基于VAR方法的我国股市风险管理实证研究

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基于VAR模型的中国股市与宏观经济变量关系实证研究

（券市场发现日本股票
ＬＳＺＺＺ。为消除全部经济时间序列存在着不同程度的季节影响，将使用 ×１１季节调
整程序得到剔除了季节成分后经济变量：
ＬＭ１ＳＡ，ＬＦＩＸＳＡ，ＬＣＯＮＳＳＡ，ＬＳＺＺＺＳＡ。
基于ＶＡＲ模型的中国股市与宏观经济变量关系实证研究
比较了滞后期不同的ＶＡＲ模型整体，进行ＬＲ检验（ＡＩＣ和ＳＣ信息量矛盾时，运用该检验取舍滞后期值），得到滞后４期是最好
表１ＶＡＲ模型整体检验效果
具有系统的影响（１９８６ｏＥｕｇｅｎｅＦａｍａ对美国１９５３ —１９８７年的月度、季度和年度
证研究，并得出结论。关键词：宏观经济变量股票价格指
数ＶＡＲ模型
：ｒ＝Ｏ，Ｈ：ｒ＜Ｏ，若接受，则数据非平稳的。反之，平稳，其中：
４－ … △ ＝ｃ＋６什，】＋０１Ａｙ＋０２ △．ｖ，ｆ１ｒ．２
＋ｙ＝Ａ１Ｙｆ．１
ＬＳＺＺＺＳＡ这四个具有同样单位根性质的时间序列数据，满足ＶＡＲ模型估算的要求，可
（１９７６ｏＣｈｅｔｒ等在ＡＰＴ）ｆＩ￥架内建立了向量
自回归模型，说明经济变量对股市收益率
以进行建模。根据ＡＩＣ和ＳＣ统计量，对于选取的宏观经济变量和上证综指的数据，
金融发展与经济增长之间的关系是经济学中的重要问题。而金融市场的重要组成部分股票市场与经济增长，以及与宏观经济变量之间的关系，引起很多学者的关注和研究。近４Ｏ年来西方学者不仅从理论

基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

Ｋｅｒｓｓｃｒｅｒｋａ（ａｅｔｉ）ＧＣｄｌｙｗｏｄｔｋｍａｔｉ：ＶＲＶｌｓ；ＡＲＨｍｏｅｏｋｓｕａＲｋ
Ｏ引言
近２年来，随着经济的全球化及投资的自由化，金融市场的波动性日益加剧，金融风险管理已成０
为金融机构和工商企业管理的核心内容．７年代以前，由于金融市场价格变化比较平稳，金融风险突０
出地表现为信用风险．然而进入７年代以来，全球金融系统发生了巨大变化，主要表现为全球金融市０
场的变革导致金融市场的波动性日趋加剧，技术进步以及金融创新与放松管制．针对这种情况，金融监管当局、金融机构近年来一直在不断强化市场风险的管理与监管，而市场风险管理的基础和关键在于测
ａｄｇｖｓｎｅａｌｂｕＲａｃｌｔｎｏｓｏｋｍａｋｔｈｎｗｅｃｎｈｖｕｎｉｔｅｍｅｓｒｍｅｔｆｔｃｒｅｎｉｅｘｍｐｅａｏｔａＶａｃｌｕａｉｆｔｃｒｅ，ｔｅａａｅａｑａｔａｉａｕｅｎｓｋｍａｋｔｏｔｖｏｏｒｓｉｋ，ａｄｐｏｉｅｔｅｂｓｓｏｅｉｖｓｅｔｉｎｌｓｓｆｒｕｉｅｓｉｋｍａａｅｎｎｅｇｎｒｌｎｅｔｒｎｒｖｄａｉｆｅｔｎｓａａｙｉｏｓｓｓｎｇｍｅｔｄｔｅｅａｖｓｏ．ｈｔｎｈｍｒｋｂｎｒａｈｉ
文章编号：１０ —３３（０８４０３—５０８２７２０）０ —０５０

基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文

基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文进入90年代，随着国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。

VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。

以下是店铺为大家精心准备的：基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究相关论文。

内容仅供参考，欢迎阅读!基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究全文如下：摘要：1980年后，商业银行进行混业经营变革的同时对经营相对放松监管，在这段时间内，金融领域竞争不断加剧，市场风险逐渐成为研究者们所关注的问题。

在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，如何同时提升商业银行自身的市场竞争力与抗风险能力，成为众多商业银行经营管理的核心内容。

