（金融学专业论文）基于VaR的我国开放式基金风险的研究.pdf

1 1 i i ii ii ii ii i iii i ii i1 11 y 18 8 3 8 3 8 t h e a p p l i e dr e a s e a r c h a b o u tr i s ko fo p e n e n df u n d b a s e do nv a r t h e o r y b y 弱ny e b e ( h u n a n m s ( c h a n g s h au n i v e r s i t y u n i v e r s i t y ) 2 0 0 8 o fs c i e n c e & t e c h n o l o g y ) 2 011 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fe c o n o m i c s l n d i s c i p l i n eo ff i n a n c e i n c h a n g s h au n i v e r s i t yo fs c i e n c e & t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r p r o f e s s o rw e nx i a n m i n g a p r i l ，2 0 1 1 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者虢详川 啉洲年s 月1 日 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。本人授权长沙理工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。同时 授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到中国学位论文全文数据库，并 通过网络向社会公众提供信息服务。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“ ) 作者签名毫b 1 日期珈1 年s 月1 日 日期心o i 刚一夕日 摘要 摘要 我国开放式基金从成立到发展至今，有十几年的历史。虽然发展的时间较短， 但是随着金融市场的全球化，以及我国资产市场的对外开放，开放式基金的风险 已经成为基金管理者、投资者以及金融监管者深入研究的重要问题。在此背景下， 本文以实证分析为主，理论分析为辅的研究方法，基于风险度量理论v a r ，对我 国开放式基金的风险进行应用研究。 本文首先阐述了开放式基金的定义以及依据投资风格的基金分类，在比较封 闭式基金的基础上，剖析了我国开放式基金的特殊性。从我国开放式基金的发展 历程入手，详细分析了我国开放式基金的风险种类，并指出市场风险是我国开放 式基金所面临的主要风险。接着，对风险度量的v a r 方法进行了全面解析，从 v a r 的定义及原理出发，简单介绍了v a r 几种常用的计算方法，并给出了v a r 模 型的准确性检验的方法，进一步的，对v a r 的分解工具进行详细阐述，形成了一 个较完整的系统。 本文应用基于v a r 理论的g a r c h 模型对我国开放式基金的风险进行了实证研 究。第一部分的实证研究为：对选取的样本基金进行统计特征描述以及假设检验， 以单只基金为例选择合适的模型，再利用此模型在三种不同的分布下来计算基金 的v a r 风险值，对实证结果进行了准确性检验，并对本章进行小结。第二部分的 实证研究为：对单只基金应用v a r 的分解工具进行实证研究，在描述基金和股票 统计特征和假设检验的基础上，计算了组合的边际v a r 、成分v a r 以及增量v a r ， 并进行分析小结。 结合我国开放式基金现实的情况，本文给出了基于实证研究的一些启示， 并针对开放式基金风险管理的现状，提出了一些建议。最后对本文的研究进行梳 理和总结。 关键字：开放式基金；v a r 理论；v a r 分解工具；g a r c h 模型； a b s t r a c t a bs t r a c t o u ro p e n e n df u n de s t a b l i s h e dt od e v e l o p m e n ts of a r ，f r o mt h eh i s t o r yo fm o r e t h a nt e n y e a r s a l t h o u g h t h e d e v e l o p m e n to fas h o r t e r t i m e ，b u tw i t ht h e g l o b a l i z a t i o no ff i n a n c i a lm a r k e t sa n da n dt h