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《大连理工大学》 2018年
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基于随机波动的极端金融风险测度模型研究

郭明  
【摘要】:2008年次贷危机以来,人们逐渐意识到传统的风险管理理论对极端金融风险的发生与影响存在明显的低估,且危机发生时风险管理者缺乏应对此类风险的有效措施,最终导致巨额损失的产生。全面风险管理理论已提出将极端金融风险的管理纳入到整个风险管理的体系中,针对极端金融风险的研究已逐渐成为风险管理理论研究的热点之一。风险的合理量化既是风险管理的核心内容,也是整个风险管理的基础。根据风险的影响范围,金融市场的极端风险可从两个层次上进行量化:就单一市场而言,某产品收益率若落在某个既定范围之外可认为发生了一次极端事件,若将该事件造成的损失估计值作为量化极端风险的指标,则损失估计值越大,意味着极端风险程度越高;就多个市场而言,比起风险损失估计值,人们更关心极端风险在市场之间传染的可能性,若将尾部风险相依程度的大小作为量化极端风险的指标,则市场间尾部风险相依程度越高,意味着发生极端风险传染的可能性越强。本文分别从单市场和多市场这两个层次对极端金融风险测度模型展开研究。一是针对单一金融市场的极端风险测度模型研究。本文从收益率序列的波动水平、尾部分布形式、风险测度方法这三个角度,对以SV-POT-VaR为代表的风险测度模型进行了优化。具体为:(1)使用尾部扭曲风险测度方法取代传统的VaR方法,构建基于尾部扭曲风险测度方法的SV-POT-TDRM极端风险测度模型并基于沪深300股指期货数据进行实证研究。传统VaR方法只考虑了分位点处的风险值,存在对尾部风险的低估。为了解决这个问题,本文从保险精算领域中引入扭曲风险测度思想对收益尾部的概率分布进行合理扭曲,再结合随机波动SV模型和极值POT理论,构建基于SV-POT-TDRM的极端风险测度模型。该模型的特点是通过对扭曲函数的形式与风险厌恶系数的合理设定,调整尾部风险的发生概率,不仅充分考虑了尾部风险,还反映了风险管理者由于主观风险偏好的不同对风险产生的估计差异。使用我国沪深300股指期货的市场数据进行实证及回溯检验发现,SV-POT-TDRM模型的预测失败率较低,对风险的谨慎程度高于以VaR和ES方法构建的模型。(2)增加对波动率结构突变特点的刻画,构建基于马尔科夫状态波动转换的MSSV-POT-TDRM极端风险测度模型并基于沪深300股指期货数据进行实证研究。金融资产的波动存在较明显的结构转换特点,意味着模型参数在样本的不同阶段会发生变化。使用恒定参数的基本SV模型不能有效反映该特点,容易出现“伪持续”现象,最终表现为对风险的高估。为了解决这个问题,本文将马尔科夫过程引入到随机波动SV模型中,再结合极值POT理论和尾部风险测度方法TDRM,构建基于MSSV-POT-TDRM的极端风险测度模型。该模型的特点是通过引入马尔科夫状态变量,使波动可以在高、低两个水平下变化,从而减少“伪持续”现象的发生。与SV-POT-TDRM模型相比,MSSV-POT-TDRM模型不仅保留了 TDRM风险测度方法的优势,对风险的估计更加合理,减少了不必要的金融资源(如风险准备金)的浪费。(3)放宽了极值分布参数恒定不变的假设条件,从期权数据中提取每日的尾部分布形状参数、隐含波动率、隐含偏度和隐含峰度作为短期极端风险的预警指标,并对这些指标的预测能力使用单变量和多变量logistic模型进行检验。在风险中性概率测度下,使用极值理论,利用市场上每日交易的虚值看跌期权价格得到尾部分布形状参数的时间序列,并使用Logistic单变量模型对形状参数的尾部风险预测能力进行检验。发现形状参数在三个考察窗口期内都对极值风险有显著为正的影响,表现优于从期权中获取的其他指标(隐含波动率、隐含偏度和隐含峰度)。使用多变量Logistic模型进一步考察了在四个指标共为自变量的条件下,模型对尾部风险的预测能力,发现模型的解释能力比单变量模型有较大程度的提高,说明各指标所含的信息不完全相同,使用多个指标的风险预测能力优于使用单个指标。二是针对多个金融市场的极端风险测度模型研究。通过计算尾部相依性来描述多市场间的风险相依特点。首先构建一元随机波动-极值(SV-POT)模型求出每个市场的尾部分布形式,再借助于多元条件极值模型刻画市场间的风险相依结构,最后以极限条件概率的形式,即市场间的尾部相依性反映当某个市场发生极值事件时,其他市场发生极值事件的可能性。使用股指现货市场和股指期货市场的样本数据进行实证研究发现:两个市场的尾部存在正的较强的极值相依关系。本研究的创新主要包括以下三点:创新点1:在单一市场情形下,基于比例扭曲函数对超过VaR水平的尾部风险发生概率进行扭曲并加权得到尾部扭曲风险测度(TDRM),并以此为基础构建SV-POT-TDRM极端风险测度模型。该模型通过对扭曲函数的形式和风险厌恶系数大小的调节确保风险测度结果与市场参与者的实际风险厌恶水平相一致,弥补了现有研究基于VaR和ES测度方法度量风险时,没有考虑市场参与者的风险厌恶水平的不足。创新点2:在单一市场情形下,通过在随机波动率过程中引入带马尔科夫区制转移的参数,提出并构建MSSV-POT-TDRM极端风险测度模型,可描述波动水平在高、低两个水平下的变化过程,减少“伪持续”现象的发生,从而减少对风险的高估。创新点3:在单一市场情形下,从期权市场交易数据中分别提取出极值分布的参数、隐含波动率、隐含偏度和峰度,并考察了这些指标对短期极端风险的预测能力(含单一指标和联合指标)。在多个市场情形下,构建多元条件极值模型考察市场间的尾部相依性、挖掘市场间的非线性相关关系并估计出发生极端风险传染的可能性。本论文中的研究一方面有助于加深投资者对金融产品风险的理解,并应用在实际的投资活动中,如在其他条件相同的情况下,尽量选择购买尾部风险较低的产品;在构建组合时,还需要注意资产与资产之间、资产与组合之间的尾部相依性,减少因尾部风险聚集而带来巨额损失的可能性。另一方面,有助于监管当局加强对股市系统性风险的监控与管理。本论文中构造的尾部风险量化模型为监管部门提供了系统性风险管理的工具支持,如可用于设计期货的保证金水平、涨跌停板的幅度限制和熔断机制多层阈值等;短期的风险预测模型则可用来监控市场短期的极端风险波动程度,对突然发生的极端事件及可能发生的危机做到提前预警,为监管部门做出相应的风险判断及风险控制措施赢得时间。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F832.5

【参考文献】
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