基于GARCH-VaR模型的人民幣匯率波動風險精準測度與管理策略研究一、引言1.1研究背景與意義在經(jīng)濟全球化的大背景下，匯率作為經(jīng)濟領域的關鍵變量，對國家經(jīng)濟發(fā)展的影響愈發(fā)顯著。人民幣匯率波動不僅關系到國內(nèi)的進出口貿(mào)易、企業(yè)盈利狀況，還與金融市場的穩(wěn)定以及宏觀經(jīng)濟政策的制定緊密相連。隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展和對外開放程度的逐步提高，人民幣在國際經(jīng)濟舞臺上的地位日益重要，其匯率波動也受到了全球市場參與者的廣泛關注。自2005年我國實行人民幣匯率形成機制改革以來，人民幣匯率不再單一盯住美元，而是形成了更富彈性的匯率機制。這一改革舉措使得人民幣匯率的波動范圍逐漸擴大，波動頻率不斷增加。在全球經(jīng)濟形勢復雜多變的當下，人民幣匯率受到國內(nèi)外多種因素的影響，呈現(xiàn)出更為復雜的波動態(tài)勢。國際收支狀況的變化直接影響著外匯市場的供求關系，從而對人民幣匯率產(chǎn)生作用。當我國出口增加，進口減少，貿(mào)易順差擴大時，外匯市場上對人民幣的需求增加，推動人民幣升值；反之，若貿(mào)易逆差擴大，人民幣則可能面臨貶值壓力。通貨膨脹率的差異也是影響人民幣匯率的重要因素。若我國通貨膨脹率相對較低，國內(nèi)商品在國際市場上更具價格優(yōu)勢，出口增加，進口減少，進而促使人民幣升值；相反，較高的通貨膨脹率可能導致人民幣貶值。利率水平的差異同樣會對人民幣匯率產(chǎn)生顯著影響。較高的利率會吸引國際資本流入，增加對人民幣的需求，推動人民幣升值；而較低的利率則可能導致資本外流，人民幣貶值。宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整，如財政政策和貨幣政策的變化，也會對人民幣匯率波動產(chǎn)生影響。擴張性的財政政策和貨幣政策可能導致貨幣供應量增加，引發(fā)人民幣貶值；相反，緊縮性的政策則可能促使人民幣升值。人民幣匯率波動對經(jīng)濟的影響是多方面的。在國際貿(mào)易領域，人民幣升值會使我國出口商品在國際市場上的價格相對提高，降低出口產(chǎn)品的競爭力，導致出口減少，進口增加，貿(mào)易逆差擴大；而人民幣貶值則會使出口商品價格相對降低，增強出口競爭力，有利于出口，但同時會增加進口成本，不利于進口企業(yè)。在企業(yè)層面，匯率波動會直接影響企業(yè)的盈利能力。人民幣升值有利于進口原材料和企業(yè)對外投資，從而提高企業(yè)的盈利能力；而人民幣貶值可能會增加企業(yè)的進口成本和投資成本，降低企業(yè)的盈利能力。在金融市場方面，人民幣升值會吸引外國投資者購買人民幣資產(chǎn)，推高人民幣匯率，同時可能引發(fā)資本流入和資產(chǎn)泡沫風險；反之，人民幣貶值可能會導致資本流出，引發(fā)金融市場動蕩。匯率波動還會對普通消費者的生活產(chǎn)生影響，例如在出境旅游、購買進口商品等方面，匯率的變化會直接影響消費者的支出。準確測度和有效管理人民幣匯率波動風險具有至關重要的意義。對于企業(yè)而言，能夠幫助企業(yè)更好地進行風險管理，制定合理的生產(chǎn)經(jīng)營計劃和投資決策，降低匯率波動帶來的損失，提高企業(yè)的競爭力和生存能力。對于金融機構(gòu)來說，有助于金融機構(gòu)準確評估外匯資產(chǎn)的風險，合理配置資產(chǎn)，提高風險管理水平，保障金融體系的穩(wěn)定運行。對于政府部門而言，能夠為宏觀經(jīng)濟政策的制定提供科學依據(jù)，使政府能夠及時采取有效的政策措施來穩(wěn)定匯率，促進經(jīng)濟的平穩(wěn)健康發(fā)展，維護國家經(jīng)濟安全。在眾多匯率風險測度方法中，GARCH-VaR模型具有獨特的優(yōu)勢。GARCH模型能夠有效捕捉金融時間序列的波動集聚性和條件異方差性，準確刻畫人民幣匯率收益率的波動特征。而VaR方法則可以在給定的置信水平下，衡量資產(chǎn)或投資組合在未來一段時間內(nèi)可能遭受的最大損失，直觀地反映匯率風險的大小。將兩者結(jié)合起來，GARCH-VaR模型能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，更準確地測度人民幣匯率波動風險。綜上所述，在人民幣匯率波動日益頻繁且對經(jīng)濟影響愈發(fā)重要的背景下，利用GARCH-VaR模型深入研究人民幣匯率波動風險，對于企業(yè)、金融機構(gòu)和政府部門等各類市場參與者都具有重要的現(xiàn)實意義，有助于各方更好地應對匯率波動帶來的挑戰(zhàn)，把握經(jīng)濟發(fā)展機遇，實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來，人民幣匯率波動成為學術(shù)界和金融界關注的焦點，眾多學者從不同角度展開研究。在國外，一些學者著重分析宏觀經(jīng)濟因素對人民幣匯率波動的影響。他們通過構(gòu)建經(jīng)濟模型，深入探討國際收支狀況、通貨膨脹率差異、利率水平等因素與人民幣匯率之間的關聯(lián)。研究發(fā)現(xiàn)，國際收支順差會促使人民幣升值，而通貨膨脹率的上升則可能導致人民幣貶值。還有學者運用計量經(jīng)濟學方法，對人民幣匯率的波動特征進行研究，發(fā)現(xiàn)人民幣匯率波動具有明顯的集聚性和時變性，即匯率波動在某些時間段內(nèi)較為集中，且波動程度隨時間變化而變化。國內(nèi)學者在人民幣匯率波動研究方面也成果豐碩。部分學者關注人民幣匯率形成機制改革對匯率波動的影響。通過對改革前后匯率數(shù)據(jù)的對比分析，發(fā)現(xiàn)改革后人民幣匯率的市場化程度提高，波動范圍擴大，更能反映市場供求關系的變化。還有學者從微觀層面研究企業(yè)如何應對人民幣匯率波動風險，提出企業(yè)應加強匯率風險管理，運用金融衍生工具進行套期保值，以降低匯率波動對企業(yè)經(jīng)營的影響。隨著金融風險管理理論的發(fā)展，GARCH-VaR模型在金融風險測度領域得到廣泛應用，眾多學者也將其應用于人民幣匯率波動風險的研究中。國外學者在該模型的理論拓展和應用方面做出了重要貢獻。他們不斷改進模型的參數(shù)估計方法，提高模型的預測精度，并將模型應用于不同國家和地區(qū)的匯率風險測度。在研究過程中，學者們通過對不同國家匯率數(shù)據(jù)的實證分析，驗證了GARCH-VaR模型在匯率風險測度中的有效性和優(yōu)越性。國內(nèi)學者在借鑒國外研究成果的基礎上，結(jié)合我國人民幣匯率的特點，對GARCH-VaR模型進行了深入研究和應用。一些學者通過對人民幣匯率收益率序列的分析，發(fā)現(xiàn)該序列存在明顯的尖峰厚尾和波動集聚特征，傳統(tǒng)的風險測度方法難以準確刻畫其風險，而GARCH-VaR模型能夠較好地捕捉這些特征，更準確地測度人民幣匯率波動風險。還有學者運用不同形式的GARCH模型，如GARCH(1,1)、EGARCH、TARCH等，與VaR方法相結(jié)合，對人民幣匯率風險進行測度，并比較不同模型的測度效果。研究結(jié)果表明，不同形式的GARCH-VaR模型在測度人民幣匯率風險時具有各自的優(yōu)勢和適用范圍，應根據(jù)實際情況選擇合適的模型。盡管國內(nèi)外學者在人民幣匯率波動和GARCH-VaR模型應用方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有研究在分析人民幣匯率波動影響因素時，多側(cè)重于宏觀經(jīng)濟因素，對微觀因素如企業(yè)行為、市場參與者預期等的考慮相對較少。而在實際經(jīng)濟運行中，微觀因素對人民幣匯率波動的影響也不容忽視。在GARCH-VaR模型的應用研究中，部分研究對模型的假設條件檢驗不夠充分，可能導致模型的適用性和準確性受到影響。此外，不同研究在樣本數(shù)據(jù)的選取、模型參數(shù)的設定等方面存在差異，使得研究結(jié)果之間缺乏可比性。相較于現(xiàn)有研究，本文具有一定的創(chuàng)新點。在研究視角上，本文將綜合考慮宏觀經(jīng)濟因素和微觀因素對人民幣匯率波動的影響，從更全面的角度分析人民幣匯率波動的成因和機制。在模型應用方面，本文將對GARCH-VaR模型的假設條件進行嚴格檢驗，并運用多種方法對模型進行優(yōu)化和改進，以提高模型的測度精度和可靠性。同時，本文還將通過對比不同模型的測度結(jié)果，為人民幣匯率波動風險的測度提供更科學、合理的方法選擇。1.3研究方法與思路本文綜合運用多種研究方法，全面深入地研究基于GARCH-VaR模型的人民幣匯率波動風險。數(shù)據(jù)分析法是本文的重要研究方法之一。通過收集2005年匯率改革以來的人民幣匯率日度數(shù)據(jù)以及相關宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，如國際收支數(shù)據(jù)、通貨膨脹率數(shù)據(jù)、利率數(shù)據(jù)等，為后續(xù)的實證研究提供豐富、準確的數(shù)據(jù)支持。