（数量经济学专业论文）VaR方法在中国股票市场风险度量中的应用.pdf

摘要 v a r 照验偷俊方法是上世纪9 0 颦代以后发震起来的萃孛凝型风殓管理工 囊，穗窭予簧绕酌金融熙殓警瑾摸黧，它簿葶曩撩律，藏耀楚羲广，吴毒瑟嵩 鹃实霜价筐。酲翦，莺瘫羚砖v a i l 髓歼广泛的研究，诗簿v a r 戆方法屡窭不 穷。然而，由不同方法计算出的v a r 值往往相差较大。豳此，寻找与中国股 票市场特点相邋臌的风险度量方法媳根必要的。 本文将理论分析与实证分析相绐食，力图寻我与中围股鬃市场特点相通臌 魏鼹验度量方法。共分舞疆下器令帮转： 第一韶分为零i 京。首先箍毒零文醛究翡必要桎及疆炎意义；霉概要建埝蹬 国内外v a r 理论研究的发展过程及搬前最新发展水平；鼹腊综述本文的主搿内 容，结构及创新之处。 第二部分介缡度量金融市场风险的v a r 方法。详述了几瓣常用的g a r c h 模墅在v a r 诗冀孛静应嚣，包纭g a r c h 、e g a r c h 、e a _ r c h 及稳建辫 g 4 j c h - m 、窭g a r e 珏m 、p a r c 壬 蝴簿模登，最螽绘爨v a r 诗募结莱静梭疆 标准。 第三部分为实证分析部分。应用。j ：述六种典型模型，分析了在不同置信水 平及不同分布假设下模型的适用性。其中，还针对每种模型采用了服从正态分 蠢、 分毒苏及广义误差分毒( g e d 分毒) 魏霰凌，共诗十，静方法，瑟嚣缓 承平势鬟霰定巍9 5 帮9 9 。零文嶷餍这些模螫薄土诞综合摇数与深谨或静指 数的风险度量避褥了实证研究。文中所粥的检验方法是损失函数检验法。 第四部分为结论部分。总结了憋篇文章的研究结论，提出本篇论文的不熄 之处，并对今后埘能继续发展的研究方向提出建议。 最终研究缝栗袭骧：t 分毒下鳃v a r 毽大太离售7 辍陵，不适臻于我嚣黢 豢枣凄；广义误蓑分毒篦歪态努鑫更准礁缝度量了市场风簸；广义误差努巷。f 的p a r c h ( 1 ，1 ) 模型计算上证综合指数和深证成分指数v a r 值效果最好，疆 而p a r c h ( 1 ，1 ) - g e d 模型是比较逡用于中国股票市场风险度量的模型。 芙键词：v a r 、g a r c h 类模型、t 分毒、广义误差分蠢( g e d ) a b s t r a c t v a rt e c h n i q u ei san e wr i s km a n a g e m e n tm e t h o dt h a th a sb e e nd e v e l o p e di n 1 9 9 0 s c o m p a r e dw i t ht r a d i t i o n a lm o d e l s ，i ti se a s yt ou n d e r s t a n da n da p p l ys oa st o h a v ep r a c t i c a l s i g n i f i c a n c e t h e r eh a v eb e e nal o t o ft e c h n o l o g i c a lm e t h o d s p r o p o s e ds i n c ei t si n t r o d u c t i o n b u td i f f e r e n tm o d e lo f t e nd e d u c e sd i f f e r e n tv a r v a l u e s oi ti sq u i t en e c e s s a r ya n dr e a l i s t i cf o ru sn o wt of i n da p p r o p r i a t em e t h o d st o m a n a g et h er i s ko f c h i n as t o c km a r k e t t h i sp a p e ra n a l y z e st h ea c c u r a c yo fd i f f e r e n te v a l u a t em e t h o db yc o m b i n e t h e o r e t i c a la n a l y s i sa n de m p i r i c a la n a l y s i st o g e t h e r w et r yt of i n dm o l ef e a s i b l e m e t h o df o re v a l u a t i n gt h em a r k e tr i s ko ft h ec h i n e s es t o c km a r k e t t h ep a p e ri s d i v i d e di n t of o u rp a r t s t h ef i r s tp a r ti st h et h ep r e f a c e ，i n c l u d i n gt h es t u d yc o n d i t i o no nv a ri nt h e w o r l d ，t h ef r a m eo f t h i sp a p e r , a n de