波动率范文精选

摘要：随着中国汇改的推进，汇率波动越来越大，对于中国这些多年来并无需管理汇率风险的进出口企业来说,绝对算得上是一个挑战。但汇率波动不仅带来风险，也能给企业带来机遇。本文对一些特定企业分析，得出出口的本质类似美式看涨期权，并给出中国外贸企业的对策。

关键词：汇率波动企业对策

中国汇改走过三年，很多企业学着如何对自己的风险进行规避，但最基本的还是要改变汇改前中国企业的心态与经营作风，这就有必要深入了解汇率波动率的意义。

假设企业可以自由选择是否出口，以及出口数量为多少时，出口与否即可以看做企业的期权。汇率的随机波动越大，便会增加这一期权的价值。可见，汇率波动会对国际贸易产生影响，但出现正面影响还是负面影响，取决于企业所处的特定条件和对风险的认识。

假设企业的目标是使以本币标价的预期收益最大化。对于一个公司的一定的生产量（y），由于汇率的变动，导致以本币计价的收入随机变动，即等于px+eq(y-x)，p是国内产品价格，q是国外价格，y是总的生产量，x是决定在国内销售的数量，在国外销售的数量就是y-x，e表示直接标价法下的汇率，会随时间变化而变化。

生产决策在汇率变化之前就作出了，即在当前时间0，公司根据当前汇率作出生产量的最优化决策y。这时生产成本为C(y),C是一个以产量为自变量增函数，并且C(0)=0。在时刻1，当汇率已确定，企业根据汇率变动来决定自己的产品在国内外市场上的分配，这时利润为P1=px+eq(y-x)-C(y).销售最优化决策取决于在此时的汇率e。从理论上讲，如果只考虑利润最大化，当汇率向不利于企业出口的方向变化时，即本币升值时，eq〈p，企业决策y=x,出口量为零,反之亦反。现实中，一个理性的决策者不会仅根据汇率变动做出这样极端的决策，因为企业同样关心市场份额，转换成本等因素。所以在实务中，企业决策的变化并没有这么显著。但这种在国内外市场之间的选择仍然是一个价值正相关于波动率的期权。在时刻0，企业只做生产决策，在这时不考虑销售于国外或是国内市场，企业预测的最低收益是将产品全部销售于国内市场时能够取得的收益。出售单个商品，企业的收益为max(eq-p,0)，等价于一个看涨期权，具体来讲，企业即拥有了一个以敲定价格p来购买一个资产的权力，如果该资产的现价eq大于了敲定价格，企业便可以通过执行期权获利。

在时刻0，可以通过Black-Scholes期权定价公式计算出该出口期权的价格（根据该公式，波动率和期权价格也是正向变动的关系），然后用VaR模型来计算汇率风险。通过两者的对比，可得出波动率对企业的总的影响究竟是正面还是负面的。

本文得出，大的汇率波动率可能会增大该类企业的出口，而非传统上认为的抑制出口。汇率波动率会增大企业获利的可能性，使得出口期权价值变大。但对于跨国企业，多变的汇率也暗含着更大的汇率风险，包括交易风险，会计风险和经济风险。这些风险因素就是反向作用于企业的出口愿望，从而降低其出口量。汇率波动率在两种方向上影响相对的大小决定了企业最后决策，这种影响又取决于企业对风险厌恶的相对程度。

摘要：通过对上海证券交易所国债市场指数收益率序列波动特征的研究发现，上交所国债市场指数收益率不但具有非正态性和条件异方差的特点，还具有长记忆性特征。实证研究表明，FIGARCH(1，d，1)模型能够较好地刻画上交所国债指数收益率波动的特征。

关键词：非正态性；条件异方差；长记忆性；FIGARCH(1，d，1)模型

一、问题提出与文献回顾

由于金融类时间序列，如收益率时间序列，往往具有时变性特点和束性趋势，其方差会随着时间变化而变化，呈现出异方差特征。因此对金融类时间序列的刻画，主流的研究方法都是建立在ARCH类模型的基础上进行的。

