基于FIGARCH-EVT-Copula模型的外匯投資組合風險測度研究.pdf

1、隨著人民幣匯率體制的改革和外匯市場機制的不斷完善，外匯投資現(xiàn)已成為繼股票投資后的又一重要投資領(lǐng)域。近年來，又由于各國資源開始重新配置，加劇了外匯市場波動的頻繁和幅度，導致外匯風險不斷加大。在這一背景下研究我國外匯市場的風險，并對其進行度量和管理已尤為重要。本文主要運用 FIGARCH-EVT-Copula模型基于美元、歐元、日元和港幣兌人民幣匯率樣本數(shù)據(jù)對我國外匯投資組合風險進行測度研究。
　　首先運用經(jīng)典 R/S分析和修正的 R

2、/S分析法檢驗四種外匯波動率序列的長記憶性，結(jié)果表明：我國外匯市場波動率序列存在顯著的長記憶性特性，其中美元/人民幣波動率序列的長記憶性最強，歐元/人民幣、日元/人民幣和港幣/人民幣的長記憶性強度依次遞減。
　　針對四種外匯波動率序列的長記憶性特征，引入能準確刻畫波動率長記憶性的FIGARCH模型，并結(jié)合能很好刻畫尾部風險的極值理論，構(gòu)造出 FIGARCH-EVT模型，同時引入傳統(tǒng)的多元正態(tài)Copula函數(shù)和多元t-Copula函

3、數(shù)，得到FIGARCH-EVT-Copula模型。然后運用該模型對四種外匯投資組合風險進行測度研究，進一步計算出四種外匯在等權(quán)重投資下的風險值，并與 GARCH-EVT-Copula模型下的風險值進行對比發(fā)現(xiàn)：在同一置信水平下，GARCH-EVT-Copula模型得到的風險值都小于 FIGARCH-EVT-Copula模型，說明 GARCH-EVT-Copula模型低估外匯風險，相對來說 FIGARCH-EVT-Copula模型對于測度

4、外匯投資組合風險更準確。
　　為了更好地刻畫高維相關(guān)結(jié)構(gòu)，本文在 Copula函數(shù)的選取中，又引入了多元藤結(jié)構(gòu)Pair Copula，構(gòu)造出FIGARCH-EVT-Pair Copula模型。運用該模型對四種外匯投資組合風險進行測度研究，計算出在風險最小情況時，四種外匯的最優(yōu)投資比例以及相應的組合風險值。并將之與傳統(tǒng)的 FIGARCH-EVT-t-Copula模型進行對比發(fā)現(xiàn)：在相同置信水平下，F(xiàn)IGARCH-EVT-Pair C

5、opula模型得到的組合風險值都高于FIGARCH-EVT-t-Copula模型；然后再運用Kupiec和Christoffersen檢驗法對上述兩種模型的 VaR預測效果進行穩(wěn)健性檢驗，檢驗結(jié)果表明：在95％和99%置信水平下， FIGARCH-EVT-t-Copula模型不能通過穩(wěn)健性檢驗，而 FIGARCH-EVT-Pair Copula模型則通過，進而說明FIGARCH-EVT-Pair Copula模型在多元外匯投資組合風險度