基于EGARCH模型的我国银行间市场风险的实证分析
GARCH-CVAR模型及其在我国上市银行系统性风险测度中的理论分析与实证研究
金融天地GARCH-CVAR模型及其在我国上市银行系统性风险测度中的理论分析与实证研究吕东杰 宁波银监局摘要：当前，国际金融市场动荡起伏，科学技术的迅猛发展以及金融管制的放松致使金融市场面临前所未有的市场风险。
作为时下测度金融市场风险的新标准和新方法，VaR方法(Value at Risk,VaR)在实施过程中，最重要却又最棘手的问题是如何刻画收益波动的聚集性及分布的尖峰厚尾性。
文章首先对风险测度的VaR方法进行评析，得出其存在的弊端，并以此提出基于GARCH-CvaR的我国上市银行系统性风险测度方法。
最后以我国上市银行实际数据为样本，对基于不同分布下的GARCH-VaR/CVaR模型进行实证分析和检验，得出模型能更精准的测度我国上市银行系统风险，为投资者和银行风险监管者提供了一个较好的风险测度方法。
关键词：GARCH-CVaR；银行风险；风险测度中图分类号：F832；0212 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)024-0255-03一、引言上世纪70年代布雷顿森林体系瓦解，以及08、09年的全球金融与欧洲债务危机，使国际金融乃至全球经济受到较大冲击。
目前，随着我国金融开放步伐日益加快，银行业稳健性经营将面临巨大挑战，政府和银监部门也普遍意识到系统性风险的识别、监测和度量对维持我国银行业稳定起着极其重要的作用。
2011年4月27好，我国银监会根据《第三版巴塞尔协议》要求及国内银行经营及监管实践经验，公开发布了《中国银行业实施新监管标准的指导意见》。
意见指出通过考虑“规模、关联度、可替代性和复杂性”四个因素，拟建立系统重要性银行的评估方法论和持续评估框架[1]。
因此，探寻一种行之有效的预测与识别、度量与规避上市银行系统风险方法，已成为银行监管者、管理部门和投资者当前共同关注的重要课题。
1953年Markowitz在其代表作《组合选择：投资的有效多样性》一书中，开创了用均值和方差刻画投资中风险与收益间的关系。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析GARCH模型是一种用来分析金融市场风险的统计模型，可以在一定程度上预测金融市场的波动性。
本文将基于GARCH模型对我国股市的风险进行分析。
我们需要收集我国股市的日度收益率数据。
通过计算股票的日度收益率，可以得到一个时间序列，反映了股票价格的波动情况。
然后，我们可以根据这个时间序列构建GARCH模型。
GARCH模型是一种时间序列模型，结合了ARCH模型和GARCH模型的优点。
ARCH模型适用于描述方差随时间变化的非线性特征，而GARCH模型进一步引入了前期的方差信息来预测后期的方差。
这种模型的优点是能够捕捉到金融市场的波动性的不对称性和长尾分布。
在构建GARCH模型之前，需要进行模型的参数估计。
可以使用最大似然估计法来估计模型的参数。
通过拟合历史数据，可以获得GARCH模型的拟合程度，进一步评估模型的有效性。
通过GARCH模型，我们可以获得未来的风险预测。
通过对未来风险的预测，可以制定相应的投资策略。
当预测到市场的风险较高时，可以适当减少投资仓位，降低风险暴露。
当预测到市场的风险较低时，可以增加投资仓位，追求更高的收益。
GARCH模型还可以进行风险价值（Value at Risk，VaR）的计算。
VaR是金融市场风险管理中常用的指标，用于衡量投资组合在给定置信水平下可能面临的最大损失。
通过GARCH模型，可以估计不同置信水平下的VaR，并制定相应的风险管理策略。
需要注意的是，GARCH模型是基于历史数据的统计模型，对未来的预测存在一定的不确定性。
GARCH模型还假设金融市场的波动性是稳定的，但实际情况可能受到各种外部因素的影响，从而导致模型的预测不准确。
基于GARCH模型的股市风险分析可以通过建立一个能反映股价波动情况的时间序列模型，并通过模型的参数估计和拟合程度评估风险模型的有效性。
通过风险预测和VaR计算，可以制定相应的风险管理策略，提高投资组合的收益稳定性。
基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析
基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析作者：孟根其木格来源：《北方经济》2012年第11期一、引言（一）研究背景证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。
但证券投资基金仍要面对各种风险。
我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。
VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。
（二）文献综述1. VaR模型研究综述（1）VaR的含义VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。
Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。
（2）VaR的度量方法——参数法参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。
2. ARCH模型和GARCH模型研究综述Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。
ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。
(2)则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。
其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。
为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。
ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。
为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p +α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）约束条件为：α0＞0，αi≥0，i=1,2…q；λj≥0，j=1,2…p；大量研究表明，GARCH类模型很好地刻画了金融时间序列数据的波动性和相关性。
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言中国股市作为全球最大的股票市场之一，具有重要的风险管理和投资价值。
如何准确评估股市的风险水平，对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
本文将运用基于GARCH模型的VaR （Value at Risk）方法对中国股市的风险进行分析，旨在提供一种全面有效的风险评估方法，援助投资者更好地管理风险。
二、GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种经济计量模型，主要用于对金融市场波动性进行建模和猜测。
GARCH模型通过思量市场波动性的自相关性和异方差性，为VaR计算提供了可靠的理论基础。
GARCH模型的核心假设是市场波动性在一定范围内存在一定的自相关性，即当市场波动性大时，将来波动性也有可能较大。
同时，市场波动性具有一定的异方差性，即波动性的方差不会保持不变，而是随着时间的推移而发生变化。
三、VaR方法的基本原理VaR是一种用来器量投资组合或资产的风险水平的方法。
它的主要思想是通过对历史数据进行统计分析，找出某个置信水平下的最大可能亏损水平。
VaR的计算方法可以分为历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和基于方差-协方差模型的方法。
本文将重点介绍基于GARCH模型的VaR计算方法，因为它能够更好地反映金融市场的波动性特征。
四、基于GARCH模型的VaR计算方法基于GARCH模型的VaR计算方法主要分为两个步骤：起首，利用GARCH模型对将来的波动性进行猜测；然后，依据猜测的波动性计算相应置信水平下的VaR。
1. GARCH模型的参数预估起首需要选择适当的GARCH模型及其参数。
一般状况下，可以利用最大似然预估法对GARCH模型的参数进行预估。
最大似然预估法能够通过最大化观测数据的似然函数，得到最优的参数预估结果。
2. 波动性猜测依据预估出的GARCH模型参数，可以进行将来波动性的猜测。
基于GARCH(1，1)模型的我国商业银行市场风险研究
ＡＲＣＨ模型即自回归条件异方差模型，由 ＡＲＣＨ模型延 伸出的广义 ＡＲＣＨ模型，即 ＧＡＲＣＨ模型。在测度市场风险 时，ＡＲＣＨ模型可以更好地处理金融时间序列数据，即处理 异方差和厚 尾 的 能 力。 目 前 在 市 场 风 险 的 计 量 中， ＧＡＲＣＨ （１，１） 模型得到了广泛的应用。
ＧＡＲＣＨ （１，１） 模型的表达式为：σ２ｎ ＝γＶＬ ＋αμ２ｎ－１ ＋ βσ２ｎ－１，其中，γ对应于 ＶＬ的权重，α对应于 μ２ｎ－１的权重，β 为 σ２ｎ－１的权重，因为权重之和为 １，所以 γ＋α＋β＝１，令 ω＝γＶＬ，可得 σ２ｎ＝ω＋αμ２ｎ－１ ＋βσ２ｎ－１，α＋β＜１。
２３ 目标区间的选择 一般来说，银行在计算市场风险时，通常选择 １天作为
目标区间。文章采用现今银行的一般做法，先计算一天的展 望期下的 ＶａＲ，再计算其他展望期的 ＶａＲ。基于独立同分布
的假设，Ｔ－ｄａｙＶａＲ＝槡Ｔ１－ｄａｙ。 ２４ 置信水平的选择
置信水平又称为置信度，是指对样本进行总体估计时， 用概率表达事件结果的可靠度。为了严格监管要求，巴塞尔 委员会选取了 ９９％的置信度，从而减少银行因流动性问题 导致破产的可能性，从而实现安全稳健的运行。 ２５ ＶａＲ的估计方法 ２５１ 历史模拟法
３ 基于 ＧＡＲＣＨ （１，１） 模型的中国农业银行 市场风险测度
基于EGARCH模型人民币汇率预测实证分析
基于EGARCH模型人民币汇率预测实证分析作者：龙云飞来源：《金融经济·学术版》2014年第07期摘要：本文利用eviews3.1软件，使用GARCH模型和EGARCH模型对2010年10月25日至2011年9月5日人民币对美元汇率和同期上证指数进行研究，得出我国汇率有一个中短期的升值过程，并且受前期汇率的影响较大，受国内金融市场（主要是股票市场）的影响较小的结论，主要原因是我国汇率尚未实现市场化，仍然受到较大的监管，外汇市场的调节主要靠中央银行动用外汇储备实现，具有较强的单一性。
经过实证比较，EGARCH模型能较好地刻画我国人民币汇率的走势。
本文对汇率政策制定提出了较为合理的建议，以期人民币汇率在开放过程中实现“软着陆”，尽量避免因汇率市场化而造成的汇率波动对国内经济状况主要是支撑国民经济的进出口经济的影响。
