基于極值理論的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的研究.pdf

1、經(jīng)濟(jì)全球化、衍生產(chǎn)品的大量出現(xiàn)使得金融市場(chǎng)呈現(xiàn)出前所未有的波動(dòng)性，金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理已尤顯重要。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）是金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用最廣泛的一種工具，它簡(jiǎn)單地用一個(gè)分位數(shù)來衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小。傳統(tǒng)上，VaR的計(jì)算方法一般都要對(duì)金融收益服從哪種類型的分布進(jìn)行假設(shè)，在這個(gè)基礎(chǔ)上才能得到一定置信水平下的分位數(shù)值，然而假設(shè)的有效性是否能得到保證受到質(zhì)疑，所以傳統(tǒng)的VaR計(jì)算方法存在模型風(fēng)險(xiǎn)。 極值理論（EVT）作為次序統(tǒng)計(jì)學(xué)的一門分支，近

2、年來已被廣泛地應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)的定量分析中。它不同于傳統(tǒng)VaR方法的是不需要事先假設(shè)樣本的分布情況，而以樣本極值為研究對(duì)象，建立總體分布尾部的模型。樣本極值就是樣本中超出偏離中心數(shù)值一定程度的數(shù)據(jù)，也就是發(fā)生超額損失的一些異常值。由極值理論得到總體分布的尾部特征后，給一特定的尾部概率，就能得到風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR。由于金融資產(chǎn)收益的厚尾分布，傳統(tǒng)的VaR通常低估風(fēng)險(xiǎn)，而極值理論方法能更準(zhǔn)確地估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。 極值理論給出了關(guān)于樣本極值的極限分

3、布與其本身的分布相互獨(dú)立的一個(gè)最有用的結(jié)論——所有不同的樣本分布都具有相同的極限分布，區(qū)別僅在于參數(shù)的不同。所以極值理論可以在總體分布未知的情況下，依靠樣本數(shù)據(jù)，得到總體中極值的變化性質(zhì)，建立極值模型，具有超越樣本的估計(jì)能力。 本文對(duì)上海證券交易所的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。在對(duì)上證綜合指數(shù)的實(shí)證分析中，發(fā)現(xiàn)金融時(shí)間序列除了具有厚尾性，還具有條件異方差性，即波動(dòng)率具有不斷變化地特征，并不是通常假設(shè)的方差恒定。異方差性違背了傳統(tǒng)極值理論

4、中樣本時(shí)間序列具有獨(dú)立性的假設(shè)。所以引入GARCH族模型消除時(shí)間序列的條件異方差性，得到具有獨(dú)立同分布的樣本數(shù)據(jù)，再采用極值理論計(jì)算其風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。 GARCH族模型認(rèn)為收益率的方差可預(yù)測(cè)，條件方差不僅取決于最新的信息，也取決于以前的條件方差。GARCH族模型，為VaR的估計(jì)提供了更加有效的樣本數(shù)據(jù)，它克服了樣本時(shí)間序列之間的異方差性，得到符合我們假設(shè)的獨(dú)立同分布的樣本數(shù)據(jù)。由于GARCH模型采用了動(dòng)態(tài)的條件均值和條件方差去計(jì)算V

5、aR，也通常被稱為動(dòng)態(tài)VaR方法。 本文正是利用GARCH模型和極值理論去研究金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。借助Eviews軟件對(duì)上證綜合指數(shù)數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析，通過對(duì)極值動(dòng)態(tài)VaR模型和一般的動(dòng)態(tài)VaR模型計(jì)算結(jié)果比較，發(fā)現(xiàn)GARCH（1，1）-EVT模型較GARCH（1，1）-t模型在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)能節(jié)省資金的投入，GARCH（1，1）-EVT模型更適合在高置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)度量，在置信水平較高（99％以上）的情況下估計(jì)結(jié)果比較穩(wěn)定。對(duì)G