eo p e n i n go fa s s e tm a r k e t s ，o p e n e n d f u n dr i s kh a sb e c o m eaf u r t h ys t u d yf o rf u n dm a n a g e r s ，i n v e s t o r sa n dr e g u l a t o r s i n t h i sb a c k g r o u n d ，b a s e do nt h et h e o r yv a ro fr i s km e a s u r i n g ，w em a k ea p p l i e d r e s e a r c ha b o u tr i s ko fo p e n - e n df u n d sb ye m p i r i c a la n a l y s i sa n dt h e o r e t i c a la n a l y s i s t h i sp a p e re l a b o r a t e st h ed e f i n i t i o no fo p e n e n df u n da n dc l a s s i f i c a t i o no f f u n d sb a s e do ni n v e s t m e n ts t y l e ，t h e na n a l y z e dt h ep a r t i c u l a r i t yo fo p e n - e n df u n d so n t h eb a s i so ft h e c o m p a r i s o no f c l o s e - e n df u n d s f r o mo u r o p e n - e n d f u n d d e v e l o p m e n tc o u r s eo fo u rc o u n t r y ，w ea n a l y z e di nd e t a i lt h er i s ko fo p e n e n df u n d s ， a n dp o i n to u tt h a tt h em a r k e tr i s ks p e c i e si st h em a i nr i s kw h i c ht h eo p e n e n df u n d s i nc h i n af a c e t h e n ，w em a k eac o m p r e h e n s i v ea n a l y t i c a lr i s km e a s u r e m e n tm e t h o d f o rv a r ，f r o mt h ed e f i n i t i o na n dp r i n c i p l eo ft h ev a r ，w es i m p l yi n t r o d u c e ss e v e r a l c o m m o nc a l c u l a t i o nm e t h o do ft h ev a ra n dg i v et h ea c c u r a c ym e t h o do ft h ev a r m o d e l ，f u r t h e r l y ，s h o wt h et em e t h o d sf o rv a rd e c o m p o s i t i o nt o o l s ，a l lo fw h i c h f o r m e da r e l a t i v e l yc o m p l e t es y s t e m i nt h i sp a p e r ，w em a k et h et w oe m p i r i c a lr e s e a r c h sf o rr i s ko fo p e n - e n d e df u n d s i nc h i n au s i n gg a r c hm o d e lb a s e do nt h et h e o r yo ft h ev a r t h ef i r s t p a r to f e m p i r i c a ls t u d yf o r ：a ns t a t i s t i c sc h a r a c t e r i s t i c sd e s c r i p t i o na n dh y p o t h e s i sw i t ht e n s a m p l ef u n d ，w ec h o o s et h ea p p r o p r i a t em o d e lo nt h ee x a m p l ew i t hs i n g l ef u n da n d t h e nu s et h i sm o d