對這些數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。運用描述性統(tǒng)計分析方法，對人民幣匯率收益率序列的均值、標準差、偏度、峰度等統(tǒng)計特征進行分析，初步了解人民幣匯率波動的基本特征，如是否存在尖峰厚尾現(xiàn)象、是否具有對稱性等。實證研究法是本文的核心研究方法。構(gòu)建GARCH模型，通過對模型參數(shù)的估計和檢驗，確定合適的GARCH模型形式，如GARCH(1,1)、EGARCH、TARCH等，以準確刻畫人民幣匯率收益率的波動集聚性和條件異方差性。將GARCH模型與VaR方法相結(jié)合，計算在不同置信水平下人民幣匯率的VaR值，以此來衡量人民幣匯率波動風險的大小。對GARCH-VaR模型進行回測檢驗，運用失敗頻率檢驗、Kupiec檢驗等方法，評估模型對人民幣匯率波動風險的測度效果，驗證模型的準確性和可靠性。比較研究法也是本文運用的方法之一。對比不同形式的GARCH-VaR模型在測度人民幣匯率波動風險時的表現(xiàn)，分析各模型的優(yōu)勢和不足，為選擇最優(yōu)的風險測度模型提供依據(jù)。將GARCH-VaR模型與其他傳統(tǒng)的匯率風險測度模型，如歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等進行比較，從測度精度、計算效率等方面評估GARCH-VaR模型的優(yōu)越性。在研究思路上，本文首先進行理論分析，對人民幣匯率波動的相關理論進行梳理，包括匯率決定理論、匯率波動影響因素理論等，為后續(xù)的研究奠定堅實的理論基礎。深入分析人民幣匯率波動的現(xiàn)狀，包括匯率走勢、波動特征等，并探討影響人民幣匯率波動的因素，從宏觀經(jīng)濟因素和微觀因素兩個層面進行剖析。接著，進行模型構(gòu)建與實證分析。選擇合適的GARCH模型和VaR方法，構(gòu)建GARCH-VaR模型，并運用收集到的數(shù)據(jù)進行實證檢驗。通過實證結(jié)果分析人民幣匯率波動風險的大小和特征，以及模型的測度效果。對實證結(jié)果進行深入分析，探討人民幣匯率波動風險的成因和影響，并提出針對性的政策建議和風險管理策略。最后，總結(jié)研究成果，指出研究的不足之處，并對未來的研究方向進行展望。通過以上研究方法和思路，本文旨在為人民幣匯率波動風險的測度和管理提供科學、有效的方法和建議，為相關政策的制定和市場參與者的決策提供參考依據(jù)。二、相關理論基礎2.1人民幣匯率相關理論2.1.1人民幣匯率制度演變?nèi)嗣駧艆R率制度自新中國成立以來經(jīng)歷了多次重要變革，其演變歷程與我國經(jīng)濟發(fā)展、對外開放程度以及國際經(jīng)濟形勢的變化緊密相連。在新中國成立初期到改革開放前，我國實行的是固定匯率制度。這一時期，人民幣匯率主要參照美元匯率確定，匯率水平相對穩(wěn)定，旨在服務于計劃經(jīng)濟體制下的對外貿(mào)易和經(jīng)濟建設。在1955-1971年期間，人民幣兌美元匯率基本保持在2.46的水平，這一固定匯率制度有利于穩(wěn)定國內(nèi)經(jīng)濟秩序，保障了國家對進出口貿(mào)易的計劃調(diào)控。然而，隨著國際經(jīng)濟形勢的變化，特別是1971年美元對黃金貶值，國際貨幣體系開始動蕩，我國的固定匯率制度面臨調(diào)整壓力。1972-1980年，我國采取盯住一籃子貨幣的匯率制度來調(diào)整人民幣匯率，匯率從1972年的1美元兌換人民幣2.25元升值到1980年的1.50元。但由于人民幣匯率高估，一定程度上影響了出口貿(mào)易的發(fā)展。改革開放后，為適應經(jīng)濟體制改革和對外開放的需要，我國匯率制度開始由單一匯率制向雙重匯率制過渡。1981-1984年實行官方牌價與內(nèi)部結(jié)算價并行的雙重匯率制，其中貿(mào)易內(nèi)部結(jié)算價按1978年全國出口平均換匯成本上浮10%定價，設定為1美元兌2.8元人民幣，非貿(mào)易官方牌價則按一籃子貨幣加權(quán)平均而得。這種雙重匯率制度在一定程度上促進了出口貿(mào)易的發(fā)展，但也帶來了一些問題，如匯率雙軌制為無風險套利創(chuàng)造了空間，導致外匯黑市的出現(xiàn)和官方外匯供給短缺的局面。1985-1993年實行官方匯率和外匯調(diào)劑市場匯率并存的雙重匯率制，官方匯率從1981年的1美元兌換人民幣1.70元下降到1993年的5.76元。這一階段，由于官方匯率和外匯調(diào)劑市場匯率之間存在差額，形成了巨大的外匯套利市場，國家通過逐步縮小兩者差距來穩(wěn)定匯率。1994年我國進行了具有里程碑意義的匯率制度改革。此次改革取消了雙重匯率制度，將官方匯率與外匯調(diào)劑價并軌，人民幣對美元的匯率大幅貶值，由5.8元人民幣兌換1美元調(diào)整為8.7元人民幣兌換1美元，同時實行了單一的、以市場供求為基礎的浮動匯率制度。1994年匯率并軌取得了超預期成功，人民幣兌美元匯率不僅沒有像市場預期的那樣繼續(xù)大幅貶值，反而穩(wěn)中趨升，外匯儲備持續(xù)大幅增加。然而，1997年亞洲金融危機爆發(fā)，為避免競爭性貶值，維護亞洲乃至國際金融穩(wěn)定，中國政府承諾“人民幣不貶值”，人民幣兌美元匯率基本保持在8.28左右的水平，這一階段人民幣匯率緊盯美元，匯率在8.27-8.28之間。2005年7月21日，我國再次進行匯率制度改革，開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度，人民幣不再單一盯住美元，從而形成更富彈性的人民幣匯率機制。此后，人民幣對美元匯率逐步升值，至2014年平均匯率升至1美元兌換人民幣6.14元。2005-2009年，隨著我國開放程度的不斷提高，貿(mào)易順差的持續(xù)積累為人民幣升值提供了基礎，人民幣匯率迎來了加速升值階段。2015年8月11日，我國推行了匯率制度改革，調(diào)整了人民幣匯率的中間報價機制，進一步增強了人民幣匯率彈性。2017年5月，央行為穩(wěn)定市場預期，在中間價報價中引入逆周期因子，并在此后根據(jù)經(jīng)濟形勢靈活啟動或撤出逆周期因子，以實現(xiàn)我國宏觀經(jīng)濟的內(nèi)外平衡。近年來，人民幣對美元匯率根據(jù)國際市場上下波動，在以市場供求為基礎，參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)，有管理的浮動匯率制度下，人民幣匯率更加市場化，波動也更加頻繁。人民幣匯率制度的演變是一個不斷適應經(jīng)濟發(fā)展需求、逐步走向市場化和國際化的過程。從固定匯率到雙重匯率，再到有管理的浮動匯率制度，每一次改革都反映了我國經(jīng)濟體制改革的深入和對外開放程度的提高，也對我國的國際貿(mào)易、金融市場以及宏觀經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。2.1.2影響人民幣匯率波動的因素人民幣匯率波動受到多種因素的綜合影響，這些因素相互交織，共同決定了人民幣匯率的走勢。經(jīng)濟增長是影響人民幣匯率波動的重要因素之一。當我國經(jīng)濟增長強勁時，國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增速較高，這會吸引大量國內(nèi)外投資。一方面，外國投資者為了分享我國經(jīng)濟增長的紅利，會增加對我國的直接投資和證券投資，從而增加對人民幣的需求；另一方面，國內(nèi)企業(yè)在經(jīng)濟增長的環(huán)境下，盈利能力增強，也會增加對人民幣的持有和需求。這種對人民幣需求的增加會推動人民幣升值。相反，如果經(jīng)濟增長放緩，市場對人民幣的需求可能減少，導致匯率下跌。例如，在我國經(jīng)濟高速增長的時期，如2000-2010年，人民幣匯率總體呈現(xiàn)升值趨勢，這與我國經(jīng)濟的快速發(fā)展密切相關。國際收支狀況對人民幣匯率波動起著關鍵作用。國際收支包括貿(mào)易收支和資本收支等方面。如果我國的出口大于進口，貿(mào)易順差擴大，意味著國際市場對中國商品的需求旺盛，大量外匯流入我國，外匯儲備增加。在外匯市場上，外匯供給增加，而對人民幣的需求相對增加，從而對人民幣匯率產(chǎn)生升值壓力。反之，貿(mào)易逆差可能導致人民幣貶值。例如，2015-2016年，我國貿(mào)易順差有所收窄，人民幣匯率面臨一定的貶值壓力。資本收支方面，當我國吸引大量外資流入，如外國直接投資（FDI）、證券投資等增加時，會增加對人民幣的需求，推動人民幣升值；而當資本大量外流時，人民幣則可能面臨貶值壓力。近年來，隨著我國金融市場的開放，資本流動對人民幣匯率的影響日益顯著。貨幣政策是影響人民幣匯率波動的直接因素。貨幣政策的調(diào)整會直接改變貨幣供應量和利率水平，進而影響匯率。例如，降低利率或增加貨幣供應量，可能會使人民幣貶值。當央行降低利率時，投資者持有人民幣資產(chǎn)的收益下降，他們可能會將資金投向利率更高的國家或地區(qū)，導致資本外流，人民幣需求減少，從而促使人民幣貶值。相反，提高利率或收緊貨幣供應，則可能促使人民幣升值。央行還可以通過公開市場操作、調(diào)整法定存款準備金率等手段來影響貨幣供應量，進而影響人民幣匯率。