外汇汇率风险管理中的VaR度量模型
外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估
外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估李进才(江苏信息职业技术学院 江苏 无锡:214101)摘 要 VaR模型基于一定的概率水平下,量化资产组合在未来特定一段时间内的最大可能损失,外贸企业根据该模型,建立企业的汇率风险评估模型,评估汇率波动给企业带来的潜在损失,企业以此为依据,结合其风险指标,采取措施,规避潜在损失风险。
关键词 汇率风险;VaR模型;风险规避;评估中图分类号:F830.73 文献标识码:A 文章编号:167123524(2008)022*******1 外贸企业进行汇率风险评估的必要性2005年7月21日人民币汇率体制改革后,我国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。
人民币汇率弹性增强,如何应对汇率风险成为外贸企业普遍关心的问题。
汇率风险是指在持有或运用外汇的经济活动中,因汇率变动而蒙受经济损失的可能性。
汇率风险产生于不同货币之间的兑换,一旦涉及到货币的兑换,就不可避免地产生汇率风险。
一般来说,风险是指既可能使当事人受损,也可能使其获益的不确定性。
在这里,汇率风险主要指蒙受损失的可能性。
汇率问题与对外贸易紧密相关,尤其是对外贸易企业,由于其主要经营进出口业务,贸易量又比较大,因此,对外贸易企业对汇率风险进行评估,针对可能的损失,提前采取风险规避显得尤为重要。
2 VaR模型的基本原理VaR全称为value at risk,即风险价值,它最大的特点就是能够量化风险,它最初是用来测量证券组合的市场风险,其基本原理可定义为:VaR=E(w)-w3(1)其中E(w)为资产组合的预期价值;w为资产组合的期末价值;w3为置信水平a下投资组合的最低期末价值。
又设w=w0(l+R)(2)其中w0为持有期初资产组合价值,R为设定持有期内(通常一年)资产组合的收益率。
W3=w0(l+R3)(3)R3为资产组合在置信水平a下的最低收益率。
根据数学期望值的基本性质,将(3)、(2)式代入(1)式,有VaR=E[w0(1+R)]-w0(l+R3)=w0[E(R)-R3](4)即为该资产组合的VaR值,如果能根据上式求出置信水平a下的R3,即可求出该资产组合的VaR值。
VAR模型与企业外汇风险测量_VAR方法
VAR模型与企业外汇风险测量_VAR方法论文导读:：对于进入世界市场的企业而言，汇率的波动会影响其最终的收益。
对企业来说，如何清楚地了解其所持有的外汇可能带来的损失，是风险管理的第一步。
在本文中，笔者将运用VAR方法，帮助企业选择合适的外汇比例，并计算出企业可能存在的最大损失，为企业的风险管理提供直观的理论依据。
论文关键词：VAR方法，汇率，风险管理近年来，由于世界经济的波动，汇率市场也随之起伏不定。
如何测量持有外汇的风险，成为众多融入世界市场的中国企业的一门必修课。
20世纪90年代以来广泛使用的VAR方法VAR方法，作为一种历经实践检验的风险测量工具，必然能为管理者提供一份满意的答案。
1.VAR的含义VAR（value at risk）的含义是“处于风险中的价值”，衡量的是在一定持有期内，市场正常波动条件下，某一证券组合或金融资产可能发生的最大损失值。
它采用统计模型来测算资产组合中资产价值的变动率大小以及风险大小。
也可以用数学定义描述为：在一定的置信水平下，某一证券组合或金融资产在未来某一时间间隔内的最大可能损失值论文服务。
其严格的数学定义是：设R是描述组合收益的随机变量，f（R）是其概率密度函数，置信水平是c，那么收益小于的概率为：就是我们所求的VAR值。
2.VAR的计算方法涉及的资产种类越多时VAR方法，VAR计算越复杂。
虽然具体计算难易有别，但是其原理和基本步骤都是一样的：（1）计算资产组合的标准差。
（2）通过分布查出置信度上的标准差个数。
比如：正态分布中，95％的置信度上有1.645个标准差。
（3）计算VAR的值。
VAR＝标准差比例*标准差*投资组合价值。
事实上，从前面的定义中我们可以看到，VAR概念本身对组合收益的分布函数并没有作任何假定，只是需要在随机变量的频率分布图上关注左边尾部的分布。
而实践中，许多VAR模型都使用方差来度量风险，用正态分布曲线来预测在某一特定时期内机构遭受损失的风险。
VaR模型
VaR模型在人民币英镑汇率收益率风险度量中的实证研究内容摘要汇率对一国的国内经济、对外经济和贸易以及国际间的经济联系都产生了重大影响。
汇率的变动直接影响进出口价格的变动，因而关系到以进出口贸易为主要收入的中国外贸企业生存，以及人均GDP和我国在国际贸易和国际金融环境中的地位等；间接影响一国资本流量，从而影响本国资本市场的稳定性等。
汇率波动性风险也日益得到人们的关注，目前国际流行的风险测量工具是VaR(Value at Risk)，作为一种量化风险管理工具，其结果一目了然，能够提供管理者一个确定的量化了的汇率风险，并且计算方法简单，具有极强的操作性，VaR已发展成银行、非银行金融机构等各类组织风险度量的标准方法。
为提高基于VaR的汇率风险度量水平，本文首先从VaR模型的前提假设入手，对人民币汇率改革后的序列分别进行平稳性检验，自回归移动平均检验ARMA(p，q)模型和异方差检验ARCH(m)模型和广义的ARCH 模型(GARCH)，综合验证了使用VaR模型度量人民币汇率风险具有适用性。
通过VaR体系可以完善银行风险绩效评价、优化银行信用风险资本配置和实现银行汇率风险的动态管理。
