Measuring Risk of Foreign Exchange Portfolio Based on Garch-Evt Copula Models.pdf

1、金融風險管理是一個過程，這個過程需要企業(yè)建立指導方針來制定他們能夠接受的財務風險的策略。個體在做金融風險管理的工作時不是為在公司做投資決策，但是他們創(chuàng)建了風險承擔者在分析投資領域時必須遵循的指導方針。
　　本文提供了一種基于現實世界應用的對投資組合風險分析的定量、技術性處理。它同時吸收了學術界和實踐者的研究文獻中的靈感和想法。投資組合風險管理量化建模是一個活躍的研究領域。實際上，所有機構投資管理公司使用量化模型作為它們投資組合風險

2、管理過程中一個必須的組成部分。
　　該研究的目的是提供一個測量外匯投資組合風險的技術。這將會是一個在匯率、利率、商品等金融風險因素建模和一個公司成功的關鍵——對有效財務風險管理的充分理解的兩方面的重大努力。
　　最新的投資組合風險度量是描述對條件或無條件的預定范圍的投資組合的損失分布的統計量。當然，依賴于任何一個特定的統計量去總結一個分布中蘊含的風險是有問題的。在實踐中，風險度量經常以公司為單位被管理者作為限制風險額度的工具

3、來使用。
　　在現代的金融風險管理中，風險價值模型(VaR)的概念發(fā)揮著不可或缺的作用，它被許多大型金融機構使用來測量它們當前持有頭寸的風險程度以及決定為保證安全應當持有的頭寸。風險價值是一個簡易的統計量，它將市場上資產或投資組合暴露的風險量化，或者將市場價格反向變化導致的頭寸價值減少的風險量化。它的吸引力源于它在作為一個風險和在不同的金融工具風險和商業(yè)活動風險一致處理的簡易度量中都能給出很好的解釋。VaR通常是作為一個公司能夠意

4、識到其財務風險的“最大合理損失”的近似。為了生成對于給定投資組合的一個VaR度量，一個公司必須生成一個在特定的時間或“風險范圍”的投資組合價值可能變化的概率分布。
　　值得一提的是，這項研究旨在對風險管理領域作出貢獻，以及強調一些計量經濟學和數學模型，這些模型可以對三種財務回報的典型事實——波動集群，厚尾和非線性依賴進行建模。
　　從根本上說，我們的工作在綜述一些研究人員和投資者感興趣的關于金融回報的決定因素之后，對五種不同

5、的貨幣進行GARCH模型建模，模擬波動率集聚現象。本文中的貨幣匯率指數包含人民幣對美元(CNY/USD)，歐元對美元(EUR/USD)，日元對美元(JPY/USD)，中非法郎對美元(XAF/USD)，南非蘭特對美元(ZAR/USD)，這些貨幣匯率指數分別提供了一個研究，同時也為結合發(fā)達國家、發(fā)展中國家和轉型國家提供了很好的比較。此外，本文使用了EVT模型解決了檢測每個收益率序列的厚尾普遍性問題。本文使用copula函數的概念對金融風險因

6、素的隨機向量的組成部分中間的依賴性進行建模作出了另外的貢獻。最后，我們應用回顧測試來比較不同模型的效果。
　　為了估計我們的外匯投資組合的VaR，我們首先通過一個非對稱GARCH模型和一個EVT方法來對每一個收益對數序列的邊緣分布建模，然后使用copula函數(Gaussian，Student's t，Clayton，Gumbel and Frank)來連接所有的邊緣分布使之成為一個多元分布，從而在每個收益率序列提取出被篩選的殘差