第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来，随着经济全球化的日益加深，汇率波动直接影响着各国以及企业间的经济贸易往来，由此汇率风险也愈发引起人们的重视。商业银行由于其业务及在国民经济中所扮演角色的特殊性，所受到的汇率影响的程度和范围更广。在过去的很长一段时间，中国实行的都是固定汇率制，汇率波动的风险全部由国家承担。2005 年 7 月，中国开始实施有管理的浮动汇率制度，人民币汇率开始呈现双向波动，商业银行面临的汇率风险日益凸显。自 2010 年 6 月中国重新启动汇率改革后，汇率波动幅度增强，汇率风险管理逐渐成为商业银行风险管理的主要对象之一。针对汇率风险管理，许多研究机构和学者都提出了多种管控方法，在数理模型没有普及之前，各国银行广泛使用的是风险敞口法，这一方法虽然对商业银行的汇率风险管理起到了积极作用，但不得不承认其存在较大缺陷，基于此，JP 摩根公司提出了 Va R 方法（Value at Risk），即在险价值法。Va R 能够较好地反映商业银行持有外汇头寸的风险情况，从而使得商业银行能够参照 Va R 值来调整其外汇头寸。随着风险管理方法的不断完善，压力测试、情景分析和回溯检验等方法被提出并运用到实务中，这些方法与 Va R 一起共同构成了 Va R 风险体系。尽管Va R方法受到许多风险管理者的推崇和青睐，但其固有的缺陷亦不容忽视，如不满足凸性，不满足次可加性等，单纯依靠 Va R 进行风险计量在某些情况下可能会产生较大误差。
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1.2 国内外研究综述
国内外对汇率风险管理的研究有很多。有的学者探究汇率风险的影响因素，希望从源头上把控汇率风险，其中汇率变动被大部分学者认为是产生汇率风险的直接原因。Heffernan (1996)[1]认为当未能合理预期汇率变动时，就会产生汇率风险。Fang，Chang 和 Lai（2007）[2]和 Ariza，Osang（2008）[3]等学者在此基础上进行深入研究，认为商业银行面临的汇率风险不仅受汇率波动大小的影响，还受到汇率变动方向的影响。中国学者黄华莉（2002）[4]认为外汇市场由于受到国际经济政治的冲击进而导致的外汇市场供求变化是引起汇率变动的根本影响因素。温彬（2005）[5]则研究了人民币升值背景下，商业银行遭受的由资本充足率、资产负债率、外汇头寸等自身因素引起的汇率风险。汇率风险不但会影响商业银行的外汇资产还会影响其股价，Kasman，Vardar 和 Tunc(2011)[6]通过实证研究发现商业银行的股价变动受到汇率变动的显著影响。引发商业银行汇率风险的内部因素也很多，除了前文提到的资本充足率、资产负债率等资本结构因素外，还有银行自身的性质、规模以及风险管控能力。对于商业银行规模与其汇率风险的关系，学者中存在两种不同的观点，陈海勇和姚先国(2006)[7]，黄志刚和鄢郦(2009)[8]以及 Wheelock 和 Wilson(2012)[9]认为随着银行规模的递增，银行的单位经营成本会随之减少，利润率会增加，同时风险也会降低，即银行业表现出规模递增。另一种观点则认为并非所有银行都存在规模递增，李力，吴瑶明，杨柳(2011)[10]以四大国有银行和一些股份制商业银行为研究对象，实证结果表明四大行均为规模不经济，而大多数商业银行都是规模经济的。
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第 2 章 商业银行汇率风险管理基础理论
本章首先介绍商业银行面临的汇率风险的含义、类型和成因，随后介绍了目前较为常用的三种汇率风险度量方法，为后文联动 CVa R 方法的提出作铺垫。最后介绍了表内、表外管理法以及汇率风险控制工具的选择。
2.1 商业银行汇率风险的含义、类型及成因
汇率风险是由汇率波动引发的相关经济主体当前的资产或负债以及未来的现金流发生损失的可能性，而不是损失本身。通常来说，经济主体参与了国际业务并且使用外币进行收付结算，那么其很有可能会面临汇率风险。对商业银行而言，由于汇率变动导致商业银行拥有的以外币计价的资产或负债面临损失的可能性就是汇率风险。这部分资产或负债通常被称为“风险头寸”、“敞口”或“受险部分”。值得注意的是，商业银行面临的汇率风险并不是来自全部而是部分的以外币计价的资产或负债，这一部分才被称为“敞口”。敞口的形成一般归结于两方面：一是外汇买卖中“超买”或“超卖”的外币持有额；二是经营过程中外汇资产与负债不匹配的部分。从定义来看，商业银行面临的风险是由汇率的变动造成的，除此之外，汇率风险还可能是由于货币错配、汇率变动的时间差和地区差等原因造成。
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2.2 商业银行汇率风险度量方法的选取
汇率风险的度量就是计算当汇率发生对经济主体不利的变动时，经济主体资产损失的大小。在过去相当长的一段时间，中国商业银行对汇率风险都是进行定性分析为主并辅以简单的定量分析，参考的标准可能是全部暴露在风险中的资产的市场价值，这种方法称为名义量法，敞口分析法就是其中之一。随着金融工程技术的发展，更为先进精确的方法被投入应用，包括 Va R 法、压力测试等。当商业银行表内外汇资产头寸与表内外汇负债头寸不匹配时就形成了表内外汇敞口。同理，当商业银行表外多头与表外空头不匹配时就形成了表外外汇头寸，若汇率发生了不利变动，就产生了汇率风险。具体运用外汇敞口法时，商业银行不仅需要计量每种外币各自的敞口风险，还需将折算成本币后的所有外币敞口加总轧差得到外币总敞口。在进行单一外币敞口分析时，应对即期、远期分别考虑并计算它们加总轧差后的总敞口。如果计算结果显示外汇敞口较大，商业银行可以通过套期保值等方法来规避汇率风险。
