金融风险管理(外汇风险度量研究——基于GARCH类模型及VaR方法)
基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的货币基金产品风险研究
基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的货币基金产品风险研究【摘要】本文基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型对货币基金产品风险展开研究。
在分析了研究背景、研究意义以及研究目的。
接着在介绍了GARCH模型、VaR模型和CVaR模型的原理，然后分别探讨了基于GARCH-VaR模型和GARCH-CVaR模型的货币基金产品风险研究。
通过模型的运用和分析，可以更全面地了解货币基金产品的风险特征及波动情况，从而为投资者提供更加准确的风险评估和决策依据。
最后在结论部分总结了研究结论，并展望了未来可能的研究方向。
本研究有助于提高投资者对货币基金产品风险的认识，并为风险管理提供新的思路和方法。
【关键词】GARCH模型, VaR模型, CVaR模型, 货币基金产品, 风险研究, 研究背景, 研究意义, 研究目的, 研究结论, 研究展望, 结尾1. 引言1.1 研究背景货币基金是一种投资于短期债券、票据和其他高流动性投资工具的理财产品，通常被认为是低风险的投资选择。
金融市场的波动性和不确定性使得货币基金面临各种风险，包括市场风险、信用风险和流动性风险等。
对货币基金产品进行风险评估和管理显得尤为重要。
在过去的几十年中，金融市场风险管理领域已经出现了许多量化风险模型。
基于GARCH（广义自回归条件异方差）的风险模型被广泛应用于金融市场风险的测量和预测。
价值-at-风险（VaR）和条件风险（CVaR）作为两种重要的风险度量指标，也被广泛应用于金融风险管理领域。
基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型对货币基金产品的风险进行研究，能够有效地评估货币基金产品在不同市场环境下的风险水平，帮助投资者更好地了解和管理其投资组合的风险暴露。
本研究旨在探讨如何运用GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型对货币基金产品的风险进行量化分析，为投资者提供更科学的风险管理指导。
1.2 研究意义通过对货币基金产品的风险情况进行研究，可以帮助投资者更好地理解和把握货币基金产品的风险水平，从而更加科学地进行投资决策，降低投资风险。
基于VaR的金融风险度量与管理
基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。
本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。
我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。
我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。
我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。
通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。
二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。
VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。
这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。
计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。
这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。
这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。
方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。
这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。
这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。
蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。
浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究
浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究【摘要】本文针对我国股指期货的风险问题进行了实证与规范研究。
在总结了国内外关于股指期货风险度量与控制文献的基础上，综合阐述了VaR三种常见的计算方法。
鉴于收益率通常存在尖峰厚尾的特点，本文重点应用基于GARCH模型的VaR方法，对沪深300股指期货IF1106合约进行风险度量的实证研究，计算出VaR值，并做了可靠性检验。
分析结果表明基于GARCH模型的VaR方法适用于我国股指期货的风险管理。
【关键词】股指期货；GARCH模型；VaR方法；风险度量；尖峰厚尾1.引言自从1982年2月16日堪萨斯期货交易所推出了第一张股指期货合约——价值线股指期货以来，在短短的20多年间，以其独特的魅力和成功的运作，被世界许多国家所接纳，成为国际金融市场上最活跃的期货品种之一。
我国的证券期货市场形成较晚，因而我国迄今尚未真正领略到股指期货的风光。
1993年海南省对股指期货小试牛刀，却因诸多原因而不幸破产。
2008年推出的以沪深300指数为标的股指期货给了我们宝贵的经验。
2010年4月16日我国的股指期货正式推出，开辟了我国衍生品市场的新领域。