关键词：ARCH模型，波动性，VaR模型I目录摘要 (Ⅰ)一、引言 (1)1.1选题背景 (1)1.2文献综述 (2)二、波动率估计模型与VaR测度 (3)2.1平稳性检验 (3)2.2波动率估计模型 (4)2.2.1 ARMA（p,q)模型 (4)2.2.2ARCH模型 (8)2.2.3GARCH模型 (10)2.3VaR模型的测度 (12)三、结论 (14)3.1基础理论 (14)3.2结果分析 (14)3.3政策建议 (15)文献综述 (16)一、引言1.1选题背景随着现代经济活动国际化和国际经济一体化、国际贸易持续增长及资金调拨技术的迅速发展，汇率在国际经济中已具有越来越重要的地位。
自1973年布雷顿森林体系崩溃以后，国际货币体系进入了一个新的阶段——牙买加体系。
金融风险控制中的VAR模型简介
金融风险控制中的VAR模型简介金融风险是指投资者在金融市场进行投资时所面临的潜在的产生亏损的危险。
因此，金融风险控制对于投资者和金融机构而言，是非常重要的。
VAR（Value-at-Risk）也就是风险价值模型，是一种简单而又广泛应用于金融风险控制中的风险测度方法，它适用于许多种不同的金融市场工具，不管是股票、债券、外汇，还是衍生品，都可以适用。
VAR的本质是对所能承受的风险进行测量。
通过VAR模型，投资者或金融机构可以知道他们面临的潜在风险大小，这有助于他们进行风险控制和资产配置。
这种方法最初是用于评估对冲基础风险，如股票价格波动或汇率的波动等，并在过去二十多年中得到了广泛的应用，这也是因为它是直观、方便、易于理解和计算的。
VAR模型的计算方式非常简单。
一般地，VAR是指在一定置信水平下，投资者或金融机构在未来某一时期内所能承受的最大亏损。
以95%的置信水平举例来说，在一天或一周内，投资者或机构市值最大损失的可能性为5%。
我们按此方法计算利润和损失的上限，就能够明确计算出所能承受的风险。
举个例子，比如说，一位投资者有一个投资组合，里面有10只股票，他认为置信水平为95%，因此他可以承受的亏损在一天之内不超过5%。
那么他就可以使用VAR模型计算出，这个投资组合在一天内所能承受的最大亏损为10万元。
这样，在实际交易中，他可以根据VAR模型的计算结果，制定出适当的风险控制策略，以保证他的投资组合不会承受超过最大亏损额度的风险。
VAR模型的应用还逐渐扩展到了其他领域。
比如，在保险、信贷等领域，也可以通过VAR模型来控制风险。
在保险领域，VAR 可以帮助保险公司确定他们在不同的投资组合和情况下所面临的最大风险。
在信贷领域，VAR可以帮助银行确定他们在不同的借款组合和情况下所面临的最大风险。
总的来看，VAR模型可以帮助投资者和金融机构对他们的风险进行分析和控制。
然而，VAR模型也有其局限性。
首先，VAR只是一种单一的测量方法，它不考虑不同变量之间的相关性，也就没有考虑不同的风险之间的协同效应。
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
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２
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（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。
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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
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［７］Ｙｏｎｇ
Ｂａｏ，Ｔａｅ—Ｈｗｙ Ｌｅｅ，Ｂｕｒａｋ Ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ
sv―t模型下人民币汇率var和es的动态度量与分析
SV―t模型下人民币汇率VaR和ES的动态度量与分析SV―t模型下人民币汇率VaR和ES的动态度量与分析内容摘要：人民币汇率的风险度量是汇率风险管理的关键环节。
本文首先用SV-t模型对人民币对美元、日元及欧元汇率收益的波动率进行分析，在此基础上分别运用VaR和ES方法对其风险进行动态的度量与分析比较。
结果表明：SV-t模型能够刻画出人民币汇率收益率序列的波动特征；人民币对美元的VaR基本反映出其最大可能的损失；人民币对日元及欧元的VaR则低估了实际的风险水平，相应的ES虽保守却比较准确地估计出尾部风险。
文章最后也对中国汇率市场的风险管理及风险监管提出了一些政策建议。
关键词：人民币汇率 SV-t模型学生t分布 Value-at-Risk Expected Shortfall引言人民币汇率本身的波动规律及风险度量方面的研究不论对涉外企业、商业银行及金融监管部门的外汇风险管理，抑或人民币衍生品定价及衍生品市场的发展，都具有重要的借鉴意义。
但到目前为止，国内众多学者对人民币汇率的研究集中于汇率水平变动（升值或贬值）对国际贸易及实体经济的影响（周宇，2006；吴武清等，2008；龙玲，2008），或人民币汇率市场与股票市场间的动态关系方面（陈云，2009；陈国进，2009），对汇率波动及风险度量方面的研究则鲜有所见。
原因可能在于：2005年7月21日汇改以前，人民币实行单一盯住美元的制度，汇率波动幅度非常小且走势易于预测，涉外经济主体面临的汇率风险并不突出。
但汇改后，人民币汇率的波幅逐渐放开继而汇率风险加剧，此时如何对人民币汇率风险进行有效的度量和管理就成为各经济主体亟待解决的问题。
因此，本文将对汇改后人民币汇率收益的波动性及其风险度量问题进行研究。
通过对各收益率序列统计特征的分析，发现其分布中存在比较显著的厚尾现象，因此本文尝试引入条件均值新息项服从学生t分布的SV（SV-t）模型，对人民币汇率日收益率序列的波动性进行描述，在此基础上，分别运用度量金融市场风险的经典方法VaR以及近几年学术界认为能替代VaR的ES方法对其风险进行动态的度量与分析。
