（企业管理专业论文）动态极值VaR测度的准确性及VaR因果关系研究.pdf

西南交通大学博士研究生学位论文第l 页 摘要 金融市场在经济发展中居于十分重要的地位，扮演着重要的角色，从 而使金融市场成为经济管理者以及学术界研究的重要对象。一旦金融市场 出现重大风险，就会给整个经济带来重大影响，甚至可能会引发经济危机， 引起社会动荡。因此，研究金融市场的风险管理就成为政府金融市场管理 当局、广大金融资产投资者及学术界关心研究的重点。 金融市场风险管理的重点之一就是要找到一个准确可靠的测度计量 模型。本文针对现有的大多数风险测度方法存在的不足，尤其是目前的风 险测度方法没有考虑到小概率、大损失的极端事件所引发的风险的现状， 运用极值理论( e x t r e m ev a l u et h e o r y ，e v t ) 构造金融市场风险测度计量模 型。由于金融市场存在自相关性、波动集聚性和杠杆效应等部分典型事实， 本文基于这些典型事件，结合a r m a ( 1 ，1 ) 与g a r c h ( 1 ，1 ) 和g j r ( 1 ，1 ) 模型 构造出独立同分布特征的标准残差序列，选择最大1 0 的标准残差序列值， 运用e 、仃对其进行建模，并结合随机过程测度出动态极值v a r ，然后运用 b a c k t e s t i n g 方法检验风险v a r 测度计量模型的准确性。研究结果表明， 基于e v t 的金融市场动态风险v a r 测度方法能够有效测度出中国大陆金 融市场的风险。本文将基于e v t 的极值v a r 测度方法与其它常用v a r 测 度方法对沪深股市、上证a 、b 股市场进行实证，找到了所运用的模型中 测度中国大陆沪深股市、上证a 、b 股市场动态极值v a r 的最优模型，即 最能准确测度沪市市场风险的模型是置信水平为9 9 5 时的条件 e v t - g a r c h 模型，最能准确测度深市市场风险的模型是置信水平为 9 7 5 时的条件e v t - g j r 模型，置信水平为9 9 的条件e v t 和置信水平 为9 5 的条件t 分布模型，分别是测度上证a 、b 股的市场风险效果最好 的模型。这个结果为金融风险管理者准确测度市场风险在模型与置信水平 的选择上提供了实证依据。 根据标度理论，对日、周标度损失序列，运用基于e 的极值v a r 测度计量模型并对其进行了适当的改进，分别测度出中国沪市及部分国际 股市的日、周动态极值v a r ，然后实证考察动态极值v a r 测度模型准确性 的日、周标度的不变性特征，实证结果表明，并非所有的测度模型具有标 度不变性特征。 第1 i 页西南交通大学博士研究生学位论文 针对广大金融投资者往往是采用多个资产而非单一资产投资进行资 产组合投资的，本文运用e v l 与多元g a r c h 模型构造出测度金融资产组 合的市场动态极值v a r 的计量模型。本文将上证综指、深证成指作为一种 特殊的单一资产，然后以上证综指、深证成指两个特殊单一资产等权重构 造一个二元资产组合为研究对象，实证分析动态极值v a r 计量模型测度的 准确性。实证结果表明，本文的风险测度计量模型能够准确测度资产组合 的动态极值v a r 。 此外，经济的发展，全球经济一体化趋势促使不同市场经济具有时变 相关性。于是，本文运用g r a n g e r - c a u s a l i t y 检验方法实证研究了中国大陆 沪深股市、中国股市与部分国际股市以及上海伦敦铜期货市场动态极值 v a r 的因果关系效应。结果表明，中国大陆沪、深股市的风险v a r 具有因 果关系效应；中国股市与部分国际股市不存在v a r 因果关系效应；上海伦 敦铜期货市场的动态极值v a r 存在因果关系效应。这为金融风险管理者进 行风险管理与控制增加了另外一道“保险。 结合本文的实证结果与中国金融市场的实际，本文认为，要努力建设 与时俱进的金融市场制度、建立多层次的金融市场体系、强化金融市场的 风险监管力度、强化货币房地产金融市场的风险运行、加强上市公司品质 建设以及推动与国际金融市场的融合等，努力促进金融市场的繁荣，控制 金融市场风险，不断提高金融市场的抗风险能力，进而推动整个中国经济 的发展。 关键词：金融市场极值理论动态v a r 测度准确性资产组合因果关 系效应 西南交通大学博士研究生学位论文第1 ii 页 a b s t r a c t f i n a n c i a lm a r k e t sa l w a y sa c ta sv e r yi m p o r t a n tr o l ei ne c o n o m y , a n d b e c o m eak e yf o rf i n a n c i a lr i s km a n g e ra n di n v e s t o r o n c ef i n a n c i a lm a r k e tr i s k r i s e ，e c o n o m yw i l lb ed e s t r o y e db a d l y , a n dm a y b eb r e a ko u te c o n o m i cc r i s i s ， a n dm a y b