摘 要

自2005年7月21日汇改之后，我国汇率波动的幅度和频率逐渐加剧，同时国际金融环境也比较动荡，使得商业银行面临的外界环境难以预测，暴露在汇率风险之下。为了在更富弹性的人民币汇率形成机制中处于较主动的地位，商业银行必须提高汇率风险的防范意识和管理水平，而汇率风险管理前提就是对其进行准确度量。本文从我国商业银行汇率风险度量现状及管理中存在问题出发，介绍了VaR模型和GARCH模型，然后基于GARCH-VaR模型实证分析因人民币汇率波动而带来的汇率风险，并检验模型的有效性。实验结果表明，人民币兑美元日对数收益率不完全服从正态分布、尖峰厚尾、平稳序列、不存在自相关，但具备条件异方差性；通过对比不同阶数GARCH模型认为GARCH（1,1）的拟合优度最佳；GARCH模型通过了95%置信度下Kupiec失败率检验法，说明商业银行采用GARCH -VaR模型来度量汇率风险有可行性。最后对完善我国商业银行汇率风险管理提出一些建议。

关键词

GARCH –VaR模型，汇率风险度量，商业银行

Abstract

After exchange rate reform on July 21^st 2005, the amplitude and frequency of exchange rate fluctuation of our country were intensifying, besides, the international financial market risks greatly increased, some financial crisis happened, which all made commercial bank get bad influences and exposed to exchange rate risk. To become more active through the RMB rate forms the mechanism which is more resilient gradually, commercial bank must improve its awareness against exchange rate risk and the management level. The premise of managing exchange rate risk is accurately measure the risk. We introduced the present situation and management problems of exchange rate risk measurement of our commercial bank, then introduced VaR model and GARCH model. Based on GARCH-VaR model, we studied exchange rate risk and applied Kupiec method to check that model’s validity. The results shows: the yield of RMB exchange rate isn't a normal distribution but a stationary time series, and there is no serial correlation but with conditional heteroscedasticity. Comparing the model with different order, we think GARCH(1，1) is the best one．In the 95％confidence level, the GARCH model passes Kupiec method, which proves the GARCH model is a good way to measure exchange rate risk.

Keyword

GARCH–VaR model，exchange rate risk measurement，commercial bank

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1国外文献概述 2

1.2.2国内文献概述 2

1.3研究内容与研究方法 3

1.4本文创新点 3

第2章 我国商业银行汇率风险管理现状与目前存在的问题。 4

2.1汇率风险相关定义与分类 4

2.1.1汇率风险的定义 4

2.1.2外汇风险的分类 4

2.2我国主要商业银行度量汇率风险方法 5

2.3主要汇率风险的度量方法 5

2.3.1外汇敞口 5

2.3.2敏感性分析 6

2.3.3压力测试 6

2.4普遍存在我国商业银行汇率风险管理中的问题 6

2.4.1缺乏健全的汇率风险管理体系，执行力度欠缺 6

2.4.2金融衍生产品市场开发力度不足 6

2.4.3商业银行高素质的汇率风险管理人才缺失 7

第3章 GARCH-VAR模型 8

3.1VAR模型概述 8

3.1.1VaR的定义 8

3.1.2VaR方法参数的选择 8

3.1.3VaR方法的计算 9

3.1.4VaR的优缺点 10

3.2GARCH-VaR模型介绍 11

3.2.1ARCH模型 11

3.2.2GARCH模型简介 11

3.2.3GARCH-VaR计算原理 13

第4章 实证分析 14

4.1数据的选取和说明 14

4.2模型假设检验 14

4.2.正态分布检验 14

4.2.2 单位根检验 15

4.2.3自相关性检验 15

4.2.4ARCH效应检验 16

4.2.5建立GARCH模型 17

4.3失败频率检验 18

4.4实证结论 18

第5章 我国商业银行管理汇率风险的建议。 19

5.1运用并推进VaR方法的应用与发展，提高计量水平 19

5.2健全汇率风险管理体系，提高执行力度 19

5.3提高员工管理汇率风险能力与素质 19

5.4加强重视外汇衍生品，丰富风险规避工具 19

参考文献 21

致 谢 22

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

国际背景方面，20世纪 70年代以来，布雷顿 森林体系解体，国际上主流的汇率体制逐渐变为浮动 汇率制，而大规模流动的国际贸易和国际资本必然导致各种货币间汇率波动加剧，这使得汇率风险进入国际的眼帘。在金融全球化、自由化的大背景下，商业银行经营业务越来越往国际化发展，这造成其面临的人民币汇率变动的汇率风险相应增强。VaR(Value at Risk)被广泛应用于银行、证券、股票等方面，是国际上主流的市场风险估量工具。巴塞尔 委员会在1996年明确认定VaR模型是一种商业银行管理市场风险的基本工具，并且基于VaR模型提出对于金融机构控制市场风险（汇率风险是市场风险的一种）的资本充足度要求。

国内背景方面，先后经历固定汇率制度、双轨汇率制度的我国的外汇管理制度在1994年第一次改革实现汇率并轨，但实际实行的是紧盯美元的固定汇率制度，此间我国商业银行因人民币紧盯美元汇率基本无波动，从而无需承受任何的汇率风险；第二次汇改发生在2005年7月21日，我国启动以市场供求 为基础的、参考 一篮子货币、有管理的 浮动汇率制度，同时宣布美元兑换人民币的汇率由1美元兑换8.2765元人民币上调为8.11元人民币，人民币名义汇率上升2%；2010年6月19日，为了进一步推进人民币汇率形成机制改革、增强人民币汇率弹性，央行宣布将重启人民币汇改，使人民币汇率波动趋势从单向升值的局面变为明显的双向波动。一系列的相关法规与政策使得我国外汇交易市场无论是深度还是广度都有了进一步的提高，与国际金融市场的融合不断加强，这意味着我国商业银行业务经营方面与外汇交易市场联系也会越发紧密，但随之带来的剧烈的人民币汇率波动频率与幅度也使得商业银行面临的外界环境更加难以预测，逐渐市场化的人民币汇率机制使得商业银行暴露在汇率频繁波动带来的风险之中，如商业银行的外币资产、负债和各种在外汇交易中形成的外汇头寸。这种风险具备不确定性，汇率的变动不完全仅是带来经济的损失，也有可能为银行带来例外的收益。但是商业银行是以减少因汇率波动带来的各种风险损失为目的来管理汇率风险而不是为获取额外收益。这就要求商业银行努力提高自身汇率风险评估、防范和管理水平来积极应对，同时如若商业银行能够有效的管理外汇风险，对提高银行体系的稳健性和促进我国人民币汇率形成机制的改革有很大的帮助。