关键词：VaR模型市场风险风险管理一、研究背景金融市场中各变量的变化或波动将导致未来资产组合收益存在不确定性，因而产生金融市场风险。

在此定义中，金融市场中各变量指的是包含股票的价格、利率、衍生品价格等变量，这些变量同时也被称作市场风险因子。

以上定义可以得出结论，金融市场风险基本上可以定义为金融资产价格风险。

而在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，同时也成为货币传导机制的重要一环，自然对商业银行的监管将成为金融风险管理研究的课题之一。

首先，金融产品的多样化扩大了银行的收入来源，随着我国逐步推行利率市场化、各商业银行的中间业务尤其以表外业务为主的规模不断发展扩大，商业银行所面临的风险也随之扩大。

其次，我国国内市场化进程不断深化、利率市场化程度不断加深，越来越开放的市场环境使得国内大多传统分业经营的界限日益模糊，商业银行走上混业经营成为银行业未来发展的必由之路。

VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用

ｍａａｅｎｆｉａｃｍｍｅｃａａｋｄｃｎｌｄｓｔａａｈｕｄｂａｅｓａｎｃｓａｙｐｏｅｕｅｏｏｎｇｍｅｔｎｏｏＣｈｒｉｂｎｓａｏｃｕｅｔＲｓｏｌｅｔｋｎａｅｅｓｒｒｃｄｒｃｍｍｅｃａａｋｌ－ｌｎｈＶｆｒｉｂｎｓｉｅｌｍｐｍｅｔｇｒｓｎｇｍｅｔＷｅｓｏｌｏｔｌｂｉｎｍｐｏｅｔｅｃｎｉｏｓｏｓｎｇｍｅｔｅｄｄｖｚｄｔｎｏｍａｏｏ－ｎｉｉｋｍａａｅｎ．ｈｕｄｃｎｏ，ｕｌａｄｉｒｖｈｏｄｔｎｆｋｍａａｅｎｅｅ，ｉ．ａｉｆｒｔｎｃｎｎｒｄｉｉｒｎａｉｓｒｃｉｎｏｓｎｇｍｅｔｅｔｂｉｈｒｔｎｌｉｔｒａｒｔｇｍｅｈｄｔａｃｎｔｕｔｎｏｓｎａｅｎ，ｔ．ｎｎｒａｅｔｅａｉｔｔｆｋｍａａｅｎ，ｓｌａｉａｅｎａｉｔｏ，ｅｍｏｓｃｉｆｋｍａｇｍｅｔｅｅａｄｉｃｅｂｌｎｏｉｒａｓｏｎｌｎｒｏｉｒｓｈ－ｉｇｉｓｒｅｓ．ｔａａｎｔｙｍａｋｔｋｉｒ
暴露估计。
自２世纪７ຫໍສະໝຸດ 年代初布雷顿森林体系崩溃以来，００浮
动利率制下汇率、利率等金融产品的变动日趋频繁和无
序。到了２世纪９年代初，００金融衍生工具的种类和交易额迅速增加，资组合的构成日复杂，投趋已有的风险度量方法越来越难以满足投资者和金融监管机构的需要。与

我国货币政策和股市的相互影响研究——基于VAR模型的实证分析

CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/［收稿日期］2020-11-12我国货币政策和股市的相互影响研究———基于VAR 模型的实证分析孙暖(云南师范大学经济与管理学院,昆明650091)［摘要］货币政策是我国央行调控宏观经济的手段,投资者需紧跟国家的政策方向,货币政策的变化会对股市造成一定的影响,同时股票市场的波动会反向影响货币政策的实施渠道和实施效果,文章采用VAR 模型对2006-2020年的上证综指、银行间同业拆借利率、货币供应量M1、M2的月度数据进行实证分析来检验理论结果,并提出合理建议,旨在对投资者和货币政策制定者有一定的参考意义。

［关键词］股票市场;货币政策;VAR 模型doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2021.09.072［中图分类号］F822.0［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194(2021)09-0169-03引言货币政策实行在实体经济的前面,给实体经济的走势确定一个指向,股市作为经济的晴雨表,俗话说股市无风三尺浪,央行做出的任何政策都会被市场吸收进而影响股市的走势,股票市场价格的波动也会反向影响实体经济,从而影响货币政策的实施效果。

这个选题对于国家政策的实施、个人投资者的投资方向、企业的投资决策有一定的参考意义。

我国货币政策对股市的影响已经有很多的学者进行了研究,本文是站在前人的肩膀上对这个问题进行深入分析。

本文通过实证分析,研究货币政策对股市价格波动的正向影响,同时研究股市价格波动对货币政策的反向影响。

1文献综述关于股票市场与货币政策的研究长期以来备受关注,股票市场的价格波动与货币政策的相互影响是国内外各大金融机构、经济学者、投资者研究的重要问题,并产生了大量的相关文献和研究成果。

