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論文關(guān)鍵詞:金融風(fēng)險(xiǎn)度量外匯風(fēng)險(xiǎn)直接度量法間接度量法

論文摘要:在人民幣匯率形成市場(chǎng)化機(jī)制的過(guò)程中,外匯風(fēng)險(xiǎn)成為了一種不可低估的風(fēng)險(xiǎn),是金融風(fēng)險(xiǎn)度量研究的重要部分。本文在歸納外匯風(fēng)險(xiǎn)度量中使用的金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)途徑的不同將度量方法分為直接與間接法兩大類,并通過(guò)分析和比較來(lái)探討各類方法的優(yōu)勢(shì)和不足,從而為外匯市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量提供有效的理論依據(jù)。

自從中國(guó)外匯制度開(kāi)始實(shí)行以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)、有管理的浮動(dòng)匯率制度以來(lái),中國(guó)的外匯風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境越來(lái)越嚴(yán)峻。如何有效地度量外匯風(fēng)險(xiǎn)成為整個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)度量過(guò)程的重要環(huán)節(jié),也是外匯市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的重要前提。

一、外匯風(fēng)險(xiǎn)的直接度量

外匯風(fēng)險(xiǎn)的直接度量法,是指衡量由于匯率的波動(dòng)給有關(guān)外匯市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體的外匯資產(chǎn)價(jià)值帶來(lái)影響的度量方法。通過(guò)這類金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法,外匯市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體的管理者可以直接掌握匯率發(fā)生變動(dòng)的情況下外匯投資組合的損失。直接度量外匯風(fēng)險(xiǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)度量法主要有外匯敞口分析、VaR度量方法和極端情況下的各類方法。

在這些方法中,外匯敞口分析可以衡量經(jīng)濟(jì)主體因其外幣資產(chǎn)和負(fù)債組合的不相匹配或外匯買(mǎi)賣的不相匹配而可能產(chǎn)生的外匯虧損或盈利所形成的外匯風(fēng)險(xiǎn)(王璐等,2006)。這種方法具有計(jì)算簡(jiǎn)便、清晰易懂的優(yōu)點(diǎn),但它忽略了各幣種匯率變動(dòng)的相關(guān)性,難以揭示由于各幣種匯率變動(dòng)的相關(guān)性所帶來(lái)的外匯風(fēng)險(xiǎn)。目前,為大多學(xué)者所使用的外匯風(fēng)險(xiǎn)直接度量方法主要是VaR度量法以及在極端情況下所使用的各種直接度量方法。

(一)VaR度量法

VaR的度量法可以將不同市場(chǎng)因子、不同市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)集成一個(gè)數(shù),較準(zhǔn)確地測(cè)量由不同風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源及其相互作用而產(chǎn)生的潛在損失的風(fēng)險(xiǎn)。該方法又可以分為參數(shù)分析法、非參數(shù)分析法以及情景分析等,這些方法各有特點(diǎn)但均存在不足。

參數(shù)分析方法是VaR計(jì)算中最為常用的方法,一般是建立在匯率波動(dòng)是正態(tài)分布假設(shè)之上的,能正確地估計(jì)外匯資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)的分布函數(shù),并且在得出該分布函數(shù)后準(zhǔn)確地計(jì)算出該分布函數(shù)的參數(shù)值。但用它沒(méi)有考慮到在現(xiàn)實(shí)匯率的時(shí)間序列波動(dòng)中表現(xiàn)出來(lái)的厚尾現(xiàn)象和非正態(tài)匯率波動(dòng)現(xiàn)象。