国外的研究中，Brooks和Simon(1998)按照一定的标准选用特定的GARCH模型来预测美元汇率的收益波动情况；Aguilar，Nydahl(2000)使用GARCH模型来对汇率的波动性进行建模，取得了较好的拟合效果；Torhen、Bollerslev等人(2001)在基于德国马克和日元对美元的汇率值、每日汇率值、每日汇率的波动分布和相关性的基础上，完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件。

在国内，惠晓峰等(2003)基于时间序列GARCH模型对人民币汇率进行预测，发现GARCH模型的预测汇率与实际汇率是非常接近的，拟合曲线几乎完全跟得上实际汇率走势；邹建军(2003)通过研究发现GARCH(1，1)模型对我国沪市收益波动性具有比较好估计和预测效果。牛方磊、卢小广(2005年)运用ARCH类模型对基金市场的波动性进行了研究，发现上证基金指数收益率表现出非正态性和条件异方差的特征，GARCH(1，1)模型对上证基金的波动具有很好的拟合效果。王佳妮、李文浩(2005)应用ARCH类模型分析了1999—2004年欧元、日元、英镑、澳元等四种货币兑美元的汇率。

以上研究表明，ARCH类模型能够比较准确地刻画金融类时间序列，特别是金融收益率时间序列的波动性。因此，本文对我国交易所国债市场波动率的研究，也是以ARCH类模型为基础，通过深入分析交易所国债市场波动率的内在特征，选取合适的模型对其进行刻画。

二、样本选取与统计特征分析

内容摘要：本文利用中信标普国债指数收益率作为国债市场收益率，沪深300指数收益率作为股票市场收益率，对我国国债市场波动率与股票市场波动率在2001年到2011年间的变动趋势进行了考察。实证检验结论表明，在2001年到2011年间，国债市场波动率呈现出显著下降趋势。此外，本文进一步考察了国债市场波动率和股票市场波动率的变化关系，实证结果表明，在2003年到2011年期间，两市场波动率的变动方向显著相反。

关键词：国债市场 股票市场 波动率 变动关系

相关研究概述

国内关于股票市场波动率特征的研究已经有很多。黄后川和陈浪南（2003）对我国股票市场波动率的特性进行了分析，其研究结果表明，上证A股指数的波动率存在显著的持续性和长期记忆特征，且相对于B股指数来说，A股指数的相关度持续性较强。宋逢明和江婕（2003）同样研究了我国股票市场波动率的特性，他们的研究结果表明，由于我国股票市场投资者以散户居多，而且市场存在涨跌幅限制，因此，相对于美国等股票市场成熟的国家来说，虽然在1998年以后我国股票市场的总风险已与成熟市场相当，但是，系统风险在总风险中的比重一直很大，而且，相对稳定性也明显差于成熟市场。李朋和刘善存（2006）根据Campbell et al.（2001）的波动率分解模型，对我国股票市场波动率进行分解为市场、行业和公司波动率，并且研究三种波动率的长期变化趋势；他们的研究结果表明，相对于美国股票市场，我国股票市场在1991年到2004年期间，市场波动率、行业波动率和公司波动率都呈现出下降趋势。而且，按波动率大小排序，我国股票市场中波动最大的是市场波动率，然后依次是公司波动率和行业波动率。

然而，相对于数量可观的股票市场波动率的研究成果，国内关于债券市场波动率的研究则相对较少。吕江林和姜光明（2004）研究了交易所债券波动率的特性，他们对经EGARCH模型回归的残差波动性的实证结果表明，企业债券市场风险高于国债市场，且债券市场风险呈现上升趋势。在与国内债券市场波动率有关的研究中，本文还未发现对波动率随时间变化的趋势进行研究的文献。因此，本文的研究焦点之一便是考察我国国债市场波动率是否随着时间的变化而变化。

在国外学术界，除了分别研究股票市场和债券市场波动率各自的变化特征，还对债券市场波动率变动与股票市场波动率变动之间的关系进行了研究。Reilly et al.（2000）对美国债券市场波动率与股票市场波动率之间的相关性做了市场研究，他们的结果表明，国债市场波动率与股票市场波动率存在非常大的差别，两个市场波动率之间的移动相关系数（moving correlation）随时间的变化而变化。Young and Johnson（2004）研究了瑞士国债市场波动率变动趋势与股票市场波动率变动趋势之间的关系，他们的研究结果表明，瑞士国债市场波动率的变动与股票市场波动率的变动之间不存在着稳定的相关关系。