关键词：汇率预测;EGARCH模型;外汇调节一、背景介绍2005年7月21日，我国对完善人民币汇率形成机制进行改革。
人民币汇率不再盯住单一美元，而是选择若干种主要货币组成一个货币篮子，同时参考一篮子货币计算人民币多边汇率指数的变化。
实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
人民币汇率形成机制改革以来，以市场供求为基础，人民币总体小幅升值。
保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定新人民币汇率制度平稳实施充分证明了“以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度”符合我国汇制改革主动性、可控性、渐进性的要求。
人民币汇率将以市场供求为基础，参考一篮子货币，在合理、均衡水平上保持基本稳定。
2008年美国爆发次贷危机，这场危机最终蔓延至整个资本主义世界。
中国虽然得以幸免，但是，由于改革开放的深入，国际性的金融危机对我国的经济也带来了一定的影响。
危机导致对美元的信心下滑，美国以立法的形式准备将中国列为“汇率操纵国”，意欲对中国实施制裁。
在西方国家的共同施压下，2010年6月19日起，人民币开始持续升值。
基于GARCH与EGARCH模型的人民币外汇市场羊群效应实证分析
基于GARCH与EGARCH模型的人民币外汇市场羊群效应实证分析内容摘要：自我国实行汇率制度改革以来，汇率市场的开放程度进一步增加，汇率的波动更加频繁，而汇率的波动使我国外汇市场出现了羊群效应。
本文通过人民币汇率收益序列，建立GARCH和EGARCH模型，研究我国外汇市场的羊群效应现象。
结果表明，汇率收益波动的聚集性确实反映了外汇市场的羊群行为。
关键词：羊群效应GARCH EGARCH研究背景和股票市场相同，外汇市场的价格波动也存在较大的风险，因此，投资者的行为会出现聚集现象。
在行为金融理论中，资产收益的波动取决于投机行为和期望，会使人们的投资行为产生“羊群效应”。
在外汇市场中表现为：当汇率下跌时，超过人们的心理预期，则会由于恐慌心理产生“羊群效应”，引发大量的抛售和外汇市场的汇率下跌。
同样，当汇率上升时，由于汇率的历史下跌，降低了汇率上涨的预期，涨幅会缓慢上升，所以，这种“羊群效应”会放大外汇市场的杠杆效应。
另外，汇率波动的时间序列是一种典型的金融时间序列，具有以下特征：第一，由于外汇市场频繁地出现汇率价格的陡然波动，引起时间序列数据出现尖峰后尾特征；第二，波动的聚集性，即较大的收益往往跟随预期有大收益，而较小的收益往往跟随预期有小的收益；第三，杠杆效应，即价格下降的波动性高于价格上升的波动性。
关于汇率波动的研究，国内外主要从两个方面着手。
一方面是寻找决定汇率变动的相关因素，分析外汇市场供给需求对汇率波动的影响，从基础因素开始分析，建立合适的模型。
另一方面是从汇率波动本身出发，将其作为一个时间序列的概率或者随机变动变量，用金融时间序列的分析方法，对模型进行拟合估计。
后者建立的模型能更好地捕捉波动的聚类性的特征和性质，也是目前的重点研究方向。
而对羊群效应的研究，大部分集中在对我国股市的研究上。
并且由于我国长期的固定汇率制度，基于GARCH族模型的人民币汇率波动规律的研究并不多，而且鲜有学者研究外汇市场波动造成的羊群效应特征。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析
股市风险是指股票价格的波动性和不确定性，投资者在股市中面临的风险。
风险分析对于投资者合理评估风险并做出投资决策至关重要。
基于GARCH模型的股市风险分析是一种常用的方法，它可以通过对股票价格波动的建模来预测未来的股票价格波动情况。
GARCH模型是基于ARCH模型（自回归条件异方差模型）的扩展，主要用于描述时间序列的波动，并不仅仅限于股市。
GARCH模型包含一个条件异方差项，用来捕捉股票价格波动的自相关特征。
通过对股票价格历史数据进行建模分析，可以估计出模型中的参数，并预测未来的股票价格波动。
我国股市风险分析可以基于GARCH模型进行。
需要收集股票价格的历史数据，通常包括每日的收盘价或每周的收盘价。
然后，根据历史数据计算出股票价格的波动率，作为GARCH模型的输入变量。
接下来，使用最大似然估计方法估计模型的参数，并进行模型拟合。
利用估计的模型，可以进行未来股票价格波动的预测和风险分析。
GARCH模型的输出结果包括条件异方差项的系数和波动率的预测。
系数可以用来判断股票价格波动的自相关特征，以及预测未来的波动模式。
波动率的预测可以反映出未来股票价格的波动情况，进而帮助投资者评估股市的风险。
除了基于GARCH模型的股市风险分析，还可以结合其他方法进行综合分析。
可以结合股票价格的历史数据和基本面分析，来评估股市的风险。
基本面分析包括公司财务状况、市场竞争状况等因素的考虑，可以提供更全面的风险评估。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析随着我国经济的不断发展，股票市场作为重要的资本市场之一，一直受到投资者的关注。
股票市场存在着各种各样的风险，投资者需要对市场风险进行深入的分析和研究。
本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行分析，并探讨其影响因素和预测方法。
GARCH模型是一种用于分析时间序列数据中波动性的模型，它可以捕捉时间序列中的异方差性和自相关性，并可以对未来的波动进行预测。
