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《吉林大学》 2004年
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基于VaR的金融风险度量与管理

邵欣炜  
【摘要】:受经济全球化和金融一体化、竞争与放松管制以及金融创新和技术进步等因素的影响,全球金融市场发生了基础性和结构型的变化,规模迅速扩大、效率明显提高;与此同时,金融市场的波动性和系统风险也大为加剧。因此,金融风险度量与管理就成为了金融机构和工商企业的重要核心竞争力,也是金融工程与现代金融理论的核心内容。 金融风险管理的过程十分复杂,一般包括风险识别、风险度量、风险管理决策与实施以及风险控制四个阶段。其中风险度量是金融风险管理过程中最重要的一个环节。传统上度量风险的方法是方差法或 系数法,但由于这两种方法既无法反映收益偏离均值的方向,又不能准确地反映损失的确切大小,因此人们长期以来一直希望能够找到一种新的度量下方风险的方法,即着重考察收益率概率分布的左边。VaR法便是这样一种方法。 VaR的比较规范的定义是,在正常的市场条件和给定的置信水平上,在给定的持有期间内,某一投资组合预期可能发生的最大的损失,或者说,在正常的市场条件和给定的时间段内,该投资组合发生VaR值损失的概率仅为给定的概率水平。由于VaR方法有严谨的概率统计理论作依托,可以把各金融工具、资产组合以及金融机构总体的市场风险量化为一个数字,简单清晰地表示了市场风险的大小,因而该方法得到了国际金融界的广泛支持和认可。VaR的度量方法基本上可以分为两类。第一类是以局部估值为基础的分析方法,其代表为方差—协方差法;第二类则以完全估值为基础,其代表方法包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和压力测试法等。其中分析方法是本文研究的重点。 根据投资组合与市场因子间近似关系的不同,分析方法可以分为Delta-类型和Gamma-类型。然而,在实际金融决策中,当需要衡量投资组合所面临的市场风险的时候,仅仅掌握资产组合的整体风险状况是不够的,资产管理者还必须了解构成组合的每一项资产及其相应调整、变化对组合整体风险的影响。为此我们在VaR的基础上,又引入了边际VaR、成分VaR和增量VaR的概念。这些风险信息的概念及计算方法对风险管理十分重要,有助于识别全部风险暴露中风险的主要来源, WP=141 为改进整体风险状况、评估投资机会、分析资产调整对组合风险的影响以及设置头寸限额提供了帮助。由于金融时间序列的异方差性特征,我们还将GARCH(1,1)模型引入VaR的计算,以体现新信息获得和新冲击出现对风险度量所产生的动态影响。 在方差—协方差法中,通常假定收益率服从正态分布。然而大量的研究发现,金融领域高频数据序列的分布特征通常是尖峰厚尾的,且具有波动聚类性的特征。我们采用六种不同的方法解决上述问题:1.运用指数加权移动平均方法和ARCH模型解决波动聚类问题,并对波动性进行有效预测;2.通过使用t-分布、混合正态分布和广义误差分布等不同的具有尖峰厚尾特征的分布形态对金融时间序列进行拟合,从而求得VaR值;3.将上述两类方法结合起来,使用ARCH-t模型和EGARCH-GED模型对VaR值进行更为全面和准确的预测度量。其中,ARCH-t和EGARCH-GED方法是计算VaR 的全新算法,从理论上来讲,这两类模型得到的结果会更加理想,但计算也更为复杂。因为其不仅考虑到了金融时间序列波动异方差性问题,还同时刻画了时间序列的厚尾性。 在利用VaR估计金融风险的实际应用中,由于数据抽样、模型的假设条件、建模过程、动态性假设、随机因素和人为因素等影响,无论采取哪一种方法都会产生一定的偏差。为了准确理解VaR估计结果的有效性并改进VaR模型,监管部门和金融机构自身必须对VaR模型的准确性进行检验和评估,即所谓的事后检验。我们给出了多种事后检验方法,包括正态性检验法、失败频率检验法、超额损失大小检验法、方差检验法以及概率预测法等。在此基础上还研究了如何通过各种事后检验图来评估及改进风险度量方法。 上述各种方法使我们能够从不同角度对金融市场正常波动情形下资产组合面临的市场风险进行准确度量。然而,当发生某些极端事件导致市场异常波动时,通常的VaR方法便会失效。压力测试法是处理极端价格变动影响的一种有效方法。压力测试的本质思想是获取大的价格变动或者综合价格变动的信息,将其应用到资产组合中,并量化将导致的潜在的收益和损失。压力测试法包括情景分析和系统化压力测试。其中情景分析是最常用的压力测试方法,目的在于评估金融市场中的某些特殊情景或事件对资产组合价值变化的影响。而系统化压力测试则是指将不同资产、不同程度的大幅波动构造成一系列的极端情景,并评估这些极端情景对资产组合的影响,从而产生一系列的压力测试结果集合。 我们还将VaR方法引入马柯维茨的均值—方差模型中,用VaR代替方差,并通过利用其设定风险限额的方法来优化投资组合,从而更好地进行金融风险管理。该模型本质上是一种最优均值-VaR模型,它与目前机构的VaR测量及VaR限额保 WP=142 持了一致性,但其计算较为复杂,且与机构目前使用的马柯维茨的均值—方差模型的计算技术完全不同。我们使用了一种几何求解的方法巧妙解决了传统Laganerge乘子无法处理的复杂约束问题。在实证分析中发现,该方法在处理大类别的资产优化配置及行业优?
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:F830

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【引证文献】
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6 李萌;恶性疟原虫海南株var基因的序列测定及分析[D];吉林大学;2009年
7 孙倩如;Beta分布下均值-VaR和均值-CVaR模型的证券组合分析[D];华中科技大学;2009年
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9 周敏;债券投资的VaR风险管理研究[D];首都经济贸易大学;2014年
10 郭繁;基与蒙特卡罗模拟法的风险价值(VaR)及其在中国股票市场中的运用[D];山东大学;2006年
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