eb r i n gs o c i a lt u r b u l e n c e s oi ti sak e yf o rg o v e r n m e n ta n di n v e s t o r t os t u d yf i n a n c i a lm a r k e tr i s km a n a g e m e n t 1 1 1 i sp a p e ra p p l i e de x t r e m ev a l u et h e o r yf e v t ) t oc o n s t r u c tt h er i s k m e a s u r e m e n tm o d e lo ff i n a n c i a lm a r k e tb a s e do nt h es h o r t c o m eo fs o m er i s k m e a s u r e m e n tm o d e l t l l i sp a p e r a p p l i e da r m a ( 1 ，1 ) - g a r c h ( 1 ，1 ) ，a r m a ( 1 ，1 ) g 瓜( 1 ，1 ) t oc a p t u r es o m es t y l i z e df a c t s ，s u c ha s ，a u t o c o r r e l a t i o n ，v o l a t i l i t y c l u s t e r i n ga n dl e v e r a g ee f f e c t ，a n dt h e nc o n s t r u c ts t a n d a r d i z e dr e s i d u a l s ，a n d t h e ns e l e c t10 m a x i m u ms t a n d a r d i z e dr e s i d u a l sa se x t r e m ev a l u e sa n da p p l y e v tt om o d e lt h e s ee x t r e m ev a l u e s w em e a s u r ed y n a m i ce x t r e m ev a rb y s t o c h a i sp r o c e s s a tl a s t ，a p p l yb a c k - t e s t i n gm e t h o dt oc h e c kt h ea c c u r a c yo f t h e s er i s km e a s u r e m e n tm o d e l s o u rr e s u l t ss h o wt h a tt h e s ec a l lm e a s u et h e c h i n e s ef i n a n c i a lm a r k e tr i s ka c c u r a t e l y 1 1 1 i sp a p e ra l s oa p p l i e dd y n a m i ce x t r e m ev a rm e a s u r e m e n tm o d e lt o m e a s u ev a ru n d e rw e e k l ya n dd a i l yt i m es c a l et oc h e c hi ft h e r ee x i s t i n v a r i a n c eo ft h ea c c u r a c yo fd i f f e r e n tt i m es c a l e s n er e s u l t ss h o wt h a tn o ta l l t h em o d e l sa r eo ft i m e s c a l i n g i n v a r i a n c e ，t h e r ee x i s ts o m ed i f f e r e n c e so ft h e e f f e c to fr i s km e a s u r e m e n t si nt h et h r e es t o c km a r k e t sa td i f f e r e n tc o n f i d e n c e l e v e l sa n dd i f f e r e n tt i m es c a l e s ，a n dt h i sp a p e l s h o u l du s et h eb e s tm o d e lt o m e a s u r er i s kf o re a c ht i m es c a l e t h i sp a p e ra l s oa p p l ym u l t i v a r i a t eg a r c ht om o d e lc o v a r i a n c em a t r i xo f a s s e tp o r t f o l i ol o s s ，a n dt oc a l c u l a t et h es t a n d a r d i z e dr e s i d u a ls e