VaR模型在我国人民币汇率风险度量中的实证研究的开题报告
VaR模型在我国人民币汇率风险度量中的实证研究的开题报告一、选题背景和意义人民币在国际货币体系中的地位逐步提升，人民币汇率波动对我国企业的经营管理和金融市场影响越来越大。
因此，对人民币汇率的风险进行量化和管理，对企业和金融机构具有重要意义。
而VaR模型是一种广泛应用于风险管理领域的量化风险评估方法，可以对人民币汇率风险进行有效的度量和管理。
因此，本文选取VaR模型在人民币汇率风险度量中的实证研究为研究对象，探究VaR模型在人民币汇率风险管理中的效果和适用性，为企业和金融机构提供一定的参考和帮助。
二、研究内容和方法本文将从以下三个方面展开研究：1. VaR模型原理及其在人民币汇率风险度量中的应用首先，介绍VaR模型原理，特别是历史模拟、蒙特卡洛模拟和Delta-Gamma方法等主要方法，以及VaR模型在人民币汇率风险度量中的应用。
其中，涉及到人民币汇率的基本知识、汇率波动的原因和影响因素等方面的内容。
2. VaR模型在不同时间段、不同汇率走势下的实证研究在此基础上，本文将使用VaR模型对不同时间段、不同汇率走势下的风险进行度量和管理，并比较和分析不同方法和模型参数的优缺点，以及模型在不同情况下的适用性和有效性。
3. 相关政策和管理建议最后，结合实证研究结果，本文将探讨人民币汇率风险管理的相关政策和管理建议，为企业和金融机构提供一定的参考和帮助。
本文采用文献研究、计量经济学方法以及实证研究等方法进行论证。
三、论文预期成果1. 深入理解VaR模型原理及其在风险度量中的作用。
2. 对人民币汇率风险管理中VaR模型的优缺点、适用性和有效性进行了实证研究，提出了相应的政策和管理建议。
3. 为企业和金融机构提供一定的参考和帮助，提高人民币汇率风险管理的水平和效果。
四、研究进度安排第一周：了解选题背景，查阅相关文献。
第二周：深入了解VaR模型原理，掌握VaR模型应用的基本方法。
第三周：研究不同时间段、不同汇率走势下VaR模型的度量和管理方法。
VaR模型在风险管理中的应用
ＶａＲ模型在风险管理中的应用VaR技术是目前市场上最为有效的风险管理技术。
此方法建立在科学的基础上，为人们提供了一种关于市场风险的综合性度量。
通过该方法，银行可以使用同一单位（如美元）去测度银行可以承受的风险底线。
与传统的风险衡量方法相比，VaR提供一种考虑杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点。
因此，这的确是一种有远见的风险衡量方法。
一、何谓VaR美国加州大学金融学教授菲利普乔瑞指出：VaR是一定时期内的最大损失，它使得实际损失超过这个值的概率小于一个我们预先设定的值。
换言之，VaR是指在正常的市场条件和给定的置信水平下，一种金融资产或资产组合在既定时期内所面临的最大潜在市场价值损失额。
其数学定义如公式为：Prob(Δp>VaR)=1－c。
其中，c为置信水平，Δp为金融工具或其组合在风险持有期间内的实际损失。
例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，证券市场正常波动的情况下，VaR值为800万元。
其含义是指，该公司的证券组合在一天（24小时）内，有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内，或者说，由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5%。
二、VaR的优点银行风险管理过程中难度最大的工作就是风险的测算问题，只有对市场风险进行精确量化，才能使商业银行风险管理者能够实现对风险的把握，提高银行对市场风险的控管理水平，避免类似巴林银行倒闭事件的再次发生。
与过去传统的市场风险管理方法相比，VaR方法在对市场风险的衡量方面具有明显的优点，是一种更有效的市场风险衡量方法。
首先，VaR把对预期未来损失的大小和该损失发生的可能性结合起来，不仅让投资者知道可能损失的规模，而且知道其发生的可能性。
在前面我们所介绍的商业银行风险价值的计算过程中，我们可以看到不管是采用哪一种估算方法，最后所计算出来的VaR值都是和一定的置信水平相联系的。
而且，不同置信水平之上的VaR值还可以相互转换，这不仅使管理者能更清楚地了解商业银行在不同可能程度上的风险状况，而且方便了不同的管理需要。
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。
VaR模型在美元兑人民币汇率风险的实证分析
VaR模型在美元兑人民币汇率风险的实证分析4.1样本选择与数据分析4.1.1样本选择本文所用数据来源为WIND 数据库，实时汇率网。
在进行样本数据的取用上，本文考虑到两个方面的因素：数据频率和数据时期。
一般情况下，低频率数据会对模型计算精度发生影像。
选取的数据的跨度，过大的话，就会造成非正常数据越大。
基于以上分析，本文选取近二年美元兑人民币汇率进行分析。
4.1.2数据分析对2015年9月1日到2019年9月1日的时间之内，对于人民币兑美元汇率数据进行具体的对数处理，使用的具体的方法就是直接标价法，得到了可供操作的869个对数收益率样本数据，对于数据进行画图，具体如下所示：图4-1 人民币兑美元汇率收益波动图从人民币兑美元汇率收益波动图来看，人民币兑美元汇率总体上相对平稳，上下波动幅度并不大，在2018年2月到了了汇率的巅峰，从2018年二月开始人民币兑美元汇率开始下降，到了2018年12月下降到最低，然后又开始慢慢回升，到2019年3月后又稍稍下降。
从而可以得出结论，进行对数收益率波动序列为稳定的时间序列。
