基于VAR方法的中國(guó)外匯儲(chǔ)備最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)及其風(fēng)險(xiǎn)分析摘要本文運(yùn)用向量自回歸（VAR）模型，對(duì)中國(guó)外匯儲(chǔ)備的最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)及其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入研究。通過(guò)選取美元、歐元、日元、英鎊等主要國(guó)際貨幣，分析各幣種匯率、利率波動(dòng)及資產(chǎn)收益率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）方法度量外匯儲(chǔ)備面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)。研究結(jié)果表明，中國(guó)外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)存在優(yōu)化空間，通過(guò)合理調(diào)整幣種配置，可在一定程度上降低風(fēng)險(xiǎn)并提高收益，為中國(guó)外匯儲(chǔ)備管理提供理論依據(jù)和決策參考。關(guān)鍵詞VAR模型；外匯儲(chǔ)備；最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)；風(fēng)險(xiǎn)分析；VaR一、引言外匯儲(chǔ)備作為一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要組成部分，對(duì)于維護(hù)國(guó)家金融穩(wěn)定、保障國(guó)際支付能力和調(diào)節(jié)國(guó)際收支平衡具有關(guān)鍵作用。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加快以及國(guó)際金融市場(chǎng)的日益復(fù)雜，外匯儲(chǔ)備面臨著多種風(fēng)險(xiǎn)，如匯率風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等。其中，幣種結(jié)構(gòu)的合理性直接影響著外匯儲(chǔ)備的安全性、流動(dòng)性和收益性。因此，研究中國(guó)外匯儲(chǔ)備的最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)及其風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于提升外匯儲(chǔ)備管理水平、保障國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)展開(kāi)了大量研究。部分學(xué)者從傳統(tǒng)的資產(chǎn)組合理論出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建均值-方差模型來(lái)確定最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)。然而，傳統(tǒng)模型往往忽視了各幣種之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系以及市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性。隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，向量自回歸（VAR）模型因其能夠有效捕捉變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用，逐漸被應(yīng)用于外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)研究領(lǐng)域。VAR模型可以綜合考慮多種經(jīng)濟(jì)變量，更準(zhǔn)確地反映外匯市場(chǎng)的實(shí)際情況，為外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供更科學(xué)的方法。本文將運(yùn)用VAR模型，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）方法，深入分析中國(guó)外匯儲(chǔ)備的最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)及其面臨的風(fēng)險(xiǎn)，以期為中國(guó)外匯儲(chǔ)備管理提供有益的參考。二、理論基礎(chǔ)（一）VAR模型向量自回歸（VAR）模型是一種常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，由克里斯托弗?西姆斯（ChristopherSims）在1980年提出。該模型將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型。VAR模型的基本形式為：Y_t=\sum_{i=1}^{p}\Phi_iY_{t-i}+\epsilon_t其中，Y_t是n維內(nèi)生變量向量，\Phi_i是n\timesn維系數(shù)矩陣，p是滯后階數(shù)，\epsilon_t是n維隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)向量，且滿足E(\epsilon_t)=0，E(\epsilon_t\epsilon_t')=\Omega（\Omega為正定協(xié)方差矩陣）。VAR模型不依賴于經(jīng)濟(jì)理論對(duì)變量的內(nèi)生性和外生性進(jìn)行嚴(yán)格劃分，而是通過(guò)數(shù)據(jù)本身來(lái)確定變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，在分析多變量時(shí)間序列的相互影響和預(yù)測(cè)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。（二）風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk，簡(jiǎn)稱VaR）是一種用于度量金融風(fēng)險(xiǎn)的常用方法，它是指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)可能遭受的最大損失。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：P(\DeltaV\leq-VaR)=1-\alpha其中，\DeltaV表示金融資產(chǎn)或投資組合在持有期內(nèi)的價(jià)值變化，\alpha是置信水平（如95\%、99\%等）。