r i e so fp o r t f o l i o l o s s ，a n dt h e na p p l i e se v tt om o d e lt h ee x t r e m et a i lo fs t a n d a r d i z e dr e s i d u a l s e r i e s ，a n dm e a s u r ep o r t f o l i od y n a m i ce x t r e m ev 报，a tl a s t ，t h i sp a p e ra l s o a p p l i e sb a c k - t e s t i n gm e t h o dt oc h e c kt h ea c c u r a c yo ft h ed i f f e r e n tr i s km o d e l s o u rr e s u l ts h o wt h a tm u l t i v a r i a t eg a r c hm o d e lc a nc a p t u r et h et i m ev a r y i n g c o r r e l a t i o n so fd i f f e r e n tl o s s e se f f e c t i v e l 3 r , t h ed i s t r i b u t i o no fe x t r e m et a i li s 第1v 页西南交通大学博士研究生学位论文 c l o s et og p d ：m u l t i v a r i a t eg a r c ha n de v tc a nm e a s u r et h ed y n a m i cr i s ko f a s s e tp o r t f o l i oa c c u r a t e l ya sw e l l t i l i sp a p e ra p p l i e dg r a n g e c a u s a l t ym e t h o dt ot e s tr e l a t i o n so fd y n a m i c e x t r e m ev a ro fc h i n e s es t o c km a r k e ta n do t h e ri n t e r n a t i o n a ls t o c km a r k e t s ， a n da n a l y s i sg r a n g e - c a u s a l t yb e t w e e ns h a n g h a ic o p p e rf u t u r em a r k e ta n dn e w y o r kc o p p e rf u m r em a r k e t o u rr e s u l t ss h o wt h a tt h e r ea r en or i s k g r a n g e c a u s a l t ye f f e c tb e t w e e n c h i n e s es t o c km a r k e ta n d0 t h e rt h r e e i n t e r n a t i o n a ls t o c km a r k e t s e x t r e m ed y n a m i cr i s k st r a n s m i tf o r mh o n gk o n g s t o c km a r k e tt ot o k y os t o c km a r k e t ，a n dt h e nt r a n s m i tf o r mt o k y os t o c k m a r k e tt on e wy o r ks t o c km a r k e t t h e r ee x i s t sb i d i r e c t i o n a lg r a n g e c a u s a l t y e f f e c tb e t w e e nt o k y oa n dn e wy o r ks t o c km a r k e t s ；t h e r ee x i s tv a r g r a n g e - c a u s a l t ye f f e c tb e t w e e ns h a n g h a ia n ds h e n g z h e ns t o c km a r k e t s ；t h e r e e x i s tv a rg r a n g e - c a u s a l t ye f f e c tb e t w e e ns h a n g h a ic o p p e rf u t u r em a r k e ta n d n e wy o r kc o p p e rf u t u r em a r k e t c o m b i n i n gt h e s ee m p i r i c a lr e s u l t st ot h ec h i n e s ef i n a n c i a lm a r k e t ，t h i s p a p e