张欢构建TVP-SV-VAR 模型研究我国货币政策对股市的影响,研究发现,货币供应量对股市的影响比利率对股市的影响更为显著。

中国股市VaR的实证研究

四、实证结果
本文取深证综指及随机抽取在深圳证券市场假定体制变量Ｓ是一个ｋ状态齐次马氏链，上市的ｌ股票在１９，Ｏ支９６年５月２日至２００４年其转移概率为Ｐ，＝Ｐ（川＝ｆ，），ｓ＝ｆ且Ｓｌ２月３１日问的日收盘价数据，２９共０９个。中前其
ＰｒＷ＋一Ｗ＜一Ｖａ尺［＾
．
（，）＝（）于收益率的波动存在非连续的转换，当取不ｈ】１即：，
】３
维普资讯
同的数值时，收益率的波动率序列也处于不同的体制。
维普资讯
２０年第１期０７１
（总第９期）０
沿海企业与科技ＣＡ！Ｌ垦璺璺璺兰ＯＡ里里垒兰
Ｎ．１０７Ｏ１．０２ＣｍｌｉｌＮ．ｕｕａｖｖ０９ｔｅ０
．．
其中，是该金融资产在ｔ时刻的价值，ＶＲ（，是该金融资产在置信度ｌ下ａｈ — 的持有期ｈ的ＶＲ１式说明，ａ。（）在未来一个持有期ｈ内，金融资产价值的损失值超过ＶＲ（，）ａｈ的概率为。
方法：体制转换法。用一个简单直接的方式产生一厂（）＝Ｘ㈩个非正态收益分布，并用来预测股票或组合未来价值的分布。这种方法体制的非观测随机变量是在本文中，我们取持有期ｈ为一个交易日，相个非观测ｋ态马尔可夫链，的优点是允许应的日收益率序列为ｆ｝一状它ｒ。ｔ在预测中有条件信息涉及，而且可以反映出股票三、制转换模型体市场中高波动率总是伴随高波动率的现象。在金融市场上，多变量的时间序列行会因为很本文主要描述这种方法在ＶＲ估计中的应ａ些突发因素和人为的干预而发生突然变化，在用，也适用于金融收益尾部分布的一个更符合现预测和评估市场风险时，应该考虑这种风险状况实的模型。并以深圳指数来解释市场风险的预测。的发生。因此，考虑变化发生前后的序列过程处于二、ａｑ的定义ＶＩ不同的体制，需要用不同的模型来描述。但体制变ＶＲ是ＶｌｉａａｅｔｓｕａＲｋ的缩写，通常译为在险价化本身被视为一个随机变量而不是完全可以预见值，旨在估计给定金融产品或组合在未来资产价的确定性事件，这就是含体制转换时间序列模型格波动下可能或潜在的损失。假设持有期为ｈ置的思想。，