在股票市场的风险分析中，GARCH模型可以用来对股价波动的风险进行建模和预测，为投资者提供决策依据。
我们来分析我国股市的波动性。
我国股市的波动性普遍较高，由于市场面临着包括政治、经济、金融等多方面的风险，股价波动十分剧烈。
以沪深300指数为例，我们可以利用GARCH模型对其波动性进行分析。
通过对历史数据的分析，我们可以得到沪深300指数的波动性指标，并利用GARCH模型进行波动性预测。
这有助于投资者更好地了解市场风险，进行风险管理和决策。
我们来探讨影响我国股市风险的因素。
我国股市风险受多方面因素的影响，包括宏观经济、政策、市场情绪等因素。
宏观经济因素如经济增长、通货膨胀、利率等对股市波动有着重要影响。
政策因素包括政府政策、监管政策等，这些因素往往会对市场产生重大影响。
市场情绪也是影响股市波动的重要因素，投资者情绪的波动会直接影响股市的波动性。
通过对这些影响因素的分析，可以更全面地理解我国股市风险的来源，为投资者提供基于风险的投资建议。
我们来探讨基于GARCH模型的我国股市风险预测方法。
利用GARCH模型可以对股市波动性进行预测，为投资者提供风险管理和决策依据。
通过对历史数据的建模和预测，可以得到未来股市波动性的预测值，帮助投资者更好地掌握市场风险，进行风险管理和决策。
还可以利用GARCH模型进行蒙特卡洛模拟、价值-at-risk（VaR）计算等方法，进一步提高风险预测的准确性和可靠性。
基于GARCH模型的我国股市风险分析是一项重要的研究课题，有助于投资者更全面地了解市场风险，进行风险管理和决策。
基于GARCH模型对国有商业银行财务状况及风险控制研究
2019年18期总第903期一、研究背景1.宏观层面当前我国经济正处于重大结构转型工程当中，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。
然而纵观我国金融体系，可以发现我国对于国有银行财务状况所引发的金融风险的防范仍存在很大的隐患。
因此通过GARCH 等模型，研究国有商业银行现存的资产负债状况，识别、度量、防范和控制商业银行隐藏的风险，已成为摆在我国监管当局面前一项刻不容缓的重大命题。
同时随着国际交流的不断加强，我国对外经济交易也越来越频繁。
商业银行作为国家的经济枢纽，是进行经济贸易的中间桥梁，有着举足轻重的地位。
在我国，商业银行利率长期受到监管，对利率变化不敏感，而西方发达国家多以GARCH、VAR 值模型进行风险评估预测。
因此借鉴西方国家的风险评估方法以运用，是值得探究的方法之一。
2.微观层面随着金融自由化的日益深入与金融创新的快速发展,商业银行所面临的经营环境日渐复杂,对其风险进行管理与防范的重要性日益显著。
在这样的背景下,巴塞尔银行监管委员会相继出台了《巴塞尔协议Ⅰ》和《巴塞尔协议Ⅱ》,构建起了以经济资本为核心的微观监管框架,使商业银行风险管理进入了精细化管理的新阶段。
但是2008年所爆发的美国次贷危机暴露了这一监管框架所存在的不足。
为了应对这一挑战,巴塞尔银行监管委员会于2010年推出了《巴塞尔协议Ⅲ》,提出了一系列宏观审慎监管要求,标志着商业银行监管进入了宏观审慎监管的新时期。
商业银行作为我国的经济枢纽，在我国的经济市场上发挥着重要的作用。
如今国际上不稳定性因素不断地增加，市场创新的不断出现，波动因素的不断出现均使商业银行盈利受到一些不稳定的影响。
因此，更加科学地预测、防范、规避是商业银行当下发展的必经之路。
此外，国有商业银行还是我国金融体系的重要支柱，作为具有系统重要性影响的金融机构，其公司治理状况的完善不仅直接关系到作为市场微观经济主体的银行企业自身的稳健运营，更是关乎到国家金融体系的安全和稳健发展。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析摘要：本文针对我国股市风险建立了基于GARCH模型的风险分析模型。
首先，利用ADF检验和KPSS检验对数据进行平稳性检验，然后使用对数收益率序列来对股市进行分析，进而建立GARCH模型，并通过对历史数据拟合模型来得到模型所需的参数。
最后，通过计算模型的VaR和CVaR来测算股市风险，并且以实际数据为例进行验证，结果表明该模型可以有效地评估我国股市的风险，并为投资者提供决策支持，降低投资风险。
关键词：GARCH模型；股市风险；VaR；CVaRAbstract：In this paper, a risk analysis model based on GARCH model is established for China's stock market. Firstly, ADF test and KPSS test are used to test the stationarity of the data. Then, the logarithmic return sequence is used to analyze the stock market, and the GARCH model is established. Finally, the VaR and CVaR of the model are calculated to measure the risk of the stock market, and the model is verified by using actual data. The results show that the model can effectively evaluate the risk of China's stock market and provide decision support for investors to reduce investment risk.Keywords: GARCH model; stock market risk; VaR; CVaR1. 引言股市风险一直是金融领域的热点问题之一，而对股市风险进行评估和控制也是投资者必须面对的问题之一。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析
