外汇风险的度量
外汇风险的衡量
外汇风险的衡量在当今外汇风险管理领域，有很多用于衡量外汇风险的方法，如回归分析法、情景分析法、净现金流量分析法以及VaR(ValueatRisk) 方法等，其中以VaR 方法最为普遍，不仅被众多的跨国公司广泛使用，更是被商业银行所青睐。
( 一)VaR(ValueatRisk) 方法近年来，VaR 方法广泛为金融机构和大型的跨国企业所采用。
VaR 是指在一定的概率水平( 置信度) 下，证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。
其最大的优点在于测量的综合性，可以将不同市场因子、不同市场的风险集成为一个数，较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，较好地适应了金融市场发展的动态性、复杂性和全球整合性趋势。
1. 基本模型根据Jorion(1997) ，VAR 可定义为:VaR=E(w)-w 式中E(w) 为资产组合的预期值；w 为资产组合的期末价值；w* 为置信水平下投资组合的最低期末价值。
再设w=w0(1+R) ，式中W0 为持有期初资产组合价值，R 是设定持有期内资产组合的收益率。
另有:w*=w0(1+R*) 式中R* 为资产组合在置信水平下的最低收益率。
根据数学期望的基本性质，有:Var=E[w0(1+R)]w0(1+R*)=w0[E(R)-R*] 上式即为该资产组合的VAR 值，根据上式如果能求出置信水平下的R* ，即可求出该资产组合的VAR 值。
2. 计算方法由前面的公式可以看出，计算VaR 相当于计算E(w) 和w 或者E(R) 和R* 的数值。
目前为止，计算VaR 主要有三种方法: 历史模拟法、方差———协方差法和蒙特卡罗模拟法，其中以蒙特卡罗法最为有效。
蒙特卡罗法是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，然后再计算VaR 值。
这种方法是运用大量的随机数据模拟基础资产变动的可能途径，每种途径对应衍生产品的一个样本终值，模拟足够多的路径得出足够多的样本终值，再计算其平均值从而得到衍生产品的价值。
外汇汇率风险管理中的VaR度量模型
（７）
因此，由上述（７）式确定的左临界值Ｙ＋（ｄ）和（４）式，可得到 ＶａＲ度量模型为
Ⅷｃ删叫㈦Ｍ压兀－磊１＂磊ｏ－］
根据上述公式就可以精确计算出一国或一企业在期初持有Ｍ单位的某 种外汇资产，在未来ｎ期内，并在１一Ｏ／置信水平下，由于国际汇率变动 所产生的预期最大损失值。 值得注意的是，上述（８）式给出了计算ＶａＲ的解析表达式，要想 准确计算出ＶａＲ，还需根据（７）式，通过数值计算或模拟仿真等方法 确定出密度函数（５）式对应于常见的显著性水平（如ｄ＝０．０５， ０．０２５，０．０１等）的左临界值。然后再套用公式（８）就可以计算出国际 汇率变动的ＶａＲ。限于篇幅，对于上述积分的数值计算或模拟仿真确定 临界值的问题，以及与既有的相关方法进行比较等问题将在其他文章中 讨论。
其中ｒ（戈），０（戈），ｇ（戈）的意义同上。 基于以上的讨论，满足
ｃ ｓ，
Ｊ一。ｆｖ（Ｙ）“Ｙ
ｒ７‘（州
。】
２
ａ
（６）
３６４／全球化下的中国经济学２００６
的左Ｉ临界值Ｙ＋（ＯＬ），ｄ Ｅ（０，１）可由下式
去／－妇’｛仁（直ｒ（百ｉｏｒｋ≯ｔ））ｃ。ｓ（ｔ，，一毒ｎ。口（百舞ｔ）卜）ｄ，＝ｄ
来确定。
ｙ
Ｊ
ｙ
二
１，２，…，ｎ；ｏ，，…，ｏ。为实数，则
的分布密度函数为
＾ｃｙ，＝去仁ｅ却唐（÷＋ｆｏ。万１ ｅ÷＋ｉａｗＪｘｄｘ）ｄｃ
且
Ｅｙ
２：芸。ａｔ盯ｔ，。ｙ ２：－兀１；ｉ：。ｄ２ｔ盯２ｔ
证明：设ｘ服从Ⅳ（ｏ，１）分布，容易求得ｙ＝坚告些的分布函数为
外汇汇率风险管理中的ＶａＲ度量模型＼３６１
Ｆｒ
ｃｙ，＝Ｐｃ
［７］Ｙｏｎｇ
Ｂａｏ，Ｔａｅ—Ｈｗｙ Ｌｅｅ，Ｂｕｒａｋ Ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ
国际工程项目外汇风险分析与度量方法
国际工程项目外汇风险分析与度量方法文／左莉摘要：我国国际工程企业在参与国际工程项目过程中存在着标价低，和利润率低的现象，致使企业在抵御汇率风险方面能力的不足。
本文从对外汇风险的识别、如何度量外汇风险和对外汇风险进行调控三个方面来对预防国际工程项目外汇风险上提出几点建议。
关键词：外汇风险；风险分析；国际工程项目国际工程企业在政治与经济形势多样化的海外市场面临着的风险和挑战是不可与在国内市场相比较的，其中外汇风险就是国际工程企业在国内市场经济中不会遇到的重要风险。
自2008年的金融危机以来，各国货币汇率频繁的发生变动，国际工程企业的外汇风险逐日凸显。
例如：从2009年末至2010年中短短半年时间，欧元兑人民币汇率从最高跌到最低，起伏达到了21%。
美元兑人民币汇率从2010年中的6.83 降到了2013年初的6.28，人民币升值高达10%。
大部分国际工程企业因为汇率的巨变而蒙受大量亏损，因此，衡量国际工程公司面临的外汇风险，为国际工程公司提供预警指标是十分必要的。
一、辨明在国际工程项目当中隐存的汇率风险度量国际工程项目的汇率风险的一个大前提—辨明国际工程项目的汇率风险。
而产生外汇风险主要有合作方支付币类型和工程企业的各类费用支出币类型不一致、合作方支付的币种和工程企业所在国的币种不一致两方面。
