事件風(fēng)險下的商業(yè)銀行匯率風(fēng)險測量.pdf

1、20世紀70年代,布雷頓森林體系瓦解之后,世界經(jīng)濟與金融環(huán)境發(fā)生了巨大變化,尤其是近十幾年來,全球不斷爆發(fā)的金融危機、信貸危機隨著全球經(jīng)濟一體化而日益明顯,并將全球捆綁在了一起。當前,如何防范商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險正成為人們關(guān)注的焦點。
　　我國于2005年7月21日開始實行以市場供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度。隨后中國外匯匯率政策也逐漸放開,2005年最初每日浮動上限為0.3％,到2012年已上升至1%,同

2、時引入詢價交易方式等。這一系列的改革措施,導(dǎo)致我國銀行遭受潛在匯率波動的風(fēng)險逐年增大,特別是受事件風(fēng)險波動的影響。因此在此大環(huán)境下,對于商業(yè)銀行如何防范匯率風(fēng)險,成為其經(jīng)營過程中一個十分重要的環(huán)節(jié)。防范的基礎(chǔ)是測量,如何有效地預(yù)測、統(tǒng)計風(fēng)險將成為檢驗新世紀銀行能否成功的關(guān)鍵之一。
　　但是,目前中國大多數(shù)銀行還停留在采用較原始的外匯敞口方法來統(tǒng)計風(fēng)險。近幾年來,雖然已有許多國內(nèi)學(xué)者研究使用VAR模型來評估測量風(fēng)險,甚至有些還結(jié)合了

3、GARCH等回歸模型來預(yù)測未來數(shù)據(jù),但是其中大多數(shù)學(xué)者只考慮了一般風(fēng)險的測量,并沒有注意到事件風(fēng)險的影響。即便在少數(shù)注意到事件風(fēng)險影響的文獻報道中,通常也只運用壓力測試來觀察事件風(fēng)險的影響,而未建立相關(guān)模型,或是使用半?yún)?shù)法的極值理論,通過擬合尾部情況進行分析。雖然該模型有一定效果,但卻忽略了金融資產(chǎn)的時變性以及資產(chǎn)收益率是獨立分布的假設(shè)。因此該兩種方法在處理事件風(fēng)險的效果方面均不夠理想。本文在此研究基礎(chǔ)上,提出了能較好鑒別事件風(fēng)險的G

4、ARJI模型。
　　本文首先分析了銀行匯率風(fēng)險的定義、分類、產(chǎn)生原因及造成的后果。接著闡述了目前常用的外匯匯率風(fēng)險的分析方法,包括敞口分析法和VAR分析法,以及其他常用的事件風(fēng)險分析方法。然后在此研究基礎(chǔ)上提出了同時適用于一般風(fēng)險和事件風(fēng)險的GARJI模型。并將該模型運用于2006年至2012年中國匯率市場中的三大外匯市場:人民幣兌美金、人民幣兌歐元和人民幣兌日元市場,尋找其中的波動異常點,并提出了合理的預(yù)警線標準。分析發(fā)現(xiàn),GA

5、RJI模型對日元、歐元參數(shù)擬合效果良好,捕捉出了歷年發(fā)生的數(shù)次波動異常的事件風(fēng)險,并且通過了假設(shè)檢驗;但對美元而言,由于人民幣對美元匯率受到國家外管控制,且目前匯率浮動限制過低,無法形成事件風(fēng)險,故模擬效果一般,未能通過假設(shè)檢驗,但仍能區(qū)分一些波動異常日的跳躍概率波動。結(jié)論是GARJI模型對日元、歐元匯率的事件風(fēng)險預(yù)測效果較好,但對美元的預(yù)測效果一般。最后本文對目前國內(nèi)銀行的外匯管理措施提出了合理化建議,以配合預(yù)測模型達到更好地控制匯率