1）正态性检验对上文所得的数据进行相关的正态性检验，从上文可以看出，此数据具有金融行业之中经常不想看到的尖峰以及厚尾的特点，因此为了进行正态分布检验，必须采用JB检验法对于收集得来的数据来分析检验。
进行正态检验图如下所示：图4-2收益率分布直方图运用MATLAB进行数据分析，可以得到：表4-1收益率数据统计从图3-2收益率分布直方图以及表3-1收益率数据统计，可以看出，收益率均值为0.000192；收益率中位数为0.000114，都大于0，表明了就人民币兑美元汇率总体情况而言，整个的态势处于上升趋势。
人民币兑美元汇率对数收益率数据的偏度为2.787267，据此可以知道，大量的人民币兑美元汇率数据点游离在右侧，也就是均值右偏，人民币兑美元汇率对数收益率峰度值为26.13747，远远大于3，此数据具有金融行业之中经常不想看到的尖峰以及厚尾的特点，收益率数据统计的JB 的值为14844.87，且概率值P 为0，就说明人民币兑美元汇率对数收益率数据的序列分布不服从正态分布的。
VaR模型在美元兑人民币汇率风险度量中的实证研究相关理论综述
VaR模型在美元兑人民币汇率风险度量中的实证研究相关理论综述3.1汇率风险简介3.1.1汇率风险定义对于汇率的问题而言，不同国家有着不同定义，有的国家对于汇率一词的定义就直接是平常所说的外汇风险，但是，究其本质而言，如果单纯的将汇率与外汇风险当成是一回事，那么就是大错特错的行为，汇率和外汇风险，还是有着明显区别的。
但是，如果仅仅是从狭义的外汇风险，与狭义的汇率来看，把二者当成是一致的，也没有什么大问题，但是，如果究其根本，从广义层面来看，那么还是有差别的，汇率风险是外汇风险的其中一部分，也就是外汇风险还包括了一些其他的风险。
汇率风险就是说一个国家在对另一个国家进行相关的经济活动的时候，可能会涉及到双方国家的货币兑换问题，二在兑换过程中，由于汇率变动过大，超出了某一方国家的预期值，使得这一方在对外的活动遭受到了经济损失。
并且在实际过程中，不一定是国与国，也可能是一个国家的企业和另一个国家企业，或者个人；只有活动的双方来自不同国家即可。
汇率是国际金融活动里面多个环节之中最为重要的环节之一，对一个国家的经济、贸易、以及发展、甚至是对于人们日常经济生活都是有着不可忽略的影响。
3.1.2汇率风险测度21世纪之后，随着全球经济往来逐步增强，世界各国对已各个国家自己以及国际的金融市场监管规则进一步改善，不同的国家之间金融活动联系也进一步加强，金融市场联系也随之进一步加强，这些联动性的加强引起的结果就是风险联动性也是有所增强的。
面对现代社会更加复杂多变的市场风险，各个国家研究学者也是不断努力，寻找一些新的切实有效的风险测度方法，这些测度方法主要有以下几种灵敏度分析测度方法、VaR测度方法等。
而VaR方法是现在主流的风险度量方法。
VaR方法是现在众多存在的风险度量方法之中非常常用的一种。
VaR方法被各个国家很多机构，比如：金融机构等广泛使用，寻找适合我国外汇市场的具体的方法，VaR风险模型显得十分重要，VaR方法对于企业强化风险管理，提高监管水平在某种程度上来说显得十分重要。
金融风险管理中的VaR模型构建与应用
金融风险管理中的VaR模型构建与应用金融市场中存在各种风险，如股票价格波动、利率变动、外汇波动等。
为了降低金融交易的风险，金融机构和投资者需要使用适当的风险管理工具和模型。
其中，Value at Risk （VaR）模型是一种常用的风险管理指标和工具，用于衡量金融交易或投资组合的风险水平。
VaR模型的基本原理是通过统计方法来评估金融资产或投资组合在一定置信水平下的最大可能损失。
VaR模型的核心是对风险因素（如股票价格、利率等）的变化进行建模，并计算出在给定置信水平下的最大可能损失金额。
通过使用VaR 模型，投资者和金融机构可以更好地理解和控制其资产组合的风险。
构建VaR模型的第一步是选择合适的风险因素，并对其进行建模。
对于股票价格的风险因素，可以使用股票价格的历史变动数据进行建模，如股票收益率的均值和标准差。
对于利率的风险因素，可以使用利率的历史变动数据进行建模，如利率变化的均值和标准差。
对于其他金融资产的风险因素，也可以根据其特性选择合适的建模方法。
在建模完成后，下一步是计算VaR值。
常用的计算方法包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是基于历史数据对风险因素进行逐期模拟，并计算出在给定置信水平下的损失分布。
参数法则是基于对风险因素的概率分布进行参数估计，并计算出在给定置信水平下的损失分布。
蒙特卡洛模拟法是通过随机生成大量的风险因素路径，并计算出在给定置信水平下的损失分布。
不同的计算方法适用于不同的情况，投资者和金融机构可以根据自己的需求选择合适的方法。
VaR模型的应用主要体现在风险控制和风险管理方面。
首先，VaR模型可以帮助投资者和金融机构量化其投资组合的风险水平，从而更好地进行投资决策。
通过对不同投资组合的VaR值进行比较，可以评估其风险-收益特征，并选择合适的投资策略。
其次，VaR模型可以用于监测和管理投资组合的风险暴露。
通过监测VaR值的变化，投资者和金融机构可以及时调整其投资组合，以降低风险水平。
汇率风险的测量及Var模型的运用
汇率风险的测量及Ｖａｒ模型的运用对一些汇率风险度量方法进行简单介绍，数据选择范围是从2005年7月25日至2009年1月23日共858个数据，对使用V AR的前提假设逐一进行检验，并得出汇率收益率的一些统计特征标签：汇率风险var模型；假设检验改革开放以来，伴随着我国社会主义市场经济体制的逐步建立和完善，我国的外汇体制改革也在逐步向前推进，到目前为止，人民币汇率制度共经历三个阶段:第一阶段(1979年-1994年)：实行双重汇率制，依次经历了官方汇率与外汇内部结算价并存(1981~1984年)和官方汇率与外汇调剂价格并存(1985~3年)两个汇率双轨制时期。