股指期货的推出让我们欢欣鼓舞，可是现在中国金融市场相对比较封闭，股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也引发过巨大的灾难：巴林银行的倒闭、我国的327国债风波及海南股指期货试点的流产。
这不得不引发我们的深思，在发挥这些金融衍生产品积极作用的同时，如何发现其带来的市场风险并通过监管防范控制。
1.1 研究意义在金融全球化和自由化的背景下，金融衍生工具的应用以及金融机构业务范围、业务品种的不断扩大，使得市场之间的联系也越来越密切，让投资者所面临的风险更为广泛、复杂且难以被全面的衡量和掌握。
股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也具有杠杆效应以及由此而产生的高风险特性，如果运用不当的话，将会造成巨大的灾难。
GARCH模型与VaR法在外汇风险度量中的应用
ｒ ＞ｍ， ∞＝ ， ＞ｍ。 则 Ｏ，
（） 中 ， １式 Ｅ ｔ 的随机干扰项 。虽然 ５ 为 期 的无 条件 方差是 一常数 占 ， ￡ 但 的条件方差 可能 随时间而变化 。 （ ） 中的 是 表示 当 ｅ ， …时 ， 方差 的预 ２式 ｅ ｅ
Байду номын сангаас
理。对 人民币对 美元汇率构成的时间序列变量 Ｙ 取对 数 （ ｌｙ 表示 ）然后再进行一 阶差分 ：， ｎ ｎ ， 用 ｎ， ， ｒ＝ｌｙ 一ｌｙ 即为人民币对 美元 的汇 率 日收益率 。经分 析 ， 该数 列具
有如下统计特征（ 表一 ）
Ｍｅｓ ａ￣
－
础上 ， 由博勒斯莱文 （ ｏｅ ｖ 于 １８ Ｂ ｌＭｅ） ９６年提出来 的。虽然 ｌ
４．５ ． ０ ０ Ｏ ４ ． ０ ４ ０ ０ ０ ０ ． ５ ６ ７ ６ ３ ９ １８ ３ ７ ３ ｅ舾 ．０ ９ ０ ０ ｌ ８ ０ ３ ０ ６ ８８ ．１０ ０ ６６
（） １
峰度 ７６ ３９ ３ 表明汇率 波动不 服从 正态分 布 ； ．１０ ＞ ， 偏 度 一 ．５６ 说明美元人 民币的汇率收益时间呈现长的左 ０ ６８ ８ 厚尾特征 ；ａ —Ｂ ｔ 的统计量为 １８３７ ， Ｊｒ ｅａ ｑ ０ ．６６ 也表明该汇 率 收益率不符合正态分布 。金 融数据典 型 的尖 峰厚尾特 征 使得样 本方差 增大 ， 以正 态分 布难 以拟 合时 间序列 分 所 布的厚尾性特 征 ， 基于 正 态分 布的汇 率波 动定 量模型 分
据（ 均来 自国家外汇管 理局 ｈｐ／ｗ ｗ． ｆ．ｏ ．ａ ， ｔ ： ｗ ｓ ｅ ｇｖｃ ） 共计 ｔ ／ ａ
基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量
ｌ ｎ ｈ ＝ ｔ ｆ ． 。 ＋ ∑ ： ｌ ｎ 五 ｔ ＋ ∑ 铫Ｉ ￡ ｔ ／ √ Ｉ ＋ ∑ ｖ ｉ （ Ｅ ｔ 一 瓜
）
这里 ，若 ＾ ｙ ＜ Ｏ ，则说明存在杠杆效应 ，即金融资产价格受 负的冲击 比正的冲击 引起更大 的波动 ；若 ≠Ｏ ，则 冲击 的影
１ ． Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型
人 民币汇率形成 机制 改革 ，增 强人 民币汇率 弹性 。由于我 国高 额 的外 汇储 备 中，美元资产 占７ ０ ％左 右 ，而且美 元作为国际货 币在全球外汇储备 中所 占比例也相当高。 首先对原 始数 据进行处 理 ，（ ｙ １ ） 表示 人 民币兑 美元汇 率时 间序列 ，对其 取对数后进行 一 阶差分 ，得 出 ｌ ｎ ｙ 一ｌ ｎ ｙ 即可 表示人 民币兑美元 的 日收益率 。
（ｓ ＜ ０） 对 条件方 差 的影 响不同 ：好消息 有一个∑ 的冲击 ， 收入 的本币价值发生变动 的情况 。与其他金 融资产类 似 ，外汇 坏 消息有 一个 ∑避＋￥ 的冲击 。若 ． ｙ ＞ ０ ，则说 明存 在杠杆效应 ； 的风险通常用汇率 的波动率来衡量 ，汇率 的波动越 大 ，预期 的 若 ≠０ ，则表明信息是非对称 的。 收益 率越 大 ，汇率风 险也越 大。风 险估值 （ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ａ ｔ Ｒ ｉ ｓ ｋ ，简 ３ ． Ｅ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 称Ｖ ａ Ｒ）是一种用 于测量和控制金融 风险的量化工具 ，其最 大 另一种非对称的Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型是Ｎ ｅ ｌ ｓ ｏ ｎ（ １ ９ ９ １ ）提 出的指数 的优点在于它 的简 明性 、综合性及 可理解性 ，将 市场 风险概括 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模型 （ Ｅ ｘ ｐ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ） ，其条件方差为 ： 为一 个简单 的数 字。菲利 普 ・ 乔瑞 （ ２ ０ ０ ０）对Ｖ ａ Ｒ的定 义可表
我国证券市场风险测度研究——基于GARCH模型及VaR方法
关 键 词 ： 融 市 场 风 险 ； Ｒ模 型 ； 金 Ｖａ ＧＡＲ Ｈ 模 型 Ｃ 中 图分 类 号 ： ８ Ｆ３ 文献 标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２３ ９ （０ ２ １— １ ６０ １ ７ —１ ８ ２ １ ） ９０ ０ －２
性 ， 择较短 的持有期 ， 有期为 一 日。 ・ 选 持 ． Ｒ Ｈ 金 融 风 险 （ ｉａ ｃ ｌ ｉ ） 指 金 融 变 量 的 变 动 所 引 起 ２ ３ ＧＡ Ｃ 模 型 Ｆｎ ｎ ｉ ｓ 是 ａＲ ｋ ＧＡＲ ＣＨ 模 型具 有 良好 的描 述 金 融 时 间序 列 的 特 性 ， 即 的 资 产 组 合 未 来 收 益 的不 确 定 性 。 自 ２ Ｏ世 纪 ７ 代 布 雷 Ｏ年
１ 金 融 市 场 风 险