这就导致了在成本空间和利润空间有外汇风险的产生可能性增加。
成本空间的外汇风险就是合作方支付币类型和工程企业的各类费用支出币类型不一致的方面。
因为全球化经济政治时局的动荡导致了汇率的大幅动荡，这可能会给国际工程企业带来经济上严重的损失。
比如：业主支付的币种大幅度降值而成本、材料采购等费用支出币种大幅增长，中间的差价则由国际工程企业来承担，就会增加国际工程企业的成本开支。
利润空间的外汇风险指的是当国际工程企业在完成一个项目后所得到的利润币种，兑换成本国内货币时的汇率风险，比如：一个国际工程企业获得了1000万美元的净利润，如果当下美元兑换人民币的汇率下降，则兑换后的利润就会相应的下降。
外汇风险的度量与管理
5.3 经济风险的确认
阿斯彭滑雪公司 墨西哥石油公司 丰田汽车公司
5.4 经济风险的计算
案例：斯皮特蒙AB制造公司 斯皮特蒙的会计风险 斯皮特蒙的经济风险
情景1：所有变量保持不变。 情景2：以瑞士克朗表示的销售价格和所有成本都上升，但销 售量不变。 情景3：销售价格、成本和销售量均出现部分上升。
5.1 外汇风险和经济风险
外汇风险管理最重要的方面就是将币值变化的预期与 公司所有的基本决策相结合。 经济风险可以分为两部分：交易风险和经营风险。 能产生经营风险的汇率变化是实际汇率的变化。实际 汇率是名义汇率经过每种货币自基期以来相对购买力 变化调整后的汇率。
5.2 汇率变化的经济结果
5.5 经营风险管理
由于货币风险影响公司经营的方方面面，因此它不仅 仅是财务经理关注的对象。 外汇风险的营销管理
市场选择 定价策略 产品策略 投入搭配 在各个工厂间转移生产 厂址选择 提高生产力外汇风险的生产管理
对汇率变化进行规划 外汇风险的财务管理
交易风险来自于各种需要用外币结算的交易。 公司的原料或生产在本国和外国之间进行转换替代的 能力越强，公司面临的外汇风险就越小。 公司经营所在的经济部门（出口部门、进口竞争部门、 纯粹内部部门），公司生产投入的来源（进口、国内 贸易或非贸易商品）和实际汇率的波动远比任何会计 定义更能反映出公司真正的经济风险。
第二部分 外汇风险管理
第五章 经济风险的度量与管理
学习目标
●定义经济风险和外汇风险并区分两者的不同 ●定义经营风险并区分经营风险与交易风险的不同 ●定义决定特定公司或项目面临风险的基本要素 ●阐述能够恰当处理汇率变化的营销、生产和财务战略 ●解释公司如何制定应急计划来适应汇率变化风险，以 及公司对币值变化的快速反应能力 ●明确财务经理在实施整体外汇风险管理中所起的作用
汇率风险衡量方法
汇率风险衡量方法嘿，朋友！今天我要给你唠唠汇率风险衡量方法，这可是我的独家秘籍哦！咱先来说说啥是汇率风险。
就好比你本来有 100 块钱能买好多好吃的，结果汇率一变，嘿，只能买一半了，这就是汇率风险啦！那怎么衡量这汇率风险呢？别急，听我慢慢道来。
第一步，咱得先确定咱要衡量啥货币的汇率风险。
比如说你跟美国做生意，那就是美元呗。
这就好比你要打怪兽，得先知道是啥怪兽吧！第二步，找数据！就像找宝藏一样，去把相关货币的汇率历史数据找出来。
这可不能马虎，不然就像瞎猫碰死耗子，啥也找不着。
第三步，分析这些数据。
想象一下，这些数据就是一群调皮的小孩，你得把他们管得服服帖帖，看看汇率是怎么波动的。
是像坐过山车一样上上下下呢，还是像蜗牛一样慢悠悠地爬。
第四步，计算一些指标。
比如说波动率啊啥的。
这就像给这些汇率数据打分，看看它们表现咋样。
我跟你说，我之前有一次啊，没好好分析数据，就瞎搞，结果差点亏得连裤衩都没了！哈哈，所以啊，这一步可不能马虎。
第五步，根据这些分析和指标，来判断汇率风险的大小。
这就好比你看天气预报，知道明天是大晴天还是大暴雨。
然后呢，咱再说说一些要注意的点。
第一，数据要准确！可别找些错的数据，那就像拿着假地图找路，能找到才怪呢。
第二，分析要全面。
不能只看一面，要多角度观察，不然就像只看到了大象的腿，以为大象就是根柱子。
第三，别死板。
汇率这东西可狡猾了，有时候规则得灵活运用。
第四，随时关注变化。
就像天气一样，随时可能变，你得时刻准备着。
总之，衡量汇率风险就像一场战斗，你得准备好武器，灵活应对，才能打胜仗！哈哈，希望我这秘籍能帮到你哦，朋友！加油吧！别被汇率风险这小怪兽给打败啦！好了，就说到这，我去忙我的啦，拜拜咯！。
基于GARCH类模型的外汇风险度量研究
首先 ，该组波动率序列有如下 统计特征 ：
Ｍ ｅ ａ ｎ ｌ Ｍ ｅ ｄ ｉ ａ ｎ １ Ｍ ａ ｘ ｍ ｕ ｍ Ｉ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｕ ｉ ｎ ｌ Ｓ ｔ ｄ ． Ｄ ｅ ｖ ｌ Ｓ ｋ ｅ ｗ ｎ ｅ ｓ ｓ
－
Ｋ ｕ ｒ ｔ ｏ ｓ ｉ ｓ
５． ５ ８ ０１ ８ ２
Ｊ ａ ｒ ｑ ｕ ｅ — Ｂ ｅ ｔ ａ
４ ２ ９ ． ７ ５ ９ ９
０． ０ ０ ０１ ７ ８
－２ ． ９３ Ｅ－ ０ ５
０ ． ０ ０ ３ ６ ３ ８
一 Ｏ ． ０ Ｏ ４３ ３ ０
０ ． ０ ０ ０ ８ ７ ８
－ ０ ． ５ ３ ７ ６ ９８
