【摘要】：隨著金融市場(chǎng)的完善,金融產(chǎn)品的種類不斷增加。指數(shù)基金(ETF)作為一種成本低、流動(dòng)性好、透明度高、交易機(jī)制靈活的開放式場(chǎng)內(nèi)基金品種,也日漸引起學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。對(duì)ETF集成風(fēng)險(xiǎn)的研究既可以促進(jìn)ETF體系的發(fā)展與完善,也能夠?yàn)镋TF投資管理提供決策支持。本文以中國(guó)證券市場(chǎng)ETF為研究對(duì)象,對(duì)其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的集成風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,并對(duì)VaR值進(jìn)行測(cè)度,使集成風(fēng)險(xiǎn)度量具有更現(xiàn)實(shí)的意義。 本文在流動(dòng)性溢價(jià)相關(guān)理論基礎(chǔ)上對(duì)ETF市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵進(jìn)行了界定,同時(shí)確定了風(fēng)險(xiǎn)因子度量方法。本文將截至2010年6月30日在上海和深圳證券交易所公開發(fā)行的9只ETF開放式基金作為研究樣本,通過對(duì)ETF市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)、ARCH LM檢驗(yàn)及擬合優(yōu)度檢驗(yàn),應(yīng)用GARCH(1, 1)和GARCH(1, 1)-t模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)邊緣分布進(jìn)行建模,應(yīng)用Gumbel Copula, Clayton Copula和Frank Copula三個(gè)函數(shù)分別對(duì)ETF市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行描述。 在確定風(fēng)險(xiǎn)邊緣分布和Copula函數(shù)之后,本文通過蒙特卡羅模擬與Copula函數(shù)相結(jié)合的方法,對(duì)ETF集成風(fēng)險(xiǎn)的VaR值進(jìn)行了度量。結(jié)果表明,上證央企ETF、上證紅利ETF和上證超大ETF的成交量、成交額和換手率均較高,ETF交易相對(duì)活躍,具有較強(qiáng)的變現(xiàn)能力,其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較小,所以VaR值呈負(fù)值的狀態(tài)。公司治理ETF和深證成份ETF的成交量、成交額及換手率均較低,流動(dòng)性不強(qiáng),不容易變現(xiàn),具有相對(duì)較高的風(fēng)險(xiǎn),因此集成風(fēng)險(xiǎn)VaR值也較高,即意味著有著相對(duì)較高的潛在資產(chǎn)損失的可能。ETF所代表的不同的指數(shù)投資主題是導(dǎo)致VaR值產(chǎn)生差異的重要原因。
【圖文】：

圖 1.1 技術(shù)路線排的研究?jī)?nèi)容共包市場(chǎng)現(xiàn)狀出發(fā)，提流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與 VaR析的已有研究，指出究思路和內(nèi)容結(jié)構(gòu)險(xiǎn)度量的研究基礎(chǔ)對(duì) Copula 函數(shù)與內(nèi)涵及度量方法，研究的理論基礎(chǔ)，基于 Copula 函數(shù)的模型構(gòu)建。首先

基金之間的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性得到了一定程度的增強(qiáng)。但在證券市場(chǎng)的牛市及熊市時(shí)，，各個(gè)基準(zhǔn)指數(shù)又呈現(xiàn)了具有非對(duì)稱特征的相關(guān)性變化。而對(duì)于基金的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，由于其受心理預(yù)期、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多種因素影響，同樣表現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的差異性。在這種情況下，很難用單一的某個(gè) Copula 函數(shù)來全面地刻畫基金的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)模式，因此有必要分析不同的Copula 函數(shù)在描述金融變量間相關(guān)性的作用，從而能夠更準(zhǔn)確地刻畫基金市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)關(guān)系。常見的 Copula 函數(shù)有 Gumbel，Clayton 和 Frank 三種形式，它們均屬于阿基米德 Copula 函數(shù)族，但在描述金融變量相關(guān)模式上有明顯的差異，可分別用于描述三種典型的相關(guān)模式，在進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)分析時(shí)，可以結(jié)合三種不同的函數(shù)來進(jìn)行。(1) Gumbel Copula 函數(shù)的分布函數(shù)表達(dá)式為：{ }1/C ( , , ) exp [( log ) ( log ) ]Gu v u vθ θ θθ = + (3.10其中，u 和 v 表示兩個(gè)金融變量，θ 是相關(guān)參數(shù)，θ=1 表示獨(dú)立，θ→∞表示完全正相關(guān)。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2596860