非參數(shù)的測(cè)量方法包括歷史數(shù)據(jù)模擬法和蒙特卡羅模擬法。歷史數(shù)據(jù)模擬法所需數(shù)據(jù)從歷史的收益率序列中取樣,在應(yīng)用過(guò)程中不需對(duì)外匯市場(chǎng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)做出任何假設(shè)和考慮匯率波動(dòng)分布非正態(tài)的問(wèn)題。但當(dāng)波動(dòng)率在短期內(nèi)變化較大時(shí)歷史模擬法估計(jì)不準(zhǔn)(Engle,1982),并且選取的歷史數(shù)據(jù)對(duì)VaR值的預(yù)測(cè)有很大影響。另一種非參數(shù)方法為蒙特卡羅模擬法,可以用來(lái)觀測(cè)那些人們認(rèn)為將要發(fā)生,但歷史觀測(cè)值中沒(méi)有出現(xiàn)的事件。該方法考慮到波動(dòng)性的時(shí)變性、厚尾和極端事件,在解決數(shù)據(jù)的非正態(tài)分布等復(fù)雜的問(wèn)題上表現(xiàn)出了極大的靈活性。但由于測(cè)量結(jié)果取決于模擬的次數(shù),導(dǎo)致該方法耗時(shí)、依賴于電腦并且模擬的代價(jià)較高。國(guó)內(nèi)學(xué)者朱宏泉等(2002)和王春峰等(2000)均發(fā)展了用蒙特卡羅模擬計(jì)算VaR的新方法,對(duì)非參數(shù)方法進(jìn)行了擴(kuò)展性研究。

情景分析是測(cè)量外幣資產(chǎn)與負(fù)債組合在匯率發(fā)生極大的變化時(shí)的敏感度,優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)計(jì)算資產(chǎn)組合面臨的潛在的最大損失找出較為脆弱且容易發(fā)生問(wèn)題的部分,便于經(jīng)濟(jì)主體對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的度量與控制。缺點(diǎn)在于其效果很大程度上依賴于有效情景的構(gòu)造和選擇,一旦預(yù)期的各種組合變動(dòng)與實(shí)際情況存在較大的差距,對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果就會(huì)失去實(shí)踐意義,甚至?xí)l(fā)錯(cuò)誤的套利政策從而導(dǎo)致不必要的損失。

(二)極端情形度量法

雖然VaR較為準(zhǔn)確地測(cè)量了金融市場(chǎng)在正常波動(dòng)情形下資產(chǎn)組合的外匯風(fēng)險(xiǎn),但實(shí)際金融市場(chǎng)中極端波動(dòng)情景和事件時(shí)有發(fā)生。如果這些事件發(fā)生,經(jīng)濟(jì)變量間和金融市場(chǎng)因子間的一些穩(wěn)定關(guān)系就會(huì)被破壞,原有外匯市場(chǎng)因子之間的相關(guān)性、價(jià)格關(guān)系以及波動(dòng)性都會(huì)發(fā)生很大改變,而VaR在這種極端市場(chǎng)情景下存在較大的估計(jì)誤差。為此,人們引入了EVT,CVaR,Copula,ES等方法來(lái)測(cè)量極端金融市場(chǎng)情景下的外匯風(fēng)險(xiǎn)。

1·極值理論

極值理論(EVT)是可以用來(lái)測(cè)量外匯風(fēng)險(xiǎn)極端情景下風(fēng)險(xiǎn)損失的一種參數(shù)估計(jì)方法,是研究分布的尾部狀態(tài)的強(qiáng)有力的工具,其優(yōu)點(diǎn)主要有兩點(diǎn):首先,不會(huì)像歷史模擬法受到歷史觀測(cè)個(gè)數(shù)的限制,即使對(duì)于較小的顯著水平的樣本外VaR值也可方便求得;其次,該理論沒(méi)有對(duì)收益率分布強(qiáng)加某個(gè)特定模型,而是由數(shù)據(jù)本身來(lái)說(shuō)明尾部分布,這樣就降低了模型風(fēng)險(xiǎn)。該方法局限性在于只適合于描述尾部的分布,對(duì)于較大的顯著水平有可能導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)浪費(fèi)。并且估計(jì)的VaR的精確性并不是很好,計(jì)算方法不易掌握,統(tǒng)計(jì)量的分析和估計(jì)方法比較困難。