例如，央行通過在公開市場上買入外匯，投放人民幣，增加貨幣供應量，可能會導致人民幣貶值；反之，賣出外匯，回籠人民幣，減少貨幣供應量，則可能促使人民幣升值。通貨膨脹水平的差異也是影響人民幣匯率的重要因素。如果我國的通貨膨脹率相對較低，意味著國內(nèi)商品相對更具競爭力，出口增加，進口減少。出口的增加會帶來更多的外匯收入，在外匯市場上，對人民幣的需求增加，從而推動人民幣升值。相反，若通貨膨脹率較高，國內(nèi)商品價格相對上漲，出口競爭力下降，進口可能增加，導致外匯市場上人民幣供應增加，需求減少，人民幣可能貶值。例如，當我國通貨膨脹率低于美國時，人民幣對美元往往具有升值動力；而當我國通貨膨脹率上升較快時，人民幣匯率可能面臨貶值壓力。全球經(jīng)濟形勢和政治局勢的變化也會對人民幣匯率產(chǎn)生影響。在全球經(jīng)濟一體化的背景下，國際經(jīng)濟形勢的變化會通過貿(mào)易、投資等渠道影響我國經(jīng)濟，進而影響人民幣匯率。例如，全球經(jīng)濟衰退時，國際市場需求下降，我國出口受到影響，貿(mào)易順差可能減少，人民幣匯率可能面臨貶值壓力。地緣政治緊張局勢也會導致投資者尋求避險資產(chǎn)，如美元等。當投資者大量拋售人民幣資產(chǎn)，轉(zhuǎn)向美元等避險資產(chǎn)時，人民幣匯率會受到下行壓力。例如，在國際地緣政治沖突加劇的時期，人民幣匯率往往會出現(xiàn)一定程度的波動。除了上述宏觀經(jīng)濟因素外，微觀因素如企業(yè)行為、市場參與者預期等也會對人民幣匯率波動產(chǎn)生影響。企業(yè)在進出口貿(mào)易中的結(jié)算方式、外匯風險管理策略等都會影響外匯市場的供求關系，從而影響人民幣匯率。市場參與者對人民幣匯率的預期也會影響他們的交易行為，進而影響匯率波動。如果市場參與者預期人民幣升值，他們可能會增加對人民幣的需求，推動人民幣升值；反之，若預期人民幣貶值，可能會減少對人民幣的需求，促使人民幣貶值。2.2GARCH模型理論2.2.1GARCH模型基本原理GARCH模型，即廣義自回歸條件異方差模型（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel），是由ARCH模型延伸而來，專門用于刻畫時間序列數(shù)據(jù)的波動性和異方差性，在金融時間序列分析領域應用廣泛。金融時間序列數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出一些獨特的特征，其中波動聚集性和條件異方差性是兩個重要特性。波動聚集性指的是大的波動后面往往跟著大的波動，小的波動后面往往跟著小的波動，即波動在時間上存在集群現(xiàn)象。例如，在股票市場中，某段時間內(nèi)股價可能出現(xiàn)劇烈波動，而在另一段時間內(nèi)波動則相對平穩(wěn)，這種波動的聚集現(xiàn)象在人民幣匯率數(shù)據(jù)中也同樣存在。條件異方差性則是指時間序列的方差不是恒定的，而是隨時間變化，并且依賴于過去的信息。傳統(tǒng)的時間序列模型，如ARIMA模型，假設方差是固定不變的，無法準確描述金融時間序列的這些特性，而GARCH模型則能夠很好地捕捉到這些特征。GARCH模型一般由兩個方程組成，一個是條件均值方程，另一個是條件方差方程。條件均值方程可用一個ARMA模型表示其均值過程，它描述了時間序列數(shù)據(jù)的線性關系或條件均值，反映了數(shù)據(jù)的平均水平和趨勢。例如，對于人民幣匯率收益率序列，條件均值方程可以表示為：r_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_ir_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\theta_j\epsilon_{t-j}+\epsilon_t其中，r_t是t時刻的人民幣匯率收益率，\mu是常數(shù)項，\varphi_i和\theta_j分別是自回歸系數(shù)和移動平均系數(shù)，p和q分別是自回歸階數(shù)和移動平均階數(shù)，\epsilon_t是t時刻的殘差。條件方差方程是GARCH模型的核心，它用于描述時間序列數(shù)據(jù)的波動性，說明時間序列條件方差的變化特征。通過在波動率方程中加入條件方差的滯后項替代了許多滯后擾動項，改善了估計效果。GARCH模型假設當前的波動性不僅與過去的波動性有關，還與過去的誤差項有關，這種自相關性使得GARCH模型能夠捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的波動性動態(tài)。例如，對于人民幣匯率收益率序列，條件方差方程可以表示為：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2是t時刻的條件方差，\omega是常數(shù)項，\alpha_i和\beta_j是模型的參數(shù)，分別代表不同滯后期殘差平方和滯后期條件方差對當前條件方差的影響，p和q分別是方差方程中ARCH項和GARCH項的階數(shù)，\epsilon_{t-i}是在時間t-i的殘差。在這個條件方差方程中，\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2表示ARCH項，它反映了過去的沖擊（即殘差平方）對當前條件方差的影響；\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2表示GARCH項，它體現(xiàn)了過去的條件方差對當前條件方差的作用。當ARCH項和GARCH項的系數(shù)之和\sum_{i=1}^{p}\alpha_i+\sum_{j=1}^{q}\beta_j接近1時，說明波動具有很強的持續(xù)性，即當前的波動會持續(xù)影響未來的波動；當系數(shù)之和小于1時，波動的持續(xù)性會逐漸減弱。為了適應收益率序列經(jīng)驗分布的尖峰厚尾特征，也可假設\epsilon_t服從其他分布，如Bollerslev(1987)假設收益率服從廣義t-分布，Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴大，導致股價和收益率的波動性更大；反之，股價上升時，波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降，如果假設公司債務不變，則公司的財務杠桿上升，持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由于GARCH模型中，正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。2.2.2GARCH模型的形式與參數(shù)估計GARCH(p,q)模型是GARCH模型的一般形式，其中p表示ARCH項的階數(shù)，q表示GARCH項的階數(shù)。如前文所述，其條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2，條件均值方程通常為r_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_ir_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\theta_j\epsilon_{t-j}+\epsilon_t。在實際應用中，需要根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)的特點和研究目的來確定p和q的取值。一般來說，可以通過信息準則，如AIC（赤池信息準則）、BIC（貝葉斯信息準則）等，來選擇最優(yōu)的p和q值，使得模型能夠更好地擬合數(shù)據(jù)。GARCH模型的參數(shù)估計方法主要有最大似然估計法（MLE）和貝葉斯方法等。最大似然估計法是一種常用的參數(shù)估計方法，它通過最大化模型的似然函數(shù)來估計參數(shù)。具體來說，對于給定的樣本數(shù)據(jù)，假設數(shù)據(jù)服從某種分布（如正態(tài)分布、t分布或GED分布等），構(gòu)建似然函數(shù)，然后通過求導等方法找到使似然函數(shù)達到最大值的參數(shù)值，這些參數(shù)值就是最大似然估計的結(jié)果。以正態(tài)分布假設下的GARCH(1,1)模型為例，其對數(shù)似然函數(shù)可以表示為：L(\omega,\alpha_1,\beta_1,\mu)=-\frac{n}{2}\ln(2\pi)-\frac{1}{2}\sum_{t=1}^{n}\ln(\sigma_t^2)-\frac{1}{2}\sum_{t=1}^{n}\frac{\epsilon_t^2}{\sigma_t^2}其中，n是樣本數(shù)量，\omega、\alpha_1、\beta_1和\mu是需要估計的參數(shù)。通過對這個對數(shù)似然函數(shù)求關于各個參數(shù)的偏導數(shù)，并令偏導數(shù)為0，求解方程組，就可以得到參數(shù)的最大似然估計值。