较 顿 森 林 体 系 崩 溃 以来 ， 国 汇 率 制 度 开 始 向 浮 动 汇 率 转 变 ， 方 差 的 时 变 性 和 处 理 厚 尾 的 能 力 ， 其 他 波 动 估 计 方 法 更 各 能 描 述 Ｖａ Ｒ模 型 的 估 计 。在 ＧＡ ＣＨ 模 型 中 ， 常 包 含 两 Ｒ 通 许 多 发 展 中 国 家 对 外 开 放 资 本 账 户 的 速 度 过 快 ， 松 了对 放 个 方 程 ， 是 自 回 归 模 型 ， 是 条 件 方 差 模 型 ， ９ ５年 一 二 １８ 利 率 和 汇 率 的 干 预 ， 而 加 剧 了 利 率 和 汇 率 的 波 动 ， 金 融 从 而 Ｂ ｌ ｒｌｗ 提 出 了广 义 自 回归 条 件 异 方 差 模 型 ： ｏｌ ｓ ｅ ｏ 化 程 度 的进 一 步 加 深 ， 化 了 国 家 金 融 体 系 的 相 互 依 赖 性 ， 强 也 由此 加 剧 了 市 场 风 险 在 各 国 间 的 扩 散 和 传 播 ， 融 市 场 金 风 险 已成 为 各 类 金 融 机 构 无 法 回 避 而 必 须 面 对 的 基 础 性 风 险 。一 般 来 说 ， 融 风 险 可 分 为 市 场 风 险 、 作 风 险 、 用 金 操 信 风 险 、 动 性 风 险 及 其 他 类 型 的 金 融 风 险 。从 发 生 的 可 能 流 性 以及 对 金 融 机 构 的影 响 来 看 ， 以市 场 风 险 影 响最 大 。 又
金融风险管理中的var模型及其应用
金融风险管理中的var模型及其应用金融风险管理是金融机构在业务运作中面临的一种重要挑战。
为了有效地管理金融风险，金融机构需要采用适当的风险测量模型和工具来评估和控制风险水平。
其中，Value at Risk (VaR) 模型是金融风险管理中最为常用的模型之一。
VaR模型是一种用来衡量金融投资组合或金融机构面临的风险程度的方法。
它可以用来估计在给定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能出现的最大损失额。
VaR模型的核心思想是通过对历史数据的分析，计算出在未来一定时间内资产或投资组合的价值变动的可能范围，从而提供投资者或金融机构制定风险管理策略的依据。
VaR模型的应用十分广泛。
首先，在投资组合管理中，VaR模型可以帮助投资者评估不同投资组合的风险水平，并选择合适的投资策略。
通过计算不同投资组合的VaR值，投资者可以比较不同投资组合的风险敞口，并选择相对较低风险的投资组合来降低整体风险。
在金融机构的风险管理中，VaR模型可以用来评估机构面临的市场风险、信用风险和操作风险等。
金融机构可以通过计算VaR值来确定自身的风险敞口，并采取相应的风险管理措施。
例如，当VaR值超过机构预先设定的风险限制时，机构可以采取风险对冲、减仓或停止某些高风险业务等措施来控制风险。
VaR模型还可以用于金融监管。
监管机构可以要求金融机构报告其投资组合的VaR值，以评估机构的风险水平，并采取相应的监管措施。
同时，VaR模型也可以用于制定宏观风险管理政策，帮助监管机构评估整个金融系统的风险敞口，及时发现和应对系统性风险。
然而，VaR模型也存在一些局限性。
首先，VaR模型基于历史数据，对未来的不确定性无法完全捕捉。
其次，VaR模型假设资产收益率的分布是对称的，忽视了极端事件的可能性。
最后，VaR模型无法提供损失的概率分布，只能给出在一定置信水平下的最大损失额。
为了克服VaR模型的局限性，研究者们提出了许多改进和扩展的模型。
例如，Conditional VaR (CVaR) 模型可以提供在VaR水平以上的损失分布信息，对极端风险有更好的衡量能力。
基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用
题目：基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用姓名：学号：10562055院系：中国经济研究中心专业：金融学研究方向：外汇风险管理导师姓名：摘要本文将J.P.Morgan的RiskMetrics所采用的EWMA（exponentially weighted moving average）方法，和充分考虑金融时间序列异方差特点的ARCH(Auto-regressive Conditional Heteroskedastic)类模型用于VaR(Value-at-Risk)的计算，以对美元/人民币的汇率风险进行计算和预测。
本文在预测VaR过程中的特点有以下几个方面：1、充分考虑了金融时间序列的异方差特点，采用ARCH类模型对VaR进行预测；2、考虑了时间序列的尖峰厚尾的特点，在模型计算过程中，假定时间序列是呈t分布的；3、均值方程为AR(2)模型，并通过无相关检验；4、使用多个模型对汇率收益率时间序列数据进行了计算和预测，实证对比，然后从中寻找最能精确计算预测其VaR的模型。
实证计算选取美元/人民币汇率作为研究对象，首先用EWMA方法预测VaR值，然后运用几种不同ARCH类模型分析美元/人民币汇率日收益率波动的条件异方差，预测每天的VaR值，并且将计算结果与实际的损失做比较。
结论是在计算美元/人民币汇率的收益率的日VaR值时，首先基于t分布假定的ARCH类模型的计算精度都超过了RiskMetrics所采用的EWMA方法，也这验证了ARCH类模型处理汇率序列是优于EWMA方法的；其次，由于ARCH类的不同模型分别考虑了不同金融序列的特性，所以在通过这些模型计算汇率时间序列的VaR值时也表现出了不同的计算精度，其中以TARCH－M（1,1）模型计算结果最为理想。
实证研究结论表明，在针对美元外汇风险管理中，基于t分布假定的ARCH类模型的VaR计算方法对美元/人民币的汇率风险有较好的估值和预测效果。
基于GARCH模型的VaR方法在商业银行利率风险度量的应用
其中 ，ｐ ｒ ｏ ｂ表示金融资产或投资组合在将来特定 的一段 时间内损失
超过可能遭受的最大损 失 （ Ｖ ａ Ｒ ） 的概率 ，△ ｐ 表示 在持 有期 内金 融资 产或投资组合的可能损失值 ， 表示置信水平 。 假设我们知道投 资组 合的 收益概 率分 布 ，经计 算 （ 推倒过 程 见约 翰．赫尔．风险管理与金融 机构 ［ Ｍ］ ． 中信 出版社 ，２ ０ ０ ９ ）投 资组 合