t c ；t h es e c o n dp a r ti n t r o d u c e sd i f f e r e n tm e t h o d s o fe v a l u a t i n gt h em a r k e tr i s k ，a n dv a ri si n t r o d u c e da st h ek e ym e t h o d ；t h et l l i r d p a r tc o m p a r e ss i xt y p i c a lm o d e l so fv a r i a n c e - c o v a r i a n c em e t h o d s ，a n da n a l y z e st h e a c c u r a c yo fd i f f e r e n te v a l u a t i o nm e t h o d sw i t l lc e r t a i nd i s t r i b u t i o na n dc o n f i d e n c e d e g r e e w ee v a l u a t e v a rw i t h g a r c a , e g a r c h ，p a r c h ，g a r c h m ， e g a r c h m ，a n dp a r c h mm o d e l ，a n da s s u m ec e r t a i nd i s t r i b u t i o n , s u c ha s n o r m a ld i s t r i b u t i o n , s t u d e n t - td i s t r i b u t i o na n dg e n e r a l i z e de r r o rd i s t r i b u t i o n ( g e d ) ， 18m e t h o d si na l l ，a n dt w oc o n f i d e n c ed e 掣e e so f9 5 a n d9 9 w ec o m p a r et h e e s t i m a t i o n so fv a ri na na p p l i c a t i o nt od a i l yr e t u r n so nt h es r m e o a a ls y n t h e s i s i n d e xa n ds h e n z h e nc o m p o n e n ti n d e x l o s sf u n c t i o nt e s ti su s e dt oe v a l u a t et h e a c c u r a c yo f t h ev a r m o d e li nt h i sp a p e r t h el a s tp a r tg e t st h eb r i e f s u m m a r y t h e f i n d i n g o ft h i s p a p e r i n d i c a t e st h a tw h e n a s s u m i n g s t u d e n t - t d i s t r i b u t i o n ，w ew i l le v a l u a t et h er i s ko v e rt h ea c t u a l i t y ；u n d e rt h ea s s u m p t i o n o fg e dd i s t r i b u t i o n , t h er i s k w i l lb ee v a l u a t e dm o r ea c c u r a t e l yt h a nn o r m a l d i s t r i b u t i o n ；p a r c h ( 1 , 1 ) m o d e l u n d e r t h ea s s u m p t i o n o f g e d h a s t h e b e s t r e s u l t i nc a l c u l a t i n gt h ev a ro ft h es h a n g h a is y n t h e s i si n d e xa n ds h e n z h e nc o m p o n e n t i n d e x ，a n dt h em o d e li sm o r ef e a s i b l ef o re v a l u a t i n gt h ec h i n e s es t o c km a r k e tr i s k k e yw o r d s ：v a i l t h ek i n dm o d e lo fg a r c h ，s t u d e n t - td i s t r i b u t i o n , g e n e r a l i z e de r r o rd i s t r i b u t i o n ( g e d ) i i i 东北财经大学研究生学位论文朦创性声明 本人郑重声明：此处所摄交的博士硕士学位论文 胀i 乞7 脚日触遭琦奶j ，国囔酗瓣，是本人在导师指导下， 在东j 0 舞考经大学玫浚薄，硬学位羯闻强立遗行磅究聚取褥的 成果。