【摘要】： VaR方法是一種衡量和管理金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法。這種方法將當(dāng)前頭寸的組合風(fēng)險(xiǎn)和資產(chǎn)相關(guān)性結(jié)合起來考慮,能夠用一個(gè)數(shù)字有效地量化金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),簡(jiǎn)單易懂�，F(xiàn)在,包括巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)、美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行、美國(guó)證券交易委員會(huì)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(xiǎn)衡量與管理方法。同時(shí),在世界金融市場(chǎng)上,那些涉及大量金融風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(chǎng)中,風(fēng)險(xiǎn)管理也變得越來越重要。最初的兩種方法——波動(dòng)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(cè)量復(fù)雜的證券組合的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法,它就是VaR方法。而后簡(jiǎn)要介紹了一下VaR的國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài),并指出我國(guó)應(yīng)加強(qiáng)應(yīng)用實(shí)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(guó)金融機(jī)構(gòu)自身抵御外來風(fēng)險(xiǎn)的水平,同時(shí)還有利于我國(guó)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(chǎng)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(gè)重要的參數(shù)。對(duì)于不同的持有期或者置信水平將會(huì)得到不同的VaR。所以,這兩個(gè)參數(shù)在VaR的計(jì)算及應(yīng)用中都起著重要的作用。第二節(jié)簡(jiǎn)要講解了下VaR計(jì)算的基本原理,具體有一般分布下的VaR計(jì)算和正態(tài)分布下的VaR計(jì)算。第三節(jié)是本章的重要部分,主要內(nèi)容是VaR計(jì)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(chǎng)因子的歷史價(jià)格模擬其未來可能的價(jià)格水平,從而來計(jì)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(jià)值函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)因子間的近似關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)因子的統(tǒng)計(jì)分布(方差—協(xié)方差)簡(jiǎn)化VaR的計(jì)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(jì)價(jià)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(gè)可能值,如果進(jìn)行大量的模擬,那么組合價(jià)值的模擬分布將收斂于組合的真實(shí)分布。 緊接著,第三章闡述了VaR模型的事后檢驗(yàn)。我們知道VaR模型是一種利用歷史數(shù)據(jù)、一定的統(tǒng)計(jì)參數(shù)和分布建立起來的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型,其對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)狀況的預(yù)測(cè)是否準(zhǔn)確有效是需要檢驗(yàn)的。比如一個(gè)監(jiān)管者每天都要收到VaR風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告,他怎樣確定預(yù)測(cè)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?cè)O(shè)定的是95%的置信水平,如果我們觀測(cè)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(shí),就應(yīng)當(dāng)意識(shí)到這時(shí)問題不在運(yùn)氣而在模型本身了。VaR值作為統(tǒng)計(jì)估計(jì)值,其準(zhǔn)確程度受到“估計(jì)誤差”的影響,尤其是在樣本容量有限的時(shí)候,這個(gè)問題尤為嚴(yán)重。所以必須對(duì)VaR模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),這關(guān)系著整個(gè)VaR方法的推廣與應(yīng)用。事后檢驗(yàn)方法,也稱之為“返回檢查”,是最為常用的一種檢驗(yàn)方法。事后檢驗(yàn)的方法主要有兩種：正態(tài)性檢驗(yàn)和準(zhǔn)確性檢驗(yàn)。其中準(zhǔn)確性檢驗(yàn)又分為失敗頻率檢驗(yàn)法、超額損失大小檢驗(yàn)法、方差檢驗(yàn)法和概率預(yù)測(cè)法四種具體方法。 第四章是本文的主體部分。這一章是實(shí)證研究。首先分析了我國(guó)證券市場(chǎng)的特征。我國(guó)的證券市場(chǎng)正處于“新興加轉(zhuǎn)軌”的階段性特征下,又背負(fù)著“國(guó)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(chǎng)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(guó)證券市場(chǎng)的主要特征。隨后考慮到漲跌停板制度發(fā)布的時(shí)間、證券法施行的時(shí)間、股權(quán)分置改革的推行時(shí)間以及計(jì)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(jì)510個(gè)每日收盤數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。并對(duì)其做相應(yīng)的處理,主要是計(jì)算上證指數(shù)每個(gè)交易日的對(duì)數(shù)收益率,且簡(jiǎn)要分析了一下上證指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率。然后就是計(jì)算VaR三種具體方法的實(shí)證。(1)歷史模擬法的VaR實(shí)證。實(shí)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(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單；不需要估計(jì)波動(dòng)性等參數(shù),規(guī)避了計(jì)算參數(shù)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)；不需要建立模型,規(guī)避了模型風(fēng)險(xiǎn)。