VaR在风险管理中的应用及实证分析

VaR在风险管理中的应用及实证分析摘摘摘摘要要要要在过去的二十年里,风险管理作为一个独立领域出现在世界舞台上。

它的出现迅速引起了金融领域的学者和工作者的关注,对它的研究也如雨后春笋般开展起来。

风险度量作为风险管理的关键环节,不断受到人们的注意;对其度量方法的研究也不断地创新。

VaR(Value-at-Risk)作为度量风险的有效方法,在实际工作中受到重视。

VaR 即风险价值,是当代风险管理的理论基础,本文将基于 VaR 方法分析其在风险管理中的应用,并将对上海股票市场上进行实证分析。

首先,我们将通过分析 2008 年金融危机产生的原因及造成的后果,提出进行风险管理的重要性。

其次,简述风险及风险管理,并进一步说明风险度量的意义。

然后,将系统性的论述 VaR 方法及其在金融领域的应用,包括其适用条件、分布假设和模型建立等等。

最后,将使用 EGARCH(1,1)-GED 模型计算上证综合指数收益率的 VaR 值并分析上海股市的风险状况。

本文通过以上分析,将说明 VaR 方法在我国风险度量方面的有效性。

提出在使用 VaR 方法时,应该分析所要研究数据的特征,进而选择合适的模型。

文章最后将对我国风险管理和 VaR 方法使用提出相应建议。

关关关关键键键键词词词词: : : : 金融危机风险管理 VaR GARCH 模型 GED 分布指数收益率IAbstractIn the past two decades, the risk management as an independent field appearedon the world stage. It quickly caught the attention of the scholars and professionals inthe field of finance. The studying of it also has sprung up. Risk measurement as thekey part of risk management constantly gets the attention of the people. Also thestudying of the measurement method is constantly innovated. In the practical work,VaR Value at Risk is used as an effective method to measure riskThe VaR is the theoretical basis of contemporary risk management. Based on VaR method, this paper will analyze its application in the risk management, and carryon the empirical analysis on the Shanghai stock marketFirstly, through analyzing the causes of the financial crisis in 2008 and theconsequences of it we will put forward the importance of risk management. Secondly,risk and risk management will be briefly discussed, and further, the significance ofrisk measurement will be illustrated. Then, we will systematically discuss the VaRmethod and its application in the financial sector, including the applicable conditions,distribution hypothesis and model establishment, etc. Finally, we will use the modelof EGARCH 1, 1 - GED to calculate the value of VaR on the benchmark Shanghaicomposite index and analyze the risk status of the Shanghai stock marketThrough the above analysis, this paper will illustrate the effectiveness of VaRmethod in the aspect of risk measurement in China. In the using the VaR method, wewill study the characteristics of the data, and then choose the right model. Finally forrisk management in our country and the using of VaR method we will put forward thecorresponding suggestionsKey words: Financial CrisisRiskManagementVaRGARCH ModelGED DistributionReturn Series of IndexesII目目目目录录录录摘摘要要 I摘摘要要Abstract.II目目目目录录录录 III1 前前前前言言言言 11.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义 11.2 国国内内外外研研究究现现状状 1国国内内外外研研究究现现状状1.3 本本本本文文文文研研研研究究究究内内内内容容容容. 22222 2222000000007777----2222000000008888金金金金融融融融危危危危机机机机综综综综述述述述. 32.1 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机回回回回顾顾顾顾. 32.2 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机造造造造成成成成的的的的影影影影响响响响. 42.3 2007-2008金金融融危危机机成成因因. 5金金融融危危机机成成因因2.4 经经经经验验验验与与与与启启启启示示示示73 风风风风险险险险管管管管理理理理概概概概述述述述83.1 风风风风险险险险的的的的定定定定义义义义83.2 风风风风险险险险的的的的种种种种类类类类93.3 风风险险管管理理..11风风险险管管理理[]3.4 风风风风险险险险管管管管理理理理过过过过程程程程. 153.5 风风风风险险险险管管管管理理理理的的的的伦伦伦伦理理理理道道道道德德德德基基基基础础础础 164 VaR 综综述述. 18综综述述4.1 VaR的的的的起起起起源源源源 184.2 VaR 定定义义 18定定义义4.3 VaR的的的的参参参参数数数数选选选选择择择择.184.4 VaR的的的的数数数数学学学学表表表表达达达达.194.5 一一般般分分布布下下 VaR的的计计算算 19一一般般分分布布下下的的计计算算4.6 正正正正态态态态分分分分布布布布下下下下 VaR 的的的的计计计计算算算算 204.7 VaR的的计计算算方方法法. 20的的计计算算方方法法4.8 VaR模模模模型型型型的的的的事事事事后后后后检检检检验验验验255 GARCH模模模模型型型型及及及及其其其其应应应应用用用用28III5.1 厚厚厚厚尾尾尾尾分分分分布布布布. 285.2 ARCH模模模模型型型型 325.3 GARCH模模模模型型型型325.4 GARCH模模型型的的扩扩展展33模模型型的的扩扩展展5.5 GARCH模模模模型型型型的的的的参参参参数数数数估估估估计计计计 356 实实实实证证证证分分分分析析析析: : : : 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数的的的的风风风风险险险险度度度度量量量量. 376.1 数数数数据据据据选选选选取取取取. 376.2 数数数数据据据据检检检检验验验验. 376.3 模模型型选选择择. 40模模型型选选择择6.4 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数收收收收益益益益率率率率 VaR的的的的计计计计算算算算416.5 后后后后验验验验测测测测试试试试. 426.6 上上上上海海海海股股股股市市市市风风风风险险险险波波波波动动动动分分分分析析析析. 436.7 结结结结论论论论与与与与建建建建议议议议 447 综综述述. 45综综述述参参参参考考考考文文文文献献献献. 46致致致致谢谢谢谢 (48)IV VaR 在风险管理中的应用及实证分析1 前前前前言言言言1.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义自上世纪 90 年代以来,金融危机在世界范围内不断涌现。