VaR方法通過(guò)對(duì)金融資產(chǎn)收益率的分布特征進(jìn)行分析，能夠直觀地反映出投資組合面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)大小，在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在外匯儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析中，VaR可以用來(lái)度量不同幣種結(jié)構(gòu)下外匯儲(chǔ)備的潛在損失，為幣種結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估依據(jù)。三、數(shù)據(jù)選取與模型構(gòu)建（一）數(shù)據(jù)選取考慮到中國(guó)外匯儲(chǔ)備的主要構(gòu)成以及國(guó)際貨幣的重要性，本文選取美元、歐元、日元、英鎊作為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織（IMF）、中國(guó)國(guó)家外匯管理局以及Wind資訊金融終端，樣本區(qū)間為[具體起始年份]-[具體結(jié)束年份]的月度數(shù)據(jù)。選取的變量包括各幣種對(duì)人民幣的匯率、各幣種的短期利率以及以各幣種計(jì)價(jià)的債券收益率，分別用來(lái)反映匯率波動(dòng)、利率變動(dòng)和資產(chǎn)收益情況。為了消除數(shù)據(jù)的異方差性，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。（二）模型構(gòu)建平穩(wěn)性檢驗(yàn)：在構(gòu)建VAR模型之前，需要對(duì)選取的變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以避免出現(xiàn)偽回歸問(wèn)題。本文采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)方法對(duì)各變量的對(duì)數(shù)序列及其一階差分序列進(jìn)行檢驗(yàn)。若變量的原序列不平穩(wěn)，而其一階差分序列平穩(wěn)，則該變量為一階單整序列。檢驗(yàn)結(jié)果表明，所有變量的一階差分序列均在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，即各變量均為一階單整序列。確定滯后階數(shù)：根據(jù)AIC（赤池信息準(zhǔn)則）、BIC（施瓦茨信息準(zhǔn)則）和HQ（漢南-奎因準(zhǔn)則）等信息準(zhǔn)則，選取使各準(zhǔn)則值最小的滯后階數(shù)作為VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。經(jīng)過(guò)計(jì)算和比較，確定VAR模型的滯后階數(shù)為[X]階。構(gòu)建VAR模型：基于上述檢驗(yàn)和分析，構(gòu)建包含美元、歐元、日元、英鎊相關(guān)變量的[X]階VAR模型，具體形式為：\begin{bmatrix}y_{1t}\\y_{2t}\\y_{3t}\\y_{4t}\end{bmatrix}=\sum_{i=1}^{[X]}\begin{bmatrix}\Phi_{11i}&\Phi_{12i}&\Phi_{13i}&\Phi_{14i}\\\Phi_{21i}&\Phi_{22i}&\Phi_{23i}&\Phi_{24i}\\\Phi_{31i}&\Phi_{32i}&\Phi_{33i}&\Phi_{34i}\\\Phi_{41i}&\Phi_{42i}&\Phi_{43i}&\Phi_{44i}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}y_{1,t-i}\\y_{2,t-i}\\y_{3,t-i}\\y_{4,t-i}\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\epsilon_{1t}\\\epsilon_{2t}\\\epsilon_{3t}\\\epsilon_{4t}\end{bmatrix}其中，y_{1t}、y_{2t}、y_{3t}、y_{4t}分別表示與美元、歐元、日元、英鎊相關(guān)的變量（如匯率對(duì)數(shù)、利率對(duì)數(shù)等），\Phi_{ij}為系數(shù)矩陣元素，\epsilon_{it}為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。四、實(shí)證分析（一）VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)為了確保VAR模型的有效性，需要對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。若VAR模型所有特征根的模均小于1，即位于單位圓內(nèi)，則該模型是穩(wěn)定的。通過(guò)計(jì)算VAR模型的特征根，結(jié)果顯示所有特征根的模均小于1，說(shuō)明構(gòu)建的VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行后續(xù)分析。（二）脈沖響應(yīng)分析脈沖響應(yīng)函數(shù)用于分析VAR模型中一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響。通過(guò)給各幣種相關(guān)變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，觀察其他變量在未來(lái)若干期的響應(yīng)情況。結(jié)果表明，美元匯率波動(dòng)對(duì)其他幣種匯率和資產(chǎn)收益率具有顯著的正向沖擊效應(yīng)，且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)；歐元利率變動(dòng)對(duì)其他幣種利率和資產(chǎn)收益率的影響較為復(fù)雜，存在一定的時(shí)滯和波動(dòng)；日元和英鎊相關(guān)變量的沖擊對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響相對(duì)較小，但在某些特定時(shí)期也會(huì)產(chǎn)生不容忽視的作用。這些結(jié)果反映了各幣種之間存在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，在優(yōu)化外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)時(shí)需要綜合考慮這些因素。