中國股市風險模型比較分析——基于分位數(shù)回歸理念.pdf

1、利益最大與風險最小是廣大投資者的永恒追求。許多金融機構(gòu)投入大量資源開發(fā)金融風險管理技術(shù),特別是作為風險管理核心和基礎(chǔ)的風險測量技術(shù)。而其中被廣泛采用并證實有效的是VaR技術(shù)。但VaR模型本身存在著一定缺陷,使得風險的測量與實際存在一定的偏差。很多學者對此進行了探討,并提出了各種解決方法。CAViaR模型由此產(chǎn)生,將分位數(shù)回歸理論應(yīng)用于VaR模型,跳過了VaR模型對于收益分布的假定環(huán)節(jié),從而使得模型對于風險的測量更為貼近實際。而AAVS-

2、CAViaR模型則是在CAViaR模型基礎(chǔ)上的進一步發(fā)展。
　　 本文首先對AAVS-CAViaR模型和CAViaR的四個典型模型進行了實證分析,選取了1990年12月20日至2010年9月30日上證指數(shù)(SSEC)的日收益率,共計4849個樣本數(shù)據(jù),采用Engle和Manganelli建議的Nelder-Mead單純形算法和擬牛頓算法(Quasi-Newton Method)相結(jié)合的方法來估計回歸系數(shù)。選用MATLAB7.0軟

3、件中自帶的函數(shù)fminsearch和fminunc。其中fminsearch函數(shù)采用的是Nelder-Mead單純形算法,fminunc函數(shù)采用的是擬牛頓算法。
　　 由于90年代的股市受政策影響較大,對于現(xiàn)在的風險測量沒有太大的意義,反倒存在一定的干擾性,因此在對模型進行穩(wěn)定性的比較分析時,舍棄了2003年(含)以前的日收益率序列,選取了之后的1369個日收益率來對五個模型進行鄒檢驗,通過穩(wěn)定性分析找出更為適應(yīng)中國股市風險波動

4、的模型。通過對各個模型的估計結(jié)果進行比較分析,選取了AAVS-CAViaR模型和I-GARCH模型作為最為穩(wěn)定的模型。因為I-GARCH模型是對稱模型,根據(jù)股市固有的不對稱性,我們最終選取了AAVS-CAViaR模型作為中國股票市場的最優(yōu)擬合模型。
　　 最后結(jié)合我國股市現(xiàn)狀提出了一些政策建議:第一,采用時變參數(shù)模型對AAVS-CAViaR模型進行改進。第二,增強監(jiān)管力度,增加市場透明度。第三,拓寬投資渠道。第四,普及投資理財?shù)?/p>