基于 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 的 Ｖ ａ Ｒ方 法在 商 业 银 行 利 率 风 险度 量 的应 用
孙祥康
摘 要 ：随着经济不 断发展 ，制度 、监 管的不断完善 ，管制利 率体质下的金 融市场难 以满足 国际接轨的 需求，我 国金 融 自由化不 断深 化。 虽然现阶段我 国仍 处于利率管制向利率市场化过 渡的时期 ，但银 行同业拆借 利率、债券利率和 外 币利率作 为金 融市场 导向利率基本 已 经 实现 了市场化改革 ，利 率市场化程度愈加 深化 。文章采用 Ｖａ Ｒ模 型和 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ模 型 ，以 ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ同业拆借 利率和利 率敏 感性缺 口计算商业 银行的利率风 险。 关 键 词 ：Ｇ ＡＲ Ｃ Ｈ模 型 ；Ｖａ Ｒ模 型 ；利 率 风 险
平稳 。 （ 二 ） 正 态 性 检 验
风险价值分析 （ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ａ ｔ Ｒ ｉ ｓ ｋ ，简称 Ｖ ａ Ｒ ）是 指在 正常市 场波 动情 况下 ，某一金融资产或投 资组合 在给定的置信水平 下 ，在未来特 定的一
段时间内 （ 一天 、一周或十天 ）可能发生的最大损失 ，可 以表示为 ：
的Ｖ ａ Ｒ值可做如下表示 ：
Ｖａ Ｒ，＝ 一Ｖ０ Ｚ 口
基于GARCH类模型的外汇风险度量研究
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】 Ｆ ｏ ｒ ｅ ｉ ｇ ｎ ｅ ｘ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ ｉ ｓ ｋ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｉ ｎｅ ｇ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｙ ． Ｆ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｍ ｍ ｏ ｎ ｅ ｘ ｃ ｈ ｎ ａ ｇ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ
ｔ ｏａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｈｅ ｔ ｅ ｘ ｃ ｈａ ｎｇ ｅ ｒ ａ ｔ ｅｔ ｒ ｅ ｎ ｄａ ｎ ｄｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅｒ ｉ ｓ ｋ． Ｔｈ ｒ ｏ ｕｇ ｈｔ ｈｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ， ｗｅｆ ｏ ｕ ｎｄｔ ｈａ ｔ ５ｋ ｉ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｆ ｏ ｒ ｅ ｉ ｇ ｎｅ ｘ ｃ ｈａ ｎｇ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ｈ ｅｃ ｔ ｈ ｒａ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｉｃ ｔ ｏｆ
文章 ，如苏飞的 《 人民 币升值对我 国出 口贸易影响的实证研
Ｚ ＨＯＵ Ｊ ｉ ｎ ｇ
（ Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｃ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
【 摘 要】 外汇风险 是影响 对外 经济的重要因 素之一。 选 取５ 种常见外汇汇率收益率分析汇率走势和度量风险。 通 过研究 发现５ 种
常见外汇收益率普遍存在 尖峰厚尾 性 ， 具有异方差效应 ， 但序 列平稳 的特征 ， 因此， 采用Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模 型对 ５ 种常见外汇汇率收 益率
进行研 究， 并依据 拟合 较好的 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模型进行 Ｖ ａ Ｒ值 的估 算， 从而探 究我 国汇率 波动 的总体规律 与风险性， 并 为相 关企业进行 趋 势交易和应对此类风险提供 了建议 。研 究发现 目前欧元和英镑 的风 险值较 大， 且日 元和英镑汇 率波动存在过 高的持续性。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指投资股票或股票型投资产品时，由于市场波动、财务状况、政策变化等因素带来的可能损失。
为了准确评估股市风险，可以使用GARCH-VaR模型。
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的计量经济学模型，用于对金融市场中的波动性建模。
该模型包括对波动率进行建模的两个方程：条件均值方程和条件波动率方程。
条件均值方程用于描述时间序列的均值效应，而条件波动率方程描述时间序列的波动性。
VaR（Value at Risk）模型是一种用于衡量投资组合或资产风险的方法。
VaR用于估计在给定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能面临的最大损失。
GARCH-VaR 模型结合了GARCH模型的波动性建模和VaR模型的风险度量，可以更准确地衡量股市风险。
1. 收集股票市场的历史价格数据，并计算每日收益率。
2. 根据收益率数据，估计GARCH模型的参数。
GARCH模型通常使用最大似然估计法进行参数估计。
3. 将GARCH模型估计得到的条件波动率输入VaR模型中，计算在给定置信水平下的VaR值。
置信水平一般选择95%或99%。
