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文檔簡介
1、金融市場收益序列的厚尾等非正態(tài)特征給金融風(fēng)險(xiǎn)管理帶來兩方面的問題:一個(gè)是關(guān)于單個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度量或者整合風(fēng)險(xiǎn)度量的問題:風(fēng)險(xiǎn)的尾部特征刻畫即選擇什么樣的分布來擬合實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的尾端情況;另一個(gè)是關(guān)于資產(chǎn)組合的問題:資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)管理涉及眾多資產(chǎn),資產(chǎn)之間的相關(guān)性如何刻畫?單變量EVT方法和MEVT方法對這兩個(gè)問題的解決是EVT在金融市場的兩個(gè)重要的應(yīng)用。本文的第二章對于極值理論及其在金融市場的應(yīng)用文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和評述,然后針對這兩
2、個(gè)問題展開實(shí)證研究。第三章全面介紹了單變量極值模型及其估計(jì)方法,運(yùn)用這些模型和估計(jì)方法估計(jì)了上證指數(shù)的尾部分布特征。
隨后的兩章基于MEVT方法對中國和世界主要發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家股票市場的尾部特征和尾部相關(guān)性結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。
第四章用Longin和Solnik(2001)提出的超額收益二元分布研究框架進(jìn)一步分析了亞太股市中的我國A股市場、香港市場、日本市場和臺灣市場之間指數(shù)月度收益之間的尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)。我們使用
3、Monte Carlo模擬方法計(jì)算了界定超額收益的最優(yōu)閾值水平,發(fā)現(xiàn)中國股市的閾值水平明顯高于其他亞太股市,印證了中國股市的發(fā)展程度低、波動(dòng)性大的不成熟市場特征。根據(jù)我們設(shè)定的閾值和計(jì)算的最優(yōu)閾值,在超額收益二元分布框架假設(shè)下使用MLE方法估計(jì)了刻畫該分布的參數(shù)。實(shí)證結(jié)果顯示,基于相同閾值的中國股市的尾部參數(shù)幾乎都大于其他亞太股市的尾部參數(shù),表明中國股市的極端風(fēng)險(xiǎn)大于其他亞太股市。根據(jù)我們估計(jì)的logistic函數(shù)的相關(guān)性參數(shù),我們發(fā)現(xiàn)
4、國別股市正超額收益的相關(guān)性較低,而負(fù)超額收益的相關(guān)性較高,表明負(fù)面的極端事件比正面的極端事件的傳染性更強(qiáng),跨國聯(lián)動(dòng)性更加明顯。
第五章估計(jì)了中國和世界主要發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家主要股指的日收益率的尾部特征,并且估計(jì)了它們之間尾部相關(guān)性結(jié)構(gòu)。我們用bootstrap方法估計(jì)的各個(gè)市場的Hill指數(shù),在樣本期內(nèi)大部分Hill指數(shù)都顯著不等于零,這表明研究股票市場收益尾部特征的重要性。對尾部相關(guān)度結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究則表明,中國和世界主
5、要國家股指收益的尾部相關(guān)性結(jié)構(gòu)是漸進(jìn)獨(dú)立的,這可能與我國資本市場開放度不高有關(guān),但是中國和主要發(fā)達(dá)國家市場之間的尾部相關(guān)度都比較低,而與亞太新興國家之間的相關(guān)度比較高。我們還發(fā)現(xiàn),對于漸進(jìn)獨(dú)立的序列,根據(jù)不同的多元分布模型求出的VaR差別較大:基于全樣本Pearson相關(guān)系數(shù)的二元Gaussian模型低估了資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)(VaR),二元logistic模型則高估了風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期損失。對于漸進(jìn)相關(guān)的系列,對資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)對尾部聯(lián)合分布的假
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