我国股票市场流动性风险的VaR度量
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我国股票市场流动性风险的VaR度量
鲁静文刘杨(中央财经大学金融学院,北京,100081)摘要:流动性风险是证券市场主要风险之一,但是人们往往仅重视价格风险从而低估市场风险。
BDSS模型是在VaR风险管理体系的基础上,将市场风险和流动性风险进行合成管理。
本文选用了沪深300指数,以BDSS模型为基础,将相对极差与日换手率的比值作为流动性指标,再运用ARCH族类模型对金融数据常有的集群性进行了描述,使得波动率的估计更加的准确,动态化的LVaR也更好的计算出风险价值。
关键词:流动性风险VaR体系ARCH族类模型中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1672—7355(2012)09—0192—012007年3月12日,美国第二大抵押贷款公司新世纪金融公司因受次级抵押贷款影响而无力发放新贷款,公司濒临破产,次债危机的序幕由此拉开。
纵观此次危机,其根源是信用危机,传播途径却是流动性危机。
金融市场的总体风险分为两个部分:一是由资产价格波动带来的纯市场风险;另一部分是市场流动性风险,常被忽略。
关于风险度量模型,学术界主要用到VaR。
一、模型概述VaR(Valueatrisk,即“在险价值”)指在目标投资期内。
在一定的概率水平下,证券组合在未来特定一段时间内的最大可能损失。
它度量的风险通常称为价格风险。
对于流动性风险的研究,一是基于资产头寸变现期限。
二是基于买卖价差,主要有BDSS模型,该模型将买卖价差反映
的流动性风险直接纳入到传统VaR计算公式中。
即(1){1*ex。
[(()]}0.5[(1)()]LaVaR。
VaRLVaR。
tEr。
tS.....................其中第一项是由资产收益率推导得到的传统VaR;第二项是流动性风险值,S代表相对买卖价差的平均值。
分别是r、S的方差,分别是r、S的分位数。
由于日相对买卖价差难以获得,且一般投资者对日内变化来不及反应,本文用下面指标代替日相对买卖价差:其中,。
_H、。
_L、。
_C、C分别是日内最高指数、最低指数、收盘价、平均换手率。
V的含义是:在交易量一定的条件下,相对极差越大,流动性越差,反之,则流动性越高;在相对极差一定的条件下,换手率越高则流动性越高,反之,流动性越差。
VaR计算需考虑:1)持有期;2)置信水平(5%);3)收益率的分布。
本文将选用参数法中的ARCH族类模型。
分别在正态分布、t、广义残差分布下估计收益率指标、流动性指标序列的波动率,再代入到公式中计算风险值。
二、实证分析本文市场代表性好、流动性高、交易活跃的沪深300指数2006年1月17日至2012年9月3日共计1612个行情数据,包括:。
_H、。
_L、。
_C、C作为研究样本。
研究软件为Eviews6.0和Excel。
1、描述统计估计量均值最大值最小值标准差。
_C0.0010.089-0.0970.020V0.0270.1470.0020.023估计量偏度峰度J-B统计量。
值。
_C-0.4365.346422.8600.000V1.4285.328916.9350.0002、波动率的估计。
_CV是否平稳平稳平稳(偏)自相关性自相关、偏自相关5阶截尾自相关拖尾;偏相关10阶截尾ARMA残差项异方差性显著异方差性显著ARCH族类模型拟合最优:GARCH(1,1)-n最优:GARCH(1,1)-t3、结果依据上述得出的波动率,可以计算出L-VaR、。
-VaR。
由下图可见,流动性风险与价格风险的变动具有趋同性。
这为二者直接相加进行合成管理提供了一定的现实依据。
从结果可以看出,流动性风险最高时可能达到总风险的50%以上,在2010年之后,市场价格处于低位,此时流动性风险时常高于市场性风险。
三、结语本文运用的流动性指标能够在一定程度上解释现实情况,但是由于国外股票市场实行做市商制度,国内是订单驱动制度,制度上的差异导致流动性风险的衡量方法也应当有差异,所以该模型
的适用性是值得考证的。
参考文献
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