e l c o m p u t i n g v a l u ea tr i s kd o w nt h et h r e ed i f f e r e n t d i s t r i b u t i o n ，t h e nm a k ea c c u r a t ei n s p e c t i o nf o re m p i r i c a lr e s u l t sa n dg i v eas u m m a r y o ft h i sc h a p t e r t h es e c o n dp a r to ft h ee m p i r i c a ls t u d yf o r ：w eu s ed e c o m p o s i t i o no f t h et o o l st om a k ee m p i r i c a ls t u d ya n dc a l c u l a t e dt h ec o m b i n a t i o nv a r 、m a r g i n a l v a r 、c o m p o s i t i o nv a ra n di n c r e m e n t a lv a rb a s e do nt h ed e s c r i p t i o no fs t a t i s t i c a l c h a r a c t e r i s t i c sa n dh y p o t h e s i si n s p e c t i o nf o rs i n g l ef u n da n dt e ns t o c k s ，t h e nw e m a d et h es u m m a r yo ft h i sc h a p t e r i nc o m b i n a t i o nw i t hr e a l i t yo ft h eo p e n - e n df u n d ，t h i s p a p e rg i v e ss o m e e n l i g h t e n m e n tb a s e do ne m p i r i c a lr e s e a r c h ，a n dp u t sf o r w a r ds o m es u g g e s t i o n si n t h el i g h to ft h ep r e s e n ts i t u a t i o no fo p e n - e n df u n dr i s km a n a g e m e n t f i n a l l yf i n a l l y ， w es o r to u ta n ds u m m a r i z e dt h i ss t u d y k e yw o r d s ：o p e n - e n df u n d ；v a rt h o e r y ；v a rd e c o m p o s i t i o nt o o l ；g a r c hm o d e l ； n 目录 目录 摘要。 a b s t r a c t i i 第一章绪论l 1 1 研究背景及意义1 1 2 文献综述2 1 2 i v a r 理论研究综述2 1 2 2 v a r 理论应用于金融领域的研究综述6 1 3 本文研究思路、结构安排及创新8 第二章我国开放式基金风险研究和v a r 理论1 0 2 1 我国开放式基金概述及其发展历程。1 0 2 1 1 开放式基金的概述1 0 2 1 2 我国开放式基金的发展历程及现状1 2 2 2 我国开放式基金的风险研究1 4 2 2 1 我国开放式基金的风险分析及种类1 4 2 2 2 市场风险是我国开放式基金面临的主要风险1 5 2 3 我国开放式基金风险度量的v a r 理论1 6 2 3 i v a r 的定义及其主要计算方法1 6 2 3 2 v a r 方法的准确性检验。2 0 2 3 3 v a r 的分解工具2 1 第三章我国开放式基金市场风险的实证研究2 4 3 1 基于v a r 理论的g a r c h 类模型2 4 3 1 i g a r c h 模型2 4 3 1 2 g a r c h - m 模型2 6 3 1 3 非对称g a r c h 模型。2 6 3 2 样本基金选取及其数据处理2 8 3 3 数据的统计描述和假设检验2 9 3 3 1 样本数据的统计特征2 9 3 3 2 假设检验2 9 3 4 样本基金市场风险的实证研究3 3 3 4 1 g a r c h 类模型的选择3 3 3 4 2 不同分布下v a r 风险值的实证计算及分析3 6 3 5 实证研究的准确性检验。