4. 根据计算得到的VaR值，评估投资组合或资产的风险水平。
如果某个投资组合的VaR值为1%（置信水平为99%），则说明在未来一段时间内，该投资组合可能面临的最大损失不会超过1%。
5. 基于计算得到的VaR值，制定相应的风险管理策略。
如果投资组合的VaR值较高，可以考虑减少风险资产的权重，增加防御性资产的权重，以降低风险水平。
基于GARCH-VaR模型可以有效地对股市风险进行研究。
该模型能够考虑市场波动性的变化，并提供在给定置信水平下的风险度量，为投资者提供科学的风险管理手段。
需要注意的是，GARCH-VaR模型仍然是一种理论模型，其预测能力和稳健性需要进一步的实证研究验证。
我国外汇储备资产的汇率风险管理研究——基于t分布的GARCH—VaR模型族
； 储 备 资 产 的保 值 增 值 也 成 为 一 个 十 分 重 要 的课 题 。 文 将 １ ２ 本
对 我 国外 汇储 备 资产 面 临 的汇 率 风 险进 行 相 关研 究 。 对 汇 针
经 济政 策 、 定 的 汇 率 制 度 以及 藏 ｊ 于 国 的 结售 汇 制 度 。 虽 稳 １ ２ 然 强 大 的 外 ； 储 备 一 定程 度 上 有 利 于抵 御 国 际游 资 的 冲 击 ， ｒ － 本 向东南亚各 国转移 。 我 国在 １ ９ ９ ４年 到 ２ ｏ ０ ５年 ７月 之 间 ｌ ０多年 一 直 坚 持 的
证研究 。
争 力 下 降 ，进 而 引 起 外 贸 收 入 的 减 少 。另 一 方 面 国际 投 机 资 本 预 期 人 民 币 升 值 空 间 越 来 越 小 从 而 迅 速 逃 离 出境 ， 并
年 正 是 中 国 大 陆 强 大 的外 汇 储 备 帮 助 香 港 成 功 摆 脱 亚 洲 金 融 危 机 的 阴 霾 。 我 国外 汇储 备 资 产 多 年 来 一 直 保 持 着 平 稳
的 增 长 趋 势 ，外 汇 储 备 规 模 从 １９ ９９年 １ ２月 的 １４ ． ５ ６７ ５亿
年 ７月 ２ １日起 ， 国开 始 实 行 以市 场 供 求 为 主 、 考 一 篮 子 我 参
率 收 益 率的 波动 进 行 建模 ．运 用 Ｇ ｔＣＨ 模 型 族 描 述 汇 率 Ａｋ
的 波 动 特征 。在 此 基 础 之 上 ，建 立 起 基 于汇 率风 险 的
ＧＡＲＣＨ— Ｋ 模 型 族 ，得 出基 于 ｔ 布 的 ＧＴ 模 型 能较 好 Ｖａ 分 Ｒ 度 量 汇 率 风 险 的 结论 。 关 键 词 ： 汇储 备 外 ； 率 风 险 ＧＡＲＣＨ— Ｒ 模 型 １ ２ Ｖａ
基于GARCH模型的金融市场风险研究
基于GARCH模型的金融市场风险研究基于GARCH模型的金融市场风险研究摘要：金融市场的风险管理一直是金融机构和投资者高度关注的问题。
本文提出了一种基于GARCH模型的金融市场风险研究方法，并以实证数据进行了案例分析。
研究结果表明，GARCH模型能够较准确地度量金融市场的风险水平，并对其变化趋势进行预测，为投资者提供风险管理和决策参考。
1. 引言金融市场的风险管理是金融机构和投资者实现长期可持续发展的重要环节。
有效的风险管理能够帮助金融机构和投资者降低损失，并提高收益。
因此，研究金融市场的风险水平和风险变化趋势对于金融行业具有重要意义。
2. GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是金融领域广泛应用的一种时间序列模型，用于分析和预测金融资产的波动性和风险水平。
GARCH模型基于随机波动性的假设，将金融资产的收益序列分解为条件均值项和条件方差项。
3. GARCH模型在金融市场风险研究中的应用GARCH模型在金融市场风险研究中具有广泛的应用。
利用GARCH模型，研究者可以度量金融市场的风险水平，并对风险的变化趋势进行预测。
此外，GARCH模型还可以用于构建风险价值模型和条件价值模型，帮助投资者更好地管理风险。
4. 基于GARCH模型的金融市场风险度量在实证研究中，我们利用GARCH模型对股票市场收益序列进行分析。
通过对历史数据的学习，我们得到了股票市场风险的条件方差估计值，并利用该估计值对未来风险水平进行预测。
实证结果显示，GARCH模型能够较准确地度量金融市场的风险水平，并对风险的变化趋势进行预测。
5. 基于GARCH模型的金融市场风险管理在金融市场风险管理中，投资者可以利用GARCH模型提供的风险度量和预测信息，制定相应的投资策略。
通过调整资产配置和风险控制，投资者可以在保持收益的同时降低风险。
外汇风险度量研究_基于GARCH类模型及VaR方法
（二）GARCH 类模型的选择与估计。 通过检验分析可知：四种波动率序列均为非正态 平稳序列，具有显著的尖峰厚尾特征，无自相关性但 存在显著的条件异方差现象，符合建立 GARCH 模型 的条件。 首 先， 需 要 确 定 GARCH 模 型 的 阶 数， 按 照 AIC 和 SC 信 息 准 则， 经 过 反 复 测 算 和 比 较 各 种 GARCH 类模型的 AIC、SC 值以及残差检验的相伴概率，以 此确定 GARCH 类模型的滞后阶数。最终判断滞后阶 数（q，p）=（1，1）时，拟合效果最好。 其 次， 在 IGARCH（1，1） 、IGARCH-M（1，1） 、 GARCH（1，1） 、GARCH-M（1，1） 、EGARCH（1， 1）和 PARCH（1，1）等备选模型中，分别优选适合 四种波动率序列的模型，优选的原则兼顾模型参数的 显著性、拟合优度和对数似然函数值的大小。最终我 们为四种外汇序列分别优选了两个估计效果最好的模 型，结果如表 1。
表 1 适合不同波动率序列的优选模型
序列 优选模型 USD/RMB EUR/RMB JPY/RMB HKD/RMB
（7） （8）
^
而空头头寸的 VaR 为：
^ ^ （1） -α）= r （1） +ε VaR（1 1-α σ t t t ^