（三）方差分解方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來(lái)度量）的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。對(duì)VAR模型進(jìn)行方差分解，結(jié)果顯示美元相關(guān)變量對(duì)各變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)度較大，說(shuō)明美元在外匯儲(chǔ)備中占據(jù)主導(dǎo)地位，其波動(dòng)對(duì)外匯儲(chǔ)備價(jià)值的影響最為顯著；歐元、日元和英鎊相關(guān)變量的貢獻(xiàn)度相對(duì)較小，但隨著國(guó)際經(jīng)濟(jì)格局的變化，它們的影響力也在逐漸增強(qiáng)。這一結(jié)果為確定外匯儲(chǔ)備各幣種的合理權(quán)重提供了重要依據(jù)。（四）最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)確定基于VAR模型的分析結(jié)果，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）方法，以最小化外匯儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)，構(gòu)建優(yōu)化模型來(lái)確定最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)。在優(yōu)化過(guò)程中，考慮各幣種的預(yù)期收益率、風(fēng)險(xiǎn)水平以及它們之間的相關(guān)性，通過(guò)求解優(yōu)化模型，得到不同風(fēng)險(xiǎn)偏好下的最優(yōu)幣種配置比例。結(jié)果表明，在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下，適當(dāng)降低美元的比重，增加歐元、日元和英鎊等幣種的配置比例，能夠在一定程度上降低外匯儲(chǔ)備的整體風(fēng)險(xiǎn)，并提高收益水平。（五）風(fēng)險(xiǎn)分析運(yùn)用VaR方法，對(duì)不同幣種結(jié)構(gòu)下的外匯儲(chǔ)備進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。結(jié)果顯示，隨著美元比重的降低和其他幣種比重的增加，外匯儲(chǔ)備的VaR值呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，存在一個(gè)使VaR值最小的最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)。這表明合理調(diào)整外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)可以有效降低潛在風(fēng)險(xiǎn)，但過(guò)度偏離最優(yōu)結(jié)構(gòu)可能會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的增加。同時(shí)，通過(guò)對(duì)不同置信水平下VaR值的分析，進(jìn)一步明確了外匯儲(chǔ)備在極端市場(chǎng)情況下可能面臨的損失程度，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供了更全面的信息。五、結(jié)論與建議（一）結(jié)論本文運(yùn)用VAR模型和VaR方法，對(duì)中國(guó)外匯儲(chǔ)備的最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)及其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了系統(tǒng)研究。研究發(fā)現(xiàn)，各幣種之間存在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，美元在外匯儲(chǔ)備中占據(jù)主導(dǎo)地位，但其波動(dòng)對(duì)外匯儲(chǔ)備價(jià)值影響較大；通過(guò)合理調(diào)整外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)，適當(dāng)降低美元比重，增加歐元、日元和英鎊等幣種的配置比例，能夠在一定程度上降低風(fēng)險(xiǎn)并提高收益；存在一個(gè)最優(yōu)幣種結(jié)構(gòu)，使得外匯儲(chǔ)備的風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小。（二）建議優(yōu)化幣種結(jié)構(gòu)：根據(jù)本文研究結(jié)果，結(jié)合國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和市場(chǎng)變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整外匯儲(chǔ)備幣種結(jié)構(gòu)。在保持一定美元儲(chǔ)備以滿足國(guó)際支付需求的前提下，逐步增加歐元、日元和英鎊等幣種的比重，實(shí)現(xiàn)外匯儲(chǔ)備幣種的多元化，降低對(duì)單一貨幣的依賴，分散風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理：建立健全外匯儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)管理體系，運(yùn)用VaR等先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估外匯儲(chǔ)備面臨的各類風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)類型，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，如通過(guò)套期保值等金融工具對(duì)沖匯率和利率風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)注國(guó)際經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)：密切關(guān)注全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、主要經(jīng)濟(jì)體貨幣政策以及國(guó)際金融市場(chǎng)的變化，及時(shí)調(diào)整外匯儲(chǔ)備管理策略。例如，當(dāng)主