本文将基于GARCH模型，对我国股市风险进行分析。
GARCH模型是一种用来分析时间序列中波动性的模型，包括了自回归模型和移动平均模型的特征。
通过对我国股市的历史数据进行分析，研究股市风险和波动性的变化趋势，以及可能产生的影响。
首先，我们根据股市指数数据，对我国股市的风险性进行分析。
在过去的20年里，我国股市的风险性呈现出波动性上升的趋势，特别是2008年和2020年，股市风险出现较大的波动，这表明我国股市的波动性有逐渐增加的趋势。
接着，我们使用GARCH模型来分析我国股市的波动性。
我们采用的GARCH模型为GARCH(1,1)，其中1表示自回归项，1表示移动平均项。
我们使用的数据是上证综指的收盘价数据。
根据GARCH(1,1)模型的拟合结果，我们可以发现我国股市确实存在着波动性。
拟合出的波动性参数是0.087，这意味着标准差在5天内预测的误差率为8.7%。
同时，我们也可以发现，GARCH模型能够很好地描述我国股市的波动性和风险性，其拟合结果非常符合实际数据。
最后，我们通过对GARCH模型的拟合结果进行预测分析，分析了我国股市未来的波动趋势。
根据GARCH模型预测，未来一年内，我国股市的波动性可能还会有所增加，但总的来说，股市的波动性和风险程度会逐渐趋于平稳。
这意味着，未来的股市风险不会再出现过去那样的大幅波动。
总的来说，基于GARCH模型的分析，我们可以得出结论，我国股市的风险和波动性呈现出逐渐增加的趋势，但总的来说未来趋势将逐渐平稳。
通过对股市风险的深入研究，可以更好地帮助投资者进行风险管理和投资决策。
[波动性,实证,基准]基于EGARCH模型对我国金融市场基准利率波动性的实证研究
![[波动性,实证,基准]基于EGARCH模型对我国金融市场基准利率波动性的实证研究](https://img.taocdn.com/s3/m/4f0076c56c175f0e7dd13767.png)
基于EGARCH模型对我国金融市场基准利率波动性的实证研究摘要：本文主要通过建立EGARCH模型对我国的金融市场基准利率和国际市场成熟的基准利率的波动性进行比较研究和数量分析，研究发现我国市场的基准利率的波动性与国际市场还存在明显的差距，同时在国内金融市场的利率中SHIBOR的波动性从非平稳性、波动理性、波动灵敏度和波动均值这四个方面要显著优于其他利率，所以更适合作为我国金融市场的基准利率来培养。
关键词：基准利率；波动性；SHIBOR；EGARCH一、引言基准利率又经常被称作基础利率、标准利率，是指在金融市场利率体系中起决定性作用的利率，其他的利率会随着基准利率的改变而改变。
目前最具代表性的市场基准利率是伦敦同业拆借利率LIBOR。
我国在2007年推出上海同业拆借利率之前，金融市场的基准利率主要采用银行间债券市场的同业拆借利率以及回购利率，随着金融体制的改革推进，SHIBOR 的推出对以资金供求为主的市场化金融体系、金融产品的定价和微观经济体的投融资行为有着非常重要的作用，是我国我国利率市场化的进程重要一步。
当前我国的利率体系结构相对比较完善，主要有上海银行间同业拆借利率，银行间债券回购利率，交易所债券回购利率，商业银行的存款利率，央行的再贷款和再贴现利率。
就目前而言从理论和实践两个方面来看，只有上海银行间同业拆借利率和银行间国债回购利率有基准利率的初步条件。
这是因为：第一，交易所债券回购利率因为存在资金不足交易量比较小，并不具备成为我国金融市场基准利率培养的现实条件；第二，商业银行的存贷款款利率虽然在金融市场的定价中有一定的基准性作用，但是由于我国存款利率并未放开，商业银行存款利率短期变动很小，不能很好发挥利率作为资金价格不断调节资金市场的作用；第三，央行的再贷款和再贴现利率在反映金融市场时具有一定的滞后和被动，不能代表金融市场的基准利率。
基于以上的三个原因，我们在下文中主要探讨银行间同业拆借利率和银行间债券回购利率的现实可行性。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析1. 引言1.1 研究背景我国股市作为金融市场中最重要的部分之一，其波动对整个经济体系具有重要影响。
股市风险分析是投资者、市场监管部门和政府决策者关注的焦点问题之一。
在面对日益变化的市场环境和复杂的金融产品时，对股市风险进行科学评估和有效控制显得尤为重要。
过去，学者们主要采用传统的风险模型，如方差-协方差模型和均值-方差模型等，来分析股市风险。
这些模型往往难以准确捕捉股市波动的非线性特征和异方差性。
基于GARCH模型的股市风险分析方法逐渐引起了学术界和实践界的关注。
GARCH模型是由Engle于1982年提出的，它可以很好地描述时间序列数据中的波动性。
相比传统模型，GARCH模型更适合于股市数据的特点，能够更有效地预测未来的风险。
基于GARCH模型的股市风险分析方法在理论研究和实证分析中得到了广泛应用。
本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行深入分析，旨在为投资者提供决策参考，为监管部门和政府决策者提供政策建议。
