基于金融波動(dòng)模型和Copula理論的金融市場(chǎng)極值風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究.pdf

1、隨著金融自由化、金融全球化和資產(chǎn)證券化的發(fā)展，全球各個(gè)國(guó)家之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不斷加深，新的金融工具不斷出現(xiàn)，加之現(xiàn)代化信息傳播手段的迅速發(fā)展，促使金融創(chuàng)新活動(dòng)空前活躍，金融風(fēng)險(xiǎn)也更呈現(xiàn)出復(fù)雜化、多樣化態(tài)勢(shì)，從而使金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理面臨著更多的壓力和挑戰(zhàn)，同時(shí)也對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法提出了更高的要求。
　　金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵是找到合適可靠的測(cè)度計(jì)量模型。長(zhǎng)期在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中占據(jù)主流地位的是J.P. Morgan投資銀行的Risk Metr

2、ics系統(tǒng)中的VaR(Value at Risk)指標(biāo)測(cè)度方法。研究如何提高VaR模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度主要體現(xiàn)在如何準(zhǔn)確刻畫金融資產(chǎn)收益分布的“典型事實(shí)”特征。而常規(guī)的金融波動(dòng)模型在擬合金融資產(chǎn)分布一般的特征的時(shí)候還能應(yīng)付，但其對(duì)極值金融事件(主要表現(xiàn)為尾部數(shù)據(jù)異常)的描述卻顯得無(wú)能為力。此外，單個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度量可以根據(jù)VaR的定義直接得到，而投資組合風(fēng)險(xiǎn)度量需要刻畫金融資產(chǎn)收益的聯(lián)合分布?？紤]到金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有“尖峰厚尾”的特征，并且

3、在很多情況下，資產(chǎn)收益序列間存在著非線性相關(guān)關(guān)系，如果簡(jiǎn)單地假設(shè)投資組合中的單個(gè)資產(chǎn)間為線性相關(guān)性假設(shè)，則會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)果產(chǎn)生較大的偏差，因而有必要引進(jìn)一種更好的相關(guān)性分析方法來(lái)彌補(bǔ)傳統(tǒng)多元統(tǒng)計(jì)假設(shè)的不足。
　　還有考慮我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展還處于轉(zhuǎn)軌時(shí)期，雖已初步建立起以國(guó)有商業(yè)銀行為主體的商業(yè)性金融體系，金融體制的市場(chǎng)改革依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于其它經(jīng)濟(jì)部門，整體行業(yè)受政策影響較大，市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制經(jīng)常發(fā)生變化，金融體系風(fēng)險(xiǎn)非但沒(méi)有降低，反而不斷

4、積聚，金融市場(chǎng)動(dòng)蕩加劇，作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)晴雨表的滬深股票市場(chǎng)頻頻的巨幅漲跌即清楚地表示了金融體系的震蕩狀況。故對(duì)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期中的我國(guó)金融業(yè)來(lái)說(shuō)，利用基于金融波動(dòng)模型、極值理論以及Copula理論研究金融極值風(fēng)險(xiǎn)度量無(wú)疑更是具有針對(duì)性與非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文研究的主線是把極值理論貫穿到單個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度到投資組合金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，具體的在研究單個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度時(shí)，針對(duì)其不足，通過(guò)組合能夠擬合金融波動(dòng)特征的波動(dòng)模型，然后與極值理論相結(jié)合

5、度量一元極值風(fēng)險(xiǎn)；在研究多元金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度時(shí)，考慮金融資產(chǎn)間的非線性、非對(duì)稱性特征，通過(guò)引入Copula函數(shù)并與極值理論相結(jié)合，從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面研究金融資產(chǎn)的相關(guān)結(jié)構(gòu)特征，在此基礎(chǔ)上，研究投資組合極值風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。
　　研究的主要?jiǎng)?chuàng)新之處體現(xiàn)在：
　?、僭趯?duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度時(shí)，通常從刻畫金融收益率的波動(dòng)特征入手?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)中，基本都是采用常規(guī)金融波動(dòng)模型來(lái)刻畫金融收益率“尖峰厚尾”、波動(dòng)集聚等特征，而考慮收益率序列的結(jié)構(gòu)變換特

6、征的還很少見(jiàn)。本文考慮收益率序列的劇烈波動(dòng)和結(jié)構(gòu)變換特征，提出把馬爾科夫鏈引入GARCH-GED模型構(gòu)建SWARCH-GED模型，然后與極值理論相結(jié)合，進(jìn)而構(gòu)建SWARCH-GED-EVT的動(dòng)態(tài)VaR模型對(duì)極值風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)模型的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)表明，新的模型能有效合理的測(cè)度金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。
　?、趯?duì)于各金融收益率序列的聯(lián)合分布問(wèn)題，現(xiàn)有文獻(xiàn)通常假設(shè)金融收益序列服從多元正態(tài)分布，并用線性相關(guān)系數(shù)度量金融資產(chǎn)間的相關(guān)性。但是

7、眾多研究表明金融收益序列有明顯的厚尾、異方差現(xiàn)象，金融資產(chǎn)之間表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性特征，線性相關(guān)系數(shù)不能全面地反映相關(guān)結(jié)構(gòu)。本文結(jié)合Copula函數(shù)的特點(diǎn)和SV模型的優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用隨機(jī)波動(dòng)模型與極值理論結(jié)合刻畫資產(chǎn)收益的邊緣分布，再結(jié)合時(shí)變Copula理論來(lái)構(gòu)建金融時(shí)間序列的相依關(guān)系，進(jìn)而建立一種新的測(cè)度金融資產(chǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性的模型——時(shí)變Copula-SV-EVT模型，在此基礎(chǔ)上以滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)為例進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果表明，與常規(guī)的

8、金融風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性測(cè)度方法相比，基于時(shí)變Copula-SV-EVT模型能有效反映金融資產(chǎn)的相關(guān)結(jié)構(gòu)。
　?、蹖?duì)于多元金融資產(chǎn)組合金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，現(xiàn)有的文獻(xiàn)用EVT模型與其他模型（GARCH族、SV族）或函數(shù)（Copula函數(shù)）相結(jié)合對(duì)極值分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，可以得到很好的效果，被越來(lái)越多的應(yīng)用到極值風(fēng)險(xiǎn)的刻畫當(dāng)中，但是把隨機(jī)波動(dòng)模型與極值理論和Copula理論結(jié)合起來(lái)研究金融風(fēng)險(xiǎn)的還不多見(jiàn)。本文針對(duì)資產(chǎn)收益的厚尾性、波動(dòng)的異方差性及資產(chǎn)間