通货膨胀、人民币升值与股票价格波动——基于VAR模型的实证研究

才可以建立ＶＲ模型。检验结果见表１Ａ。
２１年要实施积极的财政政策和稳健的货０１
币政策。这是２００８年１月我国为应对国１际金融危机提出货币政策 “ 度宽松 ”之适
表１ｒｎｅ因果检验结果Ｇｇｒａ
较长时期内引起通货膨胀和人民币汇
由多元时间序列变量组成的 “ 向量” 自回
归模型。多方程ＶＲ系统估计可用于预测Ａ相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态；击，并利用乔利斯基中
分解来识别这些冲击，从而解释各种经济
冲击对经济变量形成的影响。以３个内生变量消费者价格指数（ｐ．、票价格（）ｃｉ股）ｓｆ、人民币汇率（＋ｐｅ）为例，建立滞后１的ＶＲ模型：期Ａ
后的２００５年７月至２１００年１月，共６１５
个月数据样本。股票价格采用上证综合指数来衡量。民币汇率采用间接标价法，人汇率上升意味着人民币升值，反之人民币贬值。通货膨胀水平由同ＬＣＰ来衡量。ＩＩＳ数据来自ｗｉｄ资讯金融终端数据库、国研网统ｎ计数据库。其中，汇率和上证综合指数采用每月最后一个交易日的收盘价格。为了减小数据波动，对所有数据取自然对数。
｛ｃｊｆ＝ｃ＋ｌｉｌ】ｆ＋，ｅ＿＋ＩＩｃ＋ｐＪｌｆｆｌ｛，：ｃ２＋口２ｉ＋２ｆＩｃｌ＋，２ｆ＋２ｐｒｅＩ，ｆＩ＝ｆ＋ｆ３ｉｌｓｌＩ３８Ｊｃ，＋３ｐｐｆ＋，ｅ＋，ｆ

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票价格可能波动的程度，主要包括市场风险和公司风险两种。

股市风险建模的重要手段之一是VaR模型。

VaR（Value at Risk）即风险价值，是用于衡量投资组合可能遭受的最大损失的一种风险度量方法。

VaR模型能够对股市风险进行定量化评估，是投资风险管理中最常用的工具之一。

GARCH-VaR模型是一种基于GARCH模型的扩展方法，可以更准确地估计股市风险。

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种广义自回归条件异方差模型，它的特点是能处理时间序列数据中的异方差现象。

GARCH模型通过对过去的数据进行分析，来预测未来股票价格变动的风险。

与传统的VaR模型相比，GARCH-VaR模型能够更加准确地估计风险价值，并控制风险水平。

GARCH-VaR模型的核心思想是，通过对历史数据进行建模，来计算未来可能发生的最大损失，以此来度量投资组合的风险。

具体地，该模型通过对时间序列数据进行拟合，来估计投资组合的波动率，然后根据波动率计算出VaR。

其中，投资组合的波动率是由GARCH 模型来估计的。

GARCH-VaR模型适用于股市中的多种投资策略，包括股票、期权、期货等。

该模型在实际应用中已被广泛使用，例如，用于衡量离线服务行业公司的股票风险，以及用于对外汇市场进行风险管理等。

此外，GARCH-VaR模型还可以与其他风险度量方法结合使用，例如，将VaR与现实测度结合使用，以提高风险管理的效果。

总之，GARCH-VaR模型为我们提供了一种更加准确的股市风险度量方法。

通过对历史数据进行拟合和预测，我们可以对未来股市的波动进行更加精准的掌握，以此来做好风险管理和投资策略的制定。

未来，随着股市的不断变化和发展，GARCH-VaR模型将更加成熟和完善，为投资者提供更好的决策支持。

基于分位数回归VaR模型的股票风险实证分析

基于分位数回归VaR模型的股票风险实证分析杜嘉;张金平【摘要】在险价值VaR (Value at Risk)是最近发展起来并被广泛应用的一种衡量股票风险的方法。

本文收集了约两年(2016年1月~2017年12月)来自主板市场,中小板市场,创业板市场的9只股票的收益率数据,运用t-GARCH(1,1)模型和Quantile-ARCH(1)模型两种方法计算了9只股票的VaR值。

并根据似然比检验和失败率检验方法得出:基于Quantile-ARCH(1)模型计算出的VaR更加精确。

【期刊名称】《统计学与应用》【年(卷),期】2018(007)004【总页数】14页(P407-420)【关键词】在险价值;分位数回归;GARCH族模型【作者】杜嘉;张金平【作者单位】[1]华北电力大学,北京;[1]华北电力大学,北京;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言随着金融市场的风险持续增加，金融风险管理已成为了预防风险，化解风险和维护市场稳定快速发展的重要内容，而风险度量也随之而生。

度量股票风险的方法很多，在险价值VaR (Value at Risk)是最近发展起来并被广泛应用的一种度量股票风险的方法。

VaR基于概率统计理论的基本知识，采用适当、科学合理的数学模型，借助先进的计算机技术，对市场的数据进行分析和计算，能更加精确地对市场金融风险进行度量，而且易于操作，还能综合反映市场各方面的风险状况，因此得到了相关金融机构和监管部门的广泛的应用。

