1个港元和8个欧元的汇率显著为负的风险暴露也接受了H30。从每日数据样本来看，在股市上涨期间，人民币、港元、欧元和日元汇率显著为负/正的线性风险暴露样本各为3/0、1/4、3/2及1/1。而在股市下跌期间，人民币、港元、欧元和日元汇率显著为负/正的线性风险暴露样本各为0/2、2/2、9/1及1/3。
同时，采用月度数据和面板数据(Panel Data)估计方法的线性回归结果显示，石油天然气产业的3个人民币汇率显著为负的风险暴露接受了H10，而煤炭产业股价的9个人民币汇率显著为负的风险暴露接受了H20。同时，石油天然气产业的3个港元和3个日元汇率显著为负的风险暴露接受了H30，而煤炭产业的2个港元和5个日元汇率显著为负的风险暴露也接受了H30。从月度数据样本来看，人民币、港元、欧元和日元汇率显著为负/正的线性风险暴露样本各为12/2、5/4、0/10及8/5。
在非线性汇率风险暴露模型方面，采用每日数据和GARCH(1，1)方法的非线性回归结果显示，在股市上涨期间，石油天然气产业的1个人民币汇率显著为负的风险暴露接受了H10，煤炭产业的1个人民币汇率显著为负的风险暴露也接受了H20，而石油天然气产业的1个港元、2个欧元和1个日元汇率显著为负的风险暴露接受了H30，煤炭产业的2个欧元汇率显著为负的风险暴露也接受了H30。相对的是，在股市下跌期间，没有任何显著的证据可以接受H10或H20，而石油天然气产业的6个港元和4个欧元的汇率显著为负的风险暴露接受了H30，煤炭产业的4个港元、5个欧元和2个日元汇率显著为负的风险暴露也接受了H30。从每日数据样本来看，在股市上涨期间，人民币、港元、欧元和日元汇率显著为负/正的非线性风险暴露样本各为1/1、5/6、2/2及0/1。而在股市下跌期间，人民币、港元、欧元和日元汇率显著为负/正的非线性风险暴露样本各为0/3、4/1、1/1及4/2。总体而言，非线性回归结果在股市上涨期间和下跌期间的显著结果要比线性回归结果的多。
与此同时，本文也采用了EGARCH(1，1)模型检验了上述四种货币汇率风险暴露，在股票价格存在信息非对称性和杠杠效应时是否是显著的。检验结果显示出在股市上涨期间和下跌期间，大部分的股票价格在存在着信息非对称性和杠杠效应时，人民币和港元、欧元和日元汇率对能源股票价格的影响是显著的，特别是当股市处于下跌期间。因此，这说明汇率风险暴露因子是影响沪深300能源股票价格的信息非对称性和杠杠效应的重要因素之一，汇率波动与这些能源股价的风险规避杠杠效应是相关的。
此外，本文也采用了ARDL—ECM估计方法检验了人民币汇率波动与上述能源股票价格在长期内和短期内是否存在着动态互动关系。检验结果显示上述沪深300能源股票价格与人民币汇率和中国宏观经济变量之间，在长期内和短期内的确存在着动态互动关系，进一步证实了中国能源企业的汇率风险与中国能源价格指数相关。同时，人民币汇率趋势与中国沪深300能源股票价格是相关联的。
根据以上线性和非线性模型检验结果，我们可以得知大部分的沪深300能源股票收益率都拒绝了本文的三个假设，即大部分的能源股票收益率与本币和外币汇率升值的关系并不存在定向的经济关系，特别是与人民币汇率升值预期的经济关系并不相关，汇率波动与股票价格呈现不规则的相关性。同时，这些能源股票价格与本币和外币汇率的风险暴露存在着显著为负或正的汇率风险暴露，某些能源股票价格的负或正的汇率风险暴露的幅度，在股市上涨期间和下跌期间也都相对特别高。这些显著的汇率风险暴露导致了这些中国能源企业在资本资产结算、企业现金流和对外投资成本方面产生了较大变化，也促使了这些能源企业在财务决策方面的困难。
另外，中国股市投资者对这些能源股价的投机心态、中国能源价格管制、国际原油价格的波动以及国外热钱的炒作导致了这些能源股价收益率的高波动，而显著的汇率风险暴露促使了这些能源企业以本币或外币计价的盈利造成了经营压力。此外，由于本文的实证研究采用的是价值加权指数(Value—weighted Index)—沪深300指数当中的能源企业，即这些能源企业都属于在中国国内市值较高的能源企业，因此股市投资者可能高估了这些高市值能源企业在高油价下的盈利能力以及对汇率风险的防范能力，因此导致了能源股价收益率的高波动和高风险溢价。
本文对沪深300能源股票价格的实证结果显示出，股票价格的汇率风险在不同的时间段将呈现不同方向和幅度。对此，本文建议对于研究目标产业的汇率风险的回归模型，应当根据研究的目标产业加入不同的货币汇率和宏观经济变量。同时，我们应当把时间序列划分成为股市的上涨时期和下跌时期，并考虑汇率风险因素在股票价格存在信息非对称性和杠杠效应时的作用是否是显著的。此外，我们也可以为研究的目标产业构造一个经济系统，并加入汇率风险和产业经济等因素，以此检验目标产业的股票价格在长期内和短期内，是否与汇率风险和产业经济等因素存在着动态互动关系。
总体而言，本文所估计的沪深300能源企业价值暴露于汇率风险的方向和幅度，对于这些能源企业的财务风险管理或资产成本管理提供了参考。因此，这些能源企业有必要提高它们的汇率风险规避意识，特别是在股票市场处于剧烈的波动时，能源企业应该考虑进行相应的汇率风险规避工具，在金融市场的不同时间段进行相应的资本资产保值。