收汇风险论文精选(九篇)

第1篇：收汇风险论文范文

关键词：外汇储备 投资组合 汇率风险 收益

外汇储备（Foreign exchange reserves），是一国货币当局持有的国际储备货币。目前，能成为国际储备货币而被其他国家持有的主要是发达国家各自的本国货币，比如美元、欧元、日元、英镑等。

我国外汇储备汇率风险现状

截止2005年底，我国外汇储备余额为8189亿美元，如果再加上香港的1243亿美元，实际上我国已经以9432亿美元的外汇储备位居世界榜首。

在我国8000多亿美元的外汇储备中，美元资产所占比重大约在60%-80%。在这样一种“美元独大”的币种结构下，美元汇率的变动成为我国外汇储备面临的最主要汇率风险。从2002年到2004年，美元相对于其他主要货币的名义有效汇率已下跌了25%左右。由于美国严重的财政与贸易双赤字局面短期内无法改善，很多国际专家认为美元贬值的局面目前仍难以扭转。美国经济学家罗高夫和奥伯斯特菲尔德认为，美国要消除巨大的经常项目逆差，至少需要贬值20%-30%，对我国外汇储备造成的损失可能高达1000亿-1500亿美元，这大约相当于我国GDP的10%，如此之高的损失对于我国是很难承受的。如何有效地防范与管理我国外汇储备的汇率风险已经成为我国外汇储备管理的一个非常重要的课题。

本文尝试通过在外汇储备管理中运用现资组合理论来化解我国外汇储备的汇率风险，以1999年-2005年我国外汇市场的实际汇率为依据，进行均值-方差分析，实证检验了进行不同储备货币的投资组合，可以大大降低我国外汇储备面临的汇率风险。

防范汇率风险的投资组合实证研究

样本币种和样本指标选择

本文主要选取了美元、日元、欧元、英镑、澳元、瑞士法郎和加拿大元这七种主要的世界货币，研究的指标是美元与其他六种货币之间的实际外汇汇率。本文选择这七种货币主要是基于以下几个方面的考虑：第一，根据投资组合理论，一个投资组合中选取的风险资产越多，投资组合的风险则越小。因此，在这里选择了七种世界主要货币进行投资组合，可以在提高投资收益的情况下，降低投资组合的汇率风险。第二，本文选择的七种货币是在国际贸易中占有重要比重的主要发达国家货币，具有很强的代表性，这七种货币之间的相互变动基本上能够反映世界经济的实际情况和变动趋势。第三，所选择的货币也主要是我国的主要贸易伙伴国家的货币，选择这些国家货币进行适当的投资组合，有利于提高我国国际贸易的效率和质量，完善我国外汇管理体制，提高我国外汇管理水平。

本文选择的样本是七种货币在外汇交易市场实际的季度收盘价，选择的期间从1999年12月31日至2005年6月30日，数据来源是中国工商银行外汇交易系统。选取季度数据作为研究对象，主要是基于以下认识：

第一，我国的外汇储备管理不是以追求和赚取短期价格波动收益为目的，而是强调外汇储备的安全性和稳定性，以便更好的为国民经济建设服务，因此不宜参与外汇市场的投机炒作，以季度数据为研究对象，可以更好地反映汇率变化的长期趋势，为国家进行外汇储备的管理提供依据。第二，在选择数据时，更强调外汇汇率的最新变化，即欧元的启动。因此选择的起点是从1999年年底为起点，如果选择的数据时间过早，虽然可以反映汇率之间的长期变化特征，但不能很好地描述外汇市场的最新变化。同时，选择的时期过早也会降低投资组合对现实情况的指导作用，因为按照投资组合理论，投资组合的有效边界是对投资组合起点的反映，而不是对投资组合终点的反映。第三，本文选择季度数据而不是年度数据，一方面是因为年度数据量过小，不能反映出外汇汇率的实际情况，另一方面是因为目前国际金融市场动荡加剧，外汇市场的波动增大，年度数据不能很好地反映外汇汇率变动的真正趋势。此外，年度数据时效性较差，国家根据年度数据进行外汇储备的阶段性调整，容易跟不上外汇市场变化的趋势而增加调整风险。

汇率风险防范的投资组合分析

计算平均收益 本文在计算外汇收益率时，采用的是连续收益率的计算公式，即：ri=ln(Pt/Pt-1)，存款投资风险我们用标准差来表示。通过对1999年12月31日至2005年6月30日的季度数据进行计算，可得以下结果（见表1）。从表1中可以看出：

第一，在计算不同货币的收益时加入了不同货币的存款收益，存款收益是中国工商银行的外汇存款利率表中三个月的存款利率。这主要是因为不同币种的存款收益对不同币种的总收益影响较大，同时也基于投资组合可以进行季度调整的考虑，如果进行调整可以获得适当的存款收益，如果不进行调整则可以进行自动转存而收益不变。

第二，外汇收益风险情况基本上反映了最近几年世界经济发展的实际情况。美国经济长期低迷，经济增长缓慢，投资者对美元的信心开始下降，美元出现了大幅度的贬值现象，美元的平均收益率降低，仅为-0.3809%，欧洲经济出现全面复苏，经济实力不断提高。投资者对欧元、英镑和瑞郎的信心逐渐增强，导致这三种货币的汇率出现了大幅度的上升，平均收益均比较高。此外，澳元和加元也表现良好，平均收益较高，其中澳元的收益是所有币种中最高的，达到了1.2681%。

第三，外汇市场汇率波动幅度增大，市场风险增加。虽然澳元的平均收益最高，但其汇率风险也最大，其平均收益的标准差最高为6.4472%。同时，近段时间，美国经济出现了复苏的趋势，美元的汇率也出现了一定幅度的上涨，导致美元收益一定程度的上涨，这也说明外汇市场汇率波动更加频繁，需要及时关注和防范，通过对投资组合进行适当的调整来规避风险。

第四，从整体上看，英镑和加元成为良好的避险货币。英镑和加元的平均收益都比较高，而其风险水平相对较低，季均标准差分别为3.6795%和3.6913%，是所有七种货币中最低的两种货币，这也反映出这两国的经济比较平稳受市场波动的影响较少，其风险与收益的匹配比较好。

第五，单一投资美元汇率风险巨大，需要进行投资组合化解汇率风险。通过投资组合可以防范非系统风险而不能化解系统风险，因为外汇市场不存在系统风险，所以通过不同币种的投资组合可以分散资产的非系统风险，从理论上讲只要组合中包括所有的币种就可以完全化解非系统风险，但在实际操作中因为非系统风险只存在于少数几种主要储备货币上，因此通过适当的投资组合是可以化解单一币种的汇率风险。

计算协方差矩阵 协方差是度量两种资产收益之间线性关联程度的统计指标，正协方差表示资产收益同向变动；负协方差表示资产收益反向变动。本文根据1999年12月31日至2005年6月30日的季度数据进行计算，得出四种货币的协方差矩阵（见表2、表3）。

从表2和表3中可以看出：

第一，美元与其他六种货币存在负相关。这是由计算公式所决定的，因为美元的升值（贬值）则意味着其他货币的贬值（升值），美元与欧元的相关程度最高，相关系数为-0.99，与加元的相关程度最低，相关系数为-0.58。美元与欧洲区的三种货币相关程度高于其他地区，与瑞郎和英镑的相关系数分别为-0.94和-0.87。

第二，其他六种货币之间存在不同程度的正相关。欧元与瑞郎和英镑的相关程度较高，相关系数分别为0.95和0.82，这也反映了三种欧洲货币的一致性，也反映出欧洲经济发展相当程度的一致性。

第三，按照投资组合理论，在风险资产中加入与资产负相关的资产可以降低组合的风险，其中负相关越大，降低风险的程度越高。因此，在美元资产中加入上述六种货币的资产都会降低资产组合的风险，而其中应该加大欧元在组合中的投资比例。

计算有卖空限制下的投资组合有效前沿 根据投资组合理论的均值-方差模型计算出七种货币进行组合的有效前沿（见图1），从图1中可以得出：

第一，通过进行不同货币的投资组合，可以大大降低外汇市场中存在的汇率风险。如果不进行投资组合而单一的持有美元，则平均收益将为-0.3809%，投资风险为4.7046%，通过进行投资组合后，在相同投资风险4.7046%的情况下，平均收益将达到1.1737%，远远高于单一持有美元的投资收益。

第二，从投资组合的有效前沿中可以发现日元在组合中的比例极低，在风险为0.2044%和收益为0.3983%前，日元的投资比例一直为0。这说明日元在投资组合中，在降低风险和提高收益的作用有限。这与日元投资收益低风险有一定的关系，日元的平均收益为-0.3618%，投资风险为4.9854%。

第三，从投资组合的有效前沿中可以发现欧元在组合中的比例很低，在风险为0.3067%和收益为0.4409%前，欧元的投资比例一直为0。欧元与美元的负相关系数最高几乎是完全负相关，应该能够充分的分散风险和提高收益，原因主要是欧元的风险程度比较高，其风险为5.6370%，仅次于澳元，导致了欧元在投资组合中的比例较低，而与其风险和收益相近的瑞郎在投资组合比例中则较高。

第四，从投资组合的有效前沿中可以发现要想获得较高的投资收益并能承受较高的投资风险时，组合中所需的澳元投资比重则较高，而当要求的投资收益和风险较低时，则组合中的澳元的投资比重为0，即当投资收益和风险低于1.0754%和3.2378%时，投资比重为0，这与澳元投资收益高和风险高相关，澳元的投资收益和风险分别为1.2681%和6.4472%，是组合中投资收益和风险最高的一种货币。

第五，从投资组合的有效前沿中可以发现英镑和加元在组合中的比例一直较高，成为投资组合中主要的货币。这主要是因为这两种货币的风险与收益的匹配比较合理，在降低投资组合风险的同时，提高了投资组合的收益。

外汇储备资产属于风险资产，可以针对各种储备资产的不同风险收益情况进行投资组合，这样在降低风险的同时获得稳定的投资收益。这种做法符合我国外汇储备结构管理中坚持流动性、安全性和盈利性的原则。我国是一个拥有巨额外汇储备的国家，在外汇储备资金运用管理上应该有长期的战略性的规划和创新。