rt h i n kt h a tan e wf i n a n c i a ls y s t e m em u s tb ec o n s t r u c t e d ，s e tu pa m u l t i - l e v e lf i n a n c i a lm a r k e ts y s t e m ，s t r e n g t h e nr i s km a n a g e m e n ta n do p t i m i z e d t h eq u a l i t yo fc o r p o r a t i o n ，a n dt r yt oi n g r a t e rc h i n e s ef i n a n c i a lm a r k e ta n d i n t e r n a t i o n a lf i n a n c em a r k e t ，t or e a l i z et h eb o o mo fc h i n e s ef i n a n c i a lm a r k e t k e y w o r d ：f i n a n c em a r k e t ，e x t r e m ev a l u et h e o r y , d y n a m i cv a 凡a c c u r a c y o f v a rm e a s u r i n g ，a s s e t sp o r t f o l i o ，g r a n g e r - c a u s a l i t y 西南交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规 定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密d ，在年解密后适用本授权书； 2 不保密团，适用本授权书。 ( 请在以上方框内打v ”) 学位论文作者签名：拌雪 e n ：山粥年月fe l 指导教师签名：奄髦冰 日期：办年白月e l 西南交通大学曲南父通大芋 学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其 它个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个 人和集体，均已在论文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律 结果由本人承担。 本文的主要创新点如下： ( 1 ) 本文运用a r m a ( 1 ，1 ) g a r c h ( 1 ，1 ) 或g j r ( 1 ，1 ) 构造符合e 条件 的独立同分布特征的标准残差序列，然后运用e 对1 0 的极大标准残 差进行建模，并结合随机波动过程构造出金融市场动态v a r 测度的计量模 型，进而对金融市场的动态v a r 进行测度，最后运用b a c k - t e s t i n g 方法实 证检验测度的准确性。结果表明，基于e v t 的动态风险测度计量模型能够 准确测度金融市场风险。通过与其它常用模型进行测度准确性比较，找到 了基于本文所运用的模型中最能准确测度沪市市场风险的模型是置信水平 为9 9 5 时的条件e - g a r c h 模型，最能准确测度深市的市场风险模型 是置信水平为9 7 5 时的条件e v t - g j r 模型；置信水平为9 9 的条件e v t 和置信水平为9 5 的条件学生t 分布模型，分别是测度上证a 、b 股的市 场风险效果最好的模型。此外，本文也考察了部分金融市场风险测度准确 性的时间标度不变性特征，结果表明，并非所有的模型对所有的市场在各 个置信水平下都具有标度不变性。( 见2 4 2 6 、3 2 3 4 节) ( 2 ) 针对投资者的投资多元化现实状况，构建出基于多元g a r c h 与 e v t 的资产组合的市场极值v a r 测度方法。通过以上海证券交易所的上证 综指和深圳证券交易所的深证成指两个特殊单一资产等权重构造出的资产 组合为对象进行实证研究，结果表明，本文构造出的模型能够准确测度资 产组合的动态风险。( 见4 1 4 3 节) ( 3 ) 在运用本文构建的模型测度出来金融市场动态极值v a r 序列之 后，本文运用g r a n g e r - c a u s a l i t y 检验方法，考察不同市场或资产市场风险 序列是否存在因果关系效应。结果表明，中国大陆沪深股市之间存在双向 因果效应关系，中国上海铜期货市场与伦敦铜期货市场之间存在双向因果 关系效应，但中国沪市与部分国际股市不存在因果关系效应。( 见5 2 5 3 节) 学位论文作者签名： 辫乡 日期：2 0 0 8 年3 月日 西南交通大学博士研究生学位论文第1 页 第l 章绪论 经济是国家的命脉。国家的强盛、民族的兴旺，经济发展是基础。没有 经济的繁荣与兴旺作为支撑，一个国家和民族只能处于被动挨打，这一点已 被千百年来的历史所证明。尤其是在世界经济一体化趋势日益发展的今天， 不同国家、不同民族在政治、经济等方面的竞争异常激烈，为了获取竞争优 势，都在不遗余力地谋求综合国力的增强，以保证国家的强盛与民族的兴旺。 