数据与实证方法

（一）数据选取

【摘要】隐含波动率是一个重要的风险指标。本文用牛顿法对其估计并讨论波动率笑容的成因以及在此情况下的估计方法。

波动率是对资产收益不确定性的衡量，普遍应用于投资组合选择，资产定价以及风险管理各个方面。对波动率的估计十分重要。波动率的估计主要分类两类：一类是历史估计法；另一类是隐含波动率法。历史波动率法包括简单加权移动平均法，GARCH等方法。但无论是等权重的简均还是随机波动的GARCH对真实波动率估计都没有隐含波动率有效。

一、隐含波动率估计

隐含波动率是指在Black-Scholes（BSM）期权定价的公式中，在其他参数已知的情况下，反解出的波动率， BSM公式如下：

其中，C是看涨期权的价值，S为基础资产的现行市价，K是期权和约的执行价格， r是以年利率来表示的无风险利率，T为和约的期限， σ为基础资产收益率的标准差。笔者使用Newton-Raphson方法，迭代公式：

确定一个误差门极限值E，当本次迭代的估计误差|Yi+1-P|＜E时，停止迭代。Yi+1是期权的理论价值，P是期权的实际交易价值，这样就能反解出隐含波动率，这个波动率是面向未来的。

二、隐含波动率笑容成因及估计

隐含波动率不是一个常数。对于同一标的资产来说，波动率应该一致。但事实上不同的到期日和敲定价格会产生不同的隐含波动率，就是所谓波动率笑容。按相同到期日，把执行价格相对于标的资产市场价格的百分比作为自变量（即对执行价格进行了标准化），把相应的隐含波动率作为因变量，可以得到一条隐含波动率随执行价格变化的U型曲线。即当期权处于评价状态附近时，其所对应的隐含波动率处于较低的水平，当期权远离平价状态时，其所对应的隐含波动率将不断增加。会产生这种现象有以下几种解释：

摘要：文章将汇改后人民币汇率的波动区分为“高波动”和“低波动”的两个状态，建立了带马尔科夫状态转换的向量自回归模型，识别了人民币汇率波动的“高波动”和“低波动”状态及其相应的特征，进而实证检验了人民币即期汇率在不同波动状态下对宏观经济所存在的影响。研究发现汇率波动对宏观经济存在着明显的非对称性影响，结果表明，维持人民币汇率“低波动”状态有助于我国经济增长，而维持“高波动”状态则有利于减轻人民币升值所带来的国内通货膨胀压力。

关键词：人民币；汇率波动；MS-VAR

一、引言

本文将汇改后人民币汇率的波动区分为“高波动”和“低波动”的两个状态，建立了带马尔科夫状态转换的VAR模型，识别了人民币汇率波动的“高波动”和“低波动”状态及其相应的特征，进而实证检验了人民币即期汇率在不同波动状态下对宏观经济所存在的非对称性影响。

二、实证模型：带马尔科夫状态转换VAR模型

假设长期购买力平价成立，那么存在以下公式：

et=pt-p*t①

其中et为人民币兑美元的即期汇率（间接标价法），pt-p*t为中美通胀指数取对数后的差值。进一步，假设中美两国的货币市场处于均衡状态，即存在以下形式：

年初以来全球主要资产波动率不断下降，商品、外汇、利率市场均是如此。目前标普VIX指数仅在10左右，远低于历史20的均值水平。市场乐观者认为，低波动率将维持很长时间，这为套息提供了良好环境；也有谨慎者认为，寂静的市场蕴含着反转的风险。

实际上，低波动率蕴含了全球经济环境低增长、低通胀以及宽松货币政策常态化。但各国经济复苏变化、地缘政治风险仍将带来市场波动率阶段性走高。

从历史数据来看，VIX指数的高波动率大多出现在金融危机时期，如1997年的亚洲金融危机、1998年的长期资本管理公司倒闭、2001年的互联网泡沫等。因此目前的低波动率与其说是“新常态”，不如说是在各国央行推行宽松货币环境后，次贷危机和欧债危机的终结。事实上，目前的低波动率在2003年至2006年间也曾较长时间存在。