和σ（1） 分 其中 α 为给定的显著性水平，r（1） t t 别为模型中 rt 的条件均值和条件方差的向前 1 步预测 值， ε α和 ε 1-α 分别为 ε t 分布的左尾和右尾 α 分位数。 在计算出 VaR 值后，需要对估计结果进行检验， 也就是对模型的回测检验。回测检验最流行的方法是 Kupiec 的 LR 似然比率检验法，它是通过比较实际损 失超过 VaR 的频率与一定置信水平下的上限值是否接 近或相等来判断 VaR 模型的有效性，关于 LR 似然比 率检验法的描述可参见李成和马国校（2007） 。 三、实证分析 （一）样本数据的选取及说明。 本 文 分 别 以 美 元 / 人 民 币（USD/RMB） 、欧元 / 人 民 币（EUR/RMB） 、 日 元 / 人 民 币（JPY/RMB） 和 港 币 / 人 民 币（HKD/RMB） 四 种 汇 率 作 为 研 究 对 象。 考虑到 2005 年 7 月 21 日我国实施的人民币汇率形成
基于GARCH类模型的外汇风险度量研究
基于GARCH类模型的外汇风险度量研究随着我国资本市场的开放与发展，汇率的频繁波动所带来的外汇风险越来越受到重视，对于外汇风险的测量与控制是防范外汇风险的关键。
本文基于GARCH类模型对美元、欧元、日元、港币、英镑五种货币对人民币的外汇汇率进行实证分析，得出这五种汇率的时间序列均存在显著的ARCH效应，并建立相应的GARCH模型，五种汇率前期汇率波动受到外部冲击而更加剧烈，且均不存在显著的风险补偿效应，五种汇率系统具有自我稳定功能等相关结论。
标签：GARCH类模型外汇风险度量一、引言在人民币汇率形成市场化机制的过程中，外汇风险成为了一种不可低估的风险，是金融风险度量研究的重要部分，特别是2005年我国人民币汇率机制改革之后，人民币汇率波动越来越频繁，造成了与此相关的各种外汇金融资产、价值收入、股本负债等均会随汇率变动而产生波动，从而造成外汇风险。
我国汇率主要是以人民币兑美元为主的双边汇率，而我国大多数对外贸易以美元为结算单位，又通过我国的“双顺差”现象，以及外汇储备大部分持有美元资产，汇率的频繁波动会造成我国企业与国家资产的巨大风险，即外汇风险。
同时，随着我国贸易结构不断发展变化，贸易总量的增长，以及外汇储备规模扩大，汇率风险日益被各方重视，为了防范外汇风险，控制风险的影响，对于其风险的度量与预测及其准确性要求越来越高。
本文利用GARCH模型的实证估计和分析，通过时间序列规律的探析，来预测外汇风险波动的变化规律，同时选取五种外汇汇率，旨在更全面的反应外汇汇率波动情况，力求为各金融机构减少金融风险及监管部门调控宏观经济，以及外汇使用者、投资者规避外汇风险提供一定的参考依据。
二、GARCH类模型简介广义自回归条件异方差模型，即GARCH模型，由于ARCH存在αi难以限定其非负的条件，使得结果难以精确，所以通过GARCH模型来做调整，要考虑两个条件均值和条件方差的假定。
标准的GARCH（p，q）模型如下式：，其中。
基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量
基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量随着我国汇率制度改革的不断推进，人民币汇率的波动日趋频繁。
我国对外经济贸易的飞速发展以及高额的外汇储备使得汇率风险的控制与防范成为当务之急，选择合理的外汇风险计量与预测的方法是外汇风险防范的重要前提。
本文选取2010年6月19日至2012年6月19日期间485个交易日人民币兑美元汇率的中间价，选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量，并通过准确性检验，得出人民币汇率风险计量的最优模型。
标签：汇率波动GARCH类模型VaR一、引言随着经济全球化的发展，汇率作为连接各国之间经济和贸易的纽带，其波动一直是市场主体关注的重点。
2005年7月21日，我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
此次汇改以来，人民币兑美元等单一货币的双边汇率波动日趋频繁。
以美元为例，从05年7月至今，人民币兑美元汇率升值幅度为25%左右。
同时，随着我国对外经济与贸易的不斷发展，我国外汇储备余额逐年攀升，外汇风险的控制与防范成为当务之急。
外汇风险指由于汇率未预见的变动导致资产、负债和营运收入的本币价值发生变动的情况。
与其他金融资产类似，外汇的风险通常用汇率的波动率来衡量，汇率的波动越大，预期的收益率越大，汇率风险也越大。
风险估值（Value at Risk，简称VaR）是一种用于测量和控制金融风险的量化工具，其最大的优点在于它的简明性、综合性及可理解性，将市场风险概括为一个简单的数字。
菲利普·乔瑞（2000）对VaR的定义可表述为：在正常的市场条件下，给定的置信水平的一个持有时间内某种风险资产的最坏预期损失。
本文将选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量，并通过准确性检验，得出人民币汇率风险计量的最优模型。
二、GARCH类模型简介大量的实证研究表明，实际的金融数据具有时变风险的特征，其波动的当期水平往往与它最近的前些时期水平存在正相关关系，呈现出一定的丛聚性，有明显的异方差特征。
基于GARCH模型的金融市场风险研究
基于GARCH模型的金融市场风险研究近年来，金融市场中的风险管理变得尤为重要，因为金融市场的波动性和不确定性正在增加。
为了 better地理解和管理风险，许多研究者开始采用各种数学模型来分析金融市场的风险，并提出相应的投资策略。
其中，GARCH模型因其能够捕捉金融市场的波动特征而备受关注。
GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型，是用于描述金融资产收益率（或波动率）波动性的统计模型。
该模型在金融市场风险管理中起到了重要作用，并有助于提高投资者的决策效果。
首先，GARCH模型能够在风险管理中提供准确的波动率预测。
金融市场的波动性对投资者来说至关重要，因为它们直接影响到投资组合的风险和收益。
通过GARCH模型估计金融资产的波动性，投资者能够更好地评估并管理他们的投资风险。
同时，GARCH模型具有一定的时序性，能够反映出波动性的变化趋势，帮助投资者更好地把握市场的变化。
其次，GARCH模型还可以帮助警示金融市场中的异常事件。