计算VaR的方法分为参数方法、非参数方法和半参数方法三种。

参数方法需要假设收益率的分布形式，一般假设为正态分布或者t分布，相应的模型为方差–协方差模型、GARCH 族模型等。

非参数方法无需提前假定收益率的分布。

由于金融市场的复杂性和不完善，经过统计检验，中国大陆股市的对数收益率大多不符合正态分布，而具有尖峰厚尾特征。

本文对所研究的数据的分布形式进行检验，发现9只股票的对数收益率均不服从正态分布，但都服从t分布，因此本文对所考虑的9只股票分别用参数方法和非参数方法计算在险价值VaR。

基于VAR模型上证50指数的风险实证研究

将其一般化，除了考虑误差项的滞后期之外，同时还加入了误差项条件方差的滞后期，从而导出了广义自回归条件异方差模型即ＧＲＨ模型。一般地，件异方ＡＣ条差的ＡＣ — ＡＣＲＨＧＲＨ模型可以理解为对波动性的信息冲击模型。这种解释要求在周末和假日期间对波动性有影响的信息，其冲击效果能够逐渐聚积起来。Ｂａｋｌｃ
一
、
引言
随着高风险的金融产品随即推出（股指期货，融资融券等）需要投资者对风险有更清醒地认识，Ａ，ＶＲ模型正是这样一种定量工具，目前已受到业界的广泛认可，为全世界许多金融机构所采用。然而，中国的金在融市场中很多金融资产的收益率并不符合ＶＲ模型Ａ的假设要求，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性增大；反之，股价上升，波动性减小。股价下跌导致公司的股价下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高，负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于ＧＲＨ模型中，的和负ＡＣ正的冲击对条件方差的影响是对称的，因此ＧＲＨ模ＡＣ型不能刻画收益率条件方差的非对称性。为了衡量收益率波动的非对称性，ｌｔ．ａａｎｔｎ与ＲｎｅＧｏｅＪｇｎａａｓｎｈｕｋｌｆ８）出了ＧＲ模型，１９提９Ｊ在条件方差方程中加入了负冲击的杠杆效应。Ｎｌｎ１９）出的ＥＡＣｅｏ（１ｓ９提ＧＲＨ模型中，条件方差被表示成指数型的，同时加强误差项部分对模型的影响力度。

基于VaR模型对我国沪深股市风险的测度与分析

２０钲０．ｏ４９００２３０Ｏｏ９０．２８２０７ｏ０９．２３１．０６１０４８２０芷０４
０００８００３７ＯＯｏ０００４０．０１７．１６２．０２５．１３５
ＯＯｏ１３Ｏ．３１５ＯＯｏ９００３６．ｏ７０１３．０１０．１７８
４２，２，２，２）再按方差式＝／１３１／１１１，／２／
＋
＋＋０寺ｒ２
２沪深股市风险的实证分析２
．ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
＋２定差＋确方。击
根据上述假设计算的沪深股市的波动性参数值结果如下表所示：
沪市深市
１单一资产的Ｖａ测度Ｒ
ＯＯ１２００１４００Ｏｏ３００５０１．ｏｏ８．３９．０２４．１３
２０ｏ８年０００２００８３０００２０００２２０．０８０．２６４．ｏ９０．３３５０５
沪市ＶＲ值，ａＨ＝１０×１６５× ．１４６＝２６８５ａｌｒｉ０．４００６０．９７１万元，有期为１持天的深市ｌｒ值，ａ：１０Ｘ１６５×００７３ｉａＶＲ０．４．１７８：２９７３．１８３万元。２１２用历史模拟法计算ｌｒ．．ｉａ历史模拟法的基本原理：计算ＶＲ时，过收集大量历史数据，ａ通用一定时间段上所观测到的市场因子的变化来表示市场因子的未来变化，在得到市场因子未来变化模型的基础上，组合的损益从最小到最大排序，将得到损益分布，通过给定的置信度下的分位数计算ＶＲ。由于置信水平为ａ９％，５因此，由小到大地从收益率列中提取５％的数据（４３Ｘ５一７１５％３