3 9 目录 3 6 本章小结4 0 第四章基金华安宏利投资组合风险分解的实证研究4 2 4 1 基金华安宏利投资组合的构成4 2 4 2 样本数据分析4 3 4 3 华安宏利的边际v a r 、成分v a r 及增量v a r 的实证研究4 s 4 3 i 华安宏利及其所包含股票的v a r 的实证分析4 5 4 3 2 华安宏利投资组合v a r 分解的实证分析4 6 4 4 本章小结4 9 第五章启示与对策。5 1 5 1 本文研究启示5 l 5 2 建议5 1 结论5 3 参考文献5 5 致 射5 9 攻读硕士学位期间主要的研究成果6 0 目录 1 1 研究背景及意义 第一章绪论 开放式基金是一种利益共享、风险共担的集合投资方式，即通过基金发行单 位，集中投资者的资金，由基金托管人托管，由基金管理人管理和运用资金，从 事股票、债券等金融工具投资，获得收益后由投资者按出资比例分享的投资方式。 二十世纪九十年代以后，基金业伴随着经济全球化的迅猛发展而迅速壮大起来， 开放式基金取代封闭式基金成为主流。加入w t o 后，在金融国际化的背景下，我 国于2 0 0 1 年推出了第一只开放式基金一华安创新，中国的基金业也进入了开放式 基金发展的新阶段。截至2 0 l o 年1 2 月，我国有7 3 9 只开放式基金、4 2 只封闭式基 金，基金规模已经超过2 万亿元人民币。同时，我国基金业创新势头也异常迅猛， e t f 、l o f 、f o f 、伞形基金等新型品种丰富了基金市场的投资结构，同时为投资 者提供了更多的选择。 伴随着我国基金业的迅猛发展，基金的风险越来越得到了人们的重视，我国 证券投资基金面临着众多类型的风险，包括金融市场风险、流动性风险、信用风 险等，但是由于我国基金运作时间不长，相关的机制还不健全，证券市场也不够 成熟，金融投资品种相对较少等因素，使得市场风险成为我国开放式基金最大的 风险，也是最常面对的一种风险，因而成为开放式基金风险度量和管理的重点内 容。 在西方发达国家，近几十年来，尤其是7 0 年代中期以来，有关基金风险管理 的文献大量涌现，研究者们已经提出了大量有价值的方法和见解，对开放式基金 规避风险、茁壮发展无疑起到了积极的指导作用。尤其是现在的v a r 理论，作为 国际上最先进的风险管理理论之一，能够对各种金融风险进行有效度量，尤其适 用于度量金融市场风险。v a r 方法优点众多，其中最大的优点是其定量标准化。 通过该方法把能够金融机构资产组合的风险量化为一个简单的数字，这个简单的 数字包括了资产组合的所有风险，世界上很多金融机构，如银行、证券公司、保 险公司等都将v a r 作为风险管理的指标。 然而，在我国，开放式基金成立至今只有十年时间，风险度量和管理方面的 文献较少，大部分探讨开放式基金风险度量和管理的文献，也是定性研究居多， 定量化的研究成果比较少，在风险的量化模型，以及指标体系的构建方面研究不 i 第一章绪论 够，使成果的客观性、科学性受到较大的制约。而定量研究也是对国外成果的介 绍居多，对如何将国外先进的成果运用于国内机构投资者的研究明显欠缺，降低 了成果的实用性和可操作性。 一 在这种背景下，本文以定量研究为主，从开放式基金风险管理的基本理论出 发，运用国际流行的v a r 风险度量工具对我国开放式基金的市场风险进行实证分 析，并进一步对基金投资组合的风险进行分解，希望有助基金管理人更科学合理 的管理好基金，也为投资者提供选择基金的参考。 总的来说，开放式基金己经成为我国金融市场的一股重要力量，对开放式基 金进行风险分析和研究有很重要意义。 首先，有利于基金管理人的投资运作。开放式证券投资基金管理人的主要职 责是管理和运作基金资产，进行证券投资。基金管理人只有具备高的风险管理水 平，合理利用v a r 模型对所持有资产风险价值的评估和计量，及时调整投资组合 以分散和规避风险，才能使基金获得稳定的收益。基金管理人在进行开放式基金 风险管理时，需要全面了解自己管理的基金所面临的各种风险的类型、形成机理、 风险的大小以及在不同情况下的控制措施，只有这样才能进行预测、辨别潜在风 险发生的可能性及风险的大小，才能采取相应的风险控制措施。 其次，从实践意义上讲，针对我国的国情，找到我国开放式基金市场风险度 量方法，能更好地规避风险，有利于广大投资者的资产的保值增值，促进基金业 在我国的健康发展。而且研究开放式基金风险可以为中小投资者的投资行为起到 了一定的指导作用。如果他们了解开放式基金的风险，就会使他们在投资基金时， 能够根据自己的风险偏好去选基金，而不是盲目的跟从基金的招股说明书或者是 人为影响。 1 2 文献综述 1 2 1 v a r 理论研究综述 v a r 理论有三种计算方法，分别是参数方法、非参数方法和半参数方法。其 中参数方法是计算v a r 最常用的方法，也被称为方差协方差法，是利用证券组 合的价值函数与市场因子间的近似关系，市场因子的统计分布来简化v a r 的计 算。参数方法可以分为两大类：d e l t a 类模型和g a m m a 类模型。