發(fā)布時間：2020-08-04 15:55

【摘要】： VaR方法是一種衡量和管理金融市場風(fēng)險的方法。這種方法將當(dāng)前頭寸的組合風(fēng)險和資產(chǎn)相關(guān)性結(jié)合起來考慮,能夠用一個數(shù)字有效地量化金融市場風(fēng)險,簡單易懂。現(xiàn)在,包括巴塞爾銀行監(jiān)管委員會、美國聯(lián)邦儲備銀行、美國證券交易委員會和歐盟銀行監(jiān)管部門在內(nèi)的世界范圍的金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)都將VaR方法作為基準(zhǔn)的風(fēng)險衡量與管理方法。同時,在世界金融市場上,那些涉及大量金融風(fēng)險來源的金融機(jī)構(gòu)和投資者也大都采用VaR方法作為自身風(fēng)險管理系統(tǒng)的核心。 本文第一章引言部分首先介紹了VaR產(chǎn)生的背景。在日益進(jìn)步的金融市場中,風(fēng)險管理也變得越來越重要。最初的兩種方法——波動性方法和靈敏度方法問題較多,已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的需要,由此就產(chǎn)生了一種全面測量復(fù)雜的證券組合的金融市場風(fēng)險的方法,它就是VaR方法。而后簡要介紹了一下VaR的國內(nèi)外研究動態(tài),并指出我國應(yīng)加強(qiáng)應(yīng)用實證分析的研究。最后指出了研究VaR的意義。采用VaR方法能大大提高我國金融機(jī)構(gòu)自身抵御外來風(fēng)險的水平,同時還有利于我國金融監(jiān)管部門的監(jiān)管控制。 第二章詳細(xì)介紹了VaR方法的基本原理和幾種典型算法。第一節(jié),介紹了VaR的定義和參數(shù)選擇。VaR指在正常市場條件和給定的置信水平上,在給定的持有期間內(nèi),某一投資組合可能發(fā)生的最大的損失。由VaR的定義可知,資產(chǎn)組合的持有期和置信水平是VaR的兩個重要的參數(shù)。對于不同的持有期或者置信水平將會得到不同的VaR。所以,這兩個參數(shù)在VaR的計算及應(yīng)用中都起著重要的作用。第二節(jié)簡要講解了下VaR計算的基本原理,具體有一般分布下的VaR計算和正態(tài)分布下的VaR計算。第三節(jié)是本章的重要部分,主要內(nèi)容是VaR計算的具體方法以及各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。歷史模擬法是通過某金融資產(chǎn)或組合的市場因子的歷史價格模擬其未來可能的價格水平,從而來計算該資產(chǎn)或組合的VaR的方法；參數(shù)法,也叫方差—協(xié)方差法。這種方法利用證券組合的價值函數(shù)與風(fēng)險因子間的近似關(guān)系、風(fēng)險因子的統(tǒng)計分布(方差—協(xié)方差)簡化VaR的計算,根據(jù)不同的假設(shè),參數(shù)法又有組合正態(tài)模型、Risk Metrics方法和GARCH方法等等方法；Monte Carlo模擬法,也稱為隨機(jī)模擬法,其基本思想是反復(fù)模擬決定金融估計價格的隨機(jī)過程,每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值,如果進(jìn)行大量的模擬,那么組合價值的模擬分布將收斂于組合的真實分布。 緊接著,第三章闡述了VaR模型的事后檢驗。我們知道VaR模型是一種利用歷史數(shù)據(jù)、一定的統(tǒng)計參數(shù)和分布建立起來的統(tǒng)計預(yù)測模型,其對未來風(fēng)險狀況的預(yù)測是否準(zhǔn)確有效是需要檢驗的。比如一個監(jiān)管者每天都要收到VaR風(fēng)險報告,他怎樣確定預(yù)測值是否存在系統(tǒng)誤差?如果存在誤差,那么誤差有多大呢?由于VaR值總是在某一置信水平下給出,所以允許出現(xiàn)超出該水平的情況。比如我們設(shè)定的是95%的置信水平,如果我們觀測到6-8%的偏離,有可能是由于運(yùn)氣不好,但如果這種偏離過大,比如達(dá)到10-20%時,就應(yīng)當(dāng)意識到這時問題不在運(yùn)氣而在模型本身了。VaR值作為統(tǒng)計估計值,其準(zhǔn)確程度受到“估計誤差”的影響,尤其是在樣本容量有限的時候,這個問題尤為嚴(yán)重。所以必須對VaR模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗,這關(guān)系著整個VaR方法的推廣與應(yīng)用。事后檢驗方法,也稱之為“返回檢查”,是最為常用的一種檢驗方法。事后檢驗的方法主要有兩種：正態(tài)性檢驗和準(zhǔn)確性檢驗。其中準(zhǔn)確性檢驗又分為失敗頻率檢驗法、超額損失大小檢驗法、方差檢驗法和概率預(yù)測法四種具體方法。 