中國(guó)股市金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量研究——基于GARCH和極值理論的中國(guó)股市數(shù)據(jù)研究.pdf

1、在過去的幾十年中，經(jīng)濟(jì)全球化與金融一體化的快速發(fā)展以及金融技術(shù)制度的革新，使得各國(guó)金融產(chǎn)品快速膨脹，貿(mào)易往來(lái)也更為頻繁，各國(guó)之間的依賴性和牽制性也大為加強(qiáng)。在繁榮的背后，整個(gè)市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性下降，股票、商品及大宗交易的價(jià)格呈現(xiàn)出前所未有的波動(dòng)性，全球金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的危害性愈演愈烈。這些潛在的風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)如果得不到有效的監(jiān)督管理和控制，將可能對(duì)一些工商行業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)造成不可預(yù)見性的后果，嚴(yán)重影響這些機(jī)構(gòu)的生存、經(jīng)營(yíng)和發(fā)展，影響一國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展

2、和整個(gè)世界經(jīng)濟(jì)的繁榮穩(wěn)定。因此，對(duì)我國(guó)股市市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效測(cè)度，在金融市場(chǎng)頻繁動(dòng)蕩的環(huán)境中，為監(jiān)管者和投資者提供有效的決策依據(jù)，有利于保持我國(guó)金融業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。
　　從理論角度出發(fā)，國(guó)內(nèi)外的風(fēng)險(xiǎn)管理專家和研究人員對(duì)于在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量方面都已經(jīng)進(jìn)行了深入的探討和研究，從最初的方差-協(xié)方差法、歷史模擬法，到后來(lái)的基于極值理論、波動(dòng)性理論、分位數(shù)理論的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量在理論方面已有了重大的突破了進(jìn)展，但

3、大多數(shù)的理論和實(shí)證都是基于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分布的一個(gè)片面的特點(diǎn)出發(fā)，探討某個(gè)模型能不能在一定的置信水平范圍內(nèi)描述和刻畫風(fēng)險(xiǎn)。很少有研究對(duì)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量模型進(jìn)行比較研究分析，對(duì)于股票市場(chǎng)中存在的厚尾性和波動(dòng)聚集性也很少放在一個(gè)框架中進(jìn)行闡述。
　　本文在國(guó)內(nèi)外已有研究基礎(chǔ)上，利用我國(guó)1997年到2014年的上證指數(shù)和深證成指作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分別引入POT模型，GARCH族模型，以及GARCH-EVT模型來(lái)對(duì)描述我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)大小與程度

4、。POT模型是一種描述回報(bào)分布尾部的工具，不必事前設(shè)定分布，不存在模型設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)存在胖尾的回報(bào)分布尤其具有優(yōu)勢(shì)。GARCH模型是一種強(qiáng)調(diào)波動(dòng)率時(shí)變性的模型，打破了傳統(tǒng)方差標(biāo)準(zhǔn)差脫離時(shí)間變化的弊端，而且指數(shù)GARCH模型能夠成功刻畫股票市場(chǎng)中的杠桿效應(yīng)。GARCH-EVT模型是在POT理論上的改進(jìn)，關(guān)注收益率序列的波動(dòng)聚集性和厚尾特性。實(shí)證結(jié)果表明:(1)在POT的VaR模型中，上證指數(shù)和深證成指的形狀參數(shù)ξ均大于0，說明他們?cè)诓煌某?/p>

5、度上均存在厚尾的情形，而且ξ的值越大，說明數(shù)據(jù)分布的尾部越厚，根據(jù)實(shí)證結(jié)果，說明上證指數(shù)更加容易發(fā)生極端性損失事件。(2)在GARCH的VaR模型中，收益率序列分別擬合了基于正態(tài)分布、t分布和GED分布的GARCH模型和EGARCH模型，結(jié)果表明，EGRACH-t模型能夠最優(yōu)擬合兩個(gè)股票市場(chǎng)收益率序列，GARCH-t分布次之，這也間接說明了數(shù)據(jù)序列中存在的厚尾特性。(3)EGARCH模型中的估計(jì)參數(shù)γ顯著不為0，而且為正，說明兩個(gè)股票市

6、場(chǎng)中一個(gè)利好消息帶來(lái)的波動(dòng)效應(yīng)要高于一個(gè)利空消息帶來(lái)的波動(dòng)效應(yīng)。(4)在兩個(gè)股票市場(chǎng)中，所有分布下的GARCH模型中，系數(shù)之和接近于1的，代表在我國(guó)的股票市場(chǎng)中存在一定的波動(dòng)長(zhǎng)期記憶性。(5)GARCH-EVT模型在描述和我國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)情況時(shí)具有更強(qiáng)的優(yōu)越性和準(zhǔn)確性。
　　雖然為精確有效的測(cè)度我國(guó)股票市場(chǎng)暴露的風(fēng)險(xiǎn)值，我們引入了多種計(jì)量模型使之能更加貼近真實(shí)的股票市場(chǎng)特征。但是我們必須承認(rèn)，在整個(gè)模型和實(shí)證中還存在一些漏洞和缺陷。在