基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

发布时间：2019-11-21 08:25

【摘要】：基于统计技术的度量金融市场风险值(Value at Risk,VaR)已成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确地进行VaR的计算将是问题所在。基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。
【图文】：

使用Eviews与Excel软件分析:yt=lnNAVtNAVt－1在对基金收益率进行分析之前，必须首先检验时间序列平稳性，ADF单位根检验如表1所示。表1对数收益率ADF单位根检验表t－统计量P值ADF检验量－20．066150．0000临界值:1%水平－3．4442195%水平－2．86754910%水平－2．570034从表1单位根检验结果，得到临界值在1%、5%、10%水平下的值分别为－3.444219、－2.867549、－2.570034，而ADF统计值为－20.06615，因此，分别对应在99%、95%、90%水平下拒绝原假设，即基金收益率时间序列平稳，，不存在单位根。图1对数收益率直方图接下来，由基金对数收益率时间序列的柱状图直观看出，基金收益率时间序列的偏度(Skewness)与峰度(Kurtosis)分别为－0．234882和4．382722，而在正态分布条件下，偏度值与峰度值分别为0和3，很显然，收益率时间序列不满足正态分布，偏峰(左偏)和尖峰重尾特征非常明显。同时，从JB(Jarque－Bera)统计量的数值(41．31911)也得出了拒绝原假设的结论。利用Eviews软件，对华夏成长基金对数收益率时间序列回归分析，再对其残差作图，如图2所示。图2华夏成长对数收益率序列的统计图从观察结果可以看出，回归方程的残差波动存在高阶ARCH效应，表现出了非常明显的聚集，在若干较长时间内波动幅度较小，而在另外若干时间段内波动幅度又非常大。为进行进一步检验，我们对样本基金的收益率时间序列进行LM检验，以判断ARCH效应是否真实存在，当滞后阶等于3时，条件异方差的检验为拒绝原假设。因此，经回归后89

水平下拒绝原假设，即基金收益率时间序列平稳，不存在单位根。图1对数收益率直方图接下来，由基金对数收益率时间序列的柱状图直观看出，基金收益率时间序列的偏度(Skewness)与峰度(Kurtosis)分别为－0．234882和4．382722，而在正态分布条件下，偏度值与峰度值分别为0和3，很显然，收益率时间序列不满足正态分布，偏峰(左偏)和尖峰重尾特征非常明显。同时，从JB(Jarque－Bera)统计量的数值(41．31911)也得出了拒绝原假设的结论。利用Eviews软件，对华夏成长基金对数收益率时间序列回归分析，再对其残差作图，如图2所示。图2华夏成长对数收益率序列的统计图从观察结果可以看出，回归方程的残差波动存在高阶ARCH效应，表现出了非常明显的聚集，在若干较长时间内波动幅度较小，而在另外若干时间段内波动幅度又非常大。为进行进一步检验，我们对样本基金的收益率时间序列进行LM检验，以判断ARCH效应是否真实存在，当滞后阶等于3时，条件异方差的检验为拒绝原假设。因此，经回归后89

【参考文献】

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【共引文献】

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3 马斌;冯s

本文编号：2563922