本文实证证明，单一币种的外汇储备风险相当大。因此，多币种的外汇储备组合将是外汇储备结构管理的一个创新选择。

在运用投资组合理论时，本文认为不仅需要对不同货币的汇率变化的历史数据给予充分重视，更重要的是要对外汇市场变化作出合理的市场预期，只有这样才能有效的使用投资组合理论，为我国的外汇储备管理服务。

参考文献：

第2篇：收汇风险论文范文

论文摘要:在人民币汇率形成市场化机制的过程中,外汇风险成为了一种不可低估的风险,是金融风险度量研究的重要部分。本文在归纳外汇风险度量中使用的金融风险度量方法的基础上,根据途径的不同将度量方法分为直接与间接法两大类,并通过分析和比较来探讨各类方法的优势和不足,从而为外汇市场的风险度量提供有效的理论依据。

自从中国外汇制度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以来,中国的外汇风险环境越来越严峻。如何有效地度量外汇风险成为整个金融风险度量过程的重要环节,也是外汇市场经济主体合理规避风险的重要前提。

一、外汇风险的直接度量

外汇风险的直接度量法,是指衡量由于汇率的波动给有关外汇市场经济主体的外汇资产价值带来影响的度量方法。通过这类金融风险度量方法,外汇市场经济主体的管理者可以直接掌握汇率发生变动的情况下外汇投资组合的损失。直接度量外汇风险的金融风险度量法主要有外汇敞口分析、VaR度量方法和极端情况下的各类方法。

在这些方法中,外汇敞口分析可以衡量经济主体因其外币资产和负债组合的不相匹配或外汇买卖的不相匹配而可能产生的外汇亏损或盈利所形成的外汇风险(王璐等,2006)。这种方法具有计算简便、清晰易懂的优点,但它忽略了各币种汇率变动的相关性,难以揭示由于各币种汇率变动的相关性所带来的外汇风险。目前,为大多学者所使用的外汇风险直接度量方法主要是VaR度量法以及在极端情况下所使用的各种直接度量方法。

(一)VaR度量法

VaR的度量法可以将不同市场因子、不同市场的风险集成一个数,较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失的风险。该方法又可以分为参数分析法、非参数分析法以及情景分析等,这些方法各有特点但均存在不足。

参数分析方法是VaR计算中最为常用的方法,一般是建立在汇率波动是正态分布假设之上的,能正确地估计外汇资产价值变动的分布函数,并且在得出该分布函数后准确地计算出该分布函数的参数值。但用它没有考虑到在现实汇率的时间序列波动中表现出来的厚尾现象和非正态汇率波动现象。

非参数的测量方法包括历史数据模拟法和蒙特卡罗模拟法。历史数据模拟法所需数据从历史的收益率序列中取样,在应用过程中不需对外汇市场的复杂结构做出任何假设和考虑汇率波动分布非正态的问题。但当波动率在短期内变化较大时历史模拟法估计不准(Engle,1982),并且选取的历史数据对VaR值的预测有很大影响。另一种非参数方法为蒙特卡罗模拟法,可以用来观测那些人们认为将要发生,但历史观测值中没有出现的事件。该方法考虑到波动性的时变性、厚尾和极端事件,在解决数据的非正态分布等复杂的问题上表现出了极大的灵活性。但由于测量结果取决于模拟的次数,导致该方法耗时、依赖于电脑并且模拟的代价较高。国内学者朱宏泉等(2002)和王春峰等(2000)均发展了用蒙特卡罗模拟计算VaR的新方法,对非参数方法进行了扩展性研究。

情景分析是测量外币资产与负债组合在汇率发生极大的变化时的敏感度,优点是通过计算资产组合面临的潜在的最大损失找出较为脆弱且容易发生问题的部分,便于经济主体对汇率风险的度量与控制。缺点在于其效果很大程度上依赖于有效情景的构造和选择,一旦预期的各种组合变动与实际情况存在较大的差距,对汇率风险分析的结果就会失去实践意义,甚至会引发错误的套利政策从而导致不必要的损失。

(二)极端情形度量法

虽然VaR较为准确地测量了金融市场在正常波动情形下资产组合的外汇风险,但实际金融市场中极端波动情景和事件时有发生。如果这些事件发生,经济变量间和金融市场因子间的一些稳定关系就会被破坏,原有外汇市场因子之间的相关性、价格关系以及波动性都会发生很大改变,而VaR在这种极端市场情景下存在较大的估计误差。为此,人们引入了EVT,CVaR,Copula,ES等方法来测量极端金融市场情景下的外汇风险。

1·极值理论

极值理论(EVT)是可以用来测量外汇风险极端情景下风险损失的一种参数估计方法,是研究分布的尾部状态的强有力的工具,其优点主要有两点:首先,不会像历史模拟法受到历史观测个数的限制,即使对于较小的显著水平的样本外VaR值也可方便求得;其次,该理论没有对收益率分布强加某个特定模型,而是由数据本身来说明尾部分布,这样就降低了模型风险。该方法局限性在于只适合于描述尾部的分布,对于较大的显著水平有可能导致大量的数据浪费。并且估计的VaR的精确性并不是很好,计算方法不易掌握,统计量的分析和估计方法比较困难。

国外学者将极值理论广泛地运用到外汇风险度量实证研究中。Akging(1998)利用极值理论研究了拉丁美洲黑市汇率分布特性;Koedijk(1990,1992)基于极值理论中非参数尾部指数估计,实证研究了东欧7国黑市汇率收益的经验分布;Embrechts(2000)通过实证分析了极值理论的前景和缺陷,并作了全面的总结。国内学者詹原瑞等(2000)以及潘家柱等(2000)讨论了根据极值理论计算VaR的方法;马超群等(2001)提出了完全参数方法,它本质上是参数方法结合极值理论的运用,更进一步发展了该模型,但在我国极值理论的研究仅仅局限于定性分析中,并没有广泛运用到实际操作中来。

2·CvaR模型

条件风险价值CvaR模型(ConditionalValue-at-Risk),即损失超过VaR的条件均值,代表超额损失的平均水平,可以反映金融头寸的潜在损失。CVaR表示损失超过VaR1-α(X)时的条件期望值。假定M是一个随机变量,表示金融资产的损益,VaR1-α(X)表示在100(1-α)%置信水平下的VaR,则CVaR1-α(X)表示损失超过VaR1-α(X)时的期望值:

其中,qα是X的α%分位数。由于损益的分布f(x)没有必要是绝对连续的,通常可以用EX表示离散分布条件下VaR1-α(X)。该模型是一致性风险度量模型,具有次可加性,在一定程度上克服了VaR模型的缺点。它不仅考虑了超过VaR值的频率,而且考虑了超过VaR值损失的条件期望,有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。

Rockafellar等(2000)首先提出了CVaR的概念,认为该方法可以很好的应用于大型投资组合和复杂的情景分析中。由此,国内外很多学者均从VaR与CVaR的比较方面进行研究,如刘小茂等(2005)和殷文琳等(2006)均对VaR和CVaR度量方法进行了比较分析,发现CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性,并给出基于条件风险价值的计量模型以及其在投资组合管理中的应用。

3·ES模型

ES(ExpectedShortfall)模型是在CVaR基础上进行改进的一致性风险度量模型。ESp定义为在一定的置信水平p下,某一资产或投资组合在未来特定时间内的损失超过VaRp的条件期望。假设X为某金融资产的损失,其分布函数为F(x),则ESp(X)可以表示为:

其中,F-1(α)=inf{x|F(x)≥α}。

当损失X的密度函数连续时,ESp可以简单的表示为:

ESp=E{x|F(x)≥p}(3)

Acerbi(2001)提出一般化的ES模型,认为该模型对于损失X的分布没有特殊的要求,在分布函数连续和不连续的情况下都能保持一致性风险度量。因此,该模型不仅可以应用到任何的金融工具的风险度量和风险控制,也可以保证在给定风险量的约束条件下最大化预期收益组合的唯一性。但是目前在我国将ES模型运用到外汇风险度量的研究还没有得到广泛的发展。

4·Copula方法

Copula是一种把多维随机变量的联合分布用其一维边际分布连接起来的函数,可以用它来研究与相形相关或VaR不能描述特征的相关极端事件相联系的一些问题。由于Copula可由随机变量的边际和相关性来确定,能够全面描述随即变量的联合性质,因此正态假设和联合分布建模问题都可以通过该方法来解决。

假定随机变量X和Y分别代表两种外汇资产的损失,它们的边缘分布分别为F(x)和G(y),具有Copula函数C(F(x),G(y),则投资组合的VaR可表示为:

其中,δ代表资产X在投资组合中的权重,γ为限定值,它与置信水平α是相对应的。Copula函数可以解决传统的多元分布函数在实际应用中存在的解析式难处理、约束条件多的缺陷。当外汇组合中的资产已经确定,外汇市场风险可由一个相应的Copula函数来描述,从而构造灵活的多元分布函数,掌握资产组合内各金融资产收益的真实分布与相关关系。

将Copula函数真正应用于金融经济研究近几年才刚刚开始。在Nelsen(1998)比较系统地讨论了Copula的定义和构建方法后,许多学者系统地研究了Copula在金融中的一些应用,如Bouye等(2000),Lindskog(2000)和Clemente等(2003)均运用Copula理论研究了如何建立有效的风险管理度量模型,并验证了该方法在求联合分布函数的便捷和准确性。

在中国,Copula方法的应用才刚刚兴起。吴振翔等(2004)拓展了Copula方法的应用范围,他们运用ArchimedeanCopula方法给出了确定两种外汇最小风险投资组合的方法,并对欧元和日元的投资组合做了相应的风险分析得到了二者的最小风险投资组合;罗薇等(2006)同样基于Copula结合具有不同边际分布模型来计算资产投资组合。但是目前以Copula为基础的相关性测度方法并不完善,属于需要做进一步研究的前沿领域。二、外汇风险的间接度量

上文分析了外汇风险的直接度量方法怎样衡量汇率变动可能给企业带来的直接影响。同时许多学者通过研究发现,由于汇率的变动对于宏观经济变量发生作用从而又通过种种经济的传导机制,最终使企业的价值发生改变。这种未预期到的汇率变动所引起的公司价值的变化也叫外汇风险暴露,企业通常使用回归的方法来度量汇率波动与公司价值变动之间的关系,从而间接描述外汇风险。