基于VAR模型的股指动态实证研究

基础上建立向量自回归模型，以分析各指数间的联动关系，进行实证研究
【关键词】单位根
因果关系ＶＲ模型方差分解Ａ
表５Ａ￣Ａ１１０型估计系数表ＩＭ（，，）Ｉ模
变位移估量计值
０６孵 “ ．８５伽．ｌ
股票指数是表明股票行市变动情况的价格平均数。作为市场价格变动的指标，其本质功能是用平均值的变化来描述股票市场的动态变化，这也是任何一种股价指数都必须具备的基本功能。
标准整
Ｔ值
州值
ｍｏ００ｏ仉１２５９仉ｏｏｏｏ
Ｒ】
由于股指的波动与经济周期的波动有着惊人的相关性，它是研究和预测经济形势的有效工具，所以通常成为一些国家国民经济发
展的先行指标，是将来反映国民经济状况的 “ 晴雨表” 。现实中
０１ｌ７．６∞ ５９７４．ｔ９００Ｔ４６．２９Ｅ
０ＯＩ３６．￣７０
１。 ∞ １ｏ．８３
ｌ９２Ｏ＋９熔３Ｉ
从表中可以看出由于均值不等无法从标准差判别各个指数
ＬＮＳＣ
的变动情况，但可以从变异系数（标准差／均值）来判断各指数
的变动情况。从变异系数可看出深咸指指数在此段时间中的变化较小，上证指数次之，恒生指数的变化最大。这一结果反映了这
二单位根检验和因果关系检验
现将原数据处理一下，其中截掉了各个市场为同时开市的数
以ｘ、ｘ、ｘ分别代表恒生指数上证指数和深咸指指数据留下４１日数据用于分析。用ＬＨＮＺＬＳ１２３７个ＮＳＬＳＮＣ分别代表恒

基于VaR方法的我国股指期货价格波动性风险研究

◆ 中图分类号：Ｆ８３２文献标识码：Ａ
指数期货的引入使现货市场波动性减小。Ｐｅｒｉｃｌｉ（１９９７）经过研究发现股指期货的推出吸引了更多投资者参与套期保值，增加
了现货市场的流动性，并减少了波动性。龙瑞、谢赤（２０１１】对我国沪深３００
一
差（ＡＲＣＨ）模型和Ｂｏｌｌ￣ｒｓｌｅｖ的广义自回归条件异方差（ＧＡＲＣＨ）模型。
Ｅｎｇｌｅ在１９８２年依据残差项Ｅ．的条
件方差依赖于它的前期值Ｅ．，的大小，提
出了自回归条件异方差（ＡＲＣＨ）模型，假
Ｂｅｓｓｅｍｂｉｎｄｅｒ（１９９６）分析了Ｓ＆Ｐ５００
最低收益率，用ｕ和ｃｒ表示收益的期望和
标准差，给定置信水平为Ｃ，那么在险价值ＶａＲ就可表示为：
ＶａＲ＝Ｐ（ｕ— Ｒ）（１】
货市场波动性有所加大，远期看能够降低股市的非对称性，起到稳定股市的作用。
是指在正常的市场波动条件下，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产在未来特定时期最大可能的损失。本文将进行
干扰因素能够更快速地影响到现货市场，股指期货的推出使信息之间的传递更有效
率。顾奚峰、王国松（２０１１）基于ＥＧＲＡＣＨ模型实证研究得出股指期货推出之初，现
定Ｅ在给定（ｔ一１）时间内和信息Ｑ，的
情况下满足正态分布，即Ｅ．ＪＯ．１一（０，

基于VaR模型的股指期货基差风险的研究

这里定义（５）式的ＶＲ为基差波动的风险价值，ａ实际上是
维普资讯
ＥＯＯＩＡＴＣ・ＣＮＭＣＲＣＩＥ经济工作 ■■■■■ Ｐ
表
借助于收益的风险价值表达形式描述ｒ基差波动的风险价值这
一
序列存在高阶ＡＣＲＨ效应，以应该用ＧＲＨ模型来建模。所ＡＣ由
２ａ．ＶＲ值的估计结果与检验。ＧＲＨ（，）型估计将ＡＣ１１模得到条件方差，然后对其开方得到条件标准差，将计算的条件标
准差代入到基差风险度量的ＶＲ模型（），可以得到９％ａ５中０ｕ¨＋１０．
日，扣除节假日共计７个交易日，３相关数据来源于雅虎财经。本文相关操作均采用Ｅｉｓｖｗ软件和Ｅｃ－ｅｘｌ１具进行研究。ｅ
２指标的定义和基本统计量。文研究对象是整个市场，．本价格采用实践中应用广泛的日经２５指数期货。采用的金融时２
实质内涵。对套期保值而言，损益不决定于期货价格波动而决
于ＧＲＨ１，模型就能够描述大部分的金融时间序列数据，ＡＣ（１）所
以这里选用ＧＲＨ１１模型。ＡＣ（，）
四、据的分析数
定于基差的波动。
三、日经２５指数期货基差风险的实证分析２
１．基差的定义。基差是指同品种的现货价格与期货价格之
间的差额。
基差：现货价格一期货价格

