中國股市金融市場風(fēng)險的度量研究——基于GARCH和極值理論的中國股市數(shù)據(jù)研究.pdf

1、在過去的幾十年中，經(jīng)濟全球化與金融一體化的快速發(fā)展以及金融技術(shù)制度的革新，使得各國金融產(chǎn)品快速膨脹，貿(mào)易往來也更為頻繁，各國之間的依賴性和牽制性也大為加強。在繁榮的背后，整個市場的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性下降，股票、商品及大宗交易的價格呈現(xiàn)出前所未有的波動性，全球金融市場風(fēng)險的危害性愈演愈烈。這些潛在的風(fēng)險和危機如果得不到有效的監(jiān)督管理和控制，將可能對一些工商行業(yè)以及金融機構(gòu)造成不可預(yù)見性的后果，嚴(yán)重影響這些機構(gòu)的生存、經(jīng)營和發(fā)展，影響一國的經(jīng)濟發(fā)展

2、和整個世界經(jīng)濟的繁榮穩(wěn)定。因此，對我國股市市場風(fēng)險進行有效測度，在金融市場頻繁動蕩的環(huán)境中，為監(jiān)管者和投資者提供有效的決策依據(jù)，有利于保持我國金融業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。
　　從理論角度出發(fā)，國內(nèi)外的風(fēng)險管理專家和研究人員對于在險價值(VaR)和市場風(fēng)險的度量方面都已經(jīng)進行了深入的探討和研究，從最初的方差-協(xié)方差法、歷史模擬法，到后來的基于極值理論、波動性理論、分位數(shù)理論的市場風(fēng)險度量方法，市場風(fēng)險的度量在理論方面已有了重大的突破了進展，但

3、大多數(shù)的理論和實證都是基于市場風(fēng)險分布的一個片面的特點出發(fā)，探討某個模型能不能在一定的置信水平范圍內(nèi)描述和刻畫風(fēng)險。很少有研究對股票市場風(fēng)險的度量模型進行比較研究分析，對于股票市場中存在的厚尾性和波動聚集性也很少放在一個框架中進行闡述。
　　本文在國內(nèi)外已有研究基礎(chǔ)上，利用我國1997年到2014年的上證指數(shù)和深證成指作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分別引入POT模型，GARCH族模型，以及GARCH-EVT模型來對描述我國股票市場的風(fēng)險大小與程度

4、。POT模型是一種描述回報分布尾部的工具，不必事前設(shè)定分布，不存在模型設(shè)定風(fēng)險，對存在胖尾的回報分布尤其具有優(yōu)勢。GARCH模型是一種強調(diào)波動率時變性的模型，打破了傳統(tǒng)方差標(biāo)準(zhǔn)差脫離時間變化的弊端，而且指數(shù)GARCH模型能夠成功刻畫股票市場中的杠桿效應(yīng)。GARCH-EVT模型是在POT理論上的改進，關(guān)注收益率序列的波動聚集性和厚尾特性。實證結(jié)果表明:(1)在POT的VaR模型中，上證指數(shù)和深證成指的形狀參數(shù)ξ均大于0，說明他們在不同的程

5、度上均存在厚尾的情形，而且ξ的值越大，說明數(shù)據(jù)分布的尾部越厚，根據(jù)實證結(jié)果，說明上證指數(shù)更加容易發(fā)生極端性損失事件。(2)在GARCH的VaR模型中，收益率序列分別擬合了基于正態(tài)分布、t分布和GED分布的GARCH模型和EGARCH模型，結(jié)果表明，EGRACH-t模型能夠最優(yōu)擬合兩個股票市場收益率序列，GARCH-t分布次之，這也間接說明了數(shù)據(jù)序列中存在的厚尾特性。(3)EGARCH模型中的估計參數(shù)γ顯著不為0，而且為正，說明兩個股票市

6、場中一個利好消息帶來的波動效應(yīng)要高于一個利空消息帶來的波動效應(yīng)。(4)在兩個股票市場中，所有分布下的GARCH模型中，系數(shù)之和接近于1的，代表在我國的股票市場中存在一定的波動長期記憶性。(5)GARCH-EVT模型在描述和我國股市風(fēng)險情況時具有更強的優(yōu)越性和準(zhǔn)確性。
　　雖然為精確有效的測度我國股票市場暴露的風(fēng)險值，我們引入了多種計量模型使之能更加貼近真實的股票市場特征。但是我們必須承認(rèn)，在整個模型和實證中還存在一些漏洞和缺陷。在