中國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值研究——基于分位數(shù)回歸的VaR和CAViaR的研究.pdf

1、VaR指的是，在一定概率水平下，金融資產(chǎn)在未來(lái)特定一段時(shí)間的最大可能損失，它在風(fēng)險(xiǎn)度量、風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管等方面都具有眾多優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)已逐漸成為全球金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理的主流方法。盡管對(duì)VaR的研究與應(yīng)用在國(guó)外已逐漸完善成熟，但因中國(guó)證券市場(chǎng)的獨(dú)特國(guó)情，VaR方法在我國(guó)的應(yīng)用與國(guó)外還存在著一定差距，將VaR運(yùn)用于中國(guó)證券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值計(jì)量仍有待進(jìn)一步發(fā)展和研究。分位數(shù)回歸是一種半?yún)?shù)方法，它采用最小一乘回歸的最優(yōu)化途徑估計(jì)參數(shù)，不需要進(jìn)行正態(tài)分

2、布的假設(shè)和分布參數(shù)的設(shè)定，適合我國(guó)金融時(shí)間序列的尖峰厚尾特征，在金融風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度量方面有著明顯優(yōu)勢(shì)。因此，如何結(jié)合中國(guó)的實(shí)際國(guó)情，建立基于分位數(shù)回歸的VaR風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，具有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文將分位數(shù)回歸方法應(yīng)用于中國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分析，主要從兩個(gè)方面對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型進(jìn)行了研究和擴(kuò)展:
　　第一，基于分位數(shù)回歸VaR模型的中國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值研究:在綜合考慮金融收益序列的尖峰厚尾性、有偏性、波

3、動(dòng)集聚性和杠桿效應(yīng)的基礎(chǔ)上，本文將分位數(shù)回歸半?yún)?shù)方法應(yīng)用于VaR風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型中，采用分位數(shù)回歸VaR模型，選取具有代表性的上證綜指獲得不同持有期的收益率序列進(jìn)行實(shí)證，建立在正態(tài)分布、t-分布、廣義誤差分布假設(shè)下的GARCH、TARCH、EGARCH、 PARCH模型及相應(yīng)的ARCH-M族模型，計(jì)算VaR值，并用返回檢驗(yàn)法對(duì)模型的估計(jì)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)比較不同假設(shè)條件下的模型估計(jì)效果，發(fā)現(xiàn)分位數(shù)回歸VaR模型對(duì)殘差的模型假設(shè)和分布形式不

4、敏感，具有良好的普適性。此外，持有期越長(zhǎng)，VaR值越大，模型的估計(jì)效果越好。
　　第二，基于CAViaR方法的中國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值研究:CAViaR模型作為一種條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)值方法，常被應(yīng)用于金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的研究?？紤]到市場(chǎng)沖擊對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響的不對(duì)稱(chēng)性和收益率可能存在一個(gè)自回歸均值項(xiàng)，本文提出了若干CAViaR的擴(kuò)展模型，用于研究金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量，主要包括非對(duì)稱(chēng)間接TARCH模型(AIT)及帶AR項(xiàng)的間接GARCH模型(AR-IG

5、)。此外，本文在外生變量的選擇方面也做了充分考慮，引入波動(dòng)率作為外生解釋變量，提出兩類(lèi)CAViaR-Volatility模型(SAV-Volatility和IG-Volatility)。實(shí)證研究表明:本文提出的若干擴(kuò)展模型在樣本外的預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)得更好，預(yù)測(cè)效果有顯著提高，模型更具有穩(wěn)定性;極端分位水平下，更低分位點(diǎn)的預(yù)測(cè)效果較好，表明極端市場(chǎng)信息對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響更顯著;研究還表明波動(dòng)率和VaR存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，波動(dòng)率上升，預(yù)期VaR會(huì)降低