其中，d e l t a 类 模型又包括d e l t a 一正态模型、d e l t a g a r c h 模型、d e l t a 加权正态模型( 即 r i s k m e t r i c s 模型) 。g a m m a 类模型包括g a m m a - 正态模型和g a m m a j o h n s o n 模型。 非参数方法主要指两类方法，分别是历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。半参数方法 2 第一章绪论 指的主要是极值理论方法，它是研究次序统计量的极端值的分布特性的理论，测 量极端市场情况下的风险损失。 国外对v a r 理论计算方法的研究已经比较充分了。在d e l t a - 力权正态模型中， j p m o r g a n ( 1 9 9 4 ) 使用加权正态模型( w t n ) 来估计市场因子回报的协方差矩阵n l ； 在d e l t a g a r c h 模型中，h s i e h ( 1 9 9 3 ) 使用了g a r c h 模型来描述市场因子心，。在 g a m m a 类模型中，w i l s o n ( 1 9 9 3 ) 假定市场因子的变化服从多元正态分布n 1 。 r i s k m e t r i c s 方法由j p m o r g a n ( 1 9 9 5 ) 提出，该方法对历史回报取指数加权平均， 目的是计算条件的波动性。j pm o r g a n 还提出了d e l t a 一混合正态模型和 d e l t a e g a r c h g e d 模型。其中前者是假设投资组合的回报服从由两个不同正态 分布构成的混合分布，而后者假定投资组合的回报服从广义误差分布“1 。b u t l e r 和s c h a c h t c r ( 1 9 9 8 ) 提出了基于核估计的历史模拟法。估计组合回报的概率密度函 数使用的方法是非参数的核估计法，得到了回报分布的各阶统计量的概率密度函 数的表达式，再使用高斯的l e g e n d r e 积分计算出次序统计量概率密度函数的各 阶矩，求出的v a r 估计均值以及v a r 估计的标准误差，。p r i t s k e r ( 2 0 0 0 ) 分析了历 史模拟法和加权历史模拟法的假设和局限性，并指出两种方法均是用投资组合回 报尾部来表示风险c ，。在蒙特卡洛模拟法方面，d o w d ( 1 9 9 8 ) 等分别给出基于蒙特 卡洛模拟的v a r 计算方法。然而，这种方法的缺点比较多，如依赖于特定的随机 过程以及所选择的历史数据；数据序列是伪随机数，容易导致错误的结果；由于 存在群聚效应而大量的观测值被浪费，降低了模拟效率 ，。蒙特卡洛模拟 ( q u a s i m o n t ec a r l o ，简称q m c ) 由p s k o v 和t r a u b ( 1 9 9 5 ) ，d o w d ( 1 9 9 8 ) 提出，该方 法用预先选择的低偏差序列代替独立的随机序列进行模拟，产生的随机数会均匀 的分布在间隔域中，从而避免了伪随机数的群聚效应半。半参数方法的极值理论 主要是处理后尾效应的“，。k e v i nd o w d ( 1 9 9 9 ) 提出了v a r 的极值模型，此方法只 对收益率尾部分布超过某一阀值的数据进行建模进而计算，。为了来处理尾部效 应，r o c k a f e l l a r 和u r y a s e v ( 2 0 0 2 ) 提出了广义损失分布的c v a r 模型n 们。 国内有关v a r 理论的计算方法的研究也已经比较成熟了，但大多是借鉴国外 的成果。国内最早引入v a r 的文章是1 9 9 7 年郑文通的金融风险管理的v a r 方 法及其应用“u 。吴长风，魏巍贤和陈泽忠( 2 0 0 0 ) 对中国股票市场进行了研究， 所用的方法是参数法，应用的模型分别是应用回归g a r c h 模型、非线性g a r c h 和e g a r c h m 模型“钉。叶青( 2 0 0 0 ) 对中国股市风险进行了分析，指出g a r c h 模型 和半参数法的v a r 模型，说明两种模型具有互补性n ”。为了克服现有v a r 计算中 蒙特卡洛模拟方法的缺陷，王春峰等( 2 0 0 0 ) 开创性地提出了一种基于马尔科夫链 蒙特卡洛( m a r k o vc h a i nm o n t ec a r l o ，m c m c ) 模拟的v a r 计算方法，同时也解决 了m o n t e c a d o 模拟的高维、静态性缺陷，从而来提高估算精度。此方法在对美 元国债的实证分析和计算后，也验证了m c m c 方法的优越性“”。李继祥( 2 0 0 3 ) 3 第一章绪论 度量了证券投资基金的风险，并计算了样本期间2 2 只基金的v a r 值，运用的也 是g a r c h 模型，并且在此基础上给出了各基金对应的r a r o c 值，并对结果进 行了分析”。