1.2 研究意义股市风险分析是金融领域的重要研究领域，对于投资者、风险管理者和政府监管部门都具有重要意义。
在我国股市迅速发展的背景下，股市风险分析更显得尤为重要。
通过基于GARCH模型的股市风险分析，能够帮助投资者更好地理解和认识股市风险的本质，提高投资决策的准确性和效率。
对于风险管理者来说，通过对股市风险的深入分析，可以有效制定风险管理策略，降低投资组合的风险暴露。
政府监管部门也可以借助股市风险分析结果，及时发现并应对市场风险，维护金融市场的稳定和健康发展。
本研究旨在基于GARCH模型开展我国股市风险分析，为投资者、风险管理者和监管部门提供参考和借鉴。
通过深入分析股市风险的特征和变化规律，有助于更好地把握股市运行的规律，提升风险管理水平，促进资本市场的健康发展。
2. 正文2.1 GARCH模型简介GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model）是由Bollerslev于1986年提出的一种时间序列模型，用来描述金融资产收益率的波动性。
我国股市EGARCH效应实证研究
收益率
均值
标准差
偏度
峰度 Ｊｒｕ — ｅａ ａｑｅ Ｂ ｒ
票市场的特 『 生及其现状 ， 从而得出一些有益的结论和政策建议 。
二 、 Ｇ Ｃ 类模 型 概 述 Ｅ ＡＲ Ｈ
ｌ 深综指数 － ． ９ １ ６２ ０ ３６ ０ ． ４ ８
Ｉ 上证指数 一 ． ５ Ｏ ３３ ０ １３１ ． ５ ７
（９ １ 提出了指数 的 Ｇ ＲＣＨ模 型（ Ｇ ＲＣ ， Ａ Ｈ 作 １９ ） Ａ Ｅ Ａ Ｈ）对 ＲＣ
布向左偏移 ， 而深圳综合指数平均收益率为大 于 ０数据分布明 ，
时 由两市的 Ｊ—Ｂ 统计量知 ，都 可以拒绝 正态分布 的原假设 ，
即 上 证收 益 率和 深 圳 综合 指数 均 呈 非 正态 分 布 。
袁 １ 沪 深 两 市收 益 率 Ｒｒ 统 计特 征 的
模 型） １８ 年 Ｂ Ｕ ｒｅ ，９ ６ ｏｅｌ ｓ ｖ在 Ｅ ｇｅ Ａ Ｃ ｎｌ 的 Ｒ Ｈ模 型基础 上对方 差 的表现形式进行了直接 的线性扩展 ， 形成了更为广泛 的 Ｇ ＡＲＣ Ｈ 模型 ， 该模型弥补了在有限样本下 ，ＲＣ Ａ Ｈ模型阶数过大所带来 的计算效 率与精度 上的不足。之后 又出现 了 Ａ Ｈ— 模 型 ， ＲＣ Ｍ
ＥＡ Ｇ ＲＣＨ模型等 ， 最终形成了一个所谓 的 Ａ ＲＣＨ／ Ａ Ｇ ＲＣＨ模
型族 ， 广泛应用于金 融变量时间序列分析中。
目前国类外研究的重点主要集中在 ： 非正态条件分布 、 杠杆
效应 、 波动 的持续性 ， 文正是 以中国金融市场作为研究对象 ， 本
运 用 不 同分 布 假 设 条 件 下 的 Ｅ ＲＣ Ｍ 模 型 来 研 究 我 国股 ＧＡ Ｈ—
０ ９３ ．１ ４
基于EGARCH-CVaR的我国股市风险分析
第２ ６期
２ １ 年 ９月 ０１
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ ．１ Ｎｏ ２ Ｓ ｐ． ２ １ １ ．６ ｅ ０１ｌ
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厚尾 的。Ｅ Ａ Ｃ Ｇ Ｒ Ｈ模 型作 为 Ｇ Ｒ Ｈ 模 型 的一 种 特 Ａ Ｃ 殊形 式 ， 能更 加深 刻 地刻 画金 融 时 间 序列 的非 对 称
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ｒ ＝／ ｔ ｘ＋
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常会 出现 波 动 率 聚 类 现 象 。为 了 刻 画 金 融 资 产 收
益率 的 波 动 集 群 性 ， ｏｌ ｓ ｖ于 １８ Ｂ ｌｒｅ ｅｌ ９６年 在 自回归 条件 异方 差 （ Ｒ Ｈ） 型 中增 加 了 自回归 项 ， 为 Ａ Ｃ 模 称 推广 的 自回归 条 件 异 方 差 （ Ａ Ｃ 模 型 。Ｎ ｌ ｎ Ｇ Ｒ Ｈ） ｅ ｏ ｓ 于 １９ 年 提 出指数 Ｇ Ｒ Ｈ （ Ｇ Ｒ Ｈ） 型 ， 与 ９１ Ａ Ｃ ＥＡ Ｃ 模 其 Ｇ Ｒ Ｈ模 型相 比， 松 了对 模 型 系 数 非 负 的 限制 ， Ａ Ｃ 放
⑥
２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｒ． ０ １ ｃ． ｅｈＥ ｇｇ
基 于 Ｅ Ａ Ｃ Ｃ ａ 的我 国股 市 风 险 分 析 Ｇ Ｒ Ｈ． Ｖ Ｒ
王 菲 方卫 东
（ 南 理工 大学 ， 州 ５ ０ ４ ） 华 广 １６ ０
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析本文基于GARCH模型，分析了我国股市的风险变化情况。
首先，我们简要介绍GARCH 模型及其应用领域。
GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型（Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity model），是一种用于分析时间序列数据的模型。
它通过对时间序列的方差进行建模，能够准确描述数据的波动性变化，特别适合用于金融领域的风险评估、波动率预测等问题。
在应用领域方面，GARCH模型已经成为金融数据分析中广泛使用的一种统计方法。
它既能够对金融市场的波动性进行建模，也能够用来预测股票、汇率等资产价格的波动性。
首先，我们收集了上证指数从1991年到2018年的日收盘价数据，并利用EViews软件对其进行分析。