國(guó)外學(xué)者將極值理論廣泛地運(yùn)用到外匯風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證研究中。Akging(1998)利用極值理論研究了拉丁美洲黑市匯率分布特性;Koedijk(1990,1992)基于極值理論中非參數(shù)尾部指數(shù)估計(jì),實(shí)證研究了東歐7國(guó)黑市匯率收益的經(jīng)驗(yàn)分布;Embrechts(2000)通過(guò)實(shí)證分析了極值理論的前景和缺陷,并作了全面的總結(jié)。國(guó)內(nèi)學(xué)者詹原瑞等(2000)以及潘家柱等(2000)討論了根據(jù)極值理論計(jì)算VaR的方法;馬超群等(2001)提出了完全參數(shù)方法,它本質(zhì)上是參數(shù)方法結(jié)合極值理論的運(yùn)用,更進(jìn)一步發(fā)展了該模型,但在我國(guó)極值理論的研究?jī)H僅局限于定性分析中,并沒(méi)有廣泛運(yùn)用到實(shí)際操作中來(lái)。

2·CvaR模型

條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CvaR模型(ConditionalValue-at-Risk),即損失超過(guò)VaR的條件均值,代表超額損失的平均水平,可以反映金融頭寸的潛在損失。CVaR表示損失超過(guò)VaR1-α(X)時(shí)的條件期望值。假定M是一個(gè)隨機(jī)變量,表示金融資產(chǎn)的損益,VaR1-α(X)表示在100(1-α)%置信水平下的VaR,則CVaR1-α(X)表示損失超過(guò)VaR1-α(X)時(shí)的期望值:

其中,qα是X的α%分位數(shù)。由于損益的分布f(x)沒(méi)有必要是絕對(duì)連續(xù)的,通常可以用EX表示離散分布條件下VaR1-α(X)。該模型是一致性風(fēng)險(xiǎn)度量模型,具有次可加性,在一定程度上克服了VaR模型的缺點(diǎn)。它不僅考慮了超過(guò)VaR值的頻率,而且考慮了超過(guò)VaR值損失的條件期望,有效的改善了VaR模型在處理?yè)p失分布的后尾現(xiàn)象時(shí)存在的問(wèn)題。

Rockafellar等(2000)首先提出了CVaR的概念,認(rèn)為該方法可以很好的應(yīng)用于大型投資組合和復(fù)雜的情景分析中。由此,國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者均從VaR與CVaR的比較方面進(jìn)行研究,如劉小茂等(2005)和殷文琳等(2006)均對(duì)VaR和CVaR度量方法進(jìn)行了比較分析,發(fā)現(xiàn)CVaR獨(dú)有的次可加性最能顯示它相對(duì)于VaR的優(yōu)越性,并給出基于條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)量模型以及其在投資組合管理中的應(yīng)用。

3·ES模型

ES(ExpectedShortfall)模型是在CVaR基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一致性風(fēng)險(xiǎn)度量模型。ESp定義為在一定的置信水平p下,某一資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定時(shí)間內(nèi)的損失超過(guò)VaRp的條件期望。假設(shè)X為某金融資產(chǎn)的損失,其分布函數(shù)為F(x),則ESp(X)可以表示為:

其中,F-1(α)=inf{x|F(x)≥α}。

當(dāng)損失X的密度函數(shù)連續(xù)時(shí),ESp可以簡(jiǎn)單的表示為:

ESp=E{x|F(x)≥p}(3)

Acerbi(2001)提出一般化的ES模型,認(rèn)為該模型對(duì)于損失X的分布沒(méi)有特殊的要求,在分布函數(shù)連續(xù)和不連續(xù)的情況下都能保持一致性風(fēng)險(xiǎn)度量。因此,該模型不僅可以應(yīng)用到任何的金融工具的風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)控制,也可以保證在給定風(fēng)險(xiǎn)量的約束條件下最大化預(yù)期收益組合的唯一性。但是目前在我國(guó)將ES模型運(yùn)用到外匯風(fēng)險(xiǎn)度量的研究還沒(méi)有得到廣泛的發(fā)展。

