基于VaR模型的我國股票市場風(fēng)險度量研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球一體化、創(chuàng)新與技術(shù)的不斷進(jìn)步，一國金融體系具有競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力的關(guān)鍵就是對金融風(fēng)險進(jìn)行有效的管理，對風(fēng)險進(jìn)行有效測量就成為金融市場風(fēng)險管理的基礎(chǔ)與核心，不管是對風(fēng)險資產(chǎn)限額的確定和調(diào)整還是對市場風(fēng)險進(jìn)行分析，最基本的是必須對市場風(fēng)險的大小和風(fēng)險的發(fā)生的可能性進(jìn)行測量。本文從不同的角度對股票市場風(fēng)險進(jìn)行了匯總，并且對股票市場市場的系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)風(fēng)險進(jìn)行詳細(xì)闡述，給出了VaR的定義，并且詳細(xì)介紹了該方法的比較常見的歷史模

2、擬法、蒙特卡洛模擬法以及方差-協(xié)方差法的計算方法，還比較詳細(xì)地介紹了它們各自的優(yōu)缺點，對于三種模擬法來說，方差-協(xié)方差法確實是一個非常不錯的方法，在實際運用中也越來越受到研究者的關(guān)注，這種方法比較適用于金融時間序列的分析，由于金融時間序列本身就的數(shù)據(jù)特征不符合常見分布假設(shè)比如正態(tài)分布，這種分布假設(shè)往往容易低估金融市場的風(fēng)險，然而方差-協(xié)方差法中的GARCH模型就能非常好地彌補(bǔ)這種缺點，同時本文針對在運用這些方法上建立起的VaR模型進(jìn)行判

3、斷分析，詳細(xì)地介紹了如何選擇最優(yōu)VaR模型的回測檢驗，回測是用來檢驗實際損失與預(yù)期損失是否一致的有效統(tǒng)計方法，通過設(shè)計一些方法對VaR模型預(yù)測結(jié)果跟實際歷史回報率進(jìn)行系統(tǒng)比較。在實證部分，本文選取了2008年1月2日到2013年4月13日的上證綜合指數(shù)、深證綜合指數(shù)和中小板指數(shù)的日收益率作為研究對象，在建立GARCH模型之前，對須對三者收益率時間序列進(jìn)行各種相關(guān)的檢驗，比如正態(tài)分布檢驗、平穩(wěn)性檢驗、自相關(guān)檢驗以及異方差性檢驗，發(fā)現(xiàn)三者收

4、益率時間序列不符合正態(tài)分布的假設(shè)；對三種指數(shù)收益率時間序列的ADF統(tǒng)計值都小于1％臨界值，說明三者收益率序列都是平穩(wěn)的；上證指收益率序列不存在序列自相關(guān)的情況；深證指數(shù)收益率存在自相關(guān)的情況；中小板指數(shù)收益率存在自相關(guān)；三者的收益率序列都存在條件異方差。根據(jù)對三者收益率序列描述性統(tǒng)計量的分析結(jié)果，以及消除了收益率序列存在的自相關(guān)性后，采用了GARCH族模型進(jìn)行建模，選擇t分布和廣義誤差分布（GED）形式，用GARCH(1,1)族模型來進(jìn)

5、行估計，建立起了GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型，在相應(yīng)的置信水平下計算出了VaR值，得到如下結(jié)論：我國股票價格收益率波動具有非對稱效應(yīng)，存在“杠桿效應(yīng)”，“利空消息”能比“利好消息”產(chǎn)生更大的波動。在TARCH(1,1)-t模型中，“利好消息”對三者的收益率分別帶來0.017225倍、0.020237倍和0.030115倍的沖擊；“利空消息”對三者的收益率分別帶來0.49195倍、0.08

6、0054倍和0.110984倍的沖擊。在TARCH(1,1)-G模型中，“利好消息”對三者收益率分別帶來0.022756倍、0.012381倍和0.032478倍的沖擊；“利空消息”對三者的收益率分別帶來0.057377倍、0.070489倍和0.108934倍的沖擊。在GEARCH(1,1)-t模型中，“利好消息”對三者收益率條件方差的對數(shù)分別有一個0.56615倍、0.080702倍的沖擊和0.119270倍的沖擊；“利空消息”對三

7、者收益率條件方差的對數(shù)分別有一個0.126171倍、0.177818倍和0.132546倍的沖擊。在GEARCH(1,1)-G模型中，“利好消息”對三者收益率條件方差的對數(shù)分別有一個0.073955倍、0.076792倍和0.127321倍的沖擊；“利空消息”對三者收益率條件方差的對數(shù)分別有一個0.151109倍、0.183432倍和0.237783倍的沖擊。第三，基于GDE分布的GARCH族模型比基于t分布的模型能夠更好地描述我國股票

8、市場的波動性，GED分布能較好刻畫我國股票市場收益率的分布。正是由于GED分布具有靈活性的特征，使得GED分布假設(shè)能夠適應(yīng)于變化多端的金融時間序列。
　　VaR方法是一種非常優(yōu)秀的方法，其運用范圍非常廣闊，通過這種科學(xué)有效VaR技術(shù)將風(fēng)險進(jìn)行管理，只需要掌握好投資頭寸的多少就可以實現(xiàn)風(fēng)險管理的效果，有利于上市公司對資金的有效運用，為公司在未來快速發(fā)展打造基礎(chǔ)、不斷提高自己的競爭力，同時也有利于股票市場的成熟發(fā)展及金融工具的創(chuàng)新發(fā)展

9、。除了非理性的投資者對我國股票市場有著決定性影響之外，還存在一種政策風(fēng)險，通過實證部分已經(jīng)說明了“利好”和“利空”消息對我國股票市場產(chǎn)生巨大的沖擊。無論從哪種影響股票市場波動的因素來看，最為有效的方法就是此采用一些科學(xué)的途徑來降低股票市場風(fēng)險發(fā)生的可能性，可以站在監(jiān)管者和投資者的角度來進(jìn)行預(yù)防，從管理者的角度看，政策的出臺都會對股票市場產(chǎn)生非常大的影響，需要保持政策之間的連續(xù)性，對每項政策進(jìn)行謹(jǐn)慎對待，提前做好試點工作，具體評估政策的有