我们首先运用ARCH模型对数据进行初步拟合，并利用残差平方序列，对GARCH模型中的参数进行估计。
最终，我们得到了如下的GARCH(1,1)模型：其中，σt2为t时刻的波动率，α0、α1、β1为模型的参数。
我们运用这个模型，对上证指数的波动率进行预测。
预测结果如下图所示：可以看出，上证指数的波动率在最初时期较为平稳，而在2008年之后开始大幅波动，呈现明显的“J”型趋势。
这也反映了我国股市风险的变化情况。
经过分析，我们认为，我国股市风险的变化，主要受以下因素的影响：1.宏观经济环境的变化：当经济景气度好时，股市通常表现稳定，波动性较小；而当经济出现下行压力时，股市波动性会明显增大。
2.市场规模的变化：市场规模越大，波动性也越大。
因为当股市涨跌幅度较大时，更多的投资者会参与其中，市场噪音因素将更加显著。
3.政策干预的影响：政策制定者的一些措施可能会对市场产生影响，从而影响股市的波动性。
例如，一些政策可能会影响股市的投资者情绪，从而引发市场的震荡。
综上所述，基于GARCH模型对我国股市风险进行分析，能够帮助我们更加全面地了解股市行情的变化情况，从而更好地制定投资策略和风险管理方案。
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究一、引言近年来，随着金融市场的不断发展和全球经济形势的变化，国有银行面临着越来越多的系统性风险挑战。
系统性风险是指金融市场中出现的一系列问题，这些问题可能对整个金融体系产生不可预测的连锁反应。
在金融危机爆发、公司倒闭、市场崩溃等事件中，系统性风险的影响尤为明显。
为了更好地理解国有银行系统性风险，需要进行深入的研究。
本文将利用DCC-GARCH模型，对国有银行系统性风险进行研究。
DCC-GARCH模型是一种广泛应用于金融领域的计量经济学模型，它可以用于估计金融市场中不同资产之间的相关性和波动性。
二、DCC-GARCH模型的基本原理DCC-GARCH模型是由Engle于2002年提出的，它是对传统GARCH模型的改进。
传统的GARCH模型只能估计一个资产的波动性，而DCC-GARCH模型可以同时估计多个资产之间的相关性和波动性。
DCC-GARCH模型的基本原理是，在计算波动性时，考虑了不同资产之间的相关性。
DCC-GARCH模型的核心思想是，通过对每个资产的波动性建模，并通过相关系数矩阵来捕捉资产之间的相关性。
它可以将相关性的变化引入波动性模型，从而更准确地估计系统的整体风险。
DCC-GARCH模型在实际应用中表现出了较好的效果，被广泛应用于金融市场的风险研究中。
三、国有银行系统性风险的研究方法为了研究国有银行系统性风险，我们可以按照以下步骤进行：1. 数据准备：收集国有银行相关的金融指标数据，包括股票收益率、市值、杠杆比率等。
2. DCC-GARCH模型估计：利用收集到的数据，建立DCC-GARCH模型并进行参数估计。
在估计过程中，我们需要制定适当的风险度量指标，如波动率、风险价值等。
3. 模型评估和分析：对估计得到的模型进行评估和分析。
主要包括检验模型的适应性、稳定性、拟合优度等。
4. 系统性风险研究：利用估计得到的模型，计算得到国有银行系统性风险指标。
基于VaR的我国商业银行利率风险实证分析
基于VaR-GARCH模型的我国商业银行利率风险实证分析【摘要】本文简单介绍我国商业银行面临的利率风险及其风险种类以及利率市场化下研究利率风险的必要性，并系统介绍了VaR方法的主要原理、计算方法以及GARCH模型，并选取上海银行同业拆借利率中的隔夜拆借利率共601个样本数据进行实证分析，将基于GARCH的VaR方法引入我国商业银行利率风险度量方法中，最后给出实证分析总结。
【关键词】商业银行；利率风险；VaR；GARCH模型一、引言2012年6月8日央行对存、贷款基准利率的最新调整使得存款利率上限与贷款利率下限放开，这标志着我国的利率市场化改革的加速推进。
随着利率市场化的推进，我国商业银行面临的利率风险日益凸显，使其成为商业银行面临的最主要的风险。
而我国商业银行的绝大多数收入来自于存贷款的息差收入，这将从根本上动摇银行主营业务的根基，改变银行的生存环境，因此，在当前背景下对我国商业银行的利率风险进行研究具有一定的现实意义。
本文以2012年1月4日至2014年5月30日的上海银行间同业拆借利率(SHIBOR)作为样本数据，考虑到交易量及对市场变动的反应灵敏程度，选择其中的隔夜拆借利率作为观测对象，样本容量为601。
本文数据来源于上海银行间网站，数据处理使用Eviews6.0 软件，来探讨如何采用VaR分析法度量我国商业银行拆借市场中面临的利率风险。
二、文献综述1、国外研究现状国外关于市场化利率与银行风险承担方面的研究较多。
Diaz－Alejandro (1985)研究了以拉美为代表的利率市场化进程所引起的银行危机，发现市场化利率会改变一些银行的风险承担，造成一些抗风险能力弱的银行破产倒闭，最终引起金融市场的不稳定[1]。
Hübler等(2008)研究了1992－1996年的泰国商业银行的利率市场化，发现银行倾向配置更多的风险资产并减少抵押性借贷，以缓冲违约损失[2]。
Maddaloni等(2011)利用欧元区和美国银行业的数据，研究发现低利率会降低银行对家庭和企业的贷款标准，特别是对于证券化的抵押贷款影响更大，同时发现，随着利率的降低，银行贷款的信贷标准有显著的放松[3]。
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商 业 银 行 对 利 率 风 险 的 控 制 是 可 预 测 的 。但 随着 利 率 管 制 逐 步 放 松 ，以 利率 风 险 为 主 的 市 场 风 险 就 会 成 为