4·Copula方法

Copula是一種把多維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布用其一維邊際分布連接起來(lái)的函數(shù),可以用它來(lái)研究與相形相關(guān)或VaR不能描述特征的相關(guān)極端事件相聯(lián)系的一些問(wèn)題。由于Copula可由隨機(jī)變量的邊際和相關(guān)性來(lái)確定,能夠全面描述隨即變量的聯(lián)合性質(zhì),因此正態(tài)假設(shè)和聯(lián)合分布建模問(wèn)題都可以通過(guò)該方法來(lái)解決。

假定隨機(jī)變量X和Y分別代表兩種外匯資產(chǎn)的損失,它們的邊緣分布分別為F(x)和G(y),具有Copula函數(shù)C(F(x),G(y),則投資組合的VaR可表示為:

其中,δ代表資產(chǎn)X在投資組合中的權(quán)重,γ為限定值,它與置信水平α是相對(duì)應(yīng)的。Copula函數(shù)可以解決傳統(tǒng)的多元分布函數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中存在的解析式難處理、約束條件多的缺陷。當(dāng)外匯組合中的資產(chǎn)已經(jīng)確定,外匯市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可由一個(gè)相應(yīng)的Copula函數(shù)來(lái)描述,從而構(gòu)造靈活的多元分布函數(shù),掌握資產(chǎn)組合內(nèi)各金融資產(chǎn)收益的真實(shí)分布與相關(guān)關(guān)系。

將Copula函數(shù)真正應(yīng)用于金融經(jīng)濟(jì)研究近幾年才剛剛開(kāi)始。在Nelsen(1998)比較系統(tǒng)地討論了Copula的定義和構(gòu)建方法后,許多學(xué)者系統(tǒng)地研究了Copula在金融中的一些應(yīng)用,如Bouye等(2000),Lindskog(2000)和Clemente等(2003)均運(yùn)用Copula理論研究了如何建立有效的風(fēng)險(xiǎn)管理度量模型,并驗(yàn)證了該方法在求聯(lián)合分布函數(shù)的便捷和準(zhǔn)確性。

在中國(guó),Copula方法的應(yīng)用才剛剛興起。吳振翔等(2004)拓展了Copula方法的應(yīng)用范圍,他們運(yùn)用ArchimedeanCopula方法給出了確定兩種外匯最小風(fēng)險(xiǎn)投資組合的方法,并對(duì)歐元和日元的投資組合做了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)分析得到了二者的最小風(fēng)險(xiǎn)投資組合;羅薇等(2006)同樣基于Copula結(jié)合具有不同邊際分布模型來(lái)計(jì)算資產(chǎn)投資組合。但是目前以Copula為基礎(chǔ)的相關(guān)性測(cè)度方法并不完善,屬于需要做進(jìn)一步研究的前沿領(lǐng)域。二、外匯風(fēng)險(xiǎn)的間接度量

上文分析了外匯風(fēng)險(xiǎn)的直接度量方法怎樣衡量匯率變動(dòng)可能給企業(yè)帶來(lái)的直接影響。同時(shí)許多學(xué)者通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),由于匯率的變動(dòng)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量發(fā)生作用從而又通過(guò)種種經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)機(jī)制,最終使企業(yè)的價(jià)值發(fā)生改變。這種未預(yù)期到的匯率變動(dòng)所引起的公司價(jià)值的變化也叫外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露,企業(yè)通常使用回歸的方法來(lái)度量匯率波動(dòng)與公司價(jià)值變動(dòng)之間的關(guān)系,從而間接描述外匯風(fēng)險(xiǎn)。

