金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量——基于極值理論的我國(guó)A股市場(chǎng)實(shí)證分析.pdf

1、在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，金融市場(chǎng)扮演著越來(lái)越重要的角色。在金融市場(chǎng)中，投資者和金融機(jī)構(gòu)面臨著經(jīng)濟(jì)、貨幣政策以及國(guó)家政治環(huán)境等因素對(duì)市場(chǎng)影響所帶來(lái)的金融資產(chǎn)價(jià)格異常波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)該如何預(yù)期所持有資產(chǎn)的收益和風(fēng)險(xiǎn)，成為投資者和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點(diǎn)；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)成為現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理的主要內(nèi)容。特別是20世紀(jì)70年代以來(lái)，隨著利率、匯率波動(dòng)的加劇，金融管制的放松和金融自由化的發(fā)展，全球范圍內(nèi)的匯率、利率、股票價(jià)格呈現(xiàn)高度的波動(dòng)性，隨著金融市場(chǎng)的創(chuàng)新，為

2、規(guī)避和對(duì)沖市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)了大量的金融衍生工具，而事實(shí)上在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避方面收效甚微，更多的是套利，進(jìn)一步加大了市場(chǎng)的波動(dòng)程度。90年代以來(lái)，金融市場(chǎng)不斷出現(xiàn)大幅的市場(chǎng)振幅，近年來(lái)，國(guó)際金融界也經(jīng)受了很多危機(jī)。從大范圍的歐洲貨幣危機(jī)，墨西哥金融危機(jī)，亞洲金融危機(jī)，到英國(guó)巴林銀行和美國(guó)長(zhǎng)期資本管理公司的倒閉，金融機(jī)構(gòu)接受著各種風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的考驗(yàn)。監(jiān)管當(dāng)局也頻頻出臺(tái)新的政策，特別是巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)于2002年推出的《巴塞爾新資本協(xié)議》，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的

3、風(fēng)險(xiǎn)管理提出了更嚴(yán)格的要求。 對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理，其過(guò)程十分復(fù)雜，但對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量是整個(gè)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。風(fēng)險(xiǎn)的度量包括衡量風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失的可能性的大小以及損失發(fā)生的范圍和程度。金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的方法包括靈敏性分析方法、波動(dòng)性分析方法、VaR、壓力測(cè)試、ES方法等。多數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法都涉及到對(duì)組合收益率的分布假設(shè)，通常情況下假設(shè)收益率是正態(tài)獨(dú)立同分布的，整體的分布特點(diǎn)就可以用均值和方差來(lái)表示。但我們經(jīng)常會(huì)

4、發(fā)現(xiàn)：收益率的分布具有胖尾細(xì)腰分布而不是正態(tài)分布；收益率的分布一般是負(fù)偏斜的，且在左尾比在右尾存在更多的觀(guān)察值，即極端損失比極端收益以更大的概率出現(xiàn)；每日收益率之間存在小的正相關(guān)，即今天的收益率可能對(duì)預(yù)測(cè)明天的收益率有所幫助；每同收益率的平方具很強(qiáng)的相關(guān)性。因此，為了更加精確地對(duì)資產(chǎn)的收益建模，我們不能無(wú)條件地假設(shè)它們具有正態(tài)分布，為了描述偏離正態(tài)分布的程度，可以假設(shè)收益率服從一個(gè)與時(shí)間有關(guān)的但是有條件的分布，ARCH 和 GARCH就

5、是其中的代表。另外一種途徑就是我們不必要對(duì)收益率整體的分布做出任何假定，而直接對(duì)其分布的尾部建模，極值理論方法恰好可以做到這一點(diǎn)。 近年來(lái)，對(duì)市場(chǎng)極端情況變化導(dǎo)致的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量以及描述變量間非對(duì)稱(chēng)、非線(xiàn)性相關(guān)測(cè)度已引起金融實(shí)務(wù)界的重視，出現(xiàn)了許多新的風(fēng)險(xiǎn)管理辦法，極值理論就是其中的一種。極值方法是一種集中關(guān)注尾部分布的方法，這種方法通常用于自然科學(xué)中對(duì)給定可信度下所發(fā)生的最大損失進(jìn)行估計(jì)，如建設(shè)大壩時(shí)高度的估計(jì)，這與風(fēng)險(xiǎn)管理中