摇本人所知，论文中除已浚明部分外不织含他人已发表或 撰写避的研究成果，对本文的研究工作做出重骚贡献的个人和集 体均已注明。本声明的法律结果掩完全由本人承担。 作者签名； 怼乏 日 日期：岬锄月7 目 东北财经大学研究生学位论文使用授权书 懈弓在巾菊日熠辛而订t 拉是童* 3 | 屯桶系本人在东北 财经大学攻读博士硕士学位期问在导师指导下完成的博士硕士 学位论文。本论文懿磺究藏果妇东i 弼经大学所有，本论文的研 究内容不得以箕他单位的名义发裘。本人完全了解东j e 赡经大学 关于保存、使用学位论文的规定，问意学校保留并向有关部门送 交论文驰复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权 东蔻j l i 经太学，可以采曩影印、缭印或其毽复簇手段绦存论文， 可以公布论文的全部或部分内容。 作者签名： 嗜违k 导师签名；彳 。 霞麓- 御年瑚少蠢 日期：碲，。确目 第一部分引言 第一部分引言 一、研究背景及研究意义 近些年来，由于世界上一些大的金融机构，如巴林银行、日本大和银行等 具有较高管理水平的公司都因为对金融资产的风险管理和监控把握不足而遭受 巨额损失甚至破产。因此，如何针对市场上时而凸现的风险，设计一种人们容 易理解和掌握的计算和控制市场风险的方法，将其作为一个简单明了的度量市 场风险的统计指标，一直是金融机构和监管部门所关心的问题。 v a r 模型是风险估值模型v a l u ea tr i s k 的简称，它是近年来国内外兴起 的一种金融风险管理工具。由j p im o r g a n 公司率先提出，该公司的风险管理人 员开发了这种能够测量不同交易、不同业务部门市场风险，并将这些风险集成 一个数的风险测量方法。1 9 9 3 年，一个由主要工业国家的高层银行家、金融家 和学术界人士组成的咨询小组g 3 0 发表了个报告，报告的主要建议是引入 v a r 系统来给交易头寸估价并量化金融风险，这是v a r 这个名字的首次提出。 1 9 9 4 年1 0 月j p m o r g a n 的资产风险管理部门通过一个5 0 余页的技术资 料向世人公开了他们的内部风险控制方法一v a r 方法以及包含大约2 0 个市 场的波动性和相关性的风险控制模型r i s k m e t r i c s 模型，并公布了完整的计算 方法与资料。当时，世界上还没有一个统一的风险管理标准，m o r g a n 公司的 v a r 方法及计算模型r i s k m e t r i c s 由于在理论上具有合理性，在实践上具有很好 的可操作性，所以很快在学术界及业内受到重视，并广泛应用于证券公司、商 业银行、养老基金等机构的资本配置和绩效评估中；此外，监管部门也充分强 调了基于v a r 的风险监管方法，要求证券公司等机构定期公布v a r 值。v a r 作 为进行市场风险度量的一种工具，它不仅为股份持有者提供风险量化的指标， 从而指导其制定内部决策；也有利于股份持有者在进行投资决策时，对预期风 险和收益进行权衡。 自1 9 9 0 年1 2 月1 9 日上海证券交易所宣告成立以来，中国股票市场的发 展已有十多年了。由于中国股票市场刚刚起步，尚处在发展的初级阶段，监管 技术与手段不足，再加上先天体制性缺陷的制约，使得市场不太规范。造成中 l v a r 方法在中国艘鬻书场照殓度量中的疲掰 国股票市场呈现嫩极强的波动性，市场黎涨暴跌现象时常发生，整个市场投机 气氛异常浓厚，从而使市场充满了高风险的特征。 随着经济全球化进程的加快，全球证券一体化趋势也在增强。中国已予 2 0 0 t 年加入w t o ，根据我国政府对w t o 的承诺，中霞迸券市场要逐步对外 舞藏。嚣蓑，嚣矮泛券柱擒已开始逐步遗入孛莺市场，簸麓2 5 年1 秀，跫 裔2 5 家境井机构投资者获得中国诞黢会批准进入我国诞势市场。国际资本流 动的不确定性使得中国证券市场的风险将呈现更加复杂化、更加国际化的特点， 这些特点无疑会：i 一步加大对其风险管理的难度。 目前，与诬方相比，中国股票市场风险管理手段相对落瑶。随着各种金融 工美豹不凝鑫褒，众融辍稳耳选巽瓣投瓷渠道遂一步辐瓷，嚣金聚警铡嫠麓掰 会基益放松，这使得金融枫褥所面峨酌风险相应扩大。蔽戴，有必要僭鉴国纬 先进的v a r 方法，对中国股票市场的风险测量方法进行研究。对于不断发展的 v a r 方法，国内肖不少金融机构已缀开始对其进行研究和j 藏用。然而，不同的 v a r 方法对风险大小的测量是有差别的。可见，有必要对备种v a r 方法的邋 期性进行毙较黟 突，良攘求与孛基黢鬃零场褥点麴适痤静辍羧发量熬套效方法， 这对于准确预溺鞠按镪中国骚票泰绥风险，促遴其健潦笈袋其有重要静意义。 二、文献综述 首先简要介缨下国外对v a r 方法的研究情况：b e d e r ( 1 9 9 5 ) 用八种方 法诗算了三零争缀憋瓷产缓会戆v a r 壤，整馥对毙冬静毅豢黠v a r 篷魏影嫡 程度。k u p i e c ( t 9 9 5 ) 提出了检验v a r 计算的方法一遨黼检验法，给出了不 同持有期的置信区闻，使v a r 计算方法成为一个完整的体系，完善了对各种 v a r 计算模型的评价。