第二阶段(1994-2005年)：1994年1月1日起，宣布实行汇率并轨，建立以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。
然而，1997年东南亚经济的爆发，使我国主动收窄人民币汇率浮动区间，暂缓资本项目开放步伐，最终使我国外币汇率演变成单一盯住美元的固定汇率制。
第三阶段(2005-至今)：面对我国国际收支经常项目和资本金融项目的”双顺差”和不断升级的贸易摩擦，自2005年7月21日起，我国人民币汇率制度调整为以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理得浮动汇率制度。
05 年之后，人民币汇率波动不断加大。
数据选择范围是从2005年7月25日至2009年1月23日共858个数据，之所以选取05年起始，是由于自2005年7月21日起，我国进行了人民币汇率形成机制的重大改革。
由于我们的兴趣在于价格变动和收益率而非价格本身，因此需要把人民币汇率的价格序列转化为收益率序列。
本文首先对人民币汇率的原始数据进行对数处理，然后在此基础上进行一阶差分，从而得到几何收益率Rt：Rt=lnPt-lnPt-1首先，我們对模型的假设做进一步检验。
VaR存在的最根本前提是金融资产价格的变化是一个随机变量，所以首先应检验金融资产价格是否服从随机游走，首先对lnP进行ADF检验发现ADF检验值均大于三个不同检验水平的临界值，说明人民币对数汇率序列是一个非平稳时间序列。
VAR模型与企业外汇风险测量
VAR模型与企业外汇风险测量标题一：VAR模型的理论基础VAR模型是一种常见的风险测量方法，它使用向量自回归模型来量化风险。
在这个标题下，我们将讨论VAR模型的理论基础，包括向量自回归模型的基本原理、VAR模型的假设、VAR模型的推导等。
在论文中，需要先介绍向量自回归模型的基本原理，包括如何构建VAR模型、VAR模型的预测能力等。
接下来，需要介绍VAR模型的假设，例如假设时间序列之间存在相关性、白噪声假设等。
然后，需要对VAR模型的推导进行详细的解释，包括使用最小二乘法进行估计、如何解释VAR模型的系数等。
此外，还可以通过数学公式和实际数据分析来展示VAR模型的使用方法，并进行实证研究，验证VAR模型的预测能力。
总结：本部分重点介绍了VAR模型的理论基础，包括向量自回归模型的基本原理、VAR模型的假设、VAR模型的推导等。
通过数学公式和实际数据分析，验证了VAR模型的预测能力。
标题二：VAR模型在企业外汇风险测量中的应用在此部分中，我们将介绍VAR模型在企业外汇风险测量中的应用。
这里需要先了解外汇风险的基本概念，例如汇率风险、交易风险等，以及外汇风险管理的方法，例如对冲、转移、降低等。
然后，需要介绍VAR模型在企业外汇风险测量中的应用方法，包括如何选择时间序列数据、如何进行方差协方差矩阵的估计、如何使用VAR模型进行风险测量等。
在论文中，需要通过实际案例来演示VAR模型在企业外汇风险测量中的应用方法，并且需要对比其他风险测量方法，如VALUE-AT-RISK等。
总结：本部分讨论了VAR模型在企业外汇风险测量中的应用，介绍了VAR模型的选择时间序列数据、方差协方差矩阵的估计、VAR模型的风险测量等。
通过实际案例对比其他风险测量方法，验证了VAR模型在企业外汇风险测量中的可行性和优越性。
标题三：外汇风险的量化指标在本部分中，我们将介绍外汇风险的量化指标，这些指标用于衡量外汇风险的大小，从而帮助企业更好地进行风险管理。
VaR历史模拟法在中国银行外汇风险度量中的应用
现代经济信息ＶａＲ历史模拟法在中国银行外汇风险度量中的应用胡留所 王 明 西安欧亚学院摘要：随着中国金融国际化的步伐深入推进， 商业银行在其中扮演了主要角色， 在外汇市场波动加大、商业银行外汇敞口增加及人民币整体升值的背景下， 度量汇率风险管理具有重要意义。
文章采集2015年以来人民币汇率值， 以中国银行为例， 通过历史模拟法计算在其汇率风险值。
结果表明历史模拟法更有较强的预警性和准确性。
因此， 建议我国商业银行可用VaR历史模拟法计量其外汇敞口的汇率风险， 并在其风险管理中加以改进和运用。
关键词：历史模拟法；VaR模型；汇率风险中图分类号：F832 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)013-0318-02一、引言我国商业银行外汇业务在20世纪60年代开始诞生并逐渐形成， 随着中国经济全球化的深入， 商业银行外汇业务范围不断扩大、交易金额也随之持续走高， 其所面临的金融风险也越来越大， 亟需一种更加科学合理的风险度量方法来进行外汇风险管理。
长期以来， 国内许多中小金融机构(包括商业银行)在外汇风险度量方面最常使用的是敏感性分析法、报表分析法等， 这些传统的风险度量方法由于比较简单粗略已经难以适应现代瞬息万变而又复杂的金融市场。
目前在国内， 对于外汇的风险度量， 只有大型企业(上市银行、投资公司、跨国公司等)在积极应用VaR模型， 然而在中小金融机构中， 该方法尚未被广泛使用。
本文结合中国银行年报数据， 采用VaR历史模拟法对中国银行外汇风险进行度量， 从而为各类中小金融机构及企业提供度量外汇风险的方案， 具有很强的实践意义。
二、ＶａＲ模型基本理论概述（一）ＶａＲ的定义风险价值模型产生于1994年，英文简写为Value at Risk，Jorion(1997)第一次将其定义为“风险价值”或者“在险价值”，可以解释成金融市场在正常的行情走势中，手中持有的某种金融产品或证券组合在未来某一个时间点上可能产生损失的最大可能数值。
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。
