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摘 要：随着外汇储备规模的不断扩大,储备资产的结构以及风险管理日渐重要.选取2009年1月至2014年12月期间美元、欧元、日元、英镑、澳元、加元以及石油和黄金等八个代表性的储备资产的日收益率数据,通过使用两次绝对偏差模型（MAD模型）计算资产的最优配置,使用VaR-GARCH模型进行配置资产的风险管理,可进一步优化我国外汇储备资产的结构,满足外汇储备管理的安全性原则.
关键词：外汇储备；MAD模型；GARCH模型；储备货币；外汇组合风险；外汇储备结构
中图分类号：F832.6 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2016）04-0045-07
一、引言
改革开放三十多年来,中国经济高速发展,其中,对外贸易居功至伟.特别是中国加入WTO以来,由于国际投资者看好中国经济形势,大量资本进入国内.贸易、资本双顺差使得我国外汇储备长期累积并占据了世界第一的位置.截止到2014年末,我国外汇余额已有3.84万亿美元.巨额的外汇储备为我国开放经济的平稳发展起到了重要作用,同时管理巨额外汇储备的投资风险也面临巨大挑战.
国际货币基金组织（IMF）2014年第四季度公告了发展中国家的外汇储备结构：美元为62.25%,欧元21.48%,日元3.16%,英镑4.48%,加拿大元2.23%,澳元2.07%,其他货币总共占比3.93%.由于我国外汇储备规模在发展中国家占比极大,由以上数据推测我国约有60%的外汇储备投资于美元资产,欧元也占到20%左右.最近研究显示,在国际金融大环境处于长期动荡的背景下,如何平衡风险和收益之间的关系,合理确定外汇的储备结构,已然成为学界研究的热点.
关于外汇储备结构,国外学者很早就开展过相关的研究.比较著名的理论有：Markowitz的资产组合选择模型、Heller和Knight模型以及Dooley模型.通过对外汇储备币种构建Markowitz（1952）的资产组合选择模型,可对各种储备货币的风险和收益进行优化分析.Heller和Knight（1978）通过建立计量模型,关注一国的贸易收支结构和汇率制度,来对该国的外汇管理进行研究.Dooley（1989）等对Heller-Knight模型进行了补充,指出外汇资产结构是贸易流量、外币支付流量和汇率制度共同影响的结果.
外汇储备结构研究的另一个方向是运用VaR方法,综合运用其他模型,从降低外汇风险的角度来优化外汇币种结构.Zong-RunWang等（2010）运用GARCH—EVT—Copula模型,并结合VaR（CVaR）方法,对外汇组合风险进行研究.同时运用多元Copula将研究结果进行扩展,解决了从二维扩展到n维的资产配置问题.姜昱、邢曙光（2010）通过DCC-GARCH-CVaR模型研究了我国外汇储备的汇率风险,并在此基础上,运用Mean-CVaR模型确立我国外汇储备的最优结构.阎素仙、张建强（2012）选取美元、欧元、日元、英镑作为我国外汇储备资产,并运用VaR-GARCH方法及边际VaR工具进行分析,最终给出了降低欧元比重,适当提高日元、英镑比重的结论.余湄、何泓谷（2013）选取8种具有代表性的外汇储备资产,运用绝对偏差模型来计算我国外汇储备的最优结构,结果表明我国需提高澳元、日元占比,降低美元比例.周光友、赵思洁（2014）为研究中国外汇储备的结构风险,利用GARCH模型,结合VaR算法,实证分析了在不同预期收益率假设下的我国外汇储备的最优结构.王桐（2015）以杜利模型为基础,综合考虑我国进出口贸易、外商投资、我国外债以及各储备国的经济实力等要素,并添加未来中国国际政治经济战略（一带一路、亚投行、中韩自贸协定等）作为考量因素,得出我国外汇资产币种结构为：美元55.87%,日元10.37%,欧元18.23%,韩元6.90%,其他货币8.62%.陈珂、徐丹萍和杨胜刚（2015）借鉴了Makin（1971）的方法构建外汇储备币种结构,讨论在效用最大化的情况下,储备资产的安全性、流动性和盈利性三者之间的权衡,通过运用协整分析、格兰杰检验得出我国外汇储备投资总体是风险规避型的.
纵观国内外研究可以看出,尽管学者们从不同角度对外汇储备的币种结构做了深入研究,但是仍然存在一些不足：首先,从“鸡蛋不要放在一个篮子里”的角度来看,大多数研究选择储备资产的种类仍然偏少,导致外汇组合风险没有很好的分散；其次,采用均值方差模型研究外汇储备的结构,需要假设收益率分布的正态性,然而实际情况是外汇资产的收益率分布一般不服从正态分布；最后,使用绝对偏差模型虽然避免了正态性假设的难题,但明显没有考虑风险的因素.
针对以上研究中存在的不足,本文从外汇资产的选择以及优化方法的选用两个方面都做了创新.首先,在外汇储备资产的选择上,选取了美元、欧元、日元、英镑、澳元、加元以及石油和黄金八种资产；其次,在优化方法的选取上,两次运用了绝对偏差模型,特别是在第二次使用绝对偏差模型时不仅考虑了贸易方向和外债结构等刚性约束,更考虑了利用GARCH模型计算出来的外汇储备风险值的约束,解决了上述文献研究中存在的一些不足,实现了收益和风险的新均衡.
二、基于GARCH模型的动态VaR测度
(一)GARCH模型
GARCH模型的数学表达式如下：
xt等于β0+β1xt-1+β2xt-2等+βpxt-s+ut
ut等于σtεt
σt2等于α0+∑pi等于1αiσ2t-i+∑qj等于1θju2t-j
其中α0>0,αi≥0,θj≥0.
GARCH的基本思想是在ARCH模型的基础之上,用一个或两个以上ut平方滞后值代替许多σ2t的滞后值.GARCH（p,q）中的（p,q）是指方差设定中含有q个GARCH项和p个ARCH项.
结论：关于我国外汇储备方面的论文题目、论文提纲、中国外汇储备2018耗尽论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
我国巨额外汇储备结构管理优化分析
摘 要：随着我国经济飞速发展，国际收支双顺差为我国积累了大量外汇储备，储备总额已连续十年稳居世界第一。然而，这样巨额的外汇储备下，仍存在着不容小。
基于VAR模型我国外汇储备、货币供应量和信贷规模关系
外汇储备 货币供应量银行信贷规模引言外汇储备是一国货币当局所持有的、可随时用于对外支付并兑换外国货币的金融资产，是一国储备的主体，可在一定程。
现阶段对我国外汇储备下降原因分析
我国一直是外汇储备大国，然而从2015年我国外汇储备首次出现下降，截止2017年初还再持续下降。外汇储备的下降已经引起了市场的恐慌，再次成为大众。
我国外汇储备结构优化分析
[摘 要] 我国在外汇储备方面具有规模大、结构合理性不高等特点，当汇率波动时会对我国的外汇储备价值产生较大影响。外汇储备能够成为衡量我国综合国力。