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《重庆大学》 2009年
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极值理论在中国股市风险度量中的应用研究

花拥军  
【摘要】: 金融体系具有内在的脆弱性(Financial Fragility),近些年来,这种内在的脆弱性非但没有随着金融业的迅速发展而有所消弱,反而在一些新兴的、甚至是成熟的市场经济体中表现日益严重,导致了金融危机频繁爆发。而金融危机显著的系统性(Systematicness)则进一步引起了危机在区域性或世界性范围内的蔓延,加剧了金融危机影响的广度与深度,对经济体系造成了严重的打击。爆发于2007年并至今仍在肆虐世界经济的美国次级住房抵押贷款危机(Subprime Mortgage Crisis)就是一个典型的事例。 鉴于金融风险内源性及影响的系统性,对一个经济主体来说,如何抵御、防范及化解金融风险无疑具有非常重大的意义。而有效抵御、防范与化解金融风险的基础与核心正在于对金融风险的准确度量,这也一直是金融理论研究中的一个非常重要的课题。 目前,国际上度量风险的最主要工具是在险价值(Value at Risk,VaR),其实质上是通过对资产收益率分布的估计,刻画一定置信水平下资产在未来一段时期内所可能遭受到的最大可能损失。VaR以损益额衡量风险,通过置信水平概念将预期损失与该损失发生概率结合起来,并可直接测算出投资组合的风险值。然而与其它类型资产不同,实际中大多数金融资产收益率序列具有显著的厚尾特征。这意味着VaR在度量金融风险时,存在资产收益率正态性假设的瑕疵,即对极值事件(Rare Event)考虑不足,导致了极端风险(Extreme Risk)的低估。 极值事件发生的概率虽然很低,但其引发的极端风险却损害巨大,有时甚至是灾难性的灾难。故对金融风险管理者来说,极值事件尤为值得关注。J.B.Philippe(2000)也曾指出,金融领域中关心的就是这些极端风险,首先要控制的也是这些极端风险。近些年,国际金融业监管当局也一直在试图制定一些规则以限制金融机构暴露在这些极端风险面前。 极值理论(Extreme Value Theory,EVT)是研究随机过程的极值分布及其特征的模型技术,对随机过程中的厚尾现象具有突出的针对性,并可在总体分布未知情况下,依靠样本数据外推得到总体极值的变化性质,克服了传统统计方法不能超越样本数据进行分析的局限。将EVT应用到金融风险管理领域可以弥补VaR对极值事件关注的不足,有利于更精确地度量金融极端风险。 另外,我国正处在经济转型期,虽已初步建立起以国有商业银行为主体的商业性金融体系,但金融体制的市场改革依然远远滞后于其它经济部门,整体行业受政策影响较大,市场运行机制经常发生变化,金融体系风险非但没有降低,反而不断积聚,金融市场动荡加剧,作为市场经济晴雨表的沪深股票市场频频的巨幅涨跌即清楚地表示了金融体系的震荡状况。故对处于经济转型期中的我国金融业来说,利用EVT研究金融市场极端风险度量无疑更是具有针对性与非常重要的现实意义。 本文即基于EVT研究金融极端风险的度量问题,并在相关研究结论之上对我国沪深股票市场的极端风险进行实证分析。 本文主要研究内容有:极值渐近分布的类型及性质;基于广义极值分布(GEV)和广义Pareto分布(GPD)的BMM模型与POT模型,并将极值BMM与POT模型引入到尾部高分位数的估计中;金融时间序列相关性对极值模型的影响及其减消处置;极值模型的回测技术选择与验证标准。特别是,在BMM模型中充分地考虑了子区间极值一般极限分布与极值序列极限分布之间的关系,测度了受子区间长度影响的极值VaR;在POT模型中运用参数估计量稳定性法弥补了目前普遍采用的样本平均超出量函数e (u )法的不足,针对一些图解法无法适用的问题,实现了峰度法对阈值的定量选取,并对指数回归模型法、子样本自助法、序贯法等定量法进行了分析探讨。 本文以我国沪深股票市场为研究对象,考虑到沪深股市实行涨跌停板制度(Raising limit),分段选取沪深股市基准日至1996年12月26日、以及1996年12月26日至2008年3月12日之间的综合指数收益率为数据,测度并比较分析了涨跌停板制度前后沪深股市的极端风险。在实证中,尤其重点考察了涨跌停板制度对沪深股市收益率序列尾分布的影响,即涨跌停板制度对极值数据异质性的抑制作用,以及由此导致的极值模型的测度效果和极值风险有效指标。 本文基于EVT研究金融极端风险的度量,学术与实践意义在于为金融市场投资者、市场监管机构防范与抵御金融极端风险提供理论与方法支持。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F224;F832.51

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前9条
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4 许启发;刘少杰;;基于Copula技术的动态组合投资选择新方法[A];第四届(2009)中国管理学年会——金融分会场论文集[C];2009年
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8 刘琼芳;张宗益;;非参数法与半参数法的沪深股市相关性研究[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 张光华;美国次贷危机研究—基于信息经济学的思考[D];吉林大学;2011年
