本文通过对美元、欧元、日元和英镑兑人民币四种外币汇率风险测度，发现不同币种与人民币汇率之间存在显著差异。因此，在建立投资组合时，应该注意投资币种的多元化，避免集中投资于单一资产或者风险暴露相同或相近的资产。只有这样，才能较好的分散汇率波动带来的风险，这一点无论对于国家、企业还是个人投资者都是至关重要的。同时，由于发达国家的外汇市场发展比较完善，金融资产的价值量较大，因此要特别注意发达国家外汇市场上的汇率收益率变化情况，尽量减少发达国家外汇市场的负向风险溢出效应。
5.1.1 合理安排投资比重
对于个人投资者来讲，要尽量持有风险暴露不同的资产，合理的安排外汇资产的投资比重，以此来分散汇率波动带来的风险。由于不同币种之间的溢出效应不同，因此投资比重的选取是至关重要的。即使投资相同的币种，因为有可能因为投资比重的变化导致收益发生变化。同时也要注意国际间汇率风险的溢出效应，当国际间的汇率波动风险加大时，要谨慎的选择投资的币种或更改不同币种之间的投资比重，以此来确保投资的收益。
对于企业来讲主要通过改变持有的外汇资产比重来减少交易风险和折算风险，同时要注重外汇管理人才的储备，非专业的人员很难准确判断汇率的波动方向，难以使用合理金融工具的方式对公司的外汇储备和外汇交易进行合理的筹划其减少外汇的交易风险和折算风险。
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第 6 章 结论
本文首先通过对汇率及汇率风险的相关概念梳理点明了本文的研究方法及研究思路。
其次，分析汇改以来四种货币兑人民币汇率的总体变化趋势，然后对“811 汇改”、英国脱欧公投、中美贸易战三大重要事件期间四种货币兑人民币汇率收益率的变化情况进行回顾，利用定性分析法分析重大事件对汇率的影响。
接着，通过计量和统计性分析，利用Eviews 和WinRATS 软件作为分析工具，采用直方图和 Q-Q 检验图展现四种货币的汇率收益率均存在尖峰厚尾的特征和显著的非对称性，符合金融学数据的特点。然后利用ADF 检验和PP 检验对四种货币兑人民币汇率的对数收益率序列进行平稳性检验，接着对该序列进行了ARCH 效应检验，证明该序列具有ARCH效应。然后利用GARCH 模型进行模拟和修正。对比分析发现GARCH（1,1）模型拟合效果明显优于其他模型，以此采用GARCH（1,1）模型进行研究。
在此基础上，通过 EGARCH 模型来考察新信息冲击曲线的对称性，判断好消息和坏消息对不同货币的影响。坏消息对美元、欧元和英镑兑人民币汇率收益率的影响要强于好消息的；然而，好消息对日元兑人民币汇率收益率的影响比坏消息的冲击大。从参数种能够看出英镑兑人民币汇率收益率在短期因素的影响上具有优势，美元和欧元兑人民币汇率在长期性因素影响效应上表现更好。总体来说，外部信息对美元和欧元兑人民币汇率收益率的影响要比日元和英镑兑人民币汇率收益率更快。
参考文献（略）