根据一般统计分析经验 ，对各组时 间序列变量进行对数处 分 布 下模 型 拟合 的准 确性 降低 ，可 以选择 时 间序 列 的ｔ 分 布 理 ，并做一 阶差分外 汇汇率 日波动率 序列 ＝ ｌ ｎ ｙ 一 ｌ ｎ ｙ ． ． ． ，其 中 ， ｖ 。 为ｔ 时刻外汇汇率 ， 为ｔ 时刻外汇汇率 波动率 。 峰 度５ ． ５ ８ ０ １ ８ ２ 大 于３ ，表 明 汇 率 波 动 不 服 从 正 态 分 布 ， 偏度 一 ０ ． ５ ３ ７ ６ ９ ８ ＜ ０ ，说 明人 民币 对美 元 的汇率 收 益 时间呈 现 长 的左 厚尾 特征 ，可 以看 出其厚 尾性 比较大 ，则 对于 汇率预 测 的历 史 信 息 要求 更 高 ，汇 率波 动 会集 中于 某 些 时段 ，并
以 下 以美 元 对 人 民币 汇 率 为例 进 行 分 析 ：
其中Ｐ ≥ ０ ； ｑ ≥ ｏ ； ％＞ ｏ ； ＞ ０ （ ｉ ＝ １ ， ２ … ３． ． ， ｇ ） ； ， ≥ Ｏ （ ｊ ＝ １ ， ２ … ３． ． ， ｐ ） 。 通过证 明发 现 ，使得Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ（ Ｐ ，ｑ）模 型平稳 的充分 必
外汇风险 衡量指标
外汇风险衡量指标
外汇风险的衡量指标主要包括汇率波动幅度、外汇敞口、价值在险（VaR）以及德尔塔比率等。
1. 汇率波动幅度：这是衡量外汇市场波动性的基本指标，通常通过计算一定时期内汇率的标准差或者平均日交易量来得出。
汇率波动幅度越大，表示市场风险越高。
2. 外汇敞口：指企业或个人暴露于外汇风险中的资产或负债的金额。
外汇敞口可以通过计算外币资产和负债的差额来确定，它反映了汇率变动可能对企业财务状况的影响程度。
3. 价值在险（Value at Risk, VaR）：这是一种统计技术，用于估计在一定置信水平和一定时间内，由于汇率变动可能导致的最大损失。
VaR是衡量市场风险的常用工具，可以帮助企业评估潜在的经济损失，并据此制定风险管理策略。
4. 德尔塔比率（Delta Ratio）：这是一个衡量企业外汇敞口敏感性的指标，通过比较外币资产和负债的期限结构来计算。
德尔塔比率可以帮助企业了解汇率变动对现金流的影响。
企业在进行国际贸易时，汇率风险管理是至关重要的一环。
正确的风险衡量不仅能帮助企业评估潜在的财务影响，还能为风险规避方案的选择提供依据。
因此，企业需要根据自身的业务特点和市场环境，选择合适的风险衡量指标，并结合其他风险管理工具，如远期合约、
期权等衍生品，来有效管理外汇风险。
企业外汇风险及其识别与计量
本文链接：/Periodical_tqjj200504059.aspx 授权使用：湖南大学(hunandx)，授权号：f4d51b1a-962a-477d-b3eb-9dee0166f3b0 下载时间：2010年9月11日
企管理
企业外汇风险及其识别与计量
! 余倩 姚雪丹
一、 企业外汇风险的含义和类型 在企业国际化进程产生的国际贸易和国际融资活动中， 不可 避免发生各种外汇收支行为， 外汇市场汇率的剧烈波动或一国外 汇政策的变动使企业未来的相关收益面临很大的不确定性， 影响 到企业的资产负债状况、 盈利水平、 运营现金流量及竞争地位等， “企业外汇风险测量的是由于外汇汇率发生变 这就是外汇风险： 动所引起的公司的盈利性、 净现金流及市场价值的改变的潜在可 能性。 ” 汇率变动从不同方面影响企业的生产运营成果， 每一条作用 途径表现为一类外汇风险。外汇风险具体有 ! 种情况： 外汇交易风险是指汇率变动对企业已产生但尚未结清的外 币债券债务的影响。外汇运营风险是指由于未预期的汇率变动 引起公司未来运营现金流变化而导致公司价值发生变化。这一 类风险的大小取决于汇率变化对企业产品的未来价格、 销售量及 成本的影响程度。外汇会计折算风险仅出现在跨国公司编制财 务报表时： 为了合并各国分支机构的财务报表， 需要将用外币记 账的各分支机构的财务报表转换为用总公司所在国货币记账的 财务报表， 在这一过程中由于外汇汇率变动导致公司账面价值发 生变化。 二、 企业外汇风险的识别与计量 外汇风险的识别与计量是企业决定外汇风险管理方法的前 “识别 ” “计量 ” 提， 指企业分析其是否存在外汇风险， 指企业量化 存在的外汇风险， 完成这两项工作后企业才能决定采用哪种技术 防范风险。以下将具体分析 ! 类外汇风险的识别与计量： "# 外汇交易风险的识别与计量 外汇交易风险产生于以外币进行结算的交易活动， 识别企业 “第一， 是否存在交易风险主要看企业是否从事以下业务： 企业是 否以信用方式购买或出售以外国货币结算的商品或劳务；第二， 企业是否借入或贷出外币资金； 第三， 企业是否存在面值以外国 货币表示的金融资产交易， 如远期外汇交易合约； 第四， 企业是否 拥有以外币标价的资产或负债。 ” 当企业从事了这些以外币计价 的交易， 就存在交易风险。企业计量交易风险的方法有两种： ! 净额现金流量法。以外币进行结算的交易活动使企业产 生外币现金流， 当同一时期某一种外币现金流入量与流出量不等 时， 其差额即净额现金流量暴露在汇率变动的风险中， 汇率发生 改变， 外币净额现金流的本币价值也将发生变动。对跨国公司而 言， 其多个分支机构可能产生同一外币现金的流入或流出。 " 根据货币变化程度及货币相关系数估算外汇风险。企业 外币净额现金流的本币价值变动幅度取决于该外币汇率的波动 幅度， 企业一般通过汇率的历史数据预测货币的走势。