两综合国力的竞争，首先是经济实力的较量与比拼。因此，从这个角度上说， 探索出适合本国国情的发展经济的道路，提升经济的国际竞争力，进而提高 国家的综合国力与国际影响力，是各国政府和人民最凳关心的问题之一。 就整个金融市场而言，由于金融市场能优化社会资源配置而被称为经济 发展的推进器，在整个经济发展中屠于十分关键的地位，扮演着重要角色。 而金融又是经济的重要组成部分。尤其是在经济一体化不断深入、社会分工 日益明显的今天，其地位更加明显，作用更加突出。全球金融市场发展的历 史表明，要保证国民经济的持续、稳定和健康发展，必须保证金融市场的健 康平稳运行。一旦金融市场由于某种原因发生重大危机，那么就很可能引起 整个国家经济发展出现灾难性后果，同时，这些严重的后果又可能由于传递 性而引发更大范围内的经济危机。1 9 9 7 年亚洲金融风暴迅速在东南亚乃至世 界上很多国家蔓延，就是一个明显的例子。 就企业而言，目前的经济形势要求企业不仅要在经营上下功夫，而且还 要在资本经营上花力气。只有这样，企业有有效应对复杂的经济形势，才能 生存下来，发展壮大起来，从而才能推动整个国家经济的强大。而资本经营 首先是要对金融市场进行有效的研究与分析，而研究金融市场的关键又在于 有效地研究金融市场风险。 由此可见，强化金融市场建设，深化金融市场的监管，促进金融经济的 发展，对于维护经济的安全，促进经济的繁荣，推动国力的增强都具有极其 重要而深远的意义。而促进金融市场良性发展的一个重点，就是要能够准确 有效地测度风险，正确判断风险因果关系，因此，本文重点是从金融市场( 本 文主要以股市、期货市场) 风险测度及其准确性、金融市场动态极值风险的 因果关系的角度来研究问题。 第2 页西南交通大学博士研究生学位论文 1 1 金融学理论发展概述 要研究金融市场风险管理闻题，首先就要对金融学理论发展有一个基本 的认知与理解。正如世界上其它事物一样，金融理论也有一个不断发展、完 善和成熟的过程。 下面将对金融理论的发展历程进行一个简要的概述。 h a u g e n ( 1 9 9 9 ) 将理论按发展时间序列分成三个阶段：“i 器金融学阶段” ( o l df i n a n c e ) 、“现代金融学阶段”( m o d e mf i n a n c e ) 和“新金融学阶段”( n e w f i n a n c e ) 。 “| 爵金融学阶段”是指笳世纪6 0 年代以前，以会计和财务报表分析为主 要内容的金融学研究阶段。在这个发展阶段，由于缺乏严谨和完善的理论方 法体系，使得金融的研究还无法被称为一门独立的“学科。 但是，到了2 0 世纪6 0 年代以后，金融学研究迅猛发展，产生了大量的 经典理论和模型，这些理论和模型被广大实务界所接受并褥以广泛应用。其 中，以f a m a 提出的“有效市场假说”( e f f i c i e n tm a r k e th y p o t h e s i s ，e m h ) 、s h a r p a n dl i n t n e r 创立的“资本资产定价模型”( c a p i t a la s s e t sp r i c i n gm o d e l ， c a p m ) 、罗斯( r o s e ) 的“套利定价模型”( a r b i t r a g ep r i c i n gm o d e l ，a p t ) 以 用b l a c k - s c h e o l e s 的“期权定价理论”等为代表( s h a r p ，1 9 6 4 ；r o s e , 1 9 7 6 ，1 9 7 8 ； b l a c ka n ds c h o l e s ，1 9 7 3 ；f a m a , 1 9 7 6 a , 1 9 7 6 b ) 。这些理论出现，标志着“现代金 融学”时代的来临。 现代金融学阶段，又称“标准金融学 ( s t a n d a r df i n a n c e ) ，以市场参与者的 理性假设为前提的金融研究阶段。 在“现代金融学阶段”阶段，以“有效资本市场之父”f a m a 提出的“有效市 场假说”( e m h ) 作为“现代金融学 的基石。该假说及其推论认为：金融市 场的投资者都是完全理性的，他们追求的是定风险水平下的最大收益；金 融资产价格已经反应了所有公开的信息，价格的运动互不相关，遵循随机游 走模型( r a n d o mw a l km o d e l ) 或布朗运用( b r o w n i a nm o t i o n ) 过程；金融资产 收益率是独立同分布( i n d e p e n d e n ti d e n t i c a l l yd i s t r i b u t i o n ，麦蠢) 的随机变量，当 前的收益率与过去无关，收益率服从正态分布( n o r m a ld i s t r i b u t i o n ) 或通常 所说的高斯分布( g a u s s i a nd i s m b u t i o n ) 。在这一时期，许多金融研究成果都是 基于e m h 展开的。正因为如此，f a m a 成为有效市场理论的集大成者，他为 该理论的最终形成和完善作出了卓越贡献。