金融市場風(fēng)險的度量——基于極值理論的我國A股市場實證分析.pdf

1、在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)活動中，金融市場扮演著越來越重要的角色。在金融市場中，投資者和金融機(jī)構(gòu)面臨著經(jīng)濟(jì)、貨幣政策以及國家政治環(huán)境等因素對市場影響所帶來的金融資產(chǎn)價格異常波動的風(fēng)險。應(yīng)該如何預(yù)期所持有資產(chǎn)的收益和風(fēng)險，成為投資者和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點；市場風(fēng)險成為現(xiàn)代金融風(fēng)險管理的主要內(nèi)容。特別是20世紀(jì)70年代以來，隨著利率、匯率波動的加劇，金融管制的放松和金融自由化的發(fā)展，全球范圍內(nèi)的匯率、利率、股票價格呈現(xiàn)高度的波動性，隨著金融市場的創(chuàng)新，為

2、規(guī)避和對沖市場風(fēng)險，出現(xiàn)了大量的金融衍生工具，而事實上在風(fēng)險規(guī)避方面收效甚微，更多的是套利，進(jìn)一步加大了市場的波動程度。90年代以來，金融市場不斷出現(xiàn)大幅的市場振幅，近年來，國際金融界也經(jīng)受了很多危機(jī)。從大范圍的歐洲貨幣危機(jī)，墨西哥金融危機(jī)，亞洲金融危機(jī)，到英國巴林銀行和美國長期資本管理公司的倒閉，金融機(jī)構(gòu)接受著各種風(fēng)險帶來的考驗。監(jiān)管當(dāng)局也頻頻出臺新的政策，特別是巴塞爾銀行監(jiān)管委員會于2002年推出的《巴塞爾新資本協(xié)議》，對金融機(jī)構(gòu)的

3、風(fēng)險管理提出了更嚴(yán)格的要求。 對于市場風(fēng)險的管理，其過程十分復(fù)雜，但對于市場風(fēng)險的度量是整個金融市場風(fēng)險管理過程中很重要的一個環(huán)節(jié)。風(fēng)險的度量包括衡量風(fēng)險導(dǎo)致?lián)p失的可能性的大小以及損失發(fā)生的范圍和程度。金融市場風(fēng)險度量的方法包括靈敏性分析方法、波動性分析方法、VaR、壓力測試、ES方法等。多數(shù)的風(fēng)險度量方法都涉及到對組合收益率的分布假設(shè)，通常情況下假設(shè)收益率是正態(tài)獨(dú)立同分布的，整體的分布特點就可以用均值和方差來表示。但我們經(jīng)常會

4、發(fā)現(xiàn)：收益率的分布具有胖尾細(xì)腰分布而不是正態(tài)分布；收益率的分布一般是負(fù)偏斜的，且在左尾比在右尾存在更多的觀察值，即極端損失比極端收益以更大的概率出現(xiàn)；每日收益率之間存在小的正相關(guān)，即今天的收益率可能對預(yù)測明天的收益率有所幫助；每同收益率的平方具很強(qiáng)的相關(guān)性。因此，為了更加精確地對資產(chǎn)的收益建模，我們不能無條件地假設(shè)它們具有正態(tài)分布，為了描述偏離正態(tài)分布的程度，可以假設(shè)收益率服從一個與時間有關(guān)的但是有條件的分布，ARCH 和 GARCH就

5、是其中的代表。另外一種途徑就是我們不必要對收益率整體的分布做出任何假定，而直接對其分布的尾部建模，極值理論方法恰好可以做到這一點。 近年來，對市場極端情況變化導(dǎo)致的市場風(fēng)險的度量以及描述變量間非對稱、非線性相關(guān)測度已引起金融實務(wù)界的重視，出現(xiàn)了許多新的風(fēng)險管理辦法，極值理論就是其中的一種。極值方法是一種集中關(guān)注尾部分布的方法，這種方法通常用于自然科學(xué)中對給定可信度下所發(fā)生的最大損失進(jìn)行估計，如建設(shè)大壩時高度的估計，這與風(fēng)險管理中

