基于CVaR模型的我国证券公司融资融券业务保证金比例的实证分析

发布时间：2017-03-26 02:07

  本文关键词：基于CVaR模型的我国证券公司融资融券业务保证金比例的实证分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：融资融券交易是指客户向证券公司缴纳较少保证金以获取较多资金或者证券的交易活动,我们又称之为保证金交易或信用交易。现金和可冲抵保证金的有价证券都可以作为融资融券业务的保证金。融资融券为投资者提供一定比例的财务杠杆,从而使投资者增加了对证券和资金的需求,同时也增强了证券市场的流动性；但是融资融券业务是一把“双刃剑”,放大收益的同时必然伴随着损失的放大。因此,试运行之初,保证金制度就被提出来,保证金制度是指客户在每笔融资或者融券交易过程中,向券商缴纳一定比例的现金或有价证券,以保证在发生亏损时能够及时弥补亏损的制度。保证金制度是融资融券交易中一道最为重要的风险隔离墙,因此,科学合理的设定保证金比例是融资融券业务开展的重中之重。过低的保证金比例难免会产生由于市场波动为交易账户带来的风险；反之,则会影响证券公司融资融券业务开展的规模和效率。目前,由于我国的融资融券业务发展尚不成熟,我国使用的保证金制度仍是固定保证金制度,我国风险管理制度较为严格,大部分券商使用的这一固定比例比较高,这种缺乏灵活性的制度影响了融资融券业务的规模和效率、制约了投资者的热情、妨碍了市场的流动。因此,研究动态保证金比例的设定,不仅能够克服我国融资融券业务固定保证金制度的缺陷,而且丰富了融资融券业务关于保证金比率设定的理论方法,引进动态保证金比率设定具有重要的现实和理论意义。本文选用融资融券标的证券池内的八只股票作为研究对象,采用CVaR模型设定融资融券交易保证金比例,对其进行动态保证金设定研究。首先,用差分模型研究融资融券样本股在样本期间内收益率变化差异,由于股票收益率一般具有尖峰厚尾性,利用GARCH-t分布模型计算对融资融券股票收益率波动的条件异方差进行预测；然后,根据计算出的条件异方差结果,计算出每只样本股的VaR和CVaR值；最后,通过比较分析以及事后检验,得出结论是采用CVaR模型较VaR模型更能覆盖样本股所面临的市场风险。本文主要结论是：(1)样本股日收益率序列不服从正态分布,且具有ARCH效应,因此本文采用GARCH-t模型来测度收益率序列的市场波动性。(2)经Kupiec和DLC检验,采用CVaR模型设定融资融券交易保证金比率是行之有效的。(3)利用CVaR模型设定样本股融资融券保证金比例远低于目前固定融资保证金比例50%和融券保证金比例60%。(4)实证结果表明流动性越强,投资者面临的融资融券保证金比例从总体上来讲是越高,反之亦然。本文的创新点在于：(1)鉴于国内学者应用CVaR测度我国融资融券动态保证金比例的文献并不是很多,本文基于期货保证金比例和股票指数动态保证金比例设定的研究,将CVaR方法应用到我国融资融券保证金比例设定上,以期对未来中国在进行融资融券交易动态保证金比例设定能够产生一定的借鉴作用。(2)与己有文献不同的是,本文对保证金比例的设定不再细分初始保证金比例和维持保证金比例,而是把持有期设定为一天。每天根据标的证券历史市场价格波动,设定出未来一天或者多天的保证金比例。本文还有许多不足之处：首先,融资融券面临着很多风险问题,如：市场风险、信用风险、操作风险、技术风险等等,本文只考虑到了其最主要的市场风险,并不全面；其次,本文仅仅采用CVaR模型来进行风险预警,方法比较单一,由于证券市场变化错综复杂,大多数情况下还要结合其他技术共同作用,设定出更加接近实际情况的保证金比例；最后,本文没有考虑到标的证券所面临的流动性风险问题。
【关键词】：固定保证金比例 动态保证金比例 融资融券交易 CVaR模型 VaR模型
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 研究背景和选题意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 选题意义11-12
• 1.2 国内外文献综述12-15
• 1.2.1 国外文献综述12-13
• 1.2.2 国内文献综述13-15
• 1.3 本文创新15
• 1.4 研究内容及结构安排15-17
• 1.4.1 研究内容15-16
• 1.4.2 结构安排16-17
• 2 融资融券相关内容简介17-23
• 2.1 融资融券概述17-20
• 2.1.1 融资融券概念17
• 2.1.2 融资融券的作用17-18
• 2.1.3 融资融券交易模式18-20
• 2.2 我国融资融券保证金制度20-23
• 2.2.1 融资融券保证金比例及计算20-21
• 2.2.2 维持担保比例21
• 2.2.3 国内外保证金制度比较21-23
• 3 相关理论模型简介23-34
• 3.1 VaR模型23-25
• 3.1.1 VaR的内涵23-24
• 3.1.2 VaR计算变量选取24-25
• 3.2 CVaR模型25-26
• 3.2.1 CVaR的内涵25-26
• 3.2.2 CVaR较VaR模型的优点26
• 3.3 VaR和CVaR模型的事后检验26-27
• 3.3.1 VaR模型的事后检验26-27
• 3.3.2 CVaR模型的事后检验27
• 3.4 GARCH模型27-32
• 3.4.1 ARCH(q)模型28-29
• 3.4.2 GARCH(p,q)模型29-30
• 3.4.3 GARCH(p,q)模型的极大似然估计方法30-32
• 3.5 GARCH模型的VaR和CVaR计算32-34
• 4 基于CVaR模型的融资融券业务保证金比例的实证分析34-58
• 4.1 样本数据选择及处理34-36
• 4.1.1 样本数据选择34-35
• 4.1.2 VaR和CVaR计算系数的选取35
• 4.1.3 收益率序列的计算35-36
• 4.2 数据的统计特征分析36-41
• 4.2.1 收益率序列的平稳性检验38
• 4.2.2 收益率序列的正态性检验38-40
• 4.2.3 收益率序列的自相关检验40-41
• 4.3 ARCH LM检验和GARCH模型建立41-46
• 4.3.1 ARCH LM检验41-44
• 4.3.2 GARCH模型建立44-46
• 4.4 基于GARCH模型的VaR和CVaR计算46-51
• 4.4.1 基于GARCH(1,1)-t模型的VaR计算46-48
• 4.4.2 基于GARCH(1,1)-t模型的CVaR值计算48-49
• 4.4.3 VaR和CVaR度量事后检验49-51
• 4.5 基于GARCH(1,1)-t-CVaR模型融资融券动态保证金比例计算51-53
• 4.6 融资融券在不同流动性情形下的保证金比例实证分析53-58
• 5 主要结论和政策建议58-61
• 5.1 主要结论58-59
• 5.2 政策建议59-60
• 5.3 本文不足之处60-61
• 附录61-64
• 参考文献64-67
• 后记67-68

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本文编号：268096