风险价值(VaR)模型简介
风险价值（VaR ）模型一、VaR 的产生背景公司的基本任务之一是管理风险。
风险被定义为预期收益的不确定性。
自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。
由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。
然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。
衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。
在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。
风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。
因此，准确的测度风险成为首要的问题。
在这种情况下，VaR 方法应运而生。
二、VaR 的定义VaR 的英文全称为Value at Risk ， 它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。
VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。
VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。
一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。
用统计学公式表示为：。
其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。
例如：某银行某天的95%置信水平下的VaR 值为1500万美元，则该银行可以以95%的可能性保证其资产组合在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过1500万美元。
从VaR 的概念中可以发现，VaR 由三个基本要素决定：持有期（t ），置信水平（α），风险因素（x ）。
金融风险管理中的 VaR 模型研究
金融风险管理中的 VaR 模型研究随着金融市场的不断发展，金融风险管理越来越受到人们的关注。
金融市场存在各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等，其中市场风险是最为重要的风险之一。
市场风险是指由于市场价格波动、汇率波动等因素所造成的资产价值下降而导致的损失。
为了有效控制市场风险，VaR 模型在金融风险管理中得到了广泛应用。
VaR 模型是金融风险管理中常用的一种衡量风险的方法。
VaR （Value at Risk）是指在一定时间内，资产组合或证券投资组合可能面临的最大损失。
VaR 的计算方法主要有历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和参数化模型法等。
其中，参数化模型法是应用最广泛的一种方法。
参数化模型法是将金融资产的收益率分布建模，通过对模型参数的估计，计算出资产组合或证券投资组合的 VaR 值。
参数化模型法常用的模型有正态分布模型、t 分布模型、GARCH 模型等。
正态分布模型是最为简单和常用的模型，但是它不能反映金融资产收益率的 fat tail，即收益率过于集中在均值周围，同时不能反映出异方差性的存在。
t 分布模型是正态分布模型的改进，它能够很好地反映fat tail 和异方差性，但是需要进行更复杂的参数估计。
GARCH 模型是在 t 分布模型的基础上考虑收益率的波动性，它能够更好地反映金融资产收益率的波动性和风险分布。
VaR 模型的应用不仅局限于风险管理，还可以用于投资组合的优化。
投资者在构建投资组合时，需要平衡收益和风险。
利用VaR 模型可以优化投资组合的配置，得到在一定风险水平下收益最大的投资组合。
投资者可以通过将 VaR 作为前提条件，来寻找最优的投资组合。
虽然 VaR 模型的应用广泛，但是也存在着一些缺点。
首先，VaR 模型只能计算可能的最大损失，不能够给出损失的概率分布，这意味着 VaR 不能用于精确评估风险。
其次，VaR 模型以收益率分布为基础，而收益率分布的东西非常复杂，它可能受到许多其他因素的影响，例如市场供求、政治动荡、天气变化等，这些因素可能在短期内对收益率分布产生重大影响，从而导致 VaR 模型失效。
ARCH族－VaR方法在外汇投资的风险测量
ARCH族－VaR方法在外汇投资的风险测量一、引文外汇市场波动剧烈，要在汇市上进行交易，则要有很强的风险管理能力，而风险管理的基础是风险测量。
当前国际上，定量风险管理方法是金融领域研究的焦点，其中J P Morgan（1994）提出的VaR （value at risk）方法的研究和应用最为突出。
在金融时间序列波动方面的研究， Engle (1982)提出的ARCH族模型的研究取得了很突出的成果，这种模型能很好的描述金融时间序列的尖峰厚尾和聚类现象。
本文把ARCH族模型和VaR结合，进行风险的定性定量研究。
在国内，用ARCH族－VaR模型对外汇风险进行度量、分析的研究和文献不多，但是却有比较多文献运用了此模型对我国股市进行分析，比如陈守东（2002）、邹建军（2003）和薛宏刚（2004）等等。
本文分别用GARCH和EGARCH模型对英镑兑美元（GBP/USD）收益率进行估计，对序列的波动性进行分析，然后计算出VaR并分析比较结果。
在进行ARCH族模型估计时，在很多文献都是假设残差是正态分布，可实际中，很多金融时间序列的残差分布都是非正态分布的。
本文对残差进行了正态分布、T－分布和广义误差分布（GED）等三种的假设，然后进行估计、分析比较。