数据的标 准差可以作为衡量某一货币波动程度的手段之一，标准差越小， 该货币较为稳定， 企业在交易中选择其作为计价货币所面临的交 易风险相对较小。此外，当企业同时存在多种外币净额现金流 时， 应该分析这些货币汇率的相关性， 如企业将产生 $、 % 两种货 币的净现金流入， 当 $、 企 % 两种货币汇率的正相关系数较大时， 业的现金流入组合的本币价值波动较大，因为 $ 货币贬值的同 时 % 货币也几乎等幅贬值；当 $、% 两种货币汇率的正相关系数 较低或相关系数为负时，企业的现金流入组合的本币价值较稳 存 定， 因为 $、 % 货币的汇率不会以同一程度或向同一方向变动， 在抵消效应使现金流入组合的价值不会发生大的波动， 降低交易 风险。 &# 外汇运营风险的识别与计量 由于这一类外汇风险是汇率变动对企业未来收益和成本， 进 而对企业价值的影响， 因此识别企业是否面临外汇运营风险应考 如企业的产品主要销往何 虑的要素有： ’# 销售市场及竞争对手， 处， 市场的竞争对手主要来自国内还是国外； (# 生产地点和原材 料来源， 即企业的生产和原材料来源是否分散化； )# 定价策略和 需求的价格弹性， 企业产品的价格是根据世界市场行情还是根据 国内市场行情制订， 当企业变动产品价格时， 需求量是否因此发 生大的变化。计量这类风险一般有两种方法： ! 回归分析法。回归分析法的前提是认为企业的价值一般 体现为企业在未来各个时点上产生的净现金流量折算为现值的 总和， 因此企业面临的外汇风险大小取决于本币现金流量变化与 汇率变化的相关程度。令 *+,- 为第 - 期以本币衡量的现金流量
关于外汇风险测量存在哪些内容
关于外汇风险测量存在哪些内容关于外汇风险测量存在哪些内容外汇危机测量是指根据企业出产经营和外汇汇率预测资料测算外汇汇率变动使企业可能产生的损失(或收益)的数额。
这里为大家分享一些关于外汇风险测量存在哪些内容，希望能帮助到大家!外汇危机测量的前提制定科学的外汇危机经营管理战略，必须依据有关外汇危机的必要信息，首先需要对外汇危机加以测量，才能根据危机大小、对企业或整体经济的影响，制定相应的危机防范计划，有的放矢。
区别种类的外汇危机，实行测量时各有标准。
在讨论外汇危机的测量之前，还需弄清楚下面四个问题：1.区别当事人对外汇危机的基本态度。
经济行为中的当事人，由于所处的环节区别，外汇危机对他们的影响也呈现出差异，因此它们衡量外汇危机的出发点和标准不一致。
例如对外汇危机同样十分关心的经济学家、投入者和企业经理对外汇危机的基本态度就有较大差异。
(1)经济学家衡量外汇危机时紧要依据第二章所述的购买力平价和无抛补的利率平价，如果汇率变动基本符合这两个平价的要求，无论汇率变动状况如何，经济学家都认为从长期看企业不存在什么危机暴露问题，只有在汇率变动偏离这两个平价时，企业才面临外汇危机，外汇危机大小取决于汇率与两个平价的偏离程度。
(2)投入者衡量外汇危机紧要依据现代资产组合理论，也就是在一定危机水平下投入者的资产收益最大化，投入者的危机与收益正相关，危机越大，收益越大。
投入者一般关心其资产的整体危机一收益比率，而不太关心其资产中具体某种资产的危机或收益。
投入者的这种心态将促使企业测量每一种货币的危机一收益关系，并在资产组合中同时容纳好几种货币，以达到在一定危机水平下收益最大化的目的。
因此，投入者一般是外汇危机规避者，他测量的外汇危机总是相对于其收益的。
(3)企业经理在衡量外汇危机时更注重外汇危机可能带来的损失，而不注重可能得到的收益。
企业经理通常是外汇危机规避者，他们善于对企业的供产销实行有效经营管理，对汇率波动造成的价值运动比较陌生，因此他们总是趋向于限制或消除外汇危机，即使保留外汇危机能带来更多的潜在收益，他们也不愿在此领域有所作为。
第5章外汇风险测量
一、外币会计报表的折算方法 1.流动/非流动法：流动资产、负债按现行汇率 折算，其他按历史汇率。 2.货币/非货币法：货币性资产和全部负债按现 行汇率折算，非货币资产按历史汇率。 3.现行汇率法：资产、负债均按现行汇率折算。 注：所有者权益项目采用发生时的汇率折算， 折算差额计入所有者权益。 4.时态法：存货与投资适用成本与市价孰低原 则，其他项目均与货币/非货币折算法相同。 折算差额计入当期损益。
流动资产：
货币资金 存货
非流动资产： 固定资产 资产总计
4 6
短期借款 非流动负债：
长期借款 所有者权益：
10
50 60
实收资本（股本） 留存收益 负债和所有者权益总计
40 10 60
利润表 编制原理：收入-费用=利润
项 目 收入 减：各种成本等 税前利润 减：所得税 税后利润（净利润） 加：期初留存收益 减：当期利润分配 期末留存收益 金额 100 60 40 10 30 5 25 10
加：期初留存收益
减：股利分配 期末留存收益
500
600 600 4.105
2090
2463 2518
2.测定本期的折算损益 （1）列表计算 将资产负债表中资产、负债项目分别按上期 期末即期汇率和本期末即期汇率分别折算， 计算折算损益，资产、负债折算损益相抵后 的差即为本期折算损益。
当期折算损益（现行汇率法）
（三）外汇买卖 买入的外币卖出时若贬值，则有损失。 例：企业以$1=￥6.3的汇率从银行购入100万 美元准备为进口的设备支付价款；后因对方 违约取消该交易，企业又将100万美元卖出， 卖出时汇率$1=￥6.25。 损失：100×（6.25-6.3）= -5万元