外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的度量方法又可以分為兩種,一種為資本市場(chǎng)法,另一種為現(xiàn)金流量法。資本市場(chǎng)法認(rèn)為,外匯風(fēng)險(xiǎn)能影響企業(yè)的股票價(jià)格,因此Adler和Dumas(1984)首次提出外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露可以由股票收益率對(duì)匯率波動(dòng)的敏感度來(lái)度量,他們認(rèn)為一單位匯率變動(dòng)造成股票價(jià)值變動(dòng)的大小,就是該資產(chǎn)的外匯暴露。因此外匯暴露是一個(gè)包括了以上因素的傾斜的回歸方程,可以表示成:

P=α+bS+e(5)

其中,P是公司的股票價(jià)值,a是常數(shù)項(xiàng);b是暴露的回歸系數(shù),表示為b=Cov(P,S)/Var(S);S是匯率的波動(dòng);e是殘差項(xiàng),E(e)=Cov(e,S)。

國(guó)外許多學(xué)者在Adler-Dumas模型上進(jìn)行了發(fā)展,Jorion(1990),Amihud(1994)以及Choi和Prasad(1995)都使用了一個(gè)兩因素模型:

Rit=αi+βiRmt+γiXt+εit(6)

其中Rit為i公司t期的股價(jià)報(bào)酬率;Rmt為市場(chǎng)大盤(pán)指數(shù)報(bào)酬率;Xt是t期未預(yù)期匯率變動(dòng)率。

許多學(xué)者利用該模型進(jìn)行實(shí)證研究均對(duì)其進(jìn)行發(fā)展和完善,Martin(1999)利用指數(shù)平滑法發(fā)展了一個(gè)簡(jiǎn)單的匯率預(yù)測(cè)方法來(lái)估計(jì)投資人對(duì)匯率的期望值,這個(gè)變量可同時(shí)包含過(guò)去的匯率變動(dòng)率和最近一期的匯率變動(dòng)率,從而使結(jié)果比較客觀和結(jié)構(gòu)化。Bod-nar和Wong(2000),Parsley和Popper(2002)以及Dominguez和Tesar(2001)也對(duì)該模型所度量的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露在變量指標(biāo)的使用如匯率與市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)的選取上有建設(shè)性的建議。

由于企業(yè)在現(xiàn)實(shí)外匯交易中,可能不只一種貨幣的匯率對(duì)公司價(jià)值造成影響,因此當(dāng)影響公司價(jià)值的匯率由單獨(dú)一種貨幣的匯率變?yōu)槎喾N貨幣的匯率后,公司i的價(jià)值決定的方程可以變?yōu)?

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

其中,Sm為影響該公司價(jià)值的匯率;m,K為其他因素?？梢酝ㄟ^(guò)上式求出各種外匯匯率對(duì)公司價(jià)值的“凈影響”,即求出匯率Sm對(duì)該公司價(jià)值V的偏導(dǎo)數(shù)bm,m=1,2,…,m,bm即為i公司面臨的貨幣m的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露。

但是由于許多不發(fā)達(dá)國(guó)家股市的不穩(wěn)定和不完善,容易受到許多人為因素和政府政策因素的影響而引起波動(dòng)。許多對(duì)不發(fā)達(dá)國(guó)家所進(jìn)行的股票收益率與外匯波動(dòng)之間的關(guān)系研究結(jié)果顯示,用資本市場(chǎng)法度量的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露顯著性均不是很明顯。由此Shapiro(1990)提出,如果ΔPV/Δe(ΔPV為公司價(jià)值的變動(dòng),Δe為外匯的變動(dòng))不等于零時(shí),公司將暴露于外匯風(fēng)險(xiǎn)中。他的研究發(fā)現(xiàn),外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露為公司價(jià)值因不確定外匯變動(dòng)的影響而產(chǎn)生的變動(dòng),亦即外匯的變動(dòng)會(huì)影響公司的現(xiàn)金流量。因此,他以營(yíng)運(yùn)的概念為出發(fā)點(diǎn),認(rèn)為外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的衡量可以用下面的回歸式來(lái)衡量:

ACFt=α+AEXCHt+ut(8)

