开放式基金论文.pdf

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1、第19卷第6期河南城建学院学报Vol.19No.62010年11月JournalofHenanUniversityofUrbanConstructionNov.2010文章编号:1674-7046(2010)06-0075-4VaR方法在开放式基金风险评估中的运用
基于PARCH模型的分析李蕊(上海外国语大学,上海200083)摘要:中国开放式基金的收益率序列呈现左偏、尖峰厚尾、波动聚集的特性,利用ARCH(自回归条件异方差)模型进行拟合能够更好地刻画其分布特征。通过对拟合效果的比较,发现PARCH(PowerARCH)模型对基金日

2、收益率序列的拟合效果最好。在此基础上,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国开放式基金的风险。在残差服从正态分布、t分布及广义误差分布的三种假设下,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国开放式证券投资基金的风险。关键词:VaR方法;PARCH模型;广义误差分布;开放式基金;风险评估中图分类号:F830.91;F224.9文献标识码:A在评估基金资产组合的风险时,夏普比率(SharpeRatio)、特雷诺比率(TreynorRatio)、詹森
(Jensen
)、评估比率(AppraisalRatio)等是常见的风险

3、度量指标。这些指标均要求参与评估的基金收益率服从正态分布,否则衡量结果就会失真。而金融资产的收益率序列往往具有尖峰厚尾、波动聚集、不对称性等特征,难以满足正态分布的假设。因此,考虑收益率的不确定性和分布特征,在险价值(ValueatRisk,VaR)方法被引入基金评价中,成为风险测度的主流方法。Engle(1982)提出的ARCH模型、Bollerslev(1986)提出的GARCH模型以及在此基础上扩展出的EGARCH、PARCH等模型共同构成了ARCH族类模型,能够较好地捕捉金融资产收益率的特征,所以利用ARCH族类模型计算VaR成为度量金融资产收益率和波

4、动率的有效方法。通过考察中国开放式基金收益率的分布特征,基于拟合效果最优的ARCH族类模型,建立VaR估计模型,通过检验选择出最能客观反映中国开放式基金风险的模型。1理论模型1.1ARCH族类模型自从Engle(1982)创造性地提出ARCH(AutoregressiveConditionalHeteroscedasticity)模型分析时间序列的异方差性以后,Bollerslev(1986)又提出了GARCH(GeneralARCH)模型,对误差的方差进行了进一步的扩展建模。为了捕捉金融资产时间序列的杠杆效应,Nelson(1991)和Ding、Gr

5、anger、Engle(1993)分别提出了EGARCH(ExponentialGARCH)和PARCH(PowerARCH)模型,这些模型都由均值方程和方差方程所组成。GARCH-M、EGARCH-M和PARCH-M模型分别为波动项引入对应均值方程的GARCH、EGARCH和PARCH模型,尤其适用于对波动性的分析和预测。对于均值方程残差的尾部,一般有正态分布、t分布、广义误差分布等假设。1.2VaR估算模型VaR用来估计给定资产或资产组合在未来价格波动下可能或潜在的最大损失,其最大的优点是能收稿日期:2010-09-10作者简介:李蕊(1984-)

6、,女,河北昌黎人,上海外国语大学博士研究生,主要从事国际经济、国际金融研究。76河南城建学院学报2010年11月够以一个具体的数值来描述金融风险水平。进一步讲,VaR就是指在某一特定的持有期内,在给定的置信水平下,给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。度量VaR值的方法有很多,根据资产收益率分布的不同,总体上可以分为参数方法、非参数方法和半参数方法三大类。在ARCH类模型下,VaR的计算方法为:VaR(rt)=-+
(c)t!在ARCH-M类模型下,Va

7、R的计算方法为:2VaR(rt)=-(+!lnt)+
(c)t∀其中为期望收益率;t为收益率的条件标准差;
(c)为在置信度c下正态分布、tt分布、广义误差分布的分位数。2样本选择及时间序列检验2.1样本选择中国于2001年设立了第一只开放式基金,经过2a的发展,在数量上有了显著的增长,2003年达到56只,比2002年增长了2倍多,此后虽然经历了证券市场的起落,开放式基金的数量依然保持着较高的增长速度,至2009年底开放式基金的数量已高达526只。本文选取了2002年12月31日至2009年12月31日之间共7a的中证开放

8、式基金指数,计算其对数收益率,得到17