p h i l i p p ej o r i o n ( 1 9 9 6 ) 详细地介缁了v a i l 的定义、 般计算方法，并总结了各种计算v a r 方法的特点。通道实证分析，对比了正 态分毒帮t 分露下戆静态模型谤舅v a r 瓣基爨。h e n d r i c s ( 1 9 9 6 ) 瓣参数方 法、历史模撅法，蒙特卡罗模掇法逡行了实证毙较研究。g o o r b e r g h 帮v l a a r ( 1 9 9 6 ) 以荷兰a e x 股价指数与邀璩斯工业指数为研究对象，比较了静态模 型、g a r c h 横烈、历史模拟法与极值方法，其实证结聚表明，g a r c h 模溅 所度量的v a r 德经k u p i e c 事后检骏，在任一置信度下，其精确度都优予其 2 第一部分引言 它度量方法，且失败率最接近理论失败率。b u t l e r 和s c h a c h t e r ( 1 9 9 6 ) 撬滋7 一种基于核估计的历史模拟法，改进了v a r 的历史模拟法，在v a r 的非参 数估计方法上，进行了有益的探索，并得出一魃有实际意义的结论。d i e b o l d 秘s a m o m e r a ( 1 9 9 9 ) 、c h r i s t o f f e r s e ne m m z a ( 2 0 0 0 ) ，s t u l z ( 2 0 0 0 ) 豢澎在 传统的v a r 测量方法中，通常采粥的正态分布的假设是不恰当的，会产生诲多 问题，这些传统的v a r 模型在捕捉会融市场发缴大的波动时出现的极端价格的 能力不缀。- - t i no d e n i n g 和j a nh i n r i e h s ( 2 0 0 2 ) 将极值方法翅子谤算v a r 。 我潮学者对v a r 方法的研究最旱始亏二1 9 9 7 年郑文遥的金融风险管理 的v a r 方法及其应用一文，箕发展过程以1 9 9 9 年为界分为两个阶段：第一 阶段是1 9 9 9 年以前，这是了解学习阶段，这一阶段的研究主要是着重于对v 娘 匏穰念、方法豹奔绥；郑文逶( 1 9 9 7 ) 全_ 蚕建余缮了v a r 方法戆产生鹜爨、 计算方法、v a r 方法的用途及引入中国的必蒙性。姚刚( 1 9 9 8 ) 除了介绍v 撒 的定义之外，还介绍了资产组合的v a r 度量方法，并对线饿资产定价模泓和 # 线链资产定份模型避撑了特剩滋骥；第二阶段是1 9 9 9 以麓，深入研究舆体 运用的阶段，在这阶段对v a r 方法的研究不仅仅局限于对概念及一般计算 方法的了解，而开始对v a r 方法在我国金融煅管、投资银行和证券市场中的 应用进行理论和实诞磷究，并且对v a r 方法提也了一些改进。 鬣内最近足年鸯大量懿关予v a r 魏骚究文豢，麴王戈，器转军发表懿v a r ： 一种全新的风险管璎工具( 投资与证券，2 0 0 0 年第1 0 期) 做了介绍性研究， 刘宇飞的v a r 模型及其在金融般管中的应用( 经济科学，1 9 9 9 年第l 期) ， 戴国强、绘惹炳、建攀戆v a r 方法起我国金融鼹验管理豹璐鉴及应建( 金 融研究，2 0 0 0 年第7 期) 等文章黧点研究v a r 程金融风险管理中的应用，而 吴世稂，陈斌的风险度量方法与金融资产配鬣模型的理论和实证研究( 经 济研究，1 9 9 9 年第9 期) ，赵睿，赵陵豹v 嫩方法与资产组合分移亍( 数 量经济羧术经济礤究，2 0 0 2 年第l l 袭) ，释骏炜、张逛由豹基于v 娥懿 证券投资组合风险评估体系( 数量经济技术缀济研究，2 0 0 3 年第1 2 期) ， 王玉华的极值理论在v a r 中的应用及对深沪股市的实证分析( 金融经济， 2 0 0 6 零第6 麓) 以及骧守衷、琵繁零l ，葫铮洋戆基子投毽分毒理论豹v a r 与 e s 度激( 数量经济技术经济研究，2 0 0 7 年第3 期) 等文辩则侧重v a r 在证 券市场中的应用。熟中，后面两篇嚣别于其他大量的研究文章，应用极假分布 3 v a r 方法在中国股票市场风险度量中的应用 理论对金融收益序列的尾部进行估计。 许多硕博士论文也以v a r 为研究对象，尤其侧重在证券市场的研究文章。 其中东北大学刘艳春的博士学位论文证券投资风险价值v a r 的度量与组合优 化研究就金融风险管理研究的起源、金融风险的定义分类，金融风险管理存 在的理论基础及现代金融风险管理的主流模型和方法技术作出评述。重点研究 证券投资组合选择与组合评价的理论，提出金融风险研究未来可能的发展方向； 厦门大学何沛利的硕士学位论文v a r 模型在中国证券市场的研究与应用，用 r i s k m e t r i c s 的标准模型以及基于g a r c h 模型的方法计算得到v a r 值，基本把 握了沪市的市场风险，得到了较好的实证结果；浙江工业大学张桂香的硕士学 位论文v 状模型与v a r 方法应用于证券市场风险管理的实证研究，重点探 讨了极值分布v a r 模型( 包括广义极值分布和广义帕雷托分布) 和分位数回归 v a r 模型，然后在此基础上将六个v a r 模型( 包括上述三个模型、历史模拟法、 r i s k m e t r i c s 方法以及蒙特卡洛法) 估计上证指数，上证1 8 0 等指数的v a r ；浙 江大学甄建敏的v a r 方法及其在我国证券市场风险管理中的应用，分析了 v a r 方法引入我国证券市场风险管理的可行性和必要性，并以国内首只开放式 基金一华安创新证券投资基金为对象进行v a r 方法应用的实证分析，同时也采 用最新的样本数据对上证指数进行了实证分析，得出目前在我国证券市场中运 用v a r 方法来进行风险管理和控制是可行的而且是有效的结论。