外汇风险暴露的度量方法又可以分为两种,一种为资本市场法,另一种为现金流量法。资本市场法认为,外汇风险能影响企业的股票价格,因此Adler和Dumas(1984)首次提出外汇风险暴露可以由股票收益率对汇率波动的敏感度来度量,他们认为一单位汇率变动造成股票价值变动的大小,就是该资产的外汇暴露。因此外汇暴露是一个包括了以上因素的倾斜的回归方程,可以表示成:

P=α+bS+e(5)

其中,P是公司的股票价值,a是常数项;b是暴露的回归系数,表示为b=Cov(P,S)/Var(S);S是汇率的波动;e是残差项,E(e)=Cov(e,S)。

国外许多学者在Adler-Dumas模型上进行了发展,Jorion(1990),Amihud(1994)以及Choi和Prasad(1995)都使用了一个两因素模型:

Rit=αi+βiRmt+γiXt+εit(6)

其中Rit为i公司t期的股价报酬率;Rmt为市场大盘指数报酬率;Xt是t期未预期汇率变动率。

许多学者利用该模型进行实证研究均对其进行发展和完善,Martin(1999)利用指数平滑法发展了一个简单的汇率预测方法來估计投资人对汇率的期望值,这个变量可同时包含过去的汇率变动率和最近一期的汇率变动率,从而使结果比较客观和结构化。Bod-nar和Wong(2000),Parsley和Popper(2002)以及Dominguez和Tesar(2001)也对该模型所度量的外汇风险暴露在变量指标的使用如汇率与市场收益率数据的选取上有建设性的建议。

由于企业在现实外汇交易中,可能不只一种货币的汇率对公司价值造成影响,因此当影响公司价值的汇率由单独一种货币的汇率变为多种货币的汇率后,公司i的价值决定的方程可以变为:

Vi=a+b1S1+b2S2+…+bmSm+c1K1+c2K2+…+cnKn+ei(7)

其中,Sm为影响该公司价值的汇率;m,K为其他因素。可以通过上式求出各种外汇汇率对公司价值的“净影响”,即求出汇率Sm对该公司价值V的偏导数bm,m=1,2,…,m,bm即为i公司面临的货币m的外汇风险暴露。

但是由于许多不发达国家股市的不稳定和不完善,容易受到许多人为因素和政府政策因素的影响而引起波动。许多对不发达国家所进行的股票收益率与外汇波动之间的关系研究结果显示,用资本市场法度量的外汇风险暴露显著性均不是很明显。由此Shapiro(1990)提出,如果ΔPV/Δe(ΔPV为公司价值的变动,Δe为外汇的变动)不等于零时,公司将暴露于外汇风险中。他的研究发现,外汇风险暴露为公司价值因不确定外汇变动的影响而产生的变动,亦即外汇的变动会影响公司的现金流量。因此,他以营运的概念为出发点,认为外汇风险暴露的衡量可以用下面的回归式来衡量:

ACFt=α+AEXCHt+ut(8)

其中,ACF为t期的现金流量变动,AEXCHt为名义汇率变动率,a为常数项,ut为回归式的残差项。Brown(1995),Walsh(1994)以及Martin和Mauer(2003)均采用现金流量法研究企业的外汇风险暴露,其模型表示如下:

Rit=ai0+aixext+ait(9)

其中,Rit为公司i在t时期的营业收入变动率,ext为汇率变动率,ai0为常数项,ait为残差值。由于一个企业的某个时期的营业收入的高低,不仅会受到当期汇率变动的影响,也应受到既往汇率变动的影响。因此,上述学者在该模型的基础上进行改进,加入汇率滞后的因素来探索竞争效果。由于他们均对将企业的月度营业收入代表企业的价值,采用落后四期的汇率变动,约一季度的时间来讨论企业的经营暴露状况:

其中,Rit为公司i在t时期的营业收入变动率,ex为汇率变动率,aki为落后k期的外汇风险暴露系数,εit残差值。用回归方法测量外汇经济风险暴露的优点在于:计算过程非常简便,并且其结果以数量的形式表示出来,简单明了,便于公司的管理人员进行其它定量分析。但该方法也存在着一些不足:第一,在计算外汇风险暴露时,只能计算整个外汇风险暴露,而难以将外汇经济风险暴露与外汇交易风险暴露、外汇会计风险暴露区分开来;第二,在选择模型形式时,若对模型形式的选择根据主观判断进行,则具有较大的随意性;第三,在构造模型时,难以将影响公司价值的所有因素均引入到模型中,从而在计算的外汇风险暴露中,既有外汇风险暴露也包含了其他因素引起的风险暴露,从而从结果上直接表现为模型的拟合效果均不是很好;第四,进行参数估计时,需要大量的数据,常常出现数据不足或数据难以获得的情况。

三、比较与结论

第3篇：收汇风险论文范文

【关键词】人民币汇率；预警机制；防范意识

一、人民币汇率变动对贸易的理论影响

即使马歇尔―勒纳条件成立，本币的贬值能否引起进出口数量变化，而导致国际收支情况好转，仍然是一个不能确定的事情。研究表明，在短期内，由于贬值前的合同可能在贬值后才能到期，本币贬值不能立即导致贸易数量的变化，进出口商品价格的波动，以及数量的变化都需要一定的时间，即存在一定的时滞。在这段时间内，贬值不仅不利于改善国际收支，反而会使其更加恶化[2]。

由公式9可以看出，如果e变大，用外币标价的出口商品不会低至完全传递的水平，用国内货币标价的进口商品不会升至完全传递时的水平。因此出口商品价格的汇率弹性为正，进口商品价格的汇率弹性为负。与完全传递相比，不完全传递时，本币贬值更易于使本国国际收支得到改善。

二、企业外汇风险管理存在的问题

由于长期以来人民币汇率相对稳定，我国涉外企业规避外汇风险的意识比较薄弱，虽然目前在人民币升值的压力下我国的出口销售额仍然保持着良好的上升趋势，都是企业在外汇风险管理中依然存在不少问题[3]。长期以来，我国人民币汇率保持相对稳定，没有给企业带来很大的损失，许多企业在危机发生前并没有意识到外汇风险管理对企业的重要意义。这种外汇风险意识的缺乏本身就意味着企业存在不适当的风险，因为该风险是确实存在的，很可能对企业产生较大的负面影响，如果企业未能识别出来，那么相应的风险控制机制就是不完善的，一旦出现危机，企业不能在短时间内采取有效的措施进行防范，很容易在惊慌失措中遭受巨大的损失甚至破产。目前我国不少外贸企业只看到外汇业务带来的收益而忽略了与收益相关的风险，加上我国进行国际业务的时间并不长，对于外汇风险管理的经验比较少，而且不善于总结外汇风险管理工作。另外，由于企业缺乏风险管理意识，相应的专业人才就比较缺少，不具备全面的金融知识，无法深入了解外汇市场汇率的波动情况，不能对未来汇率走向作出合理的判断，这些都会给企业带来较高的风险水平，进而造成无可挽回的损失。

（一）外汇风险管理体系不健全[4]

如果企业没有形成一个浓厚的企业风险管理文化氛围，就很难建立相应的机制去管理风险。我国很多涉外企业就存在这个问题，没有建立健全的外汇风险管理体系，这对企业而言是个隐患。首先，企业就没有设立专门的机构进行风险管理，更不用说成立专业的外汇风险管理部门。日常经营中，很多企业的外汇业务往往由财务人员负责，而财务人员不具备专门的外汇知识和外汇理财方法，无法使用有效的技巧管控外汇风险，对于外汇市场汇率的变化无能为力。其次，企业没有设立完备的外汇风险监控体系，有效的风险监控体系能够帮助企业及时识别企业面临的风险并对其进行预测和管理，从而降低损失发生的概率，而体系的缺失就很可能使企业无法应对这些风险。

（二）外汇市场不完善

外汇风险管理对外汇市场有高度的依赖性。如果在一个相对开放完善的外汇市场中，涉外企业就能够使用货币期权和货币互换等金融衍生产品进行有效的外汇风险管理，从而降低外汇风险带来的损失。但是就我国而言，外汇市场的发展程度依然比较低，一定范围内受制度约束的力度较大，企业可能就因疲于应付这些规定而忽视汇率变动带来的影响，这些都制约了企业对防范外汇风险的金融工具的选择和降低了外汇风险管理的效果[5]。除此以外，外汇市场高度集中，中国银行等四大国有银行占到外汇市场总交易量的绝大部分，这种垄断现象的存在严重影响了市场资源的合理配置。总之，发展较为缓慢的外汇市场限制了我国外汇风险管理手段的选择，进而影响了外汇风险管理的水平。

三、防范外汇风险的方法

（一）实施灵活的经营战略，提高产品附加值，规避或消除汇率风险

这是规避或消除汇率风险的基本方法。由于我国外贸出口的产品，大多是劳动密集型低附加值的产品，利润率较低。因此，应当调整产品结构，开发高附加值产品，同时要加速产品换代，走差异化、品牌化之路，才是消除汇率风险的基本方法。我国企业应利用本次汇率调整时机，加速产品的升级换代，从而提高出口产品价格，化不利为契机，走差异化、品牌化之路，也能创造出另外一片天地。

（二）运用外汇市场和金融市场的各种金融衍生工具，防范和化解汇率风险。

1、贸易融资法

这是我国外贸企业常用的规避汇率风险的方法。银行借款、进出口押汇、福费廷、贴现是其主要的形式。

2、金融工具法，运用套期交易

远期外汇合约交易。主要用来抵消套期保值者预期的外汇风险，是浮动汇率制国家企业普遍使用的一种汇率避险工具。期货合约交易。它也是根据目前约定的远期汇率在将来到期日办理交割的一种避险交易。货币互换合约。指交易双方按照预先约定的汇率、利率等条件，在约定的期限内，交换两种不同货币的本金。

（三）建立汇率风险预警和管理机制，防范和化解汇率风险

提高风险防范意识，认真制定汇率风险管理的战略目标。首先要提高汇率风险防范意识，同时企业的高管层要把风险管理目标与其整体经营和发展战略结合起来，积极制定和完善汇率风险控制的责任目标，完善相应的规章制度和激励机制，建立汇率风险稽核机制[6]。

强化汇率预测工作，建立汇率风险动态监控机制。财务部门应把汇率风险管理纳入企业财务管理的体系内，安排专人负责并建立汇率风险防范的责任，加强与外汇管理部门及银行的联系，充分利用国际信息网络，分析影响汇率变动的各种因素。

加强外向型财务管理人才的培养，提高企业防范风险的水平。企业必须拥有精通国际金融理论与实践操作的专业外向型财务管理人员，用外汇期权、远期、掉期等金融衍生工具为企业避险套利，以适应企业国际业务发展的需要。

参考文献：

[1]封思贤.人民币实际有效汇率的变化对我国进出口的影响[J].数量经济技术经济研究，2007（4）.