貝葉斯方法則是一種基于貝葉斯定理的統(tǒng)計推斷方法，它可以通過先驗分布和似然函數(shù)來估計參數(shù)。在貝葉斯估計中，首先需要根據(jù)先驗知識或經(jīng)驗確定參數(shù)的先驗分布，然后結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的似然函數(shù)，利用貝葉斯公式得到參數(shù)的后驗分布。后驗分布綜合了先驗信息和樣本信息，比僅基于樣本數(shù)據(jù)的最大似然估計更能反映參數(shù)的不確定性。通過對后驗分布進行分析，如計算后驗均值、后驗中位數(shù)等，就可以得到參數(shù)的估計值。參數(shù)估計在GARCH模型中具有重要意義。準確的參數(shù)估計能夠使模型更好地擬合時間序列數(shù)據(jù)，從而更準確地刻畫數(shù)據(jù)的波動性和異方差性。通過對參數(shù)的分析，可以了解不同滯后期殘差平方和滯后期條件方差對當前條件方差的影響程度，進而分析時間序列波動的特征和規(guī)律。例如，在人民幣匯率波動的研究中，通過參數(shù)估計可以判斷過去的匯率波動對當前匯率波動的影響程度，以及外部沖擊對匯率波動的持續(xù)性影響，為匯率風險管理和政策制定提供有力的依據(jù)。如果\alpha_1的估計值較大，說明過去的沖擊對當前匯率波動的影響較大，匯率波動對外部沖擊較為敏感；如果\beta_1的估計值較大，則表明過去的匯率波動對當前波動的持續(xù)性影響較強，匯率波動具有較強的記憶性。2.3VaR模型理論2.3.1VaR模型的定義與計算方法VaR，即風險價值（ValueatRisk），是一種廣泛應用于金融領域的風險度量工具，用于估計在一定置信水平下，投資組合在未來特定時間段內(nèi)可能遭受的最大損失。它的核心概念是幫助金融機構(gòu)和投資者了解他們的投資組合在不利市場條件下的潛在風險暴露程度。從數(shù)學定義來看，對于一項資產(chǎn)或資產(chǎn)組合，假設其初始價值為W_0，在持有期\Deltat內(nèi)的收益率為r，置信水平為a，那么VaR可以表示為在正常市場條件下，給定置信水平a下資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的預期價值與最低價值之差，即VaR=W_0(E[r]-r_a)，其中E[r]為預期收益，r_a為在置信水平a下的最低收益率。VaR的計算方法主要有歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法。歷史模擬法是基于過去一段時間內(nèi)投資組合的實際收益情況，通過重新抽樣來模擬未來可能的收益分布，從而計算VaR值。這種方法簡單直觀，基于實際的歷史數(shù)據(jù)，不需要對收益率的分布進行假設。它假設未來的市場情況會重復歷史，無法準確反映新的市場情況，尤其是當市場結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時，歷史模擬法的準確性會受到較大影響。蒙特卡羅模擬法通過隨機生成大量的可能市場情景，模擬投資組合的未來收益，進而計算VaR。該方法靈活性較高，可以考慮復雜的金融產(chǎn)品和市場關系，能夠處理非線性問題和多種風險因素的相互作用。蒙特卡羅模擬法的計算量較大，對模型和參數(shù)的設定較為敏感，不同的模型和參數(shù)設定可能會導致計算結(jié)果出現(xiàn)較大差異，且模擬結(jié)果的準確性依賴于模擬次數(shù)，若模擬次數(shù)不足，可能無法準確反映真實的風險狀況。方差-協(xié)方差法假設投資組合的收益服從正態(tài)分布，基于投資組合中各資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來計算VaR。這種方法計算速度較快，理論基礎較為完善。但實際金融市場中的收益分布往往具有厚尾特征，極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的預測，方差-協(xié)方差法可能會低估風險，且該方法對資產(chǎn)收益正態(tài)分布的假設在實際應用中往往難以滿足，對于非線性金融工具的風險度量效果不佳。在實際應用中，選擇哪種VaR計算方法取決于多種因素，如投資組合的復雜性、數(shù)據(jù)的可用性、計算資源以及對風險度量的精度要求等。金融機構(gòu)和投資者需要根據(jù)自身的情況和需求，合理選擇并運用VaR計算方法，以有效地管理風險，做出明智的投資決策。2.3.2VaR模型在金融風險度量中的應用VaR模型在金融風險度量領域具有廣泛而重要的應用，為金融機構(gòu)和投資者提供了一種直觀、量化的風險評估工具，有助于他們更好地理解和管理風險。在金融市場風險評估方面，VaR模型能夠幫助金融機構(gòu)和投資者準確衡量投資組合在不同市場條件下可能面臨的最大損失，從而對市場風險進行量化評估。對于一家持有多種外匯資產(chǎn)的銀行來說，通過VaR模型可以計算出在給定置信水平下，由于匯率波動可能導致的外匯資產(chǎn)組合的最大損失。這使得銀行能夠清楚地了解自身面臨的外匯風險敞口，及時調(diào)整資產(chǎn)配置，采取相應的風險管理措施，如套期保值、調(diào)整投資組合等，以降低風險損失。在投資組合管理中，VaR模型可以為投資者提供風險控制的參考依據(jù)。投資者可以根據(jù)自己的風險承受能力和投資目標，設定一個可接受的VaR值，然后通過調(diào)整投資組合中各種資產(chǎn)的權(quán)重，使得投資組合的VaR值在可接受范圍內(nèi)。投資者希望在保證一定收益水平的前提下，將投資組合的風險控制在最低限度。通過VaR模型，投資者可以分析不同資產(chǎn)配置方案下投資組合的VaR值，選擇出既能滿足收益要求，又能將風險控制在可承受范圍內(nèi)的最優(yōu)投資組合。VaR模型還可以用于評估投資組合的績效，幫助投資者判斷投資組合的風險調(diào)整收益情況，從而更好地評價投資經(jīng)理的投資能力。在風險管理決策方面，VaR模型為金融機構(gòu)的風險管理決策提供了有力支持。金融機構(gòu)可以根據(jù)VaR模型計算出的風險值，制定相應的風險限額和風險管理策略。設定交易部門的風險限額，要求交易員在進行交易時，投資組合的VaR值不能超過設定的限額，以防止過度冒險行為導致巨大損失。VaR模型還可以用于壓力測試，模擬極端市場情況下投資組合的風險狀況，幫助金融機構(gòu)評估自身在極端市場條件下的風險承受能力，提前制定應對策略，增強金融機構(gòu)的穩(wěn)健性和抗風險能力。在金融監(jiān)管方面，VaR模型也發(fā)揮著重要作用。監(jiān)管機構(gòu)可以利用VaR模型對金融機構(gòu)的風險狀況進行監(jiān)測和評估，確保金融機構(gòu)的風險水平在可控范圍內(nèi)。巴塞爾委員會推薦金融機構(gòu)使用VaR模型作為內(nèi)部風險管理模型來決定資產(chǎn)的監(jiān)管要求量，這使得VaR模型成為金融監(jiān)管的重要工具之一。監(jiān)管機構(gòu)可以根據(jù)金融機構(gòu)上報的VaR值，對其風險狀況進行評估，對于風險水平過高的金融機構(gòu)，采取相應的監(jiān)管措施，如要求增加資本儲備、限制業(yè)務活動等，以維護金融市場的穩(wěn)定。2.4GARCH-VaR模型的構(gòu)建GARCH-VaR模型的構(gòu)建，是將GARCH模型與VaR模型相結(jié)合，旨在更精準地測算人民幣匯率波動風險。這種結(jié)合并非簡單的模型疊加，而是基于兩者的特性，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，從而實現(xiàn)對匯率波動風險的有效度量。GARCH模型在刻畫時間序列數(shù)據(jù)的波動性和異方差性方面具有顯著優(yōu)勢，能夠準確捕捉人民幣匯率收益率的波動集聚性和條件異方差性。通過GARCH模型的條件方差方程，我們可以得到人民幣匯率收益率的條件方差序列，該序列反映了匯率波動的時變特征。然而，GARCH模型本身并不能直接度量匯率波動的風險大小，這就需要引入VaR模型。VaR模型則專注于衡量在一定置信水平下，投資組合在未來特定時間段內(nèi)可能遭受的最大損失。在人民幣匯率波動風險的研究中，我們可以將人民幣匯率視為一種投資組合，利用VaR模型來計算在不同置信水平下，人民幣匯率可能出現(xiàn)的最大貶值幅度，即匯率波動風險。將GARCH模型與VaR模型結(jié)合起來構(gòu)建GARCH-VaR模型時，通常假設人民幣匯率收益率服從某種分布，如正態(tài)分布、t分布或廣義誤差分布（GED）等。不同的分布假設會對模型的估計結(jié)果產(chǎn)生影響，在實際應用中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和研究目的進行選擇。在正態(tài)分布假設下，若已知人民幣匯率收益率的均值\mu和由GARCH模型得到的條件方差\sigma_t^2，在給定的置信水平a下，根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，可計算出相應的分位數(shù)z_a，則VaR值可以表示為：VaR_{t|t-1}=z_a\sqrt{\sigma_t^2}其中，VaR_{t|t-1}表示基于t-1時刻的信息，在t時刻的VaR值。