基于極值理論的VaR及其在中國股票市場風險管理中的應(yīng)用.pdf

1、近年來, 受經(jīng)濟全球化和金融自由化,競爭與放松管制以及金融創(chuàng)新與技術(shù)進步等因素的影響, 在金融市場規(guī)模迅速擴大和效率明顯提高的同時,金融市場的波動性和風險也大為加劇。我國已經(jīng)加入WTO，隨著利率市場化、資本項目開放以及衍生金融市場的建立，金融資產(chǎn)所面臨的市場風險也將日益突出和復(fù)雜。VaR方法因其測量風險的定量性、綜合性、通俗性等特點而被許多銀行、金融機構(gòu)和監(jiān)管機構(gòu)廣泛應(yīng)用，目前正在成為金融風險管理的國際標準，將它引入到我國的風險管理中有

2、重大的現(xiàn)實意義。鑒于當前沒有一種方法在各個置信水平上都能有效而準確地估計中國股票市場風險的VaR值，本研究在對各種VaR估計方法進行比較分析的基礎(chǔ)上，對其中的一些方法進行改進，并以上證指數(shù)和深成指數(shù)1995年7月到2005年11月日收益率數(shù)據(jù)為樣本，在廣泛借鑒他人研究成果的基礎(chǔ)上，主要采用實證和比較研究的方法對中國股票市場風險進行分析，以期得到在不同置信水平下有效而準確的VaR估計。 要準確估計VaR就是要找到合適的模型能較好地

3、擬合收益率序列的分布，所以我們首先對收益率序列的統(tǒng)計特征和分布進行分析以便為選擇合理的VaR估計模型作參考。通過正態(tài)性、自相關(guān)性以及ARCH效應(yīng)的實證分析我們發(fā)現(xiàn)我國股市收益率序列具有尖峰厚尾性，弱自相關(guān)性，波動聚集性；用Granger因果性檢驗及協(xié)整檢驗方法對滬深股市間的連動關(guān)系進行實證分析表明，盡管兩市之間的連動關(guān)系隨時間在不斷變化，但它們之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。 對VaR估計的方法很多，本研究運用幾個常用的VaR估計方

4、法如參數(shù)估計方法中的正態(tài)方法（包括簡單平均和指數(shù)加權(quán)平均）和GARCH模型法，非參數(shù)估計方法中的歷史模擬法，以及極值理論對VaR進行估計，并用Kupiec失敗返回檢驗法對各VaR值進行有效性檢驗，通過實證分析得出：簡單平均正態(tài)方法估計的VaR在各個置信水平上都無效；指數(shù)移動平均正態(tài)法、歷史模擬法和GARCH模型估計的VaR在較低的置信水平上有效，在高的置信水平上無效；而極值理論方法估計的VaR效果正好相反，即在較低的置信水平上無效，在較

5、高的置信水平有效。所以將這些模型直接用于對VaR進行估計不能得到在各個置信水平上都有效的VaR值估計，為此我們從兩個方面對估計VaR的模型進行改進。 一方面，引入矯偏條件波動模型分別對估計條件波動的幾個常用模型——歷史平均模型、RiskMetrics EWMA模型和GARCH模型——在估計條件波動時存在的條件偏差進行矯正，并以此為基礎(chǔ)估計VaR，通過實證分析得出：各條件波動矯偏后估計的VaR不僅有效性得到了改善，即各個置信水平上

6、的VaR估計都變得有效，而且準確性也明顯提高了，只是對GARCH模型，盡管其條件波動矯偏后估計的VaR的有效性得到了改善，但準確性并不是在每個置信水平上都得到了提高。 另一方面，在用極值理論的POT模型估計VaR時常假設(shè)超閾值獨立同分布，而實際的超閾值存在局部相關(guān)性，這樣會造成VaR估計值相對實際值偏差較大。為此引入兩種方法來消除超閾值的局部相關(guān)性：一是將極值指標引入到POT模型中，實證分析發(fā)現(xiàn)極值指標的引入不僅改善了POT模型

7、估計VaR的有效性，而且還提高了POT模型估計的準確性，盡管如此在較低的置信水平上即便引入極值指標，POT模型估計VaR仍是無效的；二是用GARCH模型對收益率序列進行過濾處理。由于極值理論只在高的置信水平上有效，在低的置信水平上其可靠性不如一般的VaR估計方法，所以我們對GARCH模型過濾后的殘差序列用極值理論與歷史模擬法混合的方法來估計VaR值。經(jīng)實證分析我們發(fā)現(xiàn)，這種方法估計的VaR在各置信水平上都有效，而且非常接近期望值。