[2]岳昌君.实际汇率与中国双边贸易[J].经济学季刊，2003（2）.

[3]林毅夫.关于人民币汇率问题的思考与政策建议[J].世界经济，2007（3）.

[4]张明.人民币贬值与我国贸易收支的关系研究――关于国际收支弹性理论的实证分[J].金融教学与研究，2001（1）.

[5]谷宇，高铁梅.人民币汇率波动性对中国进出口影响的分析[J].世界经济，2007（10）.

[6]葛炎欢.汇率变动对国际贸易影响文献综述[J].经济论坛，2008（19）.

第4篇：收汇风险论文范文

针对国际工程中承包商面临的汇率风险，本文首先通过对影响汇率的因素和汇率理论进行分析，指出了汇率的随机波动性使得承包商难以可靠预测特定日期的汇率，从而必须面对汇率风险。进而从承包商的角度出发，提出了应对汇率风险的基本思路、阐述了应对汇率风险的具体方法。本文的研究结果表明：汇率风险对承包商经营利润的影响是很大的，是承包商必需应对的风险。作为国际工程的承包商，需要在工程承包中，从项目开发开始直到项目结束的全过程，系统地考虑特定工程项目中所面临的汇率风险，选择适当的方法，比如，优化合同货币组合、在合同中加入调价规定、在 企业 内部总体平衡、利用 金融 工具等，对汇率风险进行控制和管理。

关键词：风险管理；汇率风险；国际工程承包

一导论

在国际工程承包项目中，对各种风险的管理一直是参与项目的各方关注的核心问题之一。在承包商面对的众多风险中，汇率风险是普遍的、不可回避的风险。特别是布雷顿森林体系崩溃之后，在近些年汇率大幅波动的情况下，对汇率风险的管理和应对就更有其紧迫性和现实意义。 论文 网

随着我国与世界 经济 的联系日趋紧密，我国企业在国际工程承包市场中快速 发展 。比如，2000年我国对外工程承包完成的营业额为83.78亿美元，到2004年就达到了174.68亿美元，在五的时间内翻了一番还多。由于我国对外承包工程的主要市场是风险相对较高的新兴的发展

二、国际工程项目中承包商面临的汇率风险

外汇汇率风险是指一个组织、 经济 实体或个人以外币计价的资产(债权、权益)与负债(债务、义务)，因外汇汇率波动而引起其价值上涨或下降的可能。对国际工程承包商而言，外汇风险主要是指由于外汇汇率波动而引起的应收资产和应付债务价值的变化。其主要表现是：第一，即期或延期付款的商品、劳务或工程，在标的物已发货或交付、而货款尚未收支这一期间，外汇汇率变化所发生的风险；第二，以外币计价的国际信贷业务中，在债权债务未清偿前所存在的汇率风险；第三，未交割的远期外汇合同的一方，在该合同到期时，由于汇率变化，交易一方可能用更多或较少货币换取另一种货币的风险。

在国际工程承包中，在承包商开出各类付款保函、业主支付预付款、工程进度款，并扣留质量保证金已成了最基本的安排。在工程实施过程中，承包商以某种方式为项目融资、接受业主的延期付款从而承担汇率风险已成了一般安排。在bot项目中，承包商承担汇率风险的时间经常达到十年以上。另一方面，承包商的融资、采购活动中也经常会涉及到汇率风险。强势货币和弱势货币都可能给承包商带来风险损失。由于承包商还要用本币进行项目结算，因此，本币、外币(可能有不只一种外币)和时间构成了外汇风险的三个基本因素。

汇率风险可能对 企业 造成严重影响。近期发生的东南亚 金融 危机就是一个例证。因国际游资利用相关国家金融体系中的内在不平衡而刻意进行冲击，从泰国开始，各国政府被迫放弃了本币与美元的固定汇率制度，各国货币大幅贬值。原来以固定汇率制度为基础投资于东南亚各国的公司因此而受到了严重冲击。如拥有240亿港元总资产的香港百富勤投资集团有限公司（peregrine investmentsholdings limited），就是因为受到本次东南亚金融危机的打击而被迫倒闭的。我国从事国际工程承包的企业很多缺少相应的生产/施工实体，主要利用自身的融资能力、管理能力和市场渠道承揽工程项目，通过分包/采购合同组成针对特定工程项目的联合体实施工程。在履约过程中，承包商的主要工作是组织协调各方来完成工程的建设。由于市场竞争激烈，承包商的账面预算利润常在10%左右，而工程的建设及收款周期一般要几年。即使正常情况下，汇率在几年的时间内波动10%的情况也是常见的。当以外币作为合同结算货币时，由于汇率的波动，完全有可能大幅减少项目利润，甚至造成项目的亏损。

三、影响汇率的因素及汇率的预测

(一)影响汇率的主要因素

实行浮动汇率制的国家，其汇率(即期/远期)主要取决于对该国货币供求的变化。影响外汇供求变化的因素包括：国际收支状况、国民收入、通货膨胀率的高低、货币供给、财政收支、利率、各国汇率政策和对市场的干预、投机活动与市场心理预期、 政治 与突发因素等。

实行固定汇率政策的国家，其货币的汇率取决于货币当局的政策，其变化趋势更多受政策目标的影响。这里要注意的是，固定汇率是指将本国货币与国际上某个或者某些主要货币(如美元或者一篮子货币)的比率固定，其本币也会跟随该参照货币一同变动。现实中，多数国家都会对汇率进行程度不同的管理或干预，以实现其经济目标。

(二)汇率理论及预测结果分析

第5篇：收汇风险论文范文

本文采用多变量的DCC－MVGARCH(1，1)模型来考察不同市态下我国股市、债市以及汇市三者间的动态相关及其波动的溢出效应。DCC－GARCH模型是Engle等(2002)提出的，该模型不但能克服以往多元GARCH模型不足，有着良好计算优势，且能研究在不同时期的市场信息等因素影响下，多种金融资产之间的动态相关特征。其基本设定形式如下:

二、实证分析

(一)数据说明及描述性统计本文分别选取上证综指、中国国债总指数以及人民币有效汇率指数的对数收益率(分别表示为:R1、R2、R3，且Ri=ln(当天指数收盘价/前一日指数收盘价)，i=1、2、3)来表征我国股市、债市和汇市的价格变动情况。其中上证综指数据取自wind数据库，中债总指数据取自中国债券信息网。为了与股市和汇市所代表序列相一致并能更好地体现人民币的对外价值与相对购买力，因而本文选取人民币有效汇率指数作比，数据来源于锐思数据库。作为经济晴雨表的象征，我国股市自2005年7月人民币汇改后迎来一轮牛市上涨行情，上证综指于2007年10月16日报收6124的历史高位后狂跌至2008年10月28日的1664点，之后，上证指数大多位于2000－3000点间振荡。为了研究在不同市态下我国股市、债市、汇市的价格互动的异化现象，本文将样本区间划分为:阶段一(牛市)，2005年7月22日－2007年10月16日;阶段二(熊市)，2007年10月17日－2008年10月28日;阶段三(振荡市)，2008年10月29日－2013年1月10日。各阶段模型变量描述性统计结果如表1所示:由表1的均值与标准差的检验结果可知，债市与汇市波动要远小于股市波动，且由股市收益率均值可见，阶段一股市普遍处上涨态势，而阶段二则大部分处下跌趋势。偏度与峰度的检验结果均表明三个变量不符合正态分布的特征，这也可从JB统计量看出。另外由Q统计量可知各变量都存在一定的自相关性，且ADF检验的结果表明各变量均为平稳序列。

(二)模型参数估计结果基于DCC－MVGARCH(1，1)模型分别对三个阶段我国股市、债市及汇市的相关性及波动溢出效应进行检验。波动溢出效应的参数估计结果如表2所示;三个不同市态下的股市、债市及汇市间的动态相关性如图1、2、3所示。从表2可知，各阶段βi(i=1、2、3)均在1%水平上显著，且各αii，t(i=1、2、3)也较为显著，这些都表明股市、债市及汇市均存在ARCH效应，即方差时变与波动持续性。就第一阶段(牛市)中αij(i，j=1，2，3;i≠j)的估计结果而言，该期间股市与债市的双向波动溢出效应较为明显(α12、α21均显著);股市的波动增加会促进债市的波动(见α12)，可能的原因是股市的波动意味着市场风险增大，导致资金在市场间的转移。而牛市下并不存在汇市对股市的波动溢出效应，仅对其自身与债市有一定的影响，这与第二、三阶段的检验结果一致，即不同市态下均存在汇市对债市的溢出，且振荡市情形下还存在汇市与债市的双向溢出效应。综合第三阶段振荡市态下的情形以及α13、α31的大小可见，相对而言汇市对股市的波动溢出效应要更显著，也更强于股市对汇市的溢出，这与高海霞等(2007)的研究结论一致。这或是由于相对于股市所传递出的信息，汇市的波动更为关注债市传递的市场利率信息(这也有赖于汇率决定的利率平价理论)、货币供应以及对外贸易等。综合三个阶段的结果可知，除阶段一外，其余时期α12、α21均不显著，即股市与债市间波动溢出效应并不很显著(这与王璐等(2009)、王斌会等(2010)的结论一致)，二者间的价格传递效应较弱，这是由于我国债市仍存在较严重的市场分割现象(分别存在交易所及银行间市场，两市的交易主体及品种等方面有较大差异)以及流动性等因素的影响，使得债市的信息反映不如市场流通及有效性较高的股市。综合图1、2、3可知，三市场间动态相关性存在较大波动，且大小形成鲜明对比。牛市期间三对相关性由大到小排序为:股市与债市、债市与汇市、股市与汇市;熊市期间相关性排序为:股市与汇市、股市与债市、债市与汇市;振荡市态下相关性排序为:债市与汇市、股市与债市、股市与汇市。这是因为对处于第一阶段及之后的第二阶段，人民币刚经历汇改，形成了较明显的升值态势，因而该阶段人民币汇率收益率普遍为负，而股市收益率在牛市期间普遍为正，熊市期间普遍为负，债市指数的收益率则较为稳定。所以，牛市期间，股市与汇市收益为负相关，而熊市期间，股市与汇市收益相关性从三者间最小一跃成为最大。相对而言，牛市期间，股市与债市的相关性稍好(大部分介于0－0．2之间)，而在熊市与振荡市情形下，二者动态相关性较弱，这是由于经历2007年的通胀年后，债市行情在第二阶段处于大起大落态势，因而与股市相关性较差，且方向不一致。同时，在振荡市态下债市与汇市间的相关性最高，且呈现一定的正相关。这或是由于振荡市态下股市波动较大，且收益方向不一致，而汇市在经历2008年金融危机以及2010重启汇改后依然表现出升值的趋势，且该阶段债市的波动相对小于前两期，因而该阶段债市与汇市的相关性更强。

