金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)VaR度量方法的改進(jìn)研究.pdf

1、VaR(Value-at-Risk)是度量、識(shí)別和管理金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的先進(jìn)工具，也是Basel推薦的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理內(nèi)部模型，為提高VaR度量精度，研究者們圍繞市場(chǎng)未來收益率的分布、波動(dòng)性估計(jì)和資產(chǎn)組合定價(jià)三個(gè)因素進(jìn)行了眾多研究。金融時(shí)間序列分布不是正態(tài)的，而是有偏的、厚尾的，現(xiàn)有的研究采用t分布、廣義誤差分布(GED)等分布較好地解決了厚尾問題，而對(duì)于偏度考慮得較少。為解決偏度問題，在用ARCH模型族度量VaR時(shí)，引入了不對(duì)稱沖擊系數(shù)。由于

2、偏度和峰度并非獨(dú)立，這不能從根本上解決偏度特性。本文引入了能夠同時(shí)反映峰度和偏度的偏t分布(SKST)，實(shí)證顯示SKST分布較傳統(tǒng)的t分布、GED分布不僅能夠更好地?cái)M合波動(dòng)，而且在估計(jì)VaR時(shí)也較傳統(tǒng)對(duì)稱厚尾分布更加精確。Engle提出的ARCH模型及其后來計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家們所發(fā)展的ARCH模型族在波動(dòng)性估計(jì)方面取得了巨大成功，但是傳統(tǒng)ARCH模型族波動(dòng)模型的系數(shù)為常數(shù)，它忽視了金融市場(chǎng)存在的一些外界不可見因素，這些因素會(huì)導(dǎo)致金融時(shí)間隨機(jī)變

3、量發(fā)生偶爾和突然跳躍，使波動(dòng)狀態(tài)在高低之間不斷轉(zhuǎn)換。當(dāng)這些不連續(xù)的跳躍發(fā)生時(shí)，收益率結(jié)構(gòu)也發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，傳統(tǒng)ARCH模型族沒有刻畫這一跳躍，因而波動(dòng)性的估計(jì)會(huì)產(chǎn)生“虛假”的持久性記憶，在度量VaR時(shí)會(huì)降低估計(jì)精度。 本文運(yùn)用狀態(tài)轉(zhuǎn)換ARCH模型(SWARCH模型)，令不可觀測(cè)的狀態(tài)為服從一階馬爾科夫過程的隨機(jī)變量，將其引入到ARCH模型中，發(fā)現(xiàn)含有狀態(tài)轉(zhuǎn)換下的SWARCH模型較傳統(tǒng)ARCH模型在擬合金融波動(dòng)、度量和識(shí)別VaR方面

4、具有更好的效果，能夠識(shí)別外界政策等因素對(duì)波動(dòng)沖擊的強(qiáng)度，刻畫這些因素使?fàn)顟B(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)換的程度。資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)是金融學(xué)的基石，這一基本原理有著重大的理論意義和實(shí)際價(jià)值，然而經(jīng)典CAPM由于存在正態(tài)分布、β系數(shù)固定不變等假定而備受挑戰(zhàn)。另外在運(yùn)用CAPM度量資產(chǎn)組合VaR方面，由于沒有考慮到市場(chǎng)因子和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合所存在偏度和峰度特征，因而在計(jì)算VaR時(shí)不能準(zhǔn)確度量資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。本文提出了基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下的資本資產(chǎn)定價(jià)模型，即允許β