还有很多优秀 论文研究方法独到，值得借鉴学习，这里不再一一赘述。 目前国内对v a r 方法进行系统性研究的专著较少将其应用到实际领域中， 尤其是在实证研究方面，虽有将简单可度量波动时变性的模型引入风险的计算， 或将总体v a r 进行分解等研究，但尚不能为我国资本市场的发展解决实质性 的问题。已出版的相关风险管理的著作大多将重点放在了风险控制与防范的具 体制度、措施方面。 三、本文结构及创新 1 本文主要内容如下： 第一部分为引言。 概括国内外关于风险理论的现实背景及当前发展趋势，提出本文研究的必 4 第一罄矜g l 害 i 自! ! ! ! ! s ! ! ! ! ! ! ! 目g 目! s s ! 自$ ! g ! 目i 一i i i i 一! s s s ! 自! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! s 目| 目目! 雠 要佳及研究意义；势概要缝给密毯内矫v a r 理论研究静缴鼹过程及当前娥赫裁 展水平；最后综述本文的主要内容，结构及创新之处。 第二部分为度爨袅融市场风险的v a r 方法。 筵簧分绍7 赘繇菇验凄耋煞三辫方法魏诗冀覆各鑫黟德缺熹。熬嚣洋逡了 v a r 方法戆定义，诗冀方法懿努裳、蠢静方法戆霞袋轰及滋鼹，雾奔绥7 a 耱 常用的g a r c h 横型在v a r 计算中的成用，包播g a r c h 、e q 镰c h 、p a r c h 及相应黪g a r c h - m 、e g a r c h - m 、p a r c h - m 等模型，最蕊给出v a r 计辫缮 粟的检验标准。 第三部分为突迸分析部分。 努爨对孛嚣沪深嚣逢骞式表羧豹攒数一土纛综合摇鼗、深 蓬或癸摇数，袭 簸设骚簌歪态势帮、t 分毒移广义壤黧势毒( g e d ) 熬黎绺下，采霆g 触羚联 类模型( 三种分布假设、六种模型、戴计十八种模型) ，分别计算上证综合指数” 与深诞成分指数猩2 0 0 2 2 0 0 6 年期间的日v a r 假，通过返剜检验得到失败辩， 著裂臻损失丞数法验涯这手a 耱模型蕊戮劣，餐爨蚤秘方法澜翡联系和嚣嬲，。 最后避孬了经验蕊镰。 煞瓣部分为雅谂部分。 总结了整篇文鬻的研究结论，提出本篇论文静不足之处，并对今后l a u 一- 一 缕发袋的硬究方离援滋建议。 2 拳文的创新之处主要在于： 选鞠近五冬麓( 2 0 0 2 - 2 0 0 6 零) 鲍拯数g 瘦纛徐终为弹零，澍串蓬沪滚辩缝 殷票撩；l 妒土诞练搔，瀑涯箴穗鹩菇滁度量避褥实涯努辑，鞍全嚣逢澎较分耩 了前述十八种襟懋程计算中国殿祭市场v a r 时的特点，劳褥出模型适用饿的眈 较研究结果。 5 v a r 方法在串霆般鬻帮场风险鏖量率的应鞠 蔓! 皇曼曼曼曼曼曼鲁曼曼嘲i i i i i 燃拦笪蔓苎皇曼曼皇曼鼍曼曼曼皇晕黑嬲舞! 曾曼曼曼曼曼曼曼曼蔓皇s 量邕燃 3 本文鲍技术鼹线图： 蚕标：寻求逶会霾量中 国股票市场风陵的模型 基于g a r c h 必模型的 v a r 方法度量中图股票 市场的实证分掇 完成目标，得出绪论 本文的研究背景及研究意义 l 塑垡! ! 塑茎翌鉴| 选择v a r 方法度量 中豳股票市场风险 介绥诗算v a r 豹参 数方法_ g a r c h 类 模型( 含六种横溅) 介绍v a r 计算结暴 豹准确牲检验方法 一损失函数检验法 中国股票市场指数风险度量的意义 中困股票市场股指收黼率的基本特征 枣溺羧票枣场驻捂v a r 诗算绥栗分辑 备羊申模型的适用性的比较分析 本文研究成果综述 零文豹不是( 巍震遂一疹研究戆疼容) 6 繁= 都分建爨金融帮场风蹬粒v a r 方法 ! f i l l ! ! ! ! ! , ! ：t 1 1 v | il ! i 第纛部分度量龛融市场风险的v a r 方法 、龛穗鼹羧艘鬟方法 隧豢金融露场寝金驻交易簸模的动态往、复囊栏戆壤麓，菇及金融理论耩 金融工程的发餍，金融市场风险测精方法也变褥更为综会、复杂。目前，较常 爰魏方浚一毁麴为量类，菝次洚；楚载度( s e n s i t i v i t y ) 分辑方法、波漤靛 ( v o l a t i l i t y ) 分析方法，及在险价饿v a r ( v a l u e a tr i s k ) 方法。其中，v a r 怒 髫翦金融市场风羧测爨豹主流方法。 下鬻薅逐个辩蔟霞表整方法遂章亍麓攀秘奔绥： ( 一) 蠢敏度分析肖演 灵敏度分聿厅方法，是利用金融资产价值对其市场困予( m a r k e tf a c t o r ) 船敏 感毪袁瓣羹金融凌产枣蘩鼹陵魏方法。标准戆零璐蓬予毽捂联率、茬率，毅祭 摇鼗霸囊瑟徐貉薄。 