缺點(diǎn)表現(xiàn)在：用歷史數(shù)據(jù)模擬未來,造成預(yù)測(cè)的不精確；假設(shè)市場(chǎng)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(shí)間而變化,這些前提假設(shè)與實(shí)際不符。(2)Monte Carlo模擬法的VaR實(shí)證。從實(shí)證結(jié)果中可以看出Monte Carlo模擬過程在各個(gè)置信水平都不準(zhǔn)確,低估了真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn),不能有效的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。之所以有如此大的誤差,主要有三點(diǎn)原因：a、我國(guó)證券市場(chǎng)下的價(jià)格變動(dòng)并不符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)；b、參數(shù)μ1和σ1是由歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到的；c、模擬次數(shù)為255次,相對(duì)較少。(3)參數(shù)法的VaR實(shí)證。實(shí)證結(jié)果表明參數(shù)法在置信水平為99%時(shí)極不準(zhǔn)確,低估了真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn),不能有效的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。造成誤差的原因有三點(diǎn)：：a、我國(guó)證券市場(chǎng)下的價(jià)格變動(dòng)并不符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)；b、參數(shù)q是由歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到的；c、模擬次數(shù)為255次,相對(duì)較少。從以上實(shí)證的結(jié)果來看,在我國(guó)證券市場(chǎng)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(duì)上證指數(shù)的VaR計(jì)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(duì)低置信水平估計(jì)的誤差和參數(shù)法對(duì)高置信水平估計(jì)的誤差。其中,參數(shù)法之所以會(huì)有偏差,是因?yàn)楹茈y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(gè)置信水平下都產(chǎn)生了較大的誤差。 最后,在第五章,對(duì)全文做了一個(gè)簡(jiǎn)要的總結(jié)。VaR方法作為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的重要技術(shù),它的完善和運(yùn)用是提高我國(guó)證券市場(chǎng)現(xiàn)階段風(fēng)險(xiǎn)管理能力的一個(gè)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(duì)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(guó)證券市場(chǎng)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子的變動(dòng)是難以預(yù)期的,現(xiàn)有的計(jì)量模型對(duì)未來變動(dòng)中的證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)能否準(zhǔn)確預(yù)測(cè)也存在著很大的不確定性。因此,如何構(gòu)建一個(gè)可以不受市場(chǎng)條件變化影響而精確度量風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)對(duì)證券市場(chǎng)的影響不可小視。因此,除了技術(shù)的計(jì)量手段外,對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)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(xiǎn)。本文的目的只是想就VaR方法在我國(guó)證券市場(chǎng)中的應(yīng)用起一個(gè)拋磚引玉的作用,所以整個(gè)分析和探討未免顯得過于理論和簡(jiǎn)化,而且由于經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間的限制,在實(shí)證分析中的計(jì)算方法和技巧上可能都欠周全和縝密,但是任何一個(gè)理論能較好地應(yīng)用于實(shí)踐中,都需要經(jīng)歷一段時(shí)間的摸索。
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【圖文】：

4.VaR在我國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)證研究從圖4一1中可以觀察到上證指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率在O附近頻繁波動(dòng)，雖然有某幾個(gè)時(shí)期波動(dòng)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(gè)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(dòng)，因此我們可以初步假定R，是一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列。接著

圖4--3上證指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率R，的個(gè)。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(duì)數(shù)收益足正態(tài)分布�；跉v史模擬法的vaR計(jì)算實(shí)證.1歷史模擬法的vaR實(shí)證歷史模擬法的、、R是根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)信息計(jì)算的。在本部分實(shí)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(shí)間為2006年12月12日，記為t。，為了得到下一個(gè)(2006年12月13日)的vaR值，需要對(duì)t。時(shí)刻的前255個(gè)交易日()的歷史收益率進(jìn)行從大到小的升序排列。

c}li時(shí)丫吸與當(dāng)日實(shí)際收益率比較

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本文編號(hào)：2780764