风险价值(VaR) 模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500 和纳斯达克综合指数

金融天地风险价值（ＶａＲ）模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500和纳斯达克综合指数黄建淼四川商务职业学院摘要：金融机构管理的基础和核心是如何应对金融风险。

风险价值(VaR)模型具有许多优点，已成为衡量金融风险的最重要工具之一。

为了确定VaR 模型是否可用于衡量股票市场的风险，作者收集了2013年至2018年美国标准普尔500指数和纳斯达克综合指数的最新收盘价，基于Eviews 8.0的软件，测试了各股票指数的对数收益率的平稳性、正态性、自相关性和异方差性。

针对标准普尔500指数，建立了GARCH(1，1)模型，计算了VaR；针对纳斯达克综合指数，使用GARCH(1，2)模型算出了VaR。

应用后验法，证明使用GARCH(1，1)模型计算VaR 可以有效的测量标准普尔500指数在置信水平分别为90％和95％时的风险；使用GARCH(1，2)模型计算VaR 可以有效的测量纳斯达克综合指数在置信水平分别为90％和95％时的风险。

关键词：股票；金融风险；VaR；GARCH中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)018-0329-04一、引言随着经济全球化的加速，全球金融一体化的趋势也在不断加剧，这将导致金融市场变的更加动荡，金融机构面临的风险也更大。

例如，由于1995年的运营失误，巴林银行倒闭，引发了亚洲、欧洲和美国金融市场的剧烈波动；在日本股市中，英镑兑德国马克的汇率跌至近年来的最低点；在英国，股票价格大幅下挫；在美国，道琼斯股票指数下跌29％。

1997年，泰国政府实行汇率改革，浮动汇率取代固定汇率，泰铢当日下跌了20％，泰国的经济遭受了剧烈的损失，这场风暴影迅速波及了周边日本，马来西亚，新加坡和中国等许多国家的经济，最终形成了亚洲金融风暴(管涛和韩会师，2006)[1]。

2007年，由于次级抵押贷款问题，美国的一些金融机构破产，该国股市大幅波动逐渐导致了全球金融危机，所造成破坏性后果也变得越来越严重，如汇率强烈波动、股市暴跌、外汇储备耗尽、经济长期低迷、失业率急剧增高等(陆静和郑晗，2012)[2]。

基于VaR方法的证券投资研究

２１００年ｌ２月
阴山学刊
ＹＩＨＡＮＡＡＤＥＩＯＮＳＣＭＣＪＵＲＮＡＬ
Ｄｅ．０ｌｅ２ＯＶｏ．４１２Ｎｏ。４
第２４卷
第４期
基于ＶＲ方法的证券投资研究ａ
王丽
（包头师范学院数学科学学院，内蒙古包头０４３）１００
率序列。收益率有一般收益率和几何收益率两种。一般收
益率的计算如式（）１：
ｊｅ — ｉｄｘ．ｎｄｘｎｅ
２ＶＲ的计算方法ａ
历史模拟法是风险价值计算的最直观的方法，是一种简单的基于经验的方法，它是直接根据ＶＲ的定义进行计算。ａ
较各种模型度量结果准确性的样本，我们选用的是２００４年１
现算得ｌｌＨＩ＝８８８．８７＞２２ＩＩ＝４．７．４８０６３
＞２．４２
我们得到样本中的一些重要统计量：均值
一
月２日一２ｏ年７月１Ｏ７０日这三年的上证１０８指数，样本数ｎ２
Ｒ＝ — —÷＿—
ｌｏｅｘｔｎ
一
（）１
】
其中，胁为股票指数在第ｔ日的一般收益率；ｄｘ为Ｒｉｅｎ第ｔ日的股价指数。几何收益率的计算公式如式（）２：
在按时间顺序排列的资产收益的真实历史数据中使用现在
的资产组合比重，后把资产的利润和亏损绘成概率分布然图，就可以计算风险价值。分析方法是ＶＲ计算中最常用的方法，析方法利用ａ分

基于VaR的券商市场风险管理研究

基于VaR的券商市场风险管理研究
金融风险管理问题从未像今天这样受到广泛的关注。

全球金融市场发生了基础性和结构性的变化，风险管理成为券商的核心竞争力之一。

在诸多类型的金融风险中，市场风险成为券商面临的最重要的金融风险。

当前，风险价值法(VaR)是公认的管理市场风险的主流方法。

VaR方法的最大优势在于以结构化的思想精确地思考风险。

本文从券商的内部管理出发，以VaR方法为主线，结合中国证券市场的实际情况，对券商风险管理的过程(风险识别，风险测量和风险控制)进行了分析。

最后，本文分析了当前条件下我国券商应用VaR方法遇到的实际困难和挑战。