此外，f a m a ( 1 9 7 0 a ) 不仅对有 西南交通大学博士酝究生学位论文第3 页 关e m h 的研究作了系统的总结，还提出了一个完整的理论框架。在此之后， e m h 也就获得了蓬勃发展，其内涵不断加深，外延不断扩大，最终成为现代 金融经济学的支柱理论之一。 值得一提的是，因为在2 0 世纪7 0 年代以前，绝大多数的理论特别是实 证研究都支持e m h 。于是，到了2 0 世纪7 0 年代初期，学术界和实务界对有 效市场假说”的信仰达到了空前的忠诚，“有效市场假说”理论在金融领域具有 绝对酶权威性。 但是，到了2 0 世纪7 0 年代，也有相当一部分的实证研究发现一些违反 传统定价理论和e m h 的“晃常现象”( a n o m a l i e s ) 。这些异常现象是有效市场 假说理论所不能解释的。如：( 1 ) 规模效应。指股票收益与公司大小有关系。 b a n z 是第一个发现规模效应的经济学家，他发现在美国，无论是总收益还是 风险调节后的收益都与公司大小负相关( b a n z ，1 9 8 1 ) 。在他之后，经济学家们 对主要发达国家的市场进行了广泛检验，其中包括比利时、加拿大、日本、 西班牙和法国等，加拿大除外，其它国家都存在规模效应。( 2 ) 季节效应。 指股票收益与时间有关。r o z e f f a n dk i n n e y ( 1 9 7 6 ) 发现，1 9 0 4 1 9 7 4 年间纽约 股票交易所的股份指数在熏月份明显高于其它1 1 个月的收益。g u l t e k i na n d g u l t e k i n ( 1 9 8 3 ) 研究了1 7 个国家1 9 5 9 - - 1 9 7 9 年的股票收益，其中有1 3 个国 家l 胃份的股票收益高于其它月份。除去元月效应以外，季节效应还包括周 末效应、节日效应以及开盘、收盘效应等。同时，季节效应也是在世界各国 资本市场普遍存在的现象。戴国强、陆蓉( 1 9 9 9 ) 证明了我国资本市场存在 季节效应。( 3 ) 小公司元月效应。k o m ( 1 9 8 3 ) 发现公司的规模与元月效应有 着密切关系。他将纽约股票交易所的股票按规模分为l o 组，然后逐月算出最 小的公司和最大的公司的超额收益之差。1 月份规模最小的公司比规模最大 的公司的超额收益高出1 4 左右，较高的收益主要集中在1 2 月份最后一个 交易冒和熏月份前5 个交易雹。如此等等，耪种“异象”的存在，许多学 者试图找到各种可能的合理解释，但都不能令人满意。 基予以上“异象”的存在，经济学家们就开始对长期占据主流地位的e m h 提出了质疑，也就使得e m h 理论面临着严峻的挑战，e m h 的基石开始动摇。 在这种瞳况下，到了2 0 世界8 0 年代以后出现的行为金融学 ( b e h a v i o r a l f i n a n c e ) ，就使得金融理论进入了一个新的阶段新金融学阶段。 行为金融学以那些实际金融市场出现丽又无法为传统金融学理论所解 第4 页西南交通大学博士研究生学位论文 释的种种复杂和异常现象为研究对象，尝试用心理学、社会学等解释，结果 取得了成功。2 0 0 2 年诺贝尔经济科学奖金授予了普株斯顿大学具有以色列和 美国双重国籍的心理学家丹尼尔卡尼曼( k a h n e m a n ) 教授和乔治梅森大学 的实验经济学家弗农史密斯( v e r n o ns m i t h ) 教授。卡尼曼和他的合作者 t v e r s k e y 的主要贡献就在予用整合的洞察力把心理学的研究引入到经济学， 特别是在不确定条件下，人们如何作出决策，从而为行为经济学奠定了坚实 的基础。于是，行为金融学获得了巨大的发展，直到今天，行为经济学与行 为金融学仍然是经济领域研究的热点问题。 1 2 金融风险管理概述 1 2 量金融风险管理理论概述 金融风险是金融体系和金融活动的基本属性之一。自从人类社会出现金 融活动以来，金融风险管理就成为经济和金融体系必然的组成部分。然而， 全面系统的现代金融风险管理却是近3 0 年才得以迅速发展的。 随着2 0 世纪七、八十年代以来出现的金融叁幽化、全球化和金融剑薪 的发展，金融机构所面临的风险环境也日益复杂化。尤其是2 0 世纪9 0 年 代一系列风险事件的发生，如：亚洲金融风暴，极大地促进了现代金融风险 管理理论的发展。无论是在风险管理的手段、内容还是机制和组织形式上， 金融风险管理都发生了很大的变化。 2 0 世纪七八十年代以来，由于利率、汇率波动的加蒯，市场风险成为 金融机构风险环境中的重要因素。同时，由于管制放松和金融自由化的发展， 以及由此丽带来的金融机构混业经营盼发展，传统上商业银行以信用风险为 主，投资银行以市场风险为主的差异逐渐消失，两者的风险特征正在趋同。 信震风险和市场风险两者无论是在管理技术手段还是在管理理论上都构成了 现代金融风险管理的两个基本内容。二十世纪九十年代以来以巴林银行倒闭 为代表的银行因承担市场风险而发生巨额损失和倒闭的系列案例，使得市场 风险对金融机构的意义越来越显露出来。与此相适应，市场风险管理技术也 得到迅速发展。此外，现代风险管理还非常重视结算风险、操作风险和法律 风险等更全面的风险因素。而且不仅将可能的资金损失视为风险，还提出了 声誉风险和人才风险的概念。 