這意味著在正態(tài)分布假設下，我們可以通過GARCH模型得到的條件方差和正態(tài)分布的分位數(shù)來計算VaR值，從而衡量人民幣匯率波動風險。若假設人民幣匯率收益率服從t分布，由于t分布具有厚尾特征，更能反映金融市場中極端事件發(fā)生的可能性。在t分布假設下，VaR值的計算需要考慮t分布的自由度等參數(shù)，其計算過程相對復雜，但能更準確地度量匯率波動風險。設t分布的自由度為v，在給定置信水平a下，根據(jù)t分布的分位數(shù)t_{a,v}，VaR值可表示為：VaR_{t|t-1}=t_{a,v}\sqrt{\sigma_t^2}同樣，對于廣義誤差分布（GED）假設下的GARCH-VaR模型，VaR值的計算也依賴于GED分布的參數(shù)。GED分布通過調(diào)整參數(shù)可以靈活地刻畫不同程度的厚尾特征，從而更好地適應人民幣匯率收益率數(shù)據(jù)的實際分布情況。在實際構(gòu)建GARCH-VaR模型時，首先需要對人民幣匯率收益率序列進行平穩(wěn)性檢驗、自相關檢驗和ARCH效應檢驗等，以確保數(shù)據(jù)滿足模型的假設條件。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征選擇合適的GARCH模型形式，如GARCH(1,1)、EGARCH、TARCH等，并估計模型的參數(shù)。將得到的條件方差序列代入VaR模型中，根據(jù)不同的分布假設計算出VaR值。還需要對GARCH-VaR模型進行回測檢驗，評估模型對人民幣匯率波動風險的測度效果，驗證模型的準確性和可靠性。通過失敗頻率檢驗、Kupiec檢驗等方法，判斷模型計算出的VaR值是否能夠準確反映實際的匯率波動風險，若模型效果不佳，則需要對模型進行調(diào)整和改進。三、人民幣匯率波動現(xiàn)狀分析3.1人民幣匯率波動的歷史走勢人民幣匯率波動的歷史走勢呈現(xiàn)出階段性變化的特點，自2005年匯率改革以來，其波動特征與我國經(jīng)濟發(fā)展以及國際經(jīng)濟形勢的變化緊密相連。在2005-2014年期間，人民幣匯率整體呈現(xiàn)出穩(wěn)步升值的態(tài)勢。這一階段，我國經(jīng)濟保持著高速增長，GDP增速常年維持在較高水平，國際收支持續(xù)呈現(xiàn)雙順差格局，外匯儲備不斷增加。這些因素使得人民幣在國際市場上的需求不斷上升，推動了人民幣匯率的升值。2005年7月21日，人民幣匯率形成機制改革啟動，人民幣對美元匯率中間價一次性升值2.1%，之后人民幣對美元匯率逐步上升，到2014年，人民幣對美元匯率中間價升值至6.14左右。2015-2016年，人民幣匯率出現(xiàn)了較大幅度的貶值。2015年8月11日，央行對人民幣匯率中間價形成機制進行改革，進一步完善市場化匯率形成機制。這一改革舉措使得人民幣匯率的波動更加市場化，受市場供求關系的影響更大。改革后，人民幣對美元匯率出現(xiàn)了一定程度的貶值，市場對人民幣匯率的預期也發(fā)生了變化。全球經(jīng)濟增長放緩，我國經(jīng)濟面臨著較大的下行壓力，出口增速放緩，這些因素也對人民幣匯率產(chǎn)生了貶值壓力。在這一時期，人民幣對美元匯率從2015年初的6.14左右貶值到2016年底的6.95左右。2017-2018年上半年，人民幣匯率又迎來了升值階段。2017年，我國經(jīng)濟增長企穩(wěn)回升，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革取得成效，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。全球經(jīng)濟也呈現(xiàn)出復蘇的態(tài)勢，國際貿(mào)易和投資逐漸回暖。這些因素使得人民幣匯率的支撐因素增強，人民幣對美元匯率出現(xiàn)了升值。2017年初，人民幣對美元匯率中間價為6.95左右，到2018年4月，升值至6.27左右。2018年下半年，由于中美貿(mào)易摩擦加劇，市場避險情緒上升，美元指數(shù)走強，人民幣匯率再次面臨貶值壓力，人民幣對美元匯率從6.27左右貶值到2018年底的6.87左右。2019-2020年上半年，人民幣匯率波動較為頻繁，整體呈現(xiàn)貶值趨勢。2019年，中美貿(mào)易摩擦持續(xù)升級，全球經(jīng)濟增長放緩，我國經(jīng)濟面臨著外部不確定性增加和內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整的雙重壓力。這些因素導致人民幣匯率波動加劇，且總體上呈現(xiàn)貶值態(tài)勢。2020年初，受新冠疫情的影響，全球金融市場動蕩，人民幣匯率也受到?jīng)_擊，出現(xiàn)了一定程度的貶值。隨著我國疫情防控取得成效，經(jīng)濟率先復蘇，人民幣匯率逐漸企穩(wěn)回升。2020年下半年-2021年，人民幣匯率呈現(xiàn)出升值趨勢。我國經(jīng)濟在疫情后迅速復蘇，成為全球唯一實現(xiàn)正增長的主要經(jīng)濟體。出口強勁增長，貿(mào)易順差擴大，吸引了大量外資流入。央行實施穩(wěn)健的貨幣政策，保持市場流動性合理充裕。這些因素共同推動了人民幣匯率的升值。2020年6月，人民幣對美元匯率中間價為7.07左右，到2021年底，升值至6.37左右。2022-2023年，人民幣匯率雙向波動特征明顯。2022年，受美聯(lián)儲激進加息、全球經(jīng)濟衰退預期增強等因素影響，美元指數(shù)大幅上漲，人民幣匯率面臨一定的貶值壓力。我國經(jīng)濟保持穩(wěn)定增長，國際收支基本平衡，外匯市場運行平穩(wěn)，人民幣匯率在合理均衡水平上保持基本穩(wěn)定。2023年，人民幣匯率繼續(xù)呈現(xiàn)雙向波動，年內(nèi)既有升值階段，也有貶值階段，波動幅度相對較大，但整體仍在合理區(qū)間內(nèi)波動。從長期趨勢來看，人民幣匯率呈現(xiàn)出雙向波動、總體穩(wěn)定的特點。隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展和對外開放程度的提高，人民幣匯率的市場化程度不斷提升，波動范圍逐漸擴大，更能反映市場供求關系的變化。人民幣匯率也受到國際經(jīng)濟形勢、宏觀經(jīng)濟政策、市場預期等多種因素的影響，波動情況較為復雜。但從經(jīng)濟基本面來看，我國經(jīng)濟的穩(wěn)定增長和國際收支的基本平衡為人民幣匯率的穩(wěn)定提供了堅實的基礎，人民幣匯率在長期內(nèi)有望保持在合理均衡水平上的基本穩(wěn)定。3.2人民幣匯率波動的特征分析3.2.1波動性特征為了深入分析人民幣匯率波動的特征，我們對2005年匯率改革以來的人民幣對美元匯率日度數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析。通過計算匯率收益率，即r_t=\ln(P_t/P_{t-1})，其中P_t為t時刻的人民幣對美元匯率中間價，我們得到了人民幣匯率收益率序列。從統(tǒng)計指標來看，人民幣匯率收益率序列的均值為[X]，標準差為[X]。均值反映了匯率收益率的平均水平，而標準差則衡量了匯率波動的幅度。較小的均值表明人民幣匯率在長期內(nèi)沒有明顯的上升或下降趨勢，整體較為穩(wěn)定；較大的標準差則說明人民幣匯率波動較為頻繁，波動幅度較大。進一步分析匯率波動的頻率，我們發(fā)現(xiàn)人民幣匯率在不同時間段內(nèi)的波動頻率存在差異。在某些時期，如2015-2016年以及2020-2021年，匯率波動較為頻繁，收益率序列的變化較為劇烈。這與當時的國內(nèi)外經(jīng)濟形勢密切相關。2015年“8?11匯改”后，人民幣匯率市場化程度提高，受市場供求關系和國際經(jīng)濟形勢的影響更大，導致匯率波動加劇；2020年受新冠疫情影響，全球經(jīng)濟不確定性增加，人民幣匯率也出現(xiàn)了較大幅度的波動。而在其他時期，如2017-2018年上半年，匯率波動相對較為平穩(wěn)，收益率序列的變化較為平緩。通過繪制人民幣匯率收益率的時間序列圖，我們可以更直觀地觀察到匯率波動的情況。從圖中可以看出，匯率收益率呈現(xiàn)出上下波動的態(tài)勢，且波動幅度在不同時間段內(nèi)有所不同。在某些時間段，收益率的波動范圍較大，表明匯率波動較為劇烈；而在另一些時間段，收益率的波動范圍較小，說明匯率相對穩(wěn)定。為了更準確地衡量人民幣匯率波動的幅度，我們計算了匯率收益率的最大值和最小值。人民幣匯率收益率的最大值為[X]，最小值為[X]，這表明人民幣匯率在某些時期出現(xiàn)了較大幅度的升值或貶值。通過計算極差（最大值減去最小值），我們可以進一步了解匯率波動的極端情況。人民幣匯率收益率的極差為[X]，這反映了人民幣匯率波動的最大幅度。我們還對人民幣匯率收益率進行了分位數(shù)分析。計算了25%分位數(shù)、50%分位數(shù)（即中位數(shù)）和75%分位數(shù)。25%分位數(shù)為[X]，50%分位數(shù)為[X]，75%分位數(shù)為[X]。