外汇风险度量研讨论文
外汇风险度量研讨论文外汇风险是指在进行跨国贸易或投资时，由于不同国家的货币汇率波动而导致的损失。
因此，对于跨国企业和投资者来说，外汇风险是不可避免的。
为了量化和管理这种风险，需要进行外汇风险度量。
外汇风险度量主要包括货币风险度量、利率风险度量和市场风险度量。
货币风险度量是指某种货币对其他货币的汇率波动所引起的损失，通常采用价值变化方法进行度量。
利率风险度量是指由于利率变化所引起的未来收益利润变化，通常采用敏感度分析方法进行度量。
市场风险度量是指由于市场变化所引起的损失，通常采用价值变化方法进行度量。
在外汇风险度量中，比较重要的一个指标是价值at Risk （VaR）。
VaR是一种衡量风险的标准，它代表着在一定置信水平下的最大可能亏损。
通常，VaR的置信水平为95%或99%。
如何计算VaR是外汇风险度量中的重要问题。
一般采用历史模拟方法、蒙特卡罗模拟方法和参数模型方法计算VaR。
历史模拟方法是通过历史数据来模拟未来的风险情况，计算VaR。
该方法最大的优点是简单易行，但缺点是无法考虑到变异性的变化。
蒙特卡罗模拟方法则是通过模拟大量的随机样本，来得到未来可能的风险情况，计算VaR。
该方法相比历史模拟方法更为准确，但计算量大，需要考虑到模拟的样本数和分布形式。
参数模型方法则是利用经济理论和统计模型，来建立起一个数学模型来计算VaR。
该方法计算精度高，但需要对模型的合理性进行验证。
对于外汇风险度量，还需要考虑到外汇风险的影响因素。
主要包括市场风险因素、各种汇率风险因素、宏观经济因素、政治因素等。
这些因素影响到外汇风险的大小和变化情况，需要在外汇风险度量中进行考虑。
除了外汇风险度量，管理外汇风险也是非常重要的。
管理外汇风险主要包括风险识别、风险测量、风险控制和风险监测。
在风险识别阶段，需要识别出哪些风险是公司的主要风险，采取相应的措施进行管理。
在风险测量阶段，需要采用合适的风险度量方法，计算出风险的大小和变化情况。
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
第二节 外汇风险的识别与测度
第二节外汇风险的识别与测度一、汇率风险产生的原因外汇风险产生的原因很多；从宏观上看主要取决于汇率制度、会计制度、财政货币政策、国际收支和国家政治局势等。
1、汇率制度不同的汇率制度产生不同的汇率变动规律，金本位制和固定汇率制下，汇率波动较小，外汇风险不大，常被人们忽略；浮动汇率制下，各国不再规定法定货币含金量和汇率波动的上下限，汇率上下波动成为正常现象，各钟经济、政治因素常常使外汇汇率在短期内大起大落；加大了国际金融领域的动荡和国际贸易、国际借贷及其他涉外经济活动中的外汇风险。
另外，浮动汇率制赋予各国自主决定汇率的权利，使各国中央银行为将汇率控制在一个合理的水平上，以达到有利于本国经济发展的目标，从而频繁干预外汇市场，尤其是主要货币国加强货币合作，共同干预外汇市场，对汇率波动起着不容忽视的作用。
2、财政货币政策一国的财政货币政策对汇率波动起着决定性作用。
根据购买力平价和利率平价理论，在一定条件下，汇率由两国的通货膨胀率和利率决定，如果一国实行紧缩银根的货币政策，提高利率，降低通货膨胀率，在对应国家货币价值不变的情况下，将导致本币升值，外汇汇率下跌。
相反，如果—国实行放松银根的膨胀性货币政策，则利率下跌，通胀率上升，最终将引起外汇汇率的上浮，进而产生各种外汇风险。
财政政策可以通过税收和财政支出两大政策手段调整整个社会的货币需求。
如果财政赤字扩大，货币需求增加，在货币供应不变时，将提高利率，从而引起汇率的改变。
3、会计制度不同国家的会计制度往往在会计科目的划分、会计方法的选择、会计核算的标准上存在差异。
会计制度不同，会计折算风险的损益大相径庭。
在涉外企业编制财务报表、将外币折算为本币的问题上，有流动/非流动法、货币/非货币法、时间度量法、现行汇率法等多种方法，分别规定了使用现行汇率和历史汇率的科目、范围，同一个企业。
如按不向的方法折算将得到不同的损益结果，尤其是在汇率波动剧烈的情况下，这种汇率风险更加突出。
汇率风险度量
基于 T A R C H 模型的汇率风险 V a R 计量
根据上文的分析，运用TARCH模型分别计算美元、 欧元和日元的汇率风险Va R，并进行比较分析。实证分 析分为两步，第一步是构建TARCH模型对收益率的波动 性进行度量；第二步是根据TARCH模型计量汇率风险 Va R，并进行返回检验。
数据选取
T A R C H 模型的选择
众多研究表明，外汇市场的收益率服从非线性过程， 使得连续的价格变化通过方差相联系。对外汇数据的分 析发现：大的价格变化常常会导致另一个大的价格变化， 即汇率具有“波动聚集效应”，表明汇率时间序列具有异 方差性。针对异方差性，Engel(1982)和Bollerslev(1986) 开发了广义自回归条件异方差(GARCH)模型，在实践中 被证明是相当成功的。并且GARCH模型并不限定收益 率的时间序列服从正态分布，可以满足偏峰厚尾分布序 列的建模要求。