6、設(shè)定風(fēng)險準(zhǔn)備非常相似。極值理論由于僅考慮分布的尾部，而不是對整個分布建模，從而避開了分布假設(shè)難題，并且極值理論可以準(zhǔn)確描述分布尾部的分位數(shù)，這有助于處理風(fēng)險度量中的厚尾問題。極值理論有嚴(yán)格的概論統(tǒng)計理論作依托，因而以它作為核心的風(fēng)險度量方法得到了廣泛的認(rèn)可。 本文對極值理論在金融市場風(fēng)險管理上的應(yīng)用進(jìn)行了研究。文章分為六個部分： 第一章，介紹了論文選題的背景和意義，論述了金融市場風(fēng)險管理的重要性，特別是市場風(fēng)險度量在整個

7、市場風(fēng)險管理環(huán)節(jié)中的核心作用。概述了國內(nèi)外相應(yīng)領(lǐng)域的研究成果，結(jié)合國內(nèi)外的經(jīng)驗，對各種度量方法特別是極值理論做了比較詳盡的文獻(xiàn)綜述。給出了論文研究的問題、研究方法和創(chuàng)新點。 第二章，對常見的市場風(fēng)險測量方法做了回顧和歸納，特別是 VaR和 ES方法，并指出了VaR方法存在的一些不足。VaR 本質(zhì)上是分位數(shù)，這種方法簡單易行，與其他方法相結(jié)合也取得了較好的效果，是目前度量金融市場風(fēng)險最常用的方法，但自身也存在一些不足；極值理論用于

8、計算分布的大分位數(shù)有著非常明顯的優(yōu)勢，這正好與VaR的分位數(shù)本質(zhì)相吻合。ES方法是在VaR基礎(chǔ)上衍生出來的風(fēng)險度量工具，它很好的彌補(bǔ)了VaR的不足，將ES模型引入度量風(fēng)險，更適合揭示尾部風(fēng)險的極端情形。 第三章，首先介紹了經(jīng)典極值理論，闡述了廣義極值分布和廣義Pareto分布，并給出了確定閥值的一些簡單實用的方法以及模型診斷和檢驗的相關(guān)理論方法。接著引出了如何將極值理論應(yīng)用到市場風(fēng)險的度量，即超出量的分布是原始收益率的條件分布，

9、而超出量的分布又可以用廣義Pareto分布進(jìn)行擬合，通過條件分布建立起極值分布和原始分布之間的聯(lián)系。另外，本章中還給出了動態(tài)風(fēng)險測量模型，通過GARCH模型刻畫收益率序列的相關(guān)和波動特性，并應(yīng)用極值理論相關(guān)內(nèi)容刻畫所得標(biāo)準(zhǔn)殘差，二者相結(jié)合來對風(fēng)險進(jìn)行動態(tài)測量。 第四章，對中國A股市場的實證研究是本文的主要研究內(nèi)容。以第三章所闡述的理論知識為基礎(chǔ)，基于一元POT模型，采用廣義Pareto分布，以上證綜指為樣本，估計了其分布的尾指數(shù)

10、，在靜態(tài)、動態(tài)情況下度量了股市所面臨的風(fēng)險。在靜態(tài)情況下，直接應(yīng)用經(jīng)典極值理論刻畫收益率分布的尾部；動態(tài)情況下，以GARCH模型捕捉收益率序列的波動特性，應(yīng)用極值理論中的Pareto分布來擬合殘差的尾部分布，這樣對金融時間序列的波動特性和分布的厚尾特性都進(jìn)行了刻畫。以二項分布檢驗對模型進(jìn)行可行性檢驗。通過檢驗，發(fā)現(xiàn)極值理論較其它度量方法為優(yōu)，特別是置信水平比較高的情況下。 第五章是本文實證研究的一個部分，股票市場經(jīng)常出現(xiàn)大起大落

11、現(xiàn)象，股票價格的劇烈波動是股票市場最顯著的特征之一。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對股市波動非常關(guān)心。滬深兩市具有很強(qiáng)的相關(guān)性，應(yīng)用二元極值分布模型來研究兩市的相關(guān)性，即一個股市上漲或下跌，另一個股市是否會有同樣的走勢，這對于宏觀調(diào)控，制定經(jīng)濟(jì)政策，從而保護(hù)股票市場積極健康發(fā)展具有十分重要的意義。從相關(guān)性方面來刻畫市場風(fēng)險，采用極值分布的參數(shù)模型——Logstic 模型來估計滬深兩市的相關(guān)參數(shù)并進(jìn)行相關(guān)性分析。得出兩市同時在極端損失和極端收益的情況下的