6、設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備非常相似。極值理論由于僅考慮分布的尾部，而不是對(duì)整個(gè)分布建模，從而避開(kāi)了分布假設(shè)難題，并且極值理論可以準(zhǔn)確描述分布尾部的分位數(shù)，這有助于處理風(fēng)險(xiǎn)度量中的厚尾問(wèn)題。極值理論有嚴(yán)格的概論統(tǒng)計(jì)理論作依托，因而以它作為核心的風(fēng)險(xiǎn)度量方法得到了廣泛的認(rèn)可。 本文對(duì)極值理論在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理上的應(yīng)用進(jìn)行了研究。文章分為六個(gè)部分： 第一章，介紹了論文選題的背景和意義，論述了金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性，特別是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量在整個(gè)

7、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)節(jié)中的核心作用。概述了國(guó)內(nèi)外相應(yīng)領(lǐng)域的研究成果，結(jié)合國(guó)內(nèi)外的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)各種度量方法特別是極值理論做了比較詳盡的文獻(xiàn)綜述。給出了論文研究的問(wèn)題、研究方法和創(chuàng)新點(diǎn)。 第二章，對(duì)常見(jiàn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法做了回顧和歸納，特別是 VaR和 ES方法，并指出了VaR方法存在的一些不足。VaR 本質(zhì)上是分位數(shù)，這種方法簡(jiǎn)單易行，與其他方法相結(jié)合也取得了較好的效果，是目前度量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最常用的方法，但自身也存在一些不足；極值理論用于

8、計(jì)算分布的大分位數(shù)有著非常明顯的優(yōu)勢(shì)，這正好與VaR的分位數(shù)本質(zhì)相吻合。ES方法是在VaR基礎(chǔ)上衍生出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，它很好的彌補(bǔ)了VaR的不足，將ES模型引入度量風(fēng)險(xiǎn)，更適合揭示尾部風(fēng)險(xiǎn)的極端情形。 第三章，首先介紹了經(jīng)典極值理論，闡述了廣義極值分布和廣義Pareto分布，并給出了確定閥值的一些簡(jiǎn)單實(shí)用的方法以及模型診斷和檢驗(yàn)的相關(guān)理論方法。接著引出了如何將極值理論應(yīng)用到市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量，即超出量的分布是原始收益率的條件分布，

9、而超出量的分布又可以用廣義Pareto分布進(jìn)行擬合，通過(guò)條件分布建立起極值分布和原始分布之間的聯(lián)系。另外，本章中還給出了動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量模型，通過(guò)GARCH模型刻畫(huà)收益率序列的相關(guān)和波動(dòng)特性，并應(yīng)用極值理論相關(guān)內(nèi)容刻畫(huà)所得標(biāo)準(zhǔn)殘差，二者相結(jié)合來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)量。 第四章，對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)的實(shí)證研究是本文的主要研究?jī)?nèi)容。以第三章所闡述的理論知識(shí)為基礎(chǔ)，基于一元POT模型，采用廣義Pareto分布，以上證綜指為樣本，估計(jì)了其分布的尾指數(shù)

10、，在靜態(tài)、動(dòng)態(tài)情況下度量了股市所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。在靜態(tài)情況下，直接應(yīng)用經(jīng)典極值理論刻畫(huà)收益率分布的尾部；動(dòng)態(tài)情況下，以GARCH模型捕捉收益率序列的波動(dòng)特性，應(yīng)用極值理論中的Pareto分布來(lái)擬合殘差的尾部分布，這樣對(duì)金融時(shí)間序列的波動(dòng)特性和分布的厚尾特性都進(jìn)行了刻畫(huà)。以二項(xiàng)分布檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行可行性檢驗(yàn)。通過(guò)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)極值理論較其它度量方法為優(yōu)，特別是置信水平比較高的情況下。 第五章是本文實(shí)證研究的一個(gè)部分，股票市場(chǎng)經(jīng)常出現(xiàn)大起大落

11、現(xiàn)象，股票價(jià)格的劇烈波動(dòng)是股票市場(chǎng)最顯著的特征之一。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)非常關(guān)心。滬深兩市具有很強(qiáng)的相關(guān)性，應(yīng)用二元極值分布模型來(lái)研究?jī)墒械南嚓P(guān)性，即一個(gè)股市上漲或下跌，另一個(gè)股市是否會(huì)有同樣的走勢(shì)，這對(duì)于宏觀(guān)調(diào)控，制定經(jīng)濟(jì)政策，從而保護(hù)股票市場(chǎng)積極健康發(fā)展具有十分重要的意義。從相關(guān)性方面來(lái)刻畫(huà)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，采用極值分布的參數(shù)模型——Logstic 模型來(lái)估計(jì)滬深兩市的相關(guān)參數(shù)并進(jìn)行相關(guān)性分析。得出兩市同時(shí)在極端損失和極端收益的情況下的