根据极值理论( e v t ) ，田宏伟、詹原瑞( 2 0 0 0 a ，2 0 0 0 b ) 也讨论了计算 v a r 的方法，当金融资产组合收益或损失尾部分布时，给出了二阶展开式的参数 估计形式，并用确定临界值估计v a r 的“两次子样试算法 ，并进行了实证分析 ( 1 1 1 。通过实证研究，马超群等( 2 0 0 1 a ，2 0 0 1 b ) 证实了所提出的两种新的计算方法 一一完全参数方法和半参数方法优于目前流行的r i s k m e t r i c s 这种参数方法，这 种方法的本质是参数方法或历史模拟方法和极值理论的结合运用”。在实证方 面，周开国、缪柏其( 2 0 0 2 ) 应用极值理论对恒生指数计算其v a r 并进行了分析盯。 v a r 的定义中，有两个定量的因素，分别是持有期的长度和置信水平。在考 虑资产的交易性、管理者得风险偏好以及公司的资本状况等因素的基础上，应该 合理的确定v a r 的这两个定量因素，因为这两个参数设置的不同，所计算出的 v a r 值也不尽相同。另外，在运用v a r 理论时，一般都假设投资组合的收益是服 从正态分布的，然而，通过实证分析发现，很多金融的时间序列都呈现出尖峰后 尾的特征，因此，研究者用其他的分布和模型，如t 分布、g e d 分布以及g a r c h 类模型等来替代正态分布。 国外对此的研究比较多，f r a n k ( 1 9 9 6 ) 和g a u s s e l ( 2 0 0 1 ) 就分别研究了怎样利用 持有期为一天的v a r 值来计算为持有期十天的v a r 值。理论和实际比较的结果 发现，g a u s s e l 认为有实效的实现较长持有期的风险测量的方法是：将一天的风 险测度乘以时间长度的平方根“叭i ”，。相对于较长持有期资产波动性的预测能力， c h d s t o 仟e r s e n ( 1 9 98 ) 指出较短持有期的资产的波动性是易于预测的，并且随着持 有期的变长，预测的速度以及预测方法的种类都会降低或减少。除此之外，在长 持有期的金融风险管理和长持有期波动性预测的相互关系方面，c h r i s t o f f e r s e n 也做了相关研究。最后，通过实证研究，他发现：随持有期的变长，波动性的预 测能力会快速下降，波动性则能够有效的预测的基础是持有期不超过十至十五个 交易日托“。关于分布选择的研究方面，b c h e i i e r ( 1 9 0 0 ) 通过实证发现股票回报服从 正态分布，最先提出了有关股票回报分布的理论似”。随后，在f a m a ( 1 9 6 5 ) 与 n e i d e r b o f f e r 和o b s o m e ( 1 9 6 6 ) 的研究中发现：股票的日回报表现出比正态分布更 见得峰部和更厚的尾部门。m “。在模型研究方面，a r c h 模型由e n g l e ( 1 9 8 2 ) 首次 提出，随后，b o l l e r s l e v ( 1 9 8 6 ) 又将此模型推广成广义的a r c h 模型，即g a r c h 模型。此后，g a r c h 模型被很多计量经济学家进行变形，发展成为众多模型类 别他盯n 。n e l s o n ( 1 9 9 1 ) 指出g a r c h 模型对系数参数的非负性约束太强，因此提 出了指数g a r c h 模型，他认为，原先的g a r c h 模型过度的限制了条件方差的 动态性，而在指数模型中，这些参数可以不受此约束n 。e n g l e 又将g a r c h 模 型拓展成非对称的g a r c h 模型，在该模型中，回报的负冲击与正冲击相比，会 4 第一章绪论 导致吏大的条件方差，而这种杠杆作用正是是金融市场的共有特点。 国内对v a r 参数选择方面的研究很少，近几年来，参数分布方面的论文较多， 但多数都是将国外的方法应用于我国的金融市场进行实证研究，创新性的理论研 究很少。在沪深两市的指数收益率服从正态分布这一前提下，杜海涛( 2 0 0 0 ) 计算 了9 5 置信度下的v a r 值并进行了模型检验，得出的结论是：v a r 模型对风险 有较好的拟合结果心”。陈守东、俞世典( 2 0 0 2 ) 的实证研究认为中国股票市场的收 益率具有厚尾性，因而利用了g a r c h 模型中的条件方差来度量其风险价值v a r 。 假定有不同分布，运用基于 c a r 方法的g a r c h 模型对深圳股票市场与上海股 票市场的风险进行了实证分析。结果发现深圳股票市场比上海股票市场有更大的 风险。同时，研究也发现：基于t 分布和g e d 分布下的g a r c h 模型更能够反 映出收益率的风险特性乜”。在应用非对称的g a r c h 模型方面，陈学华和杨辉耀 ( 2 0 0 3 ) 假定有三种分布，通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的 v a r 风险值，比较分析了应用g a r c h 模型的估计结果。