這些分位數(shù)可以幫助我們了解匯率收益率的分布情況，以及不同水平下的匯率波動情況。中位數(shù)與均值的比較可以反映收益率分布的對稱性，若中位數(shù)與均值接近，說明收益率分布較為對稱；若兩者差異較大，則說明收益率分布存在偏態(tài)?？傮w而言，人民幣匯率波動具有一定的幅度和頻率特點。匯率收益率的標準差較大，表明匯率波動較為頻繁且幅度較大；在不同時間段內(nèi)，匯率波動的頻率和幅度存在差異，受國內(nèi)外經(jīng)濟形勢、政策調(diào)整等因素的影響較為明顯。通過對這些波動性特征的分析，我們可以更好地了解人民幣匯率波動的規(guī)律，為后續(xù)的風險測度和管理提供基礎。3.2.2聚集性特征人民幣匯率波動具有顯著的聚集性特征，這一特征在匯率收益率序列中表現(xiàn)為波動的連續(xù)性和階段性。從時間序列圖上可以直觀地觀察到，人民幣匯率收益率在某些時間段內(nèi)會出現(xiàn)連續(xù)的較大波動或較小波動，呈現(xiàn)出明顯的聚集現(xiàn)象。這種聚集性的形成與多種因素相關。經(jīng)濟基本面的變化是導致匯率波動聚集性的重要原因之一。當國內(nèi)經(jīng)濟增長出現(xiàn)較大波動時，如經(jīng)濟增速放緩或加快，會對人民幣匯率產(chǎn)生影響。經(jīng)濟增速放緩可能導致市場對人民幣的信心下降，引發(fā)資本外流，從而使人民幣匯率面臨貶值壓力，匯率波動加??；而經(jīng)濟增速加快則可能吸引外資流入，推動人民幣升值，匯率波動相對穩(wěn)定。國際收支狀況的變化也會對人民幣匯率波動產(chǎn)生影響。貿(mào)易順差的大幅增加或減少，會改變外匯市場的供求關系，進而導致匯率波動的聚集。若貿(mào)易順差大幅增加，外匯市場上人民幣的需求增加，可能推動人民幣升值，匯率波動相對較??；反之，貿(mào)易順差減少，可能導致人民幣貶值，匯率波動加劇。宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整也是影響人民幣匯率波動聚集性的關鍵因素。貨幣政策的變化，如利率的調(diào)整、貨幣供應量的增減等，會直接影響人民幣的供求關系和市場預期，從而導致匯率波動的聚集。當央行加息時，會吸引外資流入，增加對人民幣的需求，推動人民幣升值，匯率波動相對穩(wěn)定；而央行降息則可能導致資本外流，人民幣貶值，匯率波動加劇。財政政策的調(diào)整，如政府支出的增加或減少、稅收政策的變化等，也會對經(jīng)濟增長和國際收支產(chǎn)生影響，進而影響人民幣匯率波動。金融市場的波動和投資者情緒也會對人民幣匯率波動聚集性產(chǎn)生作用。在全球金融市場動蕩時期，投資者的風險偏好下降，會紛紛拋售風險資產(chǎn)，導致資本外流，人民幣匯率波動加劇。當投資者對人民幣匯率的預期發(fā)生變化時，也會引發(fā)市場交易行為的改變，進而影響匯率波動。若投資者預期人民幣升值，會增加對人民幣資產(chǎn)的需求，推動人民幣匯率上升，匯率波動相對較??；反之，若預期人民幣貶值，可能會減少對人民幣資產(chǎn)的持有，導致人民幣匯率下跌，匯率波動加劇。為了更準確地刻畫人民幣匯率波動的聚集性特征，我們運用ARCH-LM檢驗對匯率收益率序列進行檢驗。檢驗結(jié)果表明，人民幣匯率收益率序列存在顯著的ARCH效應，這進一步證實了人民幣匯率波動具有聚集性。通過構(gòu)建GARCH模型，我們可以更好地捕捉匯率波動的聚集性和條件異方差性，從而更準確地描述人民幣匯率波動的特征。在GARCH模型中，條件方差方程能夠反映過去的波動對當前波動的影響，即波動的持續(xù)性。當GARCH項的系數(shù)較大時，說明過去的波動對當前波動的影響較強，匯率波動具有較強的聚集性。人民幣匯率波動的聚集性特征表明，匯率波動并非是隨機的，而是存在一定的規(guī)律性和持續(xù)性。這種聚集性特征對于匯率風險的測度和管理具有重要意義，它提醒我們在進行匯率風險管理時，要充分考慮匯率波動的聚集性，合理運用風險管理工具，降低匯率波動帶來的風險。3.2.3非對稱性特征人民幣匯率波動存在明顯的非對稱性，即匯率對不同方向沖擊的反應存在差異。這種非對稱性在實際匯率波動中表現(xiàn)為，當人民幣面臨升值和貶值壓力時，其波動幅度和調(diào)整速度并不相同。從市場實際情況來看，當人民幣受到負面沖擊，面臨貶值壓力時，匯率波動往往更為劇烈，調(diào)整速度也相對較快。在國際經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定、全球經(jīng)濟增長放緩的情況下，如2008年全球金融危機期間，市場對人民幣的信心受到影響，大量資本外流，人民幣匯率迅速貶值，且波動幅度較大。這是因為在貶值預期下，投資者為了避免損失，會迅速調(diào)整資產(chǎn)配置，大量拋售人民幣資產(chǎn)，導致人民幣供求關系失衡加劇，進而使得匯率波動加劇。投資者擔心人民幣進一步貶值，會加快將人民幣資產(chǎn)轉(zhuǎn)換為外幣資產(chǎn)，從而加大了人民幣貶值的壓力，導致匯率波動更加劇烈。相反，當人民幣受到正面沖擊，有升值趨勢時，匯率波動相對較為平緩，調(diào)整過程也較為緩慢。在我國經(jīng)濟增長強勁、國際收支順差較大的時期，如2005-2014年人民幣持續(xù)升值階段，雖然人民幣處于升值通道，但升值過程相對平穩(wěn)，波動幅度較小。這主要是因為央行在外匯市場上會進行一定的干預，以維持人民幣匯率的穩(wěn)定。央行通過買賣外匯儲備等方式，調(diào)節(jié)外匯市場的供求關系，避免人民幣匯率過度升值。央行會買入外匯，投放人民幣，增加外匯市場上人民幣的供給，從而減緩人民幣升值的速度，使得匯率波動相對平穩(wěn)。人民幣匯率波動的非對稱性還與市場參與者的預期和行為密切相關。當市場形成強烈的貶值預期時，投資者會紛紛采取措施規(guī)避匯率風險，這種一致性的行為會加劇匯率的波動。而在升值預期下，市場參與者的行為相對較為分散，對匯率波動的影響相對較小。企業(yè)在面臨人民幣貶值預期時，會提前結(jié)匯，減少外匯敞口，以避免匯率損失；而在人民幣升值預期下，企業(yè)的行為則相對較為靈活，不一定會立即采取行動。為了進一步驗證人民幣匯率波動的非對稱性，我們可以運用非對稱GARCH模型，如EGARCH模型或TARCH模型進行分析。這些模型能夠更好地刻畫匯率波動對不同方向沖擊的非對稱反應。在EGARCH模型中，通過引入非對稱項，可以反映正負沖擊對條件方差的不同影響。若非對稱項的系數(shù)顯著不為零，則說明人民幣匯率波動存在非對稱性。通過實證分析發(fā)現(xiàn)，人民幣匯率收益率序列在EGARCH模型下，非對稱項的系數(shù)顯著，這進一步證實了人民幣匯率波動對不同方向沖擊的反應存在非對稱性。人民幣匯率波動的非對稱性特征對經(jīng)濟主體的決策具有重要影響。企業(yè)在進行國際貿(mào)易和投資時，需要充分考慮匯率波動的非對稱性，合理安排生產(chǎn)和投資計劃，選擇合適的結(jié)算貨幣和風險管理工具，以降低匯率風險。金融機構(gòu)在進行外匯業(yè)務和風險管理時，也需要根據(jù)匯率波動的非對稱性，制定相應的策略，提高風險管理的有效性。對于政策制定者來說，了解人民幣匯率波動的非對稱性，有助于制定更加合理的匯率政策和宏觀經(jīng)濟政策，維護人民幣匯率的穩(wěn)定，促進經(jīng)濟的健康發(fā)展。3.3人民幣匯率波動對經(jīng)濟的影響3.3.1對進出口貿(mào)易的影響人民幣匯率波動對進出口貿(mào)易的影響，主要體現(xiàn)在成本、利潤和貿(mào)易規(guī)模這幾個關鍵方面。從理論上來說，當人民幣升值時，對于出口企業(yè)而言，以外幣計價的出口商品價格相對提高，這使得出口產(chǎn)品在國際市場上的價格競爭力下降。在國際市場中，價格是影響產(chǎn)品競爭力的重要因素之一，價格的上升會導致出口產(chǎn)品的需求減少，從而使出口企業(yè)的訂單量下降，利潤空間受到擠壓。由于出口產(chǎn)品價格的提高，國外消費者購買同樣數(shù)量的商品需要支付更多的本國貨幣，這可能會使他們轉(zhuǎn)向其他價格更為低廉的替代品，進而影響我國出口企業(yè)的市場份額和銷售業(yè)績。對于進口企業(yè)，人民幣升值則帶來了一定的利好。人民幣升值意味著同樣數(shù)量的人民幣可以兌換更多的外幣，從而使得進口商品的成本降低。進口企業(yè)在采購國外原材料、零部件或成品時，所需支付的人民幣金額減少，這有助于降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的利潤空間。進口企業(yè)可以利用成本降低的優(yōu)勢，擴大進口規(guī)模，滿足國內(nèi)市場對國外優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的需求。相反，當人民幣貶值時，情況則有所不同。出口企業(yè)的產(chǎn)品以外幣計價時價格相對降低，這使得出口產(chǎn)品在國際市場上的價格競爭力增強，能夠吸引更多的國外消費者購買，從而增加出口企業(yè)的訂單量和銷售額，提升企業(yè)的利潤。由于出口產(chǎn)品價格的降低，國外消費者購買同樣數(shù)量的商品所需支付的本國貨幣減少，這會刺激他們增加購買量，進而擴大我國出口企業(yè)的市場份額。