西南交通大学博士研究生学位论文第5 页 2 0 世纪七八十年代以来，以期权为代表的衍生金融工具的迅速发展， 一方蘧增强了金融机构风险管理的能力，另一方面也增加了风险环境的复杂 性。可以说，衍生金融工具的发展很大程度上改变了传统风险管理的含义， 一个重要的表现就是金融工程自2 0 世纪8 0 年代以来的迅速发展。尽管耳 前看，金融工程的范围已不局限于风险管理，但它是为解决风险管理问题而 产生的，而且至今其核心内容仍是为风险管理提供创新的解决方案。金融工 程使得金融风险管理产品化，即金融工程师们通过创新的设计，能够为金融 机构提供针对各种具体风险的管理方案，而且这种方案通过上市交易成为用 于风险管理的金融产品。这种产品化同时也意味着投资者面临的各种风险可 以被相互分离，可以上市转让，可以被市场定价。 与传统风险管理主要依赖定性分析，管理模式明显体现崽主观性和艺术 性的特征不同，现代风险管理越来越重视定量分析，大量运用数理统计模型 来识别、衡量秘检测风险，这使得风险管理越来越多地体现逝客观性和科学 性的特征。风险管理模型首先在较为容易量化的市场风险管理中得到迅速发 展，其代表性模型就是1 9 9 4 年j p 摩根提出的风险价值w a r ) 模型，该模型 目前受到业界的广泛认可，被许多金融机构采用。在市场风险管理模型化的 推动下，一般认为难以量化的信用风险的管理模型也获得了很大发展，如 r i s k m e t r i c s 、c r e d i t m e t r i c s 、k m v 模型等。量化和模型技术的发展，使传统 艺术性的风险管理呈现出越来越明显的科学性，也使风险管理决策成为艺术 性和科学性相结合的决策行为。 1 2 2 金融风险测度的v a r 法 v a r ，即风险价值( v 砒u ea t 硒s k ) ，它作为一个概念，最先起源于8 0 年 代末期交易商对金融资产风险测量的需要；作为一种市场风险测定和管理的 新工具，则是由j p 摩根最先提出的。v a r 指的是在一定的置信度内，由于 市场波动而导致整个资产组合在未来某个时期内可能出现的最大价值损失。 如果只考虑一天的波动情况，那么v a r 也就是每冒风险价值 d e a r ( d m l ye a r n i n g sa tr i s k ) 。由于v a r 方法能简单清晰地表示市场风险的 大小，又有严谨的概率统计理论作依托，更重要的是，它解决了传统风险度 量方法所不能解决的各种问题，因而该方法得到了国际金融界的广泛支持和 认可。它可以把各金融工具、资产组合以及金融机构总体的市场风险量化为 第6 页西南交通大学博士研究生学位论文 一个数字，这使得机构投资者与市场监管者能够很方便地将其与其它数字指 标进行比较，如将金融机构的市场风险与其利润总额或资本总额进行比较， 从而判断其承受市场风险的能力大小。正是由于v a r 的这一特性极大地方 便了金融监管部门对各金融机构的有效监管，因此各监管部门纷纷应用其进 行风险监管。在1 9 9 5 年4 月，国际银行业监管的权威组织b a s l e 委员会 在其发布的文件中建议各银行可应用内部模型来计算各自的v a r ，并且将得 出的v a r ( 1 0 个交易日、9 5 置信水平) 与相应因子的乘积作为其资本充足水 平，向银行提出资本充足性的要求。目前，包括银行在内的越来越多的金融 机构，如证券机构、保险公司、信托公司和投资基金等纷纷采用v a r 方法 来测量、控制其市场风险，尤其在衍生工具投资领域，v a r 方法的应用更加 广泛。 目前，金融实务界占主流地位的是j pm o r g a n 投资银行1 9 9 4 年开发的 r i s k m e t r i c s 系统中提出的风险价值指标( v a l u ea tr i s k , v a r ) 。这种风险测度方 法以主流金融经济理论为基础，在目前的金融界得到广泛认可并应用，又尤 其被各个金融机构作为金融市场测度的重要方法。 所谓金融资产或组合的风险价值v a r ，定义为：在给定的置信水平 1 一口下，由于市场波动而导致整个资产或组合在未来某一个时期内可能出现 的最大损失值。其数学表达式如下： p r ( r , t a r , p ) = 口 冠表示第t 日金融资产或组合的损失值，是指实际损失超过风险值的概 率为口。如果确定资产或组合的损失概率分布函数为f ，那么，也可以根据 分布函数的分位数求得v a r 值，即有： v a r = f 。 ) 由于v a r 方法简单明晰地表示出了金融资产市场风险的大小，又有相对 较好的统计学理论基础作支撑，因此，得到广泛认可和应用。国际银行业巴 塞尔委员会( b a s l ec o m m i t t e e ) 也利用v a r 模型所估计的市场风险来确定银 行及其他金融机构的资本充足率。但是，v a r 风险测度方法有一个共同的前 提假设，那就是金融市场必须满足有效市场假说及其推论。 1 2 3v a r 风险测度方法面临的挑战 正如金融学发展过程一样，到了2 0 世纪7 0 年代，许多实证研究发现一 西南交通大学博士研究生学位论文第7 页 些违反传统定价理论和e m h 的“异常现象”( a n o m a l i e s ) ，这些异象动摇了有 效市场假说的基础。