最后进行返回检验，结 果发现基于v a r 估计的非对称g a r c h 模型是统计有效的，并且与g a r c h 模型 相比效果明显n ”。在有偏度的混合正态分布下，为了使市场风险管理者可不受市 场变量正态性假定的限制，田新时、李耀( 2 0 0 3 ) 参照更新后的g a r c h 模型进 行计算，使其参数通过分位点到分位点的对应，结果发现可以对回报分布的左右 胖尾进行解释1 1 。 很多学者都关注的都是投资组合的风险，对v a r 的分解工具及其实际应用关 注的较少。国外最早提出成分v a r 、边际v a r 以及增量v a r 概念的是g a r m a n ( 1 9 9 6 ) ，并且用d e l t av a r 的概念来估算三种v a r 臼”。但是，在现实中大部分的 投资组合的回报具有尖峰后尾性，而这种方法主要是基于正态分布的假设，因此 该方法受到了一定的限制。随后，在计算并检验了分解投资组合v a r 的工具， m a u s s e r ( 1 9 9 8 ) 等发现这些工具包括投资组合的v a r 组成、边际v a r 和交易风险。 基于d e l t a 正态方法以及模拟方法，分别对外汇市场、包括期权的投资组合进行 了实证研究。m a n s s e r 等又提出了投资组合的三角形风险分解法，只是一种新的 v a r 的分解方法，并且是有效的m ，。增量v a r 已经成为投资组合对冲决策中的标 准工具，l u i s a ( 2 0 0 0 ) 还指出了计算增量v a r 时应注意的一些问题。除此之外，还 对v a r 进行了敏感性分析，同时，给出了做对冲决策时的一般规则h ”。w a n g ( 2 0 0 2 ) 研究了成分v a r 在蒙特卡洛模拟中的的特性。当投资组合回报服从双变量椭圆分 布时n ”，l u i s a ( 2 0 0 3 ) 提出了在风险升水和风险贴水下的情况下，组合增量v a r 的 计算方法b ”。 目前，国内对v a r 理论及其度量方法研究的较多，而对v a r 的分解工具研 究的相对较少。胡海鹏( 2 0 0 3 ) 阐述了边际v a r 、成分v a r 和增量v a r 之间相互关 系，在介绍投资组合v a r 的概念及计算方法的基础上，对组合v a r 进行了具体 s 第一章绪论 的分解，假定资产收益率为正态和非正态分布情况下，计算了这三种类型的 v a r t ”，。邵欣炜，张屹山作了基于v a r 分解的组合风险评估体系，并做了实证分 析”。潘志斌等人提出了两种分别对组合损失和极端损失进行线性近似的投资组 合风险价值( v a r ) 分解的新方法m ，。吴绪权( 2 0 0 6 ) 等介绍了投资组合v a r 分解的 一种新方法，。胡荣才，龙飞凤( 2 0l o ) 将投资组合v a r 分解工具用于实证研 究“u 。 1 2 2 v ar 理论应用于金融领域的研究综述 国内外关于v a r 理论的应用研究较多，主要集中在风险管理、金融监管以及 绩效方面。国外方面，j o r i o n ( 1 9 9 7 ) 对v a r 模型的应用进行了详细的阐述钉。 j p m o r g a n 在1 9 9 7 年推出了第一个测量信用风险的计量模型一一c r e d i t m r t r i c s ， 同年，瑞士信贷银行在此模氆的基础上进行了该进。a n g e li d i s ( 2 0 0 4 ) 对希腊的股 票市场进行建模分析，最终得出在9 9 9 6 的置信水平下，历史模拟法对v a r 计量 的最有效方法，而在较低的置信水平下，各种模型得到的结果大多相近，并没有 任一模型表现出明显的优劣势”。 国内方面，v a r 在风险管理中的应用是比较多的，牛昂( 1 9 9 7 ) 首先对v a r 方 法及其在国际银行业风险管理中的应用进行了简单介绍h ”。王春峰详细阐述了 v a r 模型在在金融市场中的应用。彭寿康( 2 0 0 3 ) 对我国证券市场股价指数v a r 进 行了研究n ”。陈立新( 2 0 0 4 ) 对四只股票的v a r 值进行计算h “。通过基于t 分布的 r i s km e t r i c s 法的实证研究，施正可、涂三勤( 2 0 0 4 ) 以上证a 股指数为研究对象， 实证结果表明v a r 模型在中国证券市场的应用具有一定的合理性，且随着市场的 发展，适用性越来越强，因此对于v a r 的深入研究和对其在中国市场的适用性研 究具有重要的现实意义“”。介绍了v a r 理论产生的背景，给出了历史模拟法、参 数法以及m o n t ec a r l o 模拟法三种度量v a r 值的方法，孔繁利、才元、陈集立( 2 0 0 5 ) 以上证指数为例，对三种方法进行了实证分析，结果表明，相比正态分布，t 分布假设下的实际值误差较小，模拟结果明显好于正态分布结果“”。