基于价格极差-Garch模型的VaR风险研究

发布时间：2018-12-09 14:47

【摘要】：不确定性是金融理论研究领域的核心问题之一,风险通常被定义为资产预期收益率在未来的不确定性,然而这种不确定性表现为两形式：实际收益率高于预期收益率、实际收益率低于预期收益率。然而在实际生活中,人们通常所谓的风险特指实际收益率小于预期收益率的情形,即投资发生损失；对于在金融机构风险管理的研究中,主要方向集中于控制和应对发生损失的不确定性。VaR作为风险管理研究中的最新发展并在近年得到广泛应用,在统一框架下综合用于衡量金融机构不同资产组合所面临的风险。设计VaR系统的最初目标在于量化金融资产的市场风险,经过各方学者在理论上研究拓展和金融机构在实务中的应用推进,逐步将其扩展到衡量信用风险等其他类型的风险之中,其中金融机构根据持有资产组合的信用风险,开发出衡量信用风险的内部模型。随着理论及应用研究的不断深入,VaR从最初作为单一量化市场风险的工具,逐渐发展成为管理各种金融风险的风险管理系统,金融机构通过不断的回测检验VaR,发现应用中潜在问题,改进和优化公司的VaR风险管理系统。同时,随着更多投资者参与股票市场,如何合理控制股票以及建立在股票基础上的衍生产品投资风险已成为投资者关注的话题。大量文献研究发现,在现有的计算VaR方法中,没有考虑最高价和最低价的影响因素,仅运用收盘价计算对数收益率进行计算；同时,利用最高价与最低价之间的价格极差进行建模的AV模型、CARR模型,却没有将收盘价相关信息加入模型中。因而目前在对收盘价、最高价和最低价的研究处在分离的情况,没有综合考虑如何在统一的框架下,利用价格极差包含的信息,和收盘价一起估计金融资产的概率分布,特别是描述价格波动程度的方差,进而成为论文的研究方向。应用参数方法中的GARCH模型计算在险价值VaR,在我国已经取得了丰硕的研究成果,通过对相关文献的阅读研究,从收益率服从的概率分布到GARCH模型的各种扩展,但由于选取样本存在的差异使得实结论并不一致。针对现有研究中只对模型细节做变动的情况,本文从基础变量入手,由于GARCH模型使用收盘价计算的对数收益率建模,忽略了其他价格包含的信息；最高价与最低价之间的价格极差是交易日内价格变化的范围,包含了价格形成收盘价的波动幅度,可以作为对收盘价的补充,进行建模,为深入考察我国股票市场收益存在日内价格极差信息特征和对VaR风险预测值的影响,本文将分为两个部进行分析和探讨：第一部分,建立了估计收益率条件方差的极差-GARCH模型。由于金融资产价格在一定假设的基础上,使用价格极差估计波动率的公式,可以从理论上证明价格极差是波动率的有效代理变量。因而把价格极差进入GARCH模型中的条件方差方程,和收盘价计算的对数收益率一起估计条件方差,提高了GARCH模型中价格变化的信息,改善对条件方差的估计,并尝试利用价格极差解释条件方差的各种特性。第二部分,根据VaR的计算原理,使用极差-GARCH模型估计的条件方差计算VaR预测值。在参数方法计算VaR的三个关键因素中,金融资产波动率具有时变性的特点,使得波动率是最难确定的一个因素。在极差-GARCH模型中,价格极差的引入使得条件方差可以更及时地反映收益率面临的风险,进而可以提高VaR预测值的有效性,降低金融资产可能遭受的损失。通过上述研究,本文主要得到以下结论： 1、我国股票市场收益率序列表现出明显的波动率聚集,肥尾,信息反映非对称性等特征。 2、将价格极差作为条件方差滞后项替代变量的极差-GARCH模型相对于其他GARCH族模型(正态分布和学生t分布),解释收益率的波动持续性问题更有效。 3、通过在险价值(VaR)的实证研究发现,极差-GARCH模型条件方差和均值计算出的在险价值VaR能够更好地反映出收益率面临的风险。同时经过Kupiec似然比检验,证明其有效性。总体而言,本文的创新之处主要在于以下几个方面：首先,在方法上,本文将日价格极差引入GARCH模型在我国股票市场进行实证研究,并在极差-GARCH模型基础上考察我国股票市场的VaR研究。其次,从文章的结论中可以看到,将价格极差引入GARCH模型对于解释金融及产收益率波动的持续性问题、VaR预测等方面比其他GARCH族模型(正态分布和学生t分布)均有较大优势。最后,由于极差-GARCH模型存刻画股价变动及VaR预测方面的优势,在该模型的建议下制定相应的管理政策和措施将更符合我国股票市场的实际情况,使监管政策更加合理有效。
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【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】