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硕士研究生学位论文题目:基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用姓名: 刘瑾学号: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: 施建淮二00七年五月版权声明任何收存和保管本论文各种版本的单位和个人,未经本论文作者同意,不得将本论文转借他人,亦不得随意复制、抄录、拍照或以任何方式传播。否则,引起有碍作者著作权之问题,将可能承担法律责任。题目:(exponentiallyweightedmovingaverage)方法,和充分考虑金融时间序列异方差特点的ARCH(Auto-regressiveConditionalHeteroskedastic)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。关键词:VaRARCH外汇风险[putationmethodappliedinriskmeasurementofforeignexchangebasedonARCHmodels][LiuJin]([Finance])Directedby[],GARCH-M,TARCH,TARCH-M,EGARCH,andEGARCH-:1,consideringfullytheheteroscedasticityoffinancetimeseriesandusingARCHkindofmodeltocarryontheforecasttoVaR;2,consideringthepeakandthicktailcharacteristicsofthetimeseries,putationprocessbaseonthehypothesistimeseriesassumestheT-distribution;3,inthisarticletheaveragevalueequationisAR(2)modelwhichpasstheNon-relevantexamination;4,puteandforecastVaRoftheexchangeratereturnsratiotimeseriesdata,,theEWMAmethodwasbeenusedtoforecasttheVaRvalue,andthenseveralkindofdifferentARCHkindofmodelwereutilizedtoanalysistheconditionheteroscedasticityofUSD/RMBexch