实际上，金融市场指数收益或资产收益的分布往往并非 正态分布，而是胖尾、尖峰特征，收益率的尾部比正态颁布要长，而峰度比 正态分布更加陡峭；收益率的自相关性( a u t o c o r r e l a t i o n ) ，金融市场或资产的 收益具自身相关性；波动集聚性( v o l a t i l i t yc l u s t e r i n g ) ，金融市场或资产收益 波动呈现出大的波动和大的波动集聚在一起，小的波动和小的波动联系在一 起；杠杆效应( l e v e r a g ee f f e c t ) ，收益率的波动呈现不对称现象；与标度不变 性( s c a l ei n v a r i a n c e ) 等等，这些典型事实也对金融市场v a r 测度提出了严峻的 挑战，要求将这些典型事实作为v a r 测度模型的约束条件( c o n t ，2 0 0 1 ) 。 由此不难看出，传统的v a r 测度方法或指标面临着严峻的挑战。面对新 的金融市场或资产收益的分布特征，v a r 风险测度自身也存在一些明显的不 足，面临着新的挑战。 首先，它考虑是金融资产收益率时间序列分布全部，不是一致性风险度 量工具( c o h e r e n tm e a s u r eo f r i s kt 0 0 1 ) a r t z n e r 等，1 9 9 7 ，1 9 9 9 ，仅提供了一 个损失的最低边界，对于超过这一边界的收益率分布尾部的处理又是无能为 力，而超过这一边界的数据又是多种多样的，同时它反映的是潜在可能发生 巨大风险损失而带来灾难性后果的极端事件。如：1 9 8 7 年美国股市的崩盘， 1 9 9 2 年欧洲货币体系的瓦解以及1 9 9 7 年的亚洲金融危机等。而金融风险管 理者往往关注的是小概率、大损失的极端事件所产生灾难性风险，因为这些 损失一旦出现，给投资者或金融市场带来是灭项之灾。 其次，传统的风险测度方法根据假定的金融收益损失整体分布的分位数 来估计v a r ，但由于过多地利用分布中心区域的信息，从而导致v a r 测度有 失准确性( m c n e i l & f r e y , 2 0 0 0 ；f e r n a n d e z ，2 0 0 5 ) 。 再次，金融市场或资产收益分布特征很有可能服从的是一个复合分布而 非是一个确定的单一分布，假设金融市场或资产收益的单一分布就可能与实 际情况相悖。因此，v a r 风险度量方法对于保持风险测度的准确性已经面临 着严峻的挑战，如何准确度量金融资产收益= 损失分布尾部概率以规避金融市 场极端波动所带来的极大风险，成为当前风险管理者时刻关注并不断研究的 重要课题。 此外，v a r 方法并没有注意到不同时间标度( 如分钟、小时、天、周、 月) 的资产收益波动之间的联系，而这些联系往往可能隐藏着许多非常重要 第8 页西南交通大学博士研究生学位论文 的统计信息，这些信息对金融风险管理当局和金融资产投资者在风险决策中 具有十分重要的参考价值。 1 3 基于极值理论的动态v a r 测度方法概述 如前所述，j pm o r g a n 的v a r 风险测度存在着明显的不足，不是对收益 或损失分布的尾部进行建模，只是给出了一个损失边界，对于超过边界的数 据不能分析，而超过这一边界的数据恰恰又是风险管理者关心的极端损失。 于是，一个新的针对超过这一边界变量进行建模的理论一极值理论 ( e x t r e m ev a l u et h e o r y ，e 、，t ) 就应运而生了。 极值理论起源于水利学研究，是专门研究极端事件的一种理论，它可以 利用极值尾部形态来估计尾部分布，进而估计出风险值，使风险值估计更加 容易和准确( m c n e i l ，1 9 9 6 ，1 9 9 7 ，1 9 9 9 ；m a n d i r as a r m a , 2 0 0 2 ；g i u ia n dk e l l e z i ， 2 0 0 5 ；林宇、魏字，2 0 0 6 ；林宇、魏宇、黄登仕，2 0 0 6 ，2 0 0 7 ) 。e 、仃对收益 率的尾部具体分布特征没有明确的要求，不论收益率尾部服从什么样的分布， 只要是对极值尾部分布进行分析就可以使用e ，它不仅考察样本数据，而 且能拓展到样本数据外进行估计。d a n i e l s s o na n dd ev r i e s ( 1 9 9 7 ) 以美国7 支股票构成的组合为样本比较各种模型的表现情况，发现e v t 模型的表现明 显优于参数方法和历史模拟方法；l o n g i n ( 2 0 0 0 ) 认为e v t 的优点在于它没 有假设特定的模型，而是让数据自己去选择，对突发事件具有较强的预见性， 而g a r c h 族模型作为估计风险的一种方法，只能反映当时的波动率情况， 缺乏对突发事件的预见性；c h r i s t o f f e r s e na n dg o n c a l v e s ( 2 0 0 4 ) ，g i l l ia n d k e l l e z i ( 2 0 0 3 ) ，j o n d e a ua n dr o c k i n g e r ( 1 9 9 9 ) 和n e