二、模型简介(一) GARCH模型Engle (1982)开创性地提出了自回归条件异方差（autoregressive conditional heteroscedasticity）模型，简称ARCH模型，并且随后发展为一个很庞大的模型家族。
Bollerslev, Taylor(1986)在ARCH的基础上发展了GARCH（q,p）模型（广义ARCH模型），方差是根据过去任何的被认为有关信息计算出来的的估计值，可以把当期的拟合方差认为长期的平均值（依赖于）、前期有关的波动的信息（）和前期模型中的拟合方差（）的加权函数，它比ARCH模型包含了更多的信息。
公式（2）是模型的均值方程，X是解释变量矩阵。
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同上），ｉ＝１，２，…，ｎ，假定它是服从正态分布Ⅳ（ｅ，盯；）的随机变量； （５）ｒ——贴现率； （６）疣（ｅ。，ｅ：，…，ｅ。）——凡期内由于汇率波动而产生的风险损
失函数。
三ＶａＲ度量模型的构建
既然风险是一种损失的可能性，那么在任何资产收益的波动中，自然 就可能发生两种相反的风险结果，即有时会产生对资产持有者有利的风险 结果，进而获得额外的资本收益；有时则会出现资产持有者厌恶的风险结 果，此时才会发生一定的损失。所谓规避或防范金融风险，应该是指防范 后者出现的风险结果所带来的风险损失。 我们考虑一国或一个公司期初持有Ｍ单位的外汇，使用汇率的直接标 价法，持有期限为ｎ期。根据上面的风险定义，只有当未来凡期中的某些
外汇汇率风险管理中的ＶａＲ度量模型
山东大学管理学院博士后流动站
焦继文
一
引
言
２０世纪９０年代以来，中国经济在快速、稳定发展的同时，国际贸易 交易量及利用外资总额也不断增加，同时，中国的外汇储备也从１９９５年的 ７３６亿美元猛增到２００５年的８１８９亿美元，增长了１０倍多。截至２００６年３ 月末，中国外汇储备余额已高达８７５１亿美元，又有较大幅度增长，同比多 增７０亿美元，…并有加速上升的趋势。我们知道，一国外汇储备所面临的 主要是所持有的外汇资产的汇率和利率波动的风险，而中国储备资产中大 多为美元和美国国债，大致占到８０％以上，币种结构过于单一。一旦美元 大幅度贬值，损失将高达数千亿美元，将可能超过中国两年以上的经济增 长成果。¨１可见其潜在的汇率风险损失是巨大的，严重的还会导致货币金 融危机。因此，能否准确度量中国外汇资产所面对的汇率风险，将是外汇 风险管理中的关键。这无论是对控制外汇储备的最佳规模，还是对确定外 汇储备的最佳币种结构，都有重要的现实指导意义。另外，汇率的波动也 会给用汇企业造成意想不到的巨大损失。比如，２０００年公布的上市公司年 报显示，钢联股份的一个项目贷款利息及国外出口借款由于欧元升值所 产生的汇兑损失高达８０４７万元；宝钢股份汇兑损失也高达３．１亿元；漳 泽电力在２００２年上半年也形成高达１．２３亿元的巨额汇兑损失，等等。＂。 可见，准确度量外汇汇率波动的风险损失，对涉外企业有效地规避或降 低汇率风险同样很重要。因此，随着国际金融市场上汇率波动的不断加 剧，外汇风险管理对一个国家无论是在宏观上还是在微观上都显得非常 重要。
的分布密度函数为
＾ｃ，，，＝去仁ｅ嘶疽（÷＋ｊ：。石１
且
ｅ÷２＋ｉａｄｒｔｔｘｄｘ）出
一去卦％一半群２盯２＊
３６２／全球化下的中国经济学２００６
证毕。 当一国或一企业期初持有一个单位的外汇，在几个时期内由于汇率波 动所产生的损失并贴现到期初的结果为
蚍．，ｅ：，…，¨＝主南（上牛里）
其中假定ｎ个时期内的贴现率均为ｒ。
时期的汇率低于期初的汇率时，才会发生损失，即有风险，我们计算的也
就是这些时期由于汇率的波动而产生的损失总和（即风险损失函数），并且 使用统一的贴现率将所有的损失贴现到期初。为了得到总损失函数的密度函 数，需要做如下一些理论铺垫。为此，我们先给出本文的一个主要结论。
定理
设ｘ。，…，Ｘ。相互独立，Ｘ。～Ｎ（０，ｏｒ：），Ｋ＝！∑Ｐ，后＝
ａｔ
［８］Ｊｏｒｉｏｎ
Ｐ．１９９７，Ｖａｌｕｅ
Ｒｉｓｋ：弛ｅ
Ｎｅｗ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ
ｆｏｒ
Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ
Ｍａｒｋｅｔ Ｒｉｓｋ，
Ｉｒｗｉｎ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ
Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ：Ｈｏｍｅｗｏｏｄ，ＩＬ．
ａｔ
［９］Ｊｏｒｄａｎ
Ｊ．Ｖ．，Ｍａｃｋａｙ Ｒ．Ｊ．１９９７．“Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ Ｖａｌｕｅ
（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。
Ｒｉｓｋ［Ｍ］，２ｎｄ
ａｎｄ
ｅｄ．，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：ＭｃＧｒａｗ—Ｈｉｌｌ，２００１． Ｓｈａｈ，２００３，“Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｖａｌｕｅ—ａｔ—Ｒｉｓｋ
Ｓａｒｍａ，Ｓｕｓａｎ Ｔｈｏｍａｓ
Ａｊａｙ
Ｍｏｄｅｌｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ２００３，２２，ＰＰ．３３７～３５８．
［７］Ｙｏｎｇ
Ｂａｏ，Ｔａｅ—Ｈｗｙ Ｌｅｅ，Ｂｕｒａｋ Ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ