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第 3 章 中国商业银行汇率风险传导路径及管理现状分析.........18
3.1 中国商业银行汇率风险的传导路径分析......18
3.2 中国商业银行汇率风险管理的原则、流程及现状........20
3.3 中国商业银行汇率风险管理的不足.....22
3.4 本章小结............ 24
第 4 章 联动 CVa R 的测算模型选择与应用设计....... 26
4.1 联动 CVa R 模型的提出与分析.... 26
4.2 GARCH 族模型的引入与分析....28
4.3 外汇头寸联动 CVa R 测算....34
4.4 均值-CVa R 模型应用设计............ 36
4.5 本章小结............ 38
第 5 章 基于 IC-EGARCH 的联动 CVa R 模型实证分析.... 39
5.1 数据样本的基本分析........... 39
5.2 基本描述统计分析...... 40
5.3 GARCH 模型选择与联动 CVa R 测算.......... 45
5.4 结合均值-CVa R 的联动 CVa R 应用分析...... 50
5.5 本章小结............ 52
第 5 章 基于 IC-EGARCH 的联动 CVa R 模型实证分析
5.1 数据样本的基本分析
目前，中国商业银行经营的主要外币是美元和港币。为了选取尽可能多的外币来研究多币种汇率之间的联动性，除了上述两种外币，还将另外选择在商业银行业务中涉及较多的外币。基于此，本文选取美元、欧元、港币和日元兑人民币汇率作为研究对象，分别用 USD/RMB，EUR/RMB，JPY/RMB，HKD/RMB 表示。由于各银行实际采用的外汇牌价存在细微差异，为了简化实证过程，汇率数据选取由央行发布的每日中间牌价日频数据，区间为 2005 年 7 月 21 日至 2016 年 3月 4 日，共 2586 个日频数据。数据源自 wind 数据库。本文选择以下四家银行进行外汇头寸数据的采集：中国银行、中国工商银行，交通银行，中国建设银行（排除农业银行是因其上市时间较短，无法获取完整数据）。测算商业银行外汇头寸 CVa R 主要考虑的是银行持有该外汇头寸的实际数量，而美元在选取的四家银行的外汇业务中都占有较大比重，遂选择上述银行的美元头寸数据作为测算外汇头寸联动 CVa R 的基础。本文选取 2005 至 2015 年四家银行每年年末的头寸数据。各头寸已按当日汇率折算成人民币。数据来自四家银行各年末的年报。
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结论
本文以中国商业银行汇率风险管理为研究对象，探讨联动 CVa R 方法在汇率风险管理上的应用思路。在选取联动 CVa R 的测算模型时，引入了 IC-EGARCH 这一新颖的多元 GARCH 模型，同时将其与另外两个常用的多元 GARCH 模型做对比分析，实证结果凸显 IC-EGARCH 具有降低模型维度的优势，良好的测算效果，还能反映各汇率收益率序列之间的波动溢出。最后将投资组合的思想引入联动 CVa R 构建均值-CVa R 模型，从而为商业银行外汇头寸币种结构的优化提供建议。本文的主要结论有：#p#分页标题#e#
（1）CVa R 弥补了 Va R 数理统计上的缺陷，是一种更严苛的风险管理衡量方法，适合当今日益复杂多变的金融市场对商业银行汇率风险管理的要求。当然，该方法也有它的局限性，对于在经营管理上偏激进的商业银行，CVa R 方法并不适用，此时 Va R 方法于它们而言是较好的选择。
（2）已有研究表明金融系统内部各子市场之间存在波动溢出，具体到每一种外币兑人民币汇率，这些汇率之间也存在相互影响。由于商业银行经营的外汇币种众多，在进行汇率风险管理时对每一外币汇率风险进行单独测算显然不能有效地把控风险。联动 CVa R 模型很好地关注了多币种汇率之间的动态相关性，使商业银行能够全面地量化风险，从而做出整体的风险应对措施。
（3）在对汇率风险进行测算时，多元 GARCH 模型能够捕捉各组汇率收益率数据之间的联动性。在模型的比较中，IC-EGARCH 模型显示了其显著的降维优势，良好的模型预测效果及对各汇率时序数据之间波动溢出即联动性的刻画，商业银行可以尝试运用该模型来测算单位币种汇率收益率联动 CVa R。
（4）调整商业银行外汇头寸币种结构能够有效地减少外汇风险敞口，规避汇率风险，对商业银行汇率风险管理具有重要意义。均值-CVa R 模型能够反映当前商业银行外汇头寸的风险暴露问题，帮助找到最佳的比重结构。商业银行在汇率风险管理中可利用该模型优化外汇头寸币种结构。
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参考文献（略）