许多实证研究还发现外汇收益率的残差对收益率存 在非对称性影响。例如，当外汇市场受到负向冲击时汇 率下跌收益率的条件方差往往也随之扩大，导致收益率 的波动性更大；反之，汇率上升时收益率波动性也相应 减小。负向冲击对条件方差的这种影响被称作杠杆效应。 由于GARCH模型假设正的和负的冲击对条件方差的影 响是对称的，因此不能刻画收益率条件方差波动的非对 称性。针对这一局限，我们引入了T A R C H 模型。
日元的 TARCH 模型检验
方差方程中的ARCH项、TARCH项和GARCH项的 系数均通过显著性检验。对数似然值比OLS模型有所增 加；AIC值比OLS模型有所变小，SC值保持不变，显示 TARCH模型的拟合效果要好于OLS模型。
在日元TARCH模型中，杠杆效应项的系数为-0.119， 说明日元兑人民币汇率波动的杠杆效应是利空消息产生 的波动小于利好消息。利好消息会给日元汇率带来一个 0.103 倍的冲击；而利空消息只会给日元汇率带来一个 0.016 倍（0.119-0.103）的冲击。
武汉大学金融工程学课件——外汇风险管理
基于期权的管理
2020/3/28
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利率风险管理
利率风险的定义 利率风险的度量 利率风险的管理
2020/3/28
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1、利率风险的定义
利率风险：
由于利率的变动而对经济实体的收入或净资产价值 所产生的潜在影响。体现为投资风险和收入风险
2020/3/28
2
2、外汇风险的度量
会计风险的度量：度量缺口 1）现行汇率法 2）短期/非短期法 短期项目——现金、应收帐款、存货、应收帐款 长期项目——固定资产、流动负债等 3）货币/非货币 货币资产——现金、应收帐款 货币负债——应付帐款、长期债务 非货币资产——存货、固定资产 非货币负债——股本 4）时态法
外汇风险管理
外汇风险的定义 外汇风险的度量 外汇风险的管理
2020/3/28
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1、外汇风险的定义
外汇风险的定义： 由于外汇汇率的波动而对外汇持有者或外汇经营者的外汇 资产、负债及其经营活动产生的影响。
外汇风险的类别： 1）会计风险——汇率的变动对企业财务报表上相应项目价 值的影响。 2）交易风险——汇率的变动对交易活动中所发生的现金流 动之价值产生的影响。这类交易活动包括：进出口、借贷、 对外投资等三中活动。 3）经济风险——汇率变动对预期的净现值的影响。 NPV=
影响利率的因素： 1）利率的风险结构——违约风险、流动性风险、所 得税等因素与利率的关系
2）利率期限结构——到期期限与利率的关系
相应的三种理论：预期理论、市场分割理论、流 动性偏好理论
2020/3/28
8
2、利率风险的度量
传统的度量方法——缺口分析法
外汇风险的度量
外汇风险的度量一、外汇风险的直接度量外汇风险的直接度量法,是指衡量由于汇率的波动给有关外汇市场经济主体的外汇资产价值带来影响的度量方法。
通过这类金融风险度量方法,外汇市场经济主体的管理者可以直接掌握汇率发生变动的情况下外汇投资组合的损失。
直接度量外汇风险的金融风险度量法主要有外汇敞口分析、VaR度量方法和极端情况下的各类方法。
在这些方法中,外汇敞口分析可以衡量经济主体因其外币资产和负债组合的不相匹配或外汇买卖的不相匹配而可能产生的外汇亏损或盈利所形成的外汇风险。
这种方法具有计算简便、清晰易懂的优点,但它忽略了各币种汇率变动的相关性,难以提醒由于各币种汇率变动的相关性所带来的外汇风险。
目前,为大多学者所使用的外汇风险直接度量方法主要是VaR度量法以及在极端情况下所使用的各种直接度量方法。
(一) VaR度量法VaR的度量法可以将不同市场因子、不同市场的风险集成一个数,较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失的风险。
该方法又可以分为参数分析法、非参数分析法以及情景分析等,这些方法各有特点但均存在缺乏。
参数分析方法是VaR计算中最为常用的方法,一般是建立在汇率波动是正态分布假设之上的,能正确地估计外汇资产价值变动的分布函数,并且在得出该分布函数后准确地计算出该分布函数的参数值。
但用它没有考虑到在现实汇率的时间序列波动中表现出来的厚尾现象和非正态汇率波动现象。
非参数的测量方法包括历史数据模拟法和蒙特卡罗模拟法。
历史数据模拟法所需数据从历史的收益率序列中取样,在应用过程中不需对外汇市场的复杂构造做出任何假设和考虑汇率波动分布非正态的问题。
但当波动率在短期内变化较大时历史模拟法估计不准(Engle, 1982),并且选取的历史数据对VaR值的预测有很大影响。
另一种非参数方法为蒙特卡罗模拟法,可以用来观测那些人们认为将要发生,但历史观测值中没有出现的事件。
该方法考虑到波动性的时变性、厚尾和极端事件,在解决数据的非正态分布等复杂的问题上表现出了极大的灵活性。
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外汇风险的度量一、外汇风险的直接度量外汇风险的直接度量法,是指衡量由于汇率的波动给有关外汇市场经济主体的外汇资产价值带来影响的度量方法。
通过这类金融风险度量方法,外汇市场经济主体的管理者可以直接掌握汇率发生变动的情况下外汇投资组合的损失。