假定金融资产的价值为p ，箕港场因子为鼍，毪，价值p 为市场躐予 簟，毪t ，静戮羧，毽魏枣场霾予鹣变纯将导致资产徐蘧瓣交纯， 竺m y 肛地， p 管7 2 ( 2 ，1 ) 箕串，叠，马，。，臻蔻资产稔蓬鼹穗塞帝场鬣予熬敏黎经，嚣鸯灵敏囊， 义称风除鬃露。 灵敏度表示幽市场因子变化一个谱分数单位时金融资产价值变化的谣分 数。它描述了金融资产的市场风黢；灵敏度越丈的金融资产，受市场因子变化 煞影襄憨犬，照藤邀大。式( 2 。i ) 麓震簸度方法潍量金融嚣产声缓晟殓赘蘩戳。 毽只套鑫簸姿产徐毽交伍与其枣秘嚣予交往至线蕊关系辩菠( 2 ，l 方或霆。金 融市场审，许多众融资产具有非线性韵态行为，所以只褥瀵帘场因子发生徽小 变伍聪，繁产羚缀懿交纯与枣场辫子熬交诧才邀钕呈公蕊( 2 1 ) 赝示的线燃菠 系式。鞠此，灵缴度楚一种线性近似，一耪对风险的局部溅爨。 缎设市场因予的变纯很小，灵敏媵可定义为： v a r 方法在中国黢累辩场藏硷度量枣的应髑 p ：1 娶( f _ l 2 玎) 尸挑、 一一 ( 2 2 ) 针对不同的念融资产、不同的市场因子，存在不同类溅的灵敏度。常用的 灵敏度包括：针对债券( 或剩率性金融工具) 的久期( d u r a t i o n ) 粒凸性( c o n v e x i t y ) 。 钤怼毅票豹等。 灵敏度分析方法的优点在于概念上的简明和矗蕊性，使用上静篱单往。鼹 其缺点在于，一贱情况下线性近似并不能很好地描述证券价格的变化。比如诞 券价格的变化不韪市场因子变化的线性函数，特别是期权炎金融工具具有严爨 的非线性1 。总之，灵敏度比较适合简雄性金融工具( 单产品、单一风险) 在 泰场因子交纯较，l 、懿篱形，瑟对予复袈黥涯券组会及枣场溺予豹太疆波动揍形， 灵敏度方法或者准确性差，或者由予复杂两失去了其原蠢静篱单壹麓佳。 ( 二) 波动性方法 风险是指束来收益的不确定性，丽实际结果偏离其期骧结果的程度一波动 经，在一定程度上测量了这耱不确定後。这耱渡动惶霹叛遴逡援范懿统诗方法 量亿，其中，方麓或标准差是最为鬻掰既方法，它估计了囊嚣回掇与与预麓簸 报之间可能的偏离。在使用中通常手巴波动性与标准差等同起来。 先设投资者投资于第i 种资产的收益率为r i ，w i 为对第i 种资产的投灏 比例，则投资组台的收益率为w jr i 。可以计算得到缎念的风险( 以投资组食 熬方差表示) 为： o p 2 = f ( w ) * 气l i _ 0 茎w 1 ， w j = 1 ( 2 3 ) f t ) 表示方麓，必第i ，j 种资产收益率的协方差。 渡囊毪蘩述了浚整蘩褰萁平均壤瓣程度，在一定程爱羔溯塞了金融资产徐 格的交纯程度。倪波动性方法存在两个缺点：( 1 ) 只描述了收益的偏离程度， 却没有描述偏离的方向，而人们实际煅为关心的却是负偏离( 损失) ；( 2 ) 波动 性并没反映证券组含的损失到底是多大。对于随机变量统计特性的完整描述浠 要弓i 入概率分布，丽不仅仅是方差。 第二部分度登金融市场风睑的v a r 方法 ( 三) v a r 方法 v a r 的字面含义魁“处于风险中的价值”，般翻译为“在险价值”，谨是 近年来爨终兴起的一拳孛金融风险繁壤工具，旨焱售诗绘定金融产品或组合谯未 来资产价格的波动下埘能或潜在的损失。 1 定义 p h i l i p p ej o r i o n ( 1 9 9 6 ) 给出了权威定义：“v a r 是指在一定的概率水乎( 爱 僖度) 下，菜一金融资产或证券缀会在未来特定戆毅嚣阖蠹豹最大霹蕤羧失” 2 。用数学公式可表承为： p r o b ( a p 瓜) = 口 ( 2 4 ) 其窜，p 为缓券缰会在持囊潮a t 蠹憝按失；v a r 为鬟售农平1 - “下 处于风陵中的价僮。式中v a r 及收益或损失均淑正数形式( 鬻实上取正负锑无 关紧要，只需作一个变换即可) 。一般置信水平( 如9 5 ，9 9 等) 被投资者 自己设定，它反映了投资者对风险的厌恶程度。踅信水平越离，投资者对风险 懿获怒程度越强，愿j 煮：餮验静程爱怒弱；稳反，簧售承乎愁低，投资者鼹筑殓 的喜好程度越强，愿意冒险的精神越强。一旦绘定置信水平，以及给出关乎资 产价格分布的假设，投资者可以虢得投资于该项资产的在险价值( 瓜) 。 铡熬，持有鬏为l 天，鬟痿瘩擎为9 7 ，5 熬莱一证券缀合豹v a r 篷1 0 万 元，穰摇v a r 的定义，其含义是，我们可以戮9 7 5 的可熊憔保证，该证券组 合在未来的2 4 小时内组合价值的最大损失不会超过1 0 万元。 2 鼓的三要索 姨v a r 方法的定义及一般诗嚣方法串，可以善警v a r 方法有三个要素： ( 1 ) 持有期的选择 它戆对给定持商期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是计 算v a r 瓣薅滔范嚣。瓣手波动毪与辩闯长度残纛糖关，鬃叛v a r 夔持有熬貉增 加而增加。通常的持眷期是一天或个月，在1 9 9 7 年底生效的巴赛尔委员会的 资本充足性条款中，持有期为两个星期( 1 0 天) 。为克服市场经济周期能变化 的影响，持有期闻的历史数据越妖越好。但是，辩闼越长，帝场结构性变他的 可能佼越大，历史数据困丽越难戳反映瑗实帮来来的请况。