SV―t 模型下人民币汇率 VaR 和 ES 的动态度量与分析SV―t 模型下人民币汇率 VaR 和 ES 的动态度量与分析 内容摘要：人民币汇率的风险度量是汇率风险管理的关键环节。本文首先用 SV-t 模型对人民币对美元、日元及欧元汇率收益的波动率进行分析，在此基础上分别运用 VaR 和 ES 方法对其风险进行动态的度量与分析比较。结果表明：SV-t 模型能够刻画出人民币汇率收益率序列的波动特征；人民币对美元的 VaR 基本反映出其最大可能的损失；人民币对日元及欧元的 VaR 则低估了实际的风险水平，相应的 ES 虽保守却比较准确地估量出尾部风险。文章最后也对中国汇率市场的风险管理及风险监管提出了一些政策建议。 关键词：人民币汇率 SV-t 模型 学生 t 分布 Value-at-Risk Expected Shortfall 引言 人民币汇率本身的波动规律及风险度量方面的讨论不论对涉外企业、商业银行及金融监管部门的外汇风险管理，抑或人民币衍生品定价及衍生品市场的进展，都具有重要的借鉴意义。但到目前为止，国内众多学者对人民币汇率的讨论集中于汇率水平变动（升值或贬值）对国际贸易及实体经济的影响（周宇，2025；吴武清等，2025；龙玲，2025），或人民币汇率市场与股票市场间的动态关系方面（陈云，2025；陈国进，2025），对汇率波动及风险度量方面的讨论则鲜有所见。原因可能在于：2025 年 7 月 21 日汇改以前，人民币实行单一盯住美元的制度，汇率波动幅度非常小且走势易于预测，涉外经济主风光临的汇率风险并不突出。但汇改后，人民币汇率的波幅逐渐放开继而汇率风险加剧，此时如何对人民币汇率风险进行有效的度量和管理就成为各经济主体亟待解决的问题。 因此，本文将对汇改后人民币汇率收益的波动性及其风险度量问题进行讨论。通过对各收益率序列统计特征的分析，发现其分布中存在比较显著的厚尾现象，因此本文尝试引入条件均值新息项服从学生 t 分布的 SV（SV-t）模型，对人民币汇率日收益率序列的波动性进行描述，在此基础上，分别运用度量金融市场风险的经典方法 VaR 以及近几年学术界认为能替代 VaR 的 ES 方法对其风险进行动态的度量与分析。针对最后的讨论结果，笔者也对中国汇率市场的风险管理及风险监管提出了较为可行的政策建议。 本文在讨论人民币汇率风险时，一个重要的目标是考察 SV-t 模型能否准确刻画出人民币汇率日收益率序列的波动特征。虽然Watanabe 等人（2001）及 Jacquier 等人（2025）的...