直接度量外汇风险的金融风险度量法主要有外汇敞口分析、VaR度量方法和极端情况下的各类方法。
在这些方法中,外汇敞口分析可以衡量经济主体因其外币资产和负债组合的不相匹配或外汇买卖的不相匹配而可能产生的外汇亏损或盈利所形成的外汇风险。
这种方法具有计算简便、清晰易懂的优点,但它忽略了各币种汇率变动的相关性,难以揭示由于各币种汇率变动的相关性所带来的外汇风险。
目前,为大多学者所使用的外汇风险直接度量方法主要是VaR度量法以及在极端情况下所使用的各种直接度量方法。
(一) VaR度量法VaR的度量法可以将不同市场因子、不同市场的风险集成一个数,较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失的风险。
该方法又可以分为参数分析法、非参数分析法以及情景分析等,这些方法各有特点但均存在不足。
参数分析方法是VaR计算中最为常用的方法,一般是建立在汇率波动是正态分布假设之上的,能正确地估计外汇资产价值变动的分布函数,并且在得出该分布函数后准确地计算出该分布函数的参数值。
但用它没有考虑到在现实汇率的时间序列波动中表现出来的厚尾现象和非正态汇率波动现象。
非参数的测量方法包括历史数据模拟法和蒙特卡罗模拟法。
历史数据模拟法所需数据从历史的收益率序列中取样,在应用过程中不需对外汇市场的复杂结构做出任何假设和考虑汇率波动分布非正态的问题。
但当波动率在短期内变化较大时历史模拟法估计不准(Engle, 1982),并且选取的历史数据对VaR值的预测有很大影响。
另一种非参数方法为蒙特卡罗模拟法,可以用来观测那些人们认为将要发生,但历史观测值中没有出现的事件。
该方法考虑到波动性的时变性、厚尾和极端事件,在解决数据的非正态分布等复杂的问题上表现出了极大的灵活性。
但由于测量结果取决于模拟的次数,导致该方法耗时、依赖于电脑并且模拟的代价较高。
国内学者朱宏泉等(2002)和王春峰等(2000)均发展了用蒙特卡罗模拟计算VaR的新方法,对非参数方法进行了扩展性研究。
情景分析是测量外币资产与负债组合在汇率发生极大的变化时的敏感度,优点是通过计算资产组合面临的潜在的最大损失找出较为脆弱且容易发生问题的部分,便于经济主体对汇率风险的度量与控制。
缺点在于其效果很大程度上依赖于有效情景的构造和选择, 一旦预期的各种组合变动与实际情况存在较大的差距,对汇率风险分析的结果就会失去实践意义,甚至会引发错误的套利政策从而导致不必要的损失。
(二)极端情形度量法虽然VaR较为准确地测量了金融市场在正常波动情形下资产组合的外汇风险,但实际金融市场中极端波动情景和事件时有发生。
如果这些事件发生,经济变量间和金融市场因子间的一些稳定关系就会被破坏,原有外汇市场因子之间的相关性、价格关系以及波动性都会发生很大改变,而VaR在这种极端市场情景下存在较大的估计误差。
为此,人们引入了EVT, CVaR, Copula, ES 等方法来测量极端金融市场情景下的外汇风险。
1〃极值理论极值理论(EVT)是可以用来测量外汇风险极端情景下风险损失的一种参数估计方法,是研究分布的尾部状态的强有力的工具,其优点主要有两点:首先,不会像历史模拟法受到历史观测个数的限制,即使对于较小的显著水平的样本外VaR值也可方便求得;其次,该理论没有对收益率分布强加某个特定模型,而是由数据本身来说明尾部分布,这样就降低了模型风险。
该方法局限性在于只适合于描述尾部的分布,对于较大的显著水平有可能导致大量的数据浪费。
并且估计的VaR的精确性并不是很好,计算方法不易掌握,统计量的分析和估计方法比较困难。
国外学者将极值理论广泛地运用到外汇风险度量实证研究中。
Akging (1998)利用极值理论研究了拉丁美洲黑市汇率分布特性;Koedijk (1990, 1992)基于极值理论中非参数尾部指数估计,实证研究了东欧7国黑市汇率收益的经验分布; Embrechts (2000)通过实证分析了极值理论的前景和缺陷,并作了全面的总结。
国内学者詹原瑞等(2000)以及潘家柱等(2000)讨论了根据极值理论计算VaR的方法;马超群等(2001)提出了完全参数方法,它本质上是参数方法结合极值理论的运用,更进一步发展了该模型,但在我国极值理论的研究仅仅局限于定性分析中,并没有广泛运用到实际操作中来。
2〃CvaR模型条件风险价值CvaR模型(ConditionalValue-at-Risk),即损失超过VaR的条件均值,代表超额损失的平均水平,可以反映金融头寸的潜在损失。
CVaR表示损失超过VaR1-α(X)时的条件期望值。
假定M是一个随机变量,表示金融资产的损益, VaR1-α(X)表示在100 (1-α)%臵信水平下的VaR,则CVaR1-α(X)表示损失超过VaR1-α(X)时的期望值:其中, qα是X的α%分位数。
由于损益的分布f (x)没有必要是绝对连续的,通常可以用EX表示离散分布条件下VaR1-α(X)。
该模型是一致性风险度量模型,具有次可加性,在一定程度上克服了VaR模型的缺点。
它不仅考虑了超过VaR值的频率,而且考虑了超过VaR值损失的条件期望,有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。