其中,ACF為t期的現(xiàn)金流量變動(dòng),AEXCHt為名義匯率變動(dòng)率,a為常數(shù)項(xiàng),ut為回歸式的殘差項(xiàng)。Brown(1995),Walsh(1994)以及Martin和Mauer(2003)均采用現(xiàn)金流量法研究企業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露,其模型表示如下:

Rit=ai0+aixext+ait(9)

其中,Rit為公司i在t時(shí)期的營(yíng)業(yè)收入變動(dòng)率,ext為匯率變動(dòng)率,ai0為常數(shù)項(xiàng),ait為殘差值。由于一個(gè)企業(yè)的某個(gè)時(shí)期的營(yíng)業(yè)收入的高低,不僅會(huì)受到當(dāng)期匯率變動(dòng)的影響,也應(yīng)受到既往匯率變動(dòng)的影響。因此,上述學(xué)者在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),加入?yún)R率滯后的因素來(lái)探索競(jìng)爭(zhēng)效果。由于他們均對(duì)將企業(yè)的月度營(yíng)業(yè)收入代表企業(yè)的價(jià)值,采用落后四期的匯率變動(dòng),約一季度的時(shí)間來(lái)討論企業(yè)的經(jīng)營(yíng)暴露狀況:

其中,Rit為公司i在t時(shí)期的營(yíng)業(yè)收入變動(dòng)率,ex為匯率變動(dòng)率,aki為落后k期的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露系數(shù),εit殘差值。用回歸方法測(cè)量外匯經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)暴露的優(yōu)點(diǎn)在于:計(jì)算過(guò)程非常簡(jiǎn)便,并且其結(jié)果以數(shù)量的形式表示出來(lái),簡(jiǎn)單明了,便于公司的管理人員進(jìn)行其它定量分析。但該方法也存在著一些不足:第一,在計(jì)算外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí),只能計(jì)算整個(gè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露,而難以將外匯經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)暴露與外匯交易風(fēng)險(xiǎn)暴露、外匯會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)暴露區(qū)分開(kāi)來(lái);第二,在選擇模型形式時(shí),若對(duì)模型形式的選擇根據(jù)主觀判斷進(jìn)行,則具有較大的隨意性;第三,在構(gòu)造模型時(shí),難以將影響公司價(jià)值的所有因素均引入到模型中,從而在計(jì)算的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露中,既有外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露也包含了其他因素引起的風(fēng)險(xiǎn)暴露,從而從結(jié)果上直接表現(xiàn)為模型的擬合效果均不是很好;第四,進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí),需要大量的數(shù)據(jù),常常出現(xiàn)數(shù)據(jù)不足或數(shù)據(jù)難以獲得的情況。

三、比較與結(jié)論

外匯風(fēng)險(xiǎn)度量的直接法與間接法的多類方法具有各自的優(yōu)缺點(diǎn),應(yīng)根據(jù)不同的情況有所側(cè)重地使用不同的金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法。基于上文的介紹和分析,現(xiàn)將本文所列的外匯風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行比較和總結(jié),見(jiàn)表1。

綜上所述,以上匯率風(fēng)險(xiǎn)度量方法在反映外匯風(fēng)險(xiǎn)情況、對(duì)實(shí)際分布的擬合優(yōu)劣、執(zhí)行的難易度、可理解性和計(jì)算的繁簡(jiǎn)程度等方面各有千秋,很難籠統(tǒng)地說(shuō)哪種方法是度量企業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)的最好辦法。隨著中國(guó)金融市場(chǎng)市場(chǎng)化、國(guó)際化程度的提高和投資工具的日益增多,外匯經(jīng)濟(jì)主體在選擇外匯風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法時(shí)必須要結(jié)合匯率測(cè)量方法的合理性和人民幣匯率波動(dòng)的實(shí)際情況,根據(jù)自己的實(shí)際情況、管理者的意圖以及掌握的數(shù)據(jù)條件,靈活運(yùn)用不同的方法,才能更好的度量和規(guī)避外匯風(fēng)險(xiǎn)。