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1、第29卷第1期Vol129,No112010年1月工业技术经济总第195期基于GARCH-VaR模型的ETF基金市场风险的实证分析12周昭雄王剑12(上海理工大学,上海200000)(上海东华大学,上海200051)1摘要2ETF基金是我国少有的金融创新产品之一,然而在近年来急涨骤跌的股市中,ETF面临着很大的市场风险,但国内尚缺乏关于ETF基金市场风险的定性研究。同时在此次全球金融危机中,如何加强金融工具的风险管理已成为当务之急。因此,本文以我国上市最早的50ETF为研究对象,在正态分布、t分布与GE
2、D分布3种情况下,建立了GARCH族模型计算动态方差,研究了ETF基金的收益风险补偿问题与非对称信息冲击问题,接着用方差)))协方差方法求出VaR值,在3种置信水平下通过与实际收益率的比较来度量市场风险,然后对VaR值的准确性进行检验,最后分析得出最适合估计ETF市场风险的模型。1关键词2ETFGARCH风险动态方差1中图分类号2F8301911文献标识码2AETF(Exchangetradedfund,交易所交易基金)是全Prob($P>VaR)=1-c球金融市场在90年代以来的最成功的金融创新产品之
3、其中,$P表示资产在持有期t内的损失,c是给定一。ETF是以复制和追踪某一市场指数为目的,通过充的置信水平。现实中我们常用的公式为:分分散化的投资策略,降低非系统风险和通过被动的投*VaR=-W0R=W0(AR$t-L$t)资管理方式,最大限度地降低交易成本,从而取得市场W0是初始投资额,R为投资收益率,预期均值和波平均收益。2005年,我国首只ETF基金上市,迄今,我动率分别为L和R。本文将选取方差)))协方差法计算国共有5只ETF基金。而在几年来股市牛熊转换的涨落VaR值。中,ETF基金的市场风险不
4、断放大,同时,在金融性金112GARCH族模型融危机的大背景下,怎样加强对基金的风险管理已成为现实中的金融时间序列存在严重的波动集聚性,即基金管理者的一个重要课题。VaR方法能以一个风险值大幅波动往往集中在某一时段,小幅波动往往集中在另表示各类风险并给出风险的发生概率,因而成为当前风一时段,则收益率的方差R不稳定。因此,我们需要引险管理界最广为应用的方法。GARCH族模型可以有效地入能有效估计时变方差的GARCH族模型对VaR进行动描述金融时间序列的尖峰厚尾的特征,追踪收益率的动态估计。态方差进而可以精
5、确地计算VaR值,因而得到研究人员(1)GARCH模型:Bollerslev1T(1986)提出了广义的重视。因此,本文将以50ETF为样本,从收益的波动自回归条件异方差模型GARCH模型(generalizedautore-性与概率分布出发,建立GARCH族模型,计算VaR值,gressiveconditionalheteroskedasticitymodel),表达式如下:分析VaR值与实际收益率的差别,通过综合比较得出最yt=xctB+Et合适的模型,为基金管理者评估、度量与防范风险提供qp决策的
6、参考。2ht=A0+EAiEt-i+EHjht-j1模型建立i=1j=12其中,ht=Rt,pE0,q>0;A0>0,AiE0,i=1,,111VaR介绍21993年7月,G30集团在研究金融衍生品种的基础q;HjE0,j=1,,,p,EtùN(0,Rt)。上,提出了度量市场风险的VaR(ValueatRisk)方法,(2)基于收益风险补偿的GARCH-M模型:金融理并首次对VaR进行了较为详细的介绍。VaR是当前最主论表明收益应当与其风险成正比,较高的风险的资产可流的风险度量方法。菲利普#乔瑞(Phi
7、lippe#Jorion)给出以获得更高的平均收益。这种利用条件方差表示预期风的权威的定义是,VaR是在一定的置信水平下和一定的险的模型被称为GARCH-M模型(GARCH-in-mean),目标期间内,预期的最大损失。数学公式表示为:模型表达式为:收稿日期:2009)09)15)127)第29卷第1期Vol129,No112010年1月工业技术经济总第195期2yt=xctB+Et+KRt广泛的是t分布及GED分布。本文假定收益率残差序列R222分别服从正态分布、t分布及GED分布,来对模型参数t=R
8、0+R1Et-1+,+RqEt-q其中,参数K是用条件方差R2进行估计。t衡量的,可观测到的预期风险波动对yt的影响程度,代表了风险与收益的一2数据检验种平衡。本文样本区间是2005年2月23日到2009年6月19(3)基于非对称性的TARCH模型:基于股票市场的日,共计1056组数据。数据均来源于大智慧软件,其中研究发现,股价下跌和上涨的幅度相同时,股票价格下基金日净值都已进行向后复权处理。这里,我们采用对跌过程往往会伴随着更剧烈的波动性