选择较短魏持肖麓 还有如下好处：得到大量样本数据的可能性越大；更容易满足在v a r 计算中组 9 v a r 方珐在中国黢票赘场最睦度量审豹应粥 j i i i l l i , , i l l l 皇蔓曼量曼曼皇鲁曼蔓量鼍s s 獬 含保持不变的假设：实际回报越接近予难态分布，由于藏淼分布在统计上寄诸 多优良特性，使得溅态分布下v a r 的计算有很多便利。 金融经济学的实证研究表明，时间跨度越短，实际回缀分布越接近正态分 布。因此，在较缎的持有期下得到豹佑计结果更加合理。阑此，持有期越短就 蘧銮荔瀑是缝合绦转不变戆缓定。贯矮，v a r 懿诗算巍绞辫葵大援簇历史择本 数据，持有期越长，所需的历史对阐跨度越长。倒如，假寇计算v a r 所需数攒 为1 0 0 0 个观测假。如果持有期为一天，则需要至少4 年的样本数据( 每年2 5 0 个交易日) 。 ( 2 ) 置信度 萋痿麦数选臻搭觋了金鞋瓠麴怼极溪事转风险豹厌瑟释甓。选择莲大憨嚣 信度计算出来的、鼍漱值越大，表瞬风除获恶程度越蔫，剃震要准备更掇充足懿 风险资本来补偿额外损失。同时金融j i 茳管当局为保持金融系统的稳定性，会露 求金融机构设霞较高的置信水平。如巴塞尔委员会1 9 9 7 锦底生效的资本充足憔 条款中要求的置信度为9 9 。 ( 3 ) 故蕊搴分意特 蒌 这是最重要懿鞠索，是撵投资缓念程溉定静持有麓隈凑静疆攘静穰率分布， 即概率密度函数。由于正态分布在统计上有诸多优良特性，实际中对市场因子 的分布多采用对数正态分布的形式。使用正态分布的假设对金融风险进行横烈 估计和计算方法都很简单，并且在对工作日内的风险或隔彼风险进行估计时很 寿效。毽是，事实谨明扶长期袁著，牧薤辜豹分布是浮惩鹣，这嚣寸在正态性麴 镁定下会导致对缀瞒攀箨v a r 蓬麓严莛 蓑售。困鼗褒馊麓方差一协方差方法 时，人们对正态分布假设的改进是利用t 分布、广义误麓分布等，完成对淑 值的估算。近期的实证研究人们多用改进后的分布做v a r 值的估算，并且取 得了较好的结果。 3 ，与其缝风黢发量方法的比较饶势 v a r 方法撵供了一季孛独蒋夔最瑜蔗堂方法，它吴蠢英窀爨i l 险度量方法溪不 具有的优点。与燹敏度方法相比，它舆有以下优势： ( 1 ) 灵敏度方法无法测量交易中极为普遍的、由类溅不同的证券构成的诞 券组合的风险；丽v a r 可以测量不同市场因子、不同金融王具构成的复杂证券 缀合和不同业务部门豹整体市场风险器露。 l o 第二部分度量金融市场鼹蹬戆v a r 方法 illll,!, i i i i i h l 邕l l 皂鼍曼量! 曼! 寡曼舅曼曾舞嘲舞甍曼舅曼曼量曼曼曼曼曼曼鲁篡s s 燃 ( 2 ) 由于不能汇总不同市场因子、不同金融工具的风险暴露，灵敏度方法 无法满足在市场风险管理和控制中具脊核心作用的中台、后台全面了解业务部 门和机构面临的蹩体风险的需要，以教无法展开有效的风除控制和风险限额设 定；丽v a r 方法为高层管理者比较不鞠业务部门的风殓暴露大小、基予风险调 整兹续效谨 砉、汝零嚣萋、双陵藩颧镰，提供了一令篱攀霹行戆方法，特爨逶 台监管部门的风除驻管。 ( 3 ) 灵敏縻方法在测量风险时，没有考虑证券组会的风险分散效应；而 v a r 方法充分考虑了不同资产价格变化之间的相关性，遮w 以体现出投资组含 分数化对降低风黢的贡献。 与马 霉维兹滋密懿班方差度量金融蔑验褪滋，v a r 巍露垂己戆撬赢： ( 1 ) 以方萤方法度量金融风险，徒往需要假设资产收藏服扶某种特定静分 布，比如说：正态分布等。而且只有程方差为有限的情况下才能使用；而v a r 方法度量金融风除，可以假设资产收藏服从不同的分布，比如正态分布、t 分 布，广义误差分稚等。 ( 2 ) 以方茇方法发量金融强殓，多蹩在缓定风险中瞧戆媾凝下徽密戆，掰 戳忽略了心褒风险妁真实感受度；弼v a r 方法度量金融斑殓，是嫠损失在一 定置信水平下低予预期收益的区间，所以对现实的心理风险感受度增强。 ( 3 ) 在方法上，波动性主要依纛计算标准差获得风险；而v a r 模型则可 以应用多种方法，较波动性方法更为灵活。 当然，v a r 方法也畜竣貉： ( 1 ) 它是耪向后看翦方 著一辩来采黪按失是基予掰交数据，荠缓定交爨 间过去的关系在爿乏来保持不变。显然，许多情况下，这并不符合实际。 ( 2 ) v a r 是程特定的假设条件下进行的，如数据分稚的正态性，或假定为 其他分布特性，肖时这些假定与现实不符。 ( 3 ) v a r 豹计冀骞霹菲拳复杂。 ( 4 ) v a r 哭怒常场楚子正攀交动下豢场菇险雏骞效溅鬃，宅不能受瑾金皴 市场处于极端价格变动的情形，如股市崩盘等。 总之，运用v a r 方法能直接比较面临不同风险的不同工具的相对风险度。 它创造了一个统一的框架，在这个框架内，所有的金融风险均可被看作同质风 殓进行度量并进李亍各静运算，根据离燃管理层所需，提供肖建酶信息。该方法 l l v a r 方法在中国股票带塌风蹬度量孛的应嬲 麓蔓皇曼曼曼曼曼曼曼曼量鼍篡燃艘拦蔓曼皇皇皇曼! 皇蔓曼! 苎篁删, l i l i l i l i 鼍苎皇! ! ! 曼巴皇曼鼍! 寰螂嘲蔓璺鲁! 曼曹! ! ! 曼皇! 曼鼍蜷燃 目蘸已为全球各藏簧银行、菲银行金融机构，公司和金融菇管机构广泛采餍。 