(三)风险传染的异化分析———考虑市场间溢出效应与否的比较基于DCC－GARCH模型分别对不同市态下的我国股市、债市、汇市三个金融市场间的风险传染进行比较分析，其结果如表3、4、5所示。其中，表3给出的是基于DCC－GARCH模型得出的条件方差求得的单市场VaR值，失效天数为当天实际收益率超出所预测的收益率VaR区间的天数总和，失效率为失效天数与样本观察期的比;LR统计量及其p值是检验模型拟合优度及有效性的回测检验(Kupiec，1995)。表4给出的则是不考虑其他市场波动影响下的独立方程所测得的单市场VaR值。由表3可知，在95%和99%的置信度下，股票、国债及汇市的指数收益率的VaR失效率几乎都小于给定的失效率，同时LR统计量也显示所测得的结果除了振动市95%置信水平下的汇市收益率风险值存在一定的高估外，其余都拒绝了显著异于给定置信度的原假设，说明DCC－GARCH模型给出的拟合结果较为合理，而不考虑其他市场波动影响的单方程模型给出的结果大部分显著异于所设定的置信水平，说明模型可靠性较差。可见，由于考虑了其他金融市场波动的影响，基于DCC－GARCH模型所测得的VaR值均要大于单方程所测得的VaR值，即不考虑其他市场波动影响会存在一定程度风险低估。同时也侧面反映出，不考虑其他市场波动影响，三个市场能接受较低的损失收益率;其余相关金融市场波动确实在一定程度上增加了单市场的风险，即存在市场间的风险传染现象，应引起投资组合风险管理的重视。

相较而言，在不同市态下股市的市场波动都要明显高于债市与汇市，这也可从标准差看出;同时熊市下的三个市场波动要高于牛市情形。就拟合效果和失效率的情形而言，牛市与熊市下模型测度的效果好于振荡市的情形，这说明当市场趋势性明显的情况下，模型跟踪效果较优;而趋势不明朗的情形，模型拟合效果较差。为分析投资组合的风险管理问题及多市场间的风险传染，进一步计算三个市场的组合VaR，结果如表5和图4所示，其中，DCC:95%指的是基于DCC－GARCH模型所测得的条件方差－协方差阵根据相应权重计算而来的95%置信水平下的组合VaR值(图4中S、X分别指上下区间);SWA:95%指的是将表4中未考虑其他市场波动影响下的单方程所测得的三个金融市场的VaR值进行简单的加权平均，即PVaR=w＇VaR，w指的是三个市场的权重，本文以(1/3，1/3，1/3)为例。由表5可知，DCC给出的结果无论何种市态还是何种置信度下均大于简单加权平均的结果，标准差的结果也一样，这可从图4中直观看出，也与上文的分析一致，即考虑了其他市场波动影响的投资组合波动性更大，对风险管理的难度也更大。并且，牛市与熊市两个趋势明显市态下的模型拟合结果依然要优于振荡市态下的情形。由LR回测检验的结果和失效率来看，DCC模型给出的组合风险值存在一定的高估，而单方程给出的简单加权平均失效率依然是都要高于预设的置信度。综上可知，不考虑金融市场间的风险传染性，将会倾向于低估风险;金融市场间的波动会增加并引致其他市场的风险，对于投资组合风险管理这点不应忽视。

三、结论与启示

本文采用多元DCC－MVGARCH(1，1)模型分析了不同市态下我国股市、债市以及汇市三者间的动态相关及其波动的溢出效应的异化现象，并对相应的溢出风险进行了量化测度，结论表明:在不同市态下，我国股市与债市间的信息传递效应较弱，这源于我国债市仍存在较严重的市场分割与流动性较弱等现象，使得债市的信息反映不如市场流通及有效性较高的股市;相对于股市信息，汇市的波动更为关注债市传递的市场利率信息、货币供应以及对外贸易等，因而使得汇市对债市的溢出效应要更显著于对股市的。不同市态下，三个金融市场间的动态相关性存在明显异化现象:牛市期间，股市与债市的相关性稍好，而在熊市与振荡市情形下，二者动态相关性较弱;牛市期间，股市与汇市关联性为负;而熊市期间则为正，这也与人民币汇改及升值态势有关。进一步的风险传染的异化分析表明，DCC－GARCH模型的风险测度效果较好，不同市态下股市的市场波动都要明显高于债市与汇市，当市场趋势性明显的情况下，模型跟踪效果较优;相关金融市场间的波动溢出效应不但增加了单市场的风险，同时也增加了组合的风险;不考虑市场间的波动溢出效应会倾向于低估市场风险，即市场间存在风险传染现象，应引起投资组合风险管理的重视。本文的研究可见，自人民币汇改以来，随着热钱不断涌入使得我国汇市的波动日益增强，汇市与股市、债市间的波动溢出性也日益显著，在投资风险的管控中除了关注股市与债市间的相关性与投资转移、资产配置外，还应密切注意汇市波动对股市、债市的影响。

而针对债市与汇市间在不同市态下相关性与溢出效应，央行在采取利率工具调度汇市时应考虑其风险的传染，同时也应进一步完善债市的发展与监管，提高债市的整体销量。同时，在不同的市态下，我国股市、债市及汇市间的波动溢出及风险传染效应不尽相同，且三者间的相关性呈现正负的时变波动性，因而对于同时投资于不同金融市场的投资者而言，需对市场间的动态关联性及风险传染予以重视，若将牛市、熊市与振荡市态下的样本合成一起研究则有可能得不出稳健的结论甚至得到错误的判断。本文的结论也佐证了在不同的经济周期，组合投资的风格应有所不同;投资者应当根据不同市态下各金融市场间动态相关性与风险传染效应的不同，进行资产配置的优化与风险管理。

第6篇：收汇风险论文范文

    [论文摘要] 2005年7月21日我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以来,人民币升值势头强劲。在此背景下,在华跨国公司面临着巨大的交易风险。跨国公司应如何根据一些指标、数据对人民币汇率的波动程度进行预测,并在此基础上确定风险管理的方针,成本控制型或利润创造型,通过选用合理的风险管理方式或其组合进行风险管理以降低交易风险,本文提出了四点建议。 

    2005年7月21日我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以来,人民币对美元升值势头强劲。人民币升值给在华跨国公司的交易风险管理带来了巨大的压力。 

    一、人民币升值背景下交易风险产生原因 

    交易风险是一种外汇风险,指跨国公司进行跨国业务取得外币债权债务后,由于业务发生日的汇率与结算日的不同,而使跨国公司在结算这些外币债权债务时可能出现的损益。 

    在固定汇率制或单方面钉住汇率制(中国进行汇率改革前的汇率制度)下,交易双方之间,如中国和美国,并不会产生交易风险。但在浮动汇率制下,结算货币和本国货币的汇兑关系产生波动,而汇率波动必定造成一方受益一方受损。在人民币升值背景下,以美元为结算货币、人民币为本国货币的在华跨国公司在出口业务上将面对交易风险,即人民币的升值将使公司直接受损,而在进口业务上则会直接受益。 

    交易风险的出现源于汇率的变化和业务发生日与结算日的汇率不同,因此汇率是影响交易风险的关键因素。围绕汇率展开的交易风险管理属于金融风险管理的分支,金融风险管理的理论发展影响着风险管理水平。 

    二、金融风险管理相关理论回顾与综述 

    金融风险管理的产生与发展主要得益于以下原因:首先,在过去的几十年时间里,世界经济与金融市场的环境和规则都发生了巨大的变化。金融市场大幅波动的频繁发生,催生了对金融风险管理理论和工具的需求;其次,经济学特别是金融学理论的发展为金融风险管理奠定了坚实的理论基础;最后,计算机技术为风险管理提供了强大的技术支持。 

    20世纪60年代后,金融学作为一门独立学科的地位得以确立。期间产生了金融学理论界和实务界被广泛接受和运用的经典理论和模型。在风险管理领域,sharp和lintner等人创立“资本资产定价模型”(capm),认为风险资产的定价要和其所承受的风险成正相关关系,并通过无风险资产收益率和风险资产收益率的关系作为定价模型。rose的“套利定价模型”(apt),把影响风险资产收益率的因素加入模型,成功地提出了风险模型在套利技术下的定价原理。black和scholes的“期权定价理论”将影响期权价格的因素定量化,提出了决定期权价格的数学模型,从而使得期权成为可以交易的具有市场价格的金融产品,进而成为风险管理的重要工具。 

    交易风险管理也依赖于管理学的发展。hunter 与timme(1992)指出, 企业管理人发现公司常常暴露在外汇风险中, 不管是进口企业或出口商, 常常面临换算风险和交易风险, 故经理人必须设计外汇的避险策略。面对多种避险策略,管理人必须评估策略的优劣。 