我们认为，低利率、公众对利率预期稳定是保持资产低波动率的必要条件，这使融资交易的收益率较为稳定。从2000年后的数据看，当美国处在较长的降息周期时，融资美元购买高息新兴市场货币的收益较高，当美联储开始紧缩时，该策略的收益会出现较大的回撤。但是，利率波动对于不同种类资产影响仍存在差异。

相比股市，货币波动与利率波动更为一致，而新兴市场的股市波动率远高于发达市场。可能存在几个方面的原因：第一，外汇市场流动性好、成交量高，资金跨境流动更为便利；第二，股票市场上涨受到盈利驱动，低利率带来的估值扩张影响略小，因此利率与股市波动间的关联度较弱；第三，与发达国家相比，新兴市场股市受流动性影响更大，更易受发达国家货币政策变化冲击，具有更高波动率。

那么，低波动率的宏观环境是否会发生变化呢？我们认为，低增长、低通胀的全球经济环境将维持较长时间，这使利率波动风险较为有限。

在经济增长方面，投资者对于各国增长预期差距不断收窄，从花旗经济意外指数来看，美、欧两地区振幅不断收窄，美国从危机时候的100左右回到目前的10以内，欧元区亦是如此。由于对低增长的经济预期稳定，投资者对低利率的货币政策看法也趋于长期。经济增长波动下降，既在于企业库存周期缩短，也在于消费、投资等内生性增长动力不足。

此外，低通胀为各国央行的宽松货币政策留有较大空间，这增加了政策的可信性，降低了利率波动率。

摘 要：本文着力研究了风电功率的波动特性。本文结合统计学、风电等相关知识，利用回归分析，时间序列分析等多种方法，建立了概率分布模型、核平滑半参数回归模型和自回归滑动平均（ARMA）预测模型。通过对假设的检验，得到了其波动的概率分布，基于此对不同空间尺度和时间尺度的风电机组功率波动进行了波动特性分析和风电场功率在长短时段的预测，并对结果进行了多角度的对比和分析。

关键词：风电功率波动特性；概率统计；正态分布；ARMA模型

随着资源环境约束的日趋严苛，以化石能源为主的能源发展模式必须根本转变。近年来，可再生能源开发的热潮遍及全球。我国已经规划了8个千万kW级的大型风电基地。截至2012年底，我国风电装机容量已超过7000万kW，居世界第1位。风力发电不消耗任何燃料，来源于大气运动，不会因为开发风电而枯竭，是一种可再生能源。风电机组发出的功率主要与风速有关。由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。大规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。

一、风电功率概率分布模型

1.风电功率分布模型建立

因为风电机组风电功率波动具有随机性和不可控性，大量的实验数据表明风电功率并不满足常见的概率分布。我们通过假设检验算法得出最佳概率分布，将处理后数据通过统计算法得出风电功率概率密度曲线和频率分布直方图。最后用所得数据进行曲线拟合和精度分析。

因为我们所求为电功率波动的概率分布，而对于电功率波动实为单位时间内电功率变化情况。对于某风电场中某个1.5MW风电机组中随机抽取出30天中的60000个数据，我们运用一阶差分算法。首先分别得出每5秒内每个风电机组的功率变化情况，并以此为横坐标，通过统计算法得出风电功率波动频率分布直方图。根据所得频率分布直方图，观察概率密度曲线回归拟合结果。

设定上述风电机组为第一组，结果所得此风机的风电功率波动频率分布直方图（图1），我们可以看出此图对于零点处纵轴左右对称，并且中央点最高，然后逐渐向两侧下降，曲线的形式是先向内弯，再向外弯。这些特点完全符合正态分布。我们同时根据概率分布的理论基础：如t分布、F分布都是在正态分布的基础上推导出来，同时u检验也是以正态分布为基础。此外，t分布、二项分布、泊松分布的极限都为正态分布，在一定条件下，可以按正态分布原理处理。以此基础再次确定风机的风电功率符合正态分布。

