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1、浅析基于VaR的我国A股市场风险计量的论文［摘要］本文介绍了var计量常用的方法,并着重阐述了历史模拟法和参数法中的riskmetrics方法。然后,分别用上证指数和深证指数的收益数据,在1%和5%的置信水平下进行了实证研究。结果表明,历史模拟法很好地估计了风险,而riskmetrics方法在5%的置信水平下准确地估计了风险,但是在1%的置信水平下,则低估了风险。 ［关键词］var；历史模拟法；riskmetrics;kupiec 近年来,我国a股市场波动非常剧烈,这给金融机构和监管当局带来巨大挑战。世界上,金融机构由
2、于金融市场风险管理不善而导致巨大损失的例子也屡见不鲜,如2008年美国雷曼兄弟等一大批金融机构倒闭。因此,金融机构和监管部门必须准确辨识、测量金融风险。var即valueatrisk，已逐渐成为各种金融机构、非金融机构和监管者测量市场风险的重要工具。与传统的风险测量方法如β值相比,其优点在于简明、综合性。valueatrisk按字面解释就是“价值风险”,其含义指:市场正常波动下,某一金融资产或证券组合的最大可能损失,即在一定概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失,用公式表示为： 其中,pr
3、ob.表示资产价值损失小于可能损失上限的概率;1p表示某一金融资产在一定持有期1t的价值损失额;var表示置信水平α下的风险价值,即可能的损失上限。 目前常用的计算方法有:历史模拟法、分析法和蒙特卡罗模拟法。.本文主要讨论历史模拟法和分析法中的riskmetrics方法。 1历史模拟法 历史模拟法就是用历史时期上市场因子的变化,来表示市场因子未来的变化。在估计模型中,历史模拟法采用的是全值估计方法,即根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估值,计算出头寸的价值变化(损益),最后,在历史模拟法中,将组合的损益
4、从小到大排序,得到损益分布,通过给定置信度下的分位数求出var。如对于1000个的可能损益情况,95%的置信度对应的分位数为组合的第50个最大损益值。 历史模拟法的优点有：①简单直观,实施容易,容易被风险管理者和监管当局接受；②历史模拟法是一种非参数方法,不需假定市场因子变化的统计分布,可有效处理非对称和厚尾问题；③历史模拟法无须估计波动性、相关性等各种参数,也没有参数估计的风险,历史模拟法不需要市场动态模型,因此避免了模型风险。历史模拟法的缺点有：①历史模拟法假定市场因子的未来变化与历史变化完全一样,服从独立同分布,概率密度函
5、数不随时间而变化(或明显变化),这与实际金融市场的变化不一致；②需要大量的历史数据;③历史模拟法计算出的var波动性较大,当样本数据较大时,历史模拟法存在严重的滞后效应,尤其是含有异常样本数据时,滞后效应就更加明显,这会导致var严重高估。 2riskmetrics模型 riskmetrics模型是1994年由j.p.morgan风险计量部门提出的。在假定资产的对数收益服从条件正态分布的前提下,riskmetrics模型利用指数移动加权平均的方法得到收益的条件方差,它的基本思想是采用ea对时间序列中的数据根据距离现
6、在的远近施加不同的权重,距离现在越近的历史数据被赋予的权重越大。计算公式为：4实证检验 4.1历史模拟法 通常历史模拟法需选择较大的样本,以保证估计结果的准确性。本文分别选择上证a股和深证a股2004年7月16日—2010年10月13日的收盘数据,然后转化为收益序列,根据历史模拟法,利用matlab编程,进行515次var估计。估计结果如下： 由上表可知,5%置信水平下,lr的值小于3.841,表明var的估计准确,但是在1%的置信水平下,lr的值大于3.841,失败次数分别为22次和18次,显然低估了风险。 5小
7、结 由以上可知,历史模拟法在1%和5%的置信水平下,准确地估计了风险,而riskmetrics方法在5%的置信水平下,准确地估计了风险,但是在1%的置信水平下,低估了风险。对于1%置信水平下,riskmetrics方法低估了风险,可能是由于证券市场收益率分布具有尖峰厚尾的特征,不符合标准正态分布,与riskmetrics模型的前提假设不符合。2010年4月16日,我国股指期货正式上市,以后市场的运行的特征是否会发生变化,有待以后有足够多的数据,再进一步研究。