    三、交易风险管理一般模型及方法 

    交易风险管理一般模型主要包括三个方面:一是风险识别和预测;二是对风险控制进行决策;三是选择合适的风险管理技术。 

    1.风险预测 

    交易风险管理是“必修课”,而这门“课程”最重要的基础就是对汇率变动的预测。 

    理论上,在汇率波动的量化上,远期可以参考卡塞尔的购买力平价模型(尽管实证支持并不很有力),而作为短期汇率风险的交易风险来说,利率平价这个套利模型更受推崇,也更具实证价值。 

    2.风险管理决策 

    这个环节将会决定采用哪些方法来进行交易风险的管理。一般来说,风险管理的目标分为两类:一类是成本节约型;另一类是利润创造型。前者指通过风险管理,使交易风险的损失尽可能小,以节约总成本,选择这种目标的公司所采用的风险管理技术多为保守型,且管理相对静态和被动;利润创造型则是保留风险带来的收益,并将风险控制在一定程度,以利润创造为目标的公司使用的风险管理技术较先进,管理更积极,但是会产生新的风险。因为以利润创造型为目标的公司多采用金融衍生工具进行风险管理,而这些工具本身就含有极大的风险。 

    交易风险管理和会计风险管理,一般在进行外汇风险管理时不可兼得。跨国公司需要处理好两者的关系,明确公司更关注哪类风险,并进行相应的风险管理。 

    3.交易风险管理 

    正确选择对外交易中的计价货币、外汇储备、提前和延迟收付款、参加外汇保险等方法可以在成本节约型风险管理中使用。成本节约型企业更多倾向于远期外汇交易,利润创造型公司则偏好期货、期权等金融衍生产品进行套期保值。 

    四、在华跨国公司交易风险管理常用方法及对在华跨国公司交易风险管理的建议 

    1.在华跨国公司交易风险管理常用方法 

    人民币目前正面临单方面升值预期,中国采取的是小幅度渐进升值的方式,在华跨国公司可以清楚预期人民币汇率目前会小幅度持续升值。 

    目前,中国的金融市场并不完善,多种金融产品、金融衍生品缺失,金融服务滞后。因此,在华跨国公司的交易风险管理只好采用传统风险管理方法进行单一管理,即只能是成本节约型的风险管理目标,较为被动。 

    在华跨国公司,目前普遍采用远期外汇交易进行风险管理。远期外汇交易保值是交易双方通过签订外汇交易合同, 事先约定未来的交割币种、数量和汇率,到期按预定条件进行实际交割。一般是客户与银行签订合约,客户通过这种交易,能保证在未来某一时刻,以确定的汇率获得所需货币, 从而有效地避免汇率波动的风险。 

    2.对在华跨国公司交易风险管理的建议 

    根据一般模型,以及实证中的情况,对在华跨国公司交易风险管理提出了一些建议: 

    (1)理论上,在汇率波动的量化上,可以考虑利率平价模型。但是,中国目前的利率并不是完全按照资本市场的供需关系来定的,所以用利率平价模型来进行人民币汇率变动的量化预测是肯定不准确的。而且,在现阶段,人民币汇率制度还是有管理的浮动汇率制。

    根据现实(历史)经验,有两个指标极其需要关注,一个是美元兑人民币一年期海外无本金交割远期外汇(ndf)市场上对人民币远期汇率的报价,另一个就是中国人民银行的外汇掉期业务报价。 

    理论上,根据kaen和hachey,hartman和swanson的研究,他们考察了美国国内利率引导离岸市场利率的情况,提出了着名的“境内优先说”。用在人民币汇率上就应该是国内远期汇率引导ndf。但是,在人民币汇率上,外汇管制弱化了本土信息优势的功能,ndf一直充当了汇率波动引导者的角色。ndf比境内远期要更准确地从事“价格发现”。值得注意的是,在投机资本的驱动指标上,ndf对热钱的风向标作用明显不断增强,同时,国内汇率市场要越来越看重ndf在人民币汇率问题上的位置和冲击的力度。ndf目前的日均交易量已经做到了6亿美元左右,大约在亚洲外汇市场排名第三,其市场规模和地位进步神速。新加坡作为目前最大的人民币ndf离岸市场,其报价已经显着制约了国内人民币对美元远期汇率的报价。香港也具有很大的影响力。 

    另外,中国央行与十家商业银行于2005年11月25日进行了一笔金额达60亿美元的人民币与美元掉期业务,当时将一年期人民币与美元的交易汇率定为7.85。2006年11月24日,外汇即期市场上,美元兑人民币的中间价出现了“惊人的巧合”,报价正好是7.8526。由此可以看出,央行的掉期业务的汇率波动预测极具指导意义。 

    (2)跨国公司在考虑选择成本节约型或利润创造型时应该结合自身情况,甚至针对不同的业务采用不同的目标。一般地,对于金融机构来说,通常采用的是利润创造型风险管理目标。由于金融衍生工具的实质是创造风险的金融票据,且金融机构的核心业务就是与资产的增值紧密相关,因此将风险杠杆化,使用衍生工具管理风险并创造利润是首选。相反地,对于非金融机构来讲,由于这些公司的核心业务仍是商业交易,所以采取传统、简捷、实用的风险管理方式,即对冲风险更为合理。 

第7篇：收汇风险论文范文

【关键词】汇率风险；计量；VaR模型；GARCH类模型

一、引言

随着社会经济的发展和市场经济的不断完善，金融理论和金融实践的不断突破创新，并呈现出蓬勃发展的趋势。然而，在金融创新的背后伴随而来的金融风险也越来越受到人们的关注。自从布雷顿森林体系崩溃以来，我国汇率、利率以及投资过程中的出现的不确定因素也越来越多出现了前所未有的波动现象，所以汇率风险不容忽视。

如何加强金融市场风险管理成为金融理论界的一个重要研究课题和方向，而风险度量是金融风险管理过程中最重要的一个环节。传统上度量风险的方法是方差法或口系数法，但由于这两种方法既无法反映收益偏离均值的方向，又不能准确地反映损失的确切大小，因此人们长期以来一直希望能够找到一种新的度量风险的方法，既能有效地弥补传统方法所存在缺陷，又能比较直观地描述出风险的程度，以便为企业和投资者提供决策依据。

风险价值（Value at Risk，以下简称VaR）便是在这样的背景下新发展出来的衡量风险的方法。运用先进的VaR技术对我国人民币汇率风险进行度量研究，对扩展国内VaR研究的应用领域具有重要意义。

二、文献综述

随着我国市场经济对外开放程度的逐步深入，各国之间的经济联系越来越密切，因而汇率的波动将会对国际贸易和世界经济造成非常大的影响。许多国内外经济学家，致力于汇率风险管理的研究。接下来本文将从国内、国外角度来介绍汇率风险管理现状。

1.国外研究现状

1994年10月，J.P摩根风险管理集团率先推出用于量化市场风险的Riskmetrics（风险矩阵）模型，对VaR模型的原理和具体算法进行了系统总结，标志着国际上对VaR的研究在逐步走向成熟，Risk metrics模型也逐渐成为市场风险度量的基准。Alexander和Baptista（2001）将VaR与均值-方差联系起来分析，检验均值VaR组合选择标准是否与效用最大化一致。他们的结论是这种分析与效用最大化基本一致。但是，风险回避型的人如果采用均值-方差分析，他事实上是选择了具有更高方差的组合。因为将VaR作为均值一方差分析中风险的度量，会发现其风险高于方差本身度量的结果。Ramazan Gengay等（2003）将极值理论和GARCH模型、方差.协方差法（Var-Cov）、历史模拟法进行比较，发现广义帕累托分布（GPD）预测的分位数的波动性较GARCH模型相对稳定，是一种比较好的分位数预测工具。

2.国内研究现状

我国学者最早对VaR进行研究的是郑文通（1997）的《金融风险管理的VaR方法及其应用》，全面地介绍了VaR方法的产生背景、计算方法、VaR方法的用途及引入中国的必要性。随后，刘宇飞（1999）在CvaR模型及其在金融监管中的应用》中，介绍了VaR模型的基本内容，在此基础之上着重论述了其在金融监管中的应用。随着VaR理论的逐步引入，国内学者开始深入对VaR模型的应用进行实证研究，而且更多地集中在市场化程度比较高的股票市场领域，而这些成果把研究的重点放在股票市场上，结合我国股票市场的实际统计特点，综合采用多种VaR技术方法进行实证度量、比较，从中选择适合我国股市现状的VaR模型。同样，由于不同学者选择了不同的样本区间和不同的VaR方法组合，得出的结论也不尽相同，但这为我们进一步研究VaR模型在我国汇率风险领域的应用提供了思路，具有一定参考和借鉴的价值。

到目前为止，国内将VaR模型应用于汇率风险估值的实证研究成果主要有：沈兵（2005）1281在《汇率收益率的异方差：基于不同频率的风险价值度量》一文中，以美元兑日元即期汇率的每日数据和每小时数据为研究对象，以不同的GARCH模型，考察收益率的风险报酬补偿特征和不对称性；然后再应用风VaR险价值理论中的参数法在不同置信度水平下对低频的每日数据和高频的每小时数据进行风险价值度量的比较。

葛明（2003）在《外汇风险暴露分析》一文中，系统地介绍了Adler和Dumas在1984年提出的外汇风险暴露可以用公司价值对于汇率波动的弹性系数来衡量，而这个系数可以从公司的股票收益率对变量一汇率波动进行的简单回归中得到的方法。分析并指出了运用这种方法对外汇风险暴露的大规模研究的可能性。

三、VaR模型对人民币汇率风险的实证度量分析

1.样本选取及数据说明

我国进行了人民币汇率形成机制的重大改革，人民币兑换美元汇率不再是盯住美元的固定汇率制，而是以市场供求为基础的、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动，其波动幅度在逐步扩大，故本文选取的人民币汇率样本从2005年7月21日后下一周的第一个工作日开始，即2005年7月25日，样本区间为2005年7月21日至2013年3月4日，共计1982个样本观测值，数据来源于外汇管理局网站（http：//）。对人民币汇率的原始数据进行对数处理，然后在此基础上进行一阶差分，从而得到几何收益率Rt，即：

