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    基于DCC—BGARCH模型人民幣升值風(fēng)險動態(tài)管理研究

    2013-03-06 09:50林孝貴劉飛
    海南金融 2013年1期

    林孝貴 劉飛

    摘要:在人民幣升值背景下,我國出口企業(yè)面臨潛在外匯風(fēng)險。根據(jù)人民幣匯率波動“聚集性”,使用DCC-BGARCH模型設(shè)計動態(tài)套期保值策略,與傳統(tǒng)結(jié)果比較得到DCC-BGARCH模型策略標(biāo)準(zhǔn)差較小、效率較高等結(jié)論。因此,我國外貿(mào)企業(yè)可以借鑒該策略有效規(guī)避人民幣升值風(fēng)險,穩(wěn)定生產(chǎn)收益。

    關(guān)鍵詞:條件風(fēng)險價值;動態(tài)套期保值;DCC-BGARCH模型;最優(yōu)套期比

    如何幫助我國涉外企業(yè)有效規(guī)避外匯風(fēng)險已成為亟待解決的問題。我國境內(nèi)和境外都有人民幣外匯遠(yuǎn)期,怎樣通過套期保值策略使風(fēng)險達(dá)到最小,是人們追求的目標(biāo)。由于傳統(tǒng)的方差最小化策略不能很好地反映人民幣匯率波動的非對稱性,可以考慮VaR和CVaR下方風(fēng)險最小化策略,但是VaR不滿足一致性風(fēng)險度量理論的次可加性公理,而且忽略了對套期保值資產(chǎn)組合尾部損失的控制。CVaR可以彌補VaR在度量尾部損失方面的不足,被學(xué)術(shù)界認(rèn)為是一種比VaR風(fēng)險計量技術(shù)更為合理有效的現(xiàn)代風(fēng)險管理方法[1]??紤]到人民幣即期匯率,期貨匯率和遠(yuǎn)期匯率的波動具有時變性和聚集性,所以本文使用GARCH模型估計這些匯率的波動性[2],使用動態(tài)條件相關(guān)(DynamicConditionCorrelation,DCC)模型估計它們的相關(guān)性[3]。在此基礎(chǔ)上,本文研究基于DCC-BGARCH模型人民幣升值動態(tài)風(fēng)險管理問題,設(shè)計出該模型的最優(yōu)策略,并且比較該策略與傳統(tǒng)策略的風(fēng)險和效率,分析該策略的優(yōu)越性,我國企業(yè)可以借鑒該策略規(guī)避人民幣升值風(fēng)險,穩(wěn)定生產(chǎn)收益。

    二、動態(tài)管理人民幣升值風(fēng)險的DCC-BGARCH模型

    傳統(tǒng)的套期保值策略都假設(shè)方差是非時變的,并且要求變量間具有固定的相關(guān)關(guān)系,這顯然不符合人民幣匯率波動的時變性,以及即期匯率與期貨匯率關(guān)系的時變性。Engle(1982)提出的自回歸條件異方差(ARCH)模型對于刻畫方差的時變性提供了一個全新的思路,其主要思想是擾動項的條件方差依賴于它前期值的大小。但隨著應(yīng)用的深入,人們發(fā)現(xiàn)ARCH模型需要使用高階的滯后期方能很好的描述波動性特征,這為估計帶來了很大的困難。為了彌補ARCH的不足,Bollerslve(1986)提出了廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型,該模型使待估參數(shù)大為減少,提高了模型的預(yù)測精度。然而1維GARCH模型只能擬合一個時間序列,無法同時分析人民幣即期匯率與期貨匯率的交互影響。

    三、DCC-MGARCH模型動態(tài)管理人民幣升值風(fēng)險效果分析

    為了比較DCC-MGARCH模型與其它模型動態(tài)管理人民幣升值風(fēng)險的效果,筆者選取2010年9月10日至2011年9月30日期間的動態(tài)套期比進(jìn)行效果分析,剔除日收益率不匹配數(shù)據(jù),共計248對人民幣兌美元的現(xiàn)貨和期貨數(shù)據(jù)日數(shù)據(jù)。設(shè)St為人民幣兌美元現(xiàn)貨匯率序列,其數(shù)據(jù)來源于中國貨幣網(wǎng)公布的匯率中間價;設(shè)ft為人民幣兌美元期貨匯率序列,其數(shù)據(jù)來源于美國芝加哥商品期貨交易所(CME)外匯期貨市場的期貨價格。為避免價格異動和實物交割,不選擇交割月份的期貨合約。因此,數(shù)據(jù)選取期貨4個季月合約數(shù)據(jù),每種合約數(shù)據(jù)取其交割月份之前的3個月交易價格。即前一年的12月和本年的1、2月的數(shù)據(jù)取本年3月的期貨價格;本年3、4、5月的數(shù)據(jù)取本年6月的期貨價格;本年6、7、8月的數(shù)據(jù)取本年9月的期貨數(shù)據(jù);本年9、10、11月的數(shù)據(jù)取本年12月的期貨價格,這樣就構(gòu)造出了一個連續(xù)的期貨價格序列。

    研究表明以CVaR風(fēng)險最小化為目標(biāo),建立套期保值模型,設(shè)計動態(tài)管理人民幣升值風(fēng)險的期貨套期保值策略,運用DCC-GARCH模型可以很好刻畫人民幣現(xiàn)貨匯率和期貨匯率波動性與相關(guān)性,動態(tài)套期保值策略具有較高套期保值績效結(jié)果。

    (特約編輯:羅洋)

    參考文獻(xiàn):

    [1]安俊英,張衛(wèi)國.基于CVaR的期貨套期保值決策模型[J].2009,31(4).

    [2]劉繼春.多維GARCH模型的估計和檢驗[J].吉林大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2000,(4):37-40.

    [3]張青,程希駿,陳功.推廣的DCC模型及其在中國股市的應(yīng)用[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報,2011,28(1).

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