Ｓａｈｏｇｌｕ，
“Ｖａｌｕａｔｉｎｇ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｒｅａｌｉｔｙ
Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ
Ｖａｌｕｅ—ａｔ—Ｒｉｓｋ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ
Ｅｍｅｒｇｉｎｇ
Ｍａｒｋｅｔｓ：Ａ
Ｃｈｅｃｋ”．Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ
２００６，２５（２），ＰＰ．１０１～１２８．
பைடு நூலகம்
ｙ≤ｙ，２｛主０ ｙ，ｉ ｉ ｉ
且ＥＹ：士，ＤＹ：冬生，其中函（ｙ）为标准正态分布函数。
￣／２ ７ｃ
ｚ兀
又设ｘ，，…，ｘ。独立，同Ⅳ（。，１）分布，令ｋ：上生丢些，南：ｌ，
２，…，凡；ａ。，…，ａ。为实数，则根据随机变量的特征函数以及傅立叶变 换，经过一定的推导，可以得到Ｙ＝ａ。Ｙ，＋…＋ａｎＹｎ的分布密度函数为
四结束语
ＶａＲ技术已成为国际金融市场风险计量的标准化技术工具，近年来发 展非常迅速，并被巴赛尔银行监管委员会所采用，也被许多欧美大型金融 机构所使用，并已成为金融风险管理标准的新趋势。其主要特点是，它使 用了置信概率来衡量某一证券组合潜在风险损失的可能性，抓住了风险概 念的本质特征，与传统的风险管理技术相比，ＶａＲ模型为风险管理者提供 了更为精确、更为科学的损失数量与损失概率之间的权衡方案。本文导出 的外汇资产的ＶａＲ风险测度模型，为准确计算外汇汇率波动的风险提供了 一种新的途径。
［４］Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ｊｏｒｉｏｎ，Ｖａｌｕｅ ［Ｍ］，Ｔｈｅ
ａｔ
Ｒｉｓｋ：Ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ
ｆｏｒ
Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ Ｒｉｓｋ
ＭｃＧｒａｗ—Ｈｉｌｌ Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ，ｉｎｅ．，１９９７．
ａｔ
［５］Ｐｈｉｌｉｐｐｅ
［６］Ｍａｎｄｉｒａ
Ｊｏｒｉｏｎ，Ｖａｌｕｅ
Ｒｉｓｋ ｆｏｒ Ｅｑｕｉｔｙ
Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏｓ：
Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ”，Ｉｎ Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ Ｈａｎｄｂｏｏｋ：Ｒｉｓｋ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ｅｄｉｔｅｄ ｂｙ Ｓｃｈｗａｒｔｚ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
二一些记号
为构建外汇资产的ＶａＲ风险测度模型，引入如下记号：
（１）肘——一国或一个公司期初所持有的外汇总额； （２）ｎ——外汇持有期限（单位：天、月或年）； （３）ｅ——外汇持有期初的汇率，这里使用汇率的直接标价法； （４）ｅｉ——外汇持有期内第ｉ期的国际金融市场上的汇率（标价方法
３６０／全球化下的中国经济学２００６
外汇汇率风险管理中的ＶａＲ度量模型＼３５９
近年来，各种风险度量技术不断涌现，其中当属ＶａＲ模型最为流行。 它最早是由ＪＰ Ｍｏｒｇａｎ公司于２０世纪初提出的，¨。按照Ｊｏｒｉｏｎ给出的直观定 义，ＶａＲ就是在一定的置信水平下和一定的目标期间内预期的最大损 失。＂１具体来讲，可以理解为，在一定的置信概率１一Ｐ下，某一金融资产 或证券投资组合在未来特定的一段时间内（比如一天、一个月或一年）的 最大可能损失。可见，ＶａＲ给出风险一个恰当的诠释。 ＶａＲ模型是对一种投资组合的市场风险的测度，它量化了一种投资组 合面对未来市场波动的风险暴露的程度，其概念既简单而又具吸引力，对 不同的问题，ＶａＲ的实施过程也不同。因此，就有多种可用于ＶａＲ具体实 施过程可供选择的模型，而且ＶａＲ的每一个具体的实际应用都面临着在这 些可供选择的模型中进行选择的问题。∞。通常来讲，ＶａＲ（或ＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓ） 适用于金融环境比较平稳的时期，而建立在极值理论基础上的模型则比较 适用于危机时期。¨。到目前为止，获取ＶａＲ的估计有大量的文献，包括方 差～协方差方法、历史模拟法以及建立在极值理论上的各种技术，¨儿刈而 通过各种方法获得的ＶａＲ估计被证明在经济意义上具有显著的差异 性。¨叫…１为此，Ｌｏｐｅｚ提出了一种使用损失函数来评价ＶａＲ模型的思想。 通过这种方法，定义了反映风险管理者特别关注的损失函数，该损失函数 是以一种负方向定义的，即当失败时，却给以更高的分数。通过比较损失 函数的价值，来对ＶａＲ模型加以评价。如果一个模型能够使损失达到最 小，那么它就优于其他模型。¨纠¨副可见，构造一个相对“最优”的ＶａＲ 计量模型并不容易。 本文遵循“风险就是未来某种资产发生损失的可能性”这一定义，对 汇率在不同方向的波动进行有效的分离，并按照ＶａＲ的建模思路，推导出 了外汇资产的ＶａＲ风险测度模型，以期能够为准确测算外汇汇率波动的风 险提供一种新的途径。
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