2015年8月11日，央行推出新的关于人民币汇率中间价报价机制的改革。这是汇率定价权从央行向市场让渡的重大改革举措：新的人民币汇率中间价报价机制下，央行维持持续既定目标汇率的难度显著提高，市场对汇率决定的影响力有望增强。

出于对汇率价格短期内过度波动的担心，央行在人民币汇率中间价报价机制改革之后，采取了不亚于以前的市场干预措施，包括通过数量手段干预外汇市场、举办吹风会稳定市场情绪、强调对跨境资本流动的监管等。但这些措施具有临时性特点，不足以掩盖央行推进汇率形成机制市场化改革的改革初衷。

仅凭中间价报价机制改革还不足以完成人民币汇率形成机制的市场化改革。央行干预外汇市场的两个主要渠道：中间价，央行在外汇市场上数量干预措施。中间价市场化程度提高以后，改革的重点就落在了央行在外汇市场上数量干预措施。

针对数量干预措施改革，一方面要坚持把汇率定价权更多地让渡给市场；另一方面要防止汇率价格脱离经济基本面的严重超调，防止汇率价格剧烈波动对企业带来过于严重的冲击。

宽幅波动

兼顾以上两方面考虑的合理方案，是引入人民币宽幅区间波动。把货币当局完全控制下的固定汇率作为左端，完全交给市场的浮动汇率作为右端，货币当局不同程度的干预规则对应于左右两端的中间方案。左端会带来短期稳定，但积累未来的不稳定并恶化资源配置效率。右端会带来长期的稳定和优化资源配置效率。从左端向右端的改革过程会面临不同中间方案选择，以及相应不同程度的过渡成本。人民币宽幅区间波动能够有效兼顾市场化改革前进方向和有限过渡成本。

人民币宽幅区间波动包括以下几个要点：（1）按照已经宣布的中间价规则行事，货币当局不干预中间价的形成并保持中间价与上一日收盘价的基本连续；（2）明确宣布人民币汇率波幅实施年度波幅上下限管理，人民币/美元每年上下波动幅度不超过7.5%；（3）明确宣布人民币对一篮子货币加权汇率每年上下波动幅度不超过7.5%；（4）当且仅当人民币/美元汇率或者是人民币对一篮子货币的加权汇率突破年波幅7.5%的时候，央行才通过量价配合的方式干预外汇市场，除此以外，人民币汇率完全由市场供求自发决定。

设定上下7.5%的波幅主要是出于两个考虑。其一，扩大波幅不会显著放大汇率波动对实体经济体的冲击。由于中国的出口和进口贸易伙伴分布广泛，汇率对出口竞争力和进口成本的影响主要是来自真实有效汇率的变动，而不是人民币/美元双边名义汇率的变动。从国际经验来看，频繁干预外汇市场并不必然比浮动汇率体制带来更加稳定的真实有效汇率。人民币有效汇率的波动小于日元、韩元和墨西哥比索，但和采取浮动汇率体制的美元、欧元以及印度卢比大致持平。换言之，即便中国转向市场导向的、更灵活的人民币汇率形成机制，人民币真实有效汇率的波幅提高的幅度也很有限，对实体经济的冲击也相对有限。

摘要:次贷危机发生前,汇率与股指存在ARCH效应,且均有不对称信息的冲击,波动存在持续性的影响;次贷危机发生后,汇率与股价都不存在ARCH效应,系统性风险和非系统性风险暴露出来使得汇率对股市的波动影响降低,从而促进投资者风险得到有效对冲。

关键词:汇率;股价;次贷危机;ARCH

中图分类号:F830.92 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2010)03-0077-04

一、引言

2007年初爆发的次贷危机对全球的资本市场尤其是股票市场和金融衍生产品市场产生了深远的影响,更对全球经济增长的态势产生显著的影响。此次危机影响到美国居民消费和企业投资,房地产市场持续疲软,经济增长减缓,美元面临贬值危机。次贷危机由信贷市场向金融市场进一步蔓延,国际金融市场利率大幅波动,引起全球主要股指较大波动。次贷危机的溢出效应日益严重,全球经济面临下行风险。次贷危机对中国汇市与股市的影响主要还是间接的,在心理层面上的作用可能更大一点,并且有逐渐波及实体经济的趋势。因此,当我们讨论人民币汇率对股市的影响时,应该考虑由于次贷危机所产生的结构性变化。