（3.1）

2.模型所用数据的检验

应用VaR模型度量人民币汇率风险之前，需要对模型所用的数据进行严格检验，否则模型的运用将失去现实意义。

（1）正态性检验

使用VaR模型度量人民币汇率风险时，不同的VaR模型假设了不同的分布形式来拟合实际分布，其中基于正态分布的居多，目前检验正态分布特性的方法有两种：正态Q―Q图和J-B检验。J-B检验公式为：

（2.2.1）

（其中，N为样本容量；S为偏度；K为峰度），JB统计量服从自由度为2的分布，若JB统计量大于该分布的临界值，将拒绝服从正态分布的原假设。

图3.1 正态Q-Q图

从图3.1看出，人民币汇率对数收益率序列的Q―Q图中部接近直线，而两端有大量的点散布在正态直线之外，上端向右偏离该直线，下端向左偏离该直线，呈现厚尾分布的特征。因此，可以初步拒绝收益率服从正态分布的原假设。

作出收益率直方图（见图3.2）可以看出，在采样区间内，人民币汇率对数收益率的均值为负，偏度小于O，峰度大于3，可以初步判断序列不服从正态分布：偏度小于O，说明负的收益要多于正的收益。同时，从Jarque―Bera统计量看，其伴随概率小于显著性水平1%，拒绝原假设，J-B检验的结果与直方图的直观显示是一致的，进一步表明人民币汇率对数收益率序列不服从正态分布（见表3.1）。

图3.2 直方图和J-B检验结果

通过上面的分析，可以判断样本期内人民币汇率对数收益率序列不服从正态分布，这一假设检验结果与金融时间序列具有尖峰厚尾特征的实际情况是相符的，因而可以考虑选择使用较为复杂的t分布、GED分布等分布形式的VaR模型来度量人民币汇率风险，以期能够更好地刻画尾部特征，提高VaR的度量精度。

（2）异方差检验

方差是估算VaR值的最重要参数，目前各项研究工作基本上是围绕着方差展开以提高VaR模型的精度，做ARCH效应检验检测是否有异方差现象。

对收益率进行建模，由首先按照AIC 准则和SC 准则以及残差的序列相关性LM 检验结果，反复测算后，ARMA（2，1）可以有效消除序列相关性。于是对收益率建模后进行ARCH-LM检验后如表3.1。

由表3.1可得，该模型建模后具有异方差，从滞后1-5阶的ARCH检验都被拒绝没有异方差，所以可得该模型具有异方差，应对该模型进行GARCH建模。

表3.1 人民币汇率对数收益率建模后的ARCH检验

滞后阶数 ARCH统计量 P值 检验结果

1 18.11 0.000 拒绝

2 32.795 0.000 拒绝

5 56.768 0.000 拒绝

10 61.468 0.000 拒绝

15 75.723 0.000 拒绝

3.各种VaR模型对人民币汇率风险的实证度量

本文分别采用参数法VaR模型对人民币汇率进行风险估算，选取的持有期为1日，置信水平分别选取99%，95%。考虑一下几种方法估计从而比较得到最优。

（1）方差一协方差法

使用方差一协方差法利用公式得到VaR值（结果见表3.2）。

表3.2 方差一协方差法估算的VaR值

置信度 VaR（正态分布） VaR（T分布）

1% -0.079 -0.083

5% -0.057 -0.058

10% -0.044 -0.045

注：标准差=0.034

（2）GARCH族模型

根据之前的异方差检验结果可知，人民币汇率对数日收益率序列存在高阶的ARCH效应，故采用GARCH族模型测算动态的VaR。使用GARCH族模型计算VaR的具体步骤如下：

①确定GARCH族模型阶数

对方差建立GARCH族模型之前，首先采用模型参数的z检验统计量、对数似然标准、AIC准则、SIC信息准则进行模型最优阶数的判别，经过反复试算，判断滞后阶数（p，q）为（1，1）比较合适，所以GARCH族模型均为GARCH（1，1）类模型，模型如下：②采用极大似然估计法（Maximum Likelihood Method），分别对正态分布、t分布下的GARCH族模型进行参数估计，从而选择最优的GARCH模型估计VaR。估计结果分别见表3.3和表3.4。

从表3.3中估计的结果来看，GARCH（1，1）-n、EGARCH（1，1）-n 模型的参数在5%显著性水平下均显著。对各估计模型的残差分别做序列相关性Ljing-Box 检验和异方差效应的LM检验，发现其序列相关性和条件异方差现象均得到有效消除，所以上述各模型均能够较好地反映汇率序列的自相关性和异方差现象，进而准确地估计汇率的波动特性。表3.4在残差服从t分布的假设下，各模型的多数参数在在5%显著性水平下均不显著，说明这段时间的收益率序列并不服从t分布。而表3.4的结果表明GARCH（1，1）-T模型估计参数显著，而且残差序列不存在异方差效应，适于估计收益率序列的波动性。

对于GARCH（1，1）模型，无论是在正态分布下，还是在t分布下，均值方程和方差方程的参数估计值在1%的显著性水平下均是显著的，其特点是：μ的估计值显著小于0，反映人民币汇率的均衡收益水平为负，市场的风险较大；t分布中的自由度=4.6269

表3.3 正态分布假设下ARMA-GARCH 模型估计结果

模型类型

GARCH（1，1）-n TARCH（1，1）-n EGARCH（1，1）-n PARCH（1，1）-n

ω 5.74E-07

（0.0000） 5.73E-07

（0.0000） -7.493495

（0.0000） 2.43E-08

（0.8663）*

α1 0.125388

（0.0072） 0.004689

（0.873）* 0.180591

（0.0006） 0.062853

（0.1692）*

β1 0.297966

（0.0240） 0.311719

（0.040） 0.468441

（0.0002） 0.255187

（0.2760）*

γ1 _ 0.179780

（0.037） -0.175629

（0.0002） 0.405796

（0.2331）*

δ _

_ _ 2.465185

（0.054）

表3.4 T分布下的ARAM-GARCH模型结果

模型参数 模型类型

GARCH（1，1）-t TARCH（1，1）-t EGARCH（1，1）-t PARCH（1，1）-t

ω 2.57E-06

（0.7435） 1.77E-05

（0.9668）* -8.218133

（0.6394）* 0.031512

（0.0928）*

α1 6.879907

（0.7478）* 55.79296

（0.9669）* 7.737932

（0.9234）* 1.640791

（0.1316）*

β1 -0.000399

（0.9617）* -0.991127

（0.8592）* -1.067199

（0.1186）* -0.293615

（0.0000）

γ1 _ -0.943465

（0.9762）* -0.150785

（0.1186）* -0.293615

（0.0000）

δ _

_ _ 0.513869

（0.0000）

自由度 2.063477

（0.0000） 2.008177

（0.0000） 2.003155

（0.0000） 2.055612

（0.0000）

③对估计的GARCH（1，1）模型进行检验评价。对残差序列做Q检验，发现在5%的显著水平下，前20阶残差项序列的自相关系数整体不显著；然后对残差再做异方差效应的LM检验，发现残差序列已经显著不存在ARCH效应。

④根据建立的GARCH模型生成人民币汇率对数收益率的条件方差序列。

⑤将代入公式中，得到动态日VaR值。为了衡量每种模型是否有效及选择最优的适合估算人民币汇率风险的VaR方法，需要对VaR模型结果进行准确性检验。

4.准确性检验

VaR模型的准确性检验是指模型的测算结果对实际损失的覆盖程度。VaR模型的准确性是指实际损益结果超过VaR的概率是否小于5%，本文所采用的检验方法是失败频率检验法及LR检验法。

表3.5 VaR充分性检验

模型类型 显著水平 VaR均值 VaR标准差 失败天数 失败率 LR统计量

GARCH（1，1）-n 1% 2.19E-03 5.9229E-05 22 2.48% 22.93*

5% 1.55E-03 4.19433E-05 48 7.59% 7.78*

EGARCH（1，1）-n 1% 2.34E-03 0.000121215 16 2.53% 10.51*

5% 1.51E-03 8.58391E-05 44 6.96% 4.59*

GARCH（1，1）-GED 1% 2.80E-03 0.000597312 12 1.90% 4.08

5% 1.84E-03 0.000351487 41 6.49% 2.70

从表3.5各种VaR方法的失败次数及库柏检验结果可以看到：其中p为置信度，v为自由度。此处自由度为1，求得置信水平1%的临界值为6.63；置信水平为5%的临界值为2.84。根据表4而得到的LR统计量可以看出，模型EGARCH（1，1）-n 优于GARCH（1，1）-n，但是都在拒绝域中，说明这两个模型都低估了汇率风险。因为此处假设的是正态分布，不能捕捉到汇率收益率的厚尾特征。GARCH（1，1）-GED 的LR 统计量在接受域中，可以很好的衡量汇率风险，所以这段时间衡量汇率风险的最有模型是基于GARCH（1，1）-GED 的VaR模型。

四、结论

本文以我国人民币汇率风险度量为切入点，系统地研究了目前国际上主流的市场风险度量模型VaR，再结合我国外汇市场汇率风险的实际情况对各种VaR模型进行了假设检验、实证度量及准确性检验。通过理论与实证研究得出以下几点结论：

（1）自2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来，人民币汇率的波动基本上能够反映外汇市场的供求变化，外汇市场信息传递通畅，投资者更为理性，汇率波动逐步走向市场化，外汇市场的有效性在逐步提高，因而我国具备了使用VaR模型度量人民币汇率风险的前提条件。

（2）结合我国人民币汇率存在的尖峰厚尾、异方差等实际特点，本文认为基于t分布的GARCH（1，1）模型是最优的度量人民币汇率风险的内部模型。

（3）VaR模型并非完美的市场风险度量模型，该方法估计的仅是正常市场波动条件下的金融市场风险暴露，对于金融市场出现的极端情形（如：市场崩溃、金融危机、政治事件及自然灾害等），可能会出现较大的估计误差。虽然目前我国人民币汇率波动相对稳定，尚未经历如此的极端情形和事件，使用VaR模型测度风险对结果估算不会产生很大影响，但未来的情形无法预测到，伴随着我国人民币汇率不波动幅度的逐步放宽，可以考虑使用目前在VaR基础上发展起来的极值理论和压力测试这些重点研究资产损益分布极端尾部事件的方法加以测量。

参考文献

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[13]刘字飞.VaR模型及其在金融监管中的应用[J].经济科学，1999（1）.