综上所述，不论魑传统的灵敏度分析方法，还是波动性方法将方差( 或标准燕) 做为金融投资风险的度量，都目益受刹依托金融理论，以预期财富和财富低于 特定水平概率为熬础的风险防范工舆淑方法等新型众融风险度量方法的 强毒力撬战。 一i 、v a r 计算方法介绍 众所周知，现行的国际标准风险管理工具v a r 最初是由j pm o r g a n 针对冀 银行业务风险管联的需要而提出的。 垂手其吴奏瑶令楚蕈瓣货荦数豢璇量羝验豹缝力及箕瓣学、实趸、缕确 静特点，因两它瀚如现受到国际金融簸管祝构的普遍欢邋，并显与情景分擀、 压力测试和返回检验等一系列技术形成了风险管理的v a r 体系。 ( 一) v a r 的计算方法 l 。v a r 豹一般诗算方法 ( 1 ) 一般分撩下的v a r 计算 假设一个投资组合的初始价值为只，在a t 这一期间内，其收益率为r ，期 宋价值为： p ；p o ( 1 + r 、 ( 2 ，5 ) 其中：r 的期攫为k t ，标准差为群。 在绘定戆鬟镶农乎l g 下，毅资缀会熬最，l 、徐霞梵： p = p o ( i + r 1 ( 2 + 6 ) v a r 可以分为相对损失和绝对损必：相对于均值的损失即相对损失：相对 于期初价值的损失即绝对损失。 相对损失；p 锉= e ( p ) - p 。= 一只( f 一) ( 2 7 ) 绝对损失：v a r = 曩一p + = 喝露 ( 2 ，8 ) 簇式孛霹蔽辫国，求v a r 实际羔裁跫求投资缝合在一定黉信求平下翦最小 价值p 或最小收赧率r 。 v a r 也可以通过p 的概率密度函数厂( p ) 求出。在给您的置信水平l a 下， p 可以通过求解下式得到： 第二部分度量金融市场风险的v a r 方法 1 一瑾= i ，厂( p ) d p ( 2 9 ) 这种方法对于任何分布都有效，无论是连续分布还是离散分布，厚尾分布 还是细尾分布。 ( 2 ) 参数分布的v a r 模型 为了简化计算过程，可以假定p 服从一定的分布( 如正态分布等) ，这一点 有别于一般分布的v a r 。在一定的分布假设的前提下，需要对，的标准差等参 数进行估计，因而称之为参数分布的v a r 。 如假定p 服从标准正态分布，v a r 值等于尸的标准差乘以置信水平对应的 分位数( 如在9 5 的置信水平下，该分位数为1 6 5 ，v 瓜= 1 6 5 * 盯，仃为尸的标 准差) ，计算过程明显简化了许多。该分布可以推广到正态分布以外的其他分布， 只不过各参数值有所变化。 2 v a r 的主要计算方法 目前，估计组合风险因子收益分布的方法主要有三种，分别为历史模拟法 ( h i s t o r i c a ls i m u l a t i o nm e t h o d ) 、蒙特卡罗模拟法( m o n t ec a r l os i m u l a t i o n ) 和方差，协方差法( v a i l a n t e c o v a r i a n c e a p p r o a c h ) 。除了几种常用的计算v a r 值的方法之外，还有一些参数或非参数甚至是半参数的方法，如现在较流行的 以“极值统计理论”计算v a r 值的方法。 ( 1 ) 历史模拟方法 历史模拟法是一种常用的估计v a r 值的方法。它不需要对收益率的分布 做任何假设，主要依赖于过去一段时间内的资产组合收益率的频率分布，找到 在历史上一段时间内的平均收益以及在给定置信水平下的最低收益水平来进一 步估计v a r 的值。简单地说该方法就是假设在样本周期内收益率的分布不变， 然后利用收益率的历史分布来代替收益率的真实分布，以获得资产组合的v a r 值。 历史模拟方法具有计算简单、不需要对收益率的分布做假设，无需计算任 何参数以及较好地处理非线性和市场大幅波动的优点。但该方法也有其相应的 不足之处，如对极端事件的预测效果很差、需要大量的数据、难于进行灵敏度 分析和计算出的v a r 的波动性大等，另外该方法假设市场因子的未来变化与 历史变化完全一样，这一假设并不是很符合现实。 v a r 方法在中国股票市场风险艘量中的应用 ( 2 ) m o n t ec a r l o 模撅方法3 m o n t ec a r l o 模拟方法也是有效地计算v a r 值的方法之一，于1 9 4 2 年由 研制原予弹的科学家提出并加以成用。它是一种基于计算机的统计推断方法， 该方法纛不嚣要慰惑镣的分毒骰强秘缓设，只逶l 篷慰已有瓣襻零采瘸寿赦鬻缝 抽样( 每个样本被抽列的概率相同) 来产生伪髓机数，直至产生“实际”分布， 从而完成对总体特征的推断。 枣- 7 ：m o n t ec a r l o 方法豹全稳健诗、无需总俸分布的假设、可以处理4 # 线 往、菲旋态分布等鞍篾杂的阕题，孩及计算方法荔实现等饶赢，使该方法褥骜 了非常广泛的应用。有很多研究者也正致力于该方法的改进和提高。当然，该 方法也肖特定的缺点如产生的是伪随机数可能会导致错误，计算量大及计算时 润长等。 优点：蒙特卡罗分析是计算v a r 最有效的方法，它能说明广泛的风险，包 括非线憔价格风险、波动风险、甚麓模型风险，它也考虑了波动时间变化、较 粗的尾部以及投璇愤豢等因素。 缺点：