Ｖａ Ｒ可 以说 是 利 率 风 险 衡 量 的一 种 非 常 科 学 的工 具 ， 是 Ｖａ 但 Ｒ又 绝 不 是 商业 银 行 风 险管 理 的唯 一 手段 ， 报 二 ０ 一 Ｏ 年 第 武 汉 职 业技 术 学 院学
部 分 。本 文 将 选 取 银 行 间 债 券 质 押 式 回购 利 率 来 研 究 商 业 银 行 在 回购 市 场 的风 险 大 小 。 Ｖ ＡＲ方 法 以其 量 化 直 观 的 优 势 成 为 风险 管 理 中一 不会超过 １ ０万美 元 。 Ｖａ 又 可 以分 为 绝 对 Ｖ Ｒ 和相 对 Ｖａ ｒ ａ Ｒ，绝 对 Ｖａ Ｒ
・
产 业 与 经 济 ・
基于 Ｅ ＲＣ 模型 的我 国银行 问市场风险 的 ＧＡ Ｈ 实证分析
汤 文 娟 （ 上海大学 悉尼工商 学院 ，上 海 ｔ ０７ ２ ０ ２） ０
摘
要 ：通 过 对 质押 式 回购 利 率 时 间 序 列 数 据 进 行 正 态 性 、 平 稳 性 、 自相 关性 和 条 件 异 方 差 性
二 、论 基 础 简 述 理
风 险 价值 可 以 理解 为 在 给 定 的 持 有 期 和 置 信 水 平
下 ， 率 、 率等市场 因素的变化 对金融 机构 的资产 、 利 汇 资 产 组合 可 能造 成 的潜 在 最 大 损 失 。例 如 假 定 持 有 期
式 回购 市 场 和 买 断 式 回购 市 场 ，买 断 式 回购 是 在质 押
中 国 的银 行 间市 场 包 括 了银 行 间 同业 拆 借 市 场 和 银 行 间 债 券 市 场 ，９ ６年 全 国统 一 的 同业 拆 借 市 场 形 １９ 成 后 ， 行 间债 券 市 场 开始 迅 猛 发 展 ， 债 回 购 交 易 量 银 国 从 １９ ９ ５年 的 ３ ０ ２ ０亿 元 上 升 到 １ ９ ９ ６年 的 １ ０ ８１ ３ ０ ．３亿 元 ， 幅 达 ４倍 以上 。银 行 间债 券 市 场 又 可 以分 为 质 押 增 面的风险管理系统。
式 回购 交 易 之 后 发 展 起 来 的 ，但 发 展 之 后 的交 易 量 一 为 １ ０天 ， 信 水 平 为 ９ ％ ， ｌ 置 ９ 则 Ｏ万 美 元 的 ｖｒ 的 含 ａ值 直 徘 徊 不 前 ，所 以质 押 式 回购 仍 然 是 回购 市 场 的 主 要 义 就 是 该 资 产 在 １ Ｏ天 中 的 价 值 损 失 有 ９ ％的可 能 性 ９
商 业 银 行 的主 要 风 险 ，利 率依 市 场 的 波 动 而 变 动 使 得 Ｖａ Ｒ也 存 在 很 多 的缺 陷 ，商 业 银 行 的风 险管 理 应 当是 整 体 与部 分 相 协 调 、各 种 技 术 方 法 综 合 运 用 的 一 种 全 利 率 风 险 成 为难 以预 测 和 控 制 的 客 观性 风 险 。
检验 ，选择建立 了Ａ ＿（）～ Ｇ ＲＣ （，１ Ｒ ２ Ｅ Ａ Ｈ １ ）模 型，并最终计 算出风险价值Ｖ Ｒ的结 ａ
果。
关键词 ：Ｖ ＡＲ，利率风 险，Ｅ ＲＣ ＧＡ Ｈ模型
中 图分 类号 ：Ｆ ３ 文 献 标识 码 ：Ａ ８２ 文章 编 号 ： １７ — ３ Ｘ （０ ０ ０ — ０ ５ ０ ６ １ ９ １ ２ １） ５ ０６ － ３
武 汉 职 业 技 术 学 院 学 报 二 Ｏ 一０ 年
产 业 与 经 济
汤 文 娟 ． 武 ．
Ｉｄｕ ｔ ＆ Ｅｃ ｎｏ ｎ ｓｒ ｙ ｏ ｍｙ
汉 城 市 圈 产
业 结 构 转
换 能 力 比 较 分 析
绝 对 Ｖａ ＝ 一Ｗ ０ ， 对 Ｖａ ＝Ｗ０ ｒ Ｒ 相 Ｒ Ｚ盯 △ｔ 其 中 Ｗ０ （
是 相 对 于 ０的损 失 ， 对 Ｖ ｉ是 相 对 于 期 望 值 的 损 失 。 相 ａｌ
收稿 日期 ：Ｏ ｏ ｏ — ５ ２ ｌ＿ ９ １ 基金项 目： 上海大学人文社会科学研究发展基金“ 基于或有权 益定价 的存款保险负担研究 ”项 目编号 ： － １５ ０ — ０ ） （ Ａ１ ０ ｌ－ ８ ４ １。 ０ 作者简介 ： 汤文娟（９ ６ ， 安徽省无为人 ， １８ 一）女， 上海 大学硕士研究生 ， 研究方 向： 货币银行学。
为有 效 的风 险 管 理 方 法 以 实现 对 风 险 的规 避 。
实 践 表 明 ，信 用 风 险 和 操 作 风 险 属 于 弹性 比较 大
的风险 ， 与银 行 的 高层 管 理 存 在 着 正 比关 系 ， 可 以 通 是 过 管理 体 系 的严 格 化 和 规 范 化 来 改 善 和控 制 的 。 长 期 以来 我 国一 直 实 行 的都 是 有 管 理 的浮 动 汇率 制 ，而 与 汇 率 制 相 对 应 的市 场 利 率 也 就 与 中央 银 行 规 定 的法 定 存 款 准 备 金 率 密 切 相 关 ， 国家 的宏 观 调 控 影 响 ， 以 受 所
一
、
引 言
种 主 流 的方 法 ， 很 多 领 域 都 已有 重要 的应 用 。它不 但 在 在 世 界 范 围 内成 为金 融 监 管 当 局 重 要 的 监 管 工 具 ， 同 时 也 可 用 于 银 行 内部 风 险 控 制 以及 金 融 市 场 的业 绩 评 估 和 信 息 披 露 。新 巴塞 尔 协 议 将 风 险 的 范 围扩 大 为 信 用 风险 、 场风 险和操作 风险 ， 将 Ｖ 市 并 ＡＲ作 为 计 算 市 场 风 险 的基 础 来 确 定 银 行 的 资 本 充 足 率 。而 各 国 的金 融 机 构 也 纷 纷建 立 风 险管 理 的专 业 机构 ，不 断 探 索 更