从已有的文献来看,汇率和股票价格波动可能存在关联――正向的、负向的或者是不显著的。从方法差异上来看,主要有协整检验、因果检验和GARCH模型分析方法。导致两者研究结果的差异,既有数据频率的原因(Solnik,1987),也有各国贸易形态的原因(Christopher,Wench,1990)和金融市场的开放度(Ajayi,Friedman,Mehadian,1998)的原因,突发事件也会引发股票价格和汇率关系的差异。Bodart和Paul(2001)发展了股票收益的二元变量――两国GARCH模型的证明。在突发金融事件发生时,如金融危机前后将会导致汇率和股票连动性发生显著的变化。Schamsuddim与Kim(2003)发现:在亚洲金融风暴前,股价对外汇汇率并没有显著的影响,但在亚洲金融风暴后短期内股价和外汇汇率在亚洲金融风暴的连动性则非常强烈。

在新的历史条件下,次贷危机对汇率与股价之间的关系产生怎样的结构性冲击?本文的创新性和研究价值在于:选取2005年7月21日中国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度后的上证指数、日经225指数,日元/人民币汇率的高频数据,采用ARCH模型来分析次贷危机对人民币汇率、日本股票价格变动与中国股票价格指数波动的影响。

二、 数据与研究方法

[摘 要] 美元汇率波动总能在世界范围内产生重大影响，无论是实行固定汇率还是实行浮动汇率的国家，当经济增长引起币值高估时，利益集团都能够通过对美元汇率的投机导致该国的损失并从中获利。

[关键词] 美元汇率 利益集团 挂钩货币

20世纪90年代以来，英镑危机、东南亚危机、日本经济衰退等重大经济金融事件都与美元与相关国家货币的汇率波动有关。无论是采用浮动汇率、金融市场发达的国家，如日本，还是采用固定汇率的、金融市场不够完善的国家，如泰国,尽管在汇率制度安排和金融市场的效率方面存在较大差异，却都受到了美元汇率波动的冲击。以对冲基金、养老基金、投资银行为代表的机构投资者日益成为国际间资本流动和资金融通的重要载体，并形成相关利益集团，在国际金融市场上利用美元汇率的波动和各国政策的漏洞，对实行不同汇率制度的国家进行攻击并从中谋利。

一、利益集团在浮动汇率制度下的谋利机制

在资本自由流动和货币自由兑换的条件下，金融市场上美元汇率的波动屡屡成为影响别国经济运行的重要因素，本文以美元兑日元汇率的波动为例说明如下。

1971年日本采用浮动汇率制后，以经济高速增长为支撑，美元兑日元汇率从1971年360：1缓慢升至1984年底的237.52∶1。产业结构调整后日本出口的汽车等高附加值产品的竞争力已超过美国，美日贸易摩擦日益升级。为此，美国联合其它西方国家共同干预，在《广场协议》签订后六周内抛售了102亿美元，短短一年内美元兑日元汇率从230∶1升至150∶1，升值约50%。由于美日贸易逆差并未改善，对汇率干预和日元进一步升值的预期增强。利益集团调动大量美元资金在低价位购置各种日元资产，如房地产、股票等。日本的宽松型货币政策更助长了投机行为，推动日元资产价值不断膨胀，投机者乘机获得资产价格上涨和日元升值的双重收益。美元汇率的大幅波动使日本当局进退两难，不干预则坐视高额美元储备加速贬值，干预则被迫增加日渐贬值的美元储备，同时加大控制通货膨胀的难度。当大量资本流出导致日元汇率剧烈波动时，中央银行只能以储备流失为代价换取汇率的相对稳定。

可见，在浮动汇率制度下，利益集团主要是利用货币自由兑换及别国经济金融政策和金融市场存在的漏洞，通过操纵资本流动引发美元汇率的大幅波动谋取巨额收益的，但其它国家却因此损失了美元资产，出现增长乏力、停滞甚至陷入经济衰退之中。

二、利益集团在固定汇率制度下的谋利机制