第四章是本文的主體部分。這一章是實證研究。首先分析了我國證券市場的特征。我國的證券市場正處于“新興加轉(zhuǎn)軌”的階段性特征下,又背負(fù)著“國民經(jīng)濟(jì)晴雨表”的功能和“抓大”的任務(wù),與一般的西方成熟市場有著較大的區(qū)別。近20年的曲折經(jīng)歷表明,政策市、震蕩市、過渡市依然是中國證券市場的主要特征。隨后考慮到漲跌停板制度發(fā)布的時間、證券法施行的時間、股權(quán)分置改革的推行時間以及計算的方便,選取上證指數(shù)自2005年11月24日至2007年12月28日共計510個每日收盤數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。并對其做相應(yīng)的處理,主要是計算上證指數(shù)每個交易日的對數(shù)收益率,且簡要分析了一下上證指數(shù)日對數(shù)收益率。然后就是計算VaR三種具體方法的實證。(1)歷史模擬法的VaR實證。實證的結(jié)果是：在置信度為95%和99%的情況下,接受該模型;在置信度為90%的情況下,拒絕該模型。并由此總結(jié)出歷史模擬法的優(yōu)缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在：計算相對簡單；不需要估計波動性等參數(shù),規(guī)避了計算參數(shù)產(chǎn)生的風(fēng)險；不需要建立模型,規(guī)避了模型風(fēng)險。缺點(diǎn)表現(xiàn)在：用歷史數(shù)據(jù)模擬未來,造成預(yù)測的不精確；假設(shè)市場因子變化與歷史相同,服從獨(dú)立同分布,且密度函數(shù)不隨時間而變化,這些前提假設(shè)與實際不符。(2)Monte Carlo模擬法的VaR實證。從實證結(jié)果中可以看出Monte Carlo模擬過程在各個置信水平都不準(zhǔn)確,低估了真實的風(fēng)險,不能有效的進(jìn)行風(fēng)險度量。之所以有如此大的誤差,主要有三點(diǎn)原因：a、我國證券市場下的價格變動并不符合幾何布朗運(yùn)動；b、參數(shù)μ1和σ1是由歷史數(shù)據(jù)計算得到的；c、模擬次數(shù)為255次,相對較少。(3)參數(shù)法的VaR實證。實證結(jié)果表明參數(shù)法在置信水平為99%時極不準(zhǔn)確,低估了真實的風(fēng)險,不能有效的進(jìn)行風(fēng)險度量。造成誤差的原因有三點(diǎn)：：a、我國證券市場下的價格變動并不符合幾何布朗運(yùn)動；b、參數(shù)q是由歷史數(shù)據(jù)計算得到的；c、模擬次數(shù)為255次,相對較少。從以上實證的結(jié)果來看,在我國證券市場的特征下,基于歷史模擬法和參數(shù)法模型的參數(shù)法誤差較小,對上證指數(shù)的VaR計算上表現(xiàn)尚可,但并不十分準(zhǔn)確,分別表現(xiàn)在歷史模擬法對低置信水平估計的誤差和參數(shù)法對高置信水平估計的誤差。其中,參數(shù)法之所以會有偏差,是因為很難找到合適的參數(shù)及模型。Monte Carlo模擬法是三種方法中誤差最大的,在各個置信水平下都產(chǎn)生了較大的誤差。 最后,在第五章,對全文做了一個簡要的總結(jié)。VaR方法作為風(fēng)險測量的重要技術(shù),它的完善和運(yùn)用是提高我國證券市場現(xiàn)階段風(fēng)險管理能力的一個重要方面。然而VaR方法本身還存在著眾多不完善之處,該方法對模型參數(shù)的統(tǒng)一規(guī)定,如置信度、持有期等,仍存在一些武斷性和不合理性,此外VaR方法在我國證券市場上的運(yùn)用受到眾多條件的約束,本文所述的三種主流方法都有其自身的缺陷,且未來市場風(fēng)險因子的變動是難以預(yù)期的,現(xiàn)有的計量模型對未來變動中的證券市場風(fēng)險能否準(zhǔn)確預(yù)測也存在著很大的不確定性。因此,如何構(gòu)建一個可以不受市場條件變化影響而精確度量風(fēng)險的VaR模型需要進(jìn)一步的深入研究和探討。此外,如文中多處所述,政策風(fēng)險對證券市場的影響不可小視。因此,除了技術(shù)的計量手段外,對我國證券市場風(fēng)險的測量管理及防范還要重點(diǎn)關(guān)注和把握政策引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險。本文的目的只是想就VaR方法在我國證券市場中的應(yīng)用起一個拋磚引玉的作用,所以整個分析和探討未免顯得過于理論和簡化,而且由于經(jīng)驗和時間的限制,在實證分析中的計算方法和技巧上可能都欠周全和縝密,但是任何一個理論能較好地應(yīng)用于實踐中,都需要經(jīng)歷一段時間的摸索。
【學(xué)位授予單位】：西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.51
【圖文】：