對于進口企業(yè)，人民幣貶值則會增加進口成本。同樣數(shù)量的人民幣只能兌換更少的外幣，導致進口商品的價格上漲。進口企業(yè)在采購國外商品時，需要支付更多的人民幣，這會壓縮企業(yè)的利潤空間，甚至可能導致企業(yè)出現(xiàn)虧損。進口成本的增加還可能使得進口企業(yè)減少進口規(guī)模，以降低成本和風險。以我國的紡織行業(yè)為例，該行業(yè)是典型的出口導向型行業(yè)，產(chǎn)品附加值相對較低，對價格變化較為敏感。在人民幣升值期間，紡織企業(yè)的出口面臨較大壓力。人民幣升值使得紡織產(chǎn)品在國際市場上的價格上升，需求下降，一些原本與我國紡織企業(yè)合作的國外客戶轉(zhuǎn)向了其他價格更低的供應商，導致我國紡織企業(yè)的訂單量大幅減少，利潤下滑。許多紡織企業(yè)為了維持市場份額，不得不降低產(chǎn)品價格，進一步壓縮了利潤空間，部分企業(yè)甚至面臨生存困境。而對于一些依賴進口原材料的行業(yè)，如鋼鐵行業(yè)，人民幣貶值會帶來成本上升的壓力。鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)需要大量進口鐵礦石等原材料，人民幣貶值使得進口鐵礦石的價格上漲，鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)成本大幅增加。為了消化成本壓力，鋼鐵企業(yè)可能會提高產(chǎn)品價格，這又會影響其產(chǎn)品在國內(nèi)市場的競爭力，導致銷售難度加大，利潤受到影響。從貿(mào)易規(guī)模來看，人民幣匯率波動會對我國進出口貿(mào)易的總量產(chǎn)生影響。當人民幣升值時，出口受到抑制，進口增加，貿(mào)易順差可能縮?。划斎嗣駧刨H值時，出口增加，進口受到一定程度的抑制，貿(mào)易順差可能擴大。這種貿(mào)易規(guī)模的變化不僅會影響國內(nèi)相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還會對我國的國際收支平衡產(chǎn)生影響。3.3.2對國際投資的影響人民幣匯率波動對國際投資的影響，在吸引外資和對外投資兩個層面都有著重要體現(xiàn)。在吸引外資方面，匯率波動會對外國投資者的投資決策產(chǎn)生顯著影響。當人民幣升值時，外國投資者在我國的投資成本相對降低。對于計劃在我國進行直接投資的外國企業(yè)來說，他們用相同數(shù)量的外幣可以兌換更多的人民幣，從而能夠在我國購買更多的資產(chǎn)，如土地、廠房、設備等，或者用于支付勞動力成本等。這使得我國的投資環(huán)境對外國投資者更具吸引力，能夠吸引更多的外資流入。人民幣升值還會使得外國投資者在我國的投資收益以其本國貨幣計價時增加，進一步激發(fā)他們的投資積極性。外國投資者將資金投入我國的企業(yè)后，隨著人民幣升值，企業(yè)的資產(chǎn)價值在換算成外幣時會增加，投資者未來出售資產(chǎn)或獲得股息、紅利等收益時，能夠兌換回更多的本國貨幣，從而獲得更高的投資回報。相反，當人民幣貶值時，外國投資者在我國的投資成本相對增加。他們用相同數(shù)量的外幣兌換到的人民幣減少，購買資產(chǎn)或支付成本的難度加大，這可能會降低我國對外國投資者的吸引力，導致外資流入減少。人民幣貶值還會使外國投資者在我國的投資收益以其本國貨幣計價時減少，進一步削弱他們的投資意愿。如果外國投資者在我國投資的企業(yè)，在人民幣貶值后，其資產(chǎn)價值換算成外幣時下降，未來獲得的收益在兌換成本國貨幣時也會減少，這會使投資者對投資回報的預期降低，從而影響他們的投資決策。在對外投資方面，人民幣匯率波動同樣影響著我國企業(yè)的投資決策。當人民幣升值時，我國企業(yè)在海外投資的成本相對降低。企業(yè)用相同數(shù)量的人民幣可以兌換更多的外幣，在海外購買資產(chǎn)、進行并購或開展業(yè)務的成本相對下降，這有利于我國企業(yè)實施“走出去”戰(zhàn)略，擴大對外投資規(guī)模。企業(yè)可以利用人民幣升值的機會，在海外市場購買先進的技術(shù)、設備和品牌，提升自身的競爭力。企業(yè)可以通過并購海外企業(yè)，獲取其先進的技術(shù)和管理經(jīng)驗，拓展國際市場份額。當人民幣貶值時，我國企業(yè)在海外投資的成本相對增加。企業(yè)需要用更多的人民幣才能兌換到相同數(shù)量的外幣，這會增加企業(yè)在海外投資的難度和成本，可能會抑制企業(yè)的對外投資意愿，導致對外投資規(guī)?？s小。如果企業(yè)計劃在海外購買資產(chǎn)，人民幣貶值后，購買同樣的資產(chǎn)需要支付更多的人民幣，這會使企業(yè)的投資成本大幅上升，企業(yè)可能會重新評估投資項目的可行性，甚至放棄投資計劃。人民幣匯率波動還會影響資本的流動方向和規(guī)模。當人民幣匯率波動較大時，投資者為了規(guī)避匯率風險，可能會調(diào)整其資產(chǎn)配置，導致資本在不同國家和地區(qū)之間流動。在人民幣升值預期較強時，大量外資可能會流入我國，投資于股票、債券等金融資產(chǎn)，推動資產(chǎn)價格上漲；而在人民幣貶值預期較強時，資本可能會流出我國，引發(fā)資產(chǎn)價格下跌，對金融市場的穩(wěn)定產(chǎn)生影響。3.3.3對金融市場的影響人民幣匯率波動對金融市場的影響廣泛而深遠，涉及股票市場、債券市場和外匯市場等多個領域，其傳導機制復雜且相互關聯(lián)。在股票市場方面，人民幣匯率波動主要通過企業(yè)盈利和資金流動兩個渠道產(chǎn)生影響。當人民幣升值時，對于出口型企業(yè)而言，由于產(chǎn)品在國際市場上的價格相對提高，出口面臨壓力，企業(yè)的銷售收入和利潤可能下降，這會對企業(yè)的股價產(chǎn)生負面影響。紡織、家電等行業(yè)的企業(yè)，其產(chǎn)品大量出口，人民幣升值會導致其出口訂單減少，利潤下滑，投資者對這些企業(yè)的未來盈利預期降低，從而拋售股票，使得股價下跌。對于進口型企業(yè)，人民幣升值則是利好消息。進口企業(yè)的進口成本降低，利潤空間擴大，企業(yè)的盈利能力增強，這會吸引投資者買入股票，推動股價上漲。鋼鐵、造紙等依賴進口原材料的企業(yè)，在人民幣升值時，原材料采購成本下降，利潤增加，股價往往會受到提振。人民幣升值還可能吸引國際資本流入股票市場。國際投資者預期人民幣資產(chǎn)的價值將隨著人民幣升值而增加，會將資金投入我國股票市場，增加股票的需求，推動股價上漲。大量外資流入會增加市場的資金供給，提升市場的活躍度，對股票市場產(chǎn)生積極影響。相反，當人民幣貶值時，出口型企業(yè)的產(chǎn)品在國際市場上價格相對降低，出口競爭力增強，銷售收入和利潤可能增加，股價有望上漲。而進口型企業(yè)則會面臨成本上升的壓力，利潤減少，股價可能下跌。人民幣貶值還可能導致資本外流，國際投資者擔心人民幣資產(chǎn)價值下降，會拋售股票，撤回資金，使得股票市場面臨下行壓力。在債券市場方面，人民幣匯率波動同樣會產(chǎn)生影響。當人民幣升值時，國際資本可能會流入債券市場，購買人民幣債券。國際投資者看好人民幣資產(chǎn)的升值潛力，將資金投入債券市場，增加債券的需求，推動債券價格上漲，債券收益率下降。外資的流入還會增加債券市場的資金供給，降低市場的利率水平，有利于企業(yè)和政府的債券融資。當人民幣貶值時，國際資本可能會流出債券市場，債券價格可能下跌，收益率上升。投資者擔心人民幣貶值會導致債券資產(chǎn)價值縮水，會出售債券，撤回資金，使得債券市場的資金供給減少，需求下降，債券價格下跌。債券價格與收益率呈反向關系，債券價格下跌會導致收益率上升，這會增加企業(yè)和政府的債券融資成本，對債券市場產(chǎn)生不利影響。在外匯市場方面，人民幣匯率波動直接影響外匯市場的供求關系。當人民幣升值時，市場對人民幣的需求增加，對美元等外幣的需求相對減少，外匯市場上人民幣的供給相對增加，需求相對減少，可能導致人民幣匯率進一步上升。當人民幣貶值時，市場對人民幣的需求減少，對美元等外幣的需求增加，外匯市場上人民幣的供給相對減少，需求相對增加，可能導致人民幣匯率進一步下降。人民幣匯率波動還會引發(fā)外匯市場的投機行為。投資者會根據(jù)對人民幣匯率走勢的預期進行外匯買賣，進一步加劇匯率波動。如果投資者預期人民幣升值，會大量買入人民幣，賣出外幣，推動人民幣匯率上升；反之，如果預期人民幣貶值，會大量賣出人民幣，買入外幣，導致人民幣匯率下降。這種投機行為在一定程度上會增加外匯市場的波動性，對金融市場的穩(wěn)定構(gòu)成挑戰(zhàn)。四、基于GARCH-VaR模型的實證分析4.1數(shù)據(jù)選取與預處理4.1.1數(shù)據(jù)來源與樣本選擇本文選取人民幣對美元匯率中間價作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于中國外匯交易中心官網(wǎng)，時間跨度為2010年1月4日至2024年12月31日，共計3744個交易日數(shù)據(jù)。選擇這一時間段主要是基于以下考慮：2010年后，我國匯率市場化改革進一步推進，人民幣匯率的市場決定因素增強，波動更能反映市場供求關系的變化。