中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)模型比較分析——基于分位數(shù)回歸理念.pdf

1、利益最大與風(fēng)險(xiǎn)最小是廣大投資者的永恒追求。許多金融機(jī)構(gòu)投入大量資源開發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù),特別是作為風(fēng)險(xiǎn)管理核心和基礎(chǔ)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量技術(shù)。而其中被廣泛采用并證實(shí)有效的是VaR技術(shù)。但VaR模型本身存在著一定缺陷,使得風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量與實(shí)際存在一定的偏差。很多學(xué)者對(duì)此進(jìn)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(duì)于收益分布的假定環(huán)節(jié),從而使得模型對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量更為貼近實(shí)際。而AAVS-

2、CAViaR模型則是在CAViaR模型基礎(chǔ)上的進(jìn)一步發(fā)展。
　　 本文首先對(duì)AAVS-CAViaR模型和CAViaR的四個(gè)典型模型進(jìn)行了實(shí)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(jì)4849個(gè)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(jì)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(duì)于現(xiàn)在的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量沒有太大的意義,反倒存在一定的干擾性,因此在對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性的比較分析時(shí),舍棄了2003年(含)以前的日收益率序列,選取了之后的1369個(gè)日收益率來對(duì)五個(gè)模型進(jìn)行鄒檢驗(yàn),通過穩(wěn)定性分析找出更為適應(yīng)中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)

4、的模型。通過對(duì)各個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)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?yàn)镮-GARCH模型是對(duì)稱模型,根據(jù)股市固有的不對(duì)稱性,我們最終選取了AAVS-CAViaR模型作為中國(guó)股票市場(chǎng)的最優(yōu)擬合模型。
　　 最后結(jié)合我國(guó)股市現(xiàn)狀提出了一些政策建議:第一,采用時(shí)變參數(shù)模型對(duì)AAVS-CAViaR模型進(jìn)行改進(jìn)。第二,增強(qiáng)監(jiān)管力度,增加市場(chǎng)透明度。第三,拓寬投資渠道。第四,普及投資理財(cái)?shù)?/p>