7 邢勇;巴塞尔资本协议下的银行风险管理[D];华中科技大学;2011年
8 胡心瀚;Copula方法在投资组合以及金融市场风险管理中的应用[D];中国科学技术大学;2011年
9 胡玉玺;中国铜期货市场价格相关性与波动性研究[D];中南大学;2011年
10 王小丁;基于违约相依的信用风险度量与传染效应研究[D];中南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨希;Copula函数的选择方法与应用[D];山东科技大学;2010年
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3 吕端国;一类Copula函数及其相关问题研究[D];山东科技大学;2010年
4 樊红元;FPSO外输系统风险分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 许鹏婧;导管架平台设计中的海洋水文气象参数的统计计算[D];中国海洋大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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8 黄新波;刘家兵;蔡伟;王小敬;;电力架空线路覆冰雪的国内外研究现状[J];电网技术;2008年04期
9 张文亮;于永清;宿志一;范建斌;李鹏;袁大陆;武守远;宋杲;邓占锋;赵东来;左松林;傅志扬;屈强;;湖南电网2008年冰雪灾害调研分析[J];电网技术;2008年08期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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9 卢涛;金融市场微观结构视角下基于非对称信息理论的资产价格行为研究[D];天津大学;2007年
10 李胜歌;基于高频数据的金融波动率研究[D];天津大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张国辉;极值理论及其在风险价值中的应用[D];浙江大学;2003年
2 汪东山;提高金融监管效率的成本收益方法研究[D];湖南大学;2004年
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10 罗雯;基于极值理论的保证金研究[D];浙江大学;2007年
【二级参考文献】
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【相似文献】
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5 本报记者 李中秋 王超;上期所警示会员四“加强”[N];中国证券报;2009年
6 记者 李红珠;三交易所发布“清明”假期风险提示[N];期货日报;2009年
7 记者 黄颖;模拟交易首日 铅期货全线飘红[N];上海证券报;2011年
8 本报记者 李俊;沪铜涨跌停板提升 期货公司保证金管理放首位[N];第一财经日报;2005年
9 乾坤期货 王定红;论股指期货交易中的“熔断”制度[N];期货日报;2006年
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1 花拥军;极值理论在中国股市风险度量中的应用研究[D];重庆大学;2009年
2 何腊梅;决策融合算法与极值指数的Pickands型估计[D];四川大学;2007年
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4 张相贤;基于极值理论的金融资产配置研究[D];东华大学;2011年
5 徐付霞;Copula理论与极值统计的应用[D];天津大学;2008年
6 韩正强;突发事件应急过程能力评价研究[D];华中科技大学;2011年
7 王灵芝;中国证券市场流动性风险的量化与管理研究[D];上海交通大学;2010年
8 陈华芳;中国金融控股公司的风险与风险度量研究[D];西南财经大学;2008年
9 纪比拉;基于极值理论的国际权益资产组合下侧风险测量[D];天津大学;2005年
10 辛杨;新经济增长点开发理论与方法研究[D];吉林大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱莉;基于数据挖掘技术的VaR方法在信用风险度量中的应用[D];成都理工大学;2004年
2 赵智红;基于极值理论的非寿险精算研究[D];云南财经大学;2009年
3 宁洪阳;可转换债券的风险价值与极值理论方法研究[D];山东大学;2010年
4 唐晨;基于MCMC极值理论在我国股票市场风险度量中的应用[D];青岛大学;2010年
5 王守全;基于复合极值理论与故障树技术的脆弱性分析[D];上海交通大学;2010年
6 姜涛;极值理论在风险度量中的应用[D];电子科技大学;2009年
7 李扬;基于极值理论的我国商业银行操作风险度量及管理研究[D];南京理工大学;2009年
8 沈立晓;基于极值理论的VaR及其在上海股票市场的实证分析[D];湖北工业大学;2011年
9 黄建创;基于极值理论的巨灾债券定价研究[D];暨南大学;2011年
10 李琳;基于极值理论的风险价值(VaR)研究[D];天津大学;2003年
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