4.VaR在我國證券市場的實證研究從圖4一1中可以觀察到上證指數(shù)日對數(shù)收益率在O附近頻繁波動，雖然有某幾個時期波動較大，以隨機(jī)過程的觀點(diǎn)看，我們?nèi)钥梢哉J(rèn)為R，屬于一個隨機(jī)過程，具體點(diǎn)就是屬于隨機(jī)序列。又R，在0處上下波動，因此我們可以初步假定R，是一個平穩(wěn)的時間序列。接著

圖4--3上證指數(shù)日對數(shù)收益率R，的個。圖從圖4一可以看出其Q一Q圖不是一條直線，所以可以認(rèn)為日對數(shù)收益足正態(tài)分布�；跉v史模擬法的vaR計算實證.1歷史模擬法的vaR實證歷史模擬法的、、R是根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)信息計算的。在本部分實證中，取m二255天作為歷史模擬法的窗口區(qū)。首先，假定當(dāng)前時間為2006年12月12日，記為t。，為了得到下一個(2006年12月13日)的vaR值，需要對t。時刻的前255個交易日()的歷史收益率進(jìn)行從大到小的升序排列。

c}li時丫吸與當(dāng)日實際收益率比較

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉開華;;基于風(fēng)險價值方法的商業(yè)銀行市場風(fēng)險計量模型研究[J];財會研究;2011年12期

2 嚴(yán)保興;;人民幣實際匯率對外匯儲備的影響的實證分析[J];商場現(xiàn)代化;2011年16期

3 王曉潤;孫鑫;;基于VaR-GARCH模型的開放式基金風(fēng)險實證分析[J];商業(yè)時代;2011年20期

4 張海云;;論分位數(shù)回歸在計算VaR中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2011年15期

5 李云亮;;我國上市證券公司自營風(fēng)險量化研究[J];商業(yè)時代;2011年17期

6 周敏娟;蘇鑫;;極值理論P(yáng)OT模型與閾值選取研究[J];中國證券期貨;2011年06期

7 崔紅宇;;當(dāng)前我國商業(yè)銀行流動性狀況的分析[J];商場現(xiàn)代化;2011年18期

8 鄭斌;;中國進(jìn)出口貿(mào)易對國民經(jīng)濟(jì)影響的因素分析[J];現(xiàn)代商業(yè);2011年26期

9 莫曉蓮;張雙弦;;開放式基金的VAR-Sharp績效分析[J];時代金融;2011年21期

10 胡斌;胡艷君;;基于VaR的交易業(yè)務(wù)市場風(fēng)險限額[J];中國貨幣市場;2006年09期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陳國勝;劉豐軍;王慶增;王資興;魏志剛;;GH4169合金VIM+PESR+VAR三聯(lián)冶煉工藝及其冶金質(zhì)量[A];第十二屆中國高溫合金年會論文集[C];2011年

2 韓丹;李強(qiáng);;證券市場自律規(guī)制的特征及模式選擇[A];科學(xué)發(fā)展與社會責(zé)任（B卷）——第五屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會文集[C];2008年

3 ;Research of Chinese Colleges and Universities S&T Innovation Ability Based on the VAR Model[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

4 ;Nonlinear Adaptive Backstepping Controller Design for Static VAR Compensator[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

5 王書平;閆曉峰;吳振信;;基于VAR模型的鐵礦石價格影響因素分析[A];第十三屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

6 王琳;王其文;;我國經(jīng)濟(jì)增長與石油進(jìn)口關(guān)系的VAR模型[A];經(jīng)濟(jì)全球化與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會第16屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

7 郝凱;張美麗;;基于VAR的原鋁貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系研究[A];有色金屬工業(yè)科學(xué)發(fā)展——中國有色金屬學(xué)會第八屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