Rockafellar等(2000)首先提出了CVaR的概念,认为该方法可以很好的应用于大型投资组合和复杂的情景分析中。
由此,国内外很多学者均从VaR与CVaR的比较方面进行研究,如刘小茂等(2005)和殷文琳等(2006)均对VaR和CVaR度量方法进行了比较分析,发现CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性,并给出基于条件风险价值的计量模型以及其在投资组合管理中的应用。
3〃ES模型ES (Expected Shortfall)模型是在CVaR基础上进行改进的一致性风险度量模型。
ESp定义为在一定的臵信水平p下,某一资产或投资组合在未来特定时间内的损失超过VaRp的条件期望。
假设X为某金融资产的损失,其分布函数为F (x),则ESp (X)可以表示为:其中, F-1(α) =inf {x | F (x)≥α}。
当损失X的密度函数连续时, ESp可以简单的表示为:ESp=E {x | F (x)≥p} (3)Acerbi (2001)提出一般化的ES模型,认为该模型对于损失X的分布没有特殊的要求,在分布函数连续和不连续的情况下都能保持一致性风险度量。
因此,该模型不仅可以应用到任何的金融工具的风险度量和风险控制,也可以保证在给定风险量的约束条件下最大化预期收益组合的唯一性。
但是目前在我国将ES模型运用到外汇风险度量的研究还没有得到广泛的发展。
4〃Copula方法Copula是一种把多维随机变量的联合分布用其一维边际分布连接起来的函数,可以用它来研究与相形相关或VaR不能描述特征的相关极端事件相联系的一些问题。
由于Copula可由随机变量的边际和相关性来确定,能够全面描述随即变量的联合性质,因此正态假设和联合分布建模问题都可以通过该方法来解决。
假定随机变量X和Y分别代表两种外汇资产的损失,它们的边缘分布分别为F (x)和G (y),具有Copula函数C (F (x), G(y),则投资组合的VaR可表示为:其中,δ代表资产X在投资组合中的权重,γ为限定值,它与臵信水平α是相对应的。
Copula函数可以解决传统的多元分布函数在实际应用中存在的解析式难处理、约束条件多的缺陷。
当外汇组合中的资产已经确定,外汇市场风险可由一个相应的Copula函数来描述,从而构造灵活的多元分布函数,掌握资产组合内各金融资产收益的真实分布与相关关系。
将Copula函数真正应用于金融经济研究近几年才刚刚开始。
在Nelsen (1998)比较系统地讨论了Copula的定义和构建方法后,许多学者系统地研究了Copula在金融中的一些应用,如Bouye等(2000), Lindskog (2000)和Clemente等(2003)均运用Copula理论研究了如何建立有效的风险管理度量模型,并验证了该方法在求联合分布函数的便捷和准确性。
在中国, Copula方法的应用才刚刚兴起。
吴振翔等(2004)拓展了Copula方法的应用范围,他们运用Archimedean Copula 方法给出了确定两种外汇最小风险投资组合的方法,并对欧元和日元的投资组合做了相应的风险分析得到了二者的最小风险投资组合;罗薇等(2006)同样基于Copula结合具有不同边际分布模型来计算资产投资组合。
但是目前以Copula为基础的相关性测度方法并不完善,属于需要做进一步研究的前沿领域。
二、外汇风险的间接度量上文分析了外汇风险的直接度量方法怎样衡量汇率变动可能给企业带来的直接影响。
同时许多学者通过研究发现,由于汇率的变动对于宏观经济变量发生作用从而又通过种种经济的传导机制,最终使企业的价值发生改变。
这种未预期到的汇率变动所引起的公司价值的变化也叫外汇风险暴露,企业通常使用回归的方法来度量汇率波动与公司价值变动之间的关系,从而间接描述外汇风险。
外汇风险暴露的度量方法又可以分为两种,一种为资本市场法,另一种为现金流量法。
资本市场法认为,外汇风险能影响企业的股票价格,因此Adler和Dumas (1984)首次提出外汇风险暴露可以由股票收益率对汇率波动的敏感度来度量,他们认为一单位汇率变动造成股票价值变动的大小,就是该资产的外汇暴露。
因此外汇暴露是一个包括了以上因素的倾斜的回归方程,可以表示成:P=α+bS+e (5)其中, P是公司的股票价值, a是常数项; b是暴露的回归系数,表示为b=Cov (P, S) /Var (S); S是汇率的波动; e是残差项, E (e) =Cov (e, S)。
国外许多学者在Adler-Dumas模型上进行了发展, Jorion(1990), Amihud (1994)以及Choi和Prasad (1995)都使用了一个两因素模型:Rit=αi+βiRmt+γiXt+εit(6)其中Rit为i公司t期的股价报酬率; Rmt为市场大盘指数报酬率; Xt是t期未预期汇率变动率。
许多学者利用该模型进行实证研究均对其进行发展和完善,Martin (1999)利用指数平滑法发展了一个简单的汇率预测方法來估计投资人对汇率的期望值,这个变量可同时包含过去的汇率变动率和最近一期的汇率变动率,从而使结果比较客观和结构化。
Bod-nar和Wong (2000), Parsley和Popper (2002)以及Dominguez和Tesar (2001)也对该模型所度量的外汇风险暴露在变量指标的使用如汇率与市场收益率数据的选取上有建设性的建议。