金融市场中的异常事件（如经济衰退、市场崩盘等）可能对投资者和机构造成巨大的影响。
通过GARCH模型，我们可以辨别出市场上的异常波动并进行预警。
这使得投资者能够及时做出策略上的调整，降低损失风险。
此外，GARCH模型还具有对冲资产组合和交易策略进行优化的潜力。
借助金融衍生品，投资者可以利用GARCH模型中的波动率预测来实施对冲操作。
通过将波动率预测纳入投资组合的优化模型，投资者可以更好地平衡风险和收益，并制定出更具竞争力的交易策略。
当然，GARCH模型也存在一些限制。
首先，该模型基于历史数据进行估计，无法完全捕捉市场中的新信息。
其次，GARCH模型在处理极端情况下的预测能力相对较弱，这可能限制了它在某些金融市场的应用。
此外，GARCH模型中的波动率预测具有一定的误差，这可能会影响投资者的决策。
总之，为投资者提供了重要的决策支持。
通过准确估计波动率、警示异常事件以及优化投资组合和交易策略，投资者能够在不确定的金融市场环境中更好地管理风险，进而提高投资效果。
金融风险管理模型与方法研究
金融风险管理模型与方法研究随着金融市场的不断发展，金融风险的种类也日益繁多。
加之国际经济全球化的趋势，金融风险不再局限于一个国家或者一个地区，而是涉及到全球范围内的各个金融系统。
因此，金融风险管理模型与方法的研究显得尤为重要。
本文将对金融风险管理的模型与方法进行简要介绍。
一、金融风险管理模型1. VAR 模型VAR（Value at Risk）即风险价值，是国际上广泛使用的一种金融风险管理模型。
该模型通过对各种金融产品的历史数据进行统计分析，计算出不同置信度下的损失值，从而对风险进行量化评估。
VAR 模型具有计算简便、易于理解等特点，但也存在一定的局限性。
在模型选择、风险参数选取等方面，需要一定的专业知识。
2. GARCH 模型GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常见的金融风险管理模型，主要用于对金融市场波动性进行预测。
该模型基于时间序列数据，通过对金融市场的波动性进行建模，计算出不同置信度下的损失值。
GARCH 模型在金融市场的波动性预测方面表现出了较好的效果，但其计算复杂度较高，需要较高的统计学知识储备。
3. Copula 模型Copula 模型是一种基于联合分布函数的风险管理模型，能够准确地评估不同金融产品之间的关联性。
通过对不同金融产品之间的相关性进行建模，能够预测整个投资组合的损失水平，从而对风险进行管理。
Copula 模型的优势在于其能够对不同金融产品之间的相关性进行建模，从而更加准确地评估风险。
但该模型也存在一定的缺陷，如对于大规模数据的处理能力较弱等。
二、金融风险管理方法1. 分散化投资分散化投资是一种常见的风险管理方法。
通过将投资组合分散于不同的金融产品和资产类别中，能够有效地降低整个投资组合的风险水平。
该方法能够缓解市场波动带来的压力，在保证收益稳定的前提下，降低了投资的风险。
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表5 HKD/RMB 波动率序列的估计结果
模 型
0.196403
_____
1
0.013567
1
0.9864
D.F. _____ _____ 4.855 3.019 _____ _____
_____ _____ _____ _____ 1.999995 1.164732
IGARCH-M-n GARCH-M-n IGARCH-M-t GARCH-M-t IGARCH-M-g GARCH-M-g
(120.3664) -0.018628
(0.019152) -0.040512 (-3.4159) -0.052276 (-4.204) 0.1963 (18.364) -0.001804
0.000
(65.727) 0.127580
(4778.876) 0.41576
(2.3787) 0.7133 (94.738) 0.58243 (42.945) 0.98062
表3 EUR/RMB 波动率序列的估计结果
模型 IGARCH-n ___ 0.0000 （1.08） ___ 0.000 (1.477) ___ 0.000 (1.3702)
1
0.040445 0.044169 (16.776) 0.034494 (6.797) 0.035018
1
0.959555 0.953845 (276.43) 0.9655 (190.2788) 0.961970
VaR值的估计结果
拟合效果良好并不能直接说明其预测能力也同样优秀，需要作 进一步检验。运用Eviews6.0 求取表2-5 中各模型的条件均值和条件 方差的向前1步预测值 t (1)和 t (1) ，并计算各波动率序列的日均 VaR 值 。在样本区间内实际损失超过VaR 的天数和为失败天数，进一步计 算LR 统计量并进行模型预测能力的检验。 表6-9 是各模型估计的VaR 均值和标准差以及用返回测试方法得 到的结果，包括失败天数、失败率及其似然比统计量LR。我们仅给 出了多头头寸（外币持有者）的VaR 均值和标准差，而空头头寸（ 本币持有者）的VaR 均值和标准差可同理推算。
t2 (1 1 )at21 1 t21
(3)
上式表明其AR 特征方程存在一个单位根，其条件方差表现出 强持久性。在金融应用中，人们通常认为金融资产的收益应当与其 t 0 t at 风险成正比，即风险越大，预期收益越高，得到： ， (4) at t t
在不同分布假设下对相应的波动率序列进行拟合分析，表2-5 分别总结了三种不同分布下（n-分布、t-分布和g分布）优选模型 的估计结果。 表2 USD/RMB 波动率) -0.14588 (-6.42) -0.7347
____ 0.00
1
-9.89E-05
表1 适合不同波动率序列的优选模型 序 列
USD/RMB EUR/RMB
优
选
模
型
IGARCH-M(1，1) GARCH（1，1）-M
IGARCH（1，1） GARCH（1，1）
序
列
JPY/RMB
HKD/RMB
优
选
模
型
EGARCH（1，1）
PARCH（1，1）
IGARCH（1，1）-M
GARCH（1，1）-M