8 趙昕;鄭慧;;基于VAR模型下中國海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)增長關(guān)聯(lián)機(jī)制研究[A];2009中國海洋論壇論文集[C];2009年

9 翟建輝;朱南軍;;保險資金房地產(chǎn)投資的風(fēng)險分析與度量——基于VaR的角度[A];十二五·新挑戰(zhàn)：經(jīng)濟(jì)社會綜合風(fēng)險管理——北大賽瑟（CCISSR）論壇文集·2011[C];2011年

10 杜昕;崔立新;;風(fēng)險管理中的VaR方法及其在期貨市場的應(yīng)用[A];第12屆全國信息管理與工業(yè)工程學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2008年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 電腦商報記者 張林才;危機(jī)下的VAR成長之道[N];電腦商報;2009年

2 陳代壽;別叫我SI，我是VAR[N];中國計算機(jī)報;2000年

3 張世俊;怎樣做一個成功的VAR[N];中國計算機(jī)報;2000年

4 長城證券研發(fā)中心 杜海濤 韓延河;中國證券市場呼喚VaR[N];證券時報;2001年

5 本報記者 馬亮;D-VAR■系統(tǒng)首單落定 美國超導(dǎo)中國電網(wǎng)市場“開花”[N];機(jī)電商報;2009年

6 記者 齊聞潮;中債VaR值產(chǎn)品上線試運(yùn)行市場反響良好[N];金融時報;2011年

7 張?zhí)m;美國超導(dǎo)公司獲得中國電網(wǎng)市場第四個D-VAR系統(tǒng)訂單[N];機(jī)電商報;2010年

8 南華期貨研究所 陳彤　李曉萍;基于VaR方法對原油和黃金市場的風(fēng)險度量研究[N];期貨日報;2008年

9 海通期貨研究所 郭梁;以基于VaR的動量反轉(zhuǎn)策略應(yīng)對股指極端事件[N];期貨日報;2009年

10 皮卓丁;選擇大的不如選擇對的[N];計算機(jī)世界;2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 錢藝平;VaR約束的商業(yè)銀行風(fēng)險管理研究[D];中南大學(xué);2010年

2 陳普;FAVAR及其時變模型在中國宏觀經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2012年

3 李小文;中小企業(yè)移動信息化需求識別與引導(dǎo)機(jī)制研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

4 黃榮兵;風(fēng)險值VaR框架下SPAN風(fēng)險控制理論與應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2010年

5 顏陽;我國備兌權(quán)證定價及避險方法研究[D];天津大學(xué);2007年

6 劉存柱;石油市場風(fēng)險管理理論與方法研究[D];天津大學(xué);2004年

7 韓冬;中國證券市場流動性風(fēng)險研究[D];天津大學(xué);2006年

8 孫健;金融資產(chǎn)的離散過程動態(tài)風(fēng)險度量研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

9 路志剛;開放式基金流動性風(fēng)險及管理研究[D];暨南大學(xué);2005年

10 景楠;中國金屬期貨市場套利交易與風(fēng)險控制研究[D];暨南大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 秦志紅;基于VaR的開放式基金績效評價研究[D];湖南大學(xué);2010年

2 蔡誠;基于GIS和VAR模型的武漢城市圈區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與土地利用結(jié)構(gòu)擬合關(guān)系研究[D];華中師范大學(xué);2011年

3 李麗;基于VaR的我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險度量研究[D];上海師范大學(xué);2011年

4 葛琳;穩(wěn)定分布條件下VaR模型的應(yīng)用研究[D];華東師范大學(xué);2010年

5 崔占兵;基于VaR的企業(yè)流動性風(fēng)險評價的研究[D];廣東商學(xué)院;2010年

6 朱冬和;基于ADL模型干預(yù)模型和VAR模型的量價關(guān)系研究[D];海南師范大學(xué);2011年

7 余小東;基于VaR風(fēng)險控制的組合效用最大化研究[D];江西財經(jīng)大學(xué);2010年

8 劉博陽;VaR在度量市場流動性風(fēng)險中的分析與應(yīng)用[D];中國石油大學(xué);2011年

9 呂軼;基于數(shù)值降維技術(shù)的期權(quán)組合非線性VaR模型的研究[D];浙江財經(jīng)學(xué)院;2010年

10 張慧平;基于VaR的上市公司財務(wù)風(fēng)險評估體系的構(gòu)建及實證研究[D];吉林大學(xué);2010年

本文編號：2780764