[14]王春峰.金融市场风险管理[M].天津：天津大学出版社，2001.

第8篇：收汇风险论文范文

关键词：QDII 汇率风险 人民币升值预期 全球配置

所谓QDII是指在货币没有实现完全可自由兑换、资本项目尚未完全开放的情况下，有限度地允许政府所认可的境内金融投资机构到境外资本市场投资的机制，即国内投资人可以通过QDII投资境外市场。因QDII制度的引入，国内投资人可进行世界范围的资产配置，从而进入全球化投资时代。而次贷风波的不良后果以及其对全球金融市场的负面影响，都超过了之前的市场预料，美国股市振荡导致港股暴跌， QDII基金的销售神话不再重现。

自2005年7月人民币汇率制度改革以来，人民币升值趋势明显。2009年3月1日，人民币兑美元中间价为6.84，与2005年7月22日8.11的水平相比，汇改以来人民币累计升值18.5%。这一升值趋势直接影响了QDII理财产品的表现，并直接影响了后续产品的发行。

汇率风险

汇率风险一般定义为：在不同币别货币的相互兑换或折算中，因汇率在一定时间内发生始料未及的变动，致使有关主体的实际收益与预期收益或实际成本与预期成本发生背离，从而蒙受经济损失的可能性。

QDII相对于境内理财业务最大的不同就在于资金要兑换为外币，将相应的外币投资于国外资本市场，并在取得收益之后再兑换为人民币。两次本外币兑换的时间间隔内的汇率波动有可能使投资收益受损。因此，对于大多数QDII产品而言，浮动汇率制度下人民币汇率风险是无法回避的。其汇率风险因素是在一定时间内外国货币与人民币的相互兑换，风险事故是人民币汇率在一定时间内发生始料未及的变动，风险结果是QDII投资者的实际收益与预期收益发生背离，从而蒙受经济损失。

QDII产品的汇率风险规避

（一）考虑风险因素

分析人民币汇率变动对QDII投资者带来的汇率风险时，不能仅仅考虑人民币兑美元的单边汇率升值趋势。如果其他货币对美元的升值幅度超过人民币对美元汇率的升值幅度，就意味着人民币对这些货币的实际汇率（甚至名义汇率）是贬值的，因此，作为全球资产配置的外币基金，通过合适的国际资产投资组合，同样可以获取人民币对这些货币实际汇率贬值带来的汇兑收益，从而抵消人民币对美元升值所导致的潜在汇率风险。

（二）考虑风险事故

QDII产品的汇率风险事故是人民币汇率在一定时间内发生始料未及的变动，这在人民币汇率改革后也是存在的。人民币处在持续升值的过程中，但是投资者不可能正确地预期人民币升值的具体时间与升值幅度。

尽管目前人民币对美元的升值预期已经被市场所广泛接受，但从中长期来看，人民币是否一直维持现在的升值预期本身就具有不确定性，这根源于人民币对美元汇率存在的不确定性。事实上，近年来人民币升值的速度大大低于预期。同时，人民币对美元升值过程中可能会出现阶段性贬值，即其升值过程不是以直线方式推进的，有时会出现阶段性回调，呈现波浪式上涨的态势。从QDII产品设计角度来应对这个问题，则QDII产品的期限可以设计得更短些，或者增加其流动性，以减少人民币升值的影响。投资者可以根据自己对汇率的预期，随时赎回该产品，通过增加流动性降低汇率风险。不过，只有对汇率变动有比较准确的把握才能取得较为满意的收益率。

（三）考虑风险结果

QDII产品的汇率风险结果是投资者的实际收益与预期收益发生背离，从而蒙受经济损失，这也是客观存在的。要增强和扩大QDII的影响力，必须要完善外汇市场，为投资者提供外汇风险规避手段。一方面，应该扩大零售远期外汇业务、掉期业务的范围，允许QDII投资者与银行进行远期结汇、掉期业务，规避外汇汇率风险。另一方面，应该活跃银行间远期外汇市场，为银行提供良好的转移风险场所。特别是要增加交易主体，尤其是可发行QDII产品基金、信托、保险、证券等金融机构，使他们也有能力为投资者提供汇率风险规避型产品。

结论

人民币是否一直维持现在的升值预期本身具有不确定性，另外，QDII产品的期限也可以设计得更短些，使其更具流动性，以减少人民币升值的影响，同时，可以构建多币种分散化的国际投资组合以消除汇率风险，并获取潜在收益，还可以在设计产品时利用金融衍生工具对汇率风险进行套期保值。从中长期来看，QDII产品必将有较大的发展，同时，其汇率风险规避也仍然是一个具有理论与实际意义的问题。

参考文献：

1.李要深.人民币升值对银行系QDII产品的影响.现代商贸工业，2007

第9篇：收汇风险论文范文

[论文摘要]当前，全球经济日趋一体化，国际间交易往来频繁，由外币结算带来的外汇风险逐渐加大，因此，如何选择合适的方式来回避汇率风险已成为经营中亟待解决的一个问题。本文将主要对外汇交易风险的防范技术进行探讨。

外汇交易交易风险是指企业以外币进行的各种交易中，由于汇率变动使结算时和交易时即签订合同时折算的货币的数额增加或减少的风险。对于交易风险的防范技术，一般可以划分为外部技术和内部技术。

一、防范外汇交易风险的外部技术

1.远期外汇交易。远期外汇交易是指企业或证券交易商与银行达成协议，在未来某一日期按照远期汇率办理外汇收付业务的交易行为。它是当今国内外回避汇率风险普遍的做法之一。

远期外汇交易交易方式具有以下优点：一是防范风险所花的成本低。企业不需要缴纳保证金，而只需支付手续费和风险保证费；二是灵活性较强。我国的银行已开办这项业务，外贸企业可根据自身的实际情况加以利用。如外贸企业在与外商签订进出口合同后，一般要对未来的外汇汇率走势作判断。如果我方为进口方，为防止到期支付外汇时汇率上涨而造成损失，便可与外商签订合同后，立即与银行签订买进外汇的合同，从而将汇率固定下来；如果我方属卖方，为防止到期收汇时汇率下跌而造成的损失，则要与银行签订合同，将此外汇按几个月的远期汇率卖给银行。从上述的交易过程不难看出，远期外汇交易的实质是企业将汇率波动的风险转嫁给银行。所以银行除向企业收取手续费外，还要向企业收取风险保险费，即防范风险的成本。

运用远期外汇交易来防范汇率的风险已被国内外众多企业证明为一种有效的方法。但也有较明显的缺点。采用这种交易方式，要求企业在签订外汇买卖合同时，必须确定企业未来收付的外汇金额，收付期限和交割日等。单对外贸企业来说，外汇收付期限和交割日一般很难确定，为了避免远期外汇交易的这一弊端，外贸企业可利用由远期外汇交易所派生出来的择期外汇交易来回避汇率风险。

2.外汇期货交易。外汇期货交易是指协约双方同意在未来某一日期按约定的汇率买卖一定数量外币的交易。

由于外汇期货套期保值交易在汇率变动不利于进口企业的情况下，可以使进口企业少损失一些外汇，担当汇率变动有利于进口企业时，它又要使进口企业的外汇盈余少一些，这就是外汇期货套期保值的特点。

外汇期货交易与远期外汇交易相比，具有三个优点：第一，投资者范围扩大。在外汇期货市场上,只要按规定缴纳了保证金，任何投资者均可通过经纪人进行外汇期货交易。但是在远期外汇交易中，投资者的范围则比较小，一般是与银行有良好业务关系的大企业和信誉良好的证券交易商才有资格。第二，市场流动性大，市场效率比较高。在外汇期货市场上有大量的套期保值者和投机者存在，所以外汇期货市场上的流动性比较大。第三，外汇期货契约是标准化的合约，交易的货币也仅限于少数币种,所以外汇起获合约比较容易转手和结算。

3.外汇期权交易。外汇期权交易除具备上面所提到的一般特点外，还具有其独特的优越性，主要表现在:(1)外汇期权交易可固定保值成本，使其仅限于期权费;(2)外汇期权交易可对未来发生与否的不确定的外汇交易进行风险管理，因为期权交易获得的是一种权利而不是义务，外汇期权的执行与否，必须视约定价格的计价货币是升值还是贬值而定。

二、防范外汇交易风险的内部技术

1.资产负债调整法。以外币表示的资产负债容易受到汇率波动的影响。币值的变化可能会造成利润下降或折算成本币后债务增加。资产和债务管理是将这些账户进行重新安排或者转换成最有可能维持自身价值甚至增值的货币。这一方法的核心是：尽量持有硬货币资产或软货币债务。硬货币的价值相对于本币或另一种基础货币而言趋于不变或上升，而软货币则趋于下降。作为正常业务的一部分，实施资产负债调整策略有利于企业对交易风险进行自然防范。

2.选择有利的计价货币。外汇风险的大小与外币币种有着密切的联系，交易中收付货币币种的不同，所承受的外汇风险会有所不同。在外汇收支中，原则上应争取用硬货币收汇，用软货币付汇。

3.在合同中订立货币保值条款。在交易谈判时，经过双方协商，在合同中订立适当的保值条款，以防止汇率多变的风险。货币保值条款的种类很多,目前，合同中采用的一般是硬货币保值条款。订立这种保值条款时,需注意三点:首先,要明确规定货款到期应支付的货币;其次,选定另一种硬货币保值;最后，在合同中标明结算货币与保值货币在签订合同时的即期汇率。收付货款时，如果结算货币贬值超过合同规定幅度，则按结算货币与保值货币的新汇率将货款加以调整，使其仍等于合同中原折算的保值货币金额。

4.适当调整商品的价值。在进出口贸易中，一般应坚持出口收硬币,进口付软币的原则，但有时由于某些原因使出口不得不用软货币成交,进口不得不用硬货币成交，这样就存在外汇风险。为了防范风险,可以采取调整价格法，主要有加价保值法和压价保值法。