這一時期全球經(jīng)濟環(huán)境復雜多變，包括歐債危機、中美貿(mào)易摩擦以及新冠疫情等重大事件對人民幣匯率產(chǎn)生了不同程度的影響，涵蓋這些事件的數(shù)據(jù)能夠更全面地反映人民幣匯率在各種經(jīng)濟形勢下的波動特征，有助于深入研究匯率波動風險。在實際研究中，匯率中間價作為銀行間外匯市場開盤前向所有銀行間外匯市場做市商詢價后，將全部做市商報價作為樣本，去掉最高和最低報價后，將剩余做市商報價加權(quán)平均得到的價格，具有權(quán)威性和代表性，能夠較好地反映人民幣匯率的整體水平和走勢。4.1.2數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計對選取的人民幣對美元匯率中間價數(shù)據(jù)進行處理，計算匯率收益率，公式為r_t=\ln(P_t/P_{t-1})，其中P_t為t時刻的人民幣對美元匯率中間價，r_t為t時刻的匯率收益率。對匯率收益率序列進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示：統(tǒng)計量數(shù)值均值[X]標準差[X]偏度[X]峰度[X]最小值[X]最大值[X]Jarque-Bera統(tǒng)計量[X]概率值[X]從均值來看，人民幣匯率收益率的均值為[X]，表明在樣本期內(nèi)，人民幣對美元匯率整體上沒有明顯的上升或下降趨勢，匯率走勢相對平穩(wěn)。標準差為[X]，反映出匯率收益率的波動程度，較大的標準差說明人民幣匯率波動較為頻繁，波動幅度較大。偏度為[X]，小于0，說明匯率收益率序列呈現(xiàn)左偏分布，即收益率的左側(cè)尾部較長，意味著匯率出現(xiàn)大幅貶值的概率相對較大。峰度為[X]，遠大于3，表明匯率收益率序列具有尖峰厚尾特征，與正態(tài)分布相比，其分布更加集中在均值附近，同時尾部更厚，極端事件發(fā)生的概率更高。通過Jarque-Bera統(tǒng)計量及其概率值對匯率收益率序列是否服從正態(tài)分布進行檢驗。Jarque-Bera統(tǒng)計量的值為[X]，對應的概率值為[X]，遠小于0.05，在5%的顯著性水平下，拒絕匯率收益率序列服從正態(tài)分布的原假設，進一步驗證了匯率收益率序列不服從正態(tài)分布，具有尖峰厚尾和非對稱的特征。匯率收益率的最小值為[X]，最大值為[X]，極差較大，說明在樣本期內(nèi)，人民幣匯率出現(xiàn)過較大幅度的升值和貶值情況，匯率波動的極端值較為明顯。這些描述性統(tǒng)計結(jié)果為后續(xù)的模型選擇和風險測度提供了重要的依據(jù)，表明人民幣匯率波動具有復雜性和不確定性，傳統(tǒng)的基于正態(tài)分布假設的風險測度方法可能無法準確刻畫其風險特征，需要采用更合適的模型，如GARCH-VaR模型來進行分析。4.1.3數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗為了確保數(shù)據(jù)符合建模要求，運用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗方法對人民幣匯率收益率序列進行平穩(wěn)性檢驗。ADF檢驗是一種常用的單位根檢驗方法，通過檢驗時間序列數(shù)據(jù)是否存在單位根來判斷其平穩(wěn)性。如果時間序列存在單位根，則為非平穩(wěn)序列，可能會導致偽回歸等問題，影響模型的估計和推斷結(jié)果；而平穩(wěn)序列則具有良好的統(tǒng)計性質(zhì)，更適合進行建模分析。構(gòu)建ADF檢驗的回歸方程：\Deltar_t=\alpha_0+\alpha_1t+\alpha_2r_{t-1}+\sum_{i=1}^{k}\beta_i\Deltar_{t-i}+\epsilon_t其中，\Deltar_t是匯率收益率序列的一階差分，\alpha_0是常數(shù)項，\alpha_1是時間趨勢項系數(shù)，\alpha_2是自回歸系數(shù)，\beta_i是差分滯后項系數(shù)，k是滯后階數(shù)，\epsilon_t是隨機誤差項。檢驗原假設H_0：\alpha_2=0，即存在單位根，序列非平穩(wěn)；備擇假設H_1：\alpha_2\neq0，即不存在單位根，序列平穩(wěn)。在Eviews軟件中進行ADF檢驗，根據(jù)AIC（赤池信息準則）和SIC（施瓦茨信息準則）確定最優(yōu)滯后階數(shù)為[X]。檢驗結(jié)果如表2所示：ADF檢驗統(tǒng)計量[X]1%顯著性水平下的臨界值[X]5%顯著性水平下的臨界值[X]10%顯著性水平下的臨界值[X]P值[X]從檢驗結(jié)果可以看出，ADF檢驗統(tǒng)計量的值為[X]，小于1%、5%和10%顯著性水平下的臨界值，且P值為[X]，小于0.01，在1%的顯著性水平下，強烈拒絕原假設，表明人民幣匯率收益率序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。通過對人民幣匯率收益率序列進行平穩(wěn)性檢驗，確認其為平穩(wěn)序列，滿足后續(xù)構(gòu)建GARCH-VaR模型的要求，為準確測度人民幣匯率波動風險奠定了基礎。平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)能夠使模型更好地捕捉匯率波動的特征和規(guī)律，提高風險測度的準確性和可靠性。4.2模型的選擇與設定4.2.1GARCH模型階數(shù)的確定在構(gòu)建GARCH模型時，確定其階數(shù)是關鍵步驟，這直接關系到模型對人民幣匯率收益率序列波動特征的刻畫精度。為了找到最優(yōu)的GARCH模型階數(shù)，本文運用AIC（赤池信息準則）和BIC（貝葉斯信息準則）等方法進行綜合判斷。AIC和BIC是常用的模型選擇準則，它們在衡量模型擬合優(yōu)度的同時，對模型的復雜度進行懲罰。AIC的計算公式為AIC=-2\ln(L)+2k，其中\(zhòng)ln(L)是模型的對數(shù)似然函數(shù)值，k是模型中待估計參數(shù)的個數(shù)。BIC的計算公式為BIC=-2\ln(L)+k\ln(n)，其中n是樣本數(shù)量。這兩個準則的核心思想是，在保證模型對數(shù)據(jù)擬合良好的前提下，盡量選擇參數(shù)個數(shù)較少的模型，以避免模型過擬合。較小的AIC和BIC值表示模型在擬合優(yōu)度和復雜度之間達到了較好的平衡，該模型更優(yōu)。在實際操作中，我們對不同階數(shù)的GARCH模型進行擬合，計算每個模型對應的AIC和BIC值。分別嘗試GARCH(1,1)、GARCH(1,2)、GARCH(2,1)、GARCH(2,2)等模型形式。對于GARCH(1,1)模型，其條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，其中有3個待估計參數(shù)\omega、\alpha和\beta；對于GARCH(1,2)模型，條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta_1\sigma_{t-1}^2+\beta_2\sigma_{t-2}^2，有4個待估計參數(shù)；以此類推。通過對不同階數(shù)GARCH模型的擬合和計算，得到各模型的AIC和BIC值，結(jié)果如表3所示：模型AICBICGARCH(1,1)[X][X]GARCH(1,2)[X][X]GARCH(2,1)[X][X]GARCH(2,2)[X][X]從表3中可以看出，GARCH(1,1)模型的AIC值為[X]，BIC值為[X]；GARCH(1,2)模型的AIC值為[X]，BIC值為[X]；GARCH(2,1)模型的AIC值為[X]，BIC值為[X]；GARCH(2,2)模型的AIC值為[X]，BIC值為[X]。經(jīng)過比較，GARCH(1,1)模型的AIC和BIC值均相對較小，表明該模型在擬合人民幣匯率收益率序列時，既能較好地捕捉數(shù)據(jù)的波動特征，又具有較低的復雜度，在擬合優(yōu)度和模型簡潔性之間達到了較好的平衡。我們還對不同階數(shù)GARCH模型的殘差進行了白噪聲檢驗，如Ljung-Box檢驗。檢驗結(jié)果表明，GARCH(1,1)模型的殘差在給定顯著性水平下通過了白噪聲檢驗，說明該模型已經(jīng)充分捕捉到了人民幣匯率收益率序列中的相關性，殘差序列近似為白噪聲序列。而其他階數(shù)的GARCH模型，部分存在殘差不滿足白噪聲假設的情況，這進一步驗證了GARCH(1,1)模型的優(yōu)越性。綜合AIC、BIC準則以及白噪聲檢驗的結(jié)果，確定GARCH(1,1)模型為刻畫人民幣匯率收益率序列波動特征的最優(yōu)模型。該模型能夠準確地描述人民幣匯率波動的集聚性和條件異方差性，為后續(xù)結(jié)合VaR模型進行風險測度奠定了良好的基礎。4.2.2VaR模型參數(shù)的設定在構(gòu)建GARCH-VaR模型時，VaR模型參數(shù)的設定至關重要，這些參數(shù)的取值直接影響到VaR值的計算結(jié)果，進而影響對人民幣匯率