基于GARCH-POT模型的中國(guó)外匯市場(chǎng)投資組合研究.pdf

1、2008年美國(guó)金融危機(jī)爆發(fā)后，各國(guó)資產(chǎn)開(kāi)始重新配置，全球外匯市場(chǎng)波動(dòng)的加劇。在后金融危機(jī)這一背景下研究處于匯改攻堅(jiān)階段的中國(guó)外匯市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)其進(jìn)行度量對(duì)于國(guó)內(nèi)的投資者意義重大。
　　通過(guò)對(duì)2008年1月2日到2015年3月9日美元、歐元、日元以及港幣對(duì)人民幣的匯率中間價(jià)的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)研究，可以看出4組外匯數(shù)據(jù)收益率序列都存在“有偏尖峰且薄尾”的特征，均存在自相關(guān)與偏自相關(guān)效應(yīng)以及異方差效應(yīng)，基于以上特征建立的GARC

2、H模型可以較好地反映出中國(guó)外匯市場(chǎng)收益率的波動(dòng)性。通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，GARCH模型在描述數(shù)據(jù)波動(dòng)性方面效果良好，但是對(duì)序列的尾部擬合不是很好。因此，將極值理論引入到描述模型的殘差中來(lái)彌補(bǔ)GARCH模型的不足，以對(duì)殘差尾部的點(diǎn)進(jìn)行有效描述。通過(guò) Hill估計(jì)法確定 POT模型的閾值 u，進(jìn)而估計(jì)出 POT閾值模型的上下尾參數(shù)，將POT模型與VaR、CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法聯(lián)立，計(jì)算出單支外匯的風(fēng)險(xiǎn)值VaR和條件風(fēng)險(xiǎn)值CVaR。可以對(duì)30天