从表2-5 中各模型的估计结果来看： 一、各模型的拟合效果优良 1、通过异方差效应的LM 检验，上述各模型均能够较好地 反映相应外汇比率波动率序列的异方差现象，进而准确地估计其 波动特性。 2、四种外汇波动率序列不服从正态分布， g- 分布下的模型 可以较好地捕捉其尖峰厚尾现象。 二、从统计结果来看 1、USD/RMB 和HKD/RMB 波动的持续性高于EUR/RMB 和 JPY/RMB 的持续性，且存在过高的持续性，不符合GARCH 模型 所隐含的平稳性条件。 2、汇率系统具有自我稳定功能，HKD/RMB 波动率的记忆 性最差（耗散效果最好）。 3、前期的外部冲击会加剧四种汇率的波动，但对HKD/RMB 波动率的影响最大。 三、只在JPY/RMB 中发现了显著的非对称效应，这种非对 称效应与股票收益率波动的杠杆效应不同，属于反杠杆效应：汇 率在向上变动时的波动性要大于汇率向下变动时的波动性。 四、只在USD/RMB 和HKD/RMB 中发现了风险补偿效应， 人们对美元和港币的预期收益和预期风险是紧密相关的。
6
其中 1 1, 0, 参数 1 用来捕捉非对称效应，只要 1 0, 非 对称效应就会出现；标准差的幂参数 用来评价冲击对条件方差 的影响幅度。
关于模型的残差分布假设问题，常用的有三种：正态分布（简 称n- 分布）、学生t-分布和广义误差分布（简称g-分布）。实践表明 ，学生t- 分布和g-分布可以更好地反映金融时间序列的尖峰厚尾特 性。 鉴于金融资产波动率的非对称性，资产持有者的多头头寸和空 头头寸会具有明显不同的VaR 值，有必要分别考虑非对称分布的左 右尾部情况。我们所采用的多头头寸的VaR 为：
(0.659) -0.3642 (4.007) (6.1793) 0.1489
(-8.1837) 0.0449
(3.2425) -0.3132 (-2.8505) 0.06028
(91.238) 0.9817
(166.06) 0.9256 (75.254) 0.9751
___ 5.711
___ ___
D.F. ___ ___
(18.79471) (445.9064)
GARCH-n
IGARCH-t GARCH-t IGARCH-g GARCH-g
___
8.4083 8.3481 1.4556 ___
___
___ ___ ___ 1.453533
(5.507905) (146.0888)
0.036231
外汇风险度量研究
——基于GARCH类模型及VaR方法
王德全 讲解人：王长松 组 员：鱼 腩 张 震
概
述
本文应用 GARCH 模型和 VaR 方法对美元、欧元、日元和港币 对人民币的外汇汇率进行了实证分析，从而得出了一系列结论: 四种汇率波动率序列均为非正态平稳序列，存在显著地ARCH效 应 四种汇率均具有自我稳定功能，且美元和港币汇率波动的持续 性显著的高于欧元和日元 日元汇率存在显著地非对称效应；美元和港币汇率存在显著地 风险补偿效应；欧元和日元的汇率风险大约为美元和港币的六七倍 欧元汇率最理想的估计模型为GARCH(1，1)和IGARCH(1，1)； 美元和港币汇率的首选模型为GARCH-M(1，1)-t和GARCH-M(1， 1)-g；日元汇率的首选模型为PARCH(1，1)-t和EGARCH(1，1)-g
GARCH类模型与VaR计算
（ 1） rt 0 at , at t t 2 2 2 a （2） GARCH(1，1)模型： t 1 t 1 1 t 1 ，为常数， 0， 0， 0 1 1 0
在GARCH(1,1)模型中，当我们要求时就得到单位根GARCH 模型 ，记作IGARCH（1，1），其条件方差方程为：
GARCH 类模型的选择与估计
为了分析方便，我们对四种汇率序列的原始数据进行自然对数 差分处理，得到相应的外汇汇率日波动率序列（以下简称波动率序 9 t Lnyt Lnyt 1 列）： t 为t时刻外汇汇率波动率。 y t 为t时刻外汇汇率， 其中， 按照AIC和SC 信息准则，经过反复测算和比较各种GARCH类 模型的AIC、SC 值以及残差检验的相伴概率，以此确定GARCH 类 模型的滞后阶数。最终判断滞后阶数（q，p）=（1，1）时，拟合 效果最好。 其次， 在IGARCH（1，1）、IGARCH-M（1，1）、 GARCH(1，1)、GARCH-M（1，1）、EGARCH-M (1，1)和 PARCH（1，1）等备选模型中，分别优选适合四种波动率序列的 模型，优选的原则兼顾模型参数的显著性、拟合优度和对数似然函 数值的大小。最终我们为四种外汇序列分别优选了两个估计效果最 好的模型，结果如表1
1
1.000099
D.F.
____ ____ 3.2644 18.58 ____ ____
____ ____ ____ ____ 0.95633 0.990275
IGARCH-M-n GARCH-M-n IGARCH-M-t GARCH-M-t IGARCH-M-g GARCH-M-g
(-2.767024) (27977.5) 0.079344 0.912358 (125.88) 1.00018
(-7.5551)
(11.0109) (8.6871)
0.08233 -0.5241
___
PARCH-n EGARCH-t PARCH-t EGARCH-g PARCH-g
0.000134 1.0851
(1.1396) -0.2923
(6.375) (10.224) 0.1436 ___ (-4.3128) (6.706) 6.32E-05 1.1191 0.0746
t 1
at 1
1
t 1
at 1
5
这样，非对称效应就是指数形式而非二次型的，所以条件方 差预测值一定是非负的。杠杆效应的存在能够通过 1 0 的假设 得到检验。只要 1 0 ，冲击的影响就存在非对称性。PARCH（ 1，1）模型的条件方差方程形式为：
t 1 ( at 1 1at 1 ) 1 t1
(-7.465) -0.15558
(0.96) (9.998771) -0.00018 ____ (-2.900275) 0.00 0.0981
(16146.51) 0.906615
(112.72) 1.000034 (133940.3) 0.9029 (58.7259)