薛宏刚等 ( 2 0 0 5 ) 主要研究了基于主成分分析的投资组合v a r 计算中的一些扰动问题，分别 就一个市场因子存在扰动以及多个市场因子存在扰动时的主成分个数的变化作 了讨论，给出了主成分个数不变的扰动上界，说明了在这个界内的扰动不会影响 计算投资组合v a r 的规模“”。在开放式基金的风险应用方面，陈小红( 2 0 0 6 ) 对v a r 计算方法中的g a r c h 模型在开放式基金风险中的应用进行了实证研究和分析”。 徐滢燕( 2 0 0 6 ) 对开放式基金国泰金鹰增长的市场风险用v a r 进行了定量研究“。 杨湘豫( 2 0 0 6 ) 基于v a r 模型对两支开放式股票型基金的市场风险进行了测量与评 6 第一章绪论 价”。周泽炯( 2 0 0 6 ) 考察了在不同分布的假设条件下，利用基于g a r c h 模型的 v a r 算法对开放式基金进行了实证分析”。潘海峰( 2 0 0 8 ) 、陈权宝和连娟( 2 0 0 8 ) 等利用衍生的g a r c h 模型测算了开放式基金的v a r 值钉引。陈林奋和王德全 1 2 0 0 9 ) , 乖i j 用g a r c h 类模型度量研究证券市场的风险值一一v a r ，得出了我国债券 市场的风险远小于股票市场风险的结论”。 v a r 理论不仅可以用衡量风险，应用于风险管理中，还有助于金融监管部门 进行有效监管。相比于传统的监管模式，v a r 方法可以尽可能的比较金融市场上 众多的金融产品的风险水平，从而能够成为统一国际金融监管的重要发展方向。 国外来看，巴塞尔委员会( 1 9 9 5 ) 具体介绍了v a r 及其用于银行市场风险管 理方法，同意有资质的银行可以采用内部模型为基础来计算市场风险的资本金的 但是，它不可能是绝对准确可靠和万无一失的，只是因为该方法是在给定的置信 区间上分析问题。因此，在不降低置信水平的前提下，监管者常常利用一系列配 合性措施以更好地利用v a r 。在新巴塞尔协议的信用风险资本要求增加了最小资 本要求的波动性，e s a ( 2 0 0 1 ) 的研究发现，银行持有最小资本还要求有其他资本。 通过对银行假想持有的投资组合的数值模拟分析，并假定银行持有的资本满足 v a r 类方法的约束，发现银行持有的最小资本依赖于组合的信用风险和计算最小 资本要求时所选用的方法n ”。t h o m a s ( 2 0 0 2 ) 检验了对银行从事风险业务所采取的 监管资本要求的作用。通过比较基于巴塞尔委员会的堆积木方法的监管资本要求 和基于v a r 和内部模型的资本要求，t h o m a s 发现后一种方法更为有效”。 刘字飞( 1 9 9 9 ) 在( v a r 模型及其在金融监管中的应用中，全面介绍了v a r 模型的基本内容，在这基础上论述了其在金融监管中的应用，并说明如何用“事 后检验 方法对v a r 模型进行准确性检验哺”。 v a r 理论还可以应用于绩效评估中。国外方面，一家美国银行家信托公司将 v a r 值用于绩效评估，设计出新的业绩评价指标一一经风险修正的资本收益，即 r a r o c 等于实际收益除以v a r 。金融机构使用资金对其进行决策时，不是以盈利 的绝对水平作为评判基础，而是要考虑预期风险与收益的关系。收益再高，如果 v a r 也高，r a r o c 就不会很高。因此，将v a r 用于金融机构的绩效评估，能够过 度投机行为进行限制，达到稳健经营的目的。 国内，王春峰与秦拯等( 2 0 0 2 ) 指出v a r 模型为使用者提供了控制风险和决定 如何分配有限资源的功能，讨论了基于r a r o c 的风险资本分配方法c ”。 综上所述，国际上对v a r 的研究成果比较丰富了，主要集中于对v a r 模型 的研究和改进以及v a r 在各种市场下的实证运用。模型的设定和条件不同以及市 场环境不同使得实证研究的结果也不尽相同，实证研究方面，很多学者会得出不 同的实证结果。v a r 理论从国外引入到国内，有十几年的历史了。虽然发展时间 较短，但我国也取得了一定的成果，对v a r 的研究主要集中在v a r 理论方面， 7 第一章绪论 如计算方法的介绍与改进，参数及分布的选择等，而这方面确实进展不小。但是 对于v a r 的应用方面，v a r 的运用还过于单一，尤其在基金风险的应用上，这类 的文献较少，计算的方法也比较陈旧，对v a r 分解工具的应用比较少，有待一步 研究。 1 3 本文研究思路、结构安排及创新 本文以我国开放式基金为研究对象，主要采用实证分析的研究方法，围绕我 国开放式基金的风险展开研究。首先分析了我国开放式基金的几种风险，说明市 场风险是最主要的风险。接着对风险度量的v a r